Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Rem Mobil berbasis Web menggunakan Metode Hybrid Fuzzy-Bayesian

Abstract

Kerusakan rem mobil sering kali sulit dideteksi sejak dini karena gejala yang muncul bersifat kabur, bertahap, dan subjektif, seperti pedal rem terasa lembek, bunyi decitan, atau getaran saat pengereman. Kondisi ini menyebabkan diagnosis manual yang dilakukan mekanik sering tidak konsisten dan berpotensi menimbulkan keterlambatan penanganan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu memberikan diagnosis kerusakan rem secara lebih akurat melalui penerapan metode Hybrid Fuzzy–Bayesian. Metode fuzzy digunakan untuk memodelkan ketidakpastian gejala melalui fungsi keanggotaan, sementara Bayesian inference menghitung probabilitas akhir kerusakan berdasarkan prior probability dan likelihood hasil inferensi fuzzy. Penelitian dilakukan melalui pengumpulan data primer dari mekanik, perancangan arsitektur sistem, pembangunan mesin inferensi berbasis web, serta pengujian menggunakan blackbox dan beta testing. Berdasarkan pengujian 30 kasus nyata, sistem mencapai akurasi 83,3% dan mendapatkan respons positif dari pengguna terkait kemudahan penggunaan dan kesesuaian hasil diagnosis. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan metode diagnosis yang lebih presisi dalam bidang otomotif serta menghadirkan inovasi melalui integrasi fuzzy dan Bayesian dalam model inferensi terpadu