Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Pembobotan Atribut menggunakan Pairwise Comparison pada CBR Deteksi Kerusakan AC dengan Algoritma Similaritas 3W-Jaccard
Dea Novi Syahfitri 1 , Budi Hartono 2
1,2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia
Email: 1 deanovi55@gmail.com, 2 budihartono@edu.unisbank.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 16 Februari 2022 Direvisi 27 Maret 2022 Disetujui 27 Mei 2022 Dipublikasi 08 Juni 2022 Air  Conditioner  atau  disingkat  sebagai  AC  adalah  sebuah  alat  elektronik  yang berfungsi  sebagai  pendingin  ruangan  atau  penyejuk  udara.  Kemampuannya mendinginkan  ruangan,  dapat  memberikan  sebuah  kenyamanan  bagi  penggunanya untuk  menjalankan  kegiatan  sehari-hari  dalam  cuaca  panas.  Mengingat  pengguna  AC yang terus meningkat, tidak menutup kemungkinan adanya masalah di balik itu semua. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem pakar yang bertujuan untuk identifikasi penanganan dini  terhadap  kerusakan  Air  Conditioner  dan  dapat  ditentukan  sebuah  tindakan  atau solusi  yang  harus  diambil  untuk  kerusakan  tersebut.  Pada  penelitian  ini  metode  Case Based Reasoning berfungsi sebagai proses identifikasi masalah berdasarkan kasus lama yang  hampir  sama  dengan  kasus  baru  dan  proses  untuk  mencari  kesamaan  atau kemiripan  menggunakan  perhitungan  pada  algoritma  Similaritas  3W-Jaccard. Perhitungan  bobot  setiap  atribut  menggunakan  metode  pairwise  comparison  yang menghasilkan  nilai  bobot  kategori  gejala O berat  0.67,  gejala O sedang  0.24  dan gejala O ringan 0.09.
Katakunci: Air Conditioner Case Based Reasoning Pairwise Comparison 3w-Jaccard

## ABSTRACT
Keyword:
Air Conditioner Case Based Reasoning Pairwise Cmparison 3w-Jaccard Air Conditioner or abbreviated as AC is an electronic device that functions as an air conditioner or air conditioner. Its ability to cool the room, can provide a comfort for  users  to  carry  out  daily  activities  in  hot  weather.  Considering  the  increasing number of AC users, it is possible that there is a problem behind it all. So we need an expert system that aims to identify early treatment of Air Conditioner damage and can determine an action or solution that must be taken for the damage. In this study, the Case Based Reasoning method functions as a problem identification process based on old cases that are almost the same as new cases and a process to find similarities or similarities using calculations on the 3W-Jaccard Similarity algorithm. Calculation of the weight of each attribute using the pairwise comparison method which produces a weight value for the category of Severe Symptoms 0.67, Moderate Symptoms 0.24 and Mild Symptoms 0.09.
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v14i1.2938
@2022 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Di era globalisasi saat ini, penerapan ilmu mengenai komputer sudah semakin meluas. Bahkan saat ini telah diterapkan dalam berbagai bidang, seperti  bidang  bisnis,  pariwisata,  elektronik,  kesehatan,  pendidikan  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu  ilmu  mengenai  komputer  yang  telah  banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  adalah  Sistem  Pakar.  Sistem  Pakar  ini  dapat  diterapkan  pada  bidang  elektronika  untuk  mendeteksi  berbagi penyebab kerusakan benda elektronik, seperti hal nya AC [1].
Air  Conditioner atau  disingkat  sebagai  AC  adalah  sebuah  alat  elektronik  yang  berfungsi  sebagai  pendingin  ruangan  atau  penyejuk  udara. Kemampuannya mendinginkan ruangan, dapat memberikan sebuah kenyamanan bagi penggunanya dalam menjalankan kegiatan sehari-hari terutama saat  cuaca  panas.  Dengan  menggunakan AC ini  maka  suhu  dalam  ruangan  bisa  di  setting  sesuai  dengan  kebutuhan.  Tidak  heran Air  Conditioner menjadi fasilitas wajib sebagai pendukung produktivitas diberbagai tempat seperti rumah pribadi, sekolah, mall, perkantoran, perusahaan dan lainnya [1][2].
