## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468

## Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Mesin ATM Menggunakan Metode Naive Bayes
Mutia Dwi Pratika * , Samsudin
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* mutiapratika11@gmail.com, 2 samsudin@uinsu.ac.id, Email Penulis Korespondensi: mutiapratika11@gmail.com
Abstrak− Pendeteksian  kerusakan  yang  terdapat  dalam  mesin  ATM  yang  dilakukan  oleh  karyawan  masih  memiliki kekurangan,  terutama  jika  terdapat  karyawan  baru  yang  masih  bingung  dalam  mencari  kerusakan  mesin  ATM  tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar diagnosis kerusakan yang terdapat dalam mesin ATM di PT Advantage SCM Medan yang dilengkapi dengan solusi terhadapa kerusakan yang terindikasi. Sistem ini dibangun menggunakan metode Naive Bayes dimana metode ini akan dapat menuntaskan masalah ini, hal ini dikarenakan mampu memprediksi peluang di masa yang sebelumnya serta metode ini hanya memerlukan data latih (data training) yang kecil dalam menetapkan estimasi parameter yang dibutuhkannya dalam proses klasifikasi. Perancangan sistem pakar diagnosis kerusakan yang terdapat dalam mesin ATM ini memiliki 29 gejala dan 6 kerusakan. Sistem pakar ini didesain dengan menggunakan database MySQL dan bahasa pemrograman PHP. Hasil penelitian ini berbentuk dengan akurasi senilai 90% yang dihitung dari perbandingan yang diperoleh antara data manual dengan data yang ada di sistem.
Kata Kunci: Diagnosis; Kerusakan; Mesin ATM; Naive Bayes; Sistem Pakar
Abstract− Detection of damage contained in ATM Machines carried out by employees still has drawback, especially if there are new employees who are still confused about finding damage to the ATM machine. This study aims to build an expert system for diagnosing damage found in ATM machines at PT Advantage SCM Medan which is equipped with solutions for indicated damage. This system was built using the Naive Bayes method where this method will be able to solve this problem, this is because it is able to predict opportunities in the past and this method only requires small training data to determine the estimated parameters it need in the classification process. The design of an expert system for diagnosing damage contained in this ATM machine  has  29  symptoms  and  6  damages.  This  expert  system  is  designed  using  the  MySQL  database  and  the  PHP programming language. The results of this study are in the form of an accuracy of 90% which is calculated from the comparison obtained between manual data and data in the system.
Keywords : Diagnosis; Damage; ATM Machine; Naive Bayes; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  ialah  suatu  sistem  yang  bisa  mengganti  cara  manual  menjadi  terkomputerisasi,  hingga  dari  itu pertumbuhan  sistem  beserta  teknologi  informasi  saat  ini  sangat  tumbuh  pesat.  Salah  satu  penggunaan  dan pemanfaatan perkembangan teknologi yang sangat pesat ada pada dunia perbankan. Dalam memudahkan nasabah, perbankan  mengeluarkan  sebuah  teknologi  berupa  ATM  (Automatted  Teller  Machine)  atau  dikenal  dengan Anjungan  Tunai  Mandiri.  ATM  didefinisikan  sebagai  alat  yang  fungsinya  dapat  mengambil  uang  oleh  para nasabah yang memegang kartu  ATM yang merupakan pengganti sebagai  transaksi  yang  ada dalam bank tanpa perlu  dilayani  oleh  seorang  teller.  Mesin  ini  dapat  melakukan  berbagai  layanan  seperti  setor  tunai,  melakukan transfer uang, mengecek saldo rekening tabungan, menarik uang tunai, dan membayar berbagai macam tagihan[1] . PT Advantage SCM ini ialah sebagai perusahaan swasta nasional yang beroperasi dalam layanan jasa Cash Management  serta  Services  yang  menolong  dan  memudahkan  dalamindustri  perbankan  guna  menghindari duplikasi, meminimalkan biaya operasional yang diperlukan dan juga sebagai beban kerja, serta dapat menaikkan produktifitas,  memberi  perlindungan  dalam  hal  keamanan  dan  juga  kerahasiaan  dalam  melangsungkan  urusan perbankan dan juga pengisian maupun perawatan mesin  ATM. Salah satu  divisi  di perusahaan ini adalah FLM (First  Level  Maintenance)  yang  merupakan  jenis  layanan  pengelolaan  ATM  yang  meliputi  perawatan  serta perbaikan  mesin  ATM  tingkat  pertama.  Penggunaan  mesin  ATM  yang  terus-menerus  dilakukan  dapat menyebabkan terjadinya kerusakan ataupun eror. Dalam memperbaiki kerusakan atau pemeliharaan ATM, proses pencarian kerusakan masih menggunakan cara yang manual.
