## Manutech :
Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 12, No. 02, (2020) p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397
Penerapan Case-Base Reasoning untuk Perawatan dan Perbaikan Mesin di Jurusan Teknik Mesin Polman Babel (Yang Agita Rindri)
Penerapan Case-Based Reasoning untuk Perawatan dan

## Perbaikan Mesin di Jurusan Teknik Mesin Polman Babel
Yang Agita Rindri 1 , Boy Rollastin 2
1 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat
2 Teknik Mesin dan Manufaktur, Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, Sungailiat yangagita@gmail.com

## Abstract
This study aims to implement a Case-Based Reasoning (CBR) for diagnosis and recommendations for the maintenance and repair of machines in the Department of Mechanical Engineering Polman Negeri Bangka Belitung. The research begins with the process of collecting data for knowledge bases related to the  maintenance  and  repair  cases  of  these  machines.  Furthermore,  the  data  is  modeled  based  on  its attributes.  The  cases  that  have  been  modeled  are  input  into  the  CBR  system  by  applying  the  similarity function of weighted sum and Euclidean distance. The higher the similarity between a new case and cases that have been stored on a case base, the more suitable the solution on a case base can be applied in other cases. The results obtained were 5 case bases, i.e. the base case of flat grinding machines, the case base of lathe machines, the case base of milling machines, the case base of CNC machines, and the case base of the welding machines. The results of the CBR system are able to diagnose the causes of problems with machines  through  the  symptoms  of  problems  that  occur  and  able  to provide  recommendations  for  the maintenance and repair of these machines.
Keywords : similarity function; case-based reasoning; euclidean distance; weighted sum.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  suatu  sistem  penalaran  berbasis  kasus  atau Case- Based Reasoning (CBR) untuk rekomendasi pemeliharaan dan perbaikan mesin-mesin yang ada di Jurusan Teknik Mesin Polman Negeri Bangka Belitung. Tahapan penelitian dimulai dengan proses pengumpulan data  untuk  basis  pengetahuan  terkait  kasus-kasus  pemeliharaan  dan  perbaikan  mesin-mesin  tersebut. Selanjutnya  data  tersebut  dimodelkan  berdasarkan  atributnya.  Kasus-kasus  yang  telah  dimodelkan dimasukkan  ke  dalam  sistem  CBR  dengan  menerapkan  fungsi  similaritas weighted  sum dan euclidean distance . Semakin tinggi similaritas antara kasus baru dan kasus yang sudah tersimpan pada basis kasus, maka solusi pada basis kasus dapat semakin cocok diterapkan pada kasus yang lain. Hasil penelitian yang diperoleh adalah 5 buah basis kasus pada CBR, yaitu basis kasus mesin gerinda datar, basis kasus mesin bubut, basis kasus mesin frais fehlman, basis kasus mesin sekrap, dan basis kasus mesin frais ajax. Hasil dari sistem CBR tersebut mampu mendiagnosa penyebab masalah pada mesin-mesin melalui gejala-gejala masalah yang muncul serta  memberikan rekomendasi tindakan perawatan dan perbaikan berdasarkan gejala masalah pada mesin-mesin tersebut.
Kata kunci : fungsi similaritas; case-based reasoning; euclidean distance; weighted sum .

## 1.   PENDAHULUAN
Jurusan  Teknik  Mesin  yang  merupakan  salah  satu  jurusan  di  Politeknik  Manufaktur  Negeri Bangka Belitung memiliki banyak mesin yang menunjang kegiatan perkuliahan mahasiswa. Mesin-mesin tersebut antara lain mesin  bubut,  mesin  bubut CNC,  mesin  frais,  mesin  frais  CNC,  mesin  sekrap, mesin  bor,  mesin  gergaji,  mesin  gerinda  datar,  mesin gerinda  silinder,  alat  angkat,  kompresor,  mesin las  listrik,  EDM,  dan  mesin-mesin  pembentuk  logam [1]. Mesin-mesin yang terdapat di Jurusan Teknik Mesin membutuhkan kegiatan pemeliharaan yang baik sehingga dapat mendukung kegiatan perkuliahan di  Jurusan  Teknik  Mesin.  Selain  pemeliharaan,  mesin-mesin  ini  juga  membutuhkan  perbaikan  apabila terjadi kerusakan.