Mengingat  pengguna  AC  yang  terus  meningkat,  tidak  menutup  kemungkinan  adanya  masalah  di  balik  itu  semua,  seperti  halnya  banyak pengguna yang membutuhkan teknisi AC yang siap sedia dalam menangani kerusakan AC miliknya. Hal inilah yang mendorong dibangunnya sistem yang  bertujuan  untuk  membantu  pengguna  ketika  mendapatkan  permasalahan  terhadap  AC  miliknya,  sehingga  dengan  solusi  yang  diberikan  oleh pakar  mampu  menentukan  tindakan  apa  yang  harus  diambil  oleh  pengguna  ketika  muncul  gejala-gejala  beserta  penanganan  secara  dini dengan O menggunakan O metode O Case Based Reasoning [2].
Dalam O penelitian O ini O dibangun O dengan  metode O Case O Based O Reasoning O sebagai O metode O pemecah O masalah O kasus O baru,  berdasarkan kasus  lama  dalam  pangkalan  pengetahuan  [3].  Sistem  ini  juga  menggunakan  algoritma 3W-Jaccard sebagai  algoritma  untuk  menetapkan  nilai persamaan antara kasus lama dengan kasus baru, dengan perhitungan yang didalamnya memiliki rumus untuk pemecahan permasalahan [4]. Dan juga diterapkannya Pairwise Comparison sebagai penghasil bobot relatif antar kategorisasi tingkat gejala kerusakan, seperti gejala ringan, gejala sedang, dan  gejala  berat  [5].  Sehingga  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  sebuah  deteksi  kerusakan  AC  yang  mampu  mengetahui  tingkat  nilai similarity kerusakan AC terhadap gejala yang tengah dirasakan pemiliknya.

## 2. Kajian Teori

## 2.1 Pairwise Comparison
Setiap  varian  berpasangan  mengacu  di  pairwise  comparison  matrix  A.  Setiap  varian  berpasangan  mengacu  di  perbandingan  berpasangan. Setiap varian berpasangan mengacu di pairwise comparison matrix A [5].Comparison matrix A ditunjukan sebagai berikut.
A  =
( 1 𝑎 21 𝑎 31 ⋮ 𝑎 𝑛1 𝑎 12
1 𝑎 32 ⋮ 𝑎 𝑛2 𝑎 13 𝑎 23 1
⋮ 𝑎 𝑛3 ⋯ ⋯ ⋯
⋱ ⋯ 𝑎 1𝑛 𝑎 2𝑛 𝑎 3𝑛 ⋮ 1 )
(1)
Daripada  matriks  ini,  berat  vektor  A  dapat  ditentukan.  Setelah  mendapat  berat  vektor,  nilai  matriks  nisbah  ketekalan  boleh  dikira  untuk menentukan sama ada matriks imbangan boleh diterima atau tidak. [6]. Untuk mendapatkan nilai consistency rasio dikira dengan persamaan berikut:
CI  = 𝑛𝑚𝑎𝑥(𝐴) − 𝑛 𝑛 − 1 (2) CR  = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (3)
Nilai  ( 𝑛 )  adalah  satu  kriteria  yang  ingin  berbanding  dengan. 𝑛𝑚𝑎𝑥(𝐴) di  dapat  selepas  menormalkan  matrik  A.  Manakala  CI  ialah  nilai consistency index dan RI merupakan nilai random consistency index [7].
Akhir  sekali,  analisa  nilai  setiap  varian  daripada  dua  metode  yang  telah  dilaksanakan.  Setiap  kemenangan  daripada  dua  metode  yang dibandingkan akan mendapat skor P. Skor P ialah skor akhir keseluruhan kedua-dua metode yang dibandingkan. Nilai P diperoleh berdasarkan jumlah jumlah setiap berat vektor bagi matriks turunan dan matriks A..
