## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
1 - 14 15 - 25
26 - 39 40 - 49 50 - 63 64 - 71 72 - 79 80 - 90

## Prototype Sistem Informasi Administrasi Pengadaan Barang Dengan TeknologI RFID Marini
Aplikasi Pengolahan Data Puskesmas (Pusat Kesehatan Masyarakat) Desa Margodadi Kab. Tulang Bawang Achmad Nuzul Mariyus, Neni Purwati, RZ. Abdul Aziz
management software technology data system software database system
Sistem Pendukung Keputusan  Penerima Tahunan Pada Sales Penjualan Reward Menggunakan Metode T (TOPSIS) echnique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Studi Kasus: CV. Anugerah Jaya Sentosa Lampung) Melda Agarina, Tria Devi Miranti, Sutedi
Perancangan dan Penerapan
(SEO) pada Website Pemasaran Produk “Search Engine Optimization” Toko Janjebles Mardhiya Hayaty, Reno Surya Kusmawan Aplikasi SMS Sebagai adwal Sidang Dalam Perkara Perdata (Study Kasus : J Gateway Reminder Pengadilan Negeri Metro Kelas IB) Muhammad Adie Syahputra, Cacah Firmansyah Penerapan Algoritma Untuk Memprediksi Harga Tukar Rupiah
Backpropagation Neural Network (IDR) Terhadap Dollar Amerika (USD) Pada Bursa Efek Indonesia
Abrar Hiswara
Sistem Pendiagnosa Kerusakan Pada Motor Menggunakan Metode Case-Base Reasoning Approach Jevan Nelson, Septian Dicky Chandra
Perancangan Reponsive Layananan Sistem Informasi Perkuliahan Online Terhadap Mahasiswa Dan Dosen Pengampu Matakuliah Sudarmaji

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  02,  No.  01  bulan  Maret  2019  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, 25 Maret 2019

## Redaksi Jurnal Simada
Page | 72                               Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019

## Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## Sistem Pendiagnosa Kerusakan Pada Motor Menggunakan Metode Case-Base Reasoning Approach
Jevan Nelson 1 , Septian Dicky Chandra 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK Dharmawacana Metro Jl. Kenanga No. 3, Mulyojati 16C, Metro Barat, Kota Metro, Lampung 34125
1 jevannelson@gmail.com
2 gerrardseptian14@yahoo.com

## Abstract
This paper proposes one of approach for diagnosing faults in motorcycle by using Case-Based Reasoning Approach (CBR). CBR process through four stages consist of Retrieve, Reuse, Revise and Retain. The calculation of equation have been done by Simple Matching Coefficient (SMC). Diagnosing faults in motorcycle was started by tracking initial indication that occur in the motorcycle, then ended when the solution has been found with similar of existing case. The result shown that the most often problem after diagnosis was the machine unable to start/difficult to turn on with the Carburetor Attribute Weight achieve the highest percentage of attributes.

## Keyword : CBR; Diagnosis; Motorcycle; SMC

## Abstrak
Penelitian ini memberikan altenatif penyelesaian masalah untuk mendeteksi kerusakan pada kendaraan bermotor roda dua  menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning  (CBR).  Metode  CBR  terdiri  dari  empat  tahapan  proses  yaitu Retrieve,  Reuse,  Revise  dan  Retain.  Perhitungan  persamaan  dilakukan  menggunakan  metode  Simple  Matching Coefficient (SMC). Proses diagnosis dimulai dengan melakukan pelacakan pada indikasi awal kendaraan bermotor yang  kemudian  diakhiri  dengan  penemuan  solusi  permasalahan  oleh  kasus  yang  sama  dengan  kasus-kasus sebelumnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  permasalahan  yang  sering  ditemui  adalah  “mesin  tidak  dapat dihidupkan dari awal” dengan atribut Carburator meraih persentase tertinggi dari seluruh atribut yang didiagnosis.
Kata Kunci: CBR; Diagnosis; Kendaraan Bermotor; SMC

