ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDETEKSIAN KERUSAKAN SEPEDA MOTOR DENGAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Zulfi Azhar
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran e-mail: zulfi_azhar@yahoo.co.id
Abstract: The  role  of  expert  systems  is  needed  by  many  people  to  be  able  to  answer  several problems  and  provide  the best  solutions  through  a  system  that  has  been  programmed  from  an expert  in their  field. The Budiman  Workshop  in  Asahan  which  is  one type  of  business that  is engaged in the automotive, service and repair of motorbikes, already has many customers, but is still  manual  in  the  process  of  repair  solutions.  Then  we  need  an  expert  system  application,  in analyzing  system  disruptions  on  motorbikes  to  simplify  the  process  of  damage  diagnosis  and solution problems so that it will facilitate the handling of damage quickly and efficiently. The method  used  in  this  expert  system  application  is  by  using  the  Certainty  Factor  (CF)  method. Where  the  Certainty  Factor  (CF)  method  is  a  method  to  prove  whether  a  fact  is  certain  or uncertain in the form of a metric that is usually used in expert systems in diagnosing damage to a motorcycle.
Keywords:  Budiman  workshop,  system  disturbance, certainty  factor  method,  motorcycle, expert system,
Abstrak: Peran sistem pakar sangat diperlukan oleh banyak kalangan untuk mampu menjawab dari  beberapa  permasalahan  dan  memberikan  solusi  yang  terbaik  melalaui  sistem  yang  sudah diprogramkan  dari  seorang  yang  ahli dalam  bidangnya. Bengkel Budiman di  Asahan yang merupakan salah satu jenis usaha yang bergerak dalam bidang otomotif, service serta perbaikan sepeda  motor,  sudah  memiliki  banyak  pelanggan, namun masih  bersifat  manual pada  proses solusi   perbaikan. Maka dibutuhkan suatu aplikasi sistem pakar, dalam menganalisa gangguan sistem pada sepeda  motor untuk  mempermudah  proses  diagnosa  kerusakan  dan  solusi permasalahannya  sehingga  akan  memepermudah  penanganan  kerusakan secara  cepat  dan efisien.  Metode  yang  dilakukan  pada  aplikasi  sistem  pakar  ini  yaitu  dengan  menggunakan metode  Certainty  Factor  (CF).  Dimana  Metode  Certainty  Factor  (CF)  adalah  suatu  metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar dalam mendiagnosa kerusakan pada sepeda motor.
Kata  Kunci :  bengkel  Budiman,  gangguan  sistem,  metode  certainty  factor,  sepeda  motor, sistem pakar

## PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan salah  satu dari pengetahuan kecerdasan buatan yang
berisi    pengetahuan  dari seorang pakar (ahli)  di  bidangya sehingga  dapat
digunakan    untuk  menjawab  pertanyaan dengan  memberikan  data-data dari  suatu
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
permasalahan.
Kepakaran  atau expertise adalah pengetahuan  yang  ekstensif  dan  spesifik yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, pengetahuan dan  pengalaman. Peran sistem pakar sangat diperlukan oleh banyak  kalangan  dari  berbagai kalangan. Instansi dan perusahaan.
Bengkel Budiman di Asahan merupakan usaha yang bergerak dibidang otomotif, service serta perbaikan sepeda motor. Bengkel ini sudah memiliki  banyak  pelanggan,  dimana banyak pelanggan yang sering berkonsultasi dengan teknisi atau mekanik bengkel tersebut untuk
mengatasi  kerusakan  pada  kendaraan bermotor. Proses konsultasi pada Bengkel ini masih  bersifat  manual,  dengan mengajukan  pertanyaan  secara  langsung kepada  mekanik  bengkel  tersebut.  Solusi permasalahan  tersebut  dilakukan  secara manual juga sebelum dilakukan pemeriksaan  kerusakan  pada  sepeda motor  tersebut.
