## CASE-BASED REASONING DIAGNOSA KERUSAKAN MESIN PADA MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA 3W- JACCARD
Angga Dewandono 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang, Universitas Stikubank Semarang angga.dewandono321@gmail.com , wiwien@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Pada  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  mesin  mobil  avanza  2017,  diagnosa  kerusakan  dengan mengetahui  jenis  kerusakan  knowing  mobil,  karakteristik  rusak,  kemudian  didiagnosis  dan  diganti solusi  dari  masalah ini  akibat  kerusakan  mesin  mobil  avanza  2017.  Tidak  akan  menyebar  ke  bagian lain atau peralatan listrik, case-based reasoning adalah metode pengumpulan kasus. Kasus sebelumnya hampir sama dengan kasus baru. Data gejala baru disimpan , lalu di analisis, modifikasi, dan gunakan kembali  dalam  aturan  penelurusuran.  Dengan  cara  ini,  pengetahuan  yang  terkandung  dalam  sistem pakar  akan  terus  didapatkan  pembaruan.  Metode  penalaran  berbasis  kasus  akan  dikombinasikan dengan perhitunga kemiripan 3w-jaccard dapat  digunakan untuk mendiagnosis kerusakan dari gejala basis data saja. Setiap bobot nilai memiliki peran yang berbeda, membuat semakin akurat setiap gejala yang  dihasilkan  memiliki  nialai  pembobotan  untuk  setiap  gejala,  termaksud  5  poin  untuk  gejala penting,  4  poin  gejala  penting  dan  komponen  mekanikal  dan  elektrika,  nilai  3  menunjukan  gejala sedang,  gejala  sedang  terkait  pengereman  dan  kopling,    nilai  1  gejala  umum,  gejala  normal  terkait dengan  indikator  pada  speedometer.  Sistem  akan  menampilkan  5  jenis  kerusakan  dihitung menggunakan  algoritma  3w-jaccard  urutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi.  Hasil  akan  muncul  selama proses peninjauan. Perhitungan kemiripan kurang dari 0,5 karena dianggap hasilnya tidak sangat mirip dengan solusi yang akan di perbaiki dan perlu di tinjau,dan akan masuk ke tabel modifikasi, kemudian ahli akan mencarikan solusisnya.
Kata Kunci: 3W-Jaccard,  Avanza, Mesin Mobil, Sistem Pakar, CBR

## PENDAHULUAN
Mobil menempati posisi penting dalam sarana transportasi darat dan merupakan alat transportasi
banyak digunakan oleh
masyarakat  umum.  Pengguna  kendaraan  yang semakin intensif khususnya di Kota Semarang tidak  dibarengi  dengan  media  informasi  yang minim.  Minimnya  media  informasi  mengenai kerusakan  mesin  mobil  membuat  masyarakat sulit  mengetahui  penyebab  kerusakan  mobil. Kota  Semarang  merupakan    kota  metropolis dengan pengguna mobil yang semakin banyak, terlebih lagi toyota avanza.Berdampak padatnya  arus  lalu  lintas  berakibat  macet, sehingga bisa membuat mesin mobil
mengalami  overheat  atau  mati  mendadak. Karena  ketidaktahuan  pemilik  mobil  tidak menyadari sepenuhnya tentang kerusakan pada mesin  dan  kelistrikan,  mulai  dari  kerusakan, gejala kerusakan, ciri-ciri kerusakan, diagnosis serta  cara  memperbaikannya.  Sistem  pakar  ini digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang dipikirkan  oleh  para  ahli,  diharapkan  sistem pakar  ini  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat  bagi  pengguna.  Sistem  komputer yang  sesuai  dengan  kemampuan  pengambilan keputusan  seorang  pakat  di  sebut  sistem pakar[1].  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang direkam  dalam  komputer  untuk  memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan keahlian manusia, bertujuan memecahkan suatu
masalah  dengan  meniru  kinerja  para  ahli[2]. Penerapan  sistem  pakar  sendiri  bertujuan berbagi  serta  bertukar  informasi  khususnya dalam  mendeteksi keruskan pada mesin mobil avanza  2017.Metode  case  based  reasoning akan digunakan bersamaan dengan perhitungan algoritma 3W –  Jaccard.
Algoritma  sama  dengan  ukuran  16  antara  dua note  RDF  berdasarkan  set  fitur  yang  sesuai. Secara  intutif,  semakin  banyak  fitur    yang dimiliki  dua  node,  semakin  mirp.  Misalkan  x adalah  ukuran  kumpulan  fitur  hanya  A  ada  di B.  Kesamaan  3W  –  Jaccard  diartikan  sebagai penimbang fitur – fitur umum, dan fitur – fitur pembeda berat yang lebih rendah seperti fitur – fitur yang hanya di A ada di A atau B[3].