2.2 Case Based Reasoning (CBR) Case Based Reasoning merupakan suatu metode untuk membina sistem dengan proses identifikasi berdasarkan kasus lama yang hampir sama dengan  kasus  baru,  kemudian  dilakukan  modifikasi  agar  solusi  yang  diberikan  sesuai  dengan  kasus  baru  [8].  Pada  penerapan  proses Case  Base Reasoning terdapat 4 tahapan proses yaitu [9]:
Gambar 1. Judul Gambar
1. Retrieve adalah Proses pengenalan kasus atau mendapatkan kembali kasus lama yang memiliki kesamaan terhadap kasus baru yang akan di evaluasi.
2. Reuse  adalah  proses  penggunaan  ulang  data  atau  informasi  pada  kasus  sebelumnya  yang  disimpan  dalam  asas  kasus  untuk  diselesaikan kasus baru, dengan pemberian solusi yang serupa dengan kasus sebelumnya untuk menyelesaikan kasus terbaru.
3. Revise proses mengkaji semula penyelesaian yang disediakan pada tahapan proses reuse. Jika proses reuse berhasil, maka yang seterusnya adalah  penyelesaian  yang  tepat  untuk  kasus  baru.  Jika  proses  rause  tidak  berhasil,  maka  selanjutnya  akan  ditampung  pada  tahapan  revise sehingga solusi yang diberikan dapat dibenahi kembali terhadap permasalahan kasus baru.
4. Retain proses menyimpan permasalahan dari kasus tersebut untuk dijadikan referensi kasus penelitian selanjutnya.
2.3 Algoritma Similaritas 3W-Jaccard Algoritma Similaritas  3W-Jaccard merupakan  sebuah  algoritma  yang  berfungsi  untuk  mencari  kesamaan  atau  kemiripan  suatu  permasalahan, dengan  perhitungan  yang  didalamnya  memiliki  rumus  untuk  pemecahan  permasalahan.  Sederhananya  perhitungan  algoritma  ini  akan  ditambah dengan  pembobotan  nilai  tertentu  untuk  menambah  nilai  persamaan  kasus  sebelumnya  dengan  kasus  baru  [10].  Rumus  perhitungan  algorima Similaritas 3W-Jaccard adalah sebagai berikut:
S 3W − Jaccard = 3 a 3 a +  b  +  c (4)
Keterangan:
a = Nilai dari persamaan kasus o baru (1) dan kasus o lama (1). b = Nilai dari persamaan kasus o baru (1) dan kasus o lama (0).
c
= Nilai dari persamaan kasus o baru (0) dan kasus o lama (1).

## 3. Metodologi Penelitian
Pembobotan atribut menggunakan pairwise comparison untuk pengesanan CBR kerusakan AC menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard ialah aplikasi sistem pakar berasaskan web. Penggunaan boleh digunakan untuk mengesan gangguan yang diadukan serta cara pengetahuan. Aplikasi ini  terbagi  kepada  dua  bahagian  iaitu  admin  atau  teknisi  sistem  dan  user  atau  pemakai.  Pada  pandangan  admin  ada  berbagai  fitur  yang  dapat digunakan  ataupun  fitur  tersebut  dapat  di  ubah  oleh  admin  sekalipun,  tanpa  melalui  tahap  pendaftaran  terlebih  dahulu.  Sedangkan  tampilan  awal pengguna terdapat home, konsultasi dan petunjuk. Dimana pengguna dapat melakukan konsultasi secara langsung, serta dapat mengetahui hasil dari konsultasi tersebut. Selepas itu pengguna boleh melihat beberapa opsi  untuk dipilih, sehingga ditemukannya kerusakan.
Proses penentuan keputusan diagnosis kesalahan dengan memasukkan gejala yang dialami akan dibahagikan kepada 12 keputusan diagnostik iaitu  Compressor  Rusak,  Motor  Blower  Rusak, Bearing Kipas  Luar  Rusak,  Sirip Evaporator Kotor,  Sirip  Kondenser  Kotor,  Kapasitor  Kompresor Rusak,  Kapasitor  Kipas  Luaran  Rusak,  Percikan  pada  Terminal  Utama  Atau  Konektor  Kompresor,  PCB  Kontrol Error , Module AC,  Sensor  AC, Indoor evaporator AC Rusak. Gejala dimasukkan dengan memilih pilihan yang disenaraikan.
