p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aplikasi C-Service Motor Dengan Algoritma Artificial Neural Network Terintegrasi Sistem Pakar
Mailia Putri Utami a1 ,
a Sistem Informasi Industri Otomotif, Politeknik STMI Jakarta Jakarta Pusat
1 mailiap2206@gmail.com

## Abstrak
Perindustrian  otomotif  di  luar  dan  di  dalam  negeri  menjadi  capaian  transformasi  yang  sangat  di  dorong  oleh berbagai inovasi terbaharui dengan adanya kecanggihan dari teknologi dan internet. Penerapan teknologi yang berkembang  pesat  akan  bisa  memberikan  solusi  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  terhadap  banyaknya permasalahan,  salah  satunya  yaitu  jangkauan  untuk  pelaku  consumen  dalam  konsultasi  service  kendaraan motor. Keterbaharuan dari pemanfaatan keilmuan dan teknologi, sebagai pelaku dan pengguna industri otomotif kini beralih nyaman menggunakan bantuan teknologi dan internet jarak jauh untuk konsultasi perbaikan, yang mana ketika pengguna mengalami kesulitan untuk mendapatkan layanan perbaikan tidak perlu lagi untuk lama mengantri  dan  berkerumun  untuk  mendapatkan  layanan  yang  ditawarkan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu pengembangan  aplikasi  konsultasi service berbasis chatbot .  Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah menerapkan  dan  mengembangkan  algoritma Artificial  Neural  Network dan Expert  System dalam  membangun system informasi  konsultasi service berbasis chatbot .  Ketepatan  dan  kebaruan  data  secara real  time membutuhkan  algoritma  yang  bisa  membantu  peneliti  untuk  bisa  membuat  keputusan  tepat  dan  cepat  untuk setiap konsultasi dari pelanggan dalam mendapatkan pelayanan yang maksimal. Sistem chatbot berbasis expert system ini dapat membantu tenaga teknisi dalam menangani masalah keluhan layanan service pada masyarakat.
Kata kunci: Artificial Neural Network, Expert System, Sistem Chatbot , Otomotif

## Bike C-Service Application with Expert System Integrated Artificial Neural Network Algorithm

## Abstract
The automotive industry outside and inside the country has become a transformational achievement driven by various  innovations,  updated  with  the  sophistication  of  technology  and  the  internet.  The  application  of  fast- growing technology will be able to provide short-term and long-term solutions to many problems, one of which is  outreach  to  consumer  actors  in  motorcycle  service  consulting.  Renewal  from  the  use  of  science  and technology, as actors and users of the automotive industry are now comfortable using remote technology and internet assistance for repair consultations, where when users experience difficulties getting repair services they no  longer  need  to  queue  and  crowd  to  get  the  services  offered.  The  purpose  of  this  research  is  to  develop  a chatbot -based service consulting application .  The  formulation  of  the  problem  in  this  research  is  to  apply  and develop Artificial Neural Network and Expert System algorithms  in  building  a chatbot- based  consulting service information  system .  The  accuracy  and  updating  of  data  in real-time require  an  algorithm  that  can  help researchers  to  be  able  to  make  the  right  and  fast  decisions  for  each  customer  consultation  to  get  maximum service. Chatbot -based system expert systems This can assist technicians in dealing with service complaints to the public.
Keywords: Artificial Neural Network, Expert System, Chatbot System , Automotive

