## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136

## Systematic Literature Review of Expert System
Mohamad Ilyas Abas 1,* , Deny Wiria Nugraha 2 , Asminar 3 , Isminarti 4
1 Fakultas Sains dan Ilmu Komputer, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
2 Jurusan Teknologi Informasi, Universitas Tadulako, Palu, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Teknik Elektro, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia
4 Program studi Mekatronika, Politeknik Bosowa, Makassar, Indonesia Email: 1,* ilyasabas@umgo.ac.id, 2 deny.wiria.nugraha@untad.ac.id, 3 asminar.ft@uho.ac.id, 4 isminarti@politeknikbosowa.ac.id Email Penulis Korespondensi: ilyasabas@umgo.ac.id
Abstrak− Perkembangan ilmu pengetahuan teknologi saat ini telah memiliki dampak besar dalam  kehidupan kita sehari-hari, salah satu  dampaknya  adalah  pada  bidang  kesehatan  dan  pertanian  yang  menerapkan  sistem  otomatis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mereview  topik  terkini  tentang  sistem  pakar  dan  penggunaan  beberapa  algoritma  terbaik  yang  digunakan.  Literatur  review  dibuat dengan  meninjau  secara  sistematis  1000  artikel  penelitian  dari  5  tahun  terakhir  (dari  2016  hingga  2020)  dengan  mengumpulkan melalui  sumber  terkait  termasuk  proses  konferensi  dan  jurnal.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni  Systematic Literature  Review  (SLR),  SLR  digunakan  untuk  mengidentifikasi,  mengkaji,  menafsirkan  semua  penelitian  tertentu  yang  relevan. Dari  hasil  penelitian  ini  mengemukakan  beberapa  algoritma  yang  sering  digunakan  dan  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik  dan  juga tren topik dari bidang sistem pakar.
Kata Kunci: Jurnal; Sistem Pakar; Systematic Literatur Review
Abstract− Current  developments  in  technological  science  have  had  a  major  impact  on  our  daily  lives,  one  of  the  impacts  is  in  the health  and  agricultural  sectors  which  implement  automated  systems.  This  research  aims  to  review  current  topics  regarding  expert systems and the use of some of the best algorithms used. The literature review was created by systematically reviewing 1000 research articles  from  the  last  5  years  (from  2016  to  2020)  by  collecting  through  related  sources  including  conference  proceedings  and journals.  The  method  used  in  this  research  is  Systematic  Literature  Review  (SLR).  SLR  is  used  to  identify,  study  and  interpret  all relevant  specific  research.  The  results  of  this  research  reveal  several  algorithms  that  are  frequently  used  and  have  good  accuracy values as well as trending topics in the field of expert systems.
Keywords : Journal; Expert System; Systematic Literature Review

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  menggunakan  pengetahuan  manusia  yang  terekam  dalam  komputer  untuk memecahkan  persoalan  yang  biasanya  memerlukan  keahlian  manusia  (R,  Turban,  2005).  Sistem  pakar  yang  baik sebenarnya dapat  menyelesaikan  suatu  masalah tertentu dengan  meniru kerja dari para ahli. Sistem pakar ditampilkan dalam dua lingkungan, yaitu pengembangan dan konsultasi (Liao, 2005).
Beberapa  penelitian  memang  telah  dilakukan  oleh  (Lahagu  &  Panggabean,  2020)  tentang  sistem  pakar  untuk infeksi saluran pernapasan, dengan sistem pakar yang dibuat akan membantu dokter spesialis paru untuk mendiagnosa dengan  waktu  yang  tidak  terlalu  lama.  Metode  yang  digunakan  yakni certainity  factor .  Penelitian  ini  dirancang menggunakan Visual  Studio dalam  pengaplikasiannya.  Hasilnya  sistem  ini  mampu  mendiagnosa  dan  menghitung kemiripan gejala infeksi saluran pernapasan dan memberikan laporan atas hasil diagnosa.