Berdasarkan pengiraan nilai bagi kemiripan dari gejala yang dihitung menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard dengan pembobotan pada gejala tertentu akan dicari nilai kemiripan yang tertinggi untuk dapat mengetahui informasi mengenai diagnosa kerusakan AC.

## Gambar 2. Skema Alur Sistem
Dilihat dari cara kerja sistem pada gambar 2,  user dapat berkonsultasi secara langsung dengan menginputkan nama, serta memilih gejala yang dialami.  Selepas  itu,  sistem  akan  memprosesnya  dengan  cara  membandingkan  antara  kasus  lama  dengan  kasus  baru.Daripada  hasil  perbandingan tersebut akan dihitung o tingkat o kemiripan o antara konsultasi o dan o basis o pengetahuan.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
3.1 Basis Pengetahuan
Berdasarkan pengumpulan data dan literatur penelitian terdahulu di dapatkan suatu basis pengetahuan dengan pemobobotan atribut menggunakan pairwise comparison pada CBR deteksi kerusakan AC dengan similaritas 3W-Jaccard ditunjukkan seperti pada tabel 1 Kerusakan AC berikut.
Tabel 1: Kerusakan AC Kode Kerusakan Nama Kerusakan Solusi K01 Kompresor i rusak Gantikan kompresor i dengan i yang baru. K02 Motor i blower i rusak
Gantikan motor i blower i dengan i yang i baru.
K03 Bearing i kipas i outdoor i rusak Bersihkan i bearing dengan pelumas i khusus. Jika i tidak i dapat digunakan i lagi, i ganti i bearing i dengan i yang i baru. K04 Sirip-sirip i evaporator i kotor
Bersihkan i sirip-sirip i evaporator i menggunakan i air i dengan i pompa steam . K05 Sirip-sirip i kondensor i kotor
Bersihkan i sirip-sirip i evaporator i menggunakan i air i dengan i pompa steam . K06 Kapasitor i kompresor i rusak Gantikan kapasitor mengikut sizenya. K07 Kapasitor kipas i outdoor rusak Gantikan kapasitor i kipas mengikuti ukurannya. K08
Spark di dalam terminal i utama i atau konektor kompresor
1. Ganti penghubung dan i kabel i yang hangus.
2. Rekatkan sambungan i terminal i dan penghubung.
3.
Cek penguat setiap i sambungan. K09 PCB kontrol error
Bersihkan PCB i kontrol dengan contact i cleaner . Lalu atur ulang aliran listrik utama pada MCB dengan mematikan aliran listrik selama 2-3 menit, lalu nyalakan kembali. K10 Module AC Ganti module dengan yang baru atau ganti sparepart yang rusak. K11 Sensor AC Ganti sensor dengan yang baru.
K12 Indoor evaporator AC rusak Jika bocor, harus diganti dengan yang baru
3.2 Proses Perhitungan Perbandingan Berpasangan (Pairwise Comparison) Proses perhitungan bobot setiap atribut menggunakan pairwise comparison pada CBR deteksi kerusakan AC dengan algoritma similaritas 3W-Jaccard ditunjukan seperti:
1. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Mula-mula  lakukan  penilaian j perbandingan j kategori j Gejala j Berat j (GB),  Gejala j Sedang j (GS)  dan  Gejala j Ringan j (GR) j oleh j pengguna  pada sistem  CBR  deteksi  kerusakan  AC  dengan  algoritma  similaritas 3W-Jaccard .  Daripada  penilaian  perbandingan,  matriks  berpasangan  boleh dibuat seperti j yang j ditunjukkan j dalam j tabel 2.
