## PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR PEMILIHAN MOBIL MURAH RAMAH LINGKUNGAN
( LOW COST GREEN CAR )
Ganda Yoga Swara 1 , Anisya 2 1,2 Dosen Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang gandayogaswara@gmail.com

## Abstrak
Low  Cost  Green  Car (LCGC)  adalah  salah  satu  terobosan  terbaru  yang  dilakukan  industri  otomotif khususnya  diindonesia.  Mobil  dengan  konsep  ramah  lingkungan  ini  memberikan  alternatif  pilihan  yang  lebih sesuai dengan kebutuhan konsumen diIndonesia. Sistem Pakar dengan menggunakan metode Forward Chaining ini bertujuan untuk memprediksi mobil LCGC yang sesuai kebutuhan. Data dikumpulkan melalui observasi dan interview yang dilakukan melalui sales dan montir mobil atau pakar yang lebih mengetahui tentang kondisi pasar dan  kebutuhan  masyarakat.  Hasil  yang  dicapai  adalah  merancang  aplikasi  sistem  pakar  memprediksi  mobil LCGC yang sesuai keinginan konsumen berdasarkan jenis transmisi, warna dan harga. Selain itu dalam aplikasi sistem  pakar  ini  juga  menampilkan  cuplikan  video  mobil  kategori  LCGC  untuk  mempermudah  konsumen menentukan  pilihan.  Tujuan  jangka  panjang  pada  aplikasi  bisa  dilengkapi  informasi-informasi  kelebihan  dan kekurangan  mobil  LCGC  dan  penyebaran  bengkel-bengkel  atau  dealer  resmi  ataupun  tidak  resmi  sehingga masyarakat  merasa  terbantu.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  metode Forward  Chaining bisa  digunakan untuk melakukan penelusuran untuk mendapatkan hasil prediksi mobil LCGC yang sesuai keinginan.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, LCGC.

## Abstract
Low  Cost  Green  Car  (LCGC)  is  one  of  the  latest  breakthroughs  made  diIndonesia  automotive industry  in  particular.  Cars  with  environmentally  friendly  concept  provides  an  alternative  option  in accordance  with  the  needs  of  consumers  in  Indonesia.  Expert  System  using  Forward  Chaining  method aims to predict LCGC car as needed. Data were collected through observation and interviews conducted through  sales  and  auto  mechanic.  The  result  achieved  is  to  design  an  expert  system  application  that predicts  LCGC  cars  according  to  customer  desires  based  on  transmission  type,  color  and  price.  The conclusion  of  this  study  is  Forward  Chaining  method  can  be  used  to  perform  a  search  to  get  results predicted LCGC car as you wish.
Keywords : Expert System, Forward Chaining, LCGC.

## 1.      PENDAHULUAN
Low Cost Green Car (LCGC) adalah  salah  satu  terobosan  terbaru  yang dilakukan industri otomotif khususnya diindonesia.  Mobil  dengan  konsep  ramah lingkungan ini memberikan alternatif pilihan yang lebih sesuai dengan kebutuhan konsumen  diIndonesia.  Toyota,  Honda, Daihatsu, dan Suzuki berlomba-lomba memproduksi mobil LCGC dengan keunggulannya  masing-  masing.  Sehingga timbul  keraguan  dari  kalangan  masyarakat tentang  mobil  apa  yang  paling  cocok  untuk dimiliki.
Selama      ini      yang      diketahui bahwa  dalam      pembelian      mobil      baru, konsumen  selalu    memilih      mobil      mana yang    paling  sesuai  untuk  dimiliki.  Karena
terbatasnya  jumlah sales yang    paham dengan      mobil  LCGC    dan    tingkat kejujuran sales dalam  mempromosikan produknya  sehingga  muncul  keraguan  dari kalangan  konsumen.  Sistem  pakar  menjadi salah  satu  solusi  yang  dirasa  cocok  untuk menyelesaikan permasalahan di atas.
Dengan  menggunakan  Sistem  Pakar diharapkan        dapat        mempermudah dalam  pemilihan  mobil  dengan  konsep LCGC.  Sehingga  calon  pembeli  tidak  ragu dan  dapat  memilih  mobil  sesuai  dengan kebutuhan.

## 1.1      Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas,  maka  dapat  dijabarkan      perumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana      menentukan rule-rule pada metode Forward       Chaining untuk  memprediksi    mobil    LCGC yang   sesuai kebutuhan ?
2. Bagaimana    membangun    aplikasi system  pakar    untuk    memprediksi mobil    LCGC  yang  sesuai  dengan kebutuhan?
3. Bagaimana membuat video review untuk masing masing mobil LCGC?

