## Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Dalam Diagnosa Kerusakan Listrik Rumah Tangga
Rendi Febriyanto 1) , Reno Supardi, 2) Eko Prasetyo Rohmawan, 3)
¹Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail: : rendifebriyanto1999@gmail.com ² , ³Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail : renosupardi00@gmail.com prasetiyoeko1@gmail.com Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
PT. PLN is a State-Owned Enterprise (BUMN) with Persero status. PT PLN as a company engaged in the energy  sector  that  provides  electricity,  electricity support  and  operational  services.  Electric  power  is classified  based  on  its  designation,  one  of  which  is electricity for households. The community pays little attention  to  household  electrical  problems,  even though there are many small electrical problems that result in short circuits and fires. This of course must be  supported  by  a  good  and  correct  household electrical  installation  to  avoid  these  electrical problems.  The  application  of  the  Certainty  Factor Method  to  expert  systems  in    diagnosing  household electrical damage can be used as a forum to make it easier for the community to help indicate household electrical  damage  earlier.  The  expert  system  for diagnosing household electrical damage can also be accessed online with internet access via the web link https://kerrusakanlistrik.vad.my.id/ , therefore, it makes it easier for the public to conduct consultations regarding the electrical damage they are experiencing.  An  expert  system  for  diagnosing household electrical damage is made using the PHP programming language and MySQL database. In this expert system, the Certainty Factor Method has been applied  which  is  used  to  trace  household  electrical damage  based  on  the  symptoms  experienced  by  the community. Based on the system testing that has been done, it can be concluded that the functionality of the application  has  been  running  well  and  this  expert system can provide consultation results based on the symptoms selected by the user through the stages of the Certainty Factor (CF) method.
Keywords: Certainty Factor Method, Expert System, Household Electrical
Intisar -PT.  PLN  merupakan  perusahaan  Badan Usaha Milik Negara (BUMN) dengan status Persero. PT PLN sebagai perusahaan yang bergerak di bidang energi  yang  menyediakan  tenaga  listrik,  penunjang tenaga  listrik  serta  jasa  operasional.  Tenaga  listrik diklasifikasikan  berdasarkan  peruntukkannya  salah satunya  yaitu  listrik  untuk  rumah  tangga.  Masalah
kelistrikan  rumah  tangga  kurang  diperhatikan  oleh masyarakat,  padahal  banyak  masalah  kecil  listrik yang  berakibat  korsleting  hingga  kebakaran.  Hal  ini tentunya  harus  didukung  oleh  instalasi  listrik  rumah tangga  yang  baik  dan  benar  untuk  menghindari masalah  kelistrikan  tersebut.  Penerapan  Metode Certainty  Factor pada  sistem  pakar  dalam  diagnosa kerusakan  listrik  rumah  tangga  dapat  dijadikan sebagai  wadah  untuk  mempermudah  masyarakat dalam membantu mengindikasi lebih awal kerusakan listrik  rumah  tangga.  Sistem  pakar  diagnosa kerusakan  listrik  rumah  tangga  juga  dapat  diakses secara online dengan akses internet melalui link web https://kerusakanlistrik.yms.my.id/ sehingga mempermudah masyarakat dalam melakukan konsultasi terkait  kerusakan listrik  yang  dialaminya. Sistem Pakar dalam diagnosa kerusakan listrik rumah tangga  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  dan database  MySQL .  Pada  sistem  pakar tersebut  telah  diterapkan  Metode Certainty  Factor yang  digunakan  untuk  menelusuri  kerusakan  listrik rumah tangga berdasarkan gejala-gejala yang dialami masyarakat. Berdasarkan pengujian sistem yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa fungsional dari aplikasi telah berjalan dengan baik dan sistem pakar ini  dapat  memberikan  hasil  konsultasi  berdasarkan gejala yang dipilih oleh user melalui tahapan metode Metode Certainty Factor (CF).
