## Sistem Tutorial Berintelegensia Pengambilan Keputusan Perbaikan Harddisk
Agusta Rakhmat Taufani 1 , Irawan Dwi Wahyono 2
1,2 Universitas Negeri Malang
1 agusta.rakhmat.ft@um.ac.id, 2 irawan.dwi.ft@um.ac.id

## ABSTRAK
Harddisk merupakan media penyimpanan populer yang digunakan oleh user karena karakteristiknya yang tahan lama dan mudah untuk digunakan. Walaupun sudah keluar perangkat penyimpanan baru seperti Solid State Drive (SSD), harddisk masih  lebih  populer  dalam usability -nya  karena  faktor  ergonomis.  Seperti  perangkat  lainnya, harddisk juga rentan terhadap kerusakan yang timbul oleh berbagai faktor. Penanganan yang tepat pada kerusakan tersebut  harus  berdasarkan  pengetahuan  yang  valid  dan  bisa  diakses  dengan  mudah.  Karena  itu  perlu dikembangkan  suatu  sistem  tutor  perbaikan  yang  khusus  menangani  kerusakan  terutama  perangkat harddisk sebagai  alat  pengambilan  keputusan user dalam  proses  perbaikan  perangkat  tersebut  dengan  memanfaatkan kecerdasan buatan. Strategi pengambilan keputusan yang digunakan menggunakan metode certainty factor yang berbasis  pada  faktor  kepastian.  Setelah  melalui  proses  pengujian equivalence  partitioning ,  secara  garis  besar sistem ini menghasilkan total persentase 100% pada kesuksesan uji item sistem pada proses testing dari 25 uji item yang dilakukan. Dengan demikian sistem sudah berjalan sesuai dengan rancangan prototype . Kata Kunci : sistem tutorial, pengambilan keputusan, harddisk

## ABSTRACT
Hard disk is a popular storage media used by users because its characteristics are durable and easy to use. Even though it has come out of a new storage device such as Solid-State Drive (SSD), hard drives are still more popular in  usability  because  of  their  ergonomic  factors.  Like  other  devices,  hard  disks  are  also  vulnerable  to  damage caused by various factors. Proper handling of the damage must be based on valid knowledge and can be accessed easily. Therefore, it is necessary to develop a system of repair tutors specifically dealing with damage, especially hard  disk  devices  as  a  user  decision-making  tool  in  the  process  of  repairing  these  devices  utilizing  artificial intelligence. The decision-making strategy used uses the certainty factor method based on certainty. After going through the equivalence partitioning testing process, in general this system produces a total percentage of 100% on the success of the system item test  in  the testing process of the 25 items tested.  Thus, the system is running according to the design of the prototype.
Keywords : tutoring system, decision making, harddisk

