E-ISSN: 2503-1171

## Penerapan Model Cased Based Reasoning Dalam Mendeteksi Gejala Kerusakan Mesin Mobil

## Abstract
[Application  Of  Cased  Based  Reasoning  Model  In  Detecting  Symptoms  Of  Car  Engine  Damage]  The application of the cased based reasoning model in detecting symptoms of car engine damage can occur at any time. This is due to the condition of the car being poorly maintained, never having regular and periodic service. Therefore, a system is needed to see the damage to the car and the symptoms that cause the car to be damaged. the system can display the results of the diagnosis contained in the symptoms that arise. The purpose of this study is to detect car damage and provide alternative solutions for car owners in checking engine damage and how to  handle it. The symptoms used in  the detection of  car damage are the ignition system,  fuel  system,  cooling  system,  lubrication  system,  exhaust  system  and  the  result  is  that  the  highest level of damage is detected as a solution in handling it. damage occurs to the ignition system consisting of wasteful fuel, the engine falters, idling is damaged, acceleration is fast and the engine is difficult to start, based on the fault diagnosis there is an error in the car's spark plug and the solution is to replace the spark plug according to the repair manual and use free fuel lead (first). the ignition system value is 0.565217391, the fuel system value is 1, the cooling system value is 0.5, the lubrication system value is 0.56, the exhaust system value is 0.7. The highest case value is 1 with a spark plug replacement solution. The results of this study  can  analyze  the  diagnosis  of  damage  to  the  car  engine  and  car  owners  can  find  solutions  to  the damage, such as damage to the engine starting from the type of damage, early symptoms, characteristics of damage, diagnosis and solutions or ways of repair.
Keywords: CBR, Car Breakdown, Expert system.

## Abstrak
Penerapan  model  cased  based  reasoning  dalam  mendeteksi  gejala  kerusakan  mesin  mobil  dapat  terjadi setiap  waktu.  hal  ini  diakibatkan  karena  keadaan  mobil  kurang  terawat,  tidak  pernah  service  rutin  dan berkala.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  dalam  melihat  kerusakan  mobil  dan  gejala-gejala  yang menyebabkan  mobil  tersebut  rusak.  sistem  dapat  menampilkan  hasil  diagnosa  yang  terdapat  pada  gejala- gejala yang di timbulkan. Tujuan penelitian ini adalah dapat mendeteksi kerusakan mobil dan memberikan memberikan alternatif solusi untuk pemilik mobil dalam melakukan pengecekan kerusakan mesin  beserta cara  penangangannya.  adapun  gejalan  yang  digunakan  dalam  deteksi  kerusakan  mobil  adalah  sistem pengapian,  sistem  bahan  bakar,  sistem  pendingin,  sistem  pelumasan,  sistem  pembuangan  kemudian  hasil nya terdeteksi tingkat kerusakan tertinggi menjadi solusi dalam penangannya. kerusakan terjadi pada sistem pengapian  terdiri  dari  bahan  bakar  boros,  mesin  tersendat-sendat,  idling  rusak,  akselerasi  buru  dan  mesin susah  hidup,  berdasarkan  diagnosa  kerusakan  terjadi  kesalahan  pada  busi  mobil  dan  solusi  nya  adalah Melakukan  penggantian  busi  sesuai  buku  panduan  perbaikan    dan  penggunaan  bahan  bakar  bebas  timbal (pertamax).  sistem  pengapian  nilai  kasus  nya  0,565217391,  sistem  bahan  bakar  nilai  1,  sistem  pendingin nilai  nya  0,5,  sistem  pelumasan  nilai  nya  0,56,  sistem  pembuangan  nilai  nya  0,7  Nilai  Kasus  Tertinggi adalah  1  dengan  solusi  ganti  busi.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  menganalisis  diagnosa  kerusakan  pada
1) Mutammimul Ula, 2) Ilham Saputra
1,2) Sistem Informasi Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl. Cot Tgk Nie-Reulet, Aceh Utara, 141 Indonesia
e-mail : mutammimul@unimal.ac.id
mesin mobil dan pemilik mobil dapat mengetahui solusi terhadap kerusakan, seperti kerusakan pada mesin mulai dari jenis kerusakan, gejala awal, ciri kerusakan, diagnosa serta solusi atau cara perbaikan. Kata Kunci: CBR, Kerusakan Mobil, Sistem Pakar.

