Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(2): 122-136. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i2.9451
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Volume 28 No. 2 Agustus 2023

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN KENDARAAN LISTRIK MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE
1 Fening Kurniawan, 2 Febrian Wahyu Christanto* 1,2 Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Semarang Jl. Arteri Soekarno-Hatta, Tlogosari, Kota Semarang 50196, Jawa Tengah 1 feningkurniawan22@gmail.com , 2 febrian.wahyu.christanto@usm.ac.id *) Penulis korespondensi

## Abstrak
Sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  merupakan  sebuah  sistem  yang digunakan  untuk  membantu  pengguna  dalam  menemukan  dan  mengatasi  masalah  pada kendaraan listrik. Data pengguna kendaraan kendaraan listrik dari tahun 2022 sebesar 15.437 unit ke tahun 2023 sebesar 56.988 unit. Banyaknya pengguna tersebut, maka adanya penelitian ini  menjadi  solusi  apabila  terjadi  masalah  pada  kendaraan  listrik.  Metode  forward  chaining digunakan untuk membantu sistem pakar dalam menentukan diagnosa yang tepat berdasarkan gejala  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Metode  prototype  juga  digunakan  sebagai  metode pengembangan  sistem  untuk  mendapatkan  representasi  dari  pemodelan  aplikasi  yang  akan dibuat.  Sistem  tersebut  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  DBMS  MySQL  untuk pembuatan website.  Website  ini  dapat  diakses  oleh  pengguna  melalui  perangkat  apapun  yang terhubung  dengan  internet.  Proses  kerja  sistem  pakar  ini  dimulai  dari  pengguna  memberikan gejala  yang  terjadi  pada  kendaraan  listrik  mereka.  Kemudian,  sistem  pakar  melakukan pencocokan antara gejala yang diberikan dengan aturan yang telah diprogramkan sebelumnya. Hasil uji coba menunjukkan sistem pakar diagnosa kerusakan kendaraan listrik menggunakan metode forward chaining berbasis website mampu memberikan presentase jawabaan kuesioner sangat  puas  52  %,  puas  28  %,  cukup  20  %  dan  tidak  puas  0  %.  Adanya  sistem  pakar  ini, diharapkan dapat membantu pengguna dalam mengatasi masalah pada kendaraan listrik dengan lebih efektif dan efisien.
Kata  Kunci :  Sistem  Pakar,  Diagnosa  Kerusakan  Kendaraan  Listrik,  Forward  Chaining, Prototype

## Abstract
An expert system for diagnosing electric vehicle damage is a system used to assist users in finding and solving problems with electric vehicles. Data on electric vehicle users from 2022 is 15,437 units to 2023 is 56,988 units. With so many users, this research is a solution if problems occur with electric vehicles. The forward chaining method is used to assist the expert system in determining the correct diagnosis based on the symptoms provided by the user. The prototype method is also used as a system development method to obtain a representation of the application modeling  that  will  be  created.  The  system  uses  the  PHP  programming  language  and  MySQL DBMS for website creation. This website can be accessed by users via any device connected to the internet. The work process of this expert system starts from the user providing symptoms that occur  in  their  electric  vehicle.  Then,  the  expert  system  matches  the  given  symptoms  with previously  programmed  rules.  The  trial  results  showed  that  the  expert  system  for  diagnosing damage to electric vehicles using the website-based forward chaining method was able to provide a percentage of answers to the questionnaire that was very satisfied, 52%, satisfied 28%, quite 20% and dissatisfied, 0%. It is hoped that this expert system can help users solve problems with electric vehicles more effectively and efficiently.
Keywords : Expert System, Electric Vehicle Damage Diagnosis, Forward Chaining, Prototype

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan teknologi yang begitu  pesat,  banyak  inovasiinovasi  yang terjadi  dalam  skala  dunia  guna  menjadikan waktu manusia agar lebih efisien. Begitu juga dengan  kendaraan,  terdapat  perubahan  yang cukup signifikan terhadap kendaraan. Kendaraan konvensional yang berbahan bakar
BBM  perlahan  mulai  tergantikan  dengan adanya inovasi dalam perkembangan teknologi  yaitu  kendaraan  listrik.  Selain  itu, perhatian global terhadap masalah lingkungan dan  perubahan  iklim  telah  mendorong permintaan  untuk  kendaraan  listrik  yang ramah lingkungan.
Kendaraan listrik diharapkan  dapat  menjadi  solusi  untuk mengurangi polusi udara dan emisi karbon di masa depan [1].
