## IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES DALAM MENDETEKSI KERUSAKAN SISTEM KELISTRIKAN MOBIL TOYOTA 4E-FE
Ramandani Irma Sari, Suryo Adi Wibowo, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818076@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pesatnya  kemajuan  zaman,  membuat  mobil  banyak  diproduksi  dengan  segala  jenis  bentuk  dan  warna. Tingginya permintaan membuat mobil harus memiliki kualitas terbaik. Mobil Toyota dengan kode mesin 4E-FE Memiliki kualitas yang bagus, mobil ini memiliki mesin seri E terkuat yang pernah diproduksi, mesin irit bahan bakar dan performa mesin yang terbaik. Sebagian manusia sering kali tidak memperhatikan permasalahan sistem kelistrikan yang terjadi pada mobil. Karena keterbatasan pengetahuan untuk mengidentifikasi permasalahan pada mobil membuat pengguna mobil dan teknisi kesulitan dalam mengetahui permasalahan dalam kerusakan mobil. Sistem dibuat dengan mengambil data dari bengkel Mg Auto Service Tanjung pinang yang terdiri dari data gejala, kerusakan  dan  solusi.  Kemudian  data tersebut  akan  dimasukkan  kedalam  rumus  naïve  bayes.  Pengguna  mobil atau teknisi  menginputkan  gejala  yang  dialami,  sistem  akan  melakukan  proses  perhitungan.  Output  atau  Hasil berupa perhitungan data gejala dan sistem akan menampilkan kerusakan yang terjadi dengan solusi perbaikannya.
Kata kunci: Toyota 4E-FE, Kerusakan Kelistrikan Mobil. Naïve Bayes, teknisi

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi membuat kegiatan manusia menjadi lebih cepat dan efektif. Untuk mencapai suatu tujuan tersebut dibutuhkan alat transportasi, alat transportasi terbagi  3,  yaitu  alat  transportasi  darat,  air  dan  udara. Salah  satu  alat  transportasi  darat  yaitu  mobil.  [1].. Mobil  Toyota  dengan  kode  mesin  4E-FE  Memiliki kualitas  yang bagus, mobil  ini  memiliki  mesin seri E terkuat yang pernah diproduksi, mesin irit bahan bakar dan performa mesin yang terbaik. [2]
Namun  Sebagian  manusia  sering  kali  tidak memperhatikan permasalahan sistem kelistrikan yang terjadi  pada  mobil.  Karena  keterbatasan  pengetahuan untuk  mengidentifikasi  permasalahan  pada  mobil membuat pengguna mobil dan teknisi kesulitan dalam mengetahui permasalahan dalam Kerusakan kelistrikan  mobil. Oleh karena  itu tema  yang diambil adalah  masalah  dalam  bidang  kelistrikan  otomotif, dimana  akan  di  temukan  solusi  dalam  menangani permasalahan  pada  mobil  Sistem  pakar  yang digunakan  untuk  mendeteksi  kerusakan  sistem kelistrikan  mobil  adalah naïve  bayes .  Metode  naïve bayes mampu menjadi solusi dari permasalahan diatas, karena  metode  ini  mampu  memprediksi  peluang dimasa sebelumnya. Dengan menggunakan kemungkinan  bersyarat  sebagai  awalannya  dengan tingkat  klasifikasi  sederhana  serta  mudah  dalam penerapannya.  Sistem  yang  dibuat  berdasarkan  data yang terdiri dari data kerusakan  dan data gejala  yang kemudian akan dimasukan dalam rumus Naïve Bayes untuk mencari hasil yang akurat.
Penelitian ini dilakukam untuk membuat sebuah sistem  pendeteksi  kerusakam  kelistrikan  pada  mobil Toyota 4E-FE berbasis web dengan  menggunakan naïve bayes. Sehingga di harapkan dapat memudahkan pengguna  mobil  dan  teknisi  mobil  untuk  mengetahui
kerusakan  kelistrikan  yang  terjadi  dan  membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan  sesuai  dengan perhitungan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Untuk  deteksi Kerusakan  Mesin  Diesel  Mobil  Panther  Dengan Metode Naïve  Bayes ”  yang  dilakukan  oleh  Wawan Singgih  P,  dkk,  2016  mengenai  implementasi naïve bayes untuk  sistem  deteksi  kerusakan  mesin diesel mobil panther .  Berdasarkan  pengujian  akurasi diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%. [3]
Penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Mendeteksi  kerusakan  sepeda  motor  menggunakan metode Naïve  Bayes dibengkel  motor  SMK  Islam Tanjung”  yang  dilakukan  oleh  Nasa’I,  dkk,  2020. bahwa  sistem  pakar  yang  dibuat  dapat  membantu karyawan  bengkel  motor  SMK  Islam  Tanjung  dalam mendeteksi  kerusakan  sepeda  motor  pelanggan terutama  pada  saat  jam  jam  sibuk  dengan  adanya aplikasi  ini  siapapun  bisa  melakukan  konsultasi meskipun ahlinya tidak ada dibengkel pada saat itu. [4] Penelitian yang berjudul “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan  Printer  dengan  metode Naïve  bayes : Indonesian  Journal  On  Computer  and  Information Technologi ,  hlm  229-233”  yang  dilakukan  oleh Suleman,  dkk,  2018.  Mengenai  Sistem  pakar  yang dirancang  untuk  medeteksi  adanya  kerusakan  pada printer ,  penelitian  ini  menggunakan  metode Naïve Bayes dengan berbasis android . kesimpulan berdasarkan pada fakta  yang ada dengan perhitungan Naïve Bayes. Sistem pakar diagnosa kerusakan printer yang  dirancang  mampu  mendeteksi  jenis  kerusakan printer secara cepat dan akurat. [5]
2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah system berbasis computer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta  dan  teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam bidang  tersebut.  Sistem  pakar  dibuat  pada  wilayah tertentu  untuk  suatu  kepakaran  yang  mendekati kemampuan manusia disalah satu bidang tersebut. [6].

