## Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Mesin Penggilingan Padi Menggunakan Metode Naive Bayes

## Devi Ayuningsih, Nelly Astuti Hasibuan
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Mesin penggilingan padi adalah  mesin  yang  digunakan untuk  memudahkan pekerjaan para petani  untuk  memisahkan butir beras dari kulitnya, dengan tetap mempertahankan mutu beras dan meminimalisir kehilangan hasil yang sering terjadi pada proses pembentukan beras yang dilakukan secara manual untuk mendapatkan hasil produksi yang berkualitas.Sistem pakar dapat di gunakan untuk membantu masyarakat menyelesaikan masalah yang biasanya diselesaikan oleh para pakar. Kesulitan masyarakat  dalam  menemukan  seorang  pakar  atau  memahami  pakar  menyebabkan  sistem  pakar  sangat  dibutuhkan  salah satunya dalam bidang industri. Keterbatasan pengetahuan dalam mengidentifikasi kerusakan yang sering terjadi pada mesin penggilingan  padi  sering  kali  menyulitkan  pengguna  mesin  dalam  memperbaiki.Sistem  ini  di  bangun  untuk  memprediksi kerusakan mesin penggilingan padi dengan menggunakan penerapan metode naive bayes. Metode ini mampu menjadi solusi dari permasalahan di atas, karena naïve bayes mampu memprediksi peluang di masa  sebelumnya. Sistem ini di buat dengan mengambil data dari salah satu kilang padi yang terdiri dari data kerusakan, dan  gejala yang kemudian akan di masukkan ke dalam rumus naïve bayes , guna mencari hasil yang lebih akurat.
Kata Kunci: Sistem, Kerusakan Mesin Penggilingan Padi, Naive Bayes.

## Abstract
A rice milling machine is a machine that is used to facilitate the work of farmers to separate rice grains from their skin while maintaining the quality of rice and minimizing the loss of yield that often occurs in the process of rice formation which is done manually to get quality production. Expert systems can be used to help people solve problems that are usually resolved by experts. The difficulty of the community in finding an expert or understanding experts causes expert systems to be needed by one of them in the industrial field. The limited knowledge in identifying damage that often occurs in rice milling machines often makes it difficult for machine users to repair. This system is built to predict damage to rice milling machines using the application of the Naive Bayes method. This method is able to be the solution to the above problems because Naive Bayes are able to predict opportunities in the past. This system is created by taking data from one of the rice refineries consisting o f damage data, and the symptoms which will then be entered into the naïve Bayes formula, in order to find more accurate results.
Keywords : System, Damage to Rice Milling Machine, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  tidak  luput  dari  perkembangan  teknologi  komputer  yang  mendorong perkembangan dibidang lainnya. Salah satunya dalam bidang industri yang ditandai dengan ditemukannya mesin- mesin yang berguna untuk memudahkan pekerjaan manusia. Perkembangan teknologi di bidang industri adalah dengan    adanya    sistem  pakar    yang  dapat  membantu  teknisi    mendeteksi  kerusakan  pada  mesin  yang  di gunakannya.  Sistem  pakar (Expert  System) adalah  salah  satu  cabang  dari  AI  ( Artificial  Intelligence sistem perangkat  komputer  yang  menggunakan  ilmu,  fakta  dan  teknik  berpikir  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menyelesaikan masalah –  masalah yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh tenaga ahli  dalam bidang yang bersangkutan[16-18].
Mesin penggilingan padi adalah mesin yang digunakan untuk memudahkan pekerjaan para petani untuk memisahkan butir beras dari kulitnya, dengan tetap mempertahankan mutu beras dan meminimalisir kehilangan hasil yang sering terjadi pada proses pembentukan beras yang dilakukan secara manual untuk mendapatkan hasil produksi  yang  berkualitas.  Untuk  memecahkan  permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  kerusakan  mesin penggilingan  padi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes yang    merupakan  salah  satu penerapan theorema Bayes dalam klasifikasi, Naïve Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut  secara  konditional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai  output  [1].  Metode  ini  mampu  menjadi  solusi  dari permasalahan  di  atas,  karena Naive  Bayes mampu  memprediksi  peluang  di  masa  sebelumnya.  Metode  ini merupakan metode yang baik untuk pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya dengan tingkat klasifikasi sederhana serta mudah dalam pengimplementasiannya.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan (Artificial  Inteligence) merupakan  kawasan  penelitian,  aplikasi  dan  instruksi  yang  terkait dengan pemograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas.

