Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## PEMODELAN PERMASALAHAN SPAREPART PADA SEPEDA MOTOR YAMAHA 4 STROKE INJECTION DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Dyna Marisa Khairina 1) , Dian Pratama 2) , Heliza Rahmania Hatta 3)
1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
1,2,3) Jalan Barong Tongkok No. 1 Kampus Gunung Kelua Samarinda 75121 dyna.ilkom@gmail.com 1) , pratama.dianbny@gmail.com 2) , heliza_rahmania@yahoo.com 3)

## Abstrak
Sepeda motor merupakan alat transportasi darat yang jumlah penggunanya lebih banyak daripada alat transportasi  darat  lainnya.  Dengan  jumlah  sepeda motor  yang  semakin  banyak  maka  semakin  banyak berdiri bengkel-bengkel untuk mengatasi permasalahan  pada  sepeda  motor.  Dengan  jumlah bengkel  yang  banyak  maka  akan  berpengaruh terhadap  jumlah  permintaan  terhadap  mekanik. Mekanik  yang  direkrut  oleh  bengkel  ada  yang berpengalaman dan ada juga yang kurang berpengalaman.  Hal  ini  akan  berakibat  pada kesalahan ataupun kekeliruan dalam  mengatasi suatu permasalahan  pada  sepeda  motor.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  sebuah  pemodelan permasalahan sparepart pada sepeda motor Yamaha 4 Stroke Injection. Metode perhitungan yang digunakan dalam  pemodelan  ini  adalah  metode naïve  bayes yaitu  metode  yang  merupakan  pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik.  Hasil penelitian ini berupa sebuah pemodelan permasalahan sparepart pada sepeda motor Yamaha 4 Stroke  Injection yang  dapat  diuji  oleh  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  memberikan  keluaran berupa rekomendasi bermasalah atau tidak bermasalah  suatu  sparepart  yang  diduga  berdasarkan ciri  permasalahan  yang  dialami  dan  kemungkinan sparepart yang bermasalah jika sparepart yang diduga tidak bermasalah.
Kata  kunci  :  Sepeda  Motor,  Sistem  Pendukung Keputusan, Naïve Bayes

## Abstract
Motorcycle  is  one  kind  of  land  transportation  which has  more  users  than  any  other  land  transportation. With the increasing of motorcycle demand that makes the  increasing  demand  of  motorcycle  workshop  as well  in  order  to  handle  motorcycle  problems.  The number  of  established  motorcycle  workshop  will affect  the  demand  of  mechanics.  Some  of  the mechanics  who  recruited  by  motorcycle  workshop are qualified and some are not experienced. Thus will affect  the  errors  or  mistakes  in  handle  a  motorcycle problem. This research’s aim is to build a spare part model  problem  of  Yamaha  4  Stroke  Injection motorcycle.  The  calculation  method  of  this  research using  naïve  bayes  method  which  is  classifying  using probability  methods  and  statistic.  The  result  of  this research will create a spare part model problem that can  be  tested  by  a  system  that  gives  output  as  a decision  recommendation  whether  a  motorcycle spare  part  is  having  a  problem  or  not  which  have been  diagnosed  based  on  the  problem  that  is  occur and  the  possibility  of  broken  spare  part  if  the  spare part is diagnosed not having problem.
Keywords  : Motorcycle,  Decision  Support  System, Naïve Bayes
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## I. P ENDAHULUAN

