## SISTEM UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Wawan Singgih P (wawan.sinus@gmail.com) Didik Nugroho (didikhoho@gmail.com) Yustina Retno WU (yustina.retno@gmail.com)

## ABSTRAK
Penggunakan  mobil  membuat  masyarakat  lebih  luas  untuk  memenuhi  segala keperluannya,  karena  mobil  merupakan  alat  transportasi  kedua  yang  banyak  digunakan masyarakat  setelah  sepeda  motor.  Keterbatasan  pengetahuan  dalam  mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada mobil sering kali menyulitkan pengguna mobil untuk memperbaiki . Sistem  ini  dibangun  untuk  memprediksi  kerusakan  mobil  dengan  menggunakan  penerapan metode naive beyes. Metode ini mampu menjadi solusi dari permasalahan diatas, karena naive beyes mampu memprediksi peluang di masa sebelumnya. Metode ini merupakan metode yang baik untuk pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya dengan tingkat klasifikasi sederhana serta mudah dalam pengimplementasiannya. Sistem ini dibuat dengan mengambil data dari bengkel gunawan yang terdiri  dari  data  kerusakan,  gejala  dan  cara  penanganannya  yang  kemudian  akan  dimasukkan kedalam rumus naïve bayes, guna mencari hasil yang akurat. Hasil berupa keluaran perhitungan data yang dilakukan sistem adalah menampilkan data kerusakan yang terjadi beserta solusi dari kerusakan. Dari hasil yang telah dilakukan sistem, kemudian akan dihitung dengan akurasi dari data  manual  dengan  data  yang  dilakukan  sistem.  Hasil  yang  didapat  dari  perhitungan  akurasi yaitu 85%, dihitung dari perbandingan data yang diperoleh.
Kata kunci: Mesin Diesel, Konsultasi, Naive Bayes, Website

## I.  PENDAHULUAN
Penggunakan mobil membuat masyarakat lebih luas untuk memenuhi segala keperluannya,  karena  mobil  merupakan  alat transportasi  kedua  yang  banyak  digunakan masyarakat setelah sepeda motor.
Keterbatasan
pengetahuan dalam mengidentifikasi  kerusakan  yang  terjadi  pada mobil  sering  kali  menyulitkan  pengguna  mobil untuk memperbaiki.
Oleh  karena  itu  dalam  hal  ini  topik  yang dipilih  adalah  masalah  dalam  bidang  otomotif, dimana  akan  dicari  solusi  dalam  menangani kerusakan  yang  terjadi  dengan  mengetahui pencegahan serta menangani kerusakan yang terjadi.  Maka  diperlukan  suatu  metode  untuk mendapatkan solusi dari masalah tersebut.
Sistem  yang  diterapkan  adalah  sebuah sistem  pakar  yang  mampu  mengetahui permasalahan  yang  terjadi  pada  mobil, sehingga sistem dapat memprediksi permasalahan  -  permasalahan  yang  terjadi dan  kemudian  menggabungkannya  dan  dapat depecahkan  masalah  dengan  sistem    pakar yang  kemudian  bisa  diambil  hasilnya  berupa cara memperbaiki kerusakan yang terjadi.
Sistem  ini  dibangun  untuk  memprediksi kerusakan mobil dengan menggunakan penerapan  metode naive  bayes .  Metode  ini mampu  menjadi  solusi  dari  permasalahan diatas, karena naive beyes mampu memprediksi  peluaang  di  masa  sebelumnya. Metode ini merupakan metode yang baik untuk pembelajaran berdasarkan data training, dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat sebagai  dasarnya  dengan  tingkat  klasifikasi sederhana
serta
mudah dalam pengimplementasiannya.
Dengan  penerapan  aplikasi  sistem  pakar untuk mendeteksi kerusakan mobil diharapkan dapat  membantu  pengguna  mobil  dan  teknisi mobil untuk memudahkan pekerrjaanya dalam memperbaiki kerusakan yang dialami. Berdasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut menjadi  suatu  pertimbangan  bagi  peneliti untuk  membuat  judul  “ SISTEM  UNTUK DETEKSI  KERUSAKAN  MESIN  DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES ”

