## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PADA LAPTOP MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Heri Mulyono 1) , Regina Ade Darman 2) Gefli Ramadhan 3)
1, 2, 3) Pendidkan Informatika STKIP PGRI Sumatera Barat Jl.Gunung Pangilun Padang e-mail: herimulyonoaja@gmail.com 1) , reginaade1986@gmail.com 2) , gefram1715@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Laptop  merupakan  salah  satu      peralatan  komputasi  yang  dapat  membantu  manusia  dalam  menjalankan  aktifitas  atau pekerjaan.  Penggunaan alat  ini  cenderung mengalami  peningkatan   sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tuntutan profesi.  Dengan banyaknya  jumlah  pengguna    maka  potensi  kerusakan  pada  laptop  semakin  besar.  Permasalahan  penelitian  ini  adalah bagaimana  membuat  aplikasi  yang  dapat  membantu  para  user  dalam  mendiagnosa  kerusakan  pada  laptop.  Metode  yang digunakan dalam membuat sistem pakar ini adalah certainty factor. Hasil  penelitian ini berupa suatu sistem pakar berbasis desktop  yang  dapat  memberikan  informasi  tentang  masalah,  penyebab,  dan  solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi kerusakan. Sistem  pakar  ini  telah  diuji  secara  blackbox  testing  dan  semua  komponen  bekerja  sesuai  dengan  rancangan. Sistem  ini  juga  telah  divalidasi  oleh  pakar  dan  memperoleh  kevalidan  sebesar  91,66  %  sehingga  dapat  dinyatakan  layak untuk digunakan.
Kata Kunci: laptop; sistem pakar; certainty factor;

## ABSTRACT
Laptop is one of the computing equipment that can help humans in carrying out activities or jobs.  The use of this tool tends to increase according to the needs and demands of the profession. With the large number of users, the potential for damage to laptops is even greater. The problem of this research is how to make an application that can help users in diag- nosing damage to a laptop. The method used in making this expert system is certainty factors. The results of this research are  in  the  form  of  a  desktop-based  expert  system  that  can provide  information  about  problems,  causes,  and  solutions  that can be done to overcome the damage. This expert system has been tested by blackbox testing and all components work ac- cording to the design. This system has also been validated by experts and obtained validity of  91,66% so that it can be de- clared fit for used.
Keywords: notebook; expert system; certainty factor;

## I. P ENDAHULUAN
aat ini penggunaan laptop semakin meningkat, hal ini disebabkan  karena kepraktisan, ukurannya kecil, portable dan kemampuannya sama dengan komputer desktop.  Ketika laptop mengalami masalah maka akan  mengganggu  aktifitas  pemiliknya,  dan  untuk  mengatasinya  harus  memanggil  teknisi  atau  mem- bawa ke tempat reparasi komputer. Hal ini membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang relatif mahal.  Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem pakar yang dapat menjadi alternatif dalam mengatasi permasalahan tersebut.
Dalam pembuatan sistem pakar, solusi yang digunakan adalah dengan melakukan pendekatan kecerdasan bu- atan. Ada beberapa metode yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah ketidakpastian saat proses pelacakan terjadi, pada peneitian ini pembuatan sistem pakar  menggunakan metode certainty factor. Teori certainty factor digunakan untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran seorang pakar. Hasil sistem pakar yang menggunakan metode  certainty  factor  ini,    akan  diperoleh  seberapa  besar  tingkat  keyakinan  terhadap  domain  permasalahan yang dihadapi.
Konsep  sistem  pakar  menurut  beberapa  literasi  mempunyai  beberapa  pandangan  yang  berbeda.    Menurut Budiharto, sistem pakar adalah program komputer yang mensimulasi penilaian dan perilaku manusia atau organ- isasi yang  memiliki  pengetahuan  dan  pengalaman  ahli  dalam bidang tertentu.  Biasanya  sistem  seperti ini  berisi basis  pengetahuan yang  berisi akumulasi  pengalaman  dan  satu  set aturan  untuk menerapkan  pengetahuan  dasar untuk setiap situasi tertentu [1].
Sementara menurut Fitriastuti Dkk, bahwa sistem pakar didefinisikan sebagai sebuah sistem berbasis penge- tahuan  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tertentu  [2].  Basis  pengetahuan  yang  diperoleh  diambil  dari  pengetahuan  seorang pakar  maupun  teori-teori  yang  ada  pada  bidang  secara  spesifik  saja,  oleh  karena  itu  sistem  pakar  memiliki keterbatasan.
S

