## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Analisis Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor
Anzas Ibezato Zalukhu ,* , Irwan Syahputra, Suhardiansyah, Muhammad Iqbal, Rian Farta Wijaya Pascasarjana, Magister Teknologi Informasi, Universitas Pembangunan Pancabudi, Medan, Indonesia Email: 1,* anzaszalukhu@gmail.com, 2 irwansyahputera92@gmail.com, 3 suhardiansyah16@gmail.com,
4 muhammadiqbalpb@gmail.com, 5 rianfartawijaya@dosen,pancabudi.ac.id Email Penulis Korenspondensi: anzaszalukhu@gmail.com
Abstrak- Sepeda motor merupakan salah satu alat transportasi yang dominan digunakan oleh masyarakat Indonesia, mencapai 84.5% dari  total  alat  transportasi  pada  tahun  2021  menurut  data  BPS  nasional.  Meskipun  sepeda  motor  menawarkan  kenyamanan  dalam mobilitas,  kendaraan  ini  juga  rentan  mengalami  gangguan  atau  kerusakan  yang  dapat  menghambat  penggunaan  normal  bahkan berpotensi menyebabkan kecelakaan. Banyak pengendara motor yang kurang memiliki pengetahuan atau kesadaran mengenai potensi kerusakan  pada  sepeda  motor  mereka.Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  penerapan  metode  certainty  factor  dalam  sistem pakar identifikasi kerusakan pada sepeda motor, dengan fokus pada bengkel Giska Servis. Metode certainty factor digunakan sebagai alat penalaran untuk menentukan hasil identifikasi berdasarkan gejala yang diidentifikasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan  kontribusi  dalam  memudahkan  pengendara  sepeda  motor  untuk  mendiagnosa  gejala  kerusakan  yang  terjadi  pada kendaraan  mereka.Metode  certainty  factor  menawarkan  pendekatan  sistematis  dan  terstruktur  dalam  mengidentifikasi  kerusakan sepeda  motor.  Melalui  implementasi  metode  ini,  penelitian  ini  mencoba  mengukur  tingkat  keberhasilan  sistem  pakar  dalam mendiagnosa  kerusakan.  Data  hasil  identifikasi  dari  bengkel  Giska  Servis  akan  dianalisis  secara  menyeluruh  untuk  mengevaluasi keakuratan  dan  efektivitas  metode  certainty  factor  dalam  konteks  ini.Dengan  menyoroti  keberhasilan  metode  ini,  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga dalam pengembangan sistem pakar untuk identifikasi kerusakan sepeda motor. Hasil penelitian ini dapat menjadi panduan bagi bengkel dan pengguna sepeda motor dalam meningkatkan pemahaman dan pengelolaan terhadap kerusakan kendaraan, sehingga dapat meminimalkan potensi kecelakaan dan memperpanjang umur pakai sepeda motor.
Kata kunci: Sepeda Motor, Sistem Pakar, bengkel, Certainty Factor . Transportasi
Abstract- Motorcycles are a predominant mode of transportation in Indonesian society, comprising 84.5% of the total transportation vehicles  in  2021  according  to  national  BPS  data.  Despite  providing  convenience  in  mobility,  motorcycles  are  susceptible  to disturbances or damages that can hinder normal usage and potentially lead to accidents. Many motorcycle riders lack knowledge or awareness regarding potential issues with their motorcycles. This research aims to analyze the implementation of the certainty factor method in an expert system for identifying motorcycle malfunctions, with a focus on Giska Servis workshop. The certainty factor method serves as a reasoning tool to determine identification outcomes based on identified symptoms. The results of this study are expected to contribute to facilitating motorcycle riders in diagnosing symptoms of malfunctions in their vehicles. The certainty factor method offers a  systematic  and  structured  approach  to  identifying  motorcycle  issues.  Through  the  implementation  of  this  method,  the  research attempts to measure the success rate of the expert system in diagnosing malfunctions. Data from the identification results at Giska Servis workshop will be comprehensively analyzed to evaluate the accuracy and effectiveness of the certainty factor method in this context.By highlighting the success of this method, this research is expected to provide valuable insights for the development of expert systems  for  motorcycle  issue  identification. The findings of  this  study  can  serve  as  a  guide for  workshops and  motorcycle  users  to enhance understanding and management of vehicle issues, thereby minimizing the potential for accidents and extending the lifespan of motorcycles.
Keywords: Motorcycle, Expert System, Workshop, Certainty Factor, Transportation