## 2.3. Naïve Bayes
Naive
Bayes
merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari data set  yang  diberikan.  Algoritma  mengunakan  teorema Bayes dan  mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.[7]
Persamaan teorema Bayes adalah :
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 )𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑋)
(1) Keterangan : P(C i |X) = Probabilitas hipotesis C i Jika diberikan fakta atau record  X ( Posterior probability ) P(X|C i )  = Mencari nilai parameter yang memberi kemungkinan yang paling besar( Likehood ) P(C i )     = Prior probability dari X ( Prior Probability ) P(X)      = Jumlah probability tuple yang muncul
Pada perkembangannya, P(X) dapat dihilangkan karena nilai tetap, sehingga saat dibandingkan dengan
tiap kategori, nilai ini dapat dihapuskan karena asumsi atribut tidak selalu terkait ( conditionally indenpenden ) maka:
P(X|C i ) = ∏ 𝑃( 𝑛 𝑘=1 X k |C i ) = P(X 1 |C i ) x P(X 2 |C i )x…x P(X n |C i ).
(2) Bila P(X) dapat diketahui melalui perhitungan diatas, maka class (label) dari data sampel X adalah class (label) yang memiliki P (X|C i ) * P(C i ) maksimum. Posterior = likelihood x prior Probability Evidence
(3)

