## RULE BASED EXPERT SYSTEM UNTUK PROGRAM LATIHAN FITNES
Hardiman Nugroho 1) , Ani Yoraeni 2)
1,2 Pogram Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jalan Kramat Raya No. 18, Senen, Jakarta Pusat Co Responden Email: ani.ayr@nusamandiri.ac.id
Article history
Received 13 September 2021 Revised 28 May 2022 Accepted 16 June 2022 Available online 31 June 2022
Keywords
Expert System, Fitness, Forward Chaining

## Abstract
Fitness is a sports activity that can be done by young to old people. Everyone has their own goals in doing fitness exercises. However, not everyone knows the right way to achieve this goal. To get this information, there are two ways that are commonly done, the first way is by doing self-taught learning which  will  take  time  and  often  does  not  produce  maximum  results,  the second way is to use the services of a personal trainer. The best way to get a suitable  exercise  program  is  to  use  the  services  of  a  personal  trainer. However, the costs are not small. Therefore we need a system that has the ability to create a fitness training program like a personal trainer. Seeing the problems faced by beginners in fitness sports, an expert system for web- based  fitness  training  programs  is  created  so  that  it  can  be  used  by  the wider community through a web application. The application built is a rule- based  expert  system  with  a  Forward  chaining  reasoning  engine,  using Waterfall  as  a  method  of  application  development  and  testing  with  the blackbox method. With this system, it is hoped that it can produce solutions in the form of information about the right fitness training program without having to pay expensive costs . Riwayat Diterima 13 September 2021 Revisi 28 Mei 2022 Disetujui 16 Juni 2022 Terbit 31 Juni 2022
Kata Kunci
Sistem  pakar,  Fitness,  Forward Chaining.

## Abstrak
Fitness merupakan  kegiatan  olahraga  yang  dapat  dilakukan  kalangan  muda sampai  tua.  Setiap  orang  memiliki  tujuan  masing-masing  dalam  melakukan latihan fitness .  Tetapi,  tidak  setiap  orang  dapat  mengetahui  cara  yang  benar dalam mencapai tujuan itu. Terdapat dua cara yang umumnya  dilakukan untuk memperoleh  informasi  tersebut,  cara  pertama  yaitu  dengan  melakukan pembelajaran  secara  otodidak  dimana  hal  ini  akan  memakan  waktu  dan seringkali  tidak  membuahkan  hasil  yang  maksimal,  cara  kedua  yaitu menggunakan jasa pelatih pribadi. Cara terbaik untuk mendapatkan program latihan yang sesuai adalah dengan menggunakan jasa pelatih pribadi tetapi cara ini membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk  membuat  program  latihan fitness layaknya  seorang  pelatih  pribadi.  Melihat  dari  masalah  yang  dihadapi  para pemula  dalam  olahraga  kebugaran  tersebut  maka  dibuatlah  sistem  pakar program latihan fitness berbasis web agar bisa digunakan oleh masyarakat luas melalui suatu aplikasi web. Aplikasi yang dibangun merupakan sebuah sistem pakar  berbasis  aturan  dengan  mesin  penalaran Forward  chaining , menggunakan Waterfall sebagai  metode  pengembangan  aplikasinya  dan pengujian  dengan  metode blackbox .  Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan dapat menghasilkan solusi berupa informasi mengenai program latihan fitness yang tepat tanpa harus mengeluarkan biaya yang mahal.

## PENDAHULUAN
Olahraga  adalah  aktivitas  yang  wajib untuk  dilakukan  semua  orang  untuk  menjaga kesehatan  tubuh  agar  tetap  bugar.  Kebugaran fisik adalah kemampuan tubuh untuk berfungsi secara  efektif  ketika  bekerja  atau  melakukan aktivitas  lainnya,  dan  masih  memiliki  cukup energi  untuk  menangani  atau  menghadapi keadaan darurat yang mungkin timbul  (Palar et  al.,  2015).  Padatnya  aktivitas  membuat sebagian  orang  tidak  memiliki  waktu  untuk berolahraga.  Berolahraga  di  pusat  kebugaran bisa  menjadi  salah  satu  alternatif  pilihan karena  waktu  dan  program  latihan  dapat disesuaikan  para  pelaku  olh  raga.  Dalam melakukan olahraga di pusat kebugaran, tidak akan  ada  hasilnya  apabila  tidak  dilakukan dengan  program  latihan  yang  sesuai.  Bahkan bisas  saja  menimbulkan  cedera  misalkan  saja orang ingin menurunkan massa lemak dengan melakukan  latihan  beban  pada  sebuah  pusat kebugaran  dimana  hal  ini  berpotensi  terjadi cedera pada jaringan lunak karena penggunaannya secara repetitif.(Sutanto et al., 2017) Untuk mendapatkan informasi tersebut,  terdapat  dua  cara  yang  dapat dilakukan,
yaitu pertama melakukan pembelajaran secara otodidak dimana cara ini membutuhkan  waktu  dan  seringkali  tidak membuahkan hasil yang maksimal, cara kedua yaitu  menggunakan  jasa  pelatih  pribadi. Menggunakan jasa pelatih pribadi merupakan pilihan  yang  paling  tepat,  karena  dengan pelatih  pribadi  kita  akan  dibimbing  secara langsung dan dibuatkan program latihan yang sesuai  sehingga  hasil  yang  didapat  akan maksimal.  Namun,  untuk  memperoleh  jasa pelatih pribadi memerlukan biaya.
Saat  ini  dengan  adanya  data  pendukung  dan memanfaatkan    ilmu  pengetahuan    yang  ada, dapat    dibuat    sebuah    sistem    yang    dapat dimanfaatkan  untuk memprediksi    suatu  hal (Novianti, 2019). Untuk mengatasi permasalahan  tersebut,  akan  dibuat  sebuah sistem  pakar  berbasis  web  yang  akan mengekstrak  pengetahuan  beberapa  pakar dalam  bidang  fitness  kedalam  sebuah  basis pengetahuan. Sistem ini disebut dengan sistem pakar  karena  cara  kerjanya  sama  seperti seorang ahli yang harus memiliki pengetahuan, pengalaman dalam memecahkan masalah  (Hayadi, 2016). Perancangan system
pakar  dalam  berbagai  bidang  telah  banyak dibuat,  termasuk  bidang  olahraga  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Serkan  Örücü dan Murat Selek (Örücü & Selek, 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan system  pakar  dengan  basis  pengetahuan berbasis  aturan  dan  metode  penalarannya Forward  Chaining pada  sistem  pembuatan program latihan. Pengembangan sistem teknologi  Artificial  Intelligent  (AI)  dapat meliputi cakupan yang luas. Ada sistem pakar berbasis  aturan,  sistem  pakar  berbasis  frame, logika  fuzzy,  jaringan  saraf,  algoritme genetika,  dan  lain-lain  (Tan  et  al.,  2016). Metode Forward  Chaining atau  penalaran maju  yaitu  pencocokan  fakta  atau  pernyataan dimulai  dari  bagian  sebelah  kiri  (IF  dulu), maksudnya yaitu penalaran diawali dari fakta terlebih  dahulu  untuk  menguji  kebenaran hipotesa (Saryoko & Putri, 2016). Metode ini menggunakan  data  untuk  menentukan  aturan ( rule )  mana  kemudian  aturan  tersebut dijalankan.  Dengan  adanya  sistem  ini, diharapkan dapat menghasilkan solusi berupa informasi  mengenai  program  latihan  fitness yang  tepat  tanpa  harus  mengeluarkan  biaya yang mahal.

## METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  terbagi  dua  dalam penelitian ini, yaitu:
1. Teknik Pengumpulan Data
A. Observasi
Pada  metode  penelitian  ini  penulis melakukan pengumpulan data dengan cara pengamatan secara langsung terhadap pola latihan  di  beberapa  pusat  kebugaran (fitness center), selanjutnya
dikelompokkan  dengan  kebutuhan  sistem pakar yang akan dibangun.
B. Wawancara Pada  metode  penelitian  ini  penulis bertatap  muka  langsung  dan  melakukan tanya  jawab  dengan  beberapa  pelatih pribadi  (personal  trainer  fitness)  di beberapa pusat kebugaran di Kota Bekasi terkait dengan sistem yang akan dibangun.
C. Studi Kepustakaan Pada  metode  penelitian  ini  penulis melakukan  pengumpulan  data  dengan mempelajari teori-teori dari buku, artikel, jurnal  dan  browsing  internet  yang berhubungan dengan sistem pakar, metode
forward  chaining  dan  latihan  kebugaran (fitness)  sebagai  dasar  dalam  penelitian ini.
2. Model Pengembangan Aplikasi
Model  yang  akan  digunakan  penulis  dalam mengembangkan  sistem  ini  adalah  metode Waterfall.  Adapun  tahapan  dari  metode Waterfall  dalam  pengembangan  aplikasi  ini antara lain (Pressman, 2012):
A. Analisa Kebutuhan Software Dalam  tahapan  ini  penulis  melakukan analisa  software,  desain  sistem  untuk menentukan  perangkat  lunak  yang  akan digunakan sebagai proses otorisasi sistem, penelusuran fakta dari data masukan untuk menentukan program latihan yang sesuai.
B. Desain Memodelkan sistem berdasarkan Analisa. Pemodelan  ini  berupa  ERD  (entity relationship  diagram),  dan  UML  (united modelling language).
C. Code Generation Pada  tahap  ini  dilakukan  penerjemahan data yang telah dirancang atau pemecahan masalah ke dalam suatu bahasa pemrograman.
D. Testing Pada  tahap  ini  melakukan  pengujian perangkat  lunak  yang  telah  dibangun menggunakn black box.
E. Support Tahapan ini bertujuan untuk menjaga agar sistem tetap berjalan dengan produktif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menghasilkan  sistem  pakar program  latihan  fitness  yang  baik  diperlukan pembuatan basis pengetahuan. Basis pengetahuan berupa data otot, gerakan latihan, nama latihan, aturan, serta data diri user untuk mengetahui  kategori  indeks  massa  tubuh  dan jumlah hari latihan selama seminggu.
Data yang telah terkumpul akan diidentifikasi sesuai dengan kebutuhan untuk menghasilkan program latihan kemudian dibuat aturan ( rule ) dan  penalaran  dengan  menggunakan  metode forward-chaining . Analisa
kebutuhan penggunaan  program  berdasarkan  spesifikasi pengguna meliputi:
A. User
1. Akses ke halaman Home
2. Akses ke halaman Gerakan Latihan
3. Akses ke halaman Library Makanan
4. Akses  ke  halaman  Hitung  Kebutuhan Kalori.
Dapat  menginput  data  diri  dan menampilkan  hasil  hitung  kebutuhan kalori
5. Akses ke halaman Konsultasi Latihan. Dapat  menginput  data  diri  dan menampilkan hasil konsultasi latihan.
B.  Admin
1. Akses ke halaman Home
2. Akses  ke  halaman  Artikel.  Dapat menambah, edit, dan hapus artikel.
3. Akses  ke  halaman  Otot.  Dapat menambah, edit, dan hapus data otot.
4. Akses  ke  halaman  Gerakan.  Dapat menambah,  edit,  dan  hapus  data gerakan.
5. Akses  ke  halaman  Latihan.  Dapat menambah,  edit,  dan  hapus  data latihan.
6. Akses  ke  halaman  Aturan.  Dapat menambah, edit, dan hapus data aturan.
7. Akses ke halaman Konsultasi. Menampilkan data konsultasi.
C.  Super Admin
1. Akses ke halaman Home
2. Akses  ke  halaman  Artikel.  Dapat menambah, edit, dan hapus artikel.
3. Akses  ke  halaman  Otot.  Dapat menambah, edit, dan hapus data otot.
4. Akses  ke  halaman  Gerakan.  Dapat menambah,  edit,  dan  hapus  data gerakan.
5. Akses  ke  halaman  Latihan.  Dapat menambah,  edit,  dan  hapus  data latihan.
6. Akses  ke  halaman  Aturan.  Dapat menambah, edit, dan hapus aturan.
7. Akses ke halaman Konsultasi. Menampilkan data konsultasi.
8. Akses  ke  halaman  Admin.  Dapat menambah,  edit,  dan  hapus  data Admin.