Dibandingkan  dengan  luar  negeri,  di Indonesia  sendiri  masih  sangat  sedikit masyarakat yang sudah menggunakan kendaraan  listrik.  Jumlah  kendaraan  listrik sampai saat ini baru mencapai 56.988 unit [2], sedangkan  pada  luar  negeri  menurut International Energy Agency (IEA) pada taun 2018,  negara  pengguna  terbesar  mobil  listrik adalah  Tiongkok  dengan  2,24  juta  unit. Amerika Serikat (AS) menjadi negara terbesar kedua dalam penggunaan mobil listrik dengan 1,13 juta unit. Di Eropa, sepanjang tahun lalu penjualan  mobil  listrik  mencapai  1,35  juta
unit. Norwegia menjadi negara Eropa dengan penjualan mobil listrik terbanyak, yakni 296,2 ribu unit [3].
Walaupun pemerintah terus mendorong masyarakat  Indonesia  untuk  beralih  ke kendaraan  listrik,  tetapi  masyarakat  masih terdapat keraguan untuk beralih dari kendaraan konvensional menggunakan BBM ke kendaraan listrik. Terdapat beberapa poin yang membuat  masyarakat  Indonesia  ragu  untuk beralih ke kendaraan listrik. Beberapa contoh diantaranya  adalah  apakah  kendaraan  listrik tidak  terdapat  kendala  jika  melewati  banjir? Bagaimana  akan  kesehatan  baterai  dari kendaraan listrik untuk kedepannya? [4].
Berdasarkan latar belakang diatas yaitu keraguan  masyarakat  Indonesia  dengan kendala – kendala apa saja yang akan dialami oleh  pengguna  kendaraan  listrik  kedepannya, juga  terkadang  terdapat  konsumen  yang kurang  memperdulikan  waktu  optimal pengisian  baterai  dan  arahan  untuk  melepas soket charger ketika  baterai  sudah  penuh, sehingga  mengakibatkan overcharging pada saat  pengisian.  Hal  tersebut  yang  dapat mengakibatkan  berkurangnya  umur  baterai dikarenakan  kenaikan  temperatur  melebihi batas yang diperbolehkan [5].
Sistem  Pakar  merupakan  salah  satu cabang  ilmu  kecerdasan  buatan  yang dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan dalam menyelesaikan masalah seperti
layaknya  seorang  pakar.  Sistem  pakar dirancang  bertujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja dari  para  ahli  atau  pakar,  sehingga  sistem pakar dapat disimpulkan sebagai pengetahuan yang di transfer dari seorang ahli atau pakar ke computer [6].
Forward  chaining merupakan  suatu penalaran  yang  dimulai  dari  fakta  untuk mendapatkan  kesimpulan  ( conclusion )  dari fakta  tersebut. Forward  chaining bisa dikatakan  sebagai  strategi inference yang bermula  dari  sejumlah  fakta  yang  diketahui. Pencarian dilakukan menggunakan rules yang premisnya cocok dengan fakta yang diketahui tersebut  untuk  memperoleh  fakta  baru  dan melanjutkan  proses  hingga  goal  dicapai  atau hingga  sudah  tidak  ada rules lagi  yang premisnya cocok dengan fakta yang diketahui 3 maupun fakta yang diperoleh [7].
Forward  chaining adalah  teknik pencarian yang dimulai dari inputan beberapa fakta,  kemudian  menurunkan  beberapa  fakta dari  aturan  –  aturan  yang  cocok  pada knowledge base dan  melanjutkan  prosesnya sampai  jawaban  sesuai  sehingga  metode  ini juga sering disebut data driven yang di mulai dari premis – premis atau informasi masukan ( if ) kemudian menuju konklusi atau kesimpuna ( then ) [8].
Metode forward  chaining yaitu  suatu metode  pengambilan  keputusan  yang  umum digunakan dalam sistem pakar. Sebagai contoh pada proses pencarian penyakit dengan metode forward  chaining dimulai  dari  gejala  yang
dialami  hinggal  menghasilkan  suatu  penyakit [9].
Perbandingan  dengan  metode certainty factor merupakan faktor kepastian dalam suatu metode yang digunakan untuk mengukur suatu keyakinan seseorang. Inputnya adalah berupa kepastian dari pakar serta kepastian dari user [10].  Kelebihan  utama  dari forward  chaining yaitu  metode  ini  akan  bekerja  dengan  baik ketika problem bermula  dari  mengumpulkan atau  menyatukan  informasi  lalu  kemudian mencari  kesimpulan  apa  yang  dapat  diambil dari  informasi  tersebut.  Metode  ini  mampu menyediakan  banyak  informasi  dari  hanya sejumlah kecil data [11].
PHP dan MySQL merupakan  dua tool yang  akan  senantiasa  digunakan  untuk membuat  aplikasi  berbasis website . PHP dipakai  untuk  mengatur  interaksi  antara user dan database ,  sementara MySQL berfungsi sebagai server penyimpanan  data  [12]. PHP adalah singkatan dari Hypertext Preprocessor yaitu sebuah Bahasa pemrograman server side scripting yang bersifat open source . Pengguna bebas  memodifikasi  dan  mengembangkan sesuai  dengan  kebutuhan  dari  pengguna tersebut. Hypertext Preprocessor ( PHP ) merupakan  Bahasa  pemrograman web sisi server yang  bersifat open source atau  gratis.
