Jurnal CyberTech Vol.
No.
Januari 2021
P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
Sistem Pakar Dalam Mendeteksi Kerusakan Sistem Mesin Sepeda Motor Honda Beat Karbu Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor Jhumi Irvandy Sinaga *.
Jaka Prayudha.
Kom.
,M.
Kom**.
Muhammad Syaifuddin.
Kom.
,M.
Kom** * Program Studi Mahasiswa.
STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Dosen Pembimbing.
STMIK Triguna Dharma
Article Info
ABSTRACT
Article history:
Pengguna Honda Beat yang menggunakan sistem Karbu saat ini masih banyak, tentu banyak sekali kendala yang terjadi, yang jarang diketahui olehpengguna awam.
Kerusakan yang sering terjadi pada sistem Mesin Honda Beat adalah sebagai berikut .
Kerusakan Sistem Bahan Bakar, .
Kerusakan Sistem Pengapian, dan .
Kerusakan kompresi Mesin.
Dari permasalahan tersebut tentunya dibutuhkan suatu sistem yang dapat dengan mudah digunakan oleh pengguna sepeda motor Honda Beat yang tidak begitu mengerti tentang sistem Mesin.
Sistem yang mampu untuk mendeteksi kerusakan Mesin Honda Beat tersebut adalah sistem pakar.
Received Jun 12th, 201x Revised Aug 20th, 201x Accepted Aug 26th, 201x Keyword:
Honda Beat Karbu.
Sistem Pakar.
Metode Certainty Factor Sebuah sistem yang mampu mengidentifikasi sebuah permasalahan dengan menggunakan keahlian seorang pakar yang telah ditanamkan kedalam sebuah sistem dengan menggunakan algoritma tertentu merupakan sistem Dalam jurnal Edik Informatikan dikatakan bahwa AuSistem pakar adalah sebuah sistem yang dibangun dengan berbasis komputer yang menggunakan beberapa pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan suatu permasalahan yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut.
Implementasi sistem pakar ini sangat banyak digunakan untuk kepentingan komersial karena sistem pakar dapat dipandang sebagai cara penyimpanan pengetahuan pakar dalam bidang tertentu kedalam program komputer dan dirancang sedemikian rupa sehingga dapat memberikan keputusan dan melakukan penalaran secara Hasil penelitian merupakan terciptanya sebuah aplikasi Sistem Pakar dengan Metode Certainty Factor yang dapat membantu pemilik Honda Beat Karbu dalam mengetahui kerusakan mesinnya.
Copyright A 2020 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author: *First Author Nama : Jhumi Irvandi Program Studi STMIK Triguna Dharma Email: Sinagairvandy@gmail.
Journal homepage: https://ojs.
P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
PENDAHULUAN
Perkembangan dunia otomotif serta pemasarannya pada era globalisasi sekarang ini telah berkembang menjadi begitu kompleks dan begitu penuh dengan inovasi-inovasi yang dilakukan oleh para Khususnya pada perkembangan industri sepeda motor di Indonesia mengalami perkembangan yang signifikan dengan hadirnya berbagai macam merek yang digunakan oleh perusahaan yang merupakan Di Indonesia, sepeda motor dianggap dapat memenuhi kebutuhan masyarakat golongan ekonomi menengah kebawah, disamping keunggulan dalam kemampuan bermanuver disela-sela kemacetan.
Sepeda motor juga memberikan efisiensi dalam biaya perjalanan.
Sepeda motor Beat merupakan jenis sepeda motor matic yang banyak digemari oleh masyarakat.
Honda Beat adalah sepeda motor yang berjenis skuter matic dan dalam peluncuran perdananya sudah langsung menarik konsumen karena honda matic mempunyai kualitas mesin terbaik.
Salah satu sepeda motor yang sangat diminati dan masih banyak penggunanya Honda Beat.
Banyaknya peminat Motor Honda Beat tak luput dari desainnya yang irit, mudah dimodifikasi, elegan dan minimalis, selain itu harga jenis motor Honda satu ini bisa dikatakan murah.
Dikarenakan masih banyaknya pengguna Honda Beat yang menggunakan sistem Karbu, tentu banyak sekali kendala yang terjadi, yang jarang diketahui oleh KAJIAN PUSTAKA Aplikasi berbasis komputer yang banyak dipergunakan dalam penyelesaian permasalahan yang berkaitan dengan pemikiran ataupun keahlian seorang pakar disebut dengan Sistem pakar, yang mencoba dalam memecahkan masalah yang tidak dapat diselesaikan awam dan hanya bisa diselesaikan oleh seorang pakar dibidangnya, sistem pakar dikatakan berhasil jika mampu menghasilkan sebuah keputusan yang sama seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik pada saat proses pengambilan keputusannya dan juga dari hasil keputusannya.