## 1. PENDAHULUAN
Harddisk merupakan  media  penyimpanan yang  telah  berusia  lebih  dari  setengah  abad  sejak kelahirannya pada tahun 1956. Mulai dari kapasitas Megabyte (Mb)  sampai  sekarang  yang  sudah mencapai ukuran Terabyte (Tb). Walaupun harddisk merupakan  media  penyimpanan  sekunder,  tetapi usabilitasnya  sangat  penting  karena  piranti  ini mampu  menyimpan data dalam  jumlah  yang  besar. Selain  itu,  kelebihan  lain  yang  dimiliki  adalah kecepatan  akses,  baik  dalam  membaca  maupun menulis  data,  serta  ketahanan  dalam  menyimpan data  secara  fisik  untuk  jangka  waktu  yang  cukup lama.
Secara  umum  bagian  dari  sebuah  harddisk dapat  dilihat  pada  Gambar  1  meliputi: actuator, actuator  arm,  actuator  axis,  spindle,  slider,  disks, power  connector,  jumper  pins ,  dan  I/O connector . Sementara harddisk terbagi  atas  2  jenis  yaitu: Integrated Device Electronics (IDE) atau Advanced Technology Attachment (ATA), dan Serial Advanced
Technology  Attachment (SATA)  yang  populer dipakai oleh sebagian besar user [4].
Gambar 1. Hardisk dan Bagiannya
Sistem tutorial berintelegensia (ITS) merupakan  media  pembelajaran  berbasis  pada program  komputer  menggunakan  teknik Artificial Intelligence  (AI) untuk  mewakili  pengetahuan  dan
membawa  pada  interaksi  dengan  peserta  didik. Komponen-komponen  yang  membentuk  ITS  dapat dilihat pada Gambar 2 [6].
Gambar 2. Komponen dari Sistem Tutorial Berintelegensia
Perbaikan  mengandung  definisi  sebagai usaha untuk mengembalikan kondisi dan fungsi dari suatu  benda  atau  alat  yang  rusak  akibat  pemakaian alat tersebut pada kondisi semula. Proses perbaikan tidak  menuntut  penyamaan  sesuai  kondisi  awal, melainkan  alat  tersebut  bisa  kembali  normal. Perbaikan  memungkinkan  terjadinya  pergantian bagian  alat/ spare  part .  Kadangkala  dari  beberapa produk yang ada di pasaran tidak menyediakan suku cadang untuk penggantian saat dilakukan perbaikan, meskipun  ada,  harganya  hampir  mendekati  harga baru  satu  unit  produk  tersebut.  Hal  ini  yang memaksa user/ pelanggan  untuk  membeli  baru produk yang sama [2].
Dari  beberapa  pengetahuan  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  maka  terdapat  inti  yang diambil  yaitu  pada  proses  sistem  tutorial  tentang perbaikan  serta harddisk sebagai  objek.  Perbaikan pada harddisk itu  sendiri  harus  berdasar  pada pengetahuan  yang  valid  tetapi  juga  harus  secara interaktif  dapat  diakses  oleh user sehingga  dapat mengetahui  solusi  untuk  mengetahui  permasalahan yang  terjadi  berdasarkan  gejalanya.  Permasalahan yang terjadi pada fenomena tersebut yaitu kebutuhan akan  pemanfaatan  teknologi  berbasis artificial intelligence (AI)  dalam  bentuk sistem tutorial  yang mampu  berperan  sebagai alat pengambil keputusan dalam perbaikan harddisk .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kualitatif  dan  kuantitatif. Metode  kualitatif  meliputi  tahapan  penemuan masalah   yang   akan   diteliti   kemudian   mengkaji studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  cara  untuk menyelesaikan  masalah  yang  ada  dan  wawancara. Untuk  metode  kuantitatif  yaitu  pada  tahapan mengolah      data      yang      telah      didapatkan      dari tahapan wawancara.
Metode  perancangan  dan  pembangunan sistem  menggunakan software  development  life cycle dengan mengadopsi model waterfall . Tahapan utama dari model waterfall langsung mencerminkan aktifitas  pengembangan  dasar  [1].  Tahapan  pada model waterfall ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Model Waterfall

## Alur Penelitian
Alur  penelitian  mendeskripsikan  urutan penelitian  yang  akan  dilakukan  mulai  dari  studi literatur, teknik pengumpulan data, dan perancangan sistem  sampai  dengan  implementasi  sistem. Tahapan yang digunakan dalam penelitian digambarkan dalam bentuk diagram alir ditunjukkan pada Gambar 4 [8].
Gambar 4. Diagram Alir Sistem

## Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahap  pertama penelitian. Tahap ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran  umum  maupun  khusus  mengenai  objek maupun  teori  pendukung.  Studi  literatur  yang digunakan yaitu: buku pedoman, buku online , jurnal online yang relevan.

## Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  mempunyai  tujuan  untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan meliputi:

## Data primer
Data  primer  merupakan  sumber  data  yang didapatkan  langsung  dari  sumber  informasi  atau pihak pertama. Contoh kebutuhan data primer adalah data kerusakan, data gejala, data gabungan dan data nilai certainty factor (CF) yang diperoleh dari pakar sebagai  data  penentuan  nilai  CF  pada  penerapan sistem tutorial berintelegensia pengambilan keputusan perbaikan harddisk .

## Data Sekunder
Data  sekunder  merupakan  data  pendukung yang  didapatkan  dari  sumber  lain  selain  tempat penelitian  namun  masih  relevan  dengan  objek penelitian.

## Observasi
Metode  observasi  yaitu  metode  pengamatan langsung  pada  objek  yang  diteliti.  Metode  ini bertujuan  untuk  mengetahui  langsung  alur  kerja
yang  terjadi  pada  objek  yang  diteliti.  Setelah melakukan  pengamatan,  dilakukan  pencatatan secara sistematis dari hasil pengamatan tersebut.

## Wawancara
Tanya  jawab  langsung  dengan  narasumber dari objek yang diteliti untuk mendapatkan data yang diinginkan. Pada proses wawancara akan didapatkan alur  kerja  pada  objek  yang  diteliti  yang  akan digunakan  dalam  menentukan  fitur-fitur  yang  akan dibangun.

## Analisis Kebutuhan Sistem
Tahap awal dalam perancangan dan pengembangan sistem adalah menentukan kebutuhan  sistem  diagnosis  dan  jenis  kerusakan harddisk yang  akan  dibangun.  Pada  tahap  ini, dilakukan  studi  literatur  yang  mempelajari  tentang sistem pendukung pakar dan metode certainty factor untuk sistem tutorial melalui berbagia media, antara lain melalui internet, jurnal-jurnal, dan  buku  yang berhubungan dengan sistem serta kompleksitas data yang dibutuhkan untuk membangun sistem tersebut.

## Metode certainty factor
Langkah-langkah perhitungan dalam metode certainty  factor untuk  membangun  sistem  tutorial berintelegensia  pengambilan  keputusan  perbaikan harddisk adalah sebagai berikut.
1. Penentuan data kerusakan.
2. Penentuan data gejala
3. Penentuan data gabungan, data gabungan   di sini merupakan  data  gabungan  antara  data  gejala dengan data alternatif kerusakan.
4. Penentuan  nilai measure  of  belief (MB)  dan measure  of  disbelief (MD)  dilanjutkan  dengan penentuan nilai CF.
5. Pemilihan data gejala oleh user.
6. Perhitungan nilai CF dari gejala user.
7. Hasil diagnosis kerusakan.
8. Hasil  diagnosa  sistem  berupa  prosentase kerusakan. Prosentase kerusakan yang
digunakan  untuk  hasil  diagnosa  merupakan prosentase terbesar. Prosentase kerusakan didapatkan dari perhitungan nilai certainty factor berdasarkan  gejala  yang  dipilih  oleh  user. Perhitungan nilai certainty factor sebagai berikut [3].
1. Menghitung Nilai CF CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1) Keterangan : CF(H,E)  : certainty  factor dari  hipotesis  H yang  dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E. Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  1. Nilai  -1  menunjukkan  ketidakpercayaan mutlak,  sedangkan  nilai  1  menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB(H,E) :  ukuran  kepercayaan  ( measure of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E) : ukuran ketidakpercayaan ( measure  of  increased  disbelief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
2. Menghitung Nilai CFcombine
CFcombineCF[H,E]1,2  =  CF[H,E]1  +
CF[H,E]2 * [1 - CF[H,E]1] (2)

## Desain Sistem
Tahapan desain sistem menggunakan Unified Modeling  Language (UML)  yang  mendukung konsep  pemodelan  programming  berbasis Object Oriented  Programming (OOP)  seperti  yang  akan diterapkan pada tahap penulisan kode program. Pada tahap  ini  akan  diperoleh  dokumentasi  pemodelan, antara  lain: Business  Process,  Use  Case  Diagram, Use  Case  Scenario,  Sequence  Diagram,  Activity Diagram, dan Class Diagram .

## Implementasi
Tahapan  implementasi  merupakan  proses konversi  desain  sistem  ke  dalam  kode  program. Penulisan  kode  program  ( coding )  menggunakan bahasa pemograman
Visual Basic (VB). Pemograman  dilakukan  menggunakan  Sublime Text. Manajemen basis data yang digunakan adalah Microsoft Access.

## Testing
Pasca  proses  implementasi  adalah  tahap testing atau  pengujian  sistem.  Metode  pengujian sistem menggunakan white box testing dan black box testing. White  Box  Testing merupakan  pengujian pada  modul  pengkodean  program  untuk  menjamin kode program bebas dari kesalahan sintaks maupun logika [7]. Black Box Testing merupakan pengujian yang  terfokus pada  pengujian  fungsionalitas  sistem agar  keluaran  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan user [9].

## Desain dan Peran Sistem
Sistem  tutorial  berintelegensia  pengambilan keputusan  pada  perbaikan  harddisk  digambarkan secara  garis  besar  dalam  kebutuhan  fungsional  dan non-fungsional, serta use case diagram .