PHP adalah  perangkat  lunak  berbasis server yang berinteraksi atau bekerja dengan HTML [13].
Akan  hal  tersebut,  maka  diajukan penelitian  untuk  membuat  sistem  pakar diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  dengan
metode forward  chaining berbasis website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL untuk pembuatan website guna membantu  masyarakat  jika  terdapat  kendala pada kendaraan listrik yang mereka miliki, dan mereka  tau partisi apa  saja  yang  mempunyai kerusakan, dan bagaimana solusinya.

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini menggunakan metode  pengumpulan  data  yang  didapat  dari studi  literature  maupun  observasi  atau pengamatan.  Adapun  sumber  data  yang diperoleh  berupa  sumber  data  yang  meliputi dari  data  primer  yang  didapat  melalui observasi  atau  pengamatan  secara  langsung terhadap  objek  yang  sedang  diteliti  dan menghasilkan  data  –  data  kerusakan komponen  dinamo  atau  motor  penggerak,
komponen baterai atau aki, dan yang terakhir adalah  komponen  kelistrikan.  Sedangkan untuk  sumber  data sekunder  diperoleh  secara tidak  langsung  dari  sumber  atau  objek  yang bersangkutan  akan  tetapi bersifat  mendukung keterangan  dari  data  primer.  Dalam  hal  ini sumber  data  didapat  dari  berita  kompas.com, Tribun  Jateng,  CNN,  dsb.  Data  sekunder diperoleh  dari  makalah,  serta  jurnal  yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti. Model prototyping adalah  suatu  teknik  guna mengumpulkan  informasi  tertentu  mengenai kebutuhan  –  kebutuhan  informasi  pengguna secara cepat. Berfokus pada penyajian aspek – aspek  perangkat  lunak  tersebut  yang  akan nampak  bagi  pelanggan  atau  pemakai. Prototype tersebut  akan  dievaluasi  oleh pelanggan  atau  pemakai  dan  dipakai  untuk menyaring kebutuhan
pengembangan perangkat lunak [15]
.
Gambar  1. Model Prototype [14]
Metode prototype digunakan  guna pengembangan sistem pada penelitian ini yang memiliki  5  tahapan  sesuai  pada  Gambar  1 diatas  yaitu  tahapan  pertama communication yang  berupa  tahapan  awal  dari  metode prototype yang bertujuan untuk pengguna atau user berkomunikasi kepada developer mengenai program yang akan dibuat. Tahap ini dilakukan  observasi  pada  CV.  Harmony  E  – Bike dan menggunakan data primer yang telah didapatkan  melalui  sumber  dari  berita kompas.com, Tribun Jateng, CNN, dsb. Hasil dari tahapan ini berupa data kerusakan apa saja yang  terjadi  pada  kendaraan  listrik,  data penyebab  dari  terjadinya  kerusakan  pada kendaraan  listrik,  dan  data  solusi  jika  terjadi kerusakan  terhadap  kendaraan  listrik  yang dimiliki  pengguna.  Tahapan  kedua  adalah
quick plan yang berarti dilakukan perencanaan untuk  menentukan  pembuatan  sistem  yang akan dibuatnya. Proses berikutnya menentukan  rencana  tentang  bagaimana sistem yang akan berjalan, kerusakan apa saja yang  akan  ditampilkan,  penyebab,  dan  solusi apa saja yang diberikan oleh sistem tersebut.
Tahapan  ketiga  yaitu modelling  quick design pada tahapan ini dilakukan perancangan  yang  mewakili  semua  aspek perangkat lunak yang akan digunakan. Dalam tahapan ini perancangan sistem dibuat dengan menggunakan ERD seperti Use  Case Diagram , Class  Diagram , Activity  Diagram , dan Squence  Diagram dengan  pemodelan UML ,  sedangkan  untuk design sistem menggunakan aplikasi Balsamiq Mock – up.
Gambar  2. Diagram Alur
Tahapan keempat adalah construction of prototype . Tahapan implementasi semua hasil perancangan  tersebut  ke  dalam  bahasa pemrograman  untuk  selanjutnya  sistem  hasil dari  tahapan  ini  dapat  dievaluasi.  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah PHP dan Database  MySQL. Tahapan  kelima  yaitu deployment  delivery  &  feedback pada  tahap terakhir  ini  dilakukan  pengujian  pada  sistem yang telah dibuat. Pengujian pada tahapan ini dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian blackbox apakah sistem tersebut dapat berjalan sesuai  keinginan  atau  terdapat error yang selanjutnya akan diperbaiki dan juga dilakukan pengujian  kuesioner  terhadap  pengguna  guna mengetahui  tingkat  kepuasan  pengguna terhadap sistem tersebut. Berdasarkan Gambar 2  diatas  menjelaskan  bagaimana  alur  dari penelitian  ini  berjalan.  Tahapan  awal dilakukan pengumpulan sumber – sumber data yang berasal dari data primer yang dilakukan observasi  atau  pengamatan  dan  pengumpulan
data sekunder dari makalah, serta jurnal yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti.
