Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Kawasaki KLX150 Menggunakan Metode Case- Based Reasoning Dengan Algoritma 3W-Jaccard
Edwin Febriansyah 1 , Edy Winarno 2
a Universitas Stikubank, Jalan Trilomba Juang No.1, Kota Semarang 50241, Indonesia
b Universitas Stikubank, Jalan Trilomba Juang No.1, Kota Semarang 50241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22 Juni 2021
Revisi Akhir: 01 Juli 2021
Diterbitkan Online : 10 September 2021 In  this  day  and  age,  motorbikes  have  an  important  role  in  transportation  facilities,
motorbike users are increasingly dense, especially in the city of Semarang, which is not accompanied by information media. The lack of media information regarding damage to the  motorbike  makes  it  difficult  for  someone  to  know  the  cause  of  the  damage  to  the motorbike, not to mention the Kawasaki KLX150 which happens a lot of engine damage. For this reason, the expert system diagnoses motor damage by knowing the type of motor damage, after that diagnostics and alternative solutions to the problem are carried out. With  this,  the  method  and  algorithm  used  is  Case-Based  Reasoning  (CBR)  using  the Similarity  3W-Jaccard  calculation,  this  second  method  and  algorithm  can  be  used  to diagnose damage from the symptoms in the database. Each symptom has a weighted value of each, including a value of 5 (five) for severe symptoms, relating to engine and electrical parts, a value of 3 (three) for moderate symptoms, relating to braking and chains, a value of 1 (one) mild symptom, relating to with the indicator on the speedometer. The system will display 5 (five) types of damage calculated using the 3W-Jaccard Algorithm sorted by the highest value. The revision process will appear if the similarity calculation results are  less  than  0.6  (zero  point  six)  because  it  is  considered  that  the  results  are  not sufficiently  similar  to  the  solution  to  be  repaired,  it  needs  to  be  reviewed  and  will  be entered into the review table, then the expert will find a solution.
K ATA K UNCI
Sistem Pakar

## CBR
3W-Jaccard Kawasaki KLX150

## K ORESPONDENSI

## E-mail: Febriansyahedwin99@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Motor  memiliki  peran  yang  penting  dalam  sarana  transportasi, dan  juga  merupakan  alat  transportasi  yang  banyak  digunakan masyarakat  pada  jaman  sekarang.  Penggunaan  kendaraan bermotor yang semakin padat khususnya di Kota Semarang tidak dibarengi  pula  dengan  media  informasinya.  Minimnya pengetauhan masyarakat mengenai kerusakan pada sepeda motor membuat sulitnya seseorang mengetauhi apa penyebab kerusakan pada  motornya.  Kota  Semarang  merupakan  kota  metropolitan dengan  berbagai  pengguna  kendaraan  bermotor  yang  semakin padat, khususnya sepeda motor Kawasaki KLX150. Meningkatnya pengguna kendaraan bermotor di Kota Semarang, semakin  membuat  lalu  lintas  menjadi  padat  sehingga  dapat membuat  motor  mengalami  overheat  atau  mati  mendadak. Banyak masyarakat yang cuma hanya menggunakan saja, tanpa mengetauhi  kerusakan-kerusakan  apa  saja  yang  terjadi  pada motor tersebut.
Untuk  itu  diperlukanlah  bagaimana  cara  mendeteksi  suatu kerusakan kendaraan bermotor dengan cara mengetahui apa saja jenis-jenis  kerusakan  sepeda  motor  dan  ciri-ciri  kerusakannya. Setelah proses itu, barulah dilakukan deteksi dan juga alternatif solusi  dari  masalah  tersebut.  Tidak  semua  pemilik  kendaraan bermotor  mengetahui  apa  saja  kerusakan-kerusakan  yang  ada pada  mesin  dan  kelistrikan  mulai  dari  jenis  kerusakan,  gejala kerusakan,  deteksi  serta  cara  perbaikan,  sehingga  tidak  sedikit pemilik  motor  akan  merasa  sangat  terganggu  dengan  adanya permasalahan-permasalahan  yang  terjadi  pada  mesin  kendaraan bermotornya, padahal hanya disebabkan oleh hal-hal yang kecil dan  mudah  untuk  diperbaiki.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini maka  akan berguna untuk  menyelesaikan  masalah  sebagaimana yang  dipikirkan  oleh  pakar,  diharapkan  dengan  adanya  sistem pakar  ini  bisa  memberikan  informasi  yang  berguna  kepada pengguna sepeda motor khususnya Kawasaki KLX150.
