SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MOTOR MATIC INJEKSI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN

(1)

SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MOTOR MATIC INJEKSI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN

METODE FORWARD CHAINING

Aditya Rahman Hakim¹, Ricky Firmansyah², Hermansyah³

1Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas BSI Bandung Jl. Sekolah Internasional No.1-6 Antapani, Bandung

http://universitas.bsi.ac.id [email protected]

Abstrak

Berdasarkan catatan Badan Pusat Statistik Indonesia sepeda motor merupakan alat transportasi yang paling banyak digunakan masyarakat di Indonesia saat ini. Pada saat ini sepeda motor dielangkapi sistem bahan bakar injeksi, yaitu sistem pencampuran bahan bakar dengan udara secara otomatis. Dengan sistem injeksi ini, maka kerusakannya pun tidak dapat dilakukan di bengkel biasa, harus melalui bengkel resmi. Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi sistem pakar untuk mengetahui kerusakan motor dengan teknologi injeksi. Aplikasi sistem pakar dibuat berbasis website menggunaka metode forward chaining, penerapan forward chaining membantu menyimpulkan gejala-gejala yang ada sehingga dapat ditarik kesimpulan untuk mengetaui jenis kerusakan sepeda motor dengan teknologi injeksi.

Kata Kunci : Motor injeksi, Sistem Pakar, Forward Chaining.

1. Pendahuluan

Perkembangan komputer dewasa ini telah mengalami banyak perubahan yang pesat, seiring dengan kebutuhan manusia yang semakin banyak dan kompleks. Komputer yang pada awalnya hanya digunakan oleh para akademisi dan militer, kini telah digunakan secara luas di berbagai bidang, misalnya kesehatan, pendidikan, otomotif, psikologi, permainan dan sebagainya. Hal ini mendorong para ahli untuk semakin mengembangkan komputer agar dapat membantu kerja manusia atau bahkan melebihi kemampuan

kerja manusia. (Afnur, Sriwahyuni, & Hadi, 2016)

Sistem Pakar (Expert System) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli.

Sistem Pakar merupakan salah satu bidang teknik kecerdasan buatan yang cukup diminati karena penerapannya di berbagai bidang, baik bidang ilmu pengetahuan maupun bisnis yang terbukti sangat membantu dalam mengambil keputusan dan sangat luas penerapannya.

(2)

Pada bidang otomotif salah satunya alat transportasi, banyak masyarakat di Indonesia menggunakan sepeda motor untuk transportasinya sehari- hari. Data tersebut diyakinkan oleh Badan Pusat Statistik Indonesia yang mencatat lebih dari

84.732.652 unit sepeda motor yang sudah terjual pada tahun 2013.

(Badan Pusat Statistik, 2017)

Beberapa tahun belakangan ini banyak pengguna motor beralih menggunakan motor matic injeksi dibanding motor matic dengan sistem karburator. Dengan banyaknya pengendara motor matic injeksi tidak lepas juga dengan kerusakan yang terjadi pada motor matic injeksi tersebut. Masalah yang terjadi pada sepeda motor matic injeksi dikarenakan pemilik kurang paham dalam menangani kerusakan dan membiarkan kersuakan tersebut menjadi besar. Pada kenyatannya tidak semua pemilik motor memiliki pengetahuan yang cukup tentang masalah kerusakan kendaraan khususnya sepeda motor matic, terutama dalam hal penanganan kerusakan sepeda motor matic dengan sistem injeksi, sering kali para pengendara yang mengalami kerusakan pada sepeda motornya menyerahkan sepenuhnya penanganan kepada mekanik, tanpa terlebih dulu mengetahui kerusakan itu sendiri. (Afnur, Sriwahyuni, & Hadi, 2016)

Salah mtor matic injeksi adalah Yamaha Xeon GT 125 cc, motor ini diproduksi pada tahun 2014 dengan teknologi injeksi yang dapat mengirit bahan bakar, serta tampilan eagle eye yang cukup menarik masyarakat di Indonesia. Injeksi adalah sistem pencampuran bahan bakar secara otomatis yang sudah diterapkan pada mesin, jadi tidak ada bahan bakar terbuang percuma dalam sistem injeksi tersebut sehingga penggunaan bahan bakar menjadi lebih irit.

Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Penalaran Maju atau (Forward Chaining). Merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya, jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE) maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining kadang disebut data driven karena inference engine menggunakan informasi yang ditentukan oleh user untuk memindahkan keseluruh jaringan dari

logika ‘AND’ dan ‘OR’ sampai sebuah terminal ditentukan sebagai objek. Bila inference engine tidak dapat dapat menentukan objek maka akan meminta informasi lain. Aturan (rule) dimana menentukan objek, membentuk path (lintasan) yang mengarah ke objek. Oleh karena itu, hanya satu cara untuk mencapai satu objek adalah memenuhi semua aturan.

Berdasarkan pada uraian diatas penulis membuat sebuah aplikasi sistem pakar berbasis website untuk dapat membantu pengguna motor matic khusunya matic dengan sistem bahan bakar injeksi agar dapat mengetahui kerusakan sepeda motornya sendiri dan dapat memperbaiki sendiri tanpa harus datang langsung ke dealer resmi. Salah satu aplikasi yang dapat menghasilkan solusi yaitu aplikasi sistem pakar berbasis website menggunakan metode forward chaining.

2. Metode Penelitian

Adapun metode penelitian yang digunakan penulis merupakan metode pengumpulan data sebagai berikut :

2.1. Analisa Penelitian

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, telah didapatkan beberapa analisa seperti Analisa Kebutuhan, Testing, Desain dan Impelementasi sebegai berikut:

Analisa Kebutuhan

Aplikasi ini dibangun guna membantu mengidentfikasi kerusakan yang kerap terjadi pada sepeda motor matic, khusunya motor matic berteknologi injeksi. Dalam tahap ini penulis pengumpulkan data guna untuk pembangunan aplikasi.

Desain

Pada tahap ini, penulis membangun aplikasi dengan melakukan desain struktur data, serta desain tampilan antar muka.

Sehingga pengetahuan seorang pakar dapat di masukan kedalam web.

Testing

Pada tahapan ini penulis menggunakan pengecekan langsung pada web untuk memastikan program berjalan sesuai dengan yang telah dibuat atau masih mengalami kesalahan.

Implementasi

Pada tahapan ini penulis melakukan pengkodean dalam bahasa pemrograman berbasis objek menggunakan sublime text 3.

(3)

2.2. Metode Pengumpulan Data

Dalam metode ini, terdapat beberapa pengumpulan data yang secara umum dilakukan antara lain :

Obervasi

Penulis mendatangi CV. SUMBER BERKAT ABADI untuk menggali informasi mengenai sepeda motor matic injeksi.

Wawancara

Penulis melakukan wawancara kepada manajer di perusahaan tersebut guna menggali informasi lebih jauh mengenai perusahaan yang dipimpin dan penulis mewawancarai seorang ahli atau pakar yang mengetahui banyak tentang kerusakan sepeda motor matic injeksi.

Studi Pustaka

Pada tahapan studi pustaka penulis mencari data-data yang relevan bersumber dari jurnal, buku, dan website yang dapat menunjang dalam penyusunan penulisan ini.

3. Hasil dan Pembahasan

Pada bagian ini, diterangkan landasan yang menjadikan dasar atas penulisan ini.

3.1. Sistem Pakar

Pada dasarnya sistem pakar diterapkan untuk mendukung aktivitas pemecahan malasah. Beberapa aktivitas pemecahan yang dimaksud :

a. Interpretasi

Adalah membuat kesimpulan atau deskripsi dari sekumpulan data mentah.

Pengambilan keputusan dari hasil observasi, termasuk pengenalan ucapan analisis citra, interpretasi sinyal, dan lain- lain.

b. Prediksi

Yaitu memproyeksikan akibat-akibat yang dimungkinkan dari situasi-situasi tertentu.

Contoh: prediksi demografi, prediksi ekonomi, dan lain-lain.

c. Diagnosis

Adalah menentukan sebab malfungsi dalam situasi kompleks yang didasarkan oada gejala-gejala yang teramati diagnosis medis, ekeltronis, mekanis, dan lain-lain.

d. Perancangan (Design)

Yaitu menentukan konfigurasi komponen- komponen sistem yang cocok dengan tujuan-tujuan kinerja tertentu yang memenuhi kendala-kendala tertentu.

Contoh: Perancangan layout sirkuit, bangunan.

e. Perencanaan

Merencanakan serangkaian tindakan yang akan dapat mencapai sejumlah tujuan dengan kondisi awal tertentu. Contoh:

Perencanaan keuangan, militer, dan lain- lain.

f. Monitoring

Membandingkan hasil pengamatan dengan kondisi yang diharapkan. Contoh: computer aided monitoring sistem.

3.2. Website

Website adalah kumpulan halaman- halaman yang digunakan untuk menampilkan informasi teks, gambar, diam atau gerak, animasi, suara, dan atau gabungan dari semuanya, baik yang bersifat statis maupun dinamis yang membentuk satu rangkaian bangunan yang saling terkait, yang masing-masing dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman. Jenis-jenis web berdasarkan sifat atau style nya adalah sebagai berikut:

1. Website dinamis

Merupakan sebuah website yang menyediakan konten atau isi yang selalu berubah-ubah setiap saat. Bahasa pemrograman yang digunakan antara lain php,asp, .net dan pemanfatakan database mysql atau mssql.

2. Website statis

Merupakan website yang kontennya jarang diubah. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah html dan belum memanfaatkan database.

3.3. Perancangan Sistem a. Basis Pengetahuan

Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman dalam penyelesaian masalah yang digunakan dalam sistem kecerdasan buatan. Basis pengetahuan digunakan untuk penarikan kesimpulan yang merupakan hasil dari proses pelacakan.

Dari bentuk kaidah produksi diatas, dapat diterapkan seperti contoh dibawah ini :

JIKA Ada ruang keluarga DAN Ada ruang tamu DAN Ada dapur MAKA Rumah

Untuk mempermudah sistem dalam menganalisa suatu keputusan maka pengetahuan atau data yang ada disusun sedemikian rupa ke dalam tabel. Tabel basis pengetahuan yang digunakan adalah sebagai berikut :

(4)

Tabel 1 Jenis Kerusakan Sepeda Motor Matic Injeksi

Kode Kerusakan

Nama Kerusakan

K1 Injeksi

K2 Sistem Listrik

K3 Sistem Kemudi

K4 Rem

Tabel 2 Jenis Gejala Sepeda Motor Matic Injeksi

Kode Gejala Kerusakan G1 Tarikan motor terasa berat G2 Laju brebet-brebet

G3 Lampu indikator peringatan hidup

G4 Mesin motor mati mendadak G5 Motor mati (tidak bisa hidup

sama sekali)

G6 Starter listrik tidak bekerja G7 Klakson tidak bunyi

G8 Ampere bensin tidak bekerja G9 Lampu utama tidak dapat

menyala

G10 Lampu sen tidak dapat menyala

G11 Motor terasa goyang di bagian depan

G12 Stang terasa berat saat berbelok

G13 Motor terasa banting kiri dan kanan

G14 Getaran terasa di stang G15 Bunyi “trek” pada saat

pengeraman depan G16 Rem bunyi “cekit-cekit”

G17 Ban susah berputar G18 Motor tersendat lajunya G19 Pengereman terasa keras G20 Pengereman terasa longgar

Tabel 3 Rule Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Injeksi

Kode Gejala

Nama Gejala

G1 Tarikan motor terasa berat G2 Laju brebet-brebet

G3 Lampu indikator peringatan hidup

G4 Mesin motor mati mendadak

G5 Motor mati (tidak bisa hidup sama sekali)

Tabel 4 Rule Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Sistem Listrik

Kode Gejala

Nama Gejala

G6 Starter listrik tidak bekerja G7 Klakson tidak bunyi

G8 Ampere bensin tidak bekerja G9 Lampu utama tidak dapat

menyala

G10 Lampu sen tidak dapat menyala

Tabel 5 Rule Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Sistem Kendali

Kode

Gejala Nama Gejala

G11 Motor terasa goyang di bagian depan

G12 Stang terasa berat saat berbelok

G13 Motor terasa banting kiri dan kanan

G14 Getaran terasa di stang G15 Bunyi “trek” pada saat

pengeraman depan

Tabel 6 Rule Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Rem

Kode Gejala

Nama Gejala

G16 Rem bunyi “cekit-cekit”

