## Pensaduan
Abstfitcr-With the technologict  use Arctlth  of&mputel ds a  neans  rt  .]:sist  ih  fnishirc wark  in  conpa  y  ylhich pro{essively nount  fast,  what  .lo  nat  in  foltov,ing behaiotally  is  Eood  ih  usihg  conputet  technolog),  ahd  ils nininize  is  hunan  rcsource  which  with  quality  w  alis  in  o conpany, vill  be happened b)  the delay in coulse  of acdrcte ahd is not solution  inUnishing  salution.  $sten  ofcase-B6ed Re,rsoni s  (CBN  that  is techniqrc  of  is solyins  oI ptoblen  o1 pursuant  to  Case-Base.l  of  passing  process  Retiere, Reuse,Reise,  Retain  10  be forned  by  neh'  knowledge  in cowse  of  sobins  of  solutiatl  Applying  CBR  h  e  s  lot  of weorcd in solution  seeking W etploitinA  or prcyious prcses co:e data.  CBR  oy,n fve  .luty  in fomins  knoy)ledge thot  is cate  represenlation, case  Inder, c6e retie|al, carc adaptation,  and  case  maintenance.  At  case  adaptation reprc:ent the pncas ofcase  seekne\|hich  orn  ofsped  anl acdracy  in  seeking  of  new  case-based  and  ktorel?alge -at system of  solu.ion  ticket.  This  re:earch  to  explain  aboul applyihg  CBR  in  systen  of  solution  ticlcer  to  process  the sol|ing  of  solution  ryickJy  and  acamte.  Whete procexs  of inclwion  knowledge  represent the impoiant  step in  co  rse of solving of solution  tickel
K.fword: CBe-B6ed Reasoning,  Cse Adoptation,

## I. PENDAHIJ'I,UAN
Pada saat ini  penggunaan komputer membutuhkan a(lan sumber daya manusia (SDtrI) teknologi infomasi (Tl) yang bisa menjembatani pengguna komputer frrer) dan teknologi komputer itu sendiri apabila ada masalah dalam penggunaanya.
Survey yang di  lakukan oleh IPKIN  (Ikatan Profesi Komputer dan lnformatika Indonesia) dengan SE RCC (South East Asia  Regional Computer Conferedations, 1990r, 100 perusahaan yalrg ada di  Jakarta bahwa perusahaan rata rata belum sepenuhnya mcmberdayakan SDM TI secara maksimal, ini di sebabkan tidak padunya unsur pendidikan, pelatihan dan program pemerintah dalam  memenuhi kebutuhan perusahaan akan  SDM  TI.  Persoalan keterlambatan dalam  proses pengaduan masalah TI  yang  bisa mengkombinasikan kompet€nsi dan  keahlian  teknis disertai pengalaman bisnis dan kemampuan memberikan solusi komprehensif  atau v€rsatilis (Wahono, R.S, 2006) sedangkan untuk menjadi s€orang  versatilis proscs tahapannya memerlukan waktu yang lama dalam pembenhrkannva. fteniadi kurangnya SDM  TI  tanc

## Sistem Tiket Pensaduan Berbasis Case-Based

## Reas oning Untuk Meningkatkan Pelayanan

## Arpan Dadi
bersifat versatilis dan akar  mengakibatkan prosesl6 pengaduan dalam permasalahan komputer akan terjadi proses degragasi dan  keterlambatan dalam  hal pengaduan permasalalaD TI  untuk mendapatkan solusi secara cepat dan menyeluruh dalam kontek ke ilmuan TI dan alur bisnis pemsahaan itu sendiri, karena kurang di dukung oleh SDM TI  yang mampu memberi solusi secara tekris dan proses bisnis secara komprehensif, proses itu  akan berlangsung lama  sebanding proses pembentukan SDM  Tl  itu  sendiri.  Dan  untuk mempemrudah proses  pengadual  masalah  TI  di butubkan suatu sistem tiket  pengaduan yang  sudalr terkomputerisasi dengan  kategori,  keilmuarL  faka, teknik  dalam  m€ngambil  keputusan yang  bersifat artirtcial  inlellegence, dan solusiny4 (Marimin,  1992), yang di  ambil da.i  data kemampuan, pengetahuan dan pengalaman para  aili  pada  teknis  masalah  dan sistemnya belalan  secara automatis, sehingga tidal teladi ketergantungan kepada seorang ahli itu sendiri, dalam membangun sistem tiket  pengaduan di  perlukan suatu langkah yang shategi dan sistematis yang sesuai dengan bisnis proses di mana sistem tiket pengaduan itu di  terapkan, karena sistem tiket  pengaduan haflrs di lengkapi dengan syara! rampilan sistem yang mudah di pahal:li (*er  interface),mencari kesimpulan masalah dari knowledge- based serta mempunyai service qu.tlity yarg  baik  (Davidoff, 1994) Dan  dari  sistem tiket pengaduan yang be$ifat  d/ticial  intellegence maka di perlukan  data  masukan dari  user  dan  ahli  yang berdasarkan permasalahan, pengetahuan, pengalaman, dan solusi yang sudah di lakukan oleh seorang ahli di tampung menjadi knowledge- based yang nanti akan di manfaatkan menjadi solusi pormasalahan yang di hadapi oleh pengguna sistem tiket pengaduan, di dalam sistem tikct  pengaduan terbentuk Cdre  -Bdsed Reasonfug (CBR) yang menjadi modal dasar untuk memproses permasalahan yang ads, hingga menemukan pemecahan masalah dari pengaduan, case-based rea$ning  sangat di perlukan dalam sistem tiket p€ngaduan karena sistem tesebut sangat di pengaruhi oleh cdre-bdsed yang masuk dan akan berkembang t€rus dalam penyelesaian masalah baru  d€ngan mengadopsi penyelesaian masalai  - masalah lama. (Riesbeck & Schank, 1989) dan membuat ,tnowledge baru bagi sistem itu sendiri atau seorang ahli di bidangnya, agar terdapat proses untuk belajar dan mcnginqxt (Aamodt &  I7 Pla7a. lSg,l: flg)  di delam
CBR  terdapat ada 4  tahapan p.oses yang  t€rbentuk dalam mengambij suatu kasus hingga membentuk satu pemecahan yang berdasarkan pengalaman yang sudah ada, adapun empat tahapan tersebut adalah: mengambil (Rebieve) rnenggnnakan kembalt ( Reuse ),  perb^lkan f,teyirr,m€mpertahakan (Retain). Sehingga dalam penelitian ini sudah selayaknya di buat suatu sistem tiket pengaduan berba.is  Casc-Bascd R?a\oning \ang bersifat  artifcial  inlellegence, yang  perlu  djlandasi dengal knowledge para alli  untuk berbagi pengalaman kasus dan solusi sehingga meghasilkaa suah.r metode,
atau cara -  cara baru dalam menyelesaikan masalah
yang  komplek  s€rta  seiring  pesatnya perkembangan teknologi informasi.