## I.1 Latar Belakang
Alat  transportasi  adalah  alat  yang  sangat dibutuhkan  dalam  kehidupan  manusia  sehari-hari, karena  dengan  alat  transportasi  akan  mempercepat manusia  dalam  perpindahan  dari  satu  tempat  ke tempat  lainnya.  Alat  transportasi  terdiri  dari  alat transportasi  darat,  laut  dan  udara.  Dari  ketiga  jenis alat  transportasi  tersebut  alat  transportasi  darat jumlahnya lebih banyak dibandingkan alat transportasi  laut  dan  udara.  Alat  transportasi  darat terdiri dari sepeda motor, mobil dan lain sebagainya. Jumlah pengguna sepeda motor yang semakin banyak akan  berpengaruh  terhadap  jumlah  bengkel  sepeda motor  yang  berdiri.  Dengan  jumlah  bengkel  yang semakin  banyak  maka  permintaan  terhadap  tenaga mekanik  pun  akan  semakin  banyak.  Masalah terkadang  muncul  dan  ditemui  ketika  adanya  tenaga mekanik  yang  memiliki  kemampuan  atau  skill berbeda, terkadang ada mekanik yang berpengalaman dan  adapula  yang  kurang  berpengalaman  sehingga tidak  jarang  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan keputusan  dari  hasil  pemeriksaan  atau  pengecekan kendaraan sehingga terkadang muncul keraguan akan sparepart mana  yang bermasalah pada sepeda  motor. Hal ini akan berdampak pada selisih biaya perbaikan jika  komponen  yang  seharusnya  tidak  bermasalah dikatakan bermasalah.
Salah  satu  cara  mengatasi  permasalahan  yang ada  diperlukan  suatu  pemodelan  permasalahan  pada sparepart sepeda motor yang diuji oleh sebuah sistem yang  berguna  untuk  membantu  dalam  menentukan bermasalah atau tidak bermasalahnya suatu sparepart pada  sepeda  motor  dan  kemungkinan  sparepart  yang bermasalah  berdasarkan  ciri-ciri  kerusakan  yang dialami  penggunanya.  Pemodelan  tersebut  dibangun berdasarkan  data-data  yang  diperoleh  dari  mekanik yang  berpengalaman  kemudian  dihitung  dengan menggunakan  metode naïve  bayes dan  diuji  dengan menggunakan sebuah sistem. Sistem yang digunakan untuk  menguji  merupakan  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan sparepart yang bermasalah.  Metode naïve  bayes dilakukan  dengan cara  mengklasifikasikan  metode  probabilitas  dan statistik.  Pengambilan  keputusan  berdasarkan  pada
nilai  probabilitas  yang  tertinggi  untuk  dijadikan sebagai  hasil  akhir  dalam  rekomendasi  pengambilan keputusan (khairina, dkk., 2015).

## I.2 Batasan  Penelitian
Agar  tidak  terlepas  dari  tujuan  dan  maksud penelitian,  maka  perlu  dibatasi  pokok  permasalahan yaitu pada :
1. Output  yang  dihasilkan  adalah  bermasalah  dan tidak  bermasalahnya  suatu sparepart /komponen yang  diuji  serta sparepart /komponen  yang kemungkinan  bermasalah  serta  solusi  dari permasalahan tersebut.
2. Sparepart  yang  diteliti  antara  lain  Aki  ( Battery ), Switch  Starter ,  Dinamo Starter, Kiprok,  Busi, Koil,  Injektor, Fuel  Pump ,  Piston,  Ring  Piston, Setang Piston dan Kampas Kopling.
3. Sepeda  motor  yang  dapat  diteliti  adalah  sepeda motor  dengan  merk  Yamaha  jenis  4 stroke injection .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## II.1 Model
Model    didefinisikan  sebagai  suatu  perwakilan atau  abstraksi  dari  sebuah  objek  atau  situasi  actual (Daellencbach, 1994). Model memperlihatkan hubungan-hubungan langsung maupun tidak langsung serta kaitan timbal balik dalam istilah sebab akibat.    Tingkat  abstraksi  atau  kerumitan  dari  suatu pemodelan  sistem  beragam  tergantung  dari  sistem apa  yang  akan  dimodelkan.    Tingkat  abstraksi  dapat dibagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  level  tingkat  detail tinggi,  level  tingkat  detail  sedang  dan  level  tingkat detail rendah (Borschev & Fillipov, 2004).

