## Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Lift Dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR)

## Nugraha Hadi Syaputra
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Lift  memerlukan  perawatan  untuk  membuatnya  bekerja  dengan  optimal, jika  lift tidak  bekerja  dengan  optimal  maka  akan terjadinya kerusakan yang bisa mengakibatkan pengguna yang berada di dalam lift bisa saja terjebak dikarenakan pintu macet dan tidak terbuka. Kerusakan lift seperti ini perlu di sistem pakarkan agar dapat mempersingkat waktu penganalisaan dengan menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning.  Case  Based  Reasoning  merupakan  metode  penyelesaian  masalah  dengan memanfaatkan pengalaman sebelumnya. Case Based Reasoning merupakan salah satu metode pemecahan masalah yang dalam mencari  solusi  dari  suatu  kasus  yang  baru  terhadap  solusi  kasus  lama  yang  memiliki  permasalahan  yang  sama.  Untuk mendiagnosa kerusakan pada lift menggunakan metode Case Based Reasoning. User akan diberikan pertanyaan-pertanyaan untuk mendapatkan nilai kemiripan dengan rumus Case Based Reasoning, Sehingga didapatkan hasil diagnosa serta presentase nilai kemiripan dan kemungkinannya.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Lift (Elevator), Case Based Reasoning.

## Abstract
The elevator requires maintenance to make it work optimally, if the elevator does not work optimally then there will be damage that can result in users who are in the elevator could be trapped due to a jammed door and not open. Elevator damage like this needs to be put on the expert system in order to shorten the analysis time by using the Case Based Reasoning method. Case Based Reasoning is a method of solving problems by utilizing previous experience. Case Based Reasoning is one method of solving problems in finding solutions for a new case to an old case solution that has the same problem. To diagnose damage to the elevator using the Case Based Reasoning method. Users will be given questions to get the similarity value with the Case Based  Reasoning  formula,  so  that  the  diagnostic  results  and  the  percentage  of  similarity  values  and  their  probability  are obtained.
Keywords : Expert System, Lift (Elevator), Case Based Reasoning.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada era globalisasi saat ini sangat pesat dan masyarakat pada saat ini telah bergantung pada teknologi. Hal ini membuat teknologi menjadi kebutuhan dasar setiap manusia. Banyak teknologi komputer yang  digunakan  untuk  kemudahan  setiap  pekerjaan,  para  pekerja  di  berbagai  aspek  fasilitas  gedung-gedung bertingkat juga menggunakan teknologi untuk meningkatkan hasil kinerjanya, salah satunya penggunaan lift. Lift merupakan  fasilitas  yang  sering  digunakan  di  berbagai  gedung  seperti  pusat  perbelanjaan,  hotel  berbintang, perkantoran, apartemen, instansi dan lainnya.
Perawatan ekstra perlu untuk membuat lift bekerja dengan optimal, kalau lift tidak bekerja dengan optimal maka akan terjadinya kerusakan yang bisa mengakibatkan pengguna yang berada di dalam lift bisa saja terjebak dikarenakan pintu macet dan tidak terbuka. Oleh karena itu kerusakan lift perlu di sistem pakarkan karena lamanya waktu untuk menganalisa kerusakan pada lift, dengan adanya sistem pakar dapat membantu dalam mengetahui kerusakan lift dengan menghemat waktu penganalisaan kerusakan. Perawatan yang teratur sangat penting demi menjamin pengoperasian yang bebas dari kerusakan dan memperpanjang umur lift tersebut.
Pemanfaatan teknologi informasi melalui metode yang menggabungkan keahlian dan pengetahuan seorang pakar untuk membangun aplikasi pengetahuan baru berdasarkan sejumlah kasus yang dikenal dengan istilah Case Based Reasoning.  Metode Case Based Reasoning merupakan proses penyelesaian masalah dengan memanfaatkan pengalaman sebelumnya. Case Based Reasoning merupakan salah satu metode pemecahan masalah yang dalam mencari solusi dari suatu kasus yang baru, sistem akan melakukan pencarian terhadap solusi dari kasus lama yang memiliki permasalahan yang sama[1].
Metode  ini  tetap  dapat  melakukan  penalaran  walaupun  terdapat  data  yang  tidak  lengkap.  Ketika  proses retrieval dilakukan, ada kemungkinan antara kasus baru dengan kasus lama pada basis kasus tidak mirip. Namun, dari  ukuran  similarity  tersebut  tetap  dapat  dilakukan  penalaran  dan  melakukan  evaluasi  terhadap  ketidak lengkapan atau ketidak tepatan data yang diberikan .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan berasal dari bahasa inggris yaitu Artificial Intelligence atau disingkat AI, dimana Artificial adalah  buatan,  sedangkan Intelligence adalah  cerdas.  Kecerdasan  buatan  yang  dimaksud  merujuk  pada  suatu
mesin  yang  berakting  dan  bergaya  seperti  halnya  para  artis  di  bioskop,  mampu  berpikir,  menimbang  tindakan yang akan diambil. Dan untuk saat ini banyak permasalahan dunia nyata yang diselesaikan menggunakan AI dan banyak juga aplikasinya yang dikomersialkan [1]. Kecerdasan buatan merupakan cabang dari ilmu komputer yang konsen  dengan  pengautomatisasi  tingkah  laku  cerdas,  pernyataan  tersebut  juga  dapat  dijadikan  defenisi  dari Artificial Intelligence adalah bagian dari komputer sehingga harus didasarkan pada sound theoretical (teori suara) dan prinsip-prinsip aplikasi dari bidangnya. Prinsip-prinsip ini meliputi struktur data yang digunakan representasi pengetahuan, algoritma yang diperlukan untuk  mengaplikasikan pengetahuan tersebut, serta bahasa dan teknik pemrograman yang digunakan dalam mengimplementasikannya [3].