2,  METODE PENELITTAN
2.I Analisa
Metode analisa data penelitian ini,  di  bagi  dalam b€be.apa variable, yaitu  variable dependen (Y)  dan variable independen (X) a.  Variable  Dependen (r) adalah:  Variable  yang nilainya tergantung pada variable yang lain, dalam hal  ini  variable  dependen bersifat  kineda  serta penentuan hasil analisa.
b.  Variable  Indep€nden (D  adalal:  Variable  yarg nilainya mempunyai kebebasan yang nanti hasilnya mempengaruhi  vaiable  dependen  diantaiany4
variable motivasi (Xl),  variable persepsi (Xr),
variable  pembelajaran (&),  variable  kepribadian
(&)Jariable
sikap  (X5)  Sedangkan  untuk
mengkomparasi variable yang ada dengan metodc lain  harus memperhatikan jenis  permasalah yang sama dalam penentuan nilai, agar terdapat titik temu dalam hasil akhir yang di inginkan seperti:
a.  Motivasi (X1): adalah keinginan untuk mencapai
capaian tertentu dengan memperhitungkan potcnsi sumber daya yang ada.
b. P€rsepsi (Xr): adalah asumsiasumsi pemyatr
sikap, atau pandangan dengan mengambil d dari fakta-fakta di  lapangan untuk menghasill sebuah nilai yang di inginkan.
c.  Pembelajaran (X3):  adalah satu  prcses yz
terjadi di lapangan yang tahapannya memerlul waktu yang lama guna menghasilkan suatu nl yang di inginkan.
d.  Kepribadian (&):  adalal satu sikap atau ctrF(
tertentu yang di punyai oleh setiap orang atau u yang di  gunakan sebagai objek penelitian dalr penentuan nilai yang di inginkan-
e.  Sikap  (X5):  adalah keputusan yang  di  am
dalam  penentuan  satu  masalah  yang  a! menghasilkan nilai tertenhr. I  Keputusan (Y):  adalah nilai aldrir yaag di  am melalui pros€s  yang panjang deng mempertimbangkan data dan faLta yang ada. Cr pengukuran  validitas sngket kompete menggunakan teknik  korelasi deng2Jr r  pears ata]u koelsien  korelasi produk momen pears dengan taraf signifikan 50% yaitu dengan rumus
n(Xrri - [s)(Iy)
.,FEF) - (l')r ("(xvr) - (!v):)
n adalah banyaknya pasangan pengamatan
!  x adalahjumlah pengamatan variable x
:  y adalahjumlah pengamatan variabel y
(:  x') adalah jumlah kuadmt pengamatan variabel )
(:  x)'?adalah kuadratjumlah pengamatan variabel ) (:  y2)adalanjurnlah kuadrat pengamatan variabel l (:  y)2 adalah kuadratjumlah pengamatan variabel
f . . y  r d r l a h l u n r l r l r l r a s , l l , , r l i v : r ' a h e l r  d a n r
D€ngan m€nggunakan rumusan diatas. kita  bisa menentukan nilai  akan  kebutuhan sistem  tikel pengaduan berbasis CBRyang di kelompokkan rnenjadi beberapa bagian.
Pefiy^taan  favorable  adalah  pemyataan  yang m€nyatakan persetujuan akan  adanya sistem tiket pengaduan, sedangkan pemyataan unfavorable adalah pemyataan  ketidaksukaanya  akan  sistem  tiket pengaduan, dah basil yang di  dapat dengan jumlah responden sebanyak 20  orang- Berdasarkan analisis validitas terhadap 15 butir item kuisioner kompetensi, maka semuanya dinyatakan valid. Koefisien korelasi yang diperoleh dari  hasil perhitungan terletak pada kisara.rF 0,397 I - 0, I 87 dan beftrti  pemyataan f.norable leb;h b€sar nilainya yang berani kebutuhan al(all sistem tiket pengaduan berbasis CBR diperlukan oleh pengguna komputer.
Pada  bagian  ini  akan  di  lakukan  analisa perbandingan, untuk mengetahui antara kasus yang ada, dengan pemasukan kasus yang baru, sehingga akan diketemukan kecocokan jumlah fitur  kasus yang ad4 masalah yang timbul  dalam perbandingan ini  adalah untuk menentukan bobot fitur kasus, jadi keterbitasan perbandingan  ini adalah apabila jumlah perbandingannya terlalu besar sehingga waktu dan pengambil keputusan yang tepat dalam solusi kasus agak sulit untuk mencari linier perbandingan jumlah kasus. Sebaiknya pendekatan ini  lebih efektif  bila digunalan pada kasus dasar yang relatiflebih kecil.
Beberapa implemenlasi CBR  sudah menggunakan rumus di  ba\rah ini,  untuk mcncocoklan pcncnluan pengambilan kasus scmisal, Broadway (Skalk, 1992) untuk mengambil nrodel mobil, The Conpaq SMART s/rlent (Acorn &  Walden, 1992)  untuk pendukung bantuan costumer produk, serta,{NON (Owens, 1993) untuk situasi assisnrent plan dalam ke gagalan.
