## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## SISTEM INFORMASI KERUSAKAN LAPTOP MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Haris Pramudia Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana
harispramudia@yahoo.co.id Adi Nugroho Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana adi.nugroho@staff.uksw.edu
Abstrak—  Sistem  pakar  adalah  system  berbasis  computer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta    dan  teknik  penalaran dalam  memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut.  Sistem pakar dibuat pada wilayah tertentu untuk suatu kepakaran yang mendekati  kemampuan  manusia  disalah  satu  bidang  tersebut. Sistem  pakar  mencoba  mencari  solusi  sebagaimana  yang dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Sistem  pakar  juga  dapat memberikan  penjelasan  terhadap  langkah  yang  diambil  dan memberikan  saran  atau  kesimpulan  yang  diperlukan,  Naïve Bayes  adalah  metode  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  memprediski  probabilitas  keanggotaan  suatu class.  Bayesian  classification  didasarkan  pada  teorema  Bayes yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan  decesion tree  dan  neural  network.  Bayesian  classification  terbukti memiliki  akurasai  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.
Kata  Kunci—  Sistem  Pakar;  Metode  Bayes;  Naïve  Bayes; Teorema Bayes; Bayesian classification

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dewasa  ini  sangat terasa  manfaatnya  dalam  membantu  permasalahan  dalam suatu  proses  kegiatan.  Salah  satu  perkembangan  teknologi yang  ada  adalah  munculnya  computer  jinjing  berupa  laptop, Dalam  hal  ini  laptop  merupakan  salah  satu  jenis  komputer yang  banyak  diminati  oleh  masyarakat,  harganya  yang semakin  terjangkau  dan  memiliki  mobilitas  yang  tinggi menjadi alasan paling kuat masyarakat untuk memiliki sebuah laptop.  Kegiatan  yang  umumnya  menggunakan  peranan teknologi  informasi  seperti  pengolahan  data  penjualan  dan pembelian dan lain-lain dapat dilakukan menggunakan laptop.
Fitur-fitur laptop juga sangat beragam. Karenanya, sebagai pengguna/user  sudah  seharusnya  untuk  mengetahuinya,  agar pemakaian  laptop  menjadi  lebih  optimal.  Bagian  atau komponen hardware laptop dalam jangka waktu tertentu akan mengalami  perubahan  fisik  maupun  kerusakan,  yang menyebabkan  laptop  tersebut  harus  diperbaiki.  Oleh  karena
itu,  sangat  dianjurkan  bagi  pengguna/user  untuk  mengetahui cara  merawat  dan  memberikan  pertolongan  pertama  ketika laptop-nya bermasalah, sebelum memutuskan untuk menyerahkannya  ke  tempat  service  atau  membongkarnya sendiri.
Informasi yang diharapkan dapat mengatasi kerusakan  yang  terjadi  dewasa  ini  masih  tidak  lengkap, bahkan  buku  manual  yang  disertakan  pun  tidak  dapat mengakomodasi  terhadap  semua  kemungkinan  kerusakan, oleh karena itu dirasakan perlu dibuat sebuah sistem informasi yang  dapat  membantu  memecahkan  permasalahan  kerusakan pada hardware laptop. Sistem Informasi yang dimaksud adalah yang  bisa  dijadikan  sebagai  alternatif  dalam  mendiagnosa kerusakan  hardware  pada  laptop  dan  berisi  mengenai informasi-informasi  laptop  yang  di  gunakan  oleh  user.  dalam hal  ini  sistem  informasi  juga  dapatakan  membantu  pengguna dalam  menemukan  informasi  penyebab  (ciri)  kerusakan berdasarkan  gejala  kerusakan  pada  setiap  jenis  komponen kerusakan  sampai  ditemukannya  solusi  (hasil  diagnosa) berupa  informasi  mengenai  cara  perbaikannya.  Tentunya sistem  informasi  yang  dibuat  harus  dapat  menyajikan  solusi yang tepat,  masuk akal dan efisien. Sistem Informasi tersebut nantinya  dilengkapi  dengan  sistem  pakar  yang  dapat membantu  user  menemukan  masalah  pada  laptop  yang  di alami.
Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  yang  ada  pada Perusahaan Kharismamedia yang berlokasi di jalan Kalicari II Tengah No.32 Semarang Timur – JawaTengah, di mana dalam perusahaan  tersebut  nantinya  akan  diambil  data  berupa informasi tentang dunia laptop dan kerusakan-kerusakan yang sering terjadi pada laptop.

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## II. T INJAUAN P USTAKA
Penelitian  pertama  yang  digunakan  sebagai  acuan  penulis untuk  mendukung penelitian ini diantaranya adalah penelitian Anif  farizi  yang  berjudul  system  pakar  untuk  mendiagnosa kerusakan  computer  dengan  metode forward  chaining. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode forward chaining untuk  menguji  factor  –  factor  yang  dimasukkan  oleh user dengan  aturan  yang  sudah  disimpan  dalam  system  sehingga dapat  diambil  kesimpulan  kerusakan  yang  terdapat  pada computer.
Penelitian  kedua adalah penelian  yang  membahas rancang bangun  system  pakar  diagnosa  kerusakan  notebook  pada Widodo  Computer  Ngadirojo  yang  berada  di  Pacitan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  pelacakan  kedepan ( forward  chaining ) dalam  memecahkan  masalah  yang dihadapi  oleh  peneliti.    Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membantu teknisi  pada Widodo Computer Ngadirojo maupun pengguna notebook dalam mencari solusi kerusakan notebook.
Penelitian ketiga adalah penelitian tentang algoritma naïve bayes  untuk  mencari  perkiraan  waktu  studi  mahasiswa. Algoritma  naïve  bayes  merupakan  teknik  data  mining  untuk klasifikasi  prediksi.  Penggunaan  algoritma  naïve  bayes  pada penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  data  training  ketepatan waktu  studi  mahasiswa.  Data  training  dan  testing  yang digunakan diambil secara random pada tabel data master. Cara kerja  algoritma  naïve  bayes  yaitu  dengan  cara  menghitung perbandingan  peluang  antara  jumlah  dari  masing  –  masing kriteria nilai fields terhadap nilai hasil prediksi sesungguhnya.
Penelitian  keempat  adalah  penelitian  tentang  klasifikasi teks dengan naïve bayes classifier (NBC) untuk pengelompokan  teks  berita  dan  abstract  akademis.  penelitian ini  menggunakan  metode  probabilistic naïve  bayes  classifier (NBC)  yang  memiliki  kelebihan  yaitu  kesederhanaan  dalam komputasinya.  Peneliti  mengkaji  kinerja  NBC  untuk kategorisasi teks berita dan teks akademis.
Dari  penelitian  di  atas  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar yang bertujuan untuk mendiagnosis kerusakan pada laptop dan untuk  lebih  mengakuratkan  pembangunan  system  dapat digunakan  Bayesian.  Oleh  karena  itu  penulis  ingin  mencoba menggabungkan  menggunakan  metode  Bayesian  untuk membantu dalam mendiagnosis kerusakan pada laptop Sistem  pakar  adalah system berbasis computer yang menggunakan  pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. System pakar dibuat pada  wilayah  tertentu  untuk  suatu  kepakaran  yang  mendekati kemampuan  manusia  disalah  satu  bidang  tersebut. System pakar  mencoba  mencari  solusi  sebagaimana  yang  dilakukan oleh  seorang  pakar. System pakar  juga  dapat  memberikan
penjelasan  terhadap  langkah  yang  diambil  dan  memberikan saran atau kesimpulan yang diperlukan [1].
