Volume 6, Nomor 1, Januari 2023, Halaman 12-21                                                      E- ISSN: 2721-4788

## Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Komputer Dengan Algoritma Certainty Factor Pada Lab ICT Budi Luhur
Juan Kalyzta 1* , Mohammad Syafrullah 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1* juankalyzta206@gmail.com, 2 mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Pada  Proses  Maintenance  Asisten  Lab  biasanya  mengidentifikasi  Komputer  satu  persatu  untuk  mencari masalah  yang  ada  pada  setiap  komputer  ,Proses  identifikasi  yang  berlangsung  untuk  mendiagnosa kerusakan  masing  masing  Komputer  dapat  berlangsung  cukup  lama.  Hal  ini  disebabkan  terbatasnya pengetahuan dan keahlian untuk melakukan perbaikan terhadap gangguan atau kerusakan pada komputer. Sehingga menyebabkan penumpukan jumlah kerusakan pada Komputer di Laboratorium Universitas Budi Luhur, Kemajuan teknologi di bidang komputer saat ini sangat pesat, terutama di bidang kecerdasan tiruan, termasuk sistem pakar. Sistem pakar adalah cabang dari kecerdasan buatan dan bagian dari ilmu komputer. Sistem  ini  membantu  mentransfer  pengetahuan  manusia  ke  komputer.  Komputer  menggabungkan  basis pengetahuan  dengan  sistem  penalaran  untuk  menggantikan  peran  para  ahli  dalam  pemecahan  masalah, berdasarkan  kerusakan  yang  dihadapi  sebelumnya,  sistem  pakar  ini  dibuat  untuk  membantu  asisten memahami petunjuk kerusakan komputer yang ada dan kemungkinan solusi untuk memperbaiki kerusakan tersebut, pengembangan sistem pakar ini menggunakan metode algoritma Forward Chaining sebagai mesin inferensi untuk menentukan rule dan membuat Pohon Keputusan ( Decision Tree ) dan metode Algoritma Certainity Factor untuk  menentukan  nilai  keyakinan  diagnostik.  Saat  merancang  sistem  pakar  ini, pengguna  dapat  memilih  petunjuk  kerusakan  komputer,  Output  yang  dihasilkan  adalah  tingkat kepercayaan, probabilitas kerusakan yang dialami, deskripsi solusi perawatan, dan probabilitas lain yang dialami oleh komputer. Hasil pengujian berdasarkan metodologi pengujian blackbox telah menghasilkan kinerja fungsional 100%  sesuai dengan daftar persyaratan sistem. Tes akurasi menghasilkan nilai akurasi yang sangat baik. Ini adalah 100% dari 10 sampel data  yang tersedia.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor, Kerusakan Komputer, Laboratorium

## Abstract
In the Maintenance Process, Lab Assistants usually identify computers one by one to look for problems that exist on each computer. The identification process to diagnose damage to each computer can take quite a long time. This is due to the limited knowledge and expertise to make repairs to problems or damage to computers.  Thus  causing  a  buildup  the  numbers  of  damage  computers  at  the  Budi  Luhur  University Laboratory. Technological advances in the computer field are currently very rapid, especially in the field of artificial intelligence, including expert systems. Expert systems are a branch of artificial intelligence and part of computer science. This system helps  transfer human knowledge to computers. Computers combine knowledge  bases  with  reasoning  systems  to  replace  the  role  of  experts  in  problem  solving.  Based  on previous  problems  encountered,  this  expert  system  was  created  to  help  Lab  Asisstant  understand  the symptoms of existing computer damage and possible solutions to fix the damage. The development of this expert  system  used  the  forward  chaining  algorthm  method  as  the  inference  engine  to  make  rule  and Decision Tree and the Certainty factor Algorithm method to determine  diagnostic confidence values. When designing this expert system application, the user can select symptoms of computer damage. The output produced is the confidence level, the likelihood of damage done, instructions on what to do, and other ways the computer experiences. Test results by black-box testing method result in 100% functionality  according to the list of system requirements. Accuracy tests yielded very good accuracy values. This is 100% of the 10  sample data available.
