## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555

## Penerapan Metode Forward Chaining pada Sistem Pakar untuk Identifikasi Kerusakan Mesin Ekskavator
Dary Andrean Hermawanto, Sharazita Dyah Anggita*
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 dary.hermawanto@students.amikom.ac.id, 2,* sharazita@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: sharazita@amikom.ac.id. Submitted: 19/11/2022 ; Accepted: 17/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Penerapan Sistem informasi sangat berguna bagi kebutuhan bisnis serta kebutuhan aktivitas manusia. Salah satu bentuk dari sistem informasi adalah sistem pakar, sistem yang digunakan untuk memindahkan kemampuan berpikir manusia ke komputer, mampu  memecahkan  persoalan  seperti  cara  berpikir  para  pakar.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  mekanik  atau  operator ekskavator yaitu terbatasnya para pakar untuk menyampaikan konsultasi kepada para mekanik yang membutuhkan solusi terhadap kerusakan yang terjadi pada bagian mesin. Penelitian ini menjelaskan tentang identifikasi, diagnosa dan solusi dari kerusakan mesin ekskavator  menggunakan  metode forward  chaining dimana  representasi  pengetahuan  yang  dipergunakan  ialah  kaidah  aturan berbentuk IF-THEN dan penggabungan aturan yang dapat menghasilkan sebuah kesimpulan. Forward Chaining memiliki Teknik pencarian berdasarkan fakta yang kemudian dicocokkan untuk dapat menemukan aturan. Metode forward chaining pada beberapa penlitian mampu menghasilkan nilai akurasi yang baik. Pada pembuatan sistem ini diharapkan pakar yang ahli di bidang mesin alat berat dan beberapa buku manual tentang mesin ekskavator untuk mendapatkan data-data yang akurat tentang informasi kerusakan mesin. Penerapan metode forward chaining pada sistem pakar ini dapat menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90% melalui 10 kali pengujian.
Kata Kunci: Sistem pakar; Forward Chaining ; Ekskavator; Mesin
Abstract− The application of information systems is handy for business needs as well as the needs of human activity. One form of an information system is an expert system, which is used to transfer human thinking abilities to computers, capable of solving problems like how experts think. The problem that often occurs with mechanics or excavator operators  is the limited number of experts  to  provide  consultations to  mechanics  who  need  solutions  to damage  that occurs  to  machine  parts.  This  study uses  the forward chaining method to describe the identification, diagnosis, and explanations of excavator engine damage. The knowledge representation used is IF-THEN rules and combining rules that can produce a conclusion. Forward Chaining has a fact-based search technique which is then matched to find directions. The forward chaining method in several studies is able to produce good accuracy values. In making this system, it is hoped that experts in the field of heavy equipment engines and several manuals about excavator machines will get accurate data about machine damage information. Applying the forward chaining method to this expert system can produce an accuracy rate of 90% through 10 tests.
Keywords : Expert System; Forward Chaining, Excavator, Machines

