I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 ,   p p .   1 8 2 9 ~1 8 4 0   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v15 i 4 . p p 1 8 2 9 - 1 8 4 0          1829       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Exper t  sy stem  for  mo torcy cle dam a g e diag no sis  using  cer tain ty  factor a nd cas e - b a sed rea so ning  methods       Ant ho ny   Ang g ra wa n 1 ,   Chris t o f er   Sa t ria 2 ,   B a mb a n g   K r i s mo n o   T r i w i j o y o 1 ,  Da da ng   P r iy a nto 1 ,   H a s bu lla h 2 ,  V ict o ria   Cy nthia   Rebec ca 3   1 C o m p u t e r   S c i e n c e   D e p a r t m e n t ,   B u mi g o r a   U n i v e r si t y ,   M a t a r a m ,   I n d o n e si a   2 V i su a l   C o mm u n i c a t i o n   D e s i g n   D e p a r t men t ,   B u mi g o r a   U n i v e r s i t y ,   M a t a r a m ,   I n d o n e si a   3 M e d i c a l   D e p a r t me n t ,   B u m i g o r a   U n i v e r si t y ,   M a t a r a m ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 9 ,   2 0 2 6   R ev is ed   Ma y   2 6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 5 ,   2 0 2 6       M o to rc y c les   a re   th e   m a i n   m o d e   o f  tran s p o rtati o n   t h a t  re q u ires   m a in ten a n c e   d u e   t o   d a m a g e .   Un f o rtu n a tely ,   d a m a g e   d e tec ti o n   o n   m o to rc y c le s  re m a in s   trad it io n a l,   d e s p it e   th e   p o ten t ial  f o r  e x p e rt  sy ste m s  a n d   a rti f icia l  in telli g e n c e   (AI)  to   fa c il it a te  m o re   stra ig h tfo rwa rd   d iag n o sis  fo r  b o th   m o t o rc y c le  u se rs   a n d   m e c h a n ics .   Th a t  is  wh y   t h is  re se a rc h   a im s  to   d e v e lo p   a   sy ste m   with   a n   e x p e rt  sy ste m   a p p ro a c h   to   d iag n o se   d a m a g e   to   a   m o to rc y c le.  T h i s  re se a rc h   a p p li e s  th e   c e rtain ty   fa c to r   (CF )  e x p e rt  sy ste m   a p p r o a c h   a n d   t h e   c a se - b a se d  re a so n in g   (CBR)  AI  m e th o d .   T h e   stu d y   f o u n d   th a t  t h e   e x p e rt  s y ste m   u sin g   th e   CBR  m e th o d   o u tp e rf o rm s  t h e   CF   m e th o d   i n   d ia g n o sin g   m o to rc y c le  d a m a g e .   Th e   CF   e x p e rt  sy ste m   m e th o d   a c h iev e s  a n   a c c u ra c y   p e rfo rm a n c e   o f  9 8 % .   In   c o m p a riso n ,   th e   CBR ex p e rt  sy ste m   m e th o d   a c h ie v e s a n   a c c u ra c y   o f   u p   to   1 0 0 % ,   o r   c a n   b e   e q u a te d   wit h   h u m a n   m e c h a n ics   i n   d iag n o si n g   m o to rc y c le  d a m a g e .   T h e   fin d in g   imp li e s  th a t  CBR  c a n   e ffe c ti v e l y   re p lac e   h u m a n   e x p e rts  in   d e tec ti n g   m o t o r c y c le d a m a g e .   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce   C ase - b ased   r ea s o n in g   C er tain ty   f ac to r   Diag n o s is     E x p er t sy s tem     Ma ch in e  lear n in g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   An th o n y   A n g g r awa n   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   T ec h n o lo g y   Facu lty ,   B u m ig o r a  Un iv e r s ity   Ma tar am ,   I n d o n esia   E m ail:  an th o n y . an g g r awa n @ u n iv er s itas b u m ig o r a. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Mo to r cy cles  ar e  th e  m o s t  co m m o n l y   u s ed   m o d e  o f   tr a n s p o r tatio n   in   I n d o n esia  d u e  to   th eir   af f o r d a b ilit y   an d   p r ac ticality   [ 1 ] .   T h e  an n u al  in cr ea s e  in   m o to r cy cle  u s e  r an k s   I n d o n esia  at  th e  to p   o f   So u th ea s t  Asi a ' s   lis t   o f   m o to r cy cle - u s in g   co u n tr ies  [ 1 ] .   I n   th e  m ea n tim e,   au to m atic  m o t o r c y cles  h av e  b ec o m e   o n e  o f   th e  v eh icles  with   h ig h   d aily   p e r f o r m an ce   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   Mo to r   v e h icles  r eq u ir e  r e g u lar   m ain ten an ce   to   p r ev en t   d am ag e   an d   en s u r e  o p tim al  p er f o r m an ce   [ 3 ] .   T r u l y ,   th e   m ain   c o m p lain t   is   th at   wh en   a   m o t o r b ik e   b r ea k s   d o wn ,   it  d is r u p ts   th e  u s er ' s   ac t iv ities   [ 4 ] .   So   it  m ak es  s en s e  if   p r ev io u s   r esear c h er s   s u g g ested   th at  m o to r cy cle  d r iv er s   s h o u l d   a ls o   p ay   atten tio n   to   d is tu r b an ce s   in   th eir   m o to r cy cles  [ 5 ] .   Un f o r tu n ately ,   m o to r cy cle   d am ag e   d etec tio n   r em ain s   t r ad itio n al  d es p ite  th e  p o s s ib ilit y   o f   a d o p tin g   a  co m p u ter - b ased     s y s tem   [ 6 ] .   Ho wev er ,   r ec en t   s u r v ey   r esear ch   in d icate s   th at  in d u ctio n   m o to r   f ailu r es  r esu lt  in   s ig n if ican t   p er f o r m an ce   lo s s es  an d   d o w n tim e  [ 7 ] .   No w  is   n o t  th e  tim e  to   r ely   o n   tr ad itio n al  m et h o d s   f o r   d ia g n o s in g   m o to r   d am ag e  o r   f ailu r e.   T r an s p ar en t  d ec is io n - m ak in g   u s in g   ex p er t   s y s tem s   an d /o r   AI   is   ess en tial  [ 7 ] .   T h er ef o r e,   it  is   u n s u r p r is in g   t h at  p r ev io u s   r esear ch er s   h av e  s u g g ested   u s in g   co m p u ter   tec h n o lo g y   to   im p r o v e  m o to r cy cle  p r o b lem   m a n ag e m en t  [ 3 ] .   I n   tu r n ,   it  is   n ec ess a r y   to   d ev el o p   an   in n o v ativ e  s y s tem   th at  f ac ilit ates   ea s ier   r ep air   o f   m o to r cy cle  d am ag e  f o r   b o th   m o to r c y cle  u s er s   an d   m ec h an ics  [ 8 ] .   T h at  is   wh y   th is   s tu d y   aim s   to   d iag n o s e  m o to r c y cle  d am a g e  an d   an aly ze   th e  ac cu r ac y   an d   p er ce n ta g e  o f   d iag n o s t ic  r esu lts   u s in g   ex p er t  s y s tem   co m p u ter   in tellig en ce   tech n o lo g y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 8 2 9 - 1 8 4 0   1830   C ase - b ased   r ea s o n in g   ( C B R )   is   an   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   ap p r o ac h   to   p r o b lem - s o l v in g   [ 9 ] .   I t   o p er ates  o n   th e  p r in cip le  th a t  s im ilar   p r o b lem s   h av e  id e n tical  s o lu tio n s   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .   C B R   is   a  m eth o d   f o r   p r ed ictin g   o r   esti m atin g   n ew   ev en ts   b ased   o n   p ast  ca s e  d ata  [ 9 ] − [ 1 1 ] .   T h e  C B R   m eth o d   h elp s   s o lv e  n ew   p r o b lem s   b y   lev er a g in g   k n o wled g e  f r o m   s im ilar   p ast  ca s es  [ 1 0 ] .   C B R   is   o n e  o f   t h e  m o s t  ef f ec tiv e   m eth o d s   f o r   lev er a g in g   a  k n o wled g e   b ase  to   s o lv e  p r o b lem s   [ 1 2 ] .   T h e  h ig h est  lev el  o f   s im ilar ity   f r o m   th e  p r ev io u s   ca s e  is   th e  s o l u tio n   to   th e  C B R   d ec is io n   in   s o lv in g   n ew  p r o b lem s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   C B R   i s   th e   p r o p er   m eth o d   f o r   d etec tin g   d am a g e  to   au t o m atic  m ac h in es [ 1 1 ] .   I n   th e  m ea n tim e,   k n o wled g e - b ased   ex p er t  s y s tem s   h elp   ev alu ate  an d   p r o ce s s   lar g e  am o u n ts   o f   d ata   q u ick ly ,   e n ab lin g   th e  r e p lace m en t  o f   h u m an   ex p e r tis e  in   r esp o n d in g   to   an d   s o lv in g   s p ec if ic  p r o b lem s   [ 1 3 ] .   E x p er t  s y s tem   C F  u tili ze s   r u l e - b ased   in f er e n ce   en g in es  to   d iag n o s e  is s u es  [ 1 4 ] .   E x p er t  Sy s tem s   ca n   an aly ze   d ata  in   a  v e r y   s ig n if ican t  wa y   to   p r o d u ce   r esu lts   [ 1 5 ] .   E x p er t  s y s t em   h a v e  g ain ed   tr u s t   as  p r o b lem - s o lv i n g   s o lu tio n s   b y   ac tin g   as  s p ec ial is ts   an d   ap p l y in g   k n o wled g e   f r o m   h u m a n   e x p er ts   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] .   I n   s h o r t,   ex p e r t  s y s tem   C F  m ak es  d ec is io n   b ased   o n   d atasets   th at  co n tain   k n o wled g e  f r o m   h u m a n   ex p er ts   [ 1 8 ] .   T h e  C F  m eth o d   is   a  well - k n o wn   in f er e n ce   en g in e  th at  estab lis h es in d ep en d en t c au s al  ass u m p tio n s   [ 1 9 ]   an d   em p lo y s   a   r u le - b ased   ap p r o ac h   to   d er iv e  f in al  d ec is io n s   [ 1 6 ] .   