## 1. PENDAHULUAN
Sepeda  motor adalah salah satu jenis transportasi  yang  saat ini banyak diminati oleh  masyarakat. Banyak orang melakukan perjalanan dengan menggunakan sepeda motor. Alasannya adalah karena mudah dikendarai dan harganya relatif  murah,  terutama  telah  diterapkan  untuk  pembelian  secara  pinjaman.  Berbagai  merek  dan  tipe  sepeda  motor telah banyak beredar di Indonesia dengan kualitas dan medan berbeda yang melewati masing-masing kendaraan ini yang dapat menimbulkan masalah yang terjadi pada mesin.
Solusi utama untuk memperbaiki sepeda motor adalah membawa ke toko dealer terdekat, sehingga dapat ditangani oleh  orang-orang  yang  benar-benar  pandai  memperbaiki  masalah  sepeda  motor.  Selama  ini,  konsumen  harus menunggu beberapa saat untuk mengetahui kemungkinan kesalahan yang terjadi pada sepeda motor karena mereka harus menunggu hasil diagnosa dari mekanik.
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019                            Page | 73 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Demikian pula (Ahmad, 1995) mengembangkan sistem pakar untuk deteksi kegagalan mobil. Sistem memiliki 150 aturan untuk mendeteksi berbagai jenis kegagalan dan penyebabnya. Ini membagi sistem menjadi 3 bagian utama. Ini adalah  kondisi  start  up,  jalankan  kondisi  stabil  dan  kondisi  pergerakan.  Pengembangkan  model  keputusan  untuk diagnosis kesalahan mobil di mana sistem pakar digunakan untuk membantu pemilik mobil, pengemudi dan mekanik berpengalaman.
Penelitian ini mengusulkan solusi alternatif untuk membantu mengatasi masalah ini dengan menggunakan sistem diagnosa  kesalahan  pada  sepeda  motor.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  mekanik  untuk  mendiagnosis kesalahan  pada  kendaraan  pelanggan  yang  dapat  mengidentifikasi  masalah  yang  mungkin  terjadi  lebih  efektif  dan efisien.

## 2. KERANGKA TEORI
Case-based reasoning (CBR) adalah teknik penyelesaian masalah berdasarkan knowledge pengalamanyang lalu.
Aamodt dan Plaza (1994) menggambarkan tipe CBR sebagai suatu proses melingkar yang terdiri dari the four Res :

## A. Retrieve
Mendapatkan kasus-kasus yang miripdibandingkan dengan kumpulan kasus-kasus dimasa lalu. Dimulai dengan tahapan mengenali masalah dan berakhir ketika kasus yang ingin dicari solusinya telah ditemukan serupa dengan kasus yang telah ada.
Adapun rumus untuk melakukan perhitungan kedekatan antara kedua kasus adalah sebagai berikut
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(T, S) = ∑ 𝑓(𝑇𝑖, 𝑆𝑖)𝑥 𝑊𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑊𝑖
Keterangan :
T  = Kasus baru S  = Kasus yang ada dalam penyimpanan n  = Jumlah atribut dalam tiap kasus i  = Atribut individu antara 1 – n f  = Fungsi similarity untuk fitur (i)
dalam kasus T dan kasus S W  = Bobot yang diberikan pada atribut ke-i

## B. Reuse
Menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikan suatu masalah sekarang. Reuse suatu kasus dalam konteks kasus baru terfokus pada dua aspek yaitu : perbedaan antara kasus yang ada dengan kasus yang baru dan bagian mana dari retrieve case yang dapat digunakan pada kasus yang baru. Ada dua cara yang digunakan untuk me- reuse kasus yang telah ada yaitu : reuse solusi dari kasus yang telah ada( transformatial reuse ) atau reuse metode kasus yang adauntuk membuat solusi ( derivational reuse ).
Page | 74                               Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## C. Revise
Merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan  jika perlu. terdapat dua tugas utama dari tahapan ini yaitu:
a. Evaluasi Solusi. Evaluasi solusi adalah bagaimana hasil yang didapatkan setelah membandingkan solusi dengan keadaan yang sebenarnya. Hal ini biasanya tahapan diluar dari sistem CBR. Pada tahap evaluasi ini sering memerlukan waktu yang panjang tergantung dari aplikasi apa yang sedang dikembangkan.
b. Memperbaiki Kesalahan. Perbaikan suatu kasus meliputi pengenalan kesalahan dari solusi yang dibuat dan mengambilatau membuat penjelasan tentang kesalahan tersebut.

