Aplikasi Machine Learning Issue Detection and Alert System Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Pada PT Andalabs

Erwin Asriyar, Mohamad Nurdiansyah

Abstract


Setiap sistem yang berjalan di PT. Andalabs mempunyai log untuk keperluan sebagai media informasi internal apakah sistem berjalan dengan baik. Pemantauan log dilakukan jika tim technical support menerima komplain dari pihak pelanggan sehingga tim harus memeriksa dan menganalisa log dari salah satu sistem yang berisi ratusan ribu baris log yang menyita banyak waktu dan tenaga. Hal lain tidak terdeteksinya kegagalan sistem yang terjadi sehingga pelanggan menyampaikan komplain yang berakibat pada penurunan tingkat kepuasan pelanggan. Pembuatan aplikasi machine learning issue detection dan alert system ini menggunakan metode pengembangan waterfall dan metode K-Neareset Neighbors. Metode waterfall mempunyai lagkah-langkah yaitu analisa, design, coding berserta testing, penerapan, dan pemeliharaan. Metode K-Nearest Neighbors digunakan untuk menganalisa sehingga aplikasi bisa memprediksi dari log sistem jika masalah sedang terjadi dengan memberi tahu kepada tim. Aplikasi ini menjadi alat bantu untuk menganalisa log dan mendeteksi masalah lebih awal sehingga masalah dapat terpecahkan sebelum datangnya komplain dari pelanggan. Dengan ada nya aplikasi ini analisa log dapat menghemat waktu dan tenaga serta meningkatkan kepuasan pelanggan.


Keywords


Machine Learning, Intelligence, Issue detection, K-Nearest Neighbors

Full Text:

PDF

Statistik Artikel

Abstract views : 6 times
PDF - 5 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 JI-Tech

Jurnal JI-Tech

Jurnal Ilmiah STTI NIIT

Jl. Asem II No.22, RT.11/RW.5,
Cipete Sel., Kec. Cilandak,
Kota Jakarta Selatan,
Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12410
Phone: (021) 7515870


Free counters!