## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Jahit Janome Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
dan Naïve Bayes

## Aprisa Sianturi
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: aprisasianturi@gmail.com
Abstrak− Mesin  jahit  Janome  merupakan  salah  satu  produk  mesin  portable  yang  dapat  digunakan  untuk  menjahit  maupun  bordir pakaian dengan hasil maksimal, namun jumlah tenaga teknisi yang ahli atau pakar melakukan diagnosa kerusakan terhadap mesin jahit Janome saat ini  masih rendah. Oleh sebab itu peneliti merancang sebuah sistem yang dapat digunakan untuk membantu para ahli atau pakar mendiagnosa kerusakan yang terjadi pada mesin jahit Janome menggunakan microsoft visual studio 2008. Sistem ini dirancang sebagaimana seorang ahli atau pakar dapat mendiagnosa kerusakan yang terjadi pada mesin jahit Janome berdasarkan gejala-gejala yang ada pada mesin tersebut. Metode yang diterapkan pada sistem ini yaitu Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan metode  Naïve  bayes.  Hasil  penelitian  ini  membuahkan  sistem  pakar  yang  dapat  mendignosa  kerusakan  mesin  jahit  Janome  untuk dioperasikan pada personal komputer.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Mesin Jahit Janome; VCIRS; Naïve Bayes
Abstract− The Janome sewing machine is one of the portable machine products that can be used for sewing and embroidery clothes with maximum results, but the number of technicians who are experts or experts in diagnosing damage to Janome sewing machines is currently  still low.  Therefore,  researchers  designed  a system  that  can  be  used to help  experts or  experts  diagnose  the  damage  that occurred to a Janome sewing machine using Microsoft Visual Studio 2008. This system is designed as an expert or expert can diagnose the damage that occurs to a Janome sewing machine based on symptoms. the symptoms on the machine. The methods applied to this system are the Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) and the Naïve Bayes method. The results of this study resulted in an expert system that can diagnose the Janome sewing machine malfunction to operate on a personal computer.
Keywords : Expert System; Janome Sewing Machine; VCIRS; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang mampu memberikan informasi efektif dan efesien dalam penyelesaian suatu masalah berdasarkan kemampuan seorang pakar yang telah diadopsi ke dalam komputer. Sistem pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapannya diberbagai bidang baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas  penerapannya.  Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  agar  dapat  melakukan  penalaran seperti layaknya seorang pakar pada suatu bidang keahlian tertentu. Sistem pakar diciptakan bukan untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk memasyaratkan pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut untuk orang banyak.
Mesin jahit Janome merupakan salah satu produk mesin jahit bersifat portable yang dapat digunakan oleh penjahit sebagai alat utama untuk membuat sebuah produk sandang, selain bahan utama kain dan benang menjahit. Penggunaan mesin  jahit  Janome dalam melakukan konveksi  produk sandang dapat  membuahkan hasil yang maksimal  dikarenakan mesin jahit Janome memiliki kualitas yang baik. Saat ini pengguna mesin jahit Janome membutuhkan waktu lama dalam mengetahui kerusakan yang terjadi pada sebuah mesin jahit Janome karena kerusakan pada mesin jahit Janome berbeda- beda dan untuk mengetahui kerusakannya membutuhkan waktu yang lama, maka sering pengguna menunda pekerjaannya hanya  untuk  menghasilkan  solusi  dari  kerusakan  jahit  Janome.  Hal  tersebut  berdampak  masalah  dalam  terhadap konsumen yang menyebabkan konsumen merasa proses kerja tidak tepat waktu.
Perkembangan  sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  memberikan  solusi  secara  cepat  dan  tepat,  maka  untuk mengatasi permasalahan dalam mengetahui kerusakan mesin jahit Janome dalam penelitian ini penulis merancang sistem pakar diagnosa kerusakan mesin jahit Janome. Sistem pakar ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual  Studio  2008  dan  database  MySQL.  Agar dapat  memperoleh  hasil  diagnosa  kerusakan  mesin  jahit  yang  akurat dengan waktu yang cepat penulis menerapkan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan metode Naïve Bayes.
