## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  36-41 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi BTS terhadap Penggunaan Listrik dengan Mengunakan Metode Forward Chaining
Nofrina Parman Chani 1 
1 Indenpendent Researcher

## nofrina08@gmail.com

## Abstract
The  need  for  analysis  of  electricity  consumption  to  get  a  more  accurate  decision  on  BTS.  Management  of  electricity consumption data  is  used  to  obtain  important  information  implied  in  it.  Assist  users  in  making  the  right  decisions on  BTS making  it  easier  to  determine  actions  in  the  field.  The  data  processed  in  this  study  is  data  sourced  from  BTS  electricity payment data. Based on the analysis of the data, it was found that the number of electricity bill usage/payments had increased or decreased drastically. Furthermore, the data is processed using Forward Chaining data processing (forward tracking). The results of testing this method are as many as 20 BTS in normal use status, and as many as 20 BTS in anomaly usage status so that a decision is obtained as much as 5 BTS needs to be demolished and as many as 15 BTS need to be repaired. The data from the test results have clearly described the decisions that will be made on the BTS. This can make it easier for users to make decisions with more accuracy.
Keywords: Base Transceiver Station (BTS), Electricity Consumption, Decision, Forward Chaining, Expert System.

## Abstrak
Kebutuhan  terhadap  analisa  pemakaian  listrik  untuk  mendapatkan  keputusan  lebih  akurasi  terhadap  BTS. Pengelolaan  data pemakaian  listrik  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  yang  tersirat  didalamnya.  Membantu  user  dalam mengambil keputusan yang tepat terhadap BTS sehingga memudahkan dalam menentukan tindakan di lapangan. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data yang bersumber dari data pembayaran listrik BTS. Berdasarkan analisis terhadap data, ditemukannya  jumlah  pemakaian/pembayaran  tagihan  listrik  yang  meningkat  ataupun  menurun  secara  drastis.  Selanjutnya data diolah menggunakan pengolahan data Forward Chaining (pelacakan kedepan). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah sebanyak 20 BTS dalam status pemakaian normal, dan sebanyak 20 BTS dalam status pemakaian anomaly sehingga didapatkan  keputusan  sebanyak  5  BTS  perlu  dilakukan  pembongkaran  dan  sebanyak  15  BTS  perlu  diperbaikan.  Data  hasil pengujian telah mengambarkan dengan jelas keputusan yang akan dilakukan terhadap BTS tersebut. Ini dapat memudahkan user dalam mengambil keputusan dengan lebih akurasi.
Kata kunci: Base Transceiver Station (BTS), Pemakaian Listrik, Keputusan, Forward Chaining, Sistem Pakar.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Seiring dengan kemajuan dan berkembangnya teknologi  informasi  serta  komunikasi  pada  saat  ini, kebutuhan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  sudah menjadi  kebutuhan  utama  bagi  setiap  masyarakat. Keadaan  ini  yang  mendorong  umat  manusia  untuk mengembangkan  teknologi  dan  mengadopsi  proses serta  cara  berpikir  komputer  seperti  manusia.  Hal  ini dapat  diwujudkan  dengan  cara  menerapkan  ilmu Artificial  Inteligence (kecerdasan  buatan)  dengan membuat Expert  System (sistem  pakar)  yang  memuat tentang informasi pengambilan keputusan.
AI telah diakui sebagai teknologi vital abad dua puluh satu.  AI  digunakan  dalam  banyak  aspek  kehidupan, mulai  dari  kendaraan  hingga  diagnosis  medis telekomunikasi,  terjemahan  bahasa  dan  manufaktur canggih.  Sama  seperti  penemuan  mesin  uap  yang memicu  revolusi  keempat  karena  pengaruhnya  yang luar biasa pada otak manusia. AI pasti di masa lalu AI
sebagai fiksi belaka, akan tetapi dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan  teknologi,  mesin bisa diaktivkan dan dilatih  untuk  berperilaku,  berpikir,  dan  belajar  seperti manusia [1].