Mesin Inferensi adalah sebuah otak dari aplikasi sistem pakar.
Dimana dalam mesin inferensi inilah kemampuan pakar ini disisipkan.
Apa yang dikerjakan oleh mesin inferensi, didasarkan pada pengetahuanpengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan yang telah diambil dari seorang pakar .
Sistem pakar hadir menjadi pembantu atau assiten yang akan menuntun seseorang menyelesaikan permasalahan dengan dukungan data kepakaran yang disimpan dalam komputer.
Dengan bantuan kepakaran, informasi dirangkum dalam database sebagai sumber penanganan diagnosa kerusakan sampai solusi yang akan dilakukan sebagai langkah penyelesaian permasalahan .
Istilah yang ada pada sistem pakar bersumber dari istilah knowledge-based expert system.
Penyebab istilah ini muncul adalahuntuk memecahkan sebuah masalah yang jarang dapat diselesaikan oleh awam.
Pengetahuan adalah informasi atau maklumat yang diketahui atau disadari oleh seseorang.
Pengetahuan termasuk, tetapi tidak dibatasi pada deskripsi, hipotesis, konsep, teori, prinsip .
Certainty Factor Certainty Factor (CF) dikemukakan oleh Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran (Inexact reasonin.
seorang pakar.
Seorang pakar,.
isalnya dokter sering kali meganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti AumungkinAy.
Aykemungkinan besarAy.
Ayhampir pastiAy.
Untuk megakomodasi hal ini kita menggunakan Certainty Factor(CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang dihadapi .
Jurnal SAINTIKOM Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
MetodeAoNet BeliefAu yang diusulkan oleh E.
H Shortliffe dan B.
G Buchanan CF.
=MB(H,E)-MD(H,E) ycAyaA.
a, y.
= .
cAycaycu.
, ycE.
] Oe ycE.
ycAycaycu.
Oe ycE.
ycAya.
a, y.
= .
cAycnycu.
, ycE.
] Oe ycE.
ycAycnycu.
Oe ycE.
CFCombine =CF1 CF2.
-CF.
Dimana :
CF (Rul.
= factor kepastian MB (H,E) = measure of belief .
kuran kepercayaa.
terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E .
ntara 0 dan .
MD(H,E) = measure of disbelief, .
kuran ketidakpercayaa.
terhadap evidence H, jika diberikan evidence E .
ntara 0 dan .
P(H) = probabilitas kebenaran hipotesis H
P(H|E)
= probabilitas bahwa H benar karena fakta E
METODE PENELITIAN
Adapun metode dalam penelitian ini mencakup :
Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data berupa suatu pernyataan tentang sifat, keadaan, kegiatan tertentu dan Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan di Bengkel Heru Fatlana Service menggunakan 4 cara berikut merupakan uraian yang digunakan Wawancara Pengumpulan data dengan melakukan tanya jawab langsung dengan Narasumber yaitu seorang teknisi motor honda Beat dari objek yang diteliti untuk memperoleh yang diinginkan.
Wawancara dilakukan guna mendapatkan alur kerja pada objek yang diteliti yang akan digunakan dalam menentukan fitur-fitur yang akan dibangun.
Pada tahapan wawancara dilakukan dengan cara mewawancarai bapak Heru Fatlana terkait tentang kerusakan Honda Beat
ANALISA DAN HASIL
Bobot nilai pakar merupakan data yang diberikan langsung oleh pakar terhadap gejala-gejala yang mendasari suatu hipotesis dari pengidentifikasian kerusakan Honda Beat .
Berikut ini pengetahuan dasar atau informasi tentang gejala kerusakan Honda Beat dari beserta nilai MB dan MD untuk setiap gejalanya.
Bobot nilai gejala diperoleh dari rumus:
ycAyaA.
a, y.
= .
cAycaycu.
, ycE.
] Oe ycE.
ycAycaycu.
Oe ycE.
ycAycnycu.
, ycE.
] Oe ycE.
ycAya.
a, y.
= { ycAycnycu.
Oe ycE.
MB.
= Ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h .
ntara 0 dan .
MD.
= Ukuran ketidakpercayaan terhadap hipotesish .
ntara 0 dan .
= Factor kepastian Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A CF[H,E] P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
= MB[H,E]-MD[H,E]
Tabel 3.
