Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Jurnal Informatika Upgris Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia
Hakim, Alvin Rainaldy
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika Upgris

 1 
Klasifikasi Tingkat Kelayakan Tabung Gas Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K-Nearest Neigbor Hakim, Alvin Rainaldy
Jurnal Informatika UPGRIS Vol 11, No 1: JUNI 2025
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v11i1.23253

Abstract

Tabung Gas LPG ukuran 3 KG merupakan tabung Gas yang paling sering kita temui dipasaran. Selain harganya yang ekonomis, tabung gas ukuran ini adalah satu-satunya tabung gas yang disubsidi oleh permerintah dan masyarakat paling sering memakai tabung gas jenis. Tabung gas ukuran 3 KG juga merupakan sebuah tabung yang paling sering meledak dan mengalami kerusakan untuk itu perlu adanya sebuah pengujian atau riset yang membahas tentang hal ini. Untuk membuat system yang baik maka diperlukan suatu algoritma yang baik pula dan salah satu algoritma yang paling popular saat ini adalah SVM dan KNN. Hasil dari kedua algoritma tersebut sama-sama bagus, hal ini terbukti bahwa kedua algoritma tersebut mampu memperoleh nilai akurasi sempurna. Namun disini K-NN sedikit diunggulkan dikarenakan K-NN memperoleh hasil nilai akurasi 100% pada K- 1 di semua sudut sebelum diptimasi, Bahkan sesudah diptimasipun K-NN masih mendapat akurasi 100% dan nilai akurasi terendah yang diperoleh K-NN sebesar 86,90% pada K-9 dan sudut 45o . yang sudah dioptimasi menggunakan PSO. Sedangkan SVM memperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 100% pada sudut 45o dan akurasi terendah 98,61 % pada semua sudut kecuali sudut 45o yang sudah dioptimasi menggunakan PSO. Hal yang perlu digaris bawahi pada penelitian ini yaitu PSO pada kondisi tertentu bisa menurunkan nilai akurasi suatu algoritma.
Co-Authors Aditya Akbar Riadi Ahmad Abdul Chamid Handayani, Yuni Hanik Hidayati Putra, Indralina Lina R Rhoedy Setiawan Ratih Nindyasari Romadhon, Zainur Saputra, Andre Tri