Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Sepeda Motor Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)

Abstrak

Kendaraan  transportasi yang  paling  banyak  dipakai  masyarakat pada saat ini adalah sepeda motor. Menurut data badan pusat statistik nasional tercatat sebanyak 81,5% alat transportasi yang dipakai masyarakat adalah  sepeda motor dari keseluruhan alat transportasi yang ada di Indonesia. Sepeda motor memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan alat transportasi lain seperti biaya perawatan yang murah, harga yang terjangkau, irit bahan bakar dan biaya perawatan yang murah. Pada sepeda motor juga dapat muncul berbagai masalah pada mesinya yang dapat menggangu kenyamanan berkendara atau bahkan kecelakaan. Banyak dari pengendara sepeda motor yang kurang memiiki pengetahuan terhadap kerusakan mesin motor. Dari banyak  metode klasifikasi yang bisa dipakai untuk mengidentifikasi kerusakan mesin salah satunya adalah metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN). Metode tersebut mempelajari pola dari data hasil pemeriksaan sebelumnya berdasarkan  gejala kerusakan dengan proses pencarian  eucledian, menghitung nilai validitas dan menghitung weighted voting dimana hasil akhirnya dipakai untuk penetapan jenis kerusakan  menurut nilai k yang sudah  ditentukan sebelumnya. 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%