Kata Kunci : Metode  Certainty  Factor,  Sistem Pakar, Kerusakan Listrik Rumah Tangga

## I.PENDAHULUAN
PT. PLN merupakan perusahaan Badan Usaha Milik Negara  (BUMN)  dengan  status  Persero.  PT  PLN sebagai  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  energi yang  menyediakan  tenaga  listrik,  penunjang  tenaga listrik  serta  jasa  operasional.  Tenaga  listrik diklasifikasikan  berdasarkan  peruntukkannya  salah satunya  yaitu  listrik  untuk  rumah  tangga.  Masalah kelistrikan  rumah  tangga  kurang  diperhatikan  oleh masyarakat,  padahal  banyak  masalah  kecil  listrik yang  berakibat  korsleting  hingga  kebakaran.  Hal  ini
tentunya  harus  didukung  oleh  instalasi  listrik  rumah tangga  yang  baik  dan  benar  untuk  menghindari masalah  kelistrikan  tersebut.  Namun  kesadaran masyarakat  terhadap  kelistrikan  masih  kurang memadai, karena masih terdapat instalasi yang tidak menggunakan kabel standar, stop kontak yang terlalu banyak,  kualitas  kabel,  daya  listrik  yang  digunakan, beban listrik rumah tangga yang tidak sesuai dengan daya listrik yang digunakan, dan masih banyak lagi. Oleh karena itu, untuk menghindari kerusakan listrik rumah  tangga  yang  berakibat  fatal,  maka  dalam penelitian  ini  dikembangkan  suatu  aplikasi  yang dapat dijadikan sebagai wadah untuk mempermudah masyarakat  dalam  membantu  mengindikasi  lebih awal  kerusakan  listrik  rumah  tangga.  Aplikasi  yang dimaksud  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  atau Expert  System biasa  disebut  juga  dengan knowledge based system yaitu  suatu  aplikasi  komputer  yang ditunjukkan untuk membantu pengambilan keputusan atau  pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang spesifik. Untuk membantu diagnosa kerusakan listrik rumah  tangga,  dalam  penelitian  diterapkan  Metode Certainty Factor sebagai faktor kepastian kerusakan listrik  rumah  tangga  berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami.  Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas,  maka penulis tertarik untuk mengangkat judul “ Penerapan Metode Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar Dalam  Diagnosa  Kerusakan  Listrik  Rumah Tangga ”.

## II.TINJAUAN PUSTAKA
A. Sistem Pakar Sistem Pakar ( Expert System ) adalah sistem berbasis pengetahuan,  salah  satu  cabang  keilmuan  dalam kecerdasan  buatan  dan  dapat  didefinisikan  sebagai perangkat  lunak  berpengetahuan  intensif  yang  dapat melakukan beberapa tugas yang biasanya membutuhkan  keahlian  manusia.  Sistem  pakar digunakan  untuk  memecahkan  masalah  domain spesifik.  setiap  langkah  penalaran  untuk  masalah yang  spesifik  ditentukan  oleh  pakar  manusia  secara profesional  (Hartati,  2021:3).Sistem  pakar  atau Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge Based System yaitu  suatu  aplikasi  komputer  yang ditujukan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan atau  pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang spesifik.  Sistem  ini  bekerja  dengan  menggunakan pengetahuan  dan  metode  analisis  yang  telah didefinisikan terlebih  dahulu oleh pakar yang sesuai dengan bidang keahliannya. Sistem ini disebut sistem pakar  karena  fungsi  dan  perannya  sama  seperti seorang  ahli  yang  harus  memiliki  pengetahuan, pengalaman  dalam  memecahkan  suatu  persoalan. Sistem  biasanya  berfungsi  sebagai  kunci  penting yang  akan  membantu  suatu  sistem  pendukung keputusan atau sistem pendukung eksekutif (Haryadi, 2018:1).  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bidang
kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence),  definisi sistem  pakar  itu  sendiri  adalah  sebuah  program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh pakar, dimana  sistem  pakar  menggunakan  pengetahuan (knowledge),  fakta  dan  teknik  berpikir  dalam menyelesaikan  masalah-masalah  yang  biasanya hanya  dapat  diselesaikan  oleh  sorang  pakar  dari bidang yang bersangkutan (Haryadi, 2018:2).