Penelitian lainnya dilakukan oleh (Verma et al., 2020) dalam dunia transportasi yakni dengan merancang sebuah sistem pakar untuk meningkatkan pengambilan keputusan untuk operasi pemeliharaan dan pembaruan rel kereta api di India.  Identifikasi  dilakukan  melalui  gabungan  para  ahli  rel,  bantalan  dan  pemberat  untuk  dapat  memahami pengoperasian  kereta  api.  Penelitian  ini  menggunakan  open  source  CLIPS  dengan  mendesain  antara  muka  yang  user friendly  sehingga  mudah  digunakan.  Solusi  yang  ditemukan  pada  penelitian  ini  yakni  sistem  pakar  dapat  membantu Indian  Railways  untuk  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  dan  pemeliharaan  rel  kereta  api  sehingga  dapat  membuat perencanaan untuk masa yang akan datang.
Penggunaan  sistem  pakar  dalam  dunia  pertanian  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  (Wijaya,  2020),  dalam penelitiannya  menggunakan  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  cabai  berbasis  web.  Metode  pendekatan  yang dilakukan  yakni  pendekatan  penalaran  karena  metode  tersebut  dapat  menentukan  suatu  penyakit  cabai  dengan sekumpulan fakta dan gejala pada tanaman cabai. Sistem pakar yang dengan pendekatan metode Rule Base Reasioning dapat menyelesaikan permasalahan penyakit tanaman cabai dan mempermudah produksi secara tepat bagi petani cabai.
Penggunaan algoritma terbaru untuk  sistem pakar telah dilakukan sebelumnya oleh  (Singla et al., 2020) dalam dunia  kesehatan  yakni  untuk  mendeteksi  penyakit  ginjal  kronis.  Variabel  dalam  penelitian  ini  yakni  diagnosa  primer dan kontrol aktif yang dipercaya mampu menghindari perkembangan dari penyakit ginjal sehingga dapat meningkatkan masa  hidup  seorang  pasien,  apabila  berhasil  dideteksi  secara  dini  tentu  dapat  membantu  meningkatkan  masa  hidup pasien. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini yakni Fuzzy Expert System (FES) untuk mendeteksi penyakit ginjal kronis. Sistem pakar berbasis fuzzy  yang diusulkan dikembangkan dengan bantuan pedoman praktik, klinis, database, dan  pengetahuan  tim  spesialis.  Variabel  input  dalam  penelitian  ini  yakni  fungsi  nefron,  gula  darah,  tekanan  darah sistolik,  usia,  indeks  massa  tubuh,  dan  asap.  Sistem  ini  berhasil  mencapai  akurasi  93,75%  dalam  pengujiannnya  dan dapat mendukung dokter dalam  mendiagnosa penyakit  ginjal kronis dari pasien.  FES  yang diusulkan di implementasi dalam sebuah aplikasi MATLAB.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136
Penelitian pada tanaman jagung sebelumnya sudah diteliti oleh  (Cao et al., 2016) yang membuat sebuah model diagnosa  penyakit  jagung  dengan  mengkombinasikan  antara  ontologi  dan  multi-agent.  Representasi  pengetahuan ontologi  memberikan  spesifikasi  formal  yang  jelas  tentang  periode  onset  dan  karakteristik  gejala  selama  penyakit jagung terjadi. Sedangkan multi-agent yakni kecerdasan agen dan modul agen digunakan untuk memecahkan masalah akuisisi dan representasi pengetahuan penyakit jagung dan meningkatkan kemampuan pembelajaran ontologi. Dari hasil eksperimen  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  model  yang  dibuat  menghasilkan  diagnosa  penyakit  jagung  yang akurat dan efisien serta memiliki prospek penerapan yang baik.
Penelitian dalam kesehatan juga dilakukan oleh  (Adhi et al., 2020) untuk mendiagnosa penyakit lambung yang diderita  dan  memberikan  informasi  tentang  penyakit  lambung.  Metode  yang  digunakan  yakni  certainity  factor  karena metode ini dapat menghitung keyakinan pada nilai yang diberikan oleh gejala-gejala pada tiap pasien.  Keluaran dalam aplikasi ini adalah menggabungkan informasi tentang macam-macam penyakit lambung dan lambung dengan diagnosa penyakit  lambung  menjadi  satu  aplikasi  yang  memudahkan  pengguna  atau  pasien,  tanpa  harus  membebani  sistem dengan membuka dua aplikasi yang berbeda.
