https://jurnal.itg.ac.id/index.php/algoritma DOI: 10.33364/algoritma/v.21-1.1493

## Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Motor Injeksi Matic Menggunakan Forward Chaining dan Expert System Development
Insan Satia Nugraha 1 , Yoga Handoko Agustin 2* , Raden Erwin Gunadi Rahayu 3
1,2,3 Institut Teknologi Garut, Indonesia
*email: yoga.handoko@itg.ac.id Info Artikel ABSTRAK Dikirim: 29 September 2023 Diterima: 13 Oktober 2023 Diterbitkan: 18 Mei 2024
Kemajuan teknologi pada saat ini sungguh luar biasa pesatnya pada bidang transportasi, salah satunya nyaitu motor injeksi matic, dalam pemotor  injeksi  matic  pasti  ada  kendala  atau  permasalahan  dalam pengurangan performa motor biasa dalam permasalahan ini banyak pemotor injeksi matic yang ke bengkel ahass fahya jaya motor, dalam permasalah  ini  sebaiknya  dilakukan  pengecekan  pengecekan sederhana, seperti melakukan pengecekan busi, pengecekan aki dan dll.  Dalam  pengercekan  hal  kecil  penulis  membuatkan  aplikasi sistem  profesional  dengan  memberikan  pengetahuan  ahli  yang berpengalaman  dan  sudah  mendapatkan  sertifikat  dari  ahass mengantisipasi dengan adanya aplikasi ini mungkin bermanfaat bagi pembaca atau pengguna aplikasi tersebut. Pembuatan aplikasi sistem pakar ini terdapat beberapa fitur salah satunya yang dapat di akses oleh  admin  dengan  kode  tertentu,  nantinya  user  mengisikan  nama lengkap, email, dan seri motor, administrator dapat mengubah gejala kerusakan,  mengubah  solusi,  dan  juga  menambahkan  pengetahuan aplikasi.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  mendapatkan  basis pengetahuan  sebanyak  20  data  kerusakan  dan  23  gejala  yang diperoleh  dari  kunjungan  ke  ahass  fahri  jaya  motor.  Dipilihnya metode  forward  chaining  dapat  secara  efisien  menghasilkan  solusi dengan  menggabungkan  aturan  pengetahuan  yang  ada  dan  fakta- fakta  yang  diketahui.  Sedangkan  dipilihnya  metodologi Expert System Development Life Cycle untuk sistem pakar dapat dilakukan dengan lebih terstruktur, efisien, dan efektif. Metologi ini membantu dalam  menghasilkan  sistem  pakar  yang  berkualitas  tinggi,  akurat, dan dapat diandalkan dalam mendukung pengambilan keputusan di dalam  suatu  domain  tertentu.  Bedasarkan  pengujian  dari  user  atau pada tahap usability testing memiliki nilai akurasi 95% dari 26 data pengujian diagnose kerusakan motor injeksi matic yang dilakukan.
Kata kunci: Expert System Development Life Cycle ; Forward Chaining ; Motor Injeksi Matic.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  pada  saat  ini  sungguh  luar  biasa  pesatnya  pada bidang  transportasi,  transportasi  sudah menjadi kebutuhan aktifitas sehari hari bagi sebagian manusia, transportasi juga sudah menjadi syarat umum, salah  satunya  nyaitu  motor  injeksi  matic  pada  jaman  sekarang.  Sebagian  besar  populasi  Indonesia menggunakan  transportasi  motor  injeksi  matic  sebagai  transportasi  umum,  menggunakan  motor  lebih menghemat biaya dan lebih menghemat waktu untuk ke tempat tujuan, bagi kota  kota besar biasanya sudah menjadi hal biasa dalam menggunakan sepeda motor injeksi, terutama pada motor injeksi matic karena lebih nyaman dipakai dalam segala aktivitas. Melihat domain kepakaran masalah yang sering terjadi ialah terkait kendala  atau  permasalahan  dalam  motor  injeksi  matic  biasanya  masalah  perawatan,  pemeliharaan,  dan
pemecahan masalah mesin injeksi matic. Masalah ini banyak dialami di bengkel ahass fahya jaya motor, hal tersebut  biasanya  terjadi  pada  pemotor  injeksi  matic  yang  lupa  akan  servise  motornya,  dalam  kerusakan- kerusakan  kecil  dapat  dirasakan  melalui  pengurangan  peforma  motor,  dalam  permasalah  ini  sebaiknya dilakukan  pengecekan-pengecekan  sederhana  atau  mudah  apabila  kerusakan  kecil,  seperti  melakukan pengecekan busi, pengecekan aki, dan dll. Dikarenakan orang orang tidak memiliki waktu, dalam pengercekan hal kecil, hal ini sangat berguna untuk sebagian individu, terutama bagi mereka yang baru mengenal sepeda motor injeksi matic dan ingin menambah wawasan dalam sepeda motor injeksi.