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103
Sistem  pakar  dapat  membantu  aktivitas  para  pakar sebagai  asisten  yang  berpengalaman  dan  mempu- nyai pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Dalam  penyusunannya, sistem pakar  mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  basis  pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar  dalam bidang  tertentu.  Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjut- nya  digunakan dalam proses  pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu [3].
Menurut  Rosnelly,  sistem pakar  diterapkan  untuk mendukung  aktivitas  pemecahan  masalah.  Beberapa  ak- tivitas pemecahan masalah yang dimaksud adalah : 1) Interpretasi, 2) Prediksi, 3) Diagnosis, 4) Perancangan, 5) Perencanaan, 7) Monitoring, 8) Debugging, 9) Instruksi dan 10) Kontrol [4].
Pengertian  tentang  database  menurut  Riyanto,  bahwa  database  adalah  kumpulan  dari  item  data  (file  atau tabel) yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang diorganisasikan berdasarkan sebuah skema atau struktur tertentu, tersimpan dalam perangkat keras komputer, dan digunakan perangkat lunak untuk memanipu- lasinya [5].
Beberapa pendapat juga menjelaskan pandangannya tentang metode certainty factor. Menurut Allister, cer- tainty factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang ber- bentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar.  Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosis sesuatu yang belum pasti. Adapun kelebihan metode ini adalah 1) cocok dipakai dalam sistem pa- kar untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau  tidak pasti dalam mendiagnosis penyakit atau masalah, 2) dalam sekali hitung hanya dapat mengolah 2 data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga.
Menurut  Burbani,  Certainty  Factor  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menyatakan  ke- percayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian pakar. Certainty Factor dapat terjadi dengan berbagai kondisi. Diantara kondisi yang terjadi adalah terdapat beberapa antensenden (dalam rule yang berbeda) dengan satu konsekuen yang sama [6].
Metode certainty  factor merupakan  suatu  metode  untuk  membuktikan ketidakpastian  pemikiran  seorang pakar,  dimana  untuk mengakomodasi  hal  tersebut  seseorang  biasanya menggunakan certainty  factor untuk menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi [7].  Hasil  metode certain- ty  factor yang  berupa persentase,  cocok  untuk  hasil  program yang  dibutuhkan pada penelitian. Penelitian yang terkait dengan metode certainty factor pada sistem pakar ini adalah :
1) Arifin dkk (2017) dengan judul “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama dan  Penyakit    pada  Tanaman  Tembakau”.    Metode Certainty  Factor dipilih  karena    cocok  dalam  proses penentuan identifikasi  hama dan penyakit,  dan hasil  dari  penerapan metode ini  adalah persentase.  Per- sentase sistem ini  merupakan tingkat  akurasi  penentuan penyakit  atau hama yang menjangkiti  tanaman tembakau.  Penentuan  persentase  dipengaruhi  oleh  nilai  MB  yang  didapat  dari  sistem  dan  nilai  MD  yang didapat  dari  penilaian  seorang  pakar.    Berdasarkan    penelitian    yang    dilakukan,    penentuan    hama    atau penyakit  yang  menyerang  tanaman  tembakau dipengaruhi oleh pemilihan gejala. [8]
2) Indyah Hartami Sani (2019) dengan judul “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode  Certainty  Factor”. Metode  Certainty  Factor  dipilih  berdasarkan  pertimbangan  dalam  proses  perhi- tungan, dan metode ini mencari kombinasi nilai kepercayaan tertinggi.  Dan hasil penilaian terhadap sistem aplikasi dilihat dari sisi disain adalah 88% sedangkan dari sisi kemudahan adalah 91%.
Berdasakan penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, yang menjadi pembeda dalam penelitian ini adalah  memperkuat hasil penelitian dan membuktikan tingkat kepercayaan atau kepastian metode CF dalam mendiagnosa tingkatan gejala kerusakan pada sebuah laptop. Pembuktian ini, diharapkan dapat merubah tindakan dan perilaku para pengguna laptop jika terjadi  masalah tidak langsung di bawa ke tempat reparasi, tetapi dapat menggunakan aplikasi sistem pakar ini untuk memeriksa jenis kerusakannya. Mengetahui jenis kerusakan setid- aknya pemilik laptop dapat mengistimasi  biaya untuk perbaikan.  Sistem pakar ini telah diterapkan oleh teknisi pada  salah  satu  tempat  sercive  komputer  di  kota  Padang,  artinya  penelitian  ini  turut  memperluas  implementasi metode CF.