## 2.2 Diagnosa
Diagnosa adalah proses melakukan pemeriksaan terhadap sesuatu dengan menggunakan cara tertentu[8][14].

## 2.3 Probabilitas dan Naive Bayes
Naive  bayesian  adalah  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  di  kemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalamandi  masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Teorema Naive Bayesian memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan.  Persamaan teorema Bayes adalah :
𝑃(𝐶ᵢ|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶ᵢ )𝑃(𝐶ᵢ) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan : P(C ᵢ |X)  = Probabilitas hipotesa Ci jika diberikan fakta atau record X (Posterior probability ) P(X|C ᵢ ) =Mencari nilai parameter yang memberi kemungkinan yang paling besar ( Likelihood) P(X) =  Jumlah probability tuple yang muncul.
Pada perkembangan nya,  P(X)   dapat  dihilangkan   karena   nilai   tetap, sehingga saat di bandingkan dengan tiap  kategori,  nilai  ini  dapat  dihapuskan  karena  asumsi  atribut  tidak  selalu  terkait (conditionally  independen) maka:
𝑃(𝐶ᵢ|𝑋) =   ∏ 𝑃(𝑥𝑘|𝐶ᵢ) 𝑛 𝑘=1 = 𝑃(𝑥₁|𝐶ᵢ)𝑥 𝑃(𝑥₂|𝐶ᵢ)𝑥 … 𝑥𝑃(𝑥𝑛|𝐶ᵢ) (2)
Bila  P(X)  dapat  diketahui  melalu  perhitungan  diatas,  maka  klas  (label)  dari  data  sampel  X  adalah  klas (label) yang memiliki P (X |C) *P(C) maksimum.
(3)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Program sistem pakar merupakan program dengan basis pengetahuan yang dinamis.Dengan demikian diperlukan pengetahuan yang akuisisi menjadi basis pengetahuan dengan mengetahui terlebih dahulu bagaimana mengenali suatu jenis mesin yang mengalami kerusakan maupun gejala-gejala yang timbul serta sebab terjadinya kerusakan pada mesin. Untuk memenuhi syarat-syarat tersebut maka dibuat suatu struktur if _ then yang dibaca dari database . Program ini diusahakan sesederhana mungkin agar mudah dimengerti pengguna.
Pendekatan basis pengetahuan yang digunakan pada penelitianini adalah penalaran berbasis  aturan (rule- based  reasoning) karena  dalam  kasusini  memiliki  langkah-  langkah  untuk  pencapaian  solusi.  Pada  basis pengetahuan  berisikan  tentang  kerusakan  mesin,  gejala-gejala,dan  nilai(naïve  bayes)gejala  terhadap  kerusakan mesin.  Pada  basis  pengetahuan  berisikan  tentang  kerusakan  mesin,  gejala-gejala,dan  nilai(naïve  bayes)gejala terhadap kerusakan mesin.
