PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM KLASIFIKASI KUALITAS PENGELASAN SMAW (SHIELD METAL ARC WELDING)
Alven Safik Ritonga 1 , Endah Supeni Purwaningsih 2
1 Universitas Wijaya Putra Surabaya, Indoesia alvensafik@uwp.ac.id

## Abstrak
Pengendalian kualitas suatu produk harus dijaga, sehingga konsumen merasa puas dalam menggunakan produk yang dihasilkan. Salah satu cara yang bisa dilakukan oleh dunia industri adalah efisiensi dalam klasifikasi  kualitas  produk.  Metode  klasifikasi  yang  sangat  baik  dibandingkan  metode  konvensional, adalah metode Support Vector Machine (SVM). Metode Support Vector Machine merupakan metode klasifikasi  supervised  learning.  Metode  SVM  merupakan  algoritma  yang  bekerja  menggunakan pemetaan nonlinear untuk mengubah data pelatihan asli ke dimensi yang lebih tinggi. Tujuan penelitian adalah  mendapatkan  model  klasifikasi  yang  mempunyai  akurasi  tinggi  atau  error  yang  kecil  dalam melakukan  klasifikasi  kualitas  pengelasan.  Target  peneliti  menghasilkan  alat  kontrol  untuk  menjaga kualitas  pengelasan  yang  efektif  dan  efisien.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  menggunakan data yang sebenarnya, dengan memakai data kedua yang diperoleh dari bulan Maret 2018 sampai dengan Mei  2018.  Hasil  pengujian  model  dengan  menggunakan  kernel  fungsi  quadratik  menunjukkan  hasil akurasi sebesar 96,2%, dan pengujian menggunakan data uji menunjukkan hasil  akurasi sebesar 98% dengan menggunakan kernel fungsi quadratik.
Kata Kunci :  Support Vector Machine (SVM), Klasifikasi, Pengelasan, Kualitas

## Abstract
Quality control of a product must be maintained, so that consumers feel satisfied in using the products produced.  One  way  that  can  be  done  by  the  industrial  world  is  efficiency  in  product  quality classification.  A  very  good  classification  method  compared  to  conventional  methods,  is  the  Support Vector  Machine  (SVM)  method.  The  Support  Vector  Machine  method  is  a  supervised  learning classification method. The SVM method is an algorithm that works using nonlinear mapping to change the original training data to a higher dimension. The purpose of the research is to obtain a classification model  that  has  high  accuracy  or  small  errors  in  welding  quality  classification.  The  target  of  the researcher  is  to  produce  a  control  device  to  maintain  effective  and  efficient  welding  quality.  This research is a study that uses actual data, using the second data obtained from March 2018 to May 2018. The results of testing the model using a quadratic function kernel shows  the accuracy of 96.2%, and testing using test data shows the results of accuracy 98% using a quadratic function kernel.
Keywords: Support Vector Machine (SVM), Classification , Welding, Quality

