## SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN PADA AIR CONDITIONER (AC) DI CV. NETRAL SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
1 Dearni Nofrianis Bazikho, 2 Immanuel H G Manurung*, 3 Rianto Sitanggang
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sain, Teknologi dan Informasi Universitas Sari
Mutiara Indonesia Medan
Email : dernibazikho04@gmail.com , nuelgunawan@gmail.com , rianto.sitanggang79@gmail.com

## Abstrak
Penggunaan  AC  ( Air Conditioner )  pada  zaman  sekarang  ini  semakin  dibutuhkan.  Hal  ini ditandai dengan hampir semua masyarakat memasangnya baik untuk ruangan kantor maupun di  rumah.  Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bidang  ilmu  dalam  kecerdasan  buatan  yang sering  diminati    karena  implementasinya  terdapat  dibeberapa  bidang  ilmu  pengetahuan maupun  bisnis  terbukti  sangat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dan  sangan  luas pengimplementasiannya. Hasil dari perhitungan ini akan digunakan dalam proses perhitungan kombinasi Certainty  Factor berdasarkan  gejala  ( evidence )  yang  berbeda  namun  memiliki hipotesis  yang  sama.  Proses  penarikan  kesimpulan  dalam  mengidentifikasi  kerusakan  pada Air  Conditioner diperoleh  dari  nilai  tertinggi  hasil  perhitungan  metode Certainty  Factor berdasarkan  gejala-gejala  yang  terjadi.  Aplikasi  yang  dibuat  dapat  memudahkan  para pengguna  dalam  mendeteksi  kerusakan Air  Conditioner .  Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat memberi  informasi  dalam  mendeteksi  awal  kerusakan  pada Air  Conditioner .  Perancangan aplikasi  yang  dibuat  mengadopsi  metode Certainty  Factor dalam  membantu  dalam pengambilan keputusan.
Keyword : Air Conditioner , Sistem Pakar, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan  AC  ( Air Conditioner ) pada zaman sekarang ini semakin dibutuhkan.  Hal  ini  ditandai  dengan hampir  semua  masyarakat  memasangnya baik  untuk  ruangan  kantor  maupun  di rumah.  Mesin  ini  memiliki  fungsi  yang penting  dalam  membuat  ruangan  terhindar dari hawa panas, gangguan kerusakan pada mesin pendingin ruangan akan mempengaruhi  kenyamanan  masyarakat, terlebih  jika  masyarakat  tidak  mengetahui bagaimana  gejala  awal  kerusakan  mesin pendingin ruangan. Seorang teknisi (pakar)
yang  dipanggil  untuk  memperbaiki  mesin pendingin  ruangan  diharapkan  mampu dengan cepat mendiagnosa kerusakan yang terjadi.  Begitu  juga  dengan  masyarakat umum  diharapkan  mampu  menangani masalah-masalah  kecil  yang  terjadi  pada mesin pendingin ruangan.
Dengan perkembangan yang semakin pesat, khususnya dibidang teknologi Air  Conditioner (AC)  yang mendorong  penggunaan  dan  pemanfaatan perkembangan  teknologi  tersebut  secara luas diberbagai bidang dan aspek kehidupan,  terutama  dibidang  kecerdasan buatan. Bidang yang menggunakan
kecerdasan buatan antara lain adalah sistem pakar.
Pada penelitian (Utomo & Nasution,  2016)  Sistem  pakar  merupakan salah  satu  bidang  ilmu  dalam  kecerdasan buatan  yang  sering  diminati    karena implementasinya terdapat dibeberapa
bidang  ilmu  pengetahuan  maupun  bisnis terbukti sangat membantu dalam pengambilan  keputusan  dan  sangan  luas pengimplementasiannya.
Menurut  peneliti  sebelumnya  (Sari, 2013)  dalam  penelitian  (Supiandi  & Chandradimuka,  2018), Certainty  Factor merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat mengartikan  ukuran  kepastian  terhadap suatu fakta atau rule , dalam menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar terhadap  suatu  masalah  yang  sedang dihadapi,  maka  dengan  menggunakan metode Certainty
Factor
dapat mendeskripsikan tingkat keyakinan pakar.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka peneliti  mengangkat  judul “Sistem  Pakar
Mendeteksi Kerusakan
Pada
Air
Conditioner  (AC)  Di  Netral  Service Dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor ”.