Expert  System dasar  digambarkan  sebagai  salah  satu program komputer termudah untuk dikembangkan dari sudut pandang pemrograman. Ketika  mengembangkan sistem  pakar,  hanya  diperlukan  untuk  mengajukan serangkaian  pertanyaan,  masukan  jawaban  memiliki rangkaian  pernyataan IF-THEN untuk  menghilangkan kesimpulan  yang  tidak  sesuai  dengan  data  yang diberikan  dan  mencetak  kesimpulan  yang  tidak dihilangkan.  Salah  satu  program  komputer  termudah untuk dikembangkan dari sudut pandang pemrograman [2].
Informasi  bisa  saja  bersumber  dari  apapun,  salah  satu contoh  sumber  informasi  adalah  data.  Data  yang  awal mulanya dianggap hanya sebagai arsip bisa dimanfaatkan  menjadi  informasi.  Salah  satu  teknologi
yang dewasa ini banyak dikembangkan dan diterapkan dibeberapa  bidang  adalah  teknologi Big  Data . Big Data sebenarnya  dapat  dimanfaatkan  oleh  banyak pihak,  baik  perusahaan  besar,  usaha  kecil  dan menengah, meski pemanfaatannya tergolong rumit dan mahal [3].
Dalam  sebuah  perusahaan  telekomunikasi  data pemakaian  listrik  pada  perangkat Base  Transceiver Station (BTS)  bisa  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan informasi.  Namun  kadang  pihak  perusahaan  tidak dapat mengetahui begitu saja dalam menarik keputusan dikarenakan  banyaknya  data  pemakaian  listrik  yang dimiliki.  Semakin  banyak  data  semakin  susah  untuk diolah  secara  manual,  majunya  peradaban  kesibukan setiap  manusia  akan  semakin  bertambah  oleh  karena itu  diperlukan  suatu  sistem  praktis  dalam  mengambil keputusan untuk meningkatkan kinerja dan layanan.
Istilah  BTS  adalah  perangkat  dalam  suatu  jaringan telekomunikasi  seluler  yang  berbentuk  sebuah  tower dengan  ketinggian  tertentu  lengkap  dengan  antena pemancar dan penerima serta perangkat telekomunikasi  didalam  suatu shelter .  BTS  sangat penting  karena  menghubungkan  perangkat  pengguna jaringan  dengan  jaringan  lain.  Untuk  dapat  terhubung BTS  membutuhkan  catu  daya  agar  dapat  bekerja  atau beroperasi. Aliran listrik BTS dapat sumber menggunakan supply dari PLN, jika supply listrik dari PLN  terhenti  (padam)  maka  setiap  pemancar menggunakan  sumber  listrik  tambahan  yaitu  berupa baterai maupun genset. Pada perusahaan telekomunikasi biasanya mengunakan supply dari PLN sebagai sumber utama aliran listrik, pembayaran listrik tiap bulannya menciptakan data yang besar [4].
Berdasarkan  masalah  diatas  maka  perlu  dilakukan analisa terhadap perangkat BTS untuk dapat menentukan  keputusan  yang  akurasi.  Didalam  proses pengolahan  data  diperlukan  data  pembayaran  tagihan listrik  untuk  dapat  diolah  dalam  proses  mengambil keputusan  dan  mendapatkan  informasi  tersirat.  Untuk itu  diperlukan  metode Forward  Chaining untuk membuat  komputer  dapat  bertindak  seperti  seorang ahli dalam mengambil keputusan.
Metode Forward  Chaining menghubungkan  suatu masalah dengan solusi dan mencari kesimpulan dengan proses  per  tahap.  Basis  pengetahuan  dibagi  menjadi dua  bagian  yaitu  fakta  dan  kesimpulan.  Fakta dikelompokan  menjadi  lebih  spesifik  yang  kemudian dikelompokan  menjadi  sebuah  kesimpulan  atau keputusan  dengan  mengunakan  teknik  mecocokan fakta-fakta  dengan  bagian IF dari rules  IF  Then [5]. Motode Forward  Chaining ini  diaplikasikan  untuk mendapatkan keputusan dalam menganalisa pemakaian listrik pada perangkat BTS dengan tujuan memudahkan  user  dalam  menentukan  kelayakan sebuah perangkat BTS.
