Predictive Maintenance untuk Kendaraan Bermotor dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM) - Sindy Caesar Rusnanda Himatul Haliza; Anita Qoiriah (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2021)
Abstrak— Seiring dengan bertambahnya kebutuhan hidup masyarakat, kebutuhan transportasi juga semakin bertambah. Kendaraan bermotor adalah salah satu dari sekian banyak alat transportasi yang digunakan untuk memindahkan manusia dan barang, kendaraan bermotor saat ini banyak digunakan dan menunjang kehidupan masyarakat masa kini. Selama penggunaan, kendaraan bermotor dapat mengalami kerusakan sehingga perlu diadakan pemeliharaan dan perbaikan. Dalam hal ini proses pemeliharaan merupakan peranan penting dari kendaraan bermotor. Pemeliharaan (maintenance) dilakukan untuk mencegah terjadinya kegagalan pada sistem dan juga untuk membuat sistem berfungsi kembali apabila kegagalan telah terjadi. Proses maintenance bertujuan untuk menjaga keandalan mesin (reliability) sehingga mesin akan berfungsi dengan normal. Maintenance adalah sebuah kegiatan wajib dan rutin yang dilakukan untuk kendaraan bermotor. Pada peneliltian ini akan dilakukan predictive maintenance untuk kendaraan dinas roda-4 dari DPU Bina Marga Jatim menggunakan algoritma support vector machine (SVM) yang menggunakan metode one-against-all dan metode one-against-one. Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah pengujian dari penelitian ini mendapatkan hasil akurasi yang tinggi, predictive maintenance untuk kendaraan bermotor ini menghasilkan nilai akurasi yang mencapai 92.92% dengan menggunakan algoritma support vector machine baik yang menggunakan metode one-against-all maupun yang menggunakan metode one-against-one. Kernel polynomial dan kernel radial basis function sama-sama menghasilkan akurasi tertinggi 92.92%, akan tetapi kernel polynomial menghasilkan akurasi tertinggi lebih banyak dibandingkan dengan kernel radial basis function dalam beberapa percobaan.