## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   2 Hal:  66-71 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Sistem Pakar dengan Metode Backward Chaining untuk Optimalisasi Layanan Helpdesk E-Government
Popi Hariona 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
phariona@gmail.com

## Abstract
The e-Government helpdesk service is an assistance service to deal with user needs related to disturbances and problems that occur both infrastructure and networks, applications and information systems as well as information security that occur in the Payakumbuh  City  Government.  At  this  time  most  of  the  complaints  that  come  to  the  front  office  helpdesk  always  need technicians to handle them, despite the limited number of technicians for handling e-Government problems in Payakumbuh City.  This  study  aims  to  optimize  e-Government  Helpdesk  services  so  that  services  can  be  carried  out  without  direct technician intervention. The data used in this research is the disturbance report data that goes to the e-Government helpdesk service  of  Payakumbuh  City  during  the  last  11  months  from  33  Regional  Devices  in  Payakumbuh  City  and  the  stages  of problem  solving  by  technicians.  This  study  uses  the  backward  chaining  method  to  identify  the  causes  of  disruption  to  e- Government  services.  The  results  achieved  in  this  study  are  as  many  as  21  rules  that  can  be  applied  directly  to  helpdesk services, with an accuracy rate of 92%. The rules generated by the backward chaining method can be used to optimize the resolution of disturbances that enter the helpdesk by the front office without waiting for the technician.
Keywords: Expert System, Helpdesk, Backward Chaining, E-Government, Payakumbuh City.

## Abstrak
Layanan helpdesk e-Government merupakan layanan bantuan untuk menangani kebutuhan user terkait dengan gangguan dan permasalahan  yang terjadi baik itu infrastruktur dan jaringan, aplikasi dan sistem informasi serta keamanan informasi  yang terjadi  di  Pemerintah  Kota  Payakumbuh.  Pada  saat  ini  sebagian  besar  pengaduan  yang  masuk  pada  front  office  helpdesk selalu  membutuhkan  teknisi  dalam  penanganannya,  meskipun  adanya  keterbatasan  jumlah  teknisi  untuk  penanganan permasalahan  e-Government  di  Kota  Payakumbuh.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  optimalisasi  Layanan  Helpdesk  e- Government  sehingga  dapat  dilakukan  pelayanan  tanpa  campur  tangan  teknisi  secara  langsung.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  laporan  gangguan  yang  masuk  ke  layanan  helpdesk  e-Government  Kota  Payakumbuh  selama  11 bulan terakhir dari 33 Perangkat Daerah  yang ada di Kota Payakumbuh dan tahapan-tahapan penyelesaian permasalah oleh teknisi.    Penelitian  ini  menggunakan  metode  backward  chaining  untuk  mengidentifikasi  penyebab  terjadinya  gangguan layanan e-Government. Hasil yang dicapai penelitian ini adalah sebanyak 21 Rule yang dapat diaplikasikan secara langsung pada layanan helpdesk, dengan tingkat akurasi sebesar 92%.  Rule yang dihasilkan dengan metode backward chaining dapat digunakan untuk optimalisasi penyelesaian gangguan yang masuk ke helpdesk oleh front office tanpa menunggu teknisi.
Kata kunci: Sistem Pakar, Helpdesk, Backward Chaining, E-Government, Kota Payakumbuh.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kota  Payakumbuh merupakan  ujung  tombak  kesuksesan  penyelenggaraan e-government  di  Kota  Payakumbuh  yang  berperan sebagai  penyedia  dan  pengelola  infrastruktur  e- government.  Peningkatkan  kualitas  layanan  publik dengan efektif dan efisien merupakan tujuan pelaksanaan  e-government  [ 1 ].  Penyelenggaraan  e- government  tidak  terlepas  dari  berbagai  kendala  dan permasalahan  baik  dari  segi  sarana  prasarana, sumberdaya manusia dan terbatasnya tenaga ahli dalam pelaksanaannya. Hal tersebut menyebabkan munculnya banyak  keluhan  dan  permintaan  bantuan  terhadap
penyelenggaraan e-government dari berbagai perangkat daerah dan ASN yang ada di lingkungan pemerintahan Kota Payakumbuh.