Berdasarkan uraian permasalahan diatas, maka untuk membantu dalam proses penanganan kerusakan ATM dibutuhkan sistem pakar untuk  mendiagnosis kerusakan yang terdapat  dalam mesin  ATM. Sebuah  sistem yang dikenal dengan sistem pakar atau expert system adalah salah satu yang mengirimkan pengetahuan manusia pada komputer, dengan demikian komputer ini akan dapat menuntaskan permasalahan dengan cara atau metode yang sebanding dengan manusia atau pekerjaan para ahli pada umumnya, sistem pakar juga dapat memecahkan masalah bahkan  meniru  pekerjaan  para  pakar[2] . Pengertian  lain  dari  sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  berusaha mengambil  pengetahuan manusia ke dalam komputer, dengan demikian komputer tersebut  nantinya akan  dapat menyelesaikan permasalahan dengan melalui cara yang sejenis yang para pakar biasa lakukan[3] . Pada penelitian ini penulis melaksanakan penelitian dengan cara mengimplementasikan satu dari berbagai metode  oleh  Naive  Bayes  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  Naive  Bayes  secara  fakta terbukti mempunyai kecepatan akurasi yang tinggi ketika diimplementasikan dalam bentuk database dengan data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
yang  sangat  besar[4] . Selama  prosesnya,  Naive  Bayes  Classifier    membuat  asumsi    bahwa  terdapat  atau  tidak terdapatnya kelas yang tidak berhubungan dengan fitur yang tersedia[5].
Penelitian ini merujuk penelitian terdahulu yang menggunakan metode Naive Bayes tetapi memiliki objek penelitian  yang  berbeda.  Penelitian  yang  dilakukan  Silahudin,dkk[6]  menggunakan  metode  Naive Bayes  untuk diagnosis  Covid-19  bermanfaat  dan  dapat  membantu  masyarakat  mengenali  penyakit  Covid-19  khususnya Pemerintah di Indonesia. Menurut penelitian Dwiramadhan, dkk[7] dengan melalui metode Naive Bayes, berhasil diimplementasikan  dan  mempunyai  tingkatan  akurasi  senilai  96%  untuk  hasil  diagnosis  penyakit  kulit  kucing. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Irma  Sari,  dkk[8]  menggunakan  metode  Naive  Bayes  untuk  mendeteksi kerusakan sistem kelistrikan mobil Toyota 4E-FE. Hasil yang diperoleh sistem pakar yang mempunyai tingkatan ketepatan  hasil  diagnosa  berakurasi  nyaris  100%.  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Aji[9] dengan  metode  yang digunakan adalah Naive Bayes untuk mengetahui tes kepribadian. Hasil pengujian sistem dengan 100 data learning dan menguji 10 data testing memiliki hasil akurasi senilai 70%. Hasil akurasi ini memperlihatkan bahwasannya metode  yang  peneliti  gunakan  dinyatakan  cukup  baik  dalam  melakukan  klasifikasi    dalam  menetapkan  jenis kepribadian Extrovert dan Introvert.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Nurdin,dkk[10] dengan cara mengkomparasikan metode Naive Bayes dan Dempster Shafer dalam diagnosis dini Covid-19 menghasilkan akurasi senilai 96% untuk metode Naive Bayes dan 40% untuk metode Dempster Shafer, dari hasil pengujian tersebut metode Naive Bayes memiliki akurasi yang lebih baik dari metode Dempster Shafer.
