Predictive Maintenance untuk Kendaraan Bermotor dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Predictive Maintenance for Motorized Vehicles Using A Support Vector Machine (SVM)
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.
Kata Kunci: Predictive Maintenance, Support Vector Machine, Kendaraan Bermotor.
Along with the increasing needs of the community, the need for transportation is also increasing. Motorized vehicles are one of the many types of transportation used to move people and goods, motorized vehicles are currently widely used and support today's society. During use, motorized vehicles can be damaged, so maintenance and repairs are necessary. In this case, the maintenance process is an important role of motorized vehicles. Maintenance is carried out to prevent failure of the system and also to make the system function again if a failure has occurred. The maintenance process aims to maintain machine reliability, so that the machine will function normally. Maintenance is a mandatory and routine activity carried out for motorized vehicles. In this research, predictive maintenance will be carried out for 4-wheeled official vehicles from DPU Bina Marga Jatim using the support vector machine (SVM) algorithm which uses the one-against-all method and the one-against-one method. The conclusion from this research is that the test of this research gets high accuracy results, predictive maintenance for motorized vehicles produces an accuracy value of 92.92% using the support vector machine algorithm with either the one-against-all method or the one-against-one method. The polynomial kernel and the radial basis function kernel both produce the highest accuracy of 92.92%, but the polynomial kernel produces the highest accuracy more than the radial basis function kernel in several experiments.
Keywords: Predictive Maintenance, Support Vector Machine, Motorized Vehicles.