RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KELAYAKAN PELUMAS KENDARAAN RINGAN DENGAN METODE KMEANS CLUSTERING

Syahril, Dwi Aditya (2018) RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KELAYAKAN PELUMAS KENDARAAN RINGAN DENGAN METODE KMEANS CLUSTERING. Skripsi thesis, IIB DARMAJAYA.

[img] Text
COVER.pdf

Download (53kB)
[img] Text
6. BAB I.pdf

Download (228kB)
[img] Text
7. BAB II.pdf

Download (385kB)
[img] Text
8. BAB III.pdf

Download (830kB)
[img] Text
9. BAB IV.pdf

Download (1MB)
[img] Text
10. BAB V.pdf

Download (86kB)
[img] Text
11. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (134kB)
[img] Text
12. LAMPIRAN KODING.pdf

Download (152kB)

Abstract

ABSTRAK RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KELAYAKAN PELUMAS KENDARAAN RINGAN DENGAN METODE KMEANS CLUSTERING Oleh Dwi Aditya Syahril Pelumas melindungi komponen mesin supaya tidak terjadi kontak langsung untuk mengurangi pergesekan yang mengakibatkan terkikis dan aus pada komponen mesin. Pergesekan yang mengakibatkan warna pelumas menjadi keruh dan encer, perlu pengecekan pelumas yang layak atau tidak layak, hal ini menjadi efisiensi kerja mekanik. Perlu sistem yang dapat meringankan cara kerja mekanik untuk mengetahui kelayakan pelumas pada kendaraan. Dengan adanya sistem pelumas yang dapat mengetahui dengan cepat tingkat kelayakan pelumas yang akurat, sistem ini menerapkan metode k-means clustering untuk mencari kemiripan cluster citra terdekat. Langkah pengambilan citra pelumas dengan cara difoto dengan ukuran asli pada citra pelumas kemudian citra diinput dan diproses menggunakan k-means clustering, hasil citra pertama diubah menjadi warna merah lalu proses pada hasil kedua citra menjadi biru dan kuning hasil ketiga citra diproses dengan warna hitam, kekuning-kuningan dari data ketiga ini merupakan hasil akhir pemprosesan. Citra pelumas yang mirip pada citra hasil terdekat merupakan hasil citra pelumas akhir. Sistem deteksi pelumas berfungsi untuk membantu dalam menentukan hasil kelayakan pelumas kendaraan ringan yang layak atau sudah tidak layak, supaya mempermudah cara kerja mekanik. Katakunci: Pelumas, K-Means Clustering, Hasil

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Ilmu Komputer
Divisions: Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: editor 1
Date Deposited: 04 Sep 2020 00:56
Last Modified: 04 Sep 2020 00:56
URI: http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/1406

Actions (login required)

View Item View Item