Teknologi  motor  saat  ini  sudah  menjadi  teknologi  motor  injeksi,  salah  satunya  yaitu  motor  injeksi  matic biasanya permasalahan dalam motor injeksi matic juga memiliki kerusakan hal hal kecil ataupun besar. Jika gejala  gejala  kerusakan  kecil  sudah  muncul,  perbaikan  akan  dilakukan.  Hindari  membiarkan  kerusakan menjadi terlalu parah, karena bisa merusak bagian bagian lain dalam motor atau dapat menyebar ke komponen komponen lain, apabila sudah semakin parah akan memakan biaya perbaikan yang lebih tinggi lagi. Jika kita diberi pelatihan, tanda-tanda kerusakan akan mudah dikenali karena gejala tersebut biasanya dapat dirasakan dengan menggunakan panca indera.
Dalam  permasalahan-permasalahan  diatas  penulis  ingin  membuatkan  sistem  untuk  mendiagnosis  masalah motor dengan cepat injeksi matic menggunakan pendekatan forward chaining . Sistem pakar menurut [1] adalah salah satu metode AI yang memindahkan pengetahuan pakar ke dalam system dan menirukan proses penalaran manusia.  Menurut  [2]  Secara  umum,  sistem  ini  bertujuan  untuk  menggabungkan  pengetahuan  manusia  ke dalam komputer ini dirancang untuk diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman yang relevan dan memungkinkan komputer menangani masalah seperti yang dilakukan manusia. Dengan adanya sistem pakar atau pembuatan sistem ini semoga bisa mengatasi permasalahan dengan menggunakan teknologi saat ini, dalam permasalahan kerusakan pada motor injeksi matic, dari pengetahuan pakar menjadi sistem pakar.
Sebelumnya ada penelitian dari [3] berhasil membangun sistem pakar yang dapat membantu pengguna motor matic yamaha  mengatasi permasalahan kerusakan pada  motor matic yamaha. Penelitian ke dua yaitu  dari  [1] berhasil membangun sistem pakar yang mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada kendaraan 4 tak dengan pendekatan  rantai  depan  berbasis  jaringan  ini  dapat  membantu  mekanik  dalam  memasalahan  pada  sepeda motor dan dapat berfungsi sebagai sumber informasi permasalahan pada sepeda motor memiliki 4 tak penyebab dan  solusinya.  Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  [4]  melakukan  rancang  bangun  sistem  pakar  yang  bisa mendiagnosa  penyakit  darah  berbasis web serta  berbasis mobile web  dengan  menerapkan  metode  inferensi forward  chaining. Penelitian  keempat  yang  dilakukan  [5]  membangun  perancangan  aplikasi  ini  membuat sistem  keputusan  yang  dapat  memiliki  peran  dalam  diagnose  kerusakan  mesin  motor.  Penelitian  penelitian kelima  yang  dilakukan  [6]  pembuatan  sistem  yang  dapat  membantu  masyarakat  untuk  mendiagnosa kepribadiannya, sistem ini disebut sistem pakar. Dalam perancangan sistem ini menggunakan metode forward chaining.
Berdasarkan  rujukan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  pemilihan  metode  forward  chaining  cocok digunakan  dalam  penelitian  yang  akan  dilakukan  yaitu  membuat  sistem  profesional  untuk  mendeteksi kerusakan motor injeksi matic dan bisa menghasilkan produk yang berkualitas serta bisa berguna untuk orang orang atau user .
Forward  chaining sendiri  mewakili  metode  yang  digunakan  pada  sistem  pakar  yang  menggunakan  sistem pelacakan  maju  yang  dimulai  dengan  sekumpulan  fakta  dan  diakhiri  dengan  suatu  kesimpulan  [7].  Metode forward chaining ini didasarkan pada fakta-fakta yang sudah diketahui pada sistem pakar. Kemudian, gunakan asumsi tersebut, yang kemudian disesuaikan dengan kenyataan yang diketahui menurut aturan-aturan tertentu. Pengguna memberikan fakta-fakta tersebut, yang digunakan untuk pengujian menggunakan aturan praktis yang mencapai  keberhasilan  berdasarkan  data  saat  ini.  Memulai  pada  sebelah  kiri  yaitu  ( IF ),  yaitu  pencocokan pernyataan  atau  fakta,  yaitu  tentang  data  dengan  fakta  yang  dimasukkan  ke  dalam  komputer.  Kemudian, keputusan dibuat ( THEN ).