Pada  penelitian  terdahulu  yaitu  sistem  pakar  mendiagnosa  virus  mayora  dengan  metode  variable  centered intelligent  rule  system  (vcirs)  diperoleh  kesimpulan  bahwa  dengan  menerapkan  metode  Variable  Centered  Intelligent Rule System (VCIRS) dalam mendiagnosa virus mayora dapat menghasilkan nilai akurasi, serta memberikan informasi penyakit  yang  diderita  pasien  dan  bagaimana  solusi  pencegahannya  [1].  Pada  penelitian  terdahulu  yaitu  sistem  pakar mendiagnosa kerusakan pada mesin penggilingan padi menggunakan metode naive bayes diperoleh kesimpulan bahwa penerapan metode naïve bayes pada sistem pakar dapat memberikan kemudahan bagi para pakar dan masyarakat untuk mengetahui gejala kerusakan pada mesin penggilingan padi [2].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah program komputer yang merupakan cabang dari penelitian ilmu komputer yang disebut AI ( Artifical Intelegence) . Tujuan ilmu Artifical Intelegence adalah membuat sesuatu menjadi cerdas dalam hal pemahaman melalui program komputer  yang ditunjukkan dengan suatu konsep dan metode inferensi simbolik atau penalaran yang dilakukan komputer, dan berkenan juga dengan bagaimana suatu pengetahuan digunakan untuk membuat suatu kesimpulan yang akan direpresentasikan ke dalam suatu mesin.

## 2.2 Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS)
Variable-Centered  Intelligent  Rule  System (VCIRS)  merupakan  perkawinan  dari  SBA  dan  RDR.  Arsitektur  sistem diadaptasi dari SBA dan ia mengambil keuntungan-keuntungan Variable-Centered Intelligent Rule System yang ada dari RDR. Sistem ini mengorganisasi RB dalam struktur spesial sehingga pembangunan pengetahuan, inferensia pengetahuan yang  berdayaguna  dan  peningkatan  evolusional  dari  kinerja  sistem  dapat  didapatkan  pada  waktu  yang  sama.  Istilah “ Intelligent ” dalam VCIRS menekankan pada keadaan sistem ini yang dapat “belajar” untuk meningkatkan kinerja sistem dari pengguna sistem selama pembangunan pengetahuan (melalui analisis nilai) dan penghalusan pengetahuan (dengan pembangkitan rule ). VCIRS adalah sistem yang melakukan modifikasi terhadap sistem yang sudah ada (yakni SBA dan RDR) sebagai berikut [3]:
1 SBA - Pembangunan pengetahuan (mudah)
2 RDR - Inferensia (kemampuan inferensia ala SBA)
3 Kinerja Sistem - Cakupan pengetahuan (ditingkatkan oleh pembangkitan rule ) Persamaan  (1)  menghitung  VUR  untuk  variabel  ke-i,  (2)  menghasilkan  NUR  untuk  node  ke- j ,  sedangkan  (3) mendefinisikan RUR untuk rule ke- k . VURi = Credit × Weighti  ................................................................................................................ (1)
NURj = ∑ 1 𝑉𝑈𝑅𝑖𝑗 𝑁
𝑁 VURij untuk variabel ke- i dalam node j .............................................................. (2)
RURk = ∑ 1 𝑁𝑈𝑅𝑗𝑘 𝑁
𝑁 NURjk untuk variabel ke- j dalam rule k .............................................................  (3)
Dimana: A. Credit i = kejadian dari variable i dalam Node Structure ............................................................  (4)
Credit didapatkan dari node structure. Nilainya akan meningkat saat pengguna membuat node yang menyetujui nilai dari case lama.
B. Weight i = NSi× CDi  .................................................................................................................  (5) Weight menghitung bobot ( weight ) dari variabel ke node yang memilikinya. Ada 2 faktor yang berkonstribusi kebobot dari  sebuah  variabel.  Pertama  adalah  jumlah  node  yang  berbagi  ( sharing )  sebuah  variabel  dan  kedua  adalah  CD ( Closeness Degree ), yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node. NSi = jumlah node yang berbagi ( sharing ) varabel i .........................................................  (6) CD i = 𝑣𝑜 𝑖 𝑇𝑉 ............................................................................................................................  (7)
CD adalah singkatan dari Closeness Degree , yaitu derajat kedekatan sebuah variabel pada sebuah node. CDi dalam node j , menghitung derajat kedekatan dari variable i dalam node j. Makin dekat sebuah variable pada konklusi yang dipunya suatu node (catatan: node adalah rangkaian dari variable-variable). CD dihitung dengan urutan variabel VO, dibagi dengan total variabel TV, yang dimiliki oleh sebuah node.