Ho we v er ,   p r ev io u s   r esear c h er s   h a v e  r ec o g n ized   th at   s y s tem   m o d els  ca n   s o lv e  p r o b lem s   ac r o s s   v ar io u s   f ie ld s   b y   f av o r in g   ex p er t   s y s tem s   an d   a r tific ial    in tellig en ce   [ 2 0 ] .   T h e  latest  s u r v e y   r esear ch   c o n f ir m e d   th at   n o n e  o f   th e  p r ev io u s   s tu d ies  h ad   s im u ltan e o u s ly   u s e d   ex p er t  s y s tem s   an d /o r   in tellig en t  m eth o d s   in   d iag n o s in g   m o to r   d am a g e  ( wo r k   er r o r s )   [ 7 ] .   Mo r e o v er ,   co n s id er in g   th at  C B R   is   an   ex p er ien ce - b ased   h is to r ical  ap p r o ac h   to   s o lv in g   n ew  p r o b lem s   b ased   o n   th e   s im ilar ity   o f   ev en ts ,   in   th e  s en s e  th at  C B R   in   d iag n o s in g   ( class if y in g )   n ew  ca s es  is   co m p letely   d ep en d e n t  o n   h is to r ical  d ata  ( ex p er ie n ce )   [ 2 1 ] .   I n   ad d itio n ,   co n s id er   t h e  r u le - b ased   C F m eth o d   f o r   d iag n o s in g   p r o b lem s   th at  also   d ep en d s   o n   C F e x p er ts   an d   C F u s er s   [ 1 4 ] .   I n   o th er   wo r d s ,   b o th   m eth o d s   h a v e  a  clo s e  way   o r   s im ilar ity   to   h u m an   wo r k   in   d iag n o s in g   p r o b lem s   b ased   o n   th eir   ex p er tis e  an d /o r   ex p er ie n ce .   T h er ef o r e,   th is   is   th e   p r im ar y   r ea s o n   wh y   th e  s tu d y   co n d u cted   a  m o to r c y cle  d am ag e  d iag n o s is   u s in g   th e  C F  ex p er t  s y s tem   an d   th e  C B R   AI   ap p r o ac h .   T h e  ex p er t  s y s tem   a p p r o ac h   is   v er y   co m p eten t  in   p r o v id in g   ce r tain t y   b ased   o n   ev id en ce   o f     ev en ts   [ 2 2 ] .   I n   ca s es  o f   u n ce r t ain ty   r eg ar d in g   a   p r o b lem ' s   an aly s is ,   th e  s p ec ialis t  s y s tem   ap p r o ac h   ca n   b e   a n   id ea l  s o lu tio n   to   en s u r e   in f o r m ed   d ec is io n s   b ased   o n   ex is tin g   p r o b lem   in f o r m atio n ,   as  a n   ex p er t  w o u ld   [ 2 3 ] .   E x p er t  s y s tem s   h av e  g ain ed   r ec o g n itio n   f o r   th eir   e f f ec ti v en ess   in   d e cisi o n - m ak in g   a n d   p r o b lem - s o lv in g   ac r o s s   v ar io u s   f ield s   [ 2 0 ] ,   [ 2 4 ] .   E x p er t  s y s tem s   ar e  a   b r a n ch   o f   AI   [ 2 5 ]   th at  ca n   m im ic   h u m a n   in tellig en ce   an d   e x p er tis e  [ 1 8 ] .   L ik ewise,   as  d ec is io n - m a k in g   p r o b lem s   b ec o m e   in cr ea s in g ly   co m p lex ,   C B R ,   as  an   AI   m eth o d ,   ca n   d e liv er   in n o v ativ e  d ec is io n   s o lu tio n s   [ 2 6 ] .   C B R   o f f er s   th e  b en e f it  o f   lev e r ag in g   p r e v io u s   d ataset  s o lu tio n s   f o r   n ew   p r o b lem - s o lv in g   task s ,   m a k in g   it  w ell - s u ited   f o r   s ce n ar io s   t h at   r eq u ir e  c o n tex tu al   u n d er s tan d i n g   a n d   in f o r m ed   d ec is io n - m ak in g   [ 2 7 ] .   Fu r th er m o r e,   C B R   is   an   AI   t h at  h as  b ee n   wid ely   ap p lied   in   v ar io u s   d o m ain s ,   in clu d in g   m an ag em en t,   m ed icin e,   a n d   in tellig en t n etwo r k s   [ 2 8 ] .   T h e  r esu lts   o f   th is   s tu d y   h av e  im p licatio n s   f o r   k n o wled g e  r e lated   to   th e  co m p ar is o n   o f   p er f o r m an ce   in   d iag n o s in g   p r o b lem s   b etwe e n   th e  C F  an d   C B R   m eth o d s ,   with   th e  latter   b ein g   s u p er io r .   R elate d   to   th e  ad v an tag es  o f   C F  an d   C B R ,   th is   b ac k g r o u n d   p r o v id es  a  b a s is   f o r   s elec tin g   an d   u s in g   th ese  m eth o d s   in   th is   s tu d y .   T h is   r esear ch   h as  n o v el ty   b ec au s e  it  is   r esear ch   th at  p r ev io u s   r esear ch er s   h av e  n o t  c ar r ied   o u t  in   ter m s   o f   r esear ch   o b jects  an d   r esear ch   m eth o d s ,   in cl u d in g   r esea r ch   b y   r esear c h er s   [ 9 ] ,   [ 2 4 ] ,   [ 2 6 ] ,   [ 2 7 ] − [ 3 4 ]   ( as   s h o wn   in   T ab le  1 ) .   I n   s h o r t,  r ev iewin g   r elate d   w o r k s   co n f ir m s   th at  th is   r esear ch   ad d r ess es  a  to p ic  th at  h as   n o t  b ee n  ex p lo r ed   b y   p r ev io u s   r esear ch er s .   San to s a  et  a l.   [ 3 0 ]   c o n f ir m ed   th at  th e  r esu lts   o f   ch ick e n   d is ea s e  d iag n o s is   u s in g   th e  Dem p s ter - Sh a f er   m eth o d   m atch ed   th o s e  o f   e x p e r t  o p in io n   with   an   ac cu r ac y   o f   u p   to   9 5 %.  T h is   p r io r   s tu d y   test ed   th e  p r o p o s e d   ex p er t  s y s t em   o n   4 0   ca s es.   Pre v io u s   s tu d ies  h av e  d em o n s tr ated   th at  ex p er t  s y s tem s   p lay   a  cr u cial  r o le  in   em p o wer in g   ch ick e n   f ar m e r s   to   d iag n o s e  ch ick e n   d is ea s es  ef f ec tiv ely .   T h is   ea r lier   r esear ch   f o cu s ed   s o lely   o n   th e  Dem p s ter - Sh af er   m et h o d   f o r   d iag n o s is .   I n   co n tr ast ,   th is   ar ticle  u tili ze s   th e  C F a n d   C B R   m eth o d s .     At  th e  s am e  tim e,   Oliv eir a   et  a l.   [ 2 8 ]   p r esen ted   a  C B R   ap p r o ac h   to   en c o u r ag e   its   u s e  ac r o s s   v ar io u s   f ield s   o f   s cien ce ,   esp ec ially   o u ts id e  o f   c o m p u ter   s cien ce .   T h e  p r e v io u s   s tu d y   p r o v i d es  o n ly   a  m eth o d o l o g ica l  f r am ewo r k   f o r   ap p l y in g   C B R   b ey o n d   th e  f ield   o f   co m p u ter   s cien ce .   T h is   s tu d y   d if f er s   s ig n if ican tly   f r o m   th e   r esear ch   in   th is   ar ticle  in   its   aim s ,   o b jectiv es,  an d   m et h o d s .   Me an wh ile,   th e  a r ticle  b y     Glu k h ik h   an d   Glu k h ik h   [ 3 1 ]   p r o p o s es  a  f r am ewo r k   t o   s u p p o r t  d e cisi o n - m ak in g   in   co m p lex   tech n o lo g ical   s y s tem s .   T h is   r esear ch   f o cu s es  o n   th e  ch allen g es  o f   u tili zin g   alter n ativ e  d ec is io n - m a k in g   m eth o d s   an d   an aly zin g   s im ilar   d atab ases   o f   r esear ch   s u b jects  with   v ar io u s   elem en ts   an d   en v ir o n m en tal  f ac to r s   in   tech n o lo g ic al  s ettin g s .   I t  ad v o ca tes  f o r   th e  u s e  o f   co m p ar ato r - ad d e r   n eu r al  n etwo r k s   ( C ANN) .   T h is   s tu d y   d if f er s   f r o m   p r e v io u s   r esear ch   r eg ar d i n g   its   m eth o d s ,   s u b jects,  an d   o b jectiv es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       E xp ert s ystem  fo r   mo to r cy cle  d a ma g e  d ia g n o s is   u s in g   ce r ta in ty  fa cto r   a n d   ca s e …  ( A n th o n y  A n g g r a w a n )   1831   An g g r awa n   et  a l.   [ 2 4 ]   p r o p o s ed   a  m o d el  f o r   ea r l y   d iag n o s is   o f   lear n in g   d is o r d er s   in   ch il d r en   u s in g   th e  C F  an d   Dem p s ter - Sh af er   ex p er t  s y s tem   m eth o d s .   T h e  o b ject  o f   th is   r esear ch   ar ti cle  is   n o t  lear n in g   d is o r d er s   b u t  r ath er   th e  d ia g n o s is   o f   m o to r cy cle  d am a g e.   So ,   n o t  o n ly   d o es  th is   s tu d y   em p lo y   th e  C B R   m eth o d ,   wh ich   th e   p r e v io u s   r esear ch er   d id   n o t,   b u t  it  also   h as  d if f er en t   o b jectiv es  an d   r esear ch   f o cu s es  th at   d if f er en tiate  it  f r o m   t h e  p r ev i o u s   r esear ch .   T h is   p r io r   s tu d y   co n clu d ed   th at   th e  C F  m eth o d   is   m o r e  ac c u r ate   th an   th e  Dem p s ter - Sh af er   m e th o d   f o r   d etec tin g   d is ea s e  ty p es  in   ch ild r en .   Me an wh ile,   R am ad an   et  a l.   [ 2 9 ]   in tr o d u ce d   a   d is ea s e  d iag n o s is   m o d el  u tili zin g   a   f o r war d - c h ain in g   ex p er t   s y s tem .   Un lik e   th e  c u r r en t   ar ticle,   wh ich   em p l o y s   th e   C F  an d   C B R   m eth o d s ,   th e  p r ev io u s   s tu d y   f o cu s ed   s o lely   o n   th e   f o r war d - ch ain i n g   e x p er t   s y s tem .   T h e  ea r lier   r esear ch   f o cu s ed   o n   d iag n o s in g   p o u ltr y   d is ea s es  r ath er   th an   m o to r c y cle  d am ag e.   T h is   s tu d y   d o es  n o t   p r esen t  t h e  p e r f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   ex p er t  s y s tem   ap p licatio n   in   p er ce n tag e  ter m s ,   ex ce p t   to   d em o n s tr ate  th at  th e   m o d el  b u ilt  ca n   d etec t  th e  ty p e   o f   d is ea s e  af f ec tin g   c h ick e n s   b y   en ter in g   th e   s y m p to m s   o f   c h ick en   d is ea s e.   