Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Rancang Bangun Sistem Pakar Backward Chaining Untuk Antisipasi Hama Tumbuhan Kedelai
Resnawita 1 , Diffri Solihin Siregar 2 , Quratih Adawiyah 3 , Sarjon Defit 4 1,2,3,4 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia Email: Resnawita05@gmail.com 1 , diffri0606@gmail.com 2 , quratih.adawiyah@gmail.com 3 , sarjon@upiyptk.ac.id 4

## Abstract
Soybeans  are  an  important  source  of  protein  in  Indonesia.  Soybean  cultivation  in  Indonesia faces  difficulties  posed  by  climate-related  elements  that  create  an  ideal  environment  for  the proliferation of various pest species, including those that attack leaves and pods. An expert system is a computing  system  designed  to  replicate  all  aspects  of  expert  capacity  in  decision  making.  The Backward  Chaining  method  is  an  approach  where  the  reasoning  process  begins  with  the  goal  or conclusion to be achieved. This research aims to build a system to provide anticipation in dealing with soybean plant diseases and pests. The results of this expert system research support consultations by uploading photos as a consultation medium. Administrators have the ability to manage soybean crop data in the knowledge base, including adding, editing, and deleting data. The expert system is able to display  diagnoses  accompanied  by  complete  prevention  and  management  solutions  for  identified symptoms.
Keywords : Expert Systems, Backward Chaining, Soybeans, Diseases, Pests

## Abstrak
Kedelai  merupakan  sumber  protein  penting  di  Indonesia.  Budidaya  kedelai  di  Indonesia menghadapi kesulitan yang ditimbulkan oleh unsur-unsur terkait iklim yang menciptakan lingkungan yang  ideal  untuk  perkembangbiakan  beragam  spesies  hama,  termasuk  yang  menyerang  daun  dan polong.  Sistem  pakar  adalah  sistem  komputasi  yang  dirancang  untuk  mereplikasi  seluruh  aspek kapasitas pakar dalam pengambilan keputusan. Metode Backward Chaining merupakan pendekatan yang proses penalarannya diawali dengan tujuan atau kesimpulan yang ingin dicapai. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem untuk memberikan antisipasi dalam menangani penyakit dan  hama  tanaman  kedelai.  Hasil  penelitian  sistem  pakar  ini  mendukung  konsultasi  dengan  cara unggah  foto  sebagai  media  konsultasi.  Administrator  memiliki  kemampuan  untuk  mengelola  data tanaman  kedelai  dalam  basis  pengetahuan,  termasuk  menambah,  mengedit,  dan  menghapus  data. Sistem  pakar  mampu  menampilkan  diagnosa  disertai  lengkap  dengan  solusi  pencegahan  dan penatalaksanaan terhadap gejala yang teridentifikasi.
Kata kunci : Sistem Pakar, Backward Chaining, Kedelai, Penyakit, Hama

