## Analisis Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Perbaikan
Hardware Komputer Berbasis Website Menggunakan Metode Backward Chaining
Miechael 1* , Benny Daniawan 2
1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Buddhi Dharma, Tangerang, Indonesia Email: 1* miechael21@gmail.com, 2 b3n2y.miracle@gmail.com
Abstrak− Perkembangan sistem informasi (SI) dan teknologi informasi (TI) sangat pesat. Kemajuan SI dan TI berperan penting  terhadap  kinerja  suatu  organisasi  atau  perusahaan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien.  Kegiatan  yang  sebelumnya mengharuskan bertatap muka, saat ini dituntut agar dapat dilakukan tanpa harus bertemu secara langsung. Layanan berbasis online saat ini benyak bermunculan, layanan tersebut dapat menjangkau pelanggan secara langsung dan mempermudah setiap aktifitas yang dilakukan. Kecepatan dan kehandalan proses layanan menjadi hal utama yang diperhatikan penuh oleh organisasi atau perusahaan karena berpengaruh pada kepuasan pelanggan. Oleh karena itu untuk dapat meningkatkan kualitas layanan yang  dimiliki  CV.  ONG  COMPUTER  khususnya  dalam  proses  konsultasi, tracking progres  pengerjaan,  dan  pemberian informasi  mengenai  status  unit. Maka  dibuat  sebuah  sistem  usulan  berbasis website yang  menggunakan  metode Backward Chaining agar sistem bisa mengenali kerusakan berdasarkan keluhan pelanggan, dan dapat membantu teknisi dalam proses pemberian informasi kepada pelanggan, serta tracking progres pengerjaan unit yang diperbaiki. Hasil dari pengujian sistem menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) terhadap 76 responden dengan nilai standar t-table sebesar 1,994 menunjukan  hasil  bahwa  variabel Perceived  Usefulness (PU)  tidak  berpengaruh  terhadap Attitude  Toward  Using (ATU) sebesar 1,443, PU berpengaruh terhadap Behavioral Intention to Use (BITU) sebesar 4,650, Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh  terhadap  ATU  sebesar  2,829,  ATU  bepengaruh  terhadap  BITU  sebesar  6,785,  sedangkan  BITU  berpengaruh terhadap Actual System Use (ASU) sebesar 15,326.
Kata  Kunci: Sistem  Informasi  Perbaikan,  Sistem  Rekomendasi  Perbaikan Hardware Komputer, Backward  Chaining , Technology Acceptance Model , Behavior Intention to Use
Abstract− The  development  of  Information  Systems  (IS)  and  Information  Technology  (IT)  is  advancing  rapidly.  The progress  of  IS  and  IT  plays  a  crucial  role  in  enhancing  the  performance  of  an  organization  or  company  to  become  more effective and efficient. Activities that previously required face-to-face interactions are now expected to be conducted without direct  meetings.  Online-based  services  are  emerging  abundantly,  allowing  direct  customer  outreach  and  facilitating  every activity. The speed and reliability of service processes are the primary concerns of organizations or companies because  can impact customer satisfaction. Therefore, to improve the quality of services provided by CV. ONG COMPUTER, especially in the consultation process, progress tracking of work, and providing information about the status of units, a website-based system was  created.  This  system  uses  the  Backward  Chaining  method  to  recognize  faults  based  on  customer  complaints,  assist technicians in providing information to customers, and track the progress of repaired units. The results of the system testing, using the Technology Acceptance Model (TAM) method with 76 respondents and a standard t-table value of 1.994, indicate that the Perceived Usefulness (PU) variable does not significantly affect Attitude Toward Using (ATU) with a value of 1.443. PU has a significant impact on Behavioral Intention to Use (BITU) with a value of 4.650, Perceived Ease of Use (PEOU) significantly  affects  ATU  with  a  value  of  2.829,  ATU  significantly  influences  BITU  with  a  value  of  6.785,  while  BITU significantly affects Actual System Use (ASU) with a value of 15.326.
Keywords :  Service  Information  System,  Computer  Hardware  Repair  Recommendation  System,  Backward  Chaining, Technology Acceptance Model, Behavior Intention to Use

