## Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Alat Berat (Beko) Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes
Muhammad Syahrizal 1 , Haryati 2
1 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Alat  berat  (beko)  atau  excavator  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  membantu  manusia  dalam  melakukan  pekerjaan pembangunan suatu struktur bangunan. Alat berat (beko) merupakan faktor penting di dalam proyek, terutama proyek-proyek konstruksi  maupun  pertambangan  dan  kegiatan  lainnya  dengan  skala  yang  besar,  tapi  adakalanya  alat  seperti  ini  bisa  saja mengalami kerusakan. Kerusakan mesin alat berat (beko) perlu di sistem pakarkan karena tidak semua operator mengetahui atau paham mengenai kerusakan mesin alat berat (beko) atau excavator. Di dalam sistem pakar terdapat metode teorema bayes yang penafsirannya menggunakan dua teorema yang berbeda, teorema ini menjelaskan probabilitas dua kejadian. Atau dapat di artikan teorema ini di gunakan untuk menghitung peluang dalam suatu hipotesa. Dengan demikian alat berat (beko) atau excavator dapat disistem pakarkan menggunakan metode teorema bayes karena dapat menekan biaya operasional agar tidak membengkan dan kegunaan waktu yang efisien.
Kata Kunci : Excavator, Sistem Pakar, Teorema Bayes

## Abstract
Heavy equipment or excavator is a tool used to assist human beings in doing the construction work of a building structure. Heavy equipment (beko) is an important factor in the project, especially construction and mining projects and other activities on a large scale, but sometimes such tools can be damaged. Damage machine heavy equipment (beko) needs to be on the system because not all experts know or understand about damage machine heavy equipment (beko) or excavator. In the expert system there is a method of Bayes theorem whose interpretation uses two different theorems, this theorem explaining the probability of two events. Or it can be interpreted this theorem is used to calculate the odds in a hypothesis. Thus, heavy equipment (beko) or excavators can be disistemed using the bayes theorem method because it can reduce operational costs in order not to use and efficient use of time.
Keywords : Excavator, Expert System, Bayes Theorem

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pakar ( expert system ) merupakan cabang dari kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) dan merupakan bidang ilmu yang muncul seiring perkembangan ilmu komputer saat ini. Sistem ini adalah sistem komputer yang bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan  seorang  pakar.  Sistem  ini  bekerja  untuk  mengadopsi  pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan ( knowledge base ) dengan sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah [1]. Sistem pakar akan menjadi layaknya seorang pakar di dalam bidang tertentu sesuai kebutuhan manusia. Sistem pakar juga merupakan perkembangan dunia teknologi mutakhir, yang membuat manusia / pengguna mendapatkan informasi dan panduan pada saat yang diperlukan, selain juga dapat menghemat biaya.
Alat  berat  (beko)  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  membantu  manusia  dalam  melakukan  pekerjaan pembangunan  suatu  struktur  bangunan.  Alat  berat  (beko) merupakan  faktor  penting  di  dalam  proyek,  terutama proyek-proyek  konstruksi  maupun  pertambangan  dan  kegiatan  lainnya  dengan  skala  yang  besar.  Tujuan  dari penggunaan  alat  berat  (beko)  tersebut  adalah  untuk  memudahkan  manusia  dalam  mengerjakan  pekerjaannya, sehingga  hasil  yang  di  harapkan  dapat  tercapai  dengan  lebih  mudah  dengan  waktu  yang  relative  lebih  singkat. Adapun  keuntungan-keuntungan  dengan  menggunakan  alat  berat  (beko)    antara  lain  waktu  yang  sangat  cepat, tenaga  yang  besar  dan  nilai-nilai  ekonomis.  Alat  berat  (beko)  merupakan  alat  yang  sangat  penting  di  masa pembangunan  saat  ini  maka  alat  ini  membutuhkan  perawatan  ekstra  untuk  membuatnya  terlihat  terawat,  tapi adakalanya alat seperti ini bisa saja mengalami kerusakan.
