## IMPLEMENTASI
SISTEM

## PAKAR DIAGNOSIS
PENYAKIT TIFUS DENGAN METODE Breadth-First Search dan Best-First Search
Dean Alif Ahmad * , Rizal rachman 2
1,2 Teknik Informatika; Jl. Sekolah Internasional No. 1-2 : Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Riwayat artikel: Received: 2 Agustus 2023 Accepted: 26 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Sistem pakar; Penyakit tifus; Breadht-First Search; Best-First Search .
Corespondent Email: deanalifahmad45@gmail.com
Abstrak. Penyakit tifus merupakan salah satu penyakit infeksius yang sering menimbulkan  masalah  kesehatan  masyarakat.  Untuk  membantu  penegakan diagnosa yang lebih tepat dan cepat, penelitian ini mengusulkan implementasi sistem pakar menggunakan metode Breadth-First Search (BFS) dan Best-First Search (BFS) dalam diagnosa penyakit tifus. Penelitian ini memanfaatkan data klinis  dari  pasien  yang  pernah  terdiagnosis  tifus  sebagai  basis  pengetahuan dalam  sistem  pakar.  Metode  BFS  digunakan  untuk  mencari  jalur  diagnosa secara  menyeluruh  melalui  jaringan  gejala  dan  tanda-tanda  klinis  penyakit. Sementara  itu,  metode  BFS  memanfaatkan  heuristik  untuk  mempercepat proses  pencarian  dengan  mengutamakan  jalur  yang  lebih  potensial  dalam mendekati solusi yang tepat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan data klinis  yang  telah  diverifikasi  oleh  tenaga  medis  terkait.  Hasil  eksperimen menunjukkan bahwa kedua metode dapat menghasilkan diagnosa yang akurat dan efisien dalam mendeteksi penyakit tifus. Implementasi ini memungkinkan adopsi  teknologi  diagnostik  yang  lebih  canggih  dan  meminimalkan  risiko kesalahan  diagnosa  yang  mungkin  terjadi.  Kesimpulannya,  sistem  pakar dengan metode BFS dan Best-First Search menunjukkan potensi besar sebagai alat  bantu  dalam  diagnosa  penyakit  tifus.  Pengembangan  lebih  lanjut  dari sistem  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  peningkatan pelayanan kesehatan dan pengendalian penyakit infeksius di masyarakat.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  tifus  adalah  salah  satu  dari berbagai  jenis  penyakit  yang  cukup  sering ditemukan di Indonesia dan umumnya ditemukan  di  daerah  yang  kurang  sanitasi  dan higienis. Diperkirakan 9 juta orang sakit karena tifus  dan  110.000  orang  meninggal  karenanya di seluruh dunia setiap tahun [1]. Penyakit tifus menjadi  salah  satu  penyakit  menular  yang disebabkan  oleh  infeksi  bakteri Salmonella typhi yang  menyerang  usus  manusia  dan penularannya  terjadi  melalui  makanan  serta minuman.  Tifus  dapat  menyerang  siapa  saja,
namun dalam beberapa kasus, penyakit ini lebih sering  terjadi  pada  anak-anak  dan  remaja. Anak-anak dan populasi yang kekurangan akses ke  air  minum  yang  aman  dan  sanitasi  yang memadai  berada  pada  risiko  tertinggi  terkena penyakit tifus [2].
Penyakit  tifus  menimbulkan  beberapa gejala  yang  membingungkan  dan  sulit  untuk dilakukan  diagnosa  karena  gejalanya  mirip dengan  gejala  penyakit  lain  seperti  kolera, demam  berdarah,  dan  lainnya.  Penyakit  ini menimbulkan  beberapa  gejala  seperti  demam
tinggi  berkepanjangan,  kelelahan,  sakit  perut, sakit kepala, diare, dan gejala lainnya. Penyakit ini  perlu  diobati  dengan  tepat,  karena  dalam beberapa kasus, penyakit tifus dapat menyebabkan  komplikasi  serius  bahkan  dapat menyebabkan kematian [1]. Diagnosa terhadap penyakit  tifus  umumnya  dilakukan  melalui pemeriksaan  laboratorium  dan  klinis.  Akan tetapi  memiliki  beberapa  keterbatasan  seperti waktu  yang  diperlukan  untuk  mendapatkan hasil yang akurat serta biaya yang cukup mahal. Oleh  karena  itu,  diperlukannya  alternatif  atau suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dokter dalam melakukan diagnosa dengan lebih cepat dan efisien dalam mendiagnosis penyakit tifus.
