Nola Ritha 1 , M. Nurtanzis Sutoyo 2
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Sembilanbelas November
1 Corresponding author, email: nola_ritha@yahoo.com

## Abstrak
Diperlukan    suatu  teknologi  yang  dirancang  untuk  membantu  menyelesaikan penanganan perbaikan perangkat keras komputer khususnys harddisk. Nearest neighbor adalah  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama. Harddisk  Drive adalah  media  penyimpanan  utama  yang digunakan  pada  computer    dengan  kapasitas  penyimpanan  yang  sangat  tinggi  dan bersifat  non  volatile.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa gejala A (Harddisk bad sector) memiliki kedekatan terhadap kasus lama sebesar 0,35.
Kata kunci : CBR, NN, Harddisk

## I.   PENDAHULUAN
Semakin  banyaknya  pengguna  komputer  , mengakibatkan    pemanfaatan  teknologi komputer    yang    bersinggungan  dengan para    pengguna    komputer    tidak    sedikit yang    mengalami    permasalahan  terutama perangkat    keras (hardware) khususnya Harddisk (HDD).
Apalagi  kurangnya  pengetahuan    yang cukup  dalam    penanganan    kerusakan perangkat    keras  ( hardware )  khususnya Harddisk (HDD),  mengakibatkan  sebagian besar masyarakat tidak dapat mengidentifikasi  letak    kerusakan    yang terjadi    komputernya.    Sehingga  banyak sekali  personal/institusi  yang  mengeluarkan biaya    yang    cukup  besar    hanya    untuk memperbaiki kerusakan  yang  terjadi  pada perangkat  keras ( hardware ) komputernya.
Untuk    itu    sangat  diperlukan    suatu teknologi  yang  dirancang  untuk  membantu menyelesaikan    penanganan  perbaikan perangkat  keras  komputer  tersebut.  Namun pada  kenyataannya    masih    banyak pengguna    fasilitas  yang  satu  ini  kesulitan
untuk  melakukan  perawatan  ( maintenance ). Hal    ini    disebabkan    terbatasnya pengetahuan dan keahlian untuk melakukan perbaikan terhadap gangguan atau kerusakan pada komputer.
Dengan    adanya    bantuan  suatu teknologi    diharapkan    kerusakan    yang terjadi pada hardware pada  umumnya  dan pada  khususnya  Harddisk  (HDD)  dapat diketahui  secara  dini  sehingga  dapat memperkecil    terjadinya    kerusakan    yang lebih parah atau lebih besar.
Bidang  kecerdasan  buatan  mempunyai sub-sub  bagian  yang  sub-sub  bagian tersebut menangani masalah-masalah spesifik  dan  tidak  jarang  antara  sub-sub bagian tersebut berkolaborasi untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Beberapa sub-sub  bagian  dari  kecerdasan  buatan diantaranya  adalah  sistem  pakar  ( expert system ),  penalaran  berbasis  kasus  ( Case- Based  Reasoning ),  pemrosesan  bahasa alami ( natural language processing ), pengenalan  pola  ( pattern  recognition ), penglihatan  komputer  ( computer  vision ),

## Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Kerusakan Harddisk
jaringan  syaraf  tiruan  (a rtificial  neural network ), robotika, dan lainnya.

## II.  METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah:
1. Wawancara
Metode wawancara, yaitu dengan mengajukan  pertanyaan  kepada  teknisi komputer.  Pertanyaan  yang  diajukan adalah  pertanyaan  mengenai  gejala kerusakan pada perangkat keras komputer.
2. Observasi Observasi adalah  pengamatan  dan pencatatan  terhadap  gejala-gejala  dalam objek  penelitian,  yaitu  perangkat  keras komputer.
3. Kepustakaan Metode  ini  dilakukan  dengan  cara mempelajari  buku-buku  atau  referensi terkait yang berhubungan dengan kerusakan pada perangkat keras komputer.
Sedangkan Case  Based  Reasoning digunakan  untuk  penyelesaian  masalah dengan memanfaatkan
pengalaman sebelumnya .