Di dalam sistem pakar terdapat beberapa metode seperti, Certainty Factor , Teorema Bayes , Teori Dempster Shaffer , dan lain-lain. Dimana Certainty Factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti  yang berbentuk  metric  yang biasanya di gunakan dalam sistem  pakar. Teorema Bayes adalah teorema yang digunakan untuk menghitung peluang dalam suatu hipotesa. Teori Dempster Shaffer adalah suatu teori matematika untuk membuktikan berdasarkan belief functions and plausible (fungsi kepercayaan dan pemikiran yang masuk akal), yang di gunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi yang terpisah (bukti)
untuk  mengkalkulasi  kemungkinan dari suatu peristiwa. Untuk  memecahkan  masalah  yang ada  kali  ini penulis akan membahasnya dengan metode Teorema Bayes .

## 2. TEORITIS

## 2.1  Sistem Pakar
Kecerdasan buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang di  lakukan  oleh  manusia.  Definisi  lain  yaitu  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  merupakan  kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam  pandangan  manusia  adalah  cerdas.  Kecerdasan  buatan  (AI)  sebagai  sebuah  studi  tentang  bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat di lakukan lebih baik oleh manusia [2].
Sistem  pakar  ( expert  system )  merupakan  cabang  dari  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  dan merupakan  bidang  ilmu  yang  muncul  seiring  perkembangan  ilmu  komputer  saat  ini.  Sistem  ini  adalah  sistem komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan  seorang  pakar.  Sistem  ini  bekerja  untuk  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  menggabungkan  dasar  pengetahuan  ( knowledge  base )  dengan  sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah [1].
Adapun ciri-ciri sistem pakar adalah sebagai berikut:
1. Terbatas pada bidang yang spesifik.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan yang di berikannya dengan cara yang dapat di pahami.
4. Berdasarkan pada rule atau kaidah tertentu.
5. Dirancang untuk dapat di kembangkan secara bertahap.
6. Outputnya bersifat nasihat atau anjuran.
7. Output tergantung dari dialog dengan user.
8. Knowledge base dan inferensi engine terpisah [1].

## 2.2  Excavator
Excavator di pergunakan pada pekerjaan konstruksi, kehutanan dan industri pertambangan, karena alat ini dapat melakukan  berbagai  macam  pekerjaan.  Pekerjaan  yang  di  lakukan  di  antaranya  untuk  penggalian  parit  sempit sebelum meletakkan pipa atau penggali parit untuk pondasi bangunan, mengisi material ke dalam truk atau jenis alat pengangkut lain, penggalian  untuk  memindahkan  material dari suatu area dan  menempatkannya  ke  tempat lain, menghancurkan dinding beton, memotong baja, memindahkan material di tempat pembuangan, melakukan pengeboran tanah, menghancurkan batu, mengambil lumpur dan pasir dari sungai, mendorong material dan beragai pekerjaan lainnya. Pekerjaan tersebut diatas tergantung pada worktool yang digunakan.
Excavator dapat bekerja dalam kondisi basah tanpa adanya masalah pada permukaan yang keras. Namun jika permukaan  lunak,  kondisi  basah  akan  menyebabkan  bagian  depan track tenggelam.  Seluruh Excavator besar caterpillar menggunakan track dan yang berukuran kecil dapat menggunakan roda ataupun track.
Deteksi  merupakan  suatu  keingintahuan  manusia  dalam  suatu  hal  tertentu  yang  menyebabkan  adanya pembuatan alat yang dapat membantu memecahkan masalah keingintahuan manusia. Dengan adanya alat deteksi atau perancangan alat deteksi mampu menghasikan informasi yang menjadi penyebab tersebut atau yang menjadi gejala-gejala pada kerusankan tersebut. Deteksi dalam bidang teknik mampu  membantu mengetahui kerusakan pada suatu alat. Deteksi dapat di artikan dengan diagnosis  atau diagnosa di dalam bidang  kesehatan. Diagnosa yang dimaksud adalah untuk mengetahui gejala-gejala kerusakan atau menentukan tingkatan kerusakan pada alat berat (excavator).
Adapun jenis-jenis kerusakan mesin alat berat (beko) adalah sebagai berikut: 1. hard to start,
2. kerusakan electrical system dan
3. kerusakan air intake and exhaust system . 4. kerusakan pada fuel system

## 2.3  Teorema Bayes
Teorema bayes di kemukakan oleh seorang pendeta Presbyterian inggris pada tahun 1763 yang bernama Thomas Bayes. Theorema bayes kemudian di sempurnakan oleh laplace. Theorema bayes di gunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan pengaruh yang di dapat dari hasil observasi.
Teorema Bayes, diambil dari nama Rev.Thomas Bayes, menggambarkan hubungan antara peluang bersyarat dari dua kejadian H dan E sebagai berikut:
𝑃(𝐻\𝐸) = P(E\H).P(H) P(E) ………….............................................................................................................. (1) Keterangan: P(H\E) Probabilitas hipotesis H terjadi jika evidence E terjadi P(E\H) Probabilitas munculnya evidence E, jika hipotesa H terjadi P(H) Probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P(E) Probabilitas evidence E tanpa memandang apapun

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Alat  berat  (beko)  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  membantu  manusia  dalam  melakukan  pekerjaan pembangunan  suatu  struktur  bangunan.  Alat  berat  (beko) merupakan  faktor  penting  di  dalam  proyek,  terutama proyek-proyek  konstruksi  maupun  pertambangan  dan  kegiatan  lainnya  dengan  skala  yang  besar.  Tujuan  dari penggunaan  alat  berat  (beko)  tersebut  adalah  untuk  memudahkan  manusia  dalam  mengerjakan  pekerjaannya, sehingga  hasil  yang  di  harapkan  dapat  tercapai  dengan  lebih  mudah  dengan  waktu  yang  relative  lebih  singkat. Adapun  keuntungan-keuntungan  dengan  menggunakan  alat  berat  (beko)    antara  lain  waktu  yang  sangat  cepat, tenaga  yang  besar  dan  nilai-nilai  ekonomis.  Alat  berat  (beko)  merupakan  alat  yang  sangat  penting  di  masa pembangunan  saat  ini  maka  alat  ini  membutuhkan  perawatan  ekstra  untuk  membuatnya  terlihat  terawat,  tapi adakalanya alat seperti ini bisa saja mengalami kerusakan.
Kerusakan mesin alat berat (beko) perlu di sistem pakarkan karena tidak semua operator mengetahui atau paham  mengenai  kerusakan  mesin  alat  berat  (beko).  Dengan  demikian  operator  harus  mendatangkan  pakarnya atau  untuk  bertanya  langsung  dengan  pakarnya,  dengan  adanya  sistem  pakar  dapat  membantu    operator  atau masyarakat awam yang ingin mengetahui kerusakan mesin alat berat (beko) tanpa harus bertatap muka langsung dengan  ahlinya  atau  pakarnya.  Kerusakan  mesin  alat  berat  (beko)  bisa  saja  terjadi  secara  tiba-tiba  karena kurangnya  keperawatan.  Akibatnya  dari  kerusakan  mesin  alat  berat  beko  ini  mengakibatkan  ongkos  biaya perbaikan  membengkak  atau  membuat  biaya  pengeluaran  menjadi  bertambah,  dan  karena  mengharuskan mendatangkan pakarnya langsung ke lokasi kejadian yang membutuhkan waktu yang membuat pekerjaan tertunda atau  sampai  tidak  bisa  bekerja  karena  alat  tidak  bisa  di  pakai,  dan  akan  membuat  proyek  bisa  saja rugi  karena menunggu pakar datang yang membuat proyek tidak bekerja.
Dalam contoh kasus kerusakan mesin alat berat (beko) misalnya sebuah mesin alat berat (beko) mengalami kerusakan  tetapi  operator  tidak  tahu  apa  penyebab  kenapa  mesin  alat  berat  (beko)  tersebut  bisa  mengalami kerusakan .
Dalam  kasus  diatas  penulis  akan  menguraikan  penyelesaian  permasalahan  kerusakan  mesin  alat  berat (beko) dengan menerapkan pengerjaan dengan metode teorema bayes.
Jika mesin alat berat beko mengalami kerusakan, maka yang pertama kali dilakukan adalah mengetahui gejala- gejala yang di rasakan.
Tabel 1. Gejala-Gejala Kerusakan Mesin Alat Berat (Beko) No Kerusakan Kode Gejala 1. Kerusakan hard to start G1 Voltage battery terlalu rendah G2 Kabel atau swich putus G3 Dinamo starter sudah pendek atau habis G4 Bahan bakar solar habis G5 Filter solar kotor G6 Fuel pump broken G7 Injector tersumbat G8 Element filter kotor 2. Kerusakan pada electrical system G01 Wiring harness tidak terhubung ke battery G02 Starting switch tidak mengalirkan arus listrik ke penggerak relay utama G03 Starting motor tidak dapat merubah tenaga listrik menjadi tenaga putar
No Kerusakan
Kode Gejala 3. Kerusakan pada air intake and exhaust system GA1 Turbocharge tidak bisa memompa udara GA2 Aftercooler tidak bisa mendinginkan udara GA3 Tidak terjadinya pembakaran diruang pembakaran 4. Kerusakan pada fuel system GB1 Terjadi kebocoran pada sambungan antara hose ataupun piping dari fuel line. GB2 terjadi kebocoran fada fuel filter.
GB3 selenoid injector tidak bekerja.
Dari tabel diatas dapat dilihat gejala-gejala dari kerusakan mesin alat berat (beko), maka setelah itu penulis memasukan bobot atau termonologi kepastian dari gejala yang ada, tabel termonologi dapat dilihat pada tabel 3.2 di bawah ini.
Tabel 2. Nilai Bayes Terminologi Kepastian A/B Tidak Pasti 0 Tidak Tahu 0,2 Kurang Pasti 0,4 Cukup Pasti 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1,0
Sebagai  contoh  proses  pemberian  bobot  pada  setiap  premis  (gejala)  hingga  memperoleh  persentase keyakinan untuk mengidentifikasi gejala kerusakan mesin alat berat (beko).
Tabel 3. Tabel Persentase Kesimpulan Tingkat persentase Nilai Keyakinan 0%-50% Sedikit kemungkinan atau kemungkinan kecil 51%-79% Kemungkinan 80%-99% Kemungkinan Besar 100% Sangat yakin
Dalam hal ini Pakar menentukan nilai Bayes unuk masing-masing ciri-ciri sebagai berikut :
Tabel 4. Tabel Pakar  Menentukan Nilai Teorema Bayes No Kerusakan Kode Gejala Bobot Keterangan 1. Kerusakan hard to start G1 Voltage battery terlalu rendah 0,8 Hampir pasti G2 Kabel atau swich putus 0,6 Cukup pasti G3 Dinamo starter sudah pendek atau habis 0,6 Cukup pasti G4 Bahan bakar solar habis 0,8 Hampir pasti G5 Filter solar kotor 0,6 Cukup pasti G6 Fuel pump broken 0,6 Cukup pasti
No Kerusakan Kode Gejala Bobot Keterangan G7 Injector tersumbat 0,4 Kurang pasti G8 Element filter kotor 0,6 Cukup pasti 2. Kerusakan pada electrical system G01 Wiring harness tidak terhubung ke battery 0,6 Cukup  pasti G02 Starting switch tidak mengalirkan arus listrik ke penggerak relay utama 0,6 Cukup pasti G03 Starting motor tidak dapat mengubah tenaga listrik menjadi tenaga putar 0,8 Hampir pasti 3. Kerusakan pada air intake and exhaust system GA1 Turbocharge tidak bisa memompa udara 0,6 Cukup pasti GA2 Aftercooler tidak bisa mendinginkan udara 0,6 Cukup pasti GA3 Tidak terjadinya pembakaran di dalam ruang bakar 0,8 Hampir pasti 4. Kerusakan pada fuel system GB1 Terjadi kebocoran pada sambungan antara hose ataupun piping dari fuel line . 0,6 Cukup Pasti GB2 Terjadi kebocoran fada fuel filter. 0,4 Kurang Pasti BG3 selenoid injector tidak bekerja 0,6 Cukup Pasti
Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut :
Tabel 5. Tabel User Memilih Jawaban No Kerusakan Kode Gejala Bobot keyakinan Keterangan 1. Kerusakan hard to start G1 Voltage battery terlalu rendah 0,6 Cukup pasti G2 Kabel atau swich putus 0,4 Kurang pasti G3 Dinamo starter sudah pendek atau habis 0,2 Tidak tahu G4 Bahan bakar solar habis 0,6 Cukup pasti G5 Filter solar kotor 0,2 Tidak tahu G6 Fuel pump broken 0,2 Tidak tahu G7 Injector tersumbat 0,2 Tidak tahu G8 Element filter kotor 0,2 Tidak tahu 2. Kerusakan pada electrical system G01 Wiring harness tidak terhubung ke battery 0,2 Tidak tahu G02 Starting switch tidak mengalirkan arus listrik ke penggerak relay utama 0,4 Kurang pasti G03 Starting motor tidak dapat mengubah tenaga listrik menjadi tenaga putar 0,6 Cukup pasti 3. Kerusakan pada air intake and exhaust system G001 Turbocharge tidak bisa memompa udara 0,2 Tidak tahu G002 Aftercooler tidak bisa mendinginkan udara 0,2 Tidak tahu G003 Tidak terjadinya pembakaran didalam ruang bakar 0,6 Cukup pasti
No Kerusakan Kode Gejala Bobot keyakinan Keterangan 4. Kerusakan pada fuel system GB1 Terjadi kebocoran pada sambungan antara hose ataupun piping dari fuel line . 0,2 Tidak tahu GB2 Terjadi kebocoran fada fuel filter. 0,2 Tidak tahu BG3 selenoid injector tidak bekerja 0,4 Kurang pasti
Dalam  mengekspresikan derajat peluang, Teorema Bayes untuk  mengasumsikan derajat peluang  seorang pakar terhadap  suatu  data  dengan  mengalihkan Teorema  Bayes bobot  kepastian  dengan Teorema  Bayes dengan kerusakan hard to start adalah sebagai berikut:
𝑃[𝐻]1 =
H1
H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8
= 0,8 5 = 0,16 𝑃[𝐻]2 = H2 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,6 5
= 0,12
𝑃[𝐻]3 = H3 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,6 5
= 0,12
𝑃[𝐻]4 = H4 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,8 5 = 0,16 𝑃[𝐻]5 = H5 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,6 5
= 0,12
𝑃[𝐻]6 = H6 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,6 5
= 0,12
𝑃[𝐻]7 = H7 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8 = 0,4 5
= 0,08
𝑃[𝐻]8 = H8 H1 + H2 + H3 + H4 + H5 + H6 + H7 + H8
= 0,6
5 = 0,12
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang Evidence apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1 ∑ = 0,16 ∗ 0,6 + 0,12 ∗ 0,4 + 0,12 ∗ 0,2 + 0,16 ∗ 0,6 + 0,12 ∗ 0,2 + 0,12 ∗ 0,2 + 0,08 ∗ 0,2 + 0,12 ∗ 0,2 8
𝑘=1 = 0,096 + 0,048 + 0,024 + 0,096 + 0,024 + 0,024 + 0,016 + 0,024 = 0,352
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P(𝐻𝑖|𝐸) = 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) P(𝐻1|𝐸) = 0,6 ∗ 0,16 0,352 = 0,2727 P(𝐻2|𝐸) = 0,4 ∗ 0,12 0,352 = 0,1364 P(𝐻3|𝐸) = 0,2 ∗ 0,12 0,352 = 0,0682 P(𝐻4|𝐸) = 0,6 ∗ 0,16 0,352 = 0,2727
P(𝐻5|𝐸) = 0,2 ∗ 0,12
0,352 = 0,0682
P(𝐻6|𝐸) = 0,2 ∗ 0,12 0,352 = 0,0682
P(𝐻7|𝐸) = 0,2 ∗ 0,08 0,352 = 0,0454 P(𝐻8|𝐸) = 0,2 ∗ 0,12 0,352 = 0,0682
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:
∑ Bayes =
𝑛
𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3  + Bayes 4  + Bayes 5  + Bayes + Bayes 7  + Bayes 8
= 0,2727 + 0,1364 + 0,0682 + 0,2727 + 0,0682 + 0,0682 + 0,0454 + 0,0682
= 1
Dari kesimpulan perhitungan diatas maka dapat dipastikan Alat berat (beko) diprediksi mengalami hard to start dengan nilai 100% maka solusinya adalah periksa kondisi battery , charge battery atau ganti jika perlu dan mengisi bahan  bakar  solar.  Pengerjaan  kerusakan electrical  system dengan  kaidah  tersebut  kemudian  dihitung  nilai Teorema Bayes nya dengan mengalihkan Teorema Bayes bobot kepastian dengan Teorema Bayes menjadi:

## 𝑃[𝐻]1 =
H1 H1 + H2 + H3
= 0,6 2 = 0,3 𝑃[𝐻]2 = H2 H1 + H2 + H3 = 0,6 2 = 0,3
𝑃[𝐻]3 =
H3 H1 + H2 + H3
= 0,8 2 = 0,4
