Anto, A., Sinawati, S. and Puji, A. T. (2022) “Diagnosa Kerusakan pada Alat Berat menggunakan Metode Forward Chaining ”, Sebatik , 26(2)
Submitted:  2022-11-17 Accepted:  2022-12-20 Published:  2022-12-21 Sebatik Vol. 26 No. 2 Desember 2022
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v26i2.2070

## DIAGNOSA KERUSAKAN PADA ALAT BERAT MENGGUNAKAN METODE
FORWARD CHAINING
Anto 1) , Sinawati 2) , dan Andi Tenri Puji 3)
1,2 Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
3 Teknik Informatika, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
1,2,3 Jln. Yos Sudarso No. 8, Tarakan, 77111 E-mail : anto@ppkia.ac.id 1) , sinawati@ppkia.ac.id 2) , tenri@ppkia.ac.id 3)

## ABSTRAK
Kemampuan  Komputer  yang  dapat  menyimpan  data  atau  informasi  dengan  baik  serta  dapat  dimanfaatkan  tanpa  harus bergantung  kepada  kekurangan-kekurangan  yang  dimiliki  manusia,  seperti  lapar,  haus  serta  emosi  yang  sewaktu  bisa dirasakan  mirip  pada  manusia.  Sistem  pakar  ialah  salah  satu  bagian  asal  cabang  ilmu kecerdasan  buatan yang mengombinasikan  pengalaman  serta  mesin  inferensi  buat  pengetahuan.  Penelitian  ini  sistem  pakar  yang  digunakan  yaitu metode Forward  Chaining atau  pelacakan  ke  depan  atau  runut  maju.  Sering  terjadinya  kerusakan  pada  alat  berat  yang membutuhkan  waktu  untuk  menyelesaikan  masalah  kerusakan  tersebut,  sehingga  membutuhkan  sistem  pakar  yang  dapat mendeteksi kerusakan alat berat. Nantinya hasil diagnosa dan solusi tersebut dapat membantu operator-operator alat berat (Excavator ) atau perusahaan serta membantu mekanik jika lupa dengan mekanisme kerja pada alat berat, sehingga mekanik tidak lagi susah untuk menerima informasi yang dibutuhkan dalam menangani masalah-masalah kerusakan pada alat berat. Hasil  analisa dengan menggunakan metode forward chaining nantinya akan memberikan solusi terkait  dengan kerusakan yang terjadi pada alat berat. Pengujian rules dilakukan sebanyak 45 rules , dari 45 rules terdapat 5 rules yang tidak sesuai dengan pendapat pakar sehingga akurasi yang didapat dengan penerapan metode forward chaining adalah 88.89% .
Kata Kunci: Sistem Pakar, Forward Chaining, Alat Berat, Runut Maju, Kecerdasan Buatan