## II.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan dan  pemanipulasian  data  (Kusrini,  2007).  Definisi lain  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  melakukan pendekatan  untuk  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  pihak  tertentu  dalam menangani  permasalahan  dengan  menggunakan  data dan  model.  Suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan hanya memberikan alternatif keputusan dan
selanjutnya diserahkan kepada user untuk mengambil keputusan (Daihani, 2001). Adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) bukan untuk menggantikan  tugas  manajer  akan  tetapi  hanya
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
sebagai  pembantu  manajer  dalam  pengambilan keputusan  akhir  dengan  berdasarkan  perhitungan- perhitungan kriteria yang ada .
II.3 Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  metode Bayesian  Learning yang paling cepat dan sederhana. Hal ini berasal dari teorema Bayes dan hipotesis kebebasan, menghasilkan classifier statistik berdasarkan peluang. Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan oleh  ilmuwan  inggris  Thomas  Bayes. Naïve  Bayes untuk setiap kelas keputusan adalah benar, mengingat vektor  informasi obyek (Olson, 2008). Algoritma ini mengasumsikan bahwa atribut obyek adalah independen.  Langkah-langkah  untuk  perhitungan metode Naïve Bayes sebagai berikut
1.  Menentukan kriteria-kriteria
2.  Membuat tabel aturan
3.   Menghitung  probabilitas  kemunculan  setiap  nilai untuk atribut dari setiap kriteria
4.  Menghitung nilai dari setiap kriteria
5.  Menghitung nilai probabilitas
Probabilitas  yang  terlibat  dalam  memproduksi perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah  frekuensi dari “master” tabel keputusan.
Teorema Bayes berasal dari rumus :
…………………….........(1)
dimana  P(A|B)  artinya  peluang  A  jika  diketahui keadaan B, kemudian dari persamaan (1) mendapatkan bahwa :
………........(2)
sehingga didapatkan teorema Bayes :
…...………......(3)
Keterangan:
P   :  Probabilitas A   :  Kriteria B   :  Keadaan

## III. P EMBANGUNAN M ODEL
Pemodelan permasalahan sparepart pada sepeda motor Yamaha 4 Stroke Injection ini berfungsi untuk
membantu  dalam  menentukan  bermasalah  atau  tidak bermasalahnya  suatu  sparepart  pada  sepeda  motor berdasarkan  ciri/gejala  yang  dialami  pengguna sepeda  motor.  Pemodelan  ini  dapat  diuji  dengan menggunakan  sistem  yang  berupa  sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan.  Sepeda  motor  yang  dapat  diteliti  oleh sistem  ini  adalah  sepeda  motor  Yamaha  4 Stroke Injection karena  data-data  kerusakan  yang  diperoleh berasal  dari  teknisi  Yamaha  yang  lebih  sering menangani  permasalahan-permasalahan  pada  sepeda motor  merk  Yamaha.  Sistem  ini  dapat  digunakan oleh  pengguna  sepeda  motor  itu  sendiri  ataupun karyawan  bengkel  yang  masih  pemula.  Akan  tetapi, sistem  ini  hanya  membantu  pengguna  untuk mengambil  sebuah  keputusan  yang  oleh  pengguna bisa  saja  untuk  mengabaikannya.  Dalam  sistem  ini terdapat  2  pengguna  antara  lain  pengguna  biasa (karyawan  bengkel  dan  bisa  juga  perorangan)  dan admin  (teknisi).  Untuk  pengguna  biasa  hanya  dapat mengakses  menu-menu  utama  yang  ada  sedangkan admin bisa mengakses apa saja yang ada pada sistem ini.
Metode  yang  digunakan  dalam  perhitungan pada  sistem  ini  adalah  metode naïve  bayes karena metode ini mudah untuk dipahami dan diimplementasikan.  Metode naïve bayes ini memiliki rumus yaitu
dimana  P(A|B)  artinya  peluang  A  jika  diketahui keadaan B, kemudian dari persamaan (1) mendapatkan bahwa :
sehingga didapatkan teorema Bayes :