## II. LANDASAN TEORI
2.1   Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang dari Artificial  Intelligence (AI)  yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah  tingkat  manusia  yang  pakar  dan juga  merupakan  bidang  ilmu  yang  sering muncul seiring perkembangan ilmu komputer  pada  saat  ini  (Nasution  et  al., 2017).

## 2.1.1 Konsep Umum Dasar Kepakaran
Pengetahuan dari suatu sistem pakar mungkin  dapat  direpresentasikan  dalam sejumlah  cara.  Salah  satu  metode  yang paling  umum  untuk  pengetahuan  adalah dalam bentuk tipe aturan ( rule ) IF…THEN ( Jika…Maka ).  Pada  penelitian  (B.  H. Hayadi,  2017),  Turban  (1995)  menyatakan bahwa konsep dasar dari suatu sistem pakar
mengandung  beberapa  unsur/elemen,  yaitu keahlian, ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan, dan kemampuan menjelaskan.  Keahlian  merupakan  suatu penguasaan  pengetahuan  dibidang  tertentu yang  didapatkan  dari  pelatihan,  membaca atau pengalaman.

## 2.1.2 Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan  ( development  environment ) dan  lingkungan  konsultasi  ( consutation environment ) (Yusuf et al., 2016).
Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar digunakan  untuk  memasukan  pengetahuan pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan  oleh  pengguna  yang  bukan pakar  guna  memperoleh  pengetahuan pakar.  Komponen–komponen  sistem  pakar dalam  kedua  bagian  tersebut  dapat  dilihat didalam gambar berikut ini:
2.1.3 Rule  Sebagai  Teknik  Representasi Pengetahuan
Sistem rule terdiri  dari    dua  bagian, yaitu  bagian  IF  disebut evidence (Fakta-fakta) dan bagian THEN disebut hipotesis atau kesimpulan.
E    : Evidence (Fakta-fakta) yang ada
H    : Hipotesis (Kesimpulan)  yang dihasilkan Secara umum rule mempunyai evidence lebih dari satu yang dihubungkan  oleh  kata  penghubung AND atau OR ,  atau  kombinasi keduanya.  Tetapi  sebaliknya  biasakan menghindari  pengguna AND dan OR secara sekaligus dalam satu rule .
IF (E1 AND E2 AND E3 ……. AND
En) THEN H IF (E1   OR  E2   OR  E3 ……. AND En) THEN H

## 2.2 AC ( Air Conditioner)
Air  Conditioner (AC)  adalah  alat elektronik yang berfungsi dalam mengkondisikan udara untuk dapat
membuat  sejuk  didalam  sebuah  ruangan tertutup  yang  disesuikan  dengan  kondisi tubuh.  Penggunaan  AC  selain  membuat udara  menjadi  sejuk,  AC  juga  dapat meningkatkan  kualitas  udara  dan  dapat mengurangi  gejala  asma  dan  alergi  (Mair, 1392).