Dalam  proses  pemeliharaan  dan  perbaikan  mesin-mesin  ini  dibutuhkan  keterampilan  teknisi dalam  menyelesaikan  kasus-kasus  yang  berkaitan  dengan  kerusakan  mesin.  Keterampilan  dan pengetahuan seorang teknisi dalam merawat dan memperbaiki mesin-mesin diperoleh dari skill maupun jumlah  pengalaman  teknisi  dalam  merawat  dan  memperbaiki  mesin.  Semakin  banyak  pengalaman seorang teknisi, maka semakin baik kemampuannya dalam mendeteksi masalah pada mesin berdasarkan gejala-gejala yang muncul. Namun, kemampuan teknisi belum diikuti dengan dokumentasi pengetahuan teknisi  yang  baik.  Padahal,  dokumentasi  terhadap  pengetahuan  teknisi  sangat  perlu  dilakukan  sebagai upaya  untuk  mengoptimalkan  proses  perawatan  dan  perbaikan  mesin  di  Jurusan  Teknik  Mesin,  salah satunya untuk membantu teknisi baru dalam mendiagnosa masalah yang muncul pada mesin berdasarkan pengetahuan yang dimiliki oleh teknisi yang sudah berpengalaman.
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam membantu proses rekayasa pengetahuan teknisi adalah Case-Based Reasoning (CBR). CBR merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence [2] yang cocok  digunakan  untuk  pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi,  prediksi,  dan  diagnosis  [3].  CBR merupakan  suatu  sistem  penalaran  yang  menggunakan  pengetahuan  lama  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  baru  [4].  Penyajian  pengetahuan  dilakukan  dalam  bentuk  kasus-kasus  yang  mana setiap kasus memiliki solusi. CBR membandingkan similaritas antara kasus baru dengan kasus yang lama. Jika similaritas kasus yang baru terhadap kasus yang sebelumnya cukup tinggi, maka solusi kasus tersebut mungkin dapat digunakan pada kasus yang baru. Namun, apabila tidak ditemukan solusi, maka kasus baru dapat ditambahkan ke dalam CBR sehingga basis pengetahuan CBR semakin luas [4].
Untuk mendapatkan kemiripan antar kasus pada CBR digunakan metode pengukuran similaritas terhadap  fitur-fitur  pada  kasus.  Beberapa  metode  pengukuran  similaritas  telah  digunakan  di  berbagai penelitian  CBR  antara  lain  algoritma Nearest  Neighbor [5],  metode Jaccard  Coefficient [6],  algoritma similaritas Neyman [7],  probabilitas certainty  factor [8],  algoritma Minkowski  Distance [9] , algoritma backpropagation [10], dan Euclidean Distance [4].
Penelitian  pada  CBR  saat  ini  banyak  disinergikan  dengan  bidang knowledge  discovery yang menitikberatkan  pada  bidang  penelitian  yang  berkaitan  dengan big  data,  explanation  application, regression analysis, signal processing , dan interactivity application . Sedangkan domain penelitian CBR saat ini  masih  cukup  luas,  meliputi domain  fraud  detection ,  proses  medis, quality  control pada  proses manufaktur,  rekomendasi  produk,  klasifikasi,  deteksi  peristiwa  pada data  set social  media,  dan  masih banyak  lagi  [11].  CBR  juga  dapat  digunakan  dalam  menunjang  Sistem  Pendukung  Keputusan  pada organisasi [12].
Saat ini, kegiatan perawatan dan perbaikan mesin di Jurusan Teknik Mesin dilakukan oleh teknisi dengan mengisi buku log perawatan dan perbaikan mesin. Teknisi bekerja sesuai dengan pengetahuan dan pengalamannya dalam merawat dan memperbaiki mesin. Pada penelitian [1], kajian dilakukan untuk membangun sebuah sistem pemeliharaan mesin terjadual berbasis desktop yang mampu mengelola dan mendokumentasikan  data  mesin,  data  pelumas  tiap  jenis  mesin/peralatan,  penjadwalan preventive maintenance , instruksi kerja, daftar suku cadang, daftar pelaksana perawatan, riwayat mesin, dan data biaya perawatan yang telah dijalankan di Laboratorium Mekanik Polman Negeri Bangka Belitung. Akan tetapi, penelitian tersebut belum menyentuh aspek pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu kasus berdasarkan gejala-gejala yang muncul.  Dari sisi penelitian Case-Based Reasoning (CBR), meskipun sudah banyak penelitian CBR yang dilakukan di berbagai bidang, seperti bidang kesehatan, pendidikan, psikologi, dan  kontrol  kualitas,  tetapi  penelitian  yang  berkaitan  dengan  perawatan  dan  perbaikan  mesin  yang menggunakan  pengetahuan  pakar,  terutama  penelitian  yang  spesifik  pada  mesin  gerinda  datar,  mesin bubut,  mesin  frais,  dan  mesin  sekrap  yang  ada  di  Jurusan  Teknik  Mesin  Politeknik  Manufaktur  Negeri Bangka Belitung belum pernah dikaji lebih dalam.
Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian yang dapat mengadopsi pengetahuan pakar, dalam hal ini teknisi mesin, untuk melakukan prediksi dan diagnosa terhadap masalah yang muncul pada mesin- mesin sehingga dapat membantu kegiatan perawatan dan perbaikan mesin yang ada di Jurusan Teknik Mesin.

## 2.   METODE PENELITIAN
Mesin-mesin yang ada di Jurusan Teknik Mesin memiliki jenis dan karakteristik yang berbeda- beda sehingga fitur-fitur kasus juga dibuat berbeda untuk setiap jenis mesin. Penelitian ini menggunakan 5 jenis  mesin sehingga representasi kasus yang dimodelkan terdiri dari 5 basis kasus, yaitu basis kasus mesin bubut, basis kasus gerinda datar, basis kasus mesin Frais Fehlman, basis kasus mesin Frais Ajax, dan basis kasus mesin sekrap. Data untuk membangun basis kasus diperoleh dengan melakukan wawancara terhadap  dosen  yang  mengampu  mata  kuliah  yang  berkaitan  dengan  mesin  tersebut,  melakukan wawancara terhadap teknisi, dan mengobservasi buku-buku log yang berisi tentang histori perawatan dan perbaikan terhadap mesin-mesin tersebut.
Setelah  mendapatkan  data-data  yang  diperlukan  selanjutnya  data  tersebut  digunakan  untuk membangun  basis  kasus.  Data  dimodelkan  dengan  mengidentifikasi  atribut-atribut  kasus  yang  muncul untuk  setiap  jenis  mesin.  Karena  setiap  jenis  mesin  memiliki  karakteristik  atribut  yang  berbeda,  maka untuk  setiap  jenis  mesin  perlu  dibuatkan  basis  kasus  sendiri  berdasarkan  karakteristik  mesin  tersebut. Contoh atribut-atribut kasus untuk setiap basis kasus pada penelitian ini dideskripsikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut dan Nilai dari Jenis Mesin No Jenis Mesin Atribut Nilai 1 Mesin gerinda datar Mesin Mati Ya, Tidak Putaran stabil Ya, Tidak Pompa pendingin berfungsi Ya, Tidak Hasil presisi Ya, Tidak Pergerakan naik turun Berfungsi, Tidak Berfungsi Pergerakan memanjang Berfungsi, Tidak Berfungsi Pergerakan melintang Berfungsi, Tidak Berfungsi Roda bubut/gerinda berputar Ya, Tidak 2 Mesin Frais Ajax Kondisi pergerakan naik turun meja Berfungsi, Tidak Berfungsi Kondisi eretan meja Otomatis, Tidak Otomatis, Naik Turun pada Gerakan manual Putaran spindel RPM Berfungsi, Tidak Berfungsi, Tidak Bisa Berhenti Berputar Kondisi pompa pendingin Berfungsi, Tidak Berfungsi Kondisi pemakanan pada meja kerja Presisi, Tidak Presisi 3 Mesin Sekrap Kondisi Mesin Mati, Hidup Kondisi Pemakanan Rata, Tidak Rata Kondisi pergerakan otomatis meja Berfungsi, Tidak Berfungsi Kondisi Pergerakan Kepala Luncur Stabil, Tidak Stabil Kondisi Kepala Penurun Pahat Keras, Normal 4 Mesin Bubut Kondisi Mesin Mati, Hidup Kondisi Motor Utama Mati, Hidup Kondisi motor bolak balik Mati, Hidup, Putaran Stabil, Putaran Tidak Stabil, Putaran Lekat Kondisi pompa pendingin Mati, Hidup Hasil benda kerja Sesuai, Tidak Sesuai Kondisi poros pada eratan Mati, hidup 5 Mesin Frais Fehlman Kondisi Pemakanan Rata, Tidak Rata, Tidak Bisa Dicek Naik Turun Spindel Berfungsi, Tidak Berfungsi Putaran RPM Stabil, Tidak Stabil, Tidak Berputar Motor Pendingin Mati Ya, Tidak Mesin Mati Ya, Tidak
Setelah  mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  terdapat  pada  setiap  jenis  mesin,  selanjutnya dilakukan  pengembangan Case-Based  Reasoning  (CBR) berdasarkan  atribut-atribut  yang  telah diidentifikasi tersebut.