## I. P ENDAHULUAN
Bidang  perindustrian  merupakan  salah  satu  penopang perekonomian  nasional,  salah  satunya  yaitu  bidang perindustrian otomotif roda dua atau motor. Perindustrian otomotif  di  luar  dan  di  dalam  negeri  menjadi  capaian transformasi yang sangat di dorong oleh berbagai inovasi terbaharui dengan adanya kecanggihan dari teknologi dan
internet.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  perkembangan perindustrian otomotif di manca negara sangat berkembang  secara  signifikan,  salah  satu  negara berpenduduk terbanyak di dunia yaitu negara china, telah melakukan  penelitian  terkait  peningkatan  signifikan kemajuan teknologi di bidang industri manufaktur, selaras
dengan  kemajuan  dari  didorongnya  dengan  teknisi  ahli dibidangnya [1].
Di Indonesia sendiri kini telah masuk dan berjalannya industri  era  4.0,  kini  semua  lini  perindustrian  sangat tergantung  dengan  bantuan  teknologi  dan  internet,  tidak terkecuali  yang  berkaitan  dengan  layanan  perbaikan  dan upaya  peningkatan  mutu  pelayanan  dan  kualitas  dari perindustrian  otomotif  khususnya  kendaraan  motor  [2]. Namun  disamping  itu,  ada  hambatan  parah  yang  dialami di  sektor  perindustrian  otomotif  saat  ini,  yaitu  adanya pelayanan  yang  canggih  yang  kini  banyak  melibatkan pemanfaatan  dari  keilmuan  dan  perkembangan  teknologi, salah  satunya  yaitu Artificial  Intelligent ,  pelayanan chatbot dan sebagainya. Keterbaharuan tersebut membuat pelaku  dan  pengguna  industri  otomotif  kini  beralih nyaman  menggunakan  bantuan  teknologi  dan  internet untuk  mendapatkan  pelayanan  yang  prima,  salah  satunya ketika pengguna mengalami kesulitan untuk mendapatkan layanan  perbaikan  tidak  perlu  lagi  untuk  lama  mengantri dan  berkerumun  untuk  mendapatkan  layanan  tersebut melainkan  bisa  dengan  memanfaatakan  system  chatbot pintar  yang  dapat  membantu  dalam  berkonsultasi  secara cepat,  tepat  dan  fleksibel.  Selain  dengan  adanya pemanfaatan dari teknologi chatbot, sebagai pelaku bisnis bisa mengubah daya saing inti perusahaan untuk bisa terus membuat  terobosan  terbaharui  untuk  tetap  mendapatkan kepercayaan dan kepuasan konsumennya [3].
Latar  permasalahan  pada  penelitian  ini  yaitu  merujuk dengan  adanya  kesulitan  pelaku  atau  pengguna  industri otomotif  motor  dimasa  pandemi  Covid-19  untuk mendapatkan pelayanan konsultasi perbaikan yang efisien berdasarkan waktu kerjanya dan keakuratan masalah pada kendaraannya,  di  mana  bisa  sangat  membantu  konsumen dalam  mempersingkat  waktu  ditengah  kesibukan  sehari- hari  yang  dilakukan.  Penerapan  dari  teknologi  yang  baik akan  dapat  memberikan  solusi  alternatif  jangka  pendek dan jangka panjang pada permasalahan konsultasi service kendaraan motor. Adanya berbagai fitur teknologi, sangat dapat  membantu  hubungan  komunikasi  antar  manusia terasa  tanpa  jarak  sehingga  lebih  didapatkan  manfaatnya pada  kondisi social distancing. Masyarakat  bisa  lebih nyaman  untuk  melakukan  konsultasi  di  mana  saja  dan kapan  saja,  tanpa  harus  mengantri  dan  membuat  janji dahulu [4].
Penerapan  dari  algoritma Artificial  Neural  Network untuk sistem informasi konsultasi service berbasis chatbot pintar  bisa  membuat  skema  pengurangan  volume  data menjadi  lebih  maksimal,  bersifat  fleksibel  dan  dapat memecahkan  masalah  yang  kompleks  dengan  model matematika [5]. Sebagai pelengkap untuk membuat mesin mengerti  bahasa  manusia  diimplentasikannya Natural Language  Processing (NLP)  [6]  dan  selanjutnya  setelah proses  membacaan  dataset  yang  terinputkan  untuk proses training diperlukannya  algoritma  penarikan  sebuah kesimpulan  yang  tepat  dengan  peringkasan  volume  data, dengan  tingkat  ketidaktentuan  dalam  aspek  tersebut, memerlukan  tambahan  sistem  berbasis expert  system . Sistem  informasi  konsultasi service berbasis chatbot menjadi  strategi  yang  menjanjikan  untuk  meningkatkan akses bagi pelanggan di pelayanan purna jual otomotif.
Berdasarkan  penjelasan  dari  latar  belakang  di  atas, pembaharuan  di  era  4.0  untuk  kemudahan  pelayanan bidang  industri  otomotif,  rumusan  masalah  pada penelitian  ini  adalah  menerapkan  dan  mengembangkan algoritma Artificial  Neural  Network dan Expert  System dalam  membangun system informasi  konsultasi service berbasis chatbot . Ketepatan dan kebaruan data secara real time membutuhkan  algoritma  yang  bisa  membantu peneliti  untuk  bisa  membuat  keputusan  tepat  dan  cepat untuk setiap konsultasi dari pelanggan dalam mendapatkan  pelayanan  yang  maksimal.  Sistem chatbot berbasis expert system ini dapat membantu tenaga teknisi dalam  menangani  masalah  keluhan  layanan service pada masyarakat [7].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang  dan merealisasikan  sistem  informasi  konsultasi service layanan  perbaikan  kendaraan  motor  dengan  fitur  utama chatbot dengan  menerapkan Artificial  Neural  Network untuk  menangani  masalah  kerusakan,  layanan  perbaikan kendaraan  menggunakan framework  react  native. Sistem ini berbasis algoritma expert system dengan memanfaatkan  metode forward  chaining, diharapkan sistem  cerdas  yang  dibangun  mampu  memberikan kemudahan secara detail terkait konsultasi layanan service secara real time dan akurat.