## Kebutuhan Fungsional Sistem
Kebutuhan  fungsional  sistem  merupakan kebutuhan  yang  harus  dimiliki  sistem.  Kebutuhan fungsional pada sistem ini meliputi:
1. Sistem  mampu  mengelola  data  kerusakan  dan alternatifnya.
2. Sistem mampu mengelola data gejala.
3. Sistem  mampu  mengelola data gabungan gejala dengan kerusakan atau alternatif.
4. Sistem mampu mengupdate nilai CF .
5. Sistem  dibangun  dengan  mengimplementasikan metode certainty factor .
6. Sistem  dapat  membantu  user  melakukan  proses konsultasi  terhadap  gejala  dan  alternatif kerusakan pada harddisk.
7. Sistem  mampu  menampilkan  data  gejala  dan alternatif kerusakan yang ada untuk user .

## Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan non fungsional merupakan kebutuhan  tambahan  untuk  melengkapi  sistem.
Kebutuhan non fungsional sistem meliputi:
1. Tampilan user friendly untuk memudahkan user .
2. Sistem  menggunakan username dan password sebagai otentifikasi uiser saat mengakses sistem.

## Business Process System
Business  process merupakan  gambaran serangkaian kegiatan mengenai kebutuhan dan hasil dari  sistem  berupa  gambar  masukan  ( input ), keluaran ( output) , dan tujuan ( goal ) yang terstruktur.

## Use Case Diagram
Use  Case  Diagram pada  gambar  5 menunjukkan  bahwa  aktor    user  memiliki  empat aktivitas  yang  dikerjakan  yaitu  mendiagnosa kerusakan,  mengetahui  informasi  data  gejala, mengakses  menu login dan  mengakses  menu diagnosa.
Gambar 5. Model Use Case Diagram

## Skenario Sistem
Skenario digunakan untuk menjelaskan detail dari use  case diagram.  Skenario  meliputi  nama usecase ,  aktor, Pre  Condition , Post  Condition , skenario normal, dan skenario alternatif. Terdapat 7 skenario untuk membangun sistem tutorial berintelegensia  pengambilan  keputusan  perbaikan harddisk . Skenario meliputi skenario mengubah data pakar, skenario manajemen data alternatif kerusakan,  skenario manajemen  data  gejala kerusakan,  skenario  tambah  dan  hapus  data gabungan,  skenario  manajemen  data  gabungan, skenario  konsultasi  dan  skenario  lihat  daftar  gejala kerusakan.

## Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan step  by step alur aktivitas dalam proses pembangunan sistem [5]. Activity  diagram meliputi activity  diagram manajemen  data  alternatif  kerusakan, activity diagram manajemen data gejala kerusakan, activity diagram manajemen  data  gabungan, activity diagram manajemen  ubah  data user , activity diagram tambah  dan  hapus  data  gabungan  dan activity  diagram konsultasi.  Pada  sistem  ini  proses activity diagram ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6 Activity Diagram Proses Diagnosa

## Sequence Diagram
Sequence diagram merupakan diagram yang digunakan untuk menunjukkan interaksi antar objek pada sebuah sistem berupa pesan yang digambarkan. Sequence  diagram pada  sistem  meliputi sequence diagram manajemen  data  alternatif  kerusakan, sequence diagram manajemen data gejala kerusakan, sequence  diagram manajemen  data gabungan, sequence diagram manajemen ubah data user, sequence  diagram tambah  dan  hapus  data gabungan  serta sequence  diagram konsultasi.  Pada sistem  ini  proses sequence  diagram ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7 . Sequence Diagram Proses Diagnosa