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem Pakar ( Expert System ) adalah salah satu cabang dari AI yang membuat pengguna secara luas knowledge yang  khusus  untuk  menyelesaikan  masalah  tingkat  manusia  yang  pakar.  Seoarng  pakar  adalah  orang  yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu yaitu pakar yanng mempunyai knowledge atau kemampuan khusus yang  orang  lain  tidak  mengetahui  atau  mampu  dalam  yang  di  miliki  [1].  Sistem  pakar  dibuat  pada  wilayah pengetahuan tertentu untuk suatu kepakaran tertentu yang mendekati kemampuan manusia di salah satu bidang. Sistem pakar mencoba mencari solusi yang memuaskan sebagaimana yang dilakukan seorang pakar. Selain itu sistem pakar juga dapat memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan memberikan alasan atas saran atau  kesimpulan  yang  ditemukannya  [4].  Sebuah  sistem  pakar  memiliki  2  komponen  utama  yaitu  berbasis pengetahuan  dan  mesin  inferensi.  Berbasis    pengetahuan  merupakan  tempat  penyimpanan  pengetahuan  dalam memeori  komputer,  dimana  pengetahuan  ini  diambil  dari  pengetahuan  pakar.  Sedangkan  mesin  inferensi merupakan otak dari apliakasi sistem pakar, bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatau kesimpulan [5].

## 2.3 Lift (Elevator)
Lift atau elevator adalah seperangkat alat yang digunakan untuk mengangkut orang atau barang dari suatu tempat atau lantai ke tempat lantai lainnya secara vertical dengan menggunakan seperangkat alat mekanik. Perkembangan teknologi menjadikan elevator atau lift semakin baik perkembangannya, mulai dari mekanik lift, sistem kontrol dan juga keamanannya. Sehingga menjadikan elevator atau lift adalah satu-satunya alat transportasi yang paling aman  dan  cepat  di  sebuah  gedung  atau  bangunan  tinggi.  Sistem  kontrol  pengendali elevator atau lift yang digunakan pada umumnya menggunakan sistem pengendali lift Programmable Logic Controller dengan bantuan relay dan kontaktor [6].

## 2.4 Metode Case Based Reasoning
Case Based Reasoning merupakan proses untuk mencari kesamaan antara kasus yang baru dengan kasus-kasus lama dan reuse , proses untuk memilih solusi yang tepat bagi pengguna. Tahap retrieve merupakan tahap yang sangat berpengaruh terhadap hasil solusi dari Case Based Reasoning , karena pada tahap ini hasil kemiripan kasus ditentukan. Oleh karena itu analisis terhadap fungsi similaritas perlu dilakukan dan disesuaikan dengan domain permasalahan.
Gambar 1. Siklus Case Based Reasoning ( CBR )
Secara detail Case Based Reasoning terbagi dalam empat tahap, yaitu: 1. Retrieve : Menemukan kembali kasus yang sama atau yang paling mirip dengan kasus baru
2. Reuse : Menggunakan kembali informasi dan pengetahuan dari basis kasus untuk memecahkan masalah kasus baru 3. Revise : Memperbaiki solusi yang diusulkan 4. Retain : Menyimpan pengalaman untuk memecahkan masalah yang akan datang kedalam basis kasus[8].