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang Evidence apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1 ∑ = 0,3 ∗ 0,2 + 0,3 ∗ 0,4 + 0,4 ∗ 0,6 3
𝑘=1 = 0,06 + 0,12 + 0,24 = 0,42
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P(𝐻𝑖|𝐸) =
𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) P(𝐻1|𝐸) = 0,2 ∗ 0,3 0,42 = 0,1428 P(𝐻2|𝐸) = 0,4 ∗ 0,3 0,42 = 0,2857 P(𝐻3|𝐸) = 0,6 ∗ 0,4 0,42 = 0,5714
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:
∑ Bayes =
𝑛
𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3 = 0,1428 + 0,2857 + 0,5714 = 0,9999
Dari  kesimpulan  perhitungan  diatas  maka  dapat  dipastikan  Alat  berat  (beko)  diprediksi  mengalami  kerusakan electrical system dengan nilai 99,99% maka solusinya adalah periksa kondisi starting motor hingga menyala atau ganti jika perlu. Pengerjaan kerusakan air intake and exhaust system dengan kaidah tersebut kemudian dihitung nilai Teorema Bayes nya dengan mengalihkan Teorema Bayes bobot kepastian dengan Teorema Bayes menjadi:

## 𝑃[𝐻]1 =
H1 H1 + H2 + H3
= 0,6 2 = 0,3 𝑃[𝐻]2 = H2 H1 + H2 + H3 = 0,6 2 = 0,3 𝑃[𝐻]3 = H3 H1 + H2 + H3 = 0,8
2 = 0,4
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang Evidence apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1 ∑ = 0,3 ∗ 0,2 + 0,3 ∗ 0,2 + 0,4 ∗ 0,6 3
𝑘=1 = 0,06 + 0,06 + 0,24 = 0,36
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P(𝐻𝑖|𝐸) =
𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) P(𝐻1|𝐸) = 0,2 ∗ 0,3 0,36 = 0,1666 P(𝐻2|𝐸) = 0,2 ∗ 0,3 0,36 = 0,1666 P(𝐻3|𝐸) = 0,6 ∗ 0,4 0,36 = 0,6666
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:
∑ Bayes =
𝑛
𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3 = 0,1666 + 0,1666 + 0,6666 = 0,9998
Dari kesimpulan perhitungan diatas maka dapat dipastikan Alat berat (beko) diprediksi mengalami kerusakan air intake and exhaust system dengan nilai 99,98% maka solusinya adalah periksa kondisi ruang pembakaran sehingga tidak  ada  kebocoran  atau  ganti  jika  perlu.  Pengerjaan  kerusakan fuel  system dengan  kaidah  tersebut  kemudian dihitung nilai Teorema Bayes nya dengan mengalihkan Teorema Bayes bobot kepastian dengan Teorema Bayes menjadi:
𝑃[𝐻]1 = H1 H1 + H2 + H3 = 0,6 1,6 = 0,375 𝑃[𝐻]2 =
H2 H1 + H2 + H3 = 0,4 1,6 = 0,25 𝑃[𝐻]3 = H3 H1 + H2 + H3 = 0,6 1,6 = 0,375
Setelah  nilai  P(Hi)  diketahui,  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang Evidence apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n)
𝑛
𝑘=1
∑ = 0,375 ∗ 0,2 + 0,25 ∗ 0,2 + 0,375 ∗ 0,4 3 𝑘=1 = 0,075 + 0,05 + 0,15

## = 0,275
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P(𝐻𝑖|𝐸) =
𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) P(𝐻1|𝐸) = 0,2 ∗ 0,375 0,275 = 0,2727 P(𝐻2|𝐸) = 0,2 ∗ 0,25 0,275 = 0,1818 P(𝐻3|𝐸) = 0,4 ∗ 0,375 0,275 = 0,5454
Setelah seluruh nilai P(Hi\E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai bayesnya dengan rumus sebagai berikut:
∑ Bayes =
𝑛
𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3 = 0,2727 + 0,1818 + 0,5454 = 0,9999
Dari kesimpulan perhitungan di atas maka dapat dipastikan Alat berat (beko) diprediksi mengalami kerusakan fuel system dengan nilai 99,99% maka solusinya adalah ganti injector dengan yang baru.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pakar dapat mengidentifikasi kerusakan mesin alat berat (beko) atau excavator , agar dapat memudahkan masyarakat dalam mengetahui gejala-gejala kerusakan yang dimiliki.