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini melalui proses perkembangan yang pesat dan sangat berpengaruh terhadap kebiasaan masyarakat  untuk  meminimalisir  proses  konvesional  [1].  Salah  satu  teknologi  yang  sangat  dibutuhkan  untuk meringankan  pekerjaan  saat  ini  adalah  alat  berat.  Alat  berat  ialah  mesin  yang  berukuran  besar  yang  dibuat  untuk mempermudah  manusia  dalam  melakukan pekerjaan konstruksi  seperti  pengerjaan  tanah  dan  memindahkan bahan bangunan dalam waktu singkat. Salah satu alat berat yang sering digunakan yaitu Ekskavator [2].
Ekskavator adalah alat berat yang sering dipergunakan dalam pekerjaan konstruksi, pertanian, serta perhutanan. Pemakaian  Ekskavator  sangat  tinggi  sampai  membuat  ekskavator  mengalami  kerusakan,  maka  dibutuhkan maintenance  untuk  mendeteksi  kerusakan  pada  ekskavator.  Untuk  mendeteksi  kerusakan  setiap  operator  wajib membuka secara manual serta menelusuri satu per satu permasalahan sampai ditemukannya suatu kerusakan. Hal ini menyebabkan beberapa permasalahan yaitu adanya kesalahan hasil diagnosa yang dilakukan oleh para operator dan diperlukannya  pemeriksaan  ulang  sehingga  memerlukan  waktu  yang  relatif  lama.  Sebagai  akibatnya  diperlukan sebuah sistem yang bisa mempercepat proses diagnosa kerusakan pada ekskavator yaitu sistem pakar [3].
Penerapan sistem pakar dianggap menjadi cara buat memindahkan pengetahuan para pakar/ahli bidang tertentu ke dalam suatu program sehingga bisa mengambil keputusan mirip para ahli atau pakar. Cara berfikir manusia dalam melakukan analisis dan identifikasi masalah akan ditiru dalam penerapan sistem pakar [4]. Sistem pakar pada beberapa kasus  menggunakan  beberapa  metode  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  baik  [5]-[6].  Forward  Chaining merupakan  teknik  pencarian  yang  dimulai  dengan  fakta  yang  diketahui,  kemudian  mencocokkan  fakta-fakta  yang dimana  saat  aturan  tersebut  ditemukan  maka  mesin  pengambil  keputusan  bisa  membentuk  kesimpulan,  atau konsekuensi  [7]. Penelitian  Attabi dkk tahun 2018  menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem yang menggunakan metode forward chaining pada diagnosa penyakit ISPA bernilai sebesar 94% dengan 100 data uji coba [8]. Penelitian Yanto  dkk  (2017)  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  sistem  yang  menggunakan  metode forward  chaining pada diagnosa penyakit anak balita sebesar 82% dengan 50 data uji coba [9]. Penelitian Putra dkk (2018) menunjukkan bahwa  tingkat  ketepatan  akurasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  mata  sebesar  81%  dengan  12  data  uji  coba  [10]. Penerapan  metode certainty  factor untuk  sistem  pakar  penyakit  tanaman  kakao  pada  penelitian  Alim  dkk  (2020) menunjukkan bahwa tingkat ketepatan akurasi sistem sebesar 85,7% dari 21 data uji coba [11]. Sedangkan penerapan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
Metode naive bayes di sistem pakar pada penelitian Dwiramadhan dkk (2022) menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 80% dari 15 data uji coba [6]. Berdasarkan seluruh hasil penelitian diatas didapatkan bahwa metode forward chaining memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi sebesar 94% dari 100 data uji coba dan 82% dari 50 data uji coba dibandingkan metode lain yang hanya memiliki akurasi sebesar 81% dari 12 data uji coba, 85,7% dari 21 data uji coba dan 80% dari 15 uji coba.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan identifikasi kerusakan mesin ekskavator menggunakan metode forward chaining untuk dapat mempermudah dan mempercepat proses identifikasi kerusakan mesin ekskavator secara cepat dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Alur penelitian pada Gambar 1 dimulai dengan tahap mengidentifikasi masalah yang terjadi di lapangan kemudian tahap selanjutnya dilakukan pengumpulan data yang dibutuhkan melalui wawancara kepada pihak yang terkait dan melakukan studi literatur.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Data yang sudah terkumpul kemudian dilakukan analisis terhadap sistem yang terdiri dari kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional.  Tahap analisa juga dilakukan terhadap permasalahan yang berupa kaidah produksi, akuisisi  pengetahuan  dan  tabel  keputusan  serta  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma forward  chaining . Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan flowchart ,  diagram  konteks,  DFD,  ERD  dan  melakukan perancangan  user  interface  yang  dilanjutkan  dengan  implementasi  sistem.  Pengujian black  box dan white  box dilakukan untuk mengetahui keakuratan sistem pakar yang dilakukan langsung oleh pakar untuk selanjutnya dapat ditarik kesimpulan.

## 2.2 Alur Forward Chaining
Alur dari metode forward chaining terdapat pada Gambar 2. Secara garis besar dapat digambarkan bahwa prosesnya diawali  dengan  memasukkan  data  gejala.  Data  gejala  yang  sudah  didapatkan  selanjutnya  dilakukan  pengecekan kecocokan  dengan rules yang  sudah  ditentukan  sampai  dengan rules yang  ditentukan  sudah  komplit  makan  jenis kerusakan akan dapat diidentifikasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
Gambar 2. Alur Forward Chaining [12]