Penelitian pada bidang kesehatan lainnya oleh (Mosingalete et al., 2020) untuk mendiagnosa lumbago atau sakit pada punggung/pinggang. Lumbago bukan rasa sakit pinggang/punggung biasa, penyakit ini tergolong akut dan diderita oleh  remaja  dan  paling  banyak  orang  yang  sudah  tua.  Data  yang  digunakan  pada  rumah  sakit  Aenemia  dan  analisis menggunakan  Yolo  machine  learning.  Studi  ini  mempelajari  tren  dan  mengambil  sebuah  keputusan  dengan  sedikit intervensi manusia.
Penelitian  dalam  dunia  pertanian  juga  sudah  dilakukan  oleh  (Wu  et  al.,  2019)  dengan  mendiagnosis  dan kuantifikasi  penyakit  tanaman  menggunakan  teknologi  digital  dan  algoritma  kecerdasan  buatan.  Dalam  penelitian  ini mendemonstrasikan sistem otomatis untuk mendeteksi NLB dalam citra lapangan tanaman jagung. Melalui penggunaan UAV  untuk  memperoleh  gambaran  dengan  resolusi  tinggi  dan  menggunakan  algoritma  CNN.  Akurasi  yang  dicapai dalam  penelitian  ini  yakni  95,1%.  Dalam  penelitian  mengklaim  bahwa  deteksi  menggunakan  UAV  dengan  resolusi tinggi belum pernah terjadi sebelumnya dalam pemuliaan dan pengelolaan tanaman.
Penelitian  lainnya  dalam  dunia  pertanian  juga  telah  dilakukan  (Sulindawaty  et  al.,  2019)  yakni  merancang sebuah  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  jagung  menggunakan  metode  certainity  factor.  Sistem  ini  dapat  mendiagnosa gejala-gejala yang diinput oleh pengguna sehingga dapat diperoleh identifikasi penyakit jagung berdasarkan nama-nama penyakit,  penyebab  penyakit,  nilai  presentase,  dan  cara  penanganannya.  Sistem  pakar  dikembangkan  menggunakan aplikasi Visual Basic .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  literatur  review  ini  yakni  Systematic  Literatur  Review.  Metode  ini  dapat melakukan identifikasi,  mengkaji,  mengevaluasi dan  menafsirkan  semua penelitian berdasarkan bidang topik dan tren penelitian yang menarik secara terstruktur (Kitchenham et al., 2010).
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1,  SLR  dilakukan  dalam  tiga  tahap:  merencanakan,  melaksanakan  dan melaporkan  tinjauan  pustaka.  Dalam  Langkah  pertama  adalah  persyaratan  untuk  tinjauan  sistematis  diidentifikasi (Langkah  1).  Tujuan  penggunaan  literatur  review  dibahas  dalam  pendahuluan  bab  ini.  Kemudian,  tinjauan  sistematis yang  ada  pada  sistem  pakar  untuk  diagnosa  diidentifikasi  dan  ditinjau.  Protokol  peninjauan  telah  dirancang  untuk mengarahkan  pelaksanaan  tinjauan  dan  mengurangi  kemungkinan  bias  peneliti  (Langkah  2).  Ini  mendefinisikan pertanyaan  penelitian,  strategi  pencarian,  proses  pemilihan  studi  dengan  inklusi  dan  kriteria  pengecualian,  penilaian kualitas,  dan  akhirnya  data  proses  ekstraksi  dan  sintesis.  Peninjauan  selanjutnya  dikembangkan,  dievaluasi,  dan ditingkatkan secara berulang selama melakukan dan melaporkan tahap review.
Gambar 1. Tahapan SLR

## 2.1 Research Question
Pertanyaan  penelitian (RQ) ditentukan  untuk  menjaga  ulasan  terfokus. RQ dirancang  dengan  bantuan  Populasi, Intervensi,  Perbandingan,  Hasil,  dan  Konteks  Kriteria (PICOC) (Kitchenham  et  al.,  2010).  Tabel  1  menunjukkan struktur (PICOC) pertanyaan penelitian.
