## PEMODELAN UML UNTUK PERANCANGAN SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN PADA MOBIL MITSUBISHI COLT L300 MENGGUNAKAN PENDEKATAN CERTAINTY FACTOR
Lusi Suryadila, Finanta Okmayura, Fitri Hasanah, Erma Santia, Yanda Rahmadani Dawita, Tio Meylandi Saputra Pendidikan Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Simpang Komersil Arengka (SKA) Jl. Tuanku Tambusai, Delima, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau , Indonesia lusisydl@gmail.com

## ABSTRAK
Banyak  pengemudi  menggunakan  mobil  Mitsubishi  Colt  L300,  namun  disayangkan,  sebagian  besar  dari mereka mengalami kendala akibat kurangnya pengetahuan dalam melakukan pemeriksaan dan perawatan mesin mobil .  Pemilik  mobil  baru  sering  kali  menyadari  adanya  kerusakan  pada  kendaraannya  setelah  mengalami ketidaknormalan dalam kinerjanya. Oleh karena itu, penting untuk menjalani perawatan secara rutin, dan inilah yang mendorong pengembangan sistem pakar untuk mengidentifikasi potensi masalah pada mobil Mitsubishi Colt L300. Algoritma yang digunakan untuk melakukan perhitungan mendeteksi kerusakan pada mobil mitsubishi colt l300 adalah certainty factor. Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan melakukan sesi wawancara langsung dengan pakar dan studi literatur. Dari wawancara langsung dengan pakar diperoleh sembilan kerusakan dengan delapan belas ciri-ciri kerusakan. Selanjutnya, untuk melakukan perancangan system pakar ini, peneliti melakukan pemodelan UML (Unified Modelling Language) yang melibatkan use case diagram, activity diagram, context diagram, ERD (Entity Relationship Diagram)
Kata kunci: mobil, unified modelling language, sistem pakar, certainty factor

## 1. PENDAHULUAN
Di  zaman  ini,  alat  transportasi  menjadi  suatu kebutuhan  mendasar.  Signifikansi  alat  transportasi dalam kehidupan individu telah menjadi fokus utama saat  ini.  Salah  satu  pendekatan  umum  untuk meningkatkan kenyamanan sehari-hari adalah dengan memperluas  aksesibilitas  transportasi  untuk  berbagai keperluan  masyarakat.  Mobil  mitsubishi  colt  l300 mencerminkan salah satu contoh alat transportasi yang banyak dipakai  untuk  memindahkan barang dari satu lokasi  ke  lokasi  lain.  Pemilik  mobil  baru  sering  kali menyadari  adanya  kerusakan  pada  kendaraannya setelah mengalami ketidaknormalan dalam kinerjanya. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menjalani  perawatan secara rutin, dan inilah yang mendorong pengembangan  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi potensi masalah pada mobil mitsubishi colt l300.
Dari  adanya  permasalahan  yang  diuraikan  di atas,  maka  peneliti  tertarik  melakukan  suatu pemodelan  UML  untuk  perancangan  sistem  pakar mendeteksi  kerusakan  mobil  mitsubishi  colt  l300 menggunakan  pendekatan Certainty  Factor .  Sistem pakar  sangat  penting  dilakukan  untuk  menyelesaikan masalah  -  masalah  yang  telah  diuraikan  diatas  serta dapat  dijadikan  solusi  sebagai  alat  bantu  masyarakat dalam menganalisis dan merawat mesin mobil.
Metode yang penulis gunakan untuk melakukan  pendeteksian  kerusakan  pada  mobil mitsubishi colt l300 adalah metode Certainty Factor . Certainty  Factor merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam pengambilan keputusan. Dengan menerapkan metode Certainty  Factor untuk  perhitungan  kemungkinan
kerusakan berdasarkan  gejala yang dipilih user  maka user  akan  menerima  hasil  berupa  kemungkinan terbesar  kerusakan  yang  terjadi  sehingga  user  bisa mengetahui apa yang rusak pada kendaraanya[1].
Setelah melakukan identifikasi masalah, selanjutnya  merumuskan  dari  permasalahan  tersebut. Hasil  dari  perumusan  masalah  yaitu  pembentukan sistem.  Tujuan  dari  sistem  ini  adalah  untuk memudahkan  pemilik  mobil  mitsubishi  colt  l300 dalam mengenali ciri-ciri kerusakan yang terjadi pada mobil tersebut dan membuat pemilik mobil tidak harus ke bengkel.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa kasus yang telah menerapkan Certainty Factor menurut [2] dapat disimpulkan bahwa metode Cetainty  Factor dapat  bekerja  dengan  baik  dalam proses analisis Sistem Pakar. Dari hasil ujicoba sistem dengan beberapa data pasien, tingkat akurasi penyakit pada  pasien  bernama  S  sebesar  63%  dan  tingkat akurasi  penyakit  pada  pasien  bernama  MR  sebesar 68%.
Selain  itu,  tidak  hanya  itu  saja ,  [3]  juga  pernah melakukan  penelitian  yang  sama  tetapi  pada  kasus diagnosa  penyakit  tanaman  kakao  menggunakan metode Certainty  Factor ini  dengan  keakuratan sebesar 85,7%.

