DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i1.344
ISSN Online : 2620-7532
APLIKASI DIAGNOSA KERUSAKAN MOTOR 4 TAK HONDA VARIO DENGAN ALGORITMA C4.5
Baktiar Setiyaji 1) ; Teguh Susyanto 2) ; Dwi Remawati 3)
1,2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) baktiar93@gmail.com, 2) teguh@sinus.ac.id, 3) dwirema@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Users  of  motorcycle  vehicles  more  and  more,  it  is  necessary  a  system  that  can  help motorcycle  users  to  solve  the  problem  of  damage  that  occurred  on  the  motorcycle  especially Honda Vario in 2006 -2013. The system is knowledge-based to identify motorcycle damage that is  displayed  using  a  web-based  programming  language.  The  research  method  for  this  expert system  using  algorithm  C4.5.  Algorithm  C4.5  is  to  form  decision  tree  and  used  to  classify damage become damage which most influence motor to light damage. The resulting output is the creation of a  system  that  can  help  the user  for  the  initial  handling  that occurs  on  a  motorcycle and is expected to accelerate the repair of a motorcycle classified as minor damage. Keywords: Diagnose the Damage, Algorithm C4.5, Expert System, Motorcycle

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  kebutuhan  transportasi  sudah menjadi  kebutuhan  yang  mendasar.  Salah satunya penggunaan motor matic dari berbagai  jenis  dan  produsen.  Pada  umumnya pengguna  motor  kurang  mengerti  tentang kerusakan yang terjadi pada sepeda motornya dan cenderung menyerahkan kepada mekanik tanpa mengetahui apakah kerusakan sederhana atau rumit untuk diperbaiki. Dengan pertimbangan  tersebut  maka  perlu  dibuatlah sistem alat bantu untuk mendeteksi kerusakan yang  terjadi  pada  sepeda  motor  Honda  Vario khususnya  produksi  tahun  2006 –  2013. Dalam  pembuatan  sistem  ini  menggunakan algoritma  C4.5  sebagai  pembentuk  pohon keputusan  dan  pembentukan  rule  yang nantinya akan digunakan pada system [1].
Tujuan  dalam  paper  ini  adalah  untuk menciptakan  aplikasi  untuk  mendiagnosa kerusakan  motor  4  tak  jenis  Honda  vario dengan  menggunakan  metode  C4.5.  Aplikasi ini  diharapkan  mampu  mendeteksi  setiap kerusakan-kerusakan  yang  mungkin  terjadi pada jenis motor Honda Vario berdasar gejala- gejala yang dialami.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  sistem  diagnosa  kerusakan motor telah banyak diusulkan, di antaranya [2], [3],  [4],  [5],  [6],  [7]  dan  [8].  Sedangkan penelitian yang terkait dengan system pendeteksi selain  kendaraan roda dua pernah diusulkan  oleh  Ariwibowo  dan  Khomsah  [9] terkait  dengan  deteksi  kerusakan  barang
elektronik,  dan  Kurniawan  and  Merlina  [10] telah mengusulkan sistem pendeteksi kerusakan pada mobil Ayla.
Terkait  dengan  usulan-usulan  penelitian di  atas  sebagian    besar  aplikasi  sistem pendeteksi kerusakan diimplementasikan dalam  wujud  aplikasi  sistem  pakar  [11],  di mana  metode  Forward  Chaining  paling umum diterapkan.
Metode  Forward  Chaining  dimanfaatkan pada penelitian [2],[4], [5], [7], [8], [9] dan [10].
Metode ini
digunakan untuk mengimplementasikan  mesin  inferensi  dalam mendeteksi setiap gejala-gejala yang diinputkan.
Pada penelitian [3] mengusulkan aplikasi diagnosa
kerusakan
motor dengan
menggunakan pendekatan Case Base Reasoning dengan metode Nearest Neighbour . Hasil pengujian aplikasi diagnosa kerusakan  motor  pada  [3]  memperlihatkan aplikasi  yang  diusulkan  memiliki  kemampuan mendiagnosa  kerusakan  dan  memberikan solusi  penyelesaian  masalah  dari  pengguna dengan  rata-rata  nilai  similaritas  antara  0,62 dan  0,7  dengan  nilai  keakuratan  solusi  dari pakar sebesar 80% dan 90%.
Pada  penelitian  ini,  lebih  difokuskan pada  pembuatan  pohon  keputusan  untuk mengelola gejala-gejala dan alternatif kemungkinan kerusakan sebagai basis pengetahuan.  Cara  seperti  ini  memungkinkan setiap  gejala  yang  dikelola  akan  dipilah  dari yang  paling  umum  menuju  ke  gejala  yang
paling  khusus.  Hal  ini  penting  dilakukan karena  setiap  kerusakan  motor  yang  terjadi dapat  difokuskan  pada  gejala-gejala  yang memiliki keterkaitan secara langsung.

