PROSIDING SEMMAU 2021
SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA KERUSAKAN
HANDPHONE BEBASIS WEB MENGGUNAKAN
METODE NAyaVE BAYES PADA TOKO AGNES
CELLULAR KOTA KUPANG
Erico Prawiranata Putra Koho1.
Yohanes Suban Belutowe2 Program Studi Teknik Informatika Strata Satu.
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Komputer (STIKOM) Uyelindo Kupang Email: putrakoho28@gmail.
ABSTRACT
Devices Mobile today not only to communicate only, additional facilities such as a camera, video and even Internet facility is also available on mobilephones.
As time goes by, the development of mobile phones is increasing and the facilities are getting more and more developed.
Based on the results of interviews with several users and technicians of Agnes Cellular, mobile phones have now become a communication tool that is commonly used by the public.
Mobileusers are phone relatively large in number, the supporting reasons are the ability to access information faster and at a friendly price.
With the development oftechnology cellphone, the level of damage can also be said to be high because there are several problems that often occur, bothproblems hardware and No different from other electronic devices, cellphones are also inseparable from Until now, the cellphones number of damagedis very large, both from all types of Expert systems are here to be helpers or assistants who will guide someone to solve problems with the support of expert data stored in the computer.
With the help of experts, the information is summarized in the database as a source of handling the diagnosis of damage to the solution that will be carried out as a step in solving the problem.
To diagnose damage to cellphones, researchers use themethod Naive Bayes.
Naive Bayes is aclassification probabilistic simplethat calculates a set of probabilities by adding up the frequencies and combinations of values from a given dataset.
Keywords: Handphone malfunction.
Nayve Bayes.
Technology.
PROSIDING SEMMAU 2021
PENDAHULUAN
Seiring meningkat dan fasilitas fasilitasnya sudah Berdasarkan hasil wawancara pada beberapa pengguna dan teknisi dari Agnes cellular, handphone saat ini sudah menjadi alat komunikasi yang umum digunakan oleh Pengguna handphone tergolong besar jumlahnya, alasan pendukungnya ialah kemampuan untuk mengakses informasi yang lebih cepat dan harganya yang Dengan teknologi handphone tingkat kerusakan juga bisa dibilang tinggi karena ada beberapa masalah yang sering terjadi, baik itu masalah hardware maupun software.
Tidak berbeda dengan alat elektronik lainnya, handphone juga tidak terlepas dari adanya kerusakan.
Sampai saat ini hanphone yang mengalami kerusakan sangatlah besar jumlahnya baik dari segala tipe handphone.
Kerusakan yang terjadi juga memerlukan penanganan yang relatif cepat, agar tidak terjadi kerusakan yang lebih parah dan pada akhirnya merugikan pengguna.
Sistem pakar hadir menjadi pembantu atau asisten yang akan menuntun seseorang dukungan data kepakaran yang disimpan Dengan kepakaran, informasi dirangkum dalam database sebagai sumber penanganan diagnosa kerusakan sampai solusi yang akan dilakukan sebagai langkah penyelesaian Sistem pakar adalah program komputer cerdas yang menggunakan pengetahuan dan prosedur inferensi untuk menyelesaikan masalah yang cukup sulit yang memerlukan keahlian manusia yang Untuk mendiagnosa kerusakan handphone, peneliti mengunakan metode Naive Bayes.
Naive Bayes merupakan sebuah klasifikasi probabilistik sederhana yang menghitung menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.
LANDASAN TEORI
Nayve Bayes Nayve Bayes adalah teknis prediksi berbasis probabilistik sederhana berdasar pada penerapan teorema bayes .
turan baye.
dengan sebuah asusmsi indepedensi .
etidak tergantunga.
yang kuat.
Dapat dikatakan, pada Nayve Bayes model yang digunkan adalah Aumodel fitur independentAy.
Dalam Bayes .
erutama Nayve Baye.
, makna indepedensi yang kuat pada fitur adalah bahwa semua fitur dalam satu data tidak berkaitan denga nada atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama Berdasarkan pada Teorema Bayes memiliki rumus umum seperti pada persamaan dibawah.
a )OycE.
ya ) = .