Sistem pakar menjadi sangat populer karena banyak kemampuan dan manfaat yang diberikan, diantaranya (Haryadi, 2018:2) :
1) Meningkatkan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat daripada manusia
2) Membuat  seseorang  yang  awam  bekerja  seperti layaknya seorang pakar
3) Meningkatkan  kualitas,  dengan  member  nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan
4) Mampu  menangkap  pengetahuan  dan  kepakaran seseorang
5) Memudahkan akses pengetahuan seorang pakar
6) Bisa  digunakan  sebagai  media  pelengkap  dalam pelatihan. Pengguna pemula yang bekerja dengan sistem  pakar  akan  menjadi  lebih  berpengalaman karena  adanya  fasilitas  penjelas  yang  berfungsi sebagai guru.
7) Meningkatkan  kemampuan  untuk  menyelesaikan masalah karena sistem pakar mengambil pengetahuan dari banyak pakar
Selain  manfaat, ada  juga  beberapa  kekurangan  yang ada pada sistem pakar, diantaranya (Haryadi, 2018:3) :
1) Biaya  yang  sangat  mahal  untuk  membuat  dan memeliharanya
2) Sulit dikembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan pakar
3) Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
Ciri-ciri  sistem  pakar  adalah  sebagai  berikut (Haryadi, 2018:3) :
1) Terbatas pada domain keahlian tertentu
2) Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data  yang tidak pasti
3) Dapat  mengemukakan  rangkaian  alasan  yang diberikannya dengan cara yang dapat dipahami
4) Berdasarkan pada kaidah atau rule tertentu
5) Dirancang  untuk  dapat  dikembangkan  secara bertahap
6) Pengetahuan  dan  mekanisme  inferensi  jelas terpisah
7) Keluarannya bersifat anjuran
8) Sistem  dapat  mengaktifkan  kaidah  secara  searah yang  sesuai  yang  dituntun  oleh  dialog  dengan pemakai.
Menurut  Darnila  (2019:21),  pengetahuan  dalam sistem  pakar  bisa  merupakan  seorang  ahli  atau pengetahuan yang umunya berisi tentang pengetahuan  tentang  suatu  bidang  tertentu.  Istilah
sistem  pakar  biasa  disebut  sistem  knowledge-base atau  berbasis  pengetahuan.  Kebanyakan  orang menggunakan  istilah  sistem  pakar  karena  lebih singkat. Walaupun belum tentu bisa setingkat dengan seorang pakar. Pada dasarnya sistem pakar terdiri dari dua  komponen  utama  yaitu  basis  pengetahuan  dan mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  berisikan pengetahuan faktual dan bersifat heuristik serta pada akhirnya  pengetahuan  tersebut  diformulasikan  dan diorganisasi  ke  dalam  mesin  inferensi.  Berikut  ini merupakan  struktur  dasar  dari  sistem  pakar  seperti terlihat pada gambar .1.
Expert Knowledge Acquistion Subsystem Knowledge Base Facts, Heuristics Inference Engine Reasoning with Uncertainty Explanation Subsystem User Interface User Knowlegde Engineer Gambar 1. Struktur Dasar Sistem Pakar
B.Metode Certainty Factor
Certainty  factor (CF)  merupakan  suatu  angka  untuk mengukur  kepercayaan  atau  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu fakta. Nilai maksimum certainty  factor adalah  +1.0  ( definitely  true )  dan minimum  -1.0  ( definitely  false )  (Panggabean, 2022:110).
Certainty  factor adalah  suatu  metode  untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah tidak  pasti  yang  berbentuk  metric  yang  biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode  ini  sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti. Faktor kepastian ( certainty factor ) diperkenalkan  oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Model Certainty Factor adalah metode untuk mengelola ketidakpastian dalam sistem berdasarkan  aturan. Shortliffe dan Buchanan (1975) mengembangkan  model  CF  di  pertengahan  1970-an untuk  MYCIN,  sistem  pakar  untuk  diagnosis  dan pengobatan  meningitis  dan  infeksi  darah.  Sejak  itu, model  CF  telah  menjadi  pendekatan  standar  untuk manajemen ketidakpastian dalam sistem berdasarkan aturan (Pratiwi, 2019:78).