Perumusan logika untuk menentukan pencocokan tetangga yang paling terdekat dengan kasus yang ada oleh pcrangl'at lurrak adalah scbcgai her iLrI:
L  I/  bobot kwalitas suatu fitur atau slot.
l.  .rir lldalilh lirrrgsi kenririparr
I , , . i  rl i , , ,  / ?   . 4 J h h   n i h i   n i l r i   l n 1 | t   l i 1 ' , r
1 . h t l ( t r e l u n L l S r i l r i r l n l n r r n s i d r r   l r l c L n r t r i . t r
i dalam penginputan kasus yang di ambil nrasing' masing s-rn ) 1 t l \ 1 1 ,
- , / i = t t 2. !.1 Pengujiun Sisten (festind Pengujian sistem (testing) sangal penting  untuk suatu jaminan kualitas pcmngkat tunak yang merupakan
reprcscntasi dari kajian pokok dari pcrancangan, analisa, desain, dan  pengkodean dan  untuk  menemukan kesalahrn tBerard. lqS4,  Pentingnya pengujian perangkat lunak serta implikasinya yang mengacu pada kualitas perangkat lunak tidak dapat bisa dipaksakan karena  nelibatkan  rangkaian  aktivitas  proses pembuatan, yang pasti ada peluang terjadinya kesalahan manusia sangat besar, dan  karena ketidakmampuan manusia untuk melakukan dan berkonrunikasi dengan sempuma maka pengembangan p€rangkat lunak diiringi dengan aktivitas jaminan kualitas.
Dan untuk menentukan jaminan kualitas perangkat lunak, ada beberapa ca.a pcngujian yang di  lakukan diantaranya  :  'Whitebox testing  dan  "Blackbox Tbsting'.
Dari  hasil pengujian di  harapkan  meningkatnya visibilitas (kemampuan) suatu perangkat lunak yang mempunyai kemampuan sistem yang terstruktur dengan baik, adapun atumn dalarn p€ngujian perangkat lunak meliputi:
a.  Pengujian proses eksekusi suatu program dengan maksud menemukan kesalahan,
h.  Tesl &$e program dengan cara probabilitas tinggi untuk menemukaD kesalaian yang belum pemah dilemukan sebelumlya.
c.  Pengujian yang mengungkap s€mua kesalahan yang belum pemah ditemukan sebelumnya.
Berikut beberapa teknik pengujian perangkat lunak dan hasil pcngujiannya dcngan menSgunakan tehnik "ll/hitc Bot"  dan 'Black Box
L White Box lesting llhite  box test;ng adalah suatu pengriian yang di lakukan pada saat kontruksi program secara bertahap, u,hilehox testingbetokus pada struktur program control. Alan Test case dilakukan untuk nremastikan bahwa sem$a slalemen pada progam telah dieksekusi paling tidak satu kali  selama pengujian dan bahwa semua kondisi logis tclah diuji. Pengujian hasic path. t  htl;k pengujian l,llr?e tror.  rnenggunakan grafik  (matriks gnrllks) untuk melakukan semngkaiar pcDliLiiian )ang
, .sn4.fi, . !,*\ lAl'l:l-  Ll'U{UMUSAN PERNYA fAAN
independent secara linear yang  akan  memastikan cakupan- a.  memberikan jamin^n bah\x^ semr  jalw independefi
suatu modul  digunakao minimal satu kali,
b.  menggunakan se'nua k€putusan logis untuk semua ko|I.(lisi true alau J.tl s e,
c.  mengeksekusi semua perulangan pada batasan nilai dar operasional pada setiap kondisi.
d.  menggunakan struktur  data  inlemal  untuk menjamin validitas jalur keputusan.
Sehingga di  harapkan sistem  program  yang terbentuk bisa  di  minimal  kesalahan modul  atau pengulangan modul yang tidak di perlukan, berikut hasil pengujian lrrire  box  testing, di  gambarkan  dalarn bentuk flov,chart di bawa\ ini
Cmbd  L Floqch6rl Wllne Box'Iesting Nilai Keniri!6  K6us
Black bor  testinE adalalr pengujian yang berfokus pada domain informasi dari perangkat luDak atau aser interJace mod\tl, dengan melakukan lesl  case dengan mempartisi domain irprt  dari  suatu program dengan cara  yang  memberilan calupan  pengujian 5ang mendalam.
Black  box  /erriag  merupakan pendekatan komplementer dari  teknik  prrle  box testing,  k3ren pengajian black  ror  diharapkan mampu mengungkap kelas kesalahan yang  lebih  luas dibandingkan teknik vhite  box.  Carar:,ya dengan metode pengujian graph- based  serta  meng€ksplorasi hubungan  antara  dan tingkal  laku objek-objek progam.
Dan cakupan pengujian yang terspesialisasi meliputi sejumlal  luas kemampuan perangkat lunak dan area splik^si. GUI  (grafk  set intetface), arslltr,ktw client & seryer, dokumentasi dan fasilitas help  dan sistem real time masing-masing.
BeriL:ut tabel pengujian black hox prognm:
TABEL 2jIASIL  PENCU'IAN  ALACT 'OX Mengarnbil data Mengambil data yang di cari bisa di lakukan secara acak Mengambil data di tentukan dengan modul Dencaiian data Menghapus data Menghapus data bisa di lakukan dengar keinginan user Menghapus data bisa di lakukan bila ada persetujuan
dafl adm inistrator Tampilan program Tampilan program akan di tarnpilkan sesuai keinginan user Tampilan progam di tampilkan secam detail 2.2 Arsitekfirr
2.2. 1 Penerapan CBR Untuk Sistem TikelPengadu
Penerapan CBR  dalam penelitian ini,  yaitu  pr olah data hasit penelitian di  masukkan dalam ruml sistem ke dalam bahasa komputer yang berbentuk 10 yang nanti di kompamsi le  dalam bahasa mesin outputnya menjadi  satu  fmme  progmm  yang inginkan, berikut  contoh computing approach  set tabel list  data pengaduan di  sebuah divisi  lle,/p  , PT.Parastar Echrindo, data yang  ada bisa  di  jad acEan  untuk  membanguan sebuah  sistem  I pengaduan berbasis Case-Based Reasoning t bertungsi  untuk  mengefektifkan  pungsi  pelayz pengaduan  secam  cepat dan tepat w penyelesaianny4 karena dengan sistem berbasis C dapat  dengan  mudah  tiket pengadua[ penyel€saiaonya bisa terkontrol  dengan baik  ber tabel data p€ngaduan Dv,  Help Desk.
