## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KERUSAKAN MESIN KAWASAKI TIPE BR200A  MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Didik Prakoso
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia itn.didik10@gmail.com

## ABSTRAK
Untuk  melakukan diagnosis kerusakan pada sepeda motor kususnya  Kawasaki tipe  mesin BR200A di dalam suatu club atau komunitas motor dibutuhkan seorang mekanik yang ahli di bidangnya. Mekanik di dalam komunitas  tersebut  mendiagnosis  kerusakan  pada  mesin  Kawasaki  tipe  BR200A  masih  menggunakan  cara manual.  Sedangkan  jumlah  mekanik  dalam  komunitas  motor  tersebut  masih  minim,  dengan  anggota  yang berjumlah  lebih  banyak  dari  jumlah  mekanik  sehingga  tidak  efektif  dan  memerlukan  banyak  waktu  untuk memperbaik  kerusakan  motor tersebut.  Untuk  mengatasi  permasalan  tersebut  dibutuhkan  dapat  memanfaatkan teknologi dengan membangun Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Mesin Kawasaki Tipe BR200A berbasis web. Hasil dari diagnosis sistem ini berupa informasi hasil diagnosis gejala , kerusakan dan solusi terhadap kerusakan mesin Kawasaki tipe BR200A.
Sistem pakar  yang dibangun  berbasis web. Sistem  ini digunakan oleh pengguna(anggota), admin,  dan pakar/ahli.Sistem  pakar  akan  memberikan  data  kerusakan  tersebut  dan  solusinya  kepada  anggota  yang mengalami masalah pada sepeda motornya dengan metode penelusuran yang digunakan yaitu Certainty Faktor. Data gejala, kerusan, dan solusi pada mesin Kawasaki tipe BR200A didapatkan dari seorang pakar mekanik dari club  motor  Naked  Wolves  Indonesia(NWI),  yaitu  club  motor  khusus  Kawasaki  tipe  mesin  BR200A  saja. Didalam sistem pakar ini terdapat 3 kriteria yang termasuk 18 gejala, 27 kerusakan dan 27 solusi perbaikannya.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  ini  baik  melalui  simulasi  program  maupun  perhitungan  manual menyatakan bahwa hasil perhitungan memiliki hasil yang sama. Hasil pengujian fungsional sistem dengan akses sebagai  anggota(pengguna)  berjalan  sesuai  fungsinya  pada  3  browser  yaitu  Google  Chrome  39.0,  Mozilla Firefox 34.0 dan UC browser semua fungsi dari system berjalan sesuai dengan yang diinginkan.
Kata kunci : Sistem pakar, Metode Certainty Factor, motor Kawasaki tipe BR200A.
