Jurnal CyberTech Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Kamera DLSR Nikon Dengan Menggunakan Metode Dempster Shaper Asrul*.
Trinanda Syahputra**.
Fifin Sonata** *Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Mei 12th, 2018 Revised Mei 20th, 2018 Accepted Mei 26th, 2018 Keyword:
Kerusakan pada kamera.
Kamera DLSR.
Metode Dempster Shaper
ABSTRACT
Aktivitas manusia di era teknologi digital saat ini sudah tidak bisa lepas dengan berbagai barang elektronik, baik itu handphone, gadget, android, maupun kamera DLSR (Digital Single Lens Reflex ).
Hampir tiap pekan akan ada peluncuran barang baru dengan berbagai tipe yang di tawarkan.
Jika kita melihat perkembangan kamera dari beberapa puluh tahun yang lalu sudah sangat tidak mungkin dipakai saat ini.
Seiring perkembangan zaman, kamera mengalami kemajuan dalam desain dan Kecanggihan kamera tidak terlepas dari sejarah penemuannya di masa yang lalu.
Dari banyak nya pengguna kamera DLSR akan ada yang mengalami beberapa gejala kerusakan sehingga mengganggu saat memakai kamera.
Walaupun demikian Biaya yang akan dikeluarkan untuk service kamera termasuk mahal, dan bisa saja rusak kembali.
Terkadang kerusakan kamera hanya masalah kecil saja dan bisa diperbaiki oleh pemiliknya, namun banyak orang yang merasa takut dan membawa ke tempat service karena informasi yang minim.
Diperlukan satu sistem yang dapat membantu memberikan informasi dan hasil diagnosa dari gejala kerusakan yang ada pada kamera tersebut.
Metode Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pada sebagai probabilitastunggal.
Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident.
Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan.
Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan Copyright A 2018 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Nama : Asrul Program Studi : Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Email : Asrul.
ragil@gmail.
PENDAHULUAN
Aktivitas manusia di era teknologi digital saat ini sudah tidak bisa lepas dengan berbagai barang elektronik, baik itu handphone, gadget, android, maupun kamera DLSR (Digital Single Lens Reflex ).
Hampir tiap pekan akan ada peluncuran barang baru dengan berbagai tipe yang di Kecanggihan kamera tidak terlepas dari sejarah penemuannya di masa yang lalu.
Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Dilansir dari World Atlas, sejarah perkembangan kamera modern melibatkan banyak Para penemu berusaha menciptakan kamera yang lebih canggih dari penemuan sebelumnya.
Pada tahun 1827, penemu yang berasal dari Prancis.
Joseph Niepce, memproduksi foto pertama dengan menggunakan pelat berlapis perak dari desainnya sendiri dalam kamera kotak kayu.
Kamera kotak kayu ini diproduksi oleh Charles Chevalier.
Foto pertama hasil karya dari Niepce diambil dari permandangan jalan pada jendela.
Lamanya proses eksposur fotografi untuk menangkap subjek yang bergerak.
Seorang ilmuwan Prancis lainnya.
Jacques Daguerre, mengembangkan proses menggunakan pelat tembaga untuk merekam gambar.
Elemen kimia yang berbeda menghasilkan gambar dan merekam spektrum warna parsial.
Ini menjadi dasar lahirnya Jika dibanding dengan saat ini sudah sangat pesat perkembangan kamera dengan teknologi canggih di dalam nya dan dapat dimiliki walaupun harganya masih relative mahal.
Semakin canggih sebuah teknologi maka semakin tinggi resiko kerusakan yang akan terjadi, begitu juga dengan kamera DLSR ini.
Sistem pakar merupakan suatu program komputer yang mengadopsi keahlian seorang pakar atau ahli dalam bidang tertentu yang bertujuan untuk membantu seorang ahli atau orang awam sekalipun dalam menyelesaikan pekerjaan.
Metode Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pada sebagai probabilitas tunggal.
Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident.
Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan.
Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan.
Dari penjelasan di atas maka diambil satu inisiatif untuk menuangkan kedalam suatu karya ilmiah yang berjudul AuSISTEM PAKAR MENDIAGNOSA KERUSAKAN CAMERA DLSR NIKON DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER Ay.
KAJIAN PUSTAKA
Sistem Pakar Sistem pakar adalah sistem yang mengadopsi keahlian seorang pakar dalam bidang tertentu yang dimasukan ke dalam program komputer dalam format tertentu untuk membantu orang yang bukan pakar dalam menyelesaikan pekerjaan.