## 1. Pendahuluan
Teknologi komputer berkembang sangat  cepat  dan sekarang telah berkembang pada dunia mobil  yang bergerak  pada  bidang  otomotif.  sesuai  dengan  kondisi  sosial  ekonomi  mobil  merupakan  kebutuhan  yang sagat  penting  (Sinaulan  2015).  diperlukan  dalam  system  pakar  digital  signage  sebagai  media  layanan informasi  (Fachrurrazi  and  Hizli  2021).  layanan  berbasis  system  dapat  meningkatkan  penjualan  dalam sebuah system informasi pengembangan otomotif (Pratama and Yunina 2021)
Selanjutnya  diperlukan  perancangan  dalam  sebuah  pengolahan  sistem  informasi  dalam  sebuah  system (Pratama,  Fachrurrazi,  and  Ula  2021).  sekarang  ini  mobil  bukan  sebagai  barang  mewah  melaikan  semua elemen  masyarakat  telah  dapat  membelinya  terutama  bagi  kalangan  tengah  ekomomi  dan  mobil  tidak menjadi  suatu  kebutuhan pokok bagi  masyakatakn melainkan  terutama bagi  masyarakat  dengan ekonomi menengah  keatas  (Nurkholis,  Riyantomo,  and  Tafrikan  2017;  Purnomo,  Irawan,  and  Brianorman  2017) (Risawandi, Rozzy, and Irsan 2021).
Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang dimasukkan kedalam sebuah rule yang kemudian disimpan dalam  sebuah database dan dapat  dijadikan sebagai  pengetahuan dalam menyelesaikan permasalahan baik yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  (Pandu  Buana  and  Destiani  Siti  Fatimah  2016).  Selanjutnya system pakar dapat  mendeteksi  kerusakan–kerusakan dengan mode forward chaining (Manik  and Sianturi 2020).
Sistem pakar memberikan analisis pada setiap yang menggunakan dan sistem pakar dapat memecahkan suatu  persoalan  dengan  bantuan  rule  yang  telah  dibuat  oleh  ahli  dan  dapat  menunjang  sebuah  keputusan (Alita and Isnain  2020; Fachrurrazi and Burhanuddin  2018; Pramana, Nugraha, and Prasetya 2017). Moel sistem pakar juga dapat mendiagnosa vitamin yang masuk dalam tubuh dan system pakar dapat diterapkan pada  machine  learning  untuk  dapat  mendiagnosa  gizi  buruk  pada  anak    (Pratama  et  al.  2021;  Ula  et  al. 2016).
Model pakar pada penelitian selanjutnya yaitu sistem pakar dapat mendeteksi kerusakan laptop dengan model  Case  Based  Reasoning  dan  menghasilkan  sebuah  solusi.  penelitian  selanjutnya  sistem  pakar  dapat mendeteksi  kerusakan  printer  mulai  dari  tahap  pengecekan,  proses  deteksi  kerusakan  berserta  solusi  yang ditemukan (Fathul Rafi 2018).
Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  pendeteksian  dan  dikelompokkan  jenis  kerusakan  berdasarkan sepeda  motor  (Dinata  et  al.  2020).  kemudian  model  case  based    reasoning  dapat  juga  dalam  meneteksi kerusakan  city  car  dari  tahap  awal  diagnosa  kerusakan  masing-masing  komponen  dan  kesimpulan  dari kerusakan  city  car  tersebut  (Maulidiawana  2017)  dan  adanya  model  dapat  meningkatkan  kinerja  dalam pengambilan kesimpulan (Fajri 2021).
Oleh karena itu setiap pemilik mobil kendaraan setidak nya mempunyai sedikit pengalaman pada mobil, sehingga  apabila  ada  kerusakan  tidak  langsung  dibawa  kebengkel  melainkan  diperiksa  terlebih  dahulu komponen  yang  menyebabkan  kerusakan.  selanjutnya  mobil  yang  digunakan  dalam  berkendaraan  harus layak  jalan  agar  tidak  berbahaya  pada  pengendara  lain  (Napianto,  Rahmanto,  and  Lestari  2019;  Yuliana, Paradise, and Kusrini 2021).
Diharapkan  adanya  analisis  dari  masing-masing  kerusakan  dapat  membantu  pemilik  mobil  dalam melihat  komponen  kerusakan  dan  resiko  dari  kerusakan  tersebut  sehingga  tidak  terjadi  kesalahan  fatal dalam perjalanan dan mobil tidak cepat rusak.