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar,  sebagai  bagian  dari  Kecerdasan Buatan  (AI),  mulai  dikembangkan  sejak  pertengahan tahun 1960. General-purpose Problem Solver (GPS), yang  dibuat  oleh  Newel  dan  Simon,  merupakan
perintis  dalam  perkembangan  sistem  pakar.  Fungsi utama sistem pakar adalah menyelesaikan permasalahan spesifik dengan meniru proses berpikir para ahli. Keunggulan utamanya adalah memungkinkan orang awam menangani masalah yang kompleks,  yang  sebenarnya  hanya  dapat  diatasi  oleh para  ahli.  Dengan  demikian,  sistem  pakar  membuka pintu bagi penyelesaian permasalahan yang sebelumnya dianggap sulit.[4].

## 2.2. Certainty Factor
Certainty  Factor adalah  metode  yang  dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan yang belum memiliki jawaban pasti. Ketidakpastian dalam hal ini diartikan  sebagai  probabilitas,  di  mana  hasilnya  bisa mencakup  kemungkinan  atau  kepastian  yang  tinggi. Pendekatan Certainty  Factor digunakan  terutama ketika kita  menghadapi  masalah  yang tidak  memiliki jawaban  pasti.  Tingkat  ketidakpastian  tersebut  sering kali dikonseptualisasikan sebagai probabilitas, memungkinkan  penanganan  yang  lebih  fleksibel dalam  situasi  di  mana  kepastian  mutlak  tidak  dapat dijamin. [5].

## 2.3. Unified Modeling Language (UML)
Unified  Modeling  Language (UML)  merupakan suatu  pendekatan  dalam  pengembangan  sistem  yang memanfaatkan  bahasa  grafis  sebagai  alat  untuk mendokumentasikan  dan  merinci  spesifikasi  sistem. Pada tahun 1994, Grady Booch dan James Rumbaugh memperkenalkan UML dengan tujuan untuk mengintegrasikan  dua  metodologi  terkemuka,  yaitu Booch  dan  OMT.  Ivar  Jacobson,  pencipta  Object Oriented Software Engineering (OOSE), ikut bergabung dalam pengembangan UML. Standar UML dikelola oleh Object Management Group (OMG).[6]

## 2.4. Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah serangkaian kegiatan yang  saling  berhubungan  dan  membentuk  sistem secara  terstruktur.  Kegiatan-kegiatan  ini  dilakukan atau dipantau oleh seorang aktor tertentu.[7]

## 2.5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram ( ERD ) adalah suatu model visual yang digunakan untuk mengilustrasikan serta menjelaskan bagaimana data saling berhubungan dalam suatu basis data. Fokus utama dari diagram ini adalah pada relasi dan keterkaitan antara entitas-entitas yang ada, memperlihatkan secara jelas bagaimana data saling  terhubung  dalam  konteks  sistem  basis  data tersebut.[8]

## 2.6. Activity Diagram
Diagram  aktivitas  berfungsi  untuk  memodelkan urutan aktivitas dan alur kerja (workflow) suatu proses bisnis.  Sifatnya  mirip  dengan  flowchart  karena mengilustrasikan  perpindahan  dari  satu  aktivitas  ke aktivitas lainnya atau dari aktivitas menuju suatu status khusus.[9]

## 2.7. Context Diagram
Context  Diagram adalah  gambaran  visual  yang menunjukkan asal dan tujuan data yang akan diproses. Dengan kata lain, tujuannya adalah untuk memberikan gambaran  umum  tentang  seluruh  sistem,  dengan merinci  sumber  dan  arah  aliran  data  yang  terlibat dalam proses tersebut.[10]

## 2.8. Mobil
Kendaraan  bermotor,  seperti  mobil,  memegang peranan  utama  sebagai  alat  transportasi  darat  yang sangat  esensial  pada  zaman  ini.  Fungsinya  sebagai sarana perjalanan sehari-hari dipilih karena memberikan  tingkat  kenyamanan  yang  lebih  tinggi dibandingkan menggunakan transportasi umum.[11]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini sesuai dengan gambar 3.1 di bawah ini:
Gambar  1. Bagan metodologi penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Dari pengamatan yang sudah dilakukan sebelumnya, kurangnya pengetahuan dalam melakukan  pemeriksaan  dan  perawatan  mesin  mobil. Pemilik  mobil  baru  sering  kali  menyadari  adanya kerusakan  pada  kendaraannya  setelah  mengalami ketidaknormalan  dalam  kinerjanya.  Oleh  karena  itu, penting  untuk  menjalani  perawatan  secara  rutin,  dan inilah  yang  mendorong  pengembangan  sistem  pakar untuk  mengidentifikasi  potensi  masalah  pada  mobil mitsubishi colt l300.