## 2.5 Similarity
Kemiripan ( similarity ) adalah langkah yang digunakan untuk mengenali kesamaan atau kemiripan antara kasus- kasus yang tersimpan dengan kasus yang baru. Kasus dengan nilai similarity paling besar dianggap sebagai kasus yang paling mirip. Nilai similarity berkisar antara 0 sampai 1. Berikut ini merupakan rumus untuk mencari nilai kemiripan ( similarity ) [8] yaitu  :
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑇, 𝑆) =   ∑ 𝑓(𝑇 𝑖 , 𝑆 𝑖 ) × 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1
(1) 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑖𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑇, 𝑆) = 𝑆1×𝑊1+𝑆2×𝑊2+⋯+𝑆𝑛×𝑊𝑛 𝑊1+𝑊2+⋯+𝑊𝑛 (2)
Keterangan: T = Kasus target S = Kasus asal n = Jumlah atribut dalam setiap kasus i = atribut individu dari 1 ke n f =   fungsi similarity untuk atribut i dalam kasus T & S w = pembobotan atribut i .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Case-Based Reasoning (CBR) merupakan sistem yang bertujuan untuk menyelesaikan suatu kasus baru dengan cara  mengadaptasi  solusi-solusi  yang  terdapat  pada  kasus-kasus  sebelumnya  yang  mirip  dengan  kasus-kasus sebelumnya.  Kemiripan  (Similarity)  merupakan  langkah  yang  digunakan  untuk  mengenali  kesamaan  atau kemiripan  antara  kasus-kasus  yang  tersimpan  dalam  basis  kasus  dengan  kasus  yang  baru.  Kasus  dengan  nilai Similarity paling besar dianggap sebagai  kasus yang paling mirip.Tahapan analisis terhadap suatu  sistem yang harus dilakukan sebelum tahapan perancangan. Tujuan diterapkannya analisis terhadap suatu sistem adalah untuk mengetahui alasan mengapa sistem tersebut diperlukan, sehingga fungsi yang terdapat di dalam sistem tersebut bekerja  secara  optimal.  Salah  satu  unsur  pokok  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  tahapan  analisis  sistem  ini yaitu  masalah  perangkat  lunak,  karena  perangkat  lunak  yang  digunakan  haruslah  sesuai  dengan  masalah  yang akan  diselesaikan.  Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang diperoleh oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya analisa didapat harus berupa sebuah sistem terstuktur yang dapat didefenisikan dengan baik dan jelas. Sistem yang dibangun untuk mengetahui gejala-gejala kerusakan lift yaitu dengan cara melakukan konsultasi kepada seseorang yang ahli atau teknisi lift.
Tabel 1. Gejala-Gejala Pada Kerusakan Lift No  Kode Gejala Nama Gejala Nilai Pakar 1 G01 Tertahan / Ada Hambatan kotoran pada buka / tutup pintu 0.8 2 G02 Aus Pada Guide Shoe Sangkar Karena Gesekan 0.8 3 G03 Aus Pada Door Shoe Karena Gesekan Pada Buka / Tutup Pintu 1 4 G04 Switch Kotor / berkarat / berminyak 0.6 5 G05 Switch breaker terlalu panas 0.4 6 G06 Kampas Aus 0.4 7 G07 Kabel sensor pintu putus / rapuh 0.8 8 G08 Mekanik pintu sering tertabrak 0.6 9 G09 Mekanik pintu sering ditahan paksa 0.6 10 G10 Switch Final (stop) Kotor / karat 0.8 11 G11 Platina Rusak 0.8 12 G12 Settingan Kurang Pas 0.4
Sumber : Hasil Konsultasi Dengan Ahli Teknisi Lift
Tabel 2. Analisis Gejala Pada Kerusakan Lift No  Kode Kerusakan Kode Gejala Nama Kerusakan 1 K01 G01, G03 Kerusakan Pada Door Shoe
2 K02 G02 Kerusakan Pada Guide Shoe Sangkar / Shoe CWT 3 K03 G05, G06, G12  Kerusakan Pada Switch Breaker Motor 4 K04 G01 Kerusakan Pada Rel Pintu 5 K05 G10, G11 Kerusakan Pada Final Limit UP / Down 6 K06 G07 Kerusakan Pada Safty Pintu Dalam Sangkar 7 K07 G08, G09 Kerusakan Pada Mekanik Pintu Luar