Keywords : Expert System, Certainty Factor, Computer Damage, Laboratory

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Universitas  Budi  Luhur  terdapat  pusat  Laboratorium  Komputer  Pusat  dengan laboratorium  berjumlah  11  Ruangan  masing-masing  terdapat  37  sampai  40  komputer,  setiap Barang  elektronik  seiring  berjalannya  waktu  maka  kinerja  barang  tersebut  akan  menurun  dan timbul berbagai macam masalah yang terjadi, karena hal tersebut maka Pengurus Laboratorium atau  yang  biasa  disebut  Asisten  Lab  ICT  Universitas  Budi  Luhur  mengadakan Maintenance minimal satu hari dalam seminggu.
Pada Proses Maintenance Asisten Lab biasanya mengidentifikasi Komputer satu persatu untuk mencari masalah yang ada pada setiap komputer, Proses identifikasi yang dilakukan untuk mendiagnosa  kerusakan  masing-masing  Komputer  dapat  berlangsung  cukup  lama,  sehingga menyebabkan penumpukan jumlah kerusakan pada Komputer di Laboratorium Universitas Budi Luhur.
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, diagnosis adalah menentukan sifat luka dengan cara    memeriksa  dan  memeriksa  gejala. Konsep  diagnosis  tidak  terbatas  pada  penentuan  sifat, karakteristik, dan konteks kelemahan tertentu dalam suatu masalah, tetapi mencakup upaya untuk mengantisipasi fitur-fitur potensial tersebut dan menyarankan solusi. Ini juga termasuk  konsep prognostik.
Komputer  telah  menjadi  kebutuhan  yang  sangat  penting  membatu  pekerjaan  dan  tugas manusia. Seperti elektronik lainnya computer dapat mengalami kerusakan perangkat, entah itu keruskaan  Software  maupun  Hardware.  banyak  pengguna  komputer  tidak  mengerti  dengan perangkat-perangkat  komputer,  dan  banyak  pengguna  komputer  menghabiskan  banyak  uang untuk mendiagnosis dan memperbaiki kerusakan yang terjadi pada komputer mereka.[1].
Saat  ini  kemajuan  teknologi  komputasi  sangat  pesat  terutama  dalam  bidang  kecerdasan tiruan  ( artificial intelligence ),  AI  adalah  keahlian  ilmu  komputer  yang  dapat  mendukung pekerjaan manusia. Ilmu pengetahuan yang dikembangkan adalah perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan sistem pemrosesan untuk meniru kecerdasan penggunanya [2] , Salah satu aplikasinya  adalah  sistem  pakar.  adalah  sistem  yang  berisi  pengetahuan  seorang  pakar  yang dimasukan  kedalam  bentuk  algoritma  pemecahan  masalah.  Pengetahuan  seorang  pakar  yang dimiliki  oleh  Sistem  Pakar  ini  digunakan  sebagi  dasar  untuk  menjawab  suatu  kendala  atau masalah yang telah terjadi sebelumnya sesuai dengan pengetahuan pakar yang digunakan.[3].
Menurut  Kusimawijaya,  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  menghasilkan  presentase keberhasilan 75% dari skala (1-100%). Sistem pakar kerusakan PC Dengan menggunakan metode faktor kepastian yang dikembangkan, pengguna dapat mengetahui jenis kerusakan  yang terjadi pada komputer mereka. [4].
Dalam  sistem  pakar,  ada    pendekatan  yang  menentukan  tujuan  akhir  dari  pohon keputusan( Decision Tree) , yaitu mesin inferensi, contoh mesin inferensi adalah metode Forward chaining ,metode ini merupakan pendekatan yang berpacu ke tujuan (Goal-driven) [5]. Dengan pendekatan ini, pencarian dimulai dengan memasukkan data informasi dan  menarik kesimpulan. Forward chaining mencari kesimpulan yang cocok dengan aturan Jika-Maka [6].