## Class Diagram
Class  diagram merepresentasikan class, package ,  objek,  dan  berbagai  atribut  yang  terdapat dalam  sistem. Class  diagram juga  menampilkan relasi  yang  terjadi  antar class . Class  diagram pada sistem  ini  terdiri  dari  tiga package utama  dan  tiga class  parents meliputi package  view,  package controller,  package  model,  class  CI  loader,  class CI_controller, dan class  CI  model. Model class diagram sistem ditunjukkan pada gambar 8.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  rancang bangun  sistem  dalam penelitian ini menghasilkan sistem tutorial berintelegensia  pengambilan  keputusan  perbaikan harddisk .  Tampilan  awal  sistem  dapat  dilihat  pada gambar 9.
Gambar 9. Form Login
Setelah user melakukan  otentifikasi  lewat form  login  maka user akan  dialihkan  pada  menu utama yang ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Form Menu Utama
Fitur  pada  menu  utama  yaitu  menu  master data, diagnosa, dan keluar dari sistem. Menu master data memuat gejala kerusakan, alternatif kerusakan, dan  basis  aturan.  Form  gejala  kerusakan  memuat gejala  kerusakan  yang  timbul  pada harddisk .
Penentuan  nilai  CF  oleh  pakar  dimuat  pada form alternatif kerusakan. Menu  basis aturan  merupakan menu  gabungan  (kombinasi)  antara  alternatif kerusakan dengan gejala kerusakan harddisk dengan penentuan  MB  dan  MD. Form  master  data dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Form Master Data
Menu  diagnosa  berfungsi  untuk  melakukan perhitungan  terhadap  kombinasi  data  gejala kerusakan  yang  dipilih  oleh user ,  secara  otomatis sistem akan melakukan perhitungan certainty factor untuk mendapatkan  hasil  prosentase tipe kerusakan harddisk beserta  solusinya.  Hasil  penelusuran diagnosa  dapat  dilihat  pada  gambar  12  yang menunjukkan salah satu sampel diagnosa kerusakan yang  terjadi  adalah  ‘ bad  shadow  pada  harddisk’ dengan  nilai  CF  =  0.74  yang  memiliki  interpretasi ‘cukup yakin’.
Gambar 12. Form Diagnosa Kerusakan
Tabel 1 menunjukkan equivalence partitioning yang  dilakukan  oleh  pakar  untuk memastikan  bahwa  semua  fitur  pada  sistem  sudah berjalan dengan baik. Pengujian dilakukan per item dengan kasus dan hasil uji data valid dan data invalid
kemudian  diamati  dan  menghasilkan  kesimpulan dari pengujian tersebut.
Tabel 1. Tabel Pengujian Fungsional Sistem Item Uji Valid Invalid Akses halaman utama √ - Akses menu diagnosa √ - Akses halaman diagnosa √ - Proses solusi perbaikan √ - Akses menu master data √ - Akses menu input alternatif kerusakan √ - Tambah data pada input alternatif kerusakan √ - Perbaiki data pada input alternatif kerusakan √ - Hapus data pada input alternatif kerusakan √ - Keluar dari menu input alternatif kerusakan √ - Akses menu input gejala √ - Tambah data pada input gejala √ - Perbaiki data pada input gejala √ - Hapus data pada input gejala √ - Keluar dari menu input gejala √ - Akses menu basis aturan √ - Tambah data pada basis aturan √ - Perbaiki data pada basis aturan √ - Hapus data pada basis aturan √ - Keluar dari menu basis aturan √ - Akses menu keluar √ - Navigasi menu minimize √ - Navigasi menu maximize √ - Navigasi menu close √ - Proses konsultasi √ - Jumlah Pengujian Item: 25 Jumlah Kesuksesan Fitur: 25
Jumlah Kegagalan item uji: 0 Prosentase kesuksesan item uji:
( 25 25 × 100%) = 100%