TABEL.3 PEN\TLESAIAN TIKET PENCADUAN PENGUJIAN EARAPAN PI]NGUJIAN IIASIL PENGUJIAN Inputan data Data yang di input akan masuk ke dalam database kasus dan hrowledge Data yang di input akan masuk ke dalam kasus daa knowletlge bila sudah mendapat Dersefuiuan Link -link modul program Link modul progmm akan terintergras i dengan lapomn hasil Link modul program hanya akan tenntegrasr bila ada izin dari administrator Edit data Edit dala bisa di lakukan denga beberapa kal i perubahan data Perubahan data akan bisa di lakukan bebempa kali bila mendapat idn  dai administsator Laporan data Data masukan automatis akan berb€ntuk laporan aktifitns Data masukan bisa di buat laporan dengan keingindn
Dari  tabcl  di  atas akan di  selesaikan dengan beberapa metode di  dalam  sistcm CBR  dengan memperhitungkan  case  representalio  (petryaiial kasus), care  index  (Indek  kasvs),  case  similirtj ossbmenl (Persam an  penyelesaian kasus), dan care- based maintenance (memelihara data kasus) dalam tiket pengaduan untuk mencari informasi pengaduan dengan baik dalam divisi. Ilelp Desf, contoh kasus "Suatu  peogaduan pada nomor I  di dalam tabel.3 terdapat pengaduan dari Dept.FA (Finance) di gedung I Dengadukan hal  yang  sangal peoting dari  sumber pengadu bemama "indah", dan selanjutnya terdapar pengaduan yang  sama pada nomor 2  dan hingga mgncapai  20  kasus  pengaduar  dengan  berbeda pengaduan dan sumber informasi dan  lokasi gedung, untuk bisa di  selesaikan dengan cepat, dikarenakan ketebatasan SDM IT maka di butuhkan sistem yang bisa mencatat pengaduan dan  memberikan penyelesaian s€cara cepat dengan mencatat btowledge penyelesaia{t, agar di waktu akan datang, pengaduan bisa terselesaikan dengan c€pat  dengan mengadopsi kasus lama  atau membnal lotowledge  penyelesaian yang  baru.  Dan dengan teknik metodc:
a, Case representation dan Dder.  penyelesaian kasus pengaduan deng:rn  cara  merepresentasikal suatu kasus dan inder  kasus dalam tabel pengaduan agar mendapatkan similirty  (persamaan) suatu  kasus untuk penyelesaiannya.
b. Case  matching dan  retrieyal. P€nyelesaian pengaduan kasus  dengan  cara  menstabilkan persamaan kasus agar mendapat formula yang sama dalam penyelesaian kasus c,  Case  adaptation.  Menkontruksi  kasus k€  dalam alqoritina tabel  guna  mendapatka[ penyelesaian qxery Kasus d.Cate-bascd  mdintenance. Memperbaiki secara konsisten setiap kasus di dalam database kasus
[ \ p l o r c   i u ] n a l  S i s r e n i l . l i r n r a j i  L l r n  l c l d n a i i ' i , :
2. 2. 1. I  (irse Represen tdtion
Cose  representation di  dalam  sistem  CBR nlerupakan penentu dalam memuluskan suatu kasus, suatu repsentasi kasus  harus menjadi erp.esi  kasus sebenamya dan harus menjadi derc,.ire bagi user untuk menentukan ke akuratan kasus yang ada. Di  sisi lain CBR  harus berbagi kasus dengan suatu kasus yang terkomputasi sec a/lexible, suatu kasus bisa di wakili dengan  suatu  tampilan  form  sebagai gambaran representatip kasus  sebenamya.  Dan bentuk rcprcsentatip kasus bisa terlihat dalam tabel.3.5 2.2.1.2 Case Index Pada tabel.3 merupakan deskripsi representasi kasus. Index  kast s  adalah  salah  satu  metode  dalam mengumpulkan suatu kasus di dalam memori komputer, berikut ini salah satu contoh bagaimana mengorganisasi suatu kasus dalam bentuk himrki  sehingga suatu kasus akan menjadi subset dala.rn penctian  selalr':.a retrieval kasus. Berikut contoh proses tahapannya:
a.  Seleksi yang paling dominan dalam data tabel di atas dalam hal ini, kolom "Dept"  apabila di inder skan mempunyai corak yang berbeda.
b.  Clasifikasikan  kasus ke  dalam  lima  kasus, C|,C2,C3.....C5 bisa  di  lihat  pada gambar 3.2 shukture index case-ra$ed. Dan  setiap kasus baru akan di masukkan ke dalam hirarki index,la]|u akan di  lanjutkan ke  prosedure index  untuk  bisa digunakan.clasif*asinya (n",
I  ABFI 4 (,tSL  &EPRESEI.;ltt10N
(i,e-...rnengklasifikasi n?  setiap satu kasus yang terdaftar akan masuk ke dalam c/ass CL)  dimana
CL-{CI,C2,.-..-C5} pengimputan kasus baru yang describel akan di jadikan satu ftwe re={F l,F2.......F5 }
(;a,nbtr2
Stmktut  lnaet  Case-Baled
Slep l. Slart dati i =  l,  lalu di selcksi satu casc secira random melalui c,/aJJ C,. Stc.p 2- Di komparasi masukan cdsc yang lebih awal (ie,
"Dcpt") sampai r,e dan ej
,S/{? i.Jika dua masukan diketemukan kesanraan, maxa
I t ( ( , t l s e i = i + I ;  I a d u l L c h n g k x h I cL) Kasus I
I'cnyclesai:rn'f iket PengadLran
Dept. Alarnat Pcngaduan I _\'pe Pengadran
Nama Pengadu
Penyelesaian
Waktu penyelcsaian
Slep 4. tjlangi step 1,2 dan 3 sampai }?e dengan berte u class Cj 2.2.1.3 Case Retlieval Case  retrieval  adalai  proses pencarian di  dalam sistem cds?-Ddre4 setiap kasus yang berakhir akan di di catat dalam case history , berikut contohnya: diberika, suatu case A:  (FA, Gedung 1, Sangat penting, Indah, O)
dan di ketahui balrwa informasi tersebut temyata Z, cdse retlieval  akan mefiproses untuk mencasi kasus yang ada dan akan di akb;ri untuk L
Dar\  retreival  algoritma untuk  penyelesaian kasus dengan cara membagi dalam beberapa class kasus untuk diberikan seluruhnya ke kasus 4  pembagiannya sebagai b.tikur  (C, CD,  Dimana C1-{A,C2,.......,C j dan 6 adalah qre,? kasus.
3l?  l  Dimulai dari t =1, lalu di seleksi satu kasus ej dan akan di acak secar"a asal untuk class Cr..
Step 2. Di komparasi ciri-ciri  masukan "Alamaf'  untuk A dan ei
Step  3.  Jika  di  ketemukan  dua  masukkan yang teridentifikasi, 6 €  Ci,  else  t=i  +  1;  lanjut ke langkan,f.