Kelebihan  Metode Certainty  Factor antara  lain (Pratiwi, 2019:78) :
1) Metode  ini  cocok  dipakai  dalam  sistem  pakar untuk  mengukur  sesuatu  apakah  pasti  atau  tidak
pasti  dalam  mendiagnosis  penyakit  sebagai  salah satu contohnya.
2) Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini dalam sekali hitung hanya dapat mengolah 2 data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga
Kekurangan  Metode Certainty  Factor antara  lain (Pratiwi, 2019:78):
1) Ide umum dari pemodelan ketidakpastian manusia dengan  menggunakan  numerik  metode certainty factor biasanya  diperdebatkan.  Sebagian  orang akan  membantah  pendapat  bahwa  formula  untuk metode certainty  factor di  atas  memiliki  sedikit kebenaran 2) Metode ini hanya dapat mengolah
ketidakpastian/kepastian  hanya  2  data  saja. Perlu dilakukan  beberapa  kali  pengolahan  data  untuk data yang lebih dari 2 buah.
Faktor kepastian merupakan cara dari penggabungan kepercayaan ( belief ) dan ketidakpercayaan ( unbelief ) dalam bilangan yang tunggal. Dalam certanty theory , data-data kualitatif direpresentasikan sebagai  derajat keyakinan ( degree of belief ) (Pratiwi, 2019:79).
Nilai  ketidakpastian  pada  Metode  Certainty  Factor, seperti terlihat pada Tabel.1..
Tabel .1. Nilai Ketidakpasitan
No Kondisi Tidak Pasti CF 1 Tidak 0 – 0,1 2 Tidak Tahu 0,2 – 0,3 3 Mungkin 0,4 – 0,5 4 Kemungkinan Besar 0,6 – 0,7 5 Hampir Pasti 0,8 – 0,9 6 Pasti 1
Certainty  Factor menggunakan  beberapa  ungkapan seperti:  mungkin,  kemungkinan  besar,  hampir  pasti untuk  mengakomodasi  tingkat  keyakinan  seorang pakar  di  dalam  melakukan  analisa  terhadap  suatu permasalahan  Formulasi  Certainty  Factor  (Permana, 2020:138)  :
CF(Rule) = MB(H,E) – MD(H,E) MB(H, E)= { (max[P(H | E), P(H)] – P(H)) / (max[1, 0] – P(H))
MD(H, E)= { (min[P(H | E), P(H)] – P(H)) / (min[1, 0] – P(H)) Keterangan : CF(Rule) = faktor kepastian MB(H, E) = measure of belife (ukuran kepercayaan) terhadap  hipotesis  H,  jika  diberikan evidence E (antara o dan 1).
MD(H, E)= measure of disbelife (ukuran ketidakpastian)  terhadap evidence H,  jika  diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
P(H) = probabilitas kebenaran hipotesis H P(H | E) = probabilitas bahwa H benar karena fakta E

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Penelitian
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  penulis adalah  metode  pengembangan  sistem.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah Waterfall . Adapun tahapan-tahapan metode waterfall , antara lain :
Analisa Kebutuhan Desain Sistem Penulisan Kode Program Pengujian Program Penerapan Program dan Pemeliharaan
Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall
1. Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuhan dilakukan dengan cara menganalisis  permasalahan  yang  ada  saat  ini, kemudian  memberikan  solusi  dari  permasalahan tersebut.
2. Desain Sistem
Desain  sistem  dilakukan  dengan  cara  merancang aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  listrik rumah  tangga  sesuai  dengan  kebutuhan  yang diinginkan.
3. Penulisan Kode Program
Setelah  desain  sistem  selesai,  maka  dilakukan penulisan  kode  program  yang  digunakan  untuk menerjemahkan  desain  sistem  dalam  bahasa  yang bisa  dikenali  oleh  komputer.  Adapun  bahasa pemrograman  yang  digunakan  yaitu  PHP  dengan database MySQL.