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Sepeda motor merupakan alat transportasi untuk mempermudah  perpindahan  dari  tempat  satu  ke tempat yang lain. Sepeda motor saat ini bukan hanya untuk alat transportasi saja tetapi juga bisa digunakan untuk  hal  menambah  teman  baru  dan  hobi,  seperti halnya sekarang ini terdapat banyak sekali komunitas /  club sepeda  motor khususnya  yang terdapat di kota Malang.  Komunitas  sepeda  motor  tersebut  banyak sekali  seperti  komunitas  sepeda  motor  Kawasaki Ninja , Vixion , Tiger, CB, Bajaj dll.
Dalam  suatu  komunitas  sepeda  motor  pasti terdapat  banyak  sekali  anggota.  Ada  anggota  yang baru  bergabung  atau  anggota  yang  sudah  lama.  Di sinilah  nantinya akan terjadi suatu kepercayaan antar anggota  khususnya  Kawasaki  Bajaj  200NS  dengan tipe  mesin  BR200A,  dimana  anggota  yang  baru masuk  pasti  masih  belum  tau  jelas  tentang  mesin BR200A. Jika terjadi kerusakan pada mesin BR200A anggota baru pasti tidak tau apa penyebab kerusakan sepeda  motor  tersebut.  Bukan  pada  anggota  baru melainkan  anggota  lama  juga  terkadang  ada  yang tidak  tau  tentang  kerusakan  mesin  seperda  motor tersebut.
Dari  permasalah  yang  timbul,  diperlukan  suatu “sistem  pakar  diagnosis  kerusakan  mesin  Kawasaki tipe BR200A menggunakan metode Certainty Faktor” yang  dapat  memberi  informasi  tentang  hasil  diagnos terhadap  kerusakan  mesin  Kawasaki  tipe  BR200A. Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  anggota  di dalam komunitas Kawasaki Bajaj 200NS mendapatkan penyebab gejala kerusakan yang terjadi dan  solusinya.  Sehingga  apabila  ada  permasalahan yang terjadi pada sepeda motor, kalau bisa diperbaiki sendiri  tidak  perlu  mengeluarkan  biaya  ke  bengkel untuk membenahinya.  Dan  tidak  semua  bengkel  bisa membetulkan mesin sepeda motor tipe mesin BR 200 A  ini  karna  alat  dan  onderdilnya  yang  belum sepenuhnya ada di  bengkel, serta di dealer  Kawasaki Malang  pun  kadang  juga  sulit  mencari  onderdilnya kalau  tidak  di  dealer  Kawasaki  pusat  yang  berada  di Jakarta.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar  belakang maka  dalam penelitian ini dirumuskan masalah sebagai berikut:
1.  Bagaimana  membuat  sistem  pakar  diagnosis kerusakan mesin Kawasaki tipe BR200A menggunakan metode Ceratainty Factor ?
2.  Bagaimana  cara  memberikan  saran  penanganan yang  benar  terhadap  kerusakan  mesin  Kawasaki tipe BR200A?
3.  Bagaimana  membantu  para  pengguna  atau komunitas  sepeda  motor  Kawasaki  tipe  BR200A untuk diagnosis kerusakan pada motornya?
4.  Bagaimana  menerapkan  forward  chaining  sebagai mesin inferensinya?