Pertama kali sistem pakar di perkenalkan sekitar tahun 70 an yang hanya berisikan knowledge yang eksklusif.
Sistem pakar dilatarbelakangi oleh sebuah masalah dalam mencapai tujuan tertentu yaitu untuk membantu orang yang bukan pakar dalam menyelesaikan masalah yang terjadi.
Menurut ahli lainya sistem pak ar adalah sistem yang berusaha menyalin pengetahuan manusia kedalam komputer, agar komputer dapat membantu para ahli menyelesaikan masalah yang biasa di hadapi.
Perkembangan sistem pakar memberikan dampak yang baik bagi manusia bahkan orang awampun dapat menyelesaikan suatu masalah yang cukup rumit untuk di selesaikan dengan bantuan sistem pakar Dempster Shafer Metode Dempster-Shafer pertama kali diperkenalkan oleh Dempster, yang melakukan percobaan model ketidakpastian dengan range probabilities dari pada sebagai probabilitastunggal.
Kemudian pada tahun 1976 Shafer mempublikasikan teori Dempster itu pada sebuah buku yang berjudul Mathematical Theory Of Evident.
Dempster-Shafer Theory Of Evidence, menunjukkan suatu cara untuk memberikan bobot kenyakinan sesuai fakta yang dikumpulkan.
Pada teori ini dapat membedakan ketidakpastian dan ketidaktahuan.
Belief (Be.
adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi.
Jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian.
fungsi belief dapat dirumuskan pada Persamaan 1 :
sedangkan Plausibility (Pl.
dirumuskan pada Persamaan 2 :
Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Bel(X) = Belief (X) Pls(X) = Plausibility (X) m(X) = mass function dari (X) m(Y) = mass function dari (Y) METODOLOGI PENELITIAN Metode Penelitian Untuk melakukan suatu penelitian memerlukan langkah-langkah yang menjadi pedoman selama proses penelitian, agar hasil penelitian sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan.
Jika metodologi yang dilakukan dengan baik, maka semakin baik pula hasil penelitian yang dihasilkan.
Berikut adalah metodologi dalam penelitian ini :
Teknik Pengumpulan Data (Data Collectin.
Dalam teknik pengumpulan data dilakukan dengan dua tahapan, diantaranya yaitu:
Observasi Kegiatan observasi dalam penelitian ini dilakukan dengan tinjauan langsung ke Perpustakaan STMIK Triguna Dharma Medan.
Di kampus tersebut dilakukan analisis masalah serta kebutuhan yang dihadapi dengan cara mengamati langsung proses kegiatan pengelompokkan minat baca pengunjung agar dapat disimpulkan masalah apa yang dihadapi dan apa solusinya.
Wawancara.
Teknik wawancara ini dilakukan untuk mendapatkan informasi tambahan dari teknisi maupun karyawan yang ada di tempat dan berinteraksi langsung dengan pakar dari SERVICE CAMERA DIGITAL yang akan dirancang sebagai sumber data yang diperlukan.
Studi Kepustakaan (Study of Literatur.
Studi kepustakaan merupakan salah satu elemen yang mendukung sebagai landasan teoritis peneliti untuk mengkaji dan menyelesaikan masalah yang dibahas.
Dalam hal ini, menggunakan beberapa sumber kepustakaan diantaranya: jurnal-jurnal baik jurnal internasional, jurnal nasional, jurnal lokal maupun buku sebagai sumber referensi.
Dari komposisi yang ada jumlah literatur yang digunakan sebanyak 20 dengan rincian: 18 jurnal nasional, dan 2 buku nasional.
Diharapkan dengan literatur tersebut dapat membantu peneliti di dalam menyelesaikan permasalahan dalam mendeteksi Kerusakan Kamera DLSR.
Dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan konsep pendekatan eksperimental maka di bawah ini adalah metode Waterfall yaitu sebagai berikut:
Berikut ini adalah contoh penulisan Metode Perancangan Sistem.
Di dalam penelitian ini, diadopsi sebuah metode perancangan sistem yaitu Waterfall algorithm.
Metode Perancangan Sistem Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Metode perancangan sistem merupakan salah satu unsur penting dalam penelitian.
Dalam metode perancangan sistem, khususnya software atau perangkat lunak, dapat diadopsi beberapa metode, yang diantaranya adalah algoritma waterfall algorithm.