## III.  METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Data  merupakan  faktor  penting  dalam penelitian,  untuk  itu  diperlukan  teknik  tertentu dalam pengumpulan data. Metode pengumpulan  data  yang  penulis  gunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
a.  Observasi
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan melakukan  pengamatan dan pencatatan  data- data  terkait  proses  deteksi  kerusakan  motor vario pada lokasi bengkel yang di survei. b.  Wawancara
Tahap  wawancara  digunakan  untuk memperoleh data dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan secara langsung kepada seorang pakar. Untuk tahap wawancara ini narasumber yang bersangkutan adalah  seorang  pengajar  di  SMK  N  2 WONOGIRI. Usaha untuk mengumpulkan data dengan  mengajukan  sejumlah  pertanyaan yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Cara  ini untuk  mendapatkan  keterangan-keterangan pelengkap guna kelancaran kegiatan penelitian  pada  bidang  yang  akan  diteliti, khususnya bidang kerusakan pada motor vario 4 tak.
c.  Studi Pustaka Studi
Pustaka dilaksanakan mengumpulkan  data-data  yang  berkaitan gejala-gejala,  kerusakan  motor  vario  pada buku-buku  referensi.  Selain  itu  dikumpulkan juga data-data pengetahuan berkaitan dengan solusi sebagai langkah perbaikan dari kerusakan sepeda motor vario.
3.2. Metode Analisa dan Perancangan Sistem a.  Analisa Sistem
1.  Analisa Sistem yang Berjalan
Analisa sistem yang berjalan digunakan  untuk  mengetahuai  cara  kerja sistem yang sedang berjalan saat ini.
2.  Analisa Sistem yang diusulkan Analisa sistem yang diusulkan
digunakan  untuk  mengetahui  kebutuhan sistem yang nantinya akan dibuat.
b.  Perancangan Sistem
1. Hierarchy Input Output (HIPO) Hierarchy  Input  Output (HIPO)  digunakan untuk mempersiapkan penggambaran Diagram Arus Data untuk menuju level-level lebih  bawah  lagi.  Bagan  berjenjang  dapat
digambarkan  dengan  menggunakan  notasi poses  yang  digunakan  di  Diagram  Arus Data.
2.  Konteks Diagram
Konteks  Diagram  merupakan  pola penggambaran yang berfungsi untuk memperlihatkan  interaksi  sistem  informasi tersebut dengan  lingkungan dimana  sistem tersebut ditempatkan.
3.  Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram  (DFD) merupakan peralatan yang berfungsi untuk
menggambarkan  secara  rinci  mengenai sistem  sebagai  jaringan  kerja  antar  fungsi yang  berhubungan  satu  sama  lain  dengan menunjukkan  dari  dan  kemana  data mengalir serta penyimpanannya.
c.  Alat dan bahan
Alat yang digunakan dalam pembuatan sistem  ini  terdiri  dari  2  macam,  yaitu Hardware dan Software.
1. Hardware (Perangkat Keras)
Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam pembuatan  aplikasi  ini  adalah  sebagai berikut :
 Intel(R)  Pentium(R)  CPU    N3700    @ 1.60GHz (4 CPUs)
 RAM 4GB
 Harddisk 500GB
 Operating System Windows 10
2. Software (Perangkat Lunak)
 Sistem  Operasi  :  Windows  10  Pro  64- bit.
 Server database menggunakan MySQL client version : 5.6.12.
 Server web menggunakan WampServer 2.4.
 PHP  Version  5.4.12  sebagai  Script Languange.
 phpMyAdmin  Version 4.0.4  sebagai Database Manager.
 Browser : Mozilla Firefox.
d.  Perancangan Interface
Perancangan interface dibuat  dengan tujuan agar mudah dimengerti oleh pemakainya.
Perancangan interface meliputi: 1.  Perancangan Input Perancangan input merupakan
tampilan  yang  nantinya  akan  dibuat  untuk menginput data-data dalam sistem.
2.  Perancangan output
Perancangan Output digunakan  untuk merancang interface  output atau  keluaran data berupa laporan hasil dari sistem.
e.  Perancangan Database Perancangan Database digunakan untuk  merancang  penyimpanan  data  pada sistem sesuai dengan inputan data. f.  Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  sebagai  pembentuk pohon  keputusan,  secara  umum  algoritma C4.5  untuk  membangun  pohon  keputusan  [1] adalah sebagai berikut ;
a.  Pilih atribut sebagai akar. b.  Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c.  Bagi kasus dalam cabang.
d.  Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut-atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆, 𝐴  = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆  − | 𝑆 𝑖 | | 𝑆 | 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆𝑖  , … … … . . (1)
Keterangan:
S : Himpunan Kasus A : Atribut n : jumlah partisi atribut A |Si|
: jumlah kasus pada partisi ke-i
|S|
: Jumlah Kasus dalam S
Sementara  itu,  perhitungan  nilai  entropi pada  [1]  dapat  dilihat  pada  persaman  2 berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆  =   − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛
𝑖=1 , … … … (2)
Keterangan: S : Himpunan Kasus A : Fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari 𝑆 𝑖 terhadap S.