## II. M ETODOLOGI
Dalam  penelitian  ini,  akan  dibangun  sistem  untuk mendiagnosa  informasi  dari  konsultasi  layanan service motor  menggunakan  algoritma Artificial  Neural  Network dan expert  system .  Prosedur  dari  alur  penelitian dilakukannya  tahapan  proses  yaitu  tahapan  proses learning .  Proses learning diperuntukan  untuk  proses membentuk  sistem  model chatbot dengan  menerapkan algortima Artificial  Neural  Network dan expert  system . Pada  gambar  1  menjelaskan  skema use  case diagram untuk  sistem  layanan  konsultasi service online ,  dari use case diagram  tersebut,  ada  empat user utama,  yaitu  ada admin,  teknisi  sebagai  kepakaran,  pelanggan  ( customer ) dan bot system [8].
Semua  alur  di  mulai  dari customer ,  ketika  customer sudah  mulai  melakukan  konsultasi  daring  menghasilkan percakapan  dengan  bot system .  Bot system bekerja  untuk menggiring  ke  solusi  sesuai  dengan  permasalahan  yang dikeluhkan oleh pelanggan. Selain itu, task lain dari kerja bot system adalah  menambahkan  dan  mengupdate knowledge  untuk  pelanggan  dan  meneruskan  informasi status  transaksi  ke  admin.  Admin  bekerja  mengelola konsultasi, mengolah alur transaksi, mengelola pelanggan, namun harus melakukan login terlebih dahulu ke aplikasi chatbot .  Teknisi  bekerja  untuk  tindakan  lanjut  dalam melihat  dan  melayani  konsultasi  customer.  Membantu memberikan rekomendasi perbaikan dari keluhan pelanggan  dan  melakukan update status  terbaru  dari proses konsultasi layanan service motor [7].
Gambar 1. Use Case Diagram
Tahapan  dari  prosedur  penelitian  ini  terlihat  pada gambar 2. terkait kerangka sistem informasi untuk sistem layanan  konsultasi service online ,  di  mana  pada  gambar tersebut  menjelaskan  secara  rinci  dari  tahapan input , proses  dan output dari  penelitian  ini.  Dan  gambar  3.3 terkait  Alur  penelitian  secara flowchart .  Pada  alur penelitian,  mengambarkan  setiap  detail  dari  penerapan metode agile development model extreme programming . Agile development merupakan kumpulan metode pengembangan  perangkat  lunak  yang  pengembangannya bersifat iteratif dan incremental [9]. Extreme Programming (XP)  sendiri  merupakan  salah  satu  model pengembangan dengan pendekatan agile yang diperkenalkan  oleh  Kent  Beck.  Penelitian  ini  akan menggunakan  model  XP  dalam  pengembangan  sistem secara cepat ( agile ) yang cocok diterapkan pada tim kecil hingga  medium,  dengan  memungkinkan  terjadinya perubahan  selama  pengembangan  (fleksibel)  dan  tetap mementingkan  komunikasi  [10].  Tahapan  pengembangan sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  yang  terdiri  dari planning, design, coding, dan testing .
Gambar 2. Kerangka Sistem Informasi
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan data  yang  bersumber  pada  kegiatan  observasi  dan wawancara  yang  dilakukan  dengan  kemirtaan  dengan pelaku  usaha  dalam  bengkel  kendaraan  yang  dilakukan dikawasan  Bekasi,  Jawa  Barat,  dengan  kurung  waktu pengamatan  dan  wawancara  tersebut  sealma  2  minggu. Data  yang  diperoleh  tersebut  merupakan  data  yang  valid karena kegiatan dari service tersebut kerap kali dilakukan setiap  harinya  pada  bengkel  tersebut  sebagai  tindakan pelayanan service perbaikan  kendaraan  motor,  data lainnya  yaitu  data  yang  dilakukan  yang  kemungkinan dapat  terjadi  sewaktu-waktu  yang  dirasakan  pengguna kendaraan motor.