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  menggunakan pengetahuan  manusia  yang  terekam  didalam  komputer  untuk memecahkan persoalan atau masalah yang biasanya memerlukan keahlian  manusia,  sistem  pakar  juga  dirancang  agar  dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja
dari para ahli. Suatu aplikasi sistem pakar dibuat dengan tujuan saling berbagi dan saling bertukar informasi tentang pengetahuan khususnya dalam hal mendeteksi kerusakan yang ada pada motor Kawasaki KLX150.
Case-Based  Reasoning  (CBR)  itu  sendiri  merupakan  salah  satu metode  untuk  membangun  sistem  pakar  dengan  cara pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus-kasus telah ada sebelumnya. Pada sistem pakar untuk  mendeteksi  kerusakan  motor  Kawasaki  KLX150,  Case- Based  Reasoning  (CBR)  bekerja  ketika  data  gejala  yang  sudah dimasukkan sebelumnya tidak memiliki kesamaan dengan yang ada  pada  case  pengetahuan.  Dengan  data  gejala    baru  tersebut, maka akan disimpan pada database kemudian dianalisa, direvisi dan digunakan kembali dalam rule pencarian. Dengan metode ini maka pengetahuan yang terdapat didalam sistem pakar akan terus mendapatkan pembaruan yang terupdate.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pustaka Terkait
Dari  penelitian  sebelumnya  [1]  Mauliana  P.Firmansyah  dan R.Hunaifi  N,  penelitian  ini  membahas  tentang  kerusakan  mesin mobil toyota kijang LSX, sistem pakar ini dibuat menggunakan penalaran  yang  menyerupai  seorang  pakar  dalam  memecahkan masalah dan solusi secara cepat. Dalam proses perancangan suatu sistem komputer analisis permasalahan memegang peranan yang penting dalam membuat rincian aplikasi yang akan dikembangkan,  analisis  pada  masalah  merupakan  langkah pemahaman  persoalan  sebelum  mengambil  tindakan  atau keputusan pada penyelesaian tahap akhir.
Penelitian[2] Pahlawan a.r, Wibisono S. Membahas tentang hama dan penyakit tanaman cabe merah, metode CBR digunakan untuk menyelesaikan  masalah  menggunakan  kasus  sebelumnya  guna menyelesaikan  kasus  baru  dengan  tetap  memperhatikan  aspek kesamaan  antara  satu  dengan  beberapa  penyelesaian  dari  kasus sebelumnya serta dibangunnya sebuah sistem berbasis data untuk menyimpan revisi terhadap suatu solusi permasalahan yang baru.

## 3. METODOLOGI

## Case-Based Reasoning (CBR)
Metode Case-Based Reasoning (CBR) merupakan metode yang dipakai  untuk  membangun  sistem  pakar  disini  dengan pengambilan keputusan dari kasus yang baru dengan berdasarkan solusi dari kasus-kasus sebelumnya. Secara umum terdapat empat  langkah  proses  pada  metode  Case-Based  Reasoning (CBR), yaitu Retrieve (memperoleh kembali) kasus yang paling mirip, Reuse (menggunakan)  informasi  dan  pengetauhan  dari kasus  tersebut  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan, Revise (meninjau  kembali/memperbaiki)  usulan  solusi,  dan Retain (menyimpan)  bagian-bagian  dari  pengalaman  tersebut  yang mungkin berguna memecahkan masalah yang akan datang.
Implementasi  Case-Based  Reasoning  (CBR)  dengan algoritma similaritas 3W-Jaccard pada sistem deteksi kerusakan sepeda  motor  Kawasaki  KLX150  berfungsi  untuk  membantu pengguna  pada  saat  mengalami  masalah  pada  motornya.  Pada tahapan sistem ini dapat dibedakan menjadi 2 sistem yaitu untuk pengguna  dan  untuk  admin.  Pada  pengguna  hanya  dapat melakukan konsultasi. Jika pengguna ingin menentukan  deteksi kerusakan,  pengguna  harus  melakukan  pendaftaran  terlebih dahulu.  Kemudian  pengguna  diharuskan  melakukan  login  dan memilih  menu  konsultasi  yang  akan  diarahkan  pada  berbagai
pilihan  gejala-gejala  yang  sudah  ada  pada  database.  Kemudian hasil  akan  dihitung  dengan  algoritma  3W-Jaccard.  Hasil  nilai kemiripan rendah dapat dinyatakan jika hasil perhitungan kurang dari  0.6  (nol  koma  enam)  dan  akan  masuk  dalam  tabel revise admin.