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  oleh  Dinas Komunikasi  dan  Informatika  untuk  peningkatan pelaksanaan e-government adalah dengan menyediakan layanan  helpdesk.  Helpdesk  adalah  bagian  organisasi yang  memberikan  solusi  atau  menyelesaikan  sebuah masalah yang dialami pelanggan atau pengguna baik itu dari  pihak  internal  maupun  eksternal.  Helpdesk merupakan  layanan  satu  titik  kontak  yang  dipusatkan untuk  masalah  layanan  pelanggan  [ 2 ].  Seiring perkembangannya  helpdesk  tidak  terpisahkan  dari
fungsi layanan dan bertanggungjawab dalam penyelesaian  permasalahan  dan  pemenuhan  kepuasan user [ 3 ].
Saat  ini  sebagian  besar  pengaduan  yang  masuk  pada front-office  helpdesk  selalu  membutuhkan  teknisi dalam  penanganannya.  Jumlah  teknisi  yang  ada  sangat terbatas sedangkan permintaan layanan helpdesk cukup banyak  dan  harus  ditangani  sesegera  mungkin  agar tidak mengganggu penyelenggaran pemerintahan. Oleh sebab  itu  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pakar  layanan helpdesk  e-government.  Sistem  Pakar  merupakan sistem yang mengandung pengetahuan dan pengalaman oleh satu atau banyak pakar yang dimasukkan ke dalam suatu area pengetahuan tertentu agar setiap orang dapat menggunakannya  dalam  memecahkan  masalah  yang spesifik [ 4 ].
Untuk penyelesaian permasalahan dengan sistem pakar ini  digunakan  metode  backward  chaining.  Pada backward chaining yang merupakan goal driven, sistem akan  memulai  proses  pencarian  dari  tujuan  atau  solusi permasalahan  yang  dihadapi,  kemudian  dari  kaidah- kaidah  yang  diperoleh,  masing-masing  kesimpulan  di runut  balik  jalur  yang  mengarah  pada  kesimpulan tersebut [ 5 ]. Backward-chaining menggunakan algoritma  pencarian  depth-first  yang  akan  bekerja mundur dari query-nya [ 6 ].
Metode backward chainning dipilih karena sebelumnya telah menunjukan hasil yang cukup baik. Sistem Pakar dengan  metode  backward  chaining  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  dan  menyelesaikan  permasalahan kerusakan  hardware  komputer  [ 7 ].  Selain  itu  Sistem Pakar  dengan  metode  backward  chaining  juga  dapat mempermudah  pendiagnosaan  gejala-gejala  kerusakan pada jaringan LAN, WiFi, dan sharing yang mengalami gangguan [ 8 ]. Backward chaining juga dapat menyelesaikan kasus penyelesaian permasalahan sengketa  tanah  dengan  pendekatan  penyebab  sengketa tanah  [ 9 ].  Serta  dapat  digunakan  dalam  pendiagnosaan penyakit menular seksual pada manusia.
Untuk  itu  dibangunlah  Sistem  Pakar  Helpdesk  E- Government  untuk  mengoptimalisasikan  layanan  e- government yang ada di Kota Payakumbuh. Penggunaan  metode  backward  chaining  digunakan karena  memiliki  efektifitas    lebih  baik  pada  jenis permasalahan yang terjadi di helpdesk e-government.

## 2. Metodologi Penelitian
Peneliti  menggunakan  kerangka  kerja  penelitian  untuk menguraikan  metodologi  penelitian  yang  digunakan dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian.  Tahapan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Langkah  awal  dan  penting  dalam  penelitian  adalah dengan  melakukan  perumusan  masalah  dari  masalah yang  ditemukan  pada  objek  penelitian  dan  memberi batasan  dari  permasalahan  yang  akan  diteliti  supaya lebih terarah.

## 2.2. Menentukan Tujuan
Tujuan  penelitian  diperlukan  supaya  penelitian  tidak menyimpang  dari  tujuan  yang  ingin  dicapai  dan memperjelas  ruang  lingkup  serta  batasan  masalah sehingga didapatkan hasil yang optimal.

