## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING BERBASIS WEB
Zendy Achmad Faisal
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia zendyachmad32@gmail.com

## ABSTRAK
Munculnya  permasalahan  dan  penyakit  pada  ayam  ini  disinyalir  akibat  kelalaian  peternak  yang kurang  memperhatikan  nutrisi  bahan  pakan  yang  diberikan  pada  ayam  peliharaannya.  Penyakit- penyakit  yang sering  menjangkit ayam petelur adalah:  Newcastle Disease (ND), Infectious Bronchitis (IB),  Gumboro  Disease  dan  Flu.  Pada  setiap  penyakit  tersebut  memiliki  gejala  yang  hampir  sama namun membutuhan penanganan dan tindakan yang bebeda-beda sehingga banyak peternak yang sulit mengidentifikasi penyakit apa yang menjangkit ternak mereka.
Pengumpulan data yang dijadikan bahan pembuatan sistem pakar menggunakan metode case base reasoning ini  dilakukan  dengan  wawancara  dengan  technical  service  obat  (ahli  dalam  bidang penanganan  penyakit  ayam  petelur)  pada  instansi  Manunggal  Putra  Unggas.  Dalam  tahap  ini, berkonsultasi tentang informasi mengenai segala penyakit ayam petelur, gejala penyakit ayam petelur, serta bobot  nilai pada setiap gejala yang  merupakan tingkat keyakinan dari ahli dalam penyakit ayam petelur. Setelah dilakukan wawancara, maka diperoleh   informasi  mengenai mengenai  nilai bobot dari penyakit dan gejala penyakit ayam  yang akan digunakan dalam  sistem pakar diagnosis penyakit pada ayam petelur yang diperoleh dari technical service penanganan unggas yaitu Bpk Taufan Rohadie.
Pada jurnal hasil penelitian sosio-economic impact didapatkan pada insutri peternakan ayam yang ada di Indonesia bahwa wabah penyakit ayam pada umumnya menyerang perusahaan peternakan ayam petelur. Sekitar 83% dari total populasi. Informasi ini mengungkapkan bahwa perusahaan ayam petelur lebih rentan terkena wabah penyakit daripada perusahaan ayam boiler.
Kata kunci : Sistem Pakar, Case Base Reasoning, Penyakit Ayam Petelur