## Prosentase kegagalan item uji:
( 0 25 × 100%) = 0%
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  maka sistem  ini  secara  garis  besar  menghasilkan  total prosentase  100%  pada  kesuksesan  uji  item  oleh pakar  pada  proses testing .  Dengan  demikian  maka aplikasi memenuhi syarat pembuatan program yaitu readable dan valid.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kerusakan pada harddisk sangat krusial pada kinerja komputer secara keseluruhan sehingga perlu penanganan yang benar dalam proses perbaikannya. Dengan sistem tutorial berintelegensia pengambilan keputusan  pada  perbaikan harddisk ini,  maka user
tidak  perlu  membawa harddisk yang  rusak  pada ahlinya,  karena  selain  jumlah  ahli  servis  khusus harddisk  yang  tidak  banyak  atau  biaya  perbaikan yang relatif mahal pada proses perbaikannya. Sistem ini  secara  spesifik  dapat  membantu  dalam  proses diagnosa  masalah  yang  terjadi  pada  komputer berdasarkan  pengujian  baik  itu  melalui black  box maupun white  box pada  sistem. White  box  testing melakukan  pengujian  pada  modul  pengkodean program  untuk  menjamin  kode  program  bebas  dari kesalahan  sintaks  maupun  logika,  sementara black box testing melakukan pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat  lunak  yang  terfokus  pada  pengujian fungsionalitas  sistem  agar  keluaran  sudah  berjalan sesuai  dengan  perencanaan prototype .  Sistem  telah dikembangkan  sesuai  perancangan  yang  dibuat dengan menggunakan metode pengembangan sistem Linear Model of Expert System Development dengan bahasa pemrograman Visual Basic. Sistem ini dapat berjalan  pada  Sistem  Operasi  Windows  dengan minimum  requirements Windows  XP.  Proses pengujian sistem merupakan representasi prosentase hasil  diagnosa  dengan  menggunakan  proses perhitungan Certainty Factor (CF) sangat dipengaruhi  pada  nilai  CF  yang  diberikan  oleh pakar. Metode ini cocok dipakai pada expert system untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam  mendiagnosis  kerusakan  komputer.  Proses perhitungan dengan menggunakan metode ini dalam sekali  hitung  dapat  mengolah  2  data  gejala kerusakan  sehingga  keakuratan  data  dapat  terjaga. Berdasarkan  perhitungan  pada  proses  testing  maka sistem  ini  secara  garis  besar  menghasilkan  total prosentase 100% pada kesuksesan uji item. Dengan demikian maka aplikasi memenuhi syarat pembuatan  program  yaitu readable dan  valid, dengan  indikator  semua  fitur  pada  sistem  dapat dijalankan sesuai konsep perancangan.
Untuk pengembangan penelitian selanjutnya dapat  dilakukan  penambahan  tampilan  kerusakan dalam  bentuk  grafis  dan  penyempurnaan  desain User  Interface (UI)  aplikasi  sehingga user tidak mengalami  kejenuhan  dengan  hanya  melihat  pada mode text . Selain itu, mengingat kecenderungan user dalam pemakaian gadget mobile , maka perlu adanya migrasi  sistem  berbasis desktop ke mobile berbasis iOS  atau  android.  Sebagai  penutup,  sesuai  dengan handicap konsep pengetahuan certainty factor yang hanya  bisa  mengolah  ketidakpastian/kepastian hanya  2  data  maka  perlu  proses  beberapa  kali pengolahan data untuk data yang lebih dari 2 buah. Dengan kata lain perlu dikembangkan sistem dengan metode  yang  lebih  praktis  dengan  hasil  yang  juga optimal.

## 5. REFERENSI
[1] A.  S.  Rosa  dan  M.  Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi
Objek . Bandung: Informatika, 2014.
[2] A.  S.  Zuhri.  (2018)  Pengertian  Servis (Perbaikan). [Online].
Available:
http://aguszuhri26.blogspot.com/2014/11/pen
gertian-servis-perbaikan.html/
[3] D.  T.  Yuwono,  A.  Fadlil,  dan  Sunardi, “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  dan
Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama  Anggrek  Coelogyne  Pandurata,”
Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol.
04, no. 02, pp.136-145, September 2017.
[4] F.  Maktum,  A.  Mazharuddin,  dan  W.  Suadi, “Hybrid  File  system  Pada  NAND-Flash  SSD dan  HDD  Menggunakan  Filesystem  In  User Space (FUSE) ,” Jurnal Teknik Pomits, vol. 1, no. 1, pp. 1-6, 2012.
[5] I.G.T  Isa  dan  G.P.  Hartawan,  “Perancangan Aplikasi  Koperasi  Simpan  Pinjam  Berbasis
Web  (Studi  Kasus  Koperasi  Mitra  Setia),”
Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Ekonomi ,  5(10),  pp.  139- 151, 2017.
[6] I.  Widiastuti  dan  R.  Ayuninghemi,  “Struktur Bayesian  Network  untuk  Penentuan  Class
Karakteristik  Siswa  pada  Sistem  Tutor
Cerdas,” Seminar  Nasional  Hasil  Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2016.
[7] M. A. Fakhri, I. Aknuranda, dan D. Pramono, “Implementasi  Sistem  Informasi  Showroom
Mobil  (SISMOB)  dengan  Pemrograman Berbasis  Objek  (Studi  Kasus:  UD.  Tomaru Oto),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 9, pp. 2967-2974, September 2018.
[8] M.  Arifin,  Slamin,  W.  E.  Y.  Retnani, “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk
Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit  Pada  Tanaman  Tembakau,” Berkala Sainstek , vol. 1, pp. 21–28, 2017.
[9] W.  N.  Cholifah,  Yulianingsih,  dan  S.  M. Sagita,  “Pengujian  Black  Box  Testing  pada Aplikasi  Action  &  Strategy  Berbasis  Android dengan  Teknologi  Phonegap,” Jurnal  String , vol. 3, no. 2, pp. 206–210, Desember 2018.