JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) h t t p : / / e j o u rn a l . u n p .a c . i d / i n d e x . p h p / j t e v Vol. 8 No. 2 (2022) E-ISSN: 2302-3309 P-ISSN: 2746-6086

## Perancangan Sistem Pakar Dalam Identifikasi Kerusakan Mesin Cuci Berbasis Naïve Bayes
Azmii Zain Nashiruddin 1* , Rahmat Hidayat 2
12 Universitas Singaperbangsa Karawang *Corresponding author, e-mail: 1910631160007@student.unsika.ac.id 1

## Abstrak
Mesin cuci merupakan peralatan rumah tangga elektronik yang berfungsi memudahkan pekerjaan manusia dalam mencuci pakaian.  Penggunaan  sebuah  mesin  cuci  yang  terus  menerus  digunakan  kemungkinan  sangat  rentan  akan  kerusakan. Sebagai  pengguna  mesin  cuci,  seringkali  kesulitan  untuk  mengidentifikasi  kerusakan  pada  mesin  cuci.  Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pendeteksian kerusakan pada mesin cuci yaitu berupa sistem pakar. Sistem pakar merupakan sistem  yang dibuat untuk memberikan sebuah jawaban dari sebuah pertanyaan untuk  memecahkan  suatu  masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar.  Metode  Naïve  Bayes  merupakan  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan  database MySQL dengan berisikan 4 data kerusakan dan 7 data gejala pada mesin cuci. Sistem ini telah diuji dengan nilai akurasi 100% antara hasil diagnosa pakar dan hasil diagnosa sistem.
Kata Kunci : Mesin Cuci, Sistem Pakar, Naïve Bayes

## Abstract
A washing machine is an electronic device that helps to facilitate the task of washing clothes. The continuous use of a washing machine is likely to be extremely vulnerable. As a wash machine user, it is often difficult to identify the failure of  the  washing  machine.  This  study  has  aimed  to  facilitate  the  detection  of  damage  to  washing  machines,  which  are experts. An expert system is a system designed to provide an answer to a question that solves a problem the way an expert does.  Naive  Bayes's  method  was  the  method  used  in  the  research.  The  system  is  designed  to  use  PHP  programming language and MySQL databases containing 4 corrupted data and 7 symptom data on washing machines. The system has been tested with 100% accuracy between the results of professional diagnosis and systems diagnosis.

## Keywords: Washing Machine, Expert System, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Era komputerisasi  berlanjut dan berkembang pada tahun 1990-an, menciptakan teknologi internet. Para ahli kagum dengan perkembangan pesat teknologi ini, yang mereka sebut "tak terduga". Internet tumbuh pada tingkat  yang  sangat  menakjubkan,  dan  ada  variasi  program  yang  menempatkan  Bumi  di  bawah  kendali teknologi [1]. Pada saat ini semua orang berlomba-lomba untuk menciptakan dan menguasai teknologi. Karena siapapun yang dapat menguasainya, maka akan dapat menguasai dunia [2].
Keuntungan dari penggunaan teknologi sangat dirasakan oleh manusia baik dari kalangan rendah sampai kalangan  atas.  Salah  satu  bentuk  dari  hasil  teknologi  adalah  terciptanya  sebuah  peralatan  elektronik  rumah tangga  yaitu  mesin  cuci,  sebuah  mesin  yang  berfungsi  untuk  mencuci  pakaian  dengan  mudah  dan  cepat. Penggunaaan sebuah mesin cuci banyak membantu dan meringankan kegiatan mencuci pakaian bagi para ibu rumah tangga. Selain berguna meringankan pekerjaan ibu rumah tangga, mesin cuci sudah banyak digunakan sebagai  usaha  untuk  menjalankan  penatu  cuci  pakaian.  Semakin  banyak  usaha  penatu  yang  berjalan  bisa membuat kita untuk membuka peluang usaha jasa servis mesin cuci sebagai usaha sampingan maupun tetap. Pada  sebuah  mesin  cuci  terdapat  komponen  elektronik  yang  begitu  banyak  dan  susah  untuk  ditemukan penyebabnya ketika ada kerusakan.
Oleh sebab itu pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pakar yang dapat membantu untuk memudahkan pendektesian kerusakan pada mesin cuci.  Sistem pakar atau juga dikenal sebagai sistem basis pengetahuan, adalah aplikasi komputer yang dirancang untuk mendukung pengambilan keputusan atau pemecahan masalah

