Implementasi Teorema Bayes Untuk Menganalisa Kerusakan Air Conditioner Berbasis Android ~ HME FT UNTIRTA

Metode Bayes merupakan metode yang baik di dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Metode Bayes merupakan satu metode yang digunakan untuk menghitung ketidakpastian data menjadi data yang pasti dengan membandingkan antara ya dan tidak [1]. Metode ini dapat digunakan untuk mempermudah menemukan kerusakan pada AC dengan memprediksi probabilitas berdasarkan kerusakan yang pernah terjadi di masa sebelumnya.

PEMBAHASAN

A. Teorema Bayes

Algoritma ini menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh seorang ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Yaitu memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Metode Naïve Bayes ini memiliki beberapa kelebihan yaitu:

Bayesian filter memiliki komputasi yang mudah.
Bayesian memeriksa data secara keseluruhan yaitu memeriksa token di database spam maupun legitimate.
Bayesian filtering termasuk dalam supervised learning yaitu secara otomatis akan melakukan proses learning dari data yang masuk.
Bayesian filtering cocok diterapkan di level aplikasi client/individual user.
Bayesian filtering cocok diterapkan pada binary class yaitu klasifikasi ke dalam dua kelas.
Metode ini multilingual dan internasional. Bayesian filtering menggenerate token dengan pengenalan karakter sehingga mampu diimplementasikan pada bahasa apapun.

B. Android

Android adalah sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware, dan aplikasi [2]. Keunggulan utama Android adalah gratis dan open source, yang membuat smartphone Android dijual lebih murah dibandingkan dengan Blackberry atau iPhone meski fitur (hardware) yang ditawarkan Android lebih baik.

Android SDK

Sebuah tools pengembangan perangkat lunak yang memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi untuk platform android. Android SDK mencakup sampel proyek dengan source code, tools pengembangan perangkat lunak, emulator, dan library yang diperlukan untuk membangun aplikasi android. Pada tahun 2008, Android SDK 1.0 diluncurkan dan Phone G1 yang diproduksi oleh HTC menggunakan sistem operasi tersebut [3]. Android software development kit (SDK) sudah termasuk semua yang dibutuhkan developer untuk memulai pengembangan, pengujian, dan debugging aplikasi. Yang termasuk dalam SDK antara lain :

Android API (Application Programming Interface), inti dari SDK adalah Android API libraries yang menyediakan akses penuh terhadap pengembang kedalam sistem Android. Ini merupakan library yang sama yang digunakan oleh Google untuk membuat aplikasi Android yang asli.
Development tools, digunakan agar pengembang dapat merubah Android source code menjadi aplikasi Android yang dapat dieksekusi. SDK sudah termasuk beberapa tools bagi developer agar dapat melakukan compile dan debugging aplikasi.
Android Virtual Machine Manager and Emulator, Emulator Android adalah simulasi perangkat Android interaktif yang menyediakan beberapa alternatif skins. Emulator berjalan pada perangkat virtual Android yang mensimulasikan konfigurasi perangkat keras Android. Dengan menggunakan emulator ini, para pengembang akan dapat melihat bagaimana aplikasi buatannya akan terlihat dan bekerja pada alat Android yang asli. Semua aplikasi Android berjalan di dalam Dalvik VM, jadi perangkat lunak emulator ini merupakan lingkungan yang bagus untuk melakukan test aplikasi Android.
Dokumentasi penuh, SDK termasuk level kode yang luas mencakup informasi detail mengenai apa yang termasuk dalam setiap paket dan kelas serta bagaimana cara menggunakannya. Sebagai tambahan pada dokumentasi kode, referensi dokumentasi Android menjelaskan bagaimana untuk memulai dan memberikan penjelasan detail mengenai dasar dibalik pengembangan Android.
Contoh kode, SDK Android sudah termasuk aplikasi sampel yang sudah di seleksi yang mendemonstrasikan beberapa kemungkinan yang tersedia pada Android, serta program sederhana yang menyoroti tentang bagaimana menggunakan fitur individu API.
Online Support Android telah dengan cepat menghasilkan banyak komunitas pengembang Android. Group Google ada pada http://developer.android.com/resources/commu nity-groups.html adalah group forum aktif yang mendapat masukan secara tetap dari para tim pengembang Android di Google.

C. Proses Deteksi Kerusakan Air Conditioner

Sistem ini membahas 8 kerusakan pada Air Conditioner diantaranya kerusakan kondensor, kerusakan kompresor, kerusakan overloads, kerusakan kapasitor, kerusakan strainer/saringan, kerusakan fan/kipas, kerusakan thermostar, dan kerusakan evaporator dimana kerusakan tersebut di bagi menjadi 8 class seperti pada tabel berikut ini:

Tabel 1. Kerusakan Air Conditioner

Sistem ini menggunakan 14 informasi gejala untuk melakukan analisa terhadap kerusakan AC. Berikut adalah daftar gejala yang digunakan pada sistem.

Tabel 2. Gejala Kerusakan Air Conditioner

Sebelum proses perhitungan, telah dimasukkan 76 data training dengan berbagai parameter dan class. Berikut adalah beberapa contoh kasus kerusakan, gejala-gajala kerusakan dan kerusakan yang terjadi(class):

Tabel 3. Contoh Data Training

Berikut adalah proses analisa kerusakan sebuah AC. Pada proses perhitungan manual menggunakan data sampel X dimana AC yang mengalami kerusakan memiliki gejala-gejala sebagai berikut :
G1 : Suhu ruangan pendingin tinggi
G4 : Suara mesin sunyi
G11: Body short atau nyetrum
Proses pertama yang dilakukan adalah menghitung probabilitas dari setiap kerusakan(class) dari data training P(Ci).
Contoh
P C1= 14/76 =0.184210526

Berikut adalah hasil pencarian probabilitas untuk masing-masing class :

Tabel 4. Probabilitas Setiap Class

Proses perhitungan terhadap data sampel X dengan cara menghitung frekuensi setiap gejala pada setiap class dan dikalikan dengan probabilitas untuk masing -masing class.

Berikut adalah contoh perhitungan data C5 dimana jumlah diperoleh dari kesamaan gejala antara data sampel X dengan data training,. selanjutnya jumlah dibagi dengan jumlah C5 yang ada pada data training.

Tabel 5. frekuensi setiap gejala pada Class C5

P(X|C5)= 0.666666667x1x0.333333333x0.666666667x1x1x1x1x1x0.333333333x0.75x1x1x1

= 0.037037

Selanjutnya menggunakan rumus(3) untuk menghitung probabilitas kerusakan untuk masing masing class.

Dari hasil perhitungan di atas, class yang memiliki nilai paling besar adalah C5(Kerusakan Stainer). Jadi dari contoh sampel gejala di atas komponen AC yang mengalami kerusakan adalah Stainer.

Tabel 6. Nilai Untuk Masing – Masing Class

D. Implementasi Sistem

Aplikasi pendeteksi kerusakan pada Air Conditioner ruangan berbasis Android dengan menggunakan teorema bayes memiliki fitur untuk melakukan konsultasi dimana sistem memberikan beberapa pertanyaan dan pengguna aplikasi menjawab sesuai dengan kondisi AC yang mengalami kerusakan. Tampilan dari sistem konsultasi adalah sebagai berikut:

Gambar 1. Proses Konsultasi[4]

Proses uji coba dilakukan dengan cara pengguna memasukkan jawaban ya atau tidak berdasarkan gejala gejala yang ditampilkan oleh sistem. Pada proses uji coba ini menggunakan data yang sama dengan proses perhitungan manual yaitu data sampel X mengalami gejala-gejala sebagai berikut :

G1 : Suhu ruangan pendingin tinggi
G4 : Suara mesin sunyi
G11: Body short atau nyetrum
Proses input data gejala dilakukan dengan cara pengguna memilih salah satu dari 2 radio button yang tersedia seperti pada gambar 1. Setelah memilih pengguna dapat menekan tombol berikutnya untuk menampilkan pertanyaan selanjutnya atau menekan tombol berikutknya untuk merivisi jawaban yang telah dimasukkan pada pertanyaan sebelumnya.

Berikut adalah pertanyaan dan jawaban yang dipilih oleh pengguna berdasarkan data sampel X :

Pertanyaan 1: Suhu pendingin tinggi?
Jawaban 1: ya.
Pertanyaan 2: Tekanan rendah gas tidak stabil?
Jawaban 2: tidak.
Pertanyaan 3: Tekanan tinggi gas tidak stabil?
Jawaban 3: tidak.
Pertanyaan 4: Suara mesin sunyi?
Jawaban 4: ya.
Pertanyaan 5: Body kompresor panas?
Jawaban 5: tidak.
Pertanyaan 6: Kompresor mendengung?
Jawaban 6: tidak.
Pertanyaan 6: Suhu pendinginan tetap (tidak naik atau turun)?
Pertanyaan 7: Kompresor bisa start tetapi starting widing tidak lepas?
Jawaban 7: tidak.
Pertanyaan 8 Tegangan di thermostrat nol?
Jawaban 8: tidak.
Pertanyaan 9: Body mesin AC panas?
Jawaban 9: tidak.
Pertanyaan 10: Body AC short/nyetrum?
Jawaban 10: ya.
Pertanyaan 11: Pipa tekan mengembun?
Jawaban 11: tidak.
Pertanyaan 12: Arus listrik kompresor meningkat?
Jawaban 12: tidak.
Pertanyaan 13 Pendinginan evaporator tidak merata?
Jawaban 13: tidak.

Berdasarkan gejala gejala yang telah di masukkan oleh pengguna, sistem akan melakukan proses pehitungan dengan menggunakan teorema bayes dan menampilkan hasil perhitungan dalam bentuk informasi kerusakan pada AC dengan menggunakan alertdialog seperti pada gambar berikut.

Gambar 2. Hasil Konsultasi[4]

Berdasarkan gejala gejala yang telah di masukkan oleh pengguna, sistem akan melakukan proses pehitungan dengan menggunakan teorema bayes dan menampilkan hasil perhitungan dalam bentuk informasi kerusakan pada AC dengan menggunakan alertdialog seperti pada gambar berikut.

Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang berjudul “Implementasi Teorema Bayes untuk Menganalisa Kerusakan pada Air Conditioner ruangan berbasis Android” ini yaitu :

Sistem pakar ini dapat membantu pengguna sistem mengetahui kerusakan yang terjadi pada AC.
Diperoleh hasil deteksi kerusakan yang sama antara perhitungan secara manual dengan perhitungan dengan sistem.
Terdapat gejala gejala spesifik yang berbeda beda pada setiap kerusakan yang terjadi pada AC, sehingga apabila gejala spesifik tersebut tidak dipilih maka sistem akan memberikan informasi yang kurang tepat.
Aplikasi ini hanya dapat digunakan untuk telepon selular atau tablet yang menggunakan sistem operasi android 2.3 atau versi yang lebih baru.

Daftar Pustaka

[1]. Ismail Syaputra “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Pengguna Narkoba Dengan Menggunakan Metode Bayes”, Pelita Informatika Budi Darma, Volume : V, Nomor: 3,2013

[2]. Safaat. H, Nazruddin Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android. Bandung: Informatika Bandung, 2011.

[3]. Winarno Edy. Membuat Sendiri Aplikasi Android untuk Pemula. Jakarta : Elex Media Komputindo, 2011.
[4]. M. Nurmala, "Sistem Pakar Diagnosa Dampak Penggunaan Softlens Menggunakan Metode Backward Chaining". 6-15, Jul.2014.