Pada  Pengambilan  akhir  Keputusan  algoritma  yang  digunakan  salah  satunya  adalah Metode algoritma Faktor kepastian ( certainty factor ), metode ini diperkenakan oleh Shorthliffe Buchanam dalam  pembuatan MYCIN . Certainty  factor merupakan  nilai  parameter  klinis  yang diberikan MYCIN untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan  [7],  Mendefinisikan  keyakinan faktual Atau aturan berdasarkan keyakinan  pakar. metode ini digunakan untuk mengukur nilai kepastian  pada  suatu  penyelesaian  masalah,  nilai  kepastian  didapatkan  dari  pakar  yang berpengalaman dalam pemecahan masalah tersebut nilai yang didapatkan merupakan perhitungan dari kepastian pakar yang ditetapkan  dalam algoritma dan kepastian dari user yang dimasukan pada sesi konsultasi
Pada bagian pengujian kelayakan perangkat lunak ( software ) digunakan metode pengujian Blackbox . Metodologi pengujian black - box mengacu pada persyaratan fungsional dari perangkat lunak  yang  dibuat.  Pengujian  black-box  dengan  memungkinkan  pengembang  perangkat  lunak
untuk mendapatkan satu set kondisi input yang sepenuhnya mengeksploitasi semua persyaratan fungsional program [8].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengambilan Data
Dalam penelitian ini untuk menganalisa studi kasus pada objek yaitu Kerusakan Komputer Laboratorium  Universitas  Budi  Luhur.  Alur  urutan  penelitian  yang  akan  dilakukan  mulai  dari tahap pengumpulan data sampai dengan implementasi sistem serta pengujian system yaitu.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  data  gejala  dan  data  kerusakan  terhadap penentuan  nilai  CF  pakar  yang  berasal  dari  kepala  laboratorium  komputer  beserta  cara penanganan  atau  solusi  yang  telah  diberikan,  Hasil  yang  di  dapatkan  berupa  data  gejala,  data kerusakan ,faktor kepastian pakar berupa data MB( Made of Believe ) dan MD( Made of Disbelieve )
Tabel 1. Daftar Kerusakan Kode Nama Kerusakan Detail Kerusakan Saran Kerusakan K1 MONITOR RUSAK Monitor Tidak Berfungsi dengan baik atau mati total Cek Kabel Power Monitor dan Kabel VGA Monitor apabila tidak ada perubahan Segera lapor supervisor dan lakukan permintaan barang K2 MEMORI RUSAK Memori card/ RAM tidak berfungsi dengan baik Coba bersihkan pin kuningan pada RAM dengan penghapus atau kain halus, Bersihkan Slot Ram pada Motherboard dan coba ganti Slot pada Motherboard ,kalau tetap tidak bisa, Cek pada perangkat lain pada motherboard dan segera lapor supervisior dan lakukan permintaan barang K3 Harddisk Rusak Harddisk tidak berfungsi dengan baik atau bad sector Coba lakukan checkdisk/defragment disk, Backup data, coba lakukan instal ulang OS dan kalau masih tetap berfungsi tidak baik segera lapor spv dan lakukan permintaan barang
K4 VGA RUSAK Ketika graphic card tidak berfungsi/mati Bersihkan Pin pada VGA Card dan Slot VGA Card dan coba memakai display onboard motherboard apabila pada onboard bisa menyala maka segera lakukan permintaan barang ke supervisior K5 OS BERMASALAH Windows tidak berjalan lancar atau Bluescreen Cek semua driver system, Cek System Bios dan lakukan Repair system jika masih belum bisa segera backup data dan lakukan instalasi ulang OS K6 POWER SUPLEY RUSAK PSU tidak ada daya untuk menyalahkan Komputer Coba jumper psu apa bila tidak ada daya segera lakukan permintaan PSU ke supervisior dan minta dengan daya yang sedikit lebih besar dari sebelumnya K7 PROSESOR RUSAK Prosesor sudah tidak berfungsi dengan baik Segera lakukan permintaan barang kalau bisa dengan clock yang lebih tinggi, untuk seterusnya lebih sering lakukan penambahan thermal paste agar prosesor lebih tahan lama K8 Motherboard Rusak Slot dan port motherboard banyak yang tidak berfungsi Periksa dengan pasti kondisi semua perangkat pada PC coba dengan perangkat yang