1 2 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Kerusakan Mesin Mobil Panther Berbasis Mobile” Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kerusakan apa yang terjadi pada mesin mobil sehingga pengendara memiliki gambaran mengapa hal tersebut terjadi. Dalam penelitian ini penyampaian informasi dilakukan menggunakan perangkat mobile dengan meminta request dari user. Request tersebut akan diproses dalam sistem kemudian hasilnya akan dikirim lagi ke user dengan ditampilkan pada layar perangkat mobile sehingga mampu memberikan informasi yang optimal dari timbal balik user dan sistem. Dalam penelitian ini semua permasalahan yang saling berelasi atau berhubungan akan diformulasikan sesuai dengan software bahasa pemrograman yang akan memaparakan hubungan relasional tersebut sesuai dengan bentuk format yang digunakan oleh sistem analisa. Mekanisme inferensi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu penelusuran maju (forward chaining) dimana dalam mencari kerusakan mesin dan mencari penyebab gangguan mesin akan dimulai dengan memberikan pertanyaan mengenai gangguan yang dialami atau dengan memberikan daftar macam kerusakan sehingga diperoleh suatu diagnosa kerusakan dan hasil akhir kesimpulan kerusakan mesin tersebut (Yudatama, 2008). Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Sistem Transmisi Otomatis Pada Mobil Nissan Grand Livina Ultimate 1.8 A/T” Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jakarta. Peneliti membuat suatu sistem pakar untuk mendeteksi kerusakan sistem transmisi otomatis pada mobil Nissan Grand Livina Ultimate 1.8 A/T berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, web server Apache dan database MySql. Metode yang digunakan peneliti untuk sistem pakar ini adalah pelacakan
21
Embed
2 BAB II - eprints.mercubuana-yogya.ac.ideprints.mercubuana-yogya.ac.id/2918/3/BAB II.pdf2 ke depan (forward chaining) dan teknik penelusuran yang digunakan adalah Best First Search.
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
1
2 BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Pustaka
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Kerusakan
Mesin Mobil Panther Berbasis Mobile” Teknik Informatika Fakultas Teknik,
Universitas Muhammadiyah Magelang. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi
kerusakan apa yang terjadi pada mesin mobil sehingga pengendara memiliki
gambaran mengapa hal tersebut terjadi. Dalam penelitian ini penyampaian
informasi dilakukan menggunakan perangkat mobile dengan meminta request dari
user. Request tersebut akan diproses dalam sistem kemudian hasilnya akan
dikirim lagi ke user dengan ditampilkan pada layar perangkat mobile sehingga
mampu memberikan informasi yang optimal dari timbal balik user dan sistem.
Dalam penelitian ini semua permasalahan yang saling berelasi atau berhubungan
akan diformulasikan sesuai dengan software bahasa pemrograman yang akan
memaparakan hubungan relasional tersebut sesuai dengan bentuk format yang
digunakan oleh sistem analisa. Mekanisme inferensi yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu penelusuran maju (forward chaining) dimana dalam mencari
kerusakan mesin dan mencari penyebab gangguan mesin akan dimulai dengan
memberikan pertanyaan mengenai gangguan yang dialami atau dengan
memberikan daftar macam kerusakan sehingga diperoleh suatu diagnosa
kerusakan dan hasil akhir kesimpulan kerusakan mesin tersebut (Yudatama,
2008).
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan
Sistem Transmisi Otomatis Pada Mobil Nissan Grand Livina Ultimate 1.8
A/T” Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jakarta. Peneliti
membuat suatu sistem pakar untuk mendeteksi kerusakan sistem transmisi
otomatis pada mobil Nissan Grand Livina Ultimate 1.8 A/T berbasis web dengan
menggunakan bahasa pemrograman PHP, web server Apache dan database
MySql. Metode yang digunakan peneliti untuk sistem pakar ini adalah pelacakan
2
ke depan (forward chaining) dan teknik penelusuran yang digunakan adalah Best
First Search. Dalam sistem pakar ini, terdapat basis pengetahuan yang digunakan
untuk menyimpan rule-rule yang ada, mesin inferensi untuk penelusuran hasil,
mesin pengembang untuk meng-update basis pengetahuan dan user interface
untuk berinteraksi dengan pengguna. Dalam sistem pakar ini terdapat fasilitas
proses identifikasi yang disertai dengan gambar dan suara serta kemudahan untuk
meng-update basis pengetahuan dan diharapkan sistem pakar ini dapat membantu
para pengguna untuk mendeteksi kerusakan sistem transmisi otomatis pada mobil
Nissan Grand Livina Ultimate 1.8 A/T lebih tepat dan cepat (Listyaputera, 2010).
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mobil
Menggunakan Metode Forward Chaining” Fakultas Teknik, Jurusan Teknik
Informatika, Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Dalam penelitian ini, peneliti
melakukan perencanaan sistem dalam membuat basis pengetahuan (knowledge
base) memakai pohon keputusan dan aturan if-then sebagai representasi
pengetahuan. Pembuatan metode inferensi memakai metode penelusuran ke depan
(forward chaining) yang telah dimodifikasi sehingga sesuai dengan permasalahan.
Pengujian aplikasi terdiri atas dua jenis penguian, yaitu pengujian akurasi dan
variasi serta pengujian user friendly dan fleksibilitas. Akurasi dan variasi diuji
dengan melakukan analisis terhadap hasil dari aplikasi. Pengujian user friendly
dan fleksibilitas menggunakan metode wawancara terhadap tiga teknisi. Hasil dari
keseluruhan pengujian ini dapat disimpulkan bahwa program sudah cukup baik
walaupun jenis kerusakan yang dihasilkan belum lengkap (Rahmawan, 2014).
Penelitian dengan judul “Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan Pada
Mobil” Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA Universitas Mulawarman
Samarinda. Dalam penelitian ini, peneliti membangun sistem pakar dari beberapa
tahap yaitu perancangan basis pengetahuan dan dipresentasikan dalam bentuk
aturan yang berlaku, kemudian dilanjutkan dengan perancangan basis data dan
perancangan antar muka, kemudian hasil perancangan dituangkan ke dalam basis
data dan program. Dalam penelitian ini digunakan metode rule inferensi
pelacakan ke depan (forward chaining) dimana merupakan kumpulan data menuju
sebuah kesimpulan. Suatu kasus kesimpulannya dibangun berdasarkan fakta-fakta
3
yang telah diketahui. Pencocokan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian
sebelah kiri dulu (If). Tujuan rule inferensi adalah untuk mengambil pilihan
terbaik dari banyak kemungkinan. Model representasi pengetahuan yang
digunakan adalah model kaidah produksi yang ditulisakan dalam bentuk If-Then.
Representasi pengetahuan digunakan untuk menentukan proses diagnosa
kerusakan pada mobil berdasarkan data-data gejala yang ada pada mobil tersebut
(Ramadiani & Nurbasar, 2011).
Penelitian dengan judul “Identifikasi Nomor Polisi Mobil
Menggunakan Metode Jaringan Saraf Buatan Learning Vector
Quantization” Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma. Identifikasi
nomor polisi menggunakan metode jaringan saraf buatan learning vector
quantization (LVQ) bertujuan untuk mensimulasikan metode pengolahan citra
untuk mengidentifikasi nomor polisi mobil guna menggantikan sistem manual
yang dilakukan oleh manusia. Dalam penelitian ini citra foto yang dihasilkan
kamera digital diproses melalui pra-pengolahan agar citra memiliki kualitas yang
lebih baik dan lebih siap untuk pemrosesan ekstraksi ciri. Selanjutnya dilakukan
proses pengenalan pola pada citra untuk mendapatkan ciri yang terdapat pada citra
tersebut. Fitur-fitur yang diperoleh dari pengolahan citra berupa vektor yang
mempresentasikan ciri karakteristik dari suatu huruf atau angka. Fitur ciri
kemudian diuji untuk proses klasifikasi menggunakan jaringan saraf tiruan
metode LVQ. LVQ mengklasifikasikan vektor uji dengan cara
membandingkannya dengan bobot setiap kelas sehingga menghasilkan jarak.
Jarak akan menentukan kelas dari ciri yang diuji. Dari percobaan yang dilakukan
untuk mengenali sampel sebanyak 120 karakter huruf dan angka yang terdiri dari
huruf B, F, J, 0, 4, 5, 6, dan 8, menghasilkan huruf dan angka yang benar
sebanyak 87. Hasil percobaan menunjukkan LVQ mengenali karakter dan huruf
dengan keberhasilan mencapai 72.5% dari pola karakter yang dikenal dan yang
tidak dikenal. Setiap pola pasti akan mendapatkan jarak terendah terhadap suatu
bobot meskipun pola tersebut bukan sebuah huruf atau angka. Untuk mengatasi
permasalahan tersebut diperlukan nilai ambang (treshold) yang akan membatasi
jarak suatu vektor terhadap bobot kelas. Jika nialai melebihi nilai ambang, maka
4
vektor yang dikenal akan dianggap bukan huruf atau angka. Suatu vektor akan
dianggap huruf atau angka jika jarak terkecil dengan suatu bobot lebih kecil dari
nilai ambang (Wahyono & Ernastuti).
Penelitian dengan judul “Identifikasi Suara Mesin Mobil Untuk Deteksi
Dini Kerusakan Injektor, Kompresor Ac, Transmisi Manual, Tumble Valve
Dengan Metode Learning Vector Quantization” Program Studi Teknik
Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercubuana Yogyakarta.
Peneliti membahas tentang bagaimana mengidentifikasi kerusakan kendaraan
Nissan Grand Livina berdasarkan suara dengan ekstraksi ciri Linear Predictive
Coding (LPC) menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization
(LVQ). Peneliti menggunakan 80 jenis suara mobil untuk penelitian, dengna
rincian 40 data suara sebagai data pelatihan (database) dengan setiap kelasnya 10
data suara dan 40 data suara dijadikan sebagai data uji dengan 10 data suara pada
setiap kelasnya. Untuk kelas dalam penelitian terdapat 4 kelas, yaitu suara
injektor, suara kompresor AC, suara transmisi manual dan suara tumble valve.
Penelitian ini menghasilkan nilai komulatif hingga 97,5% dengan parameter alfa
0,1, decalfa 0,1 dan iterasi 132 (Arifin, 2016).
2.2 Landasan Teori
2.2.1 Sistem Elektrikal Mobil
Sistem elektrikal mobil adalah sebuah rangkaian yang bekerja
menggunakan prinsip kelistrikan yakni perpindahan elektron dari sumber menuju
beban yang bertujuan untuk kepentingan tertentu. Pada sistem elektrik terdapat
rangkaian seri dan paralel. Keduanya digunakan untuk kelistrikan mobil karena
memiliki karakter tersendiri.
Secara umum ada 5 macam sistem kelistrikan pada mobil