Hal  tersebut  akan membutuhkan  waktu  yang  lama  jika banyak  permasalahan  kerusakan  sepeda motor  yang  harus  ditanggapi  secara langsung. Maka diperlukan suatu aplikasi sistem pakar untuk mengetahui kerusakan sepeda  motor  di  bengkel  tersebut, sehingga  akan  menciptakan  waktu  yang lebih  efisien  dan  cepat  dalam  perbaikan gangguan  sistem  pada  sepeda  motor. Tujuan  dalam  penelitian  ini untuk mengetahui
sistem pemeriksaan
kerusakan  pada  sepeda  motor dan untuk dapat  memudahkan  bagi pemilik  sepeda motor, mengetahui  kerusakan lebih awal sebelum  dilakukan  pemeriksaan  oleh  tim mekanik Bengkel Budiman. Hasil penelitian  ini  akan  bermanfaat  dan mempermudah dalam menangani masalah kerusakan    sepeda  motor  di  Bengkel Budiman.

## Pengembangan Sistem
Pengembangan sistem yaitu
menyusun  suatu  sistem  yang  baru  untuk menggantikan  sistem  yang  lama  secara keseluruhan  atau  memperbaiki  sistem yang sudah ada. Dalam hal ini perlu ada pengembangan  sistem  dengan  adanya permasalahan yang  timbul  pada  sistem yang  lama.  Adapun  permasalahan  yang timbul dapat berupa:
1. Ketidakberesan
a. Kecurangan  yang  disengaja  yang menyebabkan tidak amannya informasi.
b. Kesalahan yang disengaja.
c. Tidak efisiennya operasi.
d. Tidak  ditaatinya  kebijaksanaan manejemen yang berlaku.
2. Pertumbuhan organisasi
a. Untuk meraih kesempatan.
b. Adanya instruksi-instruksi.

## Sistem Pakar
Sistem  pakar  muncul  dari  suatu sistem ilmu komputer yaitu dengan nama kecerdasan  buatan.  Kecerdasan  buatan atau Artficial Intelligence (AI) merupakan bidang  ilmu  komputer  yang  mempunyai peran  penting  di  era  kini  dan  masa  akan datang.  Bidang  ini  telah  berkembang sangat  pesat  di  20  tahun  terakhir  seiring dengan  pertumbuhan  kebutuhan  akan perangkat cerdas pada industri dan rumah tangga” [1].
Bidang ilmu sistem pakar
memperjelas  terkait  proses  membangun sistem  atau  komputer  yang  memiliki keahlian  memecahkan  masalah.  Adapun selain  itu  sistem  pakar  juga  membantu komputer  dalam  menggunakan  penalaran serta meniru keahlian dari seorang pakar.

## Komponen Sistem Pakar
Dalam sistem  pakar  terdapat  tiga komponen  utama  yaitu  adalah  sebagai berikut:
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
1.  Basis Pengetahuan Basis pengetahuan merupakan representasi  pengetahuan  dari  seorang pakar  yang  diperlukan  untuk  memahami, memformulasikan serta memecahkan masalah  yang  terdiri  dari  dua  elemen dasar yaitu:
a. Fakta  berupa  informasi  tentang situasi permasalahan,  teori  dari  area permasalahan  atau  informasi  tentang objek.
b. Spatial  heuristic,  yang  merupakan tentang cara membangkitkan fakta.
2.  Mesin Inferensi
Membuat  mesin  inferensi  yang memutuskan  peraturan-peraturan  (rules) mana yang akan digunakan. 3.  Antarmuka Pengguna Merupakan  bagian  dari  sistem pakar  yang  berfungsi  sebagai  pengendali masukan  dan  keluaran.  User  interface melayani  user  selama  proses  konsultasi mulai dari tanya-jawab untuk mendapatkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh inference engine
sampai menampilkan  output  yang  merupakan kesimpulan dan solusi.

## Metode Certainty Factor
Certainty  Factor adalah  suatu
metode untuk membuktikan apakah suatu fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang berbentuk metric yang biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti.