Van d an a  et  a l.   [ 3 3 ]   d iag n o s ed   p o u ltry   d is ea s es  u s in g   co n v o l u tio n al  n eu r al  n etwo r k s   ( C NN)   ap p lied   to   f ec al  im ag es.  T h is   s tu d y   d ev elo p s   a  m o d el  to   id en tify   ch ick en   d is ea s es  b y   class if y i n g   im ag es  o f   f ec es   ex h ib itin g   s y m p t o m s   o f   h ea lt h y   an d   u n h ea lth y   co n d itio n s .   T h is   p r io r   r esear ch   d o es  n o t  p er tain   to   th e  C F  o r   C B R   m eth o d s ,   th e   d ia g n o s is   o f   m o t o r cy cle   d am ag e ,   o r   th e  d ev el o p m e n t  o f   a n   ap p li ca tio n   p r o g r a m   as   d escr ib ed   in   th is   s tu d y .   I n   th e   s am e  y ea r ,   Pra d ee p   et  a l.   [ 2 6 ]   ex am in ed   th e  s y n e r g y   b et wee n   C B R   m eth o d s   an d   e x p lain ab le   ar tific ial  in tel lig en ce   ( XAI )   to   d e v elo p   an   XAI   p latf o r m .   T h is   s tu d y   ex a m in es  th e  alig n m en t   o f   C B R   p r in cip les  with   XAI   t o   en h an ce   th e  t r an s p ar en c y   o f   AI   r ea s o n in g .   T h is   p r ev i o u s   s tu d y   d if f er s   f r o m   th e  s tu d y   p r esen ted   in   th is   ar ti cle  in   ter m s   o f   o b jectiv es a n d   r esear ch   s u b jects.   I s ik a  et  a l.   [ 3 2 ]   id en tifie d   v a r io u s   ch allen g es  in   f in d in g   in ter n s h ip s   an d ,   th er ef o r e,   r esear ch ed   th e   p r esen tatio n   o f   a  p latf o r m   t h r o u g h   t h e  C B R   m o d el  d esig n   to   f ac ilit ate  in ter n s h ip   p lace m en t.  T h is   p r ev io u s   s tu d y   u tili ze d   th r ee   d atasets   f r o m   in f o r m atio n   tech n o lo g y   ( I T ) ,   h ea lth ca r e,   an d   m a n u f ac t u r in g   to   ev alu ate   th e   p er f o r m an ce   o f   th e  C B R   m eth o d   in   id en tify in g   in ter n s h ip s .   E ar lier   r esear ch   o n   d iag n o s in g   m o to r c y cle  d am ag e  d id   n o t  u s e  C F  m eth o d s   b ey o n d   Dem p s ter - Sh af er ;  t h er ef o r e ,   it  d if f er s   f r o m   th e  r e s ea r ch   p r esen ted   in   th is   ar ticle.   Me an wh ile,   Yan   an d   C h en g   [ 9 ]   s u m m ar ized   th e  liter atu r e  r ev iew  o n   th e  d ev el o p m en t o f   C B R   an d   its   m ain   ch allen g es.  Pre v io u s   r esear ch er s '   r esear ch   o n   C B R   is   lim ited   to   a  liter atu r e  r ev ie w  r ath er   th an   a  tr ial   r esear ch   o f   th e  m eth o d   f o r   d i ag n o s in g   m ac h i n e  d am ag e .   I n   th e  m ea n tim e,   Desn elita  et  a l.   [ 3 5 ]   p r o p o s ed   an   ex p er t  s y s tem   f o r   d ia g n o s in g   m en tal  h ea lth   d is o r d er s   in   ad o lescen ts ,   b u t  t h eir   s tu d y   r elied   s o lely   o n   th e   C F  m eth o d .   I n   co n tr ast,  o u r   ar ticle  n o t   o n l y   a d d r ess es  a  d if f er e n t  r esear ch   o b jectiv e   b u t   also   c o m p ar es  t h e  r esu lts   o f   C F a n d   C B R   m e th o d s   in   m ak in g   d ia g n o s es.       T ab le   1.   C o m p a r is o n   of   our   w o r k   with   s e v e r a l   p r io r   r elate d   wo r k s   P a p e r   R e se a r c h   c a t e g o r y   R e se a r c h   a p p r o a c h   R e se a r c h   o b j e c t   P e r f o r ma n c e   st a t u s   CF   C B R   M o t o r   c y c l e     U si n g   a p p l i c a t i o n   [ 3 0 ]   Ex p e r t   sy s t e m   No   No   No   No   A c h i e v i n g   a   d i a g n o st i c   a c c u r a c y   o f   9 5 %  f o r   c h i c k e n   d i s e a s e s  u si n g   t h e   D e mp s t e r - S h a f e r   me t h o d .   [ 2 8 ]   AI   No   Y e s   No   No   N o t   d i scl o s i n g   t h e   a c c u r a c y   p e r f o r ma n c e   o f   t h e   o f f e r e d   m o d e l s,  b e y o n d   t h e i r   p o t e n t i a l   p e r f o r ma n c e ,   e n c o u r a g e s  t h e   u se  o f   C B R   c o m p u t e r   sci e n c e   e x p e r t i se  a c r o ss  v a r i o u s s c i e n t i f i c   f i e l d s.   [ 3 1 ]   C A N N   No   No   No   No   Th i s   e x p e r i m e n t a l   s t u d y   d e m o n st r a t e s   t h a t   t h e   p r o p o se d   n e u r a l   n e t w o r k   a r c h i t e c t u r e   o u t p e r f o r ms a   m u l t i l a y e r   p e r c e p t r o n .   [ 2 4 ]   Ex p e r t   sy s t e m   Y e s   No   No   Y e s   Th e   C F   met h o d   a c h i e v e s   9 0 %   p e r f o r man c e ,   a n d   t h e   D e m p st e r - S h a f e r   met h o d   a c h i e v e s  8 7 %.   [ 2 9 ]   Ex p e r t   sy s t e m   No   No   Y e s   Y e s   D i d   n o t   d o   p e r f o r m a n c e   t e st i n g   [ 3 3 ]   C N N   No   No   No   No   I d e n t i f y i n g   c h i c k e n   d i s e a s e s t h r o u g h   f e c a l   i ma g e s   w i t h   a n   a c c u r a c y   o f   u p   t o   9 7 . 0 7 %   [ 2 6 ]   AI   No   Y e s   No   No   Th e   f i n d i n g s  o f   t h i s  p r e v i o u s s t u d y   d o   n o t   r e v e a l   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   r e s u l t s  a c h i e v e d .   [ 3 2 ]   AI   No   Y e s   No   No   Th e   a c c u r a c y   p e r f o r ma n c e   o f   a p p l y i n g   t h e   C B R   me t h o d   i n   t h i s   p r e v i o u s   st u d y   w a s  7 9 %  i n   t h e   I T  d a t a set ,   8 3 %  i n   t h e   H e a l t h c a r e   d a t a se t ,   a n d   7 5 %   i n   t h e   m a n u f a c t u r i n g   d a t a se t .   [ 9 ]   Li t e r a t u r e   R e v i e w   No   Y e s   No   No   P r e v i o u s res e a r c h e r s   d i d   n o t   e v a l u a t e   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   m e t h o d s  t h e y   r e v i e w e d .   [ 3 5 ]   Ex p e r t   sy s t e m   Y e s   No   No   No   Th i s   e a r l i e r   r e s e a r c h   u t i l i z e d   t h e   C F   e x p e r t   s y s t e m  met h o d   t o   d i a g n o se   men t a l   h e a l t h   d i so r d e r s.   [ 3 6 ]   Ex p e r t   sy s t e m   Y e s   No   No   No   Th i s   st u d y   p r o p o s e s a   d i a g n o s i s  o f   me n t a l   i l l n e ss w i t h   C F .   [ 3 4 ]   AI   No   Y e s   No   No   P r o p o se d   a   m o d e l   f o r   l u n g   c a n c e r   d i a g n o s i s  u si n g   a   C B R   a p p r o a c h .   O u r   p a p e r   Ex p e r t   sy s t e m   a n d   A I   Y e s   Y e s   Y e s   Y e s   Th e   C F   e x p e r t   s y st e m m e t h o d   a c h i e v e d   9 8 %   a c c u r a c y ,   w h e r e a s  t h e   A I   C B R   me t h o d   a c h i e v e d   1 0 0 %  a c c u r a c y ,   c o mp a r a b l e   t o   h u ma n   mec h a n i c s' a b i l i t y   t o   d i a g n o se   m o t o r c y c l e   d a ma g e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 8 2 9 - 1 8 4 0   1832   Z o lf ag h ar n as a b   et  a l .   [ 3 6 ]   w a s   als o   d ia g n o s ed   wit h   m e n t al   ill n ess   w it h   C F.  T h e  d i ag n o s is   o f   t h a t  s tu d y   was  lim ite d   t o   C F ,   w h i c h   d i f f er en tia tes  i t  f r o m   t h e  s t u d y   i n   o u r   a r t icl e,   wh ic h   i n c lu d ed   n o t  o n l y   C F  b u t   also   C B R .   T h e   s u b je ct   o f   t h is   p r e v i o u s   s t u d y   d if f e r s   f r o m   o u r s .   T o f i g h i   e t   a l.   [ 3 4 ]   p r o p o s e d   a n   C B R   m o d el   f o r   th e   ea r l y   d ia g n o s is   o f   l u n g   c an ce r .   T h is   s t u d y   h i g h li g h te d   t h e   s ig n i f i ca n c e   o f   d et ec t i n g   l u n g   ca n c er   ea r l y   th r o u g h   C B R   A I .   B o t h   th is   p r ev i o u s   s t u d y   a n d   t h e   c u r r e n t   a r ticl e  f o c u s   o n   u s i n g   C B R   f o r   d iag n o s is .   Ho we v e r ,   th e   t wo   s tu d i es  d i f f e r   i n   th ei r   r es ea r c h   o b j ec t iv es.   A d d it io n a lly ,   t h e   e ar lie r   s t u d y   l im i te d   t h e   u s e   o f   t h e  C B R   m et h o d   an d   d id   n o t  co m p a r e   it s   r esu lts   wit h   t h o s e  o b t ai n e d   w ith   t h e   C F  m e th o d ,   a   k e y   as p e c t  o f   o u r   s t u d y .   T a b le   1   p r es e n ts   t h e   s t u d y ' s   o b je cti v e s ,   m et h o d   ca t eg o r y ,   r e s ea r c h   a p p r o a ch ,   a n d   f o c u s ,   h i g h li g h ti n g   th e   d i f f e r e n c es  b e twe en   t h is   s t u d y   a n d   s o m e   p r e v i o u s   s t u d ie s .   I n   o t h er   w o r d s ,   th is   s tu d y   is   n o t   a  d u p lic at e  o f   p r io r   s t u d ies   a n d   h as  a  u n i q u e n ess   t h at   o t h e r s   d o   n o t.   H o we v e r ,   r e f e r r i n g   t o   t h e   r es u lts   o f   a  l ite r a tu r e   r e v i ew   o f   s ev er al  r e ce n t   r ela te d   w o r k s   ( a s   s u m m ar ize d   i n   T a b le   1 ) ,   t h is   c o n f i r m s   t h at   o u r   s tu d y   is   n o t  a  c o p y   o f   p r e v i o u s   s tu d ies ,   b u t   r at h e r   h as   n o v el   f i n d i n g s .   E s s e n tia ll y ,   o u r   s t u d y   o f   m o t o r c y cl e   d a m a g e   d i ag n o s is   is   a   r es ea r c h   t h a t  h as   n o t   b e en   c o n d u ct ed   b y   p r e v i o u s   r es ea r c h e r s   wh o   a p p li ed   th e   C F  e x p e r t s y s t em   m et h o d   a n d   A I   C B R .   T h e  s p ec if ic  co n tr ib u tio n   o f   t h is   r esear ch   to   s cien ce   is   to   d em o n s tr ate  th at  th e  C B R   m eth o d   is   an   alter n ativ e  m eth o d   th at  is   u s ef u l  in   m ak i n g   p r ed ictio n s ,   c lass if icatio n s ,   o r   d iag n o s es  with   h ig h   ac c u r ac y ,   b ec au s e  C B R   is   in cr ea s in g ly   in tellig en t  d u e  t o   wo r k in g   o n   ca s e - b ased   ex p er ien ce   th at  is   co n tin u o u s ly   r etain ed   in   th e  C B R   s y s tem .   I t s   co n tr ib u tio n   to   s o ciety   is   h el p in g   in   d iag n o s in g   m o to r c y cle  d am ag e  b ased   on  a  s y s tem   th at  ca n   ass is t o r   r ep lace   h u m an   ex p er ts .         2.   M E T H O D   T h is   s tu d y ' s   r esear ch   m eth o d   u tili ze s   a  f lo w  d ia g r am   o f   th e  m eth o d o lo g y   m o d el  to   d ev elo p   a  d am ag e  d iag n o s is   s y s tem   m o d el  f o r   au to m atic  m o t o r cy cles   ( s ee   Fig u r e   1 ) .   Data   o n   th e   t y p e  o f   m o to r cy cle   d am ag e  test ed   in   th e  s tu d y   we r e  f r o m   a  Ho n d a - b r a n d   m o to r c y cle  in   Ma tar am ,   I n d o n esia.           Fig u r e  1 .   Flo w  d ia g r am   o f   r es ea r ch   m eth o d       2 . 1 .     Da t a   c o llect io n a nd   prepa ra t io n   Data   co llectio n   an d   p r e p ar at io n   in v o lv e  g ath er in g   r elev a n t  in f o r m atio n   r eq u ir e d   f o r   r esear ch ,   s p ec if ically   f o cu s in g   o n   m o t o r cy cle  d am ag e   d atasets .   T h e   d ataset  was  co m p iled   u s in g   s ec o n d ar y   d ata  o n   v ar io u s   ty p es  o f   m o t o r cy cle  d am ag e  s o u r ce d   f r o m   Ho n d a  m o to r c y cle  s er v ice   wo r k s h o p s .   Dir ec t  in ter v iews   wer e  co n d u cte d   with   th e  h ea d   m ec h an ic  ( m ec h an ical  ex p e r t )   at   Kr id a   Ho n d a  m o to r   Ma ta r am   to   en h a n ce   th e  co m p leten ess   o f   th e   r esear ch   d ataset.   T h e  c o llected   d ataset  in clu d es  6 4   s y m p to m   en tr ies,  3 1   d am ag e   r ec o r d s ,   an d   5 0   ca s e  lis ts   th at  h av e  b ee n   ex am in ed .   T h is   in f o r m atio n   s er v es  as  th e  b asis   f o r   test in g   th e  ac cu r ac y   an d   willin g n ess   o f   ex p er ts   to   d ete r m in e  th e  b elief   v alu e  f o r   ea ch   s y m p to m ,   u ltima tely   p r o d u cin g   a  p e r ce n tag e  v alu e  f o r   t h is   s tu d y .   T ab les  2 ,   3 ,   an d   4   p r o v i d e   an   o v er v iew  o f   th e  d atasets   co llected   an d   p r ep ar e d   f o r   u s e  in   th is   r esear ch .       T ab le  2 .   T y p e  o f   d am a g e   No   Ty p e   o f   d a m a g e   1   V - B e l t   2   R o l l e r   w e i g h t   3   C l u t c h   l i n i n g   4   S e c o n d a r y   a n d   p r i mar y   p u l l e y   5   G e a r   r a t i o   6   F o o t   s t a r t e r   7   F r o n t   b r a k e   p a d   8   R e a r   b r a k e   p a d   9   S h o c k   b r e a k e r   ….   ………… ……… ……… ……… …… ……   30   Li g h t s (l a mp s)   31   H o r n   ( h o r n )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       E xp ert s ystem  fo r   mo to r cy cle  d a ma g e  d ia g n o s is   u s in g   ce r ta in ty  fa cto r   a n d   ca s e …  ( A n th o n y  A n g g r a w a n )   1833   T ab le  3 .   Sy m p to m   d ataset   No   S y mp t o m  n a m e   S y mp t o m c o d e   1   W e a k   a c c e l e r a t i o n   G1   2   Ex c e ssi v e   v i b r a t i o n   G2   3   N o i se   o r   g r i n d i n g   s o u n d   G3   4   C V T  s l i p   G4   5   P e r f o r ma n c e   d e c r e a se d   G5   6   Th e   mo t o r c y c l e   d o e s  n o t   mo v e   e v e n   w h e n   r u n n i n g   G6   7   En g i n e   R P M   u n s t a b l e   G7   8   O v e r h e a t i n g   G8   ….   ………… ……… . . . . . . .   ….   64   C h a n g e d   e x h a u s t   s o u n d   G 6 4       T ab l e   4 .   Kn o wled g e  b ase   D a mag e   D a mag e   s y m p t o ms   W e i g h t   V   B e l t   W e a k   a c c e l e r a t i o n   0 . 8     Ex c e ssi v e   v i b r a t i o n   1   N o i se   o r   f r i c t i o n   0 / 2   C V T  s l i p   0 . 8   P e r f o r ma n c e   d e c r e a se d   0 . 6   Th e   mo t o r c y c l e   d o e s  n o t   mo v e   e v e n   w h e n   r u n n i n g   1   R o l l e r   W e i g h t     W e a k   a c c e l e r a t i o n   0 . 8   Ex c e ssi v e   V i b r a t i o n   0 . 8   N o i se   o r   g r i n d i n g   n o i se   0 . 8   C V T  s l i p   0 . 6   P e r f o r ma n c e   d e c r e a se d   0 . 6   En g i n e   R P M   u n s t a b l e   0 . 6   W e a k   a c c e l e r a t i o n   0 . 8   C l u t c h   c a n v a s   W e a k   a c c e l e r a t i o n   0 . 8   Ex c e ssi v e   v i b r a t i o n   1   N o i s y   o r   g r i n d i n g   s o u n d s   0 . 4   C V T  s l i p   0 . 4   P e r f o r ma n c e   d e c r e a se d   0 . 6   En g i n e   R P M   u n s t a b l e   0 . 2   M o t o r c y c l e   f e e l s  h e a v y   w h e n   c l i m b i n g   0 . 8   ….   ………… ……… . . . . . . .   ….   ….   ………… ……… . . . . . . .   ….   H o r n     H o r n   d o e s  n o t   so u n d   1   H o r n   s o u n d   i s we a k   o r   n o t   l o u d   0 . 8       2 . 2 .     Dev el o pm ent   T h e  p r o g r am   c o d e   in   th e  r esear ch   is   a n   a p p licatio n   th at  was  d ev elo p e d .   T h e  d ev elo p m en t  s tag e   in v o lv es d esig n in g   a  m o to r cy c le  d am ag e  d iag n o s is   s y s tem   u s in g   th e  C B R   an d   C F m eth o d s .   T h e  C B R   m eth o d   h elp s   s o lv e   n ew   p r o b lem s   b y   lev er ag in g   k n o wled g e  f r o m   s im ilar   p ast  ca s es  [ 1 0 ] .   T h e  C B R   m eth o d   in v o lv es   f o u r   k e y   p r o ce s s es:  r etr iev e,   r eu s e,   r ev is e,   an d   r etain   [ 1 0 ] .   R etr iev al  is   th e  s tep   o f   o b tain in g   ca s es  s im ilar   to   th e  cu r r e n t  p r o b lem .   T h e  r e u s e  o f   p r ev io u s ly   s to r ed   ca s es  a d d r ess es  th e  n ew  is s u e  in   th is   s tep .   R ev is io n   is   a  p r o ce s s   o f   m o d if y in g   a n d   a d ap tin g   p r o p o s ed   s o lu tio n s   to   s u it  th e  n ew  s itu atio n .   Fin a lly ,   th e  r etain   s tep   in co r p o r ates  th e  s o lu tio n s   d er iv ed   f r o m   n ew  ca s es  in to   th e  ca s e  d atab ase,   u p d atin g   it  with   r elev an t   in f o r m atio n   f o r   f u tu r e  u s e.   T h e  C B R   ca lcu l at io n   u s es  ( 1 ) .   S  r ep r esen ts   s im ilar ity   ( s im i lar ity   v alu e) ,   with   v alu es o f   1   ( s am e)   an d   0   ( d if f e r en t) ,   wh ile  w  r e p r esen ts   weig h t.     Similar ity   ( p r o b lem ,   ca s e)   =  1     1 + 2     2 + ⋯ +       1 + 2 + ⋯ +    ( 1 )     T h e  C F  m eth o d   h elp s   o v er c o m e  u n ce r tain ty   b y   en a b lin g   m o r e   f lex i b le  an d   a d ap tiv e   d ec is io n - m ak in g .   I n   ( 2 ) ,   ( 3 ) ,   ( 4 ) ,   an d   ( 5 )   ar e  th e   C F  f o r m u las  f o r   ca lcu latio n .   C F  [ h , e]   r e p r esen ts   th e  ce r tain ty   f ac to r   ( C F),   MB  [ h , e]   r e p r esen ts   th e   m ea s u r e  o f   co n f id en ce   in   h y p o th esis   h ,   g i v en   e v id en ce   e   ( b etwe en   0   an d   1 ) .   Me an wh ile,   MD [ h , e]   m ea s u r e s   d is b elief   in   h y p o th esis   h ,   g i v en   ev id e n ce   e  ( b etwe en   0   an d   1 ) .   I n   ( 3 ) ,   C F(H )   r ep r esen ts   th e  m ea s u r e  o f   u s er   co n f id e n ce ,   wh ile  C F(E )   r ep r esen ts   th e  m ea s u r e  o f   ex p er t c o n f id en ce .        [ ℎ , ]   =    [ ℎ , ]   −    [ ℎ , ]   (2 )        ( , )   =      ( )   ∗      ( E )   ( 3 )            ( , ) 1   =      ( , 1 )   +      ( , 2 )   ∗   ( 1   −      ( , 1 )   ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 8 2 9 - 1 8 4 0   1834    c omb in a tion      ( H , E ) ol d3   =      ( H , E ) ol d   +      ( H , E ) 3   ∗   ( 1   −      ( H , E ) ol d   ( 5 )     T h e  ad v an tag e   o f   th e  C F  ex p er t  s y s tem   is   its   ab ilit y   to   d i ag n o s e  v a r io u s   d is o r d er s   b y   l ev er ag in g   ex p er t  k n o wled g e   an d   u s er   ce r tain ty   [ 3 7 ] .   C F p r o d u ce s   d ec is io n   s o lu tio n s   with   a  lev el  o f   c o n f id en ce   b ased   o n   h y p o th etica l  f ac ts ,   s o   it  h as   ex p er tis e  with   a  tr u th - v alu e  er r o r   b etwe en   - 1   an d   +1 ,   s o   its   d iag n o s tic   p er f o r m an ce   ex ce e d s   th e  d iag n o s tic  p er f o r m an ce   o f   th e  b a y es  th eo r em   m eth o d   [ 3 8 ] .   On   t h e  o th er   h an d ,   C B R   p lay s   an   im p o r tan t  r o le  in   AI   b ec au s e  it  d iag n o s es  p r o b lem s   lik e  h u m a n   ex p e r ts   d o   [ 9 ] ,   [ 2 1 ] ,   u tili zi ng  ex p er ien ce   f r o m   p r e v io u s   ca s es  to   s o lv e  n ew  ca s es  [ 2 1 ] .   T h er ef o r e ,   th e  m o r e  e x p er ie n ce   o f   p r ev io u s   ca s es   th at  ar e  clo s e  an d /o r   s im ilar   t o   n ew  ca s es  m ak es  C B R   m o r e  ex p er t  in   d ia g n o s in g   ( p r o v i d in g   s o lu tio n s )   n ew  ca s es,  o r   with   m o r e  ex p er ien c e  o f   s o lu tio n s   to   p r ev io u s   ca s es,  th e  C B R   s y s tem ' s   ca s e  b as e  b ec o m es  wid er   in   d iag n o s in g   n ew  ca s es  with   co r r ec t  r esu lts   [ 9 ] .   T h u s ,   C F  an d   C B R   ar e  two   r eliab le  m eth o d s   f o r   d e v elo p in g   d iag n o s tic  m eth o d s :  C F  d iag n o s es  b ased   o n   h u m an   ex p e r t  k n o wled g e  a n d   u s er   c o n f i d en ce   wh i le  C B R   d iag n o s es  n ew  ca s es  lik e  h u m an s   b y   u tili zin g   e x p er ie n ce   f r o m   p r ev io u s   ca s es.  I n   o th er   wo r d s ,   th e  C F  an d   C B R   m eth o d s   m im ic  th e  wo r k   o f   h u m an   ex p er ts   in   d iag n o s in g   a  p r o b lem ,   d r awin g   o n   th eir   ex p e r tis e  an d   ex p er ien ce .   T h er e f o r e,   co m p a r in g   th e   p er f o r m a n ce   th e  C F  an d   C B R   m eth o d s   is   ess en tial  in   r esear ch .   T h e  d esig n   o f   a  C B R   s y s tem   d o es  n o t  r e q u ir e  r u le  c r ea tio n ,   as  C F  d o es,  b u t  o n ly   r eq u ir e s   th e  co llectio n   o f   p r ev io u s   ca s es  an d   r etr iev ed   c ases   as  p r ec ed en ts   to   s u p p o r t d ec is io n s .   T h is   also   d is tin g u is h es  i t  f r o m   m ac h in e  lear n in g ,   wh ich   p r o v id es  d iag n o s tic  r esu lts   ( p r ed ictio n s )   f r o m   r u les  in d u ce d   f r o m   tr ain in g   d ata  ag ain s t  test in g   d ata  ( d iag n o s ed   ca s es).   Fig u r e   2   p r esen ts   th e  d ata  f lo w  d iag r am   ( DFD)   o f   th e  C F  ex p er t  s y s tem   an d   AI   C B R   in   d iag n o s in g   n ew  ca s es.   T h e  p er f o r m an ce   test s   f o r   C F  an d   C B R   in   th is   s tu d y   u s ed   th e  s am e  d am ag e  s y m p to m   d ata.   T h e   d iag n o s tic  r esu lts   f r o m   C F  a n d   C B R   wer e  co m p ar ed   with   th e  ac tu al  d am ag e  o b s er v e d   f r o m   th e  d am a g e   s y m p to m s .   T h e  d i f f er en ce s   in   th e  d iag n o s tic  p er f o r m an ce   t ests   f o r   C F   an d   C B R   lie  in   th e  s tag es  o f   th e  test   p r o ce s s   an d   th e  u s e  o f   d if f er en t e q u atio n s .           Fig u r e  2 .   DFD  o f   t h e  C F e x p e r t sy s tem   an d   AI   C B R       3.   RE SU L T S   AND   D I S CU SS I O N   T h is   s ec tio n   d escr ib es  th e  r esu lt  an d   d is cu s s io n   ( im p lem en tatio n )   o f   th e  m o to r c y cl e  d am ag e  d ia g n o s is   s y s tem .   T h e   th eo r etica l  test in g   in   th is   s tu d y   in v o lv es  m a n u al  ca lc u latio n s   o n   ca s es  with   5   s y m p to m s   o f   m o to r cy cle   d am ag e.   T a b le  5   p r esen ts   an   ex am p le  o f   m o to r cy cle   d am a g e  a n d   its   ac co m p a n y in g   s y m p to m s .   T h e   d iag n o s tic  p r o ce s s   co n s is ts   in   co m p ar i n g   d i ag n o s tic  r esu lts   f r o m   m an u al  ca lcu latio n s   with   th o s e  f r o m   t h e  ap p licatio n   s y s tem .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       E xp ert s ystem  fo r   mo to r cy cle  d a ma g e  d ia g n o s is   u s in g   ce r ta in ty  fa cto r   a n d   ca s e …  ( A n th o n y  A n g g r a w a n )   1835   T ab le  5 .   Dam ag e   ca s e   C o d e   D a mag e   s y m p t o m   G5   P e r f o r ma n c e   d e c r e a se d   G 1 3   F u e l   c o n su m p t i o n   G 2 9   U n st a b l e   i d l e   G 3 1   C h e c k   t h e   e n g i n e   l i g h t   o n   G 5 6   Th e   E n g i n e   c o u l d   n o t   st a r t       3 . 1 .     CB R   ex pert   s y s t em   t ria l   Du r in g   th e  r etr iev al  p h ase,   n ew  p r o b lem   ca s es  ( X)   ar e  u s ed   to   s ea r ch   f o r   th e  m o s t  s im ila r   ca s es  in   th e  d atab ase.   T h is   p r o ce s s   in v o lv es  co m p ar in g   n ew  in s tan ce s   ( X)   with   o ld er   ca s es  to   i d en tify   wh ic h   o ld e r   ca s es  b est  m a tch   th e  n ew  ca s e's  ch ar ac ter is tics .   T ab le  6   s h o ws  an   ex am p le  o f   th e  r elatio n s h ip   b etwe en   weig h t  an d   s im ilar ity   in   o ld   ca s es.   Fr o m   ca s e  X,   th e   s im ilar ity   b et wee n   th e  n ew   ca s e  X  an d   th e  o ld   ca s e  o f   in jectio n   ( ca r b u r et o r )   is   0 . 8 3 3 .   T h e  n e x t  s tep   is   to   r eu s e  t h i s   s tep   to   m atch   th e  s im ilar ity   v alu e  b etwe en   m an u al   ca lcu latio n s   an d   s y s tem   ca lcu latio n s .   I n   th is   ca s e,   m an u al  c alcu latio n s   f o r   n ew  ca s es  y iel d   r esu lts   s im ilar   to   th o s e  f o r   o ld   ca s es,  s p ec if ical ly   I n jectio n   o r   C ar b u r et o r ,   with   an   ac cu r ac y   o f   0 . 8 3 3   ( 8 3 . 3 % ) .   T h e  r esu lts   o n   th e  s y s tem   also   m atch   th is   ac cu r ac y   lev el,   at  8 3 %.  T h u s ,   t h e  s o lu tio n   p r o v id e d   in   s er v ic in g   is   th at  th e  f u el  s y s tem   an d   in jecto r s   wo r k   wel l ,   ch ec k   f u el  p r ess u r e;  clea n   a n d   r ep lace   f u el  f ilter s ,   ch ec k   a n d   r ep air   elec tr ical   s y s tem s   an d   s en s o r s ;  ch ec k   a n d   r ep air   wir in g   an d   co n n ec to r s ;  ch ec k   an d   ad ju s t  th e   f u el   s y s tem ;  ch ec k   en g in e   co n d itio n s ,   an d   u s e  f u el  th at  g ets q u ality   r ec o m m e n d atio n s .   Nex t,  th e  r ev is e  p r o ce s s   r ev iews  th e  ca s e  d ata  an d   s o lu tio n s   p r o v id ed   d u r i n g   r etr ie v al  if   th e  s y s tem   doe s   n o t  p r o v id e  an   a p p r o p r iate  d iag n o s is .   T h e  s im ilar ity   v alu e  o b tain ed   in   t h e  p r ev i o u s   test   d ata  ca s e   ex am p le  is   8 3 . 3 %,  a n d   it   d ir e ctly   d is p lay s   th e  r esu ltin g   s o l u tio n .   Nex t,   af ter   o b tain i n g   th e  r esu ltin g   s o lu tio n   f r o m   t h e  n ew   ca s e,   th e  r etain   s y s tem   p r o ce s s   s av es  it  as  a  n e w  en tr y   i n   th e   ex p e r t  s y s tem   d atab ase,   alo n g   with   th e  ty p e   o f   d a m ag e,   s y m p to m s ,   an d   s o lu tio n s .   T h is   n ew  e n t r y   in   th e   d atab ase  im p r o v es  th e  s y s tem ' s   ab ilit y   to   s o lv e  f u tu r e  m o t o r cy cle  d a m a g e  p r o b lem s   o f   th e  s am e  ty p e,   o r   it is   g en er ally   u s ef u l in   im p r o v in g   t h e  s y s tem 's   ab ilit y   to   s o lv e  m o to r cy cle  d a m ag e  p r o b lem s .       T ab le  6 .   E x am p le  o f   weig h ts   a n d   s im ilar ities   o f   o ld   ca s es   O l d   c a s e   W e i g h t   S i mi l a r i t y   Th e   e n g i n e   w i l l   n o t   s t a r t   1   1   I d l e   i s   u n st a b l e   0 . 6   1   P e r f o r ma n c e   d e c r e a ses   0 . 8   1   F u e l   c o n su m p t i o n   i s   p o o r   0 . 8   1   A c c e l e r a t i o n   i s   w e a k   0 . 8   0   C h e c k i n g   e n g i n e   l i g h t   i s O n   0 . 8   1       3 . 2 .     