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  ini,  perkembangan  sistem  informasi  (SI)  dan  teknologi  informasi  (TI)  sangat  pesat  [1]. Kemajuan  SI  serta  TI  membawa  peranan  penting  terhadap  kinerja  suatu  organisasi  atau  perusahaan  dalam melakukan  setiap  kegiatan  agar  dapat  dilaksanakan  dengan  efektif  dan  efisien  sehingga  dapat  meningkatkan produktifitas  [2].  Kehadiran  SI  dan  TI  juga  telah  banyak  mengubah  pola  hidup  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhan sehari-hari [3]. Maka dengan itu organisasi atau perusahaan dituntut untuk selalu melakukan inovasi [4].
Kegiatan  yang sebelumnya  mengharuskan bertatap muka, saat ini dituntut agar dapat dilakukan tanpa harus  bertemu  secara  langsung  [5].  Hal  ini  merupakan  cara  organisasi  atau  perusahaan  dalam  mengikuti perkembangan  SI  dan  TI.  Layanan  jasa  berbasis online saat  ini  benyak  bermunculan,  layanan  tersebut  dapat menjangkau  konsumen  secara  langsung  dan  mempermudah  setiap  aktifitas  yang  dilakukan  [6].  Kualitas  jasa layanan yang diberikan seringkali dikaitkan dengan kepuasan pelanggan [7]. Kualitas layanan adalah salah satu kunci utama dalam menentukan sukses atau gagalnya suatu usaha [8]. Kecepatan dan kehandalan proses layanan
menjadi hal utama yang diperhatikan penuh oleh organisasi atau perusahaan karena berpengaruh pada kepuasan pelanggan, khususnya pada perusahaan [9].
Perusahaan jasa adalah salah satu jenis perusahaan berdasarkan kegiatan dan layanan yang ditawarkan kepada konsumen bukan berupa penjualan produk secara fisik [10]. Oleh karenanya, perusahaan jasa berupaya memberikan  pelayanan  yang  baik  agar  bisnisnya  bisa  berjalan  dalam  jangka  panjang  [11].  Salah  satunya  CV. ONG  COMPUTER,  beralamat  di  Jalan  Imam  Bonjol  Raya  No.  150,  Karawaci  –  Tangerang.  Perusahaan  ini bergerak  di  bidang  jasa  reparasi  komputer,  instalasi  jaringan,  pembuatan  aplikasi  dan maintenance .  Jumlah pegawai yang dimiliki adalah 4 orang diantaranya pemilik sekaligus konsultan IT, teknisi laptop, teknisi printer , dan IT Support .
Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan pada CV. ONG COMPUTER, ditemukan beberapa masalah yaitu,  pelanggan  membutuhkan  waktu  ketika  melakukan  diagnosis  kerusakan.  Begitu  juga  dengan  informasi mengenai progres dan status pengerjaan unit, dimana sering terjadi keterlambatan dan ketidak akuratan saat proses pemberian informasi kepada pelanggan. Juga dikarenakan belum melakukan integrasi dalam pengelolaan tanda terima services , surat jalan dan faktur, menyulitkan ketika hendak mencari data dan pembuatan laporan. Maka rumusan  masalah dalam  penelitian ini  meliputi, bagaimana  merancang  sistem informasi  yang dapat digunakan oleh  pelanggan  untuk  memaksimalkan  pelayanan  seperti  diagnosis  pada  kerusakan hardware komputer. Memungkinkan pelanggan dapat  melakukan tracking progres pengerjaan unit  secara online . Juga sistem dapat mengelola  pembuatan  tanda  terima,  surat  jalan,  dan  faktur  agar  memudahkan  perusahan  dalam  manajemen dokumen dan pembuatan laporan.
Backward chaining merupakan proses pelacakan mundur yang memulai penalarannya dari kesimpulan (aturan),  dengan  mencari  sekelompok  hipotesis  yang  mendukung  sejumlah  fakta  yang  dapat  memvalidasi hipotesis  tersebut  [12].  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Firmansyah,  Erna,  dan  Uning  menerapkan metode backward chaining untuk diagnosa masalah yang terjadi pada perangkat komputer, hasil dari penelitian merupakan  sebuah  sistem  pakar  berbasis website dan  didalam  penelitian  tersebut  tidak  dijelaskan  kriteria diagnosis kerusakan serta tidak disajikan metode pengujian sistem [13].
Tujuan dalam penelitian ini adalah dibuatnya sebuah sistem informasi Hallo Com yang dapat melakukan diagnosis pada kerusakan hardware komputer, dan tracking progres perbaikan untuk menangani informasi dan status dari progres pengerjaan setiap unit yang sedang diperbaiki. Selain itu sistem juga dapat melakukan integrasi dalam pengelolaan tanda terima services , surat jalan dan faktur. Sistem yang dibangun berbasis website dengan pendekatan  metode Backward  Chaining tujuannya  agar  sistem  bisa  mengenali  kerusakan  berdasarkan  keluhan pelanggan dan memberikan kesimpulan berupa solusi yang dapat dilakukan untuk membantu mengatasi kerusakan tersebut. Sistem yang dibangun akan dilakukan pengujian dengan metode Technology Acceptance Model (TAM) dikarenakan metode ini dapat mengetahui respon penerimaan dari pengguna terhadap sistem yang telah dirancang, sehingga dapat dievaluasi sejauh mana tingkat penerimaan dan kegunaan sistem tersebut oleh pengguna.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Model Penelitian
Adapun rancangan model penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:

## Kondisi saat ini
1.   Sulit melakukan konsultasi kerusakan pada hardware komputer yang dialami pelanggan.
2.   Sulit melakukan tracking progres pengerjaan unit yang sedang diperbaiki.
3.   keterlambatan pada proses pemberian informasi pada pelanggan.
Sistem yang diusulkan Analisis dan pengumpulan data Analisi dan pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi, wawancara, dan studi pustaka.

## Rancangan sistem
Sistem usulan berbasis website yang dapat diakses oleh pelanggan dan pegawai perusahaan 1.  Pemodelan sistem menggunakan UML (Activity Diagram, Use Case Diagram, Class Diagram, dan Sequence Diagram) 2.  Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP 3. Framework yang digunakan adalah Laravel
4. Database yang digunakan adalah MySQL
5.  Menggunakan metode Backward Chaining untuk
menentukan aturan diagnosis