Gambar 1. Siklus Case-Based Reasoning (CBR)
Ada 4 tahapan siklus case based reasoning antara lain:
1. Retrieve : merupakan proses awal  pengenalan masalah atau  meninjau  kembali  kasus-kasus  yang  memiliki kriteria kesamaan.
2. Reuse :  yaitu  penggunaan  kembali  informasi  dan pengetahuan  dalam  kasus  tersebut  untuk  mengatasi masalah baru.
3. Revise :  meninjau  kembali  kasus  yang  ada  pada Reuse dan  dievaluasi  jika  hasil  dari  proses Reuse berhasil,  maka  akan  dilanjut  untuk  proses  berikutnya, jika tidak maka akan diberikan solusi kesalahan untuk permasalahan kasus yang baru.
4. Retain :  menyimpan  permasalahan  dari  kasus tersebut  yang  nantinya  bisa  digunakan  kembali  untuk mengatasi permasalahan dimasa mendatang.

## Algoritma Similaritas 3W-Jaccard
Jaccard  pertama  dikembangkan  oleh  Paul  Jaccard  dari  Swiss. Dalam  percobaan  ini  kami  menggunakan  biner  3W-Jaccard Kesamaan  ukuran  16  antara  dua  node  RDF  berdasarkan  setses fitur  yang  sesuai.  Secara  intuitif,  semakin  banyak  fitur  yang dimiliki oleh dua node, semakin mirip. Misalkan x adalah ukuran kumpulan fitur yang dimiliki oleh a dan b, y ukuran dari set fitur hanya ada dalam A, dan z ukuran dari set fitur hanya ada di B. Kesamaan 3W-Jaccard didefinisikan untuk menimbang fitur-fitur umum yang lebih tinggi, dan fitur-fitur pembeda berat yang lebih rendah, yaitu fitur-fitur yang hanya ada di A atau B.
Pada  Algoritma  3W-Jaccard  Berbobot  merupakan  salah  satu algortima  yang  mengatur  kemiripan  suatu  bobot  nilai  dari masing-masing  gejala  diantaranya  nilai  5  (lima)  untuk  gejala berat, nilai 3 (tiga) untuk gejala sedang dan nilai 1 (satu) untuk gejala  ringan.  Sistem  akan  menampilkan  5  (lima)  bobot  nilai tertinggi dari hasil yang dideteksikan oleh pengguna, apabila hasil perhitungan  similaritas  kurang  dari  0,6  (nol  komaenam) pengguna  dapat  menambahkan  saran  dan  masukkan  dan kemudian data akan masuk ke halaman revise admin untuk dicari solusinya. Berikut merupakan rumus algoritma 3W-Jaccard:
3W-Jaccard = 3.𝑎 3.𝑎+𝑏+𝑐
Gambar 2. Rumus Algoritma 3W-Jaccard
Keterangan: 3 = Bilangan angka untuk perkalian α = nilai kemiripan yaitu 1 (kasus baru) dan 1 (kasus lama) b = nilai kemiripan yaitu 1 (kasus baru) dan 0 (kasus lama) c = nilai kemiripan yaitu 0 (kasus baru) dan 1 (kasus lama)
Parameter pembobotan ( w ):
Gejala Berat = 5 Gejala Sedang = 3 Gejala Ringan = 1

## 1. Alur Kerja Pengguna (User)
Cara  kerja  pada  sistem  ini  yaitu,  user  sebagai  pengguna  yang dilakukan  pengguna  pertama  kali  yaitu  melakukan  pendaftaran akun.  Ketika  pengguna  sudah  berhasil  melakukan  pendaftaran akun,  maka  pengguna  harus  melakukan  login  untuk  melakukan konsultasi kerusakan sepeda motor Kawasaki KLX150 yang akan dihitung mengunakan algoritma 3W-Jaccard dan disimpan pada database  admin,  selanjutnya  akan  diproses  menampilkan  data konsultasi yang di tunjukkan kepada pengguna. Adapun gambar alur kerja pengguna dapat dilihat pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Alur Kerja Pengguna
2. Alur Kerja Admin
Pada alur kerja admin yang dilakukan admin pertama kali yaitu melakukan  login  dengan  username  dan  password  yang  sudah disimpan pada database admin. Kemudian ketika admin berhasil login,  admin  dapat  melihat,  menambah,  mengedit,  menghapus data gejala, data pengguna, dan data deteksi. Adapun gambar alur kerja admin dapat dilihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Alur Kerja Admin