## D. Retain .
Tetap  memakai  solusi  yang  terakhir  sebagaibagian  dari  kasus  baru.  Pada  tahap  ini  terjadi  suatuproses penggabungan dari solusi kasus yang baru yangbenar ke knowledge yang telah ada. Terdapat tiga tahapan antara lain : extract, index dan integrate . Skema case based reasoning ditunjukkan oleh gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1 . Skema proses CBR

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Analisis Masalah
Berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  penulis  melakukan  analisis terhadap permasalahan-permasalahan yang sudah dikemukakan oleh pihak bengkel, sehingga diharapkan dapat disusun  konsep  solusi  mengenai  permasalahan  yang  ada.  Selama  ini  belum  ada  sebuah  database  kasus  yang dapat  melakukan  pengarsipan  data  dengan  baik.  Sehingga  pada  saat  tertentu  jika  terjadi  kasus  yang  serupa, pihak bengkel akan melakukan langkah-langkah penanganan dari awal tanpa berpedoman dari kasus-kasus yang telah  berhasil  diselesaikan  pada  waktu-waktu  sebelumnya.  Untuk  itu  diperlukan  adanya  penelitian  dengan tujuan merancang sebuah sistem pendiagnosa untuk mengelola data-data kerusakan kendaraan bermotor.

## B. Variabel Penelitian
Berdasarkan  analisis  masalah  yang  telah  dikemukakan,  maka  dapat  ditentukan  variabel -variabel  yang dibutuhkan untuk menguatkan konsep solusi, diantaranya adalah sebagai berikut:
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019                            Page | 75 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
1. Busi
2. Percikan Bunga Api
3. Putaran Mesin Saat Digas
4. Putaran Mesin Saat Kopling Dilepas
5. Karburator
6. Intake Pipe

## C. Metode yang Relevan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dijabarkan  dalam  sebuah  konsep  algoritma  Case  Based Reasoning (CBR). Flowchart algoritma CBR dapat dilihat dalam Gambar 2.
.
Page | 76                               Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebuah  kasus  yang  ditemukan  dicocokkan  dengan  kasus  yang  ada  pada case  based dan  selanjutnya  satu  atau beberapa  kasus  yang  mirip kemudian diambil. Pemecahan  masalah  yang berasal dari kasus  yang serupa  kemudian digunakan  kembali  dan  diuji  kebenaranya.  Jika  pemecahan  masalah  yang  digunakan  hampir  benar  maka diperlukanperbaikan yang kemudian selanjutnya akan menghasilkan suatu kasus baru yang akan disimpan kedalam case based.
Bobot  antara  satu  atribut  dengan  atribut  lainnya  pada  atribut  tujuan  dapat  didefinisikan  dengan  nilai  berbeda. Definisi bobot untuk tiap-tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Definisi Bobot Atribut
Atribut Nilai Bobot Busi 0.25 0.5 Percikan Bunga Api 1 1 Putaran  Mesin  Saat Digas 0.25 0.75 Putaran  Mesin  Saat Kopling Dilepas 1 0.5 Karburator 1 0.75 Intake Pipe 0.25 0.5
Nilai Standar Kerusakan Kendaraan Bermotor
1. Mesin tidak dapat hidup / sulit dihidupkan
a. Nilai Atribut busi = 0,25
b. Bobot Atribut busi = 0,5
c. Nilai Atribut Percikan Bunga Api = 1
d. Bobot Atribut Percikan Bunga Api = 1
e. Nilai Atribut Karburator = 1
f. Bobot Atribut Karburator = 0.75
Perhitungannya :
=    (a*b) + (c*d) + (e*f)
b + d + f
= (0,25*0,5 ) + (1* 1) + (1 *0.75)
0,5 + 1 + 0,75
= 1,875
=  0,83
2,25
2. Mesin Kurang Tenaga
a. Nilai Atribut putaran mesin saat digas = 0,25
b. Bobot Atribut mesin saat digas = 0,75
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019                            Page | 77 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
c. Nilai Atribut Putaran Mesin Saat Kopling Dilepas = 1
d. Bobot Atribut Putaran Mesin Saat Kopling Dilepas = 0,5
e. Nilai Atribut Karburator = 1
f. Bobot Atribut Karburator = 0.75
Perhitungannya :
=    (a*b) + (c*d) + (e*f)
b + d + f
= (0,25*0,75 ) + (1* 0,5) + (1 *0.75)
0,75 + 0,5 + 0,75
= 1,4375  =  0,72
2
3. Prestasi Buruk Pada Putaran Mesin Rendah
a. Nilai Atribut Percikan Bunga Api = 1
b. Bobot Atribut Percikan Bunga Api = 1
c. Nilai Atribut Intake Pipe = 0,25
d. Bobot Atribut Intake Pipe = 0,5
Perhitungannya :
=    (a*b) + (c*d) b + d
= (1*1) + (0,25* 0,5)
1+ 0,5
= 1,125
=   0,75
1,5
4. Prestasi Buruk Pada Kecepatan Tinggi
a. Nilai Atribut putaran mesin saat digas = 0,25
b. Bobot Atribut mesin saat digas = 0,75
c. Nilai Atribut Karburator = 1
d. Bobot Atribut Karburator = 0.75
Perhitungannya :
=    (a*b) + (c*d)
b + d
= (0,25*0,75) + (1* 0,75)
Page | 78                               Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
0,75+ 0,75 = 0,9375 = 0,63
1,5
Tabel 2. Tabel Kerusakan Kendaraan Bermotor
No. Kerusakan Kendaraan Bermotor Nilai Kerusakan Sepeda Bermotor 1. Mesin tidak dapat hidup / sulit dihidupkan 0,83 2. Mesin Kurang Tenaga 0,72 3. Prestasi  Buruk  Pada Putaran Mesin Rendah 0,75 4. Prestasi  Buruk  Pada Kecepatan Tinggi 0,63