## 2.3 Certainty Factor (Faktor Kepastian)
Certainty  Factor pertama  kali diperkenalkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada  tahun  1975  untuk  mengakomodasi ketidakpastian pemikiran
( inexact reasoning )  seorang  pakar.  Seorang  pakar (misalnya  dokter)  seringkali  menganalisis informasi  yang  ada  dengan  ungkapan seperti  “mungkin”,  “kemungkinan  besar”, “hampir  pasti”.  Untuk  mengakomodasi  hal ini  maka  digunakan certainty  factor (CF) guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi.  Dalam  penelitian  (Zuhriyah  & Wahyuningsih,  2019), Certainty  factor adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu pasti atau tidak pasti yang berbentuk matrik yang biasanya digunakan dalam mendeteksi sesuatu yang belum pasti.
Di  dalam  metode  ini  terdapat  dua cara yang bisa dilakukan dalam mendapatkan  tingkat  keyakinan  (CF)  dari sebuah rule , yaitu:
1. Metode Net  belief yang  diusulkan  oleh E. H. Shortfille dan B. G. Bachnan
CF ( Rule ) = MB (H,E)
Dimana:
CF ( Rule )  : Factor kepastian MB (H,E)  : Measure of Beliefe (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika  diberikan evidence E
(antara 0 dan 1)
MD (H,E)  : Measure  of  Disbeliefe (ukuran ketidakpercayaan)
terhadap evidence E (antara 0 dan 1) P(H) : Probabilitas kebenaran hipotesis H P(H|E) : Probabilitas bahwa H benar karena fakta E 2. Dengan  cara  mewawancarai  seorang pakar
Nilai  CF  ( Rule )  didapat  dari interpretasi “ term ” dari pakar, yang diubah menjadi  nilai Perhitungan Certainty Factor
Secara umum, rule direpresentasikan dalam bentuk sebagai berikut :
IF E1 AND E2……..AND En THEN H (CF rule )Atau IF E1 OR E2……..OR En THEN H (CF rule ) Dimana : E1….En : Fakta-fakta ( evidence ) yang ada H : Hipotesis atau konklusi yang dihasilkan CF Rule : Tingkat keyakinan terjadinya hipotesis H akibat adanya 1fakta-fakta E1….En
1. Rule dengan evidence E tunggal dan hipotesis H tunggal
IF AND …….. AND
THEN H (CF Rule ) CF (H,E) = CF (E) x CF ( C )
2. Rule dengan evidence E ganda dan hipotesis H tunggal
IF AND …….. AND
THEN H (CF Rule ) CF (H,E) = min [CF ( ), CF ( ),…., CF( )] x CF ( rule ) IF OR …….. OR THEN H CF (H,E) = max [CF ( ), CF ( ),…., CF( )] x CF ( rule )
3. Kombinasi dua buah rule dengan evidence berbeda ( dan ), tetapi hipotesisnya sama.
IF THEN H Rule 1 CF (H, ) = C = C ( ) x CF ( rule 1) IF THEN H Rule 2 CF (H, ) = C = C ( ) x CF ( rule 2)
C + C (1- C )Jika C >0 dan C >0 CF (C C ) C + C Jika C >0 dan C <0 1- Min[C , C ] C +  C (1  +  C )
Jika C <0 dan C <0

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Didalam melakukan penelitian biasanya  menggunakan  konsep  metodologi penelitian berjenis Research
and Develoment .  Penelitian Research and Develoment adalah penyelidikan kritis yang memiliki tujuan supaya menemukan pengetahuan  atau  ilmu  baru  yang  akan bermanfaat  dalam  mengembangkan  suatu layanan  baru.  Pada  penelitian  (Damanik, 2013),  metodologi  penelitian  merupakan cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.