Step 4. Divlang ke step 1,2  dan 3  sampai A hlu  di lanjutkan ke class Ci, lalu di cari kesamaan kasis yang ada.Dan apabila Step l.Jika A € Ci, uniuk setiap kasus ei di calkulasilan derajat kesamaan C dan ei s€luruhnya.
E \ p l o r e  J u  r a l S i s t e n r h f o n n a s j ( l a n l e l c n r e1 = (FA, Gedung 1, Penting, Indah, 5)
e2 = (FA, Gedung l, Tunda, Indah,2)
el  = (FA, Gedung l, Penting, Indah, 3)
e5 :  (FA, Gedung 1, Penting, Indah, 2) dan hasilnya sebagai berikut : SM (€,e 1) :  SM (t,e )  = SM (4, er') :  SM (4 eJ) = 0.t
2.2. I .1 Case Adaptalion
Case adLrptation adalah suatu proses di dalarn sis CBR  yang  berfungsi untuk  mencari solusi  l permasalahan kasus  yang  ada  dengan  mengan sumber dari proses retreived kasus sebelumya, untul gunakan dalam perbandingan kasus yang sejenis, ben tahapannya:
,tlep  l.  Semua case reteired  di  kelompokkan y mempunyai kesarnaan kasus pada case ? un di  jadikan  sebagai  masukan  data  b pemecahan kasus  (i,e....Penyelesaian Tt pengaduan) yang  di  bagi  dalaln  beber kategori seperti, Cr,C2,.......,Cra dengan catu setiap  masukan  list  data  pengaduan sa deng \, a I,a2,.......,.am.
Step 2.  Semua nomor kasus di jumlalkan  pada c retreived  di  masuklan  dalam  katagori (i=1,2,...-,m), da'r senlluanya di masukkair dal record sebagai n/.n2.......,nn
.
Srep l.  Memilih kalegori ai  untul  ,i  -,
{nl,n2_-.-nnl.
Step 4.  Iika kasus yang ada hanya mengeluarkan s kat€gori di dalam Ci  mal< ni  >  nj, j  + i  rn solusinya (Penyelesaian Tiket Pengaduan) I di  masukkan ke  dalam  database kasus C sebagai solusi kasus yang pasti; efuejika sen tidal termasuk  dalam  kategori,  sep
Ci1,Ci2,.....Ci1 disamakan dengan nil  : =....= nik :  max ln Ln2,........nm| d^tr bisa ambil rata-rata dengan nilai  ,  dan di definisl sebagaiberikut.
a  + ai2 + .,..,.+ ai*
sM(^e)  = Dimana "commo  "  menggambarkan suafu nomor utama suatu nilai  yang sama drant  ^  e  dan ei. sedangJ<an "diferent" menggambarkan suatu nomer utama suatu nilai yang tidak sama antara a dan ei.
,t/cp  2. Percamaan nilai kasus untuk ukuran conputasi pad^ step I
Srep 3. Memilih Lasus 'epeni lang ada di et.e2........ek
dari  C'i m€nontukan kesamaan dengan i  adalah sebagai berikut: SlN{G,e) = m  xlSlJ{G,e),ej€Ci i = 11..-..."k
Dan  untuk  mendapatkan query  kasus i  -(FA, Gedung, Pentinp!,
O) setelah diproses dengan algoritma diatas. untuk mencari kesamaan kasus r"elreile./ dari C1r k
dan  hasil  solusi yang  pasti  untuk  kasus, diml ail!ai2,....aik nerupakan nilai dari "penyelesaian ti pengaduan" sebagai catatan untuk C;1,C p,....C;p.

## common
2. 2. L 5 Case-Based Mqintenance Case-based maintenance merupakan hal yang sangat
penting dalam sistem CBR, karena teknik ini merupalan representasi  sist€m  aplikasi  dalam  memecahkan persoalan pengaduan unfuk ke  akuratan sistem CBR, untuk mengetahui cam kerja cdre base mainle ance berikut contoh kasus redudznce kasus pada tabel 3.1 pada kasus nomor 14 dan 15, apabila di urut ke bawah sistem potunjukny4 kita pasti alan mengidentifikasi dan menghapus salah satu kasus yang ada, adapun langkah prcsesnya sebagai berikut :
S@ l.  Untuk setiap kasus Ci dalam tahapan 1.9.1, kita akan  mengklasifikasikan di  dalan]. case-based dalam 5  kasus, semua klasifikasi di  mulai dari keseluruhan pengaduan dan di  general menjadi satu kasus C;7,C2.....C; (i :1,2,....-...,5)
,Slep 2.Penjumlahan nomor kasus dalam tiap kasus Ci., (i
:  r,2,..._.,s, j  :  1,2,....,n).
St?  3. Jika salah satu nomor kasus dalam Ct  apabila
equal urltuk nofior  2,  lalu di komparasi dengan nilai kasus yang ada.
Srep 4.Jika semua kasus yang lerindenlifiksi mempunyai nilai keistimewaan, maka harus ada salah satu kasus yang di abaikan.
Demikian  contoh  kasus  penerapan cor?,rtirg approach  untuk  bisa  di  terapkan dalam  software applikasi terapan.
2. 2. 2 P erancangan Analba
Perancangan analisa ini  di  buat untuk m€mb€ntuk suatu konsep sistem tiket  penganduan yang sederhana dan mudah di pahani, serta membuat sn tt  hnowledge ,dred untuk metrdukung sistem tiket pengaduan yang di sesuaikan dengan kebutuhan sist€m, berikut desain/op
,/erycle sistem tiket pengaduan.