## 1. PENDAHULUAN
Kedelai dianggap sebagai sumber protein yang signifikan di Indonesia [1][2]. Budidaya kedelai di Indonesia menghadapi kesulitan yang ditimbulkan oleh unsur- unsur  terkait  iklim  yang  menciptakan  lingkungan  yang  ideal  untuk perkembangbiakan  beragam  spesies  hama,  termasuk  yang  menyerang  daun  dan polong[3].  Beberapa  kendala  dalam  budidaya  kedelai  mengakibatkan  penurunan hasil panen, termasuk serangan seringnya hama dan  penyakit pada  tanaman [1]. Sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan yang ditangkap dari ahli manusia yang  disimpan  dalam  komputer  untuk  mengatasi  masalah  yang  biasanya memerlukan  keahlian  manusia  dikenal  sebagai  sistem  ahli  [4][5].  Sistem  pakar terdiri  dari  dua  konstituen  utama,  khususnya  lingkungan  konsultasi  dan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
lingkungan  pengembangan.  Lingkungan  konsultasi  dirumuskan  untuk memungkinkan  pengguna  non-ahli  untuk  mengambil  bagian  dalam  konsultasi dengan  sistem  yang  berorientasi  pada  pengadaan  nasihat  ahli.  Sebaliknya, lingkungan  pengembangan  disesuaikan  dengan  pembangunan  sistem  ahli, penggabungan unsur-unsur penyusun,  dan asimilasi pengetahuan yang diperoleh ke  dalam  repositori  pengetahuan  [6].  Sebuah  aplikasi  komputer  yang  dikenal sebagai  sistem  ahli  telah  dikembangkan  dengan  tujuan  meniru  kemampuan pemecahan masalah, mirip dengan yang dimiliki oleh seorang ahli. [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Ilka  Zufria  dkk  bahwa  penerapan  metode Backward  Chaining dalam  sistem  pakar  untuk  mengantisipasi  masalah  pada tanaman kedelai menunjukkan pendekatan yang sistematis dan terstruktur dalam mengatasi  masalah[1].  Metode Backward  Chaining merupakan  pendekatan  di mana proses penalaran di awali dengan tujuan atau kesimpulan yang ingin dicapai [8].  Jika  tidak  sesuai,  maka  kesimpulannya  bukanlah  solusi  yang  tepat  [9].  suatu proses  penalaran  yang  dimulai  dengan  mencocokkan  fakta  atau  pernyataan  dari bagian akhir ( THEN terlebih dahulu), lalu menuju ke bagian awal [10]. Kemudian  pada  penelitian  Ahmad  Doni  dkk  menghasilkan  bahwa Pendekatan Backward  Chaining yang  digunakan  dalam  sistem  ahli  menawarkan berbagai  manfaat  yang  berkaitan  dengan  efisiensi  pengambilan  keputusan, kemampuan  untuk  menyesuaikan,  pemanfaatan  pengetahuan  yang  sudah  ada sebelumnya,  kapasitas  untuk  keterlacakan  lintas  domain,  serta  kemudahan pemeliharaan  [8].  Dari  uraian,  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan mengimplementasikan sistem pakar menggunakan metode backward chaining dan merancang sistem berbasis website mengenai hama tumbuhan kedelai yang dapat memberikan informasi antisipasi hama dan penyakit tanaman kedelai.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  penelitian  diperlukan  langkah  atau  tahapan  yang  tersusun  secara sistematis supaya penelitian mecapai tujuan, Gambar 1 merupakan tahapan yang dilakukan dalam proses penelitian hama pada tumbuhan kedelai.
Dari  kerangka  penelitian  di  atas,  penelitian  memiliki  beberapa  tahap  yaitu melakukan  identifikasi  masalah  yang  sedang  diteliti  yaitu  penyakit  dan  hama tumbuhan  kedelai, pengumpulan  data  didapatkan  dengan  observasi  dan wawancara  dengan  pakar  tumbuhan  kedelai, mempelajari  dan  memahami  karya sastra seperti buku, jurnal, untuk memperkuat penelitian, melakukan analisa data dengan  metode  backward  chaining  untuk  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  pada tumbuhan  kedelai,  melakukan  perancangan  sistem  antisipasi  penyakit  dan  hama tumbuhan kedelai menggunakan  bahasa pemrograman  PHP dan database MySql, dan melakukan uji coba terhadap sistem antisipasi penyakit dan hama tumbuhan kedelai  apakah  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  agar  tidak  ada  error sehingga didapatkan hasil akhir dari penelitian yang dibahas.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Metode  forward  chaining  merupakan  metode  penelusuran  mundur  yaitu diawali  dari  kesimpulan  atau  goal  lalu  dilakukan  penelusuran  kepada  fakta  atau gejala[11].
Gambar 2. Penelusuran backward chaining

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perancangan UML ( Unified Model Language )
Sistem  canggih  yang  dirancang  untuk  mengidentifikasi  penyakit  dan  hama yang mempengaruhi tanaman Kedelai melalui pemanfaatan metode rantai terbalik, menggunakan Unified Modeling Language (UML). UML berfungsi sebagai kerangka kerja untuk membangun sistem berorientasi objek dan berfungsi sebagai sumber daya yang berharga untuk membantu dalam pengembangan sistem tersebut.