## 3.1. Sistem Kelistrikan Mobil
Sistem  kelistrikan  mobil  merupakan  susunan rangkaian  listrik  yang  disusun  untuk  menjalankan fungsi  yang  terdapat  pada  mobil.  Fungsi  kelistrikan mobil  antara  lain  menjadi  sumber  energi  pada  busi agar  bisa  menyala,  menjalankan  mesin,  serta meningkatkan performa dan kenyamanan mobil. Ada 5  bagian  dari  sistem  kelistrikan  mobil  yaitu:  Sistem kelistrikan  mesin,  Sistem  kelistrikan body ,  sistem Infotainment ,  Sistem  kelistrikan chasis ,  sistem keamanan dan keselamatan. [7]
3.2. Toyota 4E-FE 4E-FE generasi  pertama  dipakai  sebagai  basis mesin 4E-FTE. Mesin turbocharged yang menghasilkan tenaga 133 hp) pada 6.400 rpm dengan torsi  157  Nm  pada  4.800  rpm.  Diproduksi  secara eksklusif untuk Toyota  Starlet  GT  Turbo ( JDM )  dan penggantinya Toyota Glanza V (JDM juga). Menjadi mesin konversi yang sangat popular.
3. M ETODOLOGI P ENELITIAN 3.3. Blok Diagram
Gambar 1. Blok Diagram
Pada Gambar 1 merupakan gambar blok diagram yang  terdapat  beberapa  proses  yaitu  kita  harus menginputkan  data  gejala  yang  sudah  disediakan. Selanjutnya  menganalisa  data  gejala  yang  sudah  di pilih. Kemudian setelah data gejala tersebut dianalisa, data tersebut dilakukan pengklasifikasi -an atau proses dari metode naive bayes untuk mendeteksi kerusakan yang  terjadi  dengan  data  gejala  yang  sudah  dipilih. Setelah  melakukan  proses  naïve  bayes  akan  keluar output berupa  pernyataan  kerusakan  yang  terjadi beserta solusi perbaikannya. Selanjutnya teknisi akan memperbaiki mobil tersebut.

## 3.4. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  dibengkel  MG Auto  Service  Tanjungpinang.  Dengan  melakukan observasi  dan  wawancara  kepada  pemilik  bengkel, data  yang  didapatkan  yaitu  data  yang  telah  terjadi. Data  tersebut  terdiri  dari  data  gejala  dan  data kerusakan.

## 3.5. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  gambar  2  merupakan  alur  sistem  yang  di gambarkan dengan flowchart . proses pertama dimulai dengan  tampilan decisian ,  apakah  yang login user ? jika  iya  maka  lanjut ke tampilan  halaman konsultasi. kemudian user atau pengguna memilih gejala tersebut. setelah  di  pilih  gejalanya.  maka  diproseslah  gejala yang sudah dipilih. selanjutnya keluarlah output yaitu hasil kerusakan berdasarkan gejala yang sudah dipilih. Tidak  hanya  hasilnya  saja  namun  terdapat  tampilan solusi perbaikannya dan sistem berakhir. Jika tampilan bukan user , maka terlebih dahulu login, setelah login muncullah  tampilan  halaman  admin.  Kemudian terdapat proses apakah dataset seperti data gejala, data kerusakan,  data  solusi  dan  data  korelasi  sudah lengkap?  jika  sudah  lengkap  maka  proses  akan menampilkan  halaman  dataset  dan  data  korelasinya sistem  akan  berakhir.  Jika  data  set  belum  lengkap maka dilakukanlah proses CRUD yaitu Create, Read, Update, Delete .setelah dilakukan maka sistem selesai.

## 3.6. Flowchart Metode
Berikut ini flowchart metode Naïve Bayes:
Gambar 3 Flowchart Metode
Pada  Gambar  3  Merupakan  alur  kerja  metode naive  bayes yang  di  gambarkan  dengan flowchart . dimulai dengan  memilih gejala kemudian  melakukan pengklasifikasian kelas berdasarkan gejala yang sudah dipilih.  pengklasifikasian  ini  didapatkan  dari  data korelasi  antara  gejala  dan  kerusakan.  kemudian menghitung likelihood atau  kemungkinan  baru. selanjutnya  menghitung  posterior  yang  terdiri  dari nilai likelihood dan  jumlah  pengklasifikasian  kelas. setelah  di  hitung  semua  maka  didapatkan  hasil perhitungan atau nilai akurasinya.

## 3.7. Implementasi Program
1. Halaman Konsultasi
Pada  gambar  dibawah  ini  adalah  tampilan  dari halaman Konsultasi
Gambar 4. Halaman Konsultasi
Pada gambar 4 merupakan gambar atau tampilan dari  halaman  Konsultasi.  Di  halaman  ini  pengguna dapat  melakukan  konsultasi  tentang  mobilnya  yang bermasalah.  di  halaman  konsultasi  kita  harus mengisikan tentang beberapa data yaitu nama lengkap dan  plat  kendaraan.  Kemudian  memilih  gejala  yang dialami  oleh  mobil.  Selanjutnya  mengklik button tambahkan dan simpan.
2. Halaman Hasil
Pada  gambar  dibawah  ini  adalah  tampilan  dari halaman hasil konsultasi
Gambar 5. Halaman Hasil Konsultasi
Pada gambar 5 adalah gambar atau tampilan dari halaman  konsultasi  yang  berisi  data  konsultasi user atau pengguna yang telah dibuat. Kemudian jika ingin membuatkan konsultasi baru kita hanya mengklik saja tombol button tambah konsultasi baru.