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  peternakan  ayam  petelur  saat  ini semakin  banyak  diminati  masyarakat,  karena meningkatnya  kesadaran  masyarakat  tentang pentingnya mengkonsumsi telur. Telur merupakan  sumber  protein  hewani  yang  paling murah  dan  banyak  tersedia.  Salah  satu  faktor penunjang  usaha  peternakan  adalah  manajemen kesehatan  berupa biosecurity dan  penanganan penyakit. Apabila aspek tersebut kurang diperhatikan,  maka  akan  berpengaruh  pada turunnya  produksi  telur  dan  meningkatnya tingkat  mortalitas  ayam.  Oleh  karena  itu,  untuk dapat  mencegah  ataupun  menangani  suatu penyakit  diperlukan  diagnosa  dari  para  ahli, seperti  dokter  hewan,  ataupun  pakar(Shofia Ayu,2017)
Hama  dan  penyakit  pada  ayam  petelur adalah  salah  satu  masalah  yang  besar  dihadapi peternak  –  peternak  di  Indonesia,  terutamanya peternak  ayam  petelur.  Hama  dan  penyakit  ini akan  menurunkan  produktivitas  telur  dratis. Selain  itu,  akan  mengakibatkan  ketidak  stabilan hormon  dan  organ  pembentuk  telur,  sehingga telur  akan  cacat  atau  abnormal  dan  bahkan  akan
mengakibatkan  angka  kematian  yang  sangat tinggi.  Pengendalian  hama  dan  penyakit  ayam petelur  tersebut  harus  di  ambil  serius  sebelum menjadi  penyebaran  dan  juga  mengakibatkan kerugian  yang  sangat  besar  saat  melakukan budidaya  ayam  petelur  ini.  Jika  demikian  harus segera dengan cara alami  maupun dengan kimia, agar  tidak  terjadinya  penurunan  produksi  pada telur. Sebelum itu dilakukan, sebaiknya mengetahui  hama  dan  penyakit  yang  sering menyerang  pada  ayam  petelur  terlebih  dahulu, baru  langsung  melakukan  penangganan  dengan tepat.
Dalam  usaha  meningkatkan  kualitas  ayam petelur dan mengurangi kematian akibat penyakit ayam petelur, dibutuhkan pakar peternakan  yang berpengalaman.  Saat  ini  ketersediaan  sumber daya pakar peternakan masih sangat terbatas dan banyak  pengetahuan  pakar  yang  hilang  akibat kurangnya  dokumentasi.  Tujuan  yang  hendak dicapai  adalah  merancang  suatu  prototipe  sistem penalaran  berbasis kasus (Case Base Reasoning ) yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk melakukan diagnosa penyakit pada ayam petelur. Pembuatan prototipe sistem ini dilakukan dengan
menggunakan representasi pengetahuan
dilakukan  dalam  bentuk  kasus  yang  sudah  ada. kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  prototipe system  ini  dapat  mendiagnosa  penyakit  ayam petelur  dengan  baik  dan  hasil  analisisnya  dapat diterima oleh pakar peternakan maupun pengguna  non  pakar.  Namun  sistem  ini  masih memiliki  kekurangan  yaitu  keterbatasan  dalam basis  pengetahuannya.  Prototipe  sistem  ini  tidak dimaksudkan untuk menggantikan pakar peternakan  melainkan  sebagai  alat  bantu  dalam mendiagnosa  penyakit  pada  ayam  petelur.. Berdasarkan permasalahan di atas maka dibangun  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web dengan judul “ Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam  Petelur  Menggunakan  Metode  Case Based  Reasoning  Berbasis  Web “Dengan adanya website ini  diharapkan  mempermudah para peternak untuk mengetahui gejala mendapatkan nformasi
pengendalian hama/penyakit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rabiah Adawiyah pada tahun 2017 yang berjudul
“ Case Base Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam  Berdarah ”.    Hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  54  data  uji,  menunjukkan bahwa  sistem  mampu  mengenali  penyakit tersebut  dengan  menggunakan  nearest  neighbor dengan  nilai  sensitivitas  98.14  %  dan  akurasi sistem  99.25  %.  Berdasarkan  hasil  pengujian yang  diperoleh  maka  dapat  dikatakan  bahwa sistem  CBR  yang  dibangun  dapat  mendiagnosis penyakit  akibat  virus  dengue  dengan  baik  dan benar.  Dapat  digunakan  teknik  Indexing  dengan metode  lain  sehingga  hasil  yang  diperoleh nantinya dapat dibandingkan mana yang penggunaanya  paling  optimal.  Pada  penelitian selanjutnya, sistem dapat dibangun dalam bentuk website  atau  aplikasi  mobile  sehingga  pengguna dapat  lebih  leluasa  mengakses  sistem  kapan  saja dan dimana saja.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Tiara  Eka  dkk  pada  tahun  2016  yang  berjudul “ Implementasi  Metode  Case  Base  Reaoning Dalam  Pemilihan  Pestisida  Terhadap  Hama Padi  Sawah  Menggunakan  Algoritma  KNN ”. Metode case  based  reasoning dan  algoritma knearest  neighbor yang  diimplementasikan  pada sistem ini, dapat melakukan perhitungan similarity antara  kasus  baru  dengan  kasus training dengan  keakuratan  validasi  100% Perhitungan  dilakukan  dengan  jumlah  data training hama sebanyak 261 kasus dan 105 kasus training pestisida.  Pada  pengujian  ketika sistem dibangun  hanya  dengan  melibatkan  80% data
sebagai training dan  20% unseen  instances sebagai  data testing diperoleh  hasil  keakuratan verifikasi  sebesar  95,83%  yang  artinya  hamper semua data dapat dikenali.