menyala dari PC lain apabila tidak ada tanda perangkat penyala maka Segera lakukan permintaan barang ke supervisior K9 Keyboard Rusak Ketika Keyboard tidak terdeteksi / Karakter inputan tidak bisa Periksa Slot USB pada Motherboard dan coba tukar keyboard dengan yang menyala dari PC lain apabila tidak ada tanda keyboard berfungsi maka Lakukan Permintaan barang ke supervisor K10 Mouse Rusak Ketika Mouse tidak terdeteksi dan pointer mouse tidak berjalan dengan baik Periksa Slot USB pada Motherboard dan coba tukar Mouse dengan yang menyala dari PC lain apabila tidak ada tanda mouse berfungsi Segera lakukan permintaan barang pada supervisior Tabel 2. Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G1 cpu hidup tapi tidak ada gambar tertampil di monitor G2 Terdapat garis horisontal/vertikal ditengah monitor G3 Tidak ada tampilan awal bios G4 Muncul Pesan eror pada bios (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) G5 Alarm bios berbunyi G6 Terdengar suara aneh pada HDD G7 Sering terjadi hang/crash saat menjalankan aplikasi G8 Selalu Scandisk ketika booting G9 Muncul pesan error saat menjalankan aplikasi grafis G10 Device driver informasi tidak terdeteksi dalam device manager G11 Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis G12 Keluarnya blue screen pada OS Windows (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) G13 Muncul pesan error saat pertama OS di load dari HD G14 Tidak ada tanda-tanda dari sebagain/seluruh perangkat menyala G15 Sering tiba-tiba mati tanpa sebab G16 Muncul pesan pada windows, bahwa windows kekurangan memori G17 Aplikasi berjalan dengan lambat G18 Kinerja grafis terasa sangat berat G19 Device tidak terdeteksi dalam bios G20 Informasi deteksi yang salah dalam bios G21 Hanya sebagaian perangkat yang bekerja
G22 Sebagain/seluruh karekter inputan mati G23 Pointer mouse tidak merespon gerakan mouse G24 Tampak blok hitam, dan gambar tidak simetris/ acak G25 Keluar bunyi beep panjang pada saat dinyalakan G26 Tidak ada indikasi masuk power G27 Mati total G28 Keluar beep berulang -ulang kali G29 Belum sampai windows sudah restart lagi G30 Respon lambat pada inputan G31 Lampu Indikator Monitor berwarna merah G32 Double Klik pada mouse G33 Lampu indikator mouse tidak menyala Tabel 3. Faktor Kepastian Pakar Nama Kerusakan Nama Gejala MB MD MONITOR RUSAK cpu hidup tapi tidak ada gambar tertampil di monitor 0,8 0,3 Tampak blok hitam, dan gambar tidak simetris/ acak 0,9 0,1 Terdapat garis horisontal/vertikal ditengah monitor 0,9 0,1 Lampu Indikator Monitor berwarna merah 0,7 0,3 Mouse Rusak Pointer mouse tidak merespon gerakan mouse 0,9 0,1 Device driver informasi tidak terdeteksi dalam device manager 0,8 0,2 Lampu indikator mouse tidak menyala 0,9 0,2 Double Klik pada mouse 0,9 0,2 MEMORI RUSAK cpu hidup tapi tidak ada gambar tertampil di monitor 0,8 0,2 Muncul pesan pada windows, bahwa windows kekurangan memori 0,9 0,1 Keluar beep berulang -ulang kali 0,7 0,2 Keluarbunyi beep panjang pada saat dinyalakan 0,7 0,3 Aplikasi berjalan dengan lambat 0,8 0,2 Muncul Pesan eror pada bios (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) 0,7 0,3 Sering terjadi hang/crash saat menjalankan aplikasi 0,8 0,2 Respon lambat pada inputan 0,7 0,3 Lampu Indikator Monitor berwarna merah 0,8 0,3 Harddisk Rusak Aplikasi berjalan dengan lambat 0,7 0,3 Belum sampai windows sudah restart lagi 0,7 0,3 Muncul pesan error saat pertama OS di load dari HD 0,7 0,2 Selalu Scandisk ketika booting 0,9 0,1 Terdengar suara aneh pada HDD 1 0 Device tidak terdeteksi dalam bios 0,8 0,2 VGA RUSAK cpu hidup tapi tidak ada gambar tertampil di monitor 0,8 0,2 Kinerja grafis terasa sangat berat 0,9 0,2 Muncul pesan error saat menjalankan aplikasi grafis 0,8 0,2 Keluarnya blue screen pada OS Windows (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) 0,7 0,3 Aplikasi berjalan dengan lambat 0,7 0,3 Device driver informasi tidak terdeteksi dalam device manager 0,7 0,2 Lampu Indikator Monitor berwarna merah 0,7 0,3 OS BERMASALAH Aplikasi berjalan dengan lambat 0,8 0,3 Belum sampai windows sudah restart lagi 0,8 0,2 Keluarnya blue screen pada OS Windows (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) 0,8 0,2 Muncul pesan error saat pertama OS di load dari HD 0,7 0,3 Sering terjadi hang/crash saat menjalankan aplikasi 0,8 0,2
Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis 0,8 0,1 POWER SUPLEY RUSAK Mati total 0,9 0,2 Sering tiba-tiba mati tanpa sebab 0,7 0,4 Tidak ada tanda-tanda dari sebagain/seluruh perangkat menyala 0,9 0,2 Tidak ada indikasi masuk power 0,9 0,2 Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis 0,6 0,4 PROSESOR RUSAK   Alarm bios berbunyi 0,9 0,3 Tidak ada tampilan awal bios 0,9 0,1 Muncul Pesan eror pada bios (isi pesan selalu berbeda pada tiap kasus) 0,8 0,3 cpu hidup tapi tidak ada gambar tertampil di monitor 0,7 0,3 Motherboard Rusak Hanya sebagaian perangkat yang bekerja 0,9 0,1 Mati total 0,8 0,2 Tidak ada tanda-tanda dari sebagain/seluruh perangkat menyala 0,9 0,2 Tidak ada indikasi masuk power 0,6 0,2 Keyboard Rusak Sebagain/seluruh karekter inputan mati 0,9 0,1 Device driver informasi tidak terdeteksi dalam device manager 0,8 0,4 Device tidak terdeteksi dalam bios 0,7 0,4 Respon lambat pada inputan 0,7 0,3

## 2.2 Mesin Inferensi Forward Chaining
Forward chaining adalah metode pendekatan yang berpacu ke tujuan (Goal-driven) untuk mencari  sebuah  Keputusan  [5].  Dalam  metode  pendekatan  ini,  pencarian  keputusan  dimulai dengan  memasukkan  data  informasi  dan  mencoba  menarik  kesimpulan  dengan  mencari  fakta yang cocok dengan data informasi menggunakan aturan Jika-Maka. Singkatnya forward chaining adalah metode untuk mendapatkan kesimpulan dari fakta  tersebut [6]. Berikut adalah Decision Tree  atau  pohon  keputusan  tentang  penentuan  keputusan  berdasarkan  mesin  inferensi  forward chaining. Gambar dibawah ini merupakan gambar Decision Tree untuk menentukan kerusakan berdasarkan gejala-gejala yang muncul.

## 2.3 Metode Certainty Factor
Metode Certainty Factor adalah metode ini digunakan untuk mengukur nilai kepastian pada  suatu  penyelesaian  masalah,  nilai  kepastian  didapatkan  dari  pakar  yang  berpengalaman dalam pemecahan masalah tersebut nilai yang didapatkan merupakan perhitungan dari kepastian pakar  yang  ditetapkan  dalam  algoritma  dan  kepastian  dari  user  yang  dimasukan  pada  sesi konsultasi [7].
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E (1)
Penerapan Nilai CF(Rule) didapat dari interprestasi ”term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai  CF  tertentu.  Adapun  logika  metode  certainty  factor  pada  pada  sesi  konsultasi  sistem menggunakan kondisi yang dapat dimengerti user, [9] pengguna konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing-masing memiliki bobot yang sudah diberikan nilai berdasarkan kondisi nilai CF dari Pakar sebagai berikut:
Tabel 4 . Nilai Bobot [9] Kondisi Nilai Pasti Tidak -1,0 Hampir Pasti Tidak -0,8 Kemungkinan Besar Tidak -0,6 Mungkin Tidak -0,4 Tidak Tahu atau Tidak Yakin -0,2 ~ 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan Besar 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1.0
Untuk mendapatkan hasil dari suatu fakta menggunakan metode CF digunakan penentnuan nilai  CF  Pakar  terlebih  dahulu  suatu  gejala  yang  dimiliki  suatu  kerusakan  komputer  untuk mendapatkan nilai CF rule . Nilai kepercayaan yang didapat dari perhitungan adalah nilai yang ditentukan  oleh  pakar  dikali  dengan  CF user .  Berikut  adalah  tahapan  untuk  metode certainty factor pada penelitian ini [10].