## 2.3. Mempelajari Literatur
Untuk dapat mencapai tujuan penelitian perlu dipelajari literatur-literatur  yang  nantinya  digunakan  dalam penyelesaian permasalahan. Teori-teori yang berhubungan  dengan  sistem  pakar  dengan  metode backward  Chaining  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber  seperti  buku,  jurnal,  paper  dan  situs-situs  dari internet.
2.4. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara:
a.  Observasi langsung di tempat penelitian;
b.  Wawancara dengan pakar;
c.  Identifikasi permasalahan;
d.  Pemahaman dan analisa;
e.  Studi kepustakaan.
2.5.  Menganalisa  Data  dengan  Metode  Backward Chaining
Metode  yang  digunakan  didalam  perancangan  masalah adalah  metode  backward  chaining  yang  memiliki aturan  berbentuk  IF-THEN  dan  proses  pencarian dimulai  dari  tujuan  yang  menjadi  solusi  masalah  yang dihadapi.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  didalam penyelesaian  masalah  dengan  metode  backward chaining, yaitu:
1.  Membuat basis pengetahuan;
2.  Menentukan tabel keputusan pakar;
3.  Menentukan rule/aturan;
4.  Menentukan goal/solusi;
5.  Membuat pohon pelacakan.
2.6. Merancang Sistem
Proses  perancangan  sistem  terdiri  dari:  perancangan struktur  data,  program,  format  masukkan  (input),  dan format keluaran (output).
2.7. Implementasi Hasil
Merupakan  tahap  mengimplementasikan  rancangan yang  sudah  disusun  menjadi  sistem  yang  dapat dioperasikan.
2.8. Pengujian Hasil
Tahapan yang membandingkan hasil ouput dari Sistem Pakar  dengan  hasil  perhitungan  manual  dengan menggunakan metode backward chaining.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisa Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data laporan  gangguan  dan  permasalahan  yang  masuk  ke Helpdesk  E-Government  Dinas  Komunikasi  dan Informatika  Kota  Payakumbuh  dari  Juli  tahun  2019 sampai  dengan  Juni  2020  yang  terdiri  dari  jenis permasalahan,  gejala  yang  terjadi  dan  solusi  terhadap permasalahan  yang  terjadi.  Selain  itu  data  didapat  dari hasil  wawancara  dengan  teknisi  infrastruktur  dan programer aplikasi.
Tabel 1. Jenis Permasalahan No Kode Permasalahan Nama Permasalahan 1 M01 Presensi tidak terbaca 2 M02 Pindah lokasi absen 3 M03 Tidak bisa absen 4 M04 Absen non OPD 5 M05 Tidak  bisa  login  aplikasi  e- Kinerja 6 M06 Tidak  bisa  input  aktifitas aplikasi e-Kinerja 7 M07 Tambahan Penghasilan Pegawai  (TPP)  kurang  di aplikasi e-Kinerja 8 M08 Tidak  bisa  login  aplikasi  e- SPPD 9 M09 Data salah di aplikasi e-SPPD 10 M10 Pembatalan  Telahanan  Staf (TS) 11 M11 Mesin Finger tidak terhubung 12 M12 Jaringan Internet terputus
Didapatkan  12  jenis  permasalahan  yang  masuk  ke helpdesk  e-government,  setiap  jenis  permasalahan diberi  kode  M01  sampai  dengan  M12  seperti  dapat dilihat  di  Tabel  1.  