## 2.1 Pengertian Sistem Pakar
Sistem  pakar  (expert  system)  secara  umum adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata  lain  sistem  pakar  adalah  sistem  yang didesain  dan  diimplementasikan  dengan  bantuan bahasa  pemrograman  tertentu  untuk  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan oleh  para  ahli.  Diharapkan  dengan  sistem  ini, orang  awam  dapat  menyelesaikan  masalah tertentu  baik  ‘sedikit’  rumit  ataupun  rumit sekalipun ‘tanpa’ bantuan para ahli dalam bidang tersebut.  Sedangkan  bagi  para  ahli,  sistem  ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman. Sistem pakar  merupakan cabang dari  Artificial  Intelligence  (AI)  yang  cukup  tua karena sistem ini telah mulai dikembangkan pada pertengahan  tahun  1960.  Sistem  pakar  yang muncul  pertama  kali  adalah  General-purpose problem  solver  (GPS)  yang  dikembangkan  oleh Newl  dan  Simon.  Sampai  saat  ini  sudah  banyak sistem  pakar  yang  dibuat,  seperti  MYCIN, DENDRAL, XCON & XSEL, SOPHIE, Prospector,  FOLIO,  DELTA,  dan  sebagainya (Kusumadewi, 2003).

## 2.2   Case Base Reasoning
Penalaran  berbasis  kasus  atau  Case  Based Reasoning adalah salah satu metode penyelesaian masalah berbasis pengetahuan untuk mempelajari dan memecahkan masalah berdasarkan pengalaman  masa  lalu.  Untuk  menghasilkan solusi  suatu  masalah,  harus  melakukan  beberapa tahap  proses  dimana  proses  CBR  harus  mencari kemiripan  kasus  baru  dengan  kasus  yang tersimpan,  atau  ketika  ada  perubahan  terhadap solusi  suatu  kasus.  Tahapan  proses  yang  terjadi dalam  CBR  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. (Mukhamad Said, 2015).
Pada gambar diatas dijelaskan bahwa dalam proses CBR ada  dibutuhkan  4  (empat)  tahap, yaitu : 1 . Retrive : Mendapatkan  kasus-kasus  yang mirip  dibandingkan  dengan  kumpulan  kasus- kasus  dimasa  lalu.Dimulai  dengan  tahapan mengenali masalah dan berakhir ketika kasus yang  ingin  dicari  solusinya  telah  ditemukan serupa dengan kasus yang telah ada. Tahapan yang ada pada retrieve ini antara lain : a. Identifikasi Masalah
b. Memulai Pencocokan
c. Menyeleksi .
2. Reuse :  Menggunakan  kembali  kasus-kasus yang  ada  dan  dicoba  untuk  menyelesaikan suatu  masalah  sekarang. Reuse suatu  kasus dalam  konteks  kasus  baru  terfokus  pada  dua aspek yaitu : perbedaan antara kasus yang ada dengan kasus yang baru dan bagian mana dari retrieve  case yang  dapat  digunakan  pada kasus  yang  baru.  Ada  dua  cara  yang digunakan  untuk  me-reuse  kasus  yang  telah ada  yaitu : reuse solusi dari kasus  yang telah ada  ( transformatial  reuse )  atau  reuse  metode kasus  yang  ada  untuk  membuat  solusi ( derivational reuse ).
3. Revise : Merubah dan mengadopsi solusi yang ditawarkan  jika  perlu.terdapat  dua  tugas utama dari tahapan ini yaitu :
a.   Evaluasi Solusi.
Evaluasi  solusi  adalah  bagaimana  hasil yang  didapatkan  setelah  membandingkan solusi dengan keadaan yang sebenarnya.Hal  ini  biasanya  tahapan diluar  dari  sistim  ini.  Pada  tahap  evaluasi ini  sering  memerlukan  waktu  yang panjang tergantung dari aplikasi apa  yang sedang dikembangkan. b.   Memperbaiki Kesalahan Perbaikan suatu kasus
meliputi
pengenalan  kesalahan  dari  solusi  yang dibuat  dan  mengambil  atau  membuat penjelasan tentang kesalahan tersebut 4. Retain  : Tetap  memakai  solusi  yang  terakhir sebagai bagian dari kasus baru. Pada tahap ini terjadi suatu proses penggabungan dari solusi kasus  yang  baru  yang  benar  ke  knowledge yang telah ada
2.3   Teknik Similarity
Merupakan  salah  satu  teknik  pendekatan yang  dapat  menentukan  bobot  kesamaan  dari suatu  kasus,  sehingga  saat  kasus  itu  dianggap cukup  mirip  maka  kasus  itu  akan  menjadi  solusi dari permasalahan pengguna, Similarity melakukan  analisis  perhitungan  pembobotan
pada  setiap  kasus  yang  menjadi  solusi,  dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Cara Mencari Nilai Kesamaan Kasus (Similarity)
Keterangan : S  :  Similarity  (  Nilai  kemiripan  )  yaitu  1 (sama ) dan 0 (beda)
W: Weight (bobot)
3. ANALISIS  DAN PERANCANGAN
Analisis sistem merupakan proses identifikasi  dan  evaluasi  permasalahan  yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Oleh  karena  itu  aplikasi  harus  memenuhi kebutuhan  yaitu  aplikasi  bisa  digunakan  pada semua sistem operasi dan mampu mengimplementasikan perhitungan sesuai metode  yang  dipakai.  Pada  bab  ini  juga  akan dijelaskan  langkah-langkah  perancangan  Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ayam  Petelur  yang ditunjukkan pada Gambar 3.1
Gambar 3.4 Langkah Perancangan SP diagnosis penyakit ayam petelur
3.1   Analisis Kebutuhan Sistem Analisis kebutuhan sistem sangat dibutuhkan  dalam  mendukung  kinerja  sistem, apakah  sistem  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan kebutuhan  atau  belum  karena  kebutuhan  sistem akan  mendukung  tercapainya  tujuan  pembuatan aplikasi.
3.2   Analisis Sistem
Dengan adanya sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  pada  ayam  petelur diharapkan  dapat  membantu  para  peternak  ayam petelur  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Diagnosa penyakit  dilakukan  ketika  ayam  mengalami gejala-gejala  berdasarkan  basis  pengetahuan gejala-gejala  penyakit  ayam  petelur  yang terdapat  pada  sistem.  Peternak  yang  melakukan diagnosa  berdasarkan  gejala-gejala  yang  muncul akan  diproses  oleh  aplikasi  sistem  pakar selanjutnya  sistem  akan  memberikan  informasi penyakit dan solusi penanganannya.

## 3.3   Analisis Kebutuhan
Kebutuhan  informasi  tidak  terlepas  dalam penelitian  ini  guna  mendukung  perancangan sistem  yang  sesuai  dengan  penerapan  di lapangan.  Informasi  yang  dibutuhkan  antara  lain seperti  informasi  mengenai  penyakit-penyakit dan  gejala  serta  solusi  penangan  terhadap penyakit ayam petelur.
Informasi  mengenai  penyakit  ayam  petelur diperlukan  dalam  pengenalan  penyakit  apa  saja yang terdapat pada ayam petelur. Gejala penyakit dibutuhkan  untuk  mendeteksi  gejala-gejala  yang mungkin  timbul  ketika  ayam  petelur  menderita penyakit.  Informasi  mengenai  solusi  yaitu bagaimana  mengambil  solusi  penanganan  ketika penyakit  pada  ayam  petelur  telah  terdeteksi berdasarkan hasil diagnosa.