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  ini  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  penulis  akan membatasi masalah sebagai berikut:
1.  Masalah  yang  di  bahas  tentang  gejala,  kerusakan dan solusi untuk mesin Kawasaki tipe BR200A.
2.  Sistem  pakar  yang  dibuat  menggunakan  metode Certainty Factor.
3.  Aplikasi sistem pakar dirancang dengan menggunakan pemrograman PHP.
4.  Untuk  dapat  menambah,  menghapus,  dan mengubah  data  hanya  bisa  dilakukan  oleh  admin pada  data  anggota,  gejala,  kerusakan  serta  solusi sedangkan pakar dapat mengubah dan  menambah data gejala, kerusakan serta aturan.
5.  Data  gejala,  kerusan,  dan  solusi  pada  mesin Kawasaki  tipe  BR200A  didapatkan  dari  seorang pakar  mekanik  dari  club  NWI(Naked  Wolve Indonesia)  yang  bernama  Asrofil  ,  yaitu  sebagai mekanik  club  motor  khusus  Kawasaki  Bajaj  tipe mesin BR200A saja.
6.  Sistem  yang  dibangun  memiliki  3  kriteria diantaranya  18  gejala  dan  27  kerusakan  serta  27 solusi cara penanganannya.

## 1.4 Tujuan
Ditinjau  dari  latar  belakang,  maka  tujuan penulisan skripsi ini :
1.  Mengimplementasikan sistem pakar mendiagnosis kerusakan  mesin  ke  dalam  bahasa  pemrograman PHP dan MySQL untuk database server.
2.  Merancang  dan  membangun  suatu  sistem  pakar yang  dapat  memberikan  informasi  gejala  atau diagnosis  kerusakan  mesin  untuk  komunitas Kawasaki  dengan beberapa  kriteria  gejala penyebab kerusakan, serta saran untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
3.  Membantu  para  pengguna  atau  komunitas  sepeda motor Kawasaki tipe BR200A dalam mendiagnosis kerusakan berbasis web tanpa harus mengeluarkan biaya yang mahal.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Mesin  Pada  (Halim  dan  Hansun,  2015) melakukan  penelitian  dengan  judul  Penerapan Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis  dan  Osteoarthritis.
Pada penelitian  ini kriteria  yang digunakan sebanyak 15  gejala  dengan  alternatif  sebanyak  2  yaitu oestoporosis  dan  osteoathritis  dengan metode penelusuran Forward Chaining. Aplikasi ini dikembangkan  dalam  perangkat  mobile  berbasis android.
(Pakaja, Naba, dan Purwanto, 2012) melakukan penelitian  dengan  judul  Peramalan  Penjualan  Mobil Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Certainty Factor.  Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  digunkan adalah peramalan penjualan  mobil  honda tahun 2015 dengan  variabel  input  data  penjualan  daerah  30,000 unit,  penjualalan  dealer  25.000,  penjualan  tunai 25.000,  dan  kredit  19.000  kemudian  data  akan dilakukan peramalan JST dengan metode Backpropagation.  Aplikasi  ini  dikembangkan  dalam aplikasi berbasis web.
(Rohman  dan  Fauzijah,  2008)  melakukan penelitian  dengan  judul  Rancang  Bangun  Aplikasi Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Jenis  Gangguan Perkembangan  Pada  Anak.  Pada  Penelitian  ini menggunakan  8  gangguan  perkembangan  anak  yang disebabkan  oleh  keterbelakangan  mental  (Mental Retardetion)  yaitu  trauma,  infeksi  (bawaan  dan sesudah  lahir),  kelainan  kromosom,  kelainan  genetik dan  kelainan  metabolik  yang  diturunkan,  metabolik, keracunan, gizi, serta lingkungan. Metode penelusuran menggunakan Forward Chaining. Aplikasi  ini  dikembangkan  dalam  aplikasi  berbasis web.

## 2.2. Mesin Kawasaki BR200A
Pulsar  200NS  merupakan  sport  bike  entry  level hasil  kolaborasi  antara  perusahaan  motor  asal  India, Bajaj  dan  pabrikan  motor  asal  Jepang,  Kawasaki. Spesifikasi  Kawasaki  Pulsar  mesin  tipe  BR200A terbilang tangguh dengan mesinnya yang berkapasitas 200cc  yang  bertipe  Liquid-Cooled,  4-Stroke  Single berpendingin  cairan.  Ditambah  dengan  transmisi  6 percepatan  yang  semakin  membuat  performa  mesin ini  cukup  baik.  Meski  sayangnya  Kawasaki  Pulsar mesin  tipe  BR200A  ini  masih  menggunakan  mesin konvensional  atau  sistem  karburator  disaat  merek motor  lain  berlomba-lomba  untuk  mengaplikasikan teknologi injeksi kepada produk-produk motornya.

## 2.3. Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  secara  umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan  oleh  para  ahli.  Atau  dengan  kata  lain sistem  pakar  adalah  sistem  yang  didesain  dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli. Diharapkan  dengan  sistem  ini,  orang  awam  dapat menyelesaikan  masalah  tertentu  baik  ‘sedikit’  rumit ataupun  rumit  sekalipun  ‘tanpa’  bantuan  para  ahli
dalam  bidang  tersebut.  Sedangkan  bagi  para  ahli, sistem  ini  dapat  digunakan  sebagai  asisten  yang berpengalaman(Halim & Hansun, 2015).