Forward  Chaining merupakan  Sistem  Pakar  dengan dengan menerapkan  Artificial Intelligent (AI). AI atau
kercerdasan buatan bukan merupakan sesuatu hal yang benar-benar  baru  bagi  manusia,  konsep  ini  telah banyak  mengilhami  kelahiran  berbagai  film  fiksi ilmiah  bahkan  mengilhami  berbagai  hal  dalam kehidupan nyata hal ini merambah ke berbagai bidang kehidupan  [6].  AI  adalah  sistem  komputer  yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Sistem AI melengkapi  dan  memungkinkan  mesin  untuk  belajar dari  pengalaman,  menghargai  masukan  baru,  dan menjalankan  aktivitas  seperti  manusia.  Performa fenomenal  AI  terutama  terkait  dengan  teknologi pembelajaran  mesin  seperti  pembelajaran  mendalam dan  jaringan  saraf,  yang  merupakan  teknik  AI  yang umum [7].
Konsep  utama  dari  kecerdasan  buatan  adalah menciptakan  sebuah  alat  bantu  atau  mesin  yang  dapat berpikir  seperti  manusia  kecerdasan  buatan  dapat menjadi  pelengkap  dari  para  manusia  untuk  dapat mengurangi  tingkat  pengambilan  keputusan  yang berdasarkan  keyakinan  pribadi.  Pada  penelitian dilakukan  sebuah  perbandingan  antara  manusia  dan kecerdasan  buatan  dalam  menyelesaikan  sebuah permasalahan. Hasilnya, kecerdasan buatan mendominasi dalam permasalahan yang membutuhkan sebuah kemampuan analisa yang tinggi dengan batasan tingkat  ketidakpastian  dan  kompleksitas  yang  rendah, sedangkan  manusia  mendominasi  pada  permasalahan yang  memiliki  ketidakpastian  dan  kompleksitas  yang lebih tinggi serta kemampuan analisa yang relatif lebih rendah.  Terlepas  dari  hal  tersebut,  menurut  penelitian dengan  proses  pembelajaran  lebih  dalam  (deep learning)  kecerdasan  buatan  akan  diperkirakan  juga dapat  menyelesaikan  tugas  dan  permasalahan  yang memiliki tingkat ketidakpastian yang lebih tinggi [8].
Sistem  pakar  ( Expert  System )  adalah  sistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang untuk menyelesaikan suatu permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja  para  ahli. Dengan  sistem  ini,  masalah  yang  seharusnya diselesaikan  oleh  para  ahli  dapat  diselesaikan  oleh orang  awam  [9].  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu bagian dari kecerdasan buatan. Penamaan sistem pakar berasal dari istilah “pengetahuan yang berbasis sistem pakar” (knowledge-based expert system). Sistem pakar yang  baik  adalah  sistem  pakar  yang  dirancang  untuk menyelesaikan  satu  permasalahan  tertentu  dengan meniru cara kerja dari para pakar. Dengan sistem pakar maka orang awam dapat menyelesaikan masalah rumit yang  biasanya  hanya  dapat  diselesaikan  dengan bantuan para pakar. Bagi para pakar, sistem pakar akan berfungsi sebagai asisten yang berpengalaman [10].
Karakteristik Sistem Pakar mengandung [11]:
a. Kinerja  yang  tinggi,  dimana  sistem  harus  dapat merespon  pada  level  kompetensi  yang  sama dengan  lebih  baik  dari  pada  seorang  pakar  dalam suatu  bidang.  Maksudnya  adalah  kualitas  nasihat yang diberikan oleh sistem pakar lebih tinggi.
b. Waktu respon yang memadai, dimana sistem harus menunjukan hasil/respon dalam masuk akal, dapat dibandingkan  dengan  atau  lebih  baik  daripada waktu  yang  diperlukan  oleh  seorang  pakar  untuk mencapai keputusan.
c. Kehandalan yang baik, dimana Sistem pakar harus dapat dipercaya dan cenderung untuk digunakan.
d. Dapat  dimengerti,  dimana  sistem  pakar  harus dapat  menjelaskan  langkah-langkah  pemberian alasan  Ketika  memberikan  sebuah  saran  sehingga dapat  dipahami  dan  mudah  mengapa  saran tersebut diberikan.
