Sistem Pakar Penanganan Gangguan Wifi.Id Pada Pelanggan Wms Dan Wico Menggunakan Metode Case-Based Reasoning Dengan

## Algoritma Similaritas Jaccard Berbasis Android
Munifatir rizqi aziz 1 , Zuly Budiarso 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Email: 1 munifatirra@gmail.com , 2 zulybudiarso@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Wifi.id  is  the  largest  Wifi  service  in  Indonesia  which  spreads  from  all  over  Indonesia.  Wifi.id  offers wifi services for the public and corporations to customers. With so many fields being served,  Wifi.id subscribers will continue to increase year after year, and it is possible that this will result in an increase in  Wifi.id  service  disruptions.  As  one  solution,  a  program  is  made  for  Wifi.id  customers,  especially WMS,  which  adopts  a  human  thinking  pattern  called  artificial  intelligence.  The  system  that  will  be made  uses  the  Case-Based  Reasoning  method  and  the  Jaccard  similarity  algorithm  to  calculate  the similarity  value.  The  level  of  similarity  value  is  determined  based  on  how  many  similarity  the symptoms  of  damage  are  entered  with  the  symptoms  of  damage  that  exist  in  the  database.  The  fault solution will be raised based on the highest similarity value as a suggestion for handling disturbances.
Key word : Wifi.id, Jaccard Similarity Algorithm, Case-Based Reasoning.

## ABSTRAK
Wifi.id  adalah  layanan  Wifi  terbesar  di  Indonesia  yang  menyebar  dari  seluruh  tempat  di  Indonesia. Wifi.id menawarkan layanan wifi untuk publik dan korporasi hingga ke pelanggan. Dengan banyaknya bidang  yang  dilayani,  semakin  tahun  pelanggan  Wifi.id  akan  terus  meningkat,  dan  tidak  menutup kemungkinan  akan  mengakibatkan  bertambahnya  gangguan  layanan  Wifi.id.  Sebagai  salah  satu solusinya  adalah  dibuatlah  program  untuk  pelanggan  Wifi.id  khusunya  WMS  yang  mengadopsi  pola berfikir manusia yang dinamakan arfificial intelligence. Sistem yang akan dibuat menggunakan metode Case-Based  Reasoning dan  algoritma  Similaritas Jaccard untuk  menghitung  nilai  kemiripan.  Tingkat nilai kemiripan ditentukan berdasarkan berapa banyaknya kesamaan gejala kerusakan yang dimasukkan dengan  gejala  kerusakan  yang  ada  dalam  basisdata.  Solusi  kerusakan  akan  dimunculkan  berdasarkan nilai kemiripan tertinggi sebagai saran penanganan gangguan.
Kata Kunci : Wifi.id, Algoritma Similaritas Jaccard, Case-Based Reasoning .

## 1. PENDAHULUAN
Wifi.id  adalah  salah  satu  produk  layanan  dari Telkom  Group  berupa  paket  layanan  internet untuk  pemakaian  untuk  pribadi  yaitu  WMS maupun  untuk  pemakaian  umum  yaitu  WICO. Setiap  tahun  pelanggan  Wifi.id  akan  terus meningkat  dikarenakan  terus  meningkat  pula kebutuhan  masyarakat  untuk  internet.  Dengan semakin banyaknya pelanggan, akan berbanding lurus dengan jumlah gangguan yang mungkin  terjadi  terhadap  layanan  Wifi.id.
Luasnya  wilayah  dan  terbatasnya  SDM  teknisi maintenance pasti  akan  membuat  penanganan gangguan  yang  banyak  akan  mengalami kendala  seperti  waktu  penanganan  yang  lama. Untuk  beberapa  kasus  gangguan  sebenarnya teknisi  tidak  perlu  melakuakan  pengecekan  ke lokasi  jadi  hanya  perlu  pengecekan  dari  sistem oleh  helpdesk.  Dengan  cara  ini  makan  akan menghemat  dari  sisi  waktu,  tenaga,  dan  juga biaya  operasional  untuk  pengecekan  di  tempat pelanggan.  Jadi  teknisi  akan  diprioritaskan
untuk  penanganan  gangguan  yang  terjadi kerusakan  yang  memang  sangat  dibutuhkan tenega teknisi.