Sedangkan  untuk  gejala-gejala penyebab  terjadinya  permasalahan  didapatkan  34  jenis gejala yang diberi kode S01 sampai dengan S34 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Jenis Gejala No Kode Gejala Nama Gejala 1 S01 Absen  tidak  masuk  ke  aplikasi Presensi 2 S02 Absen  diluar  jadwal,  Absen  pagi diluar jam 06.30 s.d 08.00 atau absen sore diluar jam 15.00 s.d 20.00 3 S03 Mesin  tidak  terhubung  internet  atau mesin mati saat penarikan data 4 S04 Daftar kerja shif belum di entri 5 S05 Yang bersangkutan tidak absen 6 S06 Absen di tempat lama masih terbaca 7 S07 Ada  surat  tugas  pindah  tugas  ke tempat lain 8 S08 Ada mesin finger di tempat baru 9 S09 Belum rekam finger 10 S10 Tidak absen di tempat seharusnya 11 S11 Data absen belum dipindahkan 12 S12 Data belum di update 13 S13 Salah input username dan password 14 S14 Sudah  pernah  login  di  perangkat tertentu 15 S15 Ganti perangkat handphone 16 S16 Belum Update aplikasi 17 S17 Belum entri SKP 18 S18 SKP belum disetujui atasan 19 S19 Absen presensi belum masuk 20 S20 Anjab  yang  dipilih  belum  ada aktifitas 21 S21 Aktifitas belum penuh 22 S22 Nilai dari atasan kurang 23 S23 Salah  username  dan  password    lebih dari 3 kali 24 S24 Data user belum ada 25 S25 Baru mutasi jabatan 26 S26 Ada kesalahan data di database 27 S27 Parent_id salah 28 S28 TS Sudah disetujui sampai Walikota 29 S29 Ada
pemberitahuan
dilarang melakukan perjalanan Dinas 30 S30 Mesin finger mati 31 S31 Koneksi internet mesin finger terputus 32 S32 Terdapat icon LAN Silang atau seru 33 S33 Perangkat disambar petir 24 S34 Data  Finger  tidak  connect  dengan
Database  atau  tidak  bisa  membuka
SIPKD
Dari  Jenis  permasalahan  yang  didapatkan  dan  gejala- gejala  pendukungnya  disusunlah  aturan/rule  yang menghubungkannya.  Dari  data  diatas  didapatkan  21 rule  yang  menggunakan  metode  backward  chaining. Rule yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rule
No Rule
1 IF S01 is true AND S02 is true THEN M01 2 IF S01 is true AND S03 is true THEN M01 3 IF S01 is true AND S04 is true THEN M01 4 IF S01 is true AND S05 is true THEN M01 5 IF  S06  is  true  AND  S07  is  true  AND  S08  is true THEN M02
6
IF S09 is true THEN M03
7
IF S10 is trueAND S11 is true THEN M03
8
IF S11 is true AND S12 is true THEN M04
9
IF S13 is true THEN M05
10 IF S14 is true AND S15 is true THEN M05
11 IF S16 is true THEN M05
12 IF S05 is true AND S19 is true THEN M06
13 IF  S17  is  true  AND  S18  is  true  AND  S20  is true THEN M06
14 IF S21 is true AND S22 is true THEN M07
15 IF S13 is true AND G23 is true THEN M08
16
IF S24 is true THEN M08
17 IF  S25  is  true  AND  S26  is  true  AND  S27  is true THEN M09
18 IF S28 is true AND S29 is true THEN M10
19 IF S30 is true AND S31 is true THEN M11
20 IF S32 is true AND S34 is true THEN M12
21 IF S32 is true AND S33 is true THEN M12
Contoh  perhitungan  backward  chaining  dengan  kasus yang masuk ke helpdesk:
Tabel 4. Pengujian Data Pelapor 1 No  Permasalahan  Gejala Rule Terbukti 1 M01 S01, S02 IF S01 AND
S02
P01
Pada  Tabel  4  berdasarkan  laporan  permasalahan  yang masuk  didapatkan  goal  bahwa  Absen  tidak  terbaca fakta,  dan  didapatkan  gejala  Absen  tidak  masuk  ke aplikasi presensi (S01) dan absen di luar jadwal (S02), rule  yang  memiliki  kondisi  terpenuhi  adalah  rule  ke-1 yaitu  “IF  S01  is  true  AND  S02  is  true  THEN  M01. Maka  dapat  disimpulkan  hasil  laporan  dari  pelapor  1 adalah benar mengalami absen tidak terbaca (M01).