VOi = urutan dari variabel i dalam suatu node  ..................................................................  (8) TV = total variabel yang dimiliki oleh suatu node  .............................................................  (9)

## 2.3 Metode Naïve Bayes
Naive  bayesian  adalah  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistic  yang  di  kemukakan  oleh  ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Teorema  Naive  Bayesian  memiliki  beberapa  kelebihan  dan  kekurangan.  Persamaan teorema Bayes adalah [2] :
P(C i |X) = 𝑝 ( 𝑋 | 𝐶𝑖 )𝑃(𝐶𝑖)
𝑃(𝑋)
(10)
Pada  perkembangan  nya,  P(X)  dapat  dihilangkan  karena  nilai  tetap,  sehingga  saat  di  bandingkan  dengan  tiap kategori, nilai ini dapat dihapuskan karena asumsi atribut tidak selalu terkait (conditionally independen) maka:
P(C i |X) = ∏ 𝑃(𝑥𝑘|𝐶𝑖) 𝑛 𝑘−1 (11)
= P(X 1 |Ci)xP(X 2 Ci)x … xP(xn|Ci)
(12)
Bila P(X) dapat diketahui melalu perhitungan diatas, maka klas (label) dari data sampel X adalah klas (label) yang memiliki P (X |C) *P(C) maksimum.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini yaitu terbatasnya waktu untuk berkonsultasi kepada yang ahli di bidang diagnosa  kerusakan  mesin jahit  Janome  karena  kerusakan  pada  setiap  mesin  jahit  Janome  berbeda-beda  jadi  dibutuhkan  waktu  lama  untuk memperbiki itulah menyebabkan pengguna mesin jahit  Janome kesulitan untuk  mendapatkan informasi  hasil diagnosa kerusakan mesin jahit Janome dan membuat para konsumen menjadi mengeluh karena waktu yang dibutuhkan menjadi lama.  Maka  dilakukan  perancangan  sistem  pakar  yang  dapat  mempermudah  pengguna  untuk  mendiagnosa  kerusakan mesin jahit Janome.
Sistem pakar diagnosa  kerusakan mesin  jahit  janome  pada penelitian ini penulis rancang menggunakan bahasa pemrograman microsoft visual studio 2008 dan database MySQL. Untuk mendapatkan hasil diagnosa terpercaya dengan waktu yang cepat penulis menerapkan metode VCIRS dan naïve bayes. Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan sistem berbasis rule yang cerdas yang menitikberatkan pada variable. Inferensia VCIRS dipertajam oleh analisis variabel dan nilai dari urutan derajat kepentingan (usage rate) dan tingkat kegunaan (usage rate).  Dari kasus yang terdapat dalam basis pengetahuan. Dalam VCIRS terdapat istilah seperti Rule, Node dan variable sebuah rule adalah rangkaian  dari  node.  Rule  bias  memiliki  satu  atau  lebih  node. Sebuah  node  adalah rangkaian  dari variabel.  node  bias memiliki satu atau lebih variabel. Sebuah variabel memiliki nilai (value).
Metode  naïve  bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya.  Metode  naïve  bayes  menghitung  probabilitas dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor  informasi  obyek.  Metode  naïve  bayes mengasumsikan  bahwa  atribut  obyek  adalah  independen.  Maka  dari  dua  metode  yang  digunakan  akan  mengasilkan Persentase dan menentukan hasil Klarifikasi

## 3.1.1 Penerapan Metode VCIRS (Variable Centered Intelligent Rule System)
Sesuai  dengan terminologi kepastian VCIRS (Variable Centered Intelligent  Rule System ) pengguna konsultasi  diberi pilihan jawaban dengan masing-masing bobot sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Terminator Kepastian No Keterangan Nilai Terminator 1 Sangat yakin 1.0 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin 0.6 4 Kurang yakin 0.4 5 Tidak tahu 0.2 6 Tidak 0
Jenis kerusakan mesin jahit dan solusi digunakan sebagai hasil/goal dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Basis Pengetahuan Kerusakan Simbol Jenis Kerusakan Mesin Jahit K01 Setelan benang atas K02 As gigi K03 Jarum mesin K04 Piring setelan benang K05 Induk sekoci K06 Dinamo/Kapasitor K07 Tali kipas
Gejala  kerusakan  mesin  jahit  digunakan  untuk  pertanyaan-pertanyaan  yang  akan  keluar  pada  saat  pengguna melakukan konsultasi, dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Basis Pengetahuan Gejala Kode Gejala Nilai Certainty Factor G01 Benang beranduk dibawah/benang longgar 0.8 G02 Jahitan berkerut (misalnya benangnya yang halus menumpuk di mesin ) 0.5 G03 Jarum patah/bengkok 0.7 G04 Benang kendor/benangnya putus 0.8 G05 Benang-benang naik keatas karena induk sekoci kotor 0.5 G06 Mesin tidak hidup karena air atau minuman tumpah 0.7 G07 Kepala mesin jahit tidak jalan 0.5 G08 Jahitan benangnya melompat dalam arti kain yang dijahit tidak menyatu 0.8
Solusi yang diberikan dari kerusakan mesin jahit dapat dilihat pada tabel 4. dibawah ini

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi
Tabel 4. Solusi Kerusakan Mesin Jahit
Kerusakan Solusi K01 Harus di stel diketatkan/dilonggarkan K02 Bersihkan benang-benang halus yang menempel/ menumpuk di gigi K03 Mengganti jarum yang baru K04 Piring stelan di ketatkan/dilonggarkan supaya seimbang K05 Benang induk sekoci dibersihkan/atas bisa juga diganti K06 Mengganti dinamo/kapasitor K07 Tali kipas diketatkan/bias diganti
Bobot nilai certainty factor (CF) disetiap gejala kerusakan digunakan untuk proses perhitungan dalam menentukan nilai certainty factor(CF). Berikut bobot nilai certainty factor(CF) gejala kerusakan mesin jahit dapat dilihat pada table 5.