## PENDAHULUAN
Pengelasan  adalah  salah  satu  teknik penyambungan  logan  dengan  cara  mencairkan sebagian  logam  induk  dan  logam  pengisi dengan  atau  tanpa  tekanan  dan  dengan  atau tanpa  logam  tambahan  dan  menghasilkan sambungan  yang  kontinu  (Sonawan,  2006). Pengelasan merupakan suatu proses penting  di dalam  dunia  industri  dan  merupakan  bagian yang tak terpisahkan dari pertumbuhan industri, karena  memegang  peranan  utama  dalam rekayasa dan reparasi produksi logam.
Salah satu metoda pengelasan adalah Las SMAW  atau  pengelasan  busur  listrik  logam terlindung  merupakan  salah  satu  jenis  teknik pengelasan  yang  paling  sederhana  dan  paling canggih  untuk  pengelasan  baja  struktural. Metode  ini  sangat  banyak  digunakan  dalam pembangunan  kapal  dan  reparasi  kapal, disamping  harga  yang  terjangkau,  juga dikarenakan pengelasan dengan metode SMAW sangat fleksibel dalam penggunaannya. Baik  itu  pengelasan  dengan  posisi  datar, horizontal,  tegak  (vertikal),  ataupun  posisi diatas kepala (overhead).
Untuk  menjaga  kualitas  pengelasan, perlu  adanya  kontrol  yang  efektif  dan  efisien. Selama  ini  kontrol  yang  dilakukan  adalah kontrol  manusia  yang  tidak  sepenuhnya  dapat diandalkan  dan  tidak  menjamin  kualitas  dari kontrol.  Untuk  memilih  dan  mengelompokan kualitas  hasil  pengelasan  diperlukan  suatu metode  baku  dan  lebih  baik  dari  metode konvensional.  Salah  satu  metode  klasifikasi yang  cukup  terkenal  paling  kuat  dan  akurat adalah metode Support Vector Machine (SVM). Support  Vector  Machine  (SVM)  suatu  teknik untuk  melakukan  klasifikasi  maupun  regresi yang sangat popular bekangan ini. SVM berada dalam satu kelas dengan ANN dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan.  Keduanya  masuk  dalam  kelas supervised learning (Budi Santoso, 2007).
Sudah  banyak  para  ilmuan  menerapkan teknik  ini  dalam  menyelesaikan  masalah-
masalah  nyata  dalam  kehidupan  sehari-hari, diantaranya  Saraswati  (2014),    menerapkan pada  bidang  bahasa,  Jacobus  (2014)  dibidang komputer,  dalam  bidang  perbankan  dilakukan oleh  Satsiou  (2002),  di  bidang  kesehatan dilakukan oleh Yenaeng (2014).

## Teori Dasar Support Vector Machine (SVM)
S upport Vector Machine (SVM) pertama kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun 1992  bersama  rekannya  Bernhard  Boser  dan Isabelle  Guyon.  SVM  merupakan  algoritma yang bekerja menggunakan pemetaan nonlinier untuk mengubah data pelatihan asli ke dimensi yang lebih  tinggi. Dalam  hal ini dimensi baru, akan  mencari  hyperplane  untuk  memisahkan secara  linier  dan  dengan  pemetaan  nonlinier yang tepat ke dimensi lebih tinggi, data dari dua kelas selalu dapat dipisahkan dengan hyperplane  tersebut.  SVM  menemukan  ini menggunakan  support  vector  dan  margin, Widodo (2013). Dalam teknik ini, kita berusaha untuk  menemukan  fungsi  pemisah  (klasifier) yang optimal yang bisa memisahkan dua kelas yang berbeda. Teknik ini berusaha menemukan fungsi  pemisah  (hyperplane)  terbaik  diantara fungsi  yang  tidak  terbatas  jumlahnya  untuk memisahkan  dua  macam  obyek.  Hyperplane terbaik  adalah  hyperplane  yang  terletak  di tengah-tengah  antara  dua  set  obyek  dari  dua kelas.  Gambar  1,  memperlihatkan  bagaimana SVM  mencari  hyperplane  terbaik  ekivalen dengan memaksimalkan margin atau jarak dua set  dari  kelas  yang  berbeda.  Hal  ini  dapat dirumuskan pada problem optimasi SVM untuk klasifikasi linear, seperti dibawah ini (Santoso, B. 2007).
min 1 2 ||ω|| 2 (1)
Subject to
y i (wx i +b) ≥ 1, i=1,…, λ     (2)
dimana x i adalah data input y i adalah keluaran dari  data x i ,  w,  b  adalah  parameter-parameter yang  kita  cari  nilainya.  Dalam  rumus  di  atas, ingin  meminimalkan  fungsi  tujuan  (obyektif
function)  1/2  ‖w‖ 2 atau  memaksimalkan kuantitas ‖w‖ 2 atau w T w dengan memperhatikan pembatas y 1 (wx i + b) ≥ 1. Bila output data y 1 = +1,  maka  pembatas  menjadi  (wx i +  b)  ≥  1.
Sebaliknya bila
Gambar 1. SVM berusaha menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan class  -1 dan  class +1.
y i =−1,  pembatas  menjadi  (wx i +b)    ≤  −1.  Di dalam  kasus  yang  tidak  feasible  (infeasible) dimana  beberapa  data  mungkin  tidak  bisa dikelompokkan secara benar, formulasi matematikanya menjadi berikut,
min 1 2 ||ω|| 2 + C ∑ t i λ i=1 (3)
Subject to
y i (wx i +b) + t i ≥ 1                   (4)
t i ≥0, i=1,…, λ                        (5)
dimana t i adalah  variabel  slack.  Dengan formulasi ini kita ingin memaksimalkan margin antara  dua  kelas  dengan  meminimalkan  ‖w‖ 2 . Dalam formulasi ini kita berusaha
meminimalkan kesalahan klasifikasi (misclassification  error)  yang  dinyatakan dengan  adanya  variabel  slack t i ,  sementara dalam  waktu  yang  sama  kita  memaksimalkan margin,  ‖w‖ 2 .  Penggunaan  variabel  slack t 1 adalah untuk mengatasi kasus ketidaklayakan (infeasibility)  dari  pembatas  (constraints) y i (w x i +  b)  ≥  1  dengan  cara  memberi  pinalti untuk  data  yang  tidak  memenuhi  pembatas tersebut.  Untuk  meminimalkan  nilai  t i ini,  kita berikan  pinalti  dengan  menerapkan  konstanta ongkos C. Vektor w tegak lurus terhadap fungsi pemisah: wx + b = 0. Konstanta b menentukan lokasi fungsi pemisah relatif terhadap titik asal (origin).