## 2.4. Metode Certainty Factor
Dalam sistem pakar terdapat suatu metode untuk menyelesaikan  masalah  ketidakpastian  data,  salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  faktor kepastian ( certainty factor ). Certainty Factor diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan MYCIN. Certainty factor (CF) merupakan nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukan besarnya kepercayaan.
Faktor
kepastian
digunakan untuk mengekspresikan ke-akuratan.kebenaran atau kehandalan sebuah pertimbangan. Diukur berdasarkan  perbedaan  antara  ukuran  kepercayaan dengan  ukuran  ketidakpercayaan  di  sebuah  hipotesa dari fakta yang ada. Ada dua tahap model yang sering digunakan untuk  menghitung tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule adalah sebagai berikut :
a. Dengan  menggali  dari  hasil  wawancara  dengan pakar.  Nilai  CF  ( Rule )  didapat  dari  interpretasi “ term ”  dari  pakar  menjadi  nilai  MD/MB.  Pada Tabel 2.2
ditunjukkan tabel Certain Term. Tabel 2.2 Certain. Certain Term MB/MD Tidak ada 0 – 0,29 Mungkin 0,3  - 0,49 Kemungkinan Besar 0,5  – 0,69 Hampir Pasti 0,7  – 0,89 Pasti 0,9  – 1,0
b. (Rohman  &  Fauzijah,  2008)  Menggunakan metode perhitungan. Faktor kepastian ( certainty factor ) menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu  fakta  atau  aturan.  Singkatan  yang digunakan:
1. CF ( Certainty Factor )
2. H ( Hypothesis )
3. E ( Evidence )
4. MB ( Measure of Belief )
5. MD ( Measure of Disbelief ) Certainty factor didefinisikan sebagai berikut : CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H,E)
1. CF(H,E): certainty  factor dari  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence ).
2. MB(H,E):  ukuran  kenaikan  kepercayaan ( measure  of  increased  belief )  terhadap hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala E.
3. MD(H,E):
ukuran kenaikan ketidakpercayaan  ( measure  of    increased disbelief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Untuk  Beberapa evidence satu  hipotesis  di definisikan sebagai berikut :
MB(H|E1)+MB(H|E2)*1-MB(H|E1)) MD(H|E1)+MD(H|E2)*1-MD(H|E1))

## 2.5. Pelacakan ke depan (Forward Chaining)
Pelacakan  kedepan  adalah  pendekatan  yang dimotori  data  (data-driven).  Dalam  pendekatan  ini pelacakan  dimulai  dari  informasi  masukan,  dan selanjutnya  mencoba  menggambarkan  kesimpulan. Pelacakan ke depan, mencari fakta yang sesuai dengan bagian  IF  dari  aturan  IF-THEN(Rohman  &  Fauzijah, 2008).Gambar  2.3  menunjukkan  proses  forward chaining.

## Gambar 2.3 Proses forward chaining

## 2.6. Pelacakan ke belakang (Backward Chaining)
Pelacakan  ke  belakang  adalah  pendekatan  yang dimotori  oleh  tujuan  (goaldriven).  Dalam  pendekatan ini  pelacakan  dimulai  dari  tujuan,  selanjutnya  dicari aturan yang memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannya. Selanjutnya proses pelacakan menggunakan  premis  untuk  aturan  tersebut  sebagai tujuan baru dan mencari aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya. Proses berlanjut sampai semua kemungkinan  ditemukan(Rohman  &  Fauzijah,  2008). Gambar 2.4 menunjukan proses backward chaining.

## Gambar 2.4 Proses backward chaining

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Sistem Saat Ini
Untuk  melakukan  diagnosis  kerusakan  pada mesin  kawasaki  BA200A  dibutuhkan  mekanik  yang ahli dibidangnya. Mekanik dalam komunitas tersebut mendiagnosis  kerusakan  pada  mesin  Kawasaki  tipe BR200A masih menggunakan cara manual. Sedangkan anggota baru atau lama hanya mengetahui sedikit  tentang  gejala,  kerusakan  dan  solusi  saja apabila  terjadi  kerusakan  pada  sepeda  motor. Sehingga mekanik tidak mencari-cari sendiri kerusakan  apabila  para  anggota  sudah  mengetahui kerusakn  yang  terjadi  dan  mekanik  hanya  tinggal membetulkan  sepeda  motor  Kawasaki  tipe  mesin BR200A tersebut.

## 3.2. Sistem Yang Akan di Bangun
Sistem  pakar  yang  akan  dibangun  adalah berbasis website.  Sistem ini nantinya akan digunakan oleh  pengguna  (anggota),  admin  dan  pakar/ahli. Pengguna  akan  membuka  website  diagnosis  sepeda motor  Kawasaki  tipe  mesin  BR200A.    Sistem  pakar akan  memberikan  data  penyebab  kerusakan  tersebut
dan  solusinya  kepada  anggota  yang  mengalami masalah  pada  sepeda  motornya  dengan  metode penelusuran  yang digunakan  yaitu Forward Chaining (pelacakan  ke  depan).  Pelacakan  kedepan  adalah pendekatan  yang  dimotori  data  (data-driven).  Dalam pendekatan  ini  pelacakan  dimulai  dari  informasi masukan  (berupa  fakta),  dan  selanjutnya  mencoba menggambarkan  kesimpulan  (Rohman  &  Fauzijah, 2008).