## III.1 Pengumpulan Data Kriteria Kerusakan
Pengumpulan  data  kriteria  kerusakan  pada sepeda  motor  Yamaha  4  Stroke  Injection  diperoleh dengan  cara  metode  wawancara.  Dari  wawancara yang  telah  dilakukan  diperoleh  beberapa  kriteria kerusakan  yang  diklasifikasikan  menjadi  kriteria
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
kerusakan  pada  sparepart  bagian  kelistrikan,  kriteria kerusakan  sparepart  pada  bagian  mesin,  kriteria kerusakan  sparepart  pada  bagian  sistem  pembakaran dan  kriteria  kerusakan  sparepart  pada  bagian pengapian.  Sparepart  pada  bagian  kelistrikan  antara lain  aki,  kiprok,  switch  starter  dan  dynamo  starter. Sparepart  pada  bagian  mesin  antara  lain  piston,  ring piston,  setang  piston  dan  kampas  kopling.  Sparepart pada bagian sistem pembakaran antara lain fuel pump dan injektor. Sparepart pada bagian pengapian antara lain busi dan ignition koil.
1. Ciri Kerusakan Aki
Aki  yang  bermasalah  ditandai  dengan  elektrik starter atau starter tangan tidak bisa menghidupkan mesin sepeda motor, suara klakson tidak bisa keras bahkan tidak bersuara dan lampu yang  tidak  terang  pada  kondisi  mesin  langsam (idle).
2. Ciri Kerusakan Kiprok
Kiprok  yang  bermasalah  ditandai  dengan  lampu utama  sering  putus  jika  motor  digunakan  dengan kecepatan tinggi dan lampu yang tidak bisa terang meski motor digunakan dengan kecepatan tinggi.
3. Ciri Kerusakan Switch Starter
Switch  starter  yang  bermasalah  ditandai  dengan starter  tangan  yang  tidak  bisa  menghidupkan mesin dan  ketika  ditekan terdengar  suara  “cetak- cetak”.
4. Ciri Kerusakan Dinamo Starter
Sama  halnya  dengan  switch  starter  apabila dinamo  starter  mengalami  kerusakan  gejala  yang dialami  hampir  sama  dengan  switch  starter  yang bermasalah  yaitu  starter  tangan  tidak  dapat menghidupkan mesin.
5. Ciri Kerusakan Piston
Piston merupakan bagian dari blok/silinder mesin. Apabila  piston  motor  bermasalah  gejala  yang dapat  dirasakan  yaitu  tenaga  pada  sepeda  motor menurun drastic dan tidak kuat menanjak.
6. Ciri Kerusakan Ring Piston
Ring  piston  merupakan  bagian  dari  piston  yang memiliki fungsi untuk menahan agar oli pada gear box mesin tidak masuk kedalam ruang pembakaran.  Ring  piston  yang  bermasalah  gejala yang  dapat  dirasakan  yaitu  motor  mengeluarkan
asap  putih  pekat  dan  terdengar  suara  berderik pada blok mesin.
7. Ciri Kerusakan Setang Piston
Ciri  setang  piston  yang  bermasalah  adalah terdengar  suara  oblak  atau  sesuatu  yang  bergetar pada blok mesin.
8. Ciri Kerusakan Kampas Kopling
Ciri  kampas  kopling  yang  bermasalah  adalah tenaga  yang  menurun  dan  sulitnya  untuk melakukan perpindahan speed.
9. Ciri Kerusakan Kampas Kopling
Ciri  kampas  kopling  yang  bermasalah  adalah tenaga  yang  menurun  dan  sulitnya  untuk melakukan perpindahan speed.
10. Ciri Kerusakan Fuel Pump
Pada  motor  injeksi  fuel  pump  berfungsi  untuk menyebarkan  bahan  bakar.  Pada  saat  motor injeksi  pertama  kali  dihidupkan  terdengar  suara mendesing yang berarti fuel pump sedang bekerja menyebarkan  bahan  bakar.  Ciri  kerusakan sparepart  ini  ditandai  dengan  tidak  terdengarnya suara  mendesing  ketika  motor  pertama  kali dihidupkan  dan  pada  kondisi  yang  parah  motor tidak  bisa  hidup  sama  sekali  karena  tidak  ada bahan bakar yang tersuplai.
11. Ciri Kerusakan Injektor
Injektor  adalah  suatu  alat  yang  berfungsi  untuk menyemprotkan bahan bakar ke ruang pembakaran  atau  blok  mesin.  Jika  injektor bermasalah  gejala  yang  dirasakan  adalah  motor tidak  bisa  langsam  (idle)  kondisi  mesin  motor hidup  tanpa  gas  diputar  dan  motor  terasa  sendat- sendat ketika digunakan.
12. Ciri Kerusakan Busi
Busi  adalah  suatu  alat  yang  berfungsi  untuk memercikan  percikan  api  guna  membantu  proses pembakaran  yang  terjadi  pada  mesin.  Ciri  busi yang bermasalah adalah mesin motor susah untuk dihidupkan  karena  percikan  api  tidak  stabil  dan terdengar suara ledakan dari knalpot motor.
13. Ciri Kerusakan Ignition Koil
Ciri  kerusakan  ignition  koil  adalah  percikan  api pada  busi  menjadi  berwarna  merah  dan  pendek, motor  sendat-sendat  pada  saat  putaran  tinggi  dan
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan
Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
motor mati mendadak ketika menempuh perjalanan jauh.
Dari  kriteria  yang  ada  kemudian  dilanjutkan dengan membuat tabel aturan.
Tabel 1. Tabel Aturan Bagian Kelistrikan NP ST LR KT LP RT SB H Aki Y Y Y T T T B Aki Y Y Y T Y T B Aki Y Y Y T T Y B Aki T Y T Y T T TB Aki Y T T T T Y TB Aki T T Y T T T TB Kiprok Y T T Y T T B Kiprok T T T Y T T B Kiprok T Y T T Y T B Kiprok T T Y T T Y TB Kiprok Y T T T T Y TB Kiprok T Y T T T T TB Switch Starter T T T T T Y B Switch Starter Y T T T T Y B Switch Starter T Y T T T T TB Switch Starter T T T Y Y T TB Dinamo Starter Y T T T T T B Dinamo Starter T Y T T T T TB Keterangan :
NP : Nama komponen ST : Starter tangan tidak berfungsi LR : Lampu redup KT : Klakson tidak bersuara LP : Lampu putus jika melaju RT : Lampu redup meski melaju SB : Starter bersuara “cetak-cetak” Y : Kondisi Ya T : Kondisi Tidak B : Bermasalah TB : Tidak Bermasalah H : Hasil
Tabel 2. Tabel Aturan Bagian Mesin Otomatis
NP BR MO TB SD SH Hasil Piston T T Y T Y B Piston T Y Y T Y B Piston T Y Y T T B Piston Y T T T T TB Piston Y T T Y T TB Piston T T T T Y TB Ring Piston Y T T T T B Ring Piston Y T Y T T B Ring Piston Y T Y Y T B Ring Piston T Y Y T T TB Ring Piston T T Y T T TB Setang Piston T Y T T T B Setang Piston T Y Y T T B Setang Piston Y T T Y T TB Setang Piston T T T Y Y TB Keterangan : NP : Nama komponen BR : Berasap putih MO : Silinder mesin oblak/bergetar TB : Tidak bertenaga SD
: Suara berderik pada silinder mesin
SH : Sulit untuk dihidupkan Y : Kondisi Ya T : Kondisi Tidak B : Bermasalah TB
: Tidak Bermasalah
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan
Volume II, No 3, 15 Agustus 2016