ErIloLe  .rurnal Sistcnr I0fonnasi dan TelcmatiLa
2-2.3 Perancdngan Anlar Muku E
@ ffi;,* d@ t e 1@ -9.4
/ rr..,.1.1\r.nr  T (.r I'cn: riL ri
'   v i e w s lleY/ Requ€st -
E  , r  s   - = = =
i = i =   E , r   4   0   = - g a a ? ri
Cmbd  5. M€nu Psgalue
r  Appmv.l P.idiis  sold... New Sokttion
l , ; l :   B   r   s   = = = -
t i   n J  I   t r   * = a   3 7
F
ljhezoie .--- a;edri;a,0n...... - h d u s t r ' - $ | s d h d s h y T p e . . . ' w nie-  +l  [tplnrdd,M/cu+reDer.do?nn!-.dn6dr&d=]or h , f - - l . b ' f u . . Far  I I I r h e z o n e [ . ] .  ; r e d r n ; z ; ; - . ; l l.lew Suh Account r u o l R e , .  u e , t ) _ - stateriovine

## 5. HASII, DAN PEMsAIIASAN

## 5.1 Impleme tasi
Apabila hasil pengujian dan t"rdrg  telah di  lakukan dengan baik maka sistem tiket pengaduan berbasis CBR telah siap untuk di gunakan dan siap di implementasikan pada user yang berkepentingan dengan modul sistem, sehingga kebutuhan  user  atan  modul  sistem  akan terpenuhi dengan baik, adapun sasaran dari sistem tiket pengaduan berbasis CBR adalah rr€l  tiap divisi dan divisi IT yang berkepetingan akan sistem tersebut dalam suatu organisasi perusabaan. 1. "farget User
Adapun  target  user  dalun  penerapan modul  system ters€but adalah:
a.  Teknisi dan Estem Administrator adalah seseomng yang harus memeliham (maintain) sistem komputer yang  berbeda pengopemsian dan  p€nanganannya beserta sarana pendukungrya.
b.  Director,  Generul l''Ianager, Manoger, Supemisor adalah jabatan  yang  sangat strategis dalam suatu organisasi. Ia  memiliki peran ganda. Di  satu sisi mereka  adalah  pemimpin  yang  membimbing memotivasi dar  mengendalikan karyawao. Di  sisi lain,  ia  adala}  wakil  ma.najemen yang  harus mempert'anggun&iawabkan semua  tugas  yang diberikan padanya, termasuk pen€mpan sistem secara terintegrasi guna mengefektilkan dan mengefesisensikan struktur birokrasi dengan sistem yang ad3.
c.  Uset implement (trainer)
User  implemen, adalah pengguna langsung yang menjalankan sistem  yang  di  bua!  user tersebut biasanya terdapat pada tiap-tiap departemcn dala,n organisasi perusahaan, mereka yang akan merasakan langsung hasil dari rekayasa pcmngl€t lunak dan hasil testing akan memp€ngaruhi kwalitas sistem modul pada saat digunakan serta penentu layak atau tidak sistem tersebut disunakan.
[Iplor. Junral Sist.D lnfoanasi d.i  |etcDrar
Dalarn  penerapan sistem  di  perlukan  slrat( implementasi yang baik agar sistem yaug telah dibr b'sa di tempkan dengan baik, dan memerlukan strat( khusus dalam implementasinya adapun shategi ya gunakan adaiah dengan cam:
l. Pelatihan
Metode pelatihan adalah proses untuk  melal p€ngguna dalam  mengenalkan proses  bisr perusahaan dan fitur serta fungsi sistem yang akan implementasikan dengan  tujuan  pengembang kompetensi  untuk menjamin keberhasil implementasi sistem ya.ng telal  dibuat.  Adapr modul pelatihan implementasi sistem terdiri dari: a.  Penggunaan Sistem  : ialah  tata  ca menjalar*an sistem yang akan di implementasikan b.  Konsep Umum  Komputer :  ialah  pelatihl pengetahuan komputer  secam  menyeluruh  set fungsi dan teknik dalam mengoperasikan komputer c. Kons€p Sistem Informasi : ialah garis besar atr alur  cerita  sistem  yang  telah  di  buat  dala pelaksanaan tugas  dan  fungsi  organisasi dala sistem informasi.
d-  Konsep  Pengorganisasian : ialah  sua pengenalar  yang  di  berikan  dala.rn  strukt organisasi, serta tugas dan fungsi pemnan dala organisasi
g.  Mariajemen Sistem :  ialah  pencatatan siste seca€ berkala yang akan menghasilkan suatu da dan nantinya akan dijadikan bahan informasi unh perbaikal sistem informasi. f  Instalasi Sistem :  ialah proses pemasukan siste kedalam sebuah perangkat komputer, yang hasiln akan dijalankan dalam implementasi sistem.
2. Penyebaran Kuisioner
Penyebaran kuisioner  di lakukan  unt mengelahui pengukuran sistem  tiket  pengadu berbasis CBR  bisa  di  terapkan di  lingkune perusahaan dengan  nilai  standar  pengukul k€cepatan dan keakuratan sistem dalarn penemp sistcm tiket pengaduan bebasis CBR.
Kuisioner di lakukan pada tiap divisi perusat minimal J  user pada tiap  divisi  dan  kalau juulahkan rnerrjadi 20 user daD di anlbil secara ac dengan perincian 5  user pemakai komputer yz sering mengadu permasalahan komplter,  l0  u p€makai komputer yang tidak terlalu sering meng: permasalah komputer, dan 5 user yang tidak pen lnengadu pcrmasala'r komputcr.
2.  Strategi Implem€ntasi
Dari 20 user sampel tersebut akan diuji coba dengan sistem tiket pengaduan berbasis CBR dalam penerapan pelayanan  pengaduan untuk  tingkat pengukuran  kecepata!  dan  keal*:uratan dalam pelayanan pengaduan dan solusi pemecahannya.
Metode yang digunakan untuk pengukuran hasil implementasi ini  berupa  kuisioner.  ada  2  jenis kuisioner yang di berikan yaitu kuisioner p/elerl  dan posltest ,klrisioner pretesl di berikan set'elum sistem tiket pengaduan berbasis CBR  di  tempkan untuk memperoleh nilai  awd  dan kuisioner portterl  di berikan setelah sistem tiket pengaduan berbasis CBR di gunakan guna mendapatkan informasi data setelah di terapkannya sistem tiket pengaduan berbasis CBR.