## 3.2. Pengumpulan Data
Dalam  menjalankan  penelitian  ini,  penulis mengadopsi beberapa metode penelitian, di antaranya:
a. Metode Wawancara Dalam proses penelitian ini, metode pengumpulan data yang diterapkan adalah wawancara langsung. Peneliti  secara  aktif  berinteraksi  dengan  Rio Kurniawan,  seorang  mekanik  mobil,  guna menggali  informasi  terkait  gejala  dan  kerusakan
pada  mobil  mitsubishi  colt  l300.  Pendekatan  ini memberikan  peluang  kepada  peneliti  untuk memperoleh wawasan langsung dari sumber yang memiliki pengetahuan praktis mengenai kendaraan tersebut.
b. Studi Literatur Selain menggunakan metode wawancara langsung, penulis juga melakukan pengumpulan data melalui studi  literatur.  Referensi  ini  berasal  dari  jurnal- jurnal dan buku-buku yang memiliki tema sejenis dengan  penelitian  yang  sedang  dilaksanakan. Pendekatan  studi  literatur  memberikan  dasar teoretis  yang  kuat  dan  memungkinkan  penulis untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam tentang  isu-isu  yang  terkait  dengan  penelitian, dilihat dari sudut pandang yang telah diakui dalam literatur ilmiah .

## 3.3. Analisa Sistem
a. Analisa Sistem Lama
Pada  sistem  lama  yang  telah  peneliti  analisis diketahui  bahwa  sebelumnya  belum  ada  sistem yang mendeteksi kerusakan pada mobil mitsubishi colt  l300.  Dengan  melakukan  analisis  terhadap sistem  lama,  peneliti  bertujuan  untuk  memahami secara  mendalam  prosedur-prosedur  awal  yang telah  digunakan  dalam  menangani  kasus  yang sedang diinvestigasi. Langkah ini dianggap sangat penting  agar  dapat  merancang  sistem  baru  yang diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang lebih  efektif  dalam  mendeteksi  kerusakan  pada mobil  mitsubishi  colt  l300.  Dengan  memahami prosedur-prosedur  awal  tersebut,  peneliti  dapat mengidentifikasi  kelemahan  dan  mengevaluasi solusi yang lebih baik melalui implementasi sistem yang baru.
b. Analisa Sistem Baru
Sistem yang akan dikembangkan dirancang untuk melakukan deteksi kerusakan pada mobil
mitsubishi colt l300. Dalam operasinya, pengguna akan  menghadapi  serangkaian  pertanyaan  terkait gejala-gejala  kerusakan,  dimana  mereka  diminta untuk  memilih  apakah  gejala  tersebut  ada  atau tidak.  Apabila  jawaban  pengguna  sesuai  dengan aturan  kerusakan  yang  telah  diprogram  dalam sistem,  maka  sistem  akan  memberikan  informasi terkait jenis kerusakan yang mungkin dialami oleh mobil  pengguna.  Ini  menjadi  suatu  pendekatan yang  sistematis  untuk  membantu  pengguna memahami  dan  mengidentifikasi  kerusakan  pada kendaraan mereka.
Setelah melakukan wawancara langsung dengan pakar,  peneliti  akhirnya  memperoleh  sembilan kerusakan  dan  delapan  belas  ciri-ciri  kerusakan  pada mobil mitsubishi l300. Berikut data kerusakan dan ciri- ciri kerusakan yang diperoleh dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Data Kerusakan Mobil Mitsubishi Colt L300
No Kode Ciri-ciri Kerusakan 1 CK01 Oli kering 2 CK02 Mesin mulai memanas 3 CK03 Rantai temeng putus 4 CK04 Tenaga goyang 5 CK05 Suara mesin kasar 6 CK06 Bunyi berisik 7 CK07 Ring sudah tipis 8 CK08 Gas sendat 9 CK09 Mesin dingin susah hidup 10 CK10 Mesin susah hidup 11 CK11 Lampu melebihi kapasitas 12 CK12 Ban belakang mulai goyang 13 CK13 Gigi tidak bias diganti/sangkut 14 CK14 Lampu tidak bias hidup 15 CK15 Klakson tidak bisa hidup 16 CK16 Wifer skring 17 CK17 Minyak campur air 18 CK18 Tenaga berkurang