## 2.3. Arsitektur Sistem Pakar Identifikasi Kerusakan Mesin Ekskavator
Mesin inferensi digunakan menjadi otak dari sistem pakar yang dipergunakan buat mengarahkan proses penalaran sistem sesuai pada basis pengetahuan yang sudah dimiliki. Secara umum sistem pakar merupakan program yang berisi tentang  kesatuan  aturan  untuk  dapat  menganalisis  masalah  secara  matematis  [13].  Arsitektur  sistem  pakar  yang diusulkan  pada  Gambar  3  menggunakan  metode forward  chaining ,  yang  dimana  proses  penalarannya  dilakukan dengan cara menganalisa data yang masuk berupa gejala kerusakan untuk mendapatkan hasil diagnosa berupa jenis kerusakan mesin eskavator sebagai kesimpulan. Pengguna dapat memilih 1 gejala agar mendapatkan hasil diagnosa, namun pengguna dianjurkan untuk memilih minimal 3 gejala untuk memperkuat sistem dalam mengambil kesimpulan kerusakan mesin. Terdapat dua bagian lingkungan pada sistem pakar yaitu lingkungan konsultasi dan pengembangan. Lingkungan pengembangan berfungsi untuk pembangunan komponen dan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan, dan lingkungan konsultasi berfungsi sebagai platform pengguna untuk berkonsultasi selayaknya berkonsultasi dengan pakar [14].
Gambar 3. Arsitektur Sistem Pakar

## 2.4 Perancangan Sistem
a. Diagram Konteks
Diagaram konteks pada Gambar 4 menjelaskan terdapat 2 pengguna yang menunjang proses sistem pakar yaitu user serta admin. Terdapat perbedaan hak akses antara user dan admin. User memiliki hak akses untuk melakukan diagnosa serta mendapatkan hasil kesimpulan berupa jenis kerusakan serta cara memperbaikinya. Sedangkan admin dapat menambahkan data gejala, kerusakan, dan relasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
Gambar 4. Diagram Konteks
b. ERD (Entity Relationship Diagram)
Entity  relationship  diagram digunakan  untuk  menyusun  data  yang  akan  digunakan  dan  hubungan  antar  data  pada sistem pakar terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Entity Relationship Diagram
Entitas  kerusakan  memiliki  atribut  berupa  id_kerusakan  sebagai  primary  key,  kode_kerusakan, nama_kerusakan,  dan  solusi_kerusakan.  Entitas  gejala  memiliki  atribut  berupa  id_gejala  sebagai  primary  key, kode_gejala, nama_gejala. Entitas user tidak memiliki relasi. Entitas hasil diagnosa memiliki atribut berupa id_hasil sebagai primary key, id_gejala, id_kerusakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Jenis Kerusakan
Tahap awal dilakukan identifikasi jenis kerusakan pada mesin ekskavator. Penelitian ini akan dapat mengindentifikasi lima jenis kerusakan mesin yang di jelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Kerusakan Kode Kerusakan Nama Kerusakan K001 Low Power Engine K002 Engine Overheat K003 Engine Won’t Start K004 Mounting Engine Failure K005 Fuel System Failure

## 3.2 Identifikasi Gejala
Gejala kerusakan di identifikasikan oleh pakar untuk selanjutnya dapat dipetakan sesuai dengan jenis kerusakan mesin. Setiap gejala yang sudah dicari hubungannya akan diberi label yang ditentukan oleh pakar [15]. Daftar gejala terdapat tiga belas jenis kerusakan yang dijabarkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar Gejala
Kode Gejala Nama Gejala G001 Fuel Filter Kotor atau bocor G002 Saringan Udara Kotor G003 Sistem Pendingin Bermasalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
G004 Bahan bakar Habis G005 Kebocoran Udara di pasokan sistem bahan bakar G006 Mesin bergetar berlebihan G007 Terdengar Bunyi dari Bagian Mesin G008 Kipas pada mesin akan mulai bergoyang G009 Elenoid injector tidak bekerja G010 Terdapat Kebocoran pada hose atau piping dari garis bahan bakar G011 Injektor tersumbat G012 Kabel atau switch putus G013 Aftercooler tidak bisa mendinginkan udara

## 3.3 Daftar Hubungan Kerusakan Dan Gejala
Berdasarkan daftar kerusakan dan gejala kerusakan yang sudah diidentifikasikan, selanjutnya kedua variable tersebut dihubungkan pada Tabel 3. Tiga belas gejala yang ada di kategorikan berdasarkan jenis kerusakan yang disebut dengan Tabel  Keputusan.  Tabel  keputusan  akan  digunakan  sebagai  pedoman  yang  akan  digunakan  sebagai  perancangan pohon keputusan dan implementasi [16].
Tabel 3. Tabel Keputusan Kerusakan dan Gejala Kerusakan Low Power Engine Engine Overheat Engine Won’t Start Mounting Engine Failure Fuel System Failure Gejala G001 ✓ ✓ G002 ✓ ✓ G003 ✓ G004 ✓ ✓ G005 ✓ G006 ✓ ✓ ✓ G007 ✓ G008 ✓ G009 ✓ G010 ✓ G011 ✓ G012 ✓ G013 ✓