## 1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  saat  ini  sudah  jelas  alat  transportasi  menjadi  kebutuhan  yang  sangat  diperlukan  oleh  manusia  dalam melakukan  aktivitasnya  sehari-hari  [1],[2].  Hal  ini  disebabkan  karena  semakin  berkembangnya  ilmu  pengetahuan  dan teknologi. Berbagai alat  transportasi  yang ada di Indonesia sebagian besar  masyarakat sekarang  menggunakan sepeda motor  sebagai  alat  transportasi  utama  [3],[4].  Sepeda  motor  adalah  salah  satu  alat  transportasi  yang  digerakan  oleh komponen  mesin  [5].  Sepeda  motor  merupakan  alat transportasi  yang pokok  yang sangat efektif dan lebih cepat jika dibandingkan dengan alat transportasi lainya dan hal ini ditandai oleh banyaknya pengendara sepeda motor yang mencapai 84.5% dari semua alat transportasi yang ada di Negara Indonesia [6]. Ada beberapa faktor yang membuat sepeda motor menjadi perimadona pilihan masyarakat yaitu biaya perawatan yang cukup murah, efisien dan efektif digunakan dimana saja  serta  waktu  yang  relatif  cepat  jika  menghadapi  kemacetan  yang  ada  di  jalan  raya.  Namun  demikian  banyak pengendara yang belum mengetahui dan memahami kerusakan yang terjadi pada mesin sepeda motor [7]. Mesin sepeda motor  yang  kurang  bagus  dapat  mengakibatkan  berbagai  masalah,  tentunya  berkurangnya  kenyamanan  kita  dalam mengendara dan bahkan dapat mengakibatkan kecelakaan.
Sesuai dengan penelitian disalah satu bengkel Gemilang Jaya Motor di Kota Pacitan, mekanik yang menangani kerusakan sepeda  motor  masih  menggunakan  manual  atau skill  life yang  dimiliki  oleh  para  mekanik  dalam  menganalisis  jenis kerusakan  yang  terjadi  [8].  Sehingga  hal  itu  menyebabkan  penanganan  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama  dan berdampak negatif bagi tingkat kepuasan konsumen pada pengerjaan mekanik bengkel saat menangani kerusakan yang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
terjadi.  Ditambah  juga  berdasarkan  penelitian  langsung  penulis  di  bengkel  Giska  Servis  Kabupaten  Langkat  dimana penulis menemukan hasil yang sama para mekanik masih manual dalam menangani dan menganalisis serta identifikasi kerusakan yang terjadi. Mekanik tersebut terdiri dari tiga orang, Agus Salim (27thn) pengalaman 5 tahun, Rahmadika (30thn) pengalaman 4,5 tahun, dan Wahyun (31thn) pengalaman 6 tahun. Dari hasil penelitian langsung ini menjadi dasar utama penulis  untuk  membuat sebuah sistem pakar  yang dapat  mediagnosa  jenis  kerusakan pada sepeda  motor sesuai pendapat pakar atau dari sumber yang dapat digunakan oleh  mekanik ataupun pemilik  motor. Dalam  membuat sistem pakar ada berbagai metode-metode yang digunakan dalam memecahkan masalah sala satu yaitu metode certainty factor. Pakar  adalah  orang  yang  memiliki  keahlian  khusus  dari  lainnya  dan  dapat  memecahlan  masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan awam biasanya [9].
Sistem pakar adalah program atau aplikasi komputer yang sering dipakai untuk memecahkan suatu masalah berdasarkan fakta-fakta yang kumpulkan yang sama dengan pemikiran para ahli atau pakar [10],[11]. Menurut para ahli sistem pakar adalah sistem yang berbasis komputer yang menggabungkan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang terebut [12]. Menurut Zulfi Azhar dalam penelitiannya  sistem  pakar  merupakan  bagian  dari  ilmu  pengetahuan  kecerdasan  buatan  yang  berisi  pengetahuan  dari seseorang  pakar  (ahli)  dibidangnya  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  jawaban  pertanyaan  yang  diajukan  dengan memberikan data-data dari suatu permasalahan [13], dan ditambahkan penelitian Radia Afnur dkk berpendapat bahwa sistem  pakar  adalah  program  berbasis  pengetahuan  yang  menyediakan  solusi-solusi  untuk  problema-problema  dengan kualitas pakar.