## Natural Language Processing (NLP)
Natural  language  processing merupakan  tahap  utama dari  proses text-preprocessing pada  penelitian  ini,  karena diperlukan  pengubahan  data  text  menjadi  data  binner  agar dapat  diproses  secara  komputerisasi.  Salah  satu  proses  ini dengan  memanfaatkan  bahasa  pemprograman  dari  bahasa Python  dengan  menggunakan library-library di  dalamnya yaitu  diantaranya library Sastrawi,  yaitu  untuk  men- stemming  bahasa  Indonesia, library CSV,  yaitu  untuk mengatur  database  agar  lebih  terstuktur, library NTLK, yaitu untuk memproses data teks dan mempermudah proses klasifikasi.  Pemanfaatan  dari  proses  NLP  ini  merupakan cara  untuk  peneliti  memanfaatkan  keilmuan  dari Artificial Intelligent yang memiliki kekhasan yaitu pada pengelolaan bahasa  natural  menjadi  bahasa  yang  dimengerti  oleh mesin/proses  komputerirasi.  Tujuan  dari  NLP  yaitu  untuk memberikan  respons  yang  sesuai  dengan  pemahaman makna manusia menjadi bahasa mesin lebih tersturktur dan bervolume lebih ringan [11].

## Artificial Neural Network (ANN)
Pada penelitian ini penerapan dari algoritma Artificial Neural  Network (ANN)  diperuntukan  untuk  proses pengurangan  volume  data  yang  sebelumnya  telah dilakukan text preprocessing serta proses klasifikasi data. Implementasi dari algoritma ANN ini dapat menggabungkan  data  secara  efisien  dan  massif  menjadi bagian-bagian pattern sehingga dalam pemprosesan dapat dikenali  dengan  sekali  pemprosesan.  Peran  ANN  sendiri selain  untuk  pengurangan  volume  dan  klasifikasi  data, algoritma ini memiliki prosese kerja seperti otak manusia, di mana pada setiap later memiliki fungsi dan peran yang berbeda-beda,  sehingga  dapat  dikatakan  algoritma  ini lebih  efisien  dan  akurat.  Adapun  jenis  algoritma  ANN yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan ANN Multilayer [3].
Cara  kerja  dari  jenis  multilayer  dari  algoritma  ANN yaitu  pada  layer  pertama  dijadikan  sebagai  input  layer yang  bertugas  menyimpan  vector input -an  pada  jaringan, selanjutnya layer input dimasukkan secara komputasi pada layer  kedua,  yang  bekerja  bisa  dengan  proses  secara komputasi  parallel.  Hasil  dari  layer  sebelumnya digunakan  sebagai  input  untuk  hasil  akhir  dari  layer output  [14].  Adapun  gambaran  proses  kerja  ANN multilayer diilustrasikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Multilayer ANN

## Sistem Pakar
Setelah data diklasifikasi perlu adanya  penerapan dari bidang  keilmuan  dalam  menentukan  sebuah  hasil  atau ( decision making ) secara keseluruhan hasil, termasuk pada sebuah  keputusan  dari  hasil  konsultasi  pengambilan keputusan  perbaikan/service.  Banyak  metode  system pakar  yang  dapat  digunakan,  yaitu  seperti Depth  First Search, Forward Chaining, Backward Chaining, analytical hierarchy Process dan Best First Search [10] . Penerapan metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu  menggunakan  metode  sistem  pakar forward chaining ,  dikarenakan  metode  yang  dilakukan  dapat sesuai  dengan  skema  dari  alur  penelitian  yang  dilakukan dan  sesuai  dengan  data  yang  ada.  Yaitu  dengan  skema yang  dimulai  dari  sekumpulan  data  ataupun  kenyataan dari beberapa fakta-fakta yang dapat dijadikan hasil akhir sebuah  solusi  atau  kesimpulan  dari  hasil  akhir.  Metode forward  chaining ini  mampu  memproses  sejumlah sekumpulan  data  ataupun  kenyataan  dari  beberapa  fakta- fakta  yang  ingin  disimpulkan  secara  detail  dengan  tujuan meminimalisir  praduga  salah,  yang  tidak  berkaitan  atau tidak  selaraas  dengan  data  atau  fakta  yang  ada,  sehingga hasil akhir dari kesimpulan dapat akurat dan tepat  [12].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Tahap Pengambilan dan Pengelolahan Data
Pada tahap sebelum peneliti mengambil dan mengolah data,  proses  pengumpulan,  pemindahan  dan  berubahan masalah baik dari keahlian maupun dokumen pengetahuan atau  informasi  khususnya  pada  perbaikan  kendaraan, diawali dengan adanya pengetahuan dan pemindahan yang dilakukan  secara  validasi  dari  ahli  atau  dari  sumber terpercaya. Metode ini dapat disebut juga dengan metode akuisisi  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  memperoleh informasi terkait kebutuhan penelitian ini, yang diantaranya  yaitu  informasi  jenis  kerusakan  yang  sering terjadi  dan  hampir  tidak  pernah  terjadi  pada  kendaraan, selain  itu  butuhnya  data  terkait  permasalahan  yang
dirasakan  pengendara  secara  langsung  maupun  tidak langsung  dan  data  atau  informasi  solusi  atas  jenis kerusakan atau permasalah pada kendaraan tersebut. Data tersebut diperoleh dari teknik wawancara tidak terstruktur dan  juga  dilakukan  secara  observasi.  Data  yang  berupa informasi  yang  diperoleh  peneliti  didokumentasikan  agar bisa  diproses  secara  selanjutnya  akan  diproses  secara komputerisasi [15].