## 3.4 Pohon Keputusan
Pohon keputusan digunakan buat menyederhanakan proses akuisisi pengetahuan agar lebih efisien. Pohon keputusan dibuat sesuai rule yang dibangun [17]. Pohon keputusan terdiri dari tiga belas gejala serta lima jenis kerusakan yang saling  berhubungan  sesuai  dengan  tabel  keputusan.  Pohon  keputusan  yang  sudah  dirancangan  selanjutnya  akan dijadikan sebagai basis pengetahuan pada proses implementasi sistem [18].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
Pada proses identifikasi diagnosa, sistem akan memberikan 13 gejala yang bisa dipilih oleh user sesuai dengan gejala  yang  terjadi.  Apabila  user  memilih  gejala  G006,  lalu  memilih  gejala  G007  dan  G008  maka  sistem  akan memberikan kesimpulan bahwa kemungkinan kerusakan yang terjadi adalah K004. Apabila user hanya memilih G006 dan G002 saja maka sistem tidak menampilkan kerusakan dikarenakan keterbatasan data yang dimiliki oleh sistem. Keadaan ini berlaku untuk semua kerusakan, sesuai dengan pilihan gejala yang dipilih oleh user.

## 3.5 User Interface
Sistem  terdiri  dari  halaman  utama,  halaman  konsultasi  dan  halaman  admin.  Saat  user  melakukan  konsultasi  pada Gambar 6 maka user harus memilih minimal 3 gejala yang terjadi pada ekskavator lalu sistem akan mencocokan 3 gejala tadi yang sesuai dengan gejala yang ada didatabase.

## Gambar 7. Halaman Konsultasi
Selanjutnya apabila user sudah memilih minimal 3 gejala yang terjadi maka sistem akan menampilkan hasil berupa informasi nama kerusakannya dan solusi untuk memperbaiki kerusakan tersebut. Adapun output dari sistem ditampilkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Hasil Konsultasi

## 3.6 Pengujian Sistem
Pengujian Sistem merupakan proses yang dimana sistem akan mencoba semua fitur yang tersedia dengan tujuan untuk menemukan kesalahan pada fitur tersebut.
a. BlackBox Testing
Pengujian black  box merupakan  pengujian  yang  digunakan  untuk  menjalankan  sebuah  input  fitur  yang kemudian hasil dari input tersebut dapat sesuai dengan kebutuhan pengguna [19]. Pengujian dilakukan dengan tiga skenario pengujian pada Tabel 4.
Tabel 4. BlackBox Testing No Skenario Hasil yang diinginkan Kesimpulan 1 Tidak Memilih gejala satupun lalu klik tombol diagnosa Akan muncul alert untuk menyuruh user untuk memilih gejala minimal 3 Berhasil 2 Memilih gejala sesuai dengan gejala yang terjadi Akan menampilkan jenis kerusakan yang memiliki gejala sama dan banyak sesuai yang dipilih Berhasil 3 Memilih semua gejala Akan menampilkan alert untuk user untuk memilih gejala maksimal 5 Berhasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555

## b. Pengujian Keakuratan Sistem Pakar
Pengujian yang dilakukan oleh pakar untuk mencari keakuratan sistem yang sudah dirancang. Pada pengujian ini, pakar melakukan beberapa kali percobaan pada proses diagnosa untuk mendapatkan nilai akurasi [20]. Keakuratan sistem  didukung  dengan  kesesuaian  system  dalam  melakukan  diagnosa  kerusakan  mesin  ekskavator  sesuai  tanda- tanda kerusakan yang diberikan.
Tabel 5. Keakuratan Sistem Pakar No Pengujian Gejala Hasil Sistem Hasil Pakar Kesimpulan 1 Uji 1 G002 G003 G006 G013 Engine Overheat Engine Overheat Sesuai 2 Uji 2 G006 G007 G008 Mounting Engine Failure Mounting Engine Failure Sesuai 3 Uji 3 G004 G005 G006 G012 G001 Engine Won’t Start Engine Won’t Start Sesuai 4 Uji 4 G001 G009 G011 Fuel System Failure Fuel System Failure Sesuai 5 Uji 5 G002 G003 G006 G007 Engine Overheat Engine Overheat Sesuai 6 Uji 6 G001 G002 G004 G011 Low Power Engine Low Power Engine Sesuai 7 Uji 7 G004 G005 G006 G012 Engine Won’t Start Engine Won’t Start Sesuai 8 Uji 8 G001 G009 G010 Fuel System Failure Fuel System Failure Sesuai 9 Uji 9 G006 G004 G008 G007 G005 Mounting Engine Failure Engine Won’t Start Tidak Sesuai 10 Uji 10 G001 G002 G004 Low Power Engine Low Power Engine Sesuai
Pengujian dilakukan sebanyak sepuluh kali, terdapat sembilan percobaan sistem yang menghasilkan diagnosa sesuai dengan pakar dan table keputusan. Sedangkan satu percobaan yang tidak sesuai dengan pakar sehingga dapat disimpulkan bahwa keakuratan sistem yang telah di rancang sebesar 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada kerusakan ekskavator dengan metode forward chaining, dapat diambil disimpulkan bahwa penerapan metode forward chaining pada sistem pakar identifikasi kerusakan ekskavator berbasis web dapat diimplementasikan sesuai dengan perancangan  sistem. Berdasarkan hasil pengujian keakuratan sistem menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90% dengan menggunakan sepuluh kali uji coba. Pengujian black box yang sudah dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa sistem yang telah dibangun dapat berjalan sesuai fungsional yang ada dan dapat mengkategorikan jenis kerusakan sesuai dengan gejala yang dimasukkan.