Case  Based  Reasoning (CBR)  dalam sistem  pakar  karena  dapat  memberikan  sebuah atau  beberapa  buah  pemecahan  masalah,  baik pemecahan  yang  telah  ada  maupun  pemecahan masalah yang tergolong baru dengan berdasarkan  kasus-kasus  dengan  kemiripan tertentu  yang  telah  pernah  terjadi  sebelumnya. CBR  mengidentifikasi  kasus  sebelumnya  yang mendekati  sama  dengan  masalah  yang  baru terjadi  kemudian  melakukan  usaha  untuk melakukan modifikasi pemecahan masalah agar mendekati kesesuaian dengan kasus yang baru.
Algoritma Jaccard  Similarity karena dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  proses perhitungan  tingkat  kesamaan  ( similarity ) antara  dua  buah  data.  Dalam  rangka  klastering kumpulan  dokumen,  fungsi  yang  yang  sering digunakan dalam menghitung tingkat kesamaan adalah fungsi Jaccard Similarity .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Studi Pustaka
Penelitian  oleh  Faza  (2014),  menjeleskan bahwa  penyakit  lambung  bukan  penyakit  bisa dapat  dianggap  remeh,  jika  tanpa  penanganan dan dibiarkan terus menerus dapat menimbulkan penyakit lain dapat menyebabkan kematian. Keterbatasan akses informasi kesehatan menyebabkan pada penderita penyakit  lambung  akan  kesulitan  mengetahui sejauh  mana  bahaya  penyakit  yang  sedang dideritanya.  Mengigat  nilai  hasil  diagnosa  dan terapi  penderita  penyakit  lambung  sangat penting  untuk  disimpan  karena  hal  ini  akan bermanfaat  untuk  pasien  tersebut  atau  untuk waktu  berobat  kepada  dokter  di  masa mendatang,  sehingga  diperlukan  perancangan sistem pakar yang berbasis pengetahuan dengan menggunakan  metode Certainty  Factory dan juga  metode Case-Based  Reasoning (CBR). Metode Certainty  Factory digunakan  untuk mencari  nilai  kepastian  dan  menghitung  nilai peluang  gejala  pada  peyakit  dan  metode  Case-
Based  Reasoning  (CBR)  untuk  menghitung nilai kesamaan dengan kasus sebelumnya.
Penelitian oleh Arno (2017),
menjelaskan  bahwa  tanaman  cabai  merah merupakan tanaman dengan intensitas gangguan yang cukup tinggi, baik berupa hama maupun  penyakit  yang  dapat  menyebabkan tanaman  rusak  hingga  gagal  panen.  Penyakit dan  hama  meruakan  salah  salah  satu  faktor yang  menyebabkan  penurunan  hasil  panen. Kurangnya pengetahuan masyarakat dan petani cabai merah penangan hama dan penyakit serta tidak  sedikit  biaya  untuk  penyuluan  membuat penangan  menjadi  kurang  tepat.  Sehingga dirancang program yang mengambill pola pikir manusia  yang  sering  dinamakan Artificial Intelegent .  Sistem  ini  dapat  mengidentifikasi penyaki dan hama tanaman cabai merah dengan memasukkan  beberapa  gejala,  dan  selanjutnya menghitung  nilai  kesamaan  menggunakan algoritma  similaritas Neyman berdasarkan dengan  data  gejala  yang  sudah  dikonsultasikan dengan pakar terkait dan dimasukkan ke dalam basisdata. Solusi penanganan penyakit diinformasikan  setelah  mengetahui  jenis  hama dan  penyakit  dari  hasil  diagnosa  menggunakan algoritmas similaritas Neyman , dengan menampilkan hasil diagnosa penyakit dan hama tanaman  cabai  merah.  Jika  hasil  perhitungan kemiripan  lebih  dari  50  persen,  maka  akan ditampilkan  hasil  diagnosa,  dan  jika  hasil perhitungan  kesamaan  kurang  dari  50  persen, maka  akan  dimasukkan  dalam  tahap revise untuk  dapat  dijadikan  sebuah  penyakit  atau hama baru.