## Tabel 3. Tabel Aturan Mesin Motor Manual
NP BR PK MO TB SD SH Hasil Piston T T T Y T Y B Piston T T Y Y T Y B Piston T T T Y T T B Piston Y T T T T T TB Piston T Y T Y T T TB Piston Y T T T Y T TB Ring Piston Y T T T T T B Ring Piston Y T T T Y T B Ring Piston Y T T Y Y T B Ring Piston T T Y Y T T TB Ring Piston T T T T T Y TB Ring Piston T T T Y T T TB Setang Piston T T Y T T T B Setang Piston T T Y Y T T B Setang Piston Y T T T Y T TB Setang Piston T T T T Y Y TB Kampas Kopling T Y T T T T B Kampas Kopling T Y T Y T T B Kampas Kopling Y T T T
Y T TB
Kampas Kopling T T T T T Y TB
Keterangan : NP
: Nama komponen
BR : Berasap putih PK : Porseneling keras MO : Silinder mesin bergetar TB : Tidak bertenaga SD : Suara berderik pada mesin SH : Sulit dihidupkan Y : Kondisi Ya T : Kondisi Tidak B : Bermasalah TB : Tidak Bermasalah
Tabel 4. Tabel Aturan Sistem Pembakaran
NP SS TL SH TM TH Hasil
Injektor T Y T T T B Injektor Y Y T T T B Injektor T Y Y T
T B
Injektor Y
Y Y T
T
B Injektor Y T T T T B
Injektor T T
T Y
T
TB Injektor T T T Y Y TB Fuel Pump T T T Y T B Fuel Pump T T T Y Y B Fuel Pump Y T T T
T TB
Fuel Pump T T Y T T TB
Keterangan :
NP : Nama komponen SS : Sendat-sendat TL : Tidak langsam SH
: Sulit dihidupkan
TM : Tidak mendesing ketika di”on”kan TH : Tidak bisa hidup sama sekali Y : Kondisi Ya T : Kondisi tidak B
: Bermasalah
TB
: Tidak Bermasalah
Tabel 5. Tabel Aturan Bagian Pengapian
NP SH  KM PB MM BT AM Hasil Busi Y Y T T T T B Busi T Y T T T T B Busi T Y Y T T T B Busi T T Y T T T B Busi T T T Y T T TB Busi T T T Y Y T TB Koil T T T Y T T B Koil T T T Y Y T B Koil T T T T Y Y B Koil T Y T T T T TB Koil T T Y T T T TB
Keterangan :
NP   : Nama komponen SH   : Sulit dihidupkan KM  : Knalpot motor meledak-ledak PB   : Pengapian busi hilang MM  : Motor mati mendadak setelah jalan jauh BT   : Motor berebet diputaran gas tinggi AM  : Api busi berwarna merah Y : Kondisi Ya T : Kondisi Tidak B : Bermasalah TB   : Tidak bermasalah