3 Jenis Kerusakan Honda Beat beserta Nilai MB dan MD
Nama Kod
Nama Gejala
G03
Mesin susah hidup Api pada busi tidak ada atau kecil Spul terbakar G04 CDI tidak berfungsi G05 Coil rusak Mesin sering mati saat gas Mesin susah hidup Mesin sering mati saat gas Mesin erforma mesin tidak stabi.
Selang bensin kotor
Piston aus
Terdengar bunyi aneh
pada mesin
Valve bocor
Mesin
mendadak mati
Tarikan mesin terkadang melemah sendiri G01
G02
Kerusaka
n Sistem
Pengapia
G06
G01
G06
Kerusaka
n Sistem
Bahan Bakar
G07
G08
G09
G10
Kerusaka
Kompresi
Mesin
G11
G12
G13
Dalam pengujian analisa yang dilakukan, seseorang berkonsultasi mengenai kerusakan Honda Beat miliknya, dari 13 pilihan gejala yang diberikan Honda Beat tersebut mengalami 5 gejala antara lain adalah sebagai berikut:
Tabel 3.
4 gejala yang dialami Kode Gejala
Gejala
G01
Mesin susah hidup
G02
Api pada busi tidak ada atau kecil G03 Spul terbakar G04 CDI tidak berfungsi G05 Coil rusak Jurnal SAINTIKOM Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
4 Mengkombinasikan Nilai Certainty Factor Melakukan Perhitungan Certainty Factor Pada Sistem Pengapian Sistem Pengapian memiliki 5 gejala yaitu G01,G02.
G03,G04.
G05 Tabel 3.
5 Gejala yang dialami sesuai dengan Sistem Pengapian Kode
Gejala
Gejala
G01
Mesin susah hidup
Api pada busi tidak ada atau G02
G03
Spul terbakar G04 CDI tidak berfungsi G05 Coil rusak Dimana diketahui nilai MB dan MD gejala tersebut adalah.
G01 => MD = 0.
83 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
83 Ae 0.
2= 0.
G04 => MD = 0.
9 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
9 Ae 0.
13 = 0.
CF.
,e1Oe.
= CF.
,e.
CF.
,e.
* .
-CF.
,e.
) CF(G01,G.
= 0.
77* .
CF(G01,G.
= 0.
Kemudian masih ada G03 dengan nilai sebagai berikut.
G03 => MD = 0.
8 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
8 Ae 0.
12 = 0.
CFcombine CF[H,E] old,G03 = CF[H,E]old CF[H,E] * .
- CF[H,E] ol.
= 0.
68* .
= 0.
Kemudian masih ada G04 dengan nilai sebagai berikut.
G04 => MD = 0.
65 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
65 Ae 0.
21 = 0.
CFcombine =CF[H,E] old,G04 = CF[H,E] old CF[H,E] * .
- CF[H,E] ol.
= 0.
44* .
= 0.
Kemudian masih ada G05 dengan nilai sebagai berikut.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
G05 => MD = 0.
76 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
76 Ae 0.
1 = 0.
CFcombine CF[H,E] old,G04 = CF[H,E] old CF[H,E] * .
- CF[H,E] ol.
= 0.
66* .
= 0.
Melakukan Perhitungan Certainty Factor Pada Sistem Bahan Bakar Sistem Bahan Bakar memiliki 1 ciri yaitu G01 Tabel 3.
5 Gejala yang dialami sesuai dengan Sistem Bahan Bakar
Gejala
Kode Gejala
G01
Mesin susah hidup G01 => MD = 0.
54 dan MD = 0.
Nilai CF (G.
= MB Ae MD = 0.
54 Ae 0.
22 = 0.
CF.
,e1Oe.
= CF.
,e.
CF.
,e.
* .
-CF.
,e.
) CF(G.
= 0.
* .
CF(G.
= 0.
Untuk Kerusakan yang lainnya tidak dihitung dikarenakan tidak memiliki gejala yang terkait.
Maka dari perhitungan dapat disimpulkan nilai CF untuk jenis pengidentifikasian Kerusakan dari nilai CF terbesar adalah pada Sistem Pengapian = 0.
994815027 atau dengan tingkat kepastian 99.
Yaitu artinya adalah Honda Beat tersebut mengalami Kerusakan Sistem Pengapian.
Halaman Menu Utama Menu utama adalah tampilan awal ketika user memasuki sistem.
Halaman ini berisi tampilan luar tentang sistem pakar untuk mendiagnosa Kerusakan Gambar 5.
1 Halaman Menu Utama Halaman Pengunjung Jurnal SAINTIKOM Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Halaman Pengunjung adalah halaman yang digunakan untuk menginputkan siapa-siapa sajakah yang telah menggunakan sistem yang dirancang ini, sebelum pengunjung melakukan diagnosa, mereka wajib mengisi halaman ini.