Penelitian  oleh  Anton  (2018),  Mangga Indonesia ( Mangifera indica ) merupakan komoditas ekspor. Mangga Probolinggo  Secara khusus,  varietas  Arumanis  sangat  populer bahkan  telah  dijual  ke  luar  negeri  seperti Singapura.  Namun,  tanaman  tidak  selalu  bisa lepas  dari  hama  dan  penyakit.  Hama  Penyakit tanaman  juga  bisa  disebut  dengan  hama tanaman.  Hewan  dapat  disebut  hama  karena dapet mengganggu tumbuhan dengan memakannya.  Untuk  mendapatkan  informasi tentang  bagaimana  untuk  mendiganosa  hama
dan  penyakit  terhadap  tanaman  mangga  secara digital  maka  dibutuhkan  aplikasi  dalam  bentuk sistem pakar yang bisa mewakili seorang pakar yang  ahli  di  bidang  terkait  untuk  memberikan solusi  pada  permasalahan  tanaman  mangga. Case-Based  Reasoning untuk  mendiagnosa penyakit dan hama tanaman mangga menggunakan  algoritma  similaritas Sorgenfrei adalah sebuah sistem pakar yang dapat sebagai alat  bantu  untuk  melakukan  konsultasi  tentang penyakit  dan  hama  tanaman  mangga.  Saat proses revise ,  sistem  akan  meninjau  kembali hasil  dari  perhitungan  penyakit  tanaman mangga. Jika hasil dari perhitungan kurang atau sama dengan 20 persen, maka sistem tidak akan menapilkan  solusi  penyakit  tanaman  mangga, karena  informasi  penyakit  tidak  memenuhi syarat  akan  dimasukkan  ke  dalam  tabel revise dan  selanjutnya  akan  dicarikan  solusi  yang benar-benar  tepat  yang  kemudian  pakar  akan menambah  diagnosa  dengan  memasukkan kasus  baru  yang  sudah  ditemukan  solusinya. Proses  ini  adalah  yang  dinamakan  proses retain .
2.2 Perbedaan Penelitian Yang dilakukan Dengan Penelitian Terdahulu Tabel 2. 1 Tabel Perbedaan Penelitian
Aspek Jurnal I Jurnal II Jurnal III Peneliti an Yang Akan Dilakuk an Judul Case Based Reasoni ng Untuk Mendia gnosa Penyaki t Dan Hama Pada Tanama n Mangga Implem entasi Case Based Reasoni ng Untuk Sistem Diagnos is  Hama Dan Penyaki t Tanama Sistem Pakar Untuk Mendiag nosa Penyakit Lambun g Dengan Impleme netasi Metode CBR ( Case
Sistem Pakar Penanga nan Ganggu an WIFI.ID pada Pelangg an WMS Dan WICO Dengan Menggu nakan Algorit ma Similari tas Sorgenf rei n  Cabai Merah Menggu nakan Algorit ma Similari tas Neyman Based Reasoni ng ) Berbasis Web Menggu nakan Metode Case
Based Reasoni ng Dan Algorit ma Similari tas Jaccard Berbasis Android Penulis Anton Setiawa n, Setyawa n Wibison o Arno Reza Pahlawa n, Setyawa n Wibison o Faza Akmal, Sri Winiarti Munifat ir  Rizqi Aziz Tahun 2018 2018 2014 2021 Progra m PHP PHP PHP PHP Databa se MySQL MySQL MySQL MySQL Alat Peranc angan - - - DFD, ERD Repres entasi Penget ahuan Case Based Case Based Case Based Case Based Algorit ma Sorgenf rei Neyman Certaint y Factor Jaccard

## 3. METODE PENELITIAN
Struktur program sistem pakar penanganan gangguan Wifi.id dengan mnggunakan  metode Case-Based  Reasoning dan  dengan  algoritma  Similaritas Jaccard .  Jadi user /pelanggan tidak perlu login untuk melakukan  konsultasi  kerusakan  dan  menu hasil  konsultasi.  Jika  memilih  menu  login admin maka harus login terlebih dahulu, setelah itu  akan  ditampilan  menu  gejala,  menu kerusakan, menu relasi kerusakan, menu revise
dan  menu  logout.  Berikut  blog  diagram pengguna pada gambar 3.

