## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   2 Hal: 76-81 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Minat Vokasi Menggunakan
Metode Certainty Factor dan Forward Chaining
Jefdy Kurniawan 1  , Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## jefdykurniawan@gmail.com

## Abstract
Developing  an  expert  system  application  in  providing  an  overview  of  the  interests  of  students  to  help  decision  making interests in the vocational field so that they are right on target in choosing a major. In this study, using the Certainty Factor method and the Fordward Chaining method where this expert system can help experts identify vocational interests based on the characteristics of vocational interest in students. The personality types used to determine the type of vocational interest are Tangible, Thinking, Flexible, and Entrepreneur. The results of system calculations with expert decisions are worth 80% of the 4 test data, so a good level of accuracy is obtained. The resulting  expert system can help students quickly provide an overview  of  vocational  interest  in  making  department  decisions  in  continuing  higher  education,  can  carry  out  online consultations, document files, and can be used as a consultation portal for students.
Keywords: Expert System, Certainty Factors, Fordward Chaining, Identification, Vocational Interest.

## Abstrak
Mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  dalam  memberikan  gambaran  minat  yang  dimiliki  siswa  untuk  membantu pengambilan  keputusan  minat  dalam  bidang  vokasi  agar  tepat  sasaran  dalam  memilih  jurusan.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode Certainty  Factor dan    metode Fordward  Chaining dimana  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  pakar dalam mengidentifikasi minat vokasi berdasarkan ciri-ciri minat vokasi pada siswa. Tipe kepribadian yang digunakan untuk menentukan  jenis  minat  vokasi  yaitu Tangible , Thinking , Flexible ,  dan Enterprener .  Hasil  perhitungan  sistem  dengan keputusan pakar bernilai sebesar 80% dari 4 data pengujian maka  didapatkan tingkat akurasi  yang  baik.  Sistem pakar  yang dihasilkan dapat membantu siswa dengan cepat memberikan gambaran minat vokasi dalam pengambilan keputusan jurusan dalam  melanjutkan  pendidikan  tinggi,  dapat  melakukan  konsultasi  secara  online,  pendokumentasian  berkas,  serta  dapat dijadikan portal konsultasi pada siswa.
Kata kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor , Fordward Chaining, Identifikasi, Minat Vokasi.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  didukung  oleh infrastruktur, komputer, dan internet telah  memberikan dampak  bagi  segi-segi  kehidupan  manusia  diberbagai bidang  khususnya  pendidikan.  Berbagai  kajian  dari penelitian  menyatakan  bahwa  pendidikan  merupakan indikator  kejayaan  bangsa.  Salah  satu  unsur  penting dalam pendidikan adalah pembelajaran. Kecenderungan pembelajaran  di  era  sekarang  adalah  belajar  dapat dilakukan  dimana  saja,  kapan  saja,  dengan  siapa  saja, dan melalui sumber belajar apa saja.
Mengidentifikasi  minat  vokasi  perlu  dilakukan  untuk dapat  mengetahui  potensi  siswa. Kurangnya  informasi mengenai  minat  bakat  dan  jenjang  karir  akan mempengaruhi  seseorang  dalam  memutuskan  pilihan terutama  bagi  siswa  yang  melanjutkan  ke  perguruan tinggi terkendala dengan minimnya informasi mengenai perguruan tinggi tesebut, contohnya informasi mengenai  jurusan  dan  letak  dari  perguruan  tinggi tersebut.  Perlu  dibangun  sebuah  alat  atau  sistem  yang praktis  dan  memiliki  kemampuan  layaknya  seorang pakar dalam mengidentifikasi minat vokasi pada siswa. menggunakan  sistim  pakar  dalam  penentuan  jurusan
berdasarkan minat vokasi, serta dapat membantu siswa dalam  menentukan  pilihan  jurusannya  tanpa  harus bertemu  langsung  dengan  pakar  serta  dapat  membantu menggantikan seorang pakar dengan memberikan suatu solusi [ 1 ].