## 3.1 Analisa Perancangan
Terhambatnya penanganan penyebab  kerusakan Air  Conditioner (AC) masih    kurang  diketahui  oleh  masyarakat. Untuk  mengatasi  hal  ini  diperlukannya seorang  pakar  atau  ahli  dalam  bidang tersebut serta suatu metode untuk menyebarkan kepakaran yang dimiliki oleh seorang  pakar  kedalam  suatu  program komputer  yang  dinamakan  sistem  pakar dengan mendeteksi kerusakan
Air
Conditioner (AC)  yang  melibatkan  sistem kerusakan umum, yang diharapkan membantu  masyarakat  mengenali  gejala- gejala  yang  timbul.  Oleh  karena  itu berdasarkan  analisa  masalah  diatas,  maka melalui  sistem  ini  diharapkan  menjadi pilihan  alternatif  konsultasi  serta  informasi mengenai  penyebab  kerusakan  pada Air Conditioner (AC).
Untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  terjadi  digunakan  metode Certainty
Factor untuk  dapat  mengetahui  penyebab kerusakan pada Air Conditioner (AC). Tabel 3.2 Gejala Penyebab Kerusakan Pada Air Conditioner (AC) N o Kod e Gejala Kerusakan Air Conditioner (AC)
1 G01  Kapasitor  “ Air  Conditioner tidak mau  menyala  dalam  waktu  yang lama.”
2 G02 Printed Circuit Board (PCB)
“Jika jarum pada multitester tidak bergerak sama sekali, artinya ada kerusakan di PCB”.
3 G03 Overload “Mengakibatkan Air Conditioner tidak dingin” 4 G04 Sensor  Indoor  Air  Conditioner
“Sensor  AC  lemah  /  rusak sehingga  tidak  dapat  menangkap signal dari remote control ” (Sumber : Kepala Teknisi Air Conditioner)
Tabel 3.3 Basis Pengetahuan Tentang Kerusakan Air Conditioner (AC) Kode Nama Gejala MB MD G01 Kapasitor “ Air Conditioner tidak  mau menyala  dalam  waktu yang lama.” 0.4 0.2 G02 Printed  Circuit  Board (PCB)  “Jika  jarum  pada multitester tidak bergerak  sama  sekali, artinya ada kerusakan di PCB” 0.6 0.4 G03 Overload “Mengakibatkan Air Conditioner tidak dingin” 0.8 0.6 G04 Sensor Indoor Air Conditioner “Sensor AC lemah  /  rusak  sehingga tidak  dapat  menangkap signal dari remote control ” 0.6 0.4
(Sumber : Kepala Teknisi Air Conditioner)
3.1.1 Flowchart Program
Penerapan  metode  dan  algoritma  pada aplikasi  sistem  pakar  yang  akan  dibangun untuk  mendeteksi  penyebab  kerusakan Air Conditioner (AC) berdasarkan gejala-gejala yang  dialami  pada Air Conditioner dapat dilihat  pada flowchart metode  sistem  yang dimasukkan  kedalam  pendeteksi  kerusakan pada Air Conditioner adalah  sebagai berikut :
Gambar 3.2 Flowchart Metode Certainty Factor

## 3.1.2 Pemodelan Sistem
Pemodelan  aplikasi  sistem  pakar untuk mendeteksi penyebab kerusakan pada Air Conditioner (AC)  berdasarkan  gejala- gejala  yang  dialami Air Conditioner (AC) menggunakan  pemodelan  UML  ( Unified Modeling Language ).
UML  merupakan  salah  satu  alat bantu  untuk  dapat  digunakan  dalam  sistem yang berorientasi objek. Dalam pengembangan  pemodelan  sistem  yang berorientasi  objek.  Dalam  pengembangan pemodelan  sistem  yang  akan  dirancang dituangkan  kedalam  bentuk Use  Case Diagram,
Activity Diagram ,
Class Diagram .

## 3.1.3 Use Case Diagram
Use Case Diagram digunakan untuk memodelkan dan menyatakan unit fungsi/layanan  yang  digunakan  sistem  ke pemakai. Use case diagram adalah
interaksi  atau  dialog  antara  sistem  dan actor ,  termasuk  pertukaran  pesan  dan tindakan  yang  dilakukan  oleh  sistem. Berikut  pemodelan  data Use  case  diagram pada  perancangan  aplikasi  sistem  pakar untuk mendeteksi penyebab kerusakan pada
Air Conditioner (AC) dengan menggunakan metode certainty factor .
Gambar 3.3 Use Case Diagram 3.1.4 ActivityDiagram Activity diagram merupakan diagram yang  menggambarkan  berbagai alur aktivitas dalam suatu sistem, bagaimana  masing-masing  alur  berawal, decision activity diagram pada perancangan aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendeteksi kerusakan  pada Air Conditioner (AC) dengan  menggunakan  metode certainty factor . User Sistem
Gambar 3.4 Activity Diagram
3.2 Perancangan Sistem