CBR memiliki beberapa tahapan, antara lain [3] [13]: 1. Retrieve adalah menemukan kasus pada basis kasus yang mana kasus tersebut paling mirip dengan kasus baru yang akan dievaluasi. Kasus yang paling mirip ini diharapkan menjadi solusi terbaik yang disediakan oleh CBR. Proses retrieve menggunakan kesamaan/similaritas pada kasus.
2. Reuse adalah menggukan kembali informasi atau pengetahuan yang telah tersimpan pada basis kasus untuk memecahkan masalah kasus.
3. Revise adalah memperbaiki solusi yang diusulkan.
4. Retain adalah menyimpan pengetahuan yang nantinya akan digunakan untuk memecahkan masalah kedalam basis kasus yang ada.
Dalam proses retrieval, suatu kasus disebut identik dengan kasus lain apabila nilai similaritasnya sama dengan satu, dan dikatakan mirip jika nilainya mendekati nilai satu [4]. Apabila nilai similaritasnya jauh dari 1, maka solusi pada kasus lain tidak dapat digunakan pada kasus baru tersebut sehingga kasus baru tersebut dapat direvisi oleh pakar ( revise ) lalu disimpan ke dalam basis kasus( retain ).
Nilai  similaritas  ditentukan  oleh  2  jenis  nilai,  yaitu  similaritas  lokal  dan  similaritas  global.  Nilai similaritas  lokal  tergantung  dari  tipe  data  setiap  atribut,  antara  lain  tipe data  boolean,  concept,  date , numerik, double, float, integer, interval, string, dan simbol. Pada penelitian ini, seluruh nilai dari atribut memiliki tipe data simbol. Tipe data simbol memungkinkan nilai similaritas sebuah atribut sesuai dengan tabel bobot kedekatan atribut yang disusun oleh pakar. Contoh bobot atribut pada similaritas lokal untuk tipe simbol disajikan dalam Tabel 2.
Similaritas global digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan antara kasus baru dengan kasus yang  sudah  ada  pada  basis  kasus.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Weighted  Sum dan Euclidean Distance untuk memperoleh nilai similaritas global. Metode Weighted Sum ditunjukkan pada persamaan 1.
= . ℎ 1, 2, 3, … (1)
=   Simlaritas global antar kasus
=   Bobot fitur telah ditentukan
=   Normalisasi matriks
n    =   Jumlah keseluruhan atribut
Sedangkan metode Euclidean Distance ditunjukkan pada persamaan 2.
=   ( − ) + ( − ) (2)
Tabel 2. Contoh Bobot Atribut Tipe Data Simbol pada Atribut Hasil presisi Mesin Gerinda Datar. Ya Tidak Ya 1 Tidak 1
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa pada fungsi similaritas lokal, jika atribut ”hasil presisi” pada kasus baru bernilai Ya dan atribut ”hasil presisi” pada kasus yang sudah ada juga bernilai Ya, maka bobot atribut  “hasil  presisi”  dari  kedua  kasus  bernilai  1.  Begitu  juga  jika atribut  ”hasil  presisi”.  bernilai Tidak , maka bobot yang diberikan adalah 1. Sedangkan, untuk nilai atribut Belum Dicek dipilih dengan memilih pilihan special value : unknown.  Dengan demikian atribut Belum Dicek tidak digunakan dalam perhitungan similaritas lokal pada CBR.