Berdasarkan permasalahan tersebut mendapatkan basis pengetahuan sebanyak 20 data kerusakan dan 23 gejala dari  seorang  pakar  yang  bernama  pak  Irfan  Wahyudin  beliau  adalah  mekanik  ahass  fahya  jaya  motor yang sudah  mendapatkan  sertifikat technical  training  level II.  Aplikasi  yang  penulis  buat  adalah  aplikasi  sistem pakar  untuk  motor  injeksi  matic  berbasis web yang  nantinya  akan  diakses  oleh administrator dengan  kode tertentu, nantinya user mengisikan nama lengkap, email , dan seri motor, administrator dapat mengubah gejala kerusakan, mengubah solusi, dan juga menambahkan pengetahuan sistem atau aplikasi itu sendiri. Dipilihnya metode forward  chaining dapat  secara  efisien  menghasilkan  solusi  dengan  menggabungkan  aturan pengetahuan  yang  ada  dan  fakta-fakta  yang  diketahui.  Sedangkan  dipilihnya  metodologi Expert  System Development Life Cycle untuk sistem pakar mungkin dilakukan dengan lebih terstruktur, efisien, dan efektif. Metodologi  ini  membantu  dalam  menghasilkan  sistem  pakar  yang  berkualitas  tinggi,  akurat,  dan  dapat diandalkan dalam mendukung pengambilan keputusan di dalam suatu domain tertentu.

## 2. METODE PENELITIAN
Selama  penelitian  ini,  metodologi  yang  dipakai  untuk  memperbaiki  sistem  pakar  adalah Expert  System Development  Life  Cycle ( ESDLC ) . Menurut  [8] Expert  System  Development  Life  Cycle adalah  suatu metodologi  pengembangan  sistem  pakar  atau  sistem  berbasis  pengetahuan  yang  terdiri  dari  serangkaian tahapan  untuk  menghasilkan  sistem  pakar  yang  efektif  dan  efisien. ESDLC dapat  diterapkan  dalam pengembangan  sistem  pakar  sebagai  kerangka  kerja  umum  untuk  mengelola  siklus  pengembangan  sistem. Proses ESDLC dapat  digunakan  untuk  merencanakan,  merancang,  mengimplementasikan,  menguji,  dan memelihara sistem pakar [9]. Metodologi ini dibuat untuk memudahkan para pengembang sistem pakar dalam membangun dan  mengembangkan  sistem  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Penilaian,  pengambilan pengetahuan, desain, pengujian, dokumentasi, dan pemeliharaan adalah enam tahapan proses yang terdiri dari metode ESDLC .
Gambar 1. Tahap Pengembangan Sistem [10]
1) Penilaian Keadaan ( Assesment )
Tahap  penilaian  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  penting  yang  mendasari permasalahan  diagnosis  kegagalan  mesin  injeksi  bahan  bakar  otomatis.  Langkah-langkah  yang dilakukan adalah kelayakan teknis, ketersediaan tenaga ahli, kelayakan perangkat lunak [11].
Pada tahap ini peneliti melakukan identifikasi masalah terhadap kerusakan motor injeksi matic, dalam kerusakan kerusakan kecil dapat dirasakan melalui pengurangan peforma motor, banyak orang yang ke  bengkel  ahass  fahya  jaya  motor  dan  selalu  mengeluh  dalam  gejala  gejala  yang  dialami  dalam pengurangan  performa  motor  seperti  gejala  motor  tidak  ada  tenaganya,  pengeluhan  stater  atau  di engkol mesin tidak hidup, pengeluhan saat di starter mesin tidak hidup tapi saat di engkol mesin hidup, pengeluhan timbul suara gemericik pada mesin dan masih banyak gejala gejala yang lainnya, tanpa tau apa kerusakan pada motor tersebut, dalam permasalahan ini peneliti ingin membuat aplikasi sistem pakar  diagnosa  kerusakan  motor  injeksi  matic,  dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat mempermudah  mekanik  dalam  mempercepat  pekerjaannya  dan  juga  sistem  ini  diaharapkan  dapat membantu user atau pengguna dalam menambah wawasan motor kerusakan motor injeksi matic.
2) Akuisisi Pengetahuan ( Knowledge Acquisition )
Akusisi  pengetahuan  adalah  tahap  memperoleh  pengetahuan  dilakukan  pengumpulan  informasi mengenai kegagalan mesin injeksi bahan bakar otomatis, gejala dan solusinya  [12].  Pada tahap ini peneliti menentukan sumber pengetahuan dalam melakukan wawancara atau studi literatur terhadap pakar,  pakar  disini  adalah  mekanik  ahli  ahass  fahya  jaya  motor  ttl  2  yang  bernama  pak  Irfan Wahyudin, setelah melakukan wawancara kepada pak Irfan Wahyudin mendapatkan data sebanyak 23 gejala dan 20 kerusakan dalam permasalah motor injeksi matic.
