Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 5 | Issue 2 | December (2022)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## IMPLEMENTASI SISTEM DIAGNOSIS LAYANAN INTERNET PT. FIBER NETWORKS INDONESIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN CASE-BASED REASONING
Jeffry Andhika Putra 1 , Teguh Sadewo Pangestu 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Janabadra Yogyakarta. jeffry@janabadra.ac.id , teguhsadewa@student.janabadra.ac.id Jl. Tentara Rakyat Mataram No. 55-57 Yogyakarta 55231

## Keywords:
Service Diagnosis System, PT. Fiber Networks Indonesia, FiberNet, Case-Based Reasoning, Certainty Factor

## Abstract
PT. Fiber Networks Indonesia (FiberNet) is intended to make it easier for service users to overcome FiberNet service disruptions. So, users can directly diagnose symptoms and the system directly provides solutions related to service problems. It is hoped that the system can help users and provide education in solving problems without contacting customer service . The FiberNet service fault diagnosis system is designed and implemented using PHP, MySQL database , Certainty Factor method, and Case-Based Reasoning method. The application of the Certainty Factor method is used to determine the percentage value based on the specified confidence value. The application of the Case-Based Reasoning method is used to compare new cases, old cases, and determine the case of each selected symptom where the highest Certainty Factor percentage value becomes a reference. The application made has five elements of an expert system, namely a knowledge base, database , inference mechanism, user interface, and system implementation where the application can detect symptoms experienced in internet services.
Kata Kunci:
Sistem Diagnosis Layanan, PT. Fiber Networks Indonesia, FiberNet , Case-Based Reasoning, Certainty Factor

## Abstrak
Sistem diagnosis gangguan layanan internet PT. Fiber Networks Indonesia (FiberNet) diperuntukkan untuk memudahkan pengguna layanan mengatasi gangguan layanan FiberNet. Sehingga pengguna dapat mendiagnosis gejala serta sistem langsung memberikan solusi terkait masalah pelayanan. Diharapkan sistem dapat membantu pengguna serta memberikan edukasi dalam mengatasi masalah tanpa menghubungi menghubungi customer service . Sistem diagnosis gangguan layanan FiberNet dirancang serta diimplementasikan menggunakan PHP, database MySQL, metode Certainty Factor , serta metode Case-Based Reasoning . Penerapan metode Certainty Factor digunakan untuk menentukan nilai persentase berdasarkan nilai keyakinan yang ditentukan. Penerapan metode Case-Based Reasoning digunakan untuk membandingkan kasus baru, kasus lama, serta menentukan kasus setiap gejala yang dipilih dimana nilai persentase Certainty Factor tertinggi menjadi rujukan. Aplikasi yang dibuat memiliki lima unsur sistem pakar, yaitu basis pengetahuan, basis data, mekanisme inferensi, antar muka pengguna, serta implementasi system dimana aplikasi dapat melakukan deteksi gejala yang dialami pada layanan internet.

## Pendahuluan
Certainty Factor adalah suatu nilai asumsi derajat keyakinan data penggabungan kepercayaan ( beliefs ) serta ketidakpercayaan ( disbeliefs ) yang dituangkan dalam bilangan tunggal [1]. Case- Based Reasoning (CBR) adalah metode penyelesaian masalah dengan mengingat kejadian sejenis ( similar ) pada masa lalu kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah baru, atau menyelesaikan masalah dengan mengadopsi solusi yang digunakan
pada masa lalu [2]. Sedangkan sistem pakar adalah program emulsi kemampuan pakar dalam memecahkan masalah dengan harapan non-pakar dapat menyelesaikan permasalahan serupa.
Terkadang
pakar tidak dapat membantu pemecahan masalah dikarenakan keterbatasan waktu sehingga dibutuhkan sistem untuk dapat menggantikan peran pakar tersebut [3].