3. Arsitektur Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  penentuan  kerusakan Kawasaki KLX150 menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR)  dengan  Algoritma  3W-Jaccard  memiliki  3  lapisan  yaitu berupa  lapisan  database,  lapisan  query  dan  lapisan  antarmuka
aplikasi. Pada lapisan database digunakan untuk menyimpan data yang  berhubungan  dengan  sistem,  lapisan  query  merupakan lapisan  PHP  (Hypertext  Preprocessor)  query  yang  digunakan untuk  pemisah  variabel  data  yang  akan  diubah  kedalam  format MYSQL. Sebelum sistem melakukan penyimpanan data, lapisan antarmuka  aplikasi  digunakan  untuk  memudahkan  user  untuk berinteraksi  dengan  sistem.  Adapun  gambar  arsitektur  sistem dapat dilihat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Arsitektur Sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Proses Retrive
Sistem  pakar  menggunakan  metode  Case-Based  Reasoning (CBR) dengan Algoritma 3W-Jaccard untuk mendeteksi apa saja kerusakan  Kawasaki  KLX150  dapat  dijalankan  dengan memasukkan alamat localhost/pakarklx/ maka program ini akan mempermudah  para  pengguna/user  dalam    menentukan kerusakan dengan gejala yang dialami oleh pengguna tanpa harus bertanya pada para pakar. Pengguna dalam menentukan  deteksi kerusakan  yaitu  memilih  gejala-gejala  yang  dialami  dari  data yang  sudah  ada  di  database  admin.  Setelah  pengguna  memilih gejala-gejala yang dialami, kemudian data akan diproses mencari kemiripan  gejala-gejala  yang  diinputkan  dengan  gejala-gejala yang  terdapat  pada  database.  Untuk  nilai  bobot  setiap  gejala mempunyai  nilai  yang  berbeda.  Pada  proses  ini  sistem  akan melakukan  perhitungan  yang  akan  dimasukkan  dalam  rumus Algoritma 3W-Jaccard. Adapun tabel proses retrive dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Proses Retrive
Pada  sistem  terdapat  data  gejala-gejala  yang  sudah dimasukkan oleh  admin  yang  berguna  untuk  pengguna  dalam  melakukan konsultasi yang terdiri dari no, kode, nama gejala, kategori gejala, bobot  gejala.  Adapun  tabel  gejala  dapat  dilihat  pada  tabel  2 berikut:
Tabel 2. Data Gejala Kode Nama Gejala Kategori Gejala Bobot Gejala G01 Double Starter Mati/Tidak Berfungsi Gejala Ringan 1 G02 Motor Susah Distarter Manual Gejala Berat 5 G03 Suara Kasar Pada Dynamo Starter Gejala Sedang 3 G04 Dynamo Sarter Panas, Ada Bunyi Tetapi Selip Tidak Mau Berputar Gejala Berat 5 G05 Busi Bermasalah/Ada Bunga Api Kecil Gejala Berat 5 G06 Saat Gear4 Motor Brebet/Tersendat Dikarenakan Hujan
Gejala Berat 5 G07 Posisi Jarum Skep Karburator Tidak Benar Gejala Sedang 3 G08 Adanya Masalah Pada Komponen CDI Gejala
Berat 5 G09 Voil Bermasalah/Tegangan Listrik Yang Dihasilkan Kecil Gejala Berat 5 G10 Rantai Motor Berisik/Longgar Gejala Sedang 3 G11 Rem Depan/Belakang Blong Gejala Sedang 3 G12 Rem Depan/Belakang Ngunci Gejala Sedang 3 G13 Speedometer Mati Gejala Ringan 1 G14 Indikator Injeksi Mati Gejala Ringan 1 G15 Indikator Lampu Sein Mati Gejala Ringan 1 G16 Handle Kopling Terasa Berat Gejala Sedang 3 G17 Persneling Kasar Gejala Sedang 3 G18 Oli Smaping Boros Gejala Berat 5 G19 Cakram Depan/Belakang Panas Gejala Ringan 1 G20 Suara Kasar Pada Blok Kanan Mesin Gejala Berat 5 G21 Indikator Bensin Tidak Sesuai Gejala Ringan 1 G22 Aki Tekor Gejala Sedang 3 G23 Karburator Mengeluarkan Bensin Gejala Berat 5 G24 Bensin Boros Gejala Berat 5 G25 Jarum Skep Pada Karburator Patah Gejala Berat 5 G26 Karburator Kotor/Tarikan Motor Berat
