90. doi: https://doi.org/10.32664/j-intech.v9i02.636
Aplikasi Pendukung Keputusan Perbaikan Serta Penyedia Jasa Service Komputer Dan Laptop Menggunakan Metode Naïve Bayes Decision Support Applications of Repair Computer and Laptop Service Providers Using the Naïve Bayes Method
Rifki Pramoendhito Putra 1* Subari 2 Siti Aminah 3 123 Teknik Informatika, STIKI Malang, Indonesia
1 141111042@mhs.stiki.ac.id, 2 subari@stiki.ac.id, 3 sitiaminah@stiki.ac.id
*Penulis Korespondensi:
Rifki Pramoendhito Putra 141111042@mhs.stiki.ac.id Riwayat Artikel: Diterima : 12 Juli 2021 Direview : 27 Juli 2021 Disetujui : 3 Desember 2021 Terbit : 3 Desember 2021

## Abstrak
Komputer dan laptop merupakan perangkat keras yang sering digunakan untuk kegiatan belajar siswa siswi di sekolah. Baik kegiatan pembelajaran biasa maupun digununakan untuk ujian baik itu ujian biasa ataupun ujian nasional. Sistem pembelajan yang berkembang harusnya diimbangi dengan perangkat yang baik dengan tambahan tenaga operator yang baik pula. Masalah muncul jika perangkat yang digunakan siswa mengalami kerusakan dan ditambah ketidakmampuan operator untuk mengatasi masalah yang muncul seketika itu juga. Perlunya dibuat suatu aplikasi pendukung keputusan berbasis android yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah. Naïve bayes dipilih sebagai metode klasifikasi untuk menentukan kerusakan berdasarkan probabilitas gejala yang terjadi. Dibuatnya solusi perbaikan yang terstruktur dari faktor eksternal ke internal yang mudah dipahami pengguna juga sangat perlu dilakukan untuk menunjang keberhasilan dalam proses perbaikan secara mandiri. Pada penelitian ini mengambil studi kasus pada SMP Negeri 2 Mojosari yang berlokasi di jalan S. Parman Ds. Modopuro Kec. Mojosari Kab. Mojokerto – Jawa Timur, di mana dalam instansi sekolah tersebut nantinya akan diambil data berupa informasi tentang gejala kerusakan komputer/laptop dan kerusakan yang sering terjadi serta penetapan solusi perbaikan Kata Kunci: Aplikasi, Pendukung, Keputusan, Perbaikan

## Abstract
Computers and laptops are hardware devices that are often used for student learning activities at school. Both ordinary learning activities and used for examinations, be it regular exams or national exams. A developing learning system should be balanced with good equipment with the addition of good operator personnel. Problems arise if the device used by students is damaged and is compounded by the operator's inability to solve problems that arise immediately. Naïve Bayes was chosen as a classification method to determine damage based on the probability of symptoms occurring. The creation of a structured repair solution from external to internal factors that is easy for users to understand is also very necessary to support success in the repair process independently. This study took a case study at SMP Negeri 2 Mojosari which is located on Jalan S. Parman Ds. Modopuro Kec. Mojosari Kab. Mojokerto - East Java, where in the school institution data will be collected in the form of information about symptoms of computer / laptop damage and frequent damage and determination of repair solutions.
Keywords: Application, Support, Decision, Improvement

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di Indonesia dewasa ini sudah menyentuh banyak kalangan, termasuk masyarakat umum, pemerintah, dan bisnis. Perubahan yang terasa ialah penyederhanaan suatu pekerjaan kegiatan yang dulunya UNAS dikerjakan diatas kertas yang disiapkan petugas, sekarang hanya perlu login di komputer/laptop untuk mengerjakan ujian dan dikoreksi sistem. Perubahan ini tidak hanya membuat siswa dan guru harus beradaptasi tetapi juga membuat staff khusus perbaikan harus bisa memperbaiki kerusakan yang terjadi baik di komputer/laptop. Berkembangnya sistem informasi juga membuat perangkat makin berkembang yang dulunya menggunakan mesin ketik beralih ke komputer dengan daya listrik besar dan berkembang ke laptop yang memakan lebih efisien daya.
Namun tidak semua sekolah bisa mendapatkan pembaruan perangkat penunjang pendidikan sehingga menggunakan apa yang ada. Minimnya tenaga kerja yang dimiliki sekolah dalam hal perbaikan komputer/laptop menjadi pekerjaan rumah tersendiri bagi sekolah tersebut. Proses perbaikan yang dilakukan sekolah biasanya menggunakan staf yang mampu dan pihak luar sekolah non pemerintah untuk datang dan melakukan perbaikan. Akibatnya proses perbaikan lama dari menghubungi pihak luar dan terkadang harus membuat janji dahulu membuat proses belajar siswa terganggu karena perangkat yang rusak tidak bisa cepat diperbaiki.
Permasalahan kerusakan pada komputer/laptop secara garis besar dapat dibedakan dalam kategori kerusakan berat yang terjadi pada perangkat keras ( hardware ) dan kerusakan ringan yang terjadi pada perangkat lunak ( software ). Banyak user yang mengalami keruskan komputer/laptop, padahal keruskan komputer/laptop yang terjadi belum tentu sulit dan belum tentu tidak bisa diperbaiki sendiri. Perlu adanya sebuah aplikasi yang membantu warga sekolah melakukan proses perbaikan sendiri dirasa sangat perlu untuk menunjang kinerja perangkat pendidikan. Penerapan metode naïve bayes sendiri dirasa cocok untuk menhitung probabilitas dari gejala yang muncul ketika kerusakan terjadi yang nantinya akan dibandingkan dengan data kriteria yang telah dibuat guna menemukan kerusakan yang terjadi dan mendapatkan solusi perbaikan yang akurat.
Pada penelitian ini mengambil studi kasus pada SMP Negeri 2 Mojosari yang berlokasi di jalan S. Parman Ds. Modopuro Kec. Mojosari Kab. Mojokerto – Jawa Timur, di mana dalam instansi sekolah tersebut nantinya akan diambil data berupa informasi tentang gejala kerusakan komputer/laptop dan kerusakan yang sering terjadi serta penetapan solusi perbaikan. Sesuai dengan permasalahan yang telah disampaikan pada bagian pendahuluan di atas maka perumusan masalah yang diangkat adalah ”Bagaimana cara membuat aplikasi pendukung keputusan perbaikan komputer dan laptop serta penyedia jasa service menggunakan metode naive bayes” ?
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi sistem pendukung keputusan perbaiakan dan jasa service komputer dan laptop . Tetapi jika didalami lagi maka akan ditemukan berbagai tujuan lain yang lebih luas seperti membantu pengguna aplikasi(operator sekolah) dalam identifikasi kerusakan komputer dan laptop berdasarkan gejala. Dan memandu perbaikan kerusakan secara mandiri pada kerusakan kategori ringan.

## 2. Metode Penelitian Analisa Masalah
Hasil analisa yang dilakukan pada SMP Negeri 2 Mojosari yang berada di laboratorium mendapatkan hasil tentang alur pelaporan dan tindakan penanganan ketika kerusakan pada komputer terjadi. Saat siswa memakai komputer dan tiba tiba mengalami kerusakan maka siswa akan melapor ke guru pengajar. Pada bagian guru pengajar akan mencatat
setiap laporan kerusakan yang dilaporkan siswa. Kemudian laporan dari guru pengajar akan diserahkan kepada Kepala Laboratorium untuk ditindaklanjuti. Proses selanjutnya ialah melaporan ke bagian Tata Usaha dan diteruskan ke Wakil Kepala Sekolah Bagian Kesiswaan yang kemuadian akan disampaikan kepada Kepala Sekolah guna pengambilan keputusan selanjutnya.
Dalam sistem pelaporan masih dikerjakan secara manual yaitu dengan cara mencatat setiap laporan dari siswa melalui pengarsipan lalu disimpan ke file ms-excel untuk catatan inventaris. Semua kegiatan rekapilutasi laporan data masih belum berjalan secara optimal dikarenakan harus mengambil data arsip terlebih dahulu. Ditambah lagi tidak spesifiknya laporan yang dilaporkan dan disamakan dengan kata “komputer rusak”
Penyusunan penjadwalan yang meliputi pengecekan, membuat laporan, pengiriman laporan yang masih dilakukan dengan cara menulis di kertas kemudian balasan dari Dinas Pendidikan diarsipkan dalam bentuk dokumen kertas. Begitu juga dengan sistem perlengkapan dan data perlengkapan yang masih dilakukan secara konvensional dengan memperbarui data dalam 1tahun sekali mengakibatkan data tidak akurat dalam kebutuhan laporan data perlengkapan setiap saat.
Banyak komputer langsung masuk gudang ketika mendapat laporan siswa tanpa melakukan pengecekan terlebih dahulu. Sedikitnya tenaga kerja yang memahami komputer menjadi salah satu dasar sulitnya melakukan perbaikan secara mandiri. Sedikitnya tenaga kerja yang bergerak dalam usaha perbaikan di wilayah Kec. Mojosari serta rasa tak percaya selalu menyelimuti benak guru untuk melakukan perbaikan di tempat tersebut tanpa tahu apa yang rusak.

## Identifikasi Masalah
Permasalahan yang terjadi pada Lab. Komputer SMP Negeri 2 Mojosari diantaranya adalah (1) Ketidaktahuan akan kerusakan yang sedang terjadi. (2) Kurangnya SDM (Sumber Daya Manusia) bidang komputer. (3) Rasa ketidakpercayaan akan teknisi yang ada di daerah. (4) Ketidakmampuan untuk melakukan perbaikan sendiri. (5) Banyak komputer yang harusnya masih bisa diperbaiki langsung dimasukan gudang. (6) Meskipun hanya 1 komponen yang rusak akan disebut rusak (total) oleh kepala Laboratorium.
Untuk menangani Permasalahan tersebut, maka dibangun sebuah Aplikasi Pendukung Keputusan Perbaikan Serta Penyedia Jasa Service Komputer dan Laptop Menggunakan Metode Naïve Bayes sehingga nantinya dapat membantu operasional kerja sekolah serta mendukung pelayanan yang optimal, diantaranya: (1) Pelaporan kerusakan komputer lebih spesifik dan tidak abstrak agar pengambilan keputusan kedepan untuk di perbaiki sendiri, dipanggilkan teknisi atau langsung masuk gudang penyimpanan. (2) Penentuan kerusakan lebih akurat dan dapat mengurangi kesalahan penanganan. (3) Dengan adanya informasi kerusakan dan informasi langkah perbaikan maka selain pengguna dapat menetukan pilihan, pengguna juga dapat menambah pengetahuan bidang perbaikan. (4) Menghilangkan rasa takut dan curiga terhadap teknisi yang memperbaiki apabila pengguna memesan teknisi karna bisa dipastikan bahwa teknisi yang dipesan merupakan teknisi yang berkompeten dalam bidangnya.

## Perancangan
Perancangan sistem adalah suatu proses yang menggambarkan dibangunnya suatu sistem untuk memenuhi kebutuhan pada fase analisis. Tahapan yang dilakukan dalam perancangan sistem ini membahas mengenai perancangan aturan, aliran data, perancangan basis data, perancangan aplikasi sistem dan perancangan antarmuka. Pertama mengenal proses dari suatu sistem digunakan diagram use case . Dengan diagram use case ini dapat diketahui proses yang terjadi pada aplikasi. Dilanjutkan dengan proses pembuatan activity diagram untuk mengetahui
aktifitas yang terjadi di system . Lalu dibuatlah class diagram agar terlihat struktur dari sebuah system, dan dibuatlah flowchart guna menggambambarkan aliran rangkaian dari proses atau prosedur agar mudah dilihat dan dipahami.
Perancangan pada sistem yang akan dibuat ialah sistem diagnosis aturan. Sistem diagnosis bekerja untuk mendapatkan solusi berdasarkan gejala yang muncul dan yang bisa diamati. Basis pengetahuan ini juga dipresentasikan mengunakan bentuk aturan IF – THEN . Basis pengetahuan yang dipakai terdiri dari gejala yang timbul, kerusakan yang dialami yang dibagi menjadi 2 kategori yaitu ringan dan berat dan runtutan solusi yang bergerak dari luar kedalam kecuali jika gejala dan kerusakan yang terjadi akan menghasilkan 1 solusi akhir.
G
G G G S1 S2 K K K Naïve Bayes Gambar 1 Hasil solusi berurutan G1 G2 G3 G4 K1 S3
Gambar 2 Hasil solusi tunggal akhir
Keterangan : G : Gejala S : Solusi K : Kerusakan

## Tabel Gejala
Tabel gejala berisikan informasi gejala yang muncul dari komputer dan laptop yang mengalami kerusakan. Berikut adalah gejala yang terkumpul. Jumlah gejala bisa bertambah apabila komponen dalam komputer dan laptop terus berkembang.
Tabel 1 Tabel Gejala Kode G Nama Gejala G001 Lampu indikator pengisian baterai menyala tetapi laptop tidak bisa dinyalakan. G002 Lampu ndikator pengisian baterai tidak menyala, laptop tidak bisa dinyalakan. G003 Lampu indikator pengisian baterai menyala, bisa dinyalakan tapi tidak tampil pada layar. G004 Input seperti USB tidak berfungsi G005 Listrik luar menyala G006 Listrik luar tidak menyala G007 Lampu adaptor menyala G008 Lampu adaptor tidak menyala G009 Lampu indikator cas di laptop menyala G010 Lampu indikator cas di laptop tidak menyala

## Tabel Kerusakan
Tabel kerusakan berisikan informasi gejala yang muncul dari komputer dan laptop yang mengalami kerusakan. Berikut adalah kerusakan yang terkumpul. Jumlah kerusakan bisa bertambah apabila komponen dalam komputer dan laptop terus berkembang seperti menjadi 1 komponen dasar yang sudah tertanam di motherboard.
Tabel 2 Tabel Kerusakan Kode Nama Kerusakan K001 Ic charger rusak K002 Ic power rusak K003 Resistor rusak K004 Kapasitor rusak K005 Mofset rusak K006 Embeded controller rusak K007 Kabel power rusak K008 Adaptor cas rusak K009 Ic controler rusak K010 Motherboard rusak

## Tabel Solusi
Tabel solusi berisikan informasi tentang cara yang dapat dilakukan untuk menangani kerusakan yang muncul dari komputer dan laptop. Berikut adalah solusi yang terkumpul. Jumlah solusi bisa bertambah apabila komponen dalam komputer dan laptop terus berkembang.
Tabel 3 Tabel Solusi Kode S Nama Solusi S001 Ganti kabel power S002 Ganti adaptor S003 Perbaikan ic power S004 Cek total ke teknisi S005 Pasang di slot lain S006 Ganti ram lain S007 Perbaikan mobo S008 Ganti mobo S009 Ganti lcd/led <14 S010 Ganti lcd/led 14

## Kaidah Produksi
Kaidah dapat juga disebut sebagai implikasi dua bagian yaitu bagian premis (jika) dan bagian konklusi (maka). Biasanya ditulis dalam bentuk IF – THEN. Apabila bagian premis dipenuhi, maka bagian konklusi bernilai benar. Hasil yang akan keluar dari diagnosa berupa informasi alur perbaikan secara runtut dari luar ke dalam. Hal ini karna komputer berbeda dengan laptop yang biasa mengalami lebih dari 1 kerusakan, oleh karena itu perlunya hasil diagnosis yang menampilkan informasi perbaikan dari luar kedalam secara berurutan yang bisa dilihat pada Tabel 4 Tabel Kebenaran. Sedangkan untuk mengetahui kerusakan yang muncul tergolong ringan atau berat, siapa yang bisa mengerjakan akan dibahas di Tabel 5 berikut.

## Tabel 4
Tabel Solusi K001 K002 K003 K004 K005 K006 K007 K008 K009 K010 G001 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 G002 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G003 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 G004 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
G005 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 G006 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 G007 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 G008 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G009 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 G010 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 Tabel 5 Tabel Aturan K Rusak KODE GEJALA LEPA S BAUT BON GKA R GOLONGAN PEKERJA KODE SOLUSI RINGAN BERAT S T K001 G010, G014, G018, G021 V V - V - V S045, S046, S047,S048, S049, S050, S051, S052, S053S004 K002 G010, G014, G018, G021 V V - V - V S045, S046, S047, S048, S049, S050, S051, S052, S053, S004 K003 G001, G003 V V - V - V S045, S046, S047, S048, S049, S050, S051, S052, S053, S004
Use Case Use Case Diagram dari aplikasi pendukung keputusan perbaikan serta penyedia jasa service komputer dan laptop. Dimana terdapat beberapa actor dalam Use Case Diagram. Pada use case diagram di bawah dijelaskan para aktor yang terlibat dan tugas masing masing aktor dalam aplikasi.
Gambar 3 Use Case Diagram Aplikasi
© 2021 J-Intech : Journal Of Information and Technology . Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 85

## Gambar 4 Class Diagram
Berikut ini ialah class diagram dari keseluruhan bagian yang terdapat pada aplikasi penunjang keputusan perbaikan serta penyedia jasa service komputer dan laptop menggunakan metode naive bayes .

## Gambar 5 Flowchart Menu Utama
Pada flowchart diatas menggambarkan menu utama dari aplikasi penunjang keputusan perbaikan serta penyedia jasa service komputer dan laptop secara sistematis. Dijelaskan bahwa pengguna dapat langsung login jika sudah mempunyai akun , sedangkan jika belum mempunyai akun dapat daftar pada aplikasi. Kemudian login bagi pengguna dan data login dicocokkan dengan data yang berada pada database , jika berhasil, pengguna dapat langsung masuk menu utama dan dapat memilih informasi dan kebutuhan apa yang diperlukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk tampilan dari hasil aplikasi yang telah dikembangkan adalah sebagai berikut.

## Gambar 6 Halaman login dan menu utama
Gambar 7 Fitur About Gambar 8 Daftar Pengguna
Gambar 9 Fitur Analisa Kerusakan
© 2021 J-Intech : Journal Of Information and Technology . Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ) 87
Gambar 10 Halaman Pesan Teknisi Gambar 11 Halaman Pesan Teknisi
Pengujian Pengujian pada aplikasi ini dilakukan menggunakan 2 metode yaitu, dengan metode black box dimana setiap fitur yang terdapat dalam sistem akan diuji dan menggunakan kuesioner yang dibuat dengan google form yang dibagikan kepada user yang telah menggunakan aplikasi.

## Pengujian Kasus di lapangan
Gejala yang muncul pada laptop ada empat gejala yaitu : G070 : Tanggal tidak benar G7021 : Wifi limited G7030 : Pengguna lain lancar internet G7031 : Tidak bisa akses internet Berdasarkan gejala yang muncul tersebut maka langkah perhitungannya adalah sebagai berikut. Langkah 1 : Menentukan gejala yang muncul berdasarkan tabel keputusan.
Berdasarkan gejala yang muncul G70, G7021, G7030, G7031 maka bisa dilihat dari tabel keputusan indikasi kerusakan yang akan diprediksi yaitu K013 dan K037. Sebab pada K013 terdapat G70 yang memiliki nilai 1 dan pada K037 terdapat G7021, G7030, G7031 yang memiliki nilai 1. Maka dari itu untuk tahap selanjutnya yang dihitung menggunakan algoritma naive bayes adalah akan menghitung nilai probabilitas gejala pada K013 dan K037.
Langkah 2 : Menghitung nilai probabilitas kerusakan dan gejala.
Pada langkah 1 sudah di dapatkan indikasi penyakit yang diprediksi berdasarkan gejala yang timbul, sesuai tabel keputusan. Langkah berikutnya menghitung nilai probabilitas dari masing- masing kerusakan dan gejala yang muncul.

## Perhitungan Probabilitas pada K013 (Batere cmos habis)
Rumus menghitung probailitas nilai K013 Rumus Probabilitas K013 = jumlah kemungkinan kerusakan yang mucul / Jumlah semua kerusakan = 1/45 = 0,02 Keterangan : Angka 1 didapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 45 didapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul

## G070 : Tanggal tidak benar
G070 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul / jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 1/2

## G7021 : Wifi limited
G7021 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul / jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 0/2

## G7030 : Pengguna lain lancar internet
G7030 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul / jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 0/2

## G7031 : Tidak bisa akses internet
G7031 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul / jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 0/2 Keterangan: jumlah kemungkinan = jumlah gejala G70/G7021/G7030/G7031 yang muncul pada K013 di tabel keputusan jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = kerusakan yang muncul yang diakibatkan gejala dalam perhitungan kali ini didapatkan 2 kerusakan yang muncul yaitu K013 dan K037 Perhitungan Probabilitas K037 (Driver wifi bermasalah) Rumus menghitung probailitas nilai K037 Rumus Probabilitas K037 = jumlah kemungkinan kerusakan yang mucul/ Jumlah semua kerusakan = 1/45 Keterangan : Angka 1 didapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 45 didapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul

## G070 : Tanggal tidak benar
G070 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul/ jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 0/2

## G7021 : Wifi limited
G7021 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul/ jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 1/2

## G7030 : Pengguna lain lancar internet
G7030 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul/ jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 1/2

## G7031 : Tidak bisa akses internet
G7031 = jumlah kemungkinan gejala yang muncul/ jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = 1/2 Keterangan : jumlah kemungkinan = jumlah gejala G70/G7021/G7030/G7031 yang muncul pada K013 di tabel keputusan jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = kerusakan yang muncul yang diakibatkan gejala dalam perhitungan kali ini didapatkan 2 kerusakan yang muncul yaitu K013 dan K037
Langkah 3 : Hitung nilai bayes berdasarkan probabilitas kerusakan dan gejala yang muncul
Dari nilai probabilitas tersebut selanjutnya tahap perhitungan nilai bayes dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

## Menghitung Nilai Bayes K013
K(K013 l G70) = [ K(G70 l K013)*K(K013) ] / [K(G70 l K013)*K(K013) + K(G70 l K037)*K(K037)]= [ 0.5 x 0.02 ] / [ 0.5 x 0.02 + 0 x 0.02 ] = 0.01/ (0.01 + 0) = 0.02
K(K013 l G121) = [ K(G121 l K013)*K(K013) ] / [K(G121 l K013)*K(K013) + K(G121 l K037)*K(K037)]= [ 0 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ] = 0 / (0 + 0.01) = 0 K(K013 l G130) = [ K(G130 l K013)*K(K013) ] / [K(G130 l K013)*K(K013) + K(G130 l K037)*K(K037)]= [ 0 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ] = 0 / (0 + 0.01) = 0 K(K013 l G131) = [ K(G131 l K013)*K(K013) ] / [K(G131 l K013)*K(K013) + K(G131 l K037)*K(K037)]= [ 0 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ]
= 0 / (0 + 0.01) = 0 Total nilai bayes dari K013 yaitu : Total K013 = K(K013 | G70) + K(K013 | G121) + K(K013 | G130) + K(K013 | G131) Total K013 = 0.02 + 0 + 0 + 0 = 0.02 Menghitung Nilai Bayes K037
K(K037 l G70) = [ K(G70 l K037)*K(K037) ] / [K(G70 l K013)*K(K013) + K(G70 l K037)*K(K037)] = [ 0 x 0.02 ] / [ 0.5 x 0.02 + 0 x 0.02 ] = 0 / 0.01 = 0 K(K037 l G121) = [ K(G121 l K037)*K(K037) ] / [K(G121 l K013)*K(K013) + K(G121 l K037)*K(K037)] = [ 0.5 x 0.02 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ] = 0.01 / 0.01 = 1 K(K037 l G130) = [ K(G130 l K037)*K(K037) ] / [K(G130 l K013)*K(K013) + K(G130 l K037)*K(K037)] = [ 0.5 x 0.02 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ] = 0.01 / 0.01 = 1 K(K037 l G131) = [ K(G131 l K037)*K(K037) ] / [K(G131 l K013)*K(K013) + K(G131 l K037)*K(K037)] = [ 0.5 x 0.02 ] / [ 0 x 0.02 + 0.5 x 0.02 ] = 0.01 / 0.01 = 1 Total nilai bayes dari K037 yaitu :
Total K037 = K(K037 | G70) + K(K037 | G121) + K(K037 | G130) + K(K037 | G131) Total K037 = 0 + 1 + 1 + 1 = 3

## Menjumlahkan hasil nilai bayes dari K013 dan K037
Hasil Total = Total dari Bayes K013 + Total dari Bayes K037 = 0.02+ 3 = 3.02
Langkah 4 : Mulai menghitung presentase nilai prediksi kerusakan Perhitungan hasil total didapatkan nilai 3.02 Angka tersebut akan digunakan sebagai pembagi masing-masing nilai bayes K013 dan K037 untuk diketehaui presentasenya. Berikut adalah hasil yang didapatkan dari perhitungan tersebut.
Batere cmos habis (K013) = total bayes K013 / Total hasil x 100% = 0.02 / 3.02 x 100% = 0.06% Driver wifi bermasalah (K037) = total bayes K013 / Total hasil x 100% = 3 / 3.02 x 100% = 0.99% Dari hasil perhitungan presentase diatas maka didapatkan nilai presentase tertinggi merupakan hasil kerusakan yang didapatkan. Dengan demikian jika ada laptop yang mengalami gejala kerusakan G070(Tanggal tidak benar), G7021 (Wifi limited), dan G7030 (Pengguna lain lancar internet) serta G7031 (Tidak bisa akses internet). Maka bisa dianggap laptop tersebut mengalami kerusakan dengan kode K037 ( Driver wifi bermasalah ).

## 4. Penutup
Berdasarkan serangkaian tahapan penelitian, perancangan dan mengimplementasi hasil penelitian pada aplikasi pendukung keputusan perbaikan serta penyedia jasa service komputer dan laptop menggunakan metode naïve bayes dengan untuk membantu pengguna aplikasi dalam pengambilan keputusan maupun langkah langkah yang dibutuhkan, maka didapat kesimpulan sebagai berikut, Pada tahap pengujian akurasi penentuan kerusakan menggunakan aplikasi didapat kesimpulan bahwa penentuan akurasi dapat maksimal jika gejala yang dimasukan untuk uji coba lebih dari 3 gejala. Penentuan nama gejala dibuat pendek agar mudah dipahami pengguna saat mecocokan gejalan yang dialami dengan gejalan yang dipilih pada aplikasi. Berdasarkan uji kuesioner pada 4.4.2 Pengujian aplikasi yang dapat memandu pengguna melakukan perbaikan komputer dan laptop. Jumlah respons: 57 tanggapan, 47% sangat membantu dan 53% membantu. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa aplikasi dapat berfungsi dengan baik untuk membantu operator sekolah SMPN 2 Mojosari dalam melakukan perbaikan kerusakan secara mandiri.
Pada penelitian ini, aplikasi hanya digunakan pada oleh beberapa pihak tertentu sebagai penguji coba di lapangan seperti warga sekolah SMP Negeri 2 Mojosari. Untuk penelitain selanjutnya, diharapkan aplikasi dapat diakses oleh masyarakat umum secara luas dengan menambahkan fitur di bagian analisa kerusakan terdapat beberapa saran untuk pengembangan yang selanjutnya, yaitu penambahan fitur model unit untuk menambah akurasi perbaikan, menambahkan gambar animasi pada setiap solusi, dan tampilan aplikasi yang lebih baik.
5. Referensi
[1] Ahmad Jamal Sukadi. (2015). “Rancang Bangun Sistem pakar Diagnosa kerusakan Notebook pada widodo Computer Ngadirojo Kabupaten Pacitan.” Journal Speed (Volume 7 nomor 3). Hlm. 52-58.
[2] Anif Farizi. (2014). “SistemPakar untuk Mendiagnosa Kerusakan Komputer dengan Menggunakan Metode Forwars Chaining .” Edu Komputika Journal. Edukom 1(2). Hlm. 21-32. [3] Data survey APJII (asosiasi penyelenggara jasa internet indonesia) & badan pusat statistik. (2013). Pengguna Internet Sektor Bisnis.
[4] Data survey APJII (asosiasi penyelenggara jasa internet indonesia). 2017. Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia.
[5] Haris Pramudia dan Adi Nugroho. (2017). “Sistem Informasi Kerusakan Laptop Menggunakan Metode Naive Bayes .” Jurnal Teknologi Elektro Universitas Meru Buana (Volume 8 nomor 3). Hlm. 2016-214.
[6] Indrajani. 2011. Perancangan Basis Data dalam All in 1. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
[7] Maskiswo Addi Puspito, Nurul Hidayat dan Suprapto. (2018). “Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier .” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (Volume 2 nomor 7). Hlm. 2578- 2583.
[8] Nugroho Adi. (2017). “Sistem Informasi Kerusakan Laptop Menggunakan Metode Naïve Bayes ”. Jurnal Teknologi Elektro Universitas Mercu Buana. Vol. 8 No. 3 : 208-211.
[9] Suleman, Saghifa Fitriana dan Tri Chandra Putra. (2018). “Sistem Pakar untuk Mendeteksi Kerusakan Komputer dengan Metode Naive Bayes.” Jurnal Evolusi (Volume 6 nomor 2). Hlm. 66-73.