## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA IKAN HIAS AIR TAWAR DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM
Rina Dewi Indahsari 1 , Dina Komar Lia 2 1,2 STMIK ASIA Malang e-mail: rinadewi@asia.ac.id 1 , crispie.2202@yahoo.co.id 2

## ABSTRAK
Salah  satu  penyebab  utama  kegagalan  kegiatan  budidaya  ikan  adalah  karena  faktor  penyakit.Munculnya gangguan  penyakit  pada  budidaya  ikan  merupakan  resiko  biologis  yang  harus  selalu  diantisipasi.  Munculnya penyakit  pada  ikan  umumnya  merupakan  hasil  interaksi  kompleks/tidak  seimbang  antara  tiga  komponen dalamekosistem  perairan  yaitu  inang  (ikan)  yang  lemah,  patogen    yang  ganas  serta  kulitas  lingkungan  yang memburuk.  Pembudidaya  ikan  harus  memperoleh  informasi  yang  cepat  terkait  penyakit  yang  menjangkiti ikannya, serta cara penanggulangannya seperti apa. Dalam penelitian ini dibuat system pakar untuk mendiagnosa penyakit  ikan  hias  dengan  menggunakan  media  website,  sehingga  dapat  digunakan  setiap  saat  tanpa  harus menemui dokter/pakarnya.Knowledge base melibatkan 23 gejala dan 5 penyakit yang umum pada ikan hias air tawar,  dengan  menggunakan decision  table menghasilkan  20  Rule.  Proses  inferensi  menggunakan  fuzzy tsukamoto,  pemodelannya  memiliki  23  variabel  input  dan  1  variabel  output.  Masing-masing  variabel  input memiliki 3 himpunan dan variabel output memiliki 5 himpunan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat memberikan hasil diagnosa dengan tingkat akurasi 85%.