Sistem  pakar  merupakan  suatu  cabang  dari Artificial Intelligence [ 2 ].  Pada  intinya  Sistem  Pakar  dibangun dimaksudkan  agar  dapat  menggantikan  peran  dari seorang  pakar  [ 3 ].  Sistem  pakar  dapat  juga  disebut sebagai  media  konsultasi  dalam  sebuah  sistem  yang mampu  menirukan  penalaran  seorang  pakar  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa  dilakukan  oleh  para  ahli  [ 4 ].  Pakar  adalah seseorang  yang  mempunyai  keahlian  di  bidang  khusus dan  dapat  menyelesaikan  masalah  tertentu  yang  tidak dapat  diselesaikan  secara  umum  oleh  orang  awam  dan memberikan  solusi  dari  sebuah  masalah.  Sistem  pakar dapat  melakukan  kombinasi  kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan  ( inference  rules )  dengan  suatu  basis pengetahuan  yang  berasal  dari  satu  atau  lebih  pakar dalam bidang tertentu [ 5 ].
Perlunya  diadakannya  penelitian  ini  adalah  untuk membatu  siswa dalam  mengarahkan  minat  vokasi oleh
guru  bimbingan  konsultasi  dalam  melakukakan konsultasi  agar  tepat,  cepat  dan  akurat.  Guru  akan melakukan bimbingan konsultasi dengan cara mengidentifikasi  minat  vokasi  terdapat  pada  diri  siswa dengan  menentukan  ciri-ciri  minat  vokasi,  setelah  itu guru akan menentukan minat vokasi cocok untuk siswa tersebut,  guru  juga  akan  memberikan  pengarahan  atau hasil  konsultasi  sesuai  dengan  jenis  minat  vokasi  yang tepat  bagi  siswa,  agar  siswa  tersebut  dapat  memilih jurusan yang tepat untuk masuk di Pergguruan Tinggi.
Agar tercapainya bimbingan  konsultasi  yang cepat dan tepat    maka  perlu  dilakukan  perancangan  sistem  pakar untuk  menentukan  mengidentifikasi  minat  vokasi  pada siswa  agar  dapat  dikelola  dengan  cepat  dan  tepat  oleh guru  bimbingan  konsultasi  dan  dapat  digunakan  oleh siswa. Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Forward Chaining dan Certainty Factor , dimana nantinya sistem pakar  ini  dapat  membantu  seorang  pakar  dalam menentukan  jenis  minat  vokasi  berdasarkan  ciri-ciri minat  vokasi  yang  ada  pada  siswa.  Metode forward Chaining akan  di  kolaborasikan  dengan  metode Certainty Factor untuk meghitung tingkat akurasi jenis minat  vokasi  pada  siswa.  Pengunaan  dua  metode  ini bertujuan  untuk  memberikan  hasil  lebih  baik  dalam mengidentifikasi minat vokasi pada siswa.

## 2. Metodologi Penelitian
Sistem  pakar  merupakan  suatu  program  komputer untuk dapat  meniru proses pemikiran dan  pengetahuan pakar  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  yang spesifik.  Implementasi  sistem  pakar  banyak  digunakan untuk  kepentingan  masyarakat  karena  sistem  pakar dipandang  sebagai  cara  penyimpanan  pengetahuan pakar  dalam  bidang  tertentu  ke  dalam  suatu  program, sehingga  dapat  memberikan  keputusan  dan  melakukan penalaran  secara  cerdas  [ 6 ].  Banyak  metode  yang terdapat  dalam  sistem  pakar,  diantaranya  adalah Certainty Factor dan Forward Chaining.