1. Case Based Reasoning Case-Based Reasoning merupakan penalaran  berbasis  kasus  yang  bertujuan untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan baru dengan cara mengadaptasi solusi-solusi yang terdapat kasus-kasus sebelumnya yang mirip  dengan  kasus  baru.  Kasus  baru dicocokkan  ( matched )  dengan  kasus-kasus yang  ada  didalam  basis  data  penyimpanan kasus ( case base ) dan menemukan satu atau lebih  kasus  yang  mirip.  Solusi  yang dianjurkan melalui pencocokan kasus kemudian  digunakan  kembali  untuk  kasus yang serupa. Jika kasus baru tidak ada yang cocok  didalam  database  penyimpanan kasus,  maka  CBR  akan  menyimpan  kasus baru  tersebut  ( Retain )  di  dalam  basis  data pengetahuan.  Implementasi  CBR  dapat
digunakan  dalam  berbagai  bidang  yaitu psikologi klinis, kedokteran dan lain-lain.
Pendekatan Case-Based Reasoning
telah  mengalami  pertumbuhan  yang  sangat pesat.  Beberapa  tokoh  yang  mengawalai penelitian  bidang Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah  Schank  dengan  dynamic memory, yang menitikberatkan pada pengaruh pengetahuan, belajar dan memori, Carbonell  pada  bidang  analogi,  Kolodner dan  Rissland  yang  bekerja  pada  bidang penalaran formal.
Case-Based  Reasoning (CBR)  adalah metode  untuk  menyelesaikan  masalah dengan  mengingat  kejadian-kejadian  yang sama/sejenis ( similar ) yang pernah terjadi di masa lalu kemudian menggunakan pengetahuan/informasi tersebut untuk menyelesaikan  masalah  yang  baru,  atau dengan  kata  lain  menyelesaikan  masalah dengan  mengadaptasi  solusi-solusi  yang pernah digunakan di masa lalu.
Aamodt dan Plaza (1994) menggambarkan  tipe  CBR  sebagai  suatu proses  melingkar  yang  terdiri  dari the  four Res :
a. Retrieve
Mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip dibandingkan  dengan  kumpulan  kasus-
kasus  dimasa  lalu.  Dimulai  dengan tahapan mengenali masalah dan berakhir ketika kasus  yang ingin dicari solusinya telah  ditemukan  serupa  dengan  kasus yang  telah  ada.  Tahapan  yang  ada  pada retrieve ini antara lain:
 Identifikasi Masalah
 Memulai Pencocokan
 Menyeleksi
b. Reuse
Menggunakan kembali kasus-kasus yang ada dan dicoba untuk menyelesaikan  suatu  masalah  sekarang. Reuse suatu  kasus  dalam  konteks  kasus baru  terfokus  pada  dua  aspek,  yaitu: perbedaan antara kasus yang ada dengan kasus  yang  baru  dan  bagian  mana  dari retrieve case yang dapat digunakan pada kasus  yang  baru.  Ada  dua  cara  yang digunakan  untuk  me-reuse  kasus  yang telah  ada,  yaitu: reuse solusi  dari  kasus yang  telah  ada  ( transformatial  reuse ) atau reuse metode kasus yang ada untuk membuat solusi ( derivational reuse ).
c. Revise
Merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang ditawarkan jika perlu. terdapat dua tugas utama dari tahapan ini, yaitu:
a. Evaluasi  Solusi.  Evaluasi  solusi adalah bagaimana hasil yang
didapatkan  setelah  membandingkan solusi dengan keadaan yang sebenarnya. Hal ini biasanya tahapan diluar dari sistim CBR. Pada tahap evaluasi ini sering
memerlukan  waktu  yang  panjang tergantung  dari  aplikasi  apa  yang sedang dikembangkan.
b. Memperbaiki Kesalahan
Perbaikan  suatu  kasus  meliputi pengenalan  kesalahan  dari  solusi yang  dibuat  dan  mengambil  atau membuat
penjelasan tentang kesalahan tersebut.

## d. Retain
Tetap  memakai  solusi  yang  terakhir sebagai  bagian  dari  kasus  baru.  Pada tahap ini terjadi suatu proses penggabungan  dari  solusi  kasus  yang baru  yang  benar  ke  knowledge  yang telah  ada.  Terdapat  tiga  tahapan  antara lain : extract, index dan integrate.
2. Algoritma Nearest Neighbor
Nearest  neighbor  adalah  pendekatan untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus lama,  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada.