Faktor kepastian (certainty factor) adalah suatu metode yang digunakan untuk membuktikan suatu fakta apakah pasti atau tidak pasti atau hipotesis berdasarkan bukti atau penilaian pakar yang sering dipakai dalam sistem pakar [14]. Penelitian sebelumnya  juga  menjelaskan  faktor  kepastian  merupakan  suatu  metode  cara  penggabungan  kepercayaan  dan ketidakpercayaan  yang  dapat  digunakan  dalam  mengatasi  ketidakpastian  pemikiran  baik  dalam  bentuk  informasi  atau fakta seorang pakar[15],[16]. Metode ini sangat cocok dalam pembuatan sistem pakar pendiagnosa suatu kerusakan atau penyakit  dalam  dunia  kesehatan. Certainty  factor memperkenalkan  konsep  keyakinan  dan  ketidakyakian.  Zulfi  Azhar dalam penelitiannya juga menjelaskan certainty facto r adalah salah satu metode sistem pakar untuk membuktikan apakah suatu  fakta itu pasti atau tidak pasti  yang berbentuk  metric  [13]. Bananudin dkk juga pada penelitiannya  menjelaskan bahwa certainty factor merupakan suatu metode yang digunakan untuk memecahkan permasalahan dari jawaban yang tidak pasti, dan akan menghasillkan jawaban yang tidak pasti pula. Dalam ketidakpastian tersebut dapat dipengaruhi oleh dua faktor yaitu aturan ( rule ) yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti [17].
Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka  penulis  merumuskan  masalah  sebagai  berikut:  bagaimana  mendiagnosis  jenis kerusakan sepeda motor menggunakan sistem pakar dengan metode certainty factor di bengkel Giska Servis? Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode certainty factor pada sistem pakar pendiagnosis jenis kerusakan sepeda motor. Oleh karena itu dapat bermanfaat bagi para pakar atau ahli dalam proses pengambilan keputusan yang cepat dan tepat, dan  juga  bermanfaat  bagi  para  masyarakat  dalam  mengidentifikasi  kerusakan  yang  terjadi  pada  sepeda  motor  mereka pakai sehari-hari.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Keterangan Tahapan Penelitian:
a. Pengumpulan Data
Melakukan  wawancara  langsung  dengan  mekanik  sepeda  motor  di  Bengkel  Giska  Servis  dan  menggunakan kuesioner untuk mendapatkan data terperinci mengenai kerusakan sepeda motor.
b. Pengolahan Data
Melakukan analisis jawaban kuesioner dari pakar untuk mengidentifikasi pola kerusakan dan pengelompokan dan kategorisasi gejala-gejala yang teridentifikasi.
c. Pemodelan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Melakukan pembuatan sistem pakar menggunakan metode certainty factor dan integrasi gejala-gejala kerusakan ke dalam model pakar untuk pengambilan keputusan.
d. Penelitian Kepustakaan
Pemanfaatan jurnal dan buku terkait untuk mendukung teori dan konsep dalam penelitian dan analisis literatur guna memahami kerangka kerja metode certainty factor dan aplikasinya dalam sistem pakar. Studi Literatur: a. Metode Certainty Factor
Mendalami aspek-aspek teoritis metode certainty factor dalam konteks identifikasi kerusakan sepeda motor.
b. Sistem Pakar
Studi literatur mengenai pengembangan sistem pakar untuk diagnosa kerusakan kendaraan bermotor.
c. Bengkel Giska Servis
Analisis informasi terkait operasional dan spesifik bengkel sebagai lingkungan penelitian
d. Jurnal dan Buku Terkait
Meninjau penelitian terdahulu yang relevan dengan tujuan dan ruang lingkup penelitian ini.
Dengan  melibatkan  tahapan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyusun  sistem  pakar  yang  efektif  dalam mendiagnosa  kerusakan  sepeda  motor  dengan  memanfaatkan  metode certainty  factor berdasarkan  pengalaman  para mekanik di bengkel Giska Servis.

