SISTEM UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES

Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN)
Universitas Tiga Serangkai

📄 Abstract

Penggunakan mobil membuat masyarakat lebih luas untuk memenuhi segala keperluannya, karena mobil merupakan alat transportasi kedua yang banyak digunakan masyarakat setelah sepeda motor. Keterbatasan pengetahuan dalam mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada mobil sering kali menyulitkan pengguna mobil untuk memperbaiki. Sistem ini dibangun untuk memprediksi kerusakan mobil dengan menggunakan penerapan metode naive beyes. Metode ini mampu menjadi solusi dari permasalahan diatas, karena naive beyes mampu memprediksi peluang di masa sebelumnya. Metode ini merupakan metode yang baik untuk pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya dengan tingkat klasifikasi sederhana serta mudah dalam pengimplementasiannya. Sistem ini dibuat dengan mengambil data dari bengkel gunawan yang terdiri dari data kerusakan, gejala dan cara penanganannya yang kemudian akan dimasukkan kedalam rumus naïve bayes, guna mencari hasil yang akurat. Hasil berupa keluaran perhitungan data yang dilakukan sistem adalah menampilkan data kerusakan yang terjadi beserta solusi dari kerusakan. Dari hasil yang telah dilakukan sistem, kemudian akan dihitung dengan akurasi dari data manual dengan data yang dilakukan sistem. Hasil yang didapat dari perhitungan akurasi yaitu 85%, dihitung dari perbandingan data yang diperoleh.Kata kunci: Mesin Diesel, Konsultasi, Naive Bayes, Website

ℹ️ Informasi Publikasi

Tanggal Publikasi
15 July 2016
Volume / Nomor / Tahun
Volume 4, Nomor 1, Tahun 2016

📝 HOW TO CITE

Singgih P, Wawan; Nugroho, Didik; Retno Wahyu Utami, Yustina; , "SISTEM UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), vol. 4, no. 1, Jul. 2016.

ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver

🔗 Artikel Terkait dari Jurnal yang Sama

📊 Statistik Sitasi Jurnal

Tren Sitasi per Tahun