FiberNet merupakan produk layanan PT. Fiber Networks Indonesia berupa layanan telekomunikasi internet ( internet on fiber ) menggunakan teknologi fiber optic (FO). Penambahan perluasan jaringan fiber optic demi melayani kebutuhan internet pelanggan membawa konsekuensi apabila layanan
FiberNet mengalami gangguan, maka faktor kepuasan pelanggan berkurang karena banyak pelanggan belum mengetahui serta memahami cara perbaikan ( troubleshooting ) secara mandiri [4]. Aplikasi
berbasis
website
( web service )
merupakan komponen perangkat lunak object- oriented framework serta teknologi penggunaan website elektronik menghubungkan aplikasi pengguna serta platform berbeda [5]. Banyak perusahaan menggunakan aplikasi berbasis website untuk merencanakan sumber daya serta untuk mengelola perusahaan. Web service dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan [6]. Sebagai contoh, aplikasi berbasis website dapat digunakan untuk invoice serta memberikan cara penyimpanan data. Kelebihan web service adalah dapat digunakan pada berbagai macam platform serta diakses menggunakan smartphone .

## Landasan Teori
Terdapat dua kelompok pendekatan definisi sistem, yaitu prosedur serta komponen atau elemen. Pendekatan sistem menekankan sebagai jaringan kerja prosedur berhubungan, berkumpul bersama untuk melakukan suatu kegiatan atau menyelesaikan sasaran tertentu [7].
Menurut Webster [8], diagnosis diartikan proses penentuan hakikat ketidakmampuan dengan ujian, melalui ujian tersebut dilakukan penelitian fakta untuk menentukan masalah.
Menurut Harriman [9], diagnosis adalah analisis kelainan atau penyesuaian pola gejala. Diagnosis merupakan kegiatan menemukan jenis penyakit dengan meneliti gejala. Berdasarkan hal tersebut diagnosis merupakan proses pemeriksaan terhadap hal bermasalah [10]. Dapat disimpulkan bahwa diagnosis adalah cara menganalisis kelainan dengan mengamati gejala yang nampak serta dari gejala tersebut dicari penyebab kelainan tadi.
Sistem pakar dapat didefinisikan sebagai sistem berbasis pengetahuan, fakta, serta teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang dipecahkan pakar bidang tersebut [11]. Basis pengetahuan yang diperoleh diambil dari pengalaman pakar maupun teori pada bidang spesifik, oleh karena itu sistem pakar memiliki keterbatasan. Menurut Turban [12], terdapat empat hal yang menjadi dasar sistem pakar, yaitu:
 Keahlian ( Expertise ).
 Pakar ( Expert ).
 Transfer Keahlian ( Transfering Expertise ).
 Menarik Kesimpulan ( Inferencing ).
Pada sistem gangguan layanan FiberNet diambil kategori layanan internet. Dari layanan tersebut, jenis kasus yang diambil sebagai penelitian dapat dilihat pada Tabel 1:
Tabel 1. Kasus Gangguan Layanan FiberNet No. Kasus Gejala Solusi 1. IP PC tidak sesuai dengan IP Modem 1. Internet tidak connect (TBC). 2. PC tidak mendapa t IP. Cabut RJ-11 pesawat telepon, pasang kembali. Jika bermasalah,
dilakukan penggantian kabel UTP TLP. 2. Terisolir 1. Internet tidak connect (TBC). 2. Cek tunggak an pembay aran. Buka aplikasi, lakukan buka isolir dengan memasukkan nomor internet pelanggan. 3. Spam, Virus 1. Internet tidak connect Mematikan semua firewall , pastikan antivirus tidak
(TBC). 2. Cek tunggak an pembay aran. blocking koneksi. 4.
Profile paket kuota habis 1. Koneksi lambat. 2. Bandwidt h kecil. 3. Cek paket kuota internet.
Cek aplikasi untuk sisa kuota, edukasi pelanggan. 5. Kabel patchcord rusak 1. Koneksi putus. 2. Cek modem.