Metode  Forward  Chaining  suatu  cara  berargumentasi dari  fakta  yang  mengarah  pada  kesimpulan.  Penalaran diuji  satu  per  satu  dalam  sebuah  urutan  tertentu. Penalaran  bekerja  dengan  masalah  yang  dimulai  dari pencatatan informasi awal sampai dengan penyelesaian akhir yang ingin tercapai, sehingga seluruh proses yang diolah    akan  dilakukan  secara  berurutan  [ 7 ].  Certainty Factor adalah  merupakan  suatu  metode  untuk membuktikan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  atau  tidak pasti  yang  berbentuk  metric  yang  biasanya  digunakan oleh  sistem  pakar.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk sistem  pakar  yang  mendiagnosis  sesuatu  yang  belum pasti [ 8 ].
Struktur rule secara  logika  dapat  menghubungkan  satu atau  lebih  kondisi  pada  bagian  IF dengan  satu  atau lebih  kesimpulan (conclution) yang  terdapat  pada bagian THEN [ 9 ].

## 2.3. Kerangka Penelitian
Pada  metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah dan kerangka dari penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  secara  urut  sesuai  dengan kerangka pada Gambar 1 dan berikut adalah penjabaran mengenai kerangka tersebut:
2.1. Melakukan Penelitian Pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  merupakan  langkah  pertama dalam  melakukan  suatu  penelitian  dengan  cara menganalisa  terlebih  dahulu  masalah-masalah  yang akan dikembangkan. Tujuan setelah diterapkan aplikasi yang  akan  dikembangkan  ini  dapat  membantu  siswa dalam  siswa  bidang  vokasi  untuk  menentukan  jurusan yang  sesuai  dengan  minat  siswa  agar  melanjutkan  ke Perguruan Tinggi [ 10 ].
2.2. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  juga  sangat  penting  dilakukan agar  mempunyai  landasan  baik  secara  teoritis  yang
No Uncertain  Term Nilai CF 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Pasti Tidak Hampir Pasti Tidak Kemungkinan Besar Tidak Mungkin Tidak Tidak Tahu Mungkin Kemungkinan Besar Hampir Pasti Pasti 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,8 1,0
benar dan jelas yang telah dijelaskan oleh para peneliti dan  ahli  sebelumnya.  Mempelajari  literatur  maka penelitian  yang  dilakukan  tidak  mengada-ada  sehingga penelitian  tersebut  nantinya  dapat  diterima  di  dunia ilmu pengetahuan dan masyarakat umum.
2.3. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data dilakukan untuk dapat memperoleh  informasi  data-data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  rangka  mencapai  tujuan  penelitian [ 11 ].
2.4. Menganalisa Data Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Certainty Factor.
Adapun  langkah-langkah  dari  metode Forward Chaining dan metode Certainty Factor yang dilakukan di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut [ 12 ]:
a. Pengumpulan data;
b. Membentuk tabel keputusan;
c. Membangun aturan ( rule );
d. Membuat pohon keputusan.
2.5. Merancang Sistem
Merancang sistem merupakan rancangan awal sebelum sistem  itu  digunakan.  Hasil  dari  tahapan  ini  nantinya menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan untuk memproses analisa penelitian secara terkomputerisasi [ 13 ].
2.6. Mengimplementasikan Sistem
Mengimplementasikan  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan penulis dapat menganalisa data tersebut  dengan  menggunakan  metode Forward Chaining dan metode Certainty Factor [ 14 ].
2.7. Hasil dan Pembahasan
Hasil  perhitungan  permodelan  tersebut  nantinya  akan diambil  suatu  rekomendasi  secara  tertera  pada  hasil pembahasan  identifikasi  minat  vokasi.  Kemudian  guru akan  menjadikan  hasil  dari  pembahasan  ini  sebagai bahan  pertimbangan  untuk  siswa  agar  menentukan jurusan  yang  sesuai  dengan  minat  siswa  untuk melanjutkan ke Perguruan Tinggi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan terdapat beberapa kegiatan- kegiatan  yang akan dilakukan diantaranya seperti  yang diuraikan berikut.