## Gambar 3. Blok Diagram Pengguna
Case-Based Reasoning mengidentifikasi kasus sebelumnya yang mendekati sama dengan masalah yang baru terjadi kemudian melakukan usaha  untuk  melakukan  modifikasi  pemecahan masalah  agar  mendekati  kesesuaian  dengan kasus  yang  baru.  Untuk  proses Case-Based Reasoning dapat dilihat di gambar 1.
Gambar 1. Siklus Case-Based Reasoning
Case-Based  Reasoning secara  umum  memiliki 4 tahap, yaitu :
a. Retrieve ,  proses  mengambil  kembali permasalahan  yang  sama  dengan  cara dilakukan proses pencarian atau kalkulasi dari kasus-kasus yang memiliki kesamaan. b. Reus,  menggunakan  kembali  informasi dan  pengetahuan  dalam  kasus  lama untuk  mengatasi  masalah  baru  sebagai dasar untuk mendapatkan solusi.
c. Revise, meninjau  kembali  solusi  yang diberikan,  dengan  cara  mencari  solusi dari kasus serupa pada kondisi
sebelumnya  untuk  permasalahan  yang terjadi kemudian.
d. Retain, proses  penyimpanan  kasus  baru yang  telah  didapatkan  solusi,  dengan cara mendalami bagian dari pengalaman sebelumnya  untuk  digunakan  dalam pemecahan masalah berikutnya
Indeks Similarity  Jaccard (kadang disebut Jaccard  Coeficient )  membandingkan anggota  pada  dua  bagian  untuk  melihat kesamaan  antara  2  kumpulan  data  tersebut. Rentang  nilai  untuk  kesamaan  kumpulan  data adalah 0% - 100%. Semakin tinggi
persentasenya,  semakin  mirip  dua  kumpulan data.  Rumus  Algoritma  Similaritas Jaccard terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Rumus Algoritma Similaritas Jaccard Dari rumus algoritma similaritas
Jaccard yang  ditunjukan  pada  gambar  2,  dapat digambarkan  bahwa  “X”  merupakan  data  yang di  masukkan  pengguna  dan  “Y”  merupakan data yang sudah ada dalam basisdata.
Tabel  gejala  yang  ada  dalam  basis  data akan digunakan untuk pembanding dengan data gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  sesuai
kondisi  perangkat  dilokasi.  Pada  table  gejala yang  menunjukan  urutan  kode  gejala  pada perangkat  wifi.id  terlihat  pada  table  1 menjelaskan  bahwa  ada  16  gejala  kerusakan pada  perangkat  wifi.id.  Tiap  gejala  pada perangkat memiliki botot yang sama yaitu 1.
Kode
Gejala Nama Gejala 1
LAMPU INDIKATOR PADA MODEM  TIDAK  ADA  YANG MENYALA 2 MODEM MEYALA MERAH 3 MODEM BERKEDIP HIJAU 4 MODEM MENYALA HIJAU
5

## LAN  MODEM  TIDAK  ADA YANG MENYALA
6 LAN  MODEM  ADA  YANG MENYALA 7 POE TIDAK ADA YANG MENYALA 8 POE BERKEDIP HIJAU 9 POE MENYALA HIJAU 10 AP BERKEDIP HIJAU CEPAT 11 AP BERKEDIP MERAH, ORANGE, DAN HIJAU 12 AP BERKEDIP HIJAU LAMBAT 13 LAMPU INDIKATOR AP MATI 14 NAMA WIFI TIDAK MUNCUL 15 MUNCUL NAMA WIFI SUSPEND@WIFI.ID 16 WIFI SERING HILANG Tabel 1. Tabel Gejala
Tabel kerusakan digunakan untuk menentukan kerusakan yang terjadi berdasarkan data  gejaal  yang  dimasukan  oleh  pengguna. Setiap  keruskan  memiliki  beberapa  daftar gejala.  Kerusakan  yang  dihasilkan    dari beberapa gejala yang dimasukan oleh pengguna,  dapat  diambil  solusi  sebagai  solusi penanganan  gangguna  terhadap  kerusakan tersebut.  Pada  tabel  kerusakan  terdapat  kode kerusakan  yang  menunjukan  urutan  kode
kerusakan  pada  perangkat  wifi.id  yang  terlihat pada tabel 2.