Dalam
mengekspresikan
derajat keyakinan  digunakan  suatu  nilai  yang disebut Certainty  Factor (CF)  untuk mengasumsikan derajat
keyakinan seorang  pakar  terhadap  suatu  data. Berikut  adalah  formulasi  dasar  dari Certainty Factor yaitu sebagai berikut:
CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E]
Keterangan: CF : Certainty Factor (Faktor Kepastian)  dalam  Hipotesis  H yang berpengaruh oleh Fakta E. MB : Measure of Belief (tingkat keyakinan), adalah ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis  H  dipengaruhi  oleh Fakta E. MD : Measure  of  Disbelief (tingkat ketidakyakinan),  adalah  kenaikan dari  ketidakpercayaan  hipotesis dipengaruhi fakta E. E : Evidence (Peristiwa atau fakta).
H : Hipotesis (Dugaan)
Dimana  nilai-nilai  CF,  MB,  dan MD adalah seperti dibawah ini a. CF[H,E]  = Certainty  Factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala  (evidence)  E.  Besarnya  CF berkisar  antara -1  sampai  dengan
1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan 1 menunjukkan mutlak. b. MB[H,E]  =  ukuran  kepercayaan  / tingkat  keyakinan  (measure  of increased belief) terhadap hipotesis  H,  jika  diberikan  / dipengaruhi oleh evidence (gejala) E  (besarnya  berkisar  antara  0  dan 1). c. MD[H,E] = ukuran ketidakpercayaan / tingkat ketidakyakinan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis  H,  jika  diberikan  / diperbaharui evidence E (besarnya berkisar antara 0 dan 1).

## METODE
Metode  penelitian  yang  dilakukan untuk penelitian ini adalah : Penelitian Lapangan
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
a. Pengamatan (Observasi) Observasi dilakukan untuk mengetahui  data-data  kerusakan pada  sepeda  motor  di  bengkel tersebut. Menggunakan questioner  form kepada  pemilik sepeda  motor  yang  melakukan perbaikan di Bengkel tersebut. b. Wawancara Melakukan  wawancara  kepada pihak-pihak Mekanik di bengkel tersebut yang merupakan  teknisi  yang  ahli  di bidang  kerusakan  pada  sepeda motor. Penelitian Kepustakaan
Dalam  metode  ini  menggunakan buku-buku dan  jurnal-jurnal
yang
berhubungan dengan topik dan masalah dalam penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan Sistem
Pengamatan  sistem  informasi  lama yaitu  pemecahan  dari  suatu sistem informasi  yang  utuh  ke  dalam  bagian komponennya dengan tujuan untuk mendefisikan dan mengevaluasikan permasalahan-permasalahan  yang  terjadi dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diha- rapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikan.  Pengamat  sistem informasi  lama  merupakan  salah  satu pengetahuan  yang  harus  dimiliki  oleh seorang  analisis  ataupun programmer sebelum  membuat  sebuah  perangkat lunak karena merupakan salah satu unsur atau  tahapan  dari  seluruh  pembangunan sistem komputerisasi. Pengamatan sistem informasi  lama  pada  prinsipnya  adalah mempelajari  sistem  yang  ada  dengan melakukan  penelitian  dan  pengamatan terhadap  unit-unit  kerja  yang  terlibat dalam melakukan proses proses
konsultasi  pada  Bengkel  Budiman ini. Hal  ini  bertujuan  untuk  tahap  analisis sistem  yang  sangat  kritis  dan  sangat penting, karena kesalahan di dalam tahap ini  akan  menyebabkan  juga  kesalahan ditahap selanjutnya.
