JNATIA Volume 1, Nomor 1, November 2022

Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya

Case Based Reasoning (CBR) Mendiagnosa Kerusakan Motor Matic Menggunakan Metode Forward Chaining

Fahmi Ahmad Arum Pratamaa1, Ida Bagus Gede Dwidasmaraa2

aIInformatics Departmen, Udayana University

Badung, Indonesia

1fahmia270@gmail.com

2dwidasmara@unud.ac.id

Abstract

Thewhigh2number of automatic motorbike users in Indonesia, so that not all automatic motorbike users have the ability1toqmake repairs to their motorbike damage. So users are more likely to entrust the problem to the mechanic of the workshop with limited working hours. In the maintenance of automatic motorbikes, which can be done alone, and without having to come to the workshop with the vehicle. The lack of determining the damage to the motor, solutions available on the internet are less convincing. CBR has become a proven1technique for knowledge-basedosystemsuinemanyrdomains.rHasithe meaning of using previous experience in1similar cases to understand and solve2new1problems. CBR can collect previous cases that are similar to the new problem and try to modify the solutionltolfitlthe new case. So the implementation of this expert system which1aims1to1make1it1easierlforlautomatic motorbike users when experiencing damageeby1simplyclistingbthe8symptoms experienced by users, so the system will help find the best solution for the damage experiencedcby automatic motorbike users using forward chaining in which every system condition will look for rules in the knowledge base that match1the2conditionswinwthe1if.

Keywords: Case Based Reasoning,4Forward Chaining,3Knowledge,bInformation

Abstrak

Tingginyaajumlahhpengguna2sepedaamotorrmatic di Indonesia, sehingga tidak semuazpengguna sepeda motor matic memiliki5kemampuan untuk melakukan perbaikan kerusakanysepedarmotornya. Sehingga pengguna lebih1cenderung mempercayakan masalahnya kepada mekanik bengkel dengan jamzkerja2yang1terbatas.zDalam perawatan sepeda motor matic, bisa dilakukan sendiri, dan tanpa harus datang ke bengkel dengan membawa kendaraan. Kurangnya2menentukan kerusakan motor, solusi yang ada di internetlkurang meyakinkan. CBR telah menjadi teknik yang terbukti untuk sistem berbasis pengetahuan di banyak domain. Memiliki arti menggunakanlpengalaman sebelumnya dalam kasus serupa untuk memahami dan memecahkan masalah baru. CBR8dapat mengumpulkan kasus-kasus sebelumnya yang mirip dengan masalah baru dan mencoba untuk memodifikasi solusi agar sesuai dengan kasus baru. Maka diimplementasikannya sistem pakar ini yang bertujuan untuk memudahkanspengguna sepedazmotor matic saatRmengalami kerusakan dengan hanya mencantumkan gejala-gejala1yang4dialami8pengguna, sehingga sistem akan membantu mencarikan solusi terbaik atas kerusakan yangedialami2pengguna sepeda motor matic menggunakan forward chainingadimanalsetiap kondisi sistem akan mencari aturan dalam basis pengetahuan1yang sesuai denganlkondisilif.

Kata Kunci: Case Based Reasoning,aForward Chaining,2Pengetahuan,1Informasi

  • 1.    Pendahuluan

Indonesia memiliki jumlah pengendara sepeda motor matic yang banyak, namun tidak semua pengendara sepedalmotorlmatic3memiliki kesempatan untuk memperbaiki sepedalmotornya. Dengan demikian, pengguna lebih cenderung merujuk masalah ke mekanik bengkelqdengansjamtterbatas. Perawatan1sepeda3motorhbisa dilakukan secara mandiri tanpa perlu membawa kendaraan ke

bengkel. Hal ini sangat membantu, terutama bagi mereka yang baru mengenal industri otomotif dan tidak punya waktu untuk pergi ke bengkel untuk menunggu kendaraan mereka diperbaiki.

