Aplikasi Machine Learning Issue Detection and Alert System Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Pada PT Andalabs - Erwin Asriyar; Mohamad Nurdiansyah (JI-Tech, 2020)
Setiap sistem yang berjalan di PT. Andalabs mempunyai log untuk keperluan sebagai media informasi internal apakah sistem berjalan dengan baik. Pemantauan log dilakukan jika tim technical support menerima komplain dari pihak pelanggan sehingga tim harus memeriksa dan menganalisa log dari salah satu sistem yang berisi ratusan ribu baris log yang menyita banyak waktu dan tenaga. Hal lain tidak terdeteksinya kegagalan sistem yang terjadi sehingga pelanggan menyampaikan komplain yang berakibat pada penurunan tingkat kepuasan pelanggan. Pembuatan aplikasi machine learning issue detection dan alert system ini menggunakan metode pengembangan waterfall dan metode K-Neareset Neighbors. Metode waterfall mempunyai lagkah-langkah yaitu analisa, design, coding berserta testing, penerapan, dan pemeliharaan. Metode K-Nearest Neighbors digunakan untuk menganalisa sehingga aplikasi bisa memprediksi dari log sistem jika masalah sedang terjadi dengan memberi tahu kepada tim. Aplikasi ini menjadi alat bantu untuk menganalisa log dan mendeteksi masalah lebih awal sehingga masalah dapat terpecahkan sebelum datangnya komplain dari pelanggan. Dengan ada nya aplikasi ini analisa log dapat menghemat waktu dan tenaga serta meningkatkan kepuasan pelanggan.