Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Motherboard Dynabook Satelite J72 Menggunakan Metode Naïve Bayes
Keywords:
Sistem Pakar, laptop, Motherboard, Diagnosa, Metode Naïve BayesAbstract
Seiring dengan penggunaan laptop yang lama khususnya pada laptop Dynabook Satelite J72 baik dalam waktu yang singkat maupun yang sangat lama, laptop akan mengalami kerusakan beberapa komponen yang berada di Motherboard dan pengguna laptop ingin mengetahui apa saja kerusakan yang dialami dan bagaimana solusi yang ditawarkan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Dengan adanya permasalahan tersebut, adapun solusi yang ditawarkan yaitu Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Motherboard dengan mengggunakan metode Naïve Bayes. Sistem ini menampilkan informasi data diagnose kerusakan laptop dari hasil perhitungan probabilitas berdasarkan ketetapan Metode Naïve Bayes dan menampilkan beberapa solusi yang disarankan oleh sistem pakar tersebut. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan metode Naïve Bayes tersebut dapat disimpulkan bahwa metode ini dapat membantu pengguna untuk mengetahui diagnosa kerusakan Motherboard dan efektif mendapat hasil akhir dari perhitungan setiap probabilitas kerusakan. Semakin tinggi probabilitas dari kerusakan komponen terhadap gejala kerusakan yang terjadi maka semakin tinggi kemungkinan komponen tersebut benar-benar mengalami kerusakan.
References
G. P. Kawani, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,†J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.73.
F. A. El Hakim, H. Nurul, and R. K. Dewi, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Telinga Hidung Tenggorokan (THT) Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android,†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 4, pp. 1492–1500, 2018.
W. Singgih, D. Nugroho, and Y. Retno, “Sistem Untuk Deteksi Kerusakan Mesin Diesel Mobil Panther Dengan Metode Naïve Bayes,†TIKomSin, pp. 7–13, 2016.
D. Ayuningsih and N. A. Hasibuan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Mesin Penggilingan Padi Menggunakan Metode Naive Bayes,†J. JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 4, pp. 371–376, 2018.
WILI WILDANINGSIH and ANEU YULIANEU, “Sistem Informasi Pengolahan Data Anggota Unit Kegiatan Mahasiswa (Ukm) Zaradika Stmik Dci Tasikmalaya,†Jumantaka, vol. 02, no. 01, p. 1, 2018.
Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,†Fountain Informatics J., vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
Y. Yuliana, P. Paradise, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web,†CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 10, no. 3, p. 127, 2021, doi: 10.22303/csrid.10.3.2018.127-138.
M. Turnip, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Metode Backward Chaining Mardi,†J. Buana Inform., vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2015.
A. Prasstyawan, A. Suyatno, and I. F. Astuti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motherboard Menggunakan Metode Techinique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),†J. Inform. Mulawarman, vol. 9, no. 2, pp. 41–45, 2014.
D. L. Sari and H. Gemasih, “Jurnal Teknik Elektro dan Informatika PENERAPAN DATA MINING DALAM PROSES PREDIKSI PERCERAIAN,†vol. 4, no. 1, pp. 23–35, 2022, doi: 10.14716/ijtech.v0i0.0000.
D. R. Sari, D. Hartama, I. S. Damanik, and A. Wanto, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Cara Pengajaran Dosen,†Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 287, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.34.
H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,†Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
E. P. F. Lee et al., “An empirical study of the naive Bayes classifier,†Phys. Chem. Chem. Phys., vol. 3, no. 22, pp. 4863–4869, 2001, doi: 10.1039/b104835j.
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