## 3.2.1 Perancangan Basis Data
Rancangan  basis  data  digunakan untuk  dapat  melihat  tabel  atau field yang digunakan  dalam  memenuhi  kebutuhan sebuah  sistem.  Berikut  adalah  rancangan basis data pada perancangan aplikasi sistem pakar untuk mendeteksi penyebab kerusakan  pada Air Conditioner dengan menggunakan metode certainty factor .
3.2.2 Rancangan Antar Muka
( Interface )
Rancangan  antar  muka  ( interface ) pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendeksi kerusakan  pada Air Conditioner (AC) dengan  menggunakan  metode certainty factor adalah sebagai berikut :
1. Rancangan Interface Login
Rancangan login ini  berfungsi  untuk mengaktifkan  atau  membuka  layanan halaman  utama  pada  program,  caranya dengan  terlebih  dahulu  mengisi  nama admin dan password .
Gambar 3.6 Rancangan Interface Login
2. Rancangan Interface Halaman Utama Rancangan  ini  merupakan  halaman utama  dari  sistem  aplikasi  yang  berisi layanan-layanan  yang  nantinya  dapat digunakan. Adapun rancangan tampilan  halaman  utama  aplikasi sistem pakar adalah sebagai berikut:
Gambar 3.7 Rancangan Interface Halaman
Utama
3.2.3 Rancangan  Masukan  Mendeteksi
Penyebab  Kerusakan  Pada Air
Conditioner (Ac)
Rancangan  masukan  pada  sistem pakar  pendeteksian  penyebab  kerusakan pada Air Conditioner (AC)  merupakan rancangan  penginputan  dan  pengolahan data  yang  berkaitan  dengan  sistem  pakar
Verifikasi akun Memulai Aplikasi Form login Input user dan password
Va lid In val id Menu utama Form gejala Diagnosa kerusakan Tampilkan hasil diagnosa dan solusi Input Data Gejala Lakukan Diagnosa
Menerima hasil
diagnosa dan solusi Cetak
pendeteksian penyebab kerusakan pada Air Conditioner (AC).
Adapun  rancangan  masukkan  pada aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendeteksi penyebab  kerusakan  pada Air Conditioner (AC) dengan menggunakan metode certainty factor adalah sebagai berikut :
1. Rancangan Masukan Data Gejala Rancangan  masukan  data  gejala  ini
bertujuan  untuk  memasukkan  gejala-gejala yang  belum  terdaftar  atau  menginputkan data gejala baru yang telah ditentukan oleh pakar yang menangani penyebab kerusakan pada Air Conditioner . Berikut ini merupakan tampilan dari rancangan masukkan  data  gejala  pada  aplikasi  sistem pakar dalam mendeteksi penyebab kerusakan pada Air Conditioner .

## Gambar 3.8 Rancangan Masukkan Data Gejala
2. Rancangan Masukkan Data Kerusakan Rancangan  masukkan  data  penyebab kerusakan  pada Air  Conditioner (AC)  yang ditentukan oleh pakar. Berikut ini merupakan tampilan dari rancangan masukkan data penyebab kerusakan.
Gambar 3.9 Rancangan Masukkan Data
Kerusakan
3. Rancangan Masukkan Data Diagnosa Rancangan  masukkan  data  diagnosa merupakan  halaman  dalam  mendeteksi penyebab  kerusakan  pada Air Conditioner
(AC)  pada  pengguna  berdasarkan  gejala- gejala  kerusakan  yang  dialami  oleh Air Conditioner ,  Berikut  merupakan  tampilan dari rancangan masukkan konsultasi adalah sebagai berikut:
Gambar 3.10 Rancangan Masukkan