## 2.2 Pengujian Metode Algoritma Sistem Pakar
Faktor kepastian ( certainty factor ) adalah suatu metode yang digunakan untuk membuktikan suatu fakta apakah pasti atau tidak pasti yang sering dipakai dalam sistem pakar. Secara umum Teori certainty factor ditulis dalam suatu interval: Certainty  factor  menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu data[18],[19],[20].
Rumusan Dasar ( Certainty Faktor): CF [H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] 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
: Measure Of Disbelief (Nilai Ketidakpastian) P
: Probability E
: Evidence (Peristiwa/Fakta)
Certainty Factor Gejala  Tunggal: CF gejala = CF[user] * CF[pakar] Certainty Factor untuk lebih dari satu gejala: CF combine = CF old + CF gejala * (1-CF old ) Menghitung Presentase: CF presentase = CF combine * 100

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tabel Diagnosa
Tabel diagnosa adalah suatu tabel yang berisikan proses pendeteksian terhadap suatu tabel dalam menemukan faktor- faktor penyebab kerusakan dari 9 penyakit dan 13 gejala kerusakan sepeda motor.
Tabel 1 Tabel Diagnosa Kerusakan Kode Nama Kerusakan Gejala K1 Sistem Pembuangan Performa mesin berkurang, Suara berlebihan pada knalpot, Oli kotor K2 Sistem Pelumas Performa mesin berkurang, Suara berlebihan pada mesin, Panas mesin berlebihan, Oli kotor, Tekanan pada oli kecil K3 Sistem Bahan Bakar Performa mesin berkurang, Mesin tidak mau hidup, Bahan bakar boros, Suara meletus saat gas turun, Suara meletus saat gas turun K4 Kepala Slinder Klep-Klep Performa mesin berkurang, Mesin tidak mau hidup, Suara berlebihan pada mesin, Oli kotor K5 Kepala Slinder Piston Performa mesin berkurang, Mesin tidak mau hidup, Suara berlebihan pada mesin, Panas mesin berlebihan K6 Kopling, Gigi Transimisi Performa mesin berkurang, Kopling sering slip, Transmisi sering slip saat ganti gigi, Perseneling sukar ganti gigi K7 Altenator Mesin tidak mau hidup, Motor stater tidak bertenaga K8 Cranksahft Suara berlebihan pada mesin, Transmisi sering slip saat ganti gigi, Perseneling sukar ganti gigi K9 Sistem Pengapian Mesin tidak mau hidup, Suara meletus saat gas turun

## 3.2 Tabel Matriks
Tabel  matriks  merupakan  tabel  penghubung  antara  gejala  dan  penyakit  yang  ada  pada  tabel  diagnosa  yang  dapat membantu dalam mengelompokkan pengetahuan tentang penyakit dan gejala.
Tabel 2. Tabel Matriks
KODE GEJALA PENYAKIT
Sis tem
Pem b u an g an Sis tem Pelu m as Sis tem B ah an B ak ar Kep ala Sli n d er Klep -Klep Kep ala Sli n d er
Pis to n
Ko p lin g , Gig i T ran sim is i Alten ato r C ran k sah ft Sis tem Pen g ap ian
G1 Performa mesin berkurang       G2 Mesin tidak mau hidup      G3 Suara berlebihan pada knalpot  G4 Suara berlebihan pada mesin     G5 Panas mesin berlebihan   G6 Oli kotor    G7 Bahan bakar boros  G8 Suara meletus saat gas turun   G9 Tekanan pada oli kecil  G10 Motor stater tidak bertenaga  G11 Kopling sering slip 