Alur tahapan
selanjutnya mempersiapkan  alat  dan  bahan  yang  akan digunakan  pada penelitian  ini.  Setelah  semua alat dan bahan sudah dipersiapkan, maka alur berikutnya  adalah  penerapan  metode forward chaining pada  penelitian  yang  dilakukan berdasarkan  aturan  –  aturan  maupun  fakta  – fakta yang telah diketahui. Selanjutnya adalah metode  pengembangan  sistem  menggunakan model prototype .  Terakhir  adalah  melakukan evaluasi terhadap sistem yang telah dibuat dan selesai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  data  –  data  akuisisi  gejala, kerusakan,  dan  solusi.  Data  tersebut  telah didapati  sebanyak  3  kerusakan,  11  gejala gejala  kerusakan,  dan  terdapat  9  solusi perbaikan kendaraan listrik.
Tabel  1. Data Akuisisi Gejala, Kerusakan, dan Solusi
No.  Kode Uraian 1. K1 Kerusakaan pada baterai atau aki kendaraan listrik 2. K2 Kerusakan pada dinamo atau motor kendaraan listrik 3. K3 Kerusakan pada kelistrikan kendaraan listrik 4. G1 Baterai atau aki cepat habis atau boros 5. G2 Baterai berkurang sendiri pada saat kendaraan tidak digunakan 6. G3 Usia baterai berkisar 10 Tahun atau lebih 7. G4 Pengisian baterai dilakukan ketika baterai kurang dari 20% 8. G5 Laju kendaraan terasa terhambat 9. G6 Dinamo berkarat 10. G7 Kendaraan berbunyi tidak seperti biasanya 11. G8 Kendaraan belum dilakukan service/perawatan selama 3 bulan terakhir 12. G9 Lampu utama kendaraan mati 13. G10 Lampu speedometer kendaraan mati
14. G11 Lampu pada stoplamp mati 15. S1 Tidak melibas banjir 16. S2 Tidak melakukan modifikasi di bagiam elektrikal sembarangan
17. S3 Menggunakan baterai sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan 18. S4 Saat pengisian baterai, jangan sampai overcharge 19. S5 Hindari kubangan air atau cuaca curah hujan ekstrim 20. S6 Melakukan servis atau perawatan rutin 3 bulan sekali pada kendaraan 21. S7 Tidak melakukan pengisian baterai sebelum baterai dibawah 20% 22. S8 Periksa kabel - kabel pada kendaraan jika ada yang putus 23. S9 Ganti ke baterai baru 24. S10 Lakukan pembersihan pada dinamo kendaraan Tabel  2. Rule atau Aturan No. Rule atau Aturan 1. Jika K1 dan G1 maka S4 2. Jika K1 dan G2 maka S7 3. Jika K1 dan G3 maka S9 4. Jika K1 dan G4 maka S7 5. Jika K1 dan G5 maka S6, S3 6. Jika K2 dan G6 maka S1, S5 7. Jika K2 dan G7 maka S6 8. Jika K2 dan G8 maka S6 9. Jika K3 dan G9 maka S8, S2 10.  Jika K3 dan G10 maka S8, S2 11.  Jika K3 dan G11 maka S8, S2 Tabel  3. Tabel Keputusan K1  K2  K3 G1 * G2 * G3 * G4 * G5 * G6 * G7 * G8 * G9 * G10 * G11 *
Berdasarkan Tabel 1 diatas menjelaskan bahwa terdapat 3 kerusakan dengan kode K1, K2,  dan  K3.  Untuk  gejala  terdapat  11  gejala dengan kode G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, G9, G10, G11. Untuk solusi terdapat 10 solusi dengan kode S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9, S10. Rule atau  aturan  diatas  menjelaskan
bagaimana  sistem  pakar  ini  berjalan. Berdasarkan Rule atau  aturan  diatas,  maka dibuat tabel keputusan seperti pada Tabel 4.3 dibawah.  Dalam Tabel 3 diatas menunjukkan bahwa  jika  terdapat  gejala  G1,  G2,  G3,  G4 maupun  gejala  G5,  maka  terdapat  kerusakan baterai atau dengan kode K1. Bagi pengguna
yang  mengalami  gejala  G6,  G7,  ataupun  G8, maka  terdapat  permasalahan  pada  kerusakan dinamo  motor  atau  K2.  Jika  pengguna mempunyai  permasalah  seperti  pada  gejala G9,  G10,  ataupun  G11,  maka  dipastikan bahwa pengguna mengalami kerusakan sistem kelistrikan  pada  kendaraan  listrik  yang dimilikinya  atau  dengan  kode  K3.  Metode blackbox  testing adalah  sebuah  metode  yang dipakai untuk menguji sebuah software tanpa harus  memperhatikan  detail software .  Proses blackbox  testing adalah  mencoba  program
yang telah dibuat dengan mencoba memasukkan  data  pada  setiap  formnya  [16]. Sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan listrik  dengan  menggunakan  metode forward chaining berbasis website ini  dapat  berjalan semestinya sesuai dengan apa yang diharapkan.  Dari  hasil  pengujian blackbox testing dapat  disimpulkan  bahwa  sistem tersebut  dapat  berjalan  dengan  semestinya tanpa  terdapat  suatu error pada  sistem tersebut.