## 3.4   Perancangan Sistem
Perancangan sistem
menguraikan bagaimana  alur  proses  input  maupun  output  dari sistem yang akan dihasilkan. Perancangan sistem ini  dapat  digambarkan  melalui  diagram  aliran data  maupun  konteks  diagram  yang  akan menggambarkan aliran data terhadap sistem yang dirancang.
3.5   Konteks Diagram ( Diagram Context )
Diagram konteks digunakan untuk menggambarkan  keseluruhan  dari  sistem  yang dirancang. Adapun perancangannya dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut :
Gambar 3.1 Konteks Diagram Sistem Pakar

## Penyakit Ayam Petelur
Event list : 1. Peternak  melakukan  diagnosa  ke  sistem pakar  diagnosa  penyakit  ayam  petelur  dan peternak  memasukkan  jenis  gejala  yang diderita.
2. Sistem akan memberikan pertanyaan berupa gejala-gejala  apa  saja  yang  diderita  oleh ayam  petelur  yang  berguna  sebagai  basis pengetahuan bagi sistem dalam mendiagnosa penyakit.
3. Peternak  ayam  petelur  akan  menjawab pertanyaan-pertanyaan  yang  di  ajukan  oleh sistem  berdasarkan  gejala-gejala  apa  saja yang diderita oleh ayam petelur.
4. Sistem  akan  memberikan  hasil  berdasarkan gejala-gejala  yang  diderita  oleh  ayam petelur.  Hasil  berupa  data  penyakit  dan solusi penanganannya.

## 3.5   Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  dari  sistem  pakar berbasis web ini adalah :
1. Pengguna memilih menu yang diinginkan
2. Pengguna  menceklis  sejumlah  opsi/pilihan dengan  cara  memilih  jawaban  yang    telah disediakan yang berhubungan dengan Penyakit  ayam  petelur  yang  akan  di diagnosis.
3. Admin  dapat  menambah,  mengubah,  dan menghapus data gejala dan penyakit
4. Admin  dapat  mengelola  informasi  penyakit penyakit ayam petelur

## 3.6   Kebutuhan Perangkat
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam pengembangan  sistem  pakar  penyakit  ayam petelur adalah :
1. Sistem Operasi : Windows 8.1
2. Local Server : XAMPP v3.2.1.
3. Script Server : PHP.
4. Web Browser : Opera ,Google Chrome
5. Sublime Text 3.
3.7   Basis Pengetahuan Basis  pengetahuan merupakan  tempat penyimpanan pengetahuan yang berupa
informasi dari domain aplikasi dan  menyediakan untuk  sistem.  Fakta  dan  kasus  disimpan  dalam bentuk database ,  fakta  direpresentasikan  dengan
menetapkan kesesuaian antara representasi internal  fakta  dengan  representasi  bahasa  alami. kasus ini berisi tentang bagaimana menggunakan pengetahuan  untuk  memecahkan  suatu  masalah pada masa lampau. Kasus pada basis
pengetahuan
direpresentasikan sebagai sekumpulan  nilai  tingkatan  kepercayaan  yang akan  diuji  kebenarannya.  Pada  rancangan  gejala dan  penyakit  dibawah  menjelaskan  tabel  3.1 adalah rancangan penyakit  yang berisi  Kode dan Penyakit  yang  akan  diimplementasikan  ke metode Case Base Reasoning
Pada  data  Penyakit  pada  Tabel  3.2 menjelaskan tentang kode  dan  gejala  ayam petelur  yang  yang  akan  di  implemetasikan  ke dalam metode Case Base Reasoning .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Administrator Sistem Pakar
Gambar 4.1 Halaman Utama Admin.
Gambar  4.1  merupakan  halaman  utama pada admin yang berisi gejala penyakit relasi dan tentang  dan  dapat  mengganti  atau  menambah data dari pakar.