Sedangkan  untuk  similaritas  global,  nilai  bobotnya  juga  ditentukan  oleh  pakar.  Apabila  suatu atribut dianggap sangat penting dan mempengaruhi prediksi dan diagnosa kasus, maka atribut tersebut diberi bobot yang lebih tinggi daripada atribut yang lain. Contoh bobot pada similaritas global basis kasus mesin gerinda datar terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Bobot setiap atribut pada Similaritas Global Mesin Gerinda Datar
Atribut Bobot Mesin Mati 2 Putaran stabil 1 Pompa pendingin berfungsi 1 Hasil presisi 1 Pergerakan naik turun (kedalaman pemakanan) 1 Pergerakan memanjang 1 Pergerakan melintang 1 Roda bubut/gerinda berputar 1
Dari Tabel 3, bobot atribut mesin mati memiliki nilai 2 kali bobot atribut yang lain karena kondisi mesin yang mati atau menyala sangat berpengaruh pada diagnosa gejala masalah mesin yang lain. Jika mesin dalam kondisi mati, maka gejala lain pada mesin tidak dapat diprediksi.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  atribut-atribut  yang  telah  dirancang  sebelumnya,  selanjutnya  basis  kasus  dimodelkan menggunakan tool MyCBR Workbench [14]. MyCBR merupakan tool yang membantu mempercepat dan mempermudah pengembangan CBR [15]. Penelitian ini memodelkan 5 buah basis kasus pada mesin yang ada  di  Jurusan  Teknik  Mesin  Polmanbabel,  yaitu  Basis  Kasus  Mesin  Gerinda  Datar,  Basis  Kasus  Mesin Bubut, Basis Kasus Frais Ajax, Basis Kasus Mesin Sekrap, Basis Kasus Frais Fehlman. Basis kasus yang telah dimodelkan ditampilkan pada Gambar 1.
a                                                                                        b Gambar  1. a. Basis Kasus pada CBR Perawatan dan b. Basis Kasus pada CBR Perbaikan Mesin
Tahap awal dari implementasi Case-Based Reasoning adalah dengan memasukkan atribut nilai basis kasus berserta basis kasusnya ke dalam sistem CBR yang mana dalam penelitian ini menggunakan tool MyCBR. Sebagai contoh, atribut yang akan dimasukkan adalah atribut Pergerakan Memanjang pada basis kasus mesin gerinda datar. Berdasarkan Tabel 1, atribut pergerakan memanjang menyimpan nilai atribut  “Berfungsi”  atau  “Tidak  Berfungsi”  sehingga  pada  sistem  CBR  diisi  dengan  nilai  Ya  atau  Tidak seperti pada Gambar 2.
Gambar  2. Pengaturan Atribut dan Nilai Atribut pada CBR Perawatan dan Perbaikan Mesin
Setelah seluruh nilai atribut diisi, tahap selanjutnya adalah menambahkan kasus ke dalam sistem CBR. Proses menambahkan kasus ke dalam basis kasus sistem CBR disajikan pada Gambar 3 dan 4.
Gambar  3. Menambahkan Kasus Baru ke Basis Kasus Mesin Gerinda
Gambar 3 menampilkan jumlah kasus yang sudah dibuat pada basis kasus mesin gerinda yang berjumlah 12 kasus. Untuk menambah kasus baru ke basis kasus mesin gerinda dapat menggunakan icon tambah  kasus  pada  bagian  kanan  atas.  Saat  icon  tambah  kasus  dipilih,  maka  sistem  CBR  akan menampilkan  form  untuk  memasukkan  kasus  dengan  atribut  dan  nilainya  seperti  yang  disajikan  pada Gambar 4. Tahapan ini disebut sebagai tahap retain , yaitu tahap menyimpan pengetahuan yang nantinya akan digunakan untuk memecahkan masalah ke dalam basis kasus yang ada [3].