Gejala Berat 5 G27 Komponen Spul Rusak/Terbakar Gejala Berat 5 G28 Pen Piston Rusak/Melengkung Gejala Berat 5 G29 Piston/Ring Piston Berisik Gejala Berat 5
G30 Oli Mesin Cepat Habis Gejala Berat 5
Pada  sistem  terdapat  data  deteksi  yang  sudah  dimasukkan  oleh admin, data  deteksi  berguna  untuk  hasil  dari  gejala-gejala  yang sudah  ada,  table  deteksi  berisi  no,  kode  dan  nama  kerusakan. Berikut tabel deteksi kerusakan dari gejala yang sudah ada
Tabel 3. Data Kerusakan No Kode Nama Kerusakan 1 D01 Kerusakan Elektrik Starter 2 D02 Sistem Pembakaran 3 D03 Aki Soak 4 D04 Spul Yang Lemah 5 D05 Manipol Bocor 6 D06 Karburator Kotor 7 D07 Kampas Rem Tipis 8 D08 Cakram Rem Melengkung 9 D09 Minyak Rem Habis 10 D10 Kabel Spul Terbakar 11 D11 Soket Kiprok 12 D12 Piston Kaliper Rem Berkarat 13 D13 Blok Mesin 14 D14 Komponen Silinder Mesin 15 D15 Gearbox Rusak/Aus 16 D16 Kampas Kopling Aus 17 D17 Stel Posisi Jarum Skep 18 D18 Menyetel Ulang Karburator 19 D19 Kabel Speedometer Putus 20 D20 Kiprok Rusak 21 D21 Filter Udara Kotor 22 D22 Rantai Kamprat Molor 23 D23 Tensioner Gerigi 24 D24 Kampasitor CDI Rusak 25 D25 Pegas Katup Gas 26 D26 Pelampung/Mangkok Pelampung Karburator Rusak 27 D27 Oli Ikut Terbakar Diruang Bakar 28 D28 Karet Damper Clutch Rantas 29 D29 Blok Seker Cylinder 30 D30 Dynamo Starter Lemah
Pembobotan  dan  implementasi  terhadap  algoritma  3W-Jaccard yang  telah  dibuat  kemudian  akan  dilakukan  pengujian  untuk mengetauhi  hasil  kinerja  pengembangan  algoritma,  dan  berikut rumus algoritma 3W-Jaccard untuk beberapa kasus:
Bobot nilai: Gejala Berat = 5 (lima) Gejala Sedang = 3 (tiga) Gejala Ringan = 1 (satu) 3W-Jaccard = 3.𝑎 3.𝑎+𝑏+𝑐
Keterangan: 3 = Bilangan angka untuk Perkalian α = nilai kemiripan yaitu 1 (kasus baru) dan 1 (kasus lama) b = nilai kemiripan yaitu 1 (kasus baru) dan 0 (kasus lama)
c = nilai kemiripan yaitu 0 (kasus baru) dan 1 (kasus lama)
Proses perhitungan data gejala yang dicari kemiripannya dengan nama kerusakan yaitu piston, karbu dan rem sebagai berikut:
3W-Jaccard = 3.α 3.𝑎+𝑏+𝑐
3W-Jaccard = 3.6 3.6+3+12
3W-Jaccard = 18
18+3+12
3W-Jaccard = 18 33 3W-Jaccard = 0,545
Proses  pencarian  bobot  nilai  dari  gejala-gejala  yang  sama  pada kasus  diatas  menggunakan  algoritma  3W-Jaccard  akan ditampilkan  dengan  8  (delapan)  kerusakan  yang  muncul  pada hasil perhitungan tersebut. Berikut tampilanya pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kemiripan Kerusakan
Kode Nama Kerusakan Nilai Kemiripan D22 Rantai Kamrat Sudah Molor 0,46875 D02 Sistem Pembakaran 0,387096774 D06 Karburator Kotor 0,342857143 D11 Soket Kiprok Rusak 0,263 D12 Piston Kaliper Rem Berkarat 0,545 D20 Kiprok Rusak 0,263 D29 Blok Seker Cylinder 0,5454 D18 Menyetel Ulang Karburator 0,754
Berdasarkan  nilai  kemiripan  dari  gejala-gejala  terhadap kerusakan  piston,  karbu  dan  rem,  memiliki  nilai  bobot  sangat tinggi dibandingkan nilai kemiripan yang ada pada tabel diatas. Pada  proses  reuse  kasus  dengan  nilai  kemiripan  tertinggi  akan ditampilkan pada halaman hasil konsultasi. Jika nilai kemiripan hasil  kurang  dari  0,6  maka  akan  dilakukan  proses  revise  yang memberikan  saran  kepada  admin  untuk  mencari  solusinya. Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  retrain  yaitu  admin menyimpan  data  baru  dari  hasil  solusi  yang  telah  ditemukan tersebut dengan gejala-gejala yang sudah dipilih.