Tabel 1. Data Gejala Kode Gejala G001 Putaran kipas tidak seimbang (balance) G002 Air berjalan tidak stabil G003 Arus Berkurang G004 Beras kurang kilat G005 Daun kipas blower aus (berkurang ) G006 Sanyu Rusak G007 Terjadinya kerusakan pada berring G008 Terjadi kebocoran pada saringan
Kode Gejala G009 Adanya suara berring Tabel 2. Data Kerusakan Kode Kerusakan K001 Blower penghisap dedak tidak berfungsi K002 Kerusakan pada mesin polis Air K003 Kerusakan pada mesin ayakan Tabel 3. Data Training Data Training Data Kerusakan
G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 √
√ √ K001 √ √ √ √ K001 √ √ √ √ K001 √ √ √ K002 √ √ √ √ K002 √ √ √ √ √ K002 √ √ √ √ K003 √ √ √ √ √
K003 √ √ √ √ K003
Perhitungan  Naïve  Bayes  dilakukan  dengan  menghitung  kemungkinan  baru  dengan  mencari  dan memasukkan data training (data kerusakan dan data gejala) untuk di masukkan ke dalam perhitungan naïve bayes sehingga  memunculkan  sebuah  probabilitas  (kemungkinan)  untuk  perbandingan  data  baru  yang  dimasukkan. Sebagai  contoh  kasus  yaitu  menghitung  gejala  G001  sampai  G009,  dengan  pendekatan  jenis  kerusakan  K001, K002 dan K003 yang didapat dari data training. Berikut tahap-tahap perhitungannya:
1. Pertama mencari klasifikasi dari setiap gejala dan kerusakan G001 sampai G009 dengan klasifikasi kerusakan sebanyak 3 yang didapat dari data training pada tabel 3.3 yaitu K001, K002 dan K003.
Tabel  4 Data Klasifikasi Data Training Klasifikasi G1 G2 G3 G4 G5 G6
G7 G8 G9 Ya - - - Ya Ya - - - K001 - Ya Ya - Ya - - - Ya K001 - - - Ya - - Ya Ya Ya K001 - Ya Ya - - Ya - - - K002 Ya - - - Ya - Ya - Ya K002 - - - Ya - Ya - Ya Ya K002 Ya - - - Ya Ya - - Ya K003 - Ya Ya - Ya - Ya Ya - K003 Ya Ya Ya - - - Ya - K003
2. Menghitung klasifikasi dari setiap kerusakan dari table 3.4
a. Klasifikasi dari K001 yaitu:
K001: Ya pada G001  untuk K001= 1/3= 0.3 K001: Tidak pada G001 untuk K001= 2/3=0.6 K001: Ya pada G002  untuk K001=1/3= 0.3 K001: Tidak pada G002 untuk K001=2/3= 0.6 K001: Ya pada G003 untuk K001 = 1/3  =  0.3 K001: Tidak pada G003 untuk K001 = 2/3= 0.6 K001: Ya pada G004  untuk K001 =  1/3 = 0.3
K001: Tidak pada G004 untuk K001 = 2/3= 0.6 K001: Ya pada G005  untuk K001 =  2/3 = 0.6 K001: Tidak pada G005 untuk K001 = 1/3= 0.3 K001: Ya pada G006 untuk K001 = 1/3  =  0.3 K001: Tidak pada G006 untuk K001 = 2/3= 0.6 K001: Ya pada G007  untuk K001 =  1/3 = 0.3 K001: Tidak pada G007 untuk K001 = 2/3= 0.6 K001: Ya pada G008  untuk K001 =2/3 = 0.6 K001: Tidak pada G008 untuk K001 = 1/3= 0.3 K001: Ya pada G009 untuk K001 = 2/3 = 0.6 K001: Tidak pada G009 untuk K001 =  1/3=0.3
b. Klasifikasi dari K002  yaitu: K002: Ya pada G001  untuk K002 = 1/3  =  0.3 K002: Tidak pada G001 untuk K002 = 2/3= 0.6
K002: Ya pada G002  untuk K002 = 1/3 =  0.3 K002: Tidak pada G002 untuk K002 = 2/3 =0.6 K002: Ya pada G003 untuk K002 = 1/3  =  0.3 K002: Tidak pada G003 untuk K002 =2/3 = 0.6 K002: Ya pada G004  untuk K002 =  1/3 = 0.3 K002: Tidak pada G004 untuk K002 = 2/3=0.6 K002: Ya pada G005  untuk K002 =  1/3 = 0.3 K002: Tidak pada G005 untuk K002 = 2/3=0.6 K002: Ya pada G006 untuk K002 = 2/3  =  0.6 K002: Tidak pada G006 untuk K002 = 1/3=0.3 K002: Ya pada G007  untuk K002 =  1/3 = 0.3 K002: Tidak pada G007 untuk K002 = 2/3= 0.6 K002: Ya pada G008  untuk K002 =  1/3 = 0.3 K002: Tidak pada G008 untuk K002 = 2/3= 0.6 K002: Ya pada G009 untuk K002 = 2/3 = 0.6 K002: Tidak pada G009 untuk K002 =1/3=0.3