## II.METODE PENELITIAN
Metode pada penelitian ini yaitu observasi, wawancara dan kepustakaan. Dalam penentuan nilai certainty fac- tor  pakar  dilakukan  wawancara  terhadap  teknisi  komputer  untuk  memberikan  nilai  kepakaran.  Cetainty  factor pakar bernilai 1 apabila teknisi yakin akan hubungan antara kerusakan dan gejala kerusakan. Pada diagnosa awal kerusakan  laptop  dibagi menjadi  5  masalah,  yaitu  1) hang,  2) mati  total,  3)  Tidak  tampil,  4)  Tidak mencharge, dan 5) power drop.
a. Basis Data Pengetahuan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103
Basis data pengetahuan berisi tentang data masalah pada laptop, gejala, gejala awal, penyebab dan solusi serta nilai Certainty factor gejala terhadap masalah. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.
TABEL I. DAFTAR PERMASALAHAN PADA LAPTOP Id Masalah Permasalahan P001 Hang P002 Mati Total P003 Tidak Tampil P004 Tidak Men-charge
P005
Power drop
TABEL II
DAFTAR GEJALA Id Gejala Gejala G001 Laptop terlalu panas (Over Heating) G002 Batery tidak menyimpan arus G003 Memori rusak G004 Prosesor mati G005 Power dari Adaptor tidak masuk G006 Driver tidak terinstal G007 Tegangan Power utama di Motherboard Nihil G008 Pasta pada Chipset kurang baik G009 Kinerja Hardisk melambat G010 Tegangan Charger di Mainboard Nihil G011 Power supllayAdaptor yang masuk tidak sesuai G012 Instalasi Onboar kurang sempurna G013 Tegangan blok power di mainboard ada yang short G014 Led indikator power tidak menyala G015 Tombol switch on tidak merespon TABEL III.
DAFTAR NILAI CERTAINTY FACTOR GEJALA TERHADAP MASALAH
Id Gejala Id Permasalahan Nilai CF G001 P001 0,40 G002 P001 0,40 G003 P001 0,60 G004 P002 0,60 G005 P002 0,40 G006 P002 1,00 G007 P003 0,80 G008 P003 1,00 G009 P003 0,60 G010 P004 1,00 G011 P004 0,40 G012 P004 0,40 G013 P005 0,80 G014 P005 0,60 G015 P005 1,00

## b. Representasi Pengetahuan
Beberapa  representasi  pengetahuan  untuk  diagnosa  kerusakan  laptop  menggunakan  metode  certainty  factor dalam bentuk kaidah produksi dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL IV.