## 3.3. Implementasi
Implementasi
perangkat lunak menggunakan  bahasa  pemrograman PHP Hypertext  Preprocessor (PHP)  dengan database manajemen MySql. Sedangkan dalam pembuatan web desainnya menggunakan Adobe Dreamweaver.
3.4. Pengujian Sistem
a.  Uji fungsionalitas
Pengujian  black  box  berfokus  pada pengujian persyaratan fungsional perangkat lunak,  untuk  mendapatkan  serangkaian kondisi input yang sesuai dengan persyaratan fungsional suatu program. b.  Uji Validitas
Uji  validitas  adalah  pengujian  yang digunakan untuk membandingkan antara hasil program  yang  dibuat  memiliki  kesamaan dengan hasil identifikasi oleh seorang montir.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Atribut Akar
Untuk  memilih  atribut  akar  didasarkan pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut yang ada.

## Tabel 1. Perhitungan Node 1
Node 1 Jml Kasu s Tid ak Y a Entro py Gain Total 23 13 1 0 0.987 6 Saluran Bahan Bakar 0.05 4 Tidak  Mengalir Bebas
1 0 1 0 Mengalir Bebas 22 13 9 0.976 Busi 0.14 33 Baik 20 12 8 0.970 9 Basah 1 1 0 0
Bunga
Api Lemah 1 0 1 0 Tidak Baik 1 0 1 0 Tekanan Kompresi Cylinder 0.03 68 Sesuai 22 12 1 0 0.994 Tidak Sesuai 1 1 0 Mesin Hidup Tetapi Mati Kembali 0.00 25 Ya 19 11 8 0.981 9 Tidak 4 2 2 1 Tinggi Permukaan Oli 0.03 68 Node 1
Juml ah Kasu
s
Tida k Y a Entro py Gain Sesuai 22 12 1
0 0.994 Tidak Sesui 1 1 0 0 Kondisi Oli 0.05 4 Baik 22 13 9 0.976 Tidak Baik 1 0 1 0 Roda Berputar Bebas 0.05 4 Ya 22 13 9 0.976 Tidak 1 0 1 0
Node 1 Jml Kasu s Tid ak Y a Entro py Gain
Tekanan Udara Ban 0.03 68 Sesuai 22 12 1 0 0.994
Rendah 1 1 0 0
Baris  total  kolom  entropy  pada  Tabel  1 dihitung dengan persamaan 2 sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
=  − 13 23 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 13 23 +  − 10 23 ∗ 𝐿𝑜𝑔 2 10 23
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  = 0.9876
Sementara  itu,  nilai  gain  pada  baris saluran bahan bakar dan gain pada baris busi dihitung  menggunakan  persamaan  1  sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑆𝑎𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑛 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟 = 0.9876 − 1 23 ∗ 0  + 22 23 ∗ 0.976
𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑆𝑎𝑙𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐵𝑎ℎ𝑎𝑛 𝐵𝑎𝑘𝑎𝑟  = 0.054
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐵𝑢𝑠𝑖
= 0.9876 − 20 22 ∗ 0.9709  + 1 22 ∗ 0 + 1 22 ∗ 0
𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐵𝑢𝑠𝑖  = 0.1433
Untuk gain yang lainnya masih menggunakan persamaan 1 dalam perhitungannya, untuk persamaan 2 digunakan untuk menghitung entropy.
Berdasarkan  Tabel  1  gain  tertinggi  didapat oleh  busi,  busi  mempunyai  empat  atribut dimana  atribut  busi  basah,  bunga  api  lemah dan  tidak  baik  telah  mengklasifikasikan  kasus menjadi  satu  atau  salah  satu  nilai  atribut kosong.  Sehingga  atribut  tersebut  tidak  perlu dilakukan  perhitungan  lagi  karena  sudah didapatkan  hasil  akhirnya.  Sedangkan  untuk atribut  baik  mempunyai  nilai  atribut  tidak  12 dan  baik  8,  maka  masih  perlu  dilakukan perhitungan  lagi.  Dari  Tabel  1  didapatkan pohon keputusan sementara pada Gambar 1.

## Gambar 1 Pohon Keputusan Node 1
Node  selanjutnya  dihitung  sampai  nilai  atribut mengklasifikasikan  nilai  atribut  menjadi  satu nilai.

## 4.2  Aturan Produksi
Aturan produksi dibuat berdasarkan pohon keputusan yang telah dibuat sebelumnya.
Aturan produksi ini menggunakan IF-THEN, IF merupakan informasi masukan, sedangkan THEN merupakan  konklusi  atau  kesimpulan.  Bentuk umum dari aturan IF-THEN ini adalah :

## IF  Periksa  A  AND  Periksa  B  AND  …..  AND Periksa X THEN Kerusakan 1
Tabel  aturan  produksi  yang  dibuat  untuk mendiagnosa kerusakan sepeda motor Vario 4 Tak dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Aturan Produksi
No Aturan
1 IF Busi Bunga api lemah THEN Busi tidak bekerja dengan baik, Busi kotor, Kabel-kabel sistem pengapian longgar atau terlepas, Kabel busi putus atau ada hubungan singkat, Koil pengapian tidak bekerja dengan baik, Ignition pulse generator tidak bekerja dengan baik, Kunci kontak tidak bekerja dengan baik, Igniton control modle (ICM) tidak bekerja dengan baik dan Kawat side stand switch terputus
2 IF Busi Tidak baik THEN Busi kurang sering diservis, Derajat panas busi tidak sesuai dan Busi tidak bekerja dengan baik
3 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik THEN Oli Lama tidak diganti
4 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Baik AND Saluran Bahan Bakar Tidak Mengalir Bebas THEN
Saluran Bahan Bakar Tersumbat, Fuel Auto Valve Tersumbat, Lubang Pernapasan Fuel Tank Tersumbat dan Fuel Strainer (Saringan Bahan Bakar) Tersumbat
5 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND Putaran Stasioner Tidak Benar THEN Setel Putaran Stasioner pada karburator.
6 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND
Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND Putaran Stasioner Benar AND Ada Kebocoran Intlet Pipe THEN Intlet Pipe Longgar.
7 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND

## No Aturan
Putaran Stasioner Benar AND Tidak Ada Kebocoran Intlet Pipe AND Roda Tidak Berputar Bebas THEN Rem menyangkut, Bantalan final reduction dan driven pulley aus atau rusak dan Final shaft bengkok.
8 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND Putaran Stasioner Benar AND Tidak Ada Kebocoran Intlet Pipe AND Roda Berputar Bebas AND Mesin Mengelitik THEN Piston dan cyllinder aus , Jenis bahan bakar yang salah , Ada pembentukan karbon berlebihan pada ruang pembakaran , Waktu pengapian terlalu maju (ICM tidak bekerja dengan baik) dan Campuran bahan bakar terlalu miskin.
No Aturan
9 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND
Putaran Stasioner Benar AND Tidak Ada Kebocoran Intlet Pipe AND Roda Berputar
Bebas AND Mesin Tidak Mengelitik AND Mesin Panas Berlebihan THEN Tinggi permukaan cairan pendingin terlalu rendah , Thermostat macet tertutup ,
Ada pembentukan karbon berlebihan dalam ruang pembakaran , Pemakaian bahan bakar dengan kualitas buruk dan Campuran bahan bakar terlalu miskin.
10 IF Busi Baik AND Kondisi Oli Tidak Baik AND Saluran Bahan Bakar Mengalir Bebas AND Putaran Stasioner Benar AND Tidak Ada Kebocoran Intlet Pipe AND Roda Berputar
Bebas AND Mesin Tidak Mengelitik AND Mesin Tidak Panas Berlebihan AND Kemudi Terlalu Keras THEN Steering stem adjusting nut terlalu kencang , Bantalan steering head rusak dan Tekanan angin ban kurang.
4.3  Perancangan dan Implementasi Sistem a.  Halaman Index Pengguna
Gambar  2  Menunjukkan  halaman  yang akan  ditampilkan  saat  aplikasi  ditampilkan pertama  kali  dan  berisi  tentang  informasi kendaraan  Honda  Vario  110cc.  Halaman  ini merupakan  tampilan  yang  akan  ditampilkan kepada  pengguna  yang  akan  melakukan konsultasi  mengenai  kendaraan  honda  vario 110cc.
Gambar 2. Halaman Index Pengguna
b.  Halaman Keterangan Motor Gambar  3  menunjukkan  halaman  yang berguna  untuk  memasukkan  data  motor seperti  nama  pemilik  kendaraan  serta  nomor plat  kendaraan.  Setelah  mengisi  keseluruhan data  maka  pengguna  menekan  tombol  lanjut untuk selanjutnya melakukan konsultasi dengan sistem.

## Gambar 3. Halaman Keterangan Motor

## c.  Halaman Konsultasi
Gambar  4.  menunjukkan  halaman  yang menampilkan  pertanyaan  yang  nantinya  akan dijawab  oleh  pengguna  dan  akan  diolah  oleh sistem.  Apabila  data  yang  dijawab  sudah terpenuhi  maka  akan  ditampilkan  hasil  dari konsultasi pengguna.

## Gambar 4. Halaman Konsultasi
d.  Halaman Hasil Pengecekan Gambar  5  menunjukkan  halaman  yang menampilkan data motor yang telah dimasukkan  sebelum  melakukan  konsultasi beserta  hasil  konsultasi  yang  telah  didapat setelah melakukan konsultasi.
Gambar 5. Halaman Hasil Pengecekan
e.  Halaman Index Admin Gambar  6  menunjukkan  halaman  yang akan  ditampilkan  jika  admin  melakukan  login dengan  benar.  Halaman  ini  berisi  informasi kendaraan serta menu navigasi untuk melakukan perubahan pada sistem.

## Gambar 6 Halaman Index Admin
4.4  Pengujian Sistem 1.  Pengujian Fungsionalitas Pengujian
program dilakukan menggunakan  pengujian  fungsional  untuk menguji  fungsi-fungsi  dari  aplikasi  yang dikembangkan.  Tes  input  dan  output  fungsi yang ada tanpa memperhatikan prosesnya.
a.  Konsultasi

## Tabel 3. Konsultasi
Test case Hasil harapan Hasil keluaran Hasil uji Pengguna memasukkan jawaban dari pertanyaan
yang ditampilkan sistem Menampilkan pertanyaan selanjutnya atau masuk form hasil pengecekan Menampilkan pertanyaan selanjutnya atau masuk
form hasil pengecekan
Sesuai

## b.  Login Admin
Tabel 4. Login Admin
Test case Hasil
harapan
Hasil keluaran Hasil uji Masukkan data login berupa username dan password yang benar Cek  validasi username dan password sesuai database Masuk kedalam form index admin Sesuai Masukkan data login berupa username dan Penolakan validasi username dan password yang Kembali  ke form login Sesuai Test case Hasil harapan Hasil keluaran Hasil uji
password yang salah tidak  sesuai dalam database Kembali  ke form login Kembali ke form login
2.  Pengujian Validasi
Pengujian  validasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan  kinerja  sistem  dengan  data rekam kerusakan motor Vario 110cc karburasi yang didapatkan dari mekanik.

## Tabel 5. Data Pengujian
No Gejala Hasil pengecekan Hasil Sistem Hasil 1 Busi Baik, Kondisi Oli Baik, Saluran Bahan Bakar
Tidak Mengalir Bebas Selang tersumbat - Saluran Bahan Bakar Tersumbat
- Fuel Auto
Valve Tersumbat.
- Lubang Pernapasan Fuel Tank Tersumbat - Fuel Strainer (Saringan Bahan Bakar)
Tersumbat Sesuai 2 Vacum bensin rusak Sesuai 3 Tangki kotor Sesuai
4 Saluran pernapasa tangki tersumbat
Sesuai
No Gejala Hasil pengecekan Hasil Sistem Hasil 5 Bunga api lemah atau tidak ada bunga
Cop busi rusak - Busi tidak bekerja dengan baik
- Busi kotor
Sesuai
6 Cop busi longgar
Sesuai
7 Kabel busi putus Sesuai 8 api pada busi Koil rusak - Kabel-kabel sistem pengapian longgar atau terlepas - Kabel busi putus atau ada hubungan singkat - Koil pengapian tidak bekerja dengan baik - Ignition pulse generator tidak bekerja dengan baik - Kunci kontak tidak bekerja
dengan baik
- Igniton control modle (ICM) tidak bekerja dengan baik - Kawat side
stand switch terputus Sesuai 9 Cdi rusak Sesuai 10
Kabel cdi ke koil putus
Sesuai
11
Busi Baik, Kondisi oli tidak baik Ring seher aus - Oli lama tidak diganti Tidak Sesuai 12 Oli lama tidak diganti Sesuai 13 Busi Baik, Bearing - Rem Sesuai
No Gejala Hasil pengecekan Hasil Sistem Hasil Kondisi Oli Tidak, rusak menyangkut - Bantalan final
14 Rem menyangkut Sesuai No Gejala Hasil pengecekan Hasil Sistem Hasil 15 Baik, Saluran Bahan
Bakar Mengalir Bebas Putaran Stasioner Benar, Tidak Ada Kebocora n Intlet
Pipe, Roda Tidak Berputar
Bebas
Cakram bengkok reduction dan driven pulley aus atau rusak - Final shaft bengkok Tidak Sesuai
Hasil  pengecekan  pada  tabel  diatas akan dilakukan pengujian akurasi data kerusakan  dan  gejala  dari  kerusakan  Honda Vario  110CC  karburasi  menggunakan  metode Confusion  Matrix .  Kemudian  dapat  dihitung akurasi dari sistem  tersebut sebagai berikut :

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡 Jumlah seluruh data 𝑥 100% = 13 15 𝑥100%
= 86.7%
Prosentase yang didapatkan dari hasil pengecekan kerusakan dengan sistem sebesar 86.7%.

## V.  PENUTUP
5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian serta
analisis data yang dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa kerusakan  motor  4  tak  Honda  Vario  dengan algoritma  C4.5  telah  berhasil  dibuat  dalam bentuk  aplikasi  berbasis  web.  Dari  data pengujian  didapatkan  akurasi  sebesar  86.7%. Dalam  penelitian  ini  algoritma  C4.5  berguna untuk  pembuatan  pohon  keputusan  dan rule , dimana rule yang  terbentuk  dari  pohon keputusan  berguna  untuk  menentukan  gejala yang  paling  berpengaruh  kepada  motor  dari beberapa gejala yang ada .
5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang telah  dilakukan  maka  dapat  dikemukakan
saran  kedepan  sebagai  berikut  :  banyaknya hasil  kerusakan  yang  tidak  sesuai  antara sistem dengan data kerusakan yang didapatkan  dari  mekanik  dengan  gejala  yang sama  maka  perlu  adanya  penambahan akuisisi  pengetahuan  untuk  meningkatkan akurasi  diagnosa  terhadap  kendaraan  yang akan dilakukan pengecekan terhadap kerusakan yang terjadi pada kendaraan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini and E.  T.  Lutfhi, Algoritma  Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[2] Supyani,  “Aplikasi  Diagnosa  Kerusakan Mesin  Sepeda  Motor  Bebek  4  Tak Dengan  Metode  Forward  Chaining,”
STMIK Sinar Nusantara, 2012. [3] S. Kosasi, “Pembuatan Aplikasi
Diagnosa  Kerusakan  Mesin  Sepeda Motor Matic dengan Case-Based
Reasoning,” Citec  J. ,  vol.  2,  no.  3,  pp. 192 –206, 2015.
[4] I.  Wicaksono,  F.  N.  Hakim,  and  V.  G.
Utomo, “Sistem Pakar Diagnosa
Kerusakan  Pada  Motor  Matic  Vario Berbasis  Web (  Studi  Kasus :  Bengkel
Joz z  Motor  Cangkiran  ),” J.  Transform. , vol. 13, no. 2, pp. 49 –58, 2016.
[5] C.  Jamhari,  A.  Kiryanto,  and  S.  H. Anwariningsih, “Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Sepeda Motor Non Matic ,” in
Seminar Nasional IENACO-2014 , 2014.
[6] A.  Rukmana  and  I.  U. Wardati, “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Kerusakan
Sepeda Motor Non Injeksi Pada Bengkel Gemilang Jaya Motor Kabupaten Pacitan,” J.  Speed –  Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 6, no. 4,
pp. 27 –30, 2014.
[7] L. Rahmannor and B. Rahmani, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor Suzuki 4  TAK,” Progresif ,  vol.  7,  no.  2,
pp. 755 –770, 2011. [8] D. Destiani and A. H. A, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis  Kerusakan  Sepeda  Motor Automatic Non Injeksi Berbasis
Android ,” J. Algoritm. , vol. 12, no. 1, pp.
1 –7, 2015.
[9] A. S. Aribowo and S. Khomsah, “Sistem Pakar  Dengan  Beberapa  Knowledge Base  Menggunakan  Probabilitas  Bayes Dan Mesin Inferensi Forward Chaining, ” in Seminar  Nasional  Informatika ,  2011,
vol. 1, no. 4, pp. 51 –58.
[10] S.  Kurniawan  and  N.  Merlina,  “Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Untuk Mendiagnosa Kerusakan Mobil Daihatsu Ayla,” J. Pilar Nusa  Mandiri ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  197 – 202, 2015.
[11] T.  Sutojo and E.  Mulyanto, Kecerdasan Buatan .  Yogyakarta:  C.V  Andi  Offset,
2015.