## II.  METODE PENELITIAN 2.1. Metode Pengumpulan Data
A.  Observasi
Dalam  penelitian  ini  diamati  kegiatan servis  mobil  dan  perbaikan  komponen  yang rusak di bengkel Gunawan.
B.  Wawancara
Metode  ini  merupakan  pengumpulan  data yang di lakukan dengan wawancara langsung. Peneliti mengumpulkan data dengan mengajukan  pertanyaan  langsung  kepada Bapak  Mawan  selaku  pemilik  bengkel  yang berkaitan  dengan  penelitian  kerusakan  mobil di  bengkel  Gunawan,  Desa  Krendetan, Jatingarang,  Kecamatan  Weru,  Kabupaten Sukoharjo.
C.  Studi Pustaka Peneliti  mengumpulkan  data  dengan mencari  informasi  tentang  mobil  panther, sistem  pakar,  metode  naïve  bayes,  dengan membaca  buku-buku,  majalah  serta  melalui websait online .

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
1.  Analisis Sistem
Analisa yang digunakan untuk mengetahui besarnya  hubungan  yang  dibutuhkan dalam  perancangan  sistem  yang  baik, adapun tahapan dalam melakukan sebuah analisa sebagai berikut:
a. Identify (Mengidentifikasi) b. Understand (Memahami sebuah
masalah)
c. Analize (Menganalisa sebuah masalah) d. Report (Membuat  laporan  tentang analisa.
2.  Perancangan Sistem Perancangan  sistem  mengunakan  HIPO, Diagram  Konteks  dan  DAD  (Diagram  Alir Data).
3.  Implementasi
Implementasi sistem berbasis web menggunakan  pemrograman  PHP  dan database menggunakan MySQL.
4.  Pengujian Pengujian
fungsional
sistem menggunakan  metode Black  Box dan Pengujian validitas didasarkan pada perbandingan  antara  hasil  data  sampel dan  data  hasil  dari  perhitungan  sistem menggunakan metode Naive Bayes.

## III.  TINJAUAN PUSTAKA
3.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence ) adalah  ilmu  pengetahuan  yang  mempelajari dan menerapkan kemampuan berpikir
manusia  dan  pengetahuan  sebagai  pengolah proses  informasi  dan  metode  penelitian  ilmu pengetahuan.  Kecerdasan  buatan  merupakan studi  tentang  bagaimana  membuat  komputer melakukan  hal-hal  yang  pada  saat  ini  dapat dilakukan lebih baik oleh manusia [1].
3.2. Sistem Pakar
Sistem pakar [2] adalah salah satu cabang dari artificial  intelegence yang  membuat penggunaan  secara  luas knowledge yang khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat manusia  oleh  seorang  pakar  dan  dirancang untuk dapat menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan permasalahan di semua bidang.  Seorang  pakar  adalah  seorang  yang mempunyai  keahlian  dalam  bidang  tertentu yaitu  pakar  yang  mempunyai  knowledge  atau kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak mengetahui  atau  mampu  dalam  bidang  yang dimilikinya.  Sifat  utama  sistem  pakar  adalah ketergantungan  sistem  ini  pada  pengetahuan manusia dalam suatu bidang dalam menyusun strategi  pemecahan  persoalan  yang  dihadapi oleh  sistem.  Teknologi  sistem  pakar  ini meliputi  bahasa  sistem  pakar,  program  dan perangkat keras yang dirancang untuk membantu  pengembangan  dan  pembuatan sistem pakar.
3.3. Naïve Bayes
Metode naïve bayes merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga dikenal  sebagai Teorema  Bayes . Naive  bayes untuk  setiap  kelas  keputusan,  menghitung probabilitas  dengan  syarat  bahwa  kelas keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor informasi obyek. Algoritma ini mengasumsikan bahwa  atribut  obyek  adalah  independen. Probabilitas  yang  terlibat  dalam  memproduksi perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah frekuensi dari "master" tabel keputusan. [2]
Persamaan teorema Bayes adalah:
(1)
Keterangan :
P(C i |X)  =  Probabilitas  hipotesis  C i jika diberikan  fakta  atau record X  ( Posterior probability )
P(X|C i )  =  mencari  nilai  parameter  yang memberi  kemungkinan  yang  paling  besar ( likelihood )
P(C i )  =  Prior  probability  dari  X  ( Prior probability )
P(X) = Jumlah probability tuple yg muncul.
Pada perkembangannya, P(X) dapat dihilangkan  karena  nilai  tetap,  sehingga  saat dibandingkan  dengan  tiap  kategori,  nilai  ini dapat  dihapuskan  karena  asumsi  atribut  tidak selalu  terkait  ( conditionally  indenpenden ) maka:
(2)
Bila  P(X)  dapat  diketahui  melalu  perhitungan diatas,  maka  klas  (label)  dari  data  sampel  X adalah  klas  (label)  yang  memiliki  P  (X  |C i )  * P(C i ) maksimum.
Posterior=
(3)

## 3.4. Diagram Alir Data (DAD)
Diagram  Alir  Data  (DAD)  atau Data  Flow Diagram (DFD)  adalah  representasi  grafik yang  menggambarkan  aliran  informasi  dan transformasi  informasi  yang  diaplikasikan sebagai  data  yang  mengalir  dari  masukan ( input ) dan keluaran ( output ) [3] 3.5. PHP PHP adalah singkatan dari PHP Hypertext Prepocessor . PHP merupakan bahasa program yang berbentuk script yang diletakkan didalam server web  [4].  PHP  telah  diciptakan terutama  untuk  kegunakkan  web  dan  dapat menghubungkan query database serta menggunakan  perintah-perintah  sederhana/ simple  task yang  dapat  diluruskan  dalam  3 atau  4  baris  kode  saja.  PHP  adalah  bahasa pemograman  yang  baru  dibangun  sekitar tahun  1994/1995.  PHP  dapat  menggatikan static  website  yang  menggunakan  HTML  ke dinamic  web  pages  yang  berfungsi  secara otomatis seperti ASP,CGI dan sebagainya.

## 3.6. MySQL
MySQL  ( My  Structure  Query  Language ) adalah  sebuah  program  pembuat  database yang  bersifat open  source ,  artinya  siapa  saja dapat  menggunakannya  secara  bebas  [4]. MySQL  merupakan  sebuah  perangkat  lunak sistem  manajemen  basis  data  SQL  /  DBMS (Database Management Sistem) yang multithread,  multi-user  dan  sekitar  6  juta
instalasi  diseluruh  indonesia.  Didistribusikan secara  gratis  dibawah  lisensi  GPL  ( General Public  License ).  Dimana  setiap  orang  bebas untuk  menggunakan  MySQL,  namun  tidak boleh  dijadikan  produk  turunan  yang  bersifat komersial.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Pemodelan Naïve Bayes
Data sampel atau data set yang Pemodelan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  hasil  wawancara  secara  langsung dengan  pemilik  bengkel.  Pemodelan  data gejala dan Kerusakkan ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Data Gejala
Tabel 2. Data Kerusakan
Tabel 3. Data Training
Kode Gejala Kd. Ke- rusakan G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 
 K001  K001   K001  K002  K003    K004    K004
Kode Gejala
Kd. Ke- rusakan
G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10   
K005   K005   K005   K006  
K006
  K007   K007    K007   K008  K008    K009   K009    K010    K010     K011     K011     K011   K011      K011     K012
   K012
  
K012

K013
  
K014
   
K014      K014    K015   K015  
K016  
 K016    K017   K017   K018  K019   K020   K020     K021      K021    K022     K022    K022
    K023
   K023      K024    K024   K024    K024   K025     K025      K025    K025   K026    K027      K028     K028      K028    K029   K029     K030     K030    K031   K031    K032   K032   K032

## 4.2  Perhitungan Data
Penghitungan  naïve  bayes  dilakukan dengan menghitung kemungkinan baru dengan  mencari  dan    memasukan  data training  (data  kerusakan  dan  data  gejala) untuk  dimasukan  ke  dalam  perhitungan  naïve bayes sehingga memunculkan sebuah
probabilitas (kemungkinan) untuk perbandingan  data  baru  yang  dimasukan. Sebagai contoh kasus yaitu menghitung gejala G002,  G004,  G007  dengan  pendekatan  jenis kerusakan  K011,  K024,  K025.  Berikut  tahap- tahap perhitungannya:
1.  Pertama  mencari  Klasifikasi  dari  setiap gejala  dan  kerusakan  G002,  G004,  G007 dengan  dengan  klasifikasi  kerusakan sebanyak 3 yang didapat dari data training pada Tabel 3 yaitu K011,K024,K025.

## Tabel 4. Klasifikasi
Gejala Klasifikasi G002 G004 G007 ya tidak ya K011 ya ya ya K011 ya ya ya K011 ya tidak ya K011
ya tidak ya K011 ya ya ya K024 ya tidak ya K024 ya tidak tidak K024
ya tidak ya K024 tidak tidak ya K025 ya tidak ya K025 ya ya ya K025 tidak tidak ya K025
2.  Menghitung klasifikasi  dari  tiap  kerusakan dari Tabel 4.
a.  Klasifikasi dari K011 yaitu:
K011: Ya pada G002 untuk K011=5/5=1 K011: Tidak pada G002 untuk K011 = 0 K011:  Ya  pada  G004  untuk  K024  =  2/5
= 0,4
K011: Tidak pada G004 untuk K11 = 3/5 = 0,6 K011: Ya pada G007 untuk K024=5/5= 1 K011:Tidak pada G007 untuk K011= 3/5
= 0
b.  Klasifikasi dari K024 yaitu:
K024: Ya pada G002 untuk K024= 4/4=1
K024: Tidak pada G002 untuk K011 = 0 K024:  Ya  pada  G004  untuk  K024  =  1/4
= 0,25
K024: Tidak pada G04 untuk K011 = 3/4 = 0,75 K024:  Ya  pada  G007  untuk  K024  =  3/4
= 0,75
K024:  Tidak  pada  G007  untuk  K011  =
1/4 = 0,25
c.  Klasifikasi dari K025 yaitu:
K025:  Ya  pada  G002  untuk  K024  =  2/4 = 0,5
K025: Tidak pada G002 untuk K011= 2/4
= 0,5 K025:  Ya  pada  G004  untuk  K024  =  1/4
= 0,25
K025:  Tidak  pada  G04  untuk  K11  =  3/4 = 0,75
K025: Ya pada G007 untuk K024 = 1 = 1 K025: Tidak pada G007 untuk K11 = 0
3.  Menghitung likelihood dengan rumus:
Menghitung  likelihood  Ya  K011,  K024, K025  dengan  jumlah  data  masing – masing sebanyak 5/12, 4/12, 3/12, berikut perhitungannya: K011 = 1 * 0,4 * 1 * 5/13 = 0,153846154 K024 = 1 * 0,25 * 0,75 * 4/13 = 0,057692308 K025 = 0,5 * 0,23 * 1 * 4/13 = 0,038461538 4.  Setelah  di  dapatkan  nilai likelihood, kemudian mencari Probability K011, K024, K025 untuk membandingkan kemungkinan  mana  yang  lebih  besar dengan rumus :
Jadi  kemungkinan  terjadi  dari  kode kerusakan  K011,  K024,  K025  adalah terjadi  pada  kode  kerusakan  K011 dengan  jumlah 61,5  % yaitu  kerusakan pada  nosel  yang  diketahui  dari  3  gejala yaitu G002, G004, G007.

## 4.3  Perancangan Sistem
1. Context Diagram Diagram  konteks  merupakan  hubungan antara  keluaran  atau  masukan  data  yang menjadi satu kesatuan dalam suatu sistem yang  bersumber  pada  database,  adapun
gambaran context diagram adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Context Diagram 2. Hierarchy Input Proses Output (HIPO)
HIPO  atau  bagan  berjenjang  untuk mempersiapkan pengambaran DAD untuk menuju  level  dibawahnya.  HIPO  dapat digambarkan  dengan  notasi  pada  proses diagram  arus  data.  HIPO  pada  sistem pakar ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 2. HIPO

## 3.  Data Flow Diagram (DFD) level 0
DFD  level  0  merupakan  penjabaran  dari context  diagram yaitu  pada  prosesnya lebih diperinci.
Gambar 3.  DFD level 0
Implementasi  program  adalah  penerapan program dan penjelasan cara menjalankannya. Penjelasan  program  ini  untuk  membantu pengguna dalam menggunakan program.

## Gambar 4. Halaman Konsultasi
Di  halaman  Konsultasi  ini,  user  memilih data  gejala  yang  terjadi  dan  kemudian  klik proses, maka sistem akan memproses dengan algirotma  naïve  bayes  dan  menampilkan hasilnya.

## Gambar 5. Halaman Hasil Pengujian

## 4.5  Pengujian
Pengujian   membahas tentang kebenaran cara perhitungan sistem pakar yang menggunakan rumus seperti berikut[5]:
Keterangan:
TP : Jumlah True positif TN : Jumlah True Negatif P : Jumlah record positif N : Jumlah record negatif
Data  Testing  untuk  menguji  diambil  dari  data pengunjung yang datang ke bengkel Gunawan yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Prediksi Manual
Berikutnya  data  tersebut  akan  di  lakukan prediksi  dengan  algoritma  naïve  bayes  guna mendapatkan hasil perbandignan andara hasil survey dan hasil prediksi sistem sehingga bisa di  masukan  ke  dalam  rumus.  Berikut  adalah tabel  hasil  dari  perhitungan  sistem  naïve- bayes.
Tabel 6. Perhitungan sistem
. Hasil  dari  perbandingan  antara  data training dan data testing sebagai berikut[5]:
P = 17   N = 3 TP = 17   TN = 0 Accuracy = 17/20 + 0/20
= 0.85 + 0 = 0.85
Prosentase  akurasi  =  0.85  *  100  %  =  85  %. Akurasi  dari  Algoritma  naïve-bayes  untuk sistem  pakar  deteksi  kerusakan  mesin  diesel mobil panther ini adalah 85%.

## V.  PENUTUP 5.1. Kesimpulan
Dengan  adanya  sistem  untuk  deteksi kerusakan  mesin  diesel  mobil  panther  ini, dapat disimpulkan bahwa:
1.  Telah  berhasil  dibuat  desain  sistem untuk  kerusakan  mesin  diesel  mobil panther dengan metode naïve bayes
2.  Algoritma  naïve  bayes  telah  berhasil
diimplementasikan untuk sistem deteksi kerusakan mesin diesel mobil panther.
3.  Berdasarkan pengujian akurasi,
diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar
85%.

## 5.2.  Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  diambil  dari proses  analisa  sampai  pada  penelitian  ini adalah:
1.  Sistem
ini diharapkan dapat dikembangkan  dengan  algoritma  yang lain  selain  algoritma  naïve  bayes, sehingga  dapat  dilakukan  perbandingan guna mencari hasil yang peling akurat.
2.  Sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi dengan  memanfaatkan  perkembangan teknologi yang sedang berkembang saat ini.  Contohnya  dapat  dikembangkan dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Russell  Stuart.,  Peter  Norvig, Artifial Intelligence  a  Modern  Approach  Third
Edition ,  Pearson  Education,  New  Jersey, 2010
[2] Armi  dan  Muhammad. penjelasan  Metode Naïve Bayes. 2005.
[3] Rosa AS, M. Shalahuddin, Modul Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat  Lunak, Modula, Bandung, 2011.
[4] Hakim, Lukmanul dan Musalini, Uus. 2005. 150  Rahasia  dan  Trik  Menguasai  PHP. Jakarta : PT Gramedia.
[5] Bramer,  Max. Principles  of  Data Mining ,
Springer, London, 2007.