## 3.2. Use Case Diagram
Penggunaan  menawarkan  penggambaran  komprehensif  tentang  bagaimana penulis  menggunakan  atau  menjalankan  sistem  atau  aplikasi,  menggambarkan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
operasi  yang  dijalankan  pengguna  dalam  kaitannya  dengan  sistem  atau  aplikasi. Use  case  diagram penggunaan  yang  berkaitan  dengan  sistem  ahli  penyakit  dan hama  tanaman  kedelai  dapat  diamati  pada  Gambar  3  di  bawah  ini,  memberikan pandangan menyeluruh.
Gambar 3. Use Case Diagram

## 3.3. Class Diagram
Diagram  kelas  merupakan  spesifikasi  yang,  ketika  dibuat  instansiasi, menghasilkan  pembuatan  objek.  Ini  memegang  posisi  sentral  di  ranah pengembangan dan desain berorientasi objek. Class Diagram secara visual mewakili pengaturan  dan  penggambaran  kelas,  paket,  objek,  dan  hubungan  yang  saling berhubungan.  Hubungan  ini  mencakup  berbagai  dimensi,  seperti  penahanan, pewarisan,  asosiasi,  dan  faktor  terkait  lainnya.  Gambar  3,  disajikan  di  bawah  ini, menampilkan  Diagram  Kelas  yang  berkaitan  dengan  sistem  ahli  yang  menangani penyakit dan hama tanaman kedelai.
Gambar 4. Class Diagram
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Analis Data Penelitian
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  adalah  data  penyakit  dan  hama tumbuhan kedelai serta gejala yang didapatkan dengan wawancara dengan pakar. Berikut adalah Tabel jenis jenis penyakit dan hama tumbuhan kedelai
Tabel 1. jenis penyakit dan hama tumbuhan kedelai Kode  Hama HA01 Spodoptera litura (Ulat grayak)
HA02 Bemisia tabaci (Kutu kebul) HA03 Etiella zinckensella (Penggerek polong) HA04 Agromyza phaseoli (Lalat bibit)
HA05 Agromyza dolichostigma (Penggerek pucuk)
HA06 Agromyza sojae (Penggerek batang)
HA07 Aphis glycines (Kutu hijau)
HA08 Thrips sp. (Kutu daun) PE01 Phakopsora pachyrhizi (Karat daun)
PE02 Rhizoctonia solani (Busuk batang, daun dan buah)

## PE03 Phytium sp.(Hangus batang)
Dari Tabel 1 diperloleh 11 jenis penyakit dan hama tumbuhan kedelai yang diberikan oleh pakar, setiap jenis hama tumbuhan kedelai diberi kode yaitu HA01 sampai  dengan  HA08  dan  jenis  penyakit  tumbuhan  kedelai  diberi  kode  PE01 sampai  PE03  seperti  yang  tertera  pada  Tabel  1.  berikut  merupakan  Tabel  data gejala yang diberikan seorang pakar.
Tabel 2. Gejala Hama dan Penyakit Kedelai Kode Gejala GE01 Pertumbuhan tanaman terhambat GE02 Tanaman mudah layu GE03 Tanaman mudah mati GE04 Terdapat bekas lubang coklat di batang GE05 Tumbuhnya cendawan jelaga pada permukaan batang GE06 Batang berwarna coklat keemasan GE07 Tanaman mati GE08 Jika tanaman di goyang keluar serbuk GE09 Batang busuk GE10 Umur 1-15 hari setelah tanam (HST) batang busuk GE11 Umur 1-15 hari setelah tanam (HST) tanaman layu/mati GE12 Daun tanaman hanya tersisa tulang daun GE13 Tumbuhnya cendawan jelaga pada permukaan daun GE14 Banyak telur, nimpha, imago bemisia di bawah daun GE15 Daun pucuk layu GE16 Aphis menempel di batang dan pucuk daun GE17 Daun berwarna coklat keemasan GE18 Daun mengkerut GE19 Daun mengeriting GE20 Daun berwarna kuning GE21 Pada permukaan daun bagian bawah terdapat bercak coklat (karat) GE22 Polong rusak.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kode Gejala GE23  Pengisian polong tidak maksimal.
GE24  Terdapat bekas jalan masuk larva ke dalam biji GE25  Kulit polong terdapat lubang berwarna coklat tua. GE26  Terdapat larva di dalam polong. GE27  Polong berwarna coklat keemasan GE28  Pada polong terdapat bercak tidak beraturan .
Terdapat sebanyak  28 gejala yang menjadi penyebab 11 jenis penyakit  dan hama tumbuhan kedelai ada pada Tabel 1. Gejala diberi inisial berupa kode GE01 sampai GE28 pada Tabel 2. Selanjutya merupakan data Tabel keputusan penyakit dan hama yang akan diinputkan:
Tabel 3. Keputusan Penyakit dan Hama Kedelai Kode
Gejala KODE GEJALA G01 HA01  HA02  HA03  HA04  HA05  HA06  HA07  HA08 PE01 PE02 PE03 GE01 √ √ √ √ GE02 √ GE03 √ GE04 √ GE05 √ GE06 √ GE07 √ GE08 √ GE09 √ GE10 √ GE11 √ GE12 √ GE13 √ GE14 √ GE15 √ GE16 √ GE17 √ GE18 √ GE19 √ GE20 √ GE21 √ GE22 √ GE23 √ √ GE24 √ GE25 √ GE26 √ GE27 √ √ GE28 √
Selanjutnya  pembuatan aturan (rule) untuk mengindentifikasi penyakit dan hama  tumbuhan  kedelai.  Berdasarkan  aturan  Tabel  3  Keputusan  dapat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
digambarkan  rule  atau  aturan  untuk  penyakit  dan  hama  pada  tumbuhan  kedelai seperti Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Rule Identifikasi Penyakit Dan Hama Kedelai No Rule Then 1 GE01 and GE12 and GE22 HA01 2 GE01 and GE13 and GE14 and GE23 HA02 3 GE24 and GE25 and GE26 HA03 4 GE02 and GE03 HA04 5 GE01and GE15 HA05 6 GE01 and GE04 HA06 7 GE05 and GE16 and GE23 HA07 8 GE06 and GE17 and GE18 GE19 and GE27 HA08 9 GE08 and GE20 and GE21 PE01 10  GE07 and GE09 and GE27 and GE28 PE02 11  GE10 and GE11 PE03