## 1. PENDAHULUAN
Alat  berat  merupakan  peralatan  mesin  yang berukuran  besar  difungsikan  untuk  mempermudah pekerjaan  konstuksi,  dimana  alat  berat  tersebut  memang didesain  sebaik  mungkin  supaya  mampu  mengerjakan konstruksi  bangunan,  konstruksi  jalanan,  pertambangan, perkebunan.  Terdapat  berberapa  jenis  alat  berat  yang sering  digunakan  salah  satunya  excavator  (Lazuardi, 2021).  Excavator  atau  yang  biasa  disebut  sebagai  alat penggali. Excavator berfungsi untuk menggali tanah atau bebatuan,  selain  itu  juga  excavator  dapat  dipergunakan untuk  mengangkut  material  ke  dalam  truck  (Sulaiman, 2020).
Sistem  komputer  yang  dibangun  berdasarkan informasi,  pengetahuan,  juga  penalaran,  yang  dapat membantu  menyelesaikan  suatu  permasalahan  disebut sistem pakar (Widians and Saputra, 2017). Sistem pakar adalah  sistem  yang  didesain  untuk menduplikasi kemampuan  seorang  pakar  yang  bisa  menyelesaikan pemecahan permasalahan berdasarakan input pernyataan yang  diberikan  ke  dalam  sistem  tersebut  (Aini, Ramadiani and Hatta, 2017). Sistem bekerja dengan cara menerima dialog dari penggunaan, menjawab pertanyaan dan  menyelesaikan  permasalahan  seperti  layaknya dilakukan  oleh  tenaga  yang  memiliki  kemampuan  di dalam  bidang  tersebut.  Jaminan  tingkat  kesuksesan penulusuran  dari  suatu  sistem  pakar  dalam  menjelaskan solusi atas respon atau tanggapan yang dicapai.
Berikut  merupakan  yang  dapat  diperoleh  dari menggunakan sistem pakar, meningkatkan produktivitas , Sistem  pakar  bisa  membuat  orang  biasa  bekerja  seperti seorang  pakar  yang  sebenarnya  (Ukkas,  Palupi  and Pradiba,  2018),  meningkatkan  kualitas  dimana  solusi yang diberikan selalu konsisten, memindahkan kemampuan serta pengetahuan, bisa beroprasi dilingkungan  yang  berbahaya,  memudahkan  akses pengetahuan  seorang  pakar,  menaikkan  kiprah  dari penerapan  sistem  komputer,  mampu  bertindak  menjadi media  pendukung  pada  proses  pelatihan,  penyelesaian atau  solusi  yang  diberikan  oleh  sistem  pakar  akan  lebih baik  dikarenakan  mengumpulkan  pengetahuan  dari banyak pakar.
Metode Forward Chaining merupakan  suatu strategi yang  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan dimulai  dengan  fakta  menuju  pada  kesimpulan  akhir (Ramadhan, 2019). Forward chaining biasa juga disebut metode  pelacakan  kedepan  atau  runut  maju,  dimana pendekatan yang dimotori data. Pendekatan ini pelacakan dimulai  dengan  memasukan  informasi  terlebih  dahulu, dan  selanjutnya  mencoba  mendeskripsikan  kesimpulan. Membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  mengetahui penyebab kerusakan pada alat berat sehingga membutuhkan  sistem  pakar  yang  dapat  mendeteksi kerusakan  dan  memberikan  solusi.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode forward  chaining .  Contoh penalaran  metode forward  chaining sebagai  berikut (Parastika, 2021).

## IF  Track  terlihat  kendor  atau  melengkung  AND
Terdengar suara hantaman antara track dan proket AND Akselerasi lambat THEN Tracklink Kendor.
Secara sederhana bisa dijelaskan bahwa kaidah diatas dari  sitem  mencapai  kesimpulan,  harus  diinput  terlebih dahulu  fakta  tidak  berfungsinya  Track  terlihat  kendor atau  melengkung  dan  Terdengar  suara  hantaman  antara track  dan  proket  dan  Akselerasi  lambat.  Baru  sistem dapat mengeluarkan kesimpulan bahwa kerusakan adalah Tracklink Kendor .
Dengan  metode Forward  Chaining nantinya  akan membatu  operator  alat  berat  dalam  memperbaiki kerusakan yang terjadi pada alat berat.

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun  beberapa  cakupan  permasalahan,  batasan masalah dan rencana  hasil  yang didapatkan  seperti  yang dijabarkan dibawah ini.

## 2.1 Cakupan permasalaahan
Adapun  bebrapa  cakupan  permasalahan  yang dibahas pada penelitian sebagai berikut:
1. Operator  tidak  mengetahui  kerusakan  apa  yang terjadi pada alat berat.
2. Operator  tidak  dapat  memperbaiki  kerusakan  yang terjadi  pada  alat  berat  karena  tidak  mempunyai informasi yang tepat terkait kerusakan.
2.2 Batasan-batasan penelitian.
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  batasan masalah  yang  dibahas  yaitu  tentang  kerusakan  pada  alat berat  (Excavator)  yaitu  Tracklink  kendor,  Engine  low power, Cylinder boom  leak,  Sproket  aus,  Headlamp  off, Noise  di  finaldrive,  Monitor  mati,  Kuku  bucket  aus, Swingbering broken, Low power hidrolik dengan metode forward chaining , mulai dari mengetahui kerusakan, dan cara penanganannya.