G17 Ban susah berputar G18 Motor tersendat lajunya G19 Pengereman terasa keras G20 Pengereman terasa longgar b. Perancangan Mesin Inferensi

Pada mesin inferensi dalam sistem pakar diagnosis kerusakan mesin sepeda motor matic injeksi dengan menggunakan metode inferensi pelacakan maju (forward chaining) yaitu metode pelacakan kedepan yang dimulai dari data- data awal yang telah diketahuai yaitu gejala-gejala yang terjadi menuju kepada kesimpulan (goal) yang dalam hal ini adalah jenis kerusakan sepeda motor matic injeksi. Berikut ini adalah pohon keputusan pada mesin inferensi terhadap gejala-gejala kerusakan untuk menentukan kerusakan sepeda motor matic injeksi

(5)

Gambar 1. Pohon Keputusan Pakar Dengan Metode Forward Chaining

Proses yang terjadi pada sistem sederhana dapat dijelaskan, dimana proses mulai user akan dihadapkan dengan beberapa pertanyaan seputar gejala yang dialami sepeda motornya. Setelah user memilih jawaban, makan sistem akan memproses data yang dimasukan oleh user yang disesuaikan dengan aturan pada basis pengetahuan. Berikut diagram flowchart sistem yang akan dijelaskan pada Gambar 2 :

Gambar 2 Flowchart diagram sistem

Pada Gambar 2 dijelaskan bahwa proses mesin inferensi menggambarkan proses penelusuran untuk menentukan kesimpulan yang tepat. Dalam mencari kerusakan mesin dan mencari penyebab gangguan mesin akan dimulai dengan memberikan pertanyaan seputar gejala-gejala yang dialami user, lalu kemudian diproses, sehingga dapat menghasilkan suatu diagnosis kerusakan dan hasil akhir kesimpulan kerusakan mesin tersebut.

Perancangan Menggunakan Unified Modelling Language (UML).

1. Use Case Diagram

Pada aplikasi ini, use case menjelaskan tentang hubungan antara sistem dengan aktor. Hubungan ini dapat berupa input aktor ke sistem ataupun output ke aktor. Adapun komponen pembentuk dari diagram use case adalah sebagai berikut :

Gambar 3 Use Case Diagram Pada Gambar 3 User hanya dapat melakukan konsultasi di sistem pakar dengan cara menjawab pertanyaan dan mendapatkan hasil diagnosis / keruskan, dan dapat membuka menu lain seperti menu tips dan tentang.

a. Activity Diagran

Activity Diagram di desain untuk memperlihatkan apa yang terjadi selama suatu proses atau operasi berlangsung.

Setiap activity dipresentasikan dengan suatu rounded rectangle. Diagram ini sangat bermanfaat karena apabila membuat diagram ini terlebih dahulu dalam memodelkan sebuah proses untuk membantu memahami proses secara keseluruhan.

(6)

1) Activity Diagram Diagnosis

Activity diagram ini menggambarkan aktivitas pada saat user mendiagnosa kerusakan motor nya sendiri.

Gambar 4 Acitvity Diagram Diagnosis 2) Activity Diagram Tips

Aktivitas ini menggambarkan pada saat user memilih menu tips.

Gambar 5 Acitvity Diagram Tips Pada Gambar 5 dapat dijelaskan bahwa seorang user dapat mengetahui cara merawat sepeda motor matic injeksinya sendiri, sehingga kerusakannya akan diminimalisir.

3) Activity Diagram Tentang

Aktivitas ini menggambarkan pada saat user memilih menu tentang.

Gambar 6 Activity Diagram Tentang Pada Gambar 6 dapat dijelaskan seorang user dapat mengetahui informasi mengenai sistem pakar berikut dengan pembuat aplikasi.

3.4. User Interface

Pada tahap ini, penulis membuat sebuah aplikasi dengan tampilan sebagai berikut :

a. Tampillan Menu Utama (Home)

Menu utama merupakan tampilan yang pertama kali muncul (home) saat user masuk kedalam sistem ditunjukan pada gambar 7 berikut :

Gambar 7 Tampilan Utama (Home) b. Tampilan Menu Diagnosa

Tampilan menu diagnosa dapat dilihat dalam gambar 8 berikut ini.