Penjelasan dari rumus tersebut sebagai Probabilitas akhir .
bersyarat sebuah hipotesis H terjadi jika di berikan bukti .
E terjadi.
Posterior dinotasikan sebagai ycE .
ya ) .
Probabilitas suatu bukti E terjadi maka mempengaruhi hipotesis H .
Memiliki rumus ycE.
Probabilitas awal .
hipotesis H terjadi tanpa melihat bukti apapun.
Memiliki rumus ycE.
Pengujian Akurasi Pemgujian akurasi adalah pengujian yang dilakukan kepada sistem.
Pengujian akurasimembandingkan hasil keputusan teknisi dengan hasil keputusan sistem.
Pengujian keakuratan sistem dalam mengambil Rumus untuk menghitung pengujian akurasi adalah seperti Persamaan .
dibawah (Gardenia dkk, 2.
ycycycoycoycaEa yccycaycyca ycycaycuyci ycaycoycycycayc ycaycoycycycaycycn = ycu 100% ycycycoycoycaEa yccycaycyca .
METODOLOGI PENELITIAN Terdapat beberapa tahap yang dilakukan yaitu identifikasi masalah, yaitu dengan mengetahui masalah yang terjadi, akusisi pengetahuan pengumpulan data-data dari beberapa sumber kedalam sistem yang di bangun, representasi pengetahuan untuk menguji kebenaran sistem dengan relasi beberapa pengetahuan yang di gabungkan, pengembangan mesin inferensi untuk PROSIDING SEMMAU 2021 mendapatkan suatu kesimpulan atau jawaban dari fakta-fakta yang di peroleh dari masalah yang ada selanjutnya apabila sistem menunjukkan hasil yang diharapkan maka sistem siap untuk diimplementasikan, setelah itu pengujian sistem apakah berjalan sesuai dengan tujuan penelitian.
Jenis dan Gejala Kerusakan Daftar gejala kerusakan handphone Gejala
Kode
Saat mengaktifkan G1
Bluetooth
menjadi rusak atau macet
Saat Bluetooth diaktifkan G2
handphone restart sendiri Bluetooth tidak bisa G3
terhubung ke Bluetooth
Bluetoth tidak dapat G4
Data tiba tiba hilang
Tidak bisa diakses pada G6
komputer atau laptop
Tidak dapat membuka G7
gallery pada handphone bisa G8
mengirim file tertentu handphone hanya bisa G9
menerima file tertentu Penekanan pada huruf G10
menjadi acak
Tulisan bergaris atau G11
Sebagain tombol tidak G12
Sebagian tombol sulit G13
Tidak ada reaksi ketika G14
Handphone tiba-tiba G15
mati padahal baterai masih ada Daftar jenis kerusakan handphone No Kode
Kerusakan Bluetooth
Memory Keypad
Baterai IC Power
LCD
Aplikasi Speaker Kamera Perhitungan Navie Bayes Pada perhitungan bayes diawali dengan memasukan nilai setiap gejala kerusakan handphone kedalam array sebagai dasar Selanjutnya menggunakan fakta gejala-gejala kerusakan yang dialami kedalam sistem diagnosa.
Kemudian sistem akan menjalankan proses pencocokan gejala yang dimasukan oleh pengguna dengan gejala yang ada pada array sehingga didapatkan jenis kerusakan dan nilai prior selanjutnya di hitung nilai likelihood dan posterior.
Langkah pertama mencari nilai prior P(H) = Peluang dari hipotesa H (Kerusaka.
Peneyelesaian:
Jumlah data keseluruhan = 41 Jumlah data kerusakan Bluetooth = 4 Jumlah data kerusakan Memory = 5 Jumlah data kerusakan Keypad = 5 Jumlah data kerusakan Baterai -= 4 Jumlah data kerusakan IC Power = 7 Jumlah data kerusakan LCD = 6 Jumlah data kerusakan Aplikasi = 4 Jumlah data kerusakan Speaker = 3 Jumlah data kerusakan Kamera = 3 P (Bluetoot.
/ Jumlah data keseluruhan = 4/41 = 0,10 P (Memor.
/ Jumlah data keseluruhan = 5/41 = 0,12 P (Keypa.