CF   e x pert   s y s t em   t ria l   Fo r   ex am p le,   d am a g e  1 3   ( in j ec to r   o r   ca r b u r eto r )   h as  o n ly   f iv e  s y m p to m s :  d ec r ea s ed   p e r f o r m a n ce   ( G5 ) ,   W astef u l Fu el  ( G1 3 ) ,   Un s tab le  I d le  ( G2 9 ) ,   C h ec k   E n g in e  I n d icato r   L ig h t O n   ( G3 1 ) ,   an d   E n g in e  ca n   n o t   b e  Star ted   ( G5 6 ) ,   as  p er   T ab l e  7 .   T ab le  8   d is p lay s   th e  r esu lts   o f   th e  C F   ex p er t  m u ltip lied   b y   th e  C F  u s er .  Me an wh ile,   T ab le  9   s h o ws  th e  co m b in ed   ca lc u latio n s   o f   G 5 ,   G1 3 ,   G2 9 ,   G3 1 ,   an d   G5 6 .   T h e  r esu lts   o f   th e  m o to r cy cle  d a m ag e  d ia g n o s is ,   with   a  co n f id e n ce   lev el  o f   0 . 9 9 9 8   ( 9 9 . 9 8 %),   in d icate   d a m ag e  to   co m p o n e n t   13 ,   attr ib u te d   to   a  f u el  in jecto r .     3 . 3 .     P er f o r m a nce  t esting   T h e  ex p er t  s y s tem ' s   p er f o r m a n ce   in   d iag n o s in g   m o t o r cy cle   d am ag e  in   th is   s tu d y   s h o ws  th at  C B R   h as  h ig h er   ac cu r ac y   th an   C F.  T ab le  1 0   p r esen ts   th e  r esu lts   o f   th e  p er f o r m a n ce   test   co n d u cted   f o r   th e  C B R  an d   C F  s y s tem s ,   co m p ar ed   w ith   th o s e  o f   th e   C F  ex p er t.   T h e  p e r f o r m an ce   test   r esu lts   s h o wed   t h at  th e   C F  m eth o d   ac h iev e d   9 8 %  ac cu r a cy   in   d iag n o s in g   m o to r c y cle  d am ag e.   At  th e  s am e  tim e,   C B R   h ad   th e  s am e   ac cu r ac y   as  a  h u m an   e x p er t  in   an aly zin g   th e  ty p e  o f   d am a g e   to   a  m o to r cy cle.   T h e  s tu d y   f i n d in g s   co n f ir m   th e   o p in io n   o f   p r e v io u s   r esear ch e r s ,   s u ch   as [ 1 2 ] ,   th at  C B R   i s   th e  m o s t e f f ec tiv e  m eth o d   f o r   a d d r ess in g   p r o b lem s .   T h e  p er f o r m a n ce   test   r esu lts   f o r   C B R   in   d iag n o s in g   o r   class if y in g   m o to r c y cle  d am a g e  ac h iev e d   1 0 0 %   ac cu r ac y .   T h e  h ig h   ac cu r ac y   o f   th e  C B R   m eth o d   is   ac h iev ed   th r o u g h   lea r n in g   f r o m   ex p er ien ce ,   n am ely ,   d iag n o s in g   n ew  ca s es  b y   s ea r ch in g   f o r   s im ilar   p ast  ca s es   an d   u s in g   th em   as  th e  b asis   f o r   d ec is io n - m ak in g   s o lu tio n s .   I n   o th e r   wo r d s ,   C B R   h as  th e  ab ilit y   to   lea r n   ( f r o m   ex p e r ien ce )   b y   co llectin g   n ew  ca s es  o v er   tim e  with o u t h av in g   to   a d d   n ew  r u l es.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 8 2 9 - 1 8 4 0   1836   T ab le  7 .   C F e x p er t   S y mp t o m c o d e   C F   e x p e r t     G5   0 . 8   G 1 3   0 . 8   G 2 9   0 . 6   G 3 1   0 . 8   G 5 6   1       T ab le  8 .   C F e x p er t m u ltip lied   b y   C F u s er   S y mp t o m c o d e   C F   u ser   C F   e x p e r t   U ser a n d   e x p e r t   m u l t i p l i c a t i o n   r e su l t s   G5   0 . 6   0 . 8   0 . 4 8   G 1 3   1   0 . 8   0 . 8   G 2 9   0 . 6   0 . 6   0 . 3 6   G 3 1   0 . 8   0 . 8   0 . 6 4   G 5 6   0 . 8   1   0 . 8       T ab le  9 .   C F  co m b in e d   r esu lt   S y mp t o m c o d e   C F   c a l c u l a t i o n   C o m b i n a t i o n   1   =   0 . 4 8   +   0 . 8   ( 1   -   0 . 4 8 )   =   0 . 8 9 6   o r   8 9 , 6 0 %   G 5   w i t h   G 1 3   =   0 . 8 9 6   +   0 . 3 6   ( 1   -   0 . 8 9 6 )   =   0 . 9 3 3   o r   9 3 . 3 0 %   C o m b i n a t i o n   2   =   0 . 9 3 3   +   0 . 6 4   ( 1   -   0 . 9 3 3 )   =   0 . 9 9 9   o r   9 9 , 9 0 %   G 5 ,   G 1 3   w i t h   G 2 9   =   0 . 9 9 9   +   0 . 8   ( 1   -   0 . 9 9 9 )   =   0 . 9 9 9 8   o r   9 9 . 9 8 %       T h is   m ea n s   th at  b y   r etain in g   t h e  C B R   p r o ce s s ,   th e  ex p er ien ce   o f   d iag n o s in g   ev id e n ce   o f   s y m p to m s   an d   n ew  ca s es  th at  h av e  b ee n   p r o p e r ly   d iag n o s ed   allo ws  th e  d ataset  to   s to r e  m o r e  ex p e r ien ce   d ata,   m ak in g   C B R   in cr ea s in g ly   in tellig en t  i n   d iag n o s in g   c o r r ec tly .   I t  is   li k e  a  m e d ical  d o cto r   wh o   h as  p r ev io u s   e x p er ien ce   in   tr ea ti n g   a  p ar ticu lar   p atie n t' s   i lln ess ;   th e  m ed ical  d o c to r   will  b ec o m e  in cr ea s in g ly   ex p er t  in   f in d in g   s o lu tio n s   to   cu r e  th e  p atien t' s   i lln ess .   B esid es   th at,   test in g   th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  C B R   m eth o d   in   th is   s tu d y   is   an   ad v an ta g e,   as  it  h as  n o t  b e en   ca r r ied   o u t  b y   p r ev i o u s   r esear ch er s ,   eith er   b y   r esear ch er s   [ 2 6 ]   o r   [ 2 8 ] .   T h e   p er f o r m an ce   o f   C B R   in   th is   s tu d y   o n   th e  m o to r c y cle  d a m a g e  d ataset  ac h ie v ed   a  s u p e r io r   lev el  o f   ac cu r ac y   co m p ar ed   to   p r e v io u s   r esear c h   co n d u cted   b y   [ 3 2 ]   wh ic h   o n ly   ac h iev ed   a   p er f o r m a n ce   o f   7 9 %  in   th e  I T   d ataset,   8 3 % in   th e  Hea lth ca r e   d ataset,   an d   7 5 % in   th e  m a n u f ac tu r in g   d ataset.   T h is   s tu d y   f o u n d   th at  C B R   h a s   p er f ec t  ac cu r ac y   an d   is   s u p er io r   to   C F.  B ec au s e   th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   d em o n s tr ate  th at  C B R ' s   ab ilit y   to   d iag n o s e  m o to r cy cle   d am ag e  is   co m p ar a b le  to   th at   o f   h u m an   ex p e r ts   in   m o to r cy cle  r ep air ,   th e  r esu l ts   o f   th is   s tu d y   also   alig n   with   th e  o p in io n   o f   p r ev io u s   r esear ch   b y   [ 1 1 ] ,   wh ich   s u g g ests   th at  C B R   i s   th e  m o s t   s u itab le  m eth o d   f o r   d etec tin g   d am ag e  to   m o to r c y cle  m ac h in e s .   I n   o th er   wo r d s ,   th e  f in d i n g s   o f   th is   s tu d y   c o n f ir m   th at   AI   s y s tem s   f ac ilit ate  h ig h - ac cu r ac y   d ia g n o s is   o f   m o to r b ik e   d am ag e   an d   co n clu d e   th at  ex p er t  s y s te m s   an d   AI   m eth o d s   h av e   g ain ed   r ec o g n itio n   f o r   th eir   ef f ec ti v en ess   in   d ec is io n - m ak in g   an d   p r o b lem - s o lv i n g   a cr o s s   o th er   f ield s   o u ts id e  o f   c o m p u ter   s cien ce .   I n   a d d itio n ,   t h is   s tu d y ' s   f in d in g s   s u p p o r t p r e v io u s   r esear ch   [ 1 3 ]   s h o win g   th at  s y s tem s   with   ex p er tis e  ca n   h elp   h u m an   ex p er t s   in   ad d r ess in g   an d   s o lv in g   s p ec if ic  p r o b lem s .   I n   s h o r t,  th e   m eth o d   p r o p o s ed   in   th is   s tu d y ,   esp ec ially   th e   AI   C B R   m eth o d ,   ac h iev es  v er y   h ig h   ac cu r ac y   a n d   o u tp er f o r m s   th e  C F  ex p er t   s y s tem   m eth o d ,   wh ich   h as  b e en   wid ely   u s ed   b y   p r ev io u s   r esear c h er s   in   d iag n o s tic  r esear ch .   T h e  s tu d y   r esu lts   alig n   with   t h e  v iew  o f   p r ev i o u s   r esear ch e r s   [ 2 6 ]   th at   C B R ,   as  an   AI   m eth o d ,   ca n   p r o v id e   in n o v ativ e  d ec is io n   s o lu tio n s .   T h is   s tu d y ' s   r esu lts   also   co n f ir m   t h at  ex p e r t  s y s tem s   f ac ilit ate  h ig h - ac cu r ac y   d iag n o s is   o f   m o to r b ik e  d am a g e.   T h e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   r ein f o r ce   p r e v io u s   f in d in g s   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ]   th at  th e  ex p er t  s y s tem   ap p r o ac h   is   h ig h ly   ef f ec tiv e  at  p r o v id in g   d ec is io n   ce r tain ty   b a s ed   o n   ev id e n ce   o f   ev en ts ,   m ak in g   it  an   id ea l  s o lu tio n   f o r   en s u r in g   ex p er t - lev el  d ec is io n - m ak in g   in   d i ag n o s in g   ex is tin g   p r o b lem s .   T h e   f in d i n g s   o f   t h is   s tu d y ,   wh ich   d em o n s tr ate  th a t  C B R   o u tp er f o r m s   e x is tin g   m eth o d s   in   d iag n o s in g   d am ag e  to   m o to r b ik es  an d   ex h ib its   h u m an - lik e  p er f o r m an ce   with o u t  er r o r s ,   a r e  n o v el  an d   h av e   n o t b ee n   r ep o r ted   b y   p r e v io u s   r esear ch er s ,   in clu d in g   th o s e  o f   [ 9 ] ,   [ 2 4 ] ,   [ 2 6 ] - [ 3 4 ] .   Ho wev er ,   g iv en   th e   wid e  r a n g e  o f   d ia g n o s tic  m eth o d s   a v a ilab le,   th is   s tu d y ' s   lim itatio n s   lie  in   its   lim ited   u s e  o f   th e  C B R   an d   C F  m eth o d s   an d   in   its   co m p ar i s o n   o f   th eir   p r ed ictiv e/d ia g n o s tic  r esu lts .   