Konsep-konsep yang mendasari sistem pakar adalah:
a. Kepakaran (Expertise) yang merupakan pengetahuan  khusus  yang  dimiliki  oleh  seseorang melalui  latihan,membaca,  serta  pengalaman  yang dialami pada satu bidang tertentu.
b. Pakar/ahli  (Expert)  yang  merupakan  seseorang yang memiliki pengetahuan yang dapat digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  bidang tertentu.
c. Memindahkan  kepakaran    yaitu  memindahkan kepakaran  (Transferring  Expertise)  yang  dimiliki oleh  seorang  pakar  ke  dalam  sebuah  sistem komputer, kemudian dari sebuah sistem komputer kepada orang lain yang bukan pakar.
d. Penarikan  kesimpulan  (Inference)  yang  dibentuk dalam  komponen  yang  dinamakan  mesin  penarik kesimpulan  (Inference  Engine),  yang  mana  berisi aturan-aturan untuk menyelesaikan masalah.
e. Aturan yaitu pengetahuan yang terdiri dari aturan- aturan  (rules)  sebagai  prosedur  penyelesaian masalah.
f. Kemampuan penjelasan
yaitu
memiliki kemampuan dalam memberi saran atau rekomendasi (explanation capability) serta menjelaskan  mengapa  Tindakan  tertentu  tidak dianjurkan.  Pemberian  penjelasan  dan  pendapat dilakukan dalam suatu sub sistem yang dinamakan sub-sistem  penjelasan  (explanation  subsystem). Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  maka dilakukan  penelitian  ini  dalam  mengidentifikasi penggunaan listrik pada BTS dengan mengunakan Metode Forward Chaining .

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil keputusan dalam pemakaian listrik guna  mempercepat mengambilan  keputusan  dan  menerapkan  ilmu  AI
dengan  membuat  sistem  pakar  yang  memuat  tentang informasi pengambilan keputusan. Keputusan yang ada dengan menerapkan ini dapat mempercepat pengambilan  keputusan,  sehingga  dapat  keputusan terbaik dalan menjalankan kegiatan perusahaan. Ketika keputusan  dibutuhkan,  maka  pemimpin  perusahaan akan  mencari  faktor-faktor  yang  akan  mempengaruhi keputusan  dikarenakan  ingin  mendapatkan  keputusan efektif  dan  efisien.  Ada  banyak  faktor  yang menyebabkan  hal  tersebut,  oleh  karena  itu  dilakukan penelitian  untuk  dapat  mengambil  keputusan  dalam data pemakaian listrik menggunakan Forward Chaining.
Dalam proses penelitian ini,  diperlukan literatur  untuk pemahaman  konsep  dan  pendalaman  materi  dari beberapa  jurnal  sebagai  referensi.  Tahap  selanjutnya adalah teknik pengumpulan data dengan cara observasi secara  langsung.  Metodologi  penelitian  ini  merupakan langkah-langkah  kerja  yang  perlu  dilakukan  agar penyusunan  penelitian  menjadi  lebih  mudah  dan  juga dapat  digunakan  sebagai  pedoman  untuk  peneliti dalam melakukan  penelitian.  Metodologi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperlihatkan  dalam suatu  kerangka  kerja  yang  akan  dijelaskan  pada penelitian  ini.  Kerangka  kerja  adalah  suatu  struktur konseptual  dasar  yang  digunakan  untuk  memecahkan atau  menangani  suatu  masalah  kompleks,  maka  dapat dituliskan  mengenai  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Mengidentifikasi Masalah
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  identifikasi masalah,  sehingga  mengetahui  masalah  yang  akan diteliti,  masalah  yang  diteliti  adalah  bagaimana penerapan Forward  Chaining dalam  pengambilan keputusan terhadap data pemakaian listrik.
b. Menganalisa Masalah
Setelah dilakukan proses identifikasi masalah, sehingga  kita  mengetahui  masalah  yang  akan  diteliti, maka  kita  lanjutkan  dengan  proses  analisa  masalah, mencari tau masalah yang sebenarnya.
c. Melakukan Studi Literatur
Melalui  studi  literatur,  dipelajari  teori-teori  yang berhubungan  dengan  jaringan  saraf  tiruan,  dasar matematika,  dan  khususnya  tentang  klasifikasi. Sumbernya  berupa  buku,  jurnal,  paper,  maupun  situs internet yang berhubungan dengan Forward Chaining .