## Tabel 2. Data Ciri-Ciri Kerusakan Mobil Mitsubishi Colt L300
No Kode Kerusakan Nama Kerusakan Kode Ciri-ciri Kerusakan MB MD 1 K01 Radiator Bocor / Sumbat CK01 0,6 0,1 CK02 0,6 0,4 CK03 0,8 0,5 2 K02 Piston Mulai Goyang CK04 0,6 0,12 CK05 1 0,3 3 K03 Klep Kendor CK06 0,8 0,7 CK07 0,4 0,6 4 K04 Pilpom Sumbat CK08 0,6 0,4 CK09 0,6 0,5 CK10 0,4 0,12 5 K05 Komputer Terbakar CK11 0,4 0,5 6 K06 Lahar CK12 1 0,7 CK13 0,8 0,4 7 K07 Skring Putus CK14 0,8 0,4 CK15 0,6 0,14 CK16 1 0,6 8 K08 Dinamo Cas CK17 1 0,6 9 K09 Injeksi CK18 1 0,4
No Nama Kerusakan Gejala Kerusakan Solusi 1 Radiator bocor / sumbat  Oli kering  Mesin mulai panas  Rantai temeng putus Radiator dicuci bersih/ganti radiator 2 Piston mulai goyang  Tenaga goyang  Suara mesin kasar Ring piston diganti 3 Klep kendor  Bunyi berisik  Ring sudah tipis Penyetelan klep mesin 4 Pilpom sumbat  Gas sendat  Mesin dingin susah hidup  Mesin susah hidup Cuci filter/cuci pulpum atau ganti filter, pijar mesin wajib diganti 5 Komputer terbakar  Lampu melebihi kapasitas Pengambilan arus dari bodi 6 Lahar  Ban belakang mulai goyang  Gigi tidak bisa diganti / sangkut Ganti lahar, membuka hendel gigi atau melepaskan tali hendel gigi. 7 Skring putus  Lampu tidak bisa hidup  Klakson tidak bisa hidup  Wifer skring Ganti skring atau ganti jinamo wifer, stel ulang klakson. 8 Dinamo cas  Lampu tidak bisa hidup Ganti skring. 9 Injeksi  Minyak campur air Mencuci tangka minyak. Tabel 3. Data pertanyaan terkait ciri-ciri kerusakan mobil mitsubishi colt l300 No Kode Pertanyaan Nama Pertanyaan 1 P01 Apakah oli mobil kering? 2 P02 Apakah mesin mobil mulai memanas? 3 P03 Apakah rantai temeng putus? 4 P04 Apakah tenaga pada mobil goyang? 5 P05 Apakah suara mesin pada mobil bunyinya kasar? 6 P06 Apakah mobil berbunyi berisik? 7 P07 Apakah ring sudah tipis? 8 P08 Apakah gas mulai sendat? 9 P09 Apakah saat mesin mobil dingin, mobil susah hidup? 10 P10 Apakah mesin mobil susah hidup? 11 P11 Apakah lampu melebihi kapasitas? 12 P12 Apakah ban belakang mobil goyang? 13 P13 Apakah gigi sangkut dan tidak bisa di ganti? 14 P14 Apakah lampu pada mobil tidak bisa hidup? 15 P15 Apakah klakson tidak hidup? 16 P16 Apakah wifer skring bermasalah? 17 P17 Apakah minyak bercampur air? 18 P18 Apakah tenaga mobil mulai berkurang?
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengadopsi penerapan certainty factor, yang umumnya didefinisikan sebagai berikut:
CF [H,E] = MB [H,E] – MD [H,E] (1)
Keterangan : CF (H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti. MB  (H,E)  =  measure  of  belief  terhadap  hipotesa  H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
MD (H,E) = measure of disbelief terhadap evidebce H, jika  diberikan  evidance  E  (antara  0  dan  1)  Certainty factor untuk kaidah premis tunggal.
CF[H,E]1= CF[H] * CF[E] (2)
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules):
CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1- CF[H,E]1] (3) CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old +CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old] (4)

## 3.4. Pemodelan Sistem
Dalam  proses  perancangan  sistem,  penulis memanfaatkan  sejumlah  diagram  UML  (Unified Modeling  Language)  yang  beragam. Beberapa diagram  yang  dimanfaatkan  melibatkan use  case diagram, activity diagram, context diagram , dan entity relationship diagram (ERD).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Algoritma
Proses algoritma menjadi kunci yang bermanfaat dalam  memahami  langkah-langkah  yang  dilakukan oleh suatu sistem dalam menangani dan menyelesaikan  permasalahan  tertentu. Berdasarkan data  ciri-ciri  kerusakan  pada  Tabel  2,  dapat  disusun serangkaian  aturan  untuk  melakukan  identifikasi kerusakan pada mobil mitsubishi colt l300.
Rule 1:  IF Mesin mulai panas AND Rantai temeng putus AND Oli kering THEN Radiator bocor / sumbat Rule 2: IF Oli kering AND Tenaga goyang AND Suara mesin kasar AND Ring sudah tipis THEN Piston mulai goyang
Rule 3: IF Bunyi berisik AND Ring sudah tipis THEN Klep kendor Rule 4: IF Gas sendat AND Mesin dingin susah hidup AND Mesin susah hidup THEN Pilpom sumbat Rule 5: IF Lampu melebihi kapasitas THEN Komputer terbakar Rule 6: IF Ban belakang mulai goyang AND Gigi tidak bisa diganti / sangkut
THEN Lahar Rule 7: IF Lampu tidak bisa hidup AND Klakson tidak bisa hidu AND Wifer skring THEN Skring putus Rule 8: IF Lampu tidak bisa hidup
THEN Dinamo cas
Rule 9: IF Minyak campur air THEN Injeksi