## Kata Kunci :Sistem Pakar, Diagnosa Penyakit, Ikan Hias Air Tawar, Fuzzy Inference System

## ABSTRACT
One  of  the  main  causes  of  failure  in  aquaculture  activities  is  due  to  disease  factors.  The emergence  of  disease disorders in fish farming is a biological risk that must always be anticipated. The emergence of diseases in fish is generally  the  result  of  complex  /  unbalanced  interactions  between  the  three  components  in  the  aquatic ecosystem,  namely  weak  hosts  (fish),  malignant  pathogens  and  deteriorating  environmental  quality.  Fish cultivators  must obtain fast information related to diseases that infect their fish, and how to deal with them. In this study an expert system was created to diagnose ornamental fish disease using the media website, so that it can be used at any time without having to see a doctor / expert. Knowledge base involves 23 symptoms and 5 diseases that are common in freshwater ornamental fish, using a decision table producing 20 Rule. The inference process  uses  the  Tsukamoto  fuzzy,  the  modeling  has  23  input  variables  and  1  output  variable.  Each  input variable has 3 sets and the output variable has 5 sets. The implementation results indicate that the system built can provide diagnostic results with an 85% accuracy rate.
Keyword :Expert System, diagnosis of disease, freshwater ornamental fish, Fuzzy Inference System
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan ikan hias di Indonesia mengalami  kemajuan  yang  terus  meningkat, terutama  ikan  hias  air  tawar  asli  Indonesia.Dari sekian banyak jenis ikan hias, tidak semuanya telah dapat  dibudidayakan.Ikan  hias  cukup  dikenal  oleh masyarakat  sebagai  hiasan  aquarium.  Dalam menternakkan  ikan  hias  harus  diperhatikan  bahwa masing-masing jenis mempunyai sifat dan kebiasaan  hidup  yang  berbeda-beda,  misalnya dalam  cara  pemijahan,  bertelur  ataupun  menyusun
sarangnya.  Permasalahan  utama  yang  dihadapi dalam  usaha  budidaya  ikan  hias  air  tawar  adalah proses  perkembangan  dan  kematangan  telur  induk ikan  umumnya  lambat,  sumberdaya  air  kualitasnya rendah dan penyakit ikan yang menyerang.
Salah satu penyebab gagalnya kegiatan budidaya ikan ini adalah karena faktor penyakit.Munculnya gangguan  penyakit  pada budidaya  ikan  merupakan  resiko  biologis  yang harus selalu diantisipasi. Munculnya penyakit pada ikan umumnya merupakan hasil interaksi kompleks/tidak  seimbang  antara  tiga  komponen
dalamekosistem  perairan  yaitu  inang  (ikan)  yang lemah,  patogen    yang  ganas  serta  kulitas lingkungan yang memburuk.
Sistem pakar ( expert system ) merupakan bidang ilmu dari Artificial
Intellegence
yang menggabungkan basis pengetahuan dengan kesimpulan  dan  solusi.Sistem  pakar  bertindak sebagai  seorang  konsultan  cerdas  dalam  suatu bidang  keahlian  tertentu  yang  mampu  melakukan diagnosa  dan  memberikan  saran  seolah  seperti seorang pakar.  Berdasarkan masalah yang dihadapi para  pembudidaya  ikan  hias  air  tawar  maka digunakan sistem pakar untuk membantu pembudidaya  ikan  hias  air  tawar  dalam  melakukan identifikasi  penyakit  ikan  hias  air  tawar.  Pada sistem pakar ini akan memberikan kemudahan bagi siapa saja yang ingin mengaksesnya dan mampumemberikan  informasi  yang  optimal  baik kepada  pembudidaya  ikan  hias  air  tawar  maupun masyarakat  awam.  Pada  kasus  ini  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL untuk implementasinya.
1.2. Referensi
1.2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  bidang  ilmu  yang menggabungkan basis pengetahuan dengan kesimpulan  dan  solusi.Secara  umum  sistem  pakar ( expert  system )  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang  biasa  dilakukan  oleh  manusia.Sistem  pakar bertindak  sebagai  seorang  konsultan  cerdas  dalam suatu  bidang  keahlian  tertentu  yang  mampu melakukan  diagnosa  dan  memberikan  saran  seolah seperti seorang pakar (Kusumadewi, 2003).
Dengan  sistem  pakar  ini,  orang  awam  dapat menyelesaikan  masalah  yang  cukup  rumit  yang hanya  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan  para ahli.Tujuan pengembangan
sistem
pakar sebenarnya  bukan  untuk  menggantikan  peran manusia, tetapi untuk mensubtitusikan pengetahuan manusia  kedalam  bentuk  sistem,  sehingga  dapat digunakan oleh orang banyak.

## 1.2.2. Metode Forward dan Backward Chaining
Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan.  Inferensi  adalah  konklusi  logis ( logical  coclusion )  atau  implikasi  berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar proses inferensi  dilakukan  dalam  suatu  modul  yang disebut Inference Engine (Mesin Inferensi).
Inference  Engine merupakan  modul  yang  berisi program  tentang  bagaimana  mengendalikan  proses reasoning  (Kusumadewi,  2003).    Ada  dua  metode inferensi  yang  penting  dalam  sistem  pakar,  yaitu runut  maju  ( forward  chaining )  dan  runut  balik
( backward chaining ).
a. Runut  Maju  ( Forward  Chaining )  Runut  maju berarti  menggunakan  himpunan  aturan  kondisi- aksi.  Dalam  metode  ini,  data  digunakan  untuk aturan  mana  yang  dijalankan,  kemudian  aturan tersebut  dijalankan.  Proses  diulang  sampai ditemukan  suatu  hasil.  Metode  inferensi  yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya.  Jika  klausa  premis  sesuai  dengan situasi  (bernilai true ),  maka  proses  akan menyatakan konklusi. Hal ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Forward Chaining (Kusumadewi, 2003)
b. Runut  Balik  ( Backward  Chaining )  Runut  balik merupakan  proses  perunutan  yang  arahnya kebalikan  dari  runut  maju.  Proses  penalaran runut balik dimulai dengan tujuan/goal kemudian  menurut  balik  ke  jalur  yang  akan mengarahkan  ke  goal  tersebut,  dimulai  dari harapan  apa  yang  akan  terjadi  (hipotesis)  dan kemudian  mencari  bukti  yang  mendukung.  Hal ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Backward Chaining (Kusumadewi, 2003)