Tabel  4.  Pengujian Blackbox Testing No. Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Aktual Keterangan 1. Akses Login . Menampilkan  halaman  untuk admin login . Jika berhasil, maka admin dapat  masuk  te  tampilan admin dan  selanjutnya admin dapat  menambahkan  ataupun menghapus  gejala,  kerusakan, solusi, maupun aturan yang ada.
Jika  gagal,  maka  kembali  ke tampilan login  admin dan diharuskan memasukkan username dan password yang sesuai. Menu admin tampil  dan menampilkan  fitur  tambah gejala,  daftar  gejala,  hapus gejala,  tambah  kerusakan, daftar kerusakan, hapus kerusakan,  tambah  solusi, daftar  solusi,  hapus  solusi, dan  tambah  aturan,  daftar aturan, hapus aturan. Berhasil. 2. Sistem Diagnosa Kerusakan. Menampilkan tampilan diagnosa kerusakan  yang  berisi  gejala  – gejala  kerusakan  yang  dialami kendaraan listrik, terdapat button diagnosa  untuk  memulai  sistem diagnosa kerusakan. Tampil menu diagnosa kerusakan serta pertanyaan – pertanyaan  terkait  gejala yang  terjadi  pada  kendaraan listrik. Terdapat button diagnosa  untuk  memulai sistem  diagnosa  kerusakan. Saat  klik button diagnosa, menampilkan hasil dari diagnosa  kerusakan,  serta solusi apa yang dianjurkan. Berhasil. 3. Menu About Electric Vehicle . Menampilkan  semua  informasi mengenai kendaraan listrik. Dari sejarah,  galeri EV ,  informasi tentang perkembangan kendaraan  listrik  yang  terjadi  di Indonesia,  dan  menu services yang  berisi  informasi  kerusakan apa  saja  yang  biasanya  kerap terjadi pada kendaraan listrik. Menu about  electric  vehicle tampil berisikan semua informasi mengenai kendaraan listrik dari sejarah, galeri  kendaraan  listrik,  dan juga informasi kerusakan apa saja  yang  biasanya  terjadi pada kendaraan listrik.
Berhasil.
Tabel  5. Tingkat Kepuasan Pengguna No.  Kode  Tingkat Kepuasan 1.  A Sangat Puas 2.  B Puas 3.  C Cukup 4.  D Tidak Puas Tabel  6. Pertanyaan Kepuasan Pengguna No  Kode Soal Pertanyaan 1 P1 Apakah  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  tersebut  sesuai dengan kebutuhan? 2 P2 Apakah sistem pakar diagnosa kerusakan kendaraan listrik tersebut berjalan dengan baik (tidak error)? 3 P3 Apakah  tombol  –  tombol  dari  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan listrik tersebut berjalan dengan baik? 4 P4 Apakah  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  tersebut  mudah dimengerti untuk pengoperasiannya? 5 P5 Apakah  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  tersebut bermanfaat bagi pengguna?
Berdasarkan  Tabel  4  terdapat  3
pengujian yaitu pengujian akses login. Dalam pengujian  ini  berhasil  menampilkan  halaman admin login dan admin dapat  menambahkan ataupun  menghapus  semua  sejala,  kerusakan, solusi  maupun  aturan  –  aturan  yang  telah dibuat. Pengujian ke 2 yaitu pengujian sistem diagnosa  kerusakan.  Pengujian  ini  berhasil dengan  pengguna  dapat  memilih  gejala  – gejala apa saja yang terdapat pada kendaraan listrik yang dimilikinya untuk selanjutnya klik button diagnosa  untuk  menampilkan  hasil kerusakan pada kendaraan listriknya dan solusi apa  yang  dianjurkan.  Pengujian  ke  3  yaitu menu about  electic  vehicle. Pengujian  ini berhasil  dan  menampilkan  semua  informasi tentang kendaraan listrik.