3) Perancangan ( Design )
Setelah pengetahuan yang sudah didapatkan dari tahap akusisi pengetahuan, maka desain antarmuka ataupun teknik untuk penyelesaian masalah bisa diimplementasikan ke dalam sistem pakar. Desain ini  seluruh  struktur  yang  telah  dikumpulkan  dari  pengetahuan  harus  ditetapkan  dan  harus direpresentasikan kedalam sistem [13]. Pada tahap ini peneliti melakukan perancangan uml seperti menggambarkan  dalam  tahap usecase, aktivitas  diagram, sequence diagram, class diagram  dan sebagainya.
4) Pengujian ( Testing )
Pengujian adalah untuk menguji sistem yang telah diimplementasikan. Aktivitas yang terkait meliputi pengujian  fungsional  dan  nonfungsional,  pengujian  performa,  dan  pengujian  keamanan  [14].  Pada tahap ini peneliti melakukan pengujian terhadap sistem, apakah sistem ini sudah sesuai dengan yang di  inginkan,  pengujian  pertama  pada  sistem  yaitu  melakukan  pengujian  alfa  testing  user    dan  alfa testing admin, yaitu dengan melakukan apakah sistem ini sudah sesuai lalu menguji apakah sistem ini masih  bug  atau  tidak,  selanjutnya  pengujian  dengan  pakar  pada  pengujian  terdapap  pakar mendapatkan hasil 95% sesuai dengan diagnosa pakar, selanjutnya dilakukan pengujian terhadap 26 user dan bisa dikatakan sistem ini bisa dikatakan cukup baik.
5) Dokumentasi ( Documentation )
Tahap ini yaitu membuat dokumentasi dan dokumntasi sistem. Tahap ini merupakan bagaimana cara menggunakan sistem oleh user atau pengguna [15]. Pada tahap ini melakukan dokumentasi pelaporan aplikasi dan hasil dari user yang telah mencoba sistem ini.
6) Pemeliharaan ( Maintenance )
Pada  tahap  ini,  tujuannya  adalah  untuk  memelihara  dan  meningkatkan  sistem  yang  telah dikembangkan. Aktivitas yang terkait meliputi pemeliharaan rutin, perbaikan bug, dan peningkatan fitur[15]. Pada tahap ini adalah pemeliharaan sistem seperti menambahkan gejala atau kerusakan dan juga menambahkan fitur baru pada sistem atau perbaikan sistem apabila sistem tidak sesuai dengan keinginan.
a. Forward Chaining
Metode  penelitian  forward  chaining  dimulai  dengan  fakta  umum.  [6],  Kemudian  masukkan fakta-fakta ini ke bagian IF yang termasuk dalam aturan IF-THEN . Aturan tersebut dijalankan jika fakta sesuai dengan komponen IF . Database menerima fakta baru (bagian THEN ) saat aturan dijalankan. Mulailah dengan persyaratan tertinggi untuk setiap kesuksesan. Setiap aturan dapat diterapkan hanya sekali. Ketika tidak ada aturan yang diterapkan, proses pencocokan berhenti. Ada tiga metode pencarian: depth first search ( DFS ), breadth first search ( BFS ), dan best first search [16]. Pelacakan telah dimulai dengan memasukkan data dan kemudian mencoba menarik kesimpulan. Pelacakan ke depan cari fakta yang memenuhi syarat dengan bagian IF dari aturan
IF-THEN . Rantai ke depan memungkinkan para ahli memeriksa metode dan aturan yang telah ditetapkan untuk meningkatkan atau mengubah hasil [17] .
Forward chaining merupakan suatu metode tracking atau pencarian yang dimulai dengan data saat  ini  dan  menggabungkan  aturan  untuk  mencapai  tujuan  atau  hasil  tertentu.  Pelacakan  ke depan ini sangat baik ketika Anda sedang menangani permasalahan dari pengumpulan data awal dan  memiliki  keinginan  untuk  mendapatkan  solusi  akhir  karena  seluruh  prosedur  dilakukan secara bertahap [17].
JIKA [antecedent] MAKA [konsekuen] JIKA [kondisi] MAKA [aksi] JIKA [premis] MAKA [konklusi] [18]. Aturan dalam kaidah produksi diklasifikasikan menjadi kaidah derajat pertama dan kaidah meta. Kaidah Aturan derajat tertinggi tidak memiliki bagian akhir berfungsi sebagai dasar untuk kaidah lain. Sebaliknya, Kaidah yang hasilnya berfungsi sebagai dasar untuk kaidah lain disebut kaidah meta. Ini menunjukkan cara inferensi runut maju berfungsi:
DATA ATURAN KESIMPULAN
A = 1 JIKA A = 1 DAN B = 2 B = 2 MAKA C =3 D = 4 JIKA C = 3 MAKA D = 4 b. Usability testing
Menurut [19] usability testing adalah metode evaluasi dalam desain dan pembangunan produk, khususnya  dalam  hal  antarmuka  pengguna  ( ui )  dan  pengalaman  ( ux ).  Tuhuan  dari usability testing adalah untuk mengukur seberapa jauh kemampuan suatu barang untuk digunakan dengan efektif, efisien dan memuaskan pelanggan. Ada beberapa pengecualian yang berkaitan dengan dengan  banyaknya  jumlah  partisifasi    dibandingkan  dengan  jenis  penelitian  yang  sedang dikerjakan, riset kuatatif untuk statistik untuk melakukan tes minimal 20 user untuk memperoleh angka yang segnifikan dan riset eyetracking adalah rekomendasi untuk jumlah user adalah 20 orang [19].