## Pengujian TAM
Perceived Ease of Use (PEOU)
 Kemudahan untuk dipahami
 Kemudahan untuk digunakan  kemudahan dalam mencapai tujuan Perceived Usefulness (PU)  Menjadi Lebih Efektif
 Menjadi Bermanfaat
 Kemudahan menyelesaikan tugas
Attitude Toward Using (ATU)  Menerima
 Senang
 Sesuai ekspektasi
Behavioral Intention to Use (BITU)
 Memiliki fitur yang dapat membantu  Menambah kemampuan dan pengetahuan  Niat menggunakan dimasa yang akan datang
Actual System Use (ASU)
 Lebih sering menggunakan  Menggunakan sesuai prosedur
Hipotesis
1. Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATU)
2. Perceived Usefulness (PU)tidak berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATU)
3. Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Behavioral Intention to Use (BITU) 4. Attitude Toward Using (ATU) berpengaruh
terhadap Behavioral Intention to Use (BITU)
5. Behavioral Intention to Use (BITU)
bepengaruh terhadap Actual System Use (ASU)
Gambar 1. Model penelitian
Berdasarkan  (Gambar  1)  metode  yang  akan  digunakan  adalah Technology  Acceptance  Model (TAM).  TAM merupakan  sebuah  model  yang  digunakan  dalam  mengukur  tingkat  penerimaan  sebuah  sistem.  TAM dikembangkan  oleh  Davis  pada  tahun  1989.  TAM  menggambarkan  hubungan  sebab-akibat  antara  keyakinan terhadap  manfaat  sistem  informasi,  kemudahan  pengguna,  perilaku  pengguna,  tujuan,  dan  penggunaan  secara aktual sistem informasi [14]. Adapun penjelasan dari (Gambar 1) adalah sebagai berikut:
a. Kondisi saat ini, menggambarkan masalah yang diketahui melalui hasil observasi dan wawancara.
b. Analisis  dan  pengumpulan  data,  dilakukan  dengan  cara  observasi  secara  langsung,  wawancara  dengan pemilik, teknisi dan pelanggan, serta studi pustaka.
c. Rancangan  sistem,  sistem  usulan  yang  dirancang  berbasis website yang  dapat  digunakan  oleh  pemilik perusahaan  dan  pelanggan.  Pemodelan  sistem  menggunakan Unified  Modelling  Language ,  bahasa pemrograman menggunakan PHP dengan Framework Laravel, database menggunakan MySQL, dan metode diagnosis menggunakan Backward Chaining .
d. Pengujian  sistem,  menggunakan Technology  Acceptance  Model (TAM)  dengan  5  variabel  penilaian, Perceived  Usefulness (PU), Perceived  Ease  of  Use (PEOU), Attitude  Toward  Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BITU), dan Actual System Use (ASU).
e. Hipotesis  yang  akan  diusulkan  sebanyak  lima  yaitu:  PEOU  berpengaruh  positif  terhadap  ATU,  PU berpengaruh  positif  terhadap  ATU,  PU  berpengaruh  positif  terhadap  BITU,  ATU  bepengaruh  positif terhadap BITU, BITU berpengaruh positif terhadap ASU.

## 2.2 Metodologi Penelitian
Tahapan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model waterfall yang dikembangkan oleh Ian Sommervile [15], terbagi menjadi lima tahapan yang dapat dilihat pada (Gambar 2) di bawah ini.
Adapun penjelasan dari (Gambar 2), yaitu :
a. Requirements Definition
Pada tahap ini dilakukan observasi pada CV. ONG COMPUTER untuk mengetahui masalah yang terjadi, dan kebutuhan yang diperlukan perusahaan untuk mangatasi masalah tersebut. Seperti melakukan analisis proses bisnis yang sedang berjalan, wawancara, dan studi dokumentasi.
b. System and Software Design
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem usulan untuk memberikan solusi terhadap masalah yang terjadi dan  memenuhi  kebutuhan  pada  tahap  sebelumnya.  Seperti  melakukan  perancangan  hubungan  antar class menggunakan class  diagram ,  menggambarkan  aktivitas  penggunaan  sistem  dengan activity  diagram , mendeskripsikan  interaksi  antara  setiap  pengguna  dalam  sistem  menggunakan use  case diagram, menggambarkan skenario yang dilakukan sistem sebagai respon kepada pengguna menggunakan sequence diagram , membuat mockup untuk sistem usulan.
c. Implementation and Unit Testing
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerjemahan  dari  perancangan  sistem  yang  sudah  dilakukan  pada  tahap sebelumnya,  kedalam  bahasa  pemrograman  yang  sudah  ditentukan  agar  menjadi  sebuah  aplikasi,  dan dilakukan  pengujian  untuk  setiap  fitur  yang  sudah  dibuat.  Seperti  melakukan  pengkodean  menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel, membuat tampilan aplikasi sesuai dengan mockup yang sudah dibuat sebelumnya, serta melakukan pengujian pada setiap fitur yang sudah dibuat.
d. Integration and System Testing
Pada tahap ini dilakukan integrasi dari setiap fitur yang sudah dibuat pada tahap sebelumnya, dan melakukan pengujian sistem secara utuh. Menguji setiap fitur yang mendukung operasional sistem secara utuh.
e. Operation and Maintenance
Merupakan  tahap  akhir,  dimana  sistem  yang  sudah  dibuat  akan  diimplementasikan  dan  digunakan  oleh pengguna. Lalu pada tahap ini akan dilakukan pemeliharaan pada sistem tersebut.

## 2.3 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang digunakan mencakup beberapa tahap. Pertama, dilakukan wawancara dengan pemilik dan teknisi CV. ONG COMPUTER untuk memahami kebutuhan yang perlu dipenuhi melalui sistem yang sedang dirancang. Kedua, tahap observasi dilakukan dengan mengamati setiap proses yang terjadi  di  perusahaan.  Ketiga,  studi  dokumentasi,  melibatkan  pengamatan  terhadap  semua  dokumen  yang digunakan oleh perusahaan untuk mendukung operasi bisnis. Terakhir, melakukan penyebaran kuesioner kepada responden untuk mengevaluasi hasil penerimaan sistem.