Gambar 5.
2 Halaman Pengunjung Halaman Data gejala Halaman data gejala digunakan oleh pengunjung web.
Pada halaman diagnosa ini pengunjung web diharuskan untuk memilih gejala-gejala sesuai dengan Kerusakannya.
Berikut adalah halaman data Gambar 5.
3 Halaman Diagnosa Halaman Hasil Diagnosa Halaman Hasil Diagnosa ini merupakan halaman untuk menampilkan hasil Diagnosa berdasarkan gejala yang dipilih sebelumnya.
Gambar 5.
4 Halaman Hasil Tampilan Lingkungan Pengembang Lingkungan pengembangan .
evelopment environmen.
Sistem Pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar dan mengelola isi data ke dalam lingkungan Sistem Pakar.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
Halaman Login Admin Pada bagian sistem ini dilengkapi dengan halaman login.
Halaman Login digunakan khusus untuk admin web yang dapat mengakses halaman Kerusakan, halaman gelaja, halaman basis pengetahuan.
Gambar 5.
5 Halaman Login Admin Halaman Admin Menu Admin dibuat untuk halaman web yang akan digunakan oleh admin untuk menuju ke halaman Kerusakan, halaman basis pengetahuan dan halaman gejala.
Gambar 5.
6 Halaman Halaman Admin Halaman Kelola Jenis Kerusakan Halaman Kerusakan digunakan untuk melihat Kerusakan yang ada di database, menghapus Kerusakan, menambah Kerusakan dan mengubah Kerusakan.
Berikut adalah tampilan halaman halaman Kerusakan.
Gambar 5.
7 Halaman kelola Jenis Kerusakan Halaman Kelola Jenis Gejala Halaman gejala digunakan untuk melihat data gejala yang ada di database, menghapus data gejala, menambah data gejala dan mengubah data gejala.
Berikut adalah tampilan halaman halamangejala.
Jurnal SAINTIKOM Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx
Jurnal SAINTIKOM
P-ISSN : 1978-6603 E-ISSN : 2615-3475
Gambar 5.
8 Halaman Kelola Jenis Gejala Halaman Kelola Basis Aturan Halaman Basis Aturan digunakan untuk melihat data Basis Aturan yang ada di database, menghapus data Basis Aturan, menambah Basis Aturan dan mengubah Basis Aturan.
Halaman Basis Aturan digunakan juga untuk membuat relasi antara gejala dan Kerusakan Berikut adalah tampilan halaman halaman Basis Aturan.
Gambar 5.
9 Halaman Kelola Basis Aturan KESIMPULAN Berdasarkan analisa pada permasalahan yang terjadi dalam kasus yang diangkat tentang mendeteksi kerusakan sistem Mesin Motor Honda Beat Karbu dengan menggunakan Metode Certainty Factor maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dalam menganalisa sistem pada Mesin Motor Honda Beat Karbu untuk mengetahui jenis kerusakan yang ada pada mesin dapat dilakukan dengan Metode Certainty Factor.
Dalam membangun program sistem pakar yang dapat mendeteksi Kerusakan Mesin pada sepeda motor Honda Beat Karbu dapat menggunakan bantuan pemodelan UML terlebih dahulu, dengan kata lain aplikasi digambarkan pada bentuk Use Case Diagram.
Activity Diagram dan Class Diagram.
Kemudian dilakukan pengkodean dengan perancangan tersebut sehingga tercipta sebuah aplikasi berbasis web.
Dalam menerapkan metode Certainty Factor kedalam program untuk mendeteksi Kerusakan Sistem Mesin pada sepeda motor Honda Beat Karbu dilakukan dengan cara menjalankan algoritma dari metode Certainty Factor secara tersetruktur kedalam bahasa pemrograman php.
Sehingga menghasilkan sebuah Dalam menguji aplikasi sistem pakar dalam mendeteksi Kerusakan Sistem Mesin pada sepeda motor Honda Beat Karbu, bisa dilakukan dengan cara menerapkan aplikasi yang telah dibangun kemudian membandingkan hasilnya dengan hasil yang diberikan oleh mekanik pada bengkel Heru Service Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN : 1978-6603
E-ISSN : 2615-3475
UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada dosen pembimbing I Bapak Jaka Prayudha.
Kom.
,M.
Kom kepada dosen pembimbing 2 Bapak Muhammad Syaifuddin,S.
Kom.
,M.
Kom dan pihak-pihak yang mendukung penyelesaian jurnal skripsi ini.
REFERENSI