4. Pengujian Program Pengujian program dilakukan setelah penulisan kode program  selesai.  Pengujian  ini  diperlukan  untuk mengetahui fungsionalitas dari aplikasi apakah sudah berjalan dengan baik dan sesuai yang diinginkan.. 5. Penerapan Program dan Pemeliharaan Tahap  ini  merupakan  tahapan  akhir  dimana  aplikasi sistem pakar diagnosa kerusakan listrik rumah tangga yang  telah  dikembangkan  akan  dilakukan  demo program.  Setelah  itu  dilakukan  pemeliharaan  secara berkala  agar  dapat  menjaga  stabilitas  dari  aplikasi sistem pakar diagnosa kerusakan listrik rumah tangga

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil dan Pembahasan
Penerapan  Metode Certainty  Factor pada  sistem pakar dalam diagnosa kerusakan listrik rumah tangga dapat dijadikan sebagai wadah untuk mempermudah masyarakat  dalam  membantu  mengindikasi  lebih awal  kerusakan  listrik  rumah  tangga.  Sistem  pakar diagnosa  kerusakan  listrik  rumah  tangga  juga  dapat diakses  secara online dengan  akses  internet  melalui
link web https://kerusakanlistrik.yms.my.id/ sehingga mempermudah masyarakat dalam melakukan konsultasi terkait kerusakan listrik yang dialaminya. Sistem Pakar dalam diagnosa kerusakan listrik rumah tangga  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  dan database  MySQL .  Pada  sistem  pakar tersebut  telah  diterapkan  Metode Certainty  Factor yang  digunakan  untuk  menelusuri  kerusakan  listrik rumah tangga berdasarkan gejala-gejala yang dialami masyarakat.  Pada  aplikasi  sistem  pakar  dalam diagnosa  kerusakan  listrik  rumah  tangga  terdapat  2 antarmuka yang dapat diakses oleh administrator dan user  (masyarakat)  yang  memiliki  fungsi  berbeda- beda, dimana akan dibatasi pada halaman homepage web ketika pertama kali membuka link web tersebut. Adapun halaman homepage web seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Homepage Web
Pada Gambar 4.1. tersebut terdapat pembagian akses antara  administrator  dan  user  dalam  menggunakan aplikasi  sistem  pakar  dalam  diagnosa  kerusakan listrik rumah tangga, antara lain :
1) Administrator
Merupakan hak akses yang paling tinggi pada aplikasi sistem  pakar  ini,  dimana  administrator  akan mengelola secara keseluruhan data pada aplikasi yang terdiri  dari  input  data  dan  output  data  pada  aplikasi. Adapun antarmuka untuk Administrator antara lain : a) Login Administrator
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  administrator  untuk  masuk  ke  dalam  aplikasi guna  melakukan  proses  pengolahan  data.  Pada halaman  ini  terdapat  proses  verifikasi  login  dimana harus  memasukkan  username  dan  password  yang benar.  Adapun  halaman  login  administrator  seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Login Administrator
b) Menu Utama Administrator
Merupakan  halaman  antarmuka  web  yang  akan tampil ketika administrator berhasil melakukan login, dimana  terdapat  sub  menu  yang  dapat  diakses  yaitu input data, output data dan logout. Adapun  halaman menu utama administrator, seperti Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Menu Utama Administrator
c) Input Data Admin
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan untuk  mengelola  data  administrator  dengan  cara menambah, mengoreksi serta menghapus data admin tersebut.  Adapun  halaman  input  data  admin  seperti Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Input Data Admin
d) Input Data Gejala
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh administrator untuk mengolah data gejala-gejala dari  kerusakan  listrik  rumah  tangga  dengan  cara menambah, mengoreksi serta menghapus data gejala tersebut.  Adapun  halaman  input  data  gejala  seperti Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Input Data Gejala
e) Input Data Kerusakan
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  administrator  untuk  mengolah  data  kerusakan listrik  rumah  tangga  dengan  cara  menambah, mengoreksi serta menghapus data kerusakan tersebut. Adapun  halaman  input  data  kerusakan  listrik  rumah tangga seperti Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Input Data Kerusakan f) Input Data Solusi Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  administrator  untuk  mengolah  data  solusi  pada setiap  kerusakan  listrik  rumah  tangga  dengan  cara menambah, mengoreksi serta menghapus data solusi. Adapun halaman input data solusi, seperti Gambar 8
