Image of Prediksi usia oli mobil sebagai pertimbangan dalam penggantian oli mobil dengan metode convolutional neural network

Text

Prediksi usia oli mobil sebagai pertimbangan dalam penggantian oli mobil dengan metode convolutional neural network

Salah satu komponen penting yang terdapat di dalam mobil adalah Mesin Mobil. Mesin mobil membutuhkan oli mesin untuk melindungi bagian komponen dalam mobil dari gesekan antar komponen yang terletak di dalam mesin mobil. Jika oli mesin tidak sering diganti maka dapat menyebabkan kerusakan. Oleh karena itu, oli mesin perlu diganti secara berkala agar dapat bekerja secara maksimal. Jadwal penggantian oli mesin biasanya dilakukan pada saat penggunaan oli mesin sudah mencapai 10.000 KM atau sekitar 6 bulan sekali. Namun pemilik kendaraan sering lalai dalam mencatat atau menyimpan kapan terakhir service atau sudah berapa KM kendaraan tersebut digunakan. Warna oli mesin yang dihasilkan dapat memberikan indikasi apakah oli mesin masih layak pakai atau tidak. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menghasilkan prediksi oli mobil yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pemilik mobil dalam mengganti waktu oli mesin mobil. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode CNN dengan mengambil sample oli mesin yang sudah bekas pakai dan sample oli mesin yang masih baru. Dalam penelitian ini data sample oli mesin yang dimiliki sebanyak 340 data akan dipelajari berdasarkan warna olinya dengan file berbentuk gambar dan akan diproses menggunakan metode CNN. Pembuatan model menggunakan metode CNN akan dilakukan dengan menggunakan data training yang berjumlah 270 data dengan menggunakan epoch yang berjumlah 50 dengan hasil loss dan accuracy terbaik didapatkan pada epoch 43 yaitu sebesar 0.03688 dan 1.0000 serta dengan val_loss dan val_accuracy terbaik didapatkan pada epoch 29 yaitu sebesar 0.1265 dan 0.9815. Model yang didapatkan digunakan dalam proses prediksi terhadap 70 data testing yang dimiliki dengan tujuan untuk mendapatkan hasil apakah oli tersebut termasuk oli baru, oli yang sudah menempuh 6.000 KM atau oli yang sudah menempuh 10.000 KM yang dikategorikan kedalam min, mid, dan max. Apabila hasil yang didapatkan adalah min maka oli masih aman digunakan, apabila mendapatkan mid maka oli sudah harus persiapan untuk diganti dan apabila mendapatkan max maka oli harus segera diganti. Hasil dari penelitian ini mendapatkan nilai akurasi = 0.943, presisi = 0.974, recall = 0.927 dan F1−Score = 0.95.

Ketersediaan
TI24/001TI 24/001Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi dan Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
TI 24/001
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
TI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Information technology
Trilogi University--Information technology
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar