DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i2.370

## IMPLEMENTASI METODE K-NN UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN BUBUT
Firman Dwi Wahyudi 1) , Paulus Harsadi 2) , Dwi Remawati 3)
1) 3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta muhammadfiddy93@gmail.com 1) ; paulusharsadi@sinus.ac.id 2) ; dwirema@sinus.ac.id 3)

## ABSTRACT
Damage to the lathe is difficult to detect and difficult handling so it must be taken to the lathe service workshop first so it wastes time and effort. For example damage to the shaft, pegs, slicing, gear, carrier axis, and clasp tool. This is what drives to build an expert system to detect lathe damage. So it makes it easier to detect and handle the lathe damage quickly. The purpose of  this  thesis  is  the  creation  of  an  application  to  detect  damage  to  the  lathe  by  K-Nearest Neighbour  method  for  the  lathe.  The  system  implemented  with  PHP  language  and  MySQL Database and this system can be used on desktop device System have feature detection type of damage,  data  of  symptoms  of  damage,  damage  data,  and  damage  detection  process.  The system is tested using the black box and 70.454% system test result which means the system is running well.
Keywords: Expert System, K - Nearest Neighbors, Machine Tool.

## I. PENDAHULUAN
Pemilik  mesin  bubut  sering  mendapatkan masalah  berkaitan  dengan  mesin  bubut tersebut.  Hal  yang  paling  sering  di  keluhkan para  pemilik mesin  bubut  adalah  menurunnya kinerja  mesin  /  motor  listrik  yang  di  milikinya, hal  ini  tentu  saja  akan  menyebabkan menurunnya  kualitas  dan  kuantitas  hasil pekerjaan  di  akibatkan  motor  listrik  pada mesin bubut tidak bisa bekerja secara optimal. Tak hanya masalah mekanis saja yang sering di temui, seorang yang memiliki mesin bubut juga  pasti  pernah  merasakan  trouble terhadap hal teknis lain yang menjadi masalah utama,  apalagi  jika  bukan  soal  Tenaga  Listrik yang tak stabil.
Teknologi  informasi  merupakan  sarana komunikasi  yang  sangat  fleksibel.  Bentuk pemanfaatan teknologi komunikasi dan informasi yang identik dengan masyarakat era informasi  salah  satunya  adalah  pemanfaatan internet yaitu  penggunaan  sarana  teknologi informasi  dan  telekomunikasi  yang    dikenal dengan  halaman  website . Sistem  pakar ( expert  system )  adalah  Sistem  ini  dirancang untuk  dapat  menirukan  keahlian  seorang pakar  dalam  menjawab  pertanyaan  dan menyelesaikan  masalah  yang  ada  sehingga bisa  mengambil  keputusan  yang  dilakukan oleh seorang pakar [1].
Mesin  bubut  adalah  suatu  mesin  yang umumnya  terbuat  dari  logam,  gunanya membentuk benda kerja dengan cara
menyayat, dengan gerakan utamanya berputar [2].
Penelitian  ini  membuat  sebuah  aplikasi komputer  yang  berbasis  system  pakar  untuk melakukan  deteksi  kerusakan  mesin  bubut dengan Algoritma KNN .

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Sistem Pakar
Dengan sistem pakar ini orang awam pun ini  dapat  dibantu  dalam  menyelesaikan masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari informasi  berkualitas  yang  sebenarnya  hanya dapat  diperoleh  dari  para  pakar  di  bidangnya [3].
2.2 K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) termasuk  kelompok instance-based-learning . Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy –  learning. K-NN  dilakukan  dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang  paling  dekat  (mirip)  dengan  objek  pada data baru atau data testing [4].
Pada K-NN dapat  digunakan  rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ ( i i y x  ) 2 𝑛 𝑖=1 .......(1)
Keterangan : x i = sampel data
y i = uji data i = variabel data
d = jarak
n = dimensi
Adapun  langkah –  langkah  algoritma  K- NN adalah:
a.  Menentukan parameter K (jumlah tetangga  paling  dekat  Parameter  K  pada testing ditentukan  berdasarkan  nilai  K optimum  pada  saat training. Nilai  K optimum  diperoleh  dengan  mencoba – coba.
b.  Menghitung kuadrat jarak Euclid ( Euclidean  distance) masing –  masing objek terhadap data sampel yang diberikan.
c.  Mengurutkan  objek –  objek  tersebut  ke dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak euclid terkecil.
d.  Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi nearest neighbour ).
e.  Dengan menggunakan kategori mayoritas,  maka  dapat  diprediksikan  nilai query instance yang telah dihitung.

## 2.3  Mesin Bubut
Mesin  bubut  adalah  suatu  mesin  yang umumnya  terbuat  dari  logam,  gunanya membentuk benda kerja dengan cara menyayat, dengan gerakan utamanya berputar  Dengan  mengatur  perbandingan kecepatan  rotasi  benda  kerja  dan  kecepatan translasi  pahat maka  akan  diperoleh  berbagai macam  ulir  dengan  ukuran  kisar  yang berbeda.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  cara menukar roda gigi translasi yang menghubungkan  poros  spindle  dengan  poros ulir [2].

## 2.4  Pemrograman PHP
Hypertext  Prepossesor (PHP)  adalah bahasa  pemrograman  web  serve-side  yang bersifat  open  source.  PHP  merupakan  script yang  terintegrasi  dengan  HTML  dan  berada pada  server  (server  side  HTML  entieddect scripting) [5].
2.5 MySQL (My Structure Query Language)
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak sistem manajemen basis data SQL ( Database Manajemen  System) atau  DBMS  dan  sekian banyak  DBMS,  seperti  Oracle,  MS  SQL, Postgre  SQL,  dan  lain –  lain.  MySQL merupakan DBMS yang multithread,multi-user yang  bersifat  gratis  dibawah  lisensi  GNU General Public License (GPL). MySQL bersifat gratis  atau open  source sehingga  bisa digunakan  secara  gratis.  Pemrograman  PHP
juga sangat mendukung/ support dengan database MySQL [5].

## III.  METODE PENELITIAN 3.1  Data Primer
Data  primer  dalam  penelitian  ini  didapat dari  hasil  wawancara  yang  dilakukan  dengan tukang bubut Bengkel Mantep dan sekitarnya.

## 3.2  Data Sekunder
Data  sekunder  dari  penelitian  ini  didapat dari  catatan  buku  tukang  bubut,  dan  jurnal- jurnal ilmiah yang berkaitan dengan penelitian ini.
3.3  Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan teknik wawancara, teknik observasi, dan studi pustaka.
1.  Teknik wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  tanya jawab secara langsung tentang kerusakan mesin bubut dan solusinya. 2.  Teknik Observasi
Teknik Observasi dilakukan dengan pengamatan  langsung  pada  mesin  bubut yang sedang beroperasi dan diperbaiki.
3.  Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara mencari referensi atau teori yang diperlukan  melalui  buku-buku  acuan  dan jurnal  ilmiah  yang  berkaitan  dengan pembuatan  aplikasi  deteksi  kerusakan mesin bubut.

## 3.4  Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  yang  ada  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  tahap analisa  data,  tahap  desain  ( system  design ), tahap  implementasi  sistem,  tahap  pengujian sistem.
1.  Tahap Analisa Data Dalam tahap ini dilakukan analisis terhadap:
1.  Data Kerusakan.
2.  Data gejala kerusakan.
3.  Proses  penanganan  dini  terhadap kerusakan.
4.  Laporan  kerusakan  dan  gejalanya, laporan penanganan.
2.  Tahap Analisa Kebutuhan Sistem Analisa  kebutuhan  sistem  baik  perangkat keras  ( hardware )  maupun  perangkat lunak  ( software )  yang  digunakan  dalam pembuatan aplikasi sistem deteksi kerusakan  mesin  bubut  dengan  algoritma K-NN .

## 3.5  Desain Sistem
Pada  tahap  desain  sistem  menggunakan Diagram  Konteks  ( Context  Diagram ) tampilan sistem  dan  lain –  lain  yang  telah  disesuaikan dengan  analisis  kebutuhan  pada  tahap  awal untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut. Sehingga programmer atau pihak yang terlibat dalam pembuatan kode program akan dipermudah karena sudah terarah seperti apa sistem  ini  akan  berjalan  dan  seperti  apa  alur yang  ada  di  dalam  sistem  maupun  di  luar sistem.
3.6  Implementasi Sistem Implementasi sistem
dimulai dari
perancangan  kemudian  dilanjutkan  dengan pembuatan program dengan bahasa pemrograman PHP. Dan data yang digunakan akan disimpan dalam database menggunakan MySQL. Kemudian dilakukan pengujian. 3.7  Pengujian Sistem Pengujian perangkat lunak dengan menggunakan Black Box, pengujian dilakukan dengan hanya menjalankan atau mengeksekusi  unit  atau  modul  ,  kemudian diamati  apakah  hasil  dari  unit  itu  sesuai dengan proses bisnis yang diinginkan. Sistem dinyatakan  berjalan  lancar,  jika  sistem  yang dijalankan sesuai dengan yang diharapkan.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Data Gejala dan Kerusakan
Data  gejala  dan  kerusakan  [6]  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Gejala dan Kerusakan
Kerusakan Gejala Mesin/Motor Utama/ Dinamo Dinamo  tidak  mau  bergerak,  dynamo cepat  panas,  dynamo  berbunyi,  dynamo mengeluarkan asap Dinamo  sering  mati,  listrik  tidak  stabil,
waktu  menghidupkan  dynamo  terasa berat, dan tersendat – sendat Dynamo  mendadak  mati,  kadang  hidup kadang mati, dan kecepatan dynamo tidak bisa diubah. Kepala Tetap / Klo Terjadinya suara bising pada kepala tetap Eretan Eretan sangat berat meluncur pada mesin bubut Hasil pekerjaan tidak rata
Kedudukan senter tidak sepusat Roda tangan tidak bisa diputar Kepala Lepas Bor  senter  tidak  dapat  terkunci  dengan baik Kepala lepas mudah bergetar Kepala lepas sulit digerakkan Kepala lepas tidak berjalan lancar Alas Mesin Pompa pada apron sulit dioperasikan Adanya  kerusakan  pada  landasan  dan gibs Poros/AS Putaran poros / as tidak senter Dynamo  hidup  tapi  poros  /  as  tidak
Kerusakan Gejala berputar Putaran poros / as terasa berat Putaran poros / as tersendat – sendat
Toolpost/dudu kan pisau atau pahat Terlalu keras gerakan toolpost
Otomatis eretan tidak bekerja Kedudukan  toolpost  tidak  teliti  sehingga pemakanan kurang baik Terlampau berat saat penyayatan menyilang

## 4.2  Inisialisasi Data Kerusakan
Tabel  2.  merupakan  inisialisasi  Data Kerusakan
Tabel 2. Inisialisasi Data Kerusakan
Tabel 3. merupakan daftar inisialisasi data gejala .
Tabel 3. Inisialisasi Data Gejala
Relasi  gejala  di  dapat  dari  Tabel  1  yang telah diinisialisasikan, sehingga di dapat relasi seperti Tabel 4.
Tabel 4. Relasi Gejala dan Kerusakan

## 4.3  Perhitungan KNN
Langkah – langkah algoritma KNN:
1.  Penentuan  nilai  K  secara  manual  dapat dicari  dengan  cara  30%  dikalikan  dengan jumlah data training kemudian dibagi 2. K= 30%  (0,3)  *  31  =  9,3  kemudian  dibagi  2 sehingga  diperoleh  4,65  dan  dibulatkan menjadi  5.  Atau  dengan  aplikasi  KNN  dari
Ms. Excel yang dibuat penulis.
2.  Menghitung kuadrat
jarak Euclid
( Euclidean  distance) masing –  masing objek terhadap data sampel yang diberikan [7].
3.  Mengurutkan  objek –  objek  tersebut  ke dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak euclid terkecil.
4.  Mengumpulkan kategori Y(klasifikasi nearest neighbour).
Untuk  mencari  jarak  dari  data  tes  ke  data sampel  menggunakan  metode  KNN  adalah sebagai berikut:
Contoh perhitungan dari data testing Xi: a.  Nilai dari data tes Yi dihitung dengan data sampel X1
d1= √((1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 0) 2 +
(1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 +
(0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 )
= 2,6457513
Tabel 5. Data Training
Tabel  5  menunjukkan  data  training  yang  di ambil dari wawancara dan jurnal.
b.  Perhitungan KNN dengan Jarak Euclidian Tabel  6.  merupakan    perhitungan  hasil dari perhitungan jarak Eucledian.

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Euclidian
Berdasarkan  data  training  di  atas  akan ditentukan nilai k = 5 , Maka akan diambil tiga record  data  training  yang  memiliki  jarak terdekat. Tabel 7 berikut merupakan Klasifikasi Hasil Nilai K.
Tabel 7. Klasifikasi Hasil Nilai K
Perhitungan  T1  berupa  “Kode”  berjumlah dua  record  data  yang  paling  banyak, sedangkan  data  training  yang  memiliki  output paling  sedikit  munculnya  merupakan  hasil kode  yang  muncul  adalah  “K01”,”K02”,  dan “K04”  berjumlah  3  record  data.  Hasil  akhir menunjukan  bahwa  data  testing  T1  memiliki output  paling  banyak  berkode  kerusakan “K01”.

## 4.4  Hasil Keputusan / Hasil Alternatif
Setelah  perhitungan  K-NN  dan  mendapatkan jarak  Euclidian  untuk  setiap  data  sampel  dan diklasifikasin  berdasarkan  dari  jarak  terdekat, kemudian  diambil  5  data  sampel  ( k=5 )  data teratas.
Tabel  8.  Hasil  Klasifikasi  Berdasarkan  Jarak Tertinggi
Tabel  8  menunjukkan    hasil  klasifikasi dengan  urutan  paling  atas  adalah  jarak terendah menuju jarak tertinggi.

## 4.5. Implementasi Sistem

## 1.  Analisa Sistem
Kebutuhan  masukan  dari  sistem  adalah data  user,  data  pakar,  data  gejala,  data kerusakan.  Dari  data  yang  didapat  kemudian diuji dengan KNN.

## 2.  Diagram Konteks

## Gambar 1. Diagram Konteks
Pada Gambar 1. Diagram Konteks dapat dijelaskan  sebagai berikut:
1.  User  melakukan  input  identitas  dan gejala kerusakan.
2.  Sistem  memberikan  gejala  kerusakan yang dialami mesin bubut.
3.  Admin  melakukan  login  untuk  bisa mengakses  data  gejala  dan  identitas user.
4.  Sistem  mendeteksi  gejala  yang  ada yang diinputkan user. 5.  Sistem mendeteksi gejala untuk
menentukan kerusakan.
6.  Sistem  mengirimkan  hasil  deteksi  ke user.
3. Hierarchy Input Process Output (HIPO)
Gambar 2. Hierarchy Input Process Output
Hierarchy  Input  Process  Output (HIPO) terdiri  dari  Top  Level,  Level  0  dan  Level  1. Seperti pada Gambar 2.
4. Data Flow Diagram (DFD) Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Gambar 3.  DFD Level 0
Gambar  3.  DFD  level  0  dengan  penjelasan sebagai berikut:
1.  Terdapat  2  (dua)  orang  user  yaitu user/pengguna  biasa  yang  tidak  memiliki password  ataupun  username  dan  pakar yang  dapat  mengakses  dan  mengelola data.
2.  User  yang  tidak  mempunyai  akses  untuk mengelola data antara lain :
a.  User melalukan input data identitas b.  User  melakukan  input  gejala  yang ada
3.  Admin  mempunyai  akses  pada  sistem antara lain:
a.  Admin melakukan login.
b.  Admin  melakukan  pengelolaan  data  . gejala.
c.  Admin  melakukan  pengelolaan  data kerusakan

## 5. Entity Relationship Diagram (ERD)

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram
Gambar  4. Entity  Relationship  Diagram penjelasannya adalah :
1. Entitas  gejala  memiliki  relasi one  to many pada proses identifikasi
2. Entitas kerusakan  memiliki relasi one to one pada proses identifikasi
3. Entitas  kerusakan  memiliki  relasi one to one pada proses hasil analisa.
4. Entitas user memiliki relasi one to one pada proses hasil analisa.
5. Entitas  hasil  memiliki  relasi one  to one pada proses hasil analisa

## 6. Relasi Tabel
Gambar  5.  merupakan  tampilan  dari  relasi tabel, yaitu:
- Tabel user id berelasi dengan tabel data analisa hasil
- Tabel  kd_gejala  berelasi  dengan  gejala, kd_kerusakan berelasi penyakit
- Tabel  data  kerusakan  kd_kerusakan berelasi dengan analisa hasil
7. Tampilan Sistem
Halaman Konsultasi Kerusakan

## Gambar 6. Input Gejala
Setelah  user  mengisi  form  maka  akan tertampil input gejala seperti Gambar 6.

## Halaman Hasil
Gambar 7. Tampilan Hasil
Setelah gejala terinput maka akan muncul tampilan hasil, yang menampilkan jenis gejala yang muncul seperti Gambar 7.

## 8. Pengujian Validitas
Sistem  dikatakan  memiliki  kinerja  tinggi apabila  hasil  dari  data  sampel  yang  diuji dengan metode KNN memiliki nilai yang sama dengan  hasil  pada  data  sampel  yang sebenarnya.  Data  sampel  yang  akan  diuji adalah seperti Tabel 9.
Tabel 9. Pengujian Validitas
Keterangan :
1  =  Bernilai  positif  apabila  gejala  yang diidentifikasi  merupakan  ciri  dari  jenis kerusakan.
1  =  Data  testing  (angka  1  berwarna merah)
0  =  Bernilai  negatif  apabila  gejala  yang diidentifikasi  tidak  merupakan  ciri  dari jenis kerusakan.
Untuk  menghitung  kinerja  sistem  dengan persamaan berikut:
Kinerja Sistem =
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑥100 (2) Akurasi = 40 / 55 x 100% =  72.27 %
Hasil  uji  validitas  72.27  %  menunjukkan bahwa  kerja  sistem  sudah  baik.  Dengan penambahan  data  testing  memungkinkan naiknya kinerja sistem.

## V.  PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
1. Tercapainya  tujuan  untuk  merancang, membangun, dan mengimplementasikan sistem  pakar  deteksi  kerusakan  mesin bubut  yang  sulit  dideteksi  kerusakannya dan  penanganannya  sehingga  harus dibawa  ke  bengkel  servis  mesin  bubut terlebih  dahulu  dan  memakan  waktu yang relatif lama. Dengan aplikasi sistem pakar ini deteksi kerusakan mesin bubut dapat  ditangani  secara  tepat  dan  cepat dengan metode K- Nearest Neighbour
2. Akurasi  dalam  menggunakan  metode KNN  tidak  dapat  mencapai  100%, dikarenakan data sampel yang bervariasi. Akurasinya mencapai 72,27%. 5.2. Saran 1.  Sistem pakar yang dibuat ini menggunakan  metode K –  Nearest
Neighbour dalam  mendeteksi  kerusakan mesin  bubut  bisa  ditambahkan  dengan animasi –  animasi  dalam  menangani kerusakan mesin bubut.
2.  Sistem  pakar  ini  bisa  dan  mudah dijalankan  oleh  semua  kalangan.  Dan lebih ditingkatkan lagi dan lebih
didetailkan  lagi  masalah  gejala  dan kerusakannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andri  Saputra,  Hengki  Andrea  Taman. (2016).  Sistem  Pakar  Kerusakan  Mesin Jahit  dengan  Metode  Certainly  Factor Berbasis Android. 1 (12), 36-47.
[2] Rochim,  T.  (2007).  Klasifikasi  Proses Gaya  dan  Daya  Pemesinan,  Institut Teknologi Bandung.
[3] Meiry  Yanti  Sihombing,  Mewati  Ayub. (2010).  Sistem  Pakar  Berbasis  Web sebagai Alat Bantu Pembelajaran Mahasiswa  Kedokteran  untuk  Penyakit Kanker  Darah  Pada  Anak. Jurnal
Informatika., Vol 6 (1), Hal. 1-10.
[4] Leidiyana  (2013).  Penerapan  Algoritma K  -  Nearest  Neighbour Untuk  Resiko Kepemilikan Kendaraan Bermotor.
[5] Anhar. (2010). Panduan Menguasai PHP & MySQL secara Otodidak. Mediakita . [6]    Aditya Rachmad Yadhi Putra, Ir. Sumarno. Mm. (2015). Sistem
Pendeteksi  Kerusakan  Pada  Mesin Bubut  Menggunakan  Metode  Backward Chaining. Jurusan Teknik Informasi .
[7]    Hermaduanti Ninki dan Sri Kusumadewi. (2009).  Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis SMS untuk Menentukan Status Gizi  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbour.