Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor

Rieke Reza Andarista, Arief Jananto

Abstract


Abstrak - Pengujian Kendaraan Bermotor Dinas Perhubungan Kabupaten Rembang merupakan bagian dari bidang sarana dan prasarana yang mempunyai tugas pokok dan fungsi memberikan pelayanan pada masyarakat yaitu dalam melakukan pengujian kendaraan bermotor yang meliputi proses pendaftaran, proses pembayaran atau retribusi, proses pemeriksaan teknis. Namun pada kenyataannya masih terdapat kendaraan yang belum laik jalan dan tidak lulus uji. Hal ini disebabkan kurangnya perawatan kendaraan secara rutin sehingga menyebabkan kendaranan rusak, selain itu usia kendaraan yang diatas sepuluh tahun juga rentan mengalami kerusakan jika tidak dilakukan perawatan rutin terhadap kendaraan. kerusakan tersebut meliputi tebal tidaknya asap pada gas buang kendaraan, ban kendaraan jarang dirawat sehingga ban tersebut gundul dan tipis,tingkat kebisingan klakson yang tidak memenuhi standart pabrik akan membahayakan pengguna jalan, selain itu lampu kendaraan harus berfungsi dengan baik dan berfungsinya rem pada kendaraan. Kondisi ini dapat mempengaruhi pada saat melakukan pengujian kendaraan bermotor pada proses pemeriksaan teknis yang dapat menyebabkan kendaraan tidak lulus uji. Kendaraan yang tidak lulus uji disebabkan karena beberapa faktor. Untuk mengelompokan faktor yang mempengaruhi kendaraan bermotor tidak lulus uji menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 yang diharapkan dapat membantu mengetahui prediksi hasil pengujian kendaraan bermotor yang dilihat dari faktor yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini menggunakan software Rapidminer versi 9.10.000 dengan menggunakan 424 record. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan perhitungan manual menggunakan excel dan tools Rapidminer dengan komposisi pembagian data 80% data training dan 20% data testing menghasilkan pohon keputusan atribut Kedalaman Alur Ban sebagai root node dengan nilai gain sebesar 0,24 dan tingkat keakurasian sebesar 94,12% menghasilkan 15 rule/aturan. Dari perhitungan manual menggunakan excel dan menggunakan tools Rapidminer menghasilkan  nilai akurasi yang sama dan pohon keputusan yang sama.


Full Text:

PDF

References


R. Strategis and P. K. Rembang, “Rencana strategis (renstra),” 2021.

P. D. Tengah, “PERATURAN DAERAH KABUPATEN REMBANG NOMOR 3 TAHUN2021 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN DAERAH KABUPATEN REMBANG NOMOR 6 TAHUN 2010 TENTANG RETRIBUSI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR,” 2021.

H. W. H. S. R. T. Winda Ningtyas, “EFEKTIVITAS HUKUM UJI BERKALA PADA KENDARAAN BERMOTOR JENIS PICK UP TERHADAP TERJADINYA KECELAKAAN DI KABUPATEN LAMONGAN,” NOVUM J. Huk. Vol. 7 Nomor 1 , Januari 2020 JENIS Pick UP TERHADAP TERJADINYA KECELAKAAN DI Hananto Widodo Hezron Sabar Rotua Tinambunan NOVUM J. Huk. Vol. 7 Nomor 1 , Januari 2020, vol. 7, pp. 107–115, 2020.

K. W. Saputro, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Iterative Dichotomiser Three (ID3) Untuk Klasifikasi Hasil Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor (Studi Kasus : Dinas Perhubungan Kabupaten Nganjuk),” Simki-techsain, vol. 1, no. 3, pp. 1–9, 2017.

I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs, vol. x, No.x, no. 1, pp. 1–5, 2015.

R. K. D. Mirza Krista Dewayana, Rizal Setya Perdana, “IMPLEMENTASI KLASIFIKASI UJI BERKALA KELAYAKAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA IMPROVED ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3)Studi Kasus : Dinas Perhubungan, Komunikasi dan Informatika Kabupaten Banyuwangi Mirza."

A. Purwanto, A. Primajaya, and A. Voutama, “Penerapan Algoritma C4 . 5 dalam Prediksi Potensi Tingkat Kasus Pneumonia di Kabupaten Karawang,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 08, no. 4, pp. 390–396, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.

I. Amirulloh and Taufiqurrochman, “Komparasi Model Klasifikasi Algoritma Keterlambatan Siswa Masuk Sekolah,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Jakarta, no. November, pp. 1–4, 2017.

B. Suherman, “Implementasi data mining untuk memprediksi pemasaran produk helmet dengan algoritma c4.5 pada pt. indosafety manufacture,” 2018.

M. A. Puspa, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Perekrutan Perangkat Desa,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 92–97, 2019.

R. Indriyani, “Skripsi penerapan algoritma c4.5 dalam memprediksi data penjualan bisnis gerai busana muslim,” 2019.

V. M. Magfirah, “Penerapan data mining untuk klasifikasi kepuasan pelanggan transportasi online (ojek online ) menggunakan algoritma c4.5,” 2018.

D. Exasanti and A. Jananto, “Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non- Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang,” J. tekno Kompak, vol. 15, no. 2, pp. 63–75.

Sigit Abdillah A11.2011.06469, “PENYAKIT STROKE DENGAN KLASIFIKASI DATA MINING PADA,” 2011.

T. Novika, H. Okprana, A. P. Windarto, and H. Siahaan, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” vol. 5, pp. 9–17, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.




DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v16i2.1525

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Rieke Reza Andarista, Arief Jananto

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Jurnal Tekno Kompak
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi D3 Sistem Informasi AkuntansiUniversitas Teknokrat Indonesia
Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Telepon : 0721 70 20 22
W : http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak
E  : teknokompak@teknokrat.ac.id.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Jumlah Pengunjung : View Tekno Kompak StatsCounter

Flag Counter