## 4.2. Tampilan Website
Dalam  pengembangan    sistem  ini  maka  di  implementasikan dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP   versi  7.3 dan pengolahan  data  menggunakan  database  Mysql  versi  5.5.8 dengan  XAMPP  win32  ver1.7.4  Sesuai  perencanaan  dan perhitungan, diimplementasikan sebagai gambar berikut:
1. Halaman Home Halaman Beranda/Utama merupakan halaman yangpertama tampil ketika pengguna mengakses halaman web, dihalaman ini  ada  2  menu  yaitu  Home  dan  Login.  Dihalaman  home menjelaskan  secara  singkat  tentang  Kawasaki  KLX150 beserta spesifikasi dan beberapa series dalam motor tersebut. Berikut tampilan Home:
Gambar 6. Tampilan Home
2. Halaman Login User & Admin
Untuk  masuk  ke  sistem  konsultasi  KLX150,  user  harus mengisi  username  dan  password.  Jika  login  berhasil  maka user  akan  masuk  ke  menu  halaman  konsultasi.  Berikut merupakan tampilan form login sistem:
Gambar 7. Tampilan Halaman Login User
Untuk masuk kehalaman database, admin diharuskan untuk login  terlebih  dahulu  dengan  mengisi  username  dan  password. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 8. Tampilan Halaman Login Admin 3. Halaman Konsultasi Kerusakan User
Pada  halaman  konsultasi  yang  dilakukan  oleh  pengguna untuk menentukan deteksi kerusakan yaitu memilih gejala- gejala  yang  dialami  dari  data  yang  sudah  ada  di  database. Pengguna  diharuskan  memilih  minimal  1(satu)  gejala disetiap kategori gejala yang ada. Setelah pengguna memilih gejala-gejala  yang  dialami,  kemudian  data  akan  diproses mencari  kemiripan  gejala-gejala  yang  diinputkan  dengan gejala-gejala yang terdapat pada database.