Adaprm tahapan implementasi kuisioner sebagai berikut : a.  User diberikan panduan bagaimana cara mengisi kuisioner p/etest
,. Pengguna mengisis kuisioner p/st€rt
c. Kuisionerp/erert di kumpulkan unfuk di analisa d User diberikan panduan bagaimana cam mengisi kuisioner posnert
?. Pe[gguna mengisi L:uisionerposltert
i Kuisioner posttest di  kumpulkan untuk  di analisa
5.2 Peng kuft  Penelitian
5.2.1Analisa Hasil Pretest dan Postrcst
Pengukuran penelitian  ini  secara umum  untuk mengetahui  adenya  peningkatan kecepatan dan keal'uratan  dalam sistem tiket  pelayanan pengaduan sebelum di  gunakannya sistem t€rsebut dan sesudah di tempkatuDya sistem tiket  pelayanan pengaduan. Data hasil kuisioner akan di analisa oleh divisi IT Unfuk pengukuran  variable  data  hasil  dari pengumpulan kuisioner p/e/est dan posltesl  devisi IT menentukan siapa saja user  yang  akan di  berikan lembaran kuisioner yang nanti  hasil  datanya akan di analisa, apakah ada peningkatan setelah di terapkannya sistem  tiket  pengaduan berbasis  CBR  dalam meningkatkan pelayanan sebelum dan sesudah sistem di terapkan. Adapun hasil data pengumpulau akan di bandingkan factor  kecepatan dan  keakuraian dalam pelayanan pengaduan dan solusinya. Hasil p/elert  dan posttett  di  sajikan  dalam  bentuk  tabel  4.  untuk pengukuran kecepatan sistem, dan d  a  prctest dan posttest pada tabel 5.  untuk pengukuran keakuratan sistem dalam adaptasi kasus.
data pretest untuk  pengukuran sistem  tiket  pengaduan kalau  di bentuk grafik maka bentuk g@fiknya
Adapun hasil kecepatan untuk gambarkan dalam sebagai berikut.
=': ,{  ,.1 :.. J\AflI\ i ,1 /\i\
20
J 2 2 30 3 l 5 2 4 l 0 5 5 2 0 6
6 l 1 ,7 2 0 2 8 8 l 5 9 9 26 l 0 l 0 l 0 _l 1 l t 1 3 0 1 2 12 20 l 3 I J t 5 t 4 l 4 2 I 5 t 5 2 0 J t 6 l 6 l 5 2 t 7 t 7 20 2 l 8 l 8 25 1 9 l 9 1 0 20 2 0 l 5 2 Nilai Rala - ratr 19.3 1 , 2 5
Apabila hasil pengukuran keakuraran P/clett d Posresr di bentuk dalam grafik maka akan terlihatjel
perbedaan yang  sangat melcolok  unfirk  hasil  dl perhitungnnya, bisa di lihat dalam gambar 9 dan gamt I 0 berikut ini:
Gdbd- l0 Peng]]latu  PE  er,  K*Iudta P6rel$ai@ Pcngdue Gdbd  9 Ct!6k  Penglltum  ?rere$ Ke@Paran
Dari grafik di atas tertihat p€rbedaan yang sangat jauh dalam kecepatan petlanganan pengaduan dan penyelesaiannya.
TA!EL'6

## P,tET''yI DAN POSI?'S?PENGUKURAN KEA{URATAN
Pengut'ard Potrer, Kealaratd  Penvelesaia Pen$dum
Dari grafik kedua di  atas terlihat jelas perbed yang sangat jztuh dalam koakumtan dalam penyelesl pcngrJu!ln.

## 5. 2.2 Inplikasi  Penelitian
5.2.2.1 Uji Stalislik Prctesl dan Posttest
Pengujian dilakukan  untuk  mengetahui efektifitas sistem  tiket  pengaduan berbasis CBR  terhadap kecepatan dan kealuratan dalam penyele\aian proses pengaduan dan penyelesaiannya yang dilakukal  dengan cara membandingkan waktu dan nilai kesesuaian pr?lesl dan posttest. Pada talapan  ini  atan  dilakukan proses pembandingan hasil pengukuran penelitian yang telah didapatkan sebelumnya. Adapun metode pembandingan ini adalah dengan menganalisa t-terr.
M€tode ini digunalal  karena t-1e$ dapat digunakan untuk  menguji  kecocokan atas p€rbedaan pada suatu percobaan yang menggunaka.n satu kelompok contoh. Apabila  sebelum  melakukan percobaan, peneliti melakukan preterr, maka peneliti akan mempunyai dua kelompok nilai yang be.asal dari satu kclompok contoh. Apabila  p€rcobaan itu  mempunyai dampak terhadap hasil atau tujuan percobaan, maka kedua kelompok skor tersebut akan menunjukkan perbedaan yang signifikan. f-lzrt  membandingkan hasil  perhitungan perbedaan hipotesa dengan t  tabel. Apabila hasil perhitungan teFebut  berbeda  secara signifikan,  maka  hipotesa diterima.
Dan  diketahui  beberapa variabel  yang  menjadi pammeter perhitungan pada t-le.Jt sebagai berikut: a.  Derajat kebebasan (d0, yaitu suanr angka yang m€njelaskan sekumpulan skor sampel yang bebas dari kesalahan. Nilai dfdiperoleh darijumlah sampel-1. Jadi dalam hal ini, nilai dFl9  karena jumlah sampel adalah 20.
b.  Alpha, yaitu tingkat sigrifikarsi  pengujian. Besaran nilai yang umumnya digunakan adalah 0,05.
c.  Simpangan baku (Sd) yang dapat dihitlrng dengan
rumus sebagai b€rikut: Sd = (t-.tz)/  n-1
Standard  error  (Sx) yang dapat dihitung  berdasarkan rumus scb:rgii berikut:

## S]r:Sd/n
Sedangkan untuk nilai  t,  dapat dihitung dengan rumus berikut:
t = X - t t / S x
Dari hasil p€rhitulgan lersebut maka I  hitung akan dibandingkan dengan r  tabel.  Jika  perbedaannya signifikan, mala disimpulkan bahwa hipotesa diterima. Untuk perhitungan iri,  dapat disederhanakan dengan menggnnakan fungsi dari  Microsojf  Excel luntrk data analysis.
a.  Uji  perbedaan kecepatur Prel*l  dan Posttesl Unntk menguji  apalah  ada  perbedaan signifikan  antara kecepatan sebelum dan  sosudah menggunakan sistem, maka dapat dilakukan penyusunan hipotesa dibawah ini:
Ho  :  Tidak terdapat perbedasn antam hasil kecepatan sebelum dan sesudah implementasi sistem.
Ha : Terdapat perbe-daaa antara hasil ke.epatan sebelum dan sesudah implementasi sisteln.
Pengujian kecepatan ini  menggunakan data  pada tsbel pengukuran kecepat n  hasil rangkuman dari hasil kuesioner yang sudah dijelaskan- Dari data tersebul, lalu datz di-generate menggunkan fungsi data analysis dari Microsol  E  cel da'r akan menghasilkan tab€l berikut.