ID Kerusakan Nama Kerusakan 1 MODEM MATI/RUSAK 2 KABEL FO PUTUS 3 CONFIGURASI MODEM LEPAS 4 CONFIGURASI VLAN SALAH 5 KABEL UTP RUSAK (MODEM KE POE) 6 POE MATI/RUSAK 7 AP  RUSAK/KABEL  UTP RUSAK (POE KE AP) 8 ISOLIR 9 WIFI DI CHANNEL 13 Tabel 2. Tabel Kerusakan
Gambar 4. Diagram Konteks
Untuk  diagram  konteks  rancangan sistem yang ditampilkan pada gambar 4. Dapat dijelaskan  bahwa,  admin  memasukkan  data gejala,  data  kerusakan,  data  solusi,  data  relasi kerusakan, dan melihat hasil revise pada sistem pakar  penanganan  gangguan  Wifi.id  dengan mnggunakan  metode Case-Based  Reasoning dan  dengan  algoritma  Similaritas Jaccard . User/pelanggan  memilih  menu  konsultasi kerusakan dan memilih beberapa gejala, setelah itu program akan menampilkan hasil konsultasi.
Gambar 5. DFD Level 0
Untuk  DFD  Level  0  rancangan  sistem yang  di  tampilkan  pada  gambar  5.  Dapat dijelaskan  bahwa,  Admin  memasukkan  data gejala  dan  disimpan  dalam  tabel  gejala,  data kerusakan  disimpan  dalam  tabel  kerusakan, data  solusi  disimpan  dalam  tabel  solusi,  dan data  relasi  kerusakan  disimpan  dalam  tabel relasi kerusakan pada sistem pakar penanganan gangguan  Wifi.id  dengan  mnggunakan  metode Case-Based  Reasoning dan  dengan  algoritma Similaritas Jaccard . User /pelanggan  memilih menu  konsultasi  kerusakan  dan  memilih beberapa gejala dan jika hasil konsultasi kurang dari batas minimum kemiripan yang ditentukan maka akan disimpan dalam tabel revise.

## Gambar 6. ERD

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Halaman  analisa  kerusakan  digunakan oleh  pengguna  untuk  melakukan  konsultasi terhadap  layanan  wifi.id  yang  sedang  terjadi gangguan.  Pengguna  dapat  memilih  beberapa gejala  seusai  dengan  kondisi  perangkat  yang ada  dilokasi.  Setelah  memilih  gejala  yang sesuai  dengan  kondisi  perangkat  dilokasi, selanjutnya  menekan  tombol  analisa  sekarang maka akan keluar perhitungan dengan menggunakan  algoritma  Similaritas Jaccard , dari hasil perhitungan akan ditemukan kerusakan  yang  terjadi,  kerusakan yang ditemukan  akan  menghasilkan  solusi  dari kerusakan  tersebut.  Berikut  tampilan  awal memasukkan gejala kerusakan yang ditampilkan pada gambar 7.
Gambar 7. Gambar Analisa Kerusakan
Pada gambar 7, dapat dijelaskan bahwa pengguna memasukkan gejala  Modem Berkedip Hijau, AP Berkedip Hijau Cepat, dan Nama Wifi Tidak Muncul. Berikut adalah proses retrieve yang ditampilkan pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Analisa Kerusakan
Dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan pencocokan  antara  gejala  yang  dimasukkan sebagai  kasus  baru  yang  dikonsultasikan dengan  gejala  yang  berada  dalam  sebuah kerusakan yang telah tersimpan dalam database. Dari  proses  pencocokan  ini  akan  terdapat  tiga hal  penting  yang  menjadi  dasar  perhitungan nilai similaritas, yaitu:
a. Gejala  yang  dipilih  oleh  user/pelanggan, yang dalam algoritma similaritas dinotasikan dengan simbol „X‟. b. Gejala data lama atau atau data yang sudah ada dalam basisdata, yang dalam algoritma similaritas dinotasikan dengan simbol „Y‟.
