Detail Tugas Akhir

Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Mobil Matic Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN)

Saputra, Moh Rifky Wahyu Agung (2022) Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Mobil Matic Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN). Undergraduate thesis, Uniersitas Muhammadiyah Jember.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
1. PENDAHULUAN.pdf
PDF
Text
2. ABSTRAK.pdf
PDF
Text
3. BAB I.pdf
PDF
Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Request a copy Ukuran File (537kB)
PDF
Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Request a copy Ukuran File (791kB)
PDF
Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Request a copy Ukuran File (1MB)
PDF
Text
7. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Request a copy Ukuran File (427kB)
PDF
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf
PDF
Text
9. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Request a copy Ukuran File (764kB)
PDF
Text
10. Artikel- Jurnal.pdf

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%, Hasil nilai
presisi terbaik sebesar 100% dan nilai recall terbaik sebesar 41,67%
Kata Kunci: Klasifikasi, MKNN, Mobil Matic.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci Klasifikasi, MKNN, Mobil Matic.
Subjects 600 Technology and Applied Science > 620 Engineering
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 18 Oct 2022 06:33
Last Modified 18 Oct 2022 06:33
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/15390

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?