## 3.3. Diagram Blog Sistem

## Gambar 3.1 Diagram Blog Sistem Pakar

## 3.4. Struktur Menu
Pada  perancangan  website  sistem  pakar  ini terdiri  dari  hak  akses  yaitu  anggota  (pengguna), admin  dan  pakar  dengan  perancangan  struktur  menu seperti pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Struktur Menu Website Sistem Pakar

## 3.5. Tabel Database
Dalam tabel database dijelaskan  data-data  yang terdapat  dalam  sistem  sesuai  dengan  fungsinya sebagai data input ataupun data output.
Tabel 3.3 Tabel Gejala Pada Sepeda Motor ID DAFTAR GEJALA
G01 Rantai berisik G02 Pada RPM tinggi mesin tidak stabil G03 Pada saat acelerasi kehilangan daya G04 Kopling selip G05 Pada saat belok motor tidak setabil G06 Kelistrikan sepeda motor mati total G07 Suspensi belakang terasa keras G08 Indikator aki menyala / tidak bisa distarter G09 Mesin ginjal (tidak setabilnya RPM tinggi atau RPM rendah) G10 Suara mesin terlalu kasar G11 Starter tidak mampu memutar poros enggkol G12 Air radiator menyembur keluar G13 Suplay bahan bakar tersendat G14 Gear belakang tidak center G15 Suara knalpot bising G16 Ada rembesan oli pada blog mesin G17 Rem belakang berdencit G18 Indikator air radiator menyala Tabel 3.4 Tabel Kerusakan Pada Sepeda Motor ID DAFTAR KERUSAKAN K01 O-ring pada rantai sudah rusak K02 Busi mati salah satu K03 Vakum karbulator getas (keras/sobek) K04 Kampas kopling sudah aus K05 Per kopling sudah kehilangan daya lentur K06 Sheal skok depan bocor K07 Sekering putus K08 BCU ( Bajaj Control Unit ) rusak K09 Spull terbakar K10 Sheal shock absorber bocor K11 Spull terbakar setengah bagian K12 Kiprok rusak K13 CDI tidak dapat mengatur pengapian antara busi satu dengan lainnya K14 Setelan klep tidak pas K15 Angka oktan bahan bakar tidak sesuai K16 Sikat pada dinamo starter kotor K17 Tutup radiator sudah rusak K18 Thermo start rusak K19 Selang bahan bakar terjepit tangki K20 Ger ring nap gear rusak K21 Setelan rantai tidak pas K22 Katalis converter rusak K23 Baut knalpot longgar K24 Tutup cup oli pada silinder head sudah getas K25 Kaliper kotor K26 Kampas rem habis K27 Aliran air radiator kurang rapat atau merembas
Tabel 3.5 Tabel Solusi Kerusakan Pada Sepeda Motor
ID

## DAFTAR SOLUSI
S01
Mengganti rantai o-ring dengan yang baru S02 Mengganti busi dengan yang baru S03 Vakum karbulator diolesi pelumas (minyak kelapa) S04 Mengganti kampas kopling dengan yang baru S05 Mengganti per kopling dengan yang baru S06 Mengganti sheal skok ukuran 37   mm
S07 Mengganti sekering dengan yang baru S08 Mengganti BCU dengan yang baru atau merubah kelistrikan body secara total S09 Mengganti spull dengan yang baru S10 Mengganti sheal shok absorber dengan yang baru S11 Menggulung kawat spull ulang
S12 Mengganti kiprok dengan yang baru
S13 Dipancing dengan CDI normal, ditunggu sampai 5 menit dan baru dipakaikan kembali CDI aslinya S14 Setel clep (intek 0.15 - exsost 0.20) S15 Mengganti bahan bakar yang lebih tinggi dan menurunkan kompresi mesin S16 Dibersihkan menggunakan sikat kawat S17 Mengganti tutup radiator dengan yang baru S18 Mengganti thermo star dengan yang baru S19 Melepas tangki dan menyetel ulang kembali S20 Mengganti bering nap gear dengan yang baru S21 Menyetel ulang rantai dengan posisi ban sepeda S22 Katalis Converter dijebol atau dibuang S23 Baut knalpot dikencangkan kembali S24 Mengganti tutup cap oli dengan yang baru S25 Membersihkan kaliper yang kotor S26 Mengganti kampas rem dengan yang baru S27 Selang aliran air radiator dikencangkan kembali

