Aplikasi Diagnosa Jenis Baja Berdasarkan Komposisi Kimia Dengan Menggunakan Metode FK-NN (Fuzzy K-Nearest Neigbor)

SHOLIKHUDDIN, MUHAMMAD (2015) Aplikasi Diagnosa Jenis Baja Berdasarkan Komposisi Kimia Dengan Menggunakan Metode FK-NN (Fuzzy K-Nearest Neigbor). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

Preview	Text 9- ABSTRAK.pdf Download (13kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (47kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (104kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Download (214kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Download (13kB) | Preview
Preview	Text Daftar Pustaka.pdf Download (8kB) | Preview

Abstract

Baja merupakan elemen utama yang sangat menentukan kualitas suatu produk konstruksi atau industri yang lain. Baja dan paduannya adalah salah satu material teknik yang porsinya paling banyak diperlukan dalam kegunaan teknik. CV. Aneka jasa Teknik adalah perusahaan yang bergerak dalam jasa konstruksi mechanical dan maintenance plant. Masalah yang dihadapi adalah kurangnya pengetahuan tentang jenis baja yang baik sesuai kebutuhan. Maka dari itu dibutuhkan suatu aplikasi untuk menentukan jenis baja supaya kualitas suatu produk konstruksi tetap terjaga. Aplikasi ini menggunakan metode FK-NN (Fuzzy K-Nearest Neighbor) dengan menggunakan 1-NN, 4-NN, 7-NN, 70 data latih dan 30 data uji. Data sampel ini diambil dari CV. Aneka Jasa Teknik pada tahun 2014 sejumlah 100 data. Atribut yang digunakan sejumlah 10 buah yaitu presentase nilai Carbon, Silicon, Sulfur, Chromium, Molybdenum, Wolfram, Vanadium dan Ferrro etc. Pengujian sistem dilakukan sebanyak dua kali dengan jumlah data latih yang berbeda. Berdasarkan dua kali pengujian nilai akurasi terbaik pada pengujian kedua dengan nilai akurasi 96.7% dan nilai akurasi di pengaruhi oleh nilai K-NN.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	maysatin may aliah
Date Deposited:	14 Jul 2019 04:07
Last Modified:	14 Jul 2019 04:07
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/1938

Actions (login required)

View Item