Gambar 2. Aliran Sistem Informasi (ASI)

## Lama Pada Bengkek Budiman
Aliran Sistem Informasi Baru Sistem informasi baru yang diusulkan  adalah  untuk  memperbaiki kekurangan  yang  ada  pada  sistem  yang sedang  digunakan  yaitu  pada  saat melakukan  proses  konsultasi  yang  masih terbilang  konvensional,  karena  pada bagian inilah terdapat kelemahan sehingga  mempersulit  dalam  menda- patkan  solusi  dari  suatu  permasalahan terkait  dalam  hal  penanganan  sepeda motor.  Adapun  aliran  sistem  informasi baru  terkait  proses  konsultasi  pada Bengkel  Budiman secara  rinci  dapat diuraikan sebagai berikut:
1. User/admin mengunjungi alamat website sistem pakar kerusakan sepeda  motor  pada  Bengkel  Budiman serta  memilih  menu  konsultasi  yang telah  tersedia.  Kemudian  sistem  akan memproses  untuk  menampilkan  form konsultasi kepada user/admin.
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
2. User/admin  melakukan  konsultasi dengan  memilih  beberapa  gejala terkait  kerusakan  sepeda  motor.
Setelah  itu  sistem  akan  memproses untuk  menampilkan  hasil  konsultasi kerusakan sepeda motor sesuai dengan
gejala yang dipilih sebelumnya. Gambar 3. ASI Baru Sistem Proses konsultasi Pada Bengkel Budiman
Gambar.4 Use Case Diagram Sistem Proses konsultasi pada Bengkel Budiman
Gambar.5 Class Diagram Sistem Pakar Kerusakan Sepeda Motor 3. Sistem  akan  menampilkan  hasil konsultasi, dilanjutkan dengan user/admin  dapat  mencetak  hasil konsultasi  kerusakan  sepeda motor dan kemudian diarsipkan. Tabel 1 Nilai MB dan MD Kerusakan Sepeda Motor Kerusakan Gejala MB MD Piston, Head Cylinder dan Blok Cylinder -Tenaga mesin yang dihasilkan berkurang -Keluar asap putih pada knalpot -Suara kasar pada silinder 0,7 0,8 0,9 0,2 0.1 0,1 Stang Seher -Tenaga mesin yang dihasilkan berkurang -Getaran mesin sangat terasa -Suara berisik ketika gas di rpm rendah -Mesin brebet ketika dipacu 0,7 0,8 0,9 0,3 0,4 0,1 0,7 0,5 Rantai Mesin atau Rantai Klep -Tenaga mesin yang dihasilkan berkurang -Mesin tidak stabil ketika berjalan atau tersendat-sendat -Suara kasar pada mesin bagian kiri 0,8 0,7 0,8 0,1 0,5 0,4 Kopling -Tenaga mesin yang dihasilkan berkurang -Saat gas ditarik, motor tidak mau langsung berjalan -Suara mesin tidak lepas -Sulit ketika melakukan perpindahan gigi 0,6 0,6 0,8 0.7 0,2 0,5 0,9 0,1
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 2 Nilai MB dan MD Kerusakan Sepeda Motor
Kerusakan Gejala MB MD Transmisi  Sulit melakukan perpindahan gigi  Pedal transmisi lose  Pedal tidak mau berpindah transmisi (ditambah atau dikurang) 0,8 0,6 0,8 0,5 0,7 0,4 Klep  Gas tidak stationer  Keluar asap hitam pada knalpot  Bbm boros  Oli mesin cepat berkurang 0,5 0,8 0,5 0,8 0,4 0,6 0,7 0,9 Injeksi  Lampu indikator pada spedometer berkedip berkali-kali  Tampilan suhu mesin pada spedometer tidak stabil
 Motor tidak langsam  Penggunaan bahan bakar semakin boros 0,8 0,7 0,8 0,8 0,4 0,3 0,7 0,9 Busi  Mesin susah dihidupkan  Tidak ada percikan api pada busi  Mesin meledak-ledak ketika berjalan 0,8 0,5 0,8 0,7 0,8 0,9 Koil  Mesin susah dihidupkan  Percikan api pada busi berwarna kemerahan  Mesin tiba-tiba mati ketika sedang berjalan 0,8 0,5 0,9 0,5 0,6 0,7 CDI  Mesin susah dihidupkan  Mesin brebet di rpm tinggi  Percikan busi pendek  Busi sering mati 0,8 0,7 0,8 0,9 0,5 0,9 0,6 0,7 Spul  Mesin susah dihidupkan  Lampu-lampu (spidometer, sign, head lamp, dll) mati 0,8 0,9 0,6 0,4 Kiprok  Bohlam lampu sering putus atau mati  Aki cepat soak  Mesin tiba-tiba mati saat dihidupkan 0,8 0,7 0,8 0,4 0,7 0,8 Aki  Lampu indikator pada spidometer tidak menyala  Electrik starter tidak berfungsi