Tabel 2 . Matrik Perbandingan Berpasangan GB GS GR Kali √𝑋 3 Bobot GB 1,00 3,00 7,00 21,00 2,76 0,67 GS 0,33 1,00 3,00 1,00 1,00 0,24 GR 0,14 0,33 1,00 0,05 0,37 0,09 Ʃ 1,47 4,33 11,00 4,13 1,00
a. Perbandingan GB dan GS menghasilkan 0.33 gred daripada pembolehubah lajur baris GB=1 dibagikan dengan GS=3 maka GB/GS=0,33 Begitu juga untuk pengiraan seterusnya.
b. Untuk j nilai 1,47; 4,33 dan 11 didapatkan j dari penjumlahan variabel j masing-masing j kolom. c. Angka kolom j kali ditentukan dari j satu baris yang tiap kolom nya dikalikan. d. Angka kolom √𝑋 3 ditentukan dari perhitungan √𝑋 3 variabel kolom kali. e. Angka kolom bobot ditentukan dari variabel kolom √𝑋 3 dibagi dengan Ʃ √𝑋 3 .
2. Perkalian Bobot
Proses mengkalikan bilangan setiap kategori gejala dengan setiap berat boleh dilihat dalam tabel j 3.
Tabel 3 . Perkalian j Jumlah j dan j Bobot GB
GS GR Ʃ Ʃ 1,47 4,33 11,00 Ʃ * Bobot 0,98 1,04 0,99 3,01
a) Untuk angka 0,98; 1,04; 0,99 didapatkan dari perkalian Ʃ * Bobot.
b) Jumlah berat (λmaks) 3,01 diperoleh dari hasil Ʃ * Bobot tiap kategori gejala yang kemudian di hitung keseluruhannya.
c) Perhitungan CI atau indeks konsistensi :
CI = 3,01 − 3 3−1 = 0,005
d) Tentukan konsistensi ratio CR berlandaskan nilai j RI j 0,58 pada tabel j 4.
Tabel 4 . Tabel RI N 1 2 3 RI 0,00 0,00 0,58
Berikut adalah pengiraan ratio konsistensi j :
CR = 0,005
0,58 = 0,008
Apabila j angka CR kurang j dari j 0,1 j maka ketidakselarasan masih j boleh j diterima.
e) Daripada pengiraan di j atas, nilai bagi CR i = i 0,008, yang i bermaksud jika nilai i daripada CR i kurang i dari i 0,1 i maka i masih i bisa i diterima. Kesimpulan CR masih dinyatakan layak. Hasil yang diperoleh dari pembobotan sebagai berikut : Gejala t Berat
= 0,67
Gejala t Sedang = 0,24
Gejala t Ringan = 0,09
3. Hasil Pembobotan Gejala
Hasil dari perhitungan bobot setiap atribut menghasilkan sebuah tabel 5 pembobotan gejala kerusakan AC, seperti berikut.
Tabel 5. Pembobotan t Gejala Kerusakan AC
Kode Gejala Gejala Kategori Gejala Bobot GJL01 Ampere naik Berat 0,67 GJL02 Kompresor sering mati atau overload Berat 0,67
GJL03 Voltase tidak stabil Berat 0,67 GJL04 AC mati total Berat 0,67 GJL05 MCB t Trip Sedang 0,24 GJL06 Suara t kompresor berdengung dan bergetar t keras t sebelum t AC t mati t total Berat 0,67 GJL07 Kompresor berkarat Berat 0,67 GJL08 Ruangan AC kurang dingin Ringan 0,09 GJL09 Kondensor kotor Ringan 0,09 GJL10 Penempatan outdoor tidak sesuai standar Berat 0,67 GJL11 Blower tidak berfungsi Berat 0,67 GJL12 Ruangan AC tidak dingin Berat 0,67 GJL13 Tidak bisa konek ke outdoor AC Berat 0,67 GJL14 Kapasitor mati atau lemah Ringan 0,09 GJL15 Bearing aus Sedang 0,24 GJL16 Lilitan motor blower terbakar Berat 0,67 GJL17 Suara kipas outdoor bising Ringan 0,09 GJL18 Lilitan motor blower putus Berat 0,67 GJL19 Tiada tekanan udara yang keluar dari blower AC Berat 0,67 GJL20 Pelumas bearing kipas outdoor kering Sedang 0,24 GJL21 Sirip-sirip evaporator tersumbat Ringan 0,09 GJL22 Hembusan blower terhambat dan tidak merata Sedang 0,24 GJL23 Jarang diservis Ringan 0,09 GJL24 Muncul udara tidak sedap dari AC Sedang 0,24 GJL25 Sirip-sirip kondensor tersumbat Ringan 0,09 GJL26 Coil kondensor terasa sangat panas Berat 0,67 GJL27 Turunnya performa kinerja AC Ringan 