## B. Tahapan Proses Utama
Pada  tahap  ini  penting  dilakukan  karena  data  yang diperoleh  masih  bentuk  data  atau  informasi  yang  sulit diproses secara komputerisasi. Tujuan dari proses training data  ini  yaitu  untuk  mendapatkan  data  yang  sudah terklasifikasi  berdasarkan  kebutuhan  untuk  proses penerapan  klasifikasi  berdasarkan  kepakaran.  Proses klasifikasi  yang  dilakukan  nantinya  akan  dilakukan sebagai  acuan  informasi  untuk  jenis  permasalahan  dari proses  konsultasi  yang  diinputkan  oleh  costumer  ataupun user  pada  system.  Adapun  tahapan  awal  dari  proses training data yaitu text-pre-processing.

## Text-Pre-processing
Pada  tahap  awal  proses  training  data  dilakukannya text-pre-processing. Tahap text-pre-processing pada penelitian ini yaitu dengan menerapkan Natural Language Processing (NLP).  NLP  digunakan  untuk  proses menguarangan volume data besar menjadi data yang lebih terstruktur  sehingga  menjadi  data  utama,  atau  dapat disebut  juga  sebagai  proses  memfilter  data,  dan  alasan penggunakan  NLP  ini  karena  penggunaan  data  masih berbentuk  teks  mentah  [11].  Teks  data  tersebut  dapat digunakan  jika  sudah  direpresentasikan  sesuai  dengan kebutuhan komputerisasi secara Artificial Intelligent (AI). Adapun  tiga  tahapan  dari  metode  NLP  yang  digunakan, yaitu  proses Tokenizing , Stemming dan Sorting. Adapun berikut ini ilustrasi dari tiap tahapan yang dilakukan [13]:
1) Proses Tokenizing
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  yaitu  untuk proses  memisahkan  sekumpulan  teks  menjadi potongan  kata.  Dengan  contoh  proses tokenizing dengan data seperti berikut: “Knalpot mengeluarkan asap yang tidak wajar”
Menjadi “knalpot”, “mengeluarkan”, “asap”, “yang”, “tidak”, “wajar”.
2) Proses Stemming
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  yaitu  untuk mengubah kata menajdi bentuk kata dasarnya. Proses ini  berfungsi  untuk memperkecil/mengurangi  indeks dari  kalimat  dari  tiap  data.  Dengan  contoh  proses stemming dengan data seperti berikut:
“knalpot”, “mengeluarkan”, “asap”, “yang”, “tidak”, “wajar”.
Menjadi
“knalpot”,  “keluar”,  “asap”,  “yang”,  “tidak”, “wajar”.

## 3) Proses Sorting
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  yaitu  untuk proses  pengurutan  susunan  kata  menjadi  susunan kata  berdasarkan  huruf  depannya  secara  alfabet. Dengan  contoh  proses sorting dengan  data  seperti berikut:
“knalpot”,  “keluar”,  “asap”,  “yang”,  “tidak”, “wajar”.
Menjadi
“asap”,  “keluar”,  “Knalpot”,  “Tidak”,  “wajar”, “yang”.