## Diagnosa
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Perhitungan Certainty Factor
digunakan  untuk  mengetahui  nilai  CF  dari setiap gejala yang mengindetifikasikan satu jenis  kerusakan  (hipotesis).  Hasil  dari perhitungan  ini  akan  digunakan  dalam proses  perhitungan  kombinasi Certainty
Factor berdasarkan  gejala  ( evidence )  yang berbeda  namun  memiliki  hipotesis  yang sama.  Proses  penarikan  kesimpulan  dalam mengidentifikasi kerusakan pada Air Conditioner diperoleh  dari  nilai  tertinggi hasil  perhitungan  metode Certainty  Factor berdasarkan gejala-gejala yang terjadi.
Adapun  Penjelasan  tentang  hasil implementasi sistem dijabarkan pada langkah-langkah berikut :
1. Login
Seperti  pada  umumnya  sebuah aplikasi  harus  memiliki  sistem  login  untuk memberikan  kemudahan  pada  pengguna untuk  menggunakan  sistem  yang  telah dirancang.  Berikut  merupakan  tampilan sistem Login :
Gambar 4.1 Tampilan Form Login
2. Menu Utama
Menu  utama  merupakan  halaman yang  pertama  kali  muncul  setelah  admin login ke dalam sistem.
Gambar 4.2 Tampilan Form Menu Utama
3. Form Input Data Kerusakan Pada  menu Input data  kerusakan merupakan Form yang  digunakan  untuk menginput  data.  Gambar  4. 3  Form  Input Data Kerusakan.
Gambar 4.3 Tampilan Form Input Data Kerusakan
4. Form Input Data Gejala Form  Input  data  gejala  merupakan Form yang digunakan untuk menginput dan merubah  database  tanpa  harus  masuk  ke dalam  database  langsung,  berikut  ini merupakan tampilan Form data gejala.
Gambar 4.4 Tampilan Form Data Gejala
5. Form Diagnosa Form  diagnosa  merupakan  Form yang  digunakan  untuk  melihat  hasil diagnosa  yang  telah  dilakukan  oleh  pakar atau  teknisi  Handphone,  Berikut  ini  adalah tampilan  Form  menu  Diagnosa.  Gambar 4.5 Form Diagnosa.
Gambar 4.5 Tampilan Form Diagnosa
6. Form Hasil Laporan Diagnosa Form Laporan  Hasil  Diagnosa Kerusakan Air  Conditioner dengan Crystal Report Form yang digunakan untuk melihat hasil  yang  sudah  selesai  dari  perhitungan
Certainty  Factor .  Berikut  tampilan Form Hasil Crystal Report .
Gambar 4.6 Tampilan Form Laporan