## 2. Metode
A. Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data adalah sebagai berikut:
1. Studi  Kepustakaan  (Library  Research)  pencarian  referensi  yang  terkait  dengan  sistem  pakat  untuk mendiagnosa gejala kerusakan mesin mobil dan mencari referensi case-based reasoning.
2. Penelitian Lapangan (Field Research) dimana metode ini digunakan oleh penulis untuk memperoleh data  primer,  dimana  penulis  secara  langsung  mengamati  objek  yang  diteliti  yaitu  kerusakan  mesin mobil ertiga.
3. Wawancara  (Interview)  langsung  dengan  pihak  bengkel  dan  permasalahan  pada  mesin  mobil Toyota.
4. Analisis  kebutuhan  proses  sistem  pakar  Tahap  metode  analisis  ini  analisis  kebutuhan  input  untuk melakukan pemrosesan keputusan penentuan diagnosa kerusakan mesin mobil berdasarkan kerusakn
mesin  yang  terkena  dab  hasil  diagnose  terhadap  kerusakan  mobil  tersebut  dan  analisis  Data-data tersebut diproses untuk memperoleh penilaian dengan berpedoman pada aturan-aturan dalam sistem pakar.
5. Kebutuhan output analisa hasil output terhadap informasi-informasi dari hasil pengolahan data yang dimasukkan  oleh  user.  Informasi  yang  dihasilkan  adalah  informasi  berupa  hasil  nama  kerusakan beserta diagnosa dan pengendaliannya.

## B. Diagram Alir Penelitian
Adapun diagram alir penelitian penerapan model cased based reasoning dalam mendeteksi gejala kerusakan mesin mobil adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Diagram Sistem Menggunakan CBR
C. Data Gejala Kerusakan Berikut  ini  data  gejala  Form penerapan  model  cased  based  reasoning  dalam  mendeteksi  gejala kerusakan mesin mobil adalah sebagai berikut:
Tabel 1 . Data Gejala Kerusakan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Analisis Permasalahan
Analisis  masalah  adalah  langkah  dalam  memahami  masalah  sebelum  mengambil  tindakan  atau membuat  keputusan penyelesaian akhir, dan sangat  penting dalam mengembangkan  analisis  system pakar mendeteksi  kerusakan  mobil  pada  tahap  awal.  Pada  pendekatan  sebelumnya,  asumsi  pemilik  mobil mengenai  kerusakan  apa  yang  terjadi  pada  mobil  menjadi  dasar  utama  untuk  evaluasi  kondisi  kendaraan. Akibatnya,  kerugian  sering  disebabkan  oleh  perbaikan  yang  cukup  kecil  dan  langsung.  Karena ketidaktahuan pemilik mobil tentang detail kerusakan mesin mobil, hal ini terpaksa mengirim kendaraan ke bengkel mobil untuk melakukan perbaikan dan masalah yang sangat kecil. Untuk mengatasi permasalahan seperti  ini.  sistem  pakar  ini  digunakan  untuk  banyak  analisis  dalam  diagnose  kerusakan  mobil.  Hal  ini dimaksudkan agar sistem pakar ini dapat memberikan manfaat yang efektif kepada pemilik mobil.