## 2.3 Rencana hasil yang didapatkan
Berdasarkan permasalahan di atas dapat disimpulkan beberapa rencana dari penelitian sebagai berikut:
1. Dengan  mengetahui  gejala  kerusakan,  diharapkan operator  dapat  menangani  kerusakan  yang  terjadi pada alat berat.
2. Dengan  adanya  solusi  kerusakan  yang  diberikan maka  operator  tidak  perlu  lagi  menunggu  mekanik dalam  menyelesaikan  kerusakan  yang  terjadi  pada alat berat.
3 BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  menyebutkan  perihal  tentang  teori- teori serta metode apa saja yang akan dipergunakan pada penelitian ini, diantaranya :

## 3.1  Alat Berat
Alat  berat  merupakan  salah  satu  kendaraan  yang mempunyai  faktor  penting  pada  aktivitas  proyek, terutama  proyek-proyek  pembangunan  dengan  skala
besar. Produktivitas yang kecil maupun waktu penyelesian  pekerjaan  yang  lama  akan  mengakibatkan pengeluaran  biaya  yang  besar.  Kegiatan  proyek  harus direncanakan  dengan  baik,  sehingga  membutuhan  alat berat (excavator) (Setiawat, 2013). Excavator merupakan salah  satu  dari  banyaknya  alat  berat  yang  sering digunakan dalam kegiatan proyek sebagai alat pengangkut  dan  penggali  tanah  atau  bebatuan.  Dengan mengetahui  kerusakan  yang  terjadi  di  alat  berat  dapat mencegah  terjadinya  kerusakan  yang  lebih  parah, sehingga  menghemat  biaya  yang  dikeluarkan  dalam proyek (Hartono, 2016).

## 3.2 Sistem
Sistem  merupakan  suatu  bentuk  integrasi  antara (Palupi,  2018)  satu  kemponen  dengan  komponen  lain (Arfyanti,  2018),  karena  sistem  memiliki  sasaran  yang tidak  sama  pada  setiap  kasus  yang  terjadi  di  sistem tersebut  (Nurmalasari,  2019).  Sistem  juga  bisa  diartikan menjadi  kumpulan  asal  himpunan  atau  variabel-variabel yang  saling  berhubungan  (Lazuardi,  2021).  Pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa sistem dapat terjadi jika ada  interaksi  antar  komponen  atau  variabel  yang melakukan tugas bersama-sama  (Ukkas, 2018).

## 3.3 Pakar
Selain  sistem  terdapat  pula  seorang  pakar  yang ditugaskan dalam menyelesaikan suatu perkara (Widians, 2017).  Pakar  merupakan  orang  yang  memiliki  keahlian pada  bidang  tertentu,  yaitu  pakar  yang  memiliki knowlegde atau kemampuan  tertentu  yang  tidak  dimiliki orang lain (Septian, 2020).

## 3.4 Sistem pakar
Sistem  pakar  merupakan  program  komputer  yang merepresentasikan  serta  melakukan  penalaran  dari pengetahuan seorang pakar dalam bidang tertentu dengan pandangan untuk memecahkan masalah atau memberikan  saran  (Lazuardi,  2021).  Pakar  manusia artinya  seseorang  yang  memiliki  penguasaan  yang mendalam terhadap suatu permasalahan, Baik berdasarkan  pengalamannya  maupun  pengetahunnya, pakar  manusia  mengembangkan  kemampuannya  dalam menyelesaikan  masalah  secara  lebih  efisien  serta  efektif (Permana, 2020). Sistem pakar juga mampu menjelaskan alasan  dari  setiap  langkah  dalam  mencapai  tujuan  serta menjawab  pertanyaan  tentang  solusi  yang  dicapainya, seperti halnya seorang pakar (Minarni, 2017).
Secara  konsep  sistem  pakar  merupakan  sebuah sistem  yang  mengkombinasikan  fakta-fakta  sehingga dapat  menarik  kesimpulan  dengan  basis  pengetahuan tertentu  yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang  tertentu  .  Dimana  secara  konsep,  pengguna menyampaikan  fakta  atau  informasi  untuk  sistem  pakar dan kemudian pengguna menerima saran dari pakar atau jawaban  ahlinya.  Bagian  dalam  sistem  pakar  terdiri  dari dua  komponen  utama,  yaitu  basis  pengetahuan yang berisi  informasi  dan  mesin  yang  menggambarkan
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
kesimpulannya.  Salah  satu  metode  yang  banyak digunakan  untuk  membatu  pengguna  mendapatkan  hasil dari kesimpulan adalah forward chaining .