Identifikasi jurnal (1000 artikel)
Melakukan kajian terhadap jurnal yang ditemukan
Mencari dan mengklafikasi jurnal yang relevan mengevaluasi objek dan evaluasi penggunaan algoritma dari setiap artikel menafsirkan hasil dari penelitian membuat kesimpulan dari tiap penelitian

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136
Tabel 1. PICOC Population Aplication, Machine learning, Web, Android Intervention Fuzzy, Diagnose Comparison Expert system + AI Outcomes Hasil diagnosa, algoritma dengan akurasi yang tinggi Context Studi untuk diagnosa penyakit dan kasus lainnya Tabel 2. RQ ID Research Question Motivation RQ1 Jurnal mana yang paling banyak membahas tentang expert system Mengidentifikasi jurnal-jurnal terkini yang membahas tentang expert system RQ2 Jurnal mana yang paling banyak membahas tentang diagnosa Mengetahui jurnal-jurnal dan peneliti yang membahas tentang expert system untuk diagnosa RQ3 Topik seperti apa yang dipilih dalam hal expert system Mempelajari topik-topik terkini dalam hal expert system RQ4 Jenis dataset yang sering digunakan dalam expert system Dataset yang sering digunakan khususnya untuk dunia pertanian RQ5 Metode yang sering digunakan dalam expert system Metode AI yang sering digunakan untuk menemukan state of the art method
RQ6 Metode mana yang memiliki kinerja yang baik untuk expert system Memilih metode dengan kinerja yang baik guna dapat memenukan novelty dari penelitian
2.2 Data colection
Data  Collection atau  pengumpulan  data  adalah  tahap  di  mana  data-data  untuk  penelitian  dikumpulkan.  Data  yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder.
Data  Primer.  Data  primer  adalah  informasi  yang  dikumpulkan  melalui  survei,  wawancara,  observasi,  dan disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Pada  penelitian  ini  data  primer  yang  diambil  adalah  jurnal-jurnal  yang  berasal  dari http://scholargoogle.id/ dengan alasan sebagai berikut: 1. Google scholar memberikan fasilitas yang lengkap.
2. Data  yang  ditemukan  mudah  dicari,  karena  memiliki  range  tahun  yang  dapat  disesuaikan    berdasarkan  kebutuhan peneliti.
3. Data yang ditampilkan dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
Data Sekunder. Data sekunder digunakan untuk melengkapi data primer, apabila pada data primer hanya terdapat abstrak, maka diperlukan data sekunder untuk melengkapi data primer. Data sekunder diperoleh dengan menggunakan bantuan Google Scholar . Pengumpulan data dalam penelitian diperoleh melalui beberapa tahap, meliputi: 1. Observasi (Pengamatan) Merupakan tahap pengumpulan data melalui pengamatan langsung ke sumber yaitu http://scholar.google.id/.
2. Studi Pustaka
Merupakan  tahap  untuk  melakukan  studi  pengkajian  data  terkait  dengan  Metode SLR pada  jurnal  yang  diperoleh dari http://scholargoogle.id/. 3. Dokumentasi Merupakan tahap di mana data yang telah dikumpulkan disimpan ke dalam perangkat lunak Mendeley.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136
Gambar 3. Hasil klasifikasi

## 2.3 Study Selection
Kriteria inklusi dan eksklusi digunakan untuk memilih studi utama
Tabel 3. Inclusion dan Exclusion Criteria
Inclusion criteria Studi sebelumnya banyak membahas tentang diagnosa Studibanyak menggunakan algoritma standart dari expert system Diagnosa untuk kesehatan lebih banyak dibandingkan dunia pertanian
Exclusion criteria Banyak studi sebelumnya tetapi tidak spesifik ke pencegahan dini hanya mendiagnosa Algoritma-algoritma expert system berbasis AI perlu dibuat Dari  hasil  klasifikasi  beberapa  jurnal  yang  dilakukan  memang  ditemukan  bahwa  telah  banyak  sebelumnya penelitian  tentang  diagnosa  dalam  bidang  kesehatan  dan  menggunakan  algoritma expert  system seperti Certainity Factor,  Backward  Chaining,  Forward  Chaining dan  lain  sebagainya.  Untuk  diagnosa  dalam  bidang  pertanian  juga masih  tergolong  sedikit  dengan  pendekatan  yang  berbeda  seperti image  processing. Penggunaan  algoritma AI terbaik yang ditemukan yakni Convolutional Neural Network (CNN).