## 1.2.3. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam  suatu ruang output. Logika fuzzy merupakan generalisasi dari logika  klasik ( Crisp  Set ) yang  hanya  memiliki dua  nilai  keanggotaan  yaitu  0  dan  1.  Dalam  logika fuzzy  nilai  kebenaran  suatu  pernyataan  berkisar dari  sepenuhnya benar sampai dengan sepenuhnya salah.
Teori  himpunan  logika  fuzzy  dikembangkan oleh Prof Lotfi A. Zadeh dari Universitas California
pada tahun 1965.Ia berpendapat bahwa logika benar dan salah dari logika boolean tidak dapat mengatasi masalah  gradasi  yang  berada  pada  dunia  nyata. Untuk  mengatasi  masalah  gradasi  yang  tidak terhingga tersebut, Zadeh mengembangkan himpunan  fuzzy.  Tidak  seperti  logika  boolean, logika fuzzy mempunyai nilai yang kontinue. Fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu  keanggotaan dan  derajat  dari  kebenaran,  oleh  sebab  itu  sesuatu dapat  dikatakan  sebagaian  benar  dan  sebagaian salah pada waktu yang sama.
Kelebihan  dari  teori  logika  fuzzy  adalah kemampuan  dalam  proses  penalaran  secara  bahasa ( Linguistic
reasoning ). Sehingga dalam perancangannya  tidak  memerlukan  persamaan matematik dari objek yang akan dikendalikan.

## 1.2.4. Fuzzy Inference System
Fuzzy  Inference  System merupakan  suatu kerangka komputasi yang didasarkan teori himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  berbentuk  if...then dan penalaran fuzzy. Mekanisme inferensi memiliki dua tugas utama yaitu:
1. Menentukan  aturan  yang  paling  sesuai  dengan situasi terkini berdasarkan data yang
dimasukkan.
2. Menggambarkan  kesimpulan  berdasarkan  data
masukan dan informasi pada rule-base .
Gambar 3. Fuzzy Inference System
Pada  Gambar  3  menunjukkan fuzzy  inference system , terlihat bahwa fuzzy inference system terdiri atas  lima  blok  yaitu rule-base yang  berisi  aturan fuzzy if…then ,  database  yang  menetapkan  fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy yang digunakan pada aturan  fuzzy, decision making unit yang  melakukan  operasi  inferensi  pada  aturan, fuzzification  interface yang  merubah  input  crisp menjadi  fuzzy  dengan  derajat  keanggotannya  dan defuzzification interface yang merubah hasil sistem inferensi  yang  berupa  fuzzy  menjadi  crisp  sebagai keluaran terakhir.

## 1.2.5. Fuzzy Tsukamoto
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan  secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  α- predikat  ( fire  strength ).Hasil  akhirnya  diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Misal ada 2 variabel input, var-1(x) dan var-2(y) serta  1  variabel  output  var-3(z),  dimana  var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2 dan var-2 terbagi atas himpunan B1 dan B2. Sedangkan var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan C2. Ada dua aturan yang digunakan yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1) [R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)
Gambar 4. Inferensi Penalaran Menggunakan
Metode Tsukamoto
Setelah  dilakukan  proses  implikasi  nilai  yang dihasilkan  akan  dikembalikan  pada  nilai  tegas melalui  defuzzifikasi  yaitu  dengan  menentukan nilai z atau nilai tegas ( crisp ).
αpread  dihitung  dari  pengambilan  nilai minimum penalaran fuzzy setelah dilakukan proses implikasi  nilai  yang  dihasilkan  akan  dikembalikan pada  nilai  tegas  melalui  defuzzifikasi.  Berdasarkan pada  penegasan  ( defuzzy ),  proses  ini  merupakan suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan  output yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut.Metode tsukamoto sering  digunakan  pada  kasus-kasus  pendiagnosaan penyakit,  pensimulasian,  serta  sistem  pengambilan keputusan.
z = αpread 1 * z 1 + αpread 2 * z 2 +……… αpread n * z n αpread 1 + αpread 2 + ………+ αpread n