## 3.8. Pemodelan Naïve Bayes
Data  set  atau  data  sampel  digunakan  dalam penelitian ini adalah output wawancara dan observasi kepada pemilik bengkel, yaitu data kerusakan dan data gejala.
1. Data Gejala Tabel 1. Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G001 Mobil tidak bisa hidup jika distarter G002 Mobil sulit dihidupkan G003 Lampu check engine/MIL menyala G004 Akselerasi Tersendat G005 Getaran mesin tidak normal Ketika idling bahkan misfiring G006 Fungsi mobil tidak beraturan G007 Bahan bakar menjadi boros G008 Mobil tersendat G009 Mesin panas ketika tidak dihidupkan G010 Mengalami backfiring dan stalling G011 Mobil bisa hidup namun tiba tiba mati G012 Pada saat idle Rpm mesin naik 1200 Rpm sampai 1500 Rpm G013 Mobil bisa hidup tetapi beberapa injektor tidak bekerja G014 Sebagian injektor tidak menginjeksikan bahan bakar G015 Mobil mendadak mati G016 Tenaga mesin melemah G017 Mobil Tidak Gesit G018 Lampu Bohlamp tidak hidup G019 Lampu rem tidak menyala G020 Lampu sen (kanan kiri) tidak hidup G021 Suara audio melemah dan tidak maksimal G022 Lampu headlamp meredup G023 Sel sudah aus atau getas G024 Klakson tidak bunyi G025 Klakson sulit bunyi G026 Lampu besar (headlamp) mati G027 Mobil mengalami overheat G028 Mesin mobil tidak stabil G029 Starter mobil lebih lama G030 Mesin tidak bisa hidup karena koil terlalu panas G031 Mesin tidak balance serta mesin bergetar G032 Pada saat memanaskan mobil, mobil mendadak mati dan tidak dapat digass G033 Berbau aneh G034 Detonasi G035 Idle kasar G036 Campuran bahan bakar dan udara terlalu kaya atau gemuk G037 Mesin bermasalah saat idle G038 Emisi gas buang menjadi lebih banyak dari biasanya G039 Kipas kaca tidak menyala G040 Muncul suara “jedug” pada saat audio dihidupkan atau dimatikan G041 Muncul suara kresek G042 Suara dispeaker berat sebelah
Kode Gejala Nama Gejala G043 Bagian konus pada speaker “melotot” Ketika sistem difungsikan G044 Nada high lama-kelamaan menjadi clip (sember) G045 Suara tersendat G046 CD tidak dapat memutar G047 Pada saat memasukkan CD, CD tersebut keluar lagi G048 Transmisi terasa berat sehingga akselerasi mobil terasa lebih sulit dilakukan G049 Speedometer tidak berfungsi G050 Lampu ABS menyala G051 Odometer tidak berfungsi G052 Transmisi mengalami lompat gigi