c. Unifed Modeling Language ( UML )
Unified  Modeling  Language    UML artinya  unit  bahasa  pemodelan,  teknik  pemodelan  objek ( OMT ), serta rekayasa software berorientasi objek ( OOSE ) yg dikembangkan oleh Booch [20]. Unified Modeling Language ( UML ) sebenarnya memiliki lebih dari 4 jenis diagram, tetapi ada empat  jenis  diagram  utama  yang  paling  umum  digunakan  dalam  proses  perancangan  dan dokumentasi  perangkat  lunak  [21].  Keempat  jenis  diagram  utama  ini  mencakup  aspek-aspek yang berbeda  dari  sistem  dan  membantu  para  pengembang  dan pemangku  kepentingan untuk memahami, merancang, dan berkomunikasi tentang sistem yang akan dibangun. Jenis diagram utama ini adalah dari mulai Usecase Diagram, Activity Diagram, Squence Diagram dan Class Diagram.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Assesment
Pada tahap assement ini melakukan kelayakan terdapat masalah yaitu ada beberapa tahapan yang dilakukan oleh peneliti. Berikut yang dilakukan oleh peneliti:
Sebelum identifikasi masalah, sebelumnya ada penelitian dari [1] melakukan dari pengujian atau percobaan yang dilakukan oleh [1] membuat sistem pakar yang dapat mendeteksi kerusakan motor 4-tak. Penelitian kedua [3] menerapkan metode forward chaining yang menggunakan pengujian factor-faktor digunakan dengan aturan -  aturan  yang  telah  disimpan  dalam  sistem  atau  aplikasi  sehingga  dapat  memperoleh  kesimpulan  dengan menerapkan  metode forward  chaining dapat  membuat  sistem  dalam  melakukan  diagnosa  kerusakan  mesin motor  yamaha  injeksi  matic.  Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  [5]  membangun  perancangan  aplikasi  ini
membuat  sistem  keputusan  yang  dapat  memiliki  peran  dalam  diagnosa  kerusakan  mesin  motor.  Dalam pembuatan sistem ini atau sistem pakar ini menggunakan metode inferensi  pelacakan kedepan atau forward chaining sistem ini juga dirancang berbasis website lebih mudah pengguna dalam menggunakannya.
Dari  semua  referensi  diatas  penulis  mengidentifikasi  masalah  yang  mendapatkan  permasalahan  untuk membangun  sistem  pakar  dikarenakan  banyak  orang  yang  ke  bengkel  ahass  fahya  jaya  motor  dan  selalu mengeluh dalam gejala gejala yang dialami dalam pengurangan performa motor seperti gejala motor tidak ada tenaganya, pengeluhan stater atau mesin mati di engkol, pengeluhan ketika mesin di starter tidak bekerja tetapi ketika di engkol mesin bekerja, pengeluhan mesin mengeluarkan suara gemerisik. dan masih banyak genjala gejala yang lainnya, tanpa tau apa kerusakan pada motor tersebut. Dalam permasalah ini sebaiknya dilakukan pengecekan  pengecekan  sederhana  atau  mudah  apabila  kerusakan  kecil,  sedang  ataupun  besar.  Dalam melakukan servis motor injeksi matic mengamati bahwa kendaraan mereka memiliki konsumsi bahan bakar yang lebih tinggi dari pada biasanya, tanpa ada perubahan pada kebiasaan mengemudi. Hal ini menimbulkan kekhawatiran mengenai kinerja mesin dan efisiensi penggunaan bahan bakar yang seharusnya lebih hemat pada motor injeksi.

## 3.2 Knowledge Acquisition
Dalam tahap ini sumber pengetahuan di dapat dari seorang pakar atau mekanik yaitu pak Irfan Wahyudin yang mempunyai pengalaman bekerja di ahass dan sudah mempunyai sertifikat ahass Technical Training Level II, pakar ini juga sudah mempunyai pengalaman dalam kerusakan motor injeksi matic. Sebagai mekanik ahass yang beralamat di Jl. Cimanuk No. 138, Jayaraga, Kec. Tarogong Kidul, Kabupaten Garut, Jawa Barat 44151 serta dari hasil studi literatur dari beberapa peneliti terdahulu. Dari hasil wawancara ini mendapatkan hasil data 20 kerusakan beserta 23 gejala. Berikut data dari kerusakan dan gejala:
1) Data Kerusakan Motor Injeksi Matic Beserta Kodenya
Tabel 1. Data Keruskan Motor Injeksi Matic Kode Kerusakan Kerusakan K01 kerusakan busi K02 kerusakan klep K03 kerusakan ignition coil atau ECU …. ……. K19 kerusakan roller K20 kerusakan kampas kopling sentrifugal
Pada Tabel 1. data kerusakan yang didapat dari pakar motor injeksi matic terdapat 20 kerusakan, Tabel  1.  menjelaskan  juga  yang  dimaksud  K01  adalah  kode  kerusakan.  Misalkan  K01  adalah kerusakan kerusakan pada busi.