0,09 GJL28 Kapasitor kompresor tampak gembung Sedang 0,24 GJL29 Kompresor tidak bekerja Berat 0,67 GJL30 Terdengar suara bising pada mesin AC Berat 0,67 GJL31 Putaran kipas outdoor lemah Berat 0,67 GJL32 Kompresor mati hidup Berat 0,67 GJL33 Terdengar suara bising saat kompresor nyala Berat 0,67 GJL34 LED indikator unit indoor berkedip Ringan 0,09 GJL35 Terdapat komponen yang terbakar Berat 0,67 GJL36 Kabel acak-acakan yang bisa menyebabkan konsleting Berat 0,67 GJL37 Sekring mengalami kondisi mati total Ringan 0,09 GJL38 Thermistor mengalami error Ringan 0,09 GJL39 Lampu indikator tidak menyala Ringan 0,09 GJL40 Diremot tidak bias Ringan 0,09 GJL41 Sensor terkena air saat penyemprotan ke evaporator Ringan 0,09 GJL42 Terkena tetesan air ketika melakukan pendinginan Ringan 0,09 GJL43 Socket sensor yang longgar Sedang 0,24 GJL44 Adanya debu atau partikel lain Ringan 0,09 GJL45 AC mengeluarkan hawa hangat Ringan 0,09 GJL46 Ventilasi AC mengeluarkan sedikit udara Ringan 0,09 GJL47 Konekan longgar Ringan 0,09

## 3.3 Proses Perhitungan Algoritma Similaritas 3W-Jaccard
Setelah  melakukan  pembobotan  atribut  menggunakan pairwise  comparison pada  CBR  deteksi  kerusakan  AC  selanjutnya  melakukan perhitungan alternatif menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard yang dihitung dengan menggunakan rumus:
S 3W − Jaccard = 3 a 3 a +  b  +  c
Keterangan: 3 =   angka untuk dikalikan. a =   persamaan kasus t baru (1) dan i kasus i lama (1). b =   persamaan kasus t baru (1) dan i kasus i lama (0). c =   persamaan kasus t baru (0) dan kasus lama (1).
Berikut Hasil pengujian perhitungan Pembobotan atribut menggunakan pairwise comparison pada CBR deteksi kerusakan AC dengan algoritma similaritas 3W-Jaccard
1. Pengujian Pertama
Proses konsultasi 1 dilaksanakan  pengguna dengan memilih gejala kerusakan AC sebagai berikut:
1) Air Conditioner mati total.
2) MCB trip.
3) Kompresor berdengung dan bergetar agak kuat sebelum AC dimatikan sepenuhnya.
4) Ampere naik.
5) Ruangan Air Conditioner kurang dingin.
Hasil perbandingan dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
Kasus Baru
• Air Conditioner mati total
• MCB Mati total
• Kompresor berdengung dan bergetar agak kuat sebelum AC dimatikan sepenuhnya
• Ruangan AC kurang dingin
• Ampere naik Kasus Lama • AC Conditioner mati total • MCB Mati total
• Kompresor berdengung dan bergetar agak kuat sebelum AC dimatikan sepenuhnya
• Ampere naik
• Kompresor sering mati atau
overload • Voltase tidak stabil • Kompresor berkarat
Hasil perhitungan konsultasi dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
• Dicari nilai ‘a’ yaitu gejala yang sama-sama terdapat pada kasus baru dan kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai a = 0,67 + 0,24 + 0,67 + 0,67 = 2,25
• Dicari nilai ‘b’ yaitu gejala yang terdapat pada kasus baru, namun tidak terdapat pada kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai b = 0,09
• Dicari nilai ‘c’ yaitu gejala yang tidak terdapat pada kasus baru, namun terdapat pada kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai c = 0,67 + 0,67 + 0,67 = 2,01
• Berdasarkan algoritma similaritas 3W-Jaccard , maka didapatkan nilai kemiripan :
S 3W − Jaccard = 3 a 3 a + b + c = 3(2,25) 3(2,25) + 0,09 + 2,01 = 0,76.