Adapun analisa terhadap sistem pakar yang dibangun merupakan rule yang menerapkan metode CBR . Di dalam sesi penginputan sistem, pengguna diberi pilihan untuk memilih bobot keyakinan yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 3. Terminolog Kepastian No Keterangan Bobot Pasti 1 Pasti 1 2 Hampir Pasti 0.8 3 Cukup Pasti 0.6 4 Kurang Pasti 0.4 5 Ragu 0.2 6 Tidak Tau 0
Dari tabel diatas maka dipresentasikan seperti rule dibawah ini. Refresentasi ini digunakan untuk memperoleh pencarian dan menentukan kesimpulan diagnosa, berikut ini adalah pembahasannya: Kaidah:
Rule1 :  If G01 AND G03 THEN Kerusakan Pada Door Shoe Rule2 :  If G02 THEN Kerusakan Pada Guide Shoe Sangkar / Shoe CWT Rule3 :  If G05AND G06 AND G12 THEN Kerusakan Pada Switch Breaker Motor Rule4 :  If G01THEN Kerusakan Pada Rel Pintu Rule5 :  If G10AND G11THEN Kerusakan Pada Final Limit UP / Down Rule6 :  If G07THEN Kerusakan Pada Safty Pintu Dalam Sangkar Rule7 :  If G08AND G09 THEN Kerusakan Pada Mekanik Pintu Luar Sampel Data: G01, G02, G03, G09 Kasus Lama
Tabel 4. Kasus Nomor Kasus Nama Kasus Kasus 1 Door Shoe Kasus 2 Guide Shoe Sangkar / Shoe CWT Kasus 3 Switch Breaker Motor Kasus 4 Rel Pintu Kasus 5 Final Limit UP / Down Kasus 6 Safty Pintu Dalam Sangkar Kasus 7 Mekanik Pintu Luar
Untuk  mencari  nilai  kemiripan  antara  basis  kasus  baru  dengan  kasus  lama  maka  dilakukan  perhitungan menggunakan rumus  similarity:
Tabel 5. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 1 Kode Gejala Kasus Lama 1  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot G01 G01 0.8 1 - G02 0.8 0 G03 G03 1 1 - G09 0.6 0
=  (0.8 * 1) + (0.8 * 0) + (1 * 1) + (0.6 * 0) (0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =  1.8 3.2 =  0.5625 * 100 =  56.25 %
Tabel 6. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 2
Kode Gejala Kasus Lama 2  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot - G01 0.8 0 G02 G02 0.8 1 - G03 1 0 - G09 0.6 0 =   (0.8 * 0) + (0.8 * 1) + (1 * 0) + (0.6 * 0)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =   0.8 3.2 =  0.25 * 100 =  25 %
Tabel 7. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 3 Kode Gejala Kasus Lama 3  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot G05 G01 0.8 0 G06 G02 0.8 0 G12 G03 1 0 - G09 0.6 0 =  (0.8 * 0) + (0.8 * 0) + (1 * 0) + (0.6 * 0)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =     0 3.2 =  0 * 100 =  0 %
Tabel 8. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 4 Kode Gejala Kasus Lama 4  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot G01 G01 0.8 1 - G02 0.8 0 - G03 1 0 - G09 0.6 0 =  (0.8 * 1) + ( 0.8 * 0) + (1 * 0) + (0.6 * 0)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =  0.8 3.2 =  0.25 * 100 =  25 %
Tabel 9. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 5 Kode Gejala Kasus Lama 5  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot G10 G01 0.8 0 G11 G02 0.8 0 - G03 1 0 - G09 0.6 0 = (0.8 * 0) + (0.8 * 0) + (1 * 0) + (0.6 + 0)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =    0 3.2 =  0 * 100 =  0 %
Tabel 10. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 6 Kode Gejala Kasus Lama 6  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot G07 G01 0.8 0
- G02 0.8 0 - G03 1 0 - G09 0.6 0 =   (0.8 * 0) + (0.8 * 0) + (1 * 0) + (0.6 * 0)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =    0 3.2 =  0 * 100 =  0 %
Tabel 11. Perhitungan Kasus Baru dengan Kasus 7
Kode Gejala Kasus Lama 7  Kode Gejala Kasus Baru Bobot Kepastian Penentuan Bobot - G01 0.8 0 - G02 0.8 0 G08 G03 1 0 G09 G09 0.6 1 =  (0.8 * 0) + (0.8 * 0) + (1 * 0) + (0.6 * 1)
(0.8 + 0.8 + 1 + 0.6) =  0.6 3.2 =  0.1875 * 100 =  18.75 % Dengan demikian didapatkan hasil diagnose bahwa kasus baru paling mirip dengan kasus 1 yaitu Door Shoe dengan nilai presentase 56.25 %.