/ Jumlah data keseluruhan = 5/41 = 0,12 P (Batera.
/ Jumlah data keseluruhan = 4/41 = 0,10 P (IC Powe.
/ Jumlah data keseluruhan = 7/41 = 0,17 P (LCD) / Jumlah data keseluruhan = 6/41 = 0,15 P (Aplikas.
/ Jumlah data keseluruhan = 4/41 = 0,10 P (Speake.
/ Jumlah data keseluruhan = 3/41= 0,07 P (Kamer.
/ Jumlah data keseluruhan = 3/41 = 0,07 Langkah kedua mencari nilai likelihood P.
= Peluan data gejala E, jika diasumsi bahwa hipotesa benar PROSIDING SEMMAU 2021 Penyelesaian:
Jumlah G15 Bluetooth / jumlah data
Bluetooth = 0/4=0 Jumlah G16 Bluetooth / jumlah data
Bluetooth = 0/4=0 Jumlah G17 Bluetooth / jumlah data
Bluetooth = 0/4=0 Jumlah G18 Bluetooth / jumlah data
Bluetooth = 0/4=0 Jumlah G15 Memory / jumlah data Memory = 0/5=0 Jumlah G16 Memory / jumlah data Memory = 0/5=0 Jumlah G17 Memory / jumlah data Memory = 0/5=0 Jumlah G18 Memory / jumlah data Memory = 0/5=0 Jumlah G15 Keypad / jumlah data Keypad = 0/5=0 Jumlah G16 Keypad / jumlah data Keypad = 0/5=0 Jumlah G17 Keypad / jumlah data Keypad = 0/5=0 Jumlah G18 Keypad / jumlah data Keypad = 0/5=0 Jumlah G15 Baterai / jumlah data Baterai = 2/4=0,5 Jumlah G16 Baterai / jumlah data Baterai = 1/4=0,25 Jumlah G17 Baterai / jumlah data Baterai = 1/4=0,25 Jumlah G18 Baterai / jumlah data Baterai = 2/4=0,5 Jumlah G15 IC Power / jumlah data IC
Power = 2/7=0 Jumlah G16 IC Power / jumlah data IC
Power = 1/7=0 Jumlah G17 IC Power / jumlah data IC
Power = 1/7=0 Jumlah G18 IC Power / jumlah data IC
Power = 2/7=0,29 Jumlah G15 LCD / jumlah data LCD = 0/6=0 Jumlah G16 LCD / jumlah data LCD = 0/6=0 Jumlah G17 LCD / jumlah data LCD = 0/6=0 Jumlah G18 LCD / jumlah data LCD = 0/6=0 Jumlah G15 Speaker / jumlah data Aplikasi
= 0/4=0
Jumlah G16 Aplikasi / jumlah data Aplikasi
= 0/4=0
Jumlah G17 Aplikasi / jumlah data Aplikasi
= 0/4=0
Jumlah G18 Aplikasi / jumlah data Aplikasi
= 0/4=0
Jumlah G15 Speaker / jumlah data Speaker
= 0/4=0
Jumlah G16 Speaker / jumlah data Speaker
= 0/4=0
Jumlah G17 Speaker / jumlah data Speaker
= 0/4=0
Jumlah G18 Speaker / jumlah data Speaker
= 0/4=0
Jumlah G15 Kamera / jumlah data Kamera = 0/4=0 Jumlah G16 Kamera / jumlah data Kamera = 0/4=0 Jumlah G17 Kamera / jumlah data Kamera = 0/4=0 Jumlah G18 Kamera / jumlah data Kamera = 0/4=0 Langkah ke tiga mencari nilai posterior P.
= P(E|H)*P(H) Penyelesaian:
P (G15,16,.
Bluetoot.
= P (G.
Bluetoot.
x P (G.
Bluetoot.
x P (G.
Bluetoot.
x P(G.
Bluetoot.
= 0x0x0x0 = P (G15,16,.
Memor.
= P (G.
Memor.
x P (G.
Memor.
x P (G.
Memor.
x P (G.
Memor.
= 0x0x0x0 = 0 P (G15,16,.
Keypa.
= P (G.
Keypa.
x P (G.
Keypa.
x P (G.
Keypa.
x P(G.