Penelitian terdahulu selanjutnya yang dilakukan oleh Sihotang,dkk[11] dalam mendiagnosis penyakit ayam menggunakan Teorema Bayes  dengan menggunakan empat kategori nilai kemungkinan yaitu a little possibility, possibility,  sure, dan very  confident .  Hasil  uji  kasus  yang  dihitung  menggunakan  Teorema  Bayes  tersebut menghasilkan diagnosis dengan nilai 100%  yang berarti nilai kemungkinan nya adalah very confident . Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dan  uraian  permasalahan  diatas  maka    penulis  membuat  penelitian  di bidang sistem pakar dengan menerapkan metode Naive Bayes untuk mendiagnosis kerusakan pada mesin ATM. Penelitian ini harapannya akan menjadi saran untuk para pakar dalam mengimplementasikan metode tersebut dan juga dapat menyediakan informasi pada para pihak-pihak tertentu yang masih minim untuk mengetahui tentang kerusakan pada mesin ATM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode-metode yang peneliti gunakan berupa metode campuran, yakni perpaduan metode kualitatif dan kuantitaif yang  dapat  membantu  proses  penelitian  dengan  memaparkan  hasil  yang  lebih  lengkap  dan  tepat[12].  Berikut beberapa tahapan yang harus dilakukan oleh seorang peneliti. Tahapan tersebut sebagai berikut: a. Analisa Masalah
Tahap  awal  yang  wajib  peneliti  lakukan  ialah  dengan  melakukan  analisa  suatu  permasalahan.  Tahapan  ini diharapkan akan dapat memahami permasalahan yang sudah ditetapkan dengan batasan serta ruang lingkupnya. b. Pengumpulan Data
Tahap kedua adalah mengumpulkan data. Tahapan ini nantinya akan dapat menghasilkan data yang nantinya akan  dapat  dilakukan  pengolahan,  dengan  ini  nantinya  akan  menghasilkan  pemecahan  masalah.  Data-data didapatkan dari observasi maupun wawancara bersama pihak terkait.
c. Studi Literatur
Tahap  ketiga  ialah  dengan  studi  literatur.  Studi  literatur  ini  ialah  sebagai  rangkaian  proses  peneliti  dalam memahami  permasalahan  dengan  secara  teoritis  serta  ilmiah  yang  sebelumnya  sudah  dibatasi  dengan bersumber dari beberapa buku, artikel penelitian dan  lain seterusnya.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Tahap keempat  ini ialah melaksanakan analisa terhadap masalah dan  kemudian melakukan pengolahan data dengan melalui metode yang peneliti gunakan. Metode yang digunakan adalah metode Naive Bayes.
e. Pengujian Hasil
Tahap  kelima  adalah  melakukan  pengujian.  Pengujian  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  Naive  Bayes, sehingga dapat didapatkan tingkat akurasinya.
f. Kesimpulan
Tahap terakhir adalah menarik kesimpulan berdasarkan terhadap pembahasan dan studi pustaka berikut dengan hasil analisis penelitian. Simpulan yang didapatkan adalah jenis kerusakan mesin ATM.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem ini berupa metode RAD (Rapid Application Development). Untuk metode  RAD ini didefinisikan dengan suatu model dari proses untuk meningkatkan perangkat lunak (software) yang sifatnya teratur, khususnya untuk waktu pengerjaan yang cepat dan juga singkat[13] . RAD ini sebagai versi adaptasi model waterfall yang  lebih  cepat,  dengan  mempergunakan  pendekatan  konstruksi  komponennya[14] . Dalam  aplikasi RAD ini sendiri  di dalamnya memperlibatkan pihak pengguna dengan pihak penganalisis dalam tahap menilai,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
merancang, serta menerapkan. Tiga tahapan ini di antaranya ialah perencanaan berbagai persyaratan (Requirement Plannings), desain kerangka (Design Workshop), dan juga implementasi (Implementation)[15] . Beberapa tahapan dalam model RAD bisa ditinjau berdasarkan dalam gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Metode RAD
Berikut penjelasan berbagai tahapan-tahapan yang terdapat pada Gambar 1 diatas:
a. Requirement Plannings (Perencanaan Berbagai Persyaratan)
Pihak penganalisis dan pengguna dalam tahapan ini bertemu guna menetapkan tujuan sistem serta persyaratan informasi yang nantinya akan dihasilkan dalam metode yang dilakukan ini. Dalam tahap ini, orientasi ini ialah melaksanakan  penyelesaian  untuk  berbagai  permasalahan  perusahaan.  Walaupun  demikian,  sistem  serta teknologi  informasi  ini  nantinya  akan  dapat  mengarahkan  atau  menuntun  untuk  sebagian  sistem  yang diajukannya tersebut, pencapaian tujuan perusahaan akan selalu menjadi fokus utama[16]. Penulis melakukan wawancara  dengan  pihak  PT.  Advantage  SCM  Medan  berkenaan  dengan  kebutuhan  sistem  yang  akan dikembangkan.  Sesudah  melaksanakan  wawancara,  kemudian  didapatkan  pemecahan  masalah  berkenaan dengan sistem yang nantinya akan dibuat ini.