Berikut ini adalah Fase yang dilakukan dalam metode Waterfall algorithm :
Analisis Masalah Dan Kebutuhan Analisis masalah dan kebutuhan merupakan Fase awal dalam perancangan sistem.
Pada Fase ini akan ditentukan titik masalah sebenarnya dan elemen-elemen apa saja yang dibutuhkan untuk penyelesaian masalah pada kerusakan Kamera DLSR dalam menyimpulkan solusi yang diberikan oleh Teknisi.
Desain Sistem Dalam Fase ini dibagi beberapa indikator atau elemen yaitu:
pemodelan sistem dengan Unified Modelling Language pemodelan menggunakan flowchart system desain input desain output dari sistem pakar yang mau dirancang dalam pemecahan masalah dalam Kerusakan Kamera DLSR dengan menggunakan metode Dempster Shafer Pembangun Sistem Fase ini menjelaskan tentang bagaimana melakukan pengkodingan terhadap desain sistem yang dirancang baik dari sistem input, proses dan output menggunakan bahasa Desktop.
Uji Coba Sistem Fase ini merupakan Fase terpenting untuk pembangunan sistem pakar.
Hal ini dikarenakan pada Fase ini akan dilakukan trial and error terhadap keseluruhan aspek aplikasi baik Coding.
Desain Sistem dan Pemodelan dalam mendeteksi Kerusakan Kamera DLSR.
Implementasi atau Pemeliharaan Fase akhir ini adalah Fase dimana pemanfaatan dalam mendeteksi Kerusakan Kamera DLSR yang akan menggunakan sistem ini.
Dalam penelitian ini pengguna atau end user nya adalah SERVICE CAMERA DIGITAL .
3 Algoritma Sistem Algoritma sistem merupakan penjelasan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam perancangan Sistem Pakar dalam mendeteksi Kerusakan Kamera DLSR dengan menggunakan metode Dempster Shafer.
Hal ini dilakukan untuk meningkat kinerja sistem pada mendeteksi Kerusakan dan membantu staff SERVICE CAMERA DIGITAL .
Flowchart Dempster Shafer Berikut ini merupakan rancangan flowchart Dempster Shafer mulai dari awal sampai akhir prosesnya yaitu sebagai berikut:
2 Data Jenis Kerusakan Jenis Kerusakan yang sering terjadi pada Kerusakan Kamera DLSR dapat dilihat dari tabel yang telah dibuat berdasarkan data yang diambil dari SERVICE CAMERA DIGITAL .
Tabel 3.
1 Jenis Kerusakan Pada Kerusakan Kamera DLSR Kode Kerusakan Nama Kerusakan Kerusakan Shutter Block Lensa yang terserang jamur Kerusakan motor autofocus (Sumber : Teknisi SERVICE CAMERA DIGITAL ) 1 Data Jenis Gejala Kerusakan Kamera DLSR Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Adapun yang menjadi identifikasi jenis Kerusakan Kamera DLSR dan gejalanya dibuat dalam bentuk tabel serikut ini:
Tabel 3.
2 Daftar Kode Kerusakan .
Gejala, dan Kode Gejala
Kode Gejala
G01
G02
G03
G04
G05
G06
G07
G08
G09
CiriAeCiri dan Gejala Kerusakan Kamera mengalami macet Blade tidak terbuka penuh Shutter total rusak, muncul pesan error Ketajaman pada hasil jepret berkurang Jamur terdapat pada lensa belakang Jamur terdapat pada lensa depan Kabel fleksibel putus Bagian solder af fleksibel pecah Usia kamera melebihi batas umur 3 Solusi Kerusakan Setelah dalam sistem algoritma, maka dapat disimpulkan suatu solusi untuk setiap jenis Kerusakan Kamera DLSR, berikut ini adalah tabel solusi setiap jenis Kerusakan .
Tabel 3.
3 Tabel kode Kerusakan dan solusi pada Kerusakan KODE
KERUSAKAN
GEJALA
Kamera mengalami macet
K01
K02
Blade tidak terbuka penuh
Shutter total rusak, muncul pesan
Ketajaman pada hasil jepret
Jamur terdapat pada lensa belakang Jamur terdapat pada lensa depan Kabel fleksibel putus
Bagian solder AF fleksibel pecah
K03
Usia kamera melebihi batas umur
Kamera mengalami macet
SOLUSI
Bawalah ketempat service kamera yang professional untuk mengganti denga shutter baru Untuk membersihkan lensa tinggal bongkar aja dan bersihkan lensa dengan cairan khusus pembersih lensa tysu lensa pompa udara.