Contoh:
Mencari solusi terhadap seorang gejala baru dengan  menggunakan  solusi  dari  gejala terdahulu.  Untuk  mecari  gejala  mana  yang akan  di  gunakan  maka  di  hitung  kedekatan kasus  gejala  baru  dengan  semua  kasus gejala  lama.  Kasus  gejala  lama  dengan kedekatan  terbesar  yang  akan  di  ambil untuk di gunakan pada kasus gejala baru.
Gejala Baru Gejala Lama A Gejala Lama B Gejala Lama C
Dari  gambar  di  atas  terdapat  3  gejala  lama yaitu  A,  B,  dan  C.  Ketika  ada  gejala  baru, maka  solusi  yang  akan  di  ambil  dengan mencari  jarak  antara  gejala  baru  dengan semua gejala lama. Dengan jarak terdekatlah  solusi  dari  gejala  lama,  dari gambar  diatas  solusi  gejala  lama  A  yang akan  di  gunakan  karena  mempunyai  jarak yang paling pendek.
Rumus yang digunakan untuk
menghitung kedekatan antara 2 kasus yaitu:
Wi Wi S T f S T Similarity n i    1 * ) , ( ) , (
Keterangan: T   : Kasus baru S   : Kasus yang ada dalam penyimpanan n   : Jumlah atribut dalam setiap kasus i    : Atribut  individu  antara  1  sampai dengan n
f    : fungsi similarity atribut I antara kasus T dan kasus S
w    : bobot yang diberikan pada atribut ke-i Kedekatan  biasanya  berada  pada  nilai  0 sampai  dengan  1.  Nilai  0  artinya  kedua kasus  mutlak  tidak  mirip,  dan  nilai  1  kasus mutlak mirip.
3. Harddisk
Hardisk
Drive adalah media penyimpanan  utama  yang  digunakan  pada computer    dengan  kapasitas  penyimpanan yang sangat tinggi dan bersifat non volatile. Harddisk  dapat  dikatakan  juga  sebagai media  penyimpanan  data  permanen,  jadi data  tidak  hilang  meskipun  listrik  sudah dimatikan. Hardisk berisi  cakram  magnetik yang  mampu  menyimpan  data.  Ukuran harddisk  dinyatakan  dalam  Byte  (B), contoh:
160GB (160
milyar byte). Hardisk ditemukan  pertama  kali  oleh Reynold  Johnson  di  tahun  1956.  Harddisk pertama berukuran 4.4 MB.
Adapun fungsi Hardisk merupakan ruang simpan utama dalam sebuah komputer. Di situlah  seluruh sistem operasi dan  mekanisme  kerja  kantor  dijalankan, setiap  data  dan  informasi  disimpan.  Dalam sebongkah hardisk, terdapat berbagai macam  ruangruang  kecil  (direktori,  folder, subdirektori,  subfolder),  yang  masing- masing  dikelompokkan  berdasarkan  fungsi dan  kegunaannya.  Di  situlah  data-data diletakkan.
Hardisk terdiri atas beberapa komponen penting.  Komponen  utamanya  adalah  pelat (platter)  yang  berfungsi  sebagai  penyimpan
data.  Pelat  ini  adalah  suatu  cakram  padat yang  berbentuk  bulat  datar,  kedua  sisi permukaannya  dilapisi  dengan  material khusus sehingga memiliki pola-pola magnetis. Pelat ini ditempatkan dalam suatu poros yang disebut spindle.
Secara  garis  besar  kerusakan  pada harddisk komputer adalah sebagai berikut.
a. Harddisk Bad Sector
b. Harddisk Berisik
c. Harddisk Failure
d. Harddisk Macet Saat Loading Windows
e. Invalid Partition Table
f. Post Error
Berikut  ini  adalah  penjelasan  masing- masing  kerusakan,  dilengkapi  dengan  data- data  mengenai  penyebab,  gejala  kerusakan dan solusi.
a. Harddisk Bad Sector
Penyebab : listrik mati, listrik naik turun karena tidak ada stabilizer, dan komputer sering direset.
Gejala :  booting  awal  lambat,  bunyi harddisk  keras,  proses  lambat,  saat  di scandisk  tampil  keterangan  bad  block, dan transfer data terasa lambat.