d. Mengumpulkan Data
Dalam  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah Observasi  dengan  cara  melakukan  pengamatan langsung  ditempat  penelitian; Interview dengan melakukan  penelusuran  melalui  tanya  jawab  dan wawancara  dengan  pihak  atau  orang-orang  yang sedang di teliti; dan Studi Pustaka dalam mengumpulkan data dan penelusuran informasi dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku dan jurnal- jurnal penelitian yang berkaitan dan menunjang.
e. Menguji  Metode Forward Chaining
Tahapan ini akan dilakukan pengujian data  yang  telah dibuat dengan menggunakan software yang sesuai.
f. Mengimplementasikan Metode Forward Chaining
Tahap  ini  merupakan  proses  implementasi  metode Forward Chaining yang dapat membantu mempermudah dalam pengambilan keputusan.
g. Menguji Hasil
Tahap ini merupakan tahapan terakhir dalam kerangka kerja.  Berdasarkan  kesimpulan  yang  ditarik  maka
barulah  dapat  dilakukan  pengujian  terhadap  hasil penelitian yang dilakukan.
h. Menarik Kesimpulan
Proses  selanjutnya  data  baru  yang  didapat    akan digunakan  atau  diolah  untuk  menghasilkan  sebuah informasi  pada  proses  pembuatan  keputusan.  Proses pengambilan keputusan dihitung dengan iterasi. Iterasi yang  dilakukan  tergantung  dari  nilai  yang  dihasilkan apakah  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  yang  telah ditetapkan.  Bila  lebih  besar  iterasi  dihentikan.  Bila lebih  kecil  iterasi  terus  dilakukan  dengan  batasan tertentu yang ditentukan oleh pengguna.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Langkah-langkah dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi untuk memperoleh pengetahuan dan rule dalam  mengidentifikasi  pemakaian  listrik  BTS mengunakan Forward  Chaining. Hal  pertama  yang dilakukan  adalah  pengumpulan  fakta  dan  informasi setelah  itu  masuk  proses  pencocokan  dengan  kaidah berlanjut  terus  hingga  menemukan driven  information (kesimpulan).  Proses  penalaran  runut  maju  ( Forward Chaining) dimulai  dengan  menampilkan  kumpulan fakta atau data yang menyakinkan menuju kesimpulan akhir.
Arsitektur  sistem  pakar  dalam  mengidentifikasi pemakaian listrik BTS terdiri dari beberapa komponen utama yaitu:
a. Knowledge Base (Basis Pengetahuan)
Knowledge  Base berisi  basis  pengetahuan  dengan wawancara  langsung  dengan  beberapa  pakar,  dan peninjauan  di  lapangan.  Data  yang  didapat  dari  hasil wawancara,  dan  peninjauan  di  lapangan  terdapat  3 kesimpulan  serta  fakta  lapangan  dan  solusi  dari masing-masing kesimpulan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Knowledgw Base No Kesimpulan Fakta lapangan Tindakan yang dilakukan 1 Pembongkaran 1. Revenue pada BTS tersebut tidak ada 2. Kategori BTS Bronze 3. Kwh pakai pada BTS tersebut bernilai nol 4. Tagihan perbulannya masih muncul 5. BTS non aktif 1. Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan 2. Melakukan pemutusan ke PLN 3. Melakukan Pembongkaran BTS 2 Perbaikan 1.Revenue pada BTS tersebut ada 2.Kategori BTS Bronze, Silver, Gold, Platinum 3.Kwh pakai pada BTS mengalami fluktuatif 4.Tagihan perbulannya mengalami anomaly 5.BTS aktif 1.Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan 2.Melakukan koordinasi dengan PLN 3.Melakukan pengecekan secara berkala 3 Normal 1. Revenue pada BTS tersebut ada 2. Kategori BTS Bronze, Silver, Gold, Platinum 3. Kwh pakai pada BTS normal 4. Tagihan relative normal tiap bulan nya 5. BTS aktif 1. Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan 2. Melakukan pengecekan secara berkala b. Inference Engine
Inference  Engine atau  mesin  inferensi  melakukan pelacakan dengan mencocokan fakta-fakta dalam basis pengetahuan berdasarkan knowledge base . Sistem yang
dibangun  menggunakan  metode Forward  Chaining bekerja  secara  runut  maju  yang  dimulai  dengan pembacaan fakta yang ada terhadap kesimpulan dalam pemakaian listrik disajikan keputusan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kesimpulan Keputusan No. Kode Kesimpulan Nama Kesimpulan 1 K1 Pembongkaran 2 K2 Perbaikan 3 K3 Normal
Data  dilapangan  dalam  pengidentifikasian  keadaan BTS disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kesimpulan Keadaan BTS No. Kode Keadaan Nama Keadaan Listrik 1 F1 Revenue Ada 2 F2 Revenue Tidak Ada 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 F3
F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 Kategori BTS Bronze Kategori BTS Silver Kategori BTS Gold
Kategori BTS Platinum Kwh Pakai Fluktuatif Kwh Pakai Normal Kwh Pakai Nol Tagihan Normal Tagihan Anomali BTS Aktiv BTS Non Aktiv
Berdasarkan  Tabel 2 dan Tabel 3 dilakukan  penalaran berdasarkan fakta lapangan. Fakta disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Relasi Fakta Kode K1 K2 K3 F1 F2 - V V V F3 V V V F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 - - - - - V - V - V V V V V - - - V V - V V V - V - V - V -
Penyusunan rule berdasarkan  pelacakan Forward Chaining disjaikan apda Tabel 5.