Upayakan pembersihan di tempat yang intensitas debunya minim, ( ruang kedap deb.
Bongkar kamera lihat apakah benar kabel fleksibel putus atau lepas karena benturan.
Jika putus bawa ke service kamera, jika hanya lepas bisa di pasang kembali 3 Penyelesaian Dengan Metode Dempster Shafer Pada sistem pakar tersebut dapat disimpulkan dengan menggunakan Backward Chaining, karena mendeteksi jenis suatu kerusakan kamera DLSR menggunakan metode Dempster Shafer berbasis Desktop dengan menentukan terlebih dahulu gejela-gejala yang dialami, lalu melakukan analisa setelah itu melakukan proses perhitungan dengan metode Dempster Shafer dan akan diketahui jenis Kerusakan Kamera DLSR dan memberikan solusi yang dihadapi.
Kerusakan Shutter Block
G04
Gambar 3.
1 Kerusakan Shutter Block Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Lensa yang terserang jamur
G04
G05
G06
Gambar 3.
2 Lensa yang terserang jamur
Kerusakan motor autofocus
G03
G09
G07
G08
Gambar 3.
3 Kerusakan motor autofocus
Kode
Gejala
G01
G02
G03
G04
G05
G06
G07
G08
G09
Tabel 3.
4 Basis Pengetahuan Ciri Ae Ciri dan Gejala Kerusakan Kamera DLSR Kamera mengalami macet Blade tidak terbuka penuh Shutter total rusak, muncul pesan error Ketajaman pada hasil jepret berkurang Jamur terdapat pada lensa belakang Jamur terdapat pada lensa depan Kabel fleksibel putus Bagian solder af fleksibel pecah Usia kamera melebihi batas umur Tabel 3.
5 Nilai Range Presentase Kemungkinan Hasil Deteksi
Nilai Densitas Gejala
0,75 - 0,99
0,50 Ae 0,74 0,10 - 0,49 0 Ae 0,9 Persentase Nilai Densitas 75% - 99% 50% - 74% 10% - 49 % 0Ae9% Keterangan Sangat pasti Pasti Cukup pasti Kurang pasti Tidak Pasti 1 Proses Dempster Shafer Adapun algoritma dari penyelesaian dari metode Dempster Shafer yaitu sebagai berikut :
Langkah pertama : Inisialisasi Nilai Densitas Gejala dengan memasukan nilai bobo pada ycE.
P(A|B) = ycE.
aA) Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Langkah kedua : Perhitungan Metode Dempster Shafer Oc yco1( ycU )yco2.
cU ) 1 ( )yco2.
cs ) = 1 Oe OcycuOycOOI yco1( ycU )yco2.
cU ) Dimana:
M1(X)
= dentitas untuk gejala pertama.
M2(Y)
= dentitas untuk gejala kedua.
M2(Z)
= kombinasi dari kedua detintas diatas.
= semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis (XAo dan Y').
X dan Y = subset dari Z C XAo dan YAo = subset dari .
2 Inisialisasi Nilai Densitas Gejala dengan memasukan nilai Berikut ini merupakan tabel nilai densitas dari gejala-gejala dan jenis Kerusakan Kamera DLSR yang berasal dari riset dan wawancara dengan pakar Teknisi Gital Elektrik Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Kamera DLSR.
Tabel 3.
6 Nilai Densitas Gejala Kerusakan Kamera DLSR
Nilai Kode Gejala
Ciri Ae Ciri dan Gejala Kerusakan Densitas G01
Kamera mengalami macet
G02
Blade tidak terbuka penuh
G03
Shutter total rusak, muncul pesan error
0,75
G04
Ketajaman pada hasil jepret berkurang G05
Jamur terdapat pada lensa belakang 0,65 G06
Jamur terdapat pada lensa depan G07
Kabel fleksibel putus
G08
Bagian solder af fleksibel pecah
G09
Usia kamera melebihi batas umur Dalam pengujian sistem, seseorang berkonsultasi Kerusakan yang terjadi Kerusakan Kamera DLSR dengan cara menjalankan aplikasi Desktop konsultasi Kerusakan Kamera DLSR .