## 3.6. Perancangan data aturan
Perancangan  data  aturan  ini  menampilkan  kode gejala  dan  kode  kerusakan,  yang  setiap  kode  gejala dan  kode  kerusakan  saling  berhubungan  sesuai dengan rule metode certainty factor.
Tabel 3.6 Tabel Perancangan Data Aturan KODE GEJALA
G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9  G10  G11  G12  G13  G14  G15  G16  G17  G18
K1 X
K2 X K3 X K4 X K5 X K6 X K7 X K8 X K9 X K10 X K11 X K12 X K13 X K14 X K15 X K16 X K17 X K18 X K19 X K20 X K21 X K22 X K23 X K24 X K25 X K26 X K27 X
3.7. Flowchart Sistem Pakar
Olah data berita ? Validasi Username dan password Start Halaman admin ? Data berita ? Data Anggota ? Data gejala Olah data anggota Olah data gejala T T T T Y Y Y ? Data kerusakan Olah data kerusakan Y End T
Gambar 3.7 Flowchart Website Sistem Pakar level Admin
Keterangan :
Sistem di mulai. Jika admin mau melakukan mengedit  data,  admin  harus  memasukan  username dan  password  dahulu.  Jika  sudah  sukses  untuk melakukan  login  maka  admin  akan  masuk  pada halaman admin  yang berisi tentang gejala, kerusakan dan anggota. Admin bisa melakukan update, edit, dan delete  data  gejala,  kerusakan  dan  angota.  Jika  admin sudah selesai mengedit data maka program selesai.
Olah data gejala ? Validasi Username dan password Start Halaman pakar ? Data gejala ? Data kerusakan dan solusi ? Data rule Olah data kerusakan dan solusi Olah data rule T T T T Y Y Y End
Gambar 3.8 Flowchart Website Sistem Pakar level pakar
Keterangan :
Sistem  dimulai.  Jika  pakar  mau  melakukan mengedit data, pakar harus memasukan username dan password dahulu. Jika sudah sukses untuk melakukan login  maka  pakar  akan  masuk  pada  halaman  pakar yang  berisi  tentang  gejala,  kerusakan,  solusi  dan aturan.  Pakar  bisa  melakukan  update  data  gejala, kerusakan,  dan  solusi  serta  update,  edit,  dan  delete data  aturan.  Jika  pakar  sudah  selesai  mengedit  data maka program selesai.
Input gejala ? Validasi No Anggota Start Halaman diagnosis ? Lanjut konsultasi T T Y End Y Daftar no anggota Hasil diagnosis
Gambar 3.9 Flowchart Website Sistem Pakar Level User
Keterangan :
Sistem  dimulai  seorang  user  harus  memilih menu diagnosis dan memilih gejala yang dialami oleh user, sistem akan mulai melakukan diagnosis, setelah sistem  selesai  melakukan  diagnosis,  maka  user  akan mendapat  info  kerusakan  dan  solusi,  jika  mau mengulang  program,    maka  harus  kembali  memilih data gejala. Jika tidak maka program selesai.