## Perancangan Objek
1. Objek Pakar
Yang  termasuk  dalam  kategori  pakar dalam penelitian ini adalah para praktisi dibidang  olahraga  kebugaran  yang sudah  berpengalaman  pada  bidang tersebut.  Pada  penelitian  ini  dilakukan wawancara  tiga  orang  pakar  yang berkompeten  dalam  bidang  olahraga
kebugaran. 2. Algoritma Sistem Pakar Setelah  menyusun  perancangan  sistem pakar  untuk  membuat  program  latihan fitness seperti yang dijelaskan pada bab sebelumnya,  maka  dilanjutkan  pada implementasi program, yaitu menerapkan dan memberikan penjelasan tentang langkah-langkah untuk menjalankan program yang dibuat.
Mulai Input Data Fisik dan Jumlah Hari Mengambil Data Inputan Menghitung Nilai BMI, Menyesuaikan Kategori BMI dan Jumlah Hari Tabel Program Latihan Membuat Program Latihan Selesai

## Gambar 1 Algoritma Sistem Pakar

## Basis Pengetahuan
Dalam  perancangan  sistem  pakar  ini,  penulis menggunakan  tabel  yang  dikembangkan  oleh pakar  dalam  mengambil  kesimpulannya. Dimana  fakta-fakta  dari  atribut  yang  menjadi parameter pakar dalam mendapatkan kesimpulan yang diambil sehingga menghasilkan kesimpulan yang objektif.
Tabel  pakar  berisi  fakta-fakta  yang  didapat dari  para  pakar,  ilmu  pengetahuan,  penelitian dan  pengalaman-pengalaman  mereka  dalam melakukan  olahraga  kebugaran  ( fitness ).
Berikut  adalah  tabel  untuk  menentukan program  latihan  berdasarkan  pengetahuan pakar dibidang fitness :
Tabel 1. Tabel Pakar
B1 B2 B3 H1 H2 H3
L1 x x
L2 x x L3 x x L4 x x
L5 x x
L6 x x L7 x x L8 x x L9 x x
Keterangan: L = Program Latihan B = Kategori BMI H = Jumlah Hari Latihan
Tabel 2. Contoh Program Latihan
Kode Hari Kelompok Otot Gerakan Latihan L01 Hari 1 Dada Bench Presses (3set x 4-6 Repetisi) Incline Presses (3set x 4-6 Repetisi) Dumbbell Flys (3set x 4-6 Repetisi) Cable Flys (3set x 4-6 Repetisi) Punggung Lat Pull Down (3set x 4-6 Repetisi) Seated Row (3set x 4-6 Repetisi) One Arm Dumbbell Rows (3set x 4-6 Repetisi) Bisep Curls (3set x 4-6 Repetisi) Cable Biceps Curl (3set x 4-6 Repetisi)
Dumbbell Bicep Curl (Underhand Grip On Bench) (3set x 4-6 Repetisi) Kaki Squats (3set x 6-10 Repetisi) Angled Leg Presses (3set x 6-10 Repetisi) Perut Incline Bench Sit Up (3set x 10-20 Repetisi) Hari 2 Bahu Seated Front Presses (3set x 4-6 Repetisi) Back Presses (3set x 4-6 Repetisi) Upright Rows (3set x 4-6 Repetisi) Lateral Raises (3set x 4-6 Repetisi) Trisep Push Down (3set x 4-6 Repetisi) Tricep Kick Back (3set x 4-6 Repetisi)
One Arm Dumbbell Tricep Extensions (3set x 4-6 Repetisi)
Perut Incline Bench Sit Up (3set x 10-20 Repetisi) Hanging Leg Raises (3set x 6-12 Repetisi) Dumbbell Side Bends (3set x 10-15 Repetisi) Kaki Standing Barbell Calf Raise (3set x 6- 10 Repetisi) Squats (3set x 6-10 Repetisi) Leg Extension (3set x 6-10 Repetisi) Kardio /Jantung Treadmill 10 Menit Di Akhir Latihan Hari 3 Dada Bench Presses (3set x 4-6 Repetisi) Dumbbell Presses (3set x 4-6 Repetisi) Cable Flys (3set x 4-6 Repetisi) Pec Deck Flies (3set x 4-6 Repetisi) Punggung Lat Pull Down (3set x 4-6 Repetisi) Bent Over Row (3set x 4-6 Repetisi) Deadlift (3set x 4-6 Repetisi) Trisep Triceps Push Down (3set x 4-6 Repetisi) One Arm Reverse Push Down (3set x 4-6 Repetisi) Tricep Dips (3set x 8-12 Repetisi) Bisep Curls (3set x 4-6 Repetisi) Preacher Curls (3set x 4-6 Repetisi) Concentration Curls (3set x 4-6 Repetisi)

## Aturan-aturan (Rules) pada pakar
Sistem  berbasis  aturan  adalah  cara  untuk menyandikan  pengetahuan  seorang  pakar  di area  yang  spesifik  ke  dalam  sistem  otomatis. Sistem  berbasis  aturan  dapat  dibuat  secara sederhana  dengan  menggunakan  sekumpulan pernyataan  dan  sekumpulan  aturan  yang menentukan  cara  bertindak  pada  kumpulan pernyataan.  Aturan  diekspresikan  sebagai sekumpulan  pernyataan  jika-maka  (disebut aturan IF-THEN atau aturan produksi) (Grosan
& Abraham, 2011).
Untuk  membuat  program  latihan  yang  tepat harus  disesuaikan  dengan  tujuan  latihan.
Untuk menentukan tujuan latihan yang sesuai, program  ini  menggunakan  Indeks  Massa Tubuh  sebagai  acuan  untuk  membantu mendapatkan berat badan yang ideal. Berikut adalah kategori indeks massa tubuh dan tujuan latihannya:

## Tabel 3. Tabel Kategori BMI
Kode  Kategori BMI Skala Tujuan Latihan B1 Berat Badan Kurang BMI ≤ 18.4 Menambah Massa Otot B2 Berat Badan Normal 18.5 ≤ BMI < 23  Maintenance B3 Berat Badan Berlebih BMI ≥ 23 Fat Loss

## Tabel 4. Aturan Pembuatan Program Latihan
Rule  If Then 1 B1 and H1 L1 2 B1 and H2 L2 3 B1 and H3 L3 4 B2 and H1 L4 5 B2 and H2 L5 6 B2 and H3 L6 7 B3 and H1 L7 8 B3 and H2 L8 9 B3 and H3 L9

## Pohon Keputusan pakar
Pohon          keputusan        adalah  suatu  diagram yang  merupakan          suatu  rancangan  yang digunakan  untuk  membentuk  sebuah  sistem pakar (Prabowo, 2014). Berdasarkan pengetahuan-pengetahuan yang telah
dikumpulkan,  maka  dapat  dibuat  pohon keputusan pakar. Pada Gambar 2 ditunjukkan pohon  keputusan  pakar  yang  melakukan penelusuran  dari  atas  kebawah  yaitu  dimulai dengan  penghitungan  indeks  massa  tubuh, kemudian  disesuaikan  dengan  jumlah  hari latihan.  Pohon  keputusan  ini  akan  digunakan untuk  membantu  dalam  pembuatan  basis pengetahuan  yang  akan  digunakan  untuk memberikan solusi program latihan.
Gambar 2 ditunjukkan pohon keputusan pakar
Keterangan: BN : Kategori Indeks Massa Tubuh HN : Jumlah Hari
LN : Jenis Latihan Perancangan Antar Muka (User Interface) Pada bagian ini menjelaskan tentang rancangan  antarmuka  untuk  pengguna  yang terdapat  pada  sistem  pakar  program  latihan fitness berbasis web. Gambar 3 digunakan adalah halaman awal dari user. Selanjutnya pengguna dapat menggunakan fasilitas yang sudah disediakan.
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Gambar  4  digunakan  untuk  melakukan konsultasi latihan dengan cara mengisi nama, berat  badan,  tinggi  badan,  dan  komitmen jumlah  hari  latihan  yang  dapat  dilakukan dalam seminggu, kemudian klik proses.
Gambar 4. Halaman Konsultasi Latihan
Selanjutnya  akan  muncul  hasil  konsultasi latihan yang dapat dicetak dan tombol gerakan latihan untuk menuju halaman gerakan latihan
untuk  mendapatkan  informasi  mengenai gerakan-gerakan latihan.
Gambar 5. Tampilan Hasil Konsultasi Latihan
Gambar 6. Halaman gerakan latihan digunakan  untuk  menampilkan  informasi berupa gerakan-gerakan latihan untuk menunjang program latihan fitness.
Gambar 6. Tampilan Menu Gerakan Latihan
Gambar  7  adalah  Halaman  info  digunakan untuk menampilkan informasi berupa petunjuk penggunaan serta artikel-artikel.
Gambar 7.  Halaman Info
Gambar  8.  digunakan  untuk  menghitung kebutuhan kalori dengan mengisi berat badan, tinggi badan, usia, kategori aktivitas fisik, dan jenis kelamin, lalu klik proses.

## Gambar 8. Tampilan Hitung Kebutuhan
Kalori
Selanjutnya  akan  muncul  hasil  hitung kebutuhan  kalori  serta  rekomendasi  asupan rasio  makronutrisi  dan  tabel  makanan  untuk disesuaikan  dengan  kebutuhan  kalori  pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Hasil Hitung Kebutuhan Kalori

## Database
Untuk  menghasilkan  pemetaan  tabel-tabel maka  perlu  perancangan  basis  data  yang digambarkan  dengan Entity  Relationship Diagram (ERD)  seperti  yang  ditunjukkan Gambar  10.  Terdiri  dari enam  entitas  dengan masing-masing atribut dan relasinya
Gambar 10. ERD Rule Based Expert System
Proses  bisnis  digambarkan  dengan  usecase, sesuai Analisa kebutuhan di atas, sistem pakar ini  terbagi  menjadi  dua  yaitu  pengguna  dan admin.
Gambar 11. Usecase Rule Based Expert System

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengamatan  yang dilakukan selama perancangan, implementasi, dan  uji  coba  terhadap  perangkat  lunak  maka dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pengetahuan  pakar  berhasil  dirumuskan kedalam basis pengetahuan untuk dijadikan aturan (rule-set) untuk mendapatkan program latihan yang sesuai.
2. Sebagai  sarana  yang  tepat  dan  praktis untuk  berkonsultasi  dengan  pakar  di bidang fitness tanpa harus bertemu secara langsung.
3. Aplikasi  ini  dapat  memberikan  solusi latihan  yang  tepat  dengan  menganalisa kebutuhan pengguna.
4. Pengembangan  sistem  pakar  program latihan  fitness  berhasil  dikembangkan sesuai dengan kebutuhan dan perencanaan yang sudah dilakukan .

## REFERENSI
Grosan, C., & Abraham, J. (2011). Intelligent System . Springer. Hayadi, B. H. (2016). Sistem Pakar . Deepublish. Novianti, D. (2019). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner.
Paradigma: Jurnal Komputer Dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika , XXI (1), 49–54. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.p
hp/paradigma/article/view/4979/pdf Örücü, S., & Selek, M. (2020). Design and validation of rule-based expert system by using kinect V2 for real-time athlete support. Applied Sciences (Switzerland) ,
10 (2). https://doi.org/10.3390/app10020611 Palar, C. M., Wongkar, D., & Ticoalu, S. H. R. (2015). Manfaat Latihan Olahraga Aerobik Terhadap Kebugaran Fisik Manusia. Jurnal E-Biomedik , 3 (1). https://doi.org/10.35790/ebm.3.1.2015.7 127 Prabowo, A. B. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi Saluran
Pernafasan Akut (ISPA) Berbasis Web. Jurnal Sarjana Teknik Informatika , 2 (1),
1–5. Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak – Pendekatan Praktisi . Andi.
Saryoko, A., & Putri, Y. A. (2016). Penerapan
Metode Inferensi Forward Chaining
Dalam Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , XII (1), 91–101.
Sutanto, J. J., Winata, H., Gunardi, S., Arjuna,
J., Nomo, U., & Koresponden, A.
(2017). Artikel Penelitian Gambaran Keluhan Muskuloskeletal pada Latihan Beban di Pusat Kebugaran Body Fitness 2017 Musculoskeletal Pain on Weight Training at Fitness Center 2017 . Tan, C. F., Wahidin, L. S., Khalil, S. N., Tamaldin, N., Hu, J., & Rauterberg, G. W. M. (2016). The application of expert system: A review of research and applications. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences , 11 (4), 2448–2453.