## 4.2. Tabel Keputusan
Tabel 4. Rancangan Tabel Keputusan untuk menentukan kerusakan pada mobil Mitsubishi colt l300 berdasarkan gejala-gejala yang dialami
Ciri-ciri kerusaka n/kerusak an K 0 1 K 0 2 K 0 3 K 0 4 K 0 5 K 0 6 K 0 7 K 0 8 K 0 9 CK01 x x CK02 x CK03 x x CK04 x CK05 x CK06 x CK07 x CK08 x CK09 x CK10 x CK11 x CK12 x CK13 x CK14 x x CK15 x CK16 x CK17 x CK18 x

## 4.3. Proses Perhitungan
Tabel 5. Tabel Konsultasi No Kode Nama Gejala MB MD 1 CK08 Gas sendat 0,6 0,4 2 CK09 Mesin dingin susah hidup 0,6 0,5 3 CK10 Mesin susah hidup 0,4 0,12 4 CK12 Ban belakang mulai goyang 1 0,7 5 CK13 Gigi tidak bias diganti/sangkut 0,8 0,4
Untuk  menghitung  keyakinan  diambil  dari tabel 6 Berikut perhitungannya:
CF = MB [h,e] – MD [h,e]                                      (1)
1. Nilai CF untuk G08
CF = MB [h,e] – MD [h,e]   =  0,6 – 0,4 =  0,2 2. Nilai CF untuk G09 CF = MB [h,e] – MD [h,e]   =  0,6 – 0,5  =  0,1
3. Nilai CF untuk G10
CF = MB [h,e] – MD [h,e]   =  0,4 – 0,12 =  0,28
4. Nilai CF untuk G12
CF = MB [h,e] – MD [h.e]  =  1 – 0,7  =  0,3
5. Nilai CF untuk G13 CF = MB [h,e] – MD [h,e]  =  0,8 – 0,4 =  0,4
Dari  data  yang  telah  disajikan,  terdapat beberapa tanda atau gejala yang akan diintegrasikan dengan menggabungkan nilai Certainty Factor (CF) dari masing-masing gejala. Hal ini dilakukan dengan menggunakan rumus berikut:
CF combine (CF1, CF2) = CF1 + CF2* (1 – CF1)  (2)
a. Nilai CF kombinasi kerusakan pilpom sumbat = K04
CF combine (G08, G09) = 0,2 + 0,1 * (1- 0,2) = 0,24 (CF old) Kombinasikan CF old dan CF G10 CF combine CF old dan CF G10 = 0.24 + 0,28 * (1 – 0,24) = 0,3952 CF b. Nilai CF kombinasi kerusakan lahar = K06 CF combine (G12, G13)
= 0,3 + 0,4 * (1 – 0,3)
= 0,49 CF old
Kerusakan  pada  radiator  bocor/sumbat,  piston mulai  goyang,  klep  kendor,  computer  terbakar, skring  putus,  kerusakan  dinamo  cas,  dan  masalah pada  sistem  injeksi  tidak  dimasukkan  dalam perhitungan kombinasi Certainty Factor (CF). Hal ini disebabkan  oleh  ketiadaan  indikasi  kerusakan  yang berkaitan dengan gejala-gejala tersebut. Oleh karena itu, berdasarkan hasil perhitungan, dapat disimpulkan  bahwa  menurut  Certainty  Factor,  nilai tertinggi yang diperoleh adalah 0,49. Artinya, mobil mitsubishi  colt  l300  mengalami  kerusakan  pada bagian lahar dengan tingkat keyakinan sebesar 49%. Jadi,  solusi  yang  dapat  diberikan  untuk  mengatasi kerusakan  tersebut  adalah  ganti  lahar,  membuka hendel gigi atau melepaskan tali hendel gigi.

