Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kerusakan Bearing pada Kendaraan Roda Empat menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor)
DOI:
https://doi.org/10.26418/positron.v8i2.27508Keywords:
prototipe, bearing, K-Nearest Neighbor, Arduino, sensor getaranAbstract
Pada penelitian ini, telah dibuat prototipe alat yang dapat mendeteksi kerusakan bearing pada kendaraan roda empat. Perangkat keras yang digunakan antara lain sensor getaran MPU6050, Modul Mikrokontroler Arduino Nano, Modul Bluetooth, dan smartphone. Alat ini memanfaatkan getaran dari roda pada sebuah kendaraan untuk mengetahui kondisi bearing-nya yang akan ditampilkan pada smartphone. Besarnya getaran yang terukur oleh sensor (accelerometer dan gyroscope) akan diklasifikasikan dan digunakan untuk membuat kategori baik, aman, dan rusak, menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Hubungan antara perangkat lunak dan perangkat keras pendukung sistem dikendalikan oleh Arduino Nano. Kategori kerusakan bearing berhasil ditampilkan pada layar sebuah smartphone sehingga alat ini memiliki keunggulan antara lain murah, portable dan akurat. Tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali nilai getaran berdasarkan pengujian mencapai nilai sebesar 90,37%.
References
Yandra, E.F., Lapanporo, B.P. dan Jumarang, M.I., Rancang bangun timbangan digital berbasis sensor beban 5 Kg menggunakan mikrokontroler Atmega328, POSITRON, 6(1), pp 23 – 28, 2016.
Kelana, M., Muid, A. dan Nurhasanah, Rancang bangun sistem pengontrol intensitas cahaya pada ruang baca berbasis mikrokontroler ATMEGA16, POSITRON, 5(1), pp 5-10, 2015.
Wahyudi, T., Soeharsono, dan Eddy, N., Mendeteksi kerusakan bantalan dengan menggunakan sinyal vibrasi, SINERGI, 20(2), pp 123-128, 2016.
Rohman A.Z., Rancang bangun alat ukur getaran mesin berbasis Arduino, Skripsi, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang, 2015.
Adi, L., Akbar, R.J., dan Khotimah W.N., Platform e-learning untuk pembelajaran pemrograman web menggunakan konsep progressive web apps, Jurnal Teknik ITS, 6(2), pp 781-786, 2018.
Wafiyah, F., Hidayat, N., dan Perdana, R.S., Implementasi algoritma Modified K-Nearest Neighbor ( MKNN ) untuk klasifikasi penyakit demam, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(10), pp 1210-1219, 2017.
Widiastuti, Y., Sihwi, S.W., and Sulistyo, M.E., Decision support system for house purchasing using KKN (K-Nearest Neighbor) method, ITSMART: Jurnal Teknologi dan Informasi, 5(1), pp 43–49, 2016.
Zakaria, A.R., Kurniawan, W., dan Syauqy, D., Implementasi sensor akselerometer pada lengan manusia untuk mengendalikan pergerakan lengan robot, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(6), pp 492–497, 2017.
Suhardjono, Analisis sinyal getaran untuk menentukan jenis dan tingkat kerusakan bantalan bola (ball bearing), J. Tek. Mesin, 6(2), pp 39–48, 2004.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
