## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   1 Hal: 7-16 e-ISSN: 2714-8491

## Identifikasi Faktor Kegagalan Hasil Produksi Busa dengan Sistem Pakar Metode Dempster Shafer dan Certainty Factor
Dhyana Lowrenza 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
dhyanalowrenza@gmail.com

## Abstract
Foam is a derivative product made from PPG (Propylene Glycol) or Polyether Polyol which is then mixed with additives and catalysts. So it will produce foam that is used in the springbed and mattress industry. The foam is produced first by using a mixer  machine.  After  the  mixer,  dispensing  will  be  carried  out  (pouring  the  material  into  the  mold)  then  the  foam  will  be blown  off  and  the  foam  production  process  is  complete.  Failure  to  produce  foam  often  results  in  losses  in  terms  of  raw materials,  costs,  and  time.  To  avoid  the  failure  of  the  same  foam  production,  a  research  was  carried  out  by  designing  an expert system application that aims to be able to identify the factors causing the failure of foam production and to reduce the risk of failure of foam production. The data needed in this study were obtained from PT Bungo Permai Lestari. The data is then processed using the Dempster Shafer method and the Certainty Factor method. The results of this study are to  provide output in the form of certainty values from failure of foam production, factors causing failure of foam production, as well as solutions  to  failure of  foam  production  obtained  through  consultation  using  the  Dempster Shafer method  and  the  Certainty Factor method by selecting symptoms that match the results. foam production. So this research can help PT Bungo Permai Lestari to find out the causes and solutions to the failure of foam production and can reduce the risk of failure during foam production.
Keywords: Failure Factor, Foam Production, Expert System, Dempster Shafer, Certainty Factor.

## Abstrak
Busa adalah produk turunan yang berbahan baku PPG (Propylene Glycol) atau Polyether Polyol yang kemudian dicampurkan dengan bahan additive dan catalys. Sehingga akan dihasilkan busa yang digunakan dalam industri springbed dan kasur. Busa diproduksi  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  mesin  mixer.  Setelah  di  mixer,  akan  dilakukan  dispensing  (penuangan bahan  ke  cetakan)  kemudian  busa  akan  blow  off  dan  proses  produksi  busa  pun  selesai.  Sering  terjadi  kegagalan  dalam memproduksi busa tentu memberikan kerugian baik dari segi bahan baku, biaya, dan waktu. Untuk menghindari terjadinya kegagalan hasil produksi busa yang sama, maka dilakukan penelitian dengan merancang aplikasi sistem pakar yang bertujuan untuk dapat mengidentifikasi faktor penyebab kegagalan hasil produksi busa serta untuk mengurangi resiko kegagalan hasil produksi  busa.  Data-data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  didapatkan  dari  PT  Bungo  Permai  Lestari.  Data  tersebut kemudian diolah dengan menggunakan metode Dempster Shafer dan metode Certainty Factor .  Hasil dari penelitian ini yaitu memberikan  keluaran  berupa  nilai  kepastian  dari  kegagalan  hasil  produksi  busa,  faktor  penyebab  kegagalan  dari  hasil produksi  busa,  serta  solusi dari  kegagalan  produksi busa yang didapatkan  melalui konsultasi dengan  menggunakan  metode Dempster  Shafer maupun  metode Certainty  Factor dengan  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan  hasil  produksi  busa.  Maka penelitian  ini  dapat  membantu  PT  Bungo  Permai  Lestari  untuk  mengetahui  faktor  penyebab  dan  solusi  ke.gagalan  hasil produksi busa serta dapat mengurangi resiko terjadinya kegagalan pada saat melakukan produksi busa.
Kata kunci: Faktor Kegagalan, Produksi Busa, Sistem Pakar, Dempster Shafer, Certainty Factor
© 2022 INFEB

## 1. Pendahuluan
Industri  merupakan  proses  menghasilkan  barang  yang memiliki  nilai  dan  berharga.  Sektor  industri  furniture dapat  memberikan  kenyamanan  kepada  kita  melalui desain  interior.  Di  pasar  global,  Indonesia  termasuk eksportir  furniture  terbesar  di  dunia,  bersama  China, Italia,  Vietnam,  dan  Malaysia.  Industri  furniture memiliki peran penting bagi Indonesia sebagai sumber devisa  [1].    Dengan  adanya  sektor  industri  furniture, akan  memenuhi  kebutuhan  dalam  rumah  tangga  kita seperti  kasur  busa,  springbed,  kursi,  meja,  lemari  dan furniture  lainnya.  Sektor  industri  ini  berkembang dengan  pesat.  Untuk  itu,  perusahaan  harus  bisa
bersaing dengan kompetitor. Perusahaan sebagai suatu entitas  ekonomi  tentu  memiliki  tujuan  jangka  pendek untuk  memaksimalkan  laba.  Dan  memiliki  tujuan jangka  panjang  untuk  menjaga  going  concern  [2]. Perusahaan  manufaktur  merupakan  perusahaan  yang memproduksi  bahan  baku  menjadi  barang  jadi. Barang-barang  jadi  hasil  produksi  selanjutnya  akan dijual  ke  masyarakat  [3].  PT  Bungo  Permai  Lestari merupakan  salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang bergerak dalam sektor industri furniture yang berada di Muara  Bungo,  Jambi.  PT  Bungo  Permai  Lestari memproduksi  produk  furniture  busa  dan  juga springbed bigland dengan berbagai tipe produk. Dalam