## 4.2 Pembahasan
Menyelesaikan  permasalahan  yang terjadi  tentang  mendeteksi  kerusakan  pada Air  Conditioner (AC)  berdasarkan  gejala- gejala  kerusakan  yang  terjadi  pada Air Conditioner (AC)  maka  dibutuhkan  suatu sistem yang mampu mengambil proses dan cara  berpikir  seorang  pakar  yang  nantinya dapat  diaplikasikan  dalam  sebuah  sistem komputer  dengan  menggunakan  metode certainty factor .
Penerapan  metode certainty  factor digunakan untuk mengukur tingkat kepastian  dalam  mendeteksi  gejala-gejala kerusakan yang terjadi pada Air Conditioner (AC).
Rumus : CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] MB(H,E1^E2) = MB[H,E1] + MB[H,E2] * (1-MB[H,E1]) MD(H,E1^E2) = MD[H,E1] + MD[H,E2] * (1-MD[H,E1]) Kaidah Kerusakan Pada Air Conditioner (AC) :
IF Kapasitor  “ Air  Conditioner tidak mau  menyala  dalam  waktu  yang lama.”
AND Printed  Circuit  Board (PCB)
“Jika  jarum  pada  multitester  tidak bergerak  sama  sekali,  artinya  ada kerusakan di PCB”
AND Overload “Mengakibatkan  Air Conditioner tidak dingin”
AND Sensor  Indoor  Air  Conditioner “ Sensor AC  lemah  /  rusak  sehingga tidak  dapat  mengkap  signal  dari remote control ”
THEN Air Conditioner (AC) rusak
Langkah  pertama,  pakar  menentukan nilai  CF  untuk  masing-masing  gejala sebagai berikut : MB (G01) : 0.4 MD (G01) : 0.2 MB (G02) : 0.6 MD (G02) : 0.4 MB (G03) : 0.8 MD (G03) : 0.6 MB (G04) : 0.6 MD (G04) : 0.4 Kaidah  awal  yang  memiliki  4  premis dipecah menjadi kaidah yang memiliki premis tunggal, sehingga menjadi : Kaidah 1.1 :
IF
Kapasitor  “ Air  Conditioner tidak  mau  menyala  dalam waktu yang lama.”
THEN Kapasitor AC rusak Kaidah 1.2 : IF Printed Circuit Board
(PCB)  “Jika  jarum  pada multitester  tidak  bergerak sama  sekali,  artinya  ada kerusakan di PCB”
THEN PCB rusak
Kaidah 1.3 : IF Overload “Mengakibatkan
Air Conditioner tidak dingin” THEN AC Overload Kaidah 1.4 : IF Sensor Indoor Air
Conditioner “Sensor  AC  lemah  / rusak  sehingga  tidak  dapat  mengkap signal dari remote control ” THEN Sensor AC rusak MB  (PCB  Air  Conditioner  rusak, G01^G02)  =  0.4  +  0.6  *  (1- 0.4) = 0.4 + (0.6 * 0.6) = 0.4 + 0.36 = 0.76
MD  (PCB  Air  Conditioner  rusak, G01^G02)=  0.2  +  0.4  *  (1- 0.2) = 0.2 + (0.4 * 0.8) = 0.2 + 0.32 = 0.52
CF[H,E]1 = 0.76 – 0.52 = 0.24
MB  (PCB Air  Conditioner rusak,
G01^G02^G03) = 0.76 + 0.8
*  (1-0.76)  =  0.76  +  (0.8  *
0.24  )  =  0.76  +  0.192  = 0.952
MD  (PCB Air  Conditioner rusak,
G01^G02^G03)  =  0.52  + 0.6*(1-0.52) = 0.52 + (0.6  *
0.48)  =  0.52  +    0.288  =
0.808
CF[H,E]1 = 0.952 – 0.808 = 0.144 MB  (PCB Air  Conditioner rusak,
G01^G02^G03^G04) = 0.952  +  0.6  *  (1-0.952)  = 0.952  +  (0.6  *  0.048)  = 0.952 + 0.0288 = 0.9808 MD  (PCB Air  Conditioner rusak,
G01^G02^G03^G04) = 0.808  +  0.4  *  (1-0.808)  =
0.808  +  (0.4  *  0.192)  =
0.808 + 0.0768 = 0.8848
CF[H,E]1 = 0.9808 – 0.8848 = 0.096 Hasil  Perhitungan Certainty  Factor.
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan dari metode certainty factor.
a. Nilai CF MB adalah = 0.9808 Nilai CF MD adalah = 0.8848 Mencari Nilai Maximal
Max    = 0.9808 – 0.8848 = 0.096
Kesimpulannya setelah dihitung dengan  menggunakan  metode certainty factor ,  maka  kerusakan  PCB    lebih mengarah Jika jarum pada multitester tidak bergerak sama sekali, artinya ada kerusakan di PCB.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perancangan  yang dilakukan  oleh  peneliti  untuk  membuat sistem  informasi  pada  CV.  Netral  Service dalam mendeteksi kerusakan Air Conditioner dapat  diambil  kesimpulan yaitu  :  Aplikasi  yang  dibuat  dapat memudahkan para pengguna dalam mendeteksi  kerusakan Air  Conditioner . Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  memberi informasi dalam mendeteksi awal kerusakan pada Air Conditioner
. Perancangan aplikasi yang dibuat
mengadopsi  metode Certainty  Factor dalam  membantu  dalam  pengambilan keputusan.

## 5.2 Saran
Sistem  ini  dapat  dilakukan  pengembangan untuk  dapat  memudahkan  para  pengguna dalam  mendeteksi  kerusakan  pada Air Conditioner berbasis  website  sehingga dapat  digunakan  oleh  orang  banyak. Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  sehingga memenuhi  standart  pengembangan  untuk mendeteksi kerusakan pada Air
Conditioner. Aplikasi  ini  dapat  dilakukan pengembangan
dengan melakukan
kombinasi  metode Certainty  Factor dalam mendeteksi kerusakan pada
Air Conditioner .

## DAFTAR PUSTAKA
Damanik,  B.  (2013).  Sistem  Informasi Penggajian  Dosen  Honorer  Berbasis Dekstop  Di  Universitas  Sari  Mutiara Indonesia. Journal Of Chemical Information  And  Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Hayadi,  B.  H.  (2017). User  Sistem  Pakar . 3 (1), 17–22.
Hayadi, H. (2018). Sistem Pakar . Depublish. Https://Books.Google.Co.Id/Books?Hl =Id&Lr=&Id=Rnxidwaaqbaj&Oi=Fnd &Pg=Pr6&Dq=Sistem+Pakar&Ots=6 yp5aazxfx&Sig=Clq33rgvfk_12dwvp vswpa_Rpla&Redir_Esc=Y#V=Onepa ge&Q&F=True Irviani,  R.,  &  Oktaviana,  R.  (2017).
Aplikasi  Perpustakaan  Pada  Sma  N1 Kelumbayan Barat Menggunakan Visual Basic. Jurnal Tam ( Technology Acceptance Model ) , 8 (1),
64.
Mair,  Z.  R.  (1392).  Media  Pembelajaran Air  Conditioner  (Ac)  Studi  Kasus Teknik  Pendingin  Dan  Tata  Udara Politeknik Sekayu Berbasis
Multimedia. ممممم  ممم مم , 4 (3),
57–71.
Http://Marefateadyan.Nashriyat.Ir/No de/150
Masturoh, S., Wijayanti, D., & Prasetyo, A. (2019).  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis  Web  Menggunakan  Model Waterfall Pada Smk Itenas Karawang.
Jurnal  Informatika , 6 (1),  62–68. Https://Doi.Org/10.31311/Ji.V6i1.537
5
Nasution,  S.  W.,  Hasibuan,  N.  A.,  &
Ramadhani,  P.  (2017).  Sistem  Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan  Metode  Case  Based Reasoning. Konferensi Nasional
Teknologi  Informasi  Dan  Komputer ,
I (1), 52–56. Http://Www.Stmik- Budidarma.Ac.Id/Ejurnal/Index.Php/K
omik/Article/Download/472/413%0a Prihandoyo, M. T. (2018). Unified Modeling  Language  (  Uml  )  Model Untuk Pengembangan Sistem
Informasi  Akademik  Berbasis  Web . 03 (01), 126–129.
Supiandi,  A.,  &  Chandradimuka,  D.  B. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Depresi  Mahasiswa  Akhir  Dengan Metode  Certainty  Factor  Berbasis Mobile. Jurnal  Informatika , 5 (1),
102–111. Https://Doi.Org/10.31311/Ji.V5i1.287
2
Syamsiah, S. (2019). Perancangan Flowchart Dan Pseudocode Pembelajaran Mengenal Angka
Dengan  Animasi  Untuk  Anak  Paud Rambutan. String  (Satuan  Tulisan Riset  Dan  Inovasi  Teknologi) , 4 (1), 86.
Https://Doi.Org/10.30998/String.V4i1.
3623
Tewari,  S.  (2020).  Application  Of  High Level Programming  Language (Visual Basic): A Review. Journal Of Science And  Technology , 5 (Volume  5),  90– 109. Https://Doi.Org/10.46243/Jst.2020.V5 .I5.Pp90-109 Utomo,  D.  P.,  &  Nasution,  S.  D.  (2016). Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan Toner  Dengan  Menggunakan  Metode Case  Based-Reasoning. Jurnal  Riset Komputer (Jurikom) , 3 (5), 3–6.
Wirawan,  A.  W.,  Indrawati,  C.  D.  S.,  &
Rahmanto, A. N. (2017). Pengembangan  Media  Pembelajaran Kearsipan Digital Untuk Meningkatkan  Hasil  Belajar  Siswa Smk  Negeri  3  Surakarta. Jurnal Pendidikan Vokasi , 7 (1), 78.
Https://Doi.Org/10.21831/Jpv.V7i1.12 879
Yusuf,  A.,  Studi,  P.,  Informatika,  T., Teknik, F., & Ponorogo, U. M. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Dengan  Metode  Forward  Chaining .
2 (1), 15.
Zuhriyah,  S.,  &  Wahyuningsih,  P.  (2019). Pengaplikasian  Certainty  Factor  Pada Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Campak  Rubella. Ilkom
Jurnal Ilmiah , 11 (2), 159–166.
Https://Doi.Org/10.33096/Ilkom.V11i 2.441.159-166