Menentukan CF Paralel : 𝐶𝐹 ( 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑟𝑒𝑙 ) = 𝐶𝐹 ( 𝑢𝑠𝑒𝑟 ) × 𝐶𝐹 ( 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 ) (2)
Menentukan CF Gabungan :
𝐶𝐹 ( 𝐶𝐹 1, 𝐶𝐹 2) = 𝐶𝐹 1 + 𝐶𝐹 2 × (1 − 𝐶𝐹 1) (3)
Menentukan CF Persentase :
𝐶𝐹𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 ∗ 100 % (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Manual Metode Certainty Factor
Sesuai dengan Rumus peritungan Certainty Factor dan kebutuhan dalam sistem informasi disini  mencontohkan  perhitungan  manual  Metode Certainty  Factor yang  di  implementasikan pada sistem informasi. dengan menganggap : H : kerusakan Power Supply E1 : Sering tiba-tiba mati tanpa sebab E2 : Mati total
E3 : Tidak ada tanda-tanda dari perangkat menyala E4 : Tidak ada indikasi masuk power E5 : Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis
MB (H,E1) = (0.4 – 0.03) / (1-0.03) = 0.37 / 0.97
= 0.381
MD (H, E1) = (0.03 – 0.03) / (0 – 0.03) = 0
CF (H, E1)        = MB (H, E1) – MD (H,
E1) = 0.381 – 0 = 0.381 CF1 = 0.381
CF Kerusakan Power Supply berdasarkan gejala tiba-tiba mati tanpa sebab:
MB (H, E2) = (0.5 – 0.03) / (1-0.03) = 0.47 / 0.97 = 0.484 MD (H,E2)    = (0.03 – 0.03) / (0-0.03) = 0 CF (H, E2) MB (H,E2) = 0.484 – 0 = 0.484 CF2 = 0.484
CF Kerusakan Power Supply berdasarkan gejala Tidak ada tanda-tanda dari perangkat menyala:
MB (H, E3)    = (0.4-0.03) / (1-0.03) = 0.37 / 0.97 = 0.381
MD (H,E3)    = (0.03 – 0.03) / (0-0.03) = 0
CF (H, E3)     =  MB  (H,E3)  –  MD
(H,E3) = 0.381 – 0 = 0.381 CF3 = 0.38
CF Kerusakan Power Supply berdasarkan gejala Tidak ada indikasi masuk power: MB (H, E4) = (0.1-0.03) / (1-0.03) = 0.07 / 0.97 = 0.072
MD (H,E4)  = (0.03 – 0.03) / (0-0.03) =
0
CF (H, E4)  = MB (H,E4) – MD (H,E4) = 0.072 – 0 = 0.072
CF4              = 0.072
CF Kerusakan Power Supply berdasarkan gejala Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis
MB (H, E5) = (0.1-0.03) / (1-0.03)
= 0.07 / 0.97 = 0.072 MD (H,E5)  = (0.03 – 0.03) / (0-0.03) =
0
CF (H, E5)  = MB (H,E5) – MD (H,E5) = 0.072-0 = 0.072 CF5 = 0.072
Dari  perhitungan  menentukan  CF1  sampai  CF5  diatas,  maka  sistem  menentukan  bahwa kerusakan  yang  dialami  komputer  adalah  Kerusakan Power  Supply maka  CFkombinasinya  di hitung pada perhitungan berikut ini :
CFkombinasi (CF1, CF2,CF3,CF4,CF5) = CF (H,E1) + CF (H,E2) + CF (H,E3) + CF (H,E4) (1CF(H,E1)
CFk
= CF(H,E1) + CF(H,E2) (1- CF(H,E1)
= 0.381 + 0.484 (1-0.381) = 0.619*0.484+0.381 = 0.3 + 0.381 CFk1 = 0.681 CFk2 =CFk1+ CF(H,E3) (1- CFk1) = 0.681 + 0.381 (1-0.681) = 0.319 * 0.381 + 0.68
= 0.121539 + 0.681 CFk2 = 0.803 CFk3 =  CFk2+  CF(H,E4)  (1- CFk2) = 0.803 + 0.072 (1-0.803) = 0.197 * 0.072 + 0.803 = 0.014 + 0.803 CFk3 = 0.817 CFk4 =  CFk3  +  CF(H,E5)  (1- CFk3) = 0.817 + 0.072(1-0.817) = 0.183 * 0.072 + 0.817 = 0.013 + 0.817 CFk4 = 0.830
Hasil  dari  perhitungan  CFkombinasi  menyimpulkan  bahwa  computer  mengalami Kerusakan Power Supply dengan nilai kepastian 0.830
3.2 Hasil Pengujian Black Box
