PENERAPAN METODE CASE BASED REASONING DALAM MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT IKAN KAKAP PUTIH
Dasril Aldo 1 , Khairunnisa Samosir 2 , Ardi 3 , Yeyi Gusla Nengsih 4 , Hermawaty 5
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK GICI, Batam
2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Graha Nusantara, Padangsidimpuan
3 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia, Medan
4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Imelda, Medan
5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK AMIK Bandung e-mail: 1 dasrilaldo@stmikgici.ac.id , 2 khairunnisasamosir@ugn.ac.id , 3 ardi@upmi.ac.id, 4 yeyiguslanengsih @uimedan.ac.id, 5 emma@stmik-amikbandung.ac.id

## Abstract
The  purpose  of  this  study  was  to  produce  an  application  capable  of  identifying  diseases  in  white snapper. This is done because the white snapper is one of the largest commodities in Batam Island. This fish has a lot of enthusiasts both from inside and outside the island of Batam. Many types of diseases  can  attack  white  snapper,  although  only  one  infected  fish  can  cause  other  fish  to  be infected, resulting in crop failure, so we need a system that can recognize the type of disease so that it  can  be  handled  quickly.  In  this  study,  an  expert  system  was  created  using  the  case-based reasoning (CBR) method because this method is very simple and easy to apply to expert systems, but it has disadvantages in the form of difficulty processing too much data and it will cause inconsistent identification  results  of  disease.  The  CBR  method  will  use  variables  in  the  form  of  symptoms  and diseases taken  from  the  database  of the  Batam  Marine  Cultivation  Fishery  Center.  The  data  used are  in  the  form  of  symptoms  and  diseases  in  white  snapper.  The  result  of  this  expert  system  is  a percentage  value  of  the  similarity  between  cases  that  have  occurred  and  new  cases.  From  the results of the test results in a new case of white snapper with trematode worms with a value of 0.90 or 90% so that with these results this system can be used as identification of white snapper.
Keywords: Expert System, Case Based Reasoning, White snapper

## Abstrak
Tujuan  Dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  aplikasi  yang  mampu  melakukan identifikasi  terhadap  penyakit  pada  ikan  kakap  putih.  Hal  ini  dilakukan  dikarenakan  ikan kakap  putih  merupakan  salah  satu  komoditas  terbesar  di  Pulau  Batam.  Ikan  ini  memiliki banyak  peminat  baik  dari  dalam  maupun  luar  pulau  Batam.  Banyak  jenis  penyakit  yang dapat  menyerang  ikan  kakap  putih,  walaupun  hanya  satu  ikan  yang  terjangkit  dapat menyebabkan  ikan  lainnya  tertular  sehingga  mengakibatkan  kegagalan  panen,  sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat mengenali jenis penyakit tersebut agar cepat ditangani. Dalam  penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode case-based reasoning (CBR)  dikarnakan  metode  ini  sangat  sederhana  dan  mudah  diterapkan  pada sistem  pakar,  namun  memiliki  kekurangan  berupa  kesulitan  mengolah  data  yang  terlalu banyak dan akan menyebabkan tidak konsisten hasil identifikasi terhadap penyakit. Metode CBR  akan  menggunakan  variabel  berupa  gejala  dan  penyakit  yang  diambil  dari  database Balai  Perikanan  Budidaya  Laut  Batam.  Data  yang  digunakan  berupa  gejala  dan  penyakit pada ikan kakap putih. Hasil dari sistem pakar ini berupa nilai persentase kemiripan antara kasus  yang  telah  terjadi  dan  kasus  baru.  Dari  hasil  uji  hasil  pada  kasus  baru  ikan  kakap putih terkena  Penyakit  Cacing  Trematoda  dengan  nilai    0,90  atau  90% sehingga  dengan  hasil tersebut sistem ini dapat digunakan sebagai identifikasi penyakit kakap putih.