TAAEL 7 HASIL U.,l KECEPATAN r-rttf: P,AIRED l7/O  SAMPU  FOR IIEANS
t-Test: Paired Two SamDle for Means Mean Variance t 8,90 l . l 0 Obsenations 51,5763 t 580 0,144210527 Correlatiorl 20 20 Hypothesized Medn 0,689874708 tlt l 9 t Stal 1t,94563106
'7 ,02299E- | 0
tail |,829132't93 1,20461t -09 I Crilic.rltuo- 3,09302406
h \ r l , r c J h r a l  S i n . N  1 n ' n f l n N i , l d n  l! l n n r r i l a
Daritabel 6 tersebut dapat dilihal bahwa l tabel
(t  critical onelail)  bemilai 1,829132793 sedangkan t hitung (r Sldr) bernilai 11,94563706. Terlihat perbedaan signifikan,  berarti terdapat perbedaan kecepatan yang signifikan  antara  sebelum  dan  sesudah penerapan sisterl  Berarti penerapan sistem membawa efek positif. Dengan melihat  nilai  probabilitas, P-,ral e  ad^lah 7.02299E-l I  lebih kecil dari 0.05 berarti Ho ditolat atau petrempan sistem meninSkatkan kecepatan dalam proses sistem tiket pengaduan. b. Ujip€rbedaan akurasi Pretest dan Posuest Untuk menguji apakah ada perbedaan signifikan antara kgakuratan sebelum dan sesudah menggunakan sistem, maka dapat dilakukan penyusunan hipotesa dibawah ini:
Eo  :  Tidak terdapat perHaan  antara hasil keakuratan sebelum dan sesudah implementasi sistem. Ha:  Terdapat tedapat perbedaan antara hasil keakuratan sebelum dan sesudah implementasi sistem.
Pengujian keakuratan ini  menggunakan data sampel yang tepat dikerjak.n oleh para pakar yang memasukkan *plecite  knowledge dan sistem hasil rangkuman dari hasil kuesioner. Dari  data t€$ebut  setel^h di-generate menggunakan firngsi dala  analysis dati l[iSrosof  Ercel dan ak.n menghasilkan tabel berikut.
TABEL 8 ttASIL U.rI AKURAT T-TEST: PAIRED WO SIWLE  FOR ME4L6 tTest:  Paifed Two SamDIe for Means Mean 0.9 0,97 Yariance 0.231052632 0,06 Observations 20 20 Correlalion 0,36043E322 Hypothes ized Mean 0 df l 9 t Stat -2,61 66t 1419 PE<=t)  one-tail 0,020495753 t Crilical  one-lail |,829t32793 P(T<:t)  rwolail 0,030991506 t Critical  two-tail 2,t0302406
Dari tabel 7 tersebut dapat dilihat bahwa I tab€l (t  critical oneloi\  berr,ilai 1.829)32793 sedangtan t hitung  (/  ^Stirr) bernilai -2.616611479.
Terlihat
Ii\pld'. .luurl Sistcar lDlbrnasi dar'l.lcnl
perbedaan, berarti terdapat perbedaan kecepatan an sebelum dan sesudah penerapan sist€m. Dengan m€l niiai  probabilitas, P-value adal^h 0,020495753 le kecil dari 0,05 berarti Ho ditolak atau penerapan sis meningkatkan keakuratan dalam  proses penyelesE pengaouan.
5.  K-Es|lv'IPuLAN Dengan  terbentuknya  sistem  tiket  pengad berbasis case-bosed reasoning dengan kontruksl \'
bas. Proses pengaduan di proses secara cepat, sehin proses  waktu  pengaduan  dan  penyelesaian ti memerlukan waktu  yang  lama dan  cost  yang tinl Dan terbentuknya explicil  knofiledge-based di  sisl CBR  unt k  menentukan p€mecshan masalai  ser akurat melalui  proses retrieve,  reuse, rewse,  rel sehingga proses pencarian akan menemukan keakur€ data,
6.  SARAN
Hasil  dad  penilitian  untuk  sistem tiket  pcngadr be.basis CBR  ini  membalra nilai  yang positif  b perusahaan  dalam mengefehiftan kinr perusahaarlterhadap pelayanan pengaduan pelangl atau karrawan perusalaan itu  sendiri. Namu  penl menya$nkan beberapa hal untuk efekivitas  sEtem bekeria.
&  lnputan care  dat\ k towledge sangat di  perlu lebih  banyak  lagi  unhrk  kasus  penanga pengaduan.
b.  Penggunaan sistem ini  akao lebih efellif  bila kebijakan kfiusus di  dalam  satu  organi perusabaan  untuk  menggunakannya  se( simultan
tlt t4l L5l trl I2l t7l

## 7.  DAFTARPUSTAKA
Conpqq  D.  R-,  &  fliegins,  C.  A.  1995. Applietian  oJ S CogaitiE  nEort  To  Trziainq  For  CMpttrq  Skillt.  l,lm
w.h@o,  R  5.2006.  htp:/honi'dttavahono.ret/2006/02/24t sdt4li<lorqEsialiekz-|er&tilitl. Rd.i.vcd hr!pllo!'i!a!!?!an!!o !!!. S:@kar K.  Pal &  Simon C.K  Sniu 2003. Foundations of  soli
Sctissq  Bmbd8.  2005. Xrowl.dgq  shsi.g  in Indoncsia rcs @nrre : nodels sd  frechdhn.  Pmuedinss  on the 9 th lvorLl cdJqdu
ar  Estenics,Ctbetuti$ and  rhJortutics, Orld{to,.l  y l0-l3,pp  14
Amod|  A  drd l'lur., E. 1094. Casc-Rdcd Rcasoning: Foun( Isud: M€thodological Vdiations,  md  S'st€m  Approach.
Aha,  D.,  md  Br.do*, 1,  1991  Refining  o.vcrsrtional hhti.\ Ptuepdtzss  oJ tre  second k@tuxonal  aonlerca Cay  sdkd  Reasanna. Ptoeadde,  Rl: Springctsvcrlag. Ah4  D., Mmey, '1. ed  8rcslow, L.  199E. Supponing Di: lnrcdnciag (onv€rsaronrl CLs€ Ddcd  R€6onins.  I Luroptdn ttbrkshop or  t\&  Eaa\l  l"asonDa  Dunln.  lr
t6l