Klasifikasi Tingkat Kerusakan Jalan Rel Kereta Api Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) (Studi Kasus Jalan Rel 8.16 Malang)
| Main Author: | Munawaroh, Badi`atul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/146835/1/Jurnal_Skripsi-Iga_Permata_Siwi-125150201111032.pdf http://repository.ub.ac.id/146835/1/Skripsi-Iga_Permata_Siwi-125150201111032.pdf http://repository.ub.ac.id/146835/ |
Daftar Isi:
- Kerusakan rel merupakan kerusakan pada komponen rel yang disebabkan faktor material dan faktor geometri. Pembangunan rel kereta api harus memperhatikan lokasi, kualitas tanah yang tidak mudah ambles, bahan pembuatan konstruksi, jenis rel, ketahanan rel terhadap jenis muatan, dan optimasi waktu pembangunan. Pemilihan bahan untuk bantalan rel dengan kualitas kurang baik juga menyebabkan rel terkena pengaruh korosi, mudah rusak dan rawan menyebabkan kecelakaan kereta api. Perawatan jalan rel meliputi pemeriksaan kondisi jalan rel dan penyusunan program perawatan. Perawatan jalan rel dilakukan sebagai tindakan awal yang untuk memperoleh data mengenai kondisi suatu petak lintas. Penanganan yang tepat terhadap kerusakan jalan rel membutuhkan proses klasifikasi data. Salah satu teknik yang dipakai dalam mengklasifikasi data adalah klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Metode Support Vector Machine bertujuan untuk membuat hyperplane atau garis pemisah yang optimal. Kemudian metode Support Vector Machine tersebut akan dilatih menggunakan metode sequential training agar mendapatkan posisi optimal dari hyperplane di ruang vektor. Hasil akurasi menggunakan metode SVM pada klasifikasi tingkat kerusakan rel diketahui bahwa rata-rata tingkat akurasi sebesar 91.24% dan akurasi terbaik sebesar 93.10% pada percobaan ke-2, nilai C (complexity) = 1, rasio perbandingan data latih dan data uji 90%:10%, λ (lambda) = 0.1, konstanta gamma = 0.01 dan ε (epsilon) = 0.00001.