## 2. PEMBAHASAN
Pada  Tabel  1  dan  Tabel  2  menunjukkan  tabel yang  berisi  penyakit  dan  gejala  yang  diperlukan untuk  mendeteksi penyakit  yang diderita pada  ikan hias.  Data  ini    didapatkan  dari  pakarnya  dan kemudian dikodekan agar
mempermudah pembuatan sistem pakarnya. Tabel 1. Kode Penyakit ikan hias air tawar Kode Keterangan P01 White Spot (Ich) (Bintik Putih) P02 Fin/TailRoot (Busuk Sirip / Ekor) P03 Dropsy (Sisik Mengembung) P04 Argulus (Kutu Ikan) P05 Myxosporidiasis (Penyakit Gembil) Tabel 2. Kode Gejala Penyakit ikan hias air tawar Kode Keterangan G01 Kehilangan nafsu makan sehingga terlihat malas G02 Timbul  bintik  putih  baik  pada  kulit,  sirip,  mata  dan  insang.  Biasanya  timbul  pada  ikan  ukuran kecil (benih)
G03 Ikan kehilangan  keseimbangan, kesulitan atau terlihat tidak normal pada saat berenang (lamban, terapung atau tenggelam)
G04 Kulit ikan mengelupas, sirip ikan tampak robek-robek dan bergetar
G05 Insang mengeras dan berubah warna menjadi pucat
G06 Ikan mengalami stress pernapasan (bernafas tersengal-sengal)
G07 Ikan  berusaha  menggesek  atau  menggosok-gosokan  tubuhnya  di  manapun  kepermukaan  benda keras
G08 Muncul pelebaran pembuluh darah pada sirip/garis merah pada ujung sirip/ekor
G09 Timbul  luka  pada  kulit  pada  awalnya  berwarna  pucat  keputih-putihan  dan  luka  tersebut  makin lama berkembang menjadi borok yang dalam
G010 Lama-kelamaan ikan berwarna lebih gelap, gerakannya lamban dan akhirnya mati
G011 Muncul garis kelabu tipis pada bagian sirip-ekor G012
Kulit ikan berubah warna (biasanya memucat) G013 Ikan berperut buncit atau kembung (bukan karena hamil/ikan tersebut berkelamin jantan) G014
Sisik terangkat keatas dan akhirnya terkelupas
G015 Sisik  yang  terinfeksi  biasanya  tampak  seperti  duri  yang  berbentuk  seperti  piramida,  biasanya menyerang sisik kemudian keseluruh tubuh
G016 Terdapat bekas gigitan dan memar merah pada tubuh ikan
G017 Terlihat parasit yang menempel pada tubuh ikan yang berbentuk pipih dengan diameter 5-12 mm dan berwarna hijau transparan serta menempel ditubuh atau sirip ikan
G018 Ikan menjadi gelisah dan meluncur kesana-kemari
G019 Infeksi  pada  jaringan  ikat  tapis  insang,  tulang  kartilag,  otot/daging,  dan  beberapa  organ  dalam ikan (terutama benih)
G020 Terlihat benjolan putih kemerahan pada insang seperti tumor berbentuk bulat-lonjong menyerupai butiran padi pada insang ikan
G021 Tutup  insang  ( operkulum )  tidak  dapat  menutup  sempurna  dan  sirip  ekor  bengkok  dan  berwarna gelap
G022 Bengkak-bengkak/gembil di bagian tubuh (kanan/kiri), struktur tulang yang tidak normal G023 Berenang tidak normal, Berdiam di dasar dan akhirnya mati
Rule set yang terbentuk dari proses pembentukan Knowledge Base System sebanyak 20 rule sebagai berikut:
[R1]  IF  G1  SERING  AND Suhu Air RENDAH THEN Penyakit WhiteSpot; [R2]  IF  G1  KADANG  AND Suhu Air NORMAL THEN Penyakit Fin/Tail Root; [R3]  IF  G1  TDK  PERNAH AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit
Dropsy;
[R4]  IF  G1  SERING  AND Suhu Air RENDAH THEN Penyakit Argulus; [R5]  IF  G1  SERING  AND Suhu Air NORMAL THEN
Penyakit
Myxosporidiasis; [R6]  IF  G1  SERING  AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Myxosporidiasis; [R7]  IF  G2  BANYAK  AND Suhu Air RENDAH THEN Penyakit WhiteSpot;