## Metode Kernel
Secara  umum,  kasus-kasus  di  dunia nyata  adalah  kasus  yang  tidak  linier.  Untuk mengatasi  sifat  tidak  linier  dengan  memakai metode  kernel.  Dengan  metode  kernel  suatu data x di input space dimapping ke feature space F dengan dimensi yang lebih tinggi melalui map φ sebagai berikut φ:x→φ(x). Karena itu data x di  input  space  menjadi  φ(x)  di  feature  space.
Gambar 2 menggambarkan suatu contoh feature mapping  dari  ruang  dua  dimensi  ke  feature space  dua  dimensi.  Dalam  input  space,  data tidak  bisa  dipisahkan  secara  linier,  tetapi  bisa memisahkan di feature space.
Gambar 2 . Kernel map mengubah persoalan yang tidak linear menjadi linier dalam space yang baru.
Fungsi kernel yang biasanya dipakai dalam SVM:
 Linear: x T x,
 Polinomial: (𝑥 𝑇 𝑥 𝑖 + 1) 𝑝 ,
 Radial basis function (RBF):
exp (− 1 2𝜎 2 ‖𝑥 − 𝑥 𝑖 ‖ 2 ),
 Sigmoid: tanh(𝛽 𝑇 𝑥 𝑖 + 𝛽 𝑖 ) , 𝛽, 𝛽 𝑖 ∈ ℜ .

