Dalam penelitian ini, masalah yang dihadapi adalah proses identifikasi kerusakan pada sepeda motor berkopling di Bengkel Alya masih kurang efisien, karena memerlukan pembongkaran mesin. Selain itu, metode Certainty Factor untuk meramalkan kerusakan sepeda motor berkopling belum diterapkan; pengujian fungsionalitas terhadap sistem pakar yang mendeteksi kerusakan motor kopling juga belum dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat mendeteksi kerusakan pada sepeda motor berkopling menggunakan metode Certainty Factor (CF), yang merupakan pendekatan untuk menentukan tingkat keyakinan pakar mengenai suatu hipotesis berdasarkan gejala yang teramati. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) yang mencakup fase perencanaan, desain, pengkodean, serta pengujian black box. Implementasinya menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel, MySQL sebagai basis data, dan Visual Studio Code sebagai lingkungan pengembangan. Sebanyak enam belas gejala dan enam hipotesis kerusakan dikumpulkan dari hasil wawancara dengan mekanik bengkel, kemudian diubah menjadi nilai bobot pakar (MB dan MD) yang digabungkan dengan nilai keyakinan pengguna melalui rumus CF combine. Pengujian pada salah satu kasus contoh menunjukkan nilai CF gabungan untuk kerusakan sistem kopling mencapai 68,88%, yang lebih tinggi daripada kerusakan pada sistem bahan bakar (25,66%) dan kerusakan mesin (31,99%). Sementara itu, pengujian black box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem beroperasi sesuai harapan. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan diagnosis kerusakan dengan cepat, konsisten, dan dengan tingkat keyakinan yang cukup tanpa perlu membongkar mesin sebelumnya.

S12725

INF 0247 2026

Bekasi

Tersedia