## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122

## APLIKASI BERBASIS WEB BROWSER UNTUK MENDIAGNOSA KERUSAKAN LAPTOP  DENGAN METODE NAIVE BAYES
Abdulllah Muhajir 1) , Umi Chotijah 2)
1, 2) Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101. GKB Gresik, Jawa Timur 61121 e-mail: abdulahmuhajir@gmail.com 1) , umi.chotijah@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Kerusakan laptop secara umum dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu kerusakan hardware (perangkat keras) dan kerusakan software (perangkat lunak) diaman kerusakan hardware lebih suka diatasi dan memakan biaya yang mahal seta pengerjaan yang lama. Permasalahan kerusakan laptop sendiri dapat disebabkan karena kurangnya pengetahuan pengguna mengenai perangkat laptop dan sikap pengguna yang hanya peduli terhadap tugas pemakaiannya saja, sehingga masalah teknis akan diserahkan pada seorang teknisi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis web browser un- tuk mendiagnosa kerusakan laptop yang mampu mendiagnosa dan memberikan solusi pada masalah – masalah yang terjadi pada  laptop.  Aplikasi  web  menerapkan  browser  untuk  mendiagnosa  kerusakan  laptop  ini  menggunakan    metode  Naive Bayes.  Metode  ini  memiliki  keuntungan  yaitu  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  (training  data)  yang  kecil  untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa ap- likasi berbasis web browser unruk mendiagnosa keruskan laptop dengan metode Naïve Bayes. Hasil dari penerapan metode naïve  bayes  menghasilkan perhitungan  yang  sesuai berdasarkan  gejala  kerusakan  dan daftar  kerusakan  yang  telah diten- tukan  oleh  penulis.sehingga  dapat  memudahkan  pekerjaan  seorang  teknisi  terlebih  dalam  hal  efesiensi  waktu  pada  saat menganalisa  kerusakan  dan  dapat  membantu  pengguna  untuk  menganalisa  kerusakan  awal  dengan  menggunakan  gejala yang ada dengan sistem yang telah dibangun dengan metide Bayesian ini memiliki tingkat akurasi 100%.

## Kata Kunci: Hardware. Kerusakan, Naïve Bayes

## ABSTRACT
Laptop damage is generally grouped into two categories, namely hardware (hardware) damage and software (software) damage where hardware damage is more likely to be resolved and is expensive and takes a long time to work. The problem of laptop damage itself can be caused by a lack of user knowledge about laptop devices and the attitude of users who only care about the task of using it, so that technical problems will be left to a technician. The purpose of this study is to create a web browser-based application to diagnose laptop damage that is able to diagnose and provide solutions to problems that occur on laptops. The web application implements a browser to diagnose this laptop failure using the Naive Bayes method. This method has the advantage that it only requires a small amount of training data to determine the estimated parameters needed in the classification process. The results showed that a web browser-based application to diagnose laptop damage using the Naïve Bayes method. The results of the application of the naïve Bayes method produce appropriate calculations based on symptoms of damage and a list of damage that has been determined by the author so that it can facilitate the work of a technician, especially in terms of time efficiency when analyzing damage and can help users to analyze initial damage using symptoms with a system that has been built with this Bayesian method has an accuracy rate of 100%.
Keywords: Hardware. Damage, Naïve Bayes

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  informasi  dewasa  ini  sangat  terasa  manfaatnya  dalam  membantu  permasalahan suatu proses kegiatan. Salah satu perkembangan teknologi informasi yang ada adalah munculnya komputer jinjing atau yang disebut dengan laptop. Komponen yang terdapat didalam laptop adalah sama dengan yang terdapat pada personal computer (PC) namun dengan ukuran yang diperkecil, lebih ringan, tidak panas dan irit listrik. Laptop dengan ukuran yang diperkecil menjadikan teknologi komponen-komponen di dalamnya pun serba kecil dan semakin canggih. Hal ini pula yang menimbulkan masalah baru, yaitu apabila komponen tersebut rusak maka  juga  tidak  mudah  dalam  proses  mengatasinya  berbeda  dengan  kerusakan  pada personal  computer (PC) yang mudah ditangani[3].
Kerusakan  laptop  sendiri  secara  umum  dikelompokkan  menjadi  dua  kategori  yaitu  kerusakan hardware (perangkat  keras)  dan  kerusakan software (perangkat  lunak)[2].  Yang  mana  kerusakan  hardware  lebih  sukar diatasi dari pada permasalan software pada laptop, jika kerusakan pada software proses pengerjaannya cepat dan biaya  ringan  berbeda  dengan  laptop  yang  rusak  pada  hardwarenya  yang  memakan  biaya  mahal  dan  proses pengerjaan  yang  lama.  Permasalahan  kerusakan  laptop  sendiri  dapat  dikarenakan  kurangnya  pengetahuan
P

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
pengguna mengenai perangkat laptop dan sikap pengguna yang hanya peduli terhadap tugas pemakaiannya saja, sehingga  masalah  teknis  akan  diserahkan  pada  seorang  teknisi  [4].  Selain  itu,  minimnya  informasi  tentang perawatan  pembuat  para  pengguna  juga  kebingungan  mencari  informasi  dan  mereka  harus  datang  ke  tempat servis  laptop  untuk  menanyakan  kepada  teknisi  langsung  apabila  terdapat  kerusakan.  Kerusakan  tersebut  dapat diminimalisir  dengan  cara  memberikan  edukasi  terhadap  para  pengguna  laptop  sehingga  para  pengguna  dapat mengetahui  lebih  dalam  tentang  kerusakan  pada  laptop  kususnya  kerusakan  yang  terjadi  pada  perangkat  keras ( hardware ). Salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat menerapkan metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes Classifier [4] yang dikenal dengan mengklasifikasikan data/NBC ( naïve bayes classifier ) ini  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian.  Probabilitas  sederhana  yang  mengaplikasikan  teorema  bayes  dengan  asumsi  ketidak tergantungan  ( independent )  yang  tinggi.  Penggunaan  NBC  ini  memiliki  keuntungan  yaitu  hanya  membutuhkan jumlah  data  pelatihan  ( training  data )  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam proses  pengklasifikasian.  Selain  keuntungan  tersebut,  metode  Naive  Bayes  juga  memiliki  kekurangan  bila  ada kejadian  yang  tidak  terdapat  pada  data  latih,  maka  kemungkinan  terdapat  nilai  prediksi  yang  probabilitasnya menjadi nol. Hal ini, menjadikan nilai probabilitas prediksi kurang akurat.
Penerapan metode Naive Bayes pada sebuah system berbasis web dengan bahasa pemograman berupa php ini nantinya akan bekerja layaknya seorang teknisi dalam mendeteksi kerusakan pada laptop, dengan demikian dapat memudahkan pekerjaan seorang teknisi terlebih dalam hal efesiensi waktu pada saat menganalisa kerusakan dan dapat membantu pengguna untuk menganalisa kerusakan awal dengan menggunakan gejala yang ada.
Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  kerusakan  mesin  pendingin  dengan  metode  Naive Bayes berbasis android yang dilakukan oleh Astawan (2015) [5] dimana peneliti mengambil data latih secara real yaitu  langsung  menggambil  data  langsung  pada  bengkel-bengkel  mesin  pendingin  lalu  memasukkan  data-data tersebut kedalam metode naive bayes. Pada penelitian Suleman (2018) [6] dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan  Printer  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes”  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa kerusakan printer yang dirancang tersebut mampu mendeteksi jenis kerusakan printer secara cepat dan akurat.
Berdasarkan  hal  tersebut,  perlu  adanya  aplikasi  berbasis  web  browser  untuk  mediagnosa  kerusakan  laptop dengan  metode  Naïve  Bayes.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  aplikasi  berbasis  web  browser  yang mana dapat mendiagnosa kerusakan laptop dengan metode Naïve Bayes.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  sendiri merupakan  metode  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh seorang  ilmuwan  bernama  Thomas  Bayes  berkebangsaan  Inggris.  Metode  ini  mampu  memprediksi  peluang  di masa depan dengan menggunakan pengalaman di masa lalu sehingga disebut sebagai Teorema Bayes [7].
Bayes  juga  termasuk  suatu  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasarkan  penerapan Teorema Bayes (atau aturan bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naïf). Dengan kata lain, naïve bayes, model yang digunakan adalah “model fitur independen”. Maksud independensi yang kuat pada  fitur  dalam  bayes  (  terutama  Naïve  Bayes)  adalah  bahwa  sebuah  fitur  pada  sebuh  data  tidak  berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama. Bayes juga merupakan pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Bayes memiliki akurasi dan kecepatan yang sangat tinggi saat diaplikasi ke dalam database dengan data yang besar. Berikut teorema bayes dinyatakan sebagai [8] :

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻|𝑋)𝑃(𝐻)

## 𝑃(𝑋)
Keterangan :
X         : Data dengan class yang belum diketahui H         : Hipotesis data x merupaka suatu class spesifik P (H | X )  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probability) P( H )      : Probabilitas hipotesis H ( prior probability) P ( X |H)  : Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H P (X)     : Probabilitas dari X

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
Nantinya,  Metode  naïve  bayes  ini  akan  mengolah  data  awal  gejala  kerusakan  laptop  untuk  dijadikan  data training  kerusakan  untuk  awal  prediksi  kerusakan  laptop.  Dan  berikut  merupakan  tahapan-tahapan  dalam pelaksanaan penelitian :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1. Dapat diketahui tahapan penelitian yang dapat dijelaskan bahwa data set berupa gejala umum  dan  khusus  kerusakan  tentang hardware pada  laptop  serta  cara  perbaikan,  kemudian  data  tersebut  akan diolah  menggunakan  metode  naïve  bayes  guna  menghitung  kemungkinan  kerusakan  yang  terjadi  berdasarkan gejala  yang  diketahui  dengan  kata  lain  sebagai  alat  kepastian  dengan  menghitung  fakta  yang  keluar,  Setelah semua  tahapan  dilakukan  baik  dengan  metode  naïve  bayes,  nantinya  akan  diketahui  presentase  kerusakan  pada hardware serta solusi perbaikan berdasarkan gejala yang sudah di input. Adapun flowchart alur naïve bayes akan dapat dijelaskan seperti berikut :
Data X  = Gejala Kerusakan Hardware pada Laptop
Proses Bayes 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻|𝑋)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
H : Hipotesis kerusakan hardware dari gejala kersakan
P (H | X ) : Probabilitas kerusakan hardwar e berdasarkan gejala P( H ) : Probabilitas kerusakan hardware P ( X |H) : Probabilitas gejala keruaskan berdasarkan kondisi kerusakan hardware P (X) : Probabilitas dari gejala kerusakan hardware
Hasil Presentase kemungkinan kerusakan hardware laptop
𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑥100% Pilih gejala Perhitungan bayes =(Kerusakan/gejala)*100% Hasil Perhitungan Start End

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
Gambar 2 berisi  tentang Flowchart Diagram alur naïve bayes. Dimana tampak alur berjalannya proses dari ap- likasi  berbasis  web  browser  untuk  mendiagnosa  keruskan  laptop  dengan  metode  naïve  bayes  dengan  diawali pemilihan  gejala  dari  beberapa  pilihan  gejala  yang  ada  kemudian  akan  diproses  perhitungan  menggunakan metode  naïve  bayes  sehingga  akan  menghasilkan  presentase  perhitungan  kerusakan  sesuai  dengan  gejala  yang dipilih setelah itu, hasil perhitungan akan ditampilkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Menggunakan Metode Naïve Bayes
Dalam    mendeteksi  kerusakan  laptop  maka  diperlukan  data  tentang  kerusakan  dan  gejala-gejala  yang dimiliki oleh setiap kerusakan. Data kerusakan dan gejala pada laptop adalah sebagai berikut :
TABEL I KERUSAKAN DAN GEJALA KERUSAKAN PADA LAPTOP No. Kode Keterangan 1 K1 : kerusakan pada IC power G1 : laptop tidak menampilkan gambar dilayar G2 : Mesin tidak hidup G3 : Indikasi lampu yang terhubung pada charger laptop tidak hidup G4 : ketika dicolokkan charger, laptop tiba – tiba mati 2 K2 : kerusakan pada IC vga G1 : laptop tidak menampilkan gambar dilayar G5 : mesin masih hidup G6 : jika dihubungkan ke LCD ekstrernal melalui vga card, bisa tampil 3 K3 : Rusak inverter/kabel fleksibel G7 : cahaya pada layar laptop, redup gelap namun menampilkan gambar G8 : layar kadang hidup mati dalam menampilkan gambar 4 K4 : kerusakan pada LCD G1 : laptop tidak menampilkan gambar dilayar G9 : terdapat garis – garis pada LCD laptop G10 : terdapat dot pixel pada laptop G11 : tidak bias menampilkan gambar sebagian di LCD 5 K5 : rusak pada keyboard G12 : sebagian atau semua tombol keyboard tidak berfungsi G13 : ketika dinyalakan laptop bunyi bip panjang 6 K6 : rusak pada touchscreen LCD G14 : touchscreen tidak berfungsi sebagian atau seluruh G15 : ketika keadaan nyala normal kursor menekan sendiri 7 K7 : kerusakan pada operating system G16 : tidak dapat masuk ke OS G17 : menampilkan pesan error pada hardisk pada saat menjalankan OS G18 : bisa masuk windows tapi lemot ketika menjalankan windows G19 : sudah di install ulang windows tapi masih lemot G20 : pernah di install tapi ketika proses instalasi berlangsung gagal 8 K8 : keruskana pada hardisk G16 : tidak dapat masuk ke OS G21 : operating system berjalan lambat (lemot) G22 : terdapat pesan – pesan eror yang selalu muncul pada OS 9 K9 : kerusakan pada cgarger laptop G4 : ketika dicolokkan charger, laptop tiba – tiba mati G23 : charger tidak mau mengisi daya ke laptop G24 : indikasi lampu pada charger tidak hidup
Keterangan : K = Kerusakan G = Gejala
Pada  Tabel  I  tentang  kerusakan  dan  gejala  kerusakan  laptop  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  sembilan kerusakan  dengan  dua  puluh  empat  gejala  yang  muncul.  Beberapa  gejala  dan  kerusakan  laptop  tersebut berfungsi  untuk  mengetahui  bagaimana  kerusakan  laptop  dengan  memperhatikan  beberapa  gejala  yang muncul.  dimana  pada  setiap  kerusakan  memiliki  jumlah  dan  ciri  gejala  yang  berbeda-beda..  Gejala  –  gejala yang ada diperoleh dari berbagai cara. Diantaranya adalah  dengan observasi, wawancara, dan studi pustaka. Observasi  diperoleh  dari  pengamatan  kegiatan  service  laptop  di  UPJ  SMK  MASKUMAMBANG  2,

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
sedangkan  wawancara  dilakukan  langsung  kepada  bapak  kepala  laboratorium  computer.  Studi  pustaka dilakukan  dengan  cara mengumpulkan  data  informasi  tentang  metode  naïve  bayes.  Adapun tabel  fakta  yang menunjuukan tentang jenis kerusakan dan gejala dapar dilihat sebagai berikut :
TABEL II TABEL FAKTA (JENIS KERUSAKAN DAN GEJALA) K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 G1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 G2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 G3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 G4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 G5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 G6 0 1 0 0 0 0 0 0 0 G7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 G8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 G9 0 0 0 1 0 0 0 0 0 G10 0 0 0 1 0 0 0 0 0 G11 0 0 0 1 0 0 0 0 0 G12 0 0 0 0 1 0 0 0 0 G13 0 0 0 0 1 0 0 0 0 G14 0 0 0 0 0 1 0 0 0 G15 0 0 0 0 0 1 0 0 0 G16 0 0 0 0 0 0 1 1 0 G17 0 0 0 0 0 0 1 0 0 G18 0 0 0 0 0 0 1 0 0 G19 0 0 0 0 0 0 1 0 0 G20 0 0 0 0 0 0 1 0 0 G21 0 0 0 0 0 0 0 1 0 G22 0 0 0 0 0 0 0 1 0 G23 0 0 0 0 0 0 0 0 1 G24 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Pada  Tabel  II.  Tentang  fakta  (jenis  kerusakan  dan  gejala)  menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  akan digunakan pada perhitungan metode naïve bayes. Misalkan pada kerusakan dua (K1) memiliki dua gejala (G1, G3), hal tersebut terlihat pada tabel K1 gejala yang bernilai 1 adalah  G1 dan G3. Maka dapat dihitung sebagai berikut:

## Kerusakan Pada Ic-Power (K1)
Jika probabilitas Kerusakan Pada Ic-Power (K1) adalah : 0,11 Jika probabilitas gejala adalah :
• Laptop tidak menampilkan gambar dilayar (G1) : 0,33
• Indikasi lampu yang terhubung pada charger laptop tidak hidup (G3) : 0,33
Perhitungan nilai Bayes :
𝐾 (K1|G1) = [𝐾(𝐺1|𝐾1) ∗ 𝐾(𝐾1) [𝐾(𝐺1|𝐾1) ∗ (𝐾1) + 𝐾(𝐺1|𝐾2) ∗ (𝐾2) + 𝐾(𝐺1|𝐾4) ∗ (𝐾4) + 𝐾(𝐺1|𝐾9) ∗ (𝐾9) = 0,33 𝑥 0,11 0,33 𝑥 0,11+0,33 𝑥 0,11+0,33 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11 = 0,0363
0,0363+0,0363+0,0363+0
= 0,0363 0,1089 = 0,33
𝐾 (K1|G3) =
[𝐾(𝐺3|𝐾1) ∗ 𝐾(𝐾1)
[𝐾(𝐺3|𝐾1) ∗ (𝐾1) + 𝐾(𝐺3|𝐾2) ∗ (𝐾2) + 𝐾(𝐺3|𝐾4) ∗ (𝐾4) + 𝐾(𝐺3|𝐾9) ∗ (𝐾9)
=
0,33 𝑥 0,11 0,33 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
= 0,0363 0,0363+0+0+0 = 0,0363 0,0363 = 1 Total Bayes Pertama = 𝐾 (K1|G1) + 𝐾 (K1|G3) = 0,33 + 1 = 1,33

## Kerusakan pada LCD  (K4)
Jika probabilitas kerusakan pada LCD (K4) adalah : 0,11 Jika probabilitas gejala adalah :
• Laptop tidak menampilkan gambar dilayar (G1) : 0,5
• Indikasi lampu yang terhubung pada charger laptop tidak hidup (G3) : 0
Perhitungan Nilai Bayes :
𝐾 (K4|G1) = [𝐾(𝐺1|𝐾4) ∗ 𝐾(𝐾4) [𝐾(𝐺1|𝐾1) ∗ (𝐾1) + 𝐾(𝐺1|𝐾2) ∗ (𝐾2) + 𝐾(𝐺1|𝐾4) ∗ (𝐾4) + 𝐾(𝐺1|𝐾9) ∗ (𝐾9)
=
0,33 𝑥 0,11 0,33 𝑥 0,11+0,33 𝑥 0,11+0,33 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11 = 0,0363 0,0363+0,0363+0,0363+0 = 0,0363 0,1089 = 0,33 𝐾 (K4|G3) =
[𝐾(𝐺3|𝐾4) ∗ 𝐾(𝐾4)
[𝐾(𝐺3|𝐾1) ∗ (𝐾1) + 𝐾(𝐺3|𝐾2) ∗ (𝐾2) + 𝐾(𝐺3|𝐾4) ∗ (𝐾4) + 𝐾(𝐺3|𝐾9) ∗ (𝐾9) =
0 𝑥 0,11 0,33 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11+0 𝑥 0,11 = 0 0,0363+0+0+0
= 0 0,0363 = 0
Total Bayes Kedua = 𝐾 (K2|G1) + 𝐾 (K2|G3) = 0,33 + 0  = 0,33
Hasil = Total Bayes Pertama + Total Bayes Kedua = [𝐾 (K1|G1) + 𝐾 (K1|G3) ] + [𝐾 (K2|G1) + 𝐾 (K2|G3)] = 1,33 + 0,33 = 1,66
Maka Perhitungan Probabilitas kerusakan adalah :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑥 100%

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122

## 1. Kerusakan Pada Ic-Power
K1 1,33 1,66 𝑥 100% = 80,1 %

## 2. Kerusakan Pada LCD
K4 0,33 1,66 𝑥 100% = 19,8 %

## B. Tampilan Menu (layout)
Implementasi  program  adalah  penerapan  program  dan  penjelasan  cara  menjalankannya.  Penjelasan program ini  untuk membantu  pengguna  dalam  menggunakan  program..  Berikut  hasil  akhir  aplikasi  berbasis web browser untuk mendiagnosa kerusakan laptop dengan metode Naive Bayes :
1. Form Login Admin
Gambar 3 . Form Login Admin
Gambar 3 adalah Form Login admin. Pada form ini  admin harus memiliki username dan password yang sudah terdaftar. Setelah melakukan login, kemudian akan dialihkan ke beberapa menu yang memiliki fungsi dan kegunaan masing – masing

## 2. Form Menu Utama Admin

## Gambar 4. Form Menu Utama Admin
Gambar 4 menunjukkan Menu Utama Admin. Setelah melakukan login , kemudian akan dialihkan ke form menu  utama admin  yang  berisi dashboard, daftar  user, serta  terdapat menu  dimana  admin  dapat menambah daftar kerusakan, daftar kerusakan, daftar gejala, dafatr fakta dan daftar artikel.

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122

## 3. Form Menu Tambah Kerusakan
Gambar 5. Form Menu Tambah Kerusakan
Gambar    5  tentang form menu  tambah  kerusakan,    pada  menu  data  kerusakan  admin  dapat menambah  data  kerusakan  dengan  mengisi  menu  pop  up  data  kerusakan,  dimana  admin  dapat  menuliskan tentang data keruskaan yang meliputi, id kerusakan nama kerusakan dan definisi kerusakan serta solusi yang akan didapat.

## 4. Form Menu Tambah Gejala

## Gambar 6. Form menu tambah gejala
Gambar    6  mengenai Form menu  tambah  gejala.  Pada form ini  admin  dapat  menambahkan  data gejala dengan cara memilih menu data gejala dan akan muncul menu pop up tambah data gejala yang berisi id gejala serta gejala yang ada. Selain itu, admin juga dapat menambahkan foto tentang gejala yang ada.
5. Form Login pengguna

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
Gambar  7.  Menunjukkan Form login  pengguna, form ini    digunakan  untuk  login  dengan  cara memasukan  username  dan  password  yang  sudah  terdaftar  kemudian  pengguna  bisa  menggunakan  aplikasi web browser ini. Form ini merupakan proses awal konsultasi.

## 6. Form halaman Menu Utama

## Gambar 8. Form Halaman Menu Utama
Gambar  8.  Berisi  tentang Form halaman  menu  utama,  Setelah  pengguna  melakukan  login,  maka pengguna  akan  di  alihkan  ke  menu  utama  dimana  pada  halaman  ini  ada  beberapa  menu  yang  dapat digunakan diantaranya konsultasi, artikel, serta about .

## 7. Form Menu Konsultasi

## Gambar 9. Form Halaman Menu Utama
Gambar  9.  Tentang form halaman  menu  utama,  menu  ini  terdapat  beberapa  gejala    yang  sesuai dengan kerusakan laptop, ceklist gejala yang sesuai kemudian klik tombol proses yang tersedia pada bagian bawah daftar gejala untuk melihat hasil perhitungan Naïve bayes

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122

## 8. Kemungkinan dan Analisis Kerusakan

## Gambar 11. Kemungkinan dan analisis kerusakan
Gambar  11  yaitu form tentang  Kemungkinan  dan  analisis  kerusakan,  setelah  pengguna  melakukan ceklist  terhadap  gejala  pada  kerusqkan  laptop  dan  menekan  tombol  proses,  pengguna  akan  dialihkan  ke menu  hasil  perhitungan  gejala  dengan  metode  naïve  bayes  yang  menunjukkan  tentang  kemungkinan  dan analisis kerusakan pada laptop.

## C. Pengujian Sistem
Nilai pengujian sistem data kerusakan pada perangkat keras (hardware) laptop dapat dilihat pada tabel berikut :
TABEL III.

## PENGUJIAN SISTEM
No. Gejala Hasil Diagnosa Sistem Hasil Diagnosa Pakar Akurasi Hasil Per- bandingan 1 Laptop tidak menampilkan gambar dilayar Kerusakan pada ic power Kerusakan pada ic power Sesuai Mesin tidak hidup Indikasi lampu yang terhubung pada charger laptop tidak hidup Ketika dicolokkan charger, laptop tiba – tiba mati 2 Laptop tidak menampilkan gambar dilayar Kerusakan pada ic vga Kerusakan pada ic vga Sesuai Mesin masih hidup Jika dihubungkan ke LCD ekstrernal me- lalui vga card, bisa tampil 3 Cahaya pada layar laptop, redup gelap namun menampilkan gambar Rusak inverter/kabel fleksibel Rusak inverter/kabel fleksibel Sesuai Layar kadang hidup mati dalam menampil- kan gambar 4 Laptop tidak menampilkan gambar dilayar Kerusakan pada lcd Kerusakan pada lcd Sesuai Terdapat garis – garis pada LCD laptop Terdapat dot pixel pada laptop Tidak bias menampilkan gambar sebagian di LCD 5 Sebagian atau semua tombol keyboard tidak berfungsi Rusak pada keyboard Rusak pada keyboard Sesuai Ketika dinyalakan laptop bunyi bip panjang 6 Touchscreen tidak berfungsi sebagian atau seluruh Rusak pada touchscreen lcd Rusak pada touchscreen lcd Sesuai Ketika keadaan nyala normal kursor menekan sendiri 7 Tidak dapat masuk ke OS Kerusakan pada operat- ing system Kerusakan pada operat- ing system Sesuai Menampilkan pesan error pada hardisk pada saat menjalankan OS
Bisa masuk windows tapi lemot ketika menjalankan windows Sudah di install ulang windows tapi masih lemot Pernah di install tapi ketika proses instalasi

## E-ISSN : 2540- 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 05, Nomor 2, Desember 2020 : 112 – 122
No. Gejala Hasil Diagnosa Sistem Hasil Diagnosa Pakar Akurasi Hasil Per- bandingan berlangsung gagal 8 Ttidak dapat masuk ke OS Kerusakan pada hardisk Kerusakan pada hardisk Sesuai Operating system berjalan lambat (lemot) Terdapat pesan – pesan eror yang selalu muncul pada OS 9 Ketika dicolokkan charger, laptop tiba – tiba mati Kerusakan pada charger laptop Kerusakan pada charger laptop Sesuai
Charger tidak mau mengisi daya ke laptop Indikasi lampu pada charger tidak hidup
Berdasarkan Tabel III, dapat diketahui telah dilakukan pengujian akurasi dengan 9 sampel data keru- sakan pada perangkat keras (hardware) laptop. Dari hasil pengujian tersebut dapat dihitung nilai akurasi sep- erti berikut :
Nilai akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
Nilai akurasi = 9 9 𝑥 100% = 100%
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  sistem  prediksi  berdasarkan  9  data  sampel  yang  diuji adalah 100% yang menunjukkan bahwa sistem prediksi ini dapat berfungsi dengan baik dan sesuai dengan identifikasi.

## V. K ESIMPULAN
Dari  Penelitian  yang  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web browser  unruk  mendiagnosa  keruskan  laptop  dengan  metode  Naïve  Bayes,  dapat  memudahkan  pekerjaan  seorang  teknisi terlebih dalam hal efesiensi waktu pada saat menganalisa kerusakan dan dapat membantu pengguna untuk menganalisa ker- sakan awal dengan menggunakan gejala yang ada dengan sistem yang telah dibangun dengan metide Bayesian ini memiliki tingkat akurasi 100%.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] Prayatna,  Nyoman  Utama  dan  Jawas,  Abdullah.  2013.  Faktor-faktor  yang  dipertimbangkan  konsumen  dalam keputusan  pembelian  laptop  merek acer di kota Denpasar. Bali. OJS UNUD.
[2] Annisa,  Tursina,  dkk.  2017.  Diagnosa  kerusakan  computer  menggunakan  metode  similarity  jaccard  coefficient.  Pontianak.  Jurnal  system  dan teknologi informasi (JUSTIN).
[3] Hendra  dan  Oktaviani  D,F.  2007.  Keluhan  Kesehatan  Akibat  Penggunaan  Laptop  pada  Mahasiswa  FKM  UI.  Departemen  Keselamatan  dan Kesehatan Kerja. FKM UI.
[4] Meydawati,  Vera. 2019.  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Keruskaan Komputer  pada  Hardware Berbasis  Android Mobile  dengan Metode naïve Bayes Classifier (NBC). Medan. Urnal Pelita Informatika
[5] Astawan, I Made. 2015. Aplikasi Sistem Pakar untuk mendeteksi kerusakan pada mesin pendingin dengan Metode naïve bayes Berbasis Android. 2015. UPT Perpustakan Universitas Udayana.
[6] Suleman,  dkk.  2018.  Sistem  Pakar  diagnose  Keruskaan  Printer  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Purwokerto.  IJCIT  (Indonesian  Journal  on Computer and Information Tehnology).
[7] Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal , pp. 207 - 217.
[8] Depdiknas . Kamus Besar Bahasa Indonesia. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama, 2008.