## 3.5 Forward Chaining
Forward Chaining adalah metode  runut maju  berarti menggunakan  himpunan  aturan  kondisi-aksi  (Oktapiani, 2017).  Dalam  metode  ini,  data  digunakan  untuk menentukan  aturan  mana  yang  akan  dijalankan (Khamidah, 2022), kemudian aturan tersebut dijalankan. Mungkin  proses  menambahkan  data  ke  memori  kerja. Pada  proses  diulang  sampai  ditemukan  hasil  (Wijaya, 2021).  Proses forward  chaining dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Forward Chaining
Pada  gambar  diatas  dapat  diartikan  dari  penyesuaian fakta  terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian.  Penalaran forward  chaining diawali  dengan  fakta  untuk  dilakukan penggujian  setelah  mendapatkan  hasil  dari  pengujian nanti  akan  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  (Hakim, Rijai and Sholichin, 2018).

## 4 PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  tentang  meotde forward  chaining  yang  diterapkan  pada  kerusakan  alat berat  untuk  mengetahui  penyebab  kerusakan  dan menentukan  solusi  atau  cara  menanganinya,  harus diketahui  terlebih  dahulu  kerusakan-kerusakan  atau tanda-tanda kerusakan yang ditimbulkan. Dari kerusakan-kerusakan  yang  terlihat  secara  langsung maupun  kerusakan  yang  terdeteksi  melalui  pengecekan, sehingga  membantu  mekanik  buat  mengambil  suatu kesimpulan  berupa  kerusakan  yang  terjadi  pada  alat berat.  Namum  terkadang  dibutuhkan  pengecekan  lebih lanjut  melalui  pengecakan  secara  rutin  untuk  kerusakan tertentu.

## 4.1 Rule
Rule  atau  aturan-aturan  yang  merupakan  ekstraksi dari pengetahuan pakar. Pada langkah ini akan dijelaskan perancangan  pemebuatan rules dari  jenis  kerusakan  alat berat hingga pembentukan aturan dan penerapan metode forward chaining seperti pada Table 1