## Proses Dasar Sistem Aplikasi C-Service
Proses  sebagai  upaya  awal  membangun  system aplikasi konsultasi service motor ini peneliti menggunakan 3 bahasa pemprograman secara terintegrasi, yaitu bahasa Javascript sebagai front-end aplikasi, python sebagai  server  proses Artificial  Intelligent (AI)  dan  PHP sebagai  server  API  dan  halaman  admin  aplikasi.  Pada proses  penerapan  dari  bahasa  pemprograman  python, sebagai  awal  dimulai  pembuatan  proses  AI  chatbot dimulai dengan memvalidasi dan menconvert dataset agar python  dapat  membaca  dan  menyesuaikan  secara komputerisasi.  Data  akan  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu pertanyaan untuk  memprediksi/mendiagnosa  dan  manfaat chatbot  untuk  menanyakan  hal  seputar  dari  konsultasi yang diinputkan user mengenai jenis kerusakan motor.
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari training proses dengan  menerapkan  proses  AI  menggunakan  bahasa pemprograman python.
Gambar 5. Output Training Proses

## Proses ANN
Hasil  dari  penerapan  algoritma  ANN  yaitu  sangat berpengaruh  untuk  menentukan  hasil  akurasi  dari  total data  lost  taining  pelatihan  untuk  setiap  neuron  dari multilayer  sebagai  output  untuk  akurasi  data  klasifikasi dari  proses  training.  Dimana  cara  kerjanya  yaitu multilayer  dari  proses  ANN  dibuat  hingga  menjadi  1 output  neuron  saja  yang  paling  optimal  berdasarkan  nilai akurasi  dan  total  loss  dari  layers.  Proses  layer  dimulai dengan  dataset  pekaparan  dan  disimulasikan  dari penggunaan 2 hidden layer hingga 9 hidden layer, namun setelah  diamati  dan  dianalisis  3 hidden  layer- lah yang
paling  optimal  dari  nilai  akurasi  dan  total  loss  tranning data  yang  dilakukan.  Penggunaan  multilayer  yang digunakan dan implementasikan yang paling optimal yaitu menggunakan  3 hidden  layer .  Akurasi  yang  diperoleh mencapai  94%  dengan  Total  loss  training  yaitu  sebesar 60%. Pemilihan penggunaan dari hidden layer ini sendiri, memuat proses perbandingan efisiensi berdasarkan waktu running program  memproses  data.  Dengan  upaya pengoptimalan  dari  penggunaan hidden  layer ini  sendiri bekerja  secara  pararel  untuk  memproses  data  sehingga meminimalisir  lamanya  mesin  memproses  data  yang  ada. Digambarkan  pada  gambar  6  sebagai  hasil  akurasi perbedaan  dan  data lost  training untuk  tiap  iterasi  dari penggunaan neuron dari algoritma ANN multilayer.
Gambar 6. Hasil Proses ANN untuk Akurasi
Logika dari alur penerapan ANN untuk mendapatkan hasil klasifikasi  data  dengan  akurasi  yang  paling  optimal digambarkan pada gambar berikut ini.
Gambar 7. Proses dari ANN Multilayer

## Proses Sistem Pakar
Pada  proses  sistem  pakar  atau expert  system, pada penelitian  ini  yaitu  berdasarkan  basis  pengetahuan  dari ahli.  Basis  pengetahuan  yaitu  proses  representasi  dari kepakaran  yang  mana  tersusun  terkait  dan  berdasarkan pada  semua  fakta-fakta  dari  setiap  kejadian  atau  kondisi nyata  yang  dialami  sesuai  dengan  ketentuan  dari  kaidah yang  dipakai.  Beberapa  aturan-aturan  dari  ahli  keparan
dibuat  menjadi  sebuah  pohon  keputusan  untuk  melihat setiap  kondisi  diagnosis  untuk  setiap  jenis  permasalahan dan solusi dari data. Berikut ilustrasi dari pohon dan tabel keputusan kepakaran yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1.

## Kerusakan Kendaraan Motor
No Kode Kerusakan Nama Kerusakan 1 KM01 Performa  mesin  jelek  pada kecepatan  rendah  dan  putaran stationer. 2 KM02 Performa  mesin  jelek  pada kecepatan tinggi. 3 KM03 Mesin  sulit  untuk  dihidupkan atau tidak mau menyala. 4 KM04 Mesin kekurangan daya. 5 KM05 Knalpot  mengeluarkan  asap yang tidak wajar. 6 KM06 Pengendalian motor bermasalah.
Tabel 2.