Gambar 8. Halaman Input Data Solusi
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  administrator  untuk  mengolah  data  rule  yang digunakan sebagai mesin inferensi dalam mendiagnosa kerusakan listrik rumah tangga, dimana di  dalam  rule  terdapat  gejala  dan  kerusakan  yang teridentifikasi.  Adapun  halaman  input  data  rule, seperti Gambar 9

## Gambar 9. Halaman Input Data Rule
h) Output Laporan Hasil Konsultasi Per Tahun
Merupakan output yang memberikan informasi hasil konsultasi masyarakat yang direkap setiap tahunnya. Adapun  output  laporan  hasil  konsultasi  per  tahun seperti Gambar 10

## Gambar 10 Output Laporan Hasil Konsultasi Per Tahun
2) User (Masyarakat)
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  user  untuk  melakukan  konsultasi,  mulai  dari mengisi  biodata,  hingga  memilih  gejala-gejala  yang dialami pada listrik rumah tangga. Adapun antarmuka untuk user, antara lain :
a) Menu User
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh user untuk mengisi biodata sebelum melakukan konsultasi dengan cara mengisi nama dan alamat pada field  yang  telah  disediakan.  Adapun  halaman  menu user seperti Gambar 11

## Gambar 11. Menu User
b) Konsultasi
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  user  untuk  memilih  gejala-gejala  yang  dialami dirumahnya.  Adapun  halaman  konsultasi  seperti Gambar 12.
Gambar 12. Konsultasi
c) Metode CF
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh user untuk menjalankan proses dari Metode CF berdasarkan gejala-gejala yang telah dipilih sebelumnya.  Adapun  halaman  metode  CF  seperti Gambar 13

## Gambar 13. Metode CF
d) Output Hasil Konsultasi
Merupakan output yang menampilkan informasi dari hasil  konsultasi  yang  telah  dilakukan  oleh  user berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami.  Adapun output hasil konsultasi seperti Gambar 14.

## Gambar 14. Output Hasil Konsultasi

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menguji  coba fungsionalitas  dari  sistem  pakar  dalam  diagnosa kerusakan  listrik  rumah.  Adapun  hasil  pengujian menggunakan metode black box, terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian No Skenario Pengujian Hasil Pengujian Keteran gan 1. Mengosongkan semua isian data  pada  form login,  lalu  klik tombol login Sistem menolak akses login tersebut dengan memberikan pesan kesalahan Berhasil 2 Mengosongkan isian data password  pada form login, lalu klik tombol login Sistem menolak akses login tersebut dengan memberikan pesan kesalahan Berhasil 3 Mengosongkan isian data username  pada form login, lalu klik tombol login Sistem menolak akses login tersebut dengan memberikan pesan kesalahan Berhasil 4. Memasukkan isian  data  pada form login yang benar,  lalu  klik tombol login. Sistem menerima akses login tersebut dengan memberikan pesan berhasil Berhasil 5. Melakukan konsultasi dengan memilih gejala- gejala yang dialami Sistem berhasil mendiagnosa kerusakan listrik  rumah tangga berdasarkan gejala-gejala yang telah dipilih. Berhasil
Berdasarkan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa  fungsional  dari  aplikasi telah berjalan dengan baik dan sistem pakar ini dapat memberikan hasil konsultasi berdasarkan gejala yang dipilih  oleh  user  melalui  tahapan  metode  Metode Certainty Factor (CF).

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Penerapan  Metode Certainty  Factor pada  sistem pakar  dalam  diagnosa  kerusakan  listrik  rumah tangga  dapat  dijadikan  sebagai  wadah  untuk mempermudah  masyarakat  dalam  membantu mengindikasi  lebih  awal  kerusakan  listrik  rumah tangga.
2. Sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  listrik  rumah tangga  juga  dapat  diakses  secara online dengan akses internet melalui link web https://kerusakanlistrik.yms.my.id/ sehingga mempermudah  masyarakat  dalam  melakukan konsultasi terkait kerusakan listrik yang dialaminya.
