Analisis Kenyamanan Sepeda Motor Menggunakan Metode Machine Learning

Abstract

Penelitian ini dilaksanakan untuk dapat membuat program machine learning yang mampu melakukan klasifikasi kenyamanan sepeda motor berdasarkan besaran nilai vibrasi yang diperoleh dari alat perekam vibrasi. Vibrasi yang dirasakan oleh pengendara sepeda motor secara dominan berasal dari rambatan vibrasi yang terjadi saat adanya kontak antara roda sepeda motor yang berputar dan bersentuhan dengan permukaan jalan yang dilalui, kemudian suspensi sepeda motor berusaha untuk meredam getaran dari roda agar seminimal mungkin merambat ke komponen lainnya yang dapat menyebabkan ketidaknyamanan. Adapun tiga hal yang mempengaruhi besaran vibrasi adalah kontur jalan, performa suspensi, dan laju kendaraan. Terdapat tiga tahap dalam proses penelitian ini. Pertama perancangan sensor getar, baik dalam segi software dan hardware. Tahap kedua adalah proses perekaman data vibrasi sepeda motor. Tahap terakhir adalah mengolah data vibrasi menggunakan proses machine learning dengan metode support vector classification dan logistic regression. Dari pengolahan data diketahui bahwa support vector classification dapat menghasilkan model prediksi dengan akurasi 100 persen dan logistic regression sebesar 90 persen.