2) Data Gejala Beserta Kodenya
Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Gejala G01 Ketika motor di engkol atau starter mesin tidak bekerja. G02 Mesin motor tidak hidup padahal bahan bakar penuh … ………… G22 Timbul suara decitan saat akselerasi G23 Performa motor turun
Pada Tabel 2. data kerusakan yang didapat dari pakar motor injeksi matic terdapat 20 kerusakan, Tabel 2. menjelaskan juga yang dimaksud G01 adalah kode kerusakan. Misalkan G01 adalah gejala saat motor di starter atau di engkol mesin tidak hidup.
3) Pohon keputusan
Gambar 2. Pohon Keputusan
Pada Gambar 2. merupakan pohon keputusan dari data kerusakan dan gejala kerusakan motor injeksi matic.  Informasi  yang  didapat,  dapat  disederhanakan  dengan  pohon  keputusan  yang  isinya merupakan relasi kerusakan dan gejala kerusakan yang dialami menghasilkan rule base .

## 3.3 Desain
1) Perancangan UML pada aplikasi
Pada tahap design ini adalah melakukan perancangan uml serta membuat pemodelan untuk aplikasi sistem pakar terdapat beberapa  tahapan yang dilakukan oleh peneliti. Berikut yang dilakukan oleh peneliti:
Dari Gambar 3. diatas merupakan Usecase Diagram aplikasi sistem pakar mendiagnosa kerusakan pada motor injeksi matic.
2) Desain Sistem
Pada tahap ini peneliti melakukan pemograman dengan menggunakan Bahasa php untuk membuat aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  kerusakan  pada  motor  injeksi  matic.  Berikut  beberapa  tampilan sistem pakar untuk menemukan kerusakan injeksi matic:
a. Tampilan Halaman Mulai Konsultasi
Gambar 4. Halaman konsultasi
Gambar  4  menunjukkan  halaman  konsultasi  user  dapat  mengisi form yang  terdapat  nama, email , merk motor, dan seri motor yang nantinya akan melakukan konsultasi berupa pertanyaan pertanyaan tengtang gejala gejala yang dialami.
b. Tampilan Pertanyaan
Gambar 5. Tampilan Pertanyaan
Gambar  5.  merupakan  tampilan  pertanyaan  yang  nantinya  user  akan  menjawab  pertanyaan benar atau salah setelah sistem mendapatkan fakta fakta yang didapat dari user lalu sistem akan melakukan diagnosa.
c. Tampilan Hasil Diagnose Kerusakan
Pada gambar 6. Dari hasil implementasi tampilan hasil diagnosa kerusakan injeksi matic user dapat mengetahui hasil diagnosa jika sudah menjawab pertanyaan yang ditampilkan sistem.

## 3.4 Testing
1) Evaluasi dengan pakar
Pada tahap ini melakukan pengujian kepada pakar, setelah dilakukan pengujian lalu akan dibuatkan hasil laporan dari hasil uji coba pakar. Berikut tebel hasil evaluasi pakar atau hasil pengujian pakar:
Tabel 3. Hasil Pengujian Pakar No. Kode Sistem Diagnosa Diagnose pakar Akurasi 1. G01, G02, G04 Kerusakan busi Kerusakan Busi Benar 2. G01, G02, G03 Kerusakan klep Kerusakan klep Benar 3. G01, G02, G04 Kerusakan ignition coil atau ECU Kerusakan Coil Ecu Benar ... ……. ……. …… ….. 20. G01,  G02,  G03,
G05,  G06,  G07,
G09,  G10,  G13,
G14,  G16,  G18, G20,  G21,  G22, G23 Kerusakan kampas kopling sentrifugal Kerusakan kampas kopling sentrifugal Benar
Bedasarkan Tabel 3. mendapatkan studi kasus yang sudah diuji oleh pakar dan mendapatkan hasil yang valid sebanyak 19 kerusakan yang benar dan yang salah. Selanjutnya melakukan persentase ketepan  proses  pengklasifikasian  terhadap  data  evaluasi  bersama  pakar.  Berikut  adalah  proses pengkajian akurasi:
Akurasi = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 * 95%
= 19 20 * 100%
= 95%
Bedarkan hasil dari uji validitas, mendapatkan nilai akurasi aplikasi sistem pakar mengidentifikasi kerusakan  pada  motor  injeksi  matic  adalah  sebesar  95%.  Secara  keseluruhan  sistem  dapat dinyatakan sukses dibuat tang diperoleh nilai sempurna.