## Tabel 1. Jenis Kerusakan
Kode Nama Kerusakan KR001 Tracklink Kendor KR002 Engine Low Power KR003 Cylinder Boom Leak KR004 Sproket Aus KR005 Headlamp Off KR006 Noise di Finaldrive KR007 Monitor Mati KR008 Kuku Bucket Aus KR009 Swing Bering Broken KR010 Low Power Hidrolik
Setelah  jenis  kerusakan  yang  sering  terjadi  pada  alat berat, selanjutnya adalah gejala kerusakan dari alat berat. Selanjutnya  dimasukan  pada  aturan  yang  menyajikan barisan  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk  diagnosa kerusakan pada alat berat seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Kerusakan Kode Gejala KG01 Track terlihat kendor atau melengkung KG02 Terdengar  suara  hantaman  antara track dan proket KG03 Saat dilakukan pengukuran kekenduran  track  sudah  melewati batas standar KG04 Akselerasi lambat KG05 Engine tidak bertenaga KG06 Rpm engine tidak tercapai KG07 Engine sudah mati saat dioperasikan KG08 Suara engine terdengar lemah KG09 Lampu warning engine menyala KG10 Terlihat  rembesan  oli  disekitar cylinder boom KG11 Oli menyembur dari cylinder boom KG12 Terdapat tetesan oli disekitar cylinder boom KG13 Saat  melakukan  travel  (pergerakan maju/mundur) track akan slip KG14 Saat melakukan manuver kekiri/kekanan track akan slip KG15 Saat melakukan pengukuran sproket sudah melewati batas standar KG16 Saat headlamp dinyalakan, headlamp tidak menyala KG17 Terlihat bohlam lampu sudah menghitam KG18 Terlihat bohlam lampu pecah KG19 Saat melakukan travel dengan suara yang tidak normal difinal drive KG20 Saat  cek  suhu,  suhu  difinal  drive akan tinggi KG21 Kondisi oli rusak/banyak gram KG22 Pergerakan  finaldrive  tersendat- sendat atau tidak lancar KG23 Pergerakan  unit  melambat  baik maju atau mundur KG24 Terdapat crack pada komponen
KG25 Saat  monitor  dinyalakan,  monitor tidak dapat menyala atau menampilkan isi monitor KG26 Terdapat bau hangus KG27 Saat  melakukan  penggalian  tidak maksimal  (tidak  mampu  memecah tanah atau batu secara maksimal) KG28 Saat dilakukan pengukuran komponen  sudah  melewati  batas standar KG29 Terdapat kerusakan komponen swing divace KG30 Saat  melakukan  menuver  swing (kiri/kanan)  terdengar  suara  tidak normal di area swing baering KG31 Saat  menggali  tanah  atau  batu terdengar suara tidak normal di area seing bearing KG32 Tenaga  hydrolik  tidak  ada  atau kurang KG33 Pergerakan attachment melambat KG34 Pressure hyd tidak mencapai standar KG35 Terdengar noise pada pompa hyd
Selanjutnya  pembentukan  aturan  yaitu  proses penyusunan  dan  mencocokan  fakta-fakta  antara  gejala kerusakan seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Pembentukan Aturan
Gejala Kerusakan Kode KG04,KG01,KG03,KG02 ,KG13 KR001 SL01 KG05,KG06,KG07,KG08 ,KG09,KG33 KR002 SL02 KG03,KG10,KG11,KG12 ,KG24 KR003 SL03 KG13,KG14,KG15,KG23 KR004 SL04 KG16,KG17,KG18,KG26 KR005 SL05 KG10,KG19,KG20,KG21 ,KG22,KG23,KG24 KR006 SL06 KG25,KG26 KR007 SL07 KG27,KG28 KR008 SL08 KG28,KG29,KG30,KG31 KR009 SL09 KG32,KG33,KG34,KG35 KR010 SL10
Setelah  pembentukan  aturan    berikutnya  didapatkan hasil  diagnosa  dan  nantinya  diberikan  solusi  dari  hasil diagnosa  tersebut  sesuai  dengan  gejala  dan  kerusakan yang dihasilkan. Seperti pada Tabel 4.

## Table 4. Solusi hasil diagnosa
Kode Solusi SL01 Adjust  track  link,  cek  kondisi  track  link apakah masih bagus atau tidak, jika tidak lakukan  penggantian,  cek  adjust  track, jika bocor segera ganti SL02 Cek  jumlah  fuel  (jika  habis  segera  isi), cek  kebocoran  fuel  (jika  bocor  ganti hose),  cek  fillter  fuel  (jika  kotor bersihkan/ganti),  cek  filler  udara  (jika kotor  bersihkan/ganti),  cek  hose  udara (jika bocor ganti baru) SL03 Segera  reseal,  cek  apakah  ada  komponen crack atau rusak SL04 Ganti sproket dengan yang baru SL05 Cek fuse headlamp, jika putus ganti fuse, cek  kondisi  bohlam  headlamp,  jika  putus ganti  bohlam,  cek  aliran  arus  ke headlamp,  cek  kondisi  kabel  menuju headlamp, jika ada  yang putus atau rusak segera perbaiki SL06 Cek  kondisi  gear  final  drive,  jika  ada yang  rusak  segera  ganti,  cek  kondisi bearing  final  drive,  jika  sudah  mulai rusak  segera  ganti,  cek  kondisi  pinion gear final drive jika rusak segera ganti
SL07 Cek  kondisi  fuse  monitor,  jika  putus segera  ganti,  cek  kondisi  kabel  menuju monitor,  jika  ada  rusak  atau  putus  segera sambung  kabel,  cek  kondisi  monitor  jika pernah  terkena  air  maka  monitor  akan konslet, segera ganti monitor SL08 Cek kondisi kuku bucket jika sudah tidak standar segera ganti baru SL09 Cek  standar  endplay  swing  bearing,  jika sudah  lewat  dari  standar  maka  ganti swing bearing, cek kondisi swing bearing, jika ada kerusakan diswing bearing segera lakukan penggantian SL10 Cek pressure hidrolik system, jika dibawa standar  adjust  pressure  hidrolik,  cek komponen  kontrol  valve  apakah  ada komponen  rusak,  jika  ada  silahkan perbaiki atau ganti, cek kondisi mainpump apakah pressure dari
mainpump  standar,  jika  ada  komponen mainpump yang rusak segera ganti