Tabel 5. Pengujian Data Pelapor 2
No  Permasalahan Gejala Rule Terbukti 1 M07 S21, S22
IF S21
AND S22
M07
Pada  Tabel  5  Berdasarkan  laporan  permasalahan  yang masuk  didapatkan  goal  bahwa  Besaran  TPP  kurang  di aplikasi  e-Kinerja,  dan  didapatkan  gejala  Aktifitas belum  penuh  (S21)  dan  nilai  dari  atasan  kurang  (S22), rule yang memiliki kondisi terpenuhi adalah rule ke-14 yaitu  “IF  S21  is  true  AND  S22  is  true  THEN  M07. Maka  dapat  disimpulkan  hasil  laporan  dari  pelapor  2 adalah benar Besaran TPP Kurang (M07).
Tabel 6. Pengujian Data Pelapor 3 No  Permasalahan  Gejala Rule Terbukti 1 M10 S28, S29 IF S28 AND S29 M10
Berdasarkan  laporan  permasalahan  yang  masuk didapatkan  goal  bahwa  ada  permintaan  Pembatalan Telaahan  Staf  (TS),  dan  didapatkan  gejala  TS  Sudah disetujui sampai Walikota (S28) dan ada pemberitahuan  dilarang  melakukan  perjalanan  Dinas (S29), rule yang memiliki kondisi terpenuhi adalah rule ke-18  yaitu  “IF  S28  is  true  AND  S29  is  true  THEN M10.  Maka  dapat  disimpulkan  hasil  laporan  dari pelapor 3 adalah benar Pembatalan TS (M10).

## 3.2. Pengujian Hasil
Penelitian  ini  digunakan  untuk  optimalisasi  layanan helpdesk  dengan  meningkatkan  keakuratan  diagnosa laporan  permasalahan  yang  masuk  ke  helpdesk. Pengujian  dilakukan  terhadap  25  sample  data  laporan permasalahan  yang  masuk  ke  helpdesk.  Nilai presentase  akurasi  dapat  dihitung  menggunakan persamaan:
x 100% Tabel 7. Hasil Validasi Sample Data No Data Pelapor Permasalahan Hasil 1 Pelapor 1 M01 Valid 2 Pelapor 2 M01 Valid 3 Pelapor 3 M01 Valid 4 Pelapor 4 M01 Valid 5 Pelapor 5 M02 Valid 6 Pelapor 6 M02 Valid 7 Pelapor 7 M02 Valid 8 Pelapor 8 M03 Valid 9 Pelapor 9 M03 Valid 10 Pelapor 10 M04 Valid 11 Pelapor 11 M04 Valid 12 Pelapor 12 M05 Valid 13 Pelapor 13 M05 Tidak Valid 14 Pelapor 14 M05 Valid 15 Pelapor 15 M05 Valid 16 Pelapor 16 M06 Valid 17 Pelapor 17 M06 Tidak Valid 18 Pelapor 18 M07 Valid 19 Pelapor 19 M07 Valid 20 Pelapor 20 M08 Valid 21 Pelapor 21 M08 Valid 22 Pelapor 22 M09 Valid 23 Pelapor 23 M09 Valid 24 Pelapor 24 M10 Valid 25 Pelapor 25 M10 Valid
Berdasarkan  Tabel  7  maka  didapatlah  23  hasil  yang akurat  antara  hasil  perhitungan  manual  dengan pengujian  sistem  dan  2  hasil  perhitungan  yang  tidak akurat, senhingga didapatkan tingkat akurasi:
x 100% =   x 100% = 92 %
Dari  perhitungan  diatas  disapatkan  bahwa  hasil pengujian  sistem  pakar  ini  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 92%.

## 3.3. Implementasi Sistem
Sistem  Pakar  Helpdesk  E-Government  dibuat  berbasis web dan penggunanya merupakan front office helpdesk yang  menerima  laporan  gangguan  dan  permasalahan dari  pengguna  dan  pemakai  sistem  e-government. Tampilan  awal  Sistem  Pakar  Helpdesk  E-Government dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Utama Sistem Pakar
Pada  halaman  awal  ini  user  melakukan  login  ke aplikasi  dan  dapat  melakukan  pelaporan  permasalahan dan pencocokan dengan gejala yang terjadi.