## 3.5. Implementasi metode Backward Chaining
Rule 1 (If Ge01 DAN Ge12 DAN GD22 Then HA01): Tujuan rule 1 memperoleh penyakit  kode  HA01 Spodoptera  litura (Ulat  grayak).  Dilakukan  penelusuran mudur  terhadap  fakta  fakta  yang  tersedia  dimulai  dari  belakang  kedepan  yaitu seperti berikut:
Jika gejala dengan kode GE22 ditemukan maka penelusuran akan dilanjutkan ke  gejala  dengan  kode  gejala  GE12,  selanjutnya  GE12  ditemukan  maka penelusuran akan dilanjutkan ke gejala dengan kode gejala  GE01, selanjunya jika gejala  GE01  ditemukan  maka  penelusuran  selesai  untuk  goal  penyakit  dengan kode HA01 Spodoptera litura (Ulat grayak).

## 3.6. Implementasi sistem
Implementasi  sistem  merujuk  pada  proses  penerapan  atau  pelaksanaan suatu  sistem  atau  teknologi  dalam  lingkungan  operasional  yang  sebenarnya. Berikut adalah penjelasan tentang tampilan sistem dan penggunaannya dibagi dua jenis pengguna: admin dan user.

## a) Halaman admin
Merupakan  halaman  yang  bisa  diakses  admin,  seperti  halaman  login, halaman  dasbord  admin,  halaman  data  konsultasi,  halaman  data  gejala  dan penyakit  dan  beberapa  halaman  lain  yang  munkin  dibutuhkan  admin  dalam penggunaan  sistem  pakar.  Berikut  beberapa  halaman  yang  bisa  di  akses  oleh admin sistem pakar.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. Tampilan Login
Gambar 5. Tampilan Dasbord
Admin Gambar 6. Tampilan Data Konsultasi