## 4.3 Pengujian
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  serangkaian pengujian  buat  memastikan  bahwa  metode  yang digunakan  telah  sesuai  dengan  studi  kasus.  Pengujian akurasi  dilakukan  memakai  metode confusion  matrix buat  mengetahui  kelayakan  metode forward  chaining di kerusakan alat berat.
Untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode  penjabaran menggunakan salah satu metode yaitu Confusion Matrix pengukuran  kinerja  menggunakan confusion  matrix, ada empat  sebutan  menjadi  perwakilan  hasil  proses penjabaran.  Keempat  istilah  tersebut  merupakan True Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP)
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
TP+TN TP+FP+TN+FN 40+0 40+5+0+0 40 45
dan False  Negative (FN).  Nilai True  Negative (TN) merupakan  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan sahih, sedangkan False Positive (FP) adalah data negatif namun  terdeteksi  sebagai  data  positif,  pada  dasarnya confusion matrix mengandung informasi yang membandingkan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya.  Berikut formula  (1)  yang  digunakan  dalam untuk  menghitung tingkat akurasi.
Accuracy =                            x 100% (1)
Dari formula diatas digunakan untuk  tahap pengujian yang  dilakukan  dengan  melibatkan  kepakaran  dan meotde,  dengan  menguji  45 rules, dari  45 rules pengujian  tersebut  terdapat  40 rules dinilai  sesuai. Berikut contoh hasil pengujiannya seperti  pada Tabel 5.
Tabel 5.  Pengujian Rules True Positive
No. Rules True Positive
1 KG04  AND  KG01  AND  KG03  AND  KG02  AND KG13
2 KG05  AND  KG06  AND  KG07  AND  KG08  AND KG09 AND KG33
3 KG03  AND  KG10  AND  KG11  AND  KG12  AND KG24
4 KG13 AND KG14 AND KG15 AND KG23
5 KG16 AND KG17 AND KG18 AND KG26
6 KG10  AND  KG19  AND  KG20  AND  KG21  AND KG22 AND KG23 AND KG24
7 KG25 AND KG26
8 KG27 AND KG28
9 KG28 AND KG29 AND KG30 AND KG31
10 KG32 AND KG33 AND KG34 AND KG35
Tabel 5 merupakan contoh dari hasil pengujian Rules True Positive . KGXX merupakan kerusakan yang terjadi pada  alat  berat  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  saat proses  pencarian  fakta  atau  kerusakan  dan  menuju  ke kesimpulan  atau  diagnosa  dari  hasil  diagnosa  nantinya akan ditampilkan solusi berdasarkan hasil diagnosa yang membatu user atau operator untuk menangani kerusakan tersebut.  Dari  kerusakan  tersebut  dapat  melihat  solusi yang  ada  pada  Tabel  4.  Contoh  IF  KG04  AND  KG01 AND  KG03  AND  KG02  AND  KG13  THEN KR001,SL01  dari  pengujian  ini  didapatkan  kerusakan Tracklink kendor  sehingga  solusi  yang  diberikan Adjust track  link ,  cek  kondisi track  link apakah  masih  bagus atau  tidak,  jika  tidak  lakukan  penggantian,  cek adjust track , jika bocor segera ganti.
Tabel 6 pengujian hasil Rules False Positive . Ketika proses  pencarian  fakta  atau  gejala  dan  menuju  ke kesimpulan  atau  diagnosa,  namum  kesimpulan  dari metode  berbeda  dengan  pakar.  Berikut  contoh  yang  ada pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian  Rules False Positive
No. Rules True Positive
1 KG05  AND  KG01  AND  KG03  AND  KG02  AND KG10
2 KG02  AND  KG06  AND  KG07  AND  KG08  AND KG09 AND KG32
3 KG01  AND  KG10  AND  KG11  AND  KG13  AND KG24 4 KG05 AND KG14 AND KG04 AND KG01 5 KG16 AND KG20 AND KG22 AND KG25
Dari  pengujian  diatas  terdapat  5 rules yang  tidak sesuai dengan pakar. Untuk Pengujian akurasi menggunakan confusion  matrix pada  hasil  identifikasi kerusakan pada alat berat yang telah didiagnosa terdapat
Accuracy =                            x 100%
=                            x 100%
= 88,89%
Berdasarkan  hasil  perbandigan  data  uji  dan  pakar ditetapkan  bahwa  tingkat  akurasi  sebesar  88,89%. Akurasi  ini  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk mendiagnosa  kerusakan  pada  alat  berat  sehingga nantinya  dapat  membatu  operator  yang  menggunakan alat berat dalam menyelesaikan kerusakan yang ada.