Jika kerusakan mesin tidak dapat diidentifikasi, solusi yang tersedia di internet tidak meyakinkan. Case Based Reasoning (CBR) telah berkembang menjadi teknik yang terbukti untuk sistem berbasis pengetahuan di banyak bidang. Penalaran berbasis kasus berarti menggunakan pengalaman sebelumnya dengan kasus serupa untuk memahami dan memecahkan masalah baru. Case Based Reasoning mengumpulkan kasus-kasus sebelumnya yang hampir identik dengan masalah baru dan mencoba untuk mengadaptasi solusi untuk kasus baru. Penerapan sistem pakar ini, yang bertujuan untuk memudahkan pengguna sepeda matic mengalami kerusakan hanya dengan mencantumkan gejala yang dialami, memudahkan kami untuk menemukan solusi kerusakan terbaik bagi pengguna sepeda matic menggunakan Forward Chaining. Alami rantai karena setiap kondisi sistem mencari aturan di basis pengetahuan yang cocok dengan kondisi di bagian if.

  • 2.    Metode Peneltian

    • 2.1    Case Based Reasoning

CaseOBasedOReasoning adalah metode pendekatan yang pemecahan masalahnya dilakukan berdasarkan solusi dari permasalahan sebelumnya. Menggunakan kasus masa lampau pada permasalahan baruTpadaLCBR ini adalah paradigma pemecahanYmasalahryang diterima dan secara fundamental berbeda dari pendekatan utama. Sistem pakar digunakan5oleh5berbagai kelompok untuk menyebarluaskan sumber pengetahuan kepada non ahli guna meningkatkan keterampilan pemecahan masalah serta sebagai asisten yang berpengetahuan untuk menunjang pekerjaan seorang pakar.

  • 2.2    Algoritma Forward Chaining

Forward Chaining merupakan metode pelacakan kedepan berdasarkan kaidah atau fakta sesuai denganZdugaanZyang ada dan menuju ke kesimpulan.ZSedangkan metodeLBackwardZChaining merupakan metode pelacakan kebelakang berdasarkan kesimpulan dengan mencari sekumpulan2hipotesa1menuju sekumpulan fakta yang3mendukung2sekumpulanLhipotesa1tersebut.

  • 2.3    Motor Matic Injeksi

SepedaZmotorZmerupakan kendaran yang umumnya berfungsi4sebagai2alat8transportasi9untuk memudahkan masyarakat mengakses daerah tertentu dengan durasi cenderung singkat. Perkembangan teknologi injeksi hadir dalam dunia otomotif dengan berbagai keunggulan, mulai dari ekonomis hingga hemat tempat dan mudah dirawat. Sistem injeksi (fuel injection) adalah sebuah sistem mekanis yang menggunakanDteknologiJpengontrolUuntukEmengatur aliran udara dan bahan1bakar ke1dalamLruangLpembakaran.

  • 2.4   Gambaran Umum Sistem

GambaranAumumSsistemAyangFdibangun merupakan sistem yang akan menggambarkan permasalahan yang berhubungan dengan software yang dibangun serta menggunakan bahasa pemrograman yang telah disesuaikan dengan sistem analisis. Berikut adalah flowchart tentang gambaran umum sistem.

Gambar 1. Flowchart GambaranlUmumlSistem

  • 2.5    Metode Pengembangan Sistem

DalamZpengembanganLsistemZpakarZini, menggunakan metode Best First Search yang mengkombinasikan metode Depth First Search dan metode Breadth First Search melalui kelebihan dari kedua metode tersebut. Pada proses Best First Search, hal yang dilakukan adalah memilih simpul atau node berdasarkan fungsi heuristik atau aturan-aturanetertentu untuk menghasilkan penggantinya. Pada BestgFirst2Search, pencarian diperbolehkan mengunjungi node di level lebihbrendah apabila node diklevelllebih tinggilmemilikinnilai heuristikdlebiheburuk.

Gambar 2. Metode Best First Search

  • 2.6    Basis Pengetahuan

Basisxpengetahuan berisikan pemahaman mengenai pemecahan masalah yang digunakan dalam sistemlkecerdasanlbuatan. Basis pengetahuan digunakan untuk menarik kesimpulan yang menjadi hasil dari prosesxpelacakan. Dari bentuk kaidah produksi diatas, maka dapatFditerapkanLseperti contohldibawahkini :

IF Ada ruangzkeluarga

AND Adacruang tamu

AND Adaldapur

THENCRumah

Gambar 3. EntityZRelationshipLDiagraml(ERD)lBasislPengetahuan

Kode Gejala

Nama Gejala

G1

Di starter listrik tidak bisa

G2

Klakson tidak bunyi

G3

Rearing dan lampu tiadk bekerja

G4

Ikelistrikan mati

G5

Di starter manual sulit

G6

Suara knalpot sering meletus-meletus

G7

Tarikan berat

G8

Keluar asap kehitaman pada knalpot

G9

Mesin mudah panas

G10

Bahan bakar boros

G11

Bunyi gemelitik pada mesin

G12

Suara mesin kasar

G13

Kecepatan tidak optimal

G14

Bunyi kasar saat jalan pelan

G15

Kampas kopling lambar

G16

Lari mrebet-mrebet

G17

Motor mati (tidak bisa hidup sama sekali)

G18

Saat motor diengkol/starter mesin tidak hidup/mati

G19

Mesin motor tidak hidup padahal bensin penuh

G20

Saat diengkol terasa ringan atau ngelos

G21

Kebel coil tidak mengeluarkan arus listrik

G22

Saat tombol starter ditekan tidak terdengar suara dinamo

G23

Timbul suara mengelitik pada cylinder

G24

Timbul suara berisik pada cylinder head atau pada bagian depan mesin

G25

Bergemericik pada mesin

G26

Mesin terasa bergetar

G27

Suara kasar yang cukup keras pada mesin

G28

Keluar asap putih dari knalpot pada starter awal

G29

Keluar asap putih tebal dari knalpot

G30

Timbul suara disekitar scvt

G31

Berdecit saat akselerasi

G32

Suara getaran pada starter awal

G33

Tenaga mesin berkurang

Table 1. Jenis Gejala Motor Matic Injeksi

No

Gejala

Kode Kerusakan

K1

K2

K3

K4

K5

K6

K7

K8

K9

K10

K11

K12

K13

K14

K15

K16

K17

1

G1

V

V

V

2

G2

V

V

3

G3

V

v

4

G4

V

v

V

5

G5

V

V

V

6

G6

V

v

7

G7

V

V

V

V

V

8

G8

V

9

G9

V

v

v

10

G10

V

11

G11

V

12

G12

V

13

G13

V

14

G14

V

v

v

15

G15

V

V

16

G16

V

V

17

G17

V

V

18

G18

V

v

19

G19

V

v

20

G20

V

21

G21

V

v

22

G22

V

v

23

G23

V

V

24

G24

V

V

25

G25

V

V

26

G26

V

V

V

27

G27

V

28

G28

V

V

v

29

G29

V

30

G30

V

V

31

G31

V

V

32

G32

V

33

G33

V

Table 2. Data Gejala dan Data Kerusakan

  • 2.7    Diagram Konteks

Padaldiagramskonteksxdiatas, pakar memasukkan data gejala, data kerusakanldan1data aturan kedalamcsistem. Penggunabmemasukkanldatalgejala.

Gambar 4. Diagram3Konteks

  • 2.8    Deskripsi Alur Sistem

Model analisis aliranfprosesksistemLdisajikanXmenggunakan Data Flow Diagram (DFD) yang merupakan alat perancangan berorientasi pada alur data. DFD juga digunakan dalam menggambarkan analisa maupun rancangan sistem. Detail proses alur sistem disajikan pada DFD Level 0. Pertama, Proses deteksi yang dapat diakses oleh pengguna dan pakar, ini digunakan untuk mendeteksi kerusakan pada motor matic. Kedua, Proses pengetahuan hanya bisa diakses oleh pakar yangmana pada proses ini digunakan untuklpendataan dan perubahan pada basisXpengetahuan. Ketiga, Proses

Jenis Kerusakan dan Solusi hanya dapatCdiakses oleh pakar, dimana proses ini digunakan untuk menginput jenis kerusakan dan solusi dari kerusakan yang ada padacmotorlmatic.


Gambar 5. DataLFlowCDiagram1Level 0


3. Hasil dan Pembahasan


Berikut adalah tampilan awal (dasboard) yang menampilkan fitur-fitur gejala.

Jika pengguna menekan tombol “Proses” tanpa mengisi kolom gejala-gejala kerusakan motor maka sistem menampilkan notifikasi.

Setem Pafcar               x +                                                                                                                                                      v —    □ X

⅛ -> C Φ loαlκ>st∕fιr'al⅜20project∕indet.php                                                                                                                            Q l⅛ ⅛   ® A 3       :

HI Apt * Downloads ⅛ malware Heytinlc∏H∣bwet>ex H ScnbdDownIoaaefr.. 4 UP 2021 - Google... ⅛ MPTI 4 Cract-GoogleDnve ⅛ OASt at BadanSiberRi Ung... data set motor ∣∣∣ Apl

Dashboard

• > Dashboard

Sistem Pitjr Iugnou KvrutafcMi Motor Matlr Motntk Forward Chaining


I Detailkerusakan


  • 1.    Jlka terjadi gejala kendaraan yang abnormal, lakukan IdenUlikasI kerusakan dengan teliti. “ apakah kerusakan d ibagan sensor, actuator, atau di rangkaian KU- Jangan sampai ngotak- I I ngM∣k ECU Iernyaw yang rusak sensornya,

  • 2.    Can riwayat service kendaraan tersebut. Apakah pernah diservice ECU-nya dan hal π I akan membantu pelacakan kerusakan.

  • 3.    Amati dengan IelUi-JIka telah yakin bahwa ECUnya yang rusak, mata bongkar saja ECUnya. amati dengan tetal. mungkin saja ada bau gosong

  • 4.    setelah proses Itu. amati Iagl apakah ada komponen yang rusak secara hak. misanya Kaki komponen berkarat, atau bahkan patah. Eolder ulang bagian yang retak.                .

  • 5.    Amati kemungkinan jalur PCB yang puCusZretak.

  • 1.    Penksa κoπdιsι Electronic Controi UnrttECUi

  • 2.    Gunakan Bahan Bakar dengan Oktan Tirggl

  • 3.    lakukan Servis Motor secara Berkala di BengkH Resmi


Berikut adalah saat pengguna memilih gejala-gejala kerusakan yang dialami pada motor, maka sistem akan menampilkan kerusakan, solusi, dan tips. Ketika pengguna menekan tombol “Reset”, maka sistem akan mengulang kembali proses yang telah dilakukan.



Busl           Gantl busi serta cari tabu penyebab pembakaran Iutang sempurna dengan memperiksa setelan atau     1. Gunakan busi dengan ukuran panas sesuai dengan mesin. 2. Panaskan motor Idealnya 1 -3 menit. 3.

Bus∣          ⅛πtl bus∣ serta cari tahu penyebab pembakaran kurang sempurna dengan mempw1lβ∙ Mtelin atau    ' Gunakan busi dengan ukuran panas sesuai dengan mes∣n Z Panasko∏ mc∣tor idealnya i-3 menit. J

Celah Kleo      Bila daun katup aus hanya sedikit maka perbaikan dapat dengan cara men sekir lagi, namun apabila      Perawatan yang Daik untuk Mep motor memang sangat perlu dilakukan. Mta dapat Merigeteknya

dau -                                                                                               Senngga...

Injector       IlntrA mengatasi masalah tersebut mau Udak mau Anda harus membersihkan Iryektor, Mamm satu    Cara merawat Injektor motor yang pertama adalah gunakan bahan bakar yang sesuai dengan

rial ya                                                                                               Speslfikaslm-

Berikut adalah tampilan web admin yang bertugas mengelola data base.

Dashboard


GZ

Klakson Ddak bunyi

(7

□

GS

Rearing dan lampu tidak bekerja

Qr

O

S4

KeiistrAan mau

or

n

Gi

Dl Stater manual sulit

B

B

GS

Suara knalpot sering Iiieletusaneietus

IZ

0

GZ

Tarikan berat

□r

a

GS

Keiuar Map Kehitaman pada knalpot

□r

a

GS

Mesin mudah panas

□


Fitur gejala yang sudah terhubung dengan data base. Dapat melakukan CREAT, READ, UPDATE, dan DELETE.