Solusi :  gunakan  stabilizer,  perbaiki grounding  listrik,  dan  gunakan  power supply asli.
b. Harddisk Berisik Penyebab: motor  harddisk  lemah,  head harddisk  lemah,  beberapa  piringan sudah  tergores,  dan  saat  memasang harddisk kurang tepat.
Gejala: bunyi harddisk keras Solusi: upayakan  memasang  harddisk dengan  tepat  dan  mematikan  harddisk saat tidak aktif dipakai.
c. Harddisk Failure Penyebab: kabel harddisk kendor, kabel IDE belum terpasang, dan boot harddisk mati.
Gejala: proses  komputer  berhenti, setelah melakukan Power On Self, BIOS
melaporkan  pesan  kesalahan “Harddisk Failure”, dan  tidak  bisa  masuk  ke sistem operasi.
Solusi: check  pada  setup  BIOS  apakah masih  bisa  mendeteksi  harddisk,  jika tidak  dikenali  maka  check  kembali sambungan  kabel  harddisk  dengan benar.  Jika  dikenali  kemungkinan  yang rusak adalah partisi atau format harddisk.
d. Harddisk Macet Saat Loading Windows Penyebab: boot  file  corrupts,  setting drive  harddisk  salah,  device  boot  tidak di  set  dengan  benar,  setting  BIOS  tidak normal, koneksi dengan harddisk terputus, dan harddisk mengalami
kerusakan.
Gejala: booting gagal, komputer langsung  hang,  dan  saat  loading windows tiba-tiba muncul pesan verifying dmipool data.
Solusi: lakukan  booting  ulang,  setting drive  salah  (jika  perlu  lakukan  kembali proses auto detect), pastikan divice boot tidak  di  set  dengan  benar,  dan  lakukan setting  ulang  BIOS  sesuai  default perusahaan.
e. Invalid Partition Table Penyebab: boot mati dan partisi hilang. Gejala: booting  gagal,  muncul  pesan Invalid Partition Table, dan sistem tidak bisa diaktifkan.
Solusi: partisi ulang harddisk tersebut.
f. Post Error Penyebab: time  out,  pencarian  gagal, adapter  harddisk  mengalami  kerusakan, tidak menemukan record, gagal melakukan  penulisan,  track  0  error, kesalahan  pemilihan  head,  pengujian tidak efektif, buffer pembacaan berlebihan, kerusakan pada tanda pengalamatan,  kesalahan  tidak  bisa ditentukan, kesalahan dalam
perbandingan  data,  harddisk  tidak  siap, disk  0  gagal,  disk  1  gagal,  dan  adapter harddisk rusak.
Gejala: tidak  bisa  masuk  ke  sistem, muncul beberapa kode kesalahan seperti: 1702, 1703,  1704,  1705,  1706,
1707, 1708,  1709,  1710,  1711,  1712, 1713, 1714, 1780, 1781, 1782.
Solusi: Terdapat  beberapa  kesalahan yang terjadi    pada    saat    proses    POST, dimana kesalahan    tersebut    menandakan terjadinya  masalah  dengan  harddisk.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Contoh Kasus
Suatu  ketika  Pak  Budi  mengalami kelainan pada komputernya. Dengan gejala- gejala  yang  terjadi  seperti  ditunjukan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh kasus gejala kerusakan
Harddisk Gejala Kerusakan Harddisk A  B  C  D  E  F booting awal lambat * bunyi  harddisk keras proses lambat * saat  di  scandisk tampil keterangan  bad block * transfer data terasa lambat * bunyi  harddisk keras proses  komputer berhenti setelah melakukan Power On Self BIOS melaporkan pesan  kesalahan “Harddisk Failure” * tidak bisa masuk ke sistem operasi * booting gagal
komputer langsung hang saat loading windows muncul pesan verifying dmipool data booting gagal * muncul pesan Invalid  Partition Table * sistem tidak bisa diaktifkan tidak bisa masuk ke sistem * muncul beberapa kode kesalahan
Dengan  nilai  pembobotan,  yaitu:  jika gejala  termasuk  dalam  anggota  kerusakan maka  diberi  nilai  1,  dan  sebaliknya  diberi nilai 0,5.