 Lampu signal (rem, sign, dan head lamp) redup  Klakson tidak bersuara 0,8 0,8 0.9 0.8 0,8 0,9 0,5 0,7 Untuk  menghitung  CF  (keyakinan) dari kesimpulan diperlukan
bukti pengkombinasian sebagai berikut:
MB Sementara =
MB Lama + (MB Baru * (1 - MB Lama))
MD Sementara = MD Lama + (MD Baru * (1 - MD Lama))

## Tabel 3 Perhitungan Menggunakan Metode Certainty Factor
Kerusakan3
K3 Rantai Mesin atau Rantai Klep Gejala 1 MB MD
1 Tenaga Mesin yang dihasilkan berkurang 0,8 0,1 MB Lama Kosong 0 MD Lama Kosong 0 MB Baru MB 0,8 MD Baru MD 0,1 MB Sementara MB Baru 0,8 MD Sementara MD Baru 0,1
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 4 Hasil Perhitungan Menggunakan Metode Certainty Factor
Hasil CF MB Sementara - MD Sementara 0,7 Rantai Mesin atau Rantai Klep
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat diketahui bahwa tingkat kepercayaan dari hasil  diagnosa  kerusakan  sepeda  motor tersebut yakni 0,7.
Gambar 11 Tampilan Hasil Konsultasi Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Sistem  yang  sedang berjalan  pada Bengkel  Budiman masih  bersifat manual yang mengakibatkan keterlambatan dalam melakukan proses  pengambilan  keputusan dan solusi dalam perbaikan sistem kerusakan sepeda motor.
2. Dengan  menggunakan sistem  pakar dengan metode certainty factor, maka akan memudahkan  proses  dalam sistem pengolahan  data mendapatkan
kerusakan  sistem  pada  sepeda  motor di Bengkel Budiman.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  diagnosa kerusakan  sepeda  motor  dengan metode certainty  factor,  diketahui bahwa  dari  sampel  tiga  gejala  yang dipilih  hasil  perhitungan, diketahui bahwa  tingkat kepercayaan  dari  hasil diagnosa  terhadap  kerusakan  yakni
0,7 atau 7%.
4. Sistem yang baru ini akan mempermudah admin dalam melakukan pengolahan data, melakukan penambahan data, pengubahan  data  dan  penghapusan data. Sistem yang dirancang ini dapat memberikan informasi setiap saat dan perlu untuk mengembangkan aplikasi sistem pakar  ini    menjadi  lebih  baik lagi di masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Budiharto,  Widodo  &  Suhartono, Derwin. 2014. Artificial Intelligence Konsep dan Penerapannya. Yogyakarta : Andi [2] Wulandari,  Fitri  &  Yuliandri, Ihsan. Diagnosa  Gangguan  Gizi Menggunakan  Metode  Certainty Factor. Jurnal  Sains,  Teknologi dan  Industri,  Vol.  11,  No.2,  Juni 2014,  pp.305-313.  ISSN  1693- 2390 print/ISSN 2407-0939 Online.
[3] Azhar,  Z.  (2015).  Penjadwalan Preventive Maintenance Air Conditioning (AC) Dengan Menggunakan Metode Backpropagation  Pada  Kompleks Perumahan (Studi Kasus di Perumahan  PT.  Chevron  Pacific Indonesia). JURTEKSI Royal Vol
2 No 1, 2.
ISSN 2407-1811 (Print)
Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 167 – 174
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.340 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
[4] Azhar, Z. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Penempatan Karyawan Baru Di PDAM Kisaran Dengan Metode SMART. JURTEKSI, 4(2), 179-184.