## 2.4 Backward Chaining
Backward  Chaining adalah  metode  inferensi  (penalaran)  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  bekerja  mundur menuju kondisi awal [16].
Gambar 3. Proses Backward Chaining
Berdasarkan (Gambar 3) di atas, proses diawali dari goal (yang terletak dibagian THEN dan aturan IF - THEN ), selanjutnya pencarian dijalankan untuk menguji kecocokan fakta-fakta yang ada dengan premis-premis dalam IF , Jika cocok, aturan dieksekusi, kemudian hipotesis dibagian THEN ditempatkan pada basis data sebagai fakta baru. Proses berakhir jika goal ditemukan atau tidak ada aturan yang bisa membuktikan kebenaran dari goal [17]. Untuk dapat menerapkan metode Backward Chaining dalam melakukan diagnosis kerusakan pada hardware komputer, harus dilakukan proses akuisi pengetahuan ( knowledge base ) dari pakar melalui wawancara dan observasi [18]. Adapun hasil akuisi pengetahuan yang didapat, yaitu:
Tabel 1. Daftar jenis perangkat Tabel 2. Daftar merk laptop Kode Jenis Perangkat Kode Merk Laptop J01 Komputer Desktop M01 Hewlett Packard (HP) J02 Laptop M02 Lenovo M03 Lainnya
(Tabel 1) merupakan daftar jenis perangkat yang menjadi fokus dalam penelitian. (Tabel 2) adalah daftar merk dari perangkat Laptop.
Tabel 3. Daftar kategori kerusakan Kode Kategori Kerusakan K01 Tidak dapat hidup K02 Tidak ada tampilan K03 Hang K04 Sering mati K05 Tidak dapat booting K06 Tanggal dan jam tidak sesuai dengan saat ini
(Tabel 3) adalah daftar kategori kerusakan yang dapat terjadi pada setiap perangkat.
Tabel 4. Daftar indikasi kerusakan
Kode Indikasi Kerusakan I01 Lampu indikator power pada motherboard mati I02 Lampu indikator pada charger mati I03 Lampu indikator power pada laptop mati I04 Terdengar bunyi beep sebanyak 3 kali I05 Lampu capslock dapat menyala, tetapi tidak ada tampilan I06 Terdapat gambar pada layar ketika diberi cahaya I07 Lampu capslock berkedip 3 kali I08 Lampu indikator kamera selalu menyala I09 Kipas processor atau VGA card tidak berputar dengan lancar atau kotor
I10
Muncul pesan pada BIOS harddisk atau storage devices tidak terdeteksi I11 Lampu indikator harddisk selalu menyala I12 Terdengar bunyi beep yang berulang-ulang saat booting I13 Muncul pesan pada BIOS baterai CMOS sudah atau hampir habis I14 Tidak diketahui
(Tabel 4) adalah indikasi yang muncul ketika kerusakan terjadi pada perangkat.
Tabel 5. Daftar penyebab kerusakan Kode Penyebab Kerusakan Kaidah Produksi Then P01 Power Supply Unit (PSU) mengalami masalah IF J01 AND K01 AND I01 THEN P01 P02 Charger mengalami masalah IF  J02  AND  M01  OR  M02  OR M03  AND  K01  AND  I02  THEN P02 P03 Terjadi kerusakan pada unit laptop IF  J02  AND  M01  OR  M02  OR M03  AND  K01  AND  I03  THEN P03 P04 Terdapat masalah pada komponen Random Access Memory (RAM) IF J01 AND K02 AND I04 THEN P04 P05 Terdapat  masalah  pada  layar  monitor  komputer,  LED  atau LCD laptop IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR  M03  AND  K02  AND  I05 THEN P05 P06 Terdapat masalah pada LED atau LCD laptop IF  J02  AND  M01  OR  M02  OR M03  AND  K02  AND  I06  THEN P06
P07 Khusus pada laptop merk HP, jika lampu indikator capslock berkedip 3 kali dan laptop tidak ada tampilan, masalah dapat disebabkan oleh komponen Random Access Memory (RAM)
IF J02 AND M01 AND K02 AND
I07 THEN P07 P08 Khusus  pada  laptop  merk  lenovo,  jika  lampu  indikator kamera  selalu  menyala  dan  laptop  tidak  ada  tampilan, masalah  dapat  disebabkan  oleh  komponen Random  Access Memory (RAM) atau kegagalan dalam update versi firmware BIOS yang dilakukan secara tidak sengaja IF J02 AND M02 AND K02 AND I08 THEN P08 P09 Kipas processor atau VGA card tidak berputar dengan lancar atau  kotor  dapat  menyebabkan  suhu  naik  dan  membuat komputer atau laptop menjadi hang atau overheat IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR M03 AND K03 OR K04 AND I09 THEN P09 P10 Terdapat masalah pada komponen harddisk IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR M03 AND K05 AND I10 OR I11 THEN P10 P11 Terdapat masalah pada keyboard , seperti ada salah satu atau sebagian  tuts  yang  tertekan  atau  konsleting,  sehingga menyebabkan proses booting terganggu IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR  M03  AND  K05  AND  I12 THEN P11 P12 Komputer  atau  laptop  yang  sudah  lama  tidak  dihidupkan dapat menyebabkan kapasitas baterai CMOS menurun atau habis, sehingga tanggal dan jam tidak sinkron IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR M03 AND K06 AND I13 OR I14 THEN P12 P13 Jika  tidak  ada  indikator,  dan  komputer  tidak  dapat dihidupkan,  penyebab  dapat  berasal  dari  kerusakan  pada Power  Supply  Unit (PSU),  kabel power , Uninterruptible Power Supply (UPS) atau stabilizer yang bermasalah IF J01 AND K01 AND I14 THEN P13 P14 Jika tidak ada indikator, dan laptop tidak dapat dihidupkan, penyebab dapat berasal dari kerusakan pada charger , kabel power , atau unit laptop mengalami kerusakan IF  J02  AND  M01  OR  M02  OR M03  AND  K01  AND  I14  THEN P14 P15 Jika  tidak  ada  indikator,  dan  komputer  tidak  ada  tampilan, penyebab  dapat  berasal  dari  kerusakan  pada  komponen Random Access Memory (RAM) dan VGA card IF J01 AND K02 AND I14 THEN P15 P16 Jika  tidak  ada  indikator,  dan  laptop  tidak  ada  tampilan, penyebab  dapat  berasal  dari  kerusakan  pada  komponen Random Access Memory (RAM) IF  J02  AND  M01  OR  M02  OR M03  AND  K02  AND  I14  THEN P16 P17 Jika  tidak  ada  indikator,  dan  komputer  atau  laptop hang ,
penyebab dapat berasal dari kipas processor atau VGA card tidak berputar dengan lancar atau kotor dapat menyebabkan suhu naik dan membuat komputer atau laptop menjadi hang atau sering mati IF J01 OR J02 AND M01 OR M02 OR M03 AND K03 OR K04 AND I14 THEN P17
(Tabel 5) di atas adalah daftar penyebab kerusakan pada perangkat, yang disusun berdasarkan jenis perangkat, merk, kerusakan, dan indikasi.
Tabel 6. Daftar solusi Kode Solusi Kaidah Produksi Then S01 Mengganti Power  Supply  Unit (PSU)  yang  sama spesifikasinya, seperti kapasitas daya maksimum yang dapat disalurkan IF P01 THEN S01 S02 Mengganti charger laptop yang sama spesifikasinya, seperti ukuran voltase dan amper IF P02 THEN S02 S03 Lepas baterai dan coba untuk menekan tombol power selama
30 detik, dan hubungkan dengan charger, lalu coba kembali dinyalakan.  Jika  masalah  masih  belum  teratasi,  disarankan untuk mendatangi tempat services IF P03 THEN S03 S04 Coba untuk membersihkan kedua sisi pin kuningan yang ada pada  RAM  dan  VGA card (jika  ada)  dengan  penghapus pensil, lepas dan pasang kembali baterai CMOS IF  P04  OR  P07  OR  P08  OR  P15 OR P16 THEN S04 S05 Untuk komputer coba untuk memeriksa kondisi kabel VGA atau  HDMI  dan  memastikan  kondisi  monitor.  Sedangkan untuk laptop coba koneksikan dengan monitor eksternal atau proyektor, untuk dapat memastikan apakah LCD atau LED
IF P05 THEN S05
bermasalah  atau  tidak,  jika  laptop  dapat  terkoneksi  dan menampilkan  gambar,  maka  dapat  disimpulkan  LCD  atau LED mengalami masalah S06 Coba  untuk  melakukan  pergantian  LCD  atau  LED.
Disarankan untuk mendatangi tempat services untuk dikukan pemeriksaan lebih lanjut IF P06 THEN S06 S07 Coba untuk melakukan update firmware BIOS ke versi yang disarankan.  Disarankan  untuk  mendatangi  tempat services untuk dikukan pemeriksaan lebih lanjut IF P08 THEN S07 S08 Coba untuk membersihkan kipas dan cela-cela heatsink yang terdapat  pada processor dan  VGA card (jika  ada) , menggunakan  kuas  halus  atau  dengan  kompresor  angin dengan sekala sedang IF P09 OR P17 THEN S08 S09 Coba melakukan scan disk atau membersihkan PCB hardsik menggunakan penghapus pensil. Jika masalah masih belum teratasi, disarankan untuk mendatangi tempat services IF P10 THEN S09 S10 Coba untuk membersihkan keyboard dengan kuas halus atau melakukan penggantian keyboard IF P11 OR P13 THEN S10 S11 Coba  untuk  melakukan  penggantian  baterai  CMOS  yang terdapat pada komputer atau laptop IF P12 THEN S11 S12 Coba  pastikan  kondisi  kabel  power  yang  menjadi penghubung  komputer  dengan  sumber  listrik,  pastikan kondisi  stabilizer  atau  UPS,  dan  terakhir  coba  untuk mengganti  PSU.  Jika  masalah  masih  belum  teratasi, disarankan untuk mendatangi tempat services IF P13 THEN S12 S13 Coba  pastikan  kondisi  kabel  power  yang  menjadi penghubung charger dengan sumber listrik.
IF P14 THEN S13
(Tabel  6)  di  atas  merupakan  daftar  solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  kerusakan,  yang  disusun berdasarkan penyebab kerusakan.
Gambar 4. Rantai Inferensi Diagnosis kerusakan Hardware
(Gambar  4)  di  atas  adalah  rantai  inferensi  yang  menggambarkan  hubungan  antara  jenis  perangkat,  merk, kerusakan, indikasi, penyebab dan solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2 Implementasi Sistem
Berikut  merupakan  implementasi  dari  metode Backward  Chaining dalam  proses  diagnosis  kerusaan hardware komputer, yang terdiri dari form aturan diagnosis ( knowledge base ) dan form konsultasi (mesin inferensi).

