## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Kerusakan Mesin Wet And Dry Vacum Cleaner Menggunakan Metode Certainty Factor
(Studi Kasus: PT. ISS Indonesia)
Zulfan Anugerah Zega, Berto Nadeak, Taronisokhi Zebua
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner sering mengalami kerusakan sehingga memperlambat pekerjaan operator cleaning service dalam menyelesaikan suatu pekerjaan. Lambatnya Teknisi dalam menemukan solusi kerusakan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner serta jadwal teknisi yang sudah ditentukan dalam dua kali sebulan untuk melakukan pengecekkan terhadap kondisi mesin Wet and Dry Vacum Cleaner di area-area menjadi salah satu penyebab terhambatnya pekerjaan para operator cleaning service sehingga menyebabkan kerugian di sisi efesiensi waktu dan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan . Salah satu solusi yang  dapat  diberikan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  sedang  dihadapi  oleh  PT.  ISS  Indonesia  tersebut  adalah memanfaatkan sebuah aplikasi berbasis sistem pakar.  Aplikasi sistem pakar yang dijadikan sebagai solusi permasalahan di atas bekerja berdasarkan metode Certainty Factor yang dibangun dengan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio 2008 yang  diintegrasikan  dengan database MySQL untuk  menyimpan  data-data  yang  menjadi  gejala  dan  aturan-aturan  yang dibutuhkan  ketika  melakukan  diagnosa  oleh  sistem.  Penelitian  ini  akan  menghasilkan output yaitu  jika user atau  pemakai sistem  melakukan  diagnosa  dengan  memilih  jawaban  yang  diberikan  oleh  sistem  melalui form konsultasi  maka  akan menghasilkan output hasil  diagnosa  kerusakan  berupa tingkat  keyakinan  dan  solusi  kerusakan  mesin Wet  and Dry  Vacum Cleaner.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner

## Abstract
Wet and Dry  Vacuum Cleaner  machines are  often  damaged, thus slowing  down the  work  of  cleaning service  operators in completing a job. The slow technician in finding the solution of damage to Wet and Dry Vacum Cleaner machine and schedule of technicians who have been determined in two times a month to check on the condition of Wet and Dry Vacum Cleaner machine in the areas become one of the causes of inhibition of the work of cleaning service operators causing the loss on the side of time efficiency and cost incurred by the company. One solution that can be given to solve the problems being faced by PT. ISS Indonesia is utilizing an expert system-based applications. Expert system application that serves as a solution of the above  problems  work  based  on  Certainty  Factor  method  built  with  Microsoft  Visual  Studio  2008  programming  language integrated with MySQL database to store data that become symptom and rules needed when doing the diagnosis by the system. This research will produce the output that is if user or user of a system does the diagnosis by choosing answer given by system through consultation form hence will yield output result of diagnosis of damage in the form of confidence level and solution of damaged machine Wet and Dry Vacum Cleaner.
Keywords : Expert System, Certainty Factor, Wet and Dry Vacum Cleaner Machine

## 1. PENDAHULUAN
PT. ISS Indonesia adalah salah  satu perusahaan facility service yang  memasarkan produk di  bidang  jasa, seperti cleaning service, acccess control, service property, gardener, driver, receptionist, parking management dan lain sebagainya. Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner merupakan salah satu mesin pembersih yang berguna untuk menghisap debu dan air. Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner digunakan pada area-area tertentu, misalnya lantai,  karpet,  tumpahan  air  atau  oli  dan  lain  sebagainya.  Mesin Wet  and  Dry  Vacum  Cleaner berguna  untuk membantu para operator cleaning service untuk membersihkan area-area yang berdebu dan berair. Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner sering  mengalami kerusakan  sehingga  memperlambat pekerjaan operator cleaning  service dalam menyelesaikan suatu pekerjaan.
Lambatnya Teknisi dalam  menemukan solusi kerusakan  mesin Wet  and Dry Vacum Cleaner serta jadwal teknisi yang sudah ditentukan dalam dua kali sebulan untuk melakukan pengecekkan terhadap kondisi mesin Wet and Dry Vacum Cleaner di area-area menjadi salah satu penyebab terhambatnya pekerjaan para operator cleaning service. Solusi yang diberikan oleh  perusahaan ketika terjadi kerusakan mesin hingga saat ini adalah memberikan wewenang kepada operator cleaning service bagi yang mampu memperbaikinya sambil menunggu jadwal teknisi untuk melakukan pengecekkan dan perbaikan. Keterbatasan pengetahuan serta tidak semuanya operator cleaning service dapat melakukan pengecekkan dan perbaikan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner menyebabkan kerugian di sisi efesiensi waktu dan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan.
