Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Mobil Matic Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN)
Abstract
Mobil matic merupakan salah satu alat transportasi yang banyak digunkan masyarakat umum. Salah satu penyebab kecelakaan pada mobil matic yaitu dari mesin mobil matic tersebut. Namun sebagai pengguna mobil matic masih banyak yang kurang paham mengenai kerusakan pada mesin mobil matic karena kerusakan mesin pada mobil matic bermacam-macam. Dengan adanya permaslahan pada mesin mobil matic dibuatlah aplikasi untuk mengidentifikasi kerusakan mesin pada mobil matic. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kerusakan mesin pada mobil matic adalah Metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN). Metode tersebut mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan sebelumnya berdasarkan gejala kerusakan dengan proses perhitungan jarak eucledian, perhitungan nilai validitas dan perhitungan weighted voting yang hasil akhirnya digunakan untuk penetapan kelas klasifikasi berdasarkan nilai K yang telah ditentukan. Untuk mengidentifikasi kerusakan pada mesin mobil matic dengan menggunakan 10 jenis kerusakan dengan 20 gejala dan total data latih 30. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah 80%.
Kata Kunci: Klasifikasi, MKNN, Mobil Matic
Full Text:
PDFReferences
Arief. 2011. “Pemograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta.” Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
Astuti Dwi Fitri, Ratnawati Dian Eka, Widodo Agus Wahyu. 2017. “Deteksi Penyakit Kucing dengan Menggunakan Modified K-Nearest Neighbor Teroptimasi ( Studi Kasus : Puskeswan Klinik Hewan dan Satwa Sehat Kota Kediri ).” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J- PTIIK) Universitas Brawijaya 1(11):1295–1301.
Blachier, Martin, dkk. 2013. “The burden of liver disease in Europe: A review of available epidemiological data.” Journal of Hepatology.
Crivat, Jamie MacLennan ZhaoHui Tang Bogdan. 2011. Microsoft Data Mining with SQL Server ® ® 2008.
Darmanto, Eko, dan Sri Hartati. 2012. “Neuro Fuzzy Untuk Klasifikasi Inventori Berdasarkan Analisa Abc.” Pros. Semin. Nas. Inform. – semnas IF 2012.
Imanda, Aldion Cahya, dkk. 2018. “Klasifikasi Kelompok Varietas Unggul Padi Menggunakan Modified K- Nearest Neighbor.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Muhammad, Bambang Lareno. 2015. “Modified Nearest Neighbor Untuk Prediksi Curah Hujan.” Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2015
Oktaviana, Ayu Rizqi. 2016. “Penerapan data mining klasifikasi pola nasabah menggunakan algoritma c4.5 pada bank bri batang.”
https://media.neliti.com/media/publications/209551-sistem-informasi-geografi-lokasi-oleh-a.pdf.
Supono dan Putratama. 2015. “Effendi.” Journal of Chemical Information and Modeling.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.