## 2.4 Data extraction
Studi  utama  yang  dipilih  diekstraksi  untuk  mengumpulkan  data  yang  berkontribusi  untuk  menjawab  pertanyaan penelitian  terkait  dalam  tinjauan  ini.  Untuk  masing-masing  dari  71  studi  primer  yang  dipilih,  formulir  ekstraksi  data dilengkapi (Langkah 6). Formulir ekstraksi data dirancang untuk mengumpulkan data dari studi utama yang diperlukan untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian.  Properti  diidentifikasi  melalui  pertanyaan  penelitian  dan  analisis  yang  ingin kami  perkenalkan.  Enam  properti  digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  4. Ekstraksi data dilakukan secara iteratif.
Tabel 4. Ekstraksi data Property RQ Peneliti dan publikasi RQ1, RQ2 Tren penelitian R3,R4,R5 Diagnosa dan metode R5, R6

## 2.5 Penilaian Kualitas Studi dan Sintesis Data
Penilaian kualitas studi pada tahapan ini dapat digunakan sebagai panduan interpretasi dari temuan sintesis dan untuk mendefinisikan  kekuatan  kesimpulan  yang  diuraikan.  Tujuan  dari  sintesis  data  adalah  mengumpulkan  bukti  dari  studi yang  dipilih  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian.  Data  yang  diekstrak  dalam  jurnal  yang  direview  mencakup  data kuantitatif  dan  data  kualitatif.  Strategi  yang  berbeda  digunakan  untuk  mensintesis  hasil  ekstraksi  data  yang  berkaitan dengan berbagai jenis pertanyaan penelitian. Umumnya, metode sintesis naratif digunakan. Data ditabulasi dengan cara yang  konsisten  dengan  pertanyaan.  Beberapa  alat  visualisasi,  termasuk  diagram  batang,  diagram  lingkaran,  dan  tabel juga digunakan untuk meningkatkan presentasi pengetahuan tentang diagnosa dan penggunaan expert system.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil Proses Pencarian
Hasil pencarian yang berdasarkan pada tabel 5 dikelompokkan berdasarkan tipe jurnal untuk mempermudah melihat jenis data atau tipe jurnal yang diperoleh melalui proses pencarian.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136
Tabel 5. Pengelompokkan jurnal
No  Nama jurnal
1 Journal of Physics: Conference Series
2 The Plant Phenome Journal
3 IJCSI International Journal of Computer Science Issues
4 Jurnal Teknik Informatika C.I.T
5 Mobile Information System
6 HAL archives-ouvertes
7 Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
8 3rd  INTERNATIONAL  CONFERENCE  ON  INNOVATIVE  COMPUTING  AND  COMMUNICATION  (ICICC- 2020)”
Expert
9 Journal of Physics: Conference Series
10 Information and Software Technology
b. Hasil Kualitas Penilaian (Quality Assesment)
Dari  hasil  penilaian  kualitas  jurnal  yang  berhasil  diklasifikasi  ditemukan  beberapa  topik  yang  dapat  dijadikan rujukan  dalam  penentuan  topik  selanjutnya.  Topik  yang  dipilih  memang  dalam  bidang  pertanian  dibandingkan dengan  bidang  kesehatan. Expert  system dalam  bidang  pertanian  memang  memiliki  dampak  dalam  memberikan wawasan  dan  juga  meningkatkan  produksi,  produksi  yang  meningkat  juga  akan  berpengaruh  pada  peningkatan ekonomi.
c. Metode yang digunakan dalam expert system

## Gambar 4. Tren expert system method
Dalam  perkembangannya  algoritma expert  system memang  masih  digunakan  dalam  beberapa  jurnal.  Hanya  saja penggunaan AI pada  tren  penelitian expert  system berkembang  dalam  kurun  waktu  5  tahun  terakhir  dari  hasil pencarian jurnal yang dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  SLR  yang  dilakukan  memang  ditemukan  beberapa  state  of  the  art  dari  berbagai  macam  jurnal. Peneliti  memang  fokus  terhadap  penggunaan  algoritma  dan  juga  topik  tentang  diagnosa  yakni  bidang  pertanian.  Dari kebanyakan  jurnal  ditemukan  bahwa  penggunaan  expert  system  dalam  dunia  kesehatan  masih  menjadi  puncak  riset yang sering dilakukan. Tetapi tren penelitian dalam bidang pertanian juga  tidak dapat dikesampingkan. Bahkan dalam jurnal  yang  ditemukan  menjelaskan  penggunaan  UAV  berbasis  expert  system  dalam  bidang  pertanian  khususnya jagung.  Penelitian  yang  akan  dikerjakan  selanjutnya  yakni  juga  berhubungan  dengan  pertanian  khususnya  jagung. Pertanian jagung di Gorontalo cukup berkembang dengan baik bahkan telah di ekspor dalam ribuan ton. Permasalahan yang terjadi memang petani kesulitan dalam hal edukasi dan informasi pada serangan hama dan penyakit. Oleh sebab itu  perlu  adanya  expert  system  yang  dibuat  untuk  menangani  hal  tersebut.  Dari  beberapa  studi  yang  dilakukan penggunaan algoritma AI menunjukkan hasil yang baik dari segi akurasinya.