## B. Analisis Langkah-langkah Metode CBR
Tabel 2. Perhitungan Kasus Lama dan Baru untuk ID_1
GEJALA
KERUSAKAN KODE KASUS Nilai Kemiripan (Similarity(s)) Bobot Parameter (w) ID 31 X Bahan bakar boros Bahan bakar boros 1 5 Akselerasi buruk Mesin tersendat-sendat 0 7 Idling mesin buruk Idling mesin buruk 1 5 Mesin tersendat-sendat - 0 3 Mesin susah hidup Mesin susah hidup 1 3
Untuk nilai Similarity (X,1) adalah 0,5652
Tabel 3. Perhitungan Kasus Lama dan Baru untuk ID_2 GEJALA KERUSAKAN KODE KASUS Nilai Kemiripan(Si milarity(s)) Bobot Parameter (w) ID 215 X
Mesin mogok Mesin mogok 1 7 Mesin tersendat-sendat Mesin tersendat-sendat 1 7 Tarikan mesin lemah Tarikan mesin lemah 1 5 tidak  dapat idling - 1 5 Mesin susah hidup Mesin susah hidup 0 3 Untuk nilai Similarity (X,2) 1,0000
Tabel 4. Perhitungan Kasus Lama dan Baru untuk ID_3
GEJALA KERUSAKAN KODE KASUS Nilai Kemiripan (Similarity(s)) Bobot Parameter (w) ID 81 X suara mesin knocking - 0 7 uap air menyembur keluar ke radiator uap air menyembur keluar ke radiator 0 5 oli bercampur dengan air oli bercampur dengan air 1 5 Tidak Normalnya temperatur Tidak Normalnya temperatur 1 7 Similarity (X,81) 0,5000
C. Analisis Diagnosa Penyakit Kerusakan Mobil
Adapun hasil untuk analisis penerapan model cased based reasoning dalam mendeteksi gejala kerusakan mesin mobil adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Analisis Diagnosa Penyakit Kerusakan Mobil
D. Hasil Diagnosa Kerusakan Mobil
Adapun hasil laporan diagnosa kerusakan mobil dalam analisis penerapan model cased based reasoning dalam mendeteksi gejala kerusakan mesin mobil adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Analisis kerusakan dan Diagnosa

## 4. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  analisis penerapan  model  cased  based  reasoning  dalam  mendeteksi  gejala kerusakan mesin mobil adalah sebagai berikut:
Hasil  penelitian  dari  analisis  kerusakan  mobil  dengan  menggunakan  model  case  based  reasoning terdapat  peringkat  tertinggi  adalah  sistem  di  mesin  pada  sistem  bahan  bakar  dan  gejala-gejalan  yang ditimbulkan  adalah  Mesin  mogok,  Mesin  tersendat-sendat,  Tarikan  mesin  lemah,  Mesin  susah  hidup dengan  nilai  1,  peringkat  kedua  dengan  sistem  pembuangan  dengan  nilai  0,75,  peringkat  ketiga  sistem pengapian dengan ID1 untuk nilai kasusnya adalah 0,566. hasil diagnosa sistem bahan bakar adalah bahan bakar untuk jenis pompa harus diganti dan pendingin pompa harus tetap dingin agar tidak cepat rusak.

## 5. Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  saya  ucapkan  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi (KEMENRISTEK DIKTI). Apresiasi saya sampaikan kepada ketua jurusan teknik elektro dan ketua prodi sistem informasi, Dekan Fakultas Teknik berserta jajarannya dan Rektor Universitas Malikussaleh.