Kata kunci: Sistem Pakar, Case Based Reasoning , Ikan kakap putih

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi dan komunikasi berperan  sebagai enabler dalam  transformasi
berbagai aspek kehidupan masyarakat sekaligus merupakan sektor pendorong utama pertumbuhan  ekonomi  masyarakat  (Burhan, 2018).  Teknologi  sangat  membantu  berbagai aspek  kehidupan,  dengan  adanya  teknologi manusia  dapat  menciptakan  berbagai  alat untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia. Contoh penerapan teknologi seperti mendeteksi  banjir  menggunakan  metode backpropagation(Putri  &  Setiawan,  2019), sistem  informasi  geografis  lokasi  wisata kuliner  (Zulius  &  Daulay,  2019),  sistem untuk  menyewa  alat  berat  (Septiani  et  al., 2019) dan masih banyak lagi. Pada penelitian ini  akan  diterapkan  perkembangan  teknologi komputerisasi  dibidang  kecerdasan  buatan yang  mampu  mengadopsi  kepintaran  dari seorang  manusia.  Kecerdasan  buatan  sering diterapkan  dalam  hal  Jaringan  Syaraf  Tiruan ( Artificial Neural Network ), Algoritma
genetik,  Logika Fuzzy ( Fuzzy  Logic ),  Sistem
pakar ( Expert System ), Agen Cerdas
( Intelligent  Software  Agents ),  Penalaran komputer  berbasis  kasus  ( Case  Based Reasoning ),  Teknologi  Bahasa  ( Language Technology ) dan Data Mining. Pada penelitian ini,cabang ilmu yang yang digunakan yaitu sistem pakar.
Menjawab  dan  memecahkan  masalah merupakan  tujuan  dari  sistem  pakar  yang dirancang  untuk  menghasilkan  sistem  agar bisa  meniru  keahlian  pakar  (Aldo  & Riliyanda,  2019).  Penelitian  mengenai  sistem pakar  diantaranya  yaitu:  untuk  identifikasi jenis  jerawat  (Habibie  &  Aldo,  2019), diagnosis  kesalahan  mesin  diesel  laut  (Xu  et al.,  2020),  diagnosis  diabetes  (Priyadarshini &  Shrinivasan,  2020),  diagnosis  kerusakan motorik  pada  kendaraan  injeksi  elektronik (Sandoval-Pillajo  et  al.,  2019),  Diagnosis Penyakit  Ginjal  Kronis  (Shaheamlung  et  al., 2019)  dan  masih  banyak  lagi  penelitian lainnya. Dalam pembuatan sistem pakar harus terdapat  sebuah  metode  yang  berfungsi
sebagai mesin inferensi yang dapat mengelola inputan  data  berupa  gejala-gejala  yang  dapat dipilih oleh user nantinya untuk berkonsultasi.  Terdapat  banyak  metode  yang dapat  dijadikan  mesin  inferensi  pada  sistem pakar  diantaranya  yaitu: Certainty  factor (CF), Case  Based  Reasoning (CBR),
Forward dan Backward chaining, Bayes , dan masih banyak metode lainnya.
Metode  yang  digunakan  pada  sistem pakar  ini  yaitu  metode Case  Based
Reasoning (CBR).  Metode  ini  merupakan sebuah metode melakukan proses penyelesaian  masalah  dengan  memanfaatkan pengalaman sebelumnya. Metode ini memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan sistem  berbasis  aturan  ( rule  base  system ) dalam  hal  pengetahuan  yang  terletak  pada kumpulan pengalaman/ kasus-kasus sebelumnya (Nasution et al., 2017). Penerapan sistem pakar dengan metode Case Based Reasoning (CBR)  pada penelitian ini yaitu untuk melakukan identifikasi awal pada penyakit Ikan Kakap Putih. Ikan Kakap Putih merupakan  salah  satu  komoditas  terbesar  di pulau  batam.  Ikan  ini  memiliki  banyak peminat  baik  dari  dalam  maupun  luar  pulau batam.  Potensi  produk  perikanan  budidaya dari kota Batam bervariasi dan memiliki nilai ekonomi  yang  menarik.  Penelitian  mengenai penyakit ikan laut oleh (Nugroho et al., 2016) dengan  hasil    data  penyakit  yang  dikenali menyesuaikan rules (aturan)  yang  dibuat untuk  dapat  mencocokkan  gejala-gejala penyakit ikan air laut.