c. Klasifikasi dari K003  yaitu: K003: Ya pada G001  untuk K003 = 2/3  =  0.6 K003: Tidak pada G001 untuk K003 =1/3 = 0.3
K003: Ya pada G002  untuk K003 = 2/3 =  0.6 K003: Tidak pada G002 untuk K003 = 1/3 =0.3 K003: Ya pada G003 untuk K003 = 1/3  =  0.3 K003: Tidak pada G003 untuk K003 = 2/3 =0.6 K003: Ya pada G004  untuk K003 =  1/3 = 0.3 K003: Tidak pada G004 untuk K003 = 2/3= 0.6 K003: Ya pada G005  untuk K003 =  2/3 = 0.6 K003: Tidak pada G005 untuk K003 = 1/3= 0.3 K003: Ya pada G006 untuk K003 = 1/3 =  0.3 K003: Tidak pada G006 untuk K003 = 2/3= 0.6 K003: Ya pada G007  untuk K003 =  1/3 = 0.3 K003: Tidak pada G007 untuk K003=  2/3=0.6 K003: Ya pada G008  untuk K003 =  2/3 = 0.6 K003: Tidak pada G008 untuk K003 = 1/3= 0.3 K003: Ya pada G009 untuk K003 = 1/3 = 0.3 K003: Tidak pada G009 untuk K003 = 2/3= 0.6
3. Menghitung likelihood dengan rumus 1 Menghitung likelihood YaK001, K002 dan K003 dengan jumlah data masing-masing sebanyak  3/9 berikut perhitungannya : K001= 0.3*0.3*0.3*0.3*0.6*0.3*0.3*0.6*0.6 = 3.6 K002=0.3*0.3*0.3*0.3*0.3*0.6*0.3*0.3*0.6= 3.3 K003=0.6*0.6*0.3*0.3*0.6*0.3*0.3*0.6*0.3= 3.9
4. Setelah di dapatkan nilai Likelihood, kemudian mencari Probability K001, K002, K003 untuk membandingkan kemungkinan mana yang lebih besar dengan rumus 3 :
K001 =           3.6 ( 3.6+3.3+3.9 ) =       3.6 10.8 =   0.333333 x 100 % =  33 % K002  =         3.3 ( 3.6+3.3+3.9 ) =   3.3 10.8 = 0.305555 x 100 % = 30.6 % K003   =          3.3 ( 3.6+3.3+3.9 ) = 3.9 10.8 =  0.361111 x 100 % =  36 %
Jadi,  kerusakan  yang  terjadi  dari  kode  kerusakan  K001,  K002,  dan  K003  adalah  terjadi  pada  kode kerusakan K003 dengan jumlah sebesar 36% yaitu kerusakan pada nosel yang di ketahui dari 9 gejala yaitu G001 sampai G009.

## 4. IMPLEMENTASI
Aplikasi yang dirancang ini yaitu aplikasi yang berbasis mobile. Tools yang digunakan untuk merancang aplikasi pendiagnosaan mesin penggilingan padi tersebut yaitu dengan menggunakan eclipse versi juno sebagai alat bantu dalam  melakukan design dan source code .  Hasil  pengujian  program  menampilkan  hasil output dari sebuah input data pada aplikasi yang telah siap. Untuk pengujian programnya bisa dilihat sebagai berikut:
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Gambar 1 merupakan Menu utama dapat dikatakan sebagai antar muka ( user interface ) antara user dan program. Menu utama menampilkan pilihan menu yang tersedia pada program. Pada menu utama tersedia 4 pilihan menu yaitu  menu untuk  mencari kerusakan dari gejala  yang terjadi,  menu untuk  menampilkan petunjuk  penggunaan aplikasi, menu untuk menampilkan profil si pembuat aplikasi dan menu keluar untuk keluar dari program.
Gambar 2 merupakan Tampilan Konsultasi merupakan form yang disediakan untuk mengetahui kerusakan yang terjadi dari gejala yang ada.