Pada  era  digital  saat  ini,  penerapan  teknologi sistem  pakar  dalam  melakukan  diagnosa terhadap suatu penyakit telah banyak digunakan dan  membantu  dalam  dunia  medis.  Sistem pakar  mencoba  menerapkan  pengetahuan manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan kemampuan memecahkan masalah  seperti  seorang  pakar  [3].  Seiring dengan  perkembangan  teknologi  informasi, konsep  sistem  pakar  dapat  diterapkan  pada komputer  dan  smartphone  dengan  berbagai pilihan  bidang yang berbeda,  termasuk  bidang kedokteran  [4].  Hal  ini  menjadikan  penerapan sistem  pakar  dalam  bidang  kesehatan  semakin luas dan mudah diakses oleh masyarakat umum melalui perangkat mereka. Selain itu, penerapan  sistem  pakar  juga  dapat  menjadi solusi tepat yang dapat membantu dokter dalam melakukan  diagnosa  secara  cepat  dan  akurat dengan menggunakan pengetahuan medis yang tersimpan  dalam  basis  data  sistem  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  atau diagnosis.  Teknologi  berbasis  kecerdasan buatan dapat meningkatkan hasil kesehatan dan kualitas  hidup  jutaan  orang  dalam  beberapa tahun  mendatang  [5].  Penerapan  system  pakar dapat diimplementasikan dengan sistem informasi berbasis web, bentuk informasi yang ada  di  internet  adalah  halaman  web,  halaman web adalah kumpulan halaman yang terletak di domain yang berisi informasi dan dapat dirujuk oleh pengguna internet sehingga mereka dapat membaca atau melihatnya [6].
Melihat  kebutuhan  yang  semakin  tinggi terhadap  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tifus yang cepat dan akurat, serta adanya
keterbatasan  pada  metode  tradisional  yang digunakan  saat  ini.  Sistem  pakar  diagnosa penyakit  tifus  dengan  metode Breadth-First Search dan Best-First  Search merupakan penggabungan dua teknik search ini digunakan untuk  menelusuri  satu  jalur  pada  satu  waktu, tetapi  dapat  berpindah  pada  saat  jalur  lain terlihat  lebih  baik  dari  jalur  yang  sedang ditelusuri [7]. Metode Breadth-First Search dan Best-First Search juga dua metode umum yang digunakan pada sistem pakar untuk menemukan hasil diagnosa yang paling akurat.
Pada  penelitian  ini,  akan  dibuat  sistem  pakar dengan  menerapkan  metode Breadth-First Search dan  metode Best-First  Search .  Maka dari  itu,  berdasarkan  permasalahan  tersebut maka  dibuatkan  judul “Implementasi  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tifus  dengan Metode  Breadth-First  Search  dan  Best-First Search” .  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini diharapkan dapat membantu dokter mendiagnosa  tifus  lebih  cepat  dan  akurat sehingga  dapat  memberikan  pengobatan  yang tepat dan efektif bagi pasien. Penelitian ini juga akan memberikan kontribusi dalam pengembangan  teknologi  sistem  pakar  dan penerapannya dalam dunia medis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah salah  satu  teknologi artificial  intelligence tradisional  yang  menawarkan  kemungkinan untuk mengimplementasikan sistem yang dapat memecahkan masalah pada bidang tertentu [8]. Tujuannya  bukan  untuk  menggantikan  para ahli, tetapi untuk memberi pengguna alat yang ampuh,  sehingga  membebaskan  para  ahli  dari tugas sehari-hari [9].