Aplikasi  sistem  pakar  yang  dijadikan  sebagai  solusi  permasalahan  di  atas  bekerja  berdasarkan  metode Certainty Factor yang dibangun dengan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio 2008 yang diintegrasikan
dengan database MySQL untuk menyimpan data-data yang menjadi gejala dan aturan-aturan yang dibutuhkan ketika melakukan diagnosa oleh sistem.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem berabasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut.

## 2.2 Faktor Kepastian
Faktor Kepastian  ( Certainty  Factor) diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam  pembuatan  MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukkan  besarnya kepercayaan[8]. Certainty Factor (CF) didefensikan[8],  sebagai berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
Keterangan: CF[H,E] : certainty factor dari hipotesis  H yang  dipengaruhi  oleh gejala  ( evidence) E. Besarnya  CF berkisar antara  -1 sampai  dengan  1.   Nilai  -1 menunjukkan  ketidakpercayaan    mutlak,  sedangkan  nilai  1 menunjukkan  kepercayaan mutlak.
MB[H,E]   :  Ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD[H,E]  :  Ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased  disbelief) terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh gejala E.
Certainty factor untuk kaidah premis tunggal[1]
CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] (2)
Certainty Factor untuk kaidah dengan premis majemuk ( multiple premis rules ):
CF (E1 AND E2 ) = Minimum (CF[E1],CF [E2]) x CF[H,E]1
(3)
CF (E1 OR E2 ) = Maximum (CF[E1],CF[E]) x CF[H,E]1
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules [1] ) :
CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1-CF[H,E]1] (4)
CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old +CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old]

## 2.2 Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner
Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner adalah mesin pembersih yang dapat menghisap debu dan air. Mesin Wet and  Dry  Vacum  Cleaner sering  digunakan  untuk  keperluan  kebersihan  rumah  tangga  maupun  digunakan  di perusahaan yang memasarkan produk cleaning service.
Gambar 1. Mesin Wet and Dry Vacum Cleaner merk Karcher
Mesin Wet  and  Dry  Vacum  Cleaner sering  mengalami  kerusakan  sehingga  memperlambat  pekerjaan operator cleaning  service dalam  menyelesaikan  pekerjaannya.  Lambatnya  Teknisi  dalam  menemukan  solusi kerusakan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner serta jadwal teknisi yang sudah ditentukan dalam dua kali sebulan untuk melakukan  pengecekkan  terhadap kondisi  mesin Wet and Dry Vacum Cleaner di area-area menjadi  salah satu  penyebab  terhambatnya  pekerjaan  para  operator cleaning  service. Langkah-langkah  penyelesaian  yang dimaksud  yaitu  menentukan  nilai  CF dari  pakar, menentukan  nilai  jawaban  dari user berdasarkan  gejala-gejala yang terjadi, dan penyelesaian  kasus dengan aturan dan kaidah-kaidah algoritma Certainty Factor .
Tabel 1. Tabel Nilai Jawaban User No Keterangan Nilai CF 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0.2 3 Sedikit Yakin 0.4 4 Cukup Yakin 0.6 5 Yakin 0.8 6 Sangat Yakin 1
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  kasus  pada  penelitian  ini  dengan  menerapkan  metode certainty factor sebagai berikut:
1. Penentuan Nilai CF Pakar
Penentuan nilai bobot CF pakar adalah ditentukan langsung oleh teknisi mesin Wet and Dry Vacum Cleaner PT. ISS Indonesia yang didapatkan melalui wawancara berdasarkan tiap gejala kerusakan. Adapun ketentuan masing-masing bobot disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 2. Nilai CF pakar Rule CF pakar (CF[H]) Nilai CF[H] 1 (G1) Motor Vacum sukar hidup / tidak dapat hidup sama sekali 1.0 (G2) Mesin Vacum hidup tapi tidak menyedot 1.0 (G3) Carbon brush pada motor Vacum bocor 0.8 (G4) Timbul suara berisik pada motor Vacum 0.4 2 (G5) Motor Vacum kotor belendir 0.8 (G6) Pengapian Carbon Brush terlalu besar 0.4 (G7) Pengapian pada Carbon Brush habis 1.0 (G8) Muncul  suara  keras  saat  di  hidupkan  pertama  kali  pada  bagian bearing mesin 0.6 (G9) Daya hisap Vacum berkurang 0.8 3 (G10) Hose /Selang tersumbat oleh kotoran 0.8 (G11) Rotor pada mesin tidak berfungsi 0.6 (G12) Filter debu pada mesin bocor 0.2 (G13) Debu yang dihisap keluar melalui motor Vacum 1.0 (G14) Sistem pemakaian yang kurang tepat 0.8 (G15) Mesin mati mendadak pada saat melakukan pekerjaan. 0.8 4 (G16)Wet Nozzle tersumbat kotoran 0.4 (G17) Karet pada Wet Nozzle putus 0.4 (G17) Extention tube tidak terpasang dengan baik. 1.0 (G18) Terlalu  banyak  kotoran besar yang  dihisap  mengakibatkan Nozzle tersendat-sendat pada saat melakukan penghisapan. 0.6 (G19) Recovery tank tidak bisa menampung  air 0.4 5 (G20) Air pada penampungan Recovery tank sering mengalami  air penuh mengakibatkan  air naik ke bagian motor mesin. 0.8 (G21) Salah satu roda bergoyang 0.2 (G22) Tombol on/of tidak berfungsi 0.2 (G23) In take / out take assembly lepas pada pengait 0.2
Diketahui  sebuah  kasus  yang  terjadi  pada  area PT. ISS Indonesia  dimana  mesin Wet  and Dry  Vacum Cleaner mengalami  kerusakan.  Pemakai  atau  operator cleaning  service melakukan  konsultasi  terhadap  sistem Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai CF dari User RULE CF user (CF[E]) Jawaban Nilai CF[E] 1 G1 Cukup Yakin 0.6 G2 Sedikit Yakin 0.4 G3 Sedikit Yakin 0.4 G4 Tidak 0 2 G5 Sedikit Yakin 0.4 G6 Cukup Yakin 0.6 G7 Tidak Tahu 0.2 G8 Yakin 0.8 G9 Tidak Tahu 0.2 3 G10 Sedikit Yakin 0.4 G11 Sangat Yakin 1.0 G12 Yakin 0.8 G13 Tidak Tahu 0.2 G14 Yakin 0.8 G15 Yakin 0.8 4 G16 Tidak 0 G17 Yakin 0.8 G18 Tidak 0 G19 Tidak 0 G20 Tidak Tahun 0.2 5 G21 Sedikit Yakin 0.4 G22 Tidak 0 G23 Tidak 0 G24 Yakin 0.8
Setelah mendapatkan  nilai  ketentuan bobot CF pakar dan CF user maka pada tahap ini  di lakukan  penyelesaian masalah  dengan  ketentuan  dan  kaidah-kaidah  metode Certainty  Factor. Kaidah-kaidah  tersebut  kemudian dihitung nilai  CFnya dengan mengalikan CF pakar dengan CF user sebagai berikut.
RULE 1 CF(H,E) 1 =  CF(H) 1 * CF(E) 1 =  1.0 * 0.6
=  0.6 CF(H,E) 2 =  CF(H) 2 * CF(E) 2
=  1.0 * 0.4
=  0.4 CF(H,E) 3 =  CF(H) 3 * CF(E) 3
=  0.8 * 0.4 =  0.32
CF(H,E) 4 =  CF(H) 4 * CF(E) 4 =  0.4 * 0 =  0
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan CF premis  majemuk  berdasarkan premis  tunggal diatas. Berikut perhitungan Kerusakan 1.
Min CF[E]
=   Minimum (CF[E1],CF[E2],CF[E3],CF[E4]) x CF[H,E]1 =  ([0.6],[0.4],[0,4],[0]) x 0.6 =  0
Selanjutnya  akan di hitung nilai akhir atau nilai  kombinasi Rule 1. Berikut perhitungan nilai  kombinasi. CF combine CF[H,E] 1,2
=   CF(H,E) 1 + CF(H,E) 2 * (1- CF(H,E) 1 ) =  0.6 + 0.4 * (1-0.6) =  0.6 + 0.16
=  0.76 old CF combine CF[H,E] old,3 =   CF(H,E) old + CF(H,E) 3 * (1- CF(H,E) old ) =  0.76 + 0.32 * (1-0.76)
=  0.76 + 0.07
=  0.83 old2
CF combine CF[H,E] old2,4 =   CF(H,E) old2 + CF(H,E) 4 * (1- CF(H,E) old2 ) =  0.83 + 0 * (1-0.76)
=  0.83 + 0
=  0.83 old3 CF[H,E] old3* 100% =  0.83 * 100% = 83%
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perhitungan certainty factor pada Rule 1 memiliki tingkat keyakinan 83%.