c. Berikut ini adalah contoh proses perhitungan  nilai  similaritas  menggunakan algorimas  similaritas  Jaccard  berdasarkan contoh konsultasi C1: KD_Kerusakan: K1
Nama  kerusakan:  Configurasi  Modem Lepas d. Proses perhitungan nilai similaritas dengan pembobotan menggunakan algoritma similaritas  Jaccard,  dengan  terlebih  dahulu mencari:
X = 3, 10, 14 = 3 gejala
Y = 3, 8 ,6, 10, 14 = 5 Gejala X∩Y= 3, 10, 14 = 3 gejala
Maka  nilai  kemiripan  dengan  menggunakan algoritma  similaritas  Jaccard  dihitung  sebagai berikut:
Similaritas(X,Y) = = = = 0.6
Dari  perhitungan  algoritma  Similaritas Jaccard tersebut  didapatkan  hasil  tingkat kemiripan  sebesar  0,6  atau  60%  terhadap  data kasus  lama  dalam  basisdata.  Data  kasus  lama yang  terpilih  akan  ditampilkan  sebagai  output penanganan gangguan

## 5. KESIMPULAN
Sistem pakar untuk penanganan gangguan layanan wifi.id menggunakan metode Case-Based Reasoning dengan algoritma similaritas Jaccard dapat  digunakan  pengguna layanan  wifi.id  khususnya  pelanggan  WMS yang  mengalami  gangguan  pada  layanannya. Tingkat  nilai  kemiripan  data  ditentukan berdasarkan  jumlah  data    yang  dimasukkan sama  dengan  data  gejala,  semakin  banyak  data yang  dimasukkan  sama  dengan  data  gejala, maka akan menghasilkan tingkat nilai kemiripan  yang  paling  tinggi.  Sistem  yang dibuat mampu mengidentifikasi kerusakan yang terjadi berdasarkan data gejala yang dimasukan oleh  pengguna  dan  solusi  akan  ditampilkan berdasarkan  perhitungan  similaritas  Jaccard tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fitrianto,  N.,  &  Wibisono,  S.  (2018), Sistem  Pakar  Penanganan  Gangguan
Layanan  Indihome  Pada  Pelanggan  PT
Telkom Indonesia Menggunakan Metode Case-Based Reasoning Dengan Algoritma  Similaritas  Jaccard, Industrial Revolution  4.0  Toward  Smart  City  For Better  Indonesia.  SINTAK,  Vol  2 , Semarang, 14 November, 472-479.
[2] Aconcagua,  P.  A.,  &  Wibisono,  S. (2017), Sistem Pakar Menggunakan Case
Based  Reasoning  Dengan  Algoritma Similarity Probabilistic Symmetric untuk Mendeteksi Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Dendrobium, Prosiding  SINTAK,  Vol  1 ,  Semarang,  15
November, 147-154.
[3] Rosa,  A.S.,  &  Shalahuddin,  M.  (2014),
Rekayasa  Perangkat  Lunak  Struktur  dan Berorientasi Objek . Bandung : Informatika. [4]    Setiawan,  A.,  &  Wibisono,  S.  (2019), Case Based Reasoning Untuk Mendiagnosa  Penyakit  dan  Hama  Pada Tanaman Mangga Menggunakan Algoritma Similaritas Sorgenfrei. Dinamik, 23(1) , Semarang, 17 Juni. 1-10.
[5] Pahlawan, A. R., & Wibisono, S. (2017), Implementasi  Case  Based  Reasoning untuk  Sistem  Diagnosis  Hama  dan Penyakit Tanaman Cabe Merah Menggunakan Algoritma Similaritas Neyman, Prosiding  SINTAK,  Vol  1 , Semarang, 15 November, 155-162.