Tabel 5. Tabel Bobot Nilai CF Gejala Kerusakan Mesin Jahit
Simbol K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 G01 0.8 0.8 0.8 G02 0.5 0.5 G03 0.7 0.7 G04 0.8 G05 0.5 0.5 G06 0.7 0.7 G07 0.5 G08 0.8 0.8
Sistem pakar ini menggunakan metode penelusuran maju (Forward Chaining), data yang diinputkan berupa data gejala dan akan menghasilkan jenis kerusakannya. Berikut Tabel  aturan/rule sistem  pakar kerusakan mesin  jahit  dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan Rule No Aturan 1 IF Benang Beranduk (G01) AND Jahitan Berkerut (G02) THEN Stelan Benang Atas (K01)
2 IF  Benang  Beranduk  (G01)  AND  Jarum  Patah  / Bengkok  (G03)  AND  Benang  Kendor / Benang Putus (G04) THEN As Gigi (K02)
3 IF Benang-benang naik  keatas karena induk  sekoci  kotor (G05) AND Mesin  tidak hidup karena air atau minuman tumpah (G06) THEN Jarum mesin (K03)
4 IF Jahitan berkerut (G02) Kepala mesin jahit tidak jalan (G07) THEN Piring setelan benang (K04)
5 IF  Mesin  tidak  hidup  karena  air  atau  minuman  tumpah  (G06)  AND  Jahitan  benangnya melompat dalam arti kain yang dijahit tidak menyatu (G08) THEN Induk sekoci (K05)
6 IF Jarum patah/bengkok (G03) AND Benang-benang naik keatas karena induk sekoci kotor (G05) THEN Dinamo/Kapasitor (K06)
7 IF  Benang  beranduk  dibawah/benang  longgar  (G01)  AND  Jahitan  benangnya  melompat dalam arti kain yang dijahit tidak menyatu (G08) THEN Tali kipas (K07)
Maka dengan demikian dapat disimpulkan bahwa diagnosis yang dilakukan sistem tehadap pengguna telah sesuai dengan rancangan rule secara manual. Berdasarkan pernyataan tersebut maka didapatkan data berupa jumlah variable dari rule 8. Secara keseluruhan data dari rule dalam bentuk tabel dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 7. Rule Kerusakan Mesin Jahit ID Variabel Num Of Node ID (Jumlah node yang menggunakan) Node yang menggunakan Urutan Node 1 Benang beranduk dibawah/ benang longgar 3 K01#1, K02#2, K07#7 1 2 Jahitan berkerut ( misalnya benangnya yang halus menumpuk di mesin ) 2 K01#1, K04#4 2 3 Jarum patah/bengkok 2 K02#2, K06#6 3 4 Benang kendor/benangnya putus 1 K02#2 4 5 Benang-benang naik keatas karena induk sekoci kotor 2 K03#3, K06#6 5

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi
6 Mesin tidak hidup karena air atau minuman tumpah 2 K03#3, K05#5 6 7 Kepala mesin jahit tidak jalan 1 K04#4 7 8 Jahitan benangnya melompat dalam arti kain yang dijahit tidak menyatu 2 K05#5, K07#7 8 Perhitungan nilai variable dengan metode VCIRS VUR = Credit x Weight i
VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
Pada saat pertama kali penggunaan: VUR dari variabel G01 VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 3x(3x 1 8 ) =1.125 VUR dari variabel G02 VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 2x(2x 2 8 ) =1 VUR dari variabel G03 VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 2x(2x 3 8 ) =1.5 VUR dari variabel G04 VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1x(1x 4 8 ) =0.5 VUR dari variabel G05
VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 2x(2x 5 8 ) =2.5 VUR dari variabel G06
VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 2x(2x 6 8 ) =3 VUR dari variabel G07
VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 1x(1x 7 8 ) =0.875 VUR dari variabel G08
VUR = Credit x (NumOfNudeId x 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 )
VUR = 2x(2x 8 8 ) =4 NUR (Node Usage Rate) dari kerusakan mesin jahit
NUR j = ∑ 𝑣𝑢𝑟 𝑁 1 𝑁 = ∑ 1.125+1+1.5+0.5+2.5+3+0.875+4 8 = 14.5 8 = 1.8125 RUR (Rule Usage Rate) dari kerusakan mesin jahit
RUR k = ∑ 𝑁𝑈𝑅𝑗𝑘 𝑁 1 𝑁 RUR k = ∑ 1.8125 8 = 0.2265625
Seorang melakukan diagnosa untuk kerusakan mesin jahit tersebut menjawab pertanyaan dengan jawaban:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi
Tabel 8. Jawaban No Pertanyaan Jawaban Bobot 1 E1 = Benang beranduk dibawah/benang longgar Tidak 0 2 E2 = Jahitan berkerut ( misalnya benangnya yang halus menumpuk di mesin ) Tidak 0 3 E3 = Jarum patah/bengkok Yakin 0.8 4 E4 = Benang kendor/benangnya putus Cukup Yakin 0.6 5 E5  =  Benang-benang  naik  keatas  karena  induk sekoci kotor Tidak 0 6 E6 = Mesin tidak hidup karena air atau minuman tumpah Tidak 0 7 E7 = Kepala mesin jahit tidak jalan Tidak 0 8 E8  =  Jahitan  benangnya  melompat  dalam  arti kain yang dijahit tidak menyatu Tidak 0 Hitung CF [H,E] = CF [H] × CF [E]
CFR = CF[H,E] × RUR k Dengan : CF [H] = sebagai nilai (pakar) CF [E] = sebagai nilai (diagnosis) CF[H,E]3 = CF[H] * CF[E]
=  0.7 * 0.8
= 0.56
CFR3 = CF[H,E] * RUR K = 0.56 * 0.2265625
= 0.126875 CF[H,E]4 = CF[H] * CF[E] =  0.8 * 0.6 = 0.48 CFR4 = CF[H,E] * RUR K = 0.48 * 0.2265625
= 0.10875 Hitung CF Kombinasi Kerusakan Mesin Jahit: CF Kombinasi = CF3 + CF4 (1-CF3) CFR3R4 = CFR3 + CFR4 (1-CFR3) = 0.126875+ 0.10875 (1-0.126875) = 0.126875+ (0.10875 (0.873125)) = 0.126875+0.09495234
= 0.22182734 * 100% = 22,182%
Dari  kesimpulan perhitungan di atas maka dapat disimpulkan bahwa mesin  jahit  mengalami  kerusakan  As gigi dengan  nilai  22.182%  Persentase.  Maka  solusinya  adalah  dengan  Bersihkan  benang-benang  halus  yang  menempel/ menumpuk di gigi.

