## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  71-76 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Mendeteksi Kerusakan Laptop dengan Metode Case Based Reasoning
Harif A Rahman 

## Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
harifarahman26@gmail.com

## Abstract
Laptop is an electronic device that is very widely used today, so the damage to this tool is the most frequently found case. Very many laptop users do not understand the type and level of damage. So researchers conducted this research in making it easier for users to detect laptop damage earlier. This study uses an Expert System that functions as a substitute for experts as a  media consultation. The method used is Case Based Reasoning of laptop damage data on Lutfi  Computer. The results of this study can detect damage more quickly and precisely in helping users to find the right solution to overcome the damage. So  this  research  is  very  helpful  for  laptop  users  in  general  in  overcoming  early  on  accurately,  so  users  can  determine  an accurate solution in dealing with damage to their laptops.
Keywords: Expert System, Laptop Damage, Case Based Reasoning, PHP, MySQL Database.

## Abstrak
Laptop  merupakan  sebuah  alat  elektronik  yang  sangat  banyak  digunakan  saat  ini,  sehingga  kerusakan  alat  ini  merupakan kasus yang paling sering ditemukan. Sangat banyak sekali pengguna laptop kurang memahmi jenis dan tingkat kerusakannya. Maka  peneliti  melakukan  penelitian  ini  dalam  memudahkan  pengguna  untuk  mendeteksi  kerusakan  laptop  lebih  dini. Penelitian  ini  menggunakan  Sistem  Pakar  yang  berfungsi  sebagai  pengganti  pakar  sebagai  media  konsultasi.  Metode  yang digunakan  adalah  Case  Based  Reasoning  terhadap  data-data  kerusakan  laptop  pada  Luthfi  Komputer.  Hasil  penelitian  ini dapat  mendeteksi  kerusakan  lebih  cepat  dan  tepat  dalam  membantu  pengguna  untuk  mencari  solusi  yang  tepat  dalam mengatasi kerusakan. Sehingga penelitian ini sangat membantu pengguna laptop secara umum dalam mengatasi dini secara akurat, sehingga pengguna dapat menentukan solusi yang akurat dalam mengatasi kerusakan laptopnya.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Kerusakan Laptop, Case Based Reasoning, Php, Database MySQL r .
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi komputer pada saat ini berkembang  dengan  sangat  pesat,  teknologi  sudah memberi  pengaruh  yang  sangat  penting  dalam kehidupan sehari-hari. dimana hampir seluruh kegiatan  yang  dilakukan  tidak  terlepas  dari  teknologi khususnya  teknologi  komputer.  Dengan  pesatnya perkembangan  teknologi  komputer  para  penemu  dan pengembang  komputer  telah  mencari  berbagai  cara untuk  memudahkan  user  dalam  menggunakannya, salah satunya adalah laptop [ 1 ].
Masalah  kerusakan  laptop  merupakan  kasus  yang paling  sering  ditemukan,  maka  itu  diperlukan pengetahuan laptop yang cukup baik untuk mengantisipasi  terjadinya  kerusakan  laptop.  Hal  ini dapat  dimaklumi  karena  banyaknya  user  yang  kurang memiliki  pengetahuan  dalam  kerusakan  hardware maupun  software  laptop  [ 2 ].  Sehingga  diperlukannya aplikasi  yang  dapat  membantu  menangani  masalah kerusakan  pada  leptop,  salah  satunya  yaitu  Sistem Pakar  yang  berfungsi  sebagai  pengganti  pakar  yang dapat dijadikan sebagai media konsultasi [ 3 ].
Metode yang menggabungkan keahlian dan pengetahuan seorang pakar untuk membangun aplikasi pengetahuan  baru  berdasarkan  sejumlah  kasus  yang dikenal  dengan  istilah  Case  Based  Reasoning  [ 4 ]. Metode  Case  Based  Reasoning  merupakan  proses penyelesaian masalah dengan memanfaatkan pengalaman  sebelumnya  [ 5 ].  Case  Based  Reasoning merupakan  salah  satu  metode  pemecahan  masalah yang dalam mencari solusi dari suatu kasus yang baru [ 3 ].
Kecerdasan  Buatan  berasal  dari  bahasa  Inggris Artificial Intelligence atau disingkat Artificial Intelligence (AI),  yaitu  intelligence  adalah  kata  sifat yang berarti cerdas, sedangkan artificial artinya buatan [ 6 ].  AI  adalah  kecerdasan  yang  dimiliki  oleh  mesin yang  dapat  bertindak  seperti  layaknya  manusia  [ 7 ]. Kecerdasan Buatan dapat didefinisikan sebagai cabang ilmu  komputer  yang  berkaitan  dengan  otomasi perilaku cerdas termasuk kemampuan dalam memahami dan memantau informasi secara visual atau spasial,  membuat  prediksi  serta  berinteraksi  dengan manusia dan mesin [ 8 ].
Sistem Pakar merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan  atau  AI  [ 9 ].  Sistem  Pakar  adalah  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  direkam dalam  komputer  untuk  memecahkan  suatu  masalah atau  untuk  memberikan  saran  [ 10 ].  Komponen- komponen  yang terdapat dalam Sistem Pakar tersebut terdiri  dari  antarmuka  pemakai,  basis  pengetahuan yaitu  fakta  dan  aturan,  akuisisi  pengetahuan, mekanisme  inferensi,  workplace,  penjelasan  dan perbaikan pengetahuan [ 11 ].
CBR merupakan salah satu metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) yang menitikberatkan pemecahan  masalah  dari  kasus-  kasus  sebelumnya [ 12 ].  Pemecahan  masalah  baru  pada  CBR  dilakukan dengan  cara  mencari  permasalahan  sejenis  pada  masa lampau  dan  memberikan  solusi  untuk  masalah  yang akan datang [ 13 ]. CBR digunakan untuk menyelesaikan  masalah  dengan  mengingat  kejadian- kejadian yang sama atau sejenis yang pernah terjadi di masa  lalu  [ 14 ]  kemudian  menggunakan  pengetahuan atau  informasi  tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah yang  baru  [ 15 ].  Dengan  menggunakan  metode  CBR memiliki keunggulan, salah satunya yaitu mengurangi akuisisi pengetahuan dengan menghilangkan kebutuhan  untuk  ekstrak  model  atau  kumpulan  dari aturan-aturan,  seperti  yang  diperlukan  dalam  model atau  sistem  yang  berbasis  aturan  [ 16 ].  Langkah- langkah  dalam melakukan
perhitungan menggunakan  metode  CBR  terdapat  4  tahapan  proses dalam sistem penalaran komputer berbasis kasus yaitu [ 17 ].
a. Retrieve,  mendapatkan  kasus-kasus  yang  mirip. Terdapat  3  tahap  dalam  proses  retrieve  yaitu mengidentifikasi kasus (Identify Feature), memulai pencocokan (Initially Match) dan memilih (Select) [ 18 ]
b. Reuse,  menggunakan  kembali  kasus-kasus  yang ada  dan  dicoba  untuk  menyelesaikan  suatu masalah sekarang.
c. Revise,  merubah  dan  mengadopsi  solusi  yang ditawarkan jika perlu.
d. Retain,  memakai  solusi  baru  sebagai  bagian  dari kasus  baru,  kemudian  kasus  baru  diperbaharui  ke dalam basis kasus [ 19 ].
Algoritma  Nearest  Neighbor  merupakan  pendekatan untuk  mencari  kasus  dengan  kedekatan  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama,  yaitu  berdasarkan  pada kecocokan bobot sejumlah fitur yang ada [ 20 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  sistem  pakar  dalam mendeteksi kerusakan laptop. Penelitian dirinci dalam tahapan  dalam  bentuk  alur  dengan  urutan  langkah- langkahnya disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Penelitian  ini  membangun  sistem  pakar  dalam melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Case Based  Reasoning  (CBR).  Data  yang  diolah  oleh metode  ini  merupakan  data-data  kerusakan  komputer laptop  yang  dilakukan  pada  Lutfi  Computer.  Hasil yang  didapatkan  dari  penelitian  dalam  bentuk  rule yang disajikan dalam bentuk antar muka yang friendly .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek  yang  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  data gejala-gejala  yang  terdapat  pada  beberapa  jenis kerusakan  laptop.  Penjelasan  mengenai  gejala-gejala terhadap  jenis  kerusakan  dikelompokan  menjadi  tiga, yaitu:
a. Gejala  ringan  dengan  bobot  parameter  (w)  adalah 1.
b. Gejala  sedang dengan bobot  parameter  (w) adalah 3.
c. Gejala  berat  dengan  bobot  parameter  (w)  adalahs 5.
Data  gejala  yang  didapatkan  dari  sumber  data  yang telah  dikonsultasikan  dengan  pakar  disajikan  pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 7.
Tabel 1. Gejala Kerusakan Pada Fan (P01) No Gejala Awal Bobot 1 Sering Hank 3 2 Temperatur Kipas Tidak Baik 3 3 Laptop Mudah Panas 5 4 Laptop Sering Overheat 5 5 Suara Kipas Sangat Berisik 5 6 Tidak Terasa Ada Angin pada Pembuangan 3
7 Laptop Sering Mati 3 8 Kipas Laptop Tidak Berputar 1 9 Keyboard  Tidak Berfungsi 5 Tabel 2. Gejala Kerusakan pada Harddisk (P02) No Gejala Awal Bobot 1 Ada kode-kode aneh 5 2 Muncul kode eror pada laptop 5 3 Hardisk mengalami overheart 3 4 Hardisk cepat panas 3 5 Sering data tidak terbaca 3 6 Blue Screen 5 7 Laptop tidak dapat hidup 3
8 Laptop hanya bisa hidup sampai logo windows 5 Tabel 3. Gejala Kerusakan pada Processor (P03) No Gejala Awal Bobot 1 Komputer tidak menyala 1 2 Komputer tiba-tiba mati 1 3 Kegagalan pada saat membuka program 3 4 Sistem hanya menyala sementara 3 5 Komputer tidak  dapat hidup sama sekali 3 6 Blue Screen 5 7 Laptop Hank 3 8 Sering terjadi kegagalan saat booting 5 9 Laptop mudah panas 1 Tabel 4. Gejala Kerusakan pada Layar (P04) No Gejala Awal Bobot 1 Layar bergoyang 1 2 Adanya Gomy 3 3 LCD bergaris 5
4 LCD menampilkan tampilan artifact 5
5 LCD Blank 1 Tabel 5. Gejala Kerusakan pada Sistem Operasi (P05) No Gejala Awal Bobot 1 Booting berhenti setelah melakukan POST 1 2 Kerja booting  sampai ke windows berjalan lambat 3 3 Windows explorer tidak dapat Dijalankan 3 4 Start menu tidak dapat dijalankan 5 5 Prosedur Shut down tidak dapat Dijalankan 5 6 Prosedur shutdown berhenti sebelum Komputer benar- benar berhenti 3 7 Layar selalu diam 3
Tabel 6. Gejala Kerusakan pada USB (P06) No Gejala Awal Bobot 1 Driver tidak terpasang 1 2 Port USB longgat 5 3 Posrt USB Patah 3 4 Jalur pada USB pada PCB putus 3 5 Disable USB Selective 5 Tabel 7. Gejala Kerusakan pada Charging (P07) No Gejala Awal Bobot 1 Problem di steker charger 5 2 Problem di charger laptop 3 3 Masalah pada adapter charger 3 4 Masalah pada sambungan kabel 5 5 Masalah pada ujung konektor 3 6 Masalah pada port charger 5 7 Masalah panas pada laptop 3 8 Laptop  keluar  tanda  silang  pada gambar batray 5
Selanjutnya,  dilakukan  proses  analisis  terhadap dengan Gejala Sedang dengan nilai 3 dan Gejala Berat dengan nilai 5 menggunakan metode  CBR .
Sistem  ini  menggunakan  langkah  yang  digunakan dalam  metode  CBR  ini  terdiri  atas  empat  tahapan proses,  yaitu retrieve,  reuse,  revise, dan retain .  Kerja sistem  berpedoman  pada  basis  pengetahuan  yang dimiliki  oleh    sistem  dengan  tingkat  kemiripannya. Berdasarkan  tingkat  kemiripan  ( similarity )  diagnosis jenis  kerusakan  yang  dideteksi  oleh  user  serta  saran perbaikan . Persamaan yang digunakan disajikan pada Rumus (1).
wn w w w wn sn w s w s S Similarity         ... 3 2 1 * ... 2 * 2 1 * 1 ) ( (1)
Dimana  s1,  s2,  s3,  dan  seterusnya  adalah  jumlah  unit yang rusak sedangkan w adalah bobot kerusakan yang disajikan  pada  Tabel  1  sampai  dengan  Tabel  7. Pengujian  terhadap  kerusakan  laptop  yang  terjadi dengan menggunakan Rumus (1) disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Pengujian No Gejala yang dihadapi pengguna Pembobotan 1 Driver tidak terpasang 1 2 Blue Screen 5 3 Kegagalan pada saat membuka program 3 4 Sistem hanya menyala sementara 3 5 Laptop keluar tanda silang pada gambar batray 5 6 Kerja booting sampai ke windows berjalan lambat 3 7 Windows explorer tidak dapat dijalankan 3 8 Sering terjadi kegagalan saat booting 5
Maka,  tingkat  kemiripannya  yang  berhubungan dengan fan adalah:
5 1 3 3 5 5 5 3 3 5 * 1 1 * 0 3 * 0 3 * 1 5 * 0 5 * 0 5 * 0 3 * 1 3 * 0                  S
33 , 0 33 11   S % 33  S
Dari perhitungan diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh  pemakai,  sehingga  tingkat  kerusakan  pada  fan laptop yang dialami oleh user sebesar 33%.
Perhitungan kemiripan berdasarkan kerusakan hardisknya adalah:
5 3 5 3 3 3 5 5 5 * 0 3 * 1 5 * 0 3 * 0 3 * 1 3 * 1 5 * 0 5 * 0                S 28 , 0 32 9   S % 28  S
Dari perhitungan diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh  pemakai,  sehingga  tingkat  kerusakan  pada harddisk laptop yang dialami oleh user sebesar 28%.
Untuk perhitungan  kemiripan dengangejala kerusakan pada processor adalah:
1 5 3 5 3 3 3 1 1 1 * 0 5 * 1 3 * 1 5 * 0 3 * 1 3 * 1 1 * 0 1 * 1                 S 60 , 0 25 15   S % 60  S
Dari perhitungan diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh  pemakai,  sehingga  tingkat  kerusakan  pada processor laptop yang dialami oleh user sebesar 60%.
Untuk perhitungan  kemiripan dengangejala kerusakan pada layar adalah:
1 5 5 3 1 1 * 0 5 * 0 5 * 0 3 * 1 1 * 1          S 27 , 0 15 4   S % 27  S
Dari perhitungan diatas terdapat 2 gejala yang dialami oleh  pemakai,  sehingga  tingkat  kerusakan  pada  layar laptop yang dialami oleh user sebesar 27%.
Untuk perhitungan  kemiripan dengangejala kerusakan pada sistem operasi adalah:
3 3 5 5 3 3 1 3 * 0 3 * 0 5 * 0 5 * 1 3 * 1 3 * 1 1 * 1
             S 52 , 0 23 12   S % 52  S
Dari perhitungan diatas terdapat 4 gejala yang dialami oleh pemakai, sehingga tingkat kerusakan pada sistem operasi laptop yang dialami oleh user sebesar 52%.
Untuk perhitungan  kemiripan dengangejala kerusakan pada port USB adalah:
5 3 3 3 1 5 * 1 3 * 1 3 * 0 3 * 0 1 * 1          S 60 , 0 15 9   S % 60 

## S
Dari perhitungan diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh pemakai, sehingga tingkat kerusakan pada sistem operasi laptop yang dialami oleh user sebesar 60%.
Untuk perhitungan  kemiripan dengangejala kerusakan pada charging adalah:
5 3 5 3 5 3 3 5 5 * 0 3 * 1 5 * 1 3 * 0 5 * 0 3 * 1 3 * 1 5 * 0                S 43 , 0 32 14   S % 43  S
Dari perhitungan diatas terdapat 3 gejala yang dialami oleh  pemakai,  sehingga  tingkat  kerusakan  pada charging laptop yang dialami oleh user sebesar 43%.
Dari  perhitungan  kasus  diatas  yang  memiliki  bobot kemiripan  paling  rendah  adalah  kasus  pada  jenis kerusakan  pada  layar  dengan  nilai  27%,    dimana hanya  terdapat  2  gejala  yang  diinputkan  memiliki kesamaan  dengan  gejala  pada  basis  pengetahuan. Untuk  kasus  yang  memiliki bobot kemiripan tertinggi adalah kasus pada jenis kerusakan pada processor nilai 60%,  dimana  terdapat  5  gejala  yang  diinpukan memiliki  kesamaan  dengan  gejala  pada  basis pengetahuan.
Pada proses reuse , solusi yang diberikan adalah solusi dengan  bobot  kemiripan  kasus  yang  ada  pada  basis pengetahuan  dengan  kasus  baru  yang    paling  tinggi. Dari  perhitungan  bobot  diatas,  kasus  yang  paling tinggi  nilai  similiarity  nya  adalah  kerusakan  pada processor.  Jadi  solusi  perbaikannya  yang  disarankan untuk  kasus  baru  yang  dimasukan  user  dengan  pada kerusakan processor maka disanrankan untuk menganti processor.
Penelitian  ini  juga  didukung  dengan  pembangunan sistem  yang  diaplikasikan  dengan  menggunakan pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Bentuk tampilan  tampilan  halaman  depan  kerusakan  laptop yang berada pada sistem informasi sistem pakar dalam mendeteksi  kerusakan  laptop  pada  Toko  Luthfi Komputer disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Depan
Tampilan  halaman  gejala  laptop  disajikan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Gejala
Tampilan halaman konsultasi laptop yang berada pada sistem informasi disajikan pada Gamabr 4.
Gambar 4. Halaman Konsultasi
Setelah  data  diisikan  berdasarkan  gejala  kerusakan yang  terjadi  terhadap  laptop,  maka  akan  diproses menggunakan  metode  CBR  dan  menghasilkanl tampilan yang disajikam pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Hasil Konsultasi
Berdasarkan  dari  hasil  sistem  pakar  maka  didapatkan sebuah sistem yang sangat membantu pengguna laptop dalam mendeteksi secara dini. Hasil deteksi ini sangat membantu  pemakai  laptop  yang  kurang  memahami kerusakan  laptop  secara friendly dengan  hasil  efektif dan efisien.

## 4. Kesimpulan
Sistem  pakar  untuk  mendeteksi  kerusakan  laptop  ini mampu  mendeteksi  kerusakan  secara  dini.  Sistem pakar  dalam  mendeteksi  kerusakan  laptop  dengan menggunakan  metode  CBR  dapat  memperoleh informasi dan pengetahuan mekanik dalam mendeteksi kerusakan pada laptop dengan sangat baik.

## Daftar Rujukan
[1] Guntur,  M.,  Santony,  J.,  &  Yuhandri,  Y.  (2018).  Prediksi Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dalam Investasi untuk Meminimalisasi Resiko. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi
Informasi), 1(1), 11–
32. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.276
[2] Alia,  T.,  &  Irwansyah,  I.  (2018).  Pendampingan  Orang  Tua pada  Anak  Usia  Dini  dalam  Penggunaan  Teknologi  Digital [Parent  Mentoring  of  Young  Children  in  the  Use  of  Digital Technology]. Polyglot: Jurnal Ilmiah, 14 (1),  65– 78. https://doi.org/10.19166/pji.v14i1.639
[3] Syaputra,  N.  H.  (2019).  Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Kerusakan  Lift  Dengan  Menggunakan  Metode Case  Based  Reasoning  (CBR). Jurinal  RisetKomputer (jurikom), 15 (2), 125–142.
http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v6i4.1402
[4] Effendi,  L.,  Darajat,  D.  M.,  &  Lestari,  S.  (2018). Analisa Berat  Bersih  Daging  Serta  Ciri-Ciri  Sapi  Normal  dan Glongongan  Menggunakan  Sistem  Pakar  dengan  Metode Case  Based  Reasoning  (CBR)  Berbasis  Android .  Multitek Indonesia, 12(2), 114–121.
[5] Ghufron,  M.  A.  (2018). Revolusi  industri  4.0:  Tantangan, Peluang  dan  Solusi  Bagi  Dunia  Pendidi kan. Seminar Nasional  Dan  Diskusi  Panel  Multidisiplin  Hasil  Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 1 (1), 8–25.
[6] Syahputra,  T.,  &  Halim,  J.  (2019). Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa Penyakit Menular Seksual (HIV/AIDS) Dengan Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR ). Jurnal Sains Dan Komputer (Saintikom), 11 (9), 201–234.
[7] Ferdika,  M.,  &  Kuswara,  H.  (2017). Sistem  Informasi Penjualan  Berbasis  Web  Pada  PT  Era  Makmur  Cahaya Damai  Bekasi . Information  System  For  Educators  And Professionals: Journal of Information System, 1 (2), 175–188.
[8] Asrianda,  A.,  Dinata,  R.  K.,  &  Hidayat,  R.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemain  Bola  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp). Techsi  - Jurnal Teknik Informatika, 10( 5), 22–34. https://doi.org/10.29103/techsi.v11i2.1522
[9] Palinggi,  S.,  &  Limbongan,  E.  C.  (2020).  Pengaruh  Internet Terhadap  Industri  Ecommerce  Dan  Regulasi  Perlindungan Data  Pribadi  Pelanggan  Di  Indonesia.  Semnas  Ristek (Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi) 2020, 4(1), 120–145.
[10] Ghufron,  M.  A.  (2018). Revolusi  industri  4.0:  Tantangan, Peluang  dan  Solusi  Bagi  Dunia  Pendidikan.  Seminar Nasional  Dan  Diskusi  Panel  Multidisiplin  Hasil  Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 1(1), 8–25.
[11] Putra, F. K. (2019). Disain Database untuk Pengelolaan Data Kuliah Kerja Nyata (KKN) pada Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar. Simtika, 2(1), 60–65.
[12] Pramudia,  H.,  &  Nugroho,  A.  (2017).  Sistem  Informasi Kerusakan  Laptop  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes. Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana, 5(2), 135–155.
[13] Sinaga,  A.  S.  R.  M.,  &  Ginting,  N.  S.  W.  (2018). Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kacang  Kedelai  Menggunakan Metode Certainty Factor . Jurnal KomtekInfo, 5 (2), 36–41.
[14] Hidayat,  H.  A.,  &  Gumilang,  G.  (2017). Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Yang  Disebabkan  Oleh  Rokok  Dengan Metode Forward Chaining . Jutekin, 3( 1), 5–22.
[15] Gusman,  A.  P.,  Maulida,  D.,  &  Rianti,  E.  (2019).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kista  Ovarium  Dengan  Metode Forward Chaining. Komtekinfo, 17(22), 110–128. https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v6i1.146
[16] Wiyandra,  Y.,  &  Yenila,  F.  (2018).  Sistem  Pakar  Deteksi Apendisicitis. Jurnal KomtekInfo, 5(3), 81–91.
https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i3.185
[17] Syahrizal,  M.,  &  Haryati,  H.  (2018).  Perancangan  Aplikasi Sistem  Pakar  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Alat  Berat  (Beko)
Dengan  Menerapkan  Metode  Teorema  Bayes.  Jurnal  Media Informatika Budidarma, 6(3), 81–95.
https://doi.org/10.30865/mib.v2i2.596
[18] Pahlawan, A. R., & Wibisono, S. (2017). Implementasi Case Based Reasoning untuk Sistem Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman  Cabe  Merah  Menggunakan  Algoritma  Similaritas Neyman . Sintak2017, 65–70.
[19] Minarni,  Warman,  I.,  &  Handayani,  W.  (2017).  Case-Based Reasoning  (CBR)  pada  Sistem  Pakar  Identifikasi  Hama  dan Penyakit  Tanaman  Singkong  dalam  Usaha  Meningkatkan Produktivitas Tanaman Pangan. Jurnal TEKNOIF, 1(1), 131– 163. https://doi.org/10.21063/JTIF.2017.V5.1.41-47
[20] Kurnia, H., Ariandi, V., Heriyanto, & Elva, Y. (2019). Expert systems  diagnosing  of  banana  pests  and  diseases  use  case- based  reasoning  method  with  android.  Journal  of  Physics: Conference Series, 23. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1339/1/012031