## Jenis Solusi Kerusakan Kendaraan Motor
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 JS01 Cek  saluran  bahan  bakar  apakah  ada sumbatan pada filter bensin, selang bensin dan  injeksi.  Jika  ada  sumbatan  lakukan pembersihan. 2 JS02 Cek  pada  penggerak  roda,  jika  terjadi hambatan  pada  perputarannya  maka penyebabnya:  (1)  Rem  menyangkut  atau
macet. (2) Bantalan (Laher) roda aus atau rusak.  (3)  Laher  roda  memerlukan pelumasan.  (4)  Rantai  roda  terlalu kencang  atau  tidak  pada  posisi  seimbang tengah.  (5)  As  roda  belakang  terlalu kencang.  Jika  terjadi  kerusakan  atau
permasalahan  lakukan  penggantian  atau penyetelan sesuai dengan standart. 3 JS03 Periksa  pada  kerenggangan  klep  mesin dan timing pengapian. Setel dan sesuaikan kerenggangan  klep  mesin  serta timing pengapian dengan standart. 4 JS04 Periksa  pada  kerenggangan  klep  mesin
dan timing pengapian. Setel dan sesuaikan kerenggangan  klep  mesin  serta timing pengapian dengan standart.
5 JS05 Periksa tekanan udara pada ban, jika tidak
pada  kondisi  normal  maka  sesuaikan tekanan sesuai dengan standart.
6 JS06 Jika  silinder  atau  ring  piston  dalam keadaan  aus,  maka  ganti  dengan  yang baru. 7 JS07 Cek apakah pompa bensin bekerja dengan baik.  Jika  rusak  lakukan  penggantian dengan yang baru sesuai standart. 8 JS08 Periksa  perangkat  kemudi  /  stir.  Jika terjadi  masalah,  maka  penyebabnya:  (1)
Penyetelan poros kemudi terlalu kencang,
sesuaikan  setelan  sesuai  standart.  (2) Bantalan  kemudi  rusak,  ganti  dengan yang baru. 9 JS09 Jika penggunaan bahan bakar tidak sesuai standart,  maka  ganti  dengan  bahan  bakar yang sesuai standart. 10 JS10 Periksa  timing  bukaan  klep  mesin,  jika
pada  kondisi  yang  tidak  tepat  maka  setel sesuai  standart  dan  jika  terjadi  kerusakan
maka ganti dengan yang baru.
Gambar 8. Alur dari Pohon Keputusan Kepakaran
Penggunaan  metode Forward  chaining membuat sistem  kepakaran  diagnosa  untuk  konsultasi  service kendaraan  motor  berjalan  dari  pendekatan  motori  data, yang mana dimulai dari informasi masukan dari user, dan selanjutnya  mencoba  menggambarkan  output  berupa gejala  dan  solusi  terdekat  dari  diagnosa  yang  dimasukan user.  Pohon  kepakaran  di  atas  mengilustrasikan  secara general  bagian  IF  dari  aturan  IF-Then  pada  sistem kepakaran .