Gambar 3. Pelaporan Permasalahan dan Verifikasi

## Gejala
Untuk proses tambah pelapor tahapan awal  yang  harus dilakukan adalah dengan memilih data pelapor dari data PNS  yang  sudah  ada  di  database,  setelah  dipilih  akan tampil Nama PNS, Jabatan PNS dan Pangkat PNS yang melakukan  pelaporan.  Setelah  itu  dipilih  permasalahan yang diberitahukan oleh pelapor dari daftar permasalahan yang ada. Pada saat permasalahan dipilih maka  akan  keluar  pertanyaan  gejala-gejala  pendukung yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dipilih. Langkah selanjutnya adalah memilih gejala yang terjadi dengan  pertanyaan  yang  diajukan  terhadap  pelapor, kemudian data pelapor dapat disimpan.
Gambar 4. Tampilan Laporan Permasalahan yang Terbukti Beserta Solusi
Apabila  permasalahan  yang  dilaporkan  cocok  dengan gejala yang terjadi maka permasalahan yang dilaporkan terbukti  kebenarannya  dan  akan  ditampilkan  solusi terhadap permasalahan yang terjadi.

## 4. Kesimpulan
Sistem  Pakar  Helpdesk  E-Government  dengan  metode backward chaining dapat diterapkan untuk memberikan dan  mengoptimalisasi  layanan  helpdesk  e-government. Dengan  Sistem  Pakar  Helpdesk  E-Government  dapat membantu  petugas  front  office  dalam  penyelesaian laporan  permasalahan  yang  masuk  ke  helpdesk  e- government tanpa harus menunggu teknisi terkait.

## Daftar Rujukan
[1] Hawa,  P.,  &  Salomo,  R.  V.  (2020).  Kesiapan  Digitalisasi Layanan  Sistem  Pemerintahan  Berbasis  Elektronik  Pada  Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). Restorica: Jurnal
Ilmiah Ilmu Administrasi Negara dan Ilmu Komunikasi, 6 (1), 8 - 19. DOI: https://doi.org/10.33084/restorica.v6i1.1251 .
[2] Pamnungkas,  R.  W.  P.,  Alexander,  A.  D.,  &  Reza,  A.  (2019). Perancangan  Sistem  Informasi  Helpdesk  Menggunakan  Website Design  Methode  dalam  Mendukung  Tata  Kelola  Teknologi Informasi. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informatika), 3 (2), 201-211. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v3i2.141 .
[3] Alfian, A., Dewi, Y. N., Fibriany, F. W., Rianto, H., & Sari, A. M.  (2020).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Ticketing Helpdesk  pada  DPMPTS  Pemprov  DKI  Jakarta. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7 (2), 334-340. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i2.2114 .
[4] Darmayunata,  Yuvi.  (2018).  Sistem  Pakar  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Backward  Chaining  untuk  Menentukan Nutrisi  yang  Tepat  bagi  Ibu  Hamil. Journal  of  Information Technology and Computer Science, 1 (2). DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.302 .
[5] Herliana,  A.,  Setiawan,  V.  A.,  &  Prasetio,  R.  T.  (2018). Penerapan  Inferensi  Backward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Penyakit  Tulang. Jurnal  Informatika,  5 (1),  50- 60. DOI: https://doi.org/10.31311/ji.v5i1.2818 .
[6] Akil,  I.  (2017). Analisis  Efektifitas  Metode  Forward  Chaining dan  Backward  Chaining  pada  Sistem  Pakar . Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri, 13 (1), 35-42.
[7] Wijayana,  Y.  (2019). Sistem  Pakar  Kerusakan  Hardware Komputer  dengan  Metode  Backward  Chaining  Berbasis  Web . Medika Elektrika, 12 (2).
[8] Widianto,  F.  (2019).  Sistem  Pakar  Troubleshooting  Jaringan Komputer Menggunakan Algoritma Backward Chaining. Journal of Information and Technology, 6 (2). DOI: https://doi.org/10.32664/j-intech.v6i02.254 .
[9] Sapri,  S.,  &  Khairil.  (2019).  Sistem  Pakar  Penanganan  Kasus Sengketa  Tanah  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining.
Jurnal Teknik, 17 (2). DOI: https://doi.org/10.37031/jt.v17i2.28  .