produksi,  manusia  memiliki  peran  penting  dalam menghasilkan barang. Karena manusia yang menggerakkan  bahan  baku  tersebut  [4].  Kualitas produk  yang  baik  tentu  saja  akan  menarik  minat konsumen.  Konsumen  tentu  akan  membeli  produk yang  sesuai  dengan  kualitas  yang  diinginkan.  Untuk itu, perusahaan harus memperhatikan kualitas produknya  agar  kepercayaan  dari  konsumen  tidak hilang  [5].  Kepuasan  konsumen  memiliki  peranan penting  bagi  perusahaan  karena  berpengaruh  besar terhadap  kelangsungan  hubungan  baik  perusahaan dengan  konsumen  [6].  Tiga  faktor  kritis  yang mempengaruhi  kepuasan  kosumen  yaitu  mutu,  biaya, dan waktu [7]. Pentingnya kualitas busa hasil produksi sangat mempengaruhi kepuasan pembeli. Kualitas busa juga  akan  mempengaruhi  laba  perusahaan.  Namun, berdasarkan  hasil  penelitian  pada  PT  Bungo  Permai Lestari  dalam  proses  memproduksi  busa  terkadang terjadi kegagalan pada hasil produksi. Kegagalan dapat terjadi  karena  kesalahan  dalam  mencampurkan  bahan baku  untuk  produksi  sebuah  busa.  Sehingga  akan menghasilkan  busa  yang  tidak  sesuai  standar  kualitas. Kegagalan pada hasil produksi busa akan memberikan kerugian dari segi bahan baku, biaya, dan waktu. Agar tidak terjadi kegagalan hasil produksi yang sama maka penulis membuat sebuah  aplikasi sistem pakar dengan menggunakan  bahasa  pemrograman visual  basic 2019 dan database MySQL.  Sistem  pakar  ini  akan membantu operator untuk mengetahui faktor penyebab dari  kegagalan  busa.  Pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode Dempster  Shafer dan Certainty Factor .
Kecerdasan  buatan  adalah  kemampuan  digital  yang dikendalikan  oleh  komputer  untuk  melakukan  tugas yang  biasanya  terkait  dengan  makhluk  cerdas  [8]. Kecerdasan buatan merupakan suatu sistem yang dapat dimasukkan  kedalam  sebuah  mesin  seperti  komputer atau  robot  sehingga  dapat  bertindak  seperti  manusia dengan memiliki emosi, upaya berpikir, dan sebagainya [9].
Sistem  pakar  merupakan  cabang  kecerdasan  buatan tentang  bagaimana  “mengadopsi”  cara  berpikir  dan bernalar  seorang  pakar.  Sehingga  sistem  pakar  dapat menyelesaikan masalah dan mampu membuat keputusan  [10].  Sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk pemecahan suatu permasalahan yang biasa diselesaikan oleh pakar. Tujuan pengembangan sistem pakar untuk  mengimplementasikan  pengetahuan  pakar ke  dalam  bentuk  perangkat  lunak,  sehingga  dapat digunakan  oleh  banyak  orang  dan  tanpa  biaya  besar. Sistem  pakar  difungsikan untuk  meniru  seorang pakar dan bisa melakukan hal-hal seperti seorang pakar [11]. Sistem pakar memiliki beberapa kelebihan [12] yaitu:
a. Ketersediaan  ( increased  availability ).  Kepakaran menjadi tersedia dalam sistem komputer dan dapat dikatakan  bahwa  sistem  pakar  memproduksi kepakaran secara masal (massproduction).
b. Mengurangi  biaya  ( reduced  cost ).  Biaya  untuk mendatangkan kepakaran per user menjadi berkurang.
c. Mengurangi bahaya (reduced danger). Sistem pakar bisa  digunakan  ditempat  atau  lingkungan  yang berbahaya bagi manusia.
d. Permanen ( permanence ).  Sistem pakar dan pengetahuannya  bersifat  lebih  permanen  daripada manusia  yang  pengetahuannya  hilang  saat  sang pakar meninggal dunia.
e. Keahlian  multiple  ( multiple  expertise ).  Dapat menggabungkan  pengetahuan  dari  beberapa  pakar secara simultan dan kontinyu dalam menyelesaikan suatu masalah.
Sistem  pakar  memiliki  beberapa  kekurangan  sebagai berikut [12]:
a. Biaya untuk membuat dan memelihara sistem pakar sangat mahal.
b. Sulit  dikembangkan.  Hal  ini  berkaitan  dengan ketersediaan pakar sesuai bidangnya.
c. Sistem pakar tidak 100% bernilai benar.
Dempster-Shafer adalah  representasi,  kombinasi,  dan propogasi  ketidakpastian  dengan  karakteristik  yang secara  instutitif  sesuai  dengan  cara  berpikir  seorang pakar,  namun  dasar  matematika  yang  kuat  [13]. Metode Dempster  Shafer ditulis  dalam  suatu  interval ( belief,  plausibility ).  Dimana  belief  adalah  ukuran kepercayaan  terhadap evidence atau  gejala  dalam mendukung  suatu  himpunan  proposisi.  Jika  bernilai  0 mengidentifikasikan  tidak  ada  kepastian  dan  jika bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian. Plausibility adalah  ukuran  ketidakpercayaan  terhadap  suatu evidence atau  gejala.  Jika  bernilai  0  menunjukkan adanya kepastian dan jika bernilai 1 mengidentifikasikan  tidak  ada  kepastian.  Pada  metode ini kita mengenal adanya frame of discernment (FOD) yang  dinotasikan  dengan  θ  yang  dapat  diartikan sebagai  semesta  pembicaraan  dari  sekumpulan hipotesis  sehingga  sering  disebut environment .  Selain FOD  juga  dikenal mass  function yang  dinotasikan dengan  m  yaitu  tingkat  kepercayaan  dari  suatu evidence .  Nilai belief atau  bel(m)  adalah  (0-0,9)  dan untuk  nilai plausibility (pl)  dinotasikan  sebagai pl(s)=1-bel(-s). Apabila diketahui X adalah subset dari θ,  dengan  m1  sebagai  fungsi  densitasnya  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2  sebagai densitasnya,  maka  bentuk  fungsi  kombinasi  m1  dan m2  sebagai  m3  [14]  yang  disajikan  pada  Persamaan (1).