3.1. Analisa Data
Data  yang  dimasukan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  yang  didapatkan  dari  seorang  pakar  melalui wawancara  yaitu  guru  bimbingan  konsultasi.  Data  ini diperoleh  secara  formal  oleh  peneliti  yaitu  dengan melakukan  kegiatan  penelitian  bersama  pakar  untuk memperoleh  data.  Data  ciri-ciri  minat  vokasi  oleh sistem  didapat  dari  hasil  wawancara  dengan  pakar
yakni  Dra.  Desnaili.  Referensi  yang  digunakan  berupa buku dan artikel yang disarankan oleh pakar.
Tabel 2. Data Jenis Minat Vokasi
Berdasarkan hasil pengumpulan data minat  vokasi dari yang diperoleh dari pakar maka terdapat 23 kesimpulan data ciri-ciri minat vokasi.
Tabel 3. Data Ciri-Ciri Minat Vokasi

## 3.2. Menentukan Rule
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  ciri-ciri  dan  data jenis  minat  vokasi  maka  diperoleh  4 rule untuk  minat vokasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.  Tabel Rule No Rule Nilai CF 1 IF CC01 AND CC02 AND CC03 AND CC04 AND CC05 THEN V01 1 2 IF CC06 AND CC07 AND CC08 AND CC09 AND CC10  AND CC11 THEN V02 1 3 IF CC12 AND CC13 AND CC14 AND CC15 AND CC16 AND CC17 THEN V03 1 4 IF CC18 AND CC19 AND CC20 AND CC21 AND CC22 AND CC23 THEN V04 1
Fakta user diatas  didapatkan  ciri-ciri  yang  dipilih  oleh user sehingga  akan  dilakukan  proses Forward Chaining dimana prosesnya dilakukan dengan melakukan  penelusuran  dari rule pertama  sampai terakhir  dan  kemudian  dilakukan  proses Certainty Factor untuk  mendapatkan  hasil  dan  tingkat  kepastian sistem.
Keterangan setiap rule dari fakta baru:
No Kode Minat Vokasi Jenis Minat Vokasi 1. 2. 3. 4. V01 V02 V03 V04 Tangible Thinking Flexible Enterprener
No Kode Ciri-Ciri
Ciri-Ciri Minat Vokasi 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. CC01 CC02 CC03 CC04 CC05 CC06 CC07 CC08 CC09 CC10 CC11 CC12 CC13 CC14 CC15 CC16 CC17 CC18 CC19 CC20 CC21 CC22 CC23
Kemampuan mekanikal Psikomotor Suka menanam tumbuhan Suka pelihara hewan Suka bekerja dengan mesin Kemampuan menganalisa yang baik Cenderung berpikir matematis Suka mengobservasi Suka bekerja sendiri Selalu ingin tahu Suka kedisiplinan Berpikir abstrak Menyukai keindahan Kreatif Emosional Suka melukis Imaginative Percaya diri Mudah beradaptasi Kepemimpinan yang baik Kemampuan interpersonal yang baik Penuh energi Optimis
Rule 1  =  Tidak  dieksekusi  karena Envidence Tidak Fakta
Rule 2  =  Tidak  dieksekusi  karena Envidence Tidak Fakta
Rule 3  =  Tidak  dieksekusi  karena Envidence Tidak Fakta
Rule 4  =  IF  CC18(CF=0.8) AND CC19(CF=0.7) AND CC20(CF=0.6) AND CC21(CF=0.6) AND CC22(CF=0.6) AND CC23(CF=1)  THEN V04(CF=1)
CF1 (CC18.CC19.CC20.CC21.CC22.CC23 ᴒ V04)
= Min[0.8 ; 0.7 ; 0.6; 0,6; 0,6;1] * 1 = 0,6
Fakta Baru:
V04 Hypothesis CF = 0.6*100= 60 %
Kesimpulan:
Proses  perhitungan  menggunakan  metode Certainty Factor diatas di peroleh hasil bahwa minat vokasi user adalah Enterprener dengan tingkat kepastian 60%.