Gambar  4. Antarmuka untuk Menambahkan Kasus ke Basis Kasus Mesin Gerinda
Tahapan  retrieve  [3]  dilakukan  untuk  menemukan  kasus  yang  paling  mirip  dengan  kasus  baru yang akan dievaluasi. Pengujian terhadap basis kasus dilakukan dengan memasukkan contoh kasus baru yang dimasukkan ke dalam sistem. Sistem selanjutnya akan menghitung nilai similaritas dari kasus baru terhadap kasus  yang sudah ada dalam basis kasus. Contoh kasus baru yang akan dicari nilai similaritasnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Kasus yang dimasukkan pada Basis Kasus Mesin Gerinda Datar
Atribut Nilai Mesin Mati Tidak Putaran stabil Ya Pompa pendingin berfungsi Tidak Hasil presisi Ya Pergerakan naik turun (kedalaman pemakanan) Ya Pergerakan memanjang Ya Pergerakan melintang Ya Roda bubut/gerinda berputar Ya
Untuk mendapatkan similaritas antara contoh kasus  baru yang akan dimasukkan ke basis kasus gerinda  datar,  maka  digunakan  fungsi  similaritas  global Weighted  Sum atau Euclidian  Distance seperti pada persamaan 1 (Algoritma Weigthed Sum ) dan persamaan 2 ( Euclidean  Distance ) [3]. Implementasi pemilihan  fungsi similaritas pada tool MyCbr adalah dengan memilih jenis similarity pada sistem MyCbr seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Pemilihan Fungsi Similaritas Global Weighted Sum
Pada  Gambar  5,  nilai  diskriminan  bernilai  true  akan  membuat  bobot  dari  atribut  dihitung  ke dalam fungsi similaritas Weighted Sum , sedangkan diskriminan bernilai false tidak dihitung dalam fungsi similaritas Weighted Sum . Untuk bobot contoh kasus ini disajikan pada Tabel 3. Setelah memilih fungsi similaritas yang akan digunakan, selanjutnya contoh kasus pada Tabel 4 dimasukkan  ke  dalam  sistem  seperti  yang  ditampilkan  di  Gambar  6.  Proses  retrieval  dilakukan  dengan mengklik tombol Start. Proses retrieval akan menghitung nilai similaritas lokal dan global menggunakan algoritma Weighted Sum antara contoh kasus baru yang dimasukkan dengan basis kasus yang sudah ada di  sistem  CBR.  Hasil  perhitungan  dari  fungsi  similaritas Weighted  Sum dari  contoh  kasus  pada  Tabel  4 ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar  6. Contoh Kasus yang dimasukkan
Pada Gambar 6, apabila nilai  atribut ingin dikosongkan, maka special  value diisi dengan none. Hasil dari perhitungan fungsi similaritas contoh kasus Tabel 4 dengan menggunakan Algoritma Weighted Sum menghasilkan nilai similaritas seperti yang ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar  7. Nilai Similaritas antar Kasus dengan Fungsi Weighted Sum
Sedangkan rekomendasi tindakan perbaikan dan deskripsi penyebab gejala masalah pada mesin disajikan pada Gambar 8.
Gambar  8. Rekomendasi Tindakan Perbaikan dan Deskripsi Penyebab Gejala Masalah pada Mesin
Dari hasil retrieval diperoleh nilai similaritas antar kasus dari nilai yang paling tinggi hingga nilai yang paling rendah. Pada  Gambar 7 diperoleh nilai similaritas tertinggi adalah pada kasus bubut 1 sebesar 0, 92. Nilai  ini menjadikan kasus pada bubut 1 dapat digunakan untuk menyelesaikan  kasus baru yang ditampilkan  pada  Tabel  4.  Dari  Gambar  7  juga  dapat  diketahui  bahwa  kasus  bubut  terdapat  beberapa kasus yang nilai similaritasnya rendah. Semakin rendah nilai similaritas pada sebuah kasus, maka solusi yang  ada  pada  kasus  tersebut  semakin  tidak  dapat  digunakan  pada  kasus  baru  yang  ditampilkan  pada Tabel 4.
Jika  sistem  CBR  menghasilkan  nilai  similaritas  antar  kasus  yang  rendah,  maka  pakar  harus menyimpan  kasus  baru  tersebut  beserta  solusinya  ke  dalam  basis  kasus  sehingga  dapat  memperkaya pengetahuan yang terdapat pada basis kasus. Tahapan ini disebut sebagai tahapan revise [3]. Gambar  8  menunjukkan  rekomendasi  solusi  untuk  menyelesaikan  kasus  baru.  Sistem menampilkan 4 rekomendasi tertinggi untuk menyelesaikan masalah pada kasus baru. Berdasarkan kasus bubut 1 diketahui bahwa penyebab dari gejala-gejala yang muncul adalah karena beberapa kemungkinan penyebab,  yaitu  saklar  listrik  yang  menuju  pompa  pendingin  mungkin  mengalami  kerusakan,  pompa pendingin mengalami kerusakan, atau kurangnya cairan pendingin pada pompa. Sedangkan rekomendasi tindakan perawatan dan perbaikannya adalah dengan memperbaiki saklar listrik, mengecek jumlah cairan pendingin pada pompa, atau memperbaiki pompa pendingin yang rusak.