Peneliti  tertarik  melakukan  penelitian ini  dikarenakan  adanya  permasalahan  yang terjadi  yaitu  jika  satu  ikan  saja  yang  terkena penyakit dapat mengakibatkan ikan yang lain tertular  dikarenakan  mudah  nya  penyebaran dari  penyakit  ikan  ini,  Terdapat  beberapa jenis  penyakit  yang    menyerang  Ikan  Kakap Putih yaitu: Parasit Ciliata-Protozoa, Cacing
Trematoda,  Krustasea  Renik,  Lymphocystis Virus .  Penyakit  tersebut  sangat  berbahaya bagi  ikan  karena  akan  mengakibatkan  gagal panen  hingga  diperlukan  suatu  sistem  yang
dapat  mengenali  jenis  penyakit  tersebut sehingga  cepat  ditangani.  Data  mengenai gejala  dan  penyakit  ikan  kakap  putih didapatkan  dari  pihak  balai  perikanan budidaya laut Batam. Penerapan sistem pakar dalam  identifikasi  awal  penyakit  Ikan  Kakap
Putih diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Agar  langkah-langkah  yang  digunakan  oleh penulis dalam proses melakukan penelitian ini tidak menyimpang dari pokok utama bahasan serta  lebih  praktis  dipahami  maka  urutan langkah-langkah  tadi  akan  dilakukan  secara sistematis  sehingga  dapat  dijadikan  pedoman yang jelas dan  sederhana buat menyelesaikan dilema  yang  terdapat.  Urutan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian ini ditunjukkan di Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Proses CBR
Pada  diagram  alur Flowchart Proses Case Based  Reasoning (CBR)  Sistem  Pakar, ditampilkan  langkah  pertama  yang  dilakukan oleh pengguna adalah melakukan input gejala yang  tampak  ke  dalam  sistem.  Kemudian setelah  gejala  diinputkan,  sistem  akan menjalankan  proses Retrieve .  Jika  nilai similarity yang  didapatkan  dari  hasil retrieve hasilnya  ≥  0,5  maka  sistem  akan  memproses Reuse data  terhadap    kasus  lama  untuk digunakan kembali sehingga langsung didapatkan hasil diagnosanya. Sedangkan Jika nilai similarity tertinggi tidak mencapai angka 50%,  maka  perlu  dilakukan  proses  revise (peninjauan  kembali).  Penentuan  Bobot Gejala (Rini et al., 2020):
Gejala Biasa : 1
Gejala Sedang  : 3 Gejala Dominan: 5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  digunakan  yaitu berupa jenis ikan kakap putih yang dugunakan  sebagai  objek  penelitian,  jenis penyakit pada masing-masing ikan kakap dan juga gejala pada masing-masing penyakit. a. Data Penyakit Data penyakit pada ikan kakap putih akan ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1. Data Penyakit NO  Kode Nama Penyakit 1 P1 Parasit Ciliata-Protozoa 2 P2 Cacing Trematoda 3 P3 Krustasea Renik 4 P4 Lymphocystis Virus
b. Data Gejala Data  penyakit  pada  ikan  kakap  putih  akan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Penyakit

## No  Kode  Gejala
1 G01  Pada insang ada produksi  lendir  yang berlebihan 2 G02  Pada  permukaan  tubuh terdapat lendir yang diproduksi berlebihan 3 G03  Ikan terlihat menggosok-gosokkan tubuhnya ke dinding bak atau jaring
4 G04  Nafsu  makan  menjadi menurun
5 G05  Berenang tidak normal
6 G06  Terdapat luka pada kulit
7 G07  Pada  kulit  dan  sirip geripis terdapat produksi lendir berlebihan
8 G08  Sisik ikan lepas
9 G09  Tubuh ikan tampak
kurus
10 G10  ikan  kakap  berenang
tidak normal 11 G11  Terdapat  tonjolan  pada daerah  sirip  atau  kulit
No  Kode  Gejala (nodul) 13 G13  Terdapat Sel yang
tumbuh    menyerupai butiran sagu,
14 G14  Terdapat kerusakan kulit pada ikan
Sumber: BPBL Batam
Pada  Tabel  2.  Ditampilkan  jenis-jenis gejala penyakit yang ada pada Ikan Kakap Putih.  Jumlah  gejala  yang  ada  yaitu sebanyak empat belas (14) gejala.