## III.2 Implementasi dan Pengujian
Langkah  awal  adalah  menghitung  probabilitas kemunculan  nilai  atribut  pada  setiap  kriteria.  Proses perhitungan  probabilitas  kemunculan  ini  dilakukan berdasarkan persamaan (1) yaitu
Yang  artinya  peluang  A  jika  diketahui  keaadn  B. Perhitungan  probabilitas  ini  berdasarkan  kriteria  dan sparepart  yang  dicurigai  dalam  artian  jika  yang dicurigai  bermasalah  adalah  Aki  maka  hanya probabilitas pada sparepart Aki saja yang dihitung.
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Tabel 6. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut Starter Tidak Berfungsi (AKI) ST Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 3 1 3/3 1/3 Tidak 0 2 0/3 2/3 Jumlah 3 3
Keterangan :

## ST : Starter tidak berfungsi
Tabel 7. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut Lampu
Redup (AKI) LR Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 3 1 3/3 1/3 Tidak 0 2 0/3 2/3 Jumlah 3 3
Keterangan :

## LR : Lampu redup
Tabel 8. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut Klakson Tidak Bersuara KT Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 3 1 3/3 1/3 Tidak 0 2 0/3 2/3 Jumlah 3 3
Keterangan :
KT : Klakson tidak bersuara
Tabel 9. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut Lampu
Putus Jika Melaju LP Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 0 1 0/3 1/3 Tidak 3 2 3/3 2/3 Jumlah 3 3