Tujuan  pengembangan system pakar  sebenarnya  tidak untuk menggantikan para pakar, namun untuk mengimplementasikan  pengetahuan  para  pakar  kedalam bentuk  perangkat  lunak,  sehingga  dapat  digunakan  sehingga dapat  digunakan  oleh  banyak  orang  dan  tanpa  biaya  yang besar.
Untuk  pembangun  sistem  yang  seperti  itu  maka komponen-komponen  dasar  ( user  interface )  Bagian  ini merupakan  sarana  komunikasi  antar  pemakai  dan  system, Basis pengetahuan ( knowledge base ) Basis Pengetahuan  yang dimiliki oleh seorang pakar yang merupakan bagian terpenting dalam  Sistem  Pakar,  Mesin  inferensi  ( Inference  Engine ) Pembangkit  inferensi  merupakan  mekanisme  analisa  dari sebuah masalah tertentu yan selanjutnya mencari jawaban dari kesimpulan terbaik[3].
Sistem  Pakar  digunakan  sebagai  alat  untuk  memecahkan persoalan  yang  bersifat  analitis  yaitu  interpretasi  dan diagnostik,  sintesis  dan  integrasi.  Sistem    pakar  mempunyai keuntungan  dibandingkan  dengan  seorang  pakar  yang kepakarannya  dapat  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  tanpa kehadiran  pakarnya.  mencakup  keseluruhan  dari  kepakaran tersebut.
Menurut  Turban  (1994),  sistem  pakar  dapat  dibagi  dalam komponen-komponen sebagai berikut [2]:
 Akuisisi Pengetahuan
 Basis Pengetahuan
 Mesin Inferensi Sedangkan  menurut  Aziz  (1994), komponen-komponen sistem pakar terdiri dari [3] :
 Basis Pengetahuan
 Basis data
 Mesin Inferensi
 Antarmuka pemakai (user interface)
Strukur dari sistem pakar dapat dilihat pada gambar 1
Gambar 1 Struktur Sistem pakar [3]

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Bayesian  classification adalah  pengklasifikasian  statistik yang  dapat  digunakan  untuk  memprediski  probabilitas keanggotaan  suatu class . Bayesian  classification didasarkan pada teorema  Bayes yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi serupa  dengan decesion  tree dan neural  network . Bayesian classification terbukti  memiliki  akurasai  dan  kecepatan  yang tinggi  saat diaplikasikan ke dalam database dengan data  yang besar.  [3]Untuk  menjelaskan  teorema  Naive  Bayes,  perlu diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah petunjuk untuk menentukan class apa yang cocok bagi sampel yang  dianalisis  tersebut.  Karena  itu,  teorema  bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut
G = Data dengan class (Gejala)
K = Class spesifik (Kerusakan)
P(K|G)  =  Probabilitas  berdasarkan  pilihan  kerusakan/
gejala
P(K) = Probabilitas kemungkinan kerusakan
P(G|K) = Probabilitas kerusakan/ Gejala berdasarkan total
P(G) = Probabilitas dari jumlah gejala
Variabel K mempresentasikan class , sementara variabel G mempresentasikan  karakteristik  petunjuk  yang  dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik tertentu dalam kelas K (Kerusakan) adalah peluang munculnya class
G
(Gejala).