## REFERENCES
[1] V. Larasati and E. Oktivera, “Media Sosial Instagram Berpengaruh Terhadap Minat Beli Produk Wardah,” J. Adm. Kant. , vol. 7, no. 1, pp. 31–40, 2019.
[2] Z. Hakim and R. Rizky, “Sistem Pakar Menentukan Karakteristik Anak Kebutuhan Khusus Siswa Di SLB Pandeglang Banten Dengan Metode Forward Chaining,” Jutis , vol. 7, no. 1, pp. 93–99, 2019.
[3] B.  P.  Sembiring  and  H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Kerusakan  Sistem  Hydrolic  Pada  Excavator  Dengan  Metode

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1266 − 1273 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2555
Certainty Factor,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 140, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1557.
[4] J. Informasi, B. P. Putra, and Y. Yunus, “Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Penyakit Mata dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 3, pp. 128–133, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.122.
[5] Y. Setiowati and A. Helen, “Klasifikasi Analisis Sentimen Mengenai  Hotel Di Yogyakarta,” SCAN  -  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 13, no. 1, 2018, doi: 10.33005/scan.v13i1.1052.
[6] F. Dwiramadhan, M. I. Wahyuddin, and D. Hidayatullah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit  Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 3, pp. 429–437, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[7] A.  W.  Attabi,  L.  Muflikhah,  and  M.  A.  Fauzi,  “Penerapan  Analisis  Sentimen untuk  Menilai  Suatu  Produk pada  Twitter Berbahasa  Indonesia  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Information  Gain,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 4548–4554, 2018.
[8] T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward  Chaining,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  81,  2020,  doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[9] B. F. Yanto, I. Werdiningsih, and E. Purwanti, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61- 67.
[10]  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, doi: 10.24843/jim.2018.v06.i01.p04.
[11]  S.  Alim,  P.  P.  Lestari,  and  R.  Rusliyawati,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[12]  A. A. Perbawawati, E. Sugiharti, and M. A. Muslim, “Bayes Theorem and Forward Chaining Method On Expert System for Determine Hypercholesterolemia Drugs,” Sci. J. Informatics , vol. 6, no. 1, pp. 116–124, 2019, doi: 10.15294/sji.v6i1.14149.
[13]  A. Sucipto, S. Ahdan, and A. Abyasa, “Usulan Sistem untuk Peningkatan Produksi Jagung menggunakan Metode Certainty Factor,” Prosiding-Seminar Nas. Tek. Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung , no. November 2019, pp. 478–488, 2020.
[14]  J. B. Sanger et al. , “PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI,” vol. 14, no. 1, 2017.
[15]  A. Anggrawan, S. Satuang, and M. N. Abdillah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ayam Broiler Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 97–108, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.847.
[16]  N. Kadek, “IMPLEMENTASI FORWARD CHAINING UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN KOPI,” vol. 1, no. 2, pp. 88–97, 2020.
[17]  H. W. Putra, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” J. Sains dan Inform. , vol. 5, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.
[18]  D. Fitriati and I. Gibran, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MENINGITIS,” vol. 12, no. 1, pp. 46–50, 2021.
[19]  L. Setiyani, “Pengujian Sistem Informasi Inventory Pada Perusahaan Distributor Farmasi Menggunakan Metode Black Box Testing,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.539.
[20]  E.  D.  Widianto,  Y.  W.  Zaituun,  and  I.  P.  Windasari,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Pendeteksi  Penyakit  Tuberkulosis  Berbasis Android,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 47, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5496.