This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mnemonic
Safaatulloh, Safaatulloh
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KERUSAKAN PERANGKAT EDC YANG ADA DI SPBU Safaatulloh, Safaatulloh; Hariyanto, Rudi; Udin, Muhammad
Jurnal Mnemonic Vol 7 No 2 (2024): Mnemonic Vol. 7 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v7i2.10687

Abstract

Delivery perangkat EDC (Electronic Data Capture) pada program Digitalisasi SPBU (stasiun pengisian bahan bakar umum) adalah kegiatan pengiriman perangkat EDC dari Telkom ke SPBU Pertamina yang bertujuan untuk pemunuhan kebutuhan perangkat yang ada di SPBU dengan cara mengganti atau memperbaiki perangkat EDC agar operasional yang ada di SPBU tidak terganggu. Fungsi mesin EDC digunakan sebagai alat pembayaran non tunai dan scan barcode untuk bbm subsidi. Kendala logistik dan manajemen rantai pasok menjadi masalah serius dalam pendistribusian perangkat EDC, terutama ketika melibatkan jumlah yang besar. Kurangnya kordinasi di antara pemangku kepentingan, seperti Penulisan laporan yang di laporkan oleh teknisi yang masih manual dan juga data yang di repotkan kurang valid dan tidak terstruktur sehingga membutuhkan waktu yang lama.Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis web yang mengklasifikasi kerusakan perangkat EDC di SPBU wilayah pasuruan dan probolinggo mengunakan metode naïve bayes yang bertujuan untuk mengetahui kondisi EDC dan juga membuat skala prioritas gangguan SPBU yang perlu penggantian edc dan mempercepat pergantian EDC. Berdasarkan penelitian yang dilakukan penulis dengan menerapkan metode klasifikasi naïve bayes menggunakan 100 data latih dan 20 data uji pada aplikasi klasifikasi naive bayes, diperoleh hasil akurasi sebesar 90%, precision sebesar 88,33%, dan recall sebesar 91,67%.