RULE 2
CF(H,E) 5 =  CF(H) 5 * CF(E) 5 =  0.8 * 0.4 =  0.32
CF(H,E) 6 =  CF(H) 6 * CF(E) 6 =  0.4 * 0.6
=  0.24 CF(H,E) 7 =  CF(H) 7 * CF(E) 7 =  1.0 * 0.2
=  0.2 CF(H,E) 8 =  CF(H) 8 * CF(E) 8 =  0.6 * 0.8
=  0.48 CF(H,E) 9 =  CF(H) 9 * CF(E) 9 =  0.8 * 0.2 =  0.16
Selanjutnya  akan di hitung nilai akhir atau nilai  kombinasi Rule 2. Berikut perhitungan nilai  kombinasi. CF combine CF[H,E] 5,6 =   CF(H,E) 5 + CF(H,E) 6 * (1- CF(H,E) 5 )
=  0.32 + 0.24 * (1-0.32)
=  0.32 + 0.24
=  0.56 old
CF combine CF[H,E] old,7 =   CF(H,E) old + CF(H,E) 7 * (1- CF(H,E) old ) =  0.56 + 0.2 * (1-0.56) =  0.56 + 0.08
=  0.64 old6
CF combine CF[H,E] old6,8 =   CF(H,E) old6 + CF(H,E) 8 * (1- CF(H,E) old6 )
=  0.64 + 0.48 * (1-0.64)
=  0.64 + 0.17
=  0.81 old7
CF combine CF[H,E] old7,9 =   CF(H,E) old7 + CF(H,E) 9 * (1- CF(H,E) old7 )
=  0.81 + 0.48 * (1-0.81) =  0.81 + 0.09
=  0.9 old8
CF[H,E] old8* 100% =  0.9 * 100% = 90%
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perhitungan certainty factor pada Rule 2 memiliki tingkat keyakinan 90%. RULE 3 CF(H,E) 10 =  CF(H) 10 * CF(E) 10 =  0.8 * 0.4 =  0.32 CF(H,E) 11 =  CF(H) 11 * CF(E) 11 =  0.6 *1.0 =  0.6 CF(H,E) 12 =  CF(H) 12 * CF(E) 12
=  0.2 * 0.8 =  0.16
CF(H,E) 13 =  CF(H) 13 * CF(E) 13 =  1.0 * 0.2 =  0.2
CF(H,E) 14 =  CF(H) 14 * CF(E) 14 =  0.8 * 0.8
=  0.64
CF(H,E) 15 =  CF(H) 15 * CF(E) 15 =  0.8 * 0.8 =  0.64
Selanjutnya  akan di hitung nilai akhir atau nilai  kombinasi Rule 3. Berikut perhitungan nilai  kombinasi. CF combine CF[H,E] 10,11 =   CF(H,E) 10 + CF(H,E) 11 * (1- CF(H,E) 10 ) =  0.32 + 0.6 * (1-0.32) =  0.32 + 0.24 =  0.56 old
CF combine CF[H,E] old,12 =   CF(H,E) old + CF(H,E) 12 * (1- CF(H,E) old ) =  0.56 + 0.16 * (1-0.56)
=  0.56 + 0.07
=  0.63 old11 CF combine CF[H,E] old11,13 = CF(H,E) old11 + CF(H,E) 13 * (1- CF(H,E) old11 ) =  0.63 + 0.2 * (1-0.63)
=  0.63 + 0.07
=  0.7 old12 CF combine CF[H,E] old12,14 =   CF(H,E) old12 + CF(H,E) 14 * (1- CF(H,E) old12 ) =  0.7 + 0.64 * (1-0.7)
=  0.7 + 0.19
=  0.89 old13 CF combine CF[H,E] old13,15 =   CF(H,E) old13 + CF(H,E) 15 * (1- CF(H,E) old13 ) =  0.89 + 0.64 * (1-0.89)
=  0.89 + 0.07
=  0.96 old14
CF[H,E] old14* 100% =  0.96 * 100% = 96%
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perhitungan certainty factor pada Rule 3 memiliki tingkat keyakinan 96%. RULE 4 CF(H,E) 16 =  CF(H) 16 * CF(E) 16 =  0.4 * 0
=  0 CF(H,E) 17 =  CF(H) 17 * CF(E) 17 =  0.4 *0.8 =  0.32 CF(H,E) 18 =  CF(H) 18 * CF(E) 18 =  1.0 * 0
=  0 CF(H,E) 19 =  CF(H) 19 * CF(E) 19 =  0.6 * 0 =  0 CF(H,E) 20 =  CF(H) 20 * CF(E) 20 =  0.4 * 0.2 =  0.08
Selanjutnya  akan di hitung nilai akhir atau nilai  kombinasi Rule 4. Berikut perhitungan nilai  kombinasi. CF combine CF[H,E] 16,17