## 3.2.1 Form Aturan Diagnosis
Gambar 5. Form Aturan Diagnosis
(Gambar 5) di atas merupakan tampilan halaman aturan diagnosis yang dapat diakses oleh teknisi, yang berfungsi untuk menentukan aturan dalam diagnosis. Adapun tahapan dalam membuat aturan diagnosis, yaitu:
a. Pertama, tentukan jenis perangkat, lalu pilih merk dari perangkat tersebut.
b. Kedua, tentukan kategori kerusakan, lalu pilih indikasi yang bersangkutan dengan kerusakan tersebut.
c. Ketiga, isi penyebab dan solusi, setelah selesai klik tombol simpan.

## 3.2.2 Form Konsultasi
Gambar 6. Form Konsultasi
(Gambar 6) di atas merupakan tampilan halaman konsultasi yang dapat diakses oleh pelanggan, yang berfungsi untuk  membantu pelanggan dalam  melakukan diagnosis  kerusakan pada hardware komputer.  Adapun tahapan dalam melakukan diagnosis, yaitu:
a. Pertama, tentukan jenis perangkat yang ingin dilakukan diagnosis, lalu pilih merk dari perangkat tersebut, dan klik tombol selanjutnya.
b. Kedua,  tentukan  kategori  kerusakan  atau  keluhan  yang  dialami,  lalu  pilih  indikasi  yang  terdapat  pada perangkat, dan klik tombol selanjutnya.
c. Terakhir, aplikasi akan menunjukan penyebab dan solusi yang mungkin dapat dilakukan pelanggan, dan klik tombol selesai.

## 3.3 Pengujian Penerimaan Sistem
Tahap pertama dalam pengujian Technology Acceptance Model (TAM) adalah menentukan responden, adapun responden dalam penelitian ini terdiri dari, pelanggan CV. ONG COMPUTER dan pengguna pribadi komputer atau Laptop.