## 2. Data Kerusakan
Tabel 2. Tabel kerusakan Kode Kerusakan Nama Kerusakan K001 Sensor CKP rusak K002 Diode putus K003 Sensor CMP rusak K004 Dinamo starter/ampere rusak K005 Lampu bohlamp putus K006 Kabel mengalami korosi K007 Aki rusak K008 Sistem starter rusak K009 Klakson rusak K010 Kabel putus K011 Busi mobil kotor K012 Fuse (Sekring) putus K013 Jumlah air radiator yang kurang atau bahkan habis K014 Ignition coil rusak K015 Sensor MAP rusak K016 Korsleting pada kabel K017 Kerusakan pada power K018 Kerusakan pada Tweeter K019 Kerusakan paad pemutar CD K020 Kerusakan sensor Throttle position K021 Kerusakan pada VSS (Vehicle Speed Sensor)
4. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## 4.1. Perhitungan Naive bayes
Perhitungan  naïve  bayes  dimulai  dengan menghitung  kemungkinan  baru  dengan  mencari  dan memasukkan  data  korelasi  (data  kerusakan  dan  data gejala)  tujuannya  untuk  dimasukkan  ke  dalam perhitungan  naïve  bayes.  Contoh  kasus  yaitu menghitung  gejala  G022  dan  G026  Dengan pendekatan jenis kerusakan K005, K007, K012, K016. Berikut tahap – tahap perhitungannya: 1. Mencari  klasifikasi  dari  setiap  gejala  dan kerusakan  G022  dan  G026.  Dengan  klasifikasi kerusakan  sebanyak  4  yang  didapat  dari  data korelasi pada Tabel 4.1 korelasi yaitu K005, K007,
K012 dan K016.
Tabel 3 . Pengklasifikasian Gejala Klasifikasi G022 G026 Ya Tidak K005 Ya Tidak K007 Tidak Tidak K007 Tidak Tidak K007 Tidak Tidak K007 Tidak Ya K007 Tidak Ya K012 Tidak Tidak K012 Tidak Ya K016 Tidak Tidak K016 2. Menghitung  klasifikasi  dari  beberapa  kerusakan dari tabel
a. Klasifikasi dari K005 yaitu :
K005 : Ya Pada G022  = 1/1 = 1
Tidak Pada G022  = 0/1 = 0 K005 : Ya Pada G026  = 0/1 = 0 Tidak Pada G026  = 1/1 = 1 b. Klasifikasi dari K007 yaitu : K007 : Ya Pada G022 = 1/5 = 0,2 Tidak Pada G022  = 4/5 = 0,8 K007 : Ya Pada G026 = 1/5 = 0,2 Tidak Pada G026  = 4/5 = 0,8
c. Klasifikasi dari K012 yaitu :
K012 : Ya Pada G022 = 0/2= 0 Tidak Pada G022  = 2/2 = 1 K012 : Ya Pada G026  = 1/2 = 0,5 Tidak Pada G026  = 1/2 = 0,5 d. Klasifikasi dari K016 yaitu :
K016 : Ya Pada G022 = 0/2= 0 Tidak Pada G022  = 2/2 = 1 K016 : Ya Pada G026  = 1/2 = 0,5 Tidak Pada G026 = 1/2 = 0,5 3. Menghitung Likelihood dengan rumus :
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 )𝑃(𝐶 𝑖 )

## 𝑃(𝑋)
Menghitung likelihood Ya K005, K007, K012 dan K016  dengan  jumlah  data  masing  –  masing sebanyak 1/10, 5/10, 2/10, 2/10 berikut perhitungannya :
K005   = 1*0*1/10 = 0
K007   = 0,2 * 0,2 *5/10 = 0,2 K012   = 0*1*2/10 = 0 K016   = 0*0,5*2/10 = 0
4. Setelah  di  temukan  nilai likelihood ,  selanjutnya menemukan  probability  K005, K007, K012 dan K016 untuk membandingkan kemungkinan mana yang lebih besar dengan rumus :
Posterior = likelihood x prior Probability

## Evidence
K005   = 0/ (0+0,2+0+0) = 0/0,02 = 0 x 100% = 0 %
K007   = 0,02/(0+0,02+0+0) = 1 x 100 % = 1 %
K012   = 0/ (0+0,2+0+0) = 0/0,02 = 0 x 100 % = 0%
K016   = 0/ (0+0,2+0+0) = 0/0,02 = 0 x 100 % = 0 %
Jadi,  kemungkinan  yang  terjadi  dari  kode kerusakan K005, K007 Dan K012, K016 adalah terjadi pada kode kerusakan K007 dengan jumlah 100  %  yaitu  Aki  rusak  yang  diketahui  pada  2 gejala yatu G022, G026.