## Tabel 3. Relasi dan Bobot
NO Kode P1 P2 P3 P4 W 1 G01 * 5 2 G02 * 3 3 G03 * 1 4 G04 * * * 1 5 G05 * 1 6 G06 * 3 7 G07 * 5 8 G08 * 5 9 G09 * 5 10 G10 * 1 11 G11 * 5 13 G13 * 1 14 G14 * 3 Sebagai  contoh  kasus  akan  dilakukan proses  konsultasi  nelayan  pada  penyakit Ikan Kakap Putih dengan bentuk konsultasi sebagai berikut: SP : Pada  insang  ada  produksi lendir yang berlebihan User: Tidak SP : Pada  permukaan  tubuh terdapat lendir yang diproduksi berlebihan User: Tidak SP : Ikan  terlihat  menggosok- gosokkan  tubuhnya  ke dinding bak atau jaring User: Tidak SP : Nafsu makan menjadi menurun User:  YA SP : Berenang tidak normal User: Tidak
SP : Terdapat luka pada kulit  User:  YA
SP : Pada kulit dan sirip geripis  terdapat  produksi lendir berlebihan User:  YA SP : Sisik ikan lepas User: Tidak SP : Tubuh ikan tampak kurus  User:  YA SP : ikan kakap berenang tidak normal User: Tidak SP : Terdapat  tonjolan  pada daerah  sirip  atau  kulit (nodul) User: Tidak SP : Terdapat Sel yang tumbuh menyerupai butiran sagu, User: Tidak SP : Terdapat  kerusakan  kulit pada ikan User: Tidak SP : Pada jaringan epidermal terjadi kerusakan dan selanjutnya menyerang fibroblas kulit User:  YA Jadi Fakta yang dihasilkan : Nafsu makan menjadi menurun (G04)  1 Terdapat luka pada kulit (G06)  3 Pada kulit dan sirip geripis terdapat  produksi  lendir berlebihan (G07)  5 Tubuh ikan tampak kurus (G09)  5 Pada  jaringan  epidermal terjadi kerusakan dan selanjutnya menyerang fibroblas kulit (G14)  5

## Dari  data  konsultasi  akan  dilakukan  proses
Case  Based  Reasoning (CBR)  untuk penyakit  Parasit  Ciliata-Protozoa  (P1)  yaitu dengan tahap sebagai berikut:
Dari  persaman  gejala  tersebut  maka  akan dicari  tingkat  kemiripan  nya,  yaitu  dengan rumus:
(    ) (     ) (     )   (     ) (1)
Dimana  s1  =  Bobot  Kemiripan,  w1  =  bobot
Gejala (    ) (     )   (     )   (     )   (     )
(             ) atau 10%
Selanjutnya  Dari  data  konsultasi  akan dilakukan  proses Case  Based  Reasoning ( CBR ) untuk penyakit Cacing Trematoda (P2) yaitu dengan tahap sebagai berikut:
Dari  persaman  gejala  tersebut  maka  akan dicari  tingkat  kemiripan  nya,  yaitu  dengan rumus:
(    ) (     ) (     )   (     ) (2)
Dimana  s1  =  Bobot  Kemiripan,  w1  =  bobot Gejala
(    ) (     )   (     )   (     )   (     )
(             ) atau 90%
Selanjutnya  Dari  data  konsultasi  akan dilakukan  proses Case  Based  Reasoning ( CBR)  untuk  penyakit  Krustasea  Renik  (P3) yaitu dengan tahap sebagai berikut:
Dari  persaman  gejala  tersebut  maka  akan dicari  tingkat  kemiripan  nya,  yaitu  dengan rumus:
(    ) (     ) (     )   (     ) (3)
Dimana  s1  =  Bobot  Kemiripan,  w1  =  bobot Gejala
(    ) (     )   (     )   (     )
(             ) atau 45,5%
Selanjutnya  Dari  data  konsultasi  akan dilakukan  proses Case  Based  Reasoning ( CBR ) untuk  penyakit  Lymphocystis  Virus (P4) yaitu dengan tahap sebagai berikut:
Dari  persaman  gejala  tersebut  maka  akan dicari  tingkat  kemiripan  nya,  yaitu  dengan rumus:
(    ) (     ) (     )   (     ) (4)
Dimana  s1  =  Bobot  Kemiripan,  w1  =  bobot Gejala
(    ) (     )   (     )   (     )   (     )
(             ) atau 35,7%
Dari  proses  perhitungan  pada  kasus  baru dengan  menggunakan  metode Case  Based Reasoning (CBR) didapatkan hasil rekomendasi nilai sebagai berikut : Tabel 4.  Hasil Nilai Rekomendasi Kode Jenis Penyakit Rekomendasi P1 Parasit  Ciliata- Protozoa P2 Cacing Trematoda 90% P3 Krustasea Renik P4 Lymphocystis Virus
Dari  tabel  diatas  maka  ikan  kakap  putih  dari hasil perhitungan menggunakan metode CBR terkena  Penyakit  Cacing  Trematoda  dengan nilai rekomendasi 0,90 atau 90%. Dikarnakan ikan  kakap  putih  terkena  Penyakit  Cacing Trematoda  maka  tindakan  yang  harus dilakukan  adalah  sebagai  berikut:  merendam ikan  ke  dalam  larutan  formalin  25  ppm  atau diberikan garam dapur 40 mg/liter selama 24 jam. Anda juga bisa merendam ikan ke dalam larutan  PK  5  mg/liter  selama  30  menit,  atau merendam  ikan  ke  dalam  larutan  methylen blue 1 gram/m3 (dkkp, 2020).