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
G12 Transmisi sering slip saat ganti gigi   G13 Perseneling sukar ganti gigi  

## 3.3 Tabel Kerusakan
Tabel  kerusakan  ini  adalah  pengelompokan  data  hasil  dari  tabel  matriks  yang  dirubah  menjadi  kode-kode  dalam pohon keputusan.
Tabel 3. Tabel Kerusakan No Kode Nama Kerusakan 1 K1 Sistem Pembuangan 2 K2 Sistem Pelumas 3 K3 Sistem Bahan Bakar 4 K4 Kepala Slinder Klep-Klep 5 K5 Kepala Slinder Piston 6 K6 Kopling, Gigi Transimisi 7 K7 Altenator 8 K8 Cranksahft 9 K9 Sistem Pengapian

## 3.4 Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah rancangan yang digunakan untuk membangun sistem pakar. Dalam diagram ini akan dicari solusi  akhir  setiap  penelusuran.  Fungsi  diagram  pohon  keputusan  adalah  mempermudah  untuk  menyusun  basis pengetahuan dan aturan ( rule ) dari setiap penelusuran kerusakan sepeda motor berdasarkan gejala.
Gambar 3. Pohon Keputusan Pakar
3.5 Tabel Aturan (rule)
Tabel aturan merupakan pengetahuan untuk mengetahui jalannya gejala suatu kerusakan yang telah diuraikan dalam pohon keputusan pakar untuk dijadikan kaidah aturan yang berfungsi mempermudah dalam membuat suatu program.
Tabel 4. Tabel Aturan ( rule )
Aturan (rule) Kaidah Aturan Rule 1 IF G1
AND IF G3 AND IF G6 THEN K1
Rule 2 IF G1 AND IF G4
AND IF G5

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
AND IF G6 THEN K2
Rule 3 IF G1 AND IF G2 AND IF G7
AND IF G8
THEN K3 Rule 4 IF G1 AND IF G2
AND IF G4 AND IF G6 THEN K4
Rule 5 IF G1
AND IF G2 AND IF G4 AND IF G5 THEN K5
Rule 6 IF G1 AND IF G11
AND IF G12 AND IF G13
THEN K6 Rule 7 IF G2 AND IF G10 THEN K7
Rule 8 IF G4 AND IF G12 AND IF G13 THEN K8
Rule 9 IF G2 AND IF G8 THEN K9

## 3.6 Tabel Nilai Certainty Factor  (CF)
Tabel CF merupakan penilaian persentase kerusakan yang dipastikan oleh seorang pakar yang ada pada sepeda motor. Tabel tersebut sebagai berikut:
Tabel 5 . Nilai Certainty Factor (CF) Uncertainty Term Nilai CF Tidak Yakin 0.0 Kurang Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1.0 Tabel 6. Nilai CF pakar CFpakar (Gejala) Bobot Pakar Gejala 1 0.2 Gejala 2 0.4 Gejala 3 0.4 Gejala 4 0.6 Gejala 5 0.6

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Tabel 7. Presentase Kesimpulan
Uncertainty Term Nilai Keyakinan 0% - 50% Sedikit Kemungkinan 50 % - 79% Pasti 80% - 99% Kemungkinan Besar 100% Sangat Yakin