## 1.2      Batasan Masalah
Agar   masalah   yang  dirumuskan  tidak menyimpang  dan  terlalu  meluas,      maka penulis  membuat    batasan  masalah  sebagai berikut :
1. Sistem pakar dibangun untuk menentukan  pilihan      terhadap      mobil LCGC        yang  beredar,    seperti    :
Toyota    Agya,  Toyota  Calya,  Daihatsu Ayla, Daihatsu Sigra, Honda Brio Satya, dan Suzuki Wagon R.
2. Tindak  lanjut  dari  aplikasi  ini  adalah prediksi mobil yang  tepat dipilih berdasarkan jenis transmisi, ketersediaan warna dan harga.
3. Video yang  ditampilkan  sebagai  contoh masing-masing merk mobil.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Menghasilkan rule-rule pada metode Forward Chaining.
2. Menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar untuk memprediksi mobil LCGC.
3. Menguji    aplikasi    sistem    pakar untuk memprediksi   mobil   LCGC   yang sesuai kebutuhan .

## 1.4  Manfaat Penelitian
Manfaat      yang      diharapkan      dari penelitian ini adalah :
1. Memudahkan  calon  konsumen  mobil LCGC dalam menjatuhkan pilihan terhadap merk mobil yang diinginkan.
2. Aplikasi  ini  dapat  menjadi    alternative pengganti pakar yang tepat sasaran.
3. Menjadi  sarana  pembelajaran  tentang system  pakar  dan  menambah    wawasan dalam  menentukan  mobil  LCGC  yang cocok untuk masyarakat.
4. Dapat memperkaya ilmu bagi
mahasiswa ilmu computer dalam melakukan penelitian yang berhubungan dengan sistem pakar. 2 LANDASAN TEORI
2.1 Low Cost Green Car
Komponen   LCGC   diwajibkan   untuk menggunakan        komponen        dalam negeri  sebesar  40%  untuk  tahun  pertama dan  pada  tahun  kelima  mencapai  80% sehingga  dapat  merangsang        industri pengolahan        dalam  negeri          sebesar 10%.          Bahkan          untuk  mengantisipasi semakin        membengkaknya  subsidi  BBM, mobil
LCGC diwajibkan untuk menggunakan  bahan  bakar sejenis pertamax.
Beberapa syarat LCGC antara lain :
1. Kapasitas  silinder  mesin  bensin  (bukan diesel )  980-1200cc.  Sedangkan  mesin diesel 1500cc.
2. BBM  yang  digunakan  harus  memenuhi spesifikasi  minimal  RON  92  untuk mesin
bensin  dan cetane  number (CN) 51  untuk diesel.
3. Konsumsi      bahan      bakar      untuk mesin bensin  maupun  diesel  minimal  1 liter untuk 20 KM.
2.2      Analisis dan Perancangan Sistem Dalam  memprediksi  mobil  LCGC yang  tepat    untuk    dimiliki,    ada    beberapa faktor yang  mempengaruhi konsumen dalam memilih,  secara umum  yang  mempengaruhi, yaitu:
1. Jenis Transmisi
2. Warna
3. Harga

## 2.3      Arsitektur Sistem Pakar
2.3.1 Knowledge Based Dalam penelitian ini, knowledge based berisi    dimensi    transmisi,    warna    dan harga.  Dimensi  ini  diasumsikan  sebagai objek, dan faktor-faktor yang menentukannya  diasumsikan  sebagai  daftar atribut.
Untuk merepresentasikan pengetahuan sistem  pakar  akan  menampilkan  pertanyaan jenis transmisi, pertanyaan warna, pertanyaan  harga,  jawaban  yang  tersedia yaitu  “ya”  dan  “tidak”    jawaban    yang diberikan    oleh user akan  disimpan  sebagai fakta di database .
2.3.2 Database Proses perancangan sistem membutuhkan suatu database yang
digunakan
untuk menyimpan data daninformasi  yang      diperlukan      dalam sistem. Database berisi  tentang  fakta-fakta yang dibutuhkan  pemakai  yaitu berupa  data- data  variabel  dari  :  tabel  data user ,  tabel fakta dan tabel uraian mobil LCGC yang ada berdasarkan jenis transmisi, fitur kelengkapan, dan harga.

## 2.3.3 Inference Engine
Inference  Engine berisi    prosedur- prosedur  untuk  pencocokan  fakta  dengan aturan  dan  hasil,  juga      berisi  prosedur  atau langkah    pertama    dalam    membangun inference  engine .  Secara  dedukatif  mesin inferensi  memilih  pengetahuan  yang  relevan dalam  rangka  mencapai  kesimpulan.  Dengan demikian diharapkan sistem ini dapat menjawab  pertanyaan  pemakai  meskipun jawaban  tersebut  tidak  tersimpan  secara eksplisit  didalam  basis  pengetahuan.  Mesin Inferensi memulai pelacakannya dengan mencocokkan  kaidah-kaidah  dalam  basis pengetahuan  dengan  fakta-fakta  yang  ada dalam  basis  data.  Adapun  teknik  yang digunakan  dalam  proses  penelusuran  data yaitu Depth First Search .