Tabel 5. Pengujian Black Box Pengujian Output yang diharapkan Hasil Halaman Beranda Menampilkan halaman beranda saat web pertama diakses Sukses Halaman Diagnosa Diagnosa Kerusakan Komputer sebagai fungsi utama web Sukses Halaman Admin Tambah, Ubah, Hapus data admin Sukses Halaman Gejala Tambah, Ubah, Hapus data gejala Sukses Halaman Kerusakan Tambah, Ubah, Hapus data Kerusakan Sukses Halaman Basis Pengetahuan Tambah, Ubah, Hapus data Basis Pengetahuan Sukses
Berdasarkan seluruh pengujian blackbox di atas dapat disimpulkan yaitu hasil uji fungsional sistem pakar untuk mendiagnosis Kerusakan Komputer adalah 100%. Dari hasil pengujian black box juga dinyatakan bahwa aplikasi sistem pakar diagnosis kerusakan komputer dapat berjalan tanpa ada kendala atau tidak terjadi bug .

## 3.3 Hasil Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  sistem  pakar  dalam memberikan hasil Kerusakan. Data yang diuji terdiri dari 10 sampel data yang dianalisis pakar. Hasil  yang  diterima  sistem  dibandingkan  dengan  hasil  analisis  pakar.  Tabel  di  bawah  ini menunjukkan keakuratan sistem pakar pada 10 sampel yang diuji. Tabel tersebut memiliki semua data sampel uji berdasarkan input gejala berdasarkan kriteria pengguna .
Tabel 6. Pengujian Akurasi
No Gejala Hasil Diagnosa Kecocokan Kondisi Kerusakan Sistem Manual 1 G01,G02,G24,G31 Pasti Ya Monitor Rusak 98,80% 98,80% 1 2 G01,G04,G07,G16,G1 7,G25,G28,G30,G31 Pasti Ya MEMORI RUSAK 99,93% 99,93% 1 3 G06,G08,G13,G17,G1 9,G29 Pasti Ya Harddisk Rusak 100% 100% 1 4 G01,G09,G10,G12,G1 7,G18,G31 Pasti Ya VGA RUSAK 99,48% 99,48% 1 5 G07,G11,G12,G13,G1 7,G29 Pasti Ya OS BERMASALAH 99,42% 99,42% 1 6 G11,G14,G15,G26,G2 7 Pasti Ya POWER SUPLEY RUSAK 98,92% 98,92% 1 7 G01,G03,G04,G05 Pasti Ya PROSESOR RUSAK 97,60 % 97,60 % 1
8 G14,G21,G26,G27 Pasti Ya Motherboard Rusak 98,56% 98,56% 1 9 G10,G19,G22,G30 Pasti Ya Keyboard Rusak 94,96% 94,96% 1 10 G10,G23,G32,G33 Pasti Ya Mouse Rusak 99,28% 99,28% 1
Pada  nilai  Kecocokan  akan  diberikan  nilai  1  apabila  tingkat  persentase  persamaan perhitungan  manual  dan  system  sama,  jika  persentase  perhitungan  berbeda  pada  perhitungan manual dan system maka nilai akan diberikan 0. Berdasarkan tabel di atas, dilakukan uji akurasi terhadap 10 sampel data diagnostik kerusakan komputer dan diperoleh nilai akurasi sesuai dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai akurasi =  Jumlah data akurasi     x  100 % Keseluruhan data (5)
Hasil dari nilai akurasi sistem pakar diagnosa kerusakan komputer dengan metode certainty factor dan forward chaining adalah 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan uji coba yang telah dilakukan oleh penulis, dengan demikian penulis dapat menyimpulkan beberapa hal sebagai berikut: a. Dihasilkan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Komputer  menggunakan certainty  factor berbasis web  dengan  baik  dapat  memberikan  hasil  berupa  diagnosa  kerusakan  komputer. Sehingga memudahkan Asisten dan admin Laboratorium Komputer untuk mencari informasi tentang gejala, Kerusakan, dan solusi Penanganan Kerusakan saat maintenance komputer.