Oleh  karena  itu,  rumus  diatas  dapat  pula  ditulis  secara sederhana sebagai berikut : Perhitungan nilai Bayes :
 Jika probabilitas Kerusakan
=
 Jika probabilitas gejala
=
Setiap customer yang  mempunyai  masalah dengan laptop, maka akan datang ketempat perbaikan laptop secara langsung. Proses  pemeriksanaan  awal  adalah  dengan  melakukan pemeriksaan pendahuluan berdasarkan keluhan yang diberikan oleh  user.  Kemudian  setelah  dilakukan  pemeriksaan  akan setiap masalah maka akan diketahui anamnese (sejarah/riwayat  kerusakan),  dan  keadaan  umum (status praesens) laptop, untuk menentukan bisa tidaknya pemeriksaan  dilakukan  secara  inspeksi  pada  satu  bagian  part saja,  guna  membuat  diagnosa  sementara.  Menurut  Ang  Sing Biauw  (1977)  urutan  pemeriksaan  ( Signalement) sebuah laptop  penting  dikenal  pada  permulaan  pemeriksaan. Signalements meliputi Type laptop,  model  laptop,  spesifikasi laptop  dan  ciri-ciri  lain  secara  phisik  misalnya  casing  retak, LCD  kotor  ( Anamnes) berita  dari  pemilik  laptop  mengenai sejarah  perbaikan  atau  keluhan  terhadap  laptop. Anamnese dibutuhkan  untuk  memperoleh  keterangan  tentang  gejala kerusakan  yang  timbul  mula-mula,  sudah  berapa  lama terjadinya didalam keadaan apa dilihatnya.[4] Penyebab  terjadinya  kerusakan  pada  laptop  sehingga mengakibatkan tidak bisa digunakan, seperti kerena hardware yang  rusak  atau  karena operating  system ( software )  yang terinfeksi  virus,  sehingga  tidak  dapat  berjalan  secara  normal. Untuk  kerusakan  hardware  sebagian  besar  kerena  disebabkan oleh  tegangan  listrik  yang  tidak  stabil  atau  turun  naik.  Selain itu  kerusakan hardware juga  disebabkan  karena  perangkat ( hardware )  tidak  berjalan  dengan  normal  /  baik  Gejala kerusakan yang terlihat antara lain adalah, tidak ada tampilan, tidak  ada  tegangan/arus,  tidak  berfungsi  dengan  baik perangkat / part tersebut. Untuk  kerusakan  yang timbul dapat digolongkan  sebagai  berikut: Software (Operating  Sistem, Aplikasi, Virus, Bios dll) dan hardware (komponen/part pada laptop  FDD,  HDD,  monitor,  Modem,  Ethernet)  Gejala kerusakan  yang  terlihat  antara  lain  adalah,  hang,  tidak  bias masuk  operating  sistem  ,  jalannya  system  agak  lambat, hilangnya  beberapa  perintah (command) yang  ada  didalam operating  system  sehingga  ada  pesan  bahwa command  is missing .

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu    metode  Bayesian.  metode  Bayesian  digunakan  sebagai alat  memperbaharui tingkat kepercayaan diri untuk  mengatasi masalah  dengan  penalaran  statistik.  Dalam  penelitian  ini nantinya  data  –  data  primer  maupun  sekunder  yang  peneliti peroleh  akan  diolah  dan  dianalisis  kebenarannya  supaya keakuratan  data  yang  digunakan  dapat  terjamin.  Berikut  ini merupakan  tahapan  metode  penelitian  yang  menggambarkan tahapan awal sampai akhir pelaksanaan penelitian :

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana

## ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 2 Proses Penelitian
Berdasarkan  tahapan  metode  penelitian  diatas  Data  set berupa  gejala  umum  dan  khusus  kerusakan  laptop  serta  cara perbaikan,  Langkah  selanjutnya  yaitu  penggunaan  metode bayesian sebagai alat kepastian dengan menghitung fakta yang keluar,  Setelah  semua  tahapan  dilakukan  baik  menggunakan metode Bayesian , hasil akhir yang akan didapatkan yaitu jenis kerusakan  dan  cara  perbaikan  laptop  berdasarkan  gejala  yang sudah  di input. Penelitian  pada  Tugas  Akhir  ini  dilakukan berdasarkan  data  yang  diperoleh  peneliti  sesuai  dengan permasalahan dan tujuan akhir peneliti  yang sudah dijelaskan pada  bab  sebelumnya.  Berikut  contoh  kasus  perhitungan metode Bayesian. Data  kerusakan,  gejala  dan  penghitungan manual adalah sebagai berikut :
Data kerusakan laptop :
 Rusak pada ic power (K1)
a. Laptop tidak menampilkan gambar dilayar
b. Mesin tidak hidup
c. Indikasi  lampu  yang  terhubung  pada  charger  pada laptop tidak hidup
d. Ketika dicolokan charger, laptop tiba-tiba mati
 Rusak pada ic vga (K2)
a. Laptop tidak menampilkan gambar dilayar
b. Mesin masih hidup
c. Jika  diubungkan  ke  LCD  external  melalui  vga  card bisa menampilkan gambar
 Rusak inventer/gangguan pada kabel fleksibel laptop (K3)
a. Cahaya  pada  layar  laptop  redup  gelap  namun menampilkan gambar
b. Layar  kadang  hidup  mati  dalam  menampilkan gambar
 Rusak pada LCD (K4)
a. Laptop tidak menampilkan gambar pada layar
b. Terdapat garis-garis pada LCD laptop
c. Terdapat dot pixel pada laptop
d. Terdapat  goresan  atau  tidak  bisa  menampilkan gambar sebagian dari dalam LCD
 Rusak Pada Keyboard Laptop (K5)
a. Ada  sebagian/semua  tombol  keyboard  yang  tidak berfungsi
b. Ketika  dinyalakan  terdapat  bunyi  bip  yang  panjang
dan terus menerus pada laptop
 Rusak Pada TouchScreen LCD (K6)
a. Touchscreen tidak berfungsi sebagian/seluruh b. Ketika  dalam  keadaan  nyala  normal,kursor  menekan nekan menu sendiri
 Kerusakan pada harddisk laptop (K7)
a. Tidak dapat masuk ke OS
b. menampilkan  pesan  error  pada  hardisk  pada  saat
menjalankan OS
c. Bisa  masuk  windows  tapi  lemot  ketika  menjalankan windows
d. Sudah di install ulang windows tapi masih lemot
e. Pernah  di  install  tapi  ketika  proses  installasi berlangsung gagal
 Kerusakan pada operating system (K8)
a. Operating system berjalan lambat (lemot)
b. Tidak dapat masuk ke OS
c. Terdapat  pesan  pesan  eror  yang  selalu  muncul  pada OS
 Kerusakan pada charger laptop (K9)
a. Charger tidak mau mengisi daya ke laptop
b. Ketika dicolokan charger, laptop tiba-tiba mati
c. Indikasi lampu pada charger tidak hidup
Data Gejala kerusakan laptop : G1 : Laptop tidak menampilkan gambar dilayar G2 : Mesin tidak hidup
G3  :  Indikasi  lampu  yang  terhubung  pada  charger  pada laptop tidak hidup
G4 : Ketika dicolokan charger laptop tiba-tiba mati G5 : Mesin masih hidup
G6  :  Jika  dihubungkan  ke  LCD  external  melalui  vga  card bisa menampilkan
G7  :  Cahaya  pada  layar  laptop  redup  gelap  namun menampilkan gambar