## REFERENCES
Adhi,  A.,  Purnomo,  N.,  Andryana,  S.,  &  Iskandar,  A.  (2020).  Application  of  Expert  System  for  Diagnosing  Gastric Disease  Android  Based  with  Certainty  Factor  Method. Jurnal  Teknik  Informatika  C.I.T , 12 (1),  7–15. www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI
Bacward dan forward chaining Certainity factor Rule based Expert System Fuzzy Logic CNN

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 12, May 2023, page 497-502 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i12.4136
Cao, L., Zhang, X., San, X., Ma, L., Chen, G., Cao, L., Zhang, X., San, X., Ma, L., Chen, G., Disease, M., & Model, D.
(2016). Maize Disease Diagnosis Model Based on Ontology and Multi-Agent To cite this version : HAL Id : hal- 01348240 Maize Disease Diagnosis Model Based on Ontology and. HAL Archives-Ouvertes . Kitchenham, B., Pretorius, R., Budgen, D., Brereton, O. P., Turner, M., Niazi, M., & Linkman, S. (2010). Systematic literature reviews in software engineering-A tertiary study. Information and Software Technology , 52 (8), 792–805. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2010.03.006
Lahagu,  A.,  &  Panggabean,  E.  (2020).  Diagnose  Disease  Expert  System  Respiratory  Tract  Infection  Method  Using Certainty Factor. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , 2 (2), 263–265. Liao, S. H. (2005). Expert system methodologies and applications-a decade review from 1995 to 2004. Expert Systems with Applications . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.003
Mosingalete,  J.,  Gabriel,  L.,  Maphana,  N.,  Tshimanga,  T.,  &  Simon,  M.  (2020).  A  Machine  Learning  for  an  Expert System  on  Behalf  of  Decision  Making :  Application  to  Lumbago. IJCSI  International  Journal  of  Computer Science Issues , 17 (3), 27–33. R, Turban, R. R. and P. R. (2005). Introduction to Informatio Technology .
Singla, J., Kaur, B., Prashar, D., Jha, S., Joshi, G. P., & ... (2020). A Novel Fuzzy Logic-Based Medical Expert System for Diagnosis of Chronic Kidney Disease. In Mobile Information … . hindawi.com. https://www.hindawi.com/journals/misy/2020/8887627/
Sulindawaty, Zarlis, M., Situmorang, Z., & Sihotang, H. T. (2019). Expert System Diagnosis Corn Pests and Diseases Using  Certainty  Factor  Method. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1230 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1230/1/012063
Verma, R., Koul, S., & Prasad, B. (2020). Expert System–A Case of Indian Railway’s Track Maintenance and Renewal Operations. “3rd INTERNATIONAL CONFERENCE ON INNOVATIVE COMPUTING AND COMMUNICATION (ICICC-2020)” Expert . https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3563091
Wijaya,  L.  K.  (2020).  Web-Based  Expert  System  To  Detecte  Chili  Desease  Using  Rule  Base  Reasoning  Approach.
Journal of Physics: Conference Series . https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1539/1/012026/meta Wu, H., Wiesner‐Hanks, T., Stewart, E. L., DeChant, C., Kaczmar, N., Gore, M. A., Nelson, R. J., & Lipson, H. (2019). Autonomous  Detection  of  Plant  Disease  Symptoms  Directly  from  Aerial  Imagery. The  Plant  Phenome  Journal , 2 (1), 1–9. https://doi.org/10.2135/tppj2019.03.0006