Tabel 5. Rule Rule Rule 1 IF  REVENUE  TIDAK  ADA  AND  KATEGORI  BTS BRONZE  AND  KWH  PAKAI  NOL  AND  TAGIHAN ANOMALI AND BTS NON AKTIV THEN PEMBONGKARAN
2 IF REVENUE ADA AND KATEGORI BTS BRONZE/SILVER/GOLD/PLATINUM AND KWH
PAKAI  FLUKTUATIF  AND  TAGIHAN  ANOMALI AND BTS AKTIV THEN PERBAIKAN 3 IF REVENUE ADA AND KATEGORI BTS BRONZE/SILVER/GOLD/PLATINUM AND KWH PAKAI  NORMAL  AND  TAGIHAN  NORMAL  AND BTS AKTIV THEN NORMAL
Proses pelacakan yang didasarkan fakta dan rule , maka mesin  inferensi  melakukan  penulusuran  sampai  dapat hasil  kesimpulan.  Proses  pelacakan  adalah  sebagai berikut:
a. Pembongkaran,  yaitu  fakta  berupa  revenue  tidak ada (F2), kategori BTS bronze (F3), kwh pakai nol (F9),  tagihan  anomali  (F11),  dan  BTS  non  aktiv (F13).
b. Perbaikan  yaitu  fakta  berupa  revenue  ada(F2), kategori BTS bronze(F3)/silver(F4)/gold(F5)/platinum(F6),  kwh pakai  Fluktuatif  (F7),  tagihan  anomali(F11),  dan BTS aktiv(F12).
c. Normal yaitu fakta revenue ada(F2), kategori BTS bronze(F3)/silver(F4)/gold(F5)/platinum(F6),  kwh pakai  normal(F8),  tagihan  normal(F10),  dan  BTS aktiv(F12).
Berdasarkan pencarian pelacakan yang dilakukan maka didapatkan  hasil rule kesimpulan  yang  disajikan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Rule Kesimpulan No Kode Kesimpulan Kesimpulan 1 IF  (F2)  AND  (F3)  AND  (F9)  AND  (F11) AND (F13) THEN K1 Pembongkaran 2 IF  (F2)  AND  (F3)  AND  (F4)  AND  (F5) AND  (F6)  AND  (F7)  AND  (F11)  AND (F12) THEN K2 Perbaikan 3 IF  (F2)  AND  (F3)  AND  (F4)  AND  (F5) AND  (F6)  AND  (F8)  AND  (F10)  AND (F12) THEN K3 Normal
Berdasarkan Tabel 6 maka dibuatkan tabel yang berisi data kode kesimpulan, kode fakta lapangan, kesimpulan  dan  tindakan  yang  dilakukan.  Hasil penelusuran disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Penelusuran
No Kode  Fakta Lapangan Nama Kesimpulan Tindakan yang Dilakukan 1 (F2) (F3) (F9) (F11) (F13) Pembongkaran 1. Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan 2. Melakukan pemutusan ke PLN 3. Melakukan Pembongkaran BTS 2 (F2) (F3) (F4) (F5) (F6) (F7) (F11) (F12) Perbaikan 1. Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan 2. Melakukan koordinasi dengan PLN
3. Melakukan pengecekan secara berkala 3 (F2) (F3) (F4) (F5) (F6) (F8) (F10) (F12) Normal 1. Melakukan koordinasi dengan petugas lapangan
2. Melakukan Pengecekan secara berkala
Berdasarkan  pengujian  dengan  menggunakan  Tabel  7 terdapat  20  BTS  dalam  status  pemakaian  normal  dan 20  BTS  dalam  status  pemakaian  anomaly.  BTS anomaly  terdisi  atas  5  BTS  perlu  dilakukan pembongkaran  dan  15  BTS  perlu  diperbaikan. Sehingga  data  pengujian  dapat  mengidentifikasi dengan  jelas  keputusan  yang  diambil  terhadap  BTS. Penelitian  ini  sangat  memudahkan  user  dalam mengambil  keputusan  dengan  tingkat  akurasi  lebih baik.

