CASE BASED REASONING UNTUK MENDETEKSI KERUSAKAN PADA MESIN DI KAPAL NELAYAN

SRI WULANDARI, Prof. Dra., Sri Hartati, M.Sc., Ph.D

2017 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Nelayan adalah salah satu profesi yang ada di masyarakat, nelayan pada proses kerjannya dengan menggunakan kapal yang di dalamnya terdapat mesin-mesin yang memiliki fungsi tertentu. Salah satu jenis mesin kapal yang digunakan nelayan adalah mesin Mitsubishi. Mesin Mitsubishi pada proses kerjanya terkadang mengalami berbagai kerusakan yang menyebabkan bertambahnya waktu kerja nelayan saat berada di laut. Pada saat kerusakan mesin terjadi di laut, nelayan akan melakukan perbaikan mandiri tanpa didampingi oleh seorang pakar yang ahli, hal ini memungkingkan bertambahnya kerusakan yang lain pada mesin kapal. Dalam mengatasi hal tersebut maka kerusakan mesin pada kapal dapat dideteksi menggunakan metode yang menyimpan kasus-kasus kerusakan yang memiliki solusi perbaikan, dimana solusi tersebut didapatkan dari pakar, metode ini adalah metode case based reasoning. Proses deteksi kerusakan pada mesin di kapal nelayan pada penelitian ini dilakukan dengan metode nearest neighbor dan indexing btree. Data kasus kerusakan pada penelitian adalah 200 kasus yang diambil secara langsung dari ahli mesin dan masyarakat nelayan di area Rembang, Jawa Tengah. Jenis kerusakan yang dibahas dalam penelitian adalah bagian oil cooler, bagian nozzle dan bost pump, bagian kruk as, bagian dynamo amper dan pompa oli, bagian cylinder head, dan bagian ring seker dan bore atau buring. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi terendah CBR dengan metode nearest neighbor dan indexing btree adalah 80%, dan tingkat akurasi tertinggi adalah 90%. Hasil akurasi dipengaruhi proses indexing dan juga fungsi similaritas pada CBR.

The fisherman is one of the professions that exist in the community. on the ship used by fishermen, there are machines that have specific functions, one of the engines is a Mitsubishi engine. Sometimes Mitsubishi engine experienced a variety of damage in the working process that causes the increase of working time of fishermen while at sea. When the engine damage occurs at sea, the fisherman will perform self-improvement without being accompanied by an expert, thereby increasing the extent of other damage to the ship's engine. In handling the problem, engine damage in the ship can be detected using a method which is stores damage cases that have repair solutions, where the solution is obtained from the expert, this method is a case-based reasoning method. The process of detection of damage to the engine in fishing boats in this study was conducted by nearest neighbor and indexing btree method. Data collection in this study includes 200 cases taken directly from the engineers and fishing communities in the area of Rembang, Central Java. The types of damage discussed in the research are oil cooler, nozzle and bost pump parts, crutch parts, dynamo amperage parts and oil pumps, cylinder head parts, and ring parts seker and bore or buring. The test results show the lowest accuracy rate of CBR with nearest neighbor method and btree indexing is 80%, and the highest accuracy is 90%. Accuracy results are influenced by indexing process as well as similarity function on CBR.

Kata Kunci : Kerusakan Mesin, CBR, B-Tree.