b. Aplikasi sistem pakar diagnosa Kerusakan Komputer yang dikembangkan dapat mendiagnosa 10 jenis kerusakan.
Ada pun saran-saran yang dapat penulis sampaikan, yang mungkin dapat dipertimbangkan dalam perkembangan aplikasi ini sebagai berikut:
a. Program  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  yang  berbeda  atau  dengan mengkombinasikan metode Forward Chaining ataupun Certainty Factor dengan metode lain.
b. User Interface yang ada pada aplikasi ini masih sederhana. Oleh karena itu perbaikan User Interface masih diperlukan agar menjadi lebih menarik dan memudahkan user atau masyarakat luas.
c. Program ini juga dapat dikembangkan menjadi Aplikasi berbasis Android dan IOS di masa mendatang
d. Menambahkan cakupan berbagai Kerusakan  serta gejala yang dialami oleh admin atau asisten lab agar menjadi lebih banyak data set pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O. Saputra, I. Fitri, and E. T. Esti Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Hardware Komputer Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Berbasis Website,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  234–242,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i2.416.
[2]  F.  A.  Sianturi,  “Implementasi  Metode  Certainty  Factor  untuk  Diagnosa  Kerusakan Komputer,” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  176–184,  2019,  doi: 10.54367/means.v4i2.569.
[3]  K. Solecha, J.- Jefi, H. Hendri, E. Badri, and A. Haidir, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Komputer Dengan Metode Forward Chaining,” J.  Infortech ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 164–170, 2021, doi: 10.31294/infortech.v3i2.11801.
[4]  I. P. Kusumawijaya, “Aplikasi Sistem Pakar Kerusakan Personal Computer Menggunakan Metode  Certainty  Factor,” ICIT  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  183–194,  2020,  doi: 10.33050/icit.v6i2.1115.
[5]  Y. G. Nengsih and N. Putra, “Sistem Pakar Menggunakan Forward Chaining Dan Certainty Factor Untuk Diagnosa Kerusakan Smartphone,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: https://doi.org/10.47024/js.v8i2.205.
[6]  I.  Imron,  M.  N.  Afidah, M.  S.  Nurhayati,  S.  Sulistiyah,  and  F.  Fatmawati,  “Sistem  Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Transmission Automatic dengan Metode Forward Chaining Studi Kasus: AHASS 00955 Mitra Perdana,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 19, no. 3, p. 544, 2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742.
[7]  D.  Simanjuntak et  al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Kambing  Menggunakan Metode Naive Bayes dan Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, p. 35, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8]  R.  Tamara  Aldisa,  “Penggunaan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Deteksi Kerusakan Perangkat Keras (Hardware) Komputer di Laboratorium Berbasis Android,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 314–323, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1528.
[9]  I. Efendi, R. K. Niswatin, and I. N. Farida, “Penerapan Metode Certainty Factor untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Burung Puyuh Berbasis Web,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , 2020, doi: https://doi.org/10.29407/inotek.v4i2.119.
[10] F.  Mijaswari  and  S.  Sulindawaty,  “Computer  Troubleshooting  Expert  System  Damage Certainty Factor Method Using Web Based,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 171–176, 2020, doi: 10.47709/cnapc.v2i2.386.