## 4. SIMPULAN
Dimulai dari tahap penelitian identifikasi penyakit  Ikan  Kakap  Putih,  dan  berdasarkan proses  analisis  yang  telah  dilakukan  maka dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut: Sistem  pakar  dapat  melacak  gejala  yang dipilih  oleh  pengguna  berdasarkan  kondisi Ikan  Kakap  Putih  yang  diamati.  Hasil identifikasi  penyakit  ikan  kakap  putih  dari contoh  pada  penelitian  ini  dengan  gejala: Nafsu  makan  menjadi  menurun  (G04), Terdapat  luka  pada  kulit  (G06),  Pada  kulit dan  sirip  geripis  terdapat  produksi  lendir berlebihan  (G07),  Tubuh  ikan  tampak  kurus (G09),  Pada  jaringan  epidermal  terjadi kerusakan dan selanjutnya menyerang fibroblas  kulit  (G14),  menghasilkan  nilai penyakit  berupa  Parasit  Ciliata-Protozoa  (P1) 0,10  atau  10%,  Cacing  Trematoda  (P2)  0,9 atau  90%,  Krustasea  Renik  (P3)  0,455  atau 45,5%,  Lymphocystis  Virus  (P4)  0,357atau 35,7%.  Dikarenakan  nilai  Cacing  Trematoda (P2)  lebih  tinggi  yaitu  0,90  atau  90%  maka sistem pakar menghasilkan identifikasi bahwa Ikan  Kakap  Putih  tersebut  terkena  penyakit nilai Cacing Trematoda (P2).
Setelah  hasil  dari  perhitungan  sistem pakar  didapatkan,  akan  dilakukan  kembali konsultasi  dengan  pakar  yang  ahli  dengan penyakit  ikan  kakap  putih.  Dari  uji  coba terhadap 10 sampel ikan, didapatkan 9 sampel memilki  hasil  penyakit  yang  sama  antara sistem pakar dengan pakar. Satu sampel tidak sesuai  karena  ikan  kakap  putih  hanya mengalami  satu  gejala  yaitu  nafsu  makan menjadi  menurun,  hasil  dari  sistem  pakar tidak  terdeteksi  dikarenakan  nilai  <0,5 sedangkan hasil dari pakar memiliki kesimpulan  berupa  jenis  penyakit  Cacing Trematoda dengan pengujian dari laboratorium karantina penyakit.
Melalui penelitian diatas penulis berharap  terdapat  peneliti  lain  melakukan penelitian lebih lanjut, dikarenakan keterbatasan waktu, terdapat beberapa bagian yang  belum  dibahas.  Metode  dan  jenis  ikan laut  lainnya  diharapkan  dapat  digunakan untuk mengembangkan sistem pakar ini.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  rekan-rekan  yang  sudah membantu  dalam  penelitian  ini,  terimakasih kepada    STMIK  GICI  yang  merupakan tempat  penulis  mengabdi,  serta  terimakasih
kepada  pihak  Universitas  Graha  Nusantara Padangsidimpuan,  Universitas  Pembinaan Masyarakat  Indonesia,  Medan,  Universitas Imelda Medan, STMIK AMIK Bandung yang telah  berkolaborasi  dengan  penulis  untuk melakukan penelitian ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Aldo,  D.,  &  Riliyanda,  D.  (2019). Aplikasi Sistem  Pakar  Dalam  Mendiagnosa Penyakit  Infertilitas  Pada  Pria . 7 (1),
20–31.