## 4.4. Perancangan UML
Tabel 6. Kegiatan Interaksi Antara Actor Dan Sistem
Admin User 1. Login
2. Beranda
3. Kelola data konsultasi /
pertanyaan 4. Kelola data ciri kerusakan 5. Kelola data kerusakan 6. Kelola data perhitungan CF / hasil identifikasi
7. Kelola data solusi 8. Kelola data riwayat kerusakan 9. Log Out 1. Login 2. Beranda 3. Melakukan konsultasi
4. Melihat hasil identifikasi
5. Melihat informasi solusi
6. Logout

## 4.5. Use Case Diagram
Gambar 2. Use case diagram
Berdasarkan  gambar  di  atas,  melibatkan  dua pihak,  yakni  admin  dan  pengguna  (user).  Admin memiliki kewenangan untuk masuk ke sistem dengan login, mengunjungi halaman beranda, serta melakukan  pengelolaan  data konsultasi,  ciri kerusakan,  kerusakan,  perhitungan  certainty  factor, solusi, dan riwayat kerusakan dari pengguna. Setelah menyelesaikan  tugasnya,  admin  dapat  keluar  dari sistem.  Di  sisi  lain,  pengguna,  yang  dalam  hal  ini adalah  pasien,  dapat  melakukan  login,  mengakses halaman  beranda,  berkonsultasi  dengan  menjawab pertanyaan yang diajukan oleh sistem, melihat hasil identifikasi, menerima atau melihat informasi solusi dari  kerusakan  yang  diidentifikasi  oleh  sistem,  dan akhirnya melakukan logout.

## 4.6. Activity Diagram
a. Activity Diagram User Login
Pada  gambar  3  terdapat  aktivitas  pengguna dengan  sistem,  di  mulai  dari  pengguna  yang melakukan  registrasai,  melengakpi  data  diri,  lalu memasukkan sandi.
Gambar 3. Activity diagram user login
b. Activity Diagram Admin Login
Gambar 4. Activity admin login
Gambar  di  atas  menggambarkan  proses  login yang  dilakukan  oleh  seorang  admin.  Yang  di  mana dimulai  dari  admin  memasukkan  id  dan  password, jika berhasil maka akan lanjut ke tampilan berikutnya namun jika gagal maka akan mengulang mengisi id dan password
c. Activity Diagram Proses Identifikasi Kerusakan Gambar  5  menggambarkan  halaman identifikasi kerusakan  di  mana  di  sini  user  akan  memilih  menu ciri-ciri  kerusakan,  dan  system  akan  menampilkan beberapa  pilihan  ciri-ciri  kerusakan.  User  akan mengisi
sesuai
dengan keadaan kendaraannya(mobil),  setelah  selesai  maka  akan lanjut  untuk  perhitungan certainty  factor untuk mengetahui  ciri-ciri  keruskan  termasuk  dalam kerusakan  yang  mana.  Setelah  selesai  maka  akan diberikan  solusi  oleh  system.  Pengguna  juga  dapat menyimpan  hasil  identifikasi  yang  dilakukan  oleh system ini.
Gambar 5. Activity diagram proses identifikasi kerusakan
d. Activity Diagram Menu Rule Ciri-ciri Kerusakan
Gambar 6. Activity diagram menu rule ciri-ciri kerusakan
Gambar  6  menggambarkan  bagaimana  seorang admin  dalam  menginput  ciri-ciri  kerusakan  pada sebuah sistem. Setelah menambah ciri-ciri kerusakan maka bisa di simpan, jika tidak ingin disimpan bisa di hapus atau diubah.
e. Activity Diagram Menu Rule Solusi
Gambar  7  menggambarkan  bagaimana  seorang admin dalam menambahkan solusi di dalam sebuah sistem. Admin dapat memasukkan solusi, menyimpan,  menghapus  atau  mengubah  sesuai kebutuhan.
Gambar 7. Activity diagram menu rule solusi
f. Activity Diagram Data Admin
Gambar 8. Activity diagram data admin
Gambar di atas menggambarkan sebuah aktivitas untuk  penambahan  data  admin.  Di  mana  kita  bias menyimpan, mengubah atau menghapusnya.