Terdapat  juga  survey  kuesioner  guna menguji  secara  langsung  terhadap  beberapa pengguna kendaraan listrik aktif dalam bekerja maupun  dalam  keseharian  penggunaan kendaraan  listrik  untuk  menguji  tingkat kepuasan  pengguna  apakah  sistem  pakar diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik  dengan menggunakan  metode forward  chaining berbasis website dengan kategori sangat puas, sampai dengan tidak puas.
Berdasarkan  Tabel  5  diatas merupakan penjelasan  dari  kode  tingkat  kepuasan pengguna.  Kode  A  dengan  tingkat  kepuasan sangat puas, kode B dengan tingkat kepuasan puas, kode C dengan tingkat kepuasan cukup, dan  kode  D  dengan  tingkat  kepuasan  tidak puas.
Kuesioner  tingkat  kepuasan  dari pengguna dilakukan yang berisikan pertanyaan  kepuasan  pengguna  terhadap sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan listrik  ini.  Berdasarkan  Tabel  6  adalah  tabel yang  berisikan  pertanyaan  –  pertanyaan
tentang  kepuasan  pengguna  dan  kode  dari pertanyaan  –  pertanyaan  tersebut.  Setelah pertanyaan – pertanyaan diajukan ke pengguna kendaraan  listrik,  maka  menghasilkan  seperti yang tertera pada Tabel 7.
Tabel  7. Hasil Kuesioner Kepuasan Pengguna Kode Soal Jawaban Sangat Puas  Puas  Cukup  Tidak Puas P1 2 2 1 0 P2 3 1 1 0 P3 3 1 1 0 P4 3 1 1 0 P5 2 2 1 0 Total 13 7 5 0 Presentase 52% 28% 20% 0%
Gambar  3. Login Admin
Dari hasil kuesioner kepuasan pengguna pada  Tabel  7  diatas  terdapat  kesimpulan bahwa dari 5 pertanyaan yang diajukan kepada 5 orang responden pengguna kendaraan listrik aktif, maka mendapatkan hasil 13 sangat puas dengan  nilai  presentase  52%,  7  puas  dengan nilai  presentase  28%,  5  cukup  dengan  nilai presentase 20%, dan 0 tidak puas dengan nilai
presentase  0%.    Hasil  dari  tampilan login admin sistem  pakar  diagnosa  kerusakan kendaraan  listrik  berbasis website berfungsi untuk admin agar  dapat  masuk  ke  dalam sistem,  dan admin dapat  mengubah, menghapus,  maupun  menambahkan  semua gejala,  kerusakan,  solusi,  dan  juga  aturan  –
aturan  yang  terdapat  pada  sistem  tersebut. Berikut pada Gambar 3. Login Admin .
Gambar  3. Login  Admin diatas menampilkan halaman login untuk admin yang berisikan input  username,  input  password , button  login, dan button kembali  ke  halaman beranda.
Admin diharuskan memasukkan
username, dan juga password selanjutnya klik
button  login guna admin dapat  masuk  ke halaman admin. Jika admin berhasil masuk ke halaman admin, maka  akan  menampilkan halaman  seperti  pada  Gambar  4.  Tampilan Halaman Admin .  Terdapat  menu  sistem diagnosa  guna  pengguna  kendaraan  listrik dapat  mengetahui  kerusakan  dan  solusi  pada kendaraan listrik pengguna. Berikut Gambar 5. Sistem Diagnosa.
Gambar  4. Tampilan Halaman Admin
Gambar 5. Sistem Diagnosa
menampilkan  beberapa  pertanyaan  yang disediakan pada halaman sistem diagnosa guna pengguna dapat memilih apa saja gejala yang terdapat pada kendaraan listrik yang pengguna miliki. Setelah pengguna telah memilih gejala, maka  pengguna  diharuskan  klik button diagnosa  dan  selanjutnya  tampil  halaman seperti  pada  Gambar  6.  Hasil  Diagnosa. Gambar  6.  Hasil  Diagnosa  menampilkan gejala – gejala yang sebelumnya telah dipilih oleh  pengguna,  kerusakan,  dan  juga menampilkan  solusi  akan  kerusakan  –
kerusakan  kendaraan  listrik  tersebut.  Menu about  electric  vehicle disediakan  guna pengguna  dapat  mengetahui  informasi  – informasi  tentang  kendaraan  listrik.  Berikut Gambar 7. Menu About Electric Vehicle.
Dari  Gambar  7.  Menu About  Electric Vehicle memiliki  informasi  –  informasi mengenai sejarah dari kendaraan listik, galeri EV, dan  juga service dari  kendaraan  listrik.
Pengguna dapat mengakses informasi tersebut dengan  memilih  menu about  electric  vehicle yang telah disediakan.