=   CF(H,E) 16 + CF(H,E) 17 * (1- CF(H,E) 16 ) =  0 + 0.32 * (1-0) =  0 + 0.32
=  0.32 old
CF combine CF[H,E] old,18 =   CF(H,E) old + CF(H,E) 18 * (1- CF(H,E) old )
=  0.32 + 0 * (1-0.32)
=  0.32 + 0
=  0.32 old18 CF combine CF[H,E] old17,19 = CF(H,E) old18 + CF(H,E) 19 * (1- CF(H,E) old18 )
=  0.32 + 0 * (1-0.32)
=  0.32 + 0
=  0.32 old19 CF combine CF[H,E] old18,20 =   CF(H,E) old19 + CF(H,E) 20 * (1- CF(H,E) old19 ) =  0.32 + 0.08 * (1-0.32)
=  0.32 + 0.05
=  0.37 old20 CF[H,E] old20* 100% =  0.37 * 100% = 37%
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perhitungan certainty factor pada Rule 4 memiliki tingkat keyakinan 37%. RULE 5
CF(H,E) 21 =  CF(H) 21 * CF(E) 21 =  0.8 * 0.4 =  0.32 CF(H,E) 22 =  CF(H) 22 * CF(E) 22 =  0.2 *0 =  0 CF(H,E) 23 =  CF(H) 23 * CF(E) 23 =  0.32 * 0 =  0 CF(H,E) 24 =  CF(H) 24 * CF(E) 24 =  0.2 * 0.8 =  0.16
Selanjutnya  akan di hitung nilai akhir atau nilai  kombinasi Rule 5. Berikut perhitungan nilai  kombinasi. CF combine CF[H,E] 21,22
=   CF(H,E) 21 + CF(H,E) 22 * (1- CF(H,E) 21 )
=  0.32 + 0 * (1-0.32)
=  0.32 + 0
=  0.32 old
CF combine CF[H,E] old,23
=   CF(H,E) old + CF(H,E) 23 * (1- CF(H,E) old )
=  0.32 + 0 * (1-0.32)
=  0.32 + 0
=  0.32 old23
CF combine CF[H,E] old23,24 = CF(H,E) old23 + CF(H,E) 24 * (1- CF(H,E) old23 ) =  0.32 + 0.16 * (1-0.32)
=  0.32 + 0.10
=  0.42 old24 CF[H,E] old24* 100% =  0.42 * 100% = 42%
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perhitungan certainty factor pada Rule 5 memiliki tingkat keyakinan 42%. Kesimpulan dari hasil diagnosa berdasarkan kaidah-kaidah metode certanity factor dapat disimpulkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4. Tabel Kesimpulan Diagnosa Rule Kerusakan Hasil Certainty Factor Tingkat Keyakinan 1 K1 0.83 83% 2 K2 0.9 90% 3 K3 0.96 96% 4 K4 0.37 37% 5 K5 0.42 42%
Berdasarkan tabel kesimpulan diagnosa di atas, maka persentase tingkat keyakinan kerusakan paling tinggi adalah kerusakan  K1  atau  kerusakan  pada  Rotor  mesin    dengan  tingkat  keyakinan  96%  disusul  dengan  K2  dengan persentase  keyakinan  sebesar  90%,  K1  dengan  persentase  keyakinan  83%,  K5  dengan  persentase  keyakinan
sebesar 42%, dan K4 nilai persentase keyakinan paling rendah dengan persentase keyakinan sebesar 37%. Setelah mendapatkan  nilai  faktor  kepastian  diagnosa  kerusakan  mesin Wet  and  Dry  Vacum  Cleaner maka user dapat memastikan  kepastian  kerusakan  yang  terjadi  pada  mesin Wet  and Dry Vacum  Cleaner. Jika  terjadi  kesamaan nilai  persentase  tingkat  keyakinan  kerusakan  mesin Wet  and  Dry  Vacum  Cleaner maka  kesimpulannya  yaitu kerusakan tersebut terjadi komplikasi.

## 4. IMPLEMENTASI
Pengembangan  implementasi  sistem,  sangat  diperlukan  suatu  metodologi  yang  dapat  digunakan  sebagai pedoman  bagaimana  dan  apa  yang  harus  dikerjakan  selama  implementasi  ini.  Dengan  mengikuti  metode  dan prosedur-prosedur yang deberikan oleh suatu metodologi, maka implementasi sistem diharapan dapat diselesaikan dengan baik. Implematasi dari Program Pengajian ini membutuhkan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software).
Berikut tampilan form program
Gambar 1. Tampilan Form Input Gejala
Gambar 2. Form Input Kerusakan
Gambar 3. Form Konsultasi

## Gambar 4. Hasil Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan perumusan masalah pada penelitian dengan judul sistem pakar untuk mendiagnosa kerusakan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner menggunakan metode Certainty Factor maka kesimpulannya adalah sebagai berikut:
1. Prosedur dan perbaikan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner selama ini dilakukan secara manual. Selain jadwal teknisi  area  itu  pada  PT.  ISS  Indonesia  untuk  mengecek  dan  memperbaiki  kondisi  mesin  harus  menunggu jadwal teknisi sehingga merugikan dalam sisi efesiensi waktu dan biaya.
2. Penerapan  metode Certainty  Factor pada  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  kerusakan  mesin Wet  and  Dry Vacum Cleaner dihitung berdasarkan CF premis tunggal lalu di kombinasikan dengan rumus kombinasi CF. Hasil  perhitungan  metode Certainty  Factor menghasilkan  nilai  tingkat  persentase  keyakinan  terhadap kerusakan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner. 3. Perancangan  dan  pembangaunan  sistem  pakar  untk  mendiagnosa  mesin Wet  and  Dry  Vacum  Cleaner dirancangan menggunakan bahasa pemrograman Visual Studio 2008 yang di integrasikan dengan basis data MySQL. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pakar  dapat  mempermudah  para  pengguna  atau  pemakai  aplikasi untuk mengetahui kerusakan mesin Wet and Dry Vacum Cleaner.

## REFERENCES
[1] N. Sari, “Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Menggunakan Metode Certainty  Factor”,  Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, pp. 100-103, 2013
[2] I. Sumatorno, D. Arisandi, A. P. U. Siahaan, and M. Mesran, “Expert System of Catfish Disease Determinants Using Certainty Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 202–209, 2017.
[3] M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.
[4] E.  Sianturi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Gejala  Kecanduan  Game  Online  Dengan  Menggunaka  Metode  Certainty  Factor”,  Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, pp. 1-5, 2014
[5] A. Desiani and M. Arhani, Konsep Kecerdasan Buatan, Yogyakarta : Andi. 2006
[6] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Yogyakarta : Andi. 2006
[7] P. Rahmat, Langsung Bisa Visual Basic.net 2008, Yogyakarta : Andi. 2009
[8] B. S. D. Oetumo, Perencanaan dan Pembangunan Sistem Informasi, Yogyakarta : Andi. 2006
[9] Madcoms, Panduan Lengkap menjadi Teknisi Komputer, Yogyakarta : Andi. 2014
[10]   Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar, Yogyakarta : Andi. 2008
[11]  Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[12]  N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert systems with genetics probability,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[13]  S. Sophan, “Pengimplementasian Dan Perancangan Sistem Informasi Penjualan Dan Pengendalian Stok Barang Pada Toko Swastika Servis (Ss) Bangunan Dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic 6.0 Didukung Dengan Database Mysql”, Momentum, Volume : 16, pp. 1693-752X, 2014
[14]  Anharku, (2017, Apr.17). Flowchart[online]. Available: http://ilmukomputer.org/wp-content/uploads/2009/06/anharku-flowchart.pdf [15]  R. P.  Tanjung and M. Mesran, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI  KERUSAKAN MESIN  LAS INVERTER DENGAN METODE CERTAINTYFACTOR,” Maj. Ilm. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 62–64, 2017.