Dashboard Overview
Statistik sistem pakar diagnosis real-time
—
Total Gejala
—
Jenis Kerusakan
—
Rules CF
—
Total Diagnosa
Riwayat Diagnosa Terbaru
| Kerusakan | CF | Persentase | Tanggal |
|---|---|---|---|
| Memuat data... | |||
Diagnosis Cerdas Kerusakan Sepeda Motor Yamaha Mio M3
Aplikasi sistem pakar berbasis Rule-Based dan Certainty Factor yang membantu Anda mengenali kemungkinan kerusakan sepeda motor dari gejala yang dialami — lengkap dengan tingkat keyakinan dan estimasi biaya perbaikan, sebelum datang ke bengkel.
Diagnosis Utama
Busi Kotor atau Rusak
87%
CF
Jasa: Ringan
Estimasi biaya: Rp35.000 – Rp65.000
Gejala Cocok
Mesin brebet saat akselerasi0.63
Idle tidak stabil0.48
Cara Kerja Sistem Pakar
Menggabungkan penalaran berbasis aturan pakar dengan perhitungan tingkat keyakinan untuk hasil diagnosis yang lebih dapat dipertanggungjawabkan.
rule
Rule-Based Matching
Mencocokkan gejala yang Anda pilih dengan basis pengetahuan aturan pakar untuk menentukan kemungkinan jenis kerusakan.
percent
Certainty Factor
Menghitung tingkat keyakinan hasil diagnosis berdasarkan nilai CF pakar dan tingkat keyakinan yang Anda berikan sendiri.
payments
Estimasi Biaya & Riwayat
Menampilkan estimasi biaya jasa servis dan sparepart, serta menyimpan riwayat diagnosis — dapat digunakan secara offline.
two_wheeler
MIO M3 DIAGNOSA
Diagnosis Utama
Busi Kotor atau Rusak
Nilai CF: 87%
Kategori Jasa
Ringan
Estimasi Biaya
Rp35rb–65rb
Gejala yang Dicocokkan
Mesin brebet saat akselerasi0.63
Idle tidak stabil0.48
Tarikan terasa berat0.35
Aplikasi Mobile
Diagnosis Awal di Genggaman Anda
Cukup pilih gejala yang dialami sepeda motor Anda dan atur tingkat keyakinan — aplikasi akan menghitung kemungkinan kerusakan beserta estimasi biaya perbaikannya, bahkan tanpa koneksi internet.
android
Download APK
Kebutuhan Sistem: Android 8.0+ | Studi Kasus: Suracojaya Abadimotor
Basis Pengetahuan Sistem
Data gejala, kerusakan, dan aturan diagnosis disusun bersama mekanik Suracojaya Abadimotor.
| Parameter | Nilai | Keterangan |
|---|---|---|
| Metode | Rule-Based + Certainty Factor | Pencocokan aturan & perhitungan tingkat keyakinan |
| Jumlah Gejala | 48 gejala | Mesin, kelistrikan, CVT, rem, bahan bakar |
| Jenis Kerusakan | 11 jenis | Dari aki lemah hingga piston aus |
| Total Rule Diagnosis | 65 rule | Relasi gejala-kerusakan dengan nilai CF pakar |
| Akurasi Sistem | 83,3% | Hasil pengujian terhadap 12 kasus uji |
Siap Mendiagnosis Motor Anda?
Download aplikasinya sekarang, atau masuk sebagai admin untuk mengelola basis pengetahuan sistem.