b. Design Workshop (Workshop Desain)
Fase  desain  workshop  ini  tujuannya  ialah  melakukan  perbaikan  dan  perancangan  yang  nantinya  disajikan dalam  berbentuk  workshop.  Pemrograman  dan  penganalisisan  ini  akan  dapat  membangun  serta merepresentasikan  pola  kerja  dan  visual  desain  pada  para  penggunanya.  Ini  dilangsungkan  dalam  kurun beberapa hari bergantung terhadap ukuran aplikasi yang nantinya peneliti kembangkan. Dalam proses ini, para pengguna akan dapat memberikan respon prototype dan sedangkan pihak penganalisis berperan sebagai pihak yang melakukan perbaikan modul dengan berlandaskan pada respon yang pengguna sampaikan[16].
c. Implementation (Implementasi)
Pada  tahap  ini  tujuannya  adalah  membangun  sistem  dan  menerapkan  metode  dalam  pemrograman  pada kebutuhan sistem yang akan diperjelaskan pada tahap implementasi database. Kegiatan yang dilaksanakan ini meliputi perancangan database, pemrograman, antarmuka dan lingkungan tempat perangkat lunak yang akan diimplementasikan. Hasil yang diperoleh berbentuk dengan kode program serta database utama[14] .
2.3 Sistem Pakar
Sistem pakar didefinisikan dengan sistem komputer yang dapat mengimitasi kapasitas yang ada dalam diri pakar. Sistem ini didesain dengan berlandaskan ilmu pengetahuan dan kapasitas pakar itu sendiri, oleh karenanya cara kerja  yang  sistem  miliki  ini  kurang  lebih  sama  dengan  pakar.  Sistem  pakar  ini  dilakukan  perkembangan diperuntukkan pada kepentingan manusia yang mana bahwa ini akan dapat mengalihfungsikan dan menggantikan tugas pakar tersebut[17]. Sistem ini akan dapat memudahkan aktivitas yang asisten lakukan. Sistem pakar ini akan mengkombinasikan  berbagai  ajaran  penarikan  kesimpulan  dengan  berbasiskan  terhadap  dasar  pengetahuan tertentu dari beberapa pakar bagikan[18].

## 2.4 Metode Naive Bayes
Naive  Bayes  ini  ialah  sebagai  klasifikasi  dokumen  yang  diperbaiki  yang  berarti  dibutuhkan  juga  data  training sebelum mengawali proses klasifikasi yang dilaksanakannya[19] . Ilmuwan Inggris Thomas Bayes mengusulkan klasifikasi yang dikenal sebagai Naive Bayes, yang mempergunakan metode probabilitas dan statistik agar dapat memprediksikan  besaran  peluang  dimasa  mendatang  dengan  berlandaskan  terhadap  pengalaman  yang sebelumnya. Prediksi ini disebut sebagai Teorema Bayes. Dengan memanfaatkan probabilitas bersyarat sebagai landasan serta tingkat klasifikasi langsung, pendekatan ini berguna untuk belajar dari data latih[20] . Metode naive bayes  juga  merupakan  pendekatan  statistik  dalam  melakukan  interferensi  industry  pada  persoalan  klasifikasi. Dalam naive bayes juga dibutuhkan data training dan testing untuk diklasifikasikan[21]. Metode Naive Bayes ini fungsinya  ialah  untuk  menjadi  alat  atau  perangkat  yang  akan  dapat  melakukan  perbaruan  terhadap  tingkatan kepercayaam  diri  dalam  menuntaskan  permasalahan  dalam  hal  penalaran  statistik[4] . Peneliti  dalam  hal  ini memanfaatkan  ketersediaan  data  primer  dan  sekunder  yang  kemudian  dilakukan  pengolahan  dan  setelahnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
penganalisisan kebenaran supaya keakuratan data tersebut terjamin. Secara garis besar rumus Naive Bayes dapat ditinjau dalam persamaan (1) berikut.