[R8]  IF  G2  BANYAK  AND Suhu Air NORMAL THEN Penyakit Fin / TailRoot ; [R9]  IF  G2  BANYAK  AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Dropsy ; [R10] IF  G2  BANYAK  AND Suhu Air NORMAL THEN Penyakit Argulus ; [R11]  IF  G2  SEDIKIT AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Myxosporidiasis ; [R12]  IF  G2  TIDAK  AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Myxosporidiasis ; [R13] IF  G3  SANGAT  AND Suhu Air NORMAL THEN Penyakit WhiteSpot ; [R14] IF  G3  SERING  AND Suhu Air NORMAL THEN Penyakit Fin / TailRoot ;
[R15]  IF  G3  TDKPERNAH
AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Dropsy ; [R16]  IF  G3  SERING  AND Suhu Air RENDAH THEN Penyakit Argulus ; [R17]  IF  G4  YA  AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit WhiteSpot ; [R18]  IF  G4  YA  AND
Suhu Air NORMAL
THEN Penyakit Fin / TailRoot ;
[R19]  IF  G5  YA  AND
Suhu Air NORMAL THEN Penyakit Argulus ; [R20] IF  G5  RINGAN  AND Suhu Air TINGGI THEN Penyakit Myxosporidiasis ;
Perancangan  Fuzzy  Inference  system  meliputi proses  fuzzyfikasi  dan  defuzzifikasi.  Pembentukan variable dan himpunan sebagai berikut:
1. Variabel Gejala Terdapat  23  gejala,  setiap  variabel  gejala mempunyai 3 himpunan fuzzy. Himpunan TIDAK, RINGAN menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  linier  turun  bahu  kiri,  himpunan
SERING,  BANYAK,  YA,  AKUT,  SANGAT  dan PARAH menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  linier  naik  bahu  kanan,  sedangkan himpunan KADANG, SEDANG, SEDIKIT, KRONIS, KEMBUNG, dan PUCAT menggunakan pendekatan  fungsi  keanggotaan  berbentuk  segitiga (Gambar 5).
Gambar 5 Fungsi Keanggotaan Variabel Gejala
Fungsi  keanggotaan  himpunan  SERING,  YA, KADANG, SEDIKIT, TDK PERNAH dan TIDAK dapat dirumuskan pada persamaan dibawah ini :
2. Variabel Penyakit Fungsi  keanggotaan  pada  variabel  penyakit dapat dirumuskan pada persamaan berikut :
0 30 40 50 70 80
Gejala  Penyakit Ikan (dalam Persentase) 100 µ[x ] 1 Tidak Pern ah Kadang Sering,Ya
Fungsi keanggotaan :
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Penyakit
Halaman utama berisi pilihan  menu (link)  yang dapat  diakses  oleh  user.Pilihan  menu  tersebut terdiri dari home, admin, konsultasi, daftar penyakit dan  tentang  pembuat  aplikasi.  Tampilan  menu utama dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Halaman Utama Sistem
Sebelum  mulai  berkonsultasi,  user  harus terdaftar  dulu  ke  dalam  sistem.Apabila  telah terdaftar, maka user dapat melakukan login.
Gambar 8. Halaman Pendaftaran user dan login user
Setelah  sukses  melakukan  login  ke  dalam sistem,  akan  ditampilkan  halaman  utama  user. Untuk  melakukan  konsultasi  dapat  dipilih  menu konsultasi.  Pada  halaman  konsultasi,  terdapat pertanyaan-pertanyaan  gejala  yang  harus  dijawab oleh user.
Setelah  pertanyaan  pada  halaman  konsultasi dijawab, selanjutnya dapat dipilih tombol diagnose. Saat  dipilih  tombol  diagnose,  maka  system  akan melakukan  proses  inferensi  menggunakan  logika fuzzy  metose  Tsukamoto.  Apabila  gejala  yang dimasukkan  dikenali  oleh  system  maka  akan ditampilkan hasil diagnose seperti pada Gambar 10. Apabila gejala yang dimasukkan tidak dikenali oleh system,  maka  system  tidak  menampilkan  hasil analisa dan diberikan keterangan “Tidak Terdefinisi” seperti ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 10. Halaman Konsultasi
Gambar 11. Halaman Konsultasi