G8 : Layar kadang hidup mati dalam menampilkan gambar G9 : Terdapat garis-garis pada LCD laptop G10 : Terdapat dot pixel pada laptop G11  :  Terdapat  goresan/tidak  bisa  menampilkan  gambar sebagian dari dalam LCD
G12  :  Ada  sebagian/semua  tombol  keyboard  yang  tidak berfungsi
G13 : Ketika dinyalakan bunyi bip yang panjang dan terus menerus pada laptop
G14 : Touchscreen tidak berfungsi sebagian/seluruh G15 : Ketika dalam keadaan nyala normal,kursor menekan nekan menu sendiri
G16 : Tidak dapat masuk ke OS G17  :  menampilkan  pesan  error  pada  hardisk  pada  saat menjalankan OS

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
G18 : Bisa masuk windows tapi lemot ketika menjalankan windows
G19 : Sudah di install ulang windows tapi masih lemot G20  :  Pernah  di  install  tapi  ketika  proses  installasi berlangsung gagal
G21 : Operating system berjalan lambat (lemot) G22 : Terdapat pesan pesan eror yang selalu muncul pada OS
G23 : Charger tidak mau mengisi daya ke laptop G24 : Indikasi lampu pada charger tidak hidup
Tabel 1 Tabel keputusan antara Kerusakan dan Gejala
Misalnya  gejala  yang  tampak  pada  kerusakan  laptop  ada dua  gejala  yaitu  Laptop  tidak  menampilkan  gambar  dilayar (G1) dan  Mesin tidak hidup (G2). Berdasarkan gejala tersebut maka dapat dihitung :
Kerusakan Pada Ic-Power Jika probabilitas Kerusakan Pada Ic-Power (K01) adalah :
0,11
Jika probabilitas gejala adalah :
 Laptop  tidak  menampilkan  gambar  dilayar  (G01)  :
0,5
 Mesin tidak hidup (G2) : 0,5
Perhitungan nilai Bayes :
K(K01 | G01) =  [ K(G01 | K01) * K (K01) ] / [ K(G01 | K01) * K(K01)  +    K(G01 | K03) * K(K03)]
K(K01 | G01) =
K(K01 | G01)  =
K(K01 | G01)  =  0,5
K(K01  |  G02)  =  [  K(G02  |  K01)  *  K  (K01)  ]  /  [  K(G02  | K01) * K(K01)  +    K(G02 | K03) * K(K03)]
K(K01 | G02) =
K(K01 | G02)  = K(K01 | G02)  =  1 Total Bayes Pertama = K(K01 | G01) + K(K01 | G02) = 0,5 + 1 = 1,5
Kerusakan  pada  inventer/gangguan  pada  kabel  fleksibel laptop (K2)
Jika  probabilitas  kerusakan  pada  inventer/gangguan  pada kabel  fleksibel  laptop  (K2)  adalah  :  0,11  Jika  probabilitas gejala adalah :

Laptop  tidak  menampilkan  gambar  dilayar  (G01)  : 0,5
 Mesin tidak hidup (G2) : 0
K(K02  |  G01)  =  [  K(G01  |  K02)  *  K  (K02)  ]  /  [  K(G01  | K01) * K(K01)  +    K(G01 | K03) * K(K03) ]
K(K02 | G01) =
K(K02 | G01)  = K(K02 | G01)  = 0,5 K(K02  |  G02)  =  [  K(G02  |  K02)  *  K  (K02)  ]  /  [  K(G02  | K01) * K(K01)  + K(G02 | K03) * K(K03) ]
K(K02 | G02) =
K(K02 | G02)  =
K(H02 | G02)  =  0 Total Bayes Kedua  = K(K02 | G01) + K(K02 | G02) = 0,5 + 0 = 0,5
Hasil = Total Bayes Pertama + Total Bayes Kedua =  K(K01 | G01) + K(K01 | G02) + K(K02 | G01) + K(H02 | G02)
= 1,5 + 0,5
=  2
Maka Perhitungan Probabilitas kerusakan adalah :
1. Kerusakan Pada Ic-Power  (K01)
2. Kerusakan  pada  inventer/gangguan  pada  kabel
fleksibel laptop (K2)

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479

## IV. P EMBAHASAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data kerusakan  laptop  yang  peneliti  dapatkan  dari  survei  pada Kharismamedia,  Data  tersebut  meliputi  jenis  kerusakan,  kode kerusakan, gejala, dan kode gejala.