2) Evaluasi dengan user
Pada  tahap  ini  peneliti  melakuksn  persebaran  kuisoner  kepada  pengguna  aplikasi  sistem  pakar kerusakan  pada  injeksi  matic  untuk  melakukan  penilaian  terhadap  aplikasi  dengan google form. Hasil dari penilaian tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:
a. Saya menganggap sistem ini sulit digunakan
Gambar 7. Hasil kuesioner Saya menganggap sistem ini sulit digunakan
Pada Gambar 7. mendapatkan hasil kuesioner dari 26 orang saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan terdapat 38,5% netral, dan 61,5% tidak setuju dari hasil kuesioner ini menunjukan baik digunakan oleh user. Berdasarkan hasil evaluasi aplikasi sistem pakar, dapat disimpulkan bahwa pengguna aplikasi memberikan hasil yang cukup baik. Secara umum, aplikasi  sistem dokter  untuk  diagnosis  kerusakan  motor  injeksi  matic  mendapatkan  penilaian  cukup  baik dalam evaluasi.

## 3.5 Dokumentation
Pada tahap ini peneliti membuat laporan dari hasil diagnose kerusakan motor injeksi matic. Laporan dibuat bedasarkan data sample yang telah mencoba aplikasi ini di ahass  fahya jaya motor. Hasil diagnosa ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian User No. Tanggal Nama Kerusakan 1. 14 Agustus Reza rahadian Kerusakan busi 2. 14 Agustus Hary sholahudin Kerusakan busi 3. 14 Agustus Neng putri Nurazizah Kerusakan skring aki 4. 14 Agustus Diki Kerusakan aki .. ……. …….. ………… 23. 16 Agustus Haura Lubna Aziza Kerusakan aki 24. 16 Agustus Nafsya Kerusakan busi 25. 16 Agustus Aldiansyah Kerusakan aki 26. 16 Agustus Rifa Kerusakan busi
Pada Tabel 4. laporan hasil pengujian dari tanggal 14 agustus sampai dengan 16 agustus mendapatkan hasil 26 data dan yaitu kerusakan pada busi 5 data, kerusakan pada klep 2 orang, kerusakan pada skring aki 3 data, kerusakan  noken  as  1  data,  kerusakan  pada  dynamo  stater  6  data,  Kerusakan  pada  seal  bosh  klep  1  data, Kerusakan pada roller 3 data, dan kerusakan pada aki 8 data.

## 3.6 Maintenance
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  perbaikan  sistem.  Tujuan  dari  dilakukannya  perbaikan  ini  adalah  untuk mengetahui apakah sistem ini sudah cukup baik atau untuk pencegahan kerusakan pada sistem sehingga tidak ada penurunan kualitas, dan juga dapat untuk sistem menambahkan kerusakan dan gejala pada motor injeksi matic. Karena sistem ini harus terus diupadate untuk memenuhi kebutuhan masa depan dan saat ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari rancangan sistem pakar diagnosa kerusakan pada motor injeksi matic dengan  metode forward  chaining pada  penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  yang  dapat  mendiagnosa kerusakan  pada  motor  injeksi  matic  memakai  metode forward  chaining. Sistem  ini  dibangun  untuk mempermudah pengguna atau user agar dapat bisa mengetahui atau menambah pengetahuan dalam kerusakan injeksi  matic.  Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  para  mekanik  agar  lebih  cepat  dalam  mengetahui kerusakan apa yang dialami sehingga dapat memperhemat waktu pengerjaan dan juga agar masyarakat bisa menambah  wawasan  dalam  kerusakan  apa  yang  dialami  oleh  pengguna  motor  injeksi  matic.  Berdasarkan pengujian dari user atau pada tahap usability testing memiliki nilai akurasi 95% dari 26 data pengujian diagnosa kerusakan motor injeksi matic yang dilakukan.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan terdapat kekurangan dari sistem yang telah dibuat. Adapun saran dan masukan  untuk  pengembang  sistem  ini  sebagai  berikut  berupa  saran  dari  penulis.  Disarankan  kepada
pengembang selanjutnya, dapat menambahkan pengetahuan tidak hanya motor honda injeksi matic, melainkan menambah pengetahuankan motor motor lain ataupun menambahkan kerusakn pada mobil.

## REFERENSI
[1] J. Nasir and Z. H. Gultom, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 42–58, 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i1.1075.