3.3. Hasil Proses
Menghitung  nilai  probabilitas  hingga  mendapatkan tingkat akurasi Sistem Pakar dengan metode Certainty Factor dan Forward  Chaining dalam  mengidentifikasi minat  vokasi  pada  siswa,  maka  dilakukan  dengan peritungan  menggunakan  rumus  probalilitas  sebagai berikut:
Rumus Probabilitas :
=  x 100%
Dimana:
 P: Probalilitas
 E: Event
 X: Jumlah kejadian yang terjadi
 N: Jumlah seluruh kejadian
Seperti  yang  telah  dijelaskan  bahwa  penilaian keakuratan sistem terdiri dari 2 level, yaitu level 0 dan level  1.  Level  0  diberikan  jika  hasil  diagnosa  sistem tidak  sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar  dan  level  1 diberikan  jika  diagnosa  sistem  sama  dengan  hasil diagnosa  pakar.  Maka  pada  kasus  penelitian  ini  dapat dihitung  probabilitasnya  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
(Akurat)=    x 100%
=   4/5 x 100%
= 80 %
Hasil  probabilitas  maka  nilai  akurasi  sistem  dengan hasil keputusan pakar mencapai 80% dalam identifikasi minat  vokasi  pada  siswa  menggunakan  metode
Certainty  Factor .  Hasil  terhadap  penelitian  ini  adalah jenis  minat  vokasi  pada  siswa  dan  konsultasi  untuk siswa.  Setelah  dilakukan  pengujian  dan  perhitungan tingkat akurasi sistem, maka didapatkan tingkat akurasi yang  baik  dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan keputusan  pakar  sebesar  80%  dari  4  data  pengujian. Berdasarkan  tingkat  akurasi  dari  hasil  identifikasi terhadap sistem, maka penelitian ini sangat tepat dalam identifikasi minat vokasi pada siswa.

## Gambar 2. Tampilan Menu Utama
Gambar  2  menampilkan  menu  utama user merupakan form tempat user untuk  dapat  masuk  kedalam  sistem dan  melakukan  proses  identifikasi  minat  vokasi. Berikut  adalam form menu  utama user untuk  pilihan sub  menu  lain  yaitu  menu  informasi,  registrasi  dan login.
Gambar 3. Form Registrasi pada User
Gambar  3  menampilkan  tampilan  registrasi  yang  ada didalam  sistem,  dimana user dapat  melakukan registrasi agar  dapat  melakukan  proses  identifikasi minat vokasi pada sistem dan dapat menjadi member.
Gambar 4. Form Konsultasi pada Member
Gambar 4 menampilkan tampilan ciri-ciri minat vokasi yang  ada  didalam  sistem,  dimana admin dapat  melihat data  ciri-ciri  minat  minat  vokasi  dan  dapat  kelola  data ciri-ciri minat vokasi yang ada di sistem.
Gambar 5. Tampilan Menu Utama pada Admin
Gambar  5  menampilkan  tampilan  form  login  yang  ada didalam sistem, dimana admin dapat untuk masuk login kedalam sistem dan melakukan kelola data.

## 4. Kesimpulan
Adanya  Sistem  Pakar  ini  dapat  membantu  siswa  agar mengetahui  informasi  tentang  jenis  minat  vokasi  serta
dapat menghasilkan informasi dan stimulasi yang tepat dan  berguna  untuk  pengguna  terutama  bagi  siswa dalam  menentukan  minat vokasi  untuk  melanjutkan  ke jenjang perguruan tinggi. Hasil uji coba yang dilakukan dengan  membandingkan  data  dengan  sistem  yang sudah dirancang  maka didapatkan tingkat akurasi  yang baik  dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan  keputusan pakar  sebesar  80%  dari  4  data  pengujian,  sehingga sistem  yang  dirancang  ini  bisa  digunakan  untuk indentifikasi pengembangan minat vokasi pada siswa.