## Azmii Zain Nashiruddin, Rahmat Hidayat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)
di  bidang  tertentu.  Sistem  ini  disebut  sistem  pakar  karena  fungsi  dan  perannya  seperti  profesional  yang mengharuskannya memiliki pengetahuan dan pengalaman pemecahan masalah[3].
Metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode naïve bayes. Naïve bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana  yang  menghitung sekumpulan probabilitas dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan[4].  Algoritma  naïve  bayes  merupakan  metode information  mining  yang  termasuk  kedalam  sepuluh  klasifikasi  information  mining  yang withering  famous diantara algoritma-algoritma lainnya[5]. Penerapan metode naïve bayes pada sistem pakar ini untuk membantu dalam melakukan diagnosa kerusakan pada sebuah mesin cuci berdasarkan data informasi gejala yang telah diinput.  Penggunaan  metode  naïve  bayes  pada  penelitian  kali  ini  dikarenakan  mudah  untuk  dipelajari  dan implementasikan. Hasil dari penelitian ini bermanfaat sebagai acuan dalam perancangan aplikasi sistem pakar yang dapat digunakan sebagai identifikasi kerusakan pada sebuah mesin cuci. Manfaat lain dari sebagai acuan untuk melajutkan penelitian sistem pakar ini dengan menggunakan metode naïve bayes.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  kualitatif. Penelitian  kualitatif  merupakan  pengumpulan  data  pada  suatu  latar  alamiah  dengan  maksud  menafsirkan fenomena yang terjadi dimana peneliti adalah sebagai instrumen kunci[6]. Deskriptif kualitatif berfokus pada menjawab  pertanyaan  survei  tentang  siapa,  apa,  di  mana,  dan  bagaimana  suatu  peristiwa  atau  pengalaman terjadi.  Akhirnya,  penulis  akan  menggali  untuk  menemukan  pola  yang  muncul  pada  masalah  tersebut[7]. Untuk dapat dimengerti makna dari penelitian kualitatif ini dilakukan sebuah interaksi dengan wawancara dan observasi mendalam terhadap kasus atau fenomena yang sedang diteliti. Oleh karena itu teknik pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan melakukan sebuah wawancara dan observasi  pada sebuah tempat service elektronik Kec. Purwasari Kab. Karawang dan Teknisi yang bekerja di tempat tersebut sebagai target wawancara.  Selain  itu,  untuk  memperkuat  sebuah  penelitian  ini  diperlukan  sebuah  studi  literatur  yang diperoleh dari sebuah jurnal, buku, ebook yang mencakup sebuah teori berupa sistem pakar, naïve bayes dan kerusakan pada sebuah mesin cuci.
Metode perancangan pada sistem ini menggunakan metode waterfall. Waterfall adalah suatu metodologi pengembangan  perangkat  lunak  yang  mengusulkan  pendekatan  kepada  perangkat  lunak  sistematik  dan sekuensial  yang  mulai  pada  tingkat  kemajuan  sistem[8].  Berikut  merupakan  tahapan  awal  sampai  akhir penggunaan sistem pakar :
1. Analisa  yaitu  tahap  analisa  dilakukan  perancangan  sistem,  merancang  alur  sistem,  mengumpulkan information dan programming yang diperlukan.
2. Desain  yaitu  tahap  desain  dilakukan  perancangan  desain  diantaranya:  desain  information  base menggunakan MySQL.
3. Pengodean yaitu pada tahap ini dilakukan pembuatan pengkodean menggunakan bahasa pemrograman yaitu PHP, HTML, JavaScript, CSS, Bootstrap.
4. Implentasi sistem pakar ini yang menggunakan bahasa pemrograman yaitu PHP, HTML, JavaScript, CSS, Bootstrap dan database MySQL membuat tampilan sistem menarik dan simple.
5. Pengujian  yaitu  terakhir  adalah  pengujian  sistem  melibatkan  beberapa  elemen  mahasiswa  dan masyarakat dalam penggunaan sistem.

## Analisa Data
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang  diperoleh  dari seorang  teknisi.  Sehingga  pada  akhirnya  analisa  didapat  harus  berupa  sebuah  sistem  strukturnya  dapat didefinisikan  dengan  baik  dan  jelas.  Sistem  yang  dibangun  utuk  menentukan  bahwa  kerusakan  mesin  cuci yaitu dengan cara melakukan konsultasi kepada seorang teknisi dibidang elektronik terutama pada mesin cuci. Atas dasar tersebut, penulis mencoba membuat sistem pakar yang dapat membantu teknisi untuk mengetahui gejala  kerusakan  mesin  cuci.  Adapun  kerusakan  dan  gejala-gejala  yang  telah  diinput  menggunakan perhitungan metode naïve bayes. Berikut merupakan langkah-langkah perhitungan metode naïve bayes[9] :
1. Menentukan kategori (kerusakan) yang muncul berdasarkan information.
2. Menghitung nilai peluang penyakit dan gejala.
3. Menghitung nilai Bayes berdasarkan probabilitas penyakit dan gejala.
4. Menentukan persentase kategori nilai prediksi.

## JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)
Pada compositions naive bayes rumus probabilitas sebagai berikut
p(K|G) = p(G|K) ∗ p(K) p(G|K)
G = Data gejala
K = Data Kerusakan p(G) = Probabilitas Gejala p(K) = Probabilitas Kerusakan p(K|G) = Probabilitas berdasarkan kerusakan/gejala p(G|K) = Probabilitas berdasarkan kerusakan/gejala total
dan diperoleh data pada tabel sebagai berikut :
Tabel 1. Data Kerusakan Kode Kerusakan Bobot A Timer rusak 0,5 B Pengering rusak 0,6 D Pembuangan rusak 0,6 F Vbelt tidak berfungsi 0,7 Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala 1 Timer saat diputar tidak kembali keawal 2 Tabung pengering tidak berputar
3 Timer hidup tetapi tabung diam
4 Air tidak keluar saat pembuangan.
5 Putaran pembuangan tidak terhubung 6 Bunyi suara saat mesin cuci menyala 7 Mesin cuci pakaian tidak berputar Tabel 3. Bobot/Aturan Kode Kode Kode Kode Kode 1 0,95 0,2 0,2 0,2 2 0,5 0,5 0,2 0,2 3 0,2 0,95 0,2 0,2 4 0,2 0,2 0,95 0,2 5 0,2 0,2 0,5 0,2 6 0,2 0,2 0,2 0,95 7 0,2 0,2 0,2 0,5

## Azmii Zain Nashiruddin, Rahmat Hidayat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian ini dilakukan untuk memastikan elemen-elemen sistem berfungsi sesuai dengan perancangan sistem yang telah dibuat. Melalui pengujian sistem juga akan diketahui tingkat kenyamanan pengguna dalam menggunakan sistem.
Pada tampilan awal sistem pakar ini terdapat 3 menu yaitu :
1. Sistem pakar atau menu ini adalah beranda atau tampilan awal sistem ini.
2. Login adalah menu ketika anda akan mulai mengakses sistem ini.
3. Konsultasi,  menu  ini  jika  anda  ingin  langsung  melakukan  konsultasi  terhadap  permasalahan  pada mesin cuci anda.

## Gambar 1. Halaman Dashboard
Selanjutnya pada  menu login  yang telah diklik akan  menampilkan halaman  masuk awal menuju sistem berupa username dan password yang telah dibuat sistem.
Gambar 2. Halaman Login
Setelah berhasil login anda akan masuk ke menu halaman kerusakan dimana terlihat disitu berupa data- data kerusakan yang telah diinput sistem.

## Gambar 3. Halaman Data Kerusakan
Pada menu Gejala terdapat data-data gejala yang telah diinput oleh sistem.

## Gambar 4. Halaman Data Gejala
Aturan atau biasa disebut bobot nilai disini terdapat data-data dan nilai kerusakan gejala yang diperoleh.
Gambar 5. Halaman Data Aturan/Bobot
Ketika  ingin  melakukan  konsultasi  mesin  cuci  maka  akan  diarhkan  pada  menu  konsultasi  dan  terdapat nama-nama gejala.

## Gambar 6. Halaman Konsultasi
Setelah memilih gejala yang dipilih maka akan menghasilkan hasil diagnosa kerusakan pada mesin cuci.

## Gambar 6. Halaman Hasil Konsultasi
Hasil akhir dalam  melakukan pengujian sistem ini akan  menampilkan hasil diagnosa  yang telah dipilih dari proses awal.
Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosa

## Azmii Zain Nashiruddin, Rahmat Hidayat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)
Hasil yang diperoleh ada gambar 8 menunjukan hasil diagnosa identifikasi kerusakan mesin cuci dengan nama gejala timer saat diputar tidak  kembali terjadi kerusakan pada timer rusak dengan nilai 0,5556. Hasil tersebut telah dianalisis oleh sistem pakar dengan metode naïve bayes dan dikatakan akurat karena perolehan nilai pada perhitungan naïve bayes ini diperoleh dengan nilai presentase terbesar dibandingkan dengan ketiga kerusakan lainnya yang mendapat nilai kurang dari 0,5556.