## 4.2. Pengujian Perbandingan Sistem dan Metode
Tabel 4 . Pengujian Perbandingan Sistem dan Metode Kasus Sistem Perhitungan  %Error Kasus 1 Jack 100 % 100 % - Kasus 2 Bima 99,21 % 99,21 % - Kasus 3 Mera 98,38 % 98,38 % - Kasus 4 Ramandani Irma Sari 100 % 100 % - Kasus 5 Auxilia 94,74 % 94,74% - Keterangan  : Kasus 1 : Gejala dengan kode Gejala G046 dan G047 Kasus 2 : Gejala dengan kode Gejala G018,
G019, G020 dan G022
Kasus 3: Gejala dengan kode Gejala G003, G004, G008, G012, dan G048 Kasus 4 : Gejala dengan kode Gejala 6022 Dan G026 Kasus 5 : Gejala dengan kode gejala G001, G002, G003, G004, G005, G006 dan G007
Pada  tabel  4  merupakan  tabel  pengujian perbandingan  sistem  dan  metode,  menggunakan percobaan 5 kasus dimana hasil persentase dari sistem dan hasil dari perhitungan mempunyai persentase yang sama. dengan hasil error 0 %

## 4.3. Pengujian Fungsional Aplikasi
Pada  proses  pengujian  fungsional  Aplikasi merupakan  proses  untuk  mengetahui  apakah  sistem yang  dibuat  dapat  berjalan  sesuai  hasil  yang diharapkan atau masih terdapat kesalahan fungsi pada sistem.  Pengujian  dilakukan  di  Halaman Admin dan Halaman User . 1. Halaman Admin Tabel 5. Pengujian Fungsinal Admin No Pengujian Hasil Harapan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Fitur pada dashboard Menampilkan informasi tentang jumlah data konsultasi Menampilkan informasi tentang jumlah data konsultasi Sesuai 2. Fitur Halaman Data Gejala Menampilkan data gejala dan bisa melakukan CRUD data Menampilkan data gejala dan bisa melakukan CRUD data Sesuai 3. Tambah data gejala Menampilkan form untuk penambahan data gejala yang terdiri dari kode gejala dan nama gejala Menampilkan form untuk penambahan data gejala yang terdiri dari kode gejala dan nama gejala Sesuai 4. Edit data gejala Menampilkan tampilan edit untuk memperbaiki data gejala yang salah input Menampilkan tampilan edit untuk memperbaiki data gejala yang salah input Sesuai 5. Hapus Data Gejala Button untuk menhapus data gejala  Button untuk menhapus data gejala Sesuai 6. Halaman data solusi Menampilkan data solusi yang terdiri dari kode solusi dan nama solusi Menampilkan data solusi yang terdiri dari kode solusi dan nama solusi Sesuai 7. Edit data solusi Menampilkan form data solusi yang digunakan untuk mengedit data yang sudah dibuat, jika ada kesalahan menginput Menampilkan form data solusi yang digunakan untuk mengedit data yang sudah dibuat, jika ada kesalahan menginput Sesuai 8. Hapus data solusi Button untuk menghapus data solusi  Button untuk menghapus data solusi Sesuai 9. Fitur Korelasi Kerusakan Menampilkan data korelasi antara data gejala dan data kerusakan. Menampilkan data korelasi antara data gejala dan data kerusakan. Sesuai 10. Fitur Halaman Korelasi Solusi Menampilkan data korelasi kerusakan dan data solusi. Bisa melakukan CRUD data korelasi Menampilkan data korelasi kerusakan dan data solusi. Bisa melakukan CRUD data korelasi Sesuai
Tabel  5  merupakan  hasil  dari  10  pengujian fungsional  dihalaman  admin  dimana,  hasil  harapan dan  hasil  sistem  dapat  berjalan  sesuai  pada  web browser  Google  Chrome  versi  102.0.5005.115, Microsoft Edge versi 102.0.1245.44, dan Firefox versi 101.0.1
2. Halaman User Tabel 6. Pengujian Fungsional User No Pengujian Hasil Harapan Hasil Sistem Kesimpulan 1. Halaman Home Menampilkan informasi tentang sistem kelistrikan mobil. Dan jenis jenis mobil yang termasuk ke dalam 4E-FE Menampilkan informasi tentang sistem kelistrikan mobil. Dan jenis jenis mobil yang termasuk ke dalam 4E-FE Sesuai 2. Halaman Tentang Kami Menampilkan informasi tentang bengkel MG Auto Service Tanjungpinang Menampilkan informasi tentang bengkel MG Auto Service Tanjungpinang Sesuai 3. Halaman Konsultasi Menampilkan form user untuk melakukan konsultasi dengan mengisi data diri dan data kendaraan yang bermasalah Menampilkan form user untuk melakukan konsultasi dengan mengisi data diri dan data kendaraan yang bermasalah Sesuai 4. Halaman Hubungi Kami Menampilkan kontak atau nomor telepon bengkel MG Auto Service Tanjungpinang Menampilkan kontak atau nomor telepon bengkel MG Auto Service Tanjungpinang Sesuai 5. Halaman Login Admin Menampilkan tampilan login untuk admin Menampilkan tampilan login untuk admin Sesuai
Tabel  6  merupakan  hasil  dari  10  pengujian fungsional dihalaman user dimana, hasil harapan dan hasil  sistem  dapat  berjalan  sesuai  pada  web  browser Google Chrome versi 102.0.5005.115, Microsoft Edge versi 102.0.1245.44, dan Firefox versi 101.0.1