P(G|X)  = P( X | G )x P(G) P(X) (1) Keterangan: X = Data dengan class yang belum diketahui G
= Hipotessis data X  merupakan class spesifik P(G|X)  = Probabilitas hipotesis G berdasarkan kondisi X (posterior probability) P(G) = Probabilitas hipotesis G (prior probability)
P(X|G)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis G (likelihood) P(X) = Probabilitas dari X
P(X)  dalam  perkembangannya  akan  dapat  dieliminasi  disebabkan  oleh  nilai  tetapnya,  dengan  ini  ketika dikomparasikan dengan tiap kategori, ini tidak akan memiliki asumsi yang berkaitan(conditionally independen).

## 2.5 Flowchart Metode
Berikut merupakan flowchart metode Naive Bayes:
Gambar 2 . Flowchart Metode
Pada gambar 2 diatas ialah sebagai alur kerja dari metode Naive Bayes. Dimulai dengan cara melakukan pemilihan  gejala  kerusakan  lalu  menghitung  nilai  Prior  yang  didapat  dari  tiap  gejala,  setelah  itu  melakukan perhitungan  terhadap  kemungkinan  baru  atas  tiap  kerusakan(likelihood),  kemudian  melakukan  perhitungan terhadap  nilai  Posterior  yang  berlandaskan  perkalian  dari  hasil  Likelihood  dengan  hasil  Prior.  Setelah  dihitung semua  maka  didapatkan  hasil  perhitungannya  dan  pilih  nilai  Posterior  tertinggi,  lalu  dapat  ditentukan    hasil diagnosis kerusakan yang dialami.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Metode Naive Bayes
Data kerusakan dan data gejala yang dimiliki setiap kerusakan dibutuhkan oleh suatu aplikasi atas sistem pakar guna  melakukan  diagnosa  terhadap  kerusakan  yang  terdapat  dalam  mesin  ATM.  Berikur  data  gejala,data kerusakan dan data training yang dapat dilihat pada tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Data kerusakan dan gejala No.  Kode Nama Kerusakan Kode Gejala 1. K01 Cash Handler Error G01 Muncul  lampu  warna  merah  pada  exitshutter  tempat  uang keluar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
No.  Kode Nama Kerusakan Kode Gejala G02 Dispenser Error G03 Uang tidak keluar G04 Uang tersangkut saat penarikan G05 Muncul pesan transaksi gagal G06 Mesin tidak mendispen G07 Lampu indikator merah G08 Terdapat notifikasi pada layar  ATM “ATM not responding” 2. K02 Card Reader Error G07 Lampu indikator merah G09 Muncul lampu warna merah pada Cardreader G010  Kartu tidk dapat dimasukkan/terganjal G011  Dianggap terdapat kartu padahal tidak ada kartu G012  Kartu masuk tapi dimuntahkan kembali G013  Kartu ATM sering ditelan 3. K03 Receipt Printer Error/Low G04 Uang tersangkut saat penarikan G014  Kertas tidak keluar G015  Kertas keluar terlalu panjang G016  Tulisan pada kertas buram 4. K04 Mesin ATM Hang G017  Mesin auto restart G018  Proses loading ATM lambat G019  Sering gagal transaksi G020  Layar biru muncul pesan maaf dan status di sudut kanan atas 002 (Hang/Minta Restart) 5. K05 Encrypting PIN Pad G021  Keypad tidak berfungsi sebagian G022  Keypad tidak berfungsi seluruhnya G023  Tidak keluar karakter saat ditekan G024  Touchscreen tidak berfungsi dengan baik 6. K06 Lost Communication G018  Proses loading ATM lambat G020  Layar biru muncul pesan maaf dan status di sudut kanan atas 002 (Hang/Minta Restart) G025  ATM Online tidak ada transaksi G026  Menolak kartu saat transaksi G027  Layar biru muncul pesan maaf dan status di sudut kanan atas 001(ATM Offline) G028  Layar biru muncul pesan maaf dan status di sudut kanan atas 003(Mode SPV) G029  Layar hitam polos muncul pesan “please selected propert boot device” Tabel 2. Data Training kerusakan No Gejala Kerusakan 1 G01,G02,G03,G04,G05,G06,G07,G08 K01 2 G01,G02,G03,G04,G05,G06,G07 K01 3 G01,G02,G03,G04,G05 K01 4 G01,G03,G05,G07 K01 5 G02,G04,G06,G08 K01 6 G02,G05,G07 K01 7 G03,G04,G06,G08 K01 8 G05,G07,G08 K01 9 G06,G08 K01 10 G07,G9,G010,G011,G012,G013 K02 11 G07,G011,G012,G013 K02 12 G09,G011,G013 K02 13 G010,G012,G013 K02 14 G010,G011 K02 15 G04,G014,G015,G016 K03 16 G04,G014,G016 K03 17 G015,G016 K03 18 G017,G018,G019,G020 K04 19 G017,G020 K04