## Metode  Pengelasan  SMAW  (Shield  Metal Arc Welding)
Las  SMAW  atau  pengelasan  busur listrik  logam  terlindung  merupakan  salah  satu jenis  teknik  pengelasan  yang  paling  sederhana dan  paling  canggih  untuk  pengelasan  baja struktural.  Pada  proses  ini,  sumber  panas diperoleh  dari  busur  listrik  antara  ujung elektroda  dengan  logam  yang  yang  dilas. Metode  SMAW  sangat  fleksibel  dalam penggunaannya,  baik  itu  pengelasan  dengan posisi  datar,  horizontal,  tegak  (vertikal), ataupun posisi diatas kepala (overhead).
Dalam  pengelasan,  ada  beberapa bagian  bahan  yang  mempunyai  sifat  kekuatan bahan  akibat  proses  pengelasan,  diantaranya adalah  :  (1).  Base  metal  (logam  induk) merupakan bagian logam yang tidak mengalami perubahan struktur akibat pengelasan, (2). HAZ (Heat  Affected  Zone  )  merupakan  daerah terpengaruh  panas,  daerah  ini  adalah  yang paling  lemah  baik  kekerasannya,  keuletan  dan tegangannya, karena struktur kristalnya banyak berubah, (3) Weld metal (logam las) merupakan logam  las  yang  mencair  dan  melebur  bersama logam induk, daerah ini adalah yang paling baik kekerasan  dan  tegangan  tarik  jika  dalam pelaksanaan  pengelasan  memenuhi  standard, Pujo( 2008).
Untuk  menguji  kualitas  pengelasan metode ini ada tiga yang perlu diuji, yaitu;
a. Uji Kekuatan Tarik
Kekuatan  tarik  dapat  diartikan  sebagai  daya tahan  suatu  material  terhadap  tegangan  yang berusaha  untuk  memisahkan.  Kekuatan  tarik berhubungan  dengan  modulus  elastis  material yang  ditarik.  Uji  Tarik  adalah  suatu  metode
yang digunakan untuk menguji kekuatan suatu bahan/material dengan cara memberikan beban gaya yang sesumbu atau satu sumbu.
b. Uji Struktur Makro
Uji  makro  adalah  suatu  analisa  mengenai struktur  logam  yang  melalui  pembesaran dengan  menggunakan  mikroskop  khusus  yang disebut  metallography.  Dengan  analisa  makro struktur,  kita  dapat  mengamati  bentuk  dan ukuran  kristal  logam,  kerusakan  logam  akibat proses deformasi, proses perlakuan panas.
c. Uji Kekerasan Rockwell
Kekerasan  suatu  material  dapat  didefinisikan sebagai ketahanan suatu material terhadap gaya penekanan  dari  material  lain  yang  lebih  keras. Penekanan  tersebut  dapat  berupa  mekanisme penggoresan  (stratching),  pantulan  ataupun indentasi dari material terhadap suatu permukaan benda uji.
Penelitian ini menggunakan metode Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam mengklasifikasikan kualitas pengelasan metode SMAW  (Sheild  Metal  Arc  Welding).  Untuk menghasilkan model klasifikasi yang mempunyai akurasi tinggi atau error yang kecil dalam melakukan klasifikasi kualitas pengelasan.  Bermanfaat  di  bidang  industri sebagai  alat  kontrol  untuk  menjaga  kualitas pengelasan.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian eksperimen  dengan  beberapa  langkah  yang dilakukan sebagai berikut :

## Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan peneliti adalah data  primer  karena  diperoleh  dari  pengamatan peneliti  dengan  mengadakan  survey  setelah pengelasan  dan  pengujian  di  PT.  Mortek Suraindo, beralamat Jl. Kandangan Masjid No. 5, Surabaya. Dataset yang dikumpulkan adalah data  yang  belum  melalui  proses  preprosesing berupa  data  pengujian  kualitas  pengelasan, yaitu;
 Uji Kekuatan Tarik (T)
 Uji Struktur Makro (M)
 Uji Kekerasan Rockwell (R)

## Pengolahan Data
Semua  data  awal  yang  diperoleh  dari pengumpulan  data,  namun  tidak  semua  data dapat  digunakan  dan  tidak  semua  atribut digunakan karena harus melalui beberapa tahap pengolahan awal data (preparation data). Untuk mendapatkan  data  yang  berkualitas,  beberapa teknik yang dilakukan sebagai berikut;
1. Validasi Data.
Adalah untuk mengidentifikasikan dan menghapus data yang ganjil (outlier/noise), data yang  tidak  konsisten,  dan  data  yang  tidak lengkap (missing value).
2. Transformasi Data
Preprosesing data yang dapat digunakan dalam metode Support Vector Machine karena metode SVM membutuhkan data yang bersifat bilangan real. Dalam penelitian ini transformasi data atau preprosesing yang digunakan bersifat pengkategorian misalnya parameter Uji Kekuatan Tarik (T), T = {Tidak Putus, Putus}, kemudian  dikategorikan  kedalam  nilai  T  = {1,0}.
3. Normalisasi Data
Data  training  dan  testing  yang  ada  harus dinormalisasi  sehingga  dalam  proses  training support vector machine akan menghasilkan data training yang stabil dan sesuai.