• Kerusakan pada kompresor memperoleh nilai kemiripan sebesar 0,76 dan dapat diartikan nilai similaritas  penelitian ini  relatif berat.
2. Pengujian Kedua
Proses konsultasi 2 dilakukan oleh pengguna dengan memilih gejala kerusakan AC sebagai berikut:
1) Blower tidak berfungsi
2) Ruangan AC tidak dingin
3) Tidak bisa konek ke outdoor AC
4) Bearing aus
5) Lilitan motor blower terbakar
Hasil perbandingan dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
Kasus Baru
• Blower tidak berfungsi
• Ruangan AC tidak dingin
• Tidak bisa konek ke outdoor AC
• Bearing aus
• Lilitan motor blower terbakar
Kasus Lama
• Blower tidak berfungsi
• Ruangan AC tidak dingin
• Tidak bisa konek ke outdoor AC
• Bearing aus
• Kondensor kotor • Penempatan outdoor tidak sesuai standar
• Kapasitor mati atau lemah
Hasil perhitungan konsultasi dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
• Dicari nilai ‘a’ yaitu gejala yang sama-sama terdapat pada kasus baru dan kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai a = 0,67 + 0,67 + 0,67 + 0,24 = 2,25
• Dicari nilai ‘b’ yaitu gejala yang terdapat pada kasus baru, namun tidak terdapat pada kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapat nilai b = 0,67
• Dicari nilai ‘c’ yaitu gejala yang tidak terdapat pada kasus baru, tapi terdapat pada kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai c = 0,09 + 0,67 + 0,09 = 0,85
• Berdasarkan algoritma similaritas 3W-Jaccard , maka didapatkan nilai kemiripan:
S 3W − Jaccard = 3 a 3 a + b + c = 3(2,25) 3(2,25) + 0,67 + 0,85 = 0,82
Kerusakan pada motor blower memperoleh nilai kemiripan sebesar 0,82 dan dapat diartikan nilai similaritas penelitian ini relatif berat.
3. Pengujian Ketiga
Proses perundingan 3 dilakukan oleh pengguna dengan pilih gejala kerusakan AC sebagai berikut:
1) Suara kipas outdoor bising
2) Tidak ada hembusan udara yang keluar dari blower Air Conditioner
3) Pelumas bearing kipas outdoor kering
Hasil perbandingan dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
Kasus Baru • Suara kipas outdoor bising
• Tidak ada hembusan udara yang keluar dari blower Air Conditioner.