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
No Gejala Kerusakan 20 G018,G019 K04 21 G018,G020 K04 22 G021,G022,G023,G024 K05 23 G021,G023,G024 K05 24 G022,G023 K05 25 G022,G024 K05 26 G018,G020,G025,G026,G027,G028,G029 K06 27 G018,G025,G026 K06 28 G020,G025,G026 K06 29 G026,G029 K06 30 G025,G028 K06

## 3.2 Perhitungan Naive Bayes
Perhitungan  data  dalam  Naive  Bayes  ini  dimaksudkan  agar  dapat  melakukan  perhitungan  kemungkinan  baru dengan cara memasukkan serta menemukan data trainingnya, yakni data kerusakan serta gejala agar nantinya dapat dimasukkan dalam perhitungan Naive Bayes, dengan demikian ini nantinya akan dapat memberikan kemungkinan atau probabilitas yang dapat digunakan agar dapat membandingkan data yang baru dimasukkan di dalamnya[22] . Seorang user memilih gejala suatu kerusakan  yakni G108(Proses loading ATM lambat), G019(Sering gagal transaksi) dan G020(Layar biru muncul pesan maaf dan status di sudut kanan atas 002(Hang/Minta restart). Berikut tahap-tahap perhitungannya:
1. Langkah pertama mencari nilai probabilitas prior
Jumlah data kerusakan Cash Handler Eror = 9 Jumlah data kerusakan Card Reader Eror = 5 Jumlah kerusakan Receipt Printer Eror/Low = 3 Jumlah data kerusakan Mesin ATM Hang = 4 Jumlah data kerusakan Encrypting PIN Pad = 4 Jumlah data kerusakn Lost Communication = 5 Jumlah data tiap kerusakan dilihat pada tabel 2 data training Jumlah seluruh data kerusakan  = 30 P(Cash Handler Eror) = 9/30 = 0,3 P(Card Reader Eror) = 5/30 = 0,1667 P(Receipt Printer Eror/Low) = 3/30 = 0,1 P(Mesin ATM Hang) = 4/30 = 0,1333 P(Encrypting PIN Pad) = 4/30 = 0,1333 P(Lost Communication) = 5/30 = 0,1667 2. Langkah kedua menghitung nilai likelihood Jumlah G018 pada K04 = 3 Jumlah G019 pada K04 = 2 Jumlah G020 pada K04 = 3 Jumlah G018 pada K06 = 2 Jumlah G019 pada K06 = 0 Jumlah G020 pada K06 = 2
P(G018|K04)  = 3/4= 0,75 P(G019|K04)  = 2/4 = 0,5 P(G020|K04)  = 3/4= 0,75 P(G018|K06)  = 2/5 = 0,4 P(G019|K06)  = 0/5 = 0 P(G020|K06)  = 2/5 = 0,4
3. Setelah ditemukan nilai likelihood, selanjutnya menghitung probabilitas posterior. P(K04|G18,G19,G20) = 0,1333 x 0,75 x 0,5 x 0,75 = 0,03750
P(K06|G18,G19,G20) = 0,1667 x 0,4 x 0 x 0,4 = 0
4. Hasil  diagnosis  berdasarkan  perhitungan  nilai  probabilitas  tertinggi.  Maka  hasil  diagnosis    tersebut  adalah kerusakan Mesin ATM Hang dengan nilai posterior 0,03750.

## 3.3 Implementasi
Implementasi  didefinisikan  dengan  rangkaian  tahapan  yang  dilakukan  dengan    cara  meletakkan  sistem  yang sebelumnya sudah dipersiapkan untuk bekerja. Perangkat lunak (software) serta perangkat keras (hardware) ialah komponen yang diperlukan guna implementasi sistem[23]. Berikut hasil akhir aplikasi sistem pakar tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Gambar  3  ini  ialah  sebagai  bentuk  dari  tampilan  login.  Agar  dapat  mengakses  ke  sistem,  baik  admin maupun user harus memiliki username dan password yang terdaftarkan dalam halaman ini.