## 3.1.2 Penerapan Metode Naïve Bayes
Untuk  mempermudah  melakukan  perhitungan  dengan  metode  naïve  bayes,  pertama  harus  dilakukan  tabel  rule  aturan seperti terlihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 9. Aturan Rule Rule Kerusakan Aturan Rule 1 Setelan benang atas G01, G02 Rule 2 As Gigi G01, G03, G04 Rule 3 Jarum Mesin G05, G06 Rule 4 Piring stelan Benang G02, G07 Rule 5 Induk Sekoci G06, G08 Rule 6 Dinamo/Kapasitor G03, G05 Rule 7 Tali Kipas G01, G08
Adapun data testing yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi
Tabel 10. Data Testing
Gejala Kerusakan G03 ??? G04
1. Menentukan nilai nc untuk setiap class
Kerusakan mesin jahit K01: Setelan benang atas N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K02: As Gigi N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K03: Jarum Mesin N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K04: Piring Setelan Benang N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K05: Induk Sekoci N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K06: Dinamo/Kapasitor N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 Kerusakan mesin jahit K07: Tali Kipas N = 1 P = 1/7 = 0.14285714 M = 8 2. Menghitung nilai P ( 𝑎 𝑖 | 𝑉 𝑗 ) dan P( 𝑉 𝑗 ) Kerusakan K01
P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8 = 0,12698412
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,12698412
Kerusakan K02 P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 1+ 8 𝑥 0,14285714 1 + 8 = 0,14285714
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 1 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,14285714
Kerusakan K03
P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714
1 + 8
= 0,12698412
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,12698412
Kerusakan K04 P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714
1 + 8
= 0,12698412
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,12698412
Kerusakan K05 P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8 = 0,12698412
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714
1 + 8 = 0,12698412 Kerusakan K06 P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 1+ 8 𝑥 0,14285714 1 + 8 = 0,14285714
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,12698412
Kerusakan K07 P1 ( 𝐺3 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714 1 + 8
= 0,12698412

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 201-208 https://djournals.com/resolusi
P1 ( 𝐺4 𝑥 𝑝1 ) = 0 + 8 𝑥 0,14285714
1 + 8
= 0,12698412
3. Menghitung nilai 𝑃 (𝑉 𝑗 ) 𝑥 𝑃 (𝑎 𝑖 |𝑉 𝑗 ) untuk setiap v. Kerusakan01 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,12698412 𝑥 0,12698412 = 0,00230357 Kerusakan02 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,14285714𝑥 0,14285714 = 0,00291645 Kerusakan03 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,12698412 𝑥 0,12698412 = 0,00230357 Kerusakan04 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,12698412 𝑥 0,12698412 = 0,00230357 Kerusakan05 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,12698412 𝑥 0,12698412 = 0,00230357 Kerusakan06 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,14285714 𝑥 0,12698412 = 0,00259151 Kerusakan07 : 𝑃(𝑃1)𝑥 [𝑃(𝐺3|𝑃1) 𝑥 𝑃(𝐺4|𝑃1) = 0,14285714 𝑥  0,12698412 𝑥 0,12698412 = 0,00230357
4. Menentukan hasil klasifikasi yaitu v yang memiliki nilai perkalian terbesar.
Nilai v terbesar adalah Vaskulitis 0,00291645 dapat disimpulkan kerusakan adalah K02 (As gigi)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini penulis mengurarikan beberapa kesimpulan Penerapan metode VCIRS dan naïve bayes dapar mempermudah untuk mendiagnosa kerusakan mesin jahit Janome  Sistem pakar diagnosa kerusakan mesin jahit Janome  dengan metode VCIRS dan naïve bayes berbasis desktop dibangun menggunakan bahasa pemrograman visual studio net 2008 dan database MySQL .

## REFERENCES
[1] S. Nurhena, N. A. Hasibuan and K. Ulfa, "Sistem Pakar Mendiagnosa Virus Mayora Dengan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (Vcirs)," Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer (KOMIK), vol. 2, no. 1, pp. 109-115, 2018.
[2] D. Ayuningsih and N. A. Hasibuan, "Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Mesin Penggilingan Padi Menggunakan Metode Naive Bayes," Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. 5, no. 4, pp. 371-376, 2018.
[3] A. Desiani and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2016.
[4] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2005.
[5] "Kamus Besar Bahasa Indonesia," [Online]. Available: https://kbbi.web.id/diagnosis. [Accessed 18 Mei 2019].
[6] "Wikipedia Ensiklopedia Bebas," [Online]. Available: https:id.m.wikipedia.org/wikipedia. [Accessed 18 Mei 2019].
[7] [Online]. https://id.wikipedia.org/wiki/Mesin_jahit.
[8] Ilka,  Pemodelan  Berbasis  UML  (Unified  Modeling  Language)  dengan  Strategi  Teknik  Orientasi  Objek  User  Centered Design(UCD) dalam Sistem Administrasi Pendidikan.
[9] R. A.S and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek Edisi Revisi, Bandung: Informatika, 2011.
[10] J. HM, Analisa dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta: Andi Publisher, 2005.
[11] Hendrayudi, VB 2008 untuk Berbagai Keperluan Pemrograman, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2009.
[12] P. A. d. Solusi (PAS), Membuat Aplikasi Client Server dengan Visual Basic 2008, Yogyakarta: Penerbit : Andi, 2010.