## PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MENENTUKAN KONDISI MESIN PADA MOTOR TRANSMISI MANUAL
(STUDI KASUS HONDA CS-1)
Eric Teguh Ariyanto
Fakultas Sains dan Matematika, Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: eric.ariyanto555@gmail.com
Sutikno
Fakultas Sains dan Matematika, Departemen Ilmu Komputer / Informatika Universitas Diponegoro Email: tik@undip.ac.id

## ABSTRAK
Honda  CS-1  merupakan  salah  satu  jenis  sepeda  motor  dengan  transmisi  manual  dengan  spesifikasi mesin  SOHC  ( Single  Overhead  Camshaft ).  Untuk  melakukan  perawatan  mesin  tersebut  dibutuhkan pengetahuan  yang  cukup.  Beberapa  mekanik  memiliki  tingkat  pengetahuan  yang  berbeda  sehingga dimungkinkan  terdapat  kesalahan  dalam  melakukan  perawatan  mesin.Untuk  menghindari  kesalahan tersebut,  maka  perlu  dirancang  sebuah  aplikasi  untuk  membantu  mekanik  melakukan  analisa  kondisi mesin  tersebut,  sehingga  mekanik  dapat  menganalisa  letak  kerusakan  mesin  dan  memberikan  saran penanganan yang tepat.Metode yang digunakan adalah metode mamdani. Dari hasil pengujian aplikasi ini didapatkan  bahwa error  rate untuk  menentukan  kondisi  kerusakan  mesin  adalah  10%.  Hal  ini  berarti bahwa  aplikasi  sudah  dapat  diterapkan  untuk  membantu  mekanik  untuk  menentukan  kondisi  kerusakan mesin motor Honda CS-1.
Kata kunci:  logika fuzzy, mamdani, honda CS-1.

## ABSTRACT
Honda  CS-1 is  one  type  of  motorcycle  with  a  manual  transmission  with  the  engine  specifications SOHC (Single Over head Camshaft). It takes considerable knowledge to be able to perform maintenance of the engine. Some mechanics have different levels of knowledge so it is possible there  are errors in the machine  maintenance. For  that  we  need  an  application  designed  to  help  mechanics  to  analyze  the condition  of  the  engine, so  it  can  analyze  the  mechani  cal  layout  engine  damage  and  give  appropriate treatment.The method used is mamdani method. From the results of application testing it was found that the error rate to analyze condition of the damaged engine is 10%. This means that the application can be applied to help mechanic to analyze level of the damaged engine.
Keywords: fuzzy logic, mamdani, honda CS-1.

## 1. PENDAHULUAN
Logika fuzzy merupakan  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan.Logika fuzzy digunakan  untuk memecahkan ketidakpastian penyebab dari suatu masalah. Dengan logika fuzzy dapat diketahui penyebab dari  suatu  masalah  tersebut,  sehingga  dapat  diambil  suatu  kesimpulan  yang  pasti.  Logika fuzzy banyak digunakan  karena  diantaranya  memiliki  toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat/pasti  [1]. Penggunaan dari metode ini diantaranya di gunakan pada pengendalian dan sistem pendukung  keputusan. Penerapan  logika fuzzy pada  sistem  pendukung  keputusan  diantaranya  yaitu  untuk  diagnosis  demam tifoid, manajemen krisis,penjadwalan irigasi, diagnosis penyakit asma, pengobatan penyakit rematik, dan pemilihan makanan ternak [2][3][4][5][6][7][8].
Dalam kehidupan sehari-hari, sering ditemukan masalah ketidakpastian, salah satunya adalah dalam perawatan  mesin sepeda  motor transmisi  manual terutama  untuk  sepeda  motor dengan spesifikasi  mesin tinggi.  Salah  satu  jenis  motor  dengan  spesifikasi  tinggi  yaitu  Honda  CS-1  dengan  mesin  SOHC  ( Single Overhead  Camshaft )  125CC.  Jenis  motor  tersebut  membuat  mekanik  perlu  memiliki  pengalaman  dan pengetahuan  yang  cukup  untuk  melakukan  analisa  kondisi  mesin  sehingga  dapat  dilakukan  tindakan perawatan  yang  tepat  guna  dan  tepat  sasaran.  Namun,  fakta  yang  ditemukan  di  lapangan  masih  terdapat perbedaan  analisa  kondisi  mesin  dari  beberapa  mekanik  baru  yang  belum  memeiliki  pengalaman  dan
pengetahuan  yang  cukup  sehingga  menimbulkan  perbedaan  dan  ketidakpastian  tindakan  perawatan ( fuzziness ).
Berdasarkan  hal  di  atas,  pada  artikel  ini  mencoba  menerapkan  logika fuzzy untuk  menentukan kondisi  mesin  pada  motor  transmisi  manual  studi  kasus  Honda  CS-1  yang  di  implementasikan  dalam aplikasi,  guna  memberikan  pandangan  analisa  yang  sama  kepada  mekanik  baru  dengan  menggunakan basis pengetahuan dari mekanik yang telah memiliki pengetahuan dan pengalaman yang cukup.

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Metodelogi  penelitian  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  langkah-langkah  seperti  pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode Yang Digunakan Pada Penelitian
Penjelasan dari masing-masing proses yaitu sebagai berikut:
a. Merumuskan permasalahan
Mengidentifikasi  faktor  apa  saja  yang  terkait  dengan  bahan  objek  penelitian  dalam  bentuk pertanyaan.
b. Pengumpulan data
Mengumpulkan  keterangan-keterangan  dan  informasi  baik  secara  teori  maupun  fakta  di lapangan.
c. Perancangan dan implementasi sistem
Mengidentifikasi  kebutuhan  dan  spesifikasi  sistem  serta  melakukan  rancangan  desain  sistem kemudian  mengimplementasikan  hasil  peracangan  sistem  dalam  bentuk  program  yaitu  dengan menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio 2012 , DBMS MySQL versi 5.0.45 . d. Pengujian sistem Melakukan  pembandingan  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan  hasil  data  pengujian sistem  yang  dibangun,  sehingga  diketahui  tingkat  akurasi  sistem.  Untuk  mengetahui  tingkat error hasil pengujian di gunakan APER ( Apparent Error Rate ) [9].
e. Penarikan Kesimpulan
Menarik suatu kesimpulan yang didasarkan dari hasil pengolahan data dan pengujian sistem.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Alur Sistem
Alur sistem menjelaskan urutan proses sistem dari mulai input sampai ouput hasil. Alur sistem dapat dilihat pada gambar 2.
Perumusan masalah Pengumpulan data Perancangan dan implementasi sistem Pengujian Sistem Penyimpulan
Tinjauan tahap sebelumnya/modifikasi ulang
Penjelasan gambar 2 :
a. Input nilai kondisi tiap-tiap variabel (celah busi, putaran karburator, celah klep in, dan celah klep ex) sesuai dengan kondisi yang ditemukan di lapangan
b. Sistem melakukan perhitungan terhadap nilai input menggunakan fuzzy metode mamdani.
c. Nilai hasil proses hasil perhitungan fuzzy didapat.
d. Menggunakan  nilai  hasil  proses  perhitungan  untuk  menentukan  tingkat  kerusakan  mesin. Penentuan  tingkat  kerusakan  mesin  didapatkan  dari  hasil  uji  perhitungan  dan  diskusi  dengan narasumber.
e. Output berupa  tingkat  kerusakan  mesin  yaitu  tingkat  kerusakan  mesin  berat  atau  tingkat kerusakan mesin ringan.

## 3.2 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Fuzzifikasi  merupakan  proses  mengubah  bilangan crips (tegas)  menjadi  bilangan fuzzy .  Pemilihan variabel-variabel  dan  semesta  pembicaraan  yang  digunakan  dalam  sistem  iniberdasarkan  dari  studi pustaka  dan  diskusi  dengan  narasumber  Bapak  Sarifudin,  beliau  merupakan  mekanik  senior  di dealer service motor Honda di Slawi. Variabel-variabel yang digunakan yaitu :
a. Celah Busi
Himpunan fuzzy untuk variabel celah busi dapat dilihat pada gambar 3.
Celah Busi (mm)

## Gambar 3. Himpunan Fuzzy Variabel Celah Busi
Fungsi keanggotaan Celah Busi Rapat, Pas, dan Regang dapat dilihat pada persamanaan 1, 2, dan 3.
(1)
(2)
(3) b. Putaran Karburator
Himpunan fuzzy untuk variabel putaran karburator dapat dilihat pada gambar 4:

## Putaran Karburator (Putaran)
Gambar 4. Himpunan Variabel Putaran Karburator
Fungsi keanggotaan Putaran Karburator Standard an Non Standar dapat dilihat pada persamaan 4 dan 5.
(4)
(5)
c. Celah Klep in
Himpunan fuzzy untuk variabel celah klep in dapat dilihat pada gambar 5
Klep in (mm)
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Variabel Klep In
Fungsi keanggotaan Klep in Normal dan Abnormal dapat dilihat pada persamaan 6 dan 7.
(6) (7)
d. Celah Klep ex
Himpunan fuzzy untuk variabel celah celah klep ex dapat dilihat pada gambar 6.

## Klep ex (mm)

## Gambar 6. Himpunan Fuzzy Variabel Celah Klep Ex
Fungsi keanggotaan Celah Klep Ex Abnormal dan Normal dapat dilihat pada persamaan 8 dan 9.
(8)
(9)
e. Tingkat Kerusakan Mesin
Himpunan fuzzy untuk variabel tingkat kerusakan mesin dapat dilihat pada gambar 7.

## Tingkat kerusakan

## Gambar 7. Himpunan Fuzzy Variabel Tingkat Kerusakkan Mesin
Fungsi keanggotaan tingkat kerusakkan mesin Rendah dan Tinggi dapat dilihat pada persamaan 10 dan 11.
(10)
(11)

## 3.3 Aturan Fuzzy
Aturan fuzzy dibuat  berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  narasumber.  Aturan fuzzy yang  dibangun terdiri dari 24 aturan, aturan tersebut bisa dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Aturan fuzzy
No. Aturan
1 IF  1  PAS  AND  2  STANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  NORMAL  THEN  kondisi kerusakan mesin RENDAH
2 IF 1 REGANG AND 2 STANDAR AND 3 NORMAL AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
3 IF 1 RAPAT AND 2 STANDAR AND 3 NORMAL AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
4 IF 1 PAS AND 2 NON STANDAR AND 3 NORMAL AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
5 IF 1 PAS AND 2 STANDAR AND 3 ABNORMAL  AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
6 IF 1 PAS AND 2 STANDAR AND 3 NORMAL  AND 4 ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
7 IF 1 REGANG AND 2 NON STANDAR AND 3 NORMAL AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
8 IF  1  RAPAT  AND  2  NON  STANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  NORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin RENDAH
9 IF  1  REGANG  AND  2  STANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  NORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
10 IF  1  RAPAT  AND  2  STANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  NORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
11 IF  1  REGANG  AND  2  STANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  ABNORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
12 IF  1  RAPAT  AND  2  STANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  ABNORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
13 IF  1  PAS  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  ABNORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
14 IF  1  PAS  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  NORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
15 IF  1  PAS  AND  2  STANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  ABNORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
16 IF  1  REGANG  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
17 IF 1 RAPAT AND 2 NONSTANDAR AND 3 ABNORMAL AND 4 NORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
18 IF  1  REGANG  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  NORMAL  AND  4  ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
19 IF 1 RAPAT AND 2 NONSTANDAR AND 3 NORMAL AND 4 ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
20 IF 1 REGANG AND 2 STANDAR AND 3 ABNORMAL AND 4 ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
21 IF  1  RAPAT  AND  2  STANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  ABNORMAL  THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
22 IF 1 PAS AND 2 NONSTANDAR AND 3 ABNORMAL AND 4 ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
23 IF  1  REGANG  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
24 IF  1  RAPAT  AND  2  NONSTANDAR  AND  3  ABNORMAL  AND  4  ABNORMAL THEN kondisi kerusakan mesin TINGGI
Keterangan : 1  : Celah busi 2  : Putaran karburator
3  : Celah Klepin
4  : Celah Klepex

## 3.4 Hasil Pengujian
Pengujian  perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil  penentuan  kondisi  kerusakan mesin  yang  telah  dilakukan  narasumber  dengan  hasil  penentuan  kondisi  kerusakan  mesin  menggunakan aplikasi. Hasil pengujian perhitungan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel hasil pengujian perhitungan
No A (mm) B (Putaran) C (mm) D (mm) Output Logika Fuzzy Hasil sistem Pendapat Narasumber 1 0,5 2,2 0,083 0,24 5,3645 Tinggi Tinggi 2 0,7 1,7 0,075 0,27 3,6742 Rendah Rendah 3 0,92 2,4 0,09 0,23 5,4343 Tinggi Tinggi 4 0,5 1,9 0,091 0,29 5,8024 Tinggi Tinggi 5 1 2,8 0,085 0,2 6,3257 Tinggi Tinggi 6 0,89 2,18 0,04 0,28 3,7988 Rendah Rendah 7 0,8 1,6 0,087 0,21 5,8392 Tinggi Tinggi 8 0,52 1,4 0,05 0,22 5,4933 Tinggi Tinggi 9 0,3 2,7 0,02 0,2 5,7777 Tinggi Tinggi 10 1 3 0,1 0,2 5,7051 Tinggi Tinggi 11 0,9 2,9 0,09 0,23 6,6666 Tinggi Tinggi 12 0,52 1,2 0,021 0,235 4,7888 Tinggi Tinggi 13 0,7 1 0,03 0,31 4,2222 Rendah Tinggi 14 0,83 0,5 0,01 0,32 4,5959 Tinggi Tinggi 15 0,9 2,3 0,09 0,24 5 Tinggi Tinggi 16 0,4 3 0,1 0,2 6,6666 Tinggi Tinggi 17 0,53 2,52 0,078 0,24 4,8204 Tinggi Rendah 18 0,4 3 0,062 0,26 3,5179 Rendah Rendah 19 0,44 2,27 0,063 0,282 3,5622 Rendah Rendah 20 1 2,6 0,09 0,29 5,9081 Tinggi Tinggi 21 0,78 1,78 0,06 0,27 3,3333 Rendah Rendah 22 0,48 1,6 0,06 0,27 3,5204 Rendah Rendah 23 0,88 1,7 0,06 0,27 3,7142 Rendah Rendah 24 0,85 1,49 0,089 0,31 4,7222 Tinggi Tinggi 25 0,92 2,12 0,066 0,277 3,8652 Ringan Ringan 26 0,8 2,1 0,083 0,27 3,8271 Rendah Tinggi 27 0,52 1,45 0,056 0,26 3,8520 Rendah Rendah 28 0,66 2,8 0,04 0,28 3,6111 Rendah Rendah 29 0,69 1,49 0,058 0,265 3,3565 Rendah Rendah 30 0,69 1,44 0,049 0,22 3,5526 Rendah Rendah Keterangan tabel: A  : Celah Busi
B  : Putaran Karburator C  : Celah Klepin D  : Celah Klepex
Berdasarkan  data  tabel  pengujian,  diketahui  dari  30  kasus  terdapat  3  kasus  gagal.  Maka  dapat  di simpulkan bahwa algoritma yang di gunakan memberikan performansi dengan tingkat error 10%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  pengujian  perhitungan  aplikasi  penentuan  kondisi  mesin  pada sepeda motor transmisi manual  (studi kasus Honda CS-1) yaitu tingkat error untuk menentukan kondisi kerusakan  mesin  adalah  10%.  Performansi  algoritma  yang  digunakan  dapat  ditingkatkan  dengan memperbaiki fungsi keanggotaan pada masing-masing variabel fuzzy .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi S, 2002, “ Analisa dan Desain Sistem Fuzzy ”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[2] Alnahhas,  A. and  Alkhatib,  B.  2012,  “ Decision support system for  crisis  management  using temporal fuzzy logic ”,  2012  6th  International  Conference  on  Application  of  Information  and Communication Technologies, Georgia.
[3] Juan, S., et al., 2004, “ An application of  the analytic hierarchy process and fuzzy logicinference in a decision support system for forage selection ”. New Zealand Journal of Agricultural Research, Vol. 47, issue 3, pp. 327-331.
[4] Makropoulos,  C.K.,  et  al.,  2003,  “ Fuzzy logic spatial decision support system for  urban  water management”, Journal of Water Resources Planning and Management, Vol. 129, isuue 1, pp. 69-77.
[5] Patel,  A.,  et  al.,  2012,  “ Decision support system for  the  diagnosis  of  asthma  severity using fuzzy logi c”,  International  MultiConference  of  Engineers  and  Computer  Scientists,  IMECS 2012, Kowloon, pp. 142-147.
[6] Patel,  J.,  et  al.,  2012,  “ Fuzzy logic based Decision Support System framework  for  irrigation scheduling” ,  3rd  Nirma  University  International  Conference  on  Engineering,  NUiCONE  2012, Gujarad, pp. 1-4.
[7] Samuel,  O.W. , et  al.,  2013,  “ A  web  based decision support system driven  by fuzzy logic for  the diagnosis of typhoid fever. Expert Systems with Applications” , Vol. 40, Issue 10, pp. 4164-4171.
[8] Thang,  C.,  et  al.,  2005,  “ A decision support system for  rheumatic  evaluation  and  treatment  in oriental medicine using fuzzy logic and neural network”, 2nd International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence, MDAI 2005, Tsukuba, pp. 399-409.
[9] Fitrianty  D.  A.,  et  al.,  2013,  “ Ketepatan  Klasifikasi  Dengan  Analisis  Regresi  Logistik  Dan Multivariative  Adaptive  Regression  Splines  (MARS)  Pada  Data  Dengan  Peubah  Respon  Biner ”,
Jurnal Mahasiswa Statistik, vol. 1 no. 4, pp. 269-272.