Gambar 4 . Tampilan Halaman Data Uji
Gambar 4 adalah tampilan halaman data uji dimana user bisa memasukkan ID dan lokasi ATM yang sedang terjadi masalah. Setelah itu user  tinggal memilih gejala-gejala yang muncul pada ATM tersebut. Kemudian data tersebut akan tersimpan dan proses sistem.
Gambar 5. Tampilan Halaman Proses
Gambar 5 adalah tampilan halaman proses naive bayes. Pada halaman ini terdapat  nilai  kerusakan yang sudah otomatis terhitung oleh sistem dan juga menampilkan nilai probabilitas dari kerusakan yang sudah dipilih oleh user gejala-gejalanya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
Gambar 6. Tampilan Hasil
Gambar 6 adalah tampilan hasil yang berisi hasil akhir diagnosis. Pada halaman ini akan ditampilkan kode, lokasi, jenis kerusakan, nilai probabilitas, dan juga solusi dari kerusakan tersebut.

## 3.4 Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  ini  fungsinya  ialah  agar  dapat  memahami  performa  sistem  pakar  diagnosis  untuk  kerusakan mesin ATM dengan melalui metode naive bayes. Data penelitian yang dilakukan pengujian ini berbentuk dengan 10 sampel data. Uji akurasi ini dilangsungkan dengan cara menyelaraskan hasil diagnosis antara hasil pakar dengan sistem dengan secara manual. Hasil uji ditinjau berdasarkan dalam tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi No. Gejala Hasil Pakar  Hasil Sistem  Akurasi 1. G01,G04,G08 K01 K01 Sesuai 2. G08,G09,G010,G012 K02 K02 Sesuai 3. G010,G011,G017,G020 K02 K02 Sesuai 4. G018,G019,G021,G023,G024  K05 K05 Sesuai 5. G07,G018,G020,G022 K04 K04 Sesuai 6. G05,G020,G025,G027 K06 K06 Sesuai 7. G013,G015,G016,G018 K03 K03 Sesuai 8. G01,G07,G018 K04 K01 Tidak Sesuai 9. G07,G08,G021,G023 K01 K01 Sesuai 10. G09,G012,G018 K02 K02 Sesuai Nilai akurasi = Jumlah data sesuai Keseluruhan data x 100%
= 9 10 x 100%  = 90%
Mengacu dalam hasil uji akurasi untuk 10 data sampel ini menghasilkan nilai akurasi dengan besaran 90%. Hal ini memperlihatkan bahwa metode naive bayes dapat bekerja secara baik.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu  hasil  tersebut  ini  dihasilkan  beberapa  kesimpulan  bahwasannya  sistem  dapat  memberikan  informasi berupa diagnosis kerusakan mesin ATM berdasarkan penerapan metode Naive Bayes. Dengan tersedianya sistem pakar  yang  dirancang  ini,  dengan  ini  dapat  mempermudah  perusahaan  khususnya  divisi  FLM  (First  Level Maintenance) dalam mendiagnosa awal  kerusakan mesin  ATM.  Data training ini jumlahnya ialah  30 dan data testing sebanyak 10 sampel data. Tingkat akurasi yang didapatkan dari pengujian akurasi tersebut senilai 90%.

## REFERENCES
[1] N. KN and G. E. Santoso, “Analisa Jaringan Mesin Automatic Teller Machine ( ATM ),” vol. 9, no. 1, pp. 92–100, 2020.
[2] R. Tuti Alawiyah. Ai Ilah Warnilah.Fattahurrijal., “Implementasi Metode Certainty Factory Pada Perancangan Sistem Pakar,” vol. 9, no. 2, pp. 92–98, 2021.
[3] S.  Samsudin,  “Optimalisasi  Penerimaan  Remunerasi  Dosen  Menggunakan  Metode  Rule  Base  Reasoning,”  Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 6, no. 3, p. 224, 2019, doi: 10.20527/klik.v6i3.185.
[4] T.  Kustini,  B.  Fatkhurrozi,  and  I.  Setyowati,  “Implementasi  Sistem  Pakar  Naïve  Bayes  Pada  Pendeteksi  Kerusakan Perangkat Electrocardiograph (ECG),” THETA OMEGA J. Electr. Eng., p. 2021, 2021.