## Perhitungan Manual Kasus Penerapan Metode Naïve Bayes
Untuk  menjelaskan  perhitungan  manual  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  pada  mesin  cuci  dengan menggunakan metode naïve bayes, dicontohkan dalam kasus berikut.
Dalam sistem pakar penentuan kerusakan dan gejala terdapat pada perhitungan dalam menentukan naïve bayes. Misalkan dalam dalam kasus ini gejala yang dialami pada mesin cuci:
1. Timer saat diputar tidak kembali ke awal.
Berikut Hasil Diagnosa dengan Perhitungan Manual. Probabilitas Timer Rusak (A)
p(1|A) = p(1|A) ∗ p(A) p(1|A) ∗ p(A) + p(1|B) ∗ p(B) + p(1|D) ∗ p(D) + p(1|F) ∗ p(F) p(1|A) = (0,95) ∗ (0,5)
(0,95) ∗ (0,5) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,7)
p(1|A) = 0,475 0,855
p(1|A) = 0,5556
Probabilitas Pengering Rusak (B)
p(1|B) = p(1|B) ∗ p(B) p(1|A) ∗ p(A) + p(1|B) ∗ p(B) + p(1|D) ∗ p(D) + p(1|F) ∗ p(F) p(1|B) = (0,2) ∗ (0,6) (0,95) ∗ (0,5) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,7) p(1|B) = 0,12 0,855
p(1|B) = 0,1404
Probabilitas Pembuangan Rusak (D)
p(1|D) = p(1|D) ∗ p(D) p(1|A) ∗ p(A) + p(1|B) ∗ p(B) + p(1|D) ∗ p(D) + p(1|F) ∗ p(F) p(1|D) = (0,2) ∗ (0,6) (0,95) ∗ (0,5) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,7) p(1|D) = 0,12
0,855
p(1|D) = 0,1404
Probabilitas VBelt tidak berfungsi (F)
p(1|F) = p(1|F) ∗ p(F) p(1|A) ∗ p(A) + p(1|B) ∗ p(B) + p(1|D) ∗ p(D) + p(1|F) ∗ p(F)
p(1|F) = (0,2) ∗ (0,7)
(0,95) ∗ (0,5) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,6) + (0,2) ∗ (0,7)
p(1|F) = 0,14
0,855

## p(1|F) = 0,1637
Hasil terbesar didapatkan oleh kerusakan = Timer rusak dengan nilai = 0,5556
Perhitungan sistem dengan perhitungan manual mengalami hasil yang sama 0,5556 yaitu kerusakan yang deteksi  oleh  sistem  adalah  kerusakan  pada  timer.  Kesamaan  hasil yang  diperoleh  menandakan  bahwa  hasil perhitungan naïve bayes memperoleh kebenaran yang akurat sesuai dengan yang dihasilkan pakar. Selain itu hasil tersebut sesuai dengan hasil diagnosa pakar dan diagnosa sistem.
Berikut  merupakan  tabel  hasil  pengujian  akurasi  perbandingan  antara  hasil  diagnosa  pakar  dan  hasil diagnosa sistem :
Tabel 4. Pengujian Akurasi No. Nama Gejala Hasil Diagnosa Pakar Hasil Diagnosa Sistem Akurasi Hasil Perbandingan 1. Timer saat diputar tidak kembali keawal Timer rusak Timer rusak Sesuai 2. Tabung pengering tidak berputar Pengering rusak Pengering rusak Sesuai 3. Timer hidup tetapi tabung diam Pengering rusak Pengering rusak Sesuai 4. Air tidak keluar saat pembuangan. Pembuangan rusak Pembuangan rusak Sesuai 5. Putaran pembuangan tidak terhubung Pembuangan rusak Pembuangan rusak Sesuai 6. Bunyi suara saat mesin cuci menyala Vbelt tidak berfungsi Vbelt tidak berfungsi Sesuai 7. Mesin cuci pakaian tidak berputar Vbelt tidak berfungsi Vbelt tidak berfungsi Sesuai
Berdasarkan pada tabel 4 telah dilakukan pengujian akurasi dengan 7 sampel data kerusakan laptop. Dari hasil pengujian tersebut dapat dihitung nilai akurasi seperti berikut :

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10
10 𝑥 100% = 100%
Jadi dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi sistem pakar berdasarkan 7 data sampel yang diuji adalah 100% yang menunjukkan bahwa sistem pakar ini dapat berfungsi dengan baik dan sesuai dengan identifikasi pakar. Penelitian ini dilakukan untuk membantu user untuk mendiagnosa kerusakan mesin cuci.