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan sistem yang telah dibuat, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem penalaran sangat cocok digunakan pada sistem pendeteksi kerusakan kendaraan sepeda motor karena proses  pelacakannya  dilakukan  dari  gejala  awal  yang  terjadi  selanjutnya  ditelusuri  hingga  mendapatkan solusi yang terbaik.
2. Dengan adanya sistem penalaran untuk pendeteksi kerusakan motor dapat membantu karyawan perusahaan dalam melakukan tugasnya secara cepat dan tepat. Sehingga dapat menambah produktivitas kerja karyawan perusahaan.
3. Dengan adanya sistem pendeteksian kerusakan sepeda motor pelanggan dapat mendeteksi sendiri kerusakan pada motornya dan mengetahui estimasi biaya yang dikeluarkan secara cepat.

## SARAN
1. Sistem  penalaran  berbasis  kasus  pendeteksi  kerusakan  sepeda  motor  ini  masih  jauh  dari  kesempurnaan sehingga dapat dikembangkan menjadi sistem yang lebih baik dan sesuai dengan perkembangan teknologi yang ada.
2. Sistem penalaran berbasis kasus untuk pendeteksian kerusakan kendaraan bermotor yang dibuat sebaiknya disertai hardware yang dapat menangkap kerusakan dengan cepat dan tepat.
3. Sistem penalaran berbasis kasus untuk pendeteksian kerusakan kendaraan bermotor yang dibuat sebaiknya disertai juga dengan pendeteksian kerusakan pada sepeda motor injeksi.
4. Melakukan penelitian terhadap kendaraan sepeda motor yang diproduksi oleh vendor lain.
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 02 No. 01 Maret 2019                            Page | 79 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## DAFTAR PUSTAKA
Aamodt,  A.,  Plaza  E.  1994. Case-Based  Reasoning:  Foundational  Issues,  Methodological  Variations,  and  System Approaches , AICom - Artificial Intelligence Communications . IOS Press.
Ballard,  P.  2009.  Sams Teach  Yourself  Ajax,  Javascript,  and  PHP  All  in  One .  United  States  of  America:  Sams Publishing.
B, Raharjo., I. Heryanto., R.K, Enjang. 2010. Modul Pemrograman Web (HTML, PHP & MYSQL) . Bandung: Penerbit Modula.
Departemen Pendidikan Dan Kebudayaan. 2005. Kamus Besar Bahasa Indonesia. Jakarta: Balai Pustaka. Gilmore,  J.  2010. Beginning  PHP  and  MySQL:  From  Novice  to  Professional,  Fourth  Edition.  Springer Science+Business Media , LLC, United States of America.
HM, Jogiyanto. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi Offset.
Kadir, A.  2010. Mudah Mempelajari Database MySQL . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Kusuma, Dewi. 2003. Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi Offset.
Kurniadi, Adi. 2001. Pemrograman Web . Jakarta: Kelompok Gramedia.
Russell, S.J., Peter Norvig, P. 2010. Artificial Intelligence: A modern Approach . Third Edition.New Jersey: Pearson Education.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA