Femas Nirwansyah Primary Author mixed material bibliography Universitas Sumatera Selatan Fakultas Ilmu Komputer USS 2026 id Indonesia

Skripsi

xvi, 73 hlm. ; 30 cm ABSTRAK Keterbatasan pengetahuan teknis masyarakat mengenai perawatan dan perbaikan ringan kendaraan bermotor sering kali menyebabkan ketergantungan yang tinggi terhadap bengkel. Panduan perbaikan konvensional berbentuk buku manual cetak dinilai kurang praktis, mudah rusak, dan sulit diakses secara cepat saat terjadi kendala darurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem aplikasi mobile "MekanikSaku" yang mengintegrasikan digitalisasi panduan perbaikan dengan mesin inferensi sistem pakar berbasis algoritma Forward Chaining. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem (UML), implementasi kode, dan pengujian. Data penelitian dikumpulkan melalui wawancara dengan mekanik pakar di Bengkel Dery Jonathan, observasi langsung, serta studi literatur. Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan dengan teknik BlackBox Testing, sedangkan validasi akurasi penalaran dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis aplikasi terhadap penilaian pakar pada 15 sampel kasus gangguan kendaraan ringan (meliputi komponen oli, busi, aki, rantai, rem, dan ban). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berfungsi dengan baik sesuai dengan perancangannya (100% lulus uji fungsional) dan logika inferensi Forward Chaining berhasil menghasilkan akurasi diagnosis sebesar 93,3% (14 dari 15 kasus sesuai dengan penilaian pakar). Dengan demikian, aplikasi MekanikSaku terbukti efektif sebagai media edukasi digital yang praktis, akurat, dan dapat diandalkan untuk membantu masyarakat melakukan perawatan dan perbaikan mandiri kendaraan bermotor. Kata Kunci: Digitalisasi, Perbaikan Motor, Mobile, MekanikSaku. Femas Nirwansyah Ilmu Komputer 004 Perpustakaan UNIVERSITAS SUMATERA SELATAN Open Source Library Management System 004 FEM d P0005074 My Library 004 FEM d 9223 2026-09-21 16:44:19 2026-09-21 16:44:48 machine generated