Dasnboarc


u

BUSI

B

a

K3

Ceiah Klep

IZ

•

M

Injector

Qt

s

KS

Roller

B

O

K«

CVT

S

S

KZ

ECM

B

a

Kg

Ignitioncoil

B

•

KB

Heb

B

a


Fitur kerusakan yang sudah terhubung dengan data base. Dapat melakukan CREAT, READ, UPDATE, dan DELETE.

ECM          ∙. Jika teιjadi gejala Kercarian yang aanomιal. HkukaA UentttaH Muakan dengan tel∣tl.       1 PenksaKondisi Eteisronic Coanrct UWt (KU)XGunakan Baran Bakaraengan QkanTinggil -Z α

apakan...                                                                                                     La*...

Fitur solusi yang sudah terhubung dengan data base. Dapat melakukan CREAT, READ, UPDATE, dan DELETE

  • 4.    Hasil Pengujian Sistem

Pengujian dengan metode Black Box Testing terdiri dari pengujian sistem dan fungsi dasar sistem.

Skenario Pengujian

Kasus Pengujian

Hasil Yang diharapan

Hasil Pengujian

Proses

Menekan tombol proses tanpa mengisi kolom gejala kerusakan

Menampilkan notifikasi peringatan

Sesuai

Proses

Menekan tombol proses setelah mengisi kolom gejala kerusakan

Menampilkan kerusakan, solusi, dan tips

Sesuai

Reset

Menekan tombol reset setelah melakukan proses

Mengulang kembali dengan mengisi kolom gejala kerusakan

Sesuai

Menambah Gejala

Menekan tombol (+)

Menampilan form menambah gejala

Sesuai

Memperbaharui Gejala

Menekan tombol ikon pensil

Menampilkan form memperbaharui gejala

Sesuai

Menghapus Gejala

Menekan tombol ikon sampah

Menghapus data gejala

Sesuai

Menambah Kerusakan

Menekan tombol (+)

Menampilkan form menambah kerusakan

Sesuai

Memperbaharui Kerusakan

Menekan tombol ikon pensil

Menampilkan form memperbaharui kerusakan

Sesuai

Menghapus Kerusakan

Menekan tombol ikon sampah

Menghapus data kerusakan

Sesuai

Menambah Solusi

Menekan tombol (+)

Menampilkan form menambah solusi

Sesuai

Memperbaharui Solusi

Menekan tombol ikon pensil

Menampilkan form memperbaharui solusi

Sesuai

Menghapus Solusi

Menekan tombol ikon sampah

Menghapus data solusi

Sesuai

  • 5.    Kesimpulan

BerdasarkanximplementasildanspembahasanXaplikasiLyangPtelah dibangun maka dapat disimpulkan sebagailberikut:

  • 1.    PenerapanLCaseCBasedGReasoning1dalam sistem rekomendasi kerusakan motor matic ini berhasil dilakukan dengan baik, sehinggaZalgoritmaMforwardLchainingCmampuOmelakukan

prosesLpenarikan kesimpulanDyangAdimulaildarixfakta-fakta yanggsudah ada.

References

  • [1]    S. Mulyana, “Model Evaluasi Pengukuran Kesamaan pada Penalaran Berbasis Kasus (Studi Kasus : Penentuan Jurusan di SMU”, 2015.

  • [2]    M. Triawan, “Penerapan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar Diagnosa Komputer” Jurnal Informatika, vol. 7, no. 1, 2018.

  • [3] D. K. Wati, dan W. Kuswinardi “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor Matic Injeksi

Menggunakan Metode Dempster Shafer”, 2019.

  • [4] D. P. Syahfrizal, A. H. Setyaningrum, dan K. Hulliyah, “Penggunaan Metode Forward Chaining

Pada Aplikasi Deteksi Pendingin Reaktor Serba Guna/PRSG-BATAN” Jurnal Teknik Informatika, vol. 8, no. 1, 2015.

  • [5]    R. Samuel, R. Natan, Fitria, dan, U. Syahfiqoh, ”Penerapan Cosine Similarity dan K-Nearest Nighbor (K-NN) pada Klasifikasi dan Pencarian Buku” Jurnal Big Data Analytic and Artificial Inteligence, vol. 1, no. 1, 2018.

612