Gambar  6. Hasil Diagnosa
Gambar  7. Menu About Electric Vehicle

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pengujian blackbox  testing yang  telah dilakukan,  hasil  menyatakan  bahwa  sistem pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik dengan  menggunakan  metode forward chaining berbasis website yang  telah  dibuat dapat  berjalan  sesuai  semestinya,  tidak terdapat  satupun error dan  semua  pengujian berhasil.  Dari  hasil  kuesioner  kepuasan pengguna  kendaraan  listrik  yang  telah dilakukan, terdapat kesimpulan analisa bahwa dari 5 pertanyaan yang diajukan pada 5 orang responden  pengguna  kendaraan  listrik,  maka mendapatkan  hasil  13  sangat  puas  dengan nilai  presentase  52%,  7    puas  dengan  nilai presentase  28%,  5  cukup  dengan  presentase 20%, dan 0 tidak puas dengan presentase 0%.
Data  hasil  survey  dari  5  responden tersebut  dan  hasil dari  sistem  pakar  diagnosa kendaraaan  listrik  berbasis  website  tersebut menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa kendaraan listrik tersebut membantu pengguna kendaraan  listrik  jika  kendaraan  listrik  yang dimilikinya  mengalami  suatu  gejala  –  gejala permasalahan  pada  kendaraan  listrik  yang mereka miliki, dan mereka tau partisi apa saja yang  mempunyai  kerusakan,  dan  bagaimana solusinya.  5  responden  tepat  sasaran dikarenakan  5  responden  tersebut  adalah masyarakat  yang  aktif  dalam  penggunaan keseharian  menggunakan  kendaraan  listrik dalam  bekerja  maupun  bepergian.  Sistem pakar  diagnosa  kerusakan  kendaraan  listrik tersebut  juga  efektif,  terbukti  dari  data  hasil
survey  dapat  membantu  pengguna  kendaraan listrik jika kendaraan listrik yang dimilikinya mengalami  masalah  gejala  kerusakan.  Bobot dan  kriteria  yang  digunakan  pada  sistem tersebut  sudah  disesuaikan  dengan  apa  yang dibutuhkan  sehingga  hasil  yang  didapatkan sesuai dengan apa yang diinginkan.
Sistem  pakar  diagnosa  kerusakan kendaraan  listrik  dengan  menggunakan metode forward  chaining ini  memiliki  fitur admin  guna  membedakan  dengan  penelitian sebelumnya yang bertujuan untuk admin dapat menambahkan  maupun  menghapus  gejala, kerusakan,  solusi,  dan  aturan  –  aturan  yang terdapat pada sistem pakar diagnosa kerusakan kendaraan  listrik  dengan  menggunakan metode forward chaining tersebut.
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang telah dibuat, peneliti menyadari bahwa sistem yang telah dibangun masih kurang sempurna, maka  terdapat  saran  untuk  mengembangkan sistem  pakar  diagnosa    kerusakan  kendaraan listrik  tersebut.  Untuk  penelitian  yang  akan datang  dapat  ditambahkan  fitur  untuk terhubung  ke  suatu  aplikasi  yang  dapat menghubungkan  komunikasi  dari  pengguna kepada  teknisi  dari  kendaraan  listrik  guna konsultasi  yang  lebih  lanjut  mengenai kendaraan listrik  yang dimiliki oleh pengguna. Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan metode yang lainnya sebagai pembanding atau memperbaiki  metode  yang  sudah  dilakukan. Hal  tersebut  dapat  menghasilkan  pilihan metode  yang    lebih  efisien  untuk  digunakan pada  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  ini.
Sistem  pakar  yang  telah  dibangun  ini  belum memiliki  tampilan  yang  maksimal  pada  saat sistem  tersebut  diakses  melalui smartphone mobile. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat memaksimalkan  tampilan smartphone  mobile secara maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Budi Karya Sumadi, “Kendaraan Listrik Solusi Atasi Polusi Udara,” Kementerian  Perhubungan  Republik Indonesia ,  2019.  [Online].  Available:
https://dephub.go.id/post/read/kendaraa
n-listrik-solusi-atasi-polusi-udara (accessed Jun. 22, 2023).
[2] H. Purnomo, “Jumlah Kendaraan Listrik
Berbasis  Baterai  di  Indonesia  Capai 56.988 Unit,” iNews.id , 2023.
[Online].Available:https://www.inews.i
d/finance/bisnis/jumlah-kendaraan- listrik-berbasis-baterai-di-indonesia- capai-56988-unit  (accessed  Jun.  22,
2023).
[3] H.  Widowati,  “Inilah  8  Negara
Pengguna  Mobil  Listrik  Terbanyak  di Dunia,” databoks , 2019.
https://databoks.katadata.co.id/datapubl ish/2019/08/02/inilah-8-negara- pengguna-mobil-listrik-terbanyak-di- dunia (accessed Jun. 22, 2023).