## Keterangan :
LP : Lampu putus jika melaju

## Tabel 10. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut
Lampu Redup Meski Melaju RT Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 1 1 1/3 1/3 Tidak 2 2 2/3 2/3 Jumlah 3 3
Keterangan :

## RT : Lampu redup meski melaju
Tabel 11. Probabilitas Kemunculan Nilai Atribut
Starter Bersuara “cetak-cetak”
SB Jumlah Kejadian Probabilitas Bermasalah Tidak Bermasalah Tidak Ya 1 1 1/3 1/3 Tidak 2 2 2/3 2/3 Jumlah 3 3

## Keterangan :
SB : Starter bersuara “cetak-cetak”
Setelah  probabilitas  kemunculan  atribut  pada setiap  kriteria  Aki  dilanjutkan  dengan  proses perhitungan  probabilitas.  Contoh  kasus  misalnya gejala  yang  dialami  adalah  starter  tidak  berfungsi, klakson  tidak  bersuara,  lampu  tidak  terang  pada  saat kondisi  motor  langsam  ( idle )  dan  sparepart  yang dicurigai adalah Aki.
Likelihood Bermasalah:
0,222
Likelihood Tidak Bermasalah:
0,008
Menghitung probabilitas Bermasalah:
= 0,965
Menghitung probabilitas Tidak Bermasalah:
Dyna Marisa Khairina, Dian Pratama, Heliza Rahmania Hatta Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
= 0,034
Dari hasil perhitungan yang diperoleh probabilitas bermasalah lebih besar daripada probabilitas  tidak  bermasalah  sehingga  dalam  kasus ini  sparepart  yang  dicurigai  berdasarkan  gejala  yang ada  adalah  benar  Aki.  Hasil  perhitungan  dengan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Hasil Perhitungan Dengan Menggunakan Sistem

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  membantu pengguna  sepeda  motor atau  mekanik bengkel untuk mengambil  sebuah  keputusan  mengenai  bermasalah atau  tidak  bermasalahnya  suatu  sparepart  sepeda motor  berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh pengguna. Dari  hasil pengujian  yang  telah dilakukan maka  hasil  probabilitas  yang  tertinggi  yang  menjadi dasar  rekomendasi  keputusan  mengenai  bermasalah atau  tidak  bermasalahnya  sparepart  sepeda  motor berdasarkan  gejala  yang  dialami  oleh  pengguna sepeda  motor.  Pengujian  juga  dilakukan  terhadap  5 (lima) data pengujian  dan diperoleh 80% data sesuai dan  20%  data  yang  tidak  sesuai  dengan  data permasalahan sparepart sebenarnya.

## R EFERENSI
Borschev,  A.,  dan  Filippov,  A.  2004. From  System Dynamics  and  Discree  Event  to  Practicial Agent  Based  Modeling,  Techniques,  Tools .  The 22 nd International  Conference  of  the  System Dynamics Society. Oxford. England.
Daellenbach,  H.  G.  1994. System  and  Decision Making  :  A  Management  Science  Approach . John Wiley & Sons, Ltd. England. Daihani,  D,  U.  2001. Komputerisasi  Pengambilan Keputusan. Bogor: Ghalia Indonesia.
Khairina, D. M., Ramadhani, F., Maharani, S., Hatta, H.  R.  2015. Department  Recommendations  for
Prospective Students Vocational High School of Information  Technology  with  Naïve  Bayes Method .  2 nd Int.  Conference  on  Information Technology, Computer and Electrical Engineering (ICITACEE). Indonesia. Kusrini,  2007, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan , Yogyakarta: Andi.
Olson,  David  L.&  Dursun  Delen.  2008.  Advanced Data MiningTechniques. USA:  Springer-Verlag Berlin Heidelberg