Gambar 9. Implementasi Konsultasi User

## 4. Halaman Deteksi Kerusakan Admin
Set  Pada  kerusakan  sistem  akan  menampilkan  tabel  yang berisi  No,  Kode  Kerusakan,  Nama  Kerusakan,  Solusi,  dan Opsi  Edit.  Pada  halaman  ini  admin  dapat  menambah, mengedit  dan  menghapus  deteksi  kerusakan.  Jika  admin ingin menambah kerusakan admin dapat memilih pada menu tambah  kerusakan  klx,  pada  halaman  tambah  daftar kerusakan  admin  dapat  mengisikan  data  pada  form  yang berisi  Kode  Kerusakan,  Gambar  Kerusakan,  Nama Kerusakan, Solusi. Untuk menambah item kerusakan admin hanya  dapat  mengisi  sesuai  dengan  data  yang  ada  di database.  Jika  gejala  tidak  ada  pada  database  maka  admin harus  menambah  daftar  gejala  pada  database,  kemudian admin  dapat  menyimpan  daftar  gejala  dengan  memilih tambah data. Setelah admin menambah data admin juga bisa mengedit  datagejala  tersebut  dengan  memilih  menu  edit pada tabel. Jika admin sudah melakukan edit geajala admin bisa  memilih  tombol  update  data.  Apabila  admin  ingin menghapus  data  gejala  maka  admin  bisa  memilih  tombol hapus data sesuai dengan data gejala yang ingin dihapus dan sistem  akan  mengkonfirmasi  dalam  mengapus  data  gejala tersebut. tampilannya sebagai berikut:
Gambar 10. Halaman Deteksi Kerusakan Admin
5. Halaman Deteksi User & Admin
Setelah pengguna memilih gejala yang dialami, maka akan diproses  ke  halaman  hasil  deteksi.  Kemudian  sistem  akan mencocokan  gejala  yang  telah  dipilih  pengguna  dengan gejala  yang  ada  pada  database  sekaligus  sistem  akan menghitung  dengan  algoritma  3W-Jaccard  berbobot.  Hasil perhitungan dengan nilai tertinggi akan ditampilkan sebagai informasi  deteksi,  tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 11. Halaman Deteksi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  pakar  mendeteksi  kerusakan  motor  Kawasaki  KLX150 menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR) didampingi dengan  Algoritma  3W-Jaccard  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  kerusakan  dari  data  gejala-gejala  yang  ada  didalam database.  Setiap  bobot  nilai  mempunyai  nilai  peranan  yang berbeda-beda,  supaya  nilai  yang  dihasilkan  lebih  akurat,  setiap gejala mempunyai bobot nilai masing-masing, diantaranya nilai 5 (lima)  untuk  gejala  berat,  gejala  berat  berkaitan  dengan  bagian mesin  dan  kelistrikan,  nilai 3  (tiga)  untuk gejala  sedang,  gejala sedang  berkaitan  dengan  pengereman  dan  rantai,  nilai  1  (satu) gejala ringan, gejala ringan berkaitan dengan kerusakan indikator
pada  speedometer.  Sistem  akan  menampilkan  5  (lima)  jenis kerusakan  yang  dihitung  menggunakan  Algoritma  3W-Jaccard diurutkan berdasarkan nilai tertinggi. Prοses revise akan muncul ketika  hasil  perhitungan  similaritas  kuraոg  dari  0,6  (nol  koma enam). Selanjutnya sistem akaո meոampung kedalam tabel reνise untuk dicari sοlusi yang tepat oleh pakar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mauliana P.Firmansyah R.Hunaifi N. (2017) “Sistem Pakar
Diagnosis
Kerusakan Mobil Toyota Kijang LSX Menggunakan Metode Forward Chaining”
[2] Pahlawan,  A.  R.,  &  Wibisono,  S.  (2017).  “Implementasi Case  Based  Reasoning  untuk  Sistem  Diagnosis  Hama  dan Penyakit  Tanaman  Cabe  Merah  Menggunakan  Algoritma Similaritas Neyman.”
[3] Aconcagua,  P.  A.,  &  Wibisono,  S.  (2017).  “Case  Based Reasoning untuk Mendeteksi Hama dan Penyakit Tanaman Anggrek Dendrobium Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric.”
[4] Prayuda, A.F., Wibisono, S., & Hadikurniawati, W.(2018), “Implementasi Sistem Pakar Untuk Rekomendasi Masakan Tradisional”
[5] Mulyana,  S.,  &  Hartati,  S.  (2015,Juli)  Tinjauan  Singkat Perkembangan Case–Based Reasoning.In Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) (Vol. 1, No. 4).
[6] Setiawan, A, & Wibisono, S. (2018), Case-Based Reasoning untuk  Mendeteksi  Penyakit  dan  Hama  pada  Tanaman Mangga  Menggunakan  Algoritma  Similaritas  Sorgenfrei.
Jurnal DINAMIK, Volume 23, No.1.
[7] Bima  P.  A.Bakhri  S.  (2018)  “Sistem  Pakar  Diagnosis Kerusakan Mesin Sepeda Motor Non Injeksi Yamaha Pada Bengkel Dirgantara Motor”

## BIODATA PENULIS

## Edwin Febriansyah.
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: febriansyahedwin99@gmail.com
Dr. Edy Winarno, S.T., M.Eng.
Dosen Universitas Stikubank Semarang Fakultas Teknologi Informasi Email: edywin@edu.unisbank.ac.id