## Langkah-langkah Pengklasifikasian Menggunakan SVM
1. Data  training  digunakan  untuk  proses pelatihan.  Proses  training  menggunakan Multi-Kelas  SVM  dengan  metode  one- against-one  (metode  Satu-lawan-Satu), dibangun  k  buah  model  SVM  biner  (k adalah  jumlah  kelas).  Setiap  model klasifikasi ke-i dilatih dengan menggunakan  keseluruhan  data,  untuk mencari solusi permasalahan. 2. Setelah dilakukan training dan
menghasilkan  model  klasifikasi,  tahap
selanjutnya yang dilakukan adalah menguji model klasifikasi dengan data testing untuk mengetahui akurasi dari model klasifikasi.
3. Setelah  dihasilkan  model  dari  klasifikasi dilakukan  pengujian  dari  data  selain dataset. Pengujian menggunakan data hasil pengelasan dengan produk yang berbeda.
4. Menggunakan  hasil  implementasi  di  atas, kemudian peneliti menganalisa dan membahas hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh  metode  Support  Vector  Machine (SVM).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dikumpulkan  peneliti  adalah data  primer  karena  diperoleh  dari  pengamatan peneliti  dengan  mengadakan  survey  setelah pengelasan  dan  pengujian  di  PT.  Mortek Suraindo, beralamat Jl. Kandangan Masjid No. 5, Surabaya. Data yang didapat merupakan data dua produk fillet joint (T-joint) dan posisi 3G, yang diproduksi bulan Maret-Mei 2018.

## Tabel 1. Data survey produksi
Jumlah T M R Cacat 03/02/18 TJ01 T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 03/02/18 TJ02 T-joint Putus Cacat Tetap 2 03/02/18 TJ03 T-joint Tidak putus Cacat Tetap 1 03/05/18 TJ04 T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 03/05/18 TJ05 T-joint Tidak putus Tidak cacat Berubah bentuk 1 03/05/18 TJ06 T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 03/06/18 TJ07 T-joint Putus Cacat Tetap 2 03/06/18 TJ08 T-joint Putus Tidak cacat Tetap 1 03/07/18 TJ09 T-joint Tidak putus Tidak cacat Berubah bentuk 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05/03/18 TJ098 T-joint Tidak putus Tidak cacat Berubah bentuk 1 05/03/18 TJ099 T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 05/04/18 TJ0100T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 05/04/18 TJ0101T-joint Tidak putus Tidak cacat Tetap 0 Parameter Tgl Kode Item

## Keterangan:
 Parameter  T:  Uji  Kekuatan  Tarik, terdapat  dua  kategori  putus  dan tidakputus,  pengujian  menggunakan standar  AWS  B4.0  dengan  alat Universal Testing Machine.
 Parameter  M:  Uji  Struktur  Makro, terdapat  dua  kategori  yaitu  cacat  dan tidak  cacat,  cacat  pengelasan  dilihat dengan  adanya  retakan  yang  tidak diujikan
tarik, menggunakan
mikroskop khusus yang disebut metallography.
 Parameter R: Uji Kekerasan Rockwell, terdapat    dua  kategori  yaitu  tetap  dan berubah  bentuk,  menggunakan  alat  uji Micro Vicker Machine dengan standar ASTM E384.
Data  survey  yang  didapat,  ada  hasil penilaian  untuk  setiap  parameter.  Untuk penilaian dari parameter-parameter dikelompokkan  menjadi  tiga  kelas,  sesuai dengan  standar  operasional  produksi,  seperti yang dijelaskan pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Deskripsi kelas
Kategori Deskripsi Kelas 1 Sesuai standar produksi dan bisa untuk dipakai. Kelas 2 Bisa dipakai setelah
diperbaiki.
Kelas 3 Tidak dapat diperbaiki.
Dari  data  survey  yang  diperoleh,  bisa dipakai menjadi data penelitian. Data penelitian terdiri dari data  training dan data testing. Data penelitian yang akan dipakai diperlihatkan pada tabel 3, berikut ini.
Tabel 3 . Data penelitian T M R Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  1 Putus Ca ca t Teta p Kel a s  3 Ti da k putus Ca ca t Teta p Kel a s  2 Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  1 Ti da k putus Ti da k ca ca t Beruba h bentuk Kel a s  2 Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  1 Putus Ca ca t Teta p Kel a s  3 Putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  2 Ti da k putus Ti da k ca ca t Beruba h bentuk Kel a s  2 . . . . . . . . . . . . Ti da k putus Ti da k ca ca t Beruba h bentuk Kel a s  2 Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  1 Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  3 Ti da k putus Ti da k ca ca t Teta p Kel a s  2 Parameter Kelas
Data  penelitian  yang  diperoleh  dari survey masih bersifat pengkategorian, sedangkan  metode  Support  Vector  Machine membutuhkan data yang bersifat bilangan real. Maka  data  perlu  ditransformasi  menjadi  nilai desimal, dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Transformasi data penelitian
Data yang sudah ditransformasi di atas harus  dinormalisasi  dengan  tujuan  supaya proses  training  support  vector  machine  akan menghasilkan  data  training  yang  stabil  dan sesuai. Normalisasi yang digunakan
menggunakan rumus; 𝑊 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑊 𝑖 √𝑊 1 2 + 𝑊 2 2 + ⋯ + 𝑊 𝑛 2 (6)
Maka  didapat  bobot  yang  baru  setelah  di normalisasi  yang  diperlihatkan  pada  tabel  5 berikut ini .
Tabel 5. Normalisasi data
T M R 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,2677 Kel a s  3 0,1414 0,0000 0,0988 Kel a s  2 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,1414 0,1246 0,0000 Kel a s  2 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,2677 Kel a s  3 0,0000 0,1246 0,0988 Kel a s  2 0,1414 0,1246 0,0000 Kel a s  2 . . . . . . . . . . . . 0,1414 0,1246 0,0000 Kel a s  2 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1
W Normalisasi Kelas