## 3.7 Implementasi Metode Certainty Factor
Dalam sistem pakar harus ada yang namanya basis pengetahuan. Basis pengetahuan merupakan kumpulan fakta- fakta beserta aturannya masing-masing yang akan menuju suatu kesimpulan. Dalam sistem yang dirancang, konsumen akan menjawab pertanyaan yang diajukan sesua dengan gejala kerusakan yang dialami. Pengguna hanya menjawab “ Ya ” atau  “ Tidak ”.  Jawaban  ini  akan  disesuaikan  dengan  basis  pengetahuan  dan  aturan  yang  ada  sehingga  diagnosa  akan menghasilkan kesimpulan jenis kerusakan yang dialami.
Basis pengetahuan yang digunakan:
a. Basis Pengetahuan gejala-gejala kerusakan Sepeda Motor Menyimpan informasi mengenai gejala-gejala yang terkait dengan kerusakan sepeda motor.
b. Basis Pengetahuan aturan ( rule ) kerusakan sepeda motor
Menyimpan informasi mengenai gejala-gejala yang terkait dengan kerusakan sepeda motor.
c. Basis Pengetahuan nilai CF Menyimpan nilai Certainty Factor untuk setiap aturan berdasarkan tingkat akurasi informasi.
d. Basis Pengetahuan Nilai CF pakar Menyimpan nilai Certainty Factor yang mencerminkan tingkat kepercayaan pakar terhadap suatu aturan.
e. Basis Pengetehuan Presentasi Kesimpuan.
Berisi informasi dan format untuk menyajikan hasil diagnosa berdasarkan nilai Certainty Factor tertinggi. Perhitungan Manual:
Kaidah:
IF G1 AND IF G2 AND IF G4 AND IF G6 THEN K4
IF Performa mesin berkurang And Mesin tidak mau hidup And Suara berlebihan pada mesin And Panas mesin berlebihan Then Kepala Slinder Klep-klep
Gejala 1
= Cukup Yakin = 0.6 Gejala 2 = Kurang Yakin = 0.2 Gejala 3 = Yakin = 0.8 Gejala 4 = Sedikit Yakin = 0.4
CF gejala 1
= CF (user) * CF(pakar) = 0.6 * 0.2 = 0.12 CF gejala 2 = CF (user) * CF (pakar) = 0.2 * 0.4 = 0.08 CF gejala 3 = CF (user) * CF (pakar) = 0.8 * 0.4 = 0.32 CF gejala 4 = CF (user) * CF (pakar) = 0.4 * 0.6 = 0.24

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
CF combine1 (CF gejala1 , CF gejala2 ) = CF gejala1 + CF gejala2 *(1-CF gejala1 ) = 0.12 + 0.08 * (1-0.12) CF old1 = 0.190 CF combine2 (CF old1 , CF gejala3 ) = CF old1 + CF gejala3 *(1-CF old1 ) = 0.190 + 0.32 * (1-0.190) CF old2 = 0.449
CF combine3 (CF old2 , CF gejala4 ) = CF old2 + CF gejala4 *(1-CF old2 ) = 0.449 + 0.24 * (1-0.449) CF old3 = 0.581
Presentase = CF kerusakan * 100 = 0.581 * 100 = 58,1% (Pasti).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian sebelumnya maka penulis dapat memberikan  kesimpulan yaitu dalam presentasi gejala-gejala kerusakan pada sepeda motor memiliki 9 aturan ( rule ) identifikasi yang selanjutnya dilakukan basis pengetahuan untuk dimanfaatkan  dalam  menentukan  kerusakan  sepeda  motor  para  pengendara.  Penerapan  metode certainty  factor dapat mempermudah dan memberikan perhitungan penyelesaian seberapa pasti para pemilik sepeda motor dalam menentukan jenis  kerusakan  pada  sepeda  motor. Berdasarkan  perhitungan certainty  factor dihasilkan  sebuah  nilai  kepastian  yang diambil dari perhitungan Measure Believe (MB) dan Measure Disbelieve (MD). MB dan MD ini didapat dari perhitungan nilai probabilitas kerusakan dan nilai evidance gejala. Nilai kepastian disesuaikan dengan nilai CF pada uncertainty term . Pada perhitungan manual dihasilkan nilai kepastian 0.581 atau 58,1% artinya “pasti”. Penulis dalam penelitian ini masih ada kekurangan akan tetapi penulis memberikan saran yaitu dalam mendapatkan hasil perhitungan yang lebih maksimal dapat menggunakan metode-metode lain dan certainty factor ini sebaiknya dikembangkan aturannya-aturannya.