## 3.3.1 Penentuan Variabel dan Indikator
Tabel 7. Daftar variabel dan indikator No. Variabel Indikator Simbol 1 Perceived Usefulness (PU) Menjadi Lebih Efektif PU-1 Menjadi Bermanfaat PU-2 Kemudahan menyelesaikan tugas PU-3 2 Perceived Ease of Use (PEOU) Kemudahan untuk dipahami PEOU-1 Kemudahan untuk digunakan PEOU-2 kemudahan dalam mencapai tujuan PEOU-3 3 Attitude Toward Using (ATU) Menerima ATU-1 Senang ATU-2 Sesuai Ekspektasi ATU-3 4 Behavioral Intention to Use (BITU) Memiliki fitur yang dapat membantu BITU-1 Menambah kemampuan dan pengetahuan BITU-2 Niat menggunakan dimasa yang akan datang BITU-3 5 Actual System Use (ASU) Lebih sering menggunakan ASU-1 Menggunakan sesuai prosedur ASU-2
Adapun  variabel  dan  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat  dilihat  pada  (Tabel  7)  di  atas.  Setiap indikator akan mewakili variabel.

## 3.3.2 Pembuatan dan Penyebaran Kuesioner
a. Daftar pernyataan pada kuesioner
Tabel 8. Daftar pernyataan pada kuesioner No. Pernyataan Indikator Variabel 1 Dengan adanya aplikasi Hallo Com, pelanggan dapat lebih cepat melakukan konsultasi (PU-1) Perceived Usefulness (PU) 2 Aplikasi  Hallo  Com  memiliki  berbagai  manfaat, dalam meningkatkan kualitas layanan yang disediakan (PU-2)
3 Dengan  adanya  aplikasi  Hallo  Com,  dapat  lebih mudah  dalam tracking progres  pengerjaan  unit  yang sedang diperbaiki (PU-3) 4 Secara garis besar  Aplikasi Hallo Com  mudah untuk dipahami
(PEOU-1)
Perceived Ease of Use (PEOU) 5 Secara garis besar  Aplikasi  Hallo Com  mudah untuk digunakan (PEOU-2) 6 Dengan  adanya  aplikasi  Hallo  Com,  penyampaian informasi mengenai status pengerjaan unit dapat lebih mudah (PEOU-3) 7 Aplikasi Hallo Com ini dapat diterima dengan baik
(ATU-1)
Attitude Toward Using (ATU) 8 Pelanggan  merasa  senang  dengan  adanya  Aplikasi Hallo Com (ATU-2) 9 Fitur yang terdapat dalam Aplikasi Hallo Com sesuai dengan ekspektasi (ATU-3) 10 Dalam  Aplikasi  Hallo  Com  terdapat  fitur  yang membantu  seperti  layanan  konsultasi,  transaksi  dan tracking (BITU-1) Behavioral Intention to Use (BITU) 11 Dengan adanya Aplikasi Hallo Com, dapat menambah pengetahuan  terkait  diagnosis  kerusakan hardware komputer (BITU-2)
12 Pelanggan akan kembali menggunakan Aplikasi Hallo
Com dalam melakukan konsultasi kedepannya (BITU-3) 13 Pelanggan  akan  lebih  sering  menggunakan  fitur-fitur yang terdapat dalam Aplikasi Hallo Com (ASU-1) Actual System Use (ASU) 14 Pelanggan  dapat  menggunakan  Aplikasi  Hallo  Com sesuai tahapannya (ASU-2)
(Tabel  8)  di  atas  merupakan  daftar  pernyataan  yang  dibuat  berdasarkan  indikator  yang  telah  ditentukan sebelumnya pada (Tabel 7), setiap pernyataan merepresentasikan indikator dan variabelnya.
b. Penyebaran kuesioner
Kuesioner dibuat dengan bantuan Google Form, selanjutnya disebarkan  kepada responden secara langsung dan online melalui aplikasi messenger (WhatsApp). Penyebaran kuesioner dilakukan selama 7 hari, mulai dari tanggal 7 Juli 2023 hingga 14 Juli 2023. Jumlah responden yang mengisi kuesioner sebanyak 76.