• Pelumas bearing kipas outdoor
kering Kasus Lama
• Suara kipas outdoor bising
• Tidak ada hembusan udara yang keluar dari blower Air
Conditioner
• Lilitan motor blower putus
• Voltase tidak stabil
Hasil perhitungan konsultasi dari penelitian pertama menggunakan algoritma similaritas 3W-Jaccard berbobot sebagai berikut:
• Dicari nilai ‘a’ yaitu gejala yang sama-sama terdapat pada kasus baru dan kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai a = 0,09 + 0,67 = 0,76
• Dicari nilai ‘b’ yaitu gejala yang terdapat pada kasus baru, namun tidak terdapat pada kasus lama dengan mempertimbangkan nilai bobot, didapatkan nilai b = 0,24
• Dicari  nilai  ‘c’  yaitu  gejala  tidak  terdapat  pada  kasus  baru,  tapi  terdapat  pada  kasus  lama  dengan  mempertimbangkan  nilai bobot, didapatkan nilai c = 0,67 + 0,67 = 1,34
• Berdasarkan algoritma similaritas 3W-Jaccard , maka didapatkan nilai kemiripan:
S 3W − Jaccard = 3 a 3 a + b + c = 3(0,76) 3(0,76) + 0,24 + 1,34 = 0,59 • Kerusakan pada bearing kipas outdoor memperoleh nilai kemiripan sebesar 0,59 dan dapat diartikan nilai similaritas penelitian ini relatif sedang.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan perhitungan  pembobotan atribut menggunakan Pairwise Comparison pada CBR deteksi kerusakan ac dengan algoritma similaritas 3W-Jaccard dapat ditarik sebuah kesimpulan. Bahwa dengan metode Case Based Reasoning bisa menggunakan perbandingan dari  kasus  baru  dengan  kasus  lama.  Proses  perhitungan  bobot  setiap  atribut  menggunakan  metode pairwise  comparison menghasilkan  nilai  bobot kategori  Gejala  Berat  0.67,  Gejala  Sedang  0.24  dan  Gejala  Ringan  0.09.    Proses  pengujian  menggunakan  algoritma  similaritas 3W-Jaccard menghasilkan  nilai  pada  pengujian  pertama  kerusakan  pada  kompresor  memperoleh  nilai  kemiripan  0.76  nilai  similaritas  relatif  berat,  pengujian kedua kerusakan pada motor blower memperoleh nilai kemiripan 0.82 nilai similaritas relatif berat dan pada pengujian ketiga Kerusakan pada bearing kipas outdoor memperoleh nilai kemiripan sebesar 0,59 dan dapat diartikan nilai similaritas relatif sedang.

## 6. Daftar Pustaka
[1]. Putri, Anggia Dasa & Suhendra, Dedy. “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Air Conditioner Menggunakan Metode Forward Chaining
Berbasis WEB”, Jurnal INOVTEK POLBENG - Seri Informatika , 1(2). November 2016.
[2]. Fitriani,  Dina. “ Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  AC  (Air  Conditioner)  Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Web” . Diss. Teknik Informatika, 2015.
[3]. Amanaturohim, Afif & Wibisono, Setyawan. “Penentuan Parameter Terbobot Menggunakan Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini Penyakit Mata”, Jurnal Sains Komputer & Innformatika . 5(1). Maret 2021 .
[4]. Febriansyah, Edwin, and Edy Winarno. “SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MOTOR KAWASAKI KLX150 MENGGUNAKAN METODE CASE-BASED REASONING DENGAN ALGORITMA 3W-JACCARD”, JURNAL ILMIAH INFORMATIKA . 9.02 .68-74.2021.
[5]. Jauhari, Andin Fatchul Muin. “Pembobotan Parameter Dengan Pairwise Comparison Pada Case Based Reasoning Penyakit Tanaman Anggrek Menggunakan Algoritma Similaritas KNN Berbobot”, Jurnal INTEK . 4(2). November 2021.
[6]. Iman,  Kukuh  Tri  Nur.  “Pembobotan  Menggunakan  Pairwise  Comparison  Pada  Case  Based  Reasoning  Rekomendasi  Hotel”,  MISI (Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi) .4(1). Januari 2021.
[7]. Fitri,  Fandhika  Bayu,  and  Setyawan  Wibisono.  “G20  Country  Rating  System  in  Handling  Covid-19  Using  the  Hybrid  AHP-TOPSIS Method”, Explore IT. Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika 13.1.6-14.2021.
[8]. Kartikasari,  Meivi,  Purnomo  Budi  Santoso, and  Erni  Yudaningtyas.  “Penerapan  Case  Based  Reasoning  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penanganan Komplain Penyewa Mall (Studi Kasus: Maspion Square Mall, Surabaya)”, Jurnal EECCIS 9.2.138-143.2016.
[9]. Putra, Ida Bagus Yoga Semara, and Setiawan Wibisono. “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Anjing Menggunakan Metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbour”, Jurnal Informatika Upgris 6.1.2020.
[10]. Dewandono,  Angga,  and  Wiwien  Hadikurniawati.  "CASE-BASED  REASONING  DIAGNOSA  KERUSAKAN  MESIN  PADA  MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA 3W-JACCARD." JURNAL MAHAJANA INFORMASI 6.1.22-30.2021.