Berdasarkan    tabel    di  atas    perlu dihitung    Similarity    kasus    lama    terhadap kasus  baru.  Ada  3  kerusakan  terdeteksi, dengan  gejala  jumlah  kemiripan  sebagai berikut:
A = 4 gejala B = 0 gejala C = 2 gejala D = 0 gejala E = 2 gejala F = 1 gejala

## Penyelesaian
1. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis kerusakan A. Gejala yang
terdeteksi G01, G03, G04, dan G05.
2 1 1) * (1 1) * (1 1) * (1 1) * (0 1) * (1 S      35 . 0 S 12 4  
2. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis  kerusakan  B.  Tidak  ada  gejala yang terdeteksi.
3. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis kerusakan C. Gejala yang terdeteksi G09 dan G10.
1 1 1) * (1 1) * (1 1) * (0 1) * (0 S     18 . 0 S 11 2  
4. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis  kerusakan  D.  Tidak  ada  gejala yang terdeteksi.
5. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis kerusakan E. Gejala yang terdeteksi G14 dan G15.
1 1 1) * (0 1) * (1 1) * (1 S    19 . 0 S 11 2  
6. Similarity  (sama  gejalanya)  terhadap jenis kerusakan F. Gejala yang terdeteksi hanya G17.
0 1 1) * (0 1) * (1 S   10 . 0 S 10 1  
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka dapat disimpulkan bahwa gejala A (Harddisk  bad  sector)  memiliki  kedekatan terhadap kasus lama sebesar 0,35.

## IV. KESIMPULAN
Sistem  penalaran  berbasis  kasus  untuk diagnosa  kerusakan  harddisk  memiliki fasilitas  untuk    akuisisi    basis    data    kasus dengan    memberikan    bobot    pada    gejala. Berdasarkan  contoh  kasus  yang  dilakukan dapat disimpulkan bahwa gejala A (Harddisk  bad  sector)  memiliki  kedekatan terhadap kasus lama sebesar 0,35.

## IV. SARAN
Dalam penelitian ini dengan menggunakan  sistem  penalaran  berbasis kasus,  gejala  kerusakan  yang  diteliti  masih tergolong sempit yaitu hanya pada harddisk. Diharapkan  untuk  penelitian  berikutnya agar  dapat  melakukan  penelitian  kelompok diagnosa  dengan  jenis  gejala  yang  lebih luas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak yang telah membantu dalam penelitian yang telah dilakukan.
DAFTAR PUSTAKA [1] Aribowo, Agus Sasmito. Pengembangan Sistem Cerdas Menggunakan Penalaran Berbasis Kasus  (Case  Based  Reasoning)  Untuk Diagnosa Penyakit Akibat Virus
Eksantema . TELEMATIKA Vol.7, No. 1, JULI 2010
[2] Diartono,  Dwi  Agus. Rancang  Bangun Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan  Pada  Perangkat  Keras
Komputer. Dinamika Informatika Vol 1 No 1 Maret 2009 ISSN: 2085-3343
[3] Khotimah, Bain Khusnul. Sistem Pakar Troubleshooting  Komputer  Dengan Metode Certainty Factor Menggunakan Probabilitas  Bayesian  (Studi  Kasus Laboratorium  Jaringan  Komputer). Jurnal  Rekayasa  Vol  3  No  1  April 2010.
[4] Kusrini dan Hartati, Sri. 2007. Penggunaan Penalaran Berbasis Kasus Untuk  Membangun  Basis  Pengetahuan
Dalam  Sistem  Diagnosis  Penyakit . Universitas Gadjah Mada.
[5] Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial Intelligence. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[6] Mulyana,  Sri  dan  Hartati,  Sri.  2009. Tinjauan Singkat Perkembangan Case– Based  Reasoning .  Seminar  Nasional Informatika  (semnasIF  2009)  ISSN: 1979-2328
[7] Nurdiansyah, Yanuar. Case-Based Reasoning Untuk Pendukung Diagnosa Gangguan Pada Anak Autis.
Universitas Jember.
[8] Romadhan,  Ardian  Nur. Implementasi Case-Based Reasoning Untuk Pendukung Dokter Jaga Dalam Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Rsu  Pku Muhammadiyah Delanggu. Naskah Publikasi.
[9] Silitonga,  dkk. Prediksi  Minat  Dan Bakat  Murid  Taman  Kanak-Kanak Dengan  Metode  Penalaran  Berbasis Kasus. Universitas    Maritim  Raja  Ali Haji Tanjungpinang