Tabel 2 Data Gejala dan Kerusakan Pada Laptop
Tabel 2 (lanjutan)
Pada tahap  perencanaan  aplikasi,  peneliti  merancang kebutuhan-kebutuhan  apa  saja  yang  aplikasi  butuhkan nantinya  dalam  pembangunan  sistem.  Tahapan  –  tahapan tersebut  yaitu  berupa  fungsi  menu  yang  dibutuhkan  dalam sistem. Gambar 3 adalah kebutuhan perencanaan aplikasi pada sistem  pakar  yang  penulis  teliti  yaitu  Use  Case  Diagram Metode Naïve Bayes
Gambar 3. Usecase diagram metode naïve bayes
Metode  Naïve  Bayes  Pada  tahap  ini  dijelaskan  alur jalannya metode naïve bayes dalam bentuk Activity Diagram. Berikut ini adalah Activity Diagram dari metode naïve bayes

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 4 Activity diagram metode naïve bayes
Pada  halaman  ini  juga  berisi  logika-logika  perhitungan bayes,  yang  nantinya  akan  memunculkan  hasil  kerusakan berdasarkan hasil perhitungan melalui source code program.
Gambar 5. Source Code Perhitungan Algoritma Naïve Bayes
Berikut  ini  merupakan screenshoot program  dan  juga keterangan  gambar  dari  sistem  yang  telah  dibangun  berbasis web dengan algoritma Bayesian
Gambar 6. Halaman Dashboard
Halaman dashboard adalah  halaman  utama  system.  Pada halaman ini terdapat 3 menu utama yang dapat membantu user untuk  menjalankan system .  Menu  tersebut  adalah  Analisis konsultasi  kerusakan,  riwayat  hasil  analisis,  dan  data kerusakan. Analisis kerusakan adalah menu yang dapat dipilih user untuk  menginput  gejala  kerusakan  laptop,  menu  riwayat hasil  analis  untuk  mengetahui  kerusakan  laptop  berdasarkan gejala  kerusakan  yang  tadi  dipilih,  dan  data  kerusakan merupakan  menu  untuk  mengetahui  gejala  apa  saja  yang biasanya terjadi pada laptop serta jenis kerusakannya.
Gambar 6 Halaman Analisis Kerusakan
Halaman  analisis  kerusakan  merupakan  halaman  input gejala kerusakan laptop oleh user. Pada halaman ini user dapat menginputkan  gejala  kerusakan  yang  dialami  laptop  untuk memprediksi kerusakan laptop dengan metode Bayesian. Cara menginput  gejalanya  adalah  dengan  mencentang  pada  kolom pilih sesuai gejala kerusakan.  Setelah melakukan input gejala, user akan  memilih  tombol  proses.  Tombol  proses  tersebut berguna untuk menghitung metode Bayesian untuk memprediksi  kerusakan  sesuai  dengan  gejala  yang  telah diinputkan oleh user.

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Gambar 7 Halaman Hasil Analisis
Halaman
hasil analisis adalah halaman yang memperlihatkan  hasil  prediksi  kerusakan  laptop.  Data  hasil analisis  merupakan  data  hasil  olahan  gejala  kerusakan  yang telah  diproses  menggunakan  metode  Bayesian.  Hasil  dari anaisis  ini  merupakan  presentase  dari  beberapa  kerusakan laptop.  Kerusakan  dengan  presentasi  tertinggi  menunjukkan prediksi kerusakan yang paling akurat.
Gambar 8 Halaman Data Kerusakan
Halaman  data  kerusakan  merupakan  halaman  yang memperlihatkan  kerusakan  disertai  gejala  yang  dapat  terjadi pada  laptop.  Data  tersebut  merupakan  acuan  untuk memprediksi  kerusakan  laptop.  Jadi  apabila user ingin mengetahui  kerusakan  laptop  tanpa  melalui  prediksi kerusakan, user dapat memilih menu ini.
Tabel 3. Pengujian Sistem

## Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana
ISSN: 2086 ‐ 9479
Tabel 3 (Lanjutan)
Berdasarkan  pada  tabel  4.10  telah  dilakukan  pengujian akurasi  dengan  24  sampel  data  kerusakan  laptop.  Dari  hasil pengujian tersebut dapat dihitung nilai akurasi seperti berikut :
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi  sistem  pakar berdasarkan  24  data  sampel  yang  diuji  adalah  100%  yang menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  ini  dapat  berfungsi  dengan baik  dan    sesuai  dengan  identifikasi  pakar.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  membantu  user  untuk  mendiagnosa kerusakan hardware laptop.