## 3. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan pada BAB sebelumnya  dapat  diambill  beberapa  kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari  proses  KBS  (Knowledge  Based  System) dengan  gejala  sebanyak  23  gejala  dan  5 penyakit  dihasilkan  rule  sebanyak  20,  dimana rule  tersebut  digunakan  dalam  proses  inferensi menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
2. Untuk pendeteksian penyakit  pada  ikan hias air tawar dengan Fuzzy Tsukamoto tidak sepenuhnya  efisien  karena  pada  saat  dilakukan pengujian  tingkat  keakuratan  sistem  sebesar 85%.

## Saran
Mengingat berbagai keterbatasan yang ada pada sistem  ini,  maka  ada  beberapa  saran  yang  harus diterapkan guna pengembangan sistem lebih lanjut :
1. Pengembangan  sistem  pakar  ini  selanjutnya dapat  memperluas  penyakit  yang  dideteksi, karena  begitu  banyaknya  sumber  penyebab penyakit ikan hias air tawar yang ada.
2. Pengembangan  pendeteksian  penyakit  ikan hias air  tawar  dapat  digabung  dengan  berbagai disiplin  ilmu  artificial  intelligent.  Seperti, robotic,  computer  vision,  speech  recognition dan sebagainya.

## PUSTAKA
Arhami,  Muhammad.  Konsep  Dasar  Sistem  Pakar.
Yogyakarta. Andi. 2005.
Faridl,  Miftah.  Fitur  Dahsyat  Sublime  Text  3.
Surabaya. LUG. 2015.
Jogianto,  H.  Analisa  dan  Desain  Sistem  Informasi, Pendekatan  Terstruktur  Teori  dan    Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. ANDI.  2008.
Kendall  dan  Kendall.  Analisis  dan  Perancangan Sistem  Jilid  1Edisi  Kelima.  Jakarta.  PT. Prenhalindo. 2003.
Kristanto,  Andri.  Kupas  Tuntas  PHP  dan  MySQL. Klaten. Cable Book. 2010.
Kusrini. Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta.  Andi. 2008.
Kusumadewi, S. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).  Yogyakarta.  GRAHA  ILMU. 2003.
Sutojo,  T.  Mulyanto,  E.  Suharto,  V.  Kecerdasan Buatan. Andi. Yogyakarta. 2011.
Suwed,  Muhammad  A.,  Rodame,  Napitupulu.
Panduan  Lengkap  Kucing.  Jakarta.  Penerbit Penebar Swadaya. 2015