## 3.8. Flowchat Certainty Factor

## Gambar 3.10 Flowchart Certainty Factor
Keterangan :
Sistem  dimulai.  Selanjutnya  sistem  menetukan nilai  MB  dan  MD  yang  sudah  ada  setelah  memilih gejala  yang  dialami.  Jika  jumlah  data  gejala  1  dan data    sebab  1  maka  menggunakan  persamaan  CF  = MB  -  MD.  Jika  jumlah  data  gejala  1  dan  data  sebab lebih  dari  1  maka  menggunakan  persamaan  CF1  = MB1 – MD1 , CFn = MBn – MDn. Jika jumlah data gejala  lebih  dari  1  dan  data  sebab  lebih  dari  1  maka menggunakan persamaan CF1 = MB1 – MD1 , CFn = MBn  –  MDn.  Jika  mau  mengulang  program,  maka harus  memilih  data  gejala  yang  dialami  oleh  user. Jika tidak program selesai.
3.9. Perhitungan Matematis
1. Persamaan 1 : 1 gejala 1 kerusakan Misal : G1 = Rantai berisil. K01 = O-ring pada rantai rusak. CF = MB – MD persamaan1 (1) CF = MB – MD
0.9 – 0.08 = 0.82
Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada o-ring rantai.
2. Persamaan 2 : 1 gejala lebih dari 1 kerusakan Misal : 1 gejala 2 kerusakan
G04 = Kopling selip.
K04 = Kampas kopling sudah aus.
K05 = Per kopling sudah kehilangan daya lentur. CF1 = MB1 – MD1 persamaan2 (1) CFn = MBn – MDn persamaan2 (2) CF1 = MB1 – MD1 0.8 – 0.1 = 0.7 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada kampas kopling.
Solusi  :  Mengganti  kampas  kopling  dengan  yang baru.
CF2 = MB2 – MD2 0.85 – 0.05 = 0.8 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada per kopling. Solusi : Mengganti per kopling dengan yang baru. Misal : 1 gejala 3 kerusakan G06 = Kelistrikan sepeda motor mati total. K07 = Sekering putus. K08 = BCU ( Bajaj Control Unit ) rusak.
K09 = Spull terbakar. CF1 = MB1 – MD1 persamaan3(1)
CFn = MBn – MDn persamaan3(2) CF1 = MB1 – MD1 0.75 – 0.06 = 0.69 Tingkat  kepastian  kemungkinan  besar  mengalami kerusakan pada sekering.
Solusi : Mengganti sekering dengan yang baru. CF2 = MB2 – MD2 0.75 – 0.05 = 0.7 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada BCU ( Bajaj Control Unit ).
Solusi  :  Mengganti  BCU  dengan  yang  baru  atau merubah kelistrikan body secara total. CF3 = MB3 – MD3 0.9 – 0.1 = 0.8 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada spull terbakar.
Solusi : Mengganti spull dengan yang baru.
3. Persamaan  3  :  lebih  dari  1  gejala  dan  lebih dari 1 kerusakan Misal : 2 gejala 2 kerusakan G11 = Starter tidak mampu memutar poros enggkol. K16 = Sikat pada dinamo starter kotor. G12 = Air radiator menyembur keluar. K17 = Tutup radiator sudah rusak.
K18 = Thermo start rusak.
CF1 = MB1 – MD1 persamaan3(1)
CFn = MBn – MDn persamaan3(2) CF1 = MB1 – MD1 0.92 – 0.12 = 0.8 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada dinamo starter.
Solusi : Dibersihkan menggunakan sikat kawat. CF2 = MB2 – MD2 0.88 – 0.07 = 0.81 Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada tutup radiator.
Solusi  :  Mengganti  tutup  radiator  dengan  yang baru.
CF3 = MB3 – MD3
0.82 – 0.05 = 0.77
Tingkat  kepastian  hampir  pasti  mengalami kerusakan pada thermo start.
Solusi : Mengganti thermo star dengan yang baru.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Input Gejala
Pada  halaman  ini,  user  bisa  langsung  memilih gejala kerusakan. seperti pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Halaman Input Gejala

## 4.2. Halaman Hasil Diagnosis
Pada  halaman  hasil  diagnosis,  maka  user  dapat mengetahui  hasil  diagnosis  kerusakan.  seperti  pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman Hasil Diagnosis