## 3.3.3 Tahap Pengujian

## Gambar 7. Path Diagram
(Gambar 7) merupakan model diagram keterkaitan antaran indikator dan variabel yang digunakan dalam aplikasi SmartPLS.
a. Analisis pengukuran ( Outer Model )
Berikut adalah hasil analisis pengukuran ( Outer Model ) yang akan dilakukan melalui beberapa tahapan :
1. Uji validitas konvergen ( Convergent Validity )
Tabel 9. Hasil Outer Loadings ASU ATU BITU PEOU PU ASU-1 0,917 ASU-2 0,909 ATU-1 0,935 ATU-2 0,904 ATU-3 0,916 BITU-1 0,911 BITU-2 0,893 BITU-3 0,929 PEOU-1 0,910 PEOU-2 0,901 PEOU-3 0,886 PU-2 0,916 PU-3 0,907 PU-1 0,912
Berdasarkan nilai dari hasil perhitungan outer loadings (Tabel 9) di atas yang dilakukan oleh aplikasi SmartPLS,  semua  indikator  memiliki  nilai  >  0,70  [19]  sehingga  dapat  disimpulkan  setiap  indikator yang digunakan valid secara konvergen.
Tabel 10. Hasil Average Variance Extracted (AVE) Variabel Nilai AVE ASU 0,833 ATU 0,844 BITU 0,831 PEOU 0,808 PU 0,831
Berdasarkan nilai dari hasil perhitungan Average Variance Extracted (AVE) (Tabel 10) di atas yang dilakukan  oleh  aplikasi  SmartPLS,  setiap  variabel  memiliki  nilai  >  0,50  [19]  sehingga  dapat disimpulkan setiap indikator yang digunakan valid secara konvergen.
2. Uji validitas diskriminan ( Discriminant Validity )
Setalah  melakukan  pembuktian  validitas  secara  konvergen,  maka  setiap  variabel  dan  indikator  akan diuji secara diskriminan menggunakan hasil Cross Loadings dan Fornell-larcker Criterion .
Tabel 11. Hasil Cross Loadings ASU ATU BITU PEOU PU ASU-1 0,917 0,791 0,767 0,783 0,756 ASU-2 0,909 0,701 0,735 0,770 0,759 ATU-1 0,774 0,935 0,813 0,778 0,786 ATU-2 0,689 0,904 0,816 0,692 0,663 ATU-3 0,788 0,916 0,812 0,834 0,786 BITU-1 0,739 0,815 0,911 0,797 0,803 BITU-2 0,719 0,769 0,893 0,783 0,781 BITU-3 0,790 0,836 0,929 0,750 0,760 PEOU-1 0,738 0,765 0,771 0,910 0,770 PEOU-2 0,788 0,728 0,745 0,901 0,805 PEOU-3 0,770 0,766 0,779 0,886 0,881 PU-2 0,740 0,787 0,820 0,836 0,916 PU-3 0,753 0,744 0,765 0,824 0,907 PU-1 0,779 0,688 0,755 0,832 0,912 Tabel 12. Hasil Fornell-larcker Criterion ASU ATU BITU PEOU PU ASU 0,913 ATU 0,818 0,918 BITU 0,823 0,886 0,911 PEOU 0,851 0,838 0,851 0,899 PU 0,830 0,813 0,857 0,911 0,912 Berdasarkan hasil Cross Loadings (Tabel 11) dan Fornell-larcker Criterion (Tabel 12) diatas, maka setiap indikator dan variabel yang digunakan valid secara diskriminan.
3. Uji reliabilitas konstruk ( Construct Reliability )
Tabel 13. Hasil Composite Reliability
Variabel Cronbach's Alpha Composite Reliability ASU 0,800 0,909 ATU 0,907 0,942 BITU 0,898 0,936 PEOU 0,881 0,927 PU 0,898 0,937
Berdasarkan hasil Composite Reliability (CR) (Tabel 13) di atas, semua nilai sudah memenuhi syarat yaitu > 0,70 [19], dan berdasarkan hasil dari Cronbach's Alpha yang menunjukan semua nilai > 0,60 [19], maka setiap variabel yang digunakan sudah reliabel.
b. Analisis struktural ( Inner Model )
Berikut adalah hasil analisis struktural yang terdiri dari uji R Square dan Q Square :
1. Uji R Square
Tabel 14. Hasil R Square Variabel R Square (R 2 ) ASU 0,677 ATU 0,717 BITU 0,840
Mengacu pada hasil R Square (Tabel 14) di atas dapat ditarik kesimpulan, sebagai berikut:
a) Variabel Actual  System  Use (ASU)  memiliki  nilai  R 2 sebesar  0,677  dipengaruhi  oleh  variabel Behavioral Intention to Use (BITU) sebesar 67,7% sedangkan 32,3% dipengaruhi oleh variabel lain.
b) Sedangkan variabel Attitude Toward Using (ATU) memiliki nilai R 2 sebesar 0,717 dipengaruhi oleh  variabel Perceived  Usefulness (PU)  dan Perceived  Ease  of  Use (PEOU)  sebesar  71,7% sedangkan 28,3% dipengaruhi oleh variabel lain.
c) Variabel Behavioral Intention to Use (BITU) memiliki  nilai R 2 sebesar 0,840 dipengaruhi oleh Attitude  Toward  Using (ATU)  dan Perceived  Usefulness (PU)  sebesar  84%  sedangkan  16% dipengaruhi oleh variabel lain.
2. Uji Q Square
Tabel 15. Hasil Q Square SSO SSE Q² (= 1- SSE/SSO) Predictive Relevance ASU 152,000 68,523 0,549 Large ATU 228,000 92,341 0,595 Large BITU 228,000 71,745 0,685 Large
Berdasarkan hasil uji Q 2 (Tabel 15) di atas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa model memiliki predictive relevance yang tinggi, karena nilai Q 2 berada pada 0,549 sampai 0,685.
c. Uji Hipotesis
Gambar 8. Hasil Bootstrapping dengan aplikasi SmartPLS
(Gambar 8) di atas adalah model diagram hasil Bootstrapping yang merupakan pengujian hipotesis untuk menunjukan  nilai t-statistic antara  setiap  variabel,  dan  variabel  dengan  indikator  nya  masing-masing. Hipotesis  dapat  diterima  jika  nilai t-satistic lebih  besar  dari t-table ,  dimana  nilai t-table yang  digunakan sebesar 1,994, yang didapat dari degree of freedom (df) = 71 dengan significance level = 0,05, serta nilai P- Value < 0,05.
Tabel 16. Hasil uji hipotesis No. Hipotesis T Statistics (|O/STDEV|) P Value Kesimpulan 1 PEOU -> ATU 2,829 0,005 Berpengaruh 2 PU -> ATU 1,443 0,150 Tidak berpengaruh 3 PU -> BITU 4,650 0,000 Berpengaruh 4 ATU -> BITU 6,785 0,000 Berpengaruh
5 BITU -> ASU 15,326 0,000 Berpengaruh
Berdasarkan (Tabel 16) di atas dapat  dijelaskan  bahwa  variabel PEOU berpengaruh  terhadap ATU  maka hipotesis pertama dapat diterima, PU tidak berpengaruh terhadap ATU sehingga hipotesis kedua tidak dapat diterima.  Sedangkan  PU  berpengaruh  terhadap  BITU  maka  hipotesis  ketiga  dapat  diterima,  lalu  ATU bepengaruh terhadap BITU maka hipotesis keempat dapat diterima, dan BITU berpengaruh terhadap ASU maka hipotesis kelima dapat diterima.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  perancangan  sistem  informasi  perbaikan  kerusakan hardware komputer,  dapat diambil kesimpulan bahwa aspek kemudahan (PEOU)  memiliki pengaruh positif terhadap aspek sikap (ATU), artinya sistem yang dirancang mudah digunakan oleh pengguna sehingga mempengaruhi sikap pengguna untuk memakai sistem. Selanjutnya aspek manfaat (PU) belum berpengaruh terhadap aspek sikap (ATU), artinya sistem yang  dirancang  memiliki  keterbatasan  manfaat  sehingga  belum  memiliki  pengaruh  terhadap  sikap  pengguna. Sedangkan  aspek  manfaat  (PU)  berpengaruh  terhadap  niat  pengguna  (BITU)  artinya  sistem  yang  dirancang memiliki manfaat sehingga mempengaruhi niat pengguna untuk menggunakan sistem. Lalu aspek sikap (ATU) bepengaruh  terhadap  niat  pengguna  (BITU)  artinya  sikap  pengguna  dapat  mempengaruhi  niat  menggunakan sistem. Kemudian aspek niat pengguna (BITU) berpengaruh terhadap penggunaan sistem secara aktual (ASU).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  CV.  ONG  COMPUTER  yang  telah  memberikan  kesempatan  kepada  penulis  untuk melakukan penelitan. Terimakasih kepada responden yang bersedia mengisi kuesioner penelitan ini.