## PENUTUP
Dari hasil penelitian dan analisis yang telah dibuat, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dengan judul  perancangan  sistem  pakar  dalam  identifikasi  kerusakan  mesin  cuci  berbasis  naïve  bayes  mampu menganalisa hasil perhitungan secara manual dan sistem secara tepat dan akurat. Terbukti dengan nilai hasil akurasi 100%, nilai tersebut menunjukan bahwa sistem pakar ini layak dipergunakan untuk membantu dalam identifikasi kerusakan mesin cuci. Pada pelaksanaan sistem ini juga mampu memberikan kemudahan bagi para pengguna sistem ini karena sistem yang dibuat simpel dan mudah digunakan.
Untuk penelitian selanjutnya bisa dikembangkan sistem yang dibuat lebih menarik dan penambahan fitur gejala yang lengkap agar lebih mempermudah melacak kerusakan pada sebuah mesin cuci.

## JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 8 No 2 (2022)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Setiawan, “Dampak Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Terhadap Budaya,” J. SIMBOLIKA Res. Learn. Commun. Study , vol. 4, no. 1, p. 62, 2018, doi: 10.31289/simbollika.v4i1.1474.
[2] N. Y. S. Munti and D. A. Syaifuddin, “Analisa Dampak Perkembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Dalam Bidang Pendidikan,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 4, no. 2, pp. 1799–1805, 2020.
[3] B. H. Hayadi, Sistem Pakar . Deepublish, 2018.
[4] A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik Rumah Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015, Accessed: Nov. 04, 2021. [Online]. Available: https://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/article/view/49.
[5] R. A. Saputra, A. R. Taufik, L. S. Ramdhani, R. Oktapiani, and E. Marsusanti, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Metode Kontrasepsi Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SNIT 2018 , vol. 1, no. 1, pp. 106–111, Jul.  2018, Accessed:  Nov. 04, 2021. [Online]. Available: http://seminar.bsi.ac.id/snit/index.php/snit- 2018/article/view/31.
[6] A. dam S. J. Anggito, Metodologi penelitian kualitatif . Sukabumi: Jejak Publisher, 2018.
[7] H. Kim, J. S. Sefcik, and C. Bradway, “Characteristics of Qualitative Descriptive Studies: A Systematic Review,” Res. Nurs. Health , vol. 40, no. 1, pp. 23–42, Feb. 2017, doi: 10.1002/NUR.21768.
[8] O. Maliki and F. Dangkua, “Sistem Pakar Tipe Perumahan Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inform. Upgris , vol. 4, no. 2, pp. 150–157, 2019, doi: 10.26877/jiu.v4i2.2908.
[9] Ahmad, U. Darussalam, and B. B, “Web-Based Expert System for Diagnosing Human Eye Disease Using the Naïve  Bayes  Method,” J.  Tek.  Inform.  C.I.T  Medicom ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  16–25,  Mar.  2020,  doi: 10.35335/CIT.VOL12.2020.18.PP16-25.
[10] L.  Septiana,  “Metode  Dempster-Shafer  Untuk  Sistem  Pakar  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Cuci  Berbasis  Web,” Techno Nusa Mandiri , vol. 12, no. 2, pp. 137–146, 2015.
[11] R. S. Dewi, S. D. Nasution, and E. Hatmi, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Cuci Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 258–262, 2010.
[12] A. Syarif, N. Dwilestari, A. Junaidi, and R. Andrian, “Sistem Pakar Kerusakan Barang Rumah Tangga ( Mesin Cuci , Ac & Kulkas ) Berbasis Forward Chaining,” Klik-Kumpulan J. … , vol. 08, no. 2, pp. 81–92, 2021, [Online]. Available: http://klik.ulm.ac.id/index.php/klik/article/view/390.
[13] Ruspandi,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Pada  Mesin  Cuci  Dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Android Di Glora Electronica Service,” Isb Atma Luhur, 2020.

## Biodata Penulis
Azmii  Zain  Nashiruddin ,  lahir  di  Majalengka,  13  April  2002.  Mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Elektro Universitas Singaperbangsa Karawang.
Rahmat  Hidayat, lahir  di  Indramayu,  19  Maret  1989.  Memperoleh  gelar  S.pd  dan  Amd.T  di  Universitas Negeri  Yogyakarta  pada  tahun  2012  dan  pendidikan  Pascasarjana  (S2)  Magister  dengan  gelar  M.pd  di Universitas  Negeri  Yogyakarta  pada  tahun  2016.  Sejak  tahun  2016  menjadi  dosen  tetap  di  jurusan  Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang.