Mugiprakoso, Adhiyatma (2019) Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Sepeda Motor Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (Mknn). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Sepeda motor menjadi moda transportasi yang paling favorit digunakan oleh masyarakat saat ini. Sepeda motor dipilih sebagai sarana transportasi yang paling favorit disebabkan karena keunggulan sepeda motor dalam hal perawatan, biaya bahan bakar, efektivitas waktu perjalanan. Dengan banyaknya pengguna sepeda motor maka angka kecelakaan pengguna sepeda motor juga tinggi. Salah satu penyebab kecelakaan pada sepeda motor yaitu dari mesin sepeda motor. Namun sebagai pengguna sepeda motor masih banyak yang kurang paham mengenai kerusakan pada mesin sepeda motor karena kerusakan mesin pada sepeda motor bermacam-macam. Berdasarkan data badan pusat statistik, tahun 2016 terjadi sebanyak 106.129 kecelakaan dengan jumlah korban jiwa sebanyak 26.185 orang dengan 71% kecelakaan dialami oleh pengendara motor. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kerusakan mesin 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 sepeda motor dengan menggunakan 9 jenis kerusakan dengan 13 gejala dan total data latih 110. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah 86,677%.
English Abstract
Motorcycle become the most favorite mode of transportation used by society. The motorcycle was chosen as favorite transportation due to the prominence of the motorcycle itself in terms of maintenance costs, fuel costs, the effectiveness of the travel time. That is why motorcycle users are also causes the most accidents . One of the causes of accidents on motorbikes is from motorcycle engines. However, as a motorcycle user don't understand about the damage to the motorcycle engine because of damage to the engine at the motorcycles various kinds. Based on data from the central statistical agency, 2016 occurred as many as 106,129 accidents with a total death toll of 26,185 people with 71% accidents occurring by motorists. One classification method that can be used to identify machine damage is the Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) Method. The method studied the pattern of previous examination data based on symptoms of demage with eucledian distance calculation process, calculation of validity value and weighted voting calculation that the end result is used for class classification determination based on predetermined value of K. To identify damage to a motorcycle engine by using 9 types of damage with 13 symptoms and a total of 110 training data. The highest accuracy obtained from the test results was 86.67%.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/156/051902326 |
| Uncontrolled Keywords: | klasifikasi, mknn,sepeda motor, classification,mknn,motorcycle |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.7 Data in computer systems > 005.74 Data files and database |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 11 Aug 2020 11:49 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 04:22 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169048 |
Preview |
Text
Adhiyatma Mugiprakoso (2).pdf Download (7MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |