## Penerapan Metode Forward-Backward Chaining pada Sistem Pakar Pencegahan dan Pengobatan Penyakit Sapi
M D Irawan 1 , A Widarma 2 , Y H Siregar 3 , Rudi 4
Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Indonesia 1 Jl. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate 20371, Indonesia 1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Asahan, Indonesia 234
Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran 21219, Indonesia 234 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id *1 , adiwidarma10@gmail.com 2 , yustria.siregar@gmail.com 3 ,
rudi@gmail.com 4
diterima: 1 Juli 2020 direvisi: 19 Januari 2021 dipublikasi: 1 Maret 2021

## Abstrak
Meningkatnya  populasi  ternak  sapi  di  desa  Aek  Nagali  khususnya  di  dusun  V  sangatlah  membantu perekonomian pada masyarakat tersebut, kesehatan akan hewan ternak yang dipelihara oleh peternak menjadi hal yang penting untuk hewan itu sendiri. Sulitnya dokter hewan di daerah desa Aek Nagali sehingga kebiasaan orang di desa yang mana ketika sapi mereka sakit dan sekarat langsung di sembelih dan dagingnya diperjualbelikan. Padahal hal tersebut belum tentu sapi tersebut layak di komsumsi atau tidak karena ada penyakit sapi yang bisa menular ke manusia saat makan daging sapi tersebut. Tujuan penelitian ini membangun suatu sistem berbasis sistem pakar yang dapat memberikan gambaran umum atau  keputusan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Forward  Chaining  dan  Backward  Chaining  dalam mendiagnosa penyakit sapi. Pembahasan yang difokuskan dengan menerapkan aturan Forward Chaining dan  Backward  Chaining  dan  menerapkannya  ke  sistem.  Dari  hasil  penelitian  metode  backward  dan forward memberikan informasi cara pencegahan dan pengobatan pada penyakit sapi sehingga peternak bisa mengetahui langkah apa yang harus di ambil.
Kata kunci: Forward Chaining; Backward Chaining; Sistem Pakar; Penyakit Sapi

## Abstract
Increasing  the  population  of  cattle  in  Aek  Nagali  village,  especially  in  hamlet  V,  really  helps  the economy of the community, the health of the livestock raised by breeders is important for the animals themselves. It is difficult for veterinarians in Aek Nagali village so that it is the custom of people in the village  where  when their cows  are  sick  and  dying they  are  immediately slaughtered  and the  meat  is traded. Even though this does not mean that the cow is suitable for consumption or not because there is a cow disease that can be transmitted to humans when eating beef. The purpose of this research is to build  an  expert  system-based  system  that  can  provide  an  overview  or  decision.  The  method  used  is Forward Chaining and Backward Chaining in diagnosing cow disease. The discussion is focused on applying Forward Chaining and Backward Chaining rules and applying them to the system. From the results of research, the backward and forward methods provide information on how to prevent and treat cattle disease so that breeders can know what steps to take.
Keywords: Forward Chaining; Backward Chaining; Expert System; Cow Disease

## 1. Pendahuluan
Pada suatu daerah terdapat desa yaitu Desa Aek Nagali, Kecamatan Aek Kuasa, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara merupakan sebagian masyarakatnya adalah peternak. Salah satu ternak adalah sapi, populasi ternak sapi di desa Aek Nagali khususnya di dusun V sangatlah membantu  perekonomian  pada  masyarakat  tersebut,  kesehatan  akan  hewan  ternak  yang dipelihara oleh peternak menjadi hal yang penting untuk hewan  itu sendiri. Banyaknya hewan ternak di desa Aek Nagali tidak sama dengan adanya dokter hewan di daerah itu. Para perternak hanya mengetahui penyakit masuk angin atau cacingan pada hewan mereka. Untuk memanggil
dokter hewan ke desa Aek Nagali memakan waktu yang lama karna akses jalan  di desa Aek Nagali sangatlah jauh dan terjal. Jika peternak ingin memanggil dokter hewan maka peternak harus mengumpulkan beberapa peternak yang hewan mereka sakit juga.
Sulitnya dokter hewan di daerah desa Aek Nagali sehingga kebiasaan orang desa yang mana ketika  sapi  mereka  sakit  dan  sekarat  langsung  di  sembelih  dan  dagingnya  di  jual  belikan. Mereka tidak mengetahui sapi tersebut layak di komsumsi atau tidak karna ada penyakit sapi yang bisa menular ke manusia saat makan daging sapi tersebut. Pada cabang ilmu kecerdasan buatan  terdapat  ilmu  yang  dapat  memindahkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam  sistem.  Hal tersebut dapat membantu masyarakat ketika pakar tersebut susah untuk ditemui atau tidak ada pakar pada daerah tersebut.
Dari  penjelasan  tersebut,  ditentukanlah  tujuan  penelitian  ini  dengan  mencoba mengembangkan sistem pakar agar dapat di pakai oleh para peternak dan masyarakat umum juga mengetahui dan mengenali gejala-gejala penyakit pada ternak sapi menggunakan metode forward  chaining  dan  backward  chaining,    adapun  beberapa  peneliti  yang  sudah  membahas tentang sistem pakar dan penyakit sapi  dengan metode certainty factor dengan data penyakit Brucellosis,  Infection  Bovine  Rinotracheitis,  Johnes’s  Disease,  Antraks,  Sapi  Gila,  Bovine Viral Diarrhea [1]. Terdapat juga pada penelitian lain dengan metode yang sama namun data penyakit  sedikit  berbeda  yaitu,  Antraks,  Kudis  (Scabies),  Sapi  Ingusan,  Sapi  Ngorok,  Sapi Demam,  Sapi  Surra,  dan  Foot  Rot  [2].      Pada  penelitian  lain  dengan  metode  yang  berbeda menggunakan metode forward chaining untuk mengidentifikasi penyakit dan pengobatan serta mengembangkan sistem pakar menggunakan metode RAD (Rapid Application Development) [3].    Penelitian  lain  dengan  metode  yang  sama  yaitu  forward  chaining  membahas  tentang penyakit  Tuberkolosis,  Antraks,  Radang  paha,  Brucellosis,Leptosirosis,  Vibriosis, Endometritis,  Mastitis,  Penyakit  jamur,  Pneumonia,  PMK(Penyakit  mulut  dan  kuku),  IBR, BVD , Ngorok [4]. Dari penelitian yang telah dijelaskan pada diagnosa penyakit sapi terdapat beberapa metode yang digunakan seperti centainty factor dan forward chaining. Pada penelitian ini menggabungkan metode forward chaing dan backward chaining.
Kombinasi  metode  forward  chining  dan  backward  chaining  pernah  dilakukan  dalam mendiagnosa penyakit ayam [5], serta analisa efectivitas metode tersebut yang menghasilkan klasifikasi  dari metode forward dan backward [6]. Selain kombinasi terdapat  juga penelitian tentang perbandingan strategi penalaran foward chaining dan backward chaining [7].
Hal tersebut jadikan perbedaan mendasar dari penelitian sebelumnya. Penggabungan metode ini  tidak  menggabungkan  metodenya  namun  membedakan  penggunaan  metodenya.  Metode Forward  Chaining  digunakan  dalam  diagnosa  penyakit  sapi.  Sedangkan  Metode  Backward Chaining digunakan dalam diagnosa penyakit sapi pencegahan penyakit sapi.

## 2.  Kajian Pustaka
Kajian pustaka merupakan teori-teori tentang sistem pakar, forward chaining dan backward chaining serta UML dalam tools analisa dan desain sistem.

## 2.1. Sistem Pakar
Secara  umum,  sistem  pakar  merupakan  alat  bantu  pangganti  pakar  dalam  hal  diagnosa masalah-masalah tertentu. Pengganti yang dimaksud bukan mengganti pakar menjadi sistem, namun memasukkan keahlian pakar kedalam sistem. Sehingga sistem tersebut dapat menjawab masalah-masalah yang sesuai dengan kepakaran sistemnya. Terdapat penelitian tentang sistem pakar  dalam  diagnosa  pada  penyakit  manusia,  sistem  tersebut  menggantikan  pakar  penyakit tersebut  kepada  sistem  [8],  [9],  [10],  [11],  [12].  Selain  pada  manusia  sistem  pakar  juga dilakukan  untuk  menggantikan  pakar  tanaman  [13],  [14].  Begitu  juga  banyak  terdapat
penelitian  tentang  diagnosa  tentang  penyakit  hewan  seperti  sumber  penelitian  pada pendahuluan.

## 2.2. Forward Chaining dan Backward Chaining
Forward Chaining adalah proses penelusuran yang dimulai dengan menampilkan kumpulan data atau fakta yang meyakinkan menuju kesimpulan akhir[15]. Sedangkan Backward Chaining adalah proses berpikir ke belakang dimulai dengan tujuan dan kemudian melacak jalan yang akan mengarah ke tujuan itu, mencari bukti bahwa kondisi terpenuhi. Mencocokkan fakta atau pernyataan dimulai dari sisi kanan (lalu pertama)[16].

## 2.3. Penyakit Sapi
Data penyakit sapi didapat dengan melakukan wawancara dengan salah satu mantri hewan yang ada di Asahan. Data yang di ambil adalah gejala gejala penyakit, jenis penyakit, khususnya penyakit Anthrax, Pink Eyes, Mastitis, Cacingan, Bloat atau Tympani.

## 2.4. Analisa dan Desain Menggunakan UML
Tahapan analisa dan desain merupakan tahapan dalam pengembangan sistem. Dalam hal ini digunakan UML seperti usecase, activity diagram, sequensial diagram dan class diagram[17].

## 3.  Metode Penelitian
Di  dalam  melakukan  pelitian  perlu  membuat  kerangka  kerja,  supaya  penelitian  yang  di lakukan bisa berjalan dengan sistematis. Dengan ini kerangka kerja penelitian, peneliti dapat mengambil keputusan dan sikap yang tepat untuk mengatasi masalah saat penelitian.

## Gambar 1. Kerangka Kerja

## 3.1.  Studi Pustaka
Studi pustaka terdiri dari di kutip dari jurnal yang akan di implementasikan. Studi pustaka merupakan bagian dari kegiatan studi literatur.

## 3.2.  Analisa dan Desain
Analisa Data dan Desain Studi Pustaka Implementasi Analisa Data Untuk Sistem Pakar Penerapan Aturan Forward dan Backward Analisa Menggunakan UML Pengumpulan Data Basis Pengetahuan Mesin Inferensi Use Case Activity Diagram Sequencial Diagram Class Diagram
Dalam  hal  ini  analisa  adalah  yang  harus  dilakukan  dalam  fase  pengembangan  untuk membacakan  suatu  masalah  sudah  ada  dan  mengidentifikasi  kelemahan,  kekuatan  dan perbaikan  sistem  yang  sudah  ada  dan  mengidentifikasi  penyebab,  penentuan  solusi,  dan kebutuhan  yang di perlukan informasi sistem. Ada beberapa  yang di butuhkan untuk analisa antara lain
1. Analisa data untuk sistem pakar yang terdiri dari data setiap penyakit pada sapi dan memiliki kriteria gejala masing-masing.
2. Analisa  data  menggunakan  UML  ( Unified  Modeling  Language ),  Use  Case  Diagram,
Activity Diagram dan Sequence Diagram.
Desain merupakan bentuk yang mampu menjelaskan berbagai bagian-bagian tampilan dan terkaitan  antar  bagian  dalam  keseluruhannya.  Desain  dapat  juga  menguraikan  kemampuan memecahkan suatu informasi atau materi menjadi komponen-komponen yang leih kecil hingga di pahami.

## 3.3.  Implementasi
Implementasi merupakan tahapan yang dilaksanakan dalam meletakkan sistem supaya siap dioperasikan. Adapun komponen dibutuhkan dalam implementasi sistem yaitu perangkat keras ( Hardware ), perangkat lunak ( Software ).

## 4.  Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil  dan  pembahasan  dijelaskan  sesuai  tahapan  metode  penelitian  yang  telah  di paparkan pada gambar kerangka kerja.

## 4.1.  Analisa Data
Data yang di gunakan penelitian ini ialah di ambil dari hasil wawancara sesuai kajian pustaka 2.3 penyakit sapi.

## 1. Pengumpulan Data
Data-data  yang  di  peroleh  selama  proses  pengumpulan  data  terdiri  dari  data  gejala,  data penyakit.
a. Data Gejala
Adapun gejala yang terdapat di aplikasi diagnosa pencegahan dan pengobatan pada sapi ini ada dua puluh gejala. Gejala gejala tersebut seperti yang di lihat dalam tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Gejala Kode Jenis Gejala JG01 Deman tinggi JG02 Sulit bernafas JG03 Kehilangan nafsu makan JG04 Keluar darah dari salah satu lubang tubuh JG05 Pembengkaan di bawa leher, dada, perut dan tulang rusuk JG06 Air susu bercampur nana dan darah JG07 Kelenjar pada saluran air susu JG08 Air susu keluar tidak normal JG09 Bulu kusam dan kusam JG10 Perut buncit JG11 Lemah JG12 Pucat pada selaput lendir mata JG13 Mencret
Kode Jenis Gejala JG14 Perut kiri membesar JG15 Pinggang membungkuk JG16 Nafas cepat dan pendek JG17 Selaput lendir dan katup bengkak JG18 Tahi mata menjadi lendir bernana JG19 Terus menerus keluar air mata JG20 Memakan Tanah
b. Data Penyakit
Adapun jumlah penyakit yang diolah dalam aplikasi diagnosa pencegahan dan pengobatan pada sapi ini ada lima penyakit. Penyakit tersebut seperti yang di lihat dalam tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit KP1 Anhtrax KP2 Pink eyes KP3 Mastitis KP4 Cacingan KP5 Bloat atau tympani

## c. Data Pencegahan penyakit
Adapun  jumlah  pencegahan  yang  diolah  dalam  aplikasi  diagnosa  pencegahan  dan pengobatan  pada  sapi  ini  ada  lima  pencegahan.  Pencegahan  tersebut  seperti  yang  di  lihat dalam tabel 3 berikut.
Tabel 3 Data Pencegahan Kode Pencegahan Nama Pencegahan KC1 Pemberian Obat Cacing KC2 Pemerasan Rutin KC3 Teteskan Obat Mata KC4 Makanan Di jaga KC5 Di Kubur
Dari  pengetahuan  berupa  gejala  dan  penyakit  pada  sapi,  maka  dapat  di  buat  basis pengetahuan berupa hubungan atau terkaitan yang ada antara gejala dan penyakit pada sapi.

## 2. Basis Pengetahuan
Dari  pengetahuan  berupa  gejala  dan  penyakit  pada  sapi,  maka  dapat  di  buat  basis pengetahuan berupa hubungan atau terkaitan yang ada antara gejala dan penyakit pada sapi. Basis pengetahuan tersebut dapat di lihat pada tabel 4 :
Tabel 4 Basis Pengetahuan Kode Gejala Kode Penyakit KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 JG01 * JG02 * JG03 * * *
Kode Gejala Kode Penyakit KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 JG04 * JG05 * JG06 * JG07 * JG08 * JG09 * JG10 * JG11 * JG12 * JG13 * JG14 * JG15 * JG16 * JG17 * JG18 * JG19 * JG20 *

## 3. Mesin Inferensi
Mesin  inferensi  digambarkan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  yang  digunakan  untuk mengetahui fakta dan kesimpulan.
Mesin Inferensi Penyakit JG01 JG02 JG03 JG04 JG05 KP1 JG06 JG10 JG07 JG08 JG09 JG11 JG12 JG13 JG20 KP3 KP4 JG17 JG14 JG18 JG19 JG15 JG16 KP4 KP5 Forward Chaining S O L U S I Fakta Goal
Gambar 2. Mesin Inferensi Forward Chaining Penyakit Sapi
Mesin inferensi menggunakan forward chaining dalam mendiagnosa penyakit sapi. Dimulai dari fakta-fakta gejala sampai ke goal. Dari gambar 2 merupakan mesin pencarian solusi dari penyakit penyakit sapi dengan gejala-gejala penyakit sapi tersebut. Setelah mesin inferensi terbentuk aturan produksi sebagai berikut.
Tabel 5. Aturan Produksi No Aturan Produksi Goal 1 IF JG01 AND JG02 AND JG03 AND JG04 THEN JG05 KP1 2 IF JG03 AND JG06 AND JG07 AND JG08 THEN JG09 KP2 3 IF JG03 AND JG10 AND JG11 AND JG12 AND JG13 THEN JG20 KP3 4 IF JG17 AND JG18 THEN JG19 KP4 5 IF JG14 AND JG15 THEN JG16 KP5
Mesin Inferensi Pencegahan KC1 KC2 KC3 KC4 KC5 Backward Chaining S O L U S I Goal Fakta JG10 JG11 JG12 JG13 JG20 JG03 JG17 JG06 JG07 JG08 JG18 JG19 JG14 JG01 JG15 JG16 JG02 JG04 JG09 JG05
Gambar 3. Mesin Inferensi Backward Chaining Pencegahan
Mesin inferensi backward chaining digunakan dalam proses pencegahan penyakit. Dimulai dari goal hingga ke fakta-fakta yang diperoleh. Dari gambar 3 merupakan mesin pencarian solusi  dari  pencegahan  penyakit  sapi  dengan  fakta-  fakta  gejala  tersebut.  Setelah  mesin inferensi terbentuk aturan produksi sebagai berikut.
Tabel 6. Aturan Produksi No Goal Aturan Produksi 1 KC1 IF JG10 AND JG11 AND JG12 AND JG13 THEN JG20 2 KC2 IF JG03 AND JG06 AND JG07 AND JG08 THEN JG09 3 KC3 IF JG17 AND JG18 THEN JG19
No Goal Aturan Produksi 4 KC4 IF JG14 AND JG15 THEN JG16 5 KC5 IF JG01 AND JG02 AND JG04 THEN JG05

## 4.2.  Analisa dan Desain Menggunakan UML
1. Use Case Diagram
Use Case Diagram menjelaskan apa yang dilakukan oleh aktor terhadap sistem.
LOGIN DIAGNOSA BANTUAN LOG OUT DATA USER PILIH GEJALA ADMIN USER HASIL DIAGNOSA inc lud e in c lu d e in c lu d e
Gambar 4. Use Case Diagram
Aktor admin dalam mengakses sistem dapat dilihat dari case gambar 4. Dimulai dari login, setelah  itu  dapat  mengakses  menu  diagnosa,  menu  bantuan  dan  logout.  Aktor  user  dala mengakses sistem tidak perlu melakukan proses login. Menu yang diakses oleh aktor user adalah data user, pilih gejala dan hasil diagnosa.

## 2. Activity Diagram
Berikut gambar activity diagram admin dalam proses pengaksesan sistem.
Admin System Menampilkan beranda Diagnosa Log Out Login Menampilkan menu login Gagal berhasil Input username dan password
Gambar 5. Activity Diagram
Admin membuka sistem , kemudian sistem akan menampilkan halaman menu Login dan saat berhasil Login maka akan muncul menu utama, di dalam menu tersebut akan memilih sub menu  yang  ada  dalam  menu  utama.  Bagi  user  tidak  perlu  login,  user  dapat  langsung melakukan diagnosa penyakit.

## 3. Sequence Diagram menu Diagnosa
user Menu login
Menu utama Input gejala
Proses diagnosa Hasil diagnosa 1.1 masuk aplikasi 1.2 tampilan aplikasi 2. input gejala 2.1 proses diagnosa 2.2 hasil diagnosa
Gambar 6. Sequence Diagram menu Diagnosa
Pada gambar alur Sequence Diagram gambar 6 menunjukan sistem alur dari user melakukan proses diagnosa penyakit sapi, langkah pertama sesuai dengan alur gambar  6 bahwasanya jika  user  menginput  data  terlebih  dahulu.  Kemudian  data  yang  telah  dimasukan  akan diproses terlebih dahulu lalu prosesnya akan mengeluarkan hasil diagnosa.

## 4. Class Diagram
+ No_Pasien :int( )
+ Nama_Pasien : Varchar() + Alamat : Varchar() + No_Handphone : Varchar()
+ GetNo : string + GetNama : String + Getalamat: String + GetHp : String Pasien + No_Pasien :int( ) + Nama_Pasien : Varchar() + Alamat : Varchar()
+ No_Handphone : Varchar() + Nama_Penyakit : Varchar() + Nama_Gejala : Varchar() + Pencegahan : Varchar () + Pengobatan : Varchar ()
+ GetNo : string
+ GetNama : String + Getalamat: String + GetHp : String + GetPenyakit :String + GetGejala : String + GetPencegahan : String + GetPengobatan : String Output + Username : Varchar () + Password : Varchar ()
+ GetUse : String + GetPass : Userdata tlogin
Gambar 7. Class Diagram
Gambar  7  menggambarkan  hubungan  dari  masing-masing  kelas  yang  terdiri  dari  kelas pasien, kelas output dan kelas tlogin.

## 4.3  Implementasi
Implementasi tahap pengkodean terhadap bahasa pemrograman yang digunakan.
Gambar 8. Menu Utama
Dari gambar menu utama gambar 8 terdapat menu-menu yang dapat diakses seperti menu diagnosa, menu bantuan dan logout.
Gambar 9. Menu Diagnosa Penyakit (Forward Chaining)
Dari gambar 9 menu diagnosa penyakit adalah tempat mendiagnosa dengan memilih fakta- fakta yang terjadi sehingga hasil diagnosa di simpulkan.
Gambar 10. Menu Diagnosa Pencegahan (Backward Chaining)
Dari  gambar 10  menu diagnosa pencegahan penyakit adalah tempat  mendiagnosa dengan memilih penyakit kemudian memberikan informasi sesuai fakta-fakta yang terjadi. Setelah itu dapat disimpulkan cara pengobatan dan pencegahannya.

## 5.  Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan. Sistem aplikasi yang dibuat dengan metode forward chaining dan backward chaining dapat melakukan diagnosa  penyakit  maupun  cara  pencegahan  dan  pengobatannya.  Tidak  semua  penyakit mempunyai gejala yang sama, contoh ternak sapi kandang dengan ternak sapi yang di liarkan gejala penyakit ya hampir berbeda walau penyakit yang sama.

## Daftar Pustaka
[1] S. Sibagariang, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. TIMES , vol. 3, no. 2, pp. 35–39, 2008.
[2] R.  Handika  and  D.  A.  Jakaria,  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  sapi  dengan  metode certainty factor,” Jumantaka , vol. 1, no. 1, p. 103, 2018.
[3] W. D. Prasetyo and R. Wahydi, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TERNAK SAPI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEBSITE RESPONSIF EXPERT  SYSTEM FOR DIAGNOSING CATTLE DISEASES USING FORWARD Wisnu Dwi Prasetyo , Rizki Wahyudi,” vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2019.
[4] M. M. Jannan and H. Supriyono, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penyakit Sapi Berbasis Android,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 18, no. 2, pp. 8–13, 2018.
[5] R.  I.  Samsudin,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Dini  Penyakit  Lambung Menggunakan Metode Forward Chaining,” Sistemasi , vol. 7, no. 1, pp. 30–37, 2018.
[6] I.  Akil,  “ANALISA  EFEKTIFITAS  METODE  FORWARD  CHAINING  DAN BACKWARD CHAINING PADA SISTEM PAKAR,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 35–42, 2017.
[7] A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,” Int. J. Mach. Learn. Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015.
[8] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU- PARU,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017.
[9] P. Ananta Dama Putra, I. K. Adi Purnawan, and D. Purnami Singgih Putri, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Mata  dengan  Fuzzy  Logic  dan  Naïve  Bayes,” J.  Ilm.  Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, p. 35, 2018.
[10]  I. P. B. Krisnawan, I. K. Gede, D. Putra, and I. P. A. Bayupati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit dan Kelamin Dengan Metode Certainty Factor dan Fuzzy Logic,” vol. 2, no. 3, pp. 351–360, 2014.
[11]  A. O. J and J. I. A, “Expert System for Diagnosis Neurodegenerative Diseases,” Int. J. Comput. Inf. Tecknology , vol. 04, no. July 2015, pp. 2–7, 2018.
[12]  C.  P.  C.  Munaiseche,  D.  R.  Kaparang,  and  P.  T.  D.  Rompas,  “An  Expert  System  for Diagnosing Eye Diseases using Forward Chaining Method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 306, no. 1, 2018.
[13]  M.  D.  Irawan  and  M.  K.  I.  Nasution,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Metode Bayes Berbasis Android (Studi Kasus : Perkebunan PTPN 4 Air Batu),” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 15–23, 2018.
[14]  S. Hawa, Abdullah, and Usman, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Kakao Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  (Studi  Kasus  Dinas  Perkebunan  Indragiri Hilir),” Sistemasi , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[15]  K. Rukun, B. H. Hayadi, I. Mouludi, A. Lubis, Safril, and Jufri, “Diagnosis of toddler digestion disorder using forward chaining method,” 2017 5th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2017 , 2017.
[16]  A. M. Tambunan, S. R. Siringoringo, R. Aruan, P. I. Aisyah, and D. Sitanggang, “An expert system for diagnosing plant diseases using certainty factor and backward chaining based on android,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[17]  M. D. Irawan and S. A. Simargolang, “Implementasi E-Arsip Pada Program Studi Teknik Informatika,” JurTI (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 67–84, 2018.