## KAIDAH PRODUKSI GEJALA AWAL PERMASALAHAN
No Aturan
1 If  Overheating  AND Device  non  onboard tidak  terinstal    sempurna      AND    Kinerja    harddisk melambat  THEN Hank
2 If    Overheating      AND    Power    dari    adaptor    tidak  masuk  ke  laptop  AND Device non onboard tidak terinstal  sempurna  THEN  Hank
3 If Overheating AND Memory crash ) AND Baterai tidak menyimpan arus AND Power dari adaptor tidak masuk ke laptop  THEN Mati
4 If  Power dari adaptor tidak masuk ke laptop   AND Tegangan blok power di mainboard ada  yang nihil  AND  Tegangan  blok power di  mainboard  ada  yang short AND  Tombol switch  on tidak merespon  THEN Mati
5 If    Overheating    AND    Baterai    tidak    menyimpan arus  AND Processor mati    AND Device non onboard tidak terinstal sempurna  THEN Mati 6 If  Overheating  AND Memory  crash AND Processor mati    AND Thermal pasta  pada  chipset

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103
kurang  baik    THEN  No  Display
7 If Overheating  AND Memory crash AND Thermal pasta pada chipset kurang baik  (G008) AND Kinerja harddisk melambat  THEN No Display
8 If  Baterai tidak  menyimpan arus  AND Power dari adaptor  tidak  masuk  ke  laptop    AND  Te- gangan blok charger di mainboard nihil  THEN No Charge
9 If Memory  crash AND Processor mati  AND   Power  dari  adaptor  tidak  masuk  ke  laptop AND Device non onboard tidak terinstal sempurna  THEN No Display
10 If  Overheating    AND Supply  Power adaptor  yang  masuk ke laptop  tidak  sesuai    AND  Konslet ( short ) atau instalasi non onboard kurang sempurna  AND Tegangan blok power di mainboard ada yang short THEN No Charge
c. Hasil Perhitungan Manual
Formula dasar digunakan apabila belum ada nilai CF untuk setiap gejala yang menyebabkan penyakit. Certainty  factor  memperkenalkan  konsep  keyakinan  dan  ketidakyakinan  yang  kemudian  diformulakan dalam rumusan dasar sebagai berikut:
CF [H,E]= MB[H,E] – MD[H,E]....................................................................... [1]
Keterangan: CF[H,E]
: certainty  factor  hipotesa yang  dipengaruhi  oleh evidence e  diketahui  dengan pasti.
MB[H,E] : measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD : Measure of Disbelief (Nilai Ketidakpercayaan) P : Probability E :
Evidence (Peristiwa/Fakta)
Kombinasi certainty factor yang digunakan untuk mengdiagnosa penyakit adalah (Turban: 2005): Apabila terdapat kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similiary concluded rules) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan persamaan:
CF combine [CF1,CF2]= CF 1 + CF 2 *(1- CF 1 )............................................................. [2]
Berdasarkan Tabel 3 nilai CF secara berurutan (R1, R2, R3 dan R4) = 0.40, 0.40, 0.6, 0.6. Untuk R1 dan R2 dapat dituliskan [R1] dan  [R2] :
CF combine [CF1, CF2]  = CF1 + CF2 (1-CF1) = 0,4 + 0,4 (1-0,4) = 0,64 Untuk  sementara  tampung  nilai  di  [R4],  sehingga  [R4]  =  0,64.  Dan  untuk  R3  dan  R4  dapat  dituliskan [R3] dan [R4] :
CF[CF3, CF4] = CF3 + CF4 (1-CF3) = 0,6 + 0,64 (1-0,6) = 0,856
Berdasarkan  perhitungan  manual  diperoleh  nilai  0,856  atau  85,6%,  dan  dari  hasil  perhitungan  sistem yang dibuat diperoleh nilai 0,85 atau 85% artinya kedua perhitungan tersebut berbeda namun tidak sig- nifikan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem  pakar  ini  telah  dilakukan  proses  pengujian  dengan  2  cara  yaitu    dengan  pengujian  sistem  dan  pen- gujian pakar. Pengujian sistem dilakukan dengan cara melakukan proses diagnosa pada halaman antarmuka pengguna.  Pada halaman antarmuka, pengguna dapat melakukan diagnosa dengan cara memilih gejala yang ditampilkan sistem.
a. Antar muka halaman depan
Tampilan antarmuka halaman depan dapat dilihat pada Gambar 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103