## LANDASAN TEORI
Case  Based  Reasoning  atau  pengetahuan berbasis
kasus, merupakan metode
pengetahuan agar didapatkannya jawaban atau penyelesaian  masalah  baru  didasarkan  atas masalah masa lalu yang serupa didalam sistem kecerdasan buatan[1].Penalaran berbasis kasus adalah  metode  pemecahan  masalah  umum dalam  kecerdasan  buatan.  Metode  ini  dapat dimanfaatkan  situasi  dan  metode  kasus  yang dihadapi  dengan  tepat  temukan  solusi  yang teapt  untuk  masalah  baru  terlebih  dahulu  [2]. Penalaran  berbasis  kasus  harus  dapt  secara akurat  menganalisis  kasus  serupa  sebelumnya untuk  mendapatkan  kinerja  ,  saya  telah melakukan  penelitian  tentang  metode  Case Based Reasoning sebelumnya penalaran
metode  ini  digunakan  untuk  merancang  posisi sistem  pakar  jenis  kerusakan  mesin  montor Tiger  2011  menggunakan  metode  Case  Based Reasoning  berbasis  web  agar  mempermudah pemakaian  [3].  Penelitian  lain  dilakukan  pada sistem  pakar,  yang  menggunkan  Case  Based Reasoning  unutk  menentukan  permasalahan perbaikan  kerusakan  mesin  Toyota  Corolla Altis  [4].    Penelitian  ini  mrnghasilakn  sistem pakar dengan akurasi diagnosis dan kelayakan sistem yang hampir akurat cocok dipergunakan oleh  sekolah  menengah  kejuruan  (SMK) jurusan otomotif kendaraan[5].

## Case Based Reasoning (CBR)
Metode  Cased  Based  Reasoning  (CBR) merupakan salah satu metode bersifat
memebangun sistem pakar beserta pengambilan  keputusan  pada  kasus  baru, berdasarkan  solusi  atas  kasus  –  kasus  lampau. Konsep  dari  metode  case  based  reasoning didapatkan berdasarkan pengetahuan – pengetahuan yang terkumpul bertujuan menyelesaikan masalah terkini. Selain itu case based  reasoning  memanfaatkan  kecerdasan buatan  (Artificial  Intelligent)  yang  berfokus memecahkan masalah berdasarkan pada knowledge  dari  kasus  –  kasus  lampau.Jika terdapat kasus baru secara sendirinya menyimpan  di  basis  pengetahuan  sehingga sistem akan melakukan learning dan knowledge yang dimiliki sistem. 4  prosedur  utama  case  based  reasoning  (cbr) ketika menuntaskan masalah, diantaranya : 1. Retrieve :Memilih atau menarik kembali kasus dengan faktor kesamaan kasus.
2. Reuse   : Pemakaian atau pemanfaatan kembali  informasi  dan  pengetahuan bertujuan menuntaskan masalah baru.
3. Revise  :  Mempertimbangkan  kembali solusi  yang  dihasilkan,  demi  mencari solusi  dari  kasus  selaras  disituasi sebelumnya  bagi  permasalahan  yang akan datang.
4. Retain   :Memadukan atau mendokumentasi kasus terbaru yang terjamin  mendapatkan solusi agar dapat di manfaatkan bagi kasus- kasus modern serupa dengan kasus itu sendiri.
Gambar 1. Alur Case Based Reasoning

## ALGORITMA SIMILARITAS 3W- JACCARD
Pertama  kali  Paul  Jaccard  dari  Swiss  (1868  – 1944)  memaparkan  tentang  jaccard.  Selama pengkajian ini bertujuan menelusuri kesamaan suatu  permaslahan,  melalui  perhitungan    agar menyelesaikan permasalahan.Sederhanaya perhitungan  akan  di  gabungkan  bersama kualitas  nilai  tertentu  agar  ditemukannya  nilai kemiripan  dari  kasus  yang  ada  dengan  kasus baru. Sebagai berikut:
Gambar 2. Rumus Algoritma 3w-

## Jaccard
Keterangan : 3 = Bilangan angak untuk perkalian A = nilai kemiripan 1 (kasus baru) dan
1 (kasus lama)
B = nilai kemiripan 1 (kasus baru) dan
0 (kasus lama)
C = nilai kemiripan 0 (kasus baru) dan 1 (kasus lama)
Tingkat parameter nilai :
Gejala Berat = 5 Gejala sedang   = 3 Gejala Ringan   = 1

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  yaitu  memeperoleh  atau mencari informasi berupa fakta yang dibutuhkan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian. Dari  proses  pengumpulan  data  tersebut diharapakan  dapat  menyelesaikan  masalah yang di alami oleh peneliti. Peneliti memperoleh atau mencari informasi didapatkan dari hasil wawancara kepada pakar yang  bersangkutan,  majalah,  jurnal,  dan  lain- lain  yang  bersifat  fakta  atau  sudah  di  uji kebenarannya. Sealin itu dalam proses penelitian  ditopang  dengan  metode  case  based reasoning  (cbr)  dan  algoritma  3w-jaccard. Diharapkan dengan menggunkanan metode cbr dan algoritma 3w-jaacard mempermudah untuk menentukan hasil nilai berbobot, yang meliput aspek  gejala  kerusakan,  faktor  kerusakan, solusi,  kerakteristik  keruskan,  dan  lain-lain. Jika  dilihat  dari  tingkat  keberhasilan  suatu sisrtem yaitu mememberikan tingkat keberhasilan  yang  tinggi  guna  menyakinkan pengguna,  salain  itu  sistem  mudah  untuk digunakan  bagi  masyarat  umum.  Alur  Kerja Pengguna Dalam alur kerja pengguna, pertama kali yang dilakukan pengguna yaitu mendaftarkan  akun,  ketika  pengguna  telah berhasil  mendaftarkan,  dan  pengguna  perlu masuk  agar  dapat  konsultasi  kerusakan  pada mesin  mobil  avanza  2017  dan  akan  dihitung menggunakan  algoritma  pembobotan  3W  – Jaccard.
Proses  alur  kerja  pengguna,  sebagai berikut :
Gambar 3. Alur Kerja User
1. Alur Kerja Admin Dalam  alur  kerja  admin,  pertama  kali
wajib  dilakukan  oleh  admin  yaitu login,  setelah  login  admin  dapat memantau,  memasukan,  mengkoreksi, menghapus
data gejala, data pengguna,  dan  data  diagnosis.  Proses alur kerja admin, sebagai berikut :

## Gambar 3. Alur Kerja Admin
2. Arsitektur Sistem Pengembangan sistem pakar menentukan  kerusakan  mobil  avanza berdasarkan case based reasoning (cbr) menggunakan algoritma 3W – Jacaard memiliki  3  layer  yaitu  layer  database, layer  query,  dan  layer  antarmuka program aplikasi. Pada layer database,
ini  di  manfaatkan  sebagai  menyimpan data  terkait  sistem  query  adalah  layer query  PHP  (Hypertext  Preprocessor) query yang digunakan untuk memisahkan variable data yang
bertujuan  mengkonversikan  ke  format
MYSQL.  Setelah  penyimpanan  data dalam sistem, gunakan lapisan antarmuka  aplikasi  agar  memudahkan pengguna  untuk  berinteraksi  dengan sistem.  Proses  alur  arsitektur  sistem
Gambar 4.  Arsitektur Sistem