## 4. Kesimpulan
Pengujian  sistem  pakar  ini  dapat  mengidentifikasi pemakaian  listrik  pada  BTS  dengan  sangat  baik. Keputusan  yang  tepat  ini  menjadi  sarana  oleh perusahaan  dalam  mengidentifikasi  pemakaian  listrik, sehingga  memudahkan  petugas  lapangan  mengambil dalam  keputusan.  Hasil  pengujian  juga  dapat memberikan  informasi  tentang  tindakan  yang  harus dilakukan oleh perusahaan dengan tepat.

## Daftar Rujukan
[1] Odeh,  M.  K.  (2020). Patenting  Inventions  Generated  by Artificial  Intelligence:  The  Way  Forward .  SSRN  Electronic Journal. doi: 10.2139/ssrn.3910124
[2] Yelagandula,  S.  K.  (2020). Designing  an  AI  Expert  System. SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.3735724
[3] Islah,  K.  (2018 ).  Peluang  dan  Tantangan  Pemanfaatan Teknologi  Big  Data  Untuk  Mengintegrasikan  Pelayanan
Publik  Pemerintah. Jurnal  Reformasi  Administrasi.  doi: 10.31334/reformasi.v5i2.272
[4] Yunita,  A.  M.  (2020). Sistem  Pakar  Diagnosis  Kerusakan Perangkat  Base  Transceiver  Station  (BTS)  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Pada  PT  Telkom  STO  Menes Berbasis WEB . JUTIS doi: 10.33592/jutis.v8i1.699
[5] Sari,  R.,  &  Hayuningtyas,  R.  Y.  (2020). Perancangan  Sistem Informasi  Pencatatan  Gizi  Balita  Dengan  Metode  Forward Chaining. Evolusi :  Jurnal  Sains  Dan  Manajemen,  8(2). doi:10.31294/evolusi.v8i2.8747
[6] Sihombing, E. N., & Adi Syaputra, M. Y. (2020 ). Implementasi
Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Pembentukan Peraturan  Daerah.  Jurnal  Ilmiah  Kebijakan  Hukum, 14(3),
419. doi:10.30641/kebijakan.2020.v14.419-434
[7] Odeh,  M.  K.  (2020). Patenting  Inventions  Generated  by Artificial  Intelligence :  The  Way  Forward.  SSRN  Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.3910124
[8] Pabubung, M. R. (2021). Epistemologi Kecerdasan Buatan (Ai) dan  Pentingnya  Ilmu  Etika  Dalam  Pendidikan  Interdisipliner.
Jurnal Filsafat Indonesia , 4(2), 152.
doi:10.23887/jfi.v4i2.34734
[9] Kusuma,  A.  P.,  &  Sari,  M.  (2019). Perbandingan  Metode Forward  Chaining  Dan  Backward  Chaining  Pada  Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ikan  Lele  Sangkuriang .  Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 13(1), 59–71.
doi:10.35457/antivirus.v13i1.727
[10] Panessai, I. Y. (2021). Arsitektur Sistem Pakar: Konsep Sistem Pakar . doi:10.31219/osf.io/h7t3r
[11] Panessai,  I.  Y.  (2021). Arsitektur  Sistem  Pakar:  Pengenalan
Sistem Pakar . doi:10.31219/osf.io/8nhwx