## 4.2. Halaman User Sistem Pakar
Gambar 4.2 Halaman Utama User.
Gambar  4.1  merupakan  halaman  utama pada  admin  yang  berisi cara diagnose  dan  hasil
diagnose dari penyakit ayam petelur 4.3. Pengujian Manual Dengan Sistem Pada proses pertama pengguna menginputkan  gejala  baru  dan  di  bandingkan dengan  kasus  lama  yang  ada  di  disistem dengan rumus  sebagai  berikut:,  dan  hasil  dari  sistem seperti Tabel 4.2.
Perhitungan Manual

## Perhitungan Sistem
4.4. Pengujian Error
Hasil Pengujian error
dilakukan
perbandingan  manual  dengan  system  agar mengetahui  hasil  pengujian  sistem  dengan pengujian  manual  seperti  langkah  sebelumnya. Perbandingan nilai manual  dan  sistem  pada Tabel 4.

## 4.5. Pengujian Fungsionalitas Sistem
Pengujian sistem merupakan proses menampilkan  sistem  dengan  maksud  untuk menemukan  adanya  kesalahan  atau  tidak pada sistem  sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk digunakan oleh masyarakat. Penggujian dilakukan  dengan  menggunakan browser google chrome , Mozila Firefox dan Internet Explorer.

## 4.6. Pengujian Kepuasan User
Pada  pengujian  kepuasan  terhadap  calon pasien,  pengujian  dilakukan  secara  langsung diantaranya oleh calon pasien, kuisioner tersebut disebar  kepada  16  orang  calon  pasien  untuk mengetahui  seberapa  besar  kepuasan  pengguna terhadap  aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Ayam  Petelur  menggunakan  metode Case Base Reasoning . Hasil pengujian kepuasan pengguna ditunjukkan Tabel.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  perancangan  dan implementasi dari  penelitian  sistem  pakar diagnosis  penyakit  ayam  petelur  menggunakan metode Case  Base  Reasoning maka  dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu :
1. Pada  perbandingan  pengujian  perhitungan manual  dengan  sistem  didapatkan  selisih antara  hasil  selisih  error  manual  dengan sistem adalah 0
2. Berdasarkan dari pengujian  fungsionalitas sistem pakar diagnosis ayam petelur dengan google chrome , mozila firefox dan internet explorer berhasil  dengan  sebagai  mana mestinya.
3. Pada pengujian kepuasan pengguna diambil hasil  bahwa  dari  16  pengguna  yang  telah diberi kuisioner memberikan nilai kepuasan dari  segi  penggunaan,  tampilan  antarmuka, manfaat,  kelengkapan  informasi  aplikasi. Dari  hasil  pengujian  didapatkan  presentase sebanyak 15% pengguna menyatakan bahwa system Sangat Baik, 36% menyatakan  Baik  dan  29%  menyatakan bahwa  pengguna  cukup  setuju  dengan sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ayam petelur

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mukhammad  Shaid  dkk  “Sistem  Pakar Pertumbuhan Balita Berbasis Web Menggunakan Metode Case Base Reasoning”. ISSN:  2338-4018  2015. Jurnal TIKomSiN
[2] Rabiah  Adawiyah    “Case  Base  Reasoning Untuk Diagnosis Penyakit Demam Berdarah  ”  Vol.1  No.1  Februari  2017.
2549-6824
[3] Tiara  Eka  Puti  dkk  “Implementasi  Metode Case  Base  Reasoning  Dalam  Pemilihan Hama  Pestisida  Terhadap  Hama  Padi Sawah  Menggunakan  Algoritma  KNN  ”
Vol.4    No.  1  Maret  2016.  Universitas Bengkulu [4] Hengki Tamando “Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kolestrol  Pada Remaja  Dengan  Metode  Certinty  Factor (CF)  Berbasis  Web”.  Vol  15  No  1  Juni
2014. STMIK Pelita Nusantara Medan.
[5] Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya).
Yogyakarta: Graha Ilmu. [6] Ashari,  A.,  &  Muniar,  A.  Y.  “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit  Pencernaan  Dengan  Pengobatan
Cara  Herbal”. Jurnal  Ilmu  Komputer , 2 (2), 24-30.2018.