Sistem Pakar Untuk Menentukan Tingkat Kelayakan Pada Mobil Bekas

Transkripsi

1 Sistem Pakar Untuk Menentukan Tingkat Kelayakan Pada Mobil Bekas Ady Sucipto Suwardi, Octosa Ryan Adi Putra, Abraham Ginting, Derwin Suhartono Computer Science Department, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia blue.demonz999@gmail.com, octosarap@gmail.com, abrahamginting.bram@gmail.com, dsuhartono@binus.edu ARTICLE INFO Kata Kunci: Sistem Pakar Mobil Bekas Kelayakan Decision Tree ABSTRAK Mobil bekas merupakan alternatif untuk memenuhi keinginan masyarakat yang ingin memiliki mobil pribadi, karena mobil bekas harganya lebih murah daripada mobil baru. Tetapi ada masalah lain yang timbul, karena tidak semua mobil bekas kondisinya layak dan tidak semua orang bisa mengetahui kondisi mobil bekas yang masih layak untuk digunakan. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk membantu calon pembeli agar mudah dalam menentukan mobil mana yang akan dibeli, dilihat dari kondisi mobil yang baik. Metode penelitian yang digunakan yaitu wawancara dengan pakar yang telah ditunjuk dan studi pustaka. Sistem pakar dibuat dengan menggunakan decision tree. Sistem pakar yang dibuat telah menghasilkan aplikasi yang dapat memberi nilai kelayakan pada mobil bekas. Kesimpulan dari penelitian ini adalah dengan digunakannya aplikasi sistem pakar ini, maka pembeli mobil bekas dapat dengan mudah mengetahui mobil mana yang masih layak sehingga tidak bingung dalam menentukan mobil mana yang ingin dibeli. 1. INTRODUCTION Mobil sudah menjadi kebutuhan untuk menjawab permasalahan akan kemudahan dalam perpindahan dari suatu tempat ke tempat lain. Tiap tahunnya jumlah kendaraan khususnya di Indonesia meningkat karena banyak orang yang lebih memilih untuk memiliki mobil sendiri daripada menggunakan sarana transportasi umum. Pada tahun 2008 terdapat mobil di Indonesia dan terlihat peningkatan setiap tahunnya. Pada tahun 2012, terjadi peningkatan hingga jumlahnya menjadi mobil. Pada umumnya, mobil baru menjadi idaman setiap orang, tetapi permasalahannya adalah tidak semua orang mampu membelinya. Sehingga, mau tidak mau pilihan jatuh pada mobil bekas (second car). Untuk membeli mobil bekas, poin pertama yang harus diperhatikan adalah surat dan dokumen kendaraan tersebut seperti BPKB, STNK, faktur, dan dokumen lainnya. Seluruh surat dan dokumen harus diperhatikan dan diperiksa serta dipastikan asli dan sah (UU RI No. 22 Tahun 2009, Pasal 68). Poin kedua adalah mengenai kendaraan itu sendiri. Perlu dilakukan pemeriksaan menyeluruh pada bagianbagian penting dalam mobil, seperti, chasis, suspensi, ban, dll. Pengendara yang membeli mobil bekas dengan kondisi yang kurang baik dapat menyebabkan kerusakan lain, dan juga kecelakaan. Berdasarkan data dari Direktorat Lalu Lintas Jabodetabek, terdapat 4 penyebab umum terjadinya kecelakaan lalu lintas, yaitu pengemudi, kendaraan, jalan lingkungan, dan alam. Penyebab yang paling sering menyebabkan kecelakaan adalah pengemudinya sendiri. Pengemudi harus diberi wawasan dan kesadaran mengenai cara berkendara dengan baik. Namun kendaraan juga menjadi penyebab terbanyak kedua. Dalam tabel 1 diperlihatkan data kecelakaan yang terjadi khususnya di wilayah Jabodetabek. Tabel 1 Jumlah Kecelakaan di Wilayah Jabodetabek Tahun Jumlah Kecelakaan Jumlah Kecelakaan Akibat Kendaraan Jumlah Kendaraan yang Terlibat Kerugian Materi (juta rp)

2 Faktorfaktor yang dapat menyebabkan kendaraan menjadi penyebab kecelakaan adalah seperi rem, ban, tidak layak jalan, dll. Halhal tersebut dapat merugikan pengendara itu sendiri dan pengendara lainnya, sehingga menyebabkan kerugian materi, maupun nyawa. Untuk mengurangi jumlah kemungkinan kecelakaan yang akan terjadi, pengendara harus memahami seluk beluk kendaraannya. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pakar yang dapat memberikan tingkat kesehatan pada mobil bekas dan dapat membantu mencegah terjadinya kecelakaan atau kejadian yang tidak diinginkan. Sistem pakar adalah salah satu cabang dari intelegensia semu yang menggunakan pengetahuanpengetahuan khusus yang dimiliki oleh seorang pakar untuk menyelesaikan permasalahan tertentu (Giarratano and Riley, 2005: p5). Dasar dari sistem pakar adalah bagaimana memindahkan pengetahuan yang dimiliki oleh seorang pakar ke dalam komputer, dan bagaimana membuat keputusan atau mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan itu. Dengan menerapkan sistem pakar mengenai kerusakan pada mobil untuk memberikan tingkat kelayakan pada mobil bekas, diharapkan dapat membantu pengguna dalam memutuskan pada hendak membeli mobil bekas. 2. ABOUT CAR Jerman adalah negara dimana mobil pertama kali muncul. Mobil diciptakan pertama kali disana dan dikembangkan hingga mencapai kelayakan dalam hal teknis. Daftar pelopor mobil dari Jerman sangat panjang. Dimulai dengan Nicholas Cugnot, August Otto, Carl Benz, Gottlieb Daimler, Wilhelm Maybach dan Rudolf Diesel dan semuanya berjalan sampai Ferdinand Porsche dan Felin Wankel (Rajput, 2007: 2). Tabel 2 Timeline Sejarah Mobil Tahun Peristiwa Insinyur Perancis, Captain Nicholas Cugnot membuat kendaraan darat pertama yang didorong oleh tenaga manusia (mencapai kecepatan 2.5 mph dalam waktu 15 menit). Kendaraan uap pertama dibuat oleh Richard Trevithick di Inggris. Oliver Evans membuat kendaraan uap Amerika terbaik. Onesiphare Pacqueur dari Perancis menciptakan Differential pertama Transmisi 3 percepatan pertama kali dipatenkan oleh W.H. James di Inggris. Upaya Jerman dan Perancis dalam mengembangkan sebuah mesih pembakaran internal (dimana dahulu dipergunakan untuk mengangkut buah). Mobil pada ini adalah pengembangan dari kendaraan ini. Benz di Jerman mengembangan becak dengan pembakaran internal. Salah satu dari mobil bertenaga bensin oleh Gottlieb Daimler dari Jerman. Panhard dan Levassor dari Perancis mengembangkan sebuah mobil yang memasukkan fitur utama dari mobil modern. Perlombaan balap mobil pertama diselenggarakan. Untuk pertama kalinya mobil datang di India. Desain dari mobil telah meningkat sehingga membangkitkan publik bahwa bentuk baru dari transportasi sangatlah praktis untuk digunakan. Jilid pertama dari produksi mobil The Curved Dash Oldsmobile di Amerika. Produksi dan penjualan dari kendaran menjadi sebuah bisnis. Model mobil Ford T diproduksi di Amerika oleh Ford Motor Company (Ford memulai mobil model pertamanya dengan menjalankan kendaraan, sebuah output yang keterlaluan pada itu. Stater listrik pertama dipasang di mobil. Perubahan bertahap dan perbaikan dalam desain mobil. Perkembangan desain yang disediakan kepada pengguna mobil hingga sekarang, yaitu sebagai berikut : Keamanan, Kemudahan dalam berkendara, Kenyamanan, Lebih dapat diandalkan.

3 3. RELATED WORKS Penerapan sistem pakar mengenai kerusakan pada mobil pernah dilakukan beberapa peneliti, seperti Deepa dan Packiavathy (2012) yang menggunakan metode forward chaining, Mostafa, Ahmad, Mohamed, & Obaid (2012) mengembangkan sistem CFMDAS (Car Failure and Malfunction Diagnosis Assitance System) dari sistem pakar yang sejenis, dan Budiharto (2013) yang menerapkan teorema Bayes untuk masalah yang serupa. Penelitian yang dilakukan oleh Deepa dan Packiavathy pada tahun 2012, dalam jurnalnya yang berjudul Expert System for Car Troubleshooting, metode yang dipilih adalah forward chaining. Metode ini menentukan apakah suatu hipotesis dapat dibuktikan dengan faktafakta yang ada (Russel dan Norvig, 2010). Dalam kasus ini faktafakta yang dimaksud adalah kondisi mobil mengalami kerusakan. Kemudian faktafakta inilah yang akan menjadi input dalam sistem pakar. Dengan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa sistem pakar telah berhasil mendeteksi penyebab masalah dan memberikan solusi pada pengguna. Kelompok peneliti lain dari Malaysia yang terdiri dari Salama A. Mustafa, Mohd Sharifuddin Ahmad, Mazin Abed Mohammad, dan Omar Ibrahim Obaid, membangun sistem pakar yang bernama CFMDAS (Car Failure and Malfunction Diagnosis Assistance System). CFMDAS dibuat secara online, dengan kemampuan untuk menyediakan informasiinformasi dan masukan pengetahuan baru beserta solusinya yang berkaitan dengan hal teknis pada mobil. Misalnya pencarian penyebab kerusakan, pengenalan kerusakan, serta memberi informasi pada pengguna bahwa sistem dapat mengadopsi berbagai jenis masalah dan menyediakan solusinya. Hasil implementasi sistem menunjukkan bahwa sistem meningkatkan produktivitas kerja secara signifikan dengan mengurangi waktu diagnosis kerusakan mobil dan meningkatkan pemahaman pengguna. Diharapkan juga dapat menjadi alternatif bagi yang ingin menjadi mekanik handal. Penelitian yang ditulis oleh Widodo Budhiarto mencakup ruang lingkup yang lebih luas. Sistem pendeteksi kerusakan mobil ini dapat mendeteksi kerusakan pada lima bagian mobil, yaitu kerusakan pada, kerusakan pada sistem pendingin, kerusakan pada rem dan chassis, kerusakan pada transmisi mobil (kopling), danl erusakan pada elektrik. Perbedaan lain sistem pakar ini dengan yang sebelumnya terdapat pada inference engine yang menggunakan probabilitas Bayes. Teori probabilitas Bayes digunakan untuk menghitung kemungkinan suatu kejadian berdasarkan hasil yang didapat dari proses pengujian. Probabilitas Bayes dari sebuah hipotesis Hi dengan fakta E yang terjadi dan probabilitas terdapat fakta B berdasarkan hipotesis Hi yang telah terjadi. Teorema ini didasarkan ada prinsip bahwa jika ada informasi tambahan atau fakta, nilai probabilitas dapat meningkat, sehingga teorema ini berguna untuk mengubah atau meningkatkan nilai probabilitas bahwa ada informasi yang didukung oleh suatu fakta atau bukti tambahan. Dengan menggunakan metode ini, dapat disimpulkan sistem memiliki keakuratan 90% dalam mendeteksi kerusakan mobil. 4. METHODOLOGY Untuk penelitian dan pengembangan sistem pakar ini, terlebih dahulu dilakukan wawancara pada seseorang yang ahli pada mobil yang bernama William Kurniawan. Dalam wawancara ini membahas mengenai variabelvariabel apa saja yang perlu dipertimbangkan dalam membeli mobil bekas dan nilainilai dari setiap variabel tersebut. Berikut ini adalah data yang didapat dari pakar. Tabel 3 Nilai Kerusakan Pada Mesin Bagian Mesin Gejala Rembes Oli (10 Gelembung Udara di Dalam Radiator (70 (Bocor Kompresi) Suara Mesin Kasar (idle) (50 Suara Mesin Kasar (Akselerasi) (70 Knalpot mengeluarkan asap putih pekat (80 Knalpot mengeluarkan asap hitam (20 Kondisi oli dari dipstick tidak baik (tidak bening, tidak licin, dan berbau hangus) Kemungkinan Parts yang Rusak Seal kruk as depan Seal kruk as belakang Packing tutup klep Seal kecil lainnya Cylinder Head Melengkung Blok Retak Ring Piston Klep Celah Klep Cam Shaft Metal Jalan Metal Duduk Piston Ring Piston Cylinder Seal Klep Busi Coil Kerusakan Sensor Blok Retak Packing Head Bocor

4 (30 Rem Transmisi (A/T) Transmisi (M/T) Oli berwarna coklat keputihan (100 Getaran Mesin (pincang/tidak stabil) (50 Bunyi pada (15 Pedal rem jeblos (20 Perpindahan gigi kasar (75 Ada suara tidak wajar pada bagian transmisi (80 Kondisi oli matic (tidak bening, tidak licin, tidak hangus) (25 Air bercampur dengan oli (warna pink keputihan) (60 Masuk gigi kasar (70 Blok Retak Packing Head Bocor Busi Coil Kabel Busi Ring Piston Injector Klep Kampas Rem Habis Piringan Rem Kasar Master Rem Atas Kekurangan Minyak Rem Kopling (20 Oli transmisi (30 Master kopling atas (15 Master kopling bawah (15 Synchromesh (10 Fig. 1. Flowchart Berikut ini adalah potongan decision tree dari aplikasi sistem pakar yang dibuat : Fig. 2. Partial Decision Tree Untuk memudahkan penjelasan mengenai bagaimana sistem pakar bekerja, berikut adalah flowchart dari sistem pakar : Dari decision tree diatas dapat terlihat banyak redudansi pada node. Misal node P1 jika kondisi terpenuhi, maka akan melakukan pengurangan nilai. Apabila masih lebih besar dari 35, maka akan lanjut ke P2. Begitu pula bila kondisi P1 tidak terpenuhi, akan menuju ke P2. Artinya pertanyaan akan terus diajukan apabila nilai masih diatas 35. Tabel 4 Decision Tree Explanation State Penjelasan P1 Oli dari dipstick berwarna coklat keputihan P2 Kondisi oli dari dipstick dalam keadaan tidak baik P3 Rembesan oli C1 100

5 C2 30 Keluar dari pertanyaan dan tampilkan E hasil 5. EVALUATION Dari 30 pengujian yang dilakukan, terdapat 4 output yang tidak sesuai/berbeda dengan penilaian dari pakar. Saat dilakukan pengujian kerusakan yang terdeteksi sama. Namun karena pakar mengetahui lebih detil mengenai kerusakannya, maka pakar menyatakan bahwa mobil bekas tersebut masih layak, karena parts yang mengalami kerusakan mudah untuk diganti, sehingga mobil tersebut masih dikategorikan layak oleh pakar. Tabel 5 Pengujian Sistem Pakar No Tipe Mobil Brio (2013) Jazz (2007) Nissan Latio (2006) Rush (2009) Kijang EFI (1999) CRV (2008) (2008) CRV (2012) Stream (2003) AllNew Corolla (2001) Gejala Suara kasar idle Gelembu ng udara di radiator Perpinda han gigi kasar Bunyi pada rem Suara kasar idle Bunyi pada rem Getaran pada Suara Evaluasi dengan sistem pakar (50 (30 (25 (85 (50 (85 (<10 Evaluasi tanpa sistem pakar Accord (2000) Yaris (2011) Suzuki APV Kijang Innova Nissan Serena (2011) Jazz (2006) Accord VTiL (2001) Ferio (1996) Freed (2013) Innova Accord Cielo (1993) Estilo (1994) Nova (1991) Mitsubis hi Galant (1995) kasar pada di akselerasi Pedal rem jeblos Suara kasar di idle Rembes oli Terde ngar suara dari transm isi (A/T) Suara idle Suara idle (90 (90 (90 (90 (80 (40 (<10 (50

6 Mazda 2 Avanza (2006) Odyssey (2003) City Nissan Grand Livina (2008) Grand (1990) Rembes oli perpindah an gigi kasar pedal rem jeblos 6. CONCLUSION (90 (25 (80 Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa akurasi dari sistem pakar ini 86,667% dilihat dari 30 kali testing hanya terdapat 4 kali ketidaksamaan antara hasil dari aplikasi sistem pakar yang telah dibuat dengan hasil analisa pakar. Aplikasi ini dapat digunakan untuk melakukan pengecekan kelayakan pada mobil bekas tanpa pakar. Untuk pengembangan aplikasi yang telah dibuat, diharapkan agar sistem pakar ini dapat dikembangkan menjadi mobile application dan atau web application sehingga akan lebih mudah pada penggunaannya, kapanpun, dan dimanapun. Kemudian ruang lingkup ditambahkan agar sistem pakar dapat menilai aspekaspek lain yang ada dalam mobil. Deepa, S.T., Packiavathy, S.G. (2012). International Journal for Research in Science & Advance Technologies. Expert System for Car Troubleshooting. 1 (1) : Doyle, Barbara. (2011). C# Programming : From Problem Analysis to Program Design (3 rd edition). Boston : Course Technology. Giarratano, J.C. & Riley, G.D. (2005). Expert Systems : Principles and Programming. (4 th edition). Boston : Thomson Course Technology. Luger, G.F. (2002). Artificial Intelligence : Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Boston : AddisonWesley. Mostafa, S.A., Ahmad, M.S., Mohammed, M.A., Obaid, O.A. (2012). International Journal of Computer Science Issues. Implementing an Expert Diagnostic Assistance System for Car Failure and Malfunction. 9 (2) : 17. Rajput, R.K. (2007). A Textbook of Automobile Engineering. New Delhi : Laxmi Publications. Russell, Stuart J & Norvig, Peter.. Artificial Intelligence: A Modern Approach. (3 rd edition).new Jersey : Prentice Hall. Saphiro, Linda G. & Stockman, George C. (2001). Computer Vision. New Jersey : PrenticeHall. Wise, Edwin. (2005). Robotics Demystified. New York : McGrawHill. ACKNOWLEDGEMENT Penulis berterima kasih kepada William Kurniawan, pakar di bidang otomotif, lulusan dari Chisholm Institute dengan penghargaan International Outstanding Student Year 2000, Light Vehicle Mechanic, yang telah bersedia memberikan data yang diperlukan dalam menyelesaikan penelitian kami. REFERENCES Budiharto, W. (2013). Journal of Computer Science. The Development of an Expert Car Failure Diagnosis System with Bayesian Approach. 9 (10) :

7 bidang otomotif. Ady Sucipto Suwardi lahir di Cirebon pada tanggal 20 Desember Ady mendapatkan gelar sarjana di Universitas Bina Nusantara di tahun Ady berkeinginan untuk menjadi seorang entrepreneur, dan mendalami Octosa Ryan Adi Putra lahir di Jakarta, 19 Oktober Octosa mendapatkan gelar sarjana di Universitas Bina Nusantara pada tahun Octosa tertarik pada bidang Artificial Intelligence, dan berharap dapat menggabungkan AI dengan hobinya dalam musik. Abraham Ginting lahir di Karo pada tanggal 24 Maret Bram mendapatkan gelar Sarjana di Universitas Bina Nusantara pada tahun Bram berharap dapat menjadi seorang CEO yang terkenal dan sukses di perusahaannya sendiri. Derwin Suhartono was born on January 24th, He has completed his bachelor and master degree majoring computer Science in Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia since He is a lecturer of Intelligent System field in Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia. He is also a researcher in Intelligent System. His previous work was as Java Developer. He was developing web site for banking and telecommunication in probably 1 year. His interest is in Natural Language Processing, Expert System,and Intelligent System Application.