## Daftar Rujukan
[1] Laidawati,  D.,  &  Yunus,  Y.    (2019).  Sistim  Pakar  Konsultasi Mata  Pelajaran  Pilihan  UNBK  Menggunakan  Metode  Forward Chaining. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 1 (3), 1-6. DOI: http://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.2 .
[2] Husin,  A.,  Faren,  M.  P.,  &  Usman,  U.  (2018).  Sistem  Pakar Pendeteksi  Penyakit  Berdasarkan  Keluhan  Buang  Air  Kecil Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Iptek Terapan, 12 (4), 277-285. DOI: https://doi.org/10.22216/jit.2018.v12i4.2490 .
[3] Kumarahadi, Y. K.,  Arifin, M. Z., Pambudi, S., Prabowo,  T.,  & Kusrini,  K.  (2020).  Sistem  Pakar  Identifikasi  Jenis  Kulit  Wajah dengan Metode Certainty Factor. Jurnal TIKomSiN, 8 (1), 21-17. DOI: https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i1.453 .
[4] Utari, S., Yudatama, U., & Pujiarto, B. (2019). Media Konsultasi Penyakit  Kulit  pada  Balita  Menggunakan  Metode  Certainty Factor. Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan  Informatika),  3 (1),  10- 17. DOI: https://doi.org/10.31603/komtika.v3i1.3463 .
[5] Leidiyana,  H.,  &  Hariyanto,  R.  D.  (2020).  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Persendian  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan  Informatika) , 4 (1), 27-34. DOI: https://doi.org/10.31603/komtika.v4i1.3701 .
[6] Pernando, F., & Fauzi, A. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Hama Penyakit Tanaman Padi Dan Holtikultura Menggunakan Metode Forward  Chaining  Berbasis  Android. Jurnal    Teknik  Komputer AMIK BSI, 5 (2), 265-275. DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v5i2.5487 .
[7] Dian,  R.,  Sumijan.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Sistem  Pakar  dalam Identifikasi  Kerusakan  Gigi  pada  Anak  dengan  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor. Jurnal  Sistim Informasi dan Teknologi, 2 (3), 65-70. DOI: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i3.36 .
[8] Azhar, Z. (2019). Pendeteksian Kerusakan Sepeda Motor dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor . JURTEKSI
(Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 5 (2), 167-174.
[9] Noviardi,  R.  (2020). Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Menggunakan Metode Forward Chaining dalam Menganalisa Kerusakan Mesin Fotokopi dan Penannggulangannya (Study Kasus Di Q-El Copier Service  Center  and  Distributor) . JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi dan Sistem Informasi), 6 (2), 163-172.
[10] Christy,  T.,  &  Syafrinal,  I.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa Kerusakan  Pada  Alat  Berat  Menggunakan  Metode  Forward Chaining . JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi),
6 (1), 93-100.
[11] Rofiqoh, S., Kurniadi, D., & Riansyah, A. (2020). Sistem Pakar Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  untuk  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Karet . Sultan  Agung  Fundamental  Research Journal, 1 (1), 54-60.
[12] Walhidayat,  W.,  &  Nanda,  R.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  (Studi Kasus:  Klinik  Gigi  Drg.  Tetra  Asmira  Teluk  Kuantan) . JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi),  5 (2),  147- 152.
[13] Amriana, A., Dodu, A. Y. E., & Mas, P. R. (2020). Pendeteksian Kerusakan  Printer  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining.
ILKOM Jurnal Ilmiah, 12 (1), 47-57. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i1.523.47-57 .
[14] Yulianti,  W.,  Trisnawati,  L.,  &  Manullang,  T.  (2019).  Sistem Pakar  dengan  Metode  Certainty  Factor  dalam  Penentuan  Gaya Belajar  Anak  Usia  Remaja. Jurnal  Teknologi  Informasi  &
Komunikasi Digital Zone, 10 (2), 120-130. DOI: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v10i2.2781 .