Burhan, A. B. (2018). Pemanfaatan Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi  Untuk Pengembangan  Ekonomi  Pertanian  Dan Pengentasan Kemiskinan. Jurnal Komunikasi  Pembangunan , 16 (2),  233– 247.
Habibie,  D.  R.,  &  Aldo,  D.  (2019).  Sistem Pakar  Untuk  Identifikasi  Jenis  Jerawat Dengan  Metode  Certainity  Factor. JOINTECS  (Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science) ,
4 (3), 79. https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i3.10 55 Nasution,  S.  W.,  Hasibuan,  N.  A.,  & Ramadhani,  P.  (2017).  Sistem  Pakar Diagnosa Anoreksia Nervosa Menerapkan Metode Case Based Reasoning. Konferensi Nasional
Teknologi  Informasi  Dan  Komputer , I (1), 52–56.
Nugroho,  A.  C.,  Suyoto,  &  Wisnubadhra,  I.
(2016).  Identifikasi  Penyakit  Pada Budidaya  Ikan  Air  Laut  Menggunakan Metode  Ripple  Down  Rules. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi  2016  (SENTIKA  2016) , 2016 (Sentika), 18–19.
Priyadarshini,  L.,  &  Shrinivasan,  L.  (2020). Design  of  an  ANFIS  based  Decision Support System for Diabetes Diagnosis. Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Communication  and  Signal  Processing, ICCSP 2020 , 1486–1489. https://doi.org/10.1109/ICCSP48568.20 20.9182163 Putri, R. N., & Setiawan, D. (2019). Prototipe Jaringan Syaraf Tiruan Untuk
Penyakit Ikan Kakap Putih, 98-104 | 104 Mendeteksi Banjir Menggunakan Metode Backpropagation. JOISIE (Journal  Of  Information  Systems  And Informatics  Engineering) , 1 (2),  144–
149.https://doi.org/10.35145/joisie.v1i2.
217
Rini,  A.  S.,  Wijaya,  I.  D.,  &  Kirana,  A.  P.
(2020). Implementasi Case-Based Reasoning  Untuk  Diagnosis  Penyakit Pada  Organ  Genitalia  Wanita. Seminar
Informatika  Aplikatif  Polinema  (Siap)
2020 , 10–19.
Sandoval-Pillajo, L., Tarupi, A., Basantes, A., Granda,  P.,  &  Garcia-Santillan,  I. (2019).  Expert  System  for  Diagnosis  of
Motor  Failures  in  Electronic  Injection Vehicles. Proceedings - 2019 International Conference on Information  Systems  and  Computer
Science,  INCISCOS  2019 , i ,  259–266. https://doi.org/10.1109/INCISCOS4936 8.2019.00048
Septiani, M., Afni, N., & Andharsaputri, R. L. (2019).  Perancangan  Sistem  Informasi Penyewaan  Alat  Berat. JUSIM  (Jurnal
Sistem  Informasi  Musirawas) , 4 (02), 127–135. https://doi.org/10.32767/jusim.v4i02.63 9
Shaheamlung,  G.,  Kaur,  H.,  &  Singla,  J. (2019).  A  Comprehensive  Review  of Medical  Expert  Systems  for  Diagnosis of  Chronic  Liver  Diseases. Proceedings of  2019  International  Conference  on
Computational Intelligence and Knowledge  Economy,  ICCIKE  2019 , Icssit , 731–735.
https://doi.org/10.1109/ICCIKE47802.2 019.9004438
Xu, X., Yan, X., Sheng, C., Yuan, C., Xu, D.,
& Yang, J. (2020). A Belief Rule-Based
Expert  System  for  Fault  Diagnosis  of Marine Diesel Engines. IEEE
Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics:  Systems , 50 (2),  656–672. https://doi.org/10.1109/TSMC.2017.275 9026
Zulius,  A.,  &  Daulay,  N.  K.  (2019). Sistem Informasi  Geografis  Lokasi  Wisata Kuliner Pada Kota Lubuklinggau Berbasis Android . 04 (02), 109–115.