[5] A. Rio Prayoga, M. Iwan Wahyuddin, J. Sistem Informasi, and F. Teknologi Komunikasi dan Informatika, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Forward Chaining dan Naïve Bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 781–791, 2021, [Online]. Available:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6468
https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/376/355
[6] D. Silahudin, Henderi, and A. Holidin, “Model expert system for diagnosis of COVID-19 using naïve bayes classifier,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1007, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/1007/1/012067.
[7] C.  Widiyawati  and  M.  Imron,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Techno.Com, vol. 17, no. 2, pp. 134–144, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i2.1625.
[8] R. Irma Sari, S. Adi Wibowo, and D. Rudhistiar, “Implementasi Naive Bayes Dalam Mendeteksi Kerusakan Sistem Kelistrikan Mobil Toyota 4E-Fe Berbasis Website,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 982–988, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5415.
[9] K. Aji, “Sistem Pakar Tes Kepribadian Menggunakan Metode Naive Bayes,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 2, p. 75, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1010.
[10]  E. Susanti, H. A. Aidilof, and K. Priyanto, “Perbandingan Metode Naive Bayes dan Dempster Shafer pada Expert Sistem Diagnosis Dini COVID-19,” vol. 22, no. 1, pp. 217–230, 2022, doi: 10.30812/matrik.v22i1.2280.
[11]  H. T. Sihotang, F. Riandari, R. M. Simanjorang, A. Simangunsong, and P. S. Hasugian, “Expert System for Diagnosis Chicken  Disease  using  Bayes  Theorem,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1230,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1230/1/012066.
[12]  J. Khatib et al., “Indonesian Journal of Computer Science,” vol. 11, no. 1, pp. 566–576, 2022.
[13]  S. Sofyan, M. Mardewi, and R. R. Moektis, “Sistem Informasi Pemesanan Furniture Berbahan Baku Aluminium Pada Usaha Dagang Crystal Aluminium Manokwari Berbasis WEB,” J. Sains Komput. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 24– 29, 2020, doi: 10.33084/jsakti.v3i1.1700.
[14]  M. P. Putri and H. Effendi, “Implementasi metode rapid application development pada website service guide ‘waterfall tour South Sumatera,’” J. SISFOKOM, vol. 07, no. 02, pp. 130–136, 2018.
[15]  Subianto,  “Penerapan  Metode  Rapid  Application  Development  dalam  Perancangan  Sistem  Informasi  Pendataan,”  J. Infokam, vol. 16, no. 1, pp. 46–54, 2020, [Online]. Available:
http://amikjtc.com/jurnal/index.php/jurnal/article/view/218/164#
[16]  B. Rudianto and Y. E. Achyani, “Penerapan Metode Rapid Application Development pada Sistem Informasi Persediaan Barang berbasis Web,” Bianglala Inform., vol. 8, no. 2, pp. 117–122, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i2.8930.
[17]  A. Wenda, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” vol. 7, pp. 82–88, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5394.
[18]  I. Zufria and H. Santoso, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Backward Chaining Untuk Mengantisipasi Permasalahan Tanaman Kacang Kedelai Berbasis Web,” vol. 5, pp. 20–28, 2021.
[19]  R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  indonesia,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  5,  no.  4,  p.  427,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[20]  D. Ayuningsih and N. A. Hasibuan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Mesin Penggilingan Padi Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 4, pp. 371–376, 2018.
[21]  U. Islam, N. Sumatera, and U. Medan, “IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENGKLASIFIKASIKAN UKT ( UANG KULIAH TUNGGAL ) PADA UIN SUMATERA UTARA MEDAN,” vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[22]  W. Singgih, D. Nugroho, and Y. Retno, “Sistem Untuk Deteksi Kerusakan Mesin Diesel Mobil Panther Dengan Metode Naïve Bayes,” TIKomSin, pp. 7–13, 2016.
[23]  M. D. Irawan, A. Widarma, Y. H. Siregar, and R. Rudi, “Penerapan Metode Forward-Backward Chaining pada Sistem Pakar  Pencegahan  dan  Pengobatan  Penyakit  Sapi,”  J.  Teknol.  dan  Inf.,  vol.  11,  no.  1,  pp.  14–25,  2021,  doi: 10.34010/jati.v11i1.3286.