Kemudian user melakukan konsultasi melalui Desktop, dari 2 pilihan gejala yang di berikan kepada pengguna dapat dipilih dan dilihat sebagai berikut :
Tabel 3.
7 Gejala Yang Dipilih Studi Kasus 1
Nilai Kode Gejala
Ciri Ae Ciri dan Gejala Kerusakan Kamera DLSR
Densitas G01
Kamera mengalami macet
G02
Blade tidak terbuka penuh Setelah hasil pilihan dari pertanyaan yang diajukan, maka dilakukan perhitungan menggunakan Dempster Shafer untuk tiap gejala.
3 Proses Metode Dempster Shafer Maka untuk menghitung nilai Dempster Shafer Kerusakan Kamera DLSR yang dipilih dengan menggunakan nilai Belief yang telah ditentukan pada setiap gejala.
Pl ( ) = 1 - Bel Dimana nilai Bel (Belie.
meruapakan nilai bobot yang di input oleh pakar, maka untuk mencari nilai dari gejala-gejala di atas, terlebih dulu dicari nilai dari seperti di bawah ini:
Gejala 1: Kamera mengalami macet Maka: G01 (Be.
= 0,8 G01 ( ) = 1 Ae 0,8 = 0,2 Gejala 2: Blade tidak terbuka penuh Maka: G02 (Be.
= 0,9 G02 ( ) = 1 Ae 0,9 = 0,1 Maka untuk mencari nilai Gn, digunakan rumus:
Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Oc yco1( ycU )yco2.
cU ) 1 Oe OcycuOycOOI yco1( ycU )yco2.
cU ) Jika diilustrasikan nilai keyakinan terhadap dua gejala maka:
Tabel 3.
8 Contoh Studi Kasus 1 Gejala G01 Dan G02 G01 {K.
= 0,8
= 0,2
G02 {K.
= 0,9
{K.
= 0,72
{K.
= 0,18
{K.
= 0,08
= 0,1
= 0,02
1 ( )yco2.
cs ) = Maka nilai Gn dari gejala di atas adalah:
G01 {K.
* G02 {K.
= 0,9 * 0,8 = 0,72
G02 {K.
* = 0,9 * 0,2 = 0,18
* G01 {K.
= 0,1 * 0,8 = 0,08
* = 0,1 * 0,2 = 0,02
Selanjutnya menghitung tingkat keyakinan .
0,72 0,18 ,0,08
M3 {K.
= 0,98
1Oe0
0,02
M3 {K.
= 0,02
1Oe0 Dari hasil perhitungan di atas dengan adanya ke lima gejala yang dipilih oleh kosunltasi, maka diproleh nilai keyakinan paling kuat terhadap Lensa yang terserang jamur Kamera DLSR yaitu sebesar 0,98 atau 98 % Pasti.
Seperti Tabel di bawah ini:
Tabel 3.
9 Hasil Deteksi Studi Kasus 1 Ciri Ae Ciri dan Gejala Nilai Nama Kesimpulan Solusi yang dipilih Densitas Bawalah ketempat Kamera service kamera yang Konsultasi Kerusakan macet dan Blade tidak 0,98 professional untuk Shutter Block terbuka penuh mengganti dengan shutter baru PENGUJIAN DAN IMPLEMENTASI Pengujian sistem Dalam pemodelan sistem pakar untuk mendiagnosa kerusakan Kamera DLSR Nikon dengan menggunakan metode Dempster shafer terdapat beberapa bagian pemodelan, yaitu Use Case Diagram.
Activity Diagram.
Class Diagram.
Berikut ini adalah penulisan dari pemodelan 1 Perangkat Keras (Hardwar.
Sistem ini dapat dijalankan apabila telah dilakukan beberapa hal, yaitu proses instalasi sudah dilakukan serta hardware yang telah mendukung dalam menjalankan program ini telah Spesifikasi hardware yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan sistem agar berjalan dengan baik adalah sebagai berikut :
Komputer dengan Processor Dual Core Random Access Memory (RAM) 4 GB Hard Disk Internal 320 Tera Byte.
Mouse Perangkat Lunak (Softwar.
Penerapan aplikasi tidak terlalu banyak memerlukan perangkat lunak sebagai pendukung Untuk membuat suatu program pengamanan data dibutuhkan beberapa software pendukung, yaitu:
Sistem Operasi Minimum Windows 8 Microsoft Visual Studio 2010 Microsoft Access 2007 Crystal Report 8.
Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Implementasi Sistem Implementasi sistem menjelaskan dan menampilkan hasil .
dari sistem yang telah dibangun.
Berikut ini adalah implementasi hasil rancangan antarmuka (Interfac.
dari sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut :
Form Login Berikut ini merupakan tampilan dari Form login yang berfungsi untuk melakukan proses validasi username dan password pengguna sebelum masuk kedalam Menu Utama.
Gambar 4.
1 Tampilan Form Login Form Menu Utama Berikut ini adalah Form Menu Utama dari sistem pendukung keputusan ini.
Gambar 4.
2 Tampilan Form Menu Utama Data Gejala Berikut ini adalah tampilan dari Form Data Gejala.
Gambar 4.
3 Tampilan Form Data Gejala Form Data Kerusakan Berikut ini adalah tampilan dari Form Data Kerusakan.
Gambar 4.
4 Tampilan Form Data Kerusakan Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Form Proses Dalam sistem pendukung keputusan ini, berikut adalah tampilan dari Form Proses.
Gambar 4.
5 Tampilan Form Data Proses Form Laporan Berikut ini adalah tampilan dari hasil laporan.
Gambar 4.
7 Tampilan Form Laporan 2 Kelebihan dan Kekurangan Sistem Setelah melakukan proses implementasi dan pengujian terhadap sistemnya, terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan dari sistem yang dirancang.
Berikut ini adalah kelebihan dan kekurangannya yaitu sebagai berikut:
Kelebihan Sistem Adapun kelebihan dari sistem pakar ini yaitu sebagai berikut:
Sistem pakar ini dapat membantu pihak Nikon Service Center dalam mendiagnosa kamera Nikon DLSR.
Sistem memiliki User Interface dan User Experience yang baik.
Sistem ini dapat membantu dalam mendiagnosa kamera Nikon DLSR dengan cepat dan Kekurangan Sistem Adapun kekurangan dari sistem pakar ini yaitu :
Hasil pengujian sistem ini hanya digunakan pada pihak Nikon Service Center.
Sistem Pakar ini belum dapat mengimport data atau mengolah data dengan Excel sehingga untuk menginputkan datanya harus satu per satu.
Sistem Pakar ini belum dilengkapi dengan sistem backup.
Sistem Pakar ini belum dilengkapi dengan keamanan data karena belum disertai dengan algoritma pengamanan data.
Kesimpulan Dan Saran 1 Kesimpulan Setelah dilakukan penelitian dan berdasarkan rumusan masalah yang telah dijelaskan pada Bab I sebelumnya maka kesimpulan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut:
Jurnal CyberTech.
Vol.
No.
Mei 2018, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
Berdasarkan pengujian dan implementasi sistem pakar terhadap penyelesaian masalah pada Nikon Service Center dalam mendiagnosa kamera Nikon DLSR dapat diselesaikan dengan baik menggunakan metode DS.
Hal itu ditandai dengan semakin mudahnya prosedur penentuan dan hasil yang di dapat dengan memanfaatkan sistem tersebut.
Sistem Pakar dapat dirancang dengan menerapkan Metode DS untuk mendiagnosa kamera Nikon DLSR sesuai dengan kebutuhan Nikon Service Center.
Sistem yang dibangun dinyatakan layak untuk digunakan dalam peningkatan kinerja operasional khususnya dalam mendiagnosa kamera Nikon DLSR.
2 Saran Adapun saran dari penelitian ini yaitu:
Peneliti berikutnya dapat menggunakan metode lain sebagai perbandingan dan pengembangan khasanah keilmuan.
Peneliti berikutnya dapat mengembangkan ke basis Web.
Android maupun iOS.
Peneliti berikutnya dapat membangun sistem keamanan data dan juga sistem backup data.
Bagi pihak Nikon Service Center dapat menjadikan sistem ini sebagai acuan dalam pembangunan sistem yang lain serta mengintegrasikan sistem yang sudah ada ke dalam sistem ini.
UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada dosen pembimbing Bapak Trinanda Syahputra.
Kom.
Kom.
dan Ibu Fifin Sonata.
Kom.
Kom beserta pihakAepihak lainnya yang mendukung penyelesaian jurnal skripsi ini.
DAFTAR PUSTAKA