M 3 (Z) = (1)
Dimana  simbol  M1(X)  adalah mass  function dari evidence  X,  simbol  M2(Y)  adalah mass  function dari evidence  Y,  simbol  M3(Z)  sebagai mass  function dari
evidence  Z,  ∑X∩Ym1(X).m2(Y)  adalah  nilai  dari jumlah  dan  irisan  pada  perkalian  m1  dan  m2,  dan simbol  K  adalah  jumlah evidence jika  irisan  kosong. Kelebihan  metode Dempster  Shafer yaitu  memiliki algoritma proses perhitungan sehingga saat menganalisa  suatu  masalah  akan  dihasilkan  presentasi keakuratannya.  Adapun  kekurangan  dari  metode  ini yaitu,  apabila  terjadi  kekurangan  data evidence maka hasil perhitungan tidak akurat [15].
Menurut  Mariana  [16],  faktor  kepastian  ( Certainty Factor )  menyatakan  kepercayaan  terhadap  suatu kejadian  (fakta  maupun  hipotesis)  berdasarkan  bukti atau  penilaian  dari  seorang  pakar  dan  diperkenalkan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran seorang  pakar.  Faktor  kepastian  merupakan  metode untuk  membuktikan  suatu  fakta  pasti  atau  tidak  pasti yang  berbentuk metric yang  biasa  digunakan  dalam sistem  pakar.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk mendiagnosis  sesuatu  yang  belum  pasti.  Formulasi dasar  dari  metode Certainty  Factor [17]  disajikan pada Persamaan (2).
CF[H,E]=MB[H,E]–MD[H,E]                                   (2) Dimana simbol CF adalah Certainty Factor atau faktor kepastian  dalam  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh fakta E. Simbol MB adalah Measure of Belief (tingkat keyakinan),  yaitu  ukuran  kenaikan  kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi fakta E. Simbol MD  menyatakan Measure  of  Disbelief (tingkat  tidak keyakinan), yaitu ukuran
keyakinan dari ketidakpercayaan  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  fakta E. Simbol E adalah evidence (peristiwa atau fakta) dan simbol H adalah hipotesis (dugaan). Jika mengkombinasikan  dua  atau  lebih  aturan,  masing- masing  akan  menghasilkan  kesimpulan  yang  sama tetapi  faktor  ketidakpastiannya  berbeda.  Maka  setiap aturan dapat ditampilkan sebagai potongan bukti yang mendukung  kesimpulan  bersama.  Untuk  menghitung nilai CF dengan kombinasi dua atau lebih aturan  yang disajikan pada Persamaan (3).
CF(R1,R2)=CF(R1)+[CF(R2)]x[1-CF(R1)]              (3)
Kelebihan  metode Certainty  Factor [18]  sebagai berikut:
a. Metode  CF  cocok  dipakai  dalam  sistem  pakar untuk mengatur sesuatu pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis  contohnya  dalam  mendiagnosis penyakit.
b. Perhitungan dengan metode ini dalam sekali hitung dapat mengolah dua data sehingga keakuratan data dapat terjamin.
Kekurangan  metode Certainty  Factor [18]  sebagai berikut:
a. Pemodelan  ketidakpastian  yang  menggunakan perhitungan metode certainty factor biasanya masih diperdebatkan.
b. Untuk  pengolahan  lebih  dari  dua  data,  perlu dilakukan  berulang-ulang  agar  mendapatkan  hasil yang maksimal.
Perancangan  sistem  pakar  menggunakan  alat  bantu Unified  Modelling  Language  (UML).  UML  adalah standar  bahasa  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan requirement,  membuat  analisa  dan  desain  serta menggambarkan arsitektur dalam pemrograman berorientasi objek [19]. UML adalah teknik pengembangan  sistem  dengan  menggunakan  bahasa grafis  sebagai  alat  pendokumentasian  dan  melakukan spesifikasi pada sistem [20].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  berisikan  rancangan  dari  kegiatan penelitian  yang  dilakukan  sehingga  dapat  dijadikan pedoman dan memudahkan dalam melakukan penelitian.  Data  yang  diolah  berupa  gejala-gejala  dan nilai  kepercayaan  dari  pakar  yang  diperoleh  dari  PT Bungo  Permai  Lestari,  untuk  mengetahui  faktor kegagalan  hasil  produksi  busa  dan  nilai  kepastian, dilakukan dengan pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan studi pustaka.
Kerangka penelitian yang dilakukan pada penelitian ini diuraikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  akan  menjelaskan mengenai tahapan analisa dan hasil penelitian.
