Penulis : Yoga Putra Pratama , Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pamulang
Sepeda motor yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Dibandingkan dengan mobil, motor sendiri memiliki tingkat fleksibilitas lebih tinggi dilihat dari kemudahan penggunaan dan ukuran kendaraan. Dengan berkembangnya teknologi otomotif lahirlah berbagai macam jenis motor. Selain motor bebek dan motor sport kini banyak orang lebih membeli dan menggunakan motor matic.
Penggunaan mobil membuat masyarakat lebih luas untuk memenuhi segala keperluannya, karena mobil merupakan alat transportasi kedua yang banyak digunakan masyarakat setelah sepeda motor. Keterbatasan pengetahuan dalam mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada mobil sering kali menyulitkan pengguna mobil untuk memperbaiki. Kerusakan mesin disebabkan oleh pengabaian pekerjaan pemeliharaan. Pemilik motor atau mobil baru menyadari kerusakan setelah kendaraan tidak dapat beroperasi sebagaimana mestinya. Oleh karena itu dalam penggunaan motor dan mobil kemungkinan besar membutuhkan perawatan berkala, hal inilah yang mendorong pembangunan sistem pakar untuk mengidentifikasi kerusakan mesin.
Kebanyakan pelanggan sering berkonsultasi dengan teknisi atau mekanik bengkel untuk mengatasi kerusakan pada kendaraan bermotor. Proses konsultasi ini masih bersifat manual, dengan mengajukan pertanyaan secara langsung kepada mekanik tersebut. Solusi permasalahan tersebut dilakukan secara manual juga sebelum dilakukan pemeriksaan kerusakan pada motor atau mobil tersebut. Hal tersebut akan membutuhkan waktu yang lama jika banyak permasalahan kerusakan pada kendaraan yang harus ditanggapi secara langsung. Maka diperlukan suatu aplikasi sistem pakar untuk mengetahui kerusakan kendaraan di bengkel tersebut, sehingga akan menciptakan waktu yang lebih efisien dan cepat dalam perbaikan gangguan sistem pada kendataan tersebut. Tujuan dalam penelitian ini untuk mengetahui sistem pemeriksaan kerusakan pada motor dan mobil untuk dapat memudahkan bagi pemilik kendaraan, mengetahui kerusakan lebih awal sebelum dilakukan pemeriksaan oleh tim mekanik Bengkel.
Gambar 1. Kecerdasan Buatan
Sumber gambar :
https://oto-bikesjogja.com/wp-content/uploads/2021/11/uyu.jpg
Referensi:
Abidin, Z. (2018). Implementasi Sistem Pakar Di Bidang Otomotif Untuk Mendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor Manual Non Injeksi Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(2).
Azhar, Z. (2019). Pendeteksian Kerusakan Sepeda Motor dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 5(2), 167-174.
Saputra, D., & Purwaningtias, D. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Matic Berbasis Web Menggunakan Certainty Factor. Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS), 8(1).
Tsani, M. R. (2021). Artificial Intelligence Diagnosa Kerusakan Mobil dengan Algoritma Dempster Shafer Berbasis Codeigneter. Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 10(3), 130-135.
Rahardi, A., & Karim, A. S. (2020). Sistem Pakar Berbasis Web untuk Mendiagnosis Mesin Mobil dengan Metode Forward Chaining. TEKNIKA, 14(1), 51-56.
Nugroho, D., & Utami, Y. R. W. (2016). SISTEM UNTUK DETEKSI KERUSAKAN MESIN DIESEL MOBIL PANTHER DENGAN METODE NAÏVE BAYES. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 4(1).
Note : Penulis bertanggung jawab atas semua isi tulisannya