Gambar 3. Tampilan Form Bantuan Gambar 3 merupakan Form bantuan merupakan form yang disediakan untuk memberikan petunjuk penggunaan bagi para user yang belum mengerti cara menggunakan aplikasi ini .

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagaiberikut:
1. Kerusakan pada mesin penggilingan padi dapat di ketahui dengan sistem pakar, dimana sistem pakar dapat memberikan kemudahan bagi para pakar dan masyarakat yang membutuhkan untuk dapat mengetahui gejala kerusakan pada mesin.
2. Algoritma Naïve  Bayes telah  berhasil  diimplementasikan  untuk  sistem  mendeteksi  kerusakan  pada  mesin penggilingan padi.
3. Dalam  perancangan  aplikasi  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Eclipse    Versi  Juno dengan SQLite Database sebagai pengolah data.

## REFERENCES
[1] Rich E and K Knight, Artifcial Intellegence. Newyork: McGraw-Hill, Inc, 1991.
[2] H.A Simon and Corsini (Ed) In R.J, Artificial Intelligence Concise encyclopedia of psycholology, Second Edition ed. New York: NY: Wiley, 1987.
[3] Martin and Oxman, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, Andi Jogyakarta, Ed. Jogyakarta, 1988.
[4] Rahmadi Wijaya, Penggunaan Sistem Pakar dalam Pengembangan Portal Informasi untuk Spesifikasi Jenis Penyakit Infeksi. Cirebon, 2007.
[5] T Sutojo, Edi Mulyono, and Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan, 162nd ed., Andi Yogyakarta, Ed. Yogyakarta, 2011.
[6] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Andi Yogyakarta, Ed. Yogyakarta, 2005.
[7] Armi and Muhammad, Penjelasan Metode Naive Bayes., 2005.
[8] Nelly Astuti Hasibuan and Hery Sunandar, "Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kaki Gajah Menggunakan Metode Certainty Factor," Jurnal Riset Informasi dan Teknik Informatika (JURASIK), vol. (2), pp. 29-38, Juli 2017.
[9] http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/696/jbptunikompp-gdl-titatjahya-34755-9-unikom_t-i.pdf.
[10]   M. Syahrizal, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Kerusakan Pada Mobil Toyota Dengan Best First Search Berbasis Wap,” pp. 53–57, 2013.
[11]  M. Syahrizal, “ANALISIS DAN PERANCANGAN WIRELESS APLICATION PROTOCOL UNTUK MEMBANTU DIAGNOSA PENYAKIT THT MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan,” vol. II, pp. 31–38, 2012.
[12]  A. Asmin, H. Saputra, and M. Syahrizal, “PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PAKAR MENDIAGNISA PENYAKIT HEFOFILIA PADA MANUSIA MENERAPKAN METODE CASE BASED REASONING,” vol. 17, no. 1, pp. 24–29, 2018.
[13]  M. Syahrizal, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Alat Berat ( Beko ) Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes,” vol. 2, no. 2, pp. 23–33, 2018.
[14]  M. Mesran, M. Syahrizal, S.  Suginam, N.  Kurniasih, G.S. Achmad Daengs, A.S. Ahmar, R. Rahim, Expert system  for disease risk based on lifestyle with Fuzzy Mamdani, Int. J. Eng. Technol. 7 (2018).
[15]  Y. Yuhandri, R. Winiarti, PEMBUATAN SISTEM PAKAR  BERBASIS WEB UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANAK, J. KOMTEKINFO UPI-YPTK Padang. 1 (2014) 70–76.
[16]  N.A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F.T. Waruwu, R. Rahim, Expert systems with genetics probability, Int. J. Res. Sci. Eng. 3 (2017) 112– 116.
[17]  H. Nurdiyanto, P.H. Kuncoro, Expert System for Measuring the Sugar-Content in Sugarcane Using Forward Chaining Method, in: 4th Asian Acad. Soc. Int. Conf., 2016: pp. 527–533.
[18]  Yeni  Lestari  Nasution,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  F.  Fadlina,  SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF), J. INFOTEK. 2 (2017).