3. Cek kabel patchcord .
Ganti kabel patchcord ,
melakukan penyambungan ulang dengan kabel dropcore .
6.
DNS / Proxy
1. Tidak dapat browsing (TBB). 2. Cek IP PC sesuai IP. Dapat dilakukan cek/ganti proxy pada
browser . Mengubah DNS, masukkan DNS
Google Preferred DNS
Server 8.8.8.8,
Alternate DNS Server
8.8.4.4. 7. Profil pada
port tidak sesuai paket 1. Tidak dapat browsing (TBB).
2. Cek bandwidt h tidak sesuai paket.
3. Cek apakah konfigur asi setting hilang. Setting create pada modem hilang, lakukan create ulang, masuk pada aplikasi Putty , masukkan script create setting konfigurasi serta masukkan data nomor telepon, nomor internet, serta
SN ( Serial Number ) modem.
8. Kabel
dropcore rusak 1. Lampu indikator PON mati. 2. Cek apakah konfigur asi setting hilang. Cek ukuran/redaman
kabel dengan menggunakan OPM meter (ukuran baik tidak >25 dBm), lalu lakukan rekoneksi sambungan/pergan tian dropcore. Setting create pada modem hilang, lakukan create ulang, masuk pada putty, masukkan script create setting
konfigurasi serta masukkan data nomor telepon, nomor internet, serta SN (Serial Number) modem. 9. Fast connector rusak 1. Lampu indikat or LOS berwar na merah. 2. Fast connect or tidak berfun gsi. Dilakukan penggantian fast connector baru, kemudian lakukan penyambungan ulang. 10. Adaptor/m odem rusak 1. Lampu indikator power mati. 2. Modem ONT tidak menyala. 3. Tidak dapat membuk a website tertentu. Dilakukan pengecekan dengan adaptor serta modem test, apabila tidak berfungsi dapat diganti dengan adaptor atau modem ONT baru. 11. Maintenanc e server
1. Cek proxy apakah telah sesuai. 2. Cek DNS apakah telah sesuai. Kemungkinan terdapat perbaikan server pada alamat website yang dituju. 12. Modem STB rusak 1. Modem STB tidak beropera si. 2. Lampu indikato r LINK mati. Jika lampu indikator LINK mati, Cek kelayakan kabel UTP, connector RJ 45 dari ONT ke STB. Cek dengan modem test, apabila STB rusak dapat dilakukan penggantian modem baru. 13. Alamat server otentikasi tidak sesuai 1. Error 1302. 2. Koneksi EPG gagal. Dilakukan penggantian kabel RCA/HDMI baru. 14. Profil DHCP tidak valid 1. Error 1305. 2. Username tidak Jika gangguan error 1305, kemungkinan parameter DHCP ( Dinamic Host
sesuai.
3. Password tidak sesuai. Configuration Protocol ) dari modem tidak benar. Dilakukan reboot modem seperti gangguan 1302,
dilanjutkan dengan cek info jaringan:
pilih menu tingkat lanjut> pilih sistem informasi> pilih info jaringan> pastikan ip mendapatkan ip
10.x.x.x dengan memastikan parameter otentikasi, nomor internet, serta password sudah benar. 15. Kabel UTP LAN/ Connector RJ 45 rusak 1. Error 1901. 2. Koneksi ke EPG gagal. Jika gangguan error 1901. Disebabkan kabel jaringan tidak tersambung.
Periksa koneksi fisik dari kabel jaringan. Cek koneksi kabel UTP & RJ 45 dari modem ke arah STB, coba pada-reconnect ulang. Apabila kabel
UTP & RJ 45 sudah tidak berfungsi dapat dilakukan penggantian baru. 16. Salah username / password
1. Cek username tidak sesuai. 2. Cek password
tidak sesuai. Jika gangguan error code 70116206, disebabkan username/nomor rekening serta password salah pada settingan menu STB, cek pada aplikasi SOAP username serta password useetv yang benar> setting ulang kembali pada STB.

## Metode
Metode Case-Based Reasoning
(CBR) yang dikembangkan dalam penelitian, merupakan paradigma baru pengembangan perangkat lunak. Case-Based Reasoning (CBR) adalah metode untuk menyelesaikan masalah dengan mengingat kejadian sama atau sejenis ( similar )
yang pernah terjadi pada masa lalu kemudian menggunakan pengetahuan atau informasi tersebut untuk menyelesaikan masalah baru, atau dengan kata lain menyelesaikan masalah dengan mengadopsi solusi yang pernah digunakan pada masa lalu [13].
Gambar 1. Arsitertur CBR [13]
Struktur CBR digambarkan pada gambar 1 sebagai kotak hitam mencakup mekanisme penalaran serta aspek eksternal, meliputi spesifikasi masukan atau kasus dari suatu permasalahan, solusi yang diharapkan sebagai luaran, serta kasus sebelumnya yang tersimpan sebagai referensi mekanisme penalaran. Komponen Case-Based Reasoning merupakan komponen penting yang terdapat dalam Case- Based Reasoning antara lain basis pengetahuan ( knowledge base ), basis data ( database ), basis kasus ( case base ), antarmuka pengguna ( user interface ), serta akuisisi pengetahuan ( knowledge acquistion ) merujuk kepada Gambar 2.
Gambar 2. Siklus Case-Based Reasoning [14]
Certainty Factor adalah nilai asumsi derajat keyakinan pakar terhadap data penggabungan kepercayaan ( beliefs ) serta ketidakpercayaan
( disbeliefs ) yang dituangkan dalam bilangan tunggal. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumus [15] didefinisikan sebagai persamaan dalam Gambar 3:
Gambar 3. Persamaan Certainty Factor
Keterangan:  CF: Certainy Factor (faktor kepastian) hipotesis H yang dipengaruhi fakta E.
 MB: Measure of Belief (tingkat keyakinan), adalah ukuran kenaikan kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E.
 MD: Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), adalah kenaikan ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E.
 E: Evidence (peristiwa atau fakta).
 H: Hipotesis (Dugaan).
Teori Certainty Factor (CF) pada Gambar 3 diusulkan Shortliffe Buchanan [1] untuk mengakomodasi ketidakpastian
pemikiran ( inexact reasoning ) pakar. Pakar menganalisis informasi dengan ungkapan “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti”. Untuk mengakomodasi hal itu, digunakan Certainty Factor (CF) untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah. Untuk mendapatkan keyakinan (CF), dilakukan dengan wawancara. Nilai CF ( rule ) didapat dari interpretasi “ term ” pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu [16].
Tabel 2. Nilai Certainty Factor
Uncertain Term CF Definitely not ( pasti tidak) -0.1 Almost certainly not (hampir pasti tidak) -0.8 Probably not (kemungkinan besar tidak) -0.6 Maybe not (mungkin tidak) -0.4 Unknown (tidak tahu) -0.2 to 0.2 Maybe (mungkin) 0.4
Probably (kemungkinan besar) 0.6 Almost Certainly (hampir pasti) 0.8 Definitely (pasti) 1.0 Berdasarkan pada nilai Certainty Factor yang dirujuk pada tabel 2, maka nilai CF yang diimplementasi pada sistem gangguan layanan FiberNet dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 3. Nilai CF Gangguan Layanan FiberNet No. Nilai Status 1. 0 Tidak 2. 0.2 Tidak Tahu 3. 0.4 Sedikit Yakin 4. 0.6 Cukup 5. 0.8 Yakin 6. 1 Sangat Yakin

## Hasil dan Pembahasan
Halaman pertama adalah Login , sebelum membuka halaman berikutnya, halaman ini harus diisi dengan data benar serta hanya administrator yang memiliki izin membuka halaman ini. Tampilan halaman Login dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Halaman Login Halaman selanjutnya berfungsi untuk menambah pengguna administrator baru. Isilah dengan data yang sesuai, setelah mengisi form daftar, pengguna baru tidak langsung dapat membuka halaman administrator dengan diizinkan terlebih dahulu. Tampilan halaman daftar dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Halaman Daftar
Setelah mengisi form login dengan benar, maka tampil halaman utama administrator berisi navigasi halaman pengolahan data sistem diagnosis. Tampilan halaman administrator dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Halaman Administrator
Prosedur pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan dua pengujian diantaranya adalah Black Box , yaitu terhadap tombol aplikasi serta pengujian kelayakan sistem dengan menguji tiga faktor, yaitu correctness , reliability , serta usability . Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seluruh fungsi pada setiap tombol yang ada pada sistem diagnosis gangguan layanan
FiberNet bekerja dengan baik, serta menampilkan data yang sesuai. Berikut tampilan pengujian Black Box ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Tombol Navigasi
No . Halaman Diuji Aksi Hasil Sesua i Tidak Sesuai
a. Halaman User (Halaman Utama) 1. Halaman Home Halaman ini berisi judul, gambar, serta logo. * 2. Halaman Tentang Halaman ini berisi informasi sistem diagnosis gangguan layanan FiberNet . * 3. Halaman Deskripsi Halaman ini berisi deskripsi internet. * 4. Halaman Layanan Halaman ini berisi informasi layanan sistem diagnosis gangguan layanan FiberNet *
5. Halaman
Kontak Halaman ini berisi kontak seperti telepon,
alamat, serta form pengiriman kritik saran pengguna. *
6. Halaman Panduan Halaman ini berisi informasi panduan diagnosis kerusakan layanan
FiberNet .
*
b. Halaman User (Halaman Konsultasi) 1.
Tombol Diagnosis serta Pilih Gejala Menampilka n hasil diagnosis serta solusi kerusakan dengan menampilka n gejala kasus. * 2. Tombol Proses Data Input Memproses data laporan apabila solusi tidak/belum *
terselesaikan.
c. Halaman Admin (Menu Form Admin )
1. Halaman
Profile
Halaman ini berisi data administrato r untuk menambah,
memanipulas i, menghapus, serta aktivasi akun administrato r * 2. Halaman Pengemban g
Halaman ini berisi informasi dari pengembang sistem
*
e. Halaman Admin (Menu Diagnosis) 1. Halaman
Diagonosis Teknisi Halaman teknisi FiberNet , untuk mendiagnosi s gangguan layanan berdasarkan kategori pilihan teknisi. * 2. Halaman Diagnosis User
Halaman diagnosis teknisi FiberNet , untuk mendiagnosi s gangguan layanan berdasarkan kategori pilihan pengguna. *
f. Halaman Admin (Menu Data Kebutuhan) 1. Halaman Data
Kategori Halaman ini digunakan mengelola data kategori
yaitu menambah,
manipulasi, menghapus,
serta mencari *
data kategori. 2. Halaman
Data Bobot
Halaman ini digunakan mengelola data bobot, yaitu menambah, manipulasi, menghapus, serta mencari data bobot. *
3. Halaman Data Gejala Halaman ini digunakan mengelola data gejala user serta gejala teknisi. 4. Halaman Data Kasus
Halaman ini digunakan mengelola data kasus user serta kasus teknisi.
5. Halaman Data Rule Halaman ini digunakan mengelola data rule user serta rule teknisi. * 6. Halaman
Data Pengetahua n Halaman ini digunakan mengelola data pengetahuan user serta teknisi. * 7.
Halaman Data Solusi
Halaman ini digunakan mengelola data solusi user serta teknisi.