3.1. Analisa Sistem
Analisa  sistem  akan  memberikan  kemudahan  dalam merancang  dan  membangun  sebuah  sistem.  Dan diharapkan  dapat  meminimalisir  masalah-masalah yang  akan  terjadi  pada  sistem  yang  akan  dibangun. Input  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  sistem
merupakan  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses untuk  mengetahui  kegagalan  dan  faktor  kegagalan hasil  produksi  busa.  Untuk  itu  data  yang  dibutuhkan untuk input yaitu data gejala, data kegagalan dan faktor kegagalan  beserta  solusi.  Selanjutnya  pada  analisa proses  untuk  menentukan  faktor  kegagalan  hasil produksi  busa  dengan  sistem  pakar  metode Dempster Shafer dan Certainty  Factor yaitu  menentukan rule atau  aturan  berdasarkan  gejala  dan  kegagalan  hasil produksi busa yang ada kemudian mengolah nilai MB dan  densitas  yang  didapatkan  dari  pakar.    Serta diharapkan memberikan output berupa faktor kegagalan  dari  produksi  busa,  nilai  kepastian kegagalan  dan  solusi  terhadap  kegagalan  busa  yang terjadi.
3.2. Basis Pengetahuan
Dalam  perancangan  sistem  pakar,  menentukan  basis pengetahuan merupakan hal yang sangat penting. Basis
pengetahuan  dapat  dikatakan  sebagai  kumpulan  fakta- fakta.  Untuk  mencapai  tujuan  yang  diinginkan,  maka akan  dilakukan  sebuah  proses  yang  membutuhkan pendekatan  basis  pengetahuan  dengan  menggunakan rule atau  aturan.  Pada  penelitian  ini,  user  atau pengguna yakni seorang operator akan memilih gejala- gejala  yang  tampak pada busa  hasil  produksi.  Apabila operator  memilih  menggunakan  metode Certainty Factor ,  maka  operator  memilih  gejala  yang  sesuai dengan  hasil  produksi  busa  yang  gagal.  Begitu  pula jika operator memilih menggunakan metode Dempster Shafer ,  maka  operator  juga  akan  memilih  gejala  yang sesuai  dengan  hasil  dari  produksi  busanya.  Setelah memilih  gejala-gejala,  maka  sistem  pakar  akan melakukan  pencocokkan  data  dan  proses  perhitungan sesuai dengan data gejala yang dipilih user dengan data yang  telah  ada di  basis  pengetahuan.  Untuk  data  jenis kegagalan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Jenis Kegagalan Hasil Produksi Busa
Kode   Nama Faktor K1 Collapse (Gagal foaming) • Bahan baku terkontaminasi zat lain. • Metering error pada saat penakaran.
• Kualitas bahan baku yang sudah tidak baik K2 Split (Balokan busa pecah) • Konsentrasi catalys terlalu rendah sehingga reactivity catalys menjadi tidak stabil. K3 Zig Zag Split (Busa pecah tidak beraturan)
• Komposisi antara bahan baku dan catalys tidak seimbang.
K4
Reactivity Split (Busa rusak) • Bahan baku terkontaminasi karat.
• Penggunaan catalys melampaui batasan yang telah ditentukan.
K5 Pinhole dan Shoothole (Pori-pori busa rusak)
• Permukaan bak cetak sudah tidak rata.
• Mixer yang berlebihan.
K6
Loose Skin dan Coarse Surface (Busa
terkelupas)
• Bak cetak terlalu panas.
• Penggunaan solvent (bahan pengembang) terlalu tinggi pada formulasi density rendah.
K7 Dead Foam (Busa bantet) • Proses mixing yang tidak sempurna.
K8
Scorching / Discoloration (Busa gosong) • Konsentrasi H2O (air) terlalu tinggi dan pelepasan gas CO2 tidak sempurna.
Untuk data gejala kegagalan hasil produksi busa dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Kegagalan Hasil Produksi Busa Kode Nama G01 Apakah busa mengembang lebih cepat kemudian blow off dan jatuh lagi? G02 Apakah busa mengembang lebih lambat dari semestinya dan blow off tidak tercapai? G03
Apakah busa pecah dengan membentuk garis horizontal pada bagian tengan balokan?
G04
Apakah struktur sel (pori-pori) busa terlalu terbuka?
G05 Apakah busa mengalami pecah hampir pada semua sisi bagian atas? G06 Apakah busa rapuh dan berserat seperti kapas? G07 Apakah balokan busa pecah hampir pada semua sisi dan dalam balokan? G08 Apakah terdapat lubang yang tak beraturan pada bagian sisi dan hampir ke tengah balokan? G09 Apakah muncul banyak gelembung dengan ukuran separuh bola ping-pong? G10
Apakah terjadi pelepasan kulit pada balokan dan menempel pada bak cetak?
G11
Apakah terjadi pelepasan kulit pada bagian bawah balokan?
G12 Apakah busa getas atau menjadi mudah robek? G13 Apakah flexibility busa berkurang (kaku)? G14 Apakah sel (pori-pori) pada busa tertutup?
G15 Apakah tingkat kekerasan (hardness) pada busa berambah?
Untuk  data  solusi  kegagalan  dapat  disajikan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Solusi Jenis Kegagalan Kode Kegagalan Kode Gejala Solusi K1 G01 • Cek dan pastikan bahan baku tidak tercampur oleh bahan lain.
• Semua peralatan penakaran dan penimbangan dilakukan kalibrasi berkala agar semua peralatan berfungsi dengan baik.
• Pahami petunjuk pada label produk dan kemasan masih tersegel dengan baik sebelum digunakan.
G02 K2 G03 • Pastikan ratio pada saat melakukan penakaran dan penimbangan bahan sesuai formula. Cek kualitas catalys sesuai SOP. G04 K3 G05
• Melakukan pengecekan terhadap total bahan baku dan catalys agar perbandingan sesuai komposisi pada formula.
G06
K4 G07
• Dilakukan pengurasan (pembersihan) media container terutama yang berbahan logam.
• Sesuaikan komposisi catalys dengan batasan yang tertera pada label kemasan.
