Nur, Muhamad Andry Aprilani (2026) PENGEMBANGAN DASHBOARD INTERAKTIF KPI MAINTENANCE SEBAGAI DECISION SUPPORT SYSTEM MENGGUNAKAN POWER BI (STUDI KASUS: TMMIN SUNTER 2). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta - Menteng.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-01 Cover - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Download (941kB) |
|
Text (BAB 1)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-02 Bab1 - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (518kB) |
|
Text (BAB 2)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-03 Bab2 - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (568kB) |
|
Text (BAB 3)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-04 Bab3 - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (864kB) |
|
Text (BAB 4)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-05 Bab4 - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (929kB) |
|
Text (BAB 5)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-06 Bab5 - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (253kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-08 Daftar Pustaka - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (354kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
41522110039-MuhamadAndryAprilaniNur-09 Lampiran - Muhamad Andry Aprlani Nur.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
Pengelolaan maintenance mesin yang efektif membutuhkan informasi kinerja yang akurat, terintegrasi, dan mudah dipahami. Namun, pada praktiknya, data maintenance sering kali masih tersebar dan dianalisis secara manual sehingga menyulitkan proses monitoring dan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan dashboard interaktif Key Perfomance Indicator (KPI) maintenance berbasis Power BI sebagai sistem pendukung keputusan. Indikator kinerja yang digunakan meliputi Mean Time to Repair (MTTR), Mean Time Between Failure (MTBF), dan Overall Equipment Effectivitness (OEE). Metode Simple Additive Weighting (SAW) diterapkan untuk menentukan prioritas mesin berdasarkan nilai kinerja maintenance secara objektif. Selain itu, pendekatan machine learning dimanfaatkan untuk membantu analisis data maintenance historis guna memperoleh insight tambahan terhadap pola kinerja mesin. Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data maintenance, pengolahan dan perhitungan KPI, penerapan SAW, serta visualisasi data dalam dashboard Power BI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dashboard yang dikembangkan mampu menyajikan informasi kinerja maintenance secara informatif, memudahkan proses monitoring, serta mendukung pengambilan keputusan maintenance berbasis data. Dengan demikian, sistem yang dihasilkan diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan maintenance di lingkungan industri. Kata kunci: Maintenance, KPI, Power BI, SAW, Machine Learning, Dashboard
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| NIM/NIDN Creators: | 41522110039 |
| Uncontrolled Keywords: | Maintenance, KPI, Power BI, SAW, Machine Learning, Dashboard |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | NAJHWA LAILI SYAFAQOH |
| Date Deposited: | 01 Sep 2026 07:29 |
| Last Modified: | 01 Sep 2026 07:29 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/103545 |
Actions (login required)
 |
View Item |