## 4.7. Context Diagram
a. Context Diagram Level 0
Gambar 9. Context diagram level 0
Pada  gambar  DFD  Level  0  yang  tergambar, terdapat  dua  entitas  utama,  yaitu  admin  dan pengguna  (user).  Tugas  utama  admin  adalah memasukkan  berbagai  jenis  data  ke  dalam  sistem, seperti data login, ciri kerusakan, kerusakan, solusi, nilai  perhitungan  certainty  factor,  pertanyaan (konsultasi),  dan  riwayat  kerusakan.  Setelahnya, sistem akan menampilkan informasi hasil konsultasi, ciri  kerusakan,  kerusakan,  solusi,  nilai  perhitungan
certainty  factor,  dan  riwayat  kerusakan  kepada admin. Di sisi lain, pengguna memiliki peran sebagai penyedia  data  identifikasi.  Mereka  memberikan jawaban terhadap sejumlah pertanyaan mengenai ciri kerusakan ke dalam sistem. Setelah itu, sistem akan menampilkan  hasil  konsultasi  kembali  kepada pengguna.
b. Context Diagram Level 1
Gambar 10. Context diagram level 1
Dalam DFD level 1, ada dua entitas utama, yaitu admin dan pengguna (user), yang terlibat dalam lima proses  dan  menghasilkan  tujuh  data  store.  Proses- proses  tersebut  mencakup  login,  manajemen  data, identifikasi,  riwayat  kerusakan,  dan  pembuatan laporan.  Pada  tahap  awal,  admin  memasukkan  data login  ke  dalam  proses  login,  yang  kemudian tersimpan  di  dalam  data  store  login.  Langkah selanjutnya  melibatkan  admin  dalam  memasukkan data_ciri  kerusakan,  data_kerusakan,  data_solusi, data_nilai  perhitungan  CF,  dan  data_pertanyaan  ke dalam  proses  manajemen  data,  yang  selanjutnya disimpan  di  masing-masing  data  store  seperti  ciri kerusakan,  kerusakan,  solusi,  nilai  perhitungan  CF, dan  pertanyaan.  Proses  manajemen  data  juga melibatkan  tampilan  ciri  kerusakan,  kerusakan, solusi, nilai perhitungan CF, dan pertanyaan kepada admin.
Langkah  ketiga  melibatkan  pengguna  dalam memasukkan  data_identifikasi  ke  dalam  proses identifikasi.  Proses  ini  menggunakan  data  dari  data store ciri kerusakan, data store kerusakan, data store solusi, data store nilai perhitungan CF, dan data store pertanyaan  untuk  menghasilkan  diagnosa,  yang kemudian disimpan di data store identifikasi. Proses keempat  adalah  riwayat  kerusakan,  di  mana  data identifikasi  dari  data  store  identifikasi  dan  riwayat kerusakan  pengguna  dari  admin  dimasukkan  ke dalam proses riwayat kerusakan dan disimpan di data store  riwayat  kerusakan.  Proses  kelima  adalah laporan, di mana admin memasukkan data laporan ke dalam proses laporan.
c. Context Diagram Level 2
Gambar 11. Context diagram level 2
Pada  DFD  level  2  untuk  manajemen  data, terdapat satu entitas admin yang terlibat dalam lima proses,  menghasilkan  lima  tempat  penyimpanan data. Kelima proses tersebut terdiri dari manajemen data  ciri  kerusakan,  manajemen  data  kerusakan, manajemen data solusi, manajemen data perhitungan CF,  dan  manajemen  data  pertanyaan.  Pada  tahap awal,  admin  memasukkan  informasi  mengenai  ciri kerusakan  ke  dalam  proses  manajemen  data  ciri kerusakan.  Proses  ini  kemudian  menampilkan  ciri kerusakan  kepada  admin  dan  menyimpannya  di dalam tempat penyimpanan data kerusakan. Langkah selanjutnya  melibatkan  admin  dalam  memasukkan informasi  kerusakan  ke  dalam  proses  manajemen data  kerusakan.  Proses  tersebut  menampilkan informasi kerusakan kepada admin dan menyimpannya  di  dalam  tempat  penyimpanan  data kerusakan.  Proses  ketiga,  keempat,  dan  kelima serupa  dengan  proses  sebelumnya,  di  mana  admin memasukkan informasi solusi, nilai perhitungan CF, dan  pertanyaan  ke  dalam  proses  manajemen  data masing-masing.  Setiap  proses  akan  menampilkan informasi  terkait  kepada  admin  dan  menyimpannya di dalam tempat penyimpanan data yang sesuai, yaitu solusi, perhitungan CF, dan pertanyaan.