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pakar menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR) dengan Algoritma 3W Jaccard untuk mendiagnosis kerusakan mesin mobil avanza 2017 dapat diproses dengan memasukkan alamat localhost/avanza/
Program ini memberikan kemudahan pengguna dalam menemukan kerusakan dengan gejala yang dialami oleh pengguna. Pengguna dalam mendiagnosis kerusakan yaitu memilih gejala-gejala yang dialami dari data yang tersimpan didatabase. Setelah pengguna menentukan gejala-gejala yang dialami, setelah itu data akan memproses menentukan kesamaan gejala-gejala yang diinputkan dengan gejala-gejala yang terdapat didatabase. Soal nilai bobot setiap gejala mempunyai nilai berbeda. Saat  proses ini sistem akan melakukan perhitungan yang dimasukkan dalam rumus Algoritma 3W Jaccard . Adapun tabel proses retrive dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Gejala No Kode Nama Gejala Kategori Gejala Bobot Gejala 1 G01 Limbung ketika dipacu pada kecepatan tinggi Gejala Berat 5 2 G02 Kebisinga n dari luar kabin Gejala Ringan 1 3 G03 Suhu mesin overheat Gejala Bedang 5 4 G04 Tegangan arus listrik lemah Gejala Berat 3 5 G05 Mesin tersendat disaat pegal di injak Gejala Ringan 1 6 G06 Torsi melemah Gejala Sedang 3 7 G07 Tenaga yang di hasil  kan lemah Gejala Sedang 3 8 G08 Pengapain mesin error Gejala Berat 5 9 G09 Lampu indikator oli menyala Gejala Ringan 1 10 G10 Mesin mendesis Gejala Sedang 3 11 G11 Mesin knocking Gejala Sedang 3 12 G12 Indikator bensin menyala Gejala Sedang 3 13 G13 Indikator engine menyala Gejala Sedang 3 14 G14 mesin mati total Gejala Berat 5 15 G15 Akseleras i berat Gejala Ringan 1
16 G16 Gonjanga n terasa dicabin Gejala Ringan 1 17 G17 Pergantia n gigi menghent ak Gejala Sedang 3 18 G18 Bahan bakar boros Gejala Ringan 1 19 G19 Siklus bahan bakar terhalang Gejala Ringan 1 20 G20 Tingkat pencahay aan terganggu Gejala Ringan 1 Tabel 2 . Data Kerusakan No Kode Daftar Kerusakan 1 D01 Suspensi mobil 2 D02 Karet pelindung pintu 3 D03 Motor fan 4 D04 Aki bermasalah 5 D05 Vacum karbolator 6 D06 Blok mesin 7 D07 Klep mesin 8 D08 Mesin hidup mati 9 D09 Sensor teakanan oli 10 D10 Inlet manifol 11 D11 Proses pembakaran 12 D12 Pelampung bensin 13 D13 Pompa bensin 14 D14 Dinamo starter 15 D15 RWD 16 D16 Pegas 17 D17 Sistem injeksi 18 D18 Filter bensin 19 D19 Gear box 20 D20 Lampu

## IMPLEMENTASI
Implementasi    algoritma  3w-jaacard  yang sudah dirancang lalu dilakukan pengujian agar didapatkannya kinerja pengembangan
algoritma dan berikut perhitungan algoritma:
3W-JACCARD =
3 = Bilangan angak untuk perkalian a = nilai kemiripan 1 (kasus baru) dan 1 (kasus lama) b = nilai kemiripan 1 (kasus baru) dan 0 (kasus lama) c = nilai kemiripan 0 (kasus baru) dan 1 (kasus lama)
3W-JACCARD =
3W-JACCARD =
3W-JACCARD =
3W-JACCARD = 3W-JACCARD = 0.5
Tabel 3. Kesamaan Kerusakan No Kode Nama Kerusakan Nilaii Kemiripan 1 D05 Vacum kalbulator 0.46764 2 D06 Blok mesin 0.4970943 3 D19 Gear box 0.34285 4 D02 Kerusakan karet di pintu 0.3098
Ditarik  lagi  dari  nilai  kesamaan  dari  gejala- gejala  terhadap  kerusakan    mesin  mobil memiliki  nilai  sangat  tinggi  dibandingkan dengan hasili kesamaan pada tabel 3. Dibagian proses  reuse  kasus  dengan  nilai  kesamaan tertinggi akan ditampilkan pada halaman hasil konsultasi. Jika nilai kemiripan kurang dari 0.5 maka  akan  dilakukan  proses  revise  yang memberikan saran kepada admin agar didapatkan solusinya. Selanjutnya akan dilakukan proses retrain yaitu admin menyimpan  data  baru  dari  hasil  solusi  yang telah  ditemukan  tersebut  dengan  gejala-gejala yang sudah dipilih.

## Login Admin Dan User
Sebelum melakukan proses login user di arahkan di proses registrasi, bertujuan agar user memperoleh aksestapi terbatas. Beda hal dengan login admin dapat mengakses kesulurahan data

## GAMBAR 2. FORM LOGIN USER

## Gambar 3. Form Registrasi User

## Gambar 4. Form Login Admin

## Menu Utama
Secara  garis  besar  fungsi  menu  barr  adalah untuk menampilkan daftar menu pada program sesuai  dengan  fungsi  yang  disediakan  oleh
program tersebut. Namun, akses yang diberikan  berbeda  antara  menu  user  dan admin.
Gambar 5. Form Menu Admin
Gambar 6. Form Menu Admin

## Form Input Kerusakan dan gejala
Jika di lihat dari perspektif admin, bertujuan mengedit data yang tesedia di program. Sedangkan dari perspektif user mempermudah penggunaan program.
Gambar 6. Form Gejala

## Gambar 7. Form Kerusakan

## Form Hasil
Menampilkan  hasil  data  yang  telah  diproses oleh program
Gambar 7. Hasil Implementasi

## KESIMPULAN
Metode penggunaan Sistem Pakar Case Based Reasoning dan 3W-Jaccard mendiagnosis kerusakan mesin mobil avanza 2017.
Algoritma  hanaya  dapat  digunakan  untuk mendiagnosis  keruskan  berdasarkan  gejala yang terdapat didatabase. Setiap nilai memiliki nilai  aksi  berbeda  agar  didapatkannya  hasil yang  akurat.  Setiap  gejala  memiliki  nilai tingkatan  tersendiri,  dimana  nilai  gejala penting  yaitu  5 (lina),  dan nilai  gejala  penting terkait  dengan  kelistrika  adalah  3  (tiga) merupakan  gejala  sedang  yang  berhubungan dengan  pengeraman  dan  rantai  nilai  1  (satu) gejala  umum  yang  berhubungan  dengan indikator  pada  speedometer.  Sistem  dapat menampilkan  5  (lima)  jenis  kerusakan  yang dihitung menggunakan algoritma
3w-
Jaccard, disusun  berdasarkan  nilai  tertinggi ( desc ).  Jika  hasil  kalkulasi  kemiripan  kurang dari  0,5  (nola  koma  lima),  maka  akan  terjadi proses  peninjauan  kembali.  Sisitem  kemudian akan  mengadaptasi  tabel  modifikasi  agar didapatkan solusi yang akurat bagi pakar.

## SARAN
Berdasarkan
hasil pemaparan sistem, implementasi, pembahasandan pengujian menggunakan  metode Case  Based  Reasoning (CBR)  pada  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan dini,  sehingga  sistem  dapat  dikembangkan dikemudian hari, penulis merekomendasikan :
1. Meningkatkan  pemahaman  tentang jenis-jenis keruskana mesin mobil agar lebih  mempermudah  pengguna  dalam
mendeteksi keruskan mesin. 2. Penambahan  metode  dan  pembaruan aturan  difungsikan  untuk  didapatkan kesimpulan. 3. Menambahkan  fitur  lain  bertujuan lebih  menarik  dan  mempermudah digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Listiyono,  H.  (2008).  Merancang  dan Membuat Sistem Pakar. Dinamik , 13 (2).
[2]  Honggowibowo,  A.  S.  (2009).  Sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi berbasis web  dengan  forward  danbackward  chaining. Telkomnika , 7 (3), 187.
[3]  Jaccard,  P.  (1912).  The  distribution  of  the flora  in  the  alpine  zone.  1. New  phytologist ,
11 (2), 37-50.
[4]  Mulyana,  S.,  &  Hartati,  S.  (2015,  July). Tinjauan  Singkat  Perkembangan  Case–Based Reasoning.  In Seminar  Nasional  Informatika
(SEMNASIF) (Vol. 1, No. 4).
[5]  A.  Aamodt,  E.  Plaza  (1994)  Case-Based
Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches.  AI  Communications.  IOS  Press,
Vol. 7: 1, pp. 39-59.
[6]  King,  B.,  &  Madansky,  A.  (2013).  On sampling  design  issues  when  dealing  with zeros. Journal  of  Survey  Statistics  and
Methodology , 1 (2), 144-170.
[7]  Aconcagua, P. A., & Wibisono, S. (2017). Case  Based  Reasoning  untuk  Mendeteksi
Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Anggrek Dendrobium Menggunakan Algoritma Similaritas Probabilistic Symmetric. [8]  Pahlawan,  A.  R.,  &  Wibisono,  S.  (2017). Implementasi  Case  Based  Reasoning  untuk
Sistem Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Cabe Merah Menggunakan Algoritma Similaritas Neyman. [9]  Abdullah,  D.,  &  Azmi,  K.  (2016).  Sistem Pakar  Mendiagnosa  Gejala  Kerusakan  Mesin
Mobil  Toyota  Menggunakan  Metode  Case Based Reasoning.