Gambar 8 Tampilan Menu Diagnosa

(7)

Pada gambar 8 terdapat pertanyaan seputar gejala-gejala kerusakan sepeda motor matic injeksi yang akan dijawab oleh user untuk menentukan kerusakan yang dialami oleh sepeda motor user.

c. Tampilan Menu Tips

Tampilan menu tips dapat dilihat dalam gambar 9 berikut

Gambar 9 Tampilan Menu Tips Pada gambar 9 terdapat 4 menu tambahan yaitu tips injeksi, tips kelistrikan, tips kendali, tips rem. Ke empat menu tambahan tersebut dapat menghasilkan tips sesuai masing-masing menu, tujuannya agar pengguna motor matic injeksi dapat merawat motornya dengan tepat sehingga meminimalisir kerusakan yang akan terjadi.

d. Tampilan Menu Tentang

Tampilan menu tentang dapat dilihat pada gambar 10 berikut

Gambar 10 Tampilan Menu Tentang Pada gambar 10 terdapat informasi mengenai penjelasan sistem pakar dengan infrormsi mengenai penulis yang membuat aplikasi tersebut.

4. Kesimpulan

Dari proses diatas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

Aplikasi sistem pakar yang dibuat dapat membantu pengguna motor matic

khusunya injeksi mengetahui serta menangani kerusakan motornya sendiri tanpa harus datang ke dealer remsi.

Aplikasi ini memberikan kemudahan bagi pengguna karena dapat diakses dimana saja dan kapan saja tanpa harus install terlebih dahulu ke perangkat mobile.

Sehingga masyarakat dapat mendiagnosis sendiri keruskan pada Yamaha Xeon GT 125cc yang dimiliki secara cepat dan efektif.

Pengguna dapat mengakses aplikasi sistem pakar ini dimana saja dan kapan saja, karena aplikasi ini dibuat dengan media website selamat terhubung ke jaringan internet.

5. Saran

Dalam pengembangan selanjutnya diharapkan sistem pakar ini tidak berpusat pada 1 metode saja, aplikasi ini diharapkan menggunakan beberapa metode seperti backward chaining, certainty factor, logika fuzzy dan lain sebagaunnya sehingga dapat diketahui kekurangan serta kelebihannya.

Diharapkan dalam pengembangan selanjutnya, aplikasi sistem pakar ini dapat menambah jumlah merk motor injeksi, sehingga pengguna dengan merk motor yang berbeda dapat menggunakan aplikasi ini.

6. Referensi

Afnur, R., Sriwahyuni, T., & Hadi, A. (2016).

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK

DIAGNOSIS KERUSAKAN SEPEDA MOTOR MATIC MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING.

Jurnal Vokasional Teknik Elektronika

& Informatika, 75-84.

Imron. (2016). SISTEM PAKAR ANALISA KERUSAKAN PADA SEPEDA MOTOR TRANSMISI AUTOMATIC DENGAN METODE BACKWARD CHAINING (Studi Kasus: Yamaha Mio). JURNAL TEKNIK

INFORMATIKA STMIK ANTAR BANGSA, 143-149.

Latif, A. (2015). APLIKASI SISTEM PAKAR DETEKSI KERUSAKAN MOTOR MATIC MENGGUNAKAN METODE FOWARD CHAINING. Jurnal Ilmiah Mustek Anim, 254-263.

Ridai. (2017, Juni 24). Pengertian, Tujuan dan Struktur Sistem Pakar. Diambil kembali dari Kajian Pustaka:

(8)

http://www.kajianpustaka.com/2016/10 /pengertian-tujuan-dan-struktur-sistem- pakar.html

Statistik, B. P. (2017, Juli 16). Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis tahun 1987-2013. Diambil kembali dari Badan Pusat Statistik:

https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/

view/id/1413

Sumiati, & Sugianto, A. (2016). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KANKER PADA ANAK

MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR. Jurnal PROSISKO, 43-50.

Suwondo, A. (2014). SISTEM PAKAR SEBAGAI ALAT BANTU

MENGATASI MASALAH (STUDI KASUS KERUSAKAN SEPEDA MOTOR). Jurnal PPKM, 89-101.

Syukron, A., & Hasan, N. (2015). Perancangan Sistem Informasi Rawat Jalan Berbasis Web Pada Puskesmas Winong. Jurnal Bianglala Informatika, 28-34.