2. Metode Teorema Bayes dapat diterapkan pada sistem pakar untuk mengidentifikasi kerusakan  mesin alat berat (beko) atau excavator sesuai dengan perhitungannya.
3. Aplikasi telah berhasil dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008 dan MySQL sebagai pengolah data.

## REFERENCES
[1]  Anita Desiani and Muhammad Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan , 1st ed., Dhewiberta Hardjono, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI, 2006.
[2]  Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi , 1st ed., fl.Sigit Suyantoro, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI, 2006.
[3]  T. Sutojo, Edy Mulyanto, and Dr. Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI, 2011.
[4]  Muhammad Zuchry, "GAYA SILINDER STICK DAN SILINDER BUCKET PADA EXCAVATOR 320 CATERPILLAR AKIBAT GAYA POTONG," Jurnal Mekanikal , vol. 3, no. 2, pp. 293-302, Juli 2012.
[5]  Ririn  Marlisa,  "SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  KEGUGURAN  PADA  IBU  HAMIL  BERDASARKAN  JENIS  MAKANAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES," Informasi dan Teknologi Ilmiah , vol. IV, no. 3, pp. 24-32, Oktober 2014.
[6]  Russari, Intan;, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Batu Ginjal Menggunakan Teorema Bayes , vol. 3, no. 1, pp. 18-22, Februari 2016.
[7]  Jogianto, Hartono;, Analisis dan Desain Sistem Informasi . Yogyakarta, Indonesia: Penerbit Andi, 2005.
[8]  Probowo Pudjo Widodo, Herlawati;, Analisis dan Perancangan . Bandung, Indonesia: Penerbit Informatika, 2011.
[9]  Rama, Jones;, Sistem Informasi Akuntansi . Jakarta, Indonesia: Penerbit Salemba Empat, 2008.
[10]  Arif Aditya Primanda, Dasar-Dasar Pemograman Database Desktop Dengan Visual Basic.Net 2008 , 1st ed. Jakarta, Indonesia: penerbit PT.Alex Media Komputindo, 2013.
[11]  Marsi , Panduan  Aplikasi dan  Solusi  (PAS) Membuat Aplikasi  Client  Server dengan  Visual Basic 2008 ,  1st  ed.,  Woro  Widjaya,  Ed. Semarang, Indonesia: Wahana Komputer, 2010.
[12]  N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert systems with genetics probability,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[13]  I.  Sumatorno,  D.  Arisandi,  A.  P.  U.  Siahaan,  and  Mesran,  “Expert  System  of  Catfish  Disease  Determinants  Using  Certainty  Factor Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 202–209, 2017.
[14]  R. R. Fanny, N. A. Hasibuan, and E. Buulolo, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  ASIDOSIS TUBULUS RENALIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR  DENGAN PENULUSURAN FORWARD CHAINING,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[15]  R.  P.  Tanjung  and  Mesran,  “SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  KERUSAKAN  MESIN  LAS  INVERTER  DENGAN  METODE CERTAINTY FACTOR,” Maj. Ilm. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 62–64, 2017.
[16]  Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[17]  Verawaty  Monica  Barus,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  and  A.  Karim,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  HAMA  PADA TANAMAN JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.