Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Pada Mesin Konika Minolta Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer

Authors

  • Sepdo Pasaribu STMIK Triguna dharma
  • Ishak . STMIK Triguna Dharma
  • Suharsil . STMIK Triguna Dharma

DOI:

https://doi.org/10.53513/jct.v4i8.688

Abstract

Kerusakan pada mesin konika Minolta C200 terjadi akibat kelalaian dalam melakukan perawatan. Oleh karena itu dalam penggunaan Mesin Konika Minolta C200 kemungkinan besar membutuhkan perawatan rutin, hal inilah yang mendorong pembangunan sistem pakar untuk mengidentifikasi kerusakan mesin Konika Minolta C200. Pada permasalahan yang dibahas, dapat menerapkan Sistem Pakar salah satunya ialah metode Dempster Shafer. Dengan mendeteksi Kerusakan Mesin Konika Minolta C200 pada CV. ASCO GRAFIKA  bertujuan untuk membantu para pemilik konika Minolta C200 berdasarkan gejala-gejala kerusakan yang dialami. Hasil penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi sistem pakar mendeteksi kerusakan Mesin Konika Minolta C200 dengan Metode Dempster Shafer dilakukan dengan menggunakan pemodelan UML terlebih dahulu, dengan kata lain aplikasi digambarkan pada bentuk Use Case Diagram, Activity Diagram dan Class Diagram. Kemudian dilakukan pengkodean dengan perancangan tersebut kedalam bentuk Desktop Programming.

References

S. Iswanti and R. N. Anggraeny, “Implementasi Metode Dempster-Shafer Pada Sistem Pakar Pendiagnosa Kerusakan Sepeda Motor,†Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, p. 38, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1443.

D. P. Utomo and S. D. Nasution, “Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Toner Dengan Menggunakan Metode Case Based-Reasoning,†J. Ris. Komput., vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2016.

B. P. Kartika et al., “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN,†vol. 2015, pp. 12–17, 2015.

A. Sulistyohati, T. Hidayat, K. Kunci: Ginjal, S. Pakar, and M. Dempster-Shafer, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster-Shafer,†Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2008, no. Snati, pp. 1907–5022, 2008.

Downloads

Published

2022-08-08

URN