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan,  diambilah  kesimpulan  bahwa  pengujian perhitungan  naïve  bayes  dengan  kasus  4  Ramandani Irma Sari  menggunakan data gejala G022, dan G026 dengan  pendekatan  K005,  K007,  K012  dan  K016. Didapatkan  klasifikasi  kelas  dengan  Ya  K005 sebanyak  0,  Ya  K007  sebanyak  0,2,  Ya  K012 sebanyak  0,  Ya  K016  sebanyak  0,.  Kemudian diperoleh  nilai  posterior  dari  K005  0%,  K007  100%, K012  0%  Dan  K016  0%.  Maka  nilai  tertinggi  yaitu K007. Berdasarkan dengan data gejala G022 dan G026 yang  di  dapatkanlah  kemungkinan  baru  bahwa kerusakan terjadi yaitu Aki Rusak dengan nilai 100 %. Pengujian  fungsional  pada  fitur  admin  dan  user. Dimana  hasil  harapan  dan  hasil  sistem  yang  dibuat berjalan  sesuai  pada  web  browser  Google  Chrome versi 102.0.5005.115, Microsoft Edge versi 102.0.1245.44,  dan  Firefox  versi  101.0.1.  Pengujian perbandingan  sistem  dan  metode,  menggunakan percobaan 5 kasus dimana hasil persentase dari sistem dan hasil dari perhitungan mempunyai persentase yang sama. dengan hasil error 0 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Aminah, “Transportasi Publik dan Aksesibilitas Masyarakat Perkotaan,” Masyarakat, Kebud. dan Polit. , vol. 20, pp. 35– 52, 2012, [Online]. Available:
http://journal.unair.ac.id/MKP@transportasi- publik-dan-aksesibilitas-masyarakat-perkotaan- article-2146-media-15-category-8.html
[2]  H. Pramudia and A. Nugroho, “Sistem Informasi Kerusakan Laptop Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Teknol.  Elektro,  Univ.  Mercu  Buana , vol. 8, no. 3, pp. 206–214, 2017.
[3]  A.  Eko  Widodo,  A.  Ardiansyah,  and  A.  Fauzi, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Printer Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 228–233, 2018.
[4]  S. P. Panjaitan and R. N. Putri, “Penerapan Naive Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Cedera  Kaki  Pada Atlet Taekwondo,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 60–64, 2021.
[5]  D. Muriyatmoko, T. Taufiqurrahman, and D. B. Pratama, “Aplikasi Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan Rekomendasi Kesesuaian Bengkel,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , pp. 1–6, 2021.
[6]  D. N. Wawan Singgih P and Y. R. WU, “Sistem Untuk  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Diesel  Mobil Panther  Dengan  Metode  Naïve  Bayes,” TIKomSin , pp. 7–13, 2016.
[7]  N.  H.  Alfianty,  “Penerapan  Naïve  Bayes  untuk Klasifikasi Data Penyakit Pada Anak,” 2020.