## 2.3.4 User Interface
Pada   saat user   login sebagai user hanya  dapat  menginputkan  sistem  struktur, input  jenis  transmisi  yang  diinginkan, input data   warna   dan   harga. User tidak   bias mengedit ataupun menghapus, hal ini dilakukan untuk lebih meningkatkan keamanan  dari  sistem  pakar  ini.  Selain  itu, user terlebih  dahulu  harus  menginputkan  data diri  hal  ini  dimaksudkan  agar user yang menggunakan sistem pakar ini lebih terdata.

## 2.3.5 Explanation Facilities
Fasilitas  penjelasan  sistem    pakar dirancang  dengan  tujuan  untukmemberikan penjelasan user bagaimana  sistem  pakar  ini dijalankan. Bentuk penjelasannya dapat uraian pemilihan mobil LCGC sesuai kebutuhan.

## 3. ANALISA  DAN  PERANCANGAN
SISTEM
Gambar 1 Data Flow Diagram (DFD)
Level 1 Pada User
Untuk  detail  proses  oleh user dapat dilihat  pada    Gambar    1  yang    menjelaskan bagaimana user dalam    menentukann data  yang  dipilih  satu  persatu  dan  diproses sehingga  data  dapat  diproses  sesuai  dengan fakta yang ditelusuri.

## 4. IMPLEMENTASI SISTEM
Untuk  memudahkan  pengoperasian sistem  ini,  maka  rancangan  antar  muka dibagi atas  beberapa  jenis,  yang  disesuaikan dengan fungsinya masing-masing yaitu:

## 1. Login

## Gambar 2  Halaman Login
Pada  halaman login ,  baik user umum ataupun    admin    harus    melakukan login terlebih  dahulu  sebelum  masuk  ke sistem.
2.  Halaman Utama User dan Admin

## Gambar 4 Halaman Menu Utama Admin
Gambar  3.1  adalah  halaman  utama untuk user, setelah melakukan login, user bisa memasuki  halaman  ini dan Gambar 3.2 adalah halaman utama untuk admin , setelah melakukan login ,    semua kontrol sistem ada pada halaman ini.
3. Halaman Update Data Mobil
Gambar 5 Halaman Update Data Mobil
Setelah  semua  data  tambahan  seperti merk,  jenis  dan  warna  tadi  selesai,  admin dapat  mengisi  tabel  isian  data  mobil  yang lebih  lengkap  dengan  spesifikasi  dan  harga agar  mobil  dapat  keluar  pada  halaman  hasil ketika  memenuhi  persyaratan  dari rule yang diisi user .
4 . Halaman Pertanyaan Jenis Transmisi
Gambar 6 Halaman Pertanyaan Jenis Transmisi
5 . . Halaman Pertanyaan Jenis Warna

## Gambar 7 Halaman Pertanyaan Jenis Warna
6. . Halaman Pertanyaan Kisaran Harga

## Gambar 8 Halaman Pertanyaan Kisaran
Harga
7 . Halaman Hasil

## Gambar 9 Halaman Hasil
Setelah menjawab beberapa pertanyaan, user dihadapkan  pada  satu  hasil keputusan sistem, berdasarkan jenis transmisi, warna dan harga.
Pada    Gambar    9    Pada    halaman  hasil di  atas,  terdapat  beberapa  rekomendasi  dari siste  pakar  setelah user menjawab  pertanyaan berdasarkan  jenis  transmisi, warna dan harga. Setelah  data  diolah,  maka  sistem  memberikan
rekomendasi  mobil  tipe  apa  yang  memenuhi persyaratan.