K5 G08
• Mengganti dasar mould atau cetakan dengan yang baru.
• Mengatur timer mixing sesuai dengan kapasitas bahan baku.
G09
K6 G10 • Melakukan pendinginan bk cetak dengan memperpanjang interval pemakaian bak (agar suhu tidak terlalu tinggi).
• Mengurangi jumlah solvent sesuai batasan yang diinginkan. G11 G12 K7 G13 • Setting timer mixing sesuai dengan kapasitas bahan baku sehingga dapat mengaduk dengan sempurna.
G14 K8 G15
• Mengurangi penggunaan total air dalam formula.
• Mengurangi komponen catalys agar sel regulator terbuka.
Mesin  inferensi  akan  memberikan  gambaran  grafis basis  pengetahuan  dan rule sistem  pakar  yang  akan dibangun. Mesin inferensi yang digunakan pada sistem pakar untuk identifikasi kegagalan hasil produksi busa adalah metode Dempster Shafer dan Certainty Factor . Struktur  pohon  keputusan  dapat  di  lihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 2. Struktur Pohon Keputusan
Berdasarkan  pohon  keputusan  diatas  maka  dapat disimpulkan rule yang diambil sebagai berikut:
Rule  1  :  IF  busa  mengembang  lebih  cepat  kemudian blow  off dan  jatuh  lagi  AND  busa  mengembang  lebih lambat  dari  semestinya  dan  blow  off  tidak  tercapai THEN Collapse .
Rule  2  :  IF  busa  pecah  dengan  membentuk  garis horizontal  pada  bagian  tengah  balokan  AND  struktur sel (pori-pori) busa terlalu terbuka THEN Split .
Rule 3 : IF busa pecah hampir pada semua sisi bagian atas AND busa rapuh dan berserat seperti kapas THEN Zig-Zag Split .
Rule 4 : IF balokan busa pecah hampir pada semua sisi dan dalam balokan THEN Reactivity Split .
Rule 5 : IF terdapat lubang tidak beraturan pada bagian sisi  dan  hampir  ketengah  balokan  AND  munculnya banyak  gelembung  dengan  ukuran  separuh  bola  ping- pong THEN Pinhole dan Shoothole .
Rule  6  :  IF  terlepasnya  kulit  balokan  dan  menempel pada  bak  cetak  terutama  bagian  bawah  balokan  AND busa  getas  atau  mudah  robek  AND fleksibility busa berkurang  (kaku)  THEN Loose  Skin dan Coarse Surface.
Rule 7 : IF tertutupnya sel (pori-pori) pada busa AND hardness  (tingkat  kekerasan)  bertambah  THEN Dead Foams.
Rule 8 : IF terjadi gejala perubahan warna dasar seperti terbakar  pada  bagian  tengah  balokan  (gosong)  THEN Scorching/Discoloration.

## 3.3. Metode Dempster Shafer
Untuk  nilai  bobot  masing-masing  gejala  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Bobot Masing-Masing Gejala
No Nama Kegagalan Gejala Bobot 1 Collapse (Gagal foaming ) Apakah busa mengembang lebih cepat kemudian blow off dan jatuh lagi?
0.8
Apakah busa mengembang lebih lambat dari semestinya dan blow off tidak tercapai? 0.7 2 Split (Balokan busa pecah) Apakah busa pecah dengan membentuk garis horizontal pada bagian tengan balokan? 0.8 Apakah struktur sel (pori-pori) busa terlalu terbuka? 0.7 3 Zig Zag Split (Busa pecah tidak beraturan) Apakah busa mengalami pecah hampir pada semua sisi bagian atas? 0.8 Apakah busa rapuh dan berserat seperti kapas? 0.7
4 Reactivity Split (Busa rusak) Apakah balokan busa pecah hampir pada semua sisi dan dalam balokan? 0.8 5 Pinhole dan Shoothole (Pori- pori busa rusak) Apakah terdapat lubang yang tak beraturan pada bagian sisi dan hampir ke tengah balokan? 0.8 Apakah muncul banyak gelembung dengan ukuran separuh bola ping-pong? 0.8 6 Loose Skin dan Coarse Surface (Busa terkelupas) Apakah terjadi pelepasan kulit pada balokan dan menempel pada bak cetak terutama bagian bawah balokan? 0.8 Apakah busa getas atau menjadi mudah robek? 0.7 Apakah flexibility busa berkurang (kaku)? 0.8 7 Dead Foam (Busa bantet) Apakah sel (pori-pori) pada busa tertutup? 0.8 Apakah tingkat kekerasan ( hardness ) pada busa berambah? 0.8 8 Scorching / Discoloration (Busa gosong) Apakah terjadi perubahan warna dasar pada busa seperti terbakar pada bagian tengah balokan (gosong)? 0.8
Seorang operator memilih dua gejala yaitu :
G01 dengan bobot 0.8
G02 dengan bobot 0.7
Berdasarkan  relasi  atau  hubungan  antara  gejala  dan kegagalan  maka  gejala  yang  di  pilih  oleh  operator merupakan  gejala  dari  kegagalan collapse .  Maka rule yang akan di eksekusi adalah rule 1 yaitu:
R1 = IF G01 AND G02 THEN K1
-G01 (YA = 0.8)
Maka : M 1 {K1} = 0.8
M 1 {θ} = 1-0.8 = 0.2
- G02 (YA = 0.7)
Maka : M 2 {K1} = 0.7
M 2 {θ} = 1-0.7 = 0.3
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  densitas  baru  untuk kombinasi M3 yang disjaikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Bobot Masing-Masing Gejala
M 2 {K1} (0.7) M 2 {θ} (0.3) M 1 {K1} (0.8) {K1} 0.56 {K1} 0.24 M 1 {θ} (0.2) {K1} 0.14 {θ} 0.06
Lalu akan dihitung nilai densitas M 3 sebagai berikut: M 3 {K1} = = 0.94
M 3 {θ} = = 0.06
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan, didapatkan nilai densitas kegagalan hasil produksi busa karena collapse yaitu sebesar 0.94 atau 94 %.