## REFENRENCES
[1] I. Imron, M. N. Afidah, M. S. Nurhayati, S. Sulistiyah, and F. Fatmawati, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Transmission Automatic dengan Metode Forward Chaining Studi Kasus: AHASS 00955 Mitra Perdana,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 19, no. 3, p. 544, 2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742.
[2] Y. Wiyandra, F. Yenila, and R. A. Mahessya, “Sistem Pakar Kerusakan Sepeda Motor Matic dengan Metoda Hybrid,” J. KomtekInfo , vol. 8, no. 2, pp. 145–153, 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i2.110.
[3] A. Syaputra and D. Setiadi, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor Yamaha Matic Menggunakan Metode Forward Chaining,” Jusikom  J. Sist. Komput. Musirawas , vol. 5, no. 2, pp. 126–135, 2020, doi: 10.32767/jusikom.v5i2.1039.
[4] C. Jamhari, A. Kiryanto, and S. Anwariningsih, “Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Sepeda Motor Non Matic,” Issn 2337- 4349 , vol. 1, p. 375, 2014.
[5] J. Nasir and Z. H. Gultom, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 42–58, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.1075.
[6] A. Mugiprakoso and N. Hidayat, “Identifikasi Kerusakan Mesin Pada Sepeda Motor Menggunakan Metode Modified K- Nearest Neighbor ( MKNN ),” vol. 3, no. 4, 2019.
[7] D. A. Fauzy, I. Iskandar, J. Rahmadhan, and R. Priambodo, “Aplikasi Bengkel Motor Dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 89–96, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.783.
[8] P. A. Bima and S. Bakhri, “Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Mesin Sepeda Motor Non Injeksi Yamaha Pada Bengkel Dirgantara Motor,” Paradigma , vol. XX, no. 1, pp. 107–113, 2018.
[9] F. Rahmadi Fajar, M. Utami, S. Nurjanah, A. Restiani, Y. P. Sari, and P. Rosyani, “OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Analisis Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Metode Certainty Factor,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sains , vol. 1, no. 06, pp. 652–657, 2022, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/bisik.
[10] O. Nurdiawan and L. Pangestu, “Penerapan Sistem Pakar dalam Upaya Meminimalisir Resiko Penularan Penyakit Kucing,”

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 524 - 532 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1083 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.532.
[11] R. Dian, S. Sumijan, and Y. Yuhandri, “Sistem Pakar dalam Identifikasi Kerusakan Gigi pada Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 65–70, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i3.24.
[12] M. S. Lauryn, Akhmad Saparudin, and Muhamad Ibrohim, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hewan Ternak Kambing Dengan Metode Certainty Factor (Cf),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 18–23, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.2947.
[13] Z. Azhar, “Pendeteksian Kerusakan Sepeda Motor Dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 167–174, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.340.
[14] A. Yusuf, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Forward Chaining,” vol. 2, no. 1, p. 15, 2016.
[15] 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.
[16] T. Christy, “Implementasi Sistem Pakar Penyakit Cabai dengan Metode Certainty Factor,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 1, pp. 1546–1551, 2022.
[17] Bananudin and V. Rosalina, “Sistem Pakar Menentukan Fashion Style Berdasarkan Kriteria Fisik Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i1.3092.
[18] N. S. W. Ginting and A. S. RMS, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kacang Kedelai Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. KomtekInfo , vol. 5, no. 2, pp. 36–41, 2018, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i2.23.
[19] H. Patria, A. Anton, and P. Astuti, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Hewan Kucing,” Simpatik J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.31294/simpatik.v1i1.70.
[20] Y. K. Febrina, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam Menganalisis Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 203–208, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.66.