## 7 . Halaman Hasil

## Gambar 10 Halaman Hasil
Setelah keluar halaman hasil, user dapat melihat  detail  dari  beberapa  rekomendasi yang diberikan, pada halaman detail ini, user dapat  melihat  merek  dan  tipe  mobil,    harga, serta  spesifikasi    lengkap    dari  mobil  yang direkomendasikan.
8 . Halaman Video
Gambar 11 Halaman Video 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1.  Aplikasi      sistem    pakar      yang dirancang  menghasilkan rule yang terdiri   dari   4 level, dengan 54 rule , dan 43  jenis  keputusan,  yaitu  :  Karimun Wagon R BLIND VAN Airbag, Karimun Wagon R GS  Airbag, Karimun Wagon R GS  Airbag,  Karimun  Wagon  R  GS  GS AGS  Airbag,  Karimun  Wagon  R  GS  GL AGS AIrbag, Brio Satya S, Brio Satya E, Brio  Satya  E  CVT,  Brio  RS,  Brio  RS CVT, Calya 1.2 E M/T, Calya 1.2 G M/T, Calya 1.2 G A/T, Calya 1.2 E A/T, Agya 1.0 G M/T, Agya 1.2 G M/T, Agya 1.2 G A/T,  Agya  1.2  M/T  TRD,  Agya  1.2  A/T
TRD, Ayla 1.2 R Deluxe MT, Ayla 1.2 R
Deluxe  AT,  Ayla  1.2  R  MT,  Ayla  1.2  R
AT, Ayla 1.2 X MT, Ayla 1.2 X AT, Ayla 1.0 X Deluxe MT, Ayla 1.0 X Deluxe AT, Ayla  1.0  X  Airbag  MT,  Ayla  1.0  X Airbag  AT,  Ayla  1.0 M MT,  Ayla  1.0  M AT,  Ayla  1.0  D+  MT,  Ayla  1.0  D+  AT, SIGRA  1.0  D  MT,  SIGRA  1.0  M  MT, SIGRA 1.2 X MT, SIGRA X MT Deluxe, SIGRA  X  AT  ,  SIGRA  X  AT  DELUXE, SIGRA  1.2  R  MT,  SIGRA  1.2  R  MT Deluxe,  SIGRA  1.2  R  AT,  SIGRA  1.2  R AT Deluxe. Rule telah diuji dengan pohon keputusan dengan memasukkan parameter      yang  sesuai  dengan  alur keputusannya.
2.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  dibangun dengan  metode Forward         Chaining dengan  menelusuri              dari              jenis transmisi,  selanjutnya  dengan  menelusuri warna, dan menelusuri   harga.   Dari   tiga analisa    tadimaka        didapatkan        hasil dari        analisa  tersebut  dan  didapatkan kesimpulan yang menjadi saran /
rekomendasi dari sistem. Untuk memasuki    halaman    sistem  pakar, terdapat 2 privilege yaitu admin dan user. Admin   memiliki  hak  untuk  menambah data  merek  mobil,  jenis,  tipe,  data transmisi,  data  warna,  dan  data  harga. Sedangkan  user  cuma  bisa  menjawab pertanyaan  sebagai  pertimbangan  untuk memilih  mobil  LCGC  dan  melengkapi identitas diri, termasuk memasukkan foto.

## 5.2 SARAN
Sebagai  akhir  dari  penelitian  ini, penulis  ingin  menyampaikan  saran-saran yang  mungkin  bermanfaat  bagi  siapa  saja yang  berminat      untuk      menggunakan sistem   ini, yaitu :
1.  Diharapkan dengan dikembangkan sistem  pakar  ini,  jumlah rule - rule yang digunakan  agar    lebih    banyak    lagi sehingga    dapat  menghasilkan  prediksi yang lebih akurat.
2. Rancangan   sistem   pakar   ini dirasakan masih  jauh  dari  kesempurnaan,  untuk itu  pernulis  mengharapkan  ada  pihak atau  peneliti    lain    yang    mau mengembangkan dan melanjutkan penelitian ini.
3.  Untuk    mendapatkan    hasil    prediksi yang  lebih          akurat          dan          lebih mendekati keinginan   calon   konsumen, rasio    harga  bisa  lebih  diperkecil, sehingga data yang keluar lebih detail.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih
disampaikan kepada    Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan  Tinggi  (Kemristekdikti)    atas pendanaan  hibah  penelitian  skim  Penelitian Dosen Pemula (PDP) untuk tahun 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhami  Muhammad  (2005),  “ Konsep  Dasar Sistem  Pakar ”,  Andi  Yogyakarta, Yogyakarta
Deepa  et  al  (2012),  “ Expert  System  For Car Troubleshooting ”. Ginanjar Wiro Sasmito dkk (2011)“ Application  Expert System   of Forward      Chaining  and  The  Rule
Based  Reasoning  For  Simulation Diagnose  Pest  and    Disease    Red Onion    and  Chili  Plant ”,  Tegal,
Indonesia.
Hartati  Sri  (2008),  “Sistem  Pakar  dan Pengembangannya”, Graha Ilmu Ilmu, Yogyakarta.
Kusrini  (2008),  “ Aplikasi  Sistem  Pakar ”, Andi Yogyakarta, Yogyakarta.
Shri  Shankarlal  Sundarbai  Shasun  Jain College for WomenHersatoto Listiyono  (2008),  “ Merancang  dan Membuat Sistem Pakar ”,  Jurnal Teknologi Informasi Dinamik, Universitas Stikubank Semarang. Suyanto  (2007),  “ Artificial  Intelligence ”, Informatika, Bandung
Viswanadha Sarma   (2012), “Rule Based Expert System for Rose Plant”
Wisnu  Yudho  Untoro  (2009), “ Penerapan Metode  Forward  Chaining  Pada Penjadwalan  Mata  Kuliah” ,  Jurnal Matematika          dan          Komputer