## Pelatihan Support Vector Machine
Pada tahap ini data training digunakan untuk  proses  pelatihan.  Proses  training menggunakan Multi-Kelas SVM dengan metode  one-against-one  (metode  Satu-lawan- Satu),  dibangun  k  buah  model  SVM  biner  (k adalah  jumlah  kelas).  Setiap  model  klasifikasi ke-i  dilatih  dengan  menggunakan  keseluruhan data,  untuk  mencari  solusi  permasalahan. Menggunakan  data  set  100  data,  untuk  data training dipakai 75 data dan untuk data testing digunakan 25 data. Setelah dilakukan training,
maka  diperoleh  model  klasifikasi  yang  akan digunakan  untuk  menguji  klasifikasi  dengan data  testing.  Model  hasil  training  berisi parameter-parameter    yang  optimal  dari  hasil training,  model  ditunjukkan  pada  gambar  3 berikut ini.
Gambar 3. Model SVM

## Pengujian Support Vector Machine
Pengujian model dengan menggunakan data  25  dari  data  set  penelitian,  dari  hasil pengujian  model  dengan  menggunakan  kernel fungsi    quadratic  menunjukkan  hasil  akurasi sebesar 96,2%. Hasil pengujian klasifikasi bisa dilihat pada confusion matrix gambar 4 berikut ini.
Pada    gambar  di  bawah  ini,  terdapat  3 kelas  yang  telah  diklasifikasi,  besar  akurasi untuk  Kelas1  adalah  100%,  untuk  Kelas  2 akurasi  sebesar  100%,  dan  untuk  Kelas  3 akurasi sebesar 80%.
Gambar 4. Confusion matrix pengujian model.

## Keterangan confusion matrix:
 Kelas 1 : pada Kelas1 data prediksi 12 dari 12 data asli
 Kelas 2 : pada Kelas 2 data prediksi 9 dari 9 data asli
 Kelas 3 : pada Kelas 3 data prediksi 4 dari 5 data asli.