[2] M. J. Tobin, “Asthma, Airway Biology, and Nasal Disorders in AJRCCM 2003,” Am. J. Respir. Crit. Care Med. , vol. 169, no. 2, pp. 265–276, 2004, doi: 10.1164/rccm.2312011.
[3] A.  Syaputra  and  D.  Setiadi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Sepeda  Motor  Yamaha  Matic Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” Jusikom    J.  Sist.  Komput.  Musirawas ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 126–135, 2020, doi: 10.32767/jusikom.v5i2.1039.
[4] M. Silmi, E. A. Sarwoko, and K. Kushartantya, “Sistem Pakar Berbasis Web Dan Mobile Web Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Darah  Pada  Manusia  Dengan  Menggunakan  Metode  Inferensi  Forward Chaining,” J. Masy. Inform. , vol. 4, no. 7, pp. 1–8, 2013, doi: 10.14710/jmasif.4.7.31-38.
[5] I.  Imron,  M.  N.  Afidah,  M.  S.  Nurhayati,  S.  Sulistiyah,  and  F.  Fatmawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Kerusakan  Mesin  Sepeda  Motor  Transmission  Automatic  dengan  Metode  Forward  Chaining  Studi Kasus: AHASS 00955 Mitra Perdana,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 19, no. 3, p. 544, 2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i3.742.
[6] R. E. Putri, K. M. Morita, and Y. Yusman, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Untuk Mengetahui Kepribadian Seseorang,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 60–66, 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i1.1332.
[7] G. A. Kadek Tutik A., R. Delima, and U. Proboyekti,  “Penerapan Forward Chaining Pada Program Diagnosa Anak Penderita Autisme,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, 2011, doi: 10.21460/inf.2009.52.73.
[8] C. Hidayat, K. I. Santoso, S. Waluyo, and . P., “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kelinci Hias Berbasis Web,” Transformasi , vol. 17, no. 2, pp. 1–12, 2021, doi: 10.56357/jt.v17i2.273.
[9] R.  Erwansyah  and  J.  Wahyudi,  “Expert  System  in  Helping  Students  Diagnose  Car  Engine  Damage Using the Expert System Development Life Cycle (ESDLC) Method Sistem Pakar Dalam Membantu Siswa Mendiagnosa Kerusakan Mesin Mobil Menggunakan Metode Expert System Development Life Cycle (ESDLC),” J. Media Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 101–106, 2023.
[10] A.  R.  Novaliyan et  al. ,  “Bimbingan  dan  Konseling  Mahasiswa  yang  Berbasis  Sistem  Pakar  dengan Menggunakan Metode Faktor Kepastian,” J. Eng. Technol. Appl. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 21–34, 2021, doi: 10.36079/lamintang.jetas-0302.234.
[11] N. Sigani, B. A. Masse, and N. Nurdin,  “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Manusia Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” vol. 5, no. 1, 2019.
[12] M. F. Andriansyah, D. Yusup, and A. Voutama, “Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Website Web-Based Expert System of Covid-19 Early Detection Using Naïve Bayes Method,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 446–455, 2021.
[13] S. Sudirman, “Deteksi Covid-19 Menggunakan Bayes Naïve Bayes,” 2020.
[14] M.  A.  Maulana,  A.  Jamaludin,  A.  Solehudin,  and  A.  Voutama,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Certainty Factor  Berbasis  Website,” INFOTECH J. , vol. 9, no. 2, pp. 431–441, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.6389.
[15] B. A. Pamungkas, A. Voutama, B. N. Sari, and S. Susilawati, “Sistem Pakar Deteksi Dini HIV/AIDS Dengan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 120–130, 2021, doi: 10.31539/intecoms.v4i1.2461.
[16] M.  B.  Firdaus,  D.  S.  Habibie,  F.  Suandi,  M.  K.  Anam,  and  L.  Lathifah,  “Perancangan  Game  OTW SARJANA Menggunakan Metode Forward Chaining,” Simkom , vol. 6, no. 2, pp. 66–74, 2021, doi: 10.51717/simkom.v6i2.56.
[17] W. Verina, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT,” Jatisi , vol. 1, no. 2, pp. 123–138, 2015.
[18] O. Saputra, I. Fitri, and E. T. Esti Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Hardware Komputer Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  Berbasis  Website,” J.  JTIK  (Jurnal
Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 2, pp. 234–242, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i2.416.
[19] D.  K.  Deni  and  F.  Y.  Ferida,  “Usability  Testing  Penggunaan  Menu  Kartu  Hasil  Studi  Di  Website Sistem Informasi Akademik Universitas Teknologi Yogyakarta,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 2, no. I, pp. 41–52, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2ii.57.
[20] A. Nugroho, Rekayasa perangkat lunak berorientasi objek dengan metode USDP . Penerbit Andi, 2010.
[21] N.  Ahmad et  al. , Analisa  \&  Perancangan  Sistem  Informasi  Berorientasi  Objek .  Penerbit  Widina, 2022.