## Daftar Pustaka
Alita, D., and A. R. Isnain. 2020. “Pendeteksian Sarkasme Pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier.” Jurnal Komputasi 8(2):50–58.
Dinata,  R.  K.,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah.  2020.  “Analisis  K-Means Clustering Pada Data Sepeda Motor.” INFORMAL: Informatics Journal 5(1):10–17.
Fachrurrazi,  S.,  and  B.  Burhanuddin.  2018.  “Penggunaan  Metode  Support  Vector Machine  Untuk  Mengklasifikasi  Dan  Memprediksi  Angkutan  Udara  Jenis Penerbangan  Domestik  Dan  Penerbangan  Internasional  Di  Banda  Aceh.” JURNAL SISTEM INFORMASI 2(2).
Fachrurrazi,  S.,  and  H.  Hizli.  2021.  “DIGITAL  SIGNAGE  SEBAGAI  MEDIA LAYANAN INFORMASI.” JURNAL SISTEM INFORMASI 5(2).
Fajri,  Riyadhul.  2021.  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dalam Memprediksi  Kinerja  Dosen  Terbaik  Metode  Saw.” JURNAL  TIKA 6(02).  doi: 10.51179/tika.v6i02.464.
Fathul Rafi, M. 2018. “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Printer Menggunakan Metode Case Based Reasoning (Studi Kasus: Toko Tekno Gadget).” Teknologi .
Manik,  A.,  and  F.  A.  Sianturi.  2020.  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Pada
Equipment  Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining.” Jurnal  Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI) 3(1.1):183–91.
Maulidiawana, P. 2017. “Sistem Penanganan Kerusakan City Car Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR).” Prosiding SISFOTEK 1(1):216–21.
Napianto,  R.,  Y.  Rahmanto,  and  R.  I.  B.  D.  O.  Lestari.  2019.  “Software  Development Sistem Pakar Penyakit Kanker Pada Rongga Mulut Berbasis Web.” Dalam Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika (Sinaptika 2019), Jakarta .
Nurkholis, A., A. Riyantomo, and M. Tafrikan. 2017.  “Sistem Pakar Penyakit Lambung Menggunakan Metode Forward Chaining.” Jurnal Ilmiah MOMENTUM 13(1).
Pandu  Buana,  Y.,  and  D.  Destiani  Siti  Fatimah.  2016.  “Pengembangan  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Kelinci.”
Jurnal Algoritma
12(2):596–601. doi: https://doi.org/10.33364/algoritma/v.12-2.596.
Pramana,  D.,  D.  P.  Nugraha,  and  H.  Prasetya.  2017.  “Alat  Teknologi  Pendeteksi  Dan Pembasmi  Hama  Wereng  Berbasis  Smartphone.” Jurnal  Scientific  Pinisi 3(2):93– 97.
Pratama,  Angga,  Sayed  Fachrurrazi,  and  Mutammimul  Ula.  2021.  “Perancangan  Dan Aplikasi Model Sistem Informasi Sekolah.” JURNAL SISTEM INFORMASI 5(1).
Pratama,  Angga,  and  Raihan  Yunina.  2021.  “MODEL  PEMASARAN  DIGITAL PRODUK  SANA  DRINKS  MELALUI  INSTAGRAM  ADS  DAN  JASA PENGIKLANAN KOODA DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN.” Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi 5(2). doi:
10.29103/sisfo.v5i2.6235.
Purnomo,  D.,  B.  Irawan,  and  Y.  Brianorman.  2017.  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pada  Kucing  Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer  Berbasis  Android.” Jurnal Coding Sistem Komputer Untan 05(1):23–32.
Risawandi,  Risawandi,  Rozzy  Rozzy,  and  M.  Irsan.  2021.  “Pengamanan  Data Menggunakan  Teknik  Quick  Response  Code  Pada  Aplikasi  Manajemen  Informasi Ikatif Unimal Berbasis Android.” JURNAL TIKA 6(03):224–30. doi: 10.51179/tika.v6i03.752.
Sinaulan,  Dkk.  2015.  “Perancangan  Alat  Ukur  Kecepatan  Kendaraan  Menggunakan ATMega 16.” Jurusan Teknik Elektro-FT UNSRAT, Manado-95115 4(3):60–70.
Ula, Mutammimul, Yana Hendriana, Richki Hardi, and others. 2016. “An Expert System for Early Diagnose of Vitamins and Minerals Deficiency on the Body.” Pp. 1–6 in 2016  international  conference  on  information  technology  systems  and  innovation (ICITSI) .
Yuliana,  Y.,  P.  Paradise,  and  K.  Kusrini.  2021.  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Berbasis  Web.” CSRID  (Computer Science Research and Its Development Journal)
10(3):127–38. doi:
https://doi.org/10.22303/csrid.10.3.2018.127-138.