## 2.2. Metode Breadhth-First Search
Breadth-First Search merupakan algoritma pencarian yang melakukan pencarian dengan  strategi  sederhana  untuk  memperluas akar  node  terlebih  dahulu,  kemudian  semua keturunan dari akar node berikutnya, kemudian keturunannya,  dan  seterusnya  [10].  Metode Breadth-First  Search adalah  algoritma  yang dapat  mencari  data  luas  dalam  sistem  pakar. Metode ini dapat digunakan untuk
mengimplementasikan  proses  antrian  data ( queue )  yang  berguna  untuk  menyimpan  data yang  telah  dianalisis  sebelumnya.  Selain  itu, metode  ini  juga  membutuhkan  array  boolean untuk menyimpan data yang diterima agar data tidak diakses berkali-kali [11].

## 2.3. Metode Best-First Search
Metode Best-First  Search adalah metode  yang  mengikuti  graf  dengan  urutan prioritas  menggunakan  antrian  prioritas. Best- First  Search membuat  node  dari  node sebelumnya, dimana metode  ini memilih  node baru  dengan  biaya  terendah  dari  semua leaf nodes (node  tingkat  terdalam)  yang  pernah dibuat [12]. Metode ini memungkinkan sistem pakar  menampilkan  keluaran  dari  analisis variabel yang telah diproses sebelumnya [13].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Kerangka Pemikiran
Dalam  bagian  ini,  penulis  menjelaskan kerangka pemikiran yang memandu pelaksanaan penelitian. Kerangka pemikiran ini mencakup  langkah-langkah  dari  identifikasi masalah  hingga  proses  pengembangan  sistem. Tahapan  alur  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Gambar 1 : Tahapan Alur Penelitian

## 3.2. Identifikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah, peneliti  menemukan  beberapa  permasalahan terutama  pada  bidang  sistem  pakar  diagnosa penyakit  tifus  dengan  menggunakan  metode Breadth-First  Search dan Best-First  Search . Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengatasi masalah yang ada dan berkontribusi pada  pengembangan  diagnosis  penyakit  tifus yang lebih efisien dan efektif.

## 3.3. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, penulis melakukan  proses  pengumpulan  data  dengan menggunakan  dua  pendekatan  yang  saling melengkapi yaitu:
1. Wawancara Dalam  wawancara,  peneliti  berdialog langsung  dengan  ahli  medis  yaitu  Bapak Wahyudin,  S.Kep.,  Ners  Klinik  Charina Medistra  yang  memiliki  pengetahuan  dan pengalaman  untuk  mendapatkan  pemahaman yang  mendalam  tentang  aspek  diagnosa penyakit  tifus.  Wawancara  ini  mencakup pertanyaan tentang proses diagnosa dan kriteria diagnosa  penyakit  tifus  pada  Klinik  Charina Medistra.  Informasi  yang  dikumpulkan  dari wawancara  ini  menjadi  sumber  data  dan pengetahuan  yang  berharga  untuk  menguji keefektifan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosis tifus.
2. Studi Literatur Selain wawancara, peneliti juga
mengumpulkan informasi melalui studi literatur dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis literatur  tentang  sistem  pakar,  diagnosa penyakit  tifus  dan  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini. Merujuk berbagai sumber seperti e-book ,  jurnal  ilmiah,  artikel  serta sumber online terpercaya .

## 3.4. Pengolahan Data
Pada bagian ini, pengolahan data yang dilakukan  oleh  penulis  meliputi  pengumpulan data,  pengolahan  data,  serta  penggunaan  data sebagai  pengetahuan  dan  informasi  untuk mendukung proses diagnosa. Pengetahuan serta informasi yang diperlukan meliputi data gejala penyakit,  informasi  penyakit,  keputusan  akhir
dan  aturan  yang  digunakan  dalam  proses diagnosa penyakit tifus.
Berikut adalah tabel data gejala penyakit yang memberikan  informasi  tentang  gejala  yang berhubungan  dengan  penyakit  tifus  untuk membantu diagnosis:

## Tabel 1 : Tabel Data Gejala Penyakit Tifus
Kode Nama Gejala Deskripsi G001 Demam Tinggi Demam tinggi mencapai 39-40 derajat dan berlangsung selama beberapa hari hingga berminggu- minggu. Bersifat periodik, dengan kenaikan dan penurunan suhu tubuh. Pasien juga mungkin mengalami menggigil dan berkeringat berlebihan saat demam. G002 Ruam Kulit Muncul bintik-bintik merah kecil pada tubuh dan wajah. Bintik- bintik ini dapat berkembang menjadi ruam yang lebih besar,
biasanya tidak gatal dan bisa memudar dengan tekanan. G003 Sakit Kepala Sakit kepala biasanya terasa berat dan terbatas pada dahi atau bagian belakang kepala. Kondisi ini biasanya meningkat saat demam tinggi. G004 Mual dan Muntah Mual dan muntah yang berhubungan dengan tifus dapat disebabkan oleh peradangan pada saluran cerna dan gangguan pada saluran cerna. G005 Gangguan Pencernaan Diare dengan tinja berwarna gelap dan berbau busuk. Pasien juga dapat mengalami konstipasi atau kesulitan buang air besar. Perubahan pola buang air besar ini dapat disebabkan oleh infeksi pada saluran
pencernaan dan radang usus. G006 Kelelahan Fisik dan mental terasa lelah dan lesu. Kelelahan ini bisa disebabkan oleh demam terus-menerus dan peradangan di tubuh. Karena kekurangan energi,
pasien mungkin merasa sulit untuk melakukan aktivitas sehari-hari. G007 Sakit Perut Sakit perut bisa bersifat kram atau nyeri yang tumpul dan terlokalisasi di sekitar perut. Nyeri ini biasanya lebih buruk saat ditekan atau saat pasien makan. G008 Gangguan Saluran Napas Batuk kering, hidung tersumbat, bersin dan produksi lendir berlebihan. G009 Pembengkakan Kelenjar Kelenjar getah bening di leher, ketiak, atau selangkangan bisa membesar dan terasa nyeri saat disentuh. Pembengkakan kelenjar getah bening disebabkan oleh respon tubuh terhadap infeksi dan peradangan yang terjadi pada penyakit tifus. G010 Gangguan Kesadaran Pada kasus yang parah, tifus dapat memengaruhi sistem saraf pusat dan menyebabkan gangguan kesadaran. Pasien mungkin tampak bingung, sulit berkonsentrasi, atau bahkan kehilangan kesadaran.
Sumber: Klinik Charina Medistra
Penulis  juga  membuat  tabel  data  keputusan untuk  dijadikan  panduan  diagnosis  penyakit tifus.  Berdasarkan  gejala  yang  diamati  pada pasien,  sistem  pakar  menugaskan  gejala tersebut  ke  dalam  aturan  pada  tabel  di  bawah ini:

## Tabel 2 : Tabel Data Keputusan
Kode Keputusan Nama Keputusan K001 Tifus K002 Tidak Tifus
Kemudian terdapat tabel basis aturan (rule) yang  berisi  hubungan  antara  gejala,  penyakit dan  keputusan  serta  menjadi  dasar  proses diagnosis  seperti  yang  dijelaskan  pada  tabel berikut ini:

## Tabel 3 : Tabel Basis Aturan
No Kode Keputusan Nama Penyakit Kriteria Gejala 1 K001 Epedemik Thypus G001, G002, G003 2 K001 Epedemik Thypus G001, G004, G005 3 K001 Scrub Thypus G001, G006, G007 4 K001 Scrub Thypus G001, G003, G009 5 K001 Spotted Fever G001, G005, G010 6 K001 Spotted Fever G001, G008 7 K002 Tidak Tifus G002, G003, G009 8 K002 Tidak Tifus G002, G004, G007 9 K002 Tidak Tifus G002, G006, G010 10 K002 Tidak Tifus G002, G005, G008
Sumber: Klinik Charina Medistra

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Kebutuhan
Pada  bagian  ini,  penulis  memaparkan analisis  terkait  kebutuhan  fungsional  sistem perangkat  lunak  yang  diperlukan  untuk mengimplementasikan  sistem  pakar  tifus
dengan metode Breadth-First Search dan Best- First Search . Spesifikasi kebutuhan dari sistem yang akan dirancang mencakup fitur-fitur yang tersedia untuk Pasien dan bagian Pakar Klinik Charina Medistra, diantaranya sebagai berikut:

## A. Pasien
1. Pasien  dapat  mengakses  halaman beranda.
2. Pasien  dapat  mengakses  halaman panduan.
3. Pasien dapat melakukan register . 4. Pasien dapat melakukan login .
5. Pasien  dapat  mengakses  halaman dashboard.
6. Pasien  dapat  mengakses  halaman kelola profil.
7. Pasien dapat melakukan diagnosa.
8. Pasien dapat melihat hasil diagnosa.
9. Pasien dapat melakukan logout .
B. Admin atau Pakar
1. Pakar dapat mengakses halaman beranda.
2. Pakar dapat mengakses halaman panduan.
3. Pakar dapat melakukan login .
4. Pakar dapat mengakses halaman dashboard admin.
5. Pakar dapat mengakses halaman kelola profil.
6. Pakar dapat melihat hasil diagnosa.
7. Pakar dapat melakukan logout .

## 4.2. Database
Entity  Relationship  Diagram (ERD) merupakan
gambaran visual yang menggambarkan  struktur  data  dan  hubungan antara entitas dalam sistem atau database. Pada bagian  ini,  Perencanaan database dilakukan dengan  menyajikan  tampilan  visual  tentang bagaimana entitas berinteraksi satu sama lain.
Gambar 2 : Entity Relationship Diagram Sistem Pakar Diagnosa Penyakit

## 4.3. Implementasi
Selain  itu,  sistem  diimplementasikan dengan membangun user  interface dari  sistem yang  dibangun,  yang  dimaksudkan  untuk memudahkan interaksi antara pengguna dengan sistem. Berikut
merupakan beberapa implementasi user  interface yang  telah dibangun, diantaranya sebagai berikut:
1. User Interface Halaman Beranda
Gambaran  dari  tampilan user  interface halaman  beranda  sistem  pakar  diagnosa penyakit tifus dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 : User Interface Halaman Beranda
2. User Interface Halaman Panduan
Tampilan  dari user  interface halaman panduan  pada  sistem  pakar  diagnosa penyakit tifus digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4 : User Interface Halaman Panduan
3. User Interface Halaman Register
Gambaran dari tampilan dari user interface halaman register pada sistem pakar diagnosa penyakit tifus ditunjukkan pada Gambar 5.
4. User Interface Halaman Login
Gambaran dari tampilan dari user interface halaman login pada  sistem  pakar  diagnosa penyakit tifus ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 : User Interface Halaman Login
5. User Interface Halaman Dashboard
Tampilan  dari user  interface halaman dashboard  sistem  pakar  diagnosa  penyakit tifus digambarkan pada Gambar 7.
Gambar 7 : User Interface Halaman Dashboard
6. User Interface Halaman Dashboard Admin Tampilan user interface berikutnya merupakan tampilan dari halaman dashboard  admin  yang  diperlihatkan  pada Gambar 8.
Gambar 8 : User Interface Halaman  Dashboard admin
7. Kelola Data Hasil Diagnosa Pasien
Tampilan user  interface halaman  kelola hasil  diagnosa  pasien  dirancang  dan  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 : User Interface Halaman Kelola

## Hasil Diagnosa Pasien
Pada user  interface halaman  kelola  hasil diagnosa  pasien,  pengguna  disajikan  tabel yang  berisi  data  hasil  diagnosa  yang  telah pasien  lakukan.  Selain  itu,  tersedia  tombol fungsi  yaitu  tombol view untuk  melihat detail hasil diagnosa.
8. User Interface Halaman Diagnosa
Tampilan  dari user  interface halaman diagnose  pada  sistem  pakar  diagnosa penyakit  tifus  digambarkan  pada  Gambar 10.
Gambar 10 : User Interface Halaman Diagnosa