## 4.3. Pengujian Fungsi
Pengujian  fungsi  dilakukan  untuk  evaluasi  web sistem  pakar  diagnosis  kerusakan  mesin  Kawasaki tipe BR200A dengan menggunakan browser.
Tabel 4.4 Pengujian Fungsi No Fungsi Mozzilla Firefox Google Crome UC Browser 1 Anggota(user) a. Halaman web awal(home) √ √ √ b.Halaman info mesin √ √ √ c.Halaman menu diagnosis √ √ √ d.Halaman  daftar  no anggota baru √ √ √ e.Proses angggota yang sudah terdaftar √ √ √ f.Centang gejala √ √ √ 2 Pakar a.Fungsi login pakar √ √ √ b.Fungsi data gejala √ √ √ c.Fungsi data kerusakan √ √ √ d.Fungsi data Rule √ √ √ e.Fungsi edit gejala √ √ √ f.Fungsi edit kerusakan √ √ √ g.Fungsi edit solusi √ √ √ g.Fungsi edit rule √ √ √ h.Fungsi tambah rule √ √ √ i.Fungsi hapus rule √ √ √ j.Fungsi logout √ √ √ 3 Admin a.Fungsi login admin √ √ √ b.Fungsi logout admin √ √ √ c.Fungsi CRUD home √ √ √ d.Fungsi CRUD berita √ √ √ f.Fungsi konfrim anggota √ √ √ g.Fungsi RUD anggota √ √ √ h.Fungsi CRUD kerusakan √ √ √ i.Fungsi CRUD gejala √ √ √ j.Fungsi CRUD solusi √ √ √ Keterangan :
= Berfungsi X = Tidak berfungsi
Seperti yang dapat dilihat pada tabel 4.1, sistem telah diuji  di  beberapa  web  browser,  dan  100%  bisa  di tampilkan di browser Mozilla firefox, google chrome, dan UC browser.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan Adapun kesimpulan yang dapat penulis paparkan  setelah  melakukan  perancangan  sistem pakar  menggunakan  metode certainty  factor antara lain yaitu:
1.  Sistem pakar dapat digunakan untuk mendiagnosis  kerusakan  mesin  menggunakan metode  Certainty  factor,  hal  ini  ditunjukkan  dari hasil  pengujian  user  yang  menyatakan  setuju sebanyak 50%.
2.  Sistem  pakar  yang  dapat  memberikan  informasi gejala  atau  diagnosis  kerusakan  mesin  untuk komunitas  Kawasaki  dengan  beberapa  kriteria gejala  penyebab  kerusakan,  serta  saran  untuk menyelesaikan  permasalahan,  hal  ini  ditunjukkan dari  hasil pengujian user  yang  menyatakan  setuju sebanyak 65%.
3.  Membantu  para  pengguna  atau  komunitas  sepeda motor Kawasaki tipe BR200A dalam mendiagnosis kerusakan berbasis web tanpa harus mengeluarkan  biaya  yang  mahal,  hal  ini ditunjukkan  dari  hasil  pengujian  user  yang menyatakan setuju sebanyak 90%.
4.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  dengan  akses sebagai  admin  dan  user  berhasil  diujikan  dengan baik  pada  browser  Google  Chrome  51.0,  Mozilla Firefox 47.0 , UC browser.

## 5.2. Saran
Dari pembuatan aplikasi ini, penulis memberikan saran yaitu:
1. Penambahan  fitur  media  sosial  untuk sharing masalah  gejala  kerusakan  mesin  Kawasaki BR200A.
2. Dapat  dilakukan  proses  diagnosis  secara online agar  semua  user  dapat  melakukan  diagnosis secara efisien .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Halim,  S.,  dan  Hansun,  S.  (2015).  Penerapan Metode  Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis dan Osteoarthritis. ULTIMA  Computing,  Vol.  VII, No. 2 , 59 - 69.
[2] Nugroho,  B.  (2005). Database  Relasional dengan MySQL. Yogyakarta: Andi.
[3] Pakaja,  F.,  Naba,  A.,  dan  Purwanto.  (2012). Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Certainty  Factor. Jurnal EECCIS Vol. 6, No. 1 , 23 - 28.
[4] Rohman,  F.  F,  dan  Fauzijah,  A.  (2008). RANCANG  BANGUN  APLIKASI  SISTEM PAKAR  UNTUK  MENENTUKAN  JENIS GANGGUAN PERKEMBANGAN PADA ANAK. Media Informatika, Vol. 6, No. 1 , 1-23.
[5] Sidik, I. B. (2001). Pemrograman Web Dengan PHP. Bandung: CV. Informatika.