[4] R.  Adli,  “Jawaban  untuk  Kamu,  yang
Takut  Kendarai  Motor  listrik  saat Lewati Genangan Air Tinggi,”
detikOto ,2023.https://oto.detik.com/mo
tor/d-6600745/jawaban-untuk-kamu- yang-takut-kendarai-motor-listrik-saat- lewati-genangan-air-tinggi (accessed
Jun. 22, 2023).
[5] A.  Anshori,  B.  Siswojo,  and  R.  N. Hasanah,  “Teknik  Fast  Charging
Baterai  Lithium-Ion  Menggunakan Logika  Fuzzy,” J.  Ecotipe  (Electronic,
Control.  Telecommun.  Information,
Power  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  26–37,
2020, doi: 10.33019/ecotipe.v7i1.1384.
[6] Jaka,  R.  Hidayati,  and  U.  Ristian,
“Implementasi Metode Dempster
Shafer  Pada  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Hama  dan  Penyakit
Tanaman Karet Berbasis Website (Studi
Kasus  PT.  Landak  Bhakti  Palma Kecamatan Nanga Mahap),” vol. 11, no.
01, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcsk ommipa/article/view/57946/756765971 39 (accessed Jun. 22, 2023).
[7] M. Muafi,  A.  Wijaya,  and  V.  A.  Aziz,
“Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Mata  Pada  Manusia  Menggunakan Metode Forward Chaining,” COREAI J. Kecerdasan  Buatan,  Komputasi  dan
Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–49,
2020, doi: 10.33650/coreai.v1i1.1669.
[8] M.  Ahtian  and  R.  Sari,  “Metode Forward  ChainingPada  Sistem  Pakar Diagnosa  Gangguan  Mesin  Sepeda Motor  Vespa-2-Tak,” J.  Students‘  Res. Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  73–88,
2022, doi: 10.31599/jsrcs.v3i1.1176.
[9] M. F. Merdiana, “Aplikasi Sistem Pakar
Diagnosa  Untuk  Kerusakan  Pada
Kendaraan  Mobil  Listrik  Berbasis
Web,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 4, no.  2,  pp.  152–161,  2020,  [Online]. Available:https://jurnalbackup.kaputam a.ac.id/index.php/JTIK/article/view/323 /312 (accessed Jun. 22, 2023).
[10]  A.  A.  Iskandar,  “Diagnosa  Penyakit Parasit  Pada  Kucing  Menggunakan
Metode Certainty Factor (Studi Kasus : Puskewan Cibadak Kabupaten Sukabumi),” J. Tek. Inform. Kaputama , vol.  4,  no.  2,  pp.  98–104,  2020,
[Online]. Available: https://jurnal- backup.kaputama.ac.id/index.php/JTIK /article/view/314/309 (accessed Jun. 24, 2023).
[11]  D.  Gusmita,  Y.  S.  Eirlangga,  and  S.
Sapriadi, “Sistem Pakar Dalam Menentukan Kenaikan Pangkat Anggota  Polri  Menggunakan  Metode Forward Chaining,” vol. 4307, no. 1, pp. 241–244, 2023, [Online]. Available:https://jurnal.goretanpena.co
m/index.php/JSSR/article/view/1194/9 22 (accessed Jun. 24, 2023).
[12]  J. Enterprise, PHP dan MySQL . Jakarta: Elex  Media  Komputindo,  2020. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition /PHP_dan_MySQL/eGjqDwAAQBAJ? hl=id&gbpv=1&dq=phpmySQL&pg=P
A1&printsec=frontcover (accessed Jun.
24, 2023). [13]  N.  Amelia  and  A.  Bahtiar,  “Sistem Penerimaan Dan Pengelolaan
Administrasi  Keuangan  Pendidikan  Di Kober  TK  Islamic  Centre  Berbasis WEB,”  vol.  1,  no.  2,  2023,  [Online]. Available:https://journal.widyakarya.ac .id/index.php/jkawidyakarya/article/vie w/145/152 (accessed Jun. 25, 2023).
[14]  D.  Ardiyansah,  O.  Pahlevi,  and  T.
Santoso, “Implementasi Metode
Prototyping  Pada  Sistem  Informasi
Pengadaan  Barang  Cetakan  Berbasis Web,” Hexag. J. Tek. dan Sains , vol. 2, no.  2,  pp.  17–22,  2021,  doi:
10.36761/hexagon.v2i2.1083. [15]  T. Pricillia and Zulfachmi, “Perbandingan  Metode  Pengembangan
Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype,
RAD),” Bangkit Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 6–12, 2021, doi:
10.52771/bangkitindonesia.v10i1.153.
[16]  N.  M.  D.  Febriyanti,  A.  A.  K.  O. Sudana, and I. N. Piarsa, “Implementasi Black  Box  Testing  pada  Sistem Informasi  Manajemen  Dosen,” J.  Ilm.
Teknol. dan Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 1–10,  2021,  [Online].  Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/ar ticle/download/79610/41898  (accessed Jun. 25, 2023).