## 4.4. Pengujian
Setelah  tahap  implementasi  sistem selesai,  langkah  selanjutnya  adalah  tahap pengujian.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengujian atau  evaluasi  dengan  menggunakan  teknik pengujian  black  box  terhadap  sistem  yang
dirancang.  Hasil  dari  pengujian  ini  akan membantu  mengetahui  apakah  ada  perbedaan antara hasil yang diharapkan dengan hasil yang diperoleh  setelah  implementasi  sistem  dan setelah  dilakukan  pengujian  teknik  pengujian black box, semua fungsi fungsi dari sistem yang dirancang dapat berfungsi dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka terdapat kesimpulan yang digunakan yaitu : 1. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan  sistem  pakar diagnosa  penyakit  tifus  menggunakan metode Breadth-First Search dan Best-
First Search. Sistem ini bertujuan untuk membantu pasien mendapatkan diagnosis  penyakit  tifus  secara  cepat dan  akurat  berdasarkan  gejala  yang dialami.
2. Melalui  penggunaan  metode  Breadth Search  dan  Best  Search,  sistem  pakar ini mampu memberikan diagnosa yang lebih  cepat  dan  akurat  dibandingkan dengan  metode  diagnosa  tradisional saat ini.
3. Keunggulan metode Breadth-First
Search  dan  Best-First  Search  dalam memberikan diagnosa yang lebih cepat dan  akurat  telah  terbukti  dalam penerapannya pada sistem pakar diagnosa  penyakit  tifus.  Hal  ini memberikan  manfaat  yang  signifikan bagi pasien dan tenaga medis, sehingga membantu meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada  beberapa  pihak  yang  telah  membantu penulis dalam penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  World  Health  Organization,  “Typhoid,” 2023.
[2]  World  Health  Organization,  “Typhoid vaccines:  WHO  position  paper,” Weekly Epidemiological Record , vol. 93, pp. 153– 172, 2018.
[3]  F.  Tri  Nindia,  R.  Puspasari,  and  F.  Try Nindia,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Tifus  Menggunakan  Metode
Teorema Bayes,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 7, no. 1, 2023. [4]  H. Adistia and I. Wiseto, “DiagnosaPenyakit  Anak  Menggunakan Forward ChainingBerbasis Mobiledi
Mitramedik  Arcamanik,” E-PROSIDING TEKNIK  INFORMATIKA ,  vol.  3,  pp.
2263–274, 2022.
[5]  B.  Abdualgalil,  S.  Abraham,  and  W.  M. Ismael,  “Early  Diagnosis  for  Dengue
Disease Prediction Using Efficient Machine  Learning  Techniques  Based  on
Clinical  Data,” Journal  of  Robotics  and Control (JRC) , vol. 3, no. 3, pp. 257–268, May 2022, doi: 10.18196/jrc.v3i3.14387.
[6]  M.  F.  P.  Herawan  and  R.  Rachman, “Perancangan  Sistem  Informasi  Lelang Elektronik Kendaraan Menggunakan
Metode Prototype,” JIKA , vol. 7, no. 1, pp. 37–45, 2023.
[7]  H. Angriani and Y. Saharaeni,
“Implementasi  Algoritma  Best  First Search  Dalam  Sistem  Pakar  Pertolongan
Pertama Pada Bayi Dan Anak,” 2020.
[8]  I.  N.  da  Silva  and  R.  A.  Flauzino, Application  of  Expert  Systems .  Rijeka: IntechOpen, 2020.
doi:
10.5772/intechopen.85202.
[9]  P.  Vizureanu, Enhanced  Expert  Systems .
Rijeka: IntechOpen,
2019.
doi: 10.5772/intechopen.79092.
[10] S.  Russel  and  P.  Norvig, Artificial Intelligence:  A  Modern  Approach  (3rd Edition) .  Pearson  Education,  Inc,  2021.
[Online].
Available:
www.PlentyofeBooks.net
[11] A. M. Dawis et al. , Artificial Intelligence :
Konsep  Dasar  Dan  Kajian  Praktis . TOHAR MEDIA, 2022.
[12] S.  S.  Putro,  D.  R.  Anamisa,  and  F.  A. Mufarroha, Algoritma Pemrograman .
Media  Nusa  Creative  (MNC  Publishing),
2022.
[13] S. Kom. , M. C. I. M. A. Wirawan, Metode Penalaran dalam Kecerdasan Buatan . PT.
RajaGrafindo Persada, 2017.