## 5 KESIMPULAN
Forward  chaining merupakan  metode  sistem  pakar yang  banyak  dipergunakan  saat  ini.  Untuk  penggunaan metode forward chaining dalam mendiagnosa kerusakan pada alat berat, pertama data gejala dipilih sesuai dengan faktor  yang  terjadi,  dari  fakta  tersebut  nanti  akan  diuji sesuai  dengan  data  dari  pakar.  Jika  fakta  tersebut  sesuai dengan  data  maka  nanti  akan  menghasilkan  informasi terkait  kerusakan  dan  solusi  penanganannya.  Sehingga disimpulkan  bahwa  menggunakan  sistem  pakar  yang dapat  mendiagnosa  kerusakan  pada  alat  berat,  nantinya dapat  membantu  operator  atau  perusahaan  dalam menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  dengan  cepat, Penelitian  ini  juga  menggunakan  pengukuran  akurasi. Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  dengan  45 rules terdapat    40  dinyatakan  benar  dan  5  dinyatakan  kurang sesuai  oleh  pakar,  sehingga  pengujian  akurasi  tersebut mendapatkan nilai 88,89%.

## 6 SARAN
Penggunaan  alat  berat  memegang  peranan  penting dalam  proses  pembangunan  infrastruktur,  sehingga peneliti  menyarankan  untuk  memperbanyak rules ujicoba,  menggunakan  metode  lain  seperti Case  Based Reasoning dan  menerapkan  pada  semua  alat  berat  tidak hanya untuk excavator saja..