## 3.4. Metode Certainty Factor
Untuk  nilai  MB  dan  nilai  MD  masing-masing  gejala kegagalan hasil produksi busa dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai MB dan MD pada Setiap Gejala
Nama Kegagalan Gejala MB MD Collapse (Gagal foaming )
Apakah busa mengembang lebih cepat kemudian blow off dan jatuh lagi? 0.8 0 Apakah busa mengembang lebih lambat dari semestinya dan blow off tidak tercapai? 0.7 0.1 Split (Balokan busa pecah) Apakah busa pecah dengan membentuk garis horizontal pada bagian tengan balokan? 0.8 0 Apakah struktur sel (pori-pori) busa terlalu terbuka? 0.7 0.1 Zig Zag Split (Busa pecah tidak beraturan) Apakah busa mengalami pecah hampir pada semua sisi bagian atas? 0.8 0 Apakah busa rapuh dan berserat seperti kapas? 0.7 0 Reactivity Split (Busa rusak) Apakah balokan busa pecah hampir pada semua sisi dan dalam balokan? 0.8 0.1 Pinhole dan Shoothole (Pori-pori busa rusak) Apakah terdapat lubang yang tak beraturan pada bagian sisi dan hampir ke tengah balokan? 0.8 0 Apakah muncul banyak gelembung dengan ukuran separuh bola ping-pong? 0.8 0.2 Loose Skin dan Coarse Surface (Busa terkelupas) Apakah terjadi pelepasan kulit pada balokan dan menempel pada bak cetak terutama bagian bawah balokan? 0.8 0.1 Apakah busa getas atau menjadi mudah robek? 0.7 0.2 Apakah flexibility busa berkurang (kaku)? 0.8 0 Dead Foam (Busa bantet) Apakah sel (pori-pori) pada busa tertutup? 0.8 0.2 Apakah tingkat kekerasan ( hardness ) pada busa berambah? 0.8 0 Scorching / Discoloration (Busa gosong) Apakah terjadi perubahan warna dasar pada busa seperti terbakar pada bagian tengah balokan (gosong)? 0.8 0
Operator memilih dua gejala yaitu:
G01 dengan MB 0.8 dan MD 0 G02 dengan MB 0.7 dan MD 0.1
Berdasarkan  relasi  atau  hubungan  antara  gejala  dan kegagalan  maka  gejala  yang  di  pilih  oleh  operator merupakan gejala dari kegagalan collapse (K1). Maka perhitungan  dengan  menggunakan  metode Certainty
Factor untuk  kegagalan  K1  dapat  dilihat  pada perhitungan berikut:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]
MB[H,E1AE2]={MB[H,E1]+MB[H,E2].(1MB[H,E1] }
MD[H,E1AE2]={MD[H,E1]+MD[H,E2].(1MD[H,E1] }
Perhitungan untuk  nilai MB
MB (Collapse, G01^G02)  = 0.8 + 0.7*(1-0.8)
= 0.8 + (0.7*0.2) = 0.8 + 0.14 = 0.94
Perhitungan untuk  nilai MD
MD (Collapse, G01^G02)  = 0 + 0.1*(1-0)
= 0 + (0.1*1)
= 0 + 0.1 = 0.1 Perhitungan untuk nilai CF
CF (Collapse) = 0.94 – 0.1
= 0.84 Presentase = 0.84 * 100% = 84%
Jadi,  berdasarkan  gejala  kegagalan  yang  dipilih  oleh operator,  dapat  disimpulkan  bahwa  kegagalan  hasil produksi  busa  mengalami collapse dengan  nilai kepercayaan 84%.
3.5. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  pakar  untuk  identifikasi  faktor kegagalan  hasil  produksi  busa  dengan  menggunakan metode Dempster Shafer dan Certainty Factor dengan menggunakan pemodelan UML.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Pakar Identifikasi Faktor Kegagalan Hasil Produksi Busa
3.6. Implementasi
Berikut  ini  merupakan  tampilan  home  dari  aplikasi sistem  pakar  identifikasi  faktor  kegagalan  hasil produksi busa.
Gambar 4. Tampilan Home
Tampilan  login  merupakan  tampilan  yang  digunakan sebagai  keamanan  sistem.  Dimana  hanya  pengguna yang  memiliki  akses  saja  yang  dapat  menggunakan fitur  dari  sistem  pakar  ini.  Adapun  pengguna  disini yaitu  Admin  Busa  yang  memiliki  hak  akses  penuh terhadap  sistem  dan  dapat  mendaftarkan  staff  busa maupun  operator  busa,  lalu  ada  Staff  Busa  yang membantu  admin  busa  dalam  menginput  data  serta melihat  laporan,  dan  Operator  busa  yang  hanya  dapat melakukan konsultasi dan informasi kegagalan.
Gambar 5. Tampilan Login
Apabila user login  sebagai  admin  busa,  maka  akan masuk ke halaman form admin busa seperti Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Admin Busa
Apabila user login sebagai staff busa, maka akan masuk ke halaman form staff busa seperti Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Staff Busa
Apabila user login  sebagai  operator  busa,  maka  akan masuk ke halaman form operator busa seperti Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Operator Busa
Form gejala berguna untuk mengelola data-data gejala dari  masing-masing  kegagalan  hasil  produksi  busa. Pada  form  gejala  ini  admin  ataupun  staff  busa  dapat melakukan  input  data  gejala,  mengedit  data  gejala, serta menghapus data gejala.

## Gambar 9. Tampilan Form Gejala
Form  kegagalan  berguna  untuk  mengelola  data-data kegagalan  hasil  produksi  busa.  Pada  form  kegagalan ini  admin  ataupun  staff  busa  dapat  melakukan  input data  kegagalan,  mengedit  data  kegagalan,  serta menghapus data kegagalan.
Gambar 10. Tampilan Form Kegagalan
Form rule DS  berguna  untuk  mengelola rule berdasarkan kegagalan dan gejala dengan menggunakan  metode Dempster  Shafer .  Pada  form rule DS ini admin ataupun staff busa dapat melakukan input  data rule DS,  mengedit  data rule DS,  serta menghapus data rule DS.
Gambar 11. Tampilan Form Rule DS
Form rule CF  berguna  untuk  mengelola rule berdasarkan kegagalan dan gejala dengan menggunakan  metode Certainty  Factor .  Pada  form rule CF ini admin ataupun staff busa dapat melakukan input  data rule CF,  mengedit  data rule CF,  serta menghapus data rule CF.
Gambar 12. Tampilan Form Rule CF
Pada  halaman  konsultasi Dempster  Shafer dapat digunakan  oleh  operator  busa  untuk  melakukan konsultasi  dengan  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan hasil  produksi  busa  yang  telah  dilakukan.  Setelah memilih  gejala  maka  selanjutnya  klik  button  Proses sehingga  akan  muncul  hasil  kemungkinan  dan  hasil konsultasi  berupa  nilai  densitas  kegagalan,  faktor kegagalan,  serta  solusi  kegagalan  tersebut.  Konsultasi dengan menggunakan metode Dempster Shafer dengan kondisi  memilih  gejala  G01  dan  G02  menghasilkan kegagalan collapse dengan  nilai densitas sebesar 94%.
Gambar 13. Tampilan Form Konsultasi DS
Pada  halaman  konsultasi Certainty  Factor dapat digunakan  oleh  operator  busa  untuk  melakukan konsultasi  dengan  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan hasil  produksi  busa  yang  telah  dilakukan.  Setelah memilih  gejala  maka  selanjutnya  klik  button  Proses sehingga akan muncul hasil berupa nilai CF kegagalan, faktor  kegagalan,  serta  solusi  kegagalan  tersebut. Konsultasi  dengan  menggunakan  metode Certainty Factor dengan  kondisi  memilih  gejala  G01  dan  G02 menghasilkan kegagalan collapse dengan nilai densitas sebesar 84%.

## Gambar 14. Tampilan Form Konsultasi CF
3.7. Pengujian Sistem
Setelah diimplementasikan, selanjutnya akan dilakukan pengujian.  Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  melihat apakah program aplikasi sudah berjalan sesuai dengan perancangan  yang  telah  dilakukan.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian Black  Box Testing .  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  aplikasi sistem  pakar  untuk  identifikasi  faktor  kegagalan  hasil produksi busa dengan menggunakan metode Dempster Shafer dan Certainty  Factor sudah  berjalan  dengan baik dan sesuai yang diharapkan.
4. Kesimpulan
Metode Dempster Shafer dan Certainty Factor mampu mengidentifikasi  faktor-faktor  penyebab  kegagalan hasil  produksi  busa  dan  dapat  digunakan  oleh  PT Bungo  Permai  Lestari  sehingga  dapat  menghindari terjadinya  kegagalan  hasil  produksi  busa  yang  sama. Pengujiam  dengan  aplikasi  sistem  pakar  yang dirancang  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual  Basic 2019  dan database MySQL  untuk mengidentifikasi  faktor  kegagalan  hasil  produksi  busa dapat  diproses  dengan  cepat  dan  akurat  serta memberikan  hasil  berupa  nilai  kepastian  untuk kegagalan.  Hasil  produksi  busa  dapat  digunakan sebagai tolok ukur dari besar nilai yang diperoleh dari gejala-gejala  pada  kegagalan  busa  serta  solusi  untuk kegagalan tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] Djunaidi,  M.,  Sholeh,  M.  A.  A.,  &  Mufiid,  N.  M.  (2018). Identifikasi Faktor Penerapan Green Supply Chain
Management  Pada  Industri  Furniture  Kayu.  Jurnal  Teknik Industri, 19(1), 1. doi:10.22219/jtiumm.vol19.no1.1-10
[2] Ambri,  D.  D.,  &  Suaryana,  I.  G.  N.  A.  (2018).  Pertumbuhan Perusahaan Sebagai Pemoderasi Pengaruh Leverage pada Nilai Perusahaan. E-Jurnal Akuntansi, 1258.
doi:10.24843/eja.2018.v25.i02.p17
[3] Sunardi,  N.  (2019).  Mekanisme  Good  Corporate  Governance Terhadap Nilai Perusahaan dengan Leverage Sebagai Variabel Intervening  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2012-2018.  JIMF  (Jurnal  Ilmiah Manajemen Forkamma), 2(2). doi:10.32493/frkm.v2i2.3002
[4] Rahman, F. (2017). Peran Modal Manusia dan Modal Investasi Terhadap  Nilai  Produksi  Industri  Kecil  Di  Kota  Pekanbaru. Jurnal Benefita, 2(1), 1. doi:10.22216/jbe.v2i1.379
[5] Kesuma,  M.,  Fitria,  D.,  &  Albab  Al  Umar,  A.  U.  (2021). Pengaruh  Harga,  Kualitas  Produk,  dan  Promosi  Terhadap Keputusan  Pembelian  Produk  Pattaya  Corner  Kota  Salatiga.
Jurnal Ilmiah Manajemen Ubhara, 3(1), 13. doi:10.31599/jmu.v3i1.845
[6] Saputra  Nasution,  T.  I.,  &  Kurniawati,  T.  (2019).  Pengaruh Kualitas  Produk  dan  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan Konsumen  Produk  Nissan  Grand  Livina.  Jurnal  Ecogen,  1(4), 880. doi:10.24036/jmpe.v1i4.5667
[7] Matswaya,  A.,  Sunarko,  B.,  Widuri,  R.,  &  Indriati,  S.  (2019). Analisis  Perencanaan  Kapasitas  Produksi  dengan  Metode Rought  Cut  Capacity    Planning  (RCCP)  Pada  Pembuatan
Produk  Kasur  Busa  (Studi  pada  PT  Buana  Spring  Foam  Di Purwokerto). Performance, 26(2), 128.
doi:10.20884/1.jp.2019.26.2.1624
[8] Gunawan,  E.,  Wahyudi,  J.,  &  Sari,  Y.  (2021).  Pendekatan Berbasis  Kecerdasan  Buatan  Dengan  Metode  Naïve  Bayes untuk Website Baznas. Jurnal Teknologi Informasi Universitas
Lambung Mangkurat (JTIULM), 6(1), 1–8.
doi:10.20527/jtiulm.v6i1.68
[9] Nawi,  A.,  Yaakob,  M.  F. M.,  Hussin,  Z., Muhaiyuddin,  N.  D. M.,  Samuri,  M.  A.  A.,  &  Tamuri,  A.  H.  (2021).  Keperluan Garis  Panduan  dan  Etika  Islam  Dalam  Penyelidikan Kecerdasan  Buatan.  Journal  of  Fatwa  Management  and Research, 26(2), 280–297. doi:10.33102/jfatwa.vol26no2.414
[10] Sugiharni,  G.  A.  D.,  &  Divayana,  D.  G.  H.  (2017). Pemanfaatan Metode Forward Chaining Dalam Pengembangan Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Kerusakan  Televisi  Berwarna. Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI), 6(1), 20. doi:10.23887/janapati.v6i1.9926
[11] Wardani,  S.  Y.  C.,  Maulana,  A.,  Fauzi,  A.,  &  Fahrizal,  F. (2021).  Sistem  Pakar  Pendeteksi  Kerusakan  Pada  Hardware Komputer  Berbasis  Android.  Format :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika, 10(1), 1. doi:10.22441/format.2021.v10.i1.001
[12] Widayanto,  A.,  Pratmanto,  D.,  &  Musyaffa,  S.  T.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Kamera  DSLR  Berbasis Android.  Evolusi :  Jurnal  Sains  Dan  Manajemen,  6(1). doi:10.31294/evolusi.v6i1.3542
[13] Br  Sembiring,  N.  S.,  &  Sinaga,  M.  D.  (2018).  Penerapan Metode  Dempster  Shafer  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Dari Akibat    Bakteri  Treponema  Pallidum.  CSRID  (Computer Science  Research  and  Its  Development  Journal),  9(3),  134. doi:10.22303/csrid.9.3.2017.134-143
[14] Yunitasari,  Y.,  Voutama,  A.,  &  Sulistiyowati,  N.  (2021). Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster  Shafer untuk  Sistem  Pakar  Depresi  Pasca  Melahirkan.  Techno.Com, 20(3), 362–371. doi:10.33633/tc.v20i3.4905
[15] Rahmanita,  E.,  Agustiono,  W.,  &  Juliyanti,  R.  (2019).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Dengan
Perbandingan Metode Forward Chaining dan Dempster Shafer. Jurnal Simantec, 7(2), 82–89.
doi:10.21107/simantec.v7i2.6743
[16] Eska, J., Hidayatullah, H., & Hambali, H. (2021). Sistem Pakar Metode  Certainty  Factor  Dalam  Diagnosa    Penyakit  Kanker Kelenjar  Getah  Bening  Pada    Rsud  H.  Abdul  Manan Simatupang.  Journal of  science  and  social  research, 4(2), 155. doi:10.54314/jssr.v4i2.548
[17] Rachman,  R.,  &  Mukminin,  A.  (2018).  Penerapan  Metode Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Penentuan  Minat  dan Bakat Siswa SD. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 4(2), 90. doi:10.23917/khif.v4i2.6828
[18] Sihotang,  H.  T.  (2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Kolesterol Pada Remaja  Dengan Metode Certainty Factor (CF) Berbasis Web. doi:10.31227/osf.io/97rz8
[19] Hormati,  R.,  Yusuf,  S.,  &  Abdurahman,  M.  (2021).  Sistem informasi Data Poin Pelanggaran Siswa Menggunakan Metode Prototyping  Berbasis  Web  Pada  SMA  Negeri  10  Kota.  Jurnal Ilmiah    ILKOMINFO  -  Ilmu  Komputer  &  Informatika,  4(2). doi:10.47324/ilkominfo.v4i2.128
[20] Ramadan,  R.  (2020).  Penerapan  Konsep  Model  View Controller Pada Sistem Informasi Manajemen Data Terintegrasi.  Information  Management  For  Educators  and Professionals :  Journal  of  Information  Management,  5(1),  45. doi:10.51211/imbi.v5i1.1412