Keypa.
= 0x0x0x0 = 0 P (G15,16,.
Batera.
= P (G.
Batera.
x P (G.
Batera.
x P (G.
Batera.
x P (G.
Batera.
= 0,5x0,25x0,25x0,5 = 0,015625 P (G15,16,.
IC Powe.
= P (G.
IC Powe.
x P (G.
IC Powe.
x P (G.
IC Powe.
x P(G.
IC Powe.
= 0x0x0x0,29 = P (G15,16,.
LCD) = P (G.
LCD) x P (G.
LCD) x P (G.
LCD) x P (G.
LCD) = 0x0x0x0 = 0 P (G15,16,.
Aplikas.
= P (G.
Aplikas.
x P (G.
Aplikas.
x P (G.
Aplikas.
x P (G.
Aplikas.
= 0x0x0x0 = 0 P (G15,16,.
Speake.
= P (G.
Speake.
x P (G.
Speake.
x P (G.
Speake.
x P (G.
Speake.
= 0x0x0x0 = 0 P (G15,16,.
Kamer.
= P (G.
Kamer.
x P (G.
Kamer.
x P (G.
Kamer.
x P (G.
Kamer.
= 0x0x0x0 = 0 Dari hasil perhitungan diatas dengan inputan gejala G15,16,17 di peroleh nilai PROSIDING SEMMAU 2021 posterior tertinggi 0,015625 yaitu kerusakan Baterai.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Disini akan digambarkan dan dijelaskan bagaimana proses mendiagnosa kerusakan handphone atau implementasi dari sistem Untuk mengimplementasi sistem ini, maka dibuat menu secara interaktif untuk mempermudah pelanggan dalam melakukan proses diagnosa melalui interface yang ada.
Halaman Interface Tampilan halaman Kerusakan Pada halaman kerusakan berisi daftar jenis kerusakan yang ada pada handphone.
Selain itu ada tomnol untuk menambah, mengubah, menghapus, mencari dan mencetak jenis kerusakan.
Tampilan Halaman Gejala Pada halaman gejala berisi daftar gejalagejala yang ada pada handphone.
Selain itu ada tomnol untuk menambah, mengubah, menghapus, mencari dan mencetak jenis Tampilan Halaman Aturan Pada halaman aturan berisi daftar aturan yang ada pada alur diagnosa sistem.
Selain itu ada tomnol untuk menambah, mengubah, menghapus, dan mencari aturan sistem.
Tampilan Halaman Konsultasi Pada halaman konsultasi sistem akan memberikan daftar gejala-gejala yang dialami pleh pengguna yang nantinya akan diisi oleh pengguna tersebut untuk mendapatkan sebuah hasil.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan di Toko Agnes Cellular Kota Kupang dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, maka dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa:
Metode Nayve Bayes menggunakan data yang sudah ada untuk menghasilkan normalisasi nilai likelihood menjadi hasil diagnosa kerusakan ahir.
Aplikasi diagnosa kerusakan handphone berbasis web yang dibangun seinteraktif mungkin sesuai dengan yang diharapkan.
Pengujian akurasi mendapat hasil keakuratan sistem sebesar 83,3% dari 12 data uji terdapat 2 ketidak cocokan antara hasil sistem dengan hasil diagnosis teknisi.
Ketidak cocokan yang memiliki dua kerusakan sedangkan sistem hanya menampilkan satu ouput Pengujian blackbox mendapat tingkat fungsionalitas yang baik PROSIDING SEMMAU 2021 pengeluaran sistem sesuai dengan yang Saran Tentunya Sistem mendiagnosa kerusakan handphone ini masih banyak kekurangan dalam penggunaannya, maka diperlukan pengembangan lebih lanjut.
Adapun saransaran untuk pengembangannya adalah:
Menambahkan gejala-gejala kerusakan yang nantinya sistem bisa mendiagnosa kerusakan berdasarkan gejala-gejala tersebut.
Membandingkan metode Nayve Bayes dengan metode lainnya agar memperoleh akurasi yang lebih baik.
Menambahkan mengkonfirmasi apabila pengerjaan yang dilakukan teknisi telah selesai dikerjakan kepada pengguna.
DAFTAR PUSTAKA