## b) Halaman user
Halaman yang dapat di akses user dapat berupa halaman konsultasi halaman hasis  diagnosa  dan  beberapa  halalaman  yg  memunkinkan  dibutuhkan  user. Berikut tampilan halaman yang dapat digunakan user saat melakukan konsultasi.
Gambar 7. Tampilan Konsultasi
Gambar 8. Tampilan Diagnosis
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 521-529 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  dapat  disimpulkan  Sistem  pakar  ini mendukung  konsultasi  dengan  memilih  jenis  penyakit  atau  hama  pada  halaman konsultasi,  dan  telah  berhasi  melakukan  Analisa  sistem  menggunakan  metode backward chaining dengan menampilkan hasil diagnose yg berupa gejala dan cara pengendalianya.  halaman  Administrator  memiliki  kemampuan  untuk  mengelola data  tanaman  kacang  kedelai  dalam  basis  pengetahuan,  termasuk  penambahan, pengeditan,  dan  penghapusan  data.  Hal  ini  memastikan  informasi  dalam  sistem tetap  relevan  dan  berkembang  sesuai  dengan  perkembangan  hama  dan  penyakit pada  tanaman  kacang  kedelai.  Sistem  pakar  ini  mampu  menampilkan  hasil diagnosis yang disertai dengan solusi pencegahan dan penanggulangan dari gejala- gejala yang teridentifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Zufria And H. Santoso, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Backward Chaining Untuk Mengantisipasi Permasalahan Tanaman Kacang Kedelai Berbasis Web,” J. Sains Komput. Inform. (J-Sakti , Vol. 5, No. 1, Pp. 20–28, 2021.
[2] F. K. Nisa And Y. S. Rahayu, “Pengaruh Pupuk Organik Cair Nabati Dan Silika Terhadap Pertumbuhan  Tanaman  Kedelai  (Glycine  Max)  Yang  Mengalami  Cekaman  Air,” Lenterabio    Berk.  Ilm.  Biol. ,  Vol.  11,  No.  1,  Pp.  80–88,  2021,  Doi: 10.26740/Lenterabio.V11n1.P80-88.
[3] R.  P.  Mumpuni,  A.  Qadir,  A.  J.  Pratama,  And  M.  I.  Nurulhaq,  “Aplikasi  Beberapa  Jenis Pestisida Nabati Untuk Pengendalian Hama Tanaman Kedelai (Glycine Max L.),” J. Sains Terap. , Vol. 13, No. 1, Pp. 77–86, 2023, Doi: 10.29244/Jstsv.13.1.77-86.
[4] B.  Saputra,  A.  Utami,  Edriyansyah,  And  Y.  Irawan,  “Expert  System  For  Diagnosing Diseases In Toddlers Using The Certainty Factor Method,” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , Vol. 4, No. 1, Pp. 32–41, 2022, Doi: 10.37385/Jaets.V4i1.916.
[5] I.  Purwanto Et  Al. ,  “Android-Based  Intangible  Cultural  Heritage  Expert  System  In Banten Province Using Backward Chaining Method,” Iop Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , Vol. 1115, No. 1, P. 012008, 2021, Doi: 10.1088/1757-899x/1115/1/012008.
[6] G. Hoendarto, R. J. Iskandar, And D. Avio, “Penerapan Metode Backward Chaining Dalam Perancangan Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Jantung,” J. Inteksis , Vol. 7, No. 1, Pp. 62–71, 2020.
[7] A.  U.  Firmansyah,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Berbasis Mobile  Dengan  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  Vol.  4307, No. 2, Pp. 68–73, 2019, [Online]. Available: Http://Jurnal.Goretanpena.Com/Index.Php/Jssr
[8] A. Doni, A. Fadli, R. H. Maulana, Y. V. Putri, And P. Rosyani, “Analisis Metode Backward Chaining  Pada  Sistem  Pakar:  Systematic  Literature  Review,” J.  Manajemen,  Ekon. Kewirausahaan,Kesehatan,Pendidikan Dan Inform. , Vol. 1, No. 4, Pp. 144–151, 2023.
[9] D.  A.  Ariyanto,  W.  Herulambang,  And  R.  Purbaningtyas,  “Kidney  Disease  Diagnosis  In Human Using The Backward Chaining Method,” Jeecs (Journal Electr. Eng. Comput. Sci. , Vol. 4, No. 1, Pp. 577–584, 2019, Doi: 10.54732/Jeecs.V4i1.119.
[10]  A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  And  I.  P.  Nugroho,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Lambung Menggunakan Forward Chaining,” J. Pendidik. Inform. Dan Sains , Vol. 8, No. 1, P. 19, 2019, Doi: 10.31571/Saintek.V8i1.1034.
[11]  S. A. Rahmah, A. Voutama, And S. Sobur, “Sistem Pakar Diagnosis Obesitas Pada Orang Dewasa  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining,” Intecoms  J.  Inf.  Technol.  Comput. Sci. , Vol. 4, No. 2, Pp. 169–177, 2021, Doi: 10.31539/Intecoms.V4i2.2538.