## Gambar 1. Antarmuka halaman depan
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diuraikan  bahwa menu  ini  terdiri  dari  enam  pilihan,  yaitu  :  Home,  Registrasi Login, Konsultasi, Help dan About.  Menu Home merupakan halaman beranda. Menu Registrasi digunakan menyimpan data User yang akan konsultasi. untuk Menu Konsultasi merupakan menu tempat memulai diag- nosa  kerusakan  laptop  yang  berisikan gejala  dari setiap  masalah kerusakan,  proses  diagnosa kerusakan  dan solusi  yang  disarankan  serta  penyebab  terjadinya  masalah  pada  laptop.  Menu  Help  digunakan  untuk  me- mandu cara menggunakan sistem. Menu About adalah menu berisikan informasi tentang pembuat aplikasi. Selanjutnya b. Menu Konsultasi
Menu konsultasi dapat  dilihat seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Antarmuka Konsultasi
Berdasarkan Gambar 2 dapat dijelaskan bahwa antarmuka ini berisi tentang masalah-masalah yang tejadi pada laptop. Setelah opsi tersebut dipilih, maka sistem pakar akan memberikan suatu solusi.
c. Menu Solusi
Gambar 3 memperlhatkan contoh dari solusi dalam sistem pakar ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 02, Desember 2020 : 98 – 103
Gambar 3. Contoh Solusi

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan bahwa telah dilakukan pengujian baik secara manual me- lalui    perhitungan  rumus  metode  certainty  factor  dan    menggunakan  sistem  melalui  pakar    teknisi  komputer. Sebanyak 12 kali pengujian sistem terdapat 11 data valid, dengan perbedaan maksimum  ≤ 0,25, sehingga dapat dikatakan bahwa pengujian ini mempunyai tingkat keakuratan sebesar 91,66%.
Dengan  presentasi  keakuratan   91,66% menjadi bukti  nyata  bahwa  diagnosa  gejala setiap  pakar  mempengaruhi tingkat keakuratan sistem. Jika melibatkan lebih dari satu pakar, maka pakar-pakar tersebut harus mendiskusikan gejala  yang  tepat  sehingga  keakuratan  sistem  memiliki  presentase  yang  lebih  baik.  Pada  penelitian  ini,  untuk daftar gejala hanya melibatkan satu orang pakar, sedangkan satu pakar lainnya hanya sebagai penguji tambahan terhadap proses validasi aplikasi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Budiharto, Artificial Intelligent Konsep dan Penerapannya, Yogyakarta: Andi Offset, 2014.
[2]   Fitriastuti, "Aplikasi Pakar Berbasis Web Untuk Mendeteksi Kerusakan Perangkat Komputer Dengan Metode Backward Chaining," JANATEKNIKA, vol. Vol. 11 No. 2, no. FT Universitas Janabadra Yogyakarta, pp. 97-98, 2009.
[3]   Desiani, Konsep Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi Publisher, 2016.
[4]   R. Rosnelly, Sistem Pakar Konsep dan Teori, Yogyakarta: Andi Publisher, 2016.
[5]   Riyanto, Membuat Sendiri Sistem Informasi Penjualan dengan PHP dan MySql, Yogyakarta: Gava Media, 2011.
[6]   A. Burbani, "Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Kelinci Menggunakan Metode Certainty Factor," Jurnal Informatika Polinema, vol. Vol.1 No. 1,
no. Politeknik Negeri Malang, pp. 1-6, 2014.
[7]   E. M. V. S. Sutoyo, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi Offset, 2011.
[8]   M. Arifin, "Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit pada Tanaman Tembakau," Berkala Saintek, vol.
Vol 5 No.1, no. Universitas Jember, pp. 21-28, 2017.
[9]   I. H. Santi, "Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor," Intensif, vol. Vol.3 No.1, no. Universitas Islam Balitar, pp. 159-168, 2019.