## 4.8. Entity Relationship Diagram (ERD)
Seperti  gambar  12  ERD  memiliki  5  entitas. dimulai  dari  kerusakan,pada  entitas  kerusakan terdapat  atribut  kode_kerusakan,nama_kerusakan, definisi,saran.entitas  kerusakan  memiliki  relasi dengan  derajat  kaardinalitas  one  to  many  dimana kerusakan  memiliki  beberapa  relasi.pada  relasi terdapat    atribut  id_  relasi  sebagai  primary key,kode_kerusakan,nama_kerusakan.pada  entitas relasi  terdapat  atribut  id_relasi  sebagai  primary key,kode_kerusakan,kode_ciri-ciri,  entitas  relasi memiliki  relasi  dengan  ciri-ciri  dengan  derajat kaardinalitas one to many pada relasi terdapat atribut id_relasi sebagai primary key,kode_ciri- ciri,nama_ciri-ciri.pada entitas ciri-ciri terdapat tiga atribut  id_ciri-ciri  sebagai  primary  key,nama_ciri- ciri,  deskripsi_ciri-ciri.entitas  ciri-ciri  memiliki
relasi memperoleh user dengan derajat kaardinalitas one to many.pada relasi memperoleh terdapat atribut id_ciri-ciri sebagai primary key, username, password.pada entitas user terdapat atribut username, password,nama, email, alamat.entitas  user  memiliki relasi  memperoleh  analisa  hasil  dengan  derajat kaardinalitas  one  to  one.pada  relasi  memperoleh terdapat  atribut  kode_analisa,  username,  password. Pada entitas analisa hasil terdapat atribut kode_analisa,  id_relasi,  username,  kode_kerusakan, nitip,  tanggal.  entitas  analisa  hasil  memiliki  relasi memperoleh  relasi  dengan  derajat  kaardinalitas  one to  many.  pada  relasi  memperoleh  memiliki  atribut id_relasi, nama_analisa, kode_analisa.
Gambar 12. Entity relationship diagram (ERD)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penulis  telah  berhasil  merancang  sistem  pakar dengan  UML  ( Unifed  Modeling  Languange )  yang melibatkan use  case  diagram,  activity  diagram, context diagram), ERD (Entity Relationship Diagram ) untuk  mendeteksi  mendeteksi  kerusakan  pada  mobil mitsubishi  colt  l300  berdasarkan  ciri-ciri  kerusakan yang  dialami  kemudian  diberikan  solusi.  Dengan melakukan  perhitungan,  implementasi  algoritma certainty  factor  telah  berhasil  dan  telah  diuji  pada pengguna.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa algoritma  ini  mampu  memberikan  perhitungan  yang efektif  untuk  menentukan  deteksi  kerusakan  pada mobil  mitsubishi  colt  l300,  dengan  diperoleh  angka keyakinan  49%  menjadi  angka  tertinggi  dari  yang lainnya. Penghitungan  dalam  sistem  pakar  ini  dapat diperluas  dengan  menerapkan  perhitungan  sistem pakar alternatif, seperti Dampster shafer dan Teorema Bayes.  Untuk  penelitian  lanjutan,  implementasi  ini dapat  diperluas  untuk  mencakup  kasus-kasus  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Nugroho  and  S.  Sumiati,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Kerusakan  Kendaraan  Pada  Mobil Wuling  Confero  S  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) , vol. 7, no. 1, p. 63, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.2107.
[2]  S.  L.  Fajri  and  G. W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pakar dalam  Menganalisis  Penyakit  Kelenjar  Getah Bening Menggunakan Metode Certainty Factor,”
J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  269–274, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.77.
[3]  S.  Alim,  P.  P.  Lestari,  and  R.  Rusliyawati, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kakao  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang  Lampung,” J.  Data  Min.  dan  Sist.  Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[4]  F. Okmayura and N. Effendi, “Design of Expert System  for  Early  Identification  for  Suspect Bullying  On  Vocational  Students  by  Using Dempster  Shafer  Theory,” CIRCUIT  J.  Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 3, no. 1, p. 48, 2019, doi: 10.22373/crc.v3i1.4691.
[5]  D. M. Putra and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dalam Akurasi  Identifikasi  Penyakit  Panleukopenia pada Kucing,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 108–114, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.31. [6]  F.  Okmayura et  al. ,  “Pemodelan  UML  Untuk
Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Dini Cedera Awal Pada Peserta Olahraga Beladiri Menggunakan Pendekatan Teorema Bayes,” vol.
7,  no.  1,  pp.  31–40,  2023,  [Online].  Available: http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclickPem odelanUMLUntukPerancanganSistemPakarDiag nosaDini….
[7]  M. Tabrani and I. Rezqy Aghniya, “Implementasi Metode Waterfall Pada Program Simpan Pinjam Koperasi  Subur  Jaya  Mandiri  Subang,” J. Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  44–53,  2020,  doi: 10.35969/interkom.v14i1.65.
[8]  F.  Okmayura,  V.  Vitriani,  and  M.  Novalia, “Design  of  Expert  System  for  Identify  Anxiety Disorder  Using  Forward  Chaining,” J.  Ris. Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  291–298,  2021,  doi: 10.34288/jri.v3i3.246.
[9]  W.  Apriliah,  N.  Subekti,  and  T.  Haryati, “Penerapan Model Waterfall Dalam Perancangan Aplikasi  Sistem  Informasi  Simpan  Pinjam  Pada Koperasi Pt. Chiyoda Integre Indonesia Karawang,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 14, no. 2, pp. 34–42, 2021, doi: 10.35969/interkom.v14i2.69.
[10]  D.  Arisandi,  “Pembuatan  Program  Aplikasi Inventori Pada Pd Kapuas,” J. Ilmu Komput. Dan Sist. Inf. , pp. 141–145, 2022.
[11]  S.  Sukimin  and  N.  Indriastuty,  “Pengaruh Kualitas  Produk,  Harga  Dan  Promosi  Terhadap Keputusan  Pembelian  Mobil  Merek  Toyota  Di Kota Balikpapan,” J. GeoEkonomi , vol. 12, no. 2,
pp. 194–204, 2021, doi: 10.36277/geoekonomi.v12i2.162.