Dijaman  perkembangan  teknologi  seperti  ini,  semakin banyak  orang  yang  menggunakan  computer  jinjing  atau laptop.    Fitur-fitur  laptop  yang  sangat  beragam  membuat laptop  rentan  terkena  kerusakan.  Karenanya,  sebagai pengguna/user  sudah  seharusnya  untuk  mengetahuinya,  agar pemakaian  laptop  menjadi  lebih  optimal.  Bagian  atau komponen hardware laptop dalam jangka waktu tertentu akan mengalami  perubahan  fisik  maupun  kerusakan,  yang menyebabkan  laptop  tersebut  harus  diperbaiki.  Oleh  karena itu,  sangat  dianjurkan  bagi  pengguna/user  untuk  mengetahui cara  merawat  dan  memberikan  pertolongan  pertama  ketika laptop-nya bermasalah, sebelum memutuskan untuk menyerahkannya  ke  tempat  servis.  Dari  masalah  tersebut, peneliti  melakukan  penelitian  mengenai  prediksi  kerusakan laptop berdasarkan gejala kerusakan pada hardware laptop.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Bayesian,  Metode bayesian digunakan sebagai alat kepastian dengan menghitung fakta  yang  keluar.  Setelah  memalui  tahapan  proses menggunakan  metode  bayes  hasil  yang  di  dapatkan  adalah berupa  jenis  hama  dan  penyakit  yang  telah  di  proses berdasarkan fakta gejala yang keluar.
Berdasarkan  masalah  dan  metode  yang  ada,  peneliti  telah membangun  system  prediksi  kerusakan  laptop  berbasis  web untuk pemecahan masalah. Hasil dari system prediksi ini telah dihitung  nilai  akurasi  yang  menunjukkan  kelayakan  system apakah  sesuai  dengan  pakar  atau  tidak.  Hasil  nilai  akurasi adalah  100%,  nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  system prediksi ini layak untuk digunakan oleh user untuk membantu dalam memprediksi kerusakan laptop berdasarkan gejala yang ada.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode  Bayesian  telah  berhasil  diimplementasikan kedalam sistem pakar untuk mendiagnosis kerusakan laptop di KharismaMedia.
2. Telah didapatkan hasil dengan menggunakan metode bayes  dalam  kerusakan  komponen  hardware  dan  software komputer.
3. Sistem yang telah dibangun dengan metode Bayesian memiliki tingkat akurasi 100%.
4. Sistem tersebut juga dibangun berdasarkan kebutuhan user  akan  gejala  kerusakan  laptop,  sehingga  system  dapat membantu  user  dalam  menentukan  kerusakan  laptop  dengan mudah dan baik.
5. Penerapan  metode  bayes  cukup  efisien  digunakan sebagai  cara  untuk  membuat  data  yang  kurang  pasti  menjadi data  yang  pasti  didalam  identifikasi  kerusakan  komponen hardware komputer.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim  editorial Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Marimin.  1992.  Struktur  dan  Aplikasi  Sistem  Pakar  TIN-Fateta.  IPB. Bogor.
[2] Turban, E. 1994. Decision support and expert system Prentice-Hall. Inc. New Jersey.
[3] Aziz,  M  farid,  1994  :  Belajar  Sendiri  Pemrograman  Sistem  Pakar,  PT Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta.
[4] McLeod  Reymond,  1993  :  Sistem  Informasi  Manajemen,  Studi  Sistem Informasi berbasis Komputer Jilid II
[5] Bustami., 2013, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi,  TECHSI  :  Jurnal  Penelitian Teknik Informatika, Vol. 3, No.2, Hal. 127-146.