Fu r th er   r esear ch   s h o u l d   also   in co r p o r ate  o th e r   ap p r o ac h es.  T h e  r esu lts   o f   th is   s tu d y   h av e  im p licatio n s   f o r   u n d er s tan d i n g   th e  d ia g n o s tic  p er f o r m an ce   b etwe en   C F  an d   C B R   m eth o d s ,   with   th e  lat ter   b ein g   s u p e r io r .   Fu tu r e  s tu d ies  co u l d   p r io r itiz e  th e  d ia g n o s tic  im p o r tan ce   o f   AI   C B R   o v er   C F  m eth o d s ,   g iv en   its   s u p er io r   p er f o r m an ce .   Fu r th er m o r e,   p r ev io us   r esear ch   co n f ir m s   t h at  ex p er t   s y s tem s   ar e  a  b r an ch   o f   a r tific ial    in tellig en ce   [ 2 5 ]   ca p a b le  o f   i m itatin g   h u m an   ex p er tis e  [ 1 8 ] ;  o u r   f in d i n g s   co r r o b o r ate  th is .   Similar ly ,   with   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       E xp ert s ystem  fo r   mo to r cy cle  d a ma g e  d ia g n o s is   u s in g   ce r ta in ty  fa cto r   a n d   ca s e …  ( A n th o n y  A n g g r a w a n )   1837   in cr ea s in g ly   co m p lex   d ec is io n - m ak in g   p r o b lem s ,   C B R ,   as   an   AI   m eth o d ,   ca n   p r o v id e  in n o v ativ e  d ec is io n   s o lu tio n s   [ 2 6 ] ,   as d em o n s tr ated   b y   o u r   r esear ch   r esu lts .       T ab le  1 0 .   Per f o r m a n ce   test   o f   m o to r cy cle  d am ag e  d iag n o s is   ac cu r ac y   r esu lts   No   S y mp t o m c o d e   Te st   r e su l t   I n f o r mat i o n   Ex p e r t   C B R   CF   C B R   CF   1   G 1 ,   G 5 ,   G 1 3 ,   G 2 9 ,   G 3 1   I n j e c t o r   I n j e c t o r   7 9 %   I n j e c t o r   1 0 0 %   v   v   2   G 5 ,   G 1 ,   G 3 ,   G 7 ,   G 4   R o l l e r   R o l l e r   8 1 %   R o l l e r   9 9 %   v   v   3   G 1 ,   G 2 ,   G 3 ,   G 4 ,   G 5   V - b e l t   V - b e l t   9 5 %   V - b e l t   1 0 0 %   v   v   4   G 1 3 ,   G 2 9 ,   G 5 ,   G 3 7 ,   G 5 6   S p a r k   p l u g   S p a r k   p l u g   8 7 %   S p a r k   p l u g   1 0 0 %   v   v   5   G 5 ,   G 1 3 ,   G 3 2 ,   G 2 9   A i r   f i l t e r   A i r   f i l t e r   9 3 %   A i r   f i l t e r   1 0 0 %   v   v   6   G 8 ,   G 3 ,   G 3 5 ,   G 3 6   Lu b r i c a n t   ( o i l )   Lu b r i c a n t   1 0 0 %   Lu b r i c a n t   9 7 %   v   v   7   G 8 ,   G 3 4   C o o l i n g   sy s t e m   C o o l i n g   sy s t e m   6 7 %   C o o l i n g   sy s t e m   1 0 0 %   v   v   8   G 6 3 ,   G 2 ,   G 5 ,   G 4 ,   G 7   C l u t c h   p l a t e   C l u t c h   p l a t e   7 1 %   C l u t c h   p l a t e   9 5 %   v   v   9   G 4 3 ,   G 4 1 ,   G 4 2 ,   G 2 9   Th r o t t l e   g a s   Th r o t l e   g a s   1 0 0 %   Th r o t l e   g a s   1 0 0 %   v   v   10   G 1 6 ,   G 1 9 ,   G 2 0 ,   G 2 2 ,   G 1 8   F r o n t   b r a k e   p a d s   F r o n t   b r a k e   p a d s  8 6 %   F r o n t   b r a k e   p a d s  1 0 0 %   v   v   11   G 1 6 ,   G 1 9 ,   G 2 1 ,   G 2 3   R e a r   b r a k e s   R e a r   b r a k e s   1 0 0 %   R e a r   b r a k e s   9 7 %   v   v   12   G 6 1 ,   G 6 2   H o r n   H o r n   1 0 0 %   H o r n   1 0 0 %   v   v   13   G 5 9 ,   G 6 0   La mp   ( l i g h t )   La mp   ( l i g h t ) 1 0 0 %   La mp   ( l i g h t ) 1 0 0 %   v   v   14   G 2 8 ,   G 4 4 ,   G 4 5 ,   G 4 7   B a t t e r y   B a t t e r y   8 3 %   R e l a y   c o i l   9 9 %   v   x   15   G 4 8 ,   G 4 7 ,   G 4 9   A l t e r n a t o r   A l t e r n a t o r   1 0 0 %   A l t e r n a t o r   9 8 %   v   v   16   G 4 7 ,   G 5 0 ,   G 5 1   R e g u l a t o r   r e c t i f i e r   R e g u l a t o r   r e c t i f i e r   1 0 0 %   R e g u l a t o r   r e c t i f i e r   1 0 0 %   v   v   17   G 5 2 ,   G 4 6 ,   G 5 3   F u se   F u se  1 0 0 %   F u se  1 0 0 %   v   v   18   G 5 4 ,   G 5 5   S w i t c h   S w i t c h   1 0 0 %   S w i t c h   1 0 0 %   v   v   19   G 5 6 ,   G 3 7   I g n i t i o n   k e y   I g n i t i o n   k e y   1 0 0 %   I g n i t i o n   k e y   1 0 0 %   v   v   20   G 4 6 ,   G 2 8 ,   G 5 7   R e l a y   R e l a y   1 0 0 %   R e l a y   1 0 0 %   v   v   21   G 2 8 ,   G 3 7 ,   G 5 8 ,   G 5   I g n i t i o n   c o i l   I g n i t i o n   c o i l   9 3 %   I g n i t i o n   c o i l   1 0 0 %   v   v   22   G 2 8 ,   G 3 7 ,   G 4 0 ,   G 3 1   En g i n e   c o n t r o l   M .   En g i n e   c o n t r o l   m o d u l e   9 4 %   En g i n e   c o n t r o l   m o d u l e   9 9 %   v   v   23   G 8 ,   G 3 3 ,   G 3 4   C o o l i n g   sy s t e m   C o o l i n g   sy s t e m   1 0 0 %   C o o l i n g   sy s t e m   1 0 0 %   v   v   24   G 9 ,   G 2 ,   G 3 ,   G 7   P u l l e y   P u l l e y   1 0 0 %   P u l l e y   9 4 %   v   v   25   G 1 , G 1 0 , G 1 2 , G 1 1 , G 1 7 ,   G 3   G e a r   r a t i o   G e a r   r a t i o   9 1 %   G e a r   r a t i o   9 8 %   v   v   26   G 1 4 ,   G 1 5 ,   G 3   F o o t   s t a r t e r   F o o t   s t a r t e r   1 0 0 %   F o o t   s t a r t e r   9 6 %   v   v   27   G 2 4 ,   G 2 5 ,   G 2 6   S h o c k   b r e a k e r   S h o c k   b r e a k e r   8 3 %   S h o c k   b r e a k e r   1 0 0 %   v   v   28   G 5 ,   G 1 3 ,   G 3 0 ,   G 2 7 ,   G 3   P i st o n   c y l i n d e r   P i st o n   c y l i n d e r   1 0 0 %   P i st o n   c y l i n d e r   %   v   v   29   G 5 ,   G 2 8 ,   G 2 9 ,   G 1 3 ,   G 3 0   V a l v e   V a l v e   1 0 0 %   V a l v e   9 6 %   v   v   30   G 5 ,   G 5 6 ,   G 2 9 ,   G 3 7 ,   G 1 3   S p a r k   p l u g   S p a r k   p l u g   9 3 %   S p a r k   p l u g   1 0 0 %   v   v   31   G 2 ,   G 2 4 ,   G 2 5   S h o c k   b r e a k e r   S h o c k   b r e a k e r   8 3 %   S h o c k   b r e a k e r   1 0 0 %   v   v   32   G 4 8 ,   G 4 9   A l t e r n a t o r   A l t e r n a t o r   7 5 %   A l t e r n a t o r   1 0 0 %   v   v   …   ………… ……… ……. .   ………… ……… . .   ………… ……… . .   ………… ……… . .   …   …   48   G 1 ,   G 2 ,   G 3 ,   G 5 ,   G 6 3   C l u t c h   p a d s   C l u t c h   p a d s   8 6 %   C l u t c h   p a d s   9 7 %   v   v   49   G 3 ,   G 5 ,   G 1 3 ,   G 3 0   C y l i n d e r   a n d   p i s t o n   C y l i n d e r   a n d   p i s t o n   C y l i n d e r   a n d   p i s t o n   v   v   50   G 5 6 ,   G 5 ,   G 3 7 ,   G 3 8   F u e l   p u m p   F u e l   p u m p   F u e l   p u m p   v   v       4.   CO NCLU SI O N   AN D   F UT UR E   W O R K   T h is   s tu d y   f o u n d   th at  th e  C B R   an d   C F  ex p er t  s y s tem s   ac h iev e  h ig h   d iag n o s tic  ac cu r ac y   in   d iag n o s in g   m o to r cy cle  d am ag e.   T h is   s tu d y   d em o n s tr ates  th at  C B R   ac h iev es  an   ac cu r ac y   r ate  o f   u p   to   1 0 0 %   an d   a  C F  o f   9 8 %  in   d iag n o s in g   m o to r cy cle  d am ag e.   T h e  C B R   m eth o d   is   m o r e  ac c u r ate  th an   C F  f o r   d iag n o s in g   m o to r cy cle  d am a g e.   T h at   m ea n s   th at   th e  C B R   AI   m eth o d   is   th e  m o s t  s u itab le  f o r   d etec tin g   d am ag e  to   au to m ate d   m ac h i n es  co m p ar e d   to   t h e  C F  ex p er t  s y s tem   m eth o d .   T h e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   r ein f o r ce   th e  o p in io n s   o f   s ev er al  p r ev i o u s   s tu d ies,  in cl u d i n g   th at   C B R   is   th e  m o s t  ef f ec tiv e  m eth o d   f o r   s o lv in g   p r o b lem s .   T h e  r esu lts   o f   th is   s tu d y   also   s u p p o r t  th e  v iew  o f   p r io r   r esear ch er s   wh o   ass er ted   th at  ex p er t   s y s tem s   ar e  ef f ec tiv e   f o r   d ec i s io n - m ak in g   in   p r o b lem - s o lv i n g .   T h e   f in d i n g s   also   s u p p o r t  p r e v io u s   r esear ch   th at  s y s tem s   with   ex p er tis e  ca n   h elp   h u m an   ex p er tis e  in   a d d r ess in g   an d   s o lv in g   s p ec if ic  p r o b lem s .   T h ese  f in d in g s   im p ly   th at  C B R   i s   a  u s ef u l  d iag n o s tic  m o d el  f o r   r ep lacin g   h u m an   ex p er ts   in   d etec tin g   m o to r c y cle  d am ag e .   T h e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   o f f er   n o v el  in s ig h ts   th at  h av e  n o t  b ee n   ex p lo r e d   u s in g   th e  s am e  m eth o d   as  p r e v io u s   r esear ch er s   i n   d iag n o s in g   m o to r cy cle  d am ag e .   T h e   s h o r tco m in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  lim ited   to   th e  u s e  o f   r esear ch   m eth o d s   th at  f o c u s   s o lely   o n   C B R   an d   C F;  p r o p o s als  f o r   f u r th er   r esear ch   in co r p o r atin g   o th er   m eth o d o l o g ical  ap p r o ac h e s   ar e  o f f e r ed .   