## 7 DAFTAR PUSTAKA
Aini,  N.,  Ramadiani,  R.  and  Hatta,  H.R.  2017  ‘Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis’, Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer , 12(1), p. 56. Available at: https://doi.org/10.30872/jim.v12i1.224.
Arfyanti,  I.,  Lathyf,  A.  and  Afrida,  H.  2018  ‘Sistem Informasi  Sewa  Kapal  Berbasis  Visual  Basic  (Vb) Pada  Pt.  Pelayaran  Duta  Lintas  Samudera  Cabang Samarinda’, Sebatik , 7(1), pp. 26–31. Available  at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v7i1.57.
Hakim,  A.R.,  Rijai,  T.  and  Sholichin,  M.  2018  ‘Sistem
Pakar  Ilmu  Faraidh  Berbasis  Web  Dengan  Metode Foorward  Chaining  Dan  Depth  First  Search’, Sebatik , 12(1), pp. 9–17. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v12i1.64.
Hartono, P. 2016 ‘Studi Analisis Penggunaan Alat Berat ( Crane ) Sebagai Alat Angkat’, Teknik Perkapalan , 4, pp. 39–52.
Ismai.  2019  ‘Evolusi :  Jurnal  Sains  dan  Manajemen  Vol 7  No  .  2  September  2019  ISSN :  2338-8161  E- ISSN :  2657-0793’, Jurnal  Sains  dan  Manajemen , 7(2), pp. 6–14.
Khamidah,  I.M.  and  Putra,  E.R.  2022  ‘Web-Based Expert System for Identifying Pests and Disease of Oyster  Mushroom’, Sebatik ,  26(1),  pp.  396–403.
Available
at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v26i1.1572.
Lazuardi,  M.Z.F.,  Mubarok,  H.  and  Kurniati,  N.I.  2021 ‘Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Kelinci  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor’, Scientific Articles of Informatics Students , 4(1), pp. 42–49.
Minarni and Warman, I. 2017 ‘Sistem Pakar Identifikasi Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Case-Based Reasoning’, Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATi) , pp. 28–32.
Oktapiani,  R.  2017  ‘Penerapan  Metode  Forward Chaining Pada Sistem Pakar Kerusakan Komputer’, IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and Information Technology) , 02(02), pp. 14–23. Palupi,  S.,  Yulindawati,  Y.  and  Mardiana,  R.  2018 ‘Sistem Informasi Sekolah Madrasah Aliyah Negeri 1 Samarinda Berbasis  Web’, Sebatik , 9(1), pp. 23–
29. Available
at:
https://doi.org/10.46984/sebatik.v9i1.51.
Parastika  Hutasoit,  R.Y. dkk. 2021  ‘Implementasi
Metode  Forward  Chaining  untuk  Identifikasi Penyakit  Kulit  dan  Alternatif  Penanganannya’, INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Informatika ,  6(1),  p.  90. Available at: https://doi.org/10.35314/isi.v6i1.1851. Permana,  R.,  Sovia,  R.  and  Putra,  H.P.  2020  ‘Sistem Pakar  Certainty  Factor  Dalam  Mendiagnosis Indikasi  Penyakit  Katarak  Pada  Anak’, Sebatik ,
24(1), pp. 136–142. Available at:
https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i1.912.
Ramadhan,  P.S.  and  Tugiono,  T.  2019  ‘Sistem  E- Pediatric  Untuk  Pendiagnosaan  Eflorsen  Dermatis Menggunakan  Teorema  Bayes’, Sebatik ,  23(1),  pp.
242–247. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i1.476.
Septian, M.R.D. dkk. 2020 ‘Penyakit Tanaman Apel Dari
Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network’, Sebatik ,  24(2),  pp.  207–212.  Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i2.1060. Setiawati,  D.N.  and  Maddeppungeng,  A.  2013  ‘Analisis Produktivitas Alat Berat pada Proyek Pembangunan Pabrik Krakatau Posco Zone IV di Cilegon’, Jurnal Konstruksia , 4, pp. 91–103.
Sulaiman,  M.  2020  ‘Analisis  Keandalan  Alat  Berat Terhadap  Tingkat  Produktivitas  Studi  Kasus  Pcs’, Jurnal  Teknologi  Terapan:  G-Tech ,  1(1),  pp.  33– 38. Available at: https://doi.org/10.33379/gtech.v1i1.266.
Ukkas,  M.I.,  Palupi,  S.  and  Pradiba,  I.  2018  ‘Sistem Pakar Diagnosa Jenis-Jenis Penyakit Demam Panas Pada  Balita  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Logic  Berbasis  Web’, Sebatik ,  12(1),  pp.  24–30. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v12i1.66.
Ukkas,  M.I.,  Yusnita,  A.  and  Nilasari,  A.  2018  ‘Sistem Informasi Pengelolaan Keuangan Pada Primaz Tour &  Travel  Samarinda  Berbasis  Local  Area  Network (Lan)’, Sebatik ,  8(1),  pp.  15–23.  Available  at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v8i1.45.
Widians,  J.A.  and  Saputra,  I.A.  2017  ‘Aplikasi  Sistem Pakar  Skoring  Tes  Iq  Menggunakan  Alat  Cfit’, Sebatik , 17(1), pp. 1–5. Available at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v17i1.78.
Wijaya,  M. dkk.. 2021  ‘Sistem  Pakar  Dengan  Metode Forward  Chaining  Untuk  Diagnosa  Gejala  Covid- 19’, Journal  of  Chemical  Information  and Modeling , 53(9), pp. 1689–1699.