Sistem Deteksi Kerusakan Mesin Pada Sepeda Motor Menggunakan Metode Naive Bayes — Certainty Factor
| Main Author: | Putra, Alfan Nazala |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/13933/1/Alfan%20Nazala%20Putra.pdf http://repository.ub.ac.id/13933/ |
Daftar Isi:
- Motor saat ini bukan lagi barang mewah bagi kebanyakan masyarakat. Terbukti hampir seluruh masyarakat mempunyai motor. Motor menjadi salah satu alat transportasi utama yang lebih dinamis dan cepat dibandingkan dengan alat transportasi lain, dan hal ini dibuktikan dengan lebih banyaknya pengendara sepeda motor dibandingan pengendara alat transportasi lain di jalan. Tidak mengejutkan bahwa sepeda motor sebagai penyumbang kecelakaan terbesar dalam berlalu lintas. Salah satu penyebab kecelakaan pada sepeda motor yaitu dari mesin sepeda motor. Namun pengguna sepeda motor masih banyak yang kurang paham mengenai kerusakan pada mesin sepeda motor karena kerusakan mesin pada sepeda motor bermacam macam. Suatu metode klasifikasi dapat diimplementasikan ke sebuah perangkat lunak untuk mengetahui kerusakan pada mesin sepeda motor. salah satu contohnya adalah Naive Bayes dan Certainty Factor. Naive Bayes Classifier merupakan suatu klasifikasi probabilitas sederhana yang berdasarkan pada teorema Bayes secara umum, namun memiliki inferensi dengan asumsi independensi yang kuat. Teori kepastian menggunakan suatu nilai yang disebut Certainty Factor (CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah daftar gejala dan kerusakan mesin sepeda motor. Akurasi tertinggi yang dihasilkan pada penelitian ini adalah 90%.