3. Sistem  Pakar  dalam  diagnosa  kerusakan  listrik rumah  tangga  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan database  MySQL .  Pada sistem  pakar  tersebut  telah  diterapkan  Metode Certainty Factor yang digunakan untuk menelusuri  kerusakan  listrik  rumah  tangga berdasarkan gejala-gejala yang dialami masyarakat.
4. Berdasarkan pengujian sistem yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  fungsional dari aplikasi telah berjalan dengan baik dan sistem pakar  ini  dapat  memberikan  hasil  konsultasi berdasarkan gejala yang dipilih oleh user melalui tahapan metode Metode Certainty Factor (CF).

## B. Saran
Berdasarkan penelitian yang telah penulis lakukan di PLN  Kota  Bengkulu,  maka  penulis  menyarankan  : Dapat  mempergunakan  aplikasi  ini  agar  dapat membantu  masyarakat  dalam  melakukan  konsultasi terkait dengan kerusakan listrik rumah tangga
a. Dapat mempergunakan aplikasi ini agar dapat membantu  masyarakat  dalam  melakukan konsultasi  terkait  dengan  kerusakan  listrik rumah tangga b. Perlu  adanya  pengembangan  sistem  untuk penelitian  selanjutnya  dengan  menggunakan pendekatan  metode  lain  untuk  memastikan tingkat kepastian seperti Metode Naive Bayes , Dhempster Shafer dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Darnila,  E.,  Mauliza  &  Ula,  M.,  2019. Aplikasi Teknologi Sistem Pakar Berbasis Fuzzy
Clustering. Medan: Yayasan Kita Menulis.
[2] Hans, A. F., 2016. Sistem Informasi Perpustakaan Online  Berbasis  Web. E-Journal  Teknik  Elektro dan Komputer , Volume Vol.5 No.2 .
[3]  Hartati,  S.,  2021. Kecerdasan  Buatan  Berbasis Pengetahuan.
Yogyakarta: Gadjah Mada
University Press.
[4] Haryadi, B. H., 2018. SIstem Pakar Penyelesaian Kasus  Menentukan  Minat  Baca, Kecenderungan, dan  Karakter  Siswa  Dengan  Metode  Forward Chaining. Yogyakarta: Deepublish.
[5]  Indrajani,  2018. Database  Design  Theory, Practice, and Case Study. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[6] Jannah, M., Sarwandi & Creative, C., 2019. Mahir Bahasa  Pemrograman  PHP. Jakarta:  PT.  Elex
Media Komputindo.
[7]  Lubis,  A.,  2016. Basis  Data  Dasar  Untuk
Mahasiswa Ilmu Komputer.
Yogyakarta:
Deepublish.
[8]  Mandar,  R.,  2017. Solusi  Tepat  Menjadi  Pakar Adobe Dreamweaver CS6. Jakarta: PT. Elexmedia
Komputindo.
[9]  Pamungkas,  C.  A.,  2017. Pengantar  dan Implementasi  Basis  Data. Yogyakarta:  Penerbit Deepublish.
[10] Panggabean, T. E. & Wijaya, V., 2022. Sistem Pakar. Sumatera  Utara:  CV.  Cattleya  Darmaya Fortuna.
[11] Permana, R., Sovia, R., Reza, M. & Putra, H. P., 2020.  Sistem  Pakar  Certainty  Factor  Dalam Mendiagnosis  Indikasi  Penyakit  Katarak  Pada
Anak. Sebatik, Volume Vol. 24 No.1 ISSN 1410- 3737.
[12]  Pratiwi,  H.,  2019. Buku  Ajara  :  Sistem  Pakar. Jawa Barat: Goresan Pena.
[13] Setiawidayat, S., 2018. Penyaluran Daya Listrik Satu  Fasa  (Peralatan  Rumah  Tangga). Malang:
Literasi Nusantara.
[14]  Yendrianof,  D.  et  al.,  2022. Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi. Medan:  Yayasan Kita Menulis.