## Pengujian Data Lain
Pengujian  dengan  menggunakan  data diluar  dari  data  set  yang  digunakan  untuk training  dan  testing.  Pengujian  menggunakan data komponen hasil pengelasan SMAW posisi 3G sebanyak 50 data, pada tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Data pengujian pengelasan Smaw
Jumlah T M R Cacat 03/02/18 P3G01 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/02/18 P3G02 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/02/18 P3G03 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/05/18 P3G04 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/05/18 P3G05 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/05/18 P3G06 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/06/18 P3G07 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 03/06/18 P3G08 Posisi 3G Putus Tidak cacat Tetap 1 03/07/18 P3G09 Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0
.
. . . . .
.
. . . . . . . . . . . . . . 3/27/18 P3G047Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 3/27/18 P3G048Posisi 3G Tidak putusTidak cacat Tetap 0 3/28/18 P3G049Posisi 3G Tidak putusCacat Berubah bentuk 2 3/28/18 P3G050Posisi 3G Putus Tidak cacat Tetap 1
Tgl Kode Item
Parameter
Setelah  data  survey  di  atas  di normalisasi,  maka  diperoleh  seperti  pada  tabel
7 berikut ini. Tabel 7 . Normalisasi data pengujian data yang lain T M R 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,2641 0,2254 Kel a s  2 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 . . . . . . . . . . . . 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,0000 0,0000 0,0000 Kel a s  1 0,6269 0,0000 0,0000 Kel a s  3 0,0000 0,2641 0,2254 Kel a s  2 W Normalisasi Kelas
Dengan  menggunakan  data  pada  tabel  7  di atas untuk pengujian model, menunjukkan hasil akurasi  sebesar  98%  dengan  menggunakan kernel  fungsi  quadratik .  Hasil  klasifikasi  bisa dilihat  pada  gambar  5,  yang  memperlihatkan confusion matrix dari klasifikasi.
K eterangan confusion matrix:
 Kelas 1 : pada Kelas1 data prediksi 37 dari 37 data asli
 Kelas  2  :  pada  Kelas2  data  prediksi  8 dari 8 data asli
 Kelas  3  :  pada  Kelas3  data  prediksi  4 dari 5 data asli.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  simulasi  dan  analisis  data  yang dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  suatu kesimpulan berikut ini;
1. Metode Support Vector Machine dapat digunakan  untuk  klasifikasi  kualitas hasil pengelasan SMAW dalam industri.
2. Dengan  menggunakan  data  kualitas pengelasan  SMAW,  diperoleh  model klasifikasi  yang  baik,  hasil  pengujian model  dengan  menggunakan  kernel fungsi  quadratik  menunjukkan  hasil akurasi  sebesar  96,2%,  dan  pengujian menggunakan  data  uji  menunjukkan hasil  akurasi  sebesar  98%  dengan menggunakan kernel fungsi quadratik.

## Saran
Diharapkan  pengembangan  penelitian dibidang-bidang yang lain dengan
menggunakan variasi
metode SVM
digabungkan dengan metode-metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Jacobus, A.(2014). Penerapan Metode Support Vector  Machine  pada  Sistem  Deteksi Intrusi  Secara  Real-time. Indonesian
Journal  of  Computing  and  Cybernetics
Systems, Vol.8, No.1, p.13-24.
Pujo,  I.,  Sarjito.(2008).  Analisis  Kekuatan Sambungan  Las  SMAW  Pada  Marine Plate  ST  42  Akibat  Faktor  Cacat Porositas  dan  Incomplete  Penetration. Kapal, Vol. 5, No. 1 .
Sonawan,  H.  (2006). Pengantar  Untuk Memahami Pengelasan Logam. Bandung , Alfa Beta.
Santosa,  B.  (2007). Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis . Yogyakarta, Graha Ilmu.
Saraswati, N.W.S. (2014). Text Mining dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan Support Vector Machines untuk
Sentiment  Analysis. Seminar  Nasional
Sistem Informasi Indonesia.
Satsiou,  A.,  Doumpos,  M.,  Zopounidis,  C. (2005).  Genetic  Algorithms  for  the
Optimization of Support Vector Machines in Credit Risk Rating. The 2nd International  Conference  on  Enterprise Systems  and  Accounting,  Thessaloniki,
Greece.
Widodo,  P.  P.,  Handayanto,  R.  T.,  Herlawati.
(2013). Penerapan Data Mining Dengan Matlab , Bandung,  Rekayasa Sains.
Yenaeng, S., Saelee, S., Samai, W. (2014).
Automatic Medical Case Study Essay
Scoring  by  Support  Vector  Machine and Genetic Algorithms.
International  Journal  of  Information and  Education  Technology,  Vol.  4,
No. 2.