## REFERENCES
[1] D. M. Elisabeth, “Kajian terhadap peranan teknologi informasi dalam perkembangan audit komputerisasi (studi kajian teoritis),” METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , vol. 3, no. 1, hlm. 40– 53, 2019.
[2] A. Royyana, “Strategi transformasi digital pada pt. Kimia farma (persero) tbk,” Journal of Information Systems for Public Health , vol. 5, no. 2, hlm. 15–32, 2018.
[3] A. K. Rahardaya, “Studi Literatur Penggunaan Media Sosial Tiktok Sebagai Sarana Literasi Digital Pada Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 3, no. 2, hlm. 308–319, 2021.
[4] A. M. Nasution dan N. Aslami, “Upaya PT Pos Indonesia Dalam Melakukan Inovasi Layanan Di Era Revolusi Industri 4.0,” ManBiz: Journal of Management and Business , vol. 1, no. 2, hlm. 95–102, 2022.
[5] U. H. Salsabila, L. I. Sari, K. H. Lathif, A. P. Lestari, dan A. Ayuning, “Peran teknologi dalam pembelajaran di masa pandemi covid-19,” Al-Mutharahah: Jurnal Penelitian Dan Kajian Sosial Keagamaan , vol. 17, no. 2, hlm. 188–198, 2020.
[6] D. Tresiya, D. Djunaidi, dan H. Subagyo, “Pengaruh kualitas pelayanan dan kenyamanaan terhadap kepuasan konsumen (studi pada perusahaan jasa ojek online go-jek di kota Kediri),” JIMEK: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi , vol. 1, no. 2, hlm. 208–224, 2018.
[7] I. M. S. A. S. Sudirman dan I. G. A. K. G. Suasana, “Pengaruh Kualitas Layanan Online Terhadap Kepuasan, Komitmen, dan Loyalitas Nasabah Internet Banking di Kota Denpasar,” INOBIS: Jurnal Inovasi Bisnis dan Manajemen Indonesia , vol. 1, no. 4, hlm. 473–488, 2018.
[8] L. Khakim, A. Fathoni, dan M. M. Minarsih, “Pengaruh kualitas pelayanan, harga dan kepercayaan terhadap loyalitas pelanggan dengan variabel kepuasan pelanggan sebagai variabel intervening pada pizza hut cabang simpang lima,” J Manage , vol. 1, no. 1, 2015.
[9] Y. Marande, “Kualitas Pelayanan Publik di Kantor Kelurahan Gebangrejo Kecamatan Poso Kota Kabupaten Poso,” Jurnal Ilmiah Administratie , vol. 8, no. 1, hlm. 33–39, 2020.
[10] A. Ismunandar, “Analisis Strategi Kualitas Pelayanan Publik Pada Perusahaan Jasa,” Jurnal Dewantara , vol. 9, no. 01, hlm. 85–102, 2020.
[11] Y. Yuhardi, T. V. Sari, dan D. Afrizal, “Dimensi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Konsumen Pada Mayang Suri Hotel,” Jurnal Ekonomika , vol. 6, no. 1, hlm. 123–130, 2022.
[12] A. Herliana, V. A. Setiawan, dan R. T. Prasetio, “Penerapan Inferensi Backward Chaining Pada Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Tulang,” Jurnal Informatika , vol. 5, no. 1, hlm. 50–60, 2018.
[13] F. S. A. Laksono, E. K. Nurnawati, dan U. Lestari, “PENERAPAN APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA MASALAH PADA PERANGKAT KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING BERBASIS WEB,” Jurnal SCRIPT , vol. 9, no. 2, hlm. 104–109, 2021.
[14] F. D. Davis, R. P. Bagozzi, dan P. R. Warshaw, “User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models,” Manage Sci , vol. 35, no. 8, hlm. 982–1003, 1989.
[15] A. S. Saragih, S. Christina, dan T. Elshawina, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Laptop Berbasis Website Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. Vol. 12 No. 2, Des 2018.
[16] N. A. Maiyendra, “Perancangan Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Anak Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining,” JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) , vol. 6, no. 2, hlm. 6–17, 2018.
[17] Z. Azmi dan V. Yasin, Pengantar Sistem Pakar dan Metode (Introduction of Expert System and Methods) . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2017.
[18] I. Akil, “Analisa efektifitas metode forward chaining dan backward chaining pada sistem pakar,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, hlm. 35–42, 2017.
[19] J. Hair Jr, J. F. Hair Jr, G. T. M. Hult, C. M. Ringle, dan M. Sarstedt, A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) . Sage publications, 2021.