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Case-Based Reasoning (CBR)  dapat diterapkan pada proses pemeliharaan dan perbaikan mesin melalui diagnosa terhadap penyebab gejala-gejala masalah yang muncul pada mesin- mesin yang ada di Jurusan Teknik Mesin Polmanbabel. Setelah mendiagnosa penyebab dari gejala yang muncul pada mesin, sistem CBR  mampu  memberikan  rekomendasi  tindakan  yang  dapat  dilakukan  dalam  upaya  memelihara  dan memperbaiki mesin-mesin berdasarkan gejala yang ditunjukkannya melalui nilai similaritas antar kasus.
Untuk penelitian selanjutnya, pengembangan dari CBR perawatan dan perbaikan mesin ini dapat dilakukan melalui pembuatan aplikasi CBR pada berbagai platform, seperti platform web-based, desktop, maupun mobile sehingga dapat memudahkan teknisi dalam mengaksesnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Hasdiansah, "Pembuatan Program Aplikasi Pemeliharaan Mesin Terjadual di Laboratorium Mekanik Polman Negeri Bangka Belitung," Jurnal Manutech, pp. 23-30, 2018.
[2].   S.  Russell  and  P.  Norvig,  Artificial  Intelligence  A  Modern  Approach  Third  Edition,  New  Jersey: Pearson Education, Inc.,, 2010.
[3].   F. Tempola, A. Musdholifah and S. Hartati, "Case Based Reasoning For Determining The Feasibility Of  Scholarship  Grantees  Using  Case  Adaptation,"  in International  Conference  on  Information Technology, Computer, and Electrical Engineering , Semarang, 2018.
[4].   E. Wahyudi and S. Hartati, "Case-Based Reasoning untuk Diagnosis Penyakit Jantung," Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS), vol. 11, no. 1, pp. 1-10, 2017.
[5].   M.  Choiri  and  P.  B.  Santoso,  "Case-Based  Reasoning  untuk  Menjaga  Mutu  Pelayanan  Purna  Jual Otomotif," Journal of Engineering and Management in Industrial System, vol. III, no. 1, pp. 15-21, 2015.
[6].   A. T. and H. S. Pratiwi, "Diagnosis Kerusakan Komputer Menggunakan Metode Similarity Jaccard Coefficient," Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. V, no. 2, pp. 104-108, 2017.
[7].   A.  R.  Pahlawan  and  S.  Wibisono,  "Implementasi  Case  Based  Reasoning  untuk  Sistem  Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Cabe  Merah  Menggunakan  Algoritma  Similaritas  Neyman,"  in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasi Komputer , Semarang, 2017.
[8].   "CASE BASED REASONING UNTUK PENDIAGNOSAAN PENYAKIT IKAN HIAS," JIKE, vol. 1, no. 1, pp. 1- 10, Januari 2011.
[9].   T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, New York: pringer-Verlag, Inc., 2009.
[10]. T.  Rismawan  and  S.  Hartati,  "Case-Based  reasoning  untuk  Diagnosa  Penyakit  THT," Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS), vol. 6, no. 2, pp. 67 - 78, 2012.
[11]. I. Bichindaritz, C. Marling and S. Montani, "Recent Themes in Case-Based Reasoning and Knowledge Discovery,"  in Proceedings  of  the  Thirtieth  International  Florida  Artificial  Intelligence  Research Society Conference , Florida, 2017.
[12]. C.-c. Xiong, W. Lan-ting and X. Tao, "E-government Decision Support System Based on Case-based Reasoning  and  Ontology,"  in 12th  International  Conference  on  Fuzzy  Systems  and  Knowledge Discovery (FSKD) , Zhangjiajie, China, 2015.
[13]. M. Richter and R. O. Weber, Case-based reasoning: a textbook 1 st Edition, Springer, 2013.
[14]. A. Ns, "Eksplorasi Framework MyCBR untuk Membuat Aplikasi Berbasis Case-Based Reasoning," in SNAKOM 2012 - Seminar Nasional Komputasi 2012 , Bandung, 2012.
[15]. L. Zilles, "myCBR Project : myCBR Tutorial," Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), 2009.