B esid es  th at ,   f u r th e r   r esear ch   is   n ee d ed   ac r o s s   d if f er en t  d atasets   to   d eter m in e  d if f er e n ce s   in   d iag n o s tic  p er f o r m a n ce   b etwe en   C F  an d   C B R ,   an d   to   ascer tain   wh eth er   C B R   r em ain s   s u p er io r   to   C F.   I t  is   al s o   n ec ess ar y   to   co n d u ct  ad d itio n al  r esear c h   u s in g   o th er   AI   m eth o d s ,   in cl u d in g   m ac h in e  lear n in g   m et h o d s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 8 2 9 - 1 8 4 0   1838   F UNDING   I NF O RM AT I O N   T h e  au th o r s   s tate   t h a t   no   f u n d in g   w a s   i n v o l v e d .       AUTHO R   CO N T RI B U T I O NS   S T A T E M E NT   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e   of   A u t h o r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   An th o n y   A n g g r a w a n   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     C h r is to f er   S a t r i a     ✓   ✓   ✓     ✓         ✓   ✓     ✓       B am b an g   Kr is m o n o   T r iwijo y o   ✓           ✓     ✓     ✓   ✓   ✓       Dad an g   Priy an t o     ✓   ✓   ✓             ✓   ✓         Hasb u llah             ✓     ✓     ✓   ✓     ✓     Victo r ia   C y n th ia  R e b e c c a   ✓         ✓   ✓         ✓   ✓           C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   OF   I NT E R E S T   S T A T E M E NT   T h e  au th o r s   s tate   no   co n f lict o f   i n t e r e s t .       DATA   A VAI L A B I L I T Y   T h e  d ata   u s ed   in   t h is   s tu d y   c an   b e   ac ce s s ed   v ia   th e   lin k   p r o v id ed   in   th e   s u b h ea d i n g   titl ed   "Da ta  C o llectio n   an d   Pre p ar atio n ".       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   W .   H a l i m  e t   a l . ,   “ U n d e r st a n d i n g   mo t o r c y c l e   r i d e r   b e h a v i o r   a n d   t h e   r e l a t e d   t r a f f i c   c o n t e x t s  i n   I n d o n e s i a   u si n g   n a t u r a l i s t i c   d r i v i n g   st u d y , ”   H e l i y o n ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p .   e 4 2 4 9 4 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 5 . e 4 2 4 9 4 .   [ 2 ]   S u h a d i ,   M .   N u r ,   S u l i s t y o w a t i ,   a n d   A .   S u r o so ,   “ M a t i c   m o t o r c y c l e   t r a n sm i ss i o n   d a ma g e   d e t e c t i o n   s y st e m   u s i n g   i n t e r n e t   o f   t h i n g s - b a s e d   e x p e r t   sy s t e m , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   En g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   2 6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 1 8 – 1 0 2 6 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 2 6 . i 2 . p p 1 0 1 8 - 1 0 2 6 .   [ 3 ]   M .   T.   Y o u s i f ,   A .   F .   M .   S a d u l l a h ,   a n d   K .   A .   A .   K a ss i m,   “ A   r e v i e w   o f   b e h a v i o u r a l   i ssu e s   c o n t r i b u t i o n   t o   mo t o r c y c l e   safe t y , ”   I AT S S   Re se a rc h ,   v o l .   4 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 2 – 1 5 4 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i a t ssr . 2 0 1 9 . 1 2 . 0 0 1 .   [ 4 ]   A .   S y a h i d i ,   “ E a r l y   d i a g n o s i s  o f   d a m a g e   t o   a u t o ma t i c   i n j e c t i o n   m o t o r c y c l e s  u s i n g   a   d e c i s i o n   t r e e   a l g o r i t h m  b a se d   o n   mo b i l e   a p p l i c a t i o n , ”   I I AI   L e t t e rs  o n   I n f o rm a t i c s a n d   I n t e rd i sc i p l i n a ry  Re se a r c h ,   v o l .   5 ,   p .   1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 5 2 7 3 1 / l i i r . v 0 0 5 . 2 0 2 .   [ 5 ]   D .   A n t o n i a z z i   a n d   R .   K l e i n ,   “ R i s k y   r i d e r s :   A   c o m p a r i s o n   o f   p e r s o n a l i t y   t h e o r i e s   o n   m o t o r c y c l i s t   r i d i n g   b e h a v i o u r , ”   T r a n s p o r t a t i o n   R e s e a r c h   P a r t   F :   T r a f f i c   P s y c h o l o g y   a n d   B e h a v i o u r ,   v o l .   6 2 ,   p p .   3 3 – 4 4 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 1 8 . 1 2 . 008.   [ 6 ]   R .   R i sm a y a n i ,   M .   W .   T a h i r ,   M .   D a r w i s ,   N .   N u r a n i ,   a n d   M .   P i n e n g ,   “ M o d e l - v i e w - c o n t r o l l e r   d e s i g n   s y s t e m   o f   m o t o r c y c l e   d a m a g e   d e t e c t i o n   u si n g   f o r w a r d   c h a i n i n g   m e t h o d , ”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   I t s   U t i l i z a t i o n ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   5 1 – 5 9 ,   D e c.  2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 6 8 7 3 / j i t u . 6 . 2 . 5 2 3 0 .   [ 7 ]   M .   A t i f ,   U .   A b b a si ,   M .   A d n a n ,   M .   S .   I q b a l ,   M .   K h a n ,   a n d   M .   I r f a n ,   “ E x p e r t s  a n d   i n t e l l i g e n t   s y st e ms  f o r   i n d u c t i o n   mo t o r   f a u l t s   d i a g n o st i c :   A   C o m p r e h e n si v e   S u r v e y . ”   p p .   1 – 4 3 ,   J u n .   2 4 ,   2 0 2 5 .   d o i :   1 0 . 2 2 5 4 1 / a u . 1 7 5 0 7 9 5 7 4 . 4 9 9 5 1 4 1 2 / v 1 .   [ 8 ]   D .   A .   Le st a r i   a n d   W .   W .   W i d i y a n t o ,   “ Ex p e r t   sy s t e ms :   w e b - b a se d   mo t o r c y c l e   d e t e c t i o n   s o l u t i o n s , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S y st e m   ( I J C I S ) ,   v o l .   3 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 8 – 1 5 2 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 9 0 4 0 / i j c i s . v 3 i 4 . 9 1 .   [ 9 ]   A .   Y a n   a n d   Z .   C h e n g ,   “ A   r e v i e w   o f   t h e   d e v e l o p m e n t   a n d   f u t u r e   c h a l l e n g e s  o f   c a s e - b a se d   r e a s o n i n g , ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 6 ,   p .   7 1 3 0 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 4 1 6 7 1 3 0 .   [ 1 0 ]   A .   A n g g r a w a n ,   K .   H i d j a h ,   a n d   Q .   S .   Ji h a d i l ,   “ K i d n e y   f a i l u r e   d i a g n o s i s  b a s e d   o n   c a s e - b a se d   r e a s o n i n g   ( C B R )   me t h o d   a n d   st a t i st i c a l   a n a l y si s, ”   i n   2 0 1 6   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i c s   a n d   C o m p u t i n g ,   I C I C   2 0 1 6 ,   I EEE,   2 0 1 7 ,   p p .   2 9 8 – 3 0 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I A C . 2 0 1 6 . 7 9 0 5 7 3 3 .   [ 1 1 ]   M .   M a r i sa ,   S .   S u h a d i ,   M .   N u r ,   P .   D i n a   A t i k a ,   S .   S u g i y a t n o ,   a n d   D .   A f a n d i ,   “ F a c t o r y   p r o d u c t i o n   mac h i n e   d a ma g e   d e t e c t i o n   s y st e m   u si n g   c a se - b a se d   r e a s o n i n g   me t h o d , ”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t ri c a l   En g i n e e r i n g ,   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   I n f o rm a t i c s   ( EEC S I ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 2 1 ,   p p .   3 7 4 – 3 8 0 .   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / E EC S I 5 3 3 9 7 . 2 0 2 1 . 9 6 2 4 2 4 3 .   [ 1 2 ]   N .   W i r a t u n g a   e t   a l . ,   “ C B R - R A G :   C a se - b a s e d   r e a s o n i n g   f o r   r e t r i e v a l   a u g me n t e d   g e n e r a t i o n   i n   LL M s  f o r   l e g a l   q u e st i o n   a n sw e r i n g , ”   i n   L e c t u re   N o t e s   i n   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   su b ser i e s   L e c t u re   N o t e s  i n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u re   N o t e s   i n   Bi o i n f o rm a t i c s) ,   v o l .   1 4 7 7 5   LN A I ,   2 0 2 4 ,   p p .   4 4 5 – 4 6 0 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 6 3 6 4 6 - 2 _ 2 9 .   [ 1 3 ]   H .   A .   G h a n y ,   I .   sab r y ,   a n d   A   e l - a ssa l ,   “ A p p l i c a t i o n s  a n d   a n a l y s i s  o f   e x p e r t   s y st e ms:  l i t e r a t u r e   r e v i e w , ”   B e n h a   J o u rn a l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   8 ,   n o .   5 ,   p p .   2 8 5 – 2 9 2 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 1 6 0 8 / b j a s. 2 0 2 3 . 2 0 3 7 0 8 . 1 1 4 6 .   [ 1 4 ]   T.   M a z h a r   e t   a l . ,   “ A   n o v e l   e x p e r t   s y st e m  f o r   t h e   d i a g n o s i s  a n d   t r e a t m e n t   o f   h e a r t   d i s e a se , ”   El e c t r o n i c s  ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 3 ,   p .   3 9 8 9 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 1 2 3 3 9 8 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.