* g. Halaman Admin (Menu Data Wilayah)
1. Halaman Data Provinsi Halaman ini digunakan mengelola data provinsi.
* 2. Halaman
Data Kabupaten Halaman ini digunakan mengelola data kabupaten. *
3. Halaman Data Kecamatan Halaman ini digunakan mengelola data kecamatan. * 4. Halaman
Data Kelurahan Halaman ini digunakan mengelola data kelurahan.
*
h. Halaman Admin (Menu Data Pelayanan) 1. Halaman Data Pengguna Halaman ini digunakan mengelola data pengguna
FiberNet . * 2. Halaman Data Kantor Halaman ini digunaka mengelola data kantor FiberNet . * 3. Halaman Data Teknisi Halaman ini digunakan mengelola data teknisi kantor
FiberNet . *
4. Halaman Data Wilayah
Penangana n Halaman ini digunakan untuk mengelola data wilayah penanganan dari setiap kantor. * i. Halaman Admin (Menu Front End ) 1. Halaman Data Judul Halaman ini digunakan mengelola data judul halaman user .
* 2. Halaman Data Menu Halaman ini digunakan mengelola data menu halaman user .
* j. Halaman Admin (Menu Data Rekap) 1.
Halaman Data Laporan Halaman ini digunakan mengelola data laporan berasal dari setiap diagnosis halaman pengguna. * 2. Halaman Data Kritik serta Saran Halaman ini digunakan mengelola data kritik saran dari form kontak halaman pengguna. *
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Black Box , dapat disimpulkan bahwa setiap halaman sistem diagnosis layanan FiberNet berjalan sesuai dengan menu navigasi. Serta proses untuk mengelola data sudah dapat berjalan (menambah, manipulasi, menghapus, mencari, mengaktivasi, serta melihat data). Pengujian selanjutnya adalah pengujian kelayakan sistem menggunakan metode McCall
Software Quality [16]. Pengujian sistem yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan skala Likert dengan skor atas skala Likert yang digunakan adalah antara satu sampai dengan lima dengan lima alternatif jawaban.
Tabel 5. Skala Likert Kategori Skor Sangat Setuju 5 Setuju 4 Cukup Setuju 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1 Setelah menghitung ketiga faktor menggunakan metode McCall , dapat dilihat seluruh rekapitulasi nilai yang ditampilkan dalam bentuk tabel berikut:

## Tabel 6. Hasil Rekapitulasi Perhitungan Pengujian Sistem
Faktor Kuilitas Persentase Kategori Correctness 73,33% Baik Reliability 70% Baik Usability 50,5% Cukup Baik
Hasil rekapitulasi perhitungan pengujian sistem dapat dilihat dalam bentuk grafik pada gambar berikut:

## Gambar 7. Hasil Rekapitulasi Pengujian Sistem

## Kesimpulan dan Saran
Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa pengujian sistem menggunakan metode McCall menggunakan tiga indikator penilaian,
yaitu Correctness bernilai 73.33%, Reability bernilai 70%, serta Usability bernilai 50.50%. Dari hasil tersebut dicari nilai rerata untuk melihat nilai kelayakan sistem keseluruhan serta hasil yang didapat adalah 64.61%, maka sistem ini memiliki kelayakan sistem baik serta layak untuk digunakan. Adapun saran yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sistem yang dibangun untuk mendiagnosis kerusakan pada layanan FiberNet , untuk pengembangan lebih lanjut dapat ditambahkan layanan lain yang tersedia pada layanan FiberNet .

## Referensi
[1] K. Muludi, R. Suharjo, A. Syarif, and F. Ramadhani, “Implementation of forward chaining and certainty factor method on android-based expert system of tomato diseases identification,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 9, pp. 451–456, 2018, doi:
10.14569/ijacsa.2018.090957.
[2]
Y. MZ, “Rekomendasi Sistem Alat Gym Pembentukan Body Structure Dan Asupan Makanan Metode Backward Chaining,” Inf. Interaktif , vol. 3, no. 3, pp. 155–160, 2018, [Online]. Available: http://e- journal.janabadra.ac.id/ [3] R. Rizky, A. H. Wibowo, Z. Hakim, and L.
Sujai, “Sistem Pakar Diagnosis Kerusakan Jaringan Local Area Network (LAN) Menggunakan Metode Forward Chaining,” J.
Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 145–152, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.396.
[4]
Y. MZ, “Rekomendasi Sistem Alat Gym
Pembentukan Body Structure Dan Asupan Makanan Metode Backward Chaining,” Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 4, p. (halaman 8), 2018. [5] S. Rofiqoh, D. Kurniadi, and A. Riansyah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Karet Menggunakan Metode Forward Chaining,” Ranc. Bangun e-CRM pada Pasar Murah Solo , vol. 1, no. 1, pp. 54–60, 2020. [6] A. Nurseptaji and Y. Ramdhani, “Penerapan Metodologi Waterfall Pada Rancangan Sistem Informasi Perpustakaan,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[7]
T. Selamat, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Pembelian Berbasis Web pada PT. Swalayan Maju Bersama,” J. Ilm. Core IT Community Res. Inf. Technol. , vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2019, [Online]. Available: http://ijcoreit.org/index.php/coreit/article /view/163 [8] I. Rusydi and P. S. Ramadhan, “Analisis Perbandingan Classycal Probability dengan Metode Certainty Factor Dalam Penyelesaian Kasus Ketidakpastian (Studi Kasus : Identifikasi Jenis Racun Bisa Ular),” Algoritm.
J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 03, no. 01, pp. 72–79, 2019, [Online]. Available: Sistem Pakar, Classycal Probability, Certainty Factor, Jenis Racun Bisa Ular [9] E. Rohadi, O. D. Triswidrananta, and J. Ayu, “DSLR Dengan Metode Case Based Reasoning,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , pp. 1–6, 2020.
[10] M. Muliadi, M. Andriani, and H. Irawan, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Kamar Hotel Berbasis Website (Web) Menggunakan Data Flow Diagram (Dfd),” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 2, p. 111, 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.111-122.
[11] N. Purwati, H. Halimah, and A. Rahardi, “Perancangan Website Program Studi Sistem Informasi Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya Bandar Lampung,” SIMADA (Jurnal Sist. Inf. Manaj. Basis Data) , vol. 1, no. 1, p. 71, 2018, doi: 10.30873/simada.v1i1.1116.
[12] P. Leoni, I. F. Imansyah, and P. T. W., “Case Based Reasoning (CBR) Diagnosis Gangguan Layanan Indihome Menggunakan Metode Similarity Cosine Coefficient,” J. Tek. Elektro
Univ. Tanjungpura , pp. 1–7, 2020.
[13] N. Fitrianto, S. Wibisono, and Studi, “Sistem Pakar Penanganan Gangguan Layanan Indihome Pada Pelanggan Pt Telkom
Indonesia Menggunakan Metode Case- Based,” Pros. SINTAK 2018 , pp. 472–479, 2018.
[14] A. Kajukaro, Y. Azhar, and M. Maskur, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru – Paru Menggunakan Metode Case Base Reasoning Pada Telegram Bot,” J. Repos. , vol.
2, no. 6, p. 711, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i6.475.
[15] B. Riansyah, D. Kurniawan, and M. Same, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kopi Menggunakan Metode Dempster Shafer,” J. Komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 1–9,
2021, doi: 10.23960/komputasi.v9i1.2420.
[16] W. W. Widiyanto, “Analisa Metodologi Pengembangan Sistem Dengan Perbandingan Model Perangkat Lunak Sistem Informasi Kepegawaian Menggunakan Waterfall Development Model, Model Prototype, Dan Model Rapid Application Development (Rad),”
J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta ISSN , vol. 4, no. 1, pp. 34–40, 2018, [Online]. Available: http://www.informa.poltekindonusa.ac.id/i ndex.php/informa/article/view/34