## Antarmuka Aplikasi C-Service
Aplikasi  C-service  pada  peniliian  ini  dibuat  peneliti dengan  nama  E-SBike  karena  diperuntukan  untuk konsultasi  kerusakan  kendaraan  motor.  Adapun  berikut hasil antarmuka aplikasi dari E-SBike.
Gambar 9. Antarmuka Awal Aplikasi E-SBike
Gambar 10. Tampilan Chatbot Konsultasi.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  dari  analisis, terhadap  sistem  informasi  konsultasi  Service  Kendaraan Motor  dengan  dengan  menerapkan  algoritma Natural language  Processing berbasis  algoritma  Artificial  Neural Network  dan Expert  System dengan  metode forward chaining , maka dapat simpulkan bahwa proses pengolahan database yang digunakan dari data teks dapat dengan  mudah  di  proses  dengan  mengimplementasikan algoritma Natural language Processing dapat menghemat waktu  menjalankan  mesin  untuk  memahami  bahasa manusia  yang  diinput,  dan  menambahkan  algoritma Artificial neural network dengan pemodelan jaringan pada tipe multi-layer.
Aplikasi  dari  E-Service  Motor  memiliki  fitur  chatbot untuk  bertanya  tentang  seputar  hal  jenis  kerusakan  dan gangguan  dari  kendaraan  bermotor  dan  diagnosis  adanya gejala  kerusakan/permasalahan.  Untuk  membuat  fitur chatbot  agar  user  dapat  bertanya.  Digunakan  algoritma Artificial  neuron  network untuk  mencocokan  data  antara inputan dengan dataset yang ada. Tingkat kecocokan input dengan  hasil  ANN  yang  diambil  adalah  akurasi  0.92 selain  itu  sistem  akan  menampilkan  bahwa  sistem  tidak bisa memproses ‘Tidak mengerti perintah’, akurasi sistem yang  dibangun  merupakan  akurasi  prosedur  dari  model utama  yang  terbentuk.  Iterasi  yang  dipakai  yaitu  92  kali dan waktu eksekusi optimal sistem beropreasi bisa sangat cepat  yaitu  0.016 second .  Lalu,  untuk  metode  dari diagnosis  inputan  pengguna  menggukan  metode forward
chaining yang  mana  bekerja  menghubungkan  antara diagnosa  dengan  permasalahan  dari  beberapa  peraturan logic.  Misalnya  orang  dengan  kerusakan/permasalahan kendaraan A notasi akan cenderung ke  permasalahan dan solusi  apa.  Atau  anotasinya  jika  A  maka  menyebkan  B, sedangkan  B  akan  menyebabkan  C,  kondisi  akan  terus diulang hingga variable akan A, B dan C diketahui secara jelas.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Bai, C., Dallasega, P., Orzes, G., & Sarkis, J. (2020). Industry 4.0  technologies  assessment:  A  sustainability  perspective. International  Journal  of  Production  Economics , 229 . https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107776 [2] Chunguang  bai,  p.  d.  (2020).  Industry  4.0  technologies assessment:  A  sustainability  perspective. International
Journal of Production Economics .
[3] Sanjay  Chakraborty,  H.  P.  (2022).  An  AI-Based  Medical Chatbot  Model  for  Infectious  Disease  Prediction. IEEE Access , 128469-128483.
[4] Prasnurzaki  Anki,  A.  B.-A.  (2020).  High  Accuracy Conversational  AI  Chatbot  Using  Deep  Recurrent  Neural Networks  Based  on  BiLSTM  Model. Internasional conference  on  Information  and  Communications  Technology (ICOIACT) , 382-387.
[5] Mailia  Putri  Utami,  O.  D.  (2020).  Hoax  Information Detection  System  Using  Apriori  Algorithm  and  Random Forest  Algorithm  in  Twitter. International  Conference  on Interactive Digital Media , 1-5.
[6] Mubarak,  M.  F.,  &  Petraite,  M.  (2020).  Industry  4.0 technologies, digital trust and technological orientation: What matters  in  open  innovation? Technological  Forecasting  and Social Change , 161 .
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120332
[7] Jang,  S.  B.  (2019).  A  Design  of  a  Tax  Prediction  System based on Artificial Neural Network. International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon) , 1-4.
[8] Jorge  Baranda,  G.  A.-B.  (2019).  Automated  deployment and scaling  of  automotive  safety  services  in  5G-Transformer. Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks .
[9] Sommerville,  I.,  2016., Software  engineering  (10th  edition) ,
Pearson Education Limited.
[10] Guler  Burcu  Senirkentli,  S.  S.  (2019).  A  Neural  Expert
System Based Dental Trauma Diagnosis Application. 1-5.
[11] Yash Indulkar, A. P. (2021). Comparative Study of Machine Learning  Algorithms  for  Twitter  Sentiment  Analysis. International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics  (ESCI)  AISSMS  Institute  of  Information Technology , 295-299.
[12] X.  Z.  X.  W.  Y.  Z.  Y.  W.  Wei  Zhou,  “A  Hybrid  Expert
System for Individualized Quantification of Electrical Status Epilepticus  During  Sleep  Using  Biogeography-Based Optimization,” IEEE  Transactions  on  Neural  System  and Rehabilition Engineering, no. IEEE, pp. 1920-1930, 2022.
[13] G. X. Zhao Jianqiang, “Comparison Research on Text Pre- processing Methods on Twitter Sentiment Analysis,” vol. 5, no. IEEE Access, pp. 2870-2879, 2017.
[14] C.  A.  J.  F.  Jie  Zhuo, “Fuzzy Multiple  Hidden  Layer  Neural Sliding  Mode  Control  of  Active  Power  Filter  With  Multiple Feedback Loop,” vol. 9, no. IEEE Access, p. 114294, 2021.
[15] L.  Zhenhui,  “Data  Processing  Strategy in  Internet of  Things Application  System,” International  Conference  on  Big  Data and Artficial Intelligence & Software Engineering , no. IEEE, pp. 86-89, 2020.