## 4.  IMPLEMENTASI
Implementasi  merupakan  langkah  yang  digunakan  untuk  mengoperasikan  sistem  yang  dibangun.  Adapun tampilan program dalam implementasi hasil pengujian metode Case Based Reasoning ini adalah seperti Tampilan Input, Tampilan Output dan Hasil Pengujian Program sebagai berikut. 1. Menu Utama
Gambar 2. Tampilan Menu Utama
2. Form Input Gejala Kerusakan
3. Form Pertanyaan
Gambar 4. Tampilan Form Pertanyaan
4. Form Hasil Form Hasil berfungsi untuk menampilkan hasil daripada diagnosa, adapun desainnya sebagai berikut:
Gambar 5. Tampilan Form Hasil.

## 5. KESIMPULAN
Setelah melalui proses penyelesaian skripsi ini, maka penulis menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam mengetahui gejala-gejala kerusakan pada lift dengan sistem pakar dapat dilihat dari gejala-gejala yang terjadi pada lift dan dilakukan perhitungan yang valid dalam membantu teknisi untuk mengetahui kerusakan lift dengan cepat.
2. Dengan  menerapkan  metode  Case  Based  Reasoning  dalam  mendeteksi  kerusakan  pada  lift  dapat menghasilkan  perhitungan  valid  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  sehingga  proses  deteksi  dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
3. Dalam  perancangan  aplikasi  ini  terdiri  dari  form  menu  utama,    form    gejala  dan  kerusakan  lift,  form pertanyaan,  form  tentang,  form  hasil  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  2008  dan MySQL sebagai pengolah data dalam mendeteksi kerusakan pada lift.

## REFERENCES
[1] Sandy Kosasi, "Pembuatan Aplikasi Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Matic dengan  Case-Based Reasoning," vol. II, No. 3, Mei-Juli 2015.
[2] Muhammad Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, 1st ed. Yogyakarta: Andi, 2005.
[3] T. Sutojo , Edy Mulyanto, and Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: CV.ANDI OFSET (Penerbit Andi), 2011.
[4] Husni Iskandar Pohan, Pengantar Perancangan Sistem. Jakarta: Penerbit Erlangga, 2007.
[5] Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: CV ANDI OFSET (Penerbit Andi), 2008.
[6] Andy Adriansyah and Oka Hidyatama, "Rancang Bangun Prototipe Elevator Menggunakan Microcontroller Arduino ATMEGA 328P," vol. 4 No. 3, September 2013.
[7] Asep Saepuloh and Heri Suherkiman, "SISTEM PANEL KENDALI LIFT SCHINDLER BERBASIS  PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER DI PRSG," November 2010.
[8] Adriana S.A , Indarto , and Abdiansah , SISTEM PENALARAN KOMPUTER BERBASIS KASUS (Case Based Reasoning - CBR), Edisi Pertama ed. Yogyakarta: Penerbit Ardana Media, 2008.
[9] Prabowo Pudjo Widodo and Herlawati , Analisa dan Perancangan. Bandung: Penerbit Informatika, 2011.
[10]  Jogiyanto H M, Pengenalan Komputer. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[11]  Rossa A S and M Shalahuddin , Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Penerbit Informatika, 2013.
[12]  Primanda  Arif  Aditya,  Dasar-Dasar  Pemrograman  Database  Desktop  dengan  Visual  Basic.NET  2008.  Jakarta:  PT.Alex  Media Komputindo, 2013.