11 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah sistem berbasis computer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih ( Kusrini, 2006 ) Konsep dasar suatu sistem pakar mengandung beberapa unsur, diantaranya adalah keahlian, ahli, pengalihan keahlian, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan. Keahlian merupakan salah satu penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang di dapatkan baik secara formal maupun non formal. Ahli adalah seorang yang mempunyai pengetahuan tertentu dan mampu menjelaskan seuatu tanggapan dan mempunyai keinginan untuk belajar memperbaharui pengetahuan dalam bidangnya. Pengalihan keahlian adalah mengalihkan keahlian dari seorang pakar dan kemudian dialihkan lagi ke orang yang bukan ahli atau awam yang membutuhkan. Sedangkan inferensi merupakan suatu rangkaian proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsikan. Kemampuan menjelaskan merupakan salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar setelah tersedia program di dalam computer ( Turban, 1995 ) 2.2 Dempster Shafer Ada berbagai macam penalaran dengan model yang lengkap dan sangat konsisten, tetapi pada keanyataannya banyak permasalahan yang tidak dapat terselesaikan secara secara lengkap dan konsisten.ketidak Konsistenan yang tersebut adalah akibat adanya penambahan fakta baru.penalaran yang seperti itu adalah disebut dengan penalaran non monotomis. Untuk mengatasi ketidakkonsistenan tersebut maka dapat menggunakan penalaran dengan teori Dempster Shafer. Secara umum teori Dempster Shafer ditulis dengan suatu interval ( Kusumadewi,2003 ) :
12 1. Belief adalah ukuran kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi jika bernilai 0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence dan jika bernilai 1 menunjukan adanya kepastian 2. Plausibility ( PI ) dinotasikan sebagai : P1(s) = 1 Bel( s),plausibility juga bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan s, maka dapat di katakan bahwa Bel( s) =1 dan PI( s) = 0 Pada teori Dempster Shafer dikenal adanya Frame of discrement yang dinotasikan dengan θ.frame ini merupakan semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis. 1.Contoh kasus penyakit hewan Misalkan = θ { A,B,C,D} Dengan : A : Alergi B : Flu C : Demam D : Bronkitis Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan elemen elemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap tiap element.sebagai contoh,panas mungkin hanya mendukung {B,C,D} Untuk itu perlu adanya probabilitas fungsi densitas (m).nilai m tidak hanya mendefinisikan elemen elemen θ saja, tetapi juga semua himpunan bagiannya (sub-set). Sehingga jika θ berisi n elemen, maka subset dari θ berjumlah 2 n. Subset merupakan himpunan bagian dari kombinasi elemen elemen θ,sedangkan n elemen adalah jumlah dari elemen semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesa pada θ.sehingga contoh diatas subset yang dihasilkan berjumlah 2. Selanjutnya harus ditunjukan bahwa jumlah semua densitas (m) dalam subset θ sama dengan 1. Apabila tidak ada informasi apapun untuk memilih hipotesis, maka nilai : m(θ) = 1,0
13 Jika kemudian diketahui bahwa panas merupakan gejala dari flu, demam, dan bronchitis dengan m=0,8 maka : m{b,c,d} = 0,8.[2.1] m{ θ} M_Q = 1-0,8=0,2 [2.2] Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1 sebagai fungsi densitasnya, Dengan Y juga merupakan subset dari θ dengan m2 sebagai fungsi densitasnya,maka dapat dibentuk fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3 yaitu : [2.3] Keterangan : M : probabilitas densitas Xny : Penyakit X irisan penyakit y Θ : frame of discement Contoh 2 : a. Gejala 1 : Demam tinggi dan lemah Diketahui nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi demam tinggi dan lemah sebagai gejala penyakit antraks, penyakit ngorok dan demam tiga hari [2.4] M1{A,N.D} = 0,6 M1{ θ} M_Q = 1-0,6=0,4 [2.5] Keterangan : A: Antraks N : Penyakit ngorok D: Demam tiga hari b. Gejala 2 : Mengeluarkan saliva Kemudian diketahui juga nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi terhadap mengeluarkan saliva sebagai gejala dari penyakit ngorok,demam tiga hari dan penyakit mulut dan kuku. M2{N,D,P} = 0,7 [2.6]
14 M2{ θ} M_Q = 1-0,7 = 0,3 [2.7] Tabel 6 : Tabel perhitungan densitas m3 {N,D,P} (0,7) θm_q (0,3) {A,N,D} (0,6) {N,D} (0,42) {A,N,D} (0,18) Θ M_Q (0,4) {N,D,P} (0,28) θ M_Q (0,12) Keterangan : A : Antraks N : Penyakit ngorok D : Demam tiga hari P : penyakit mulut dan kuku m3{n, D} = 0,42 1 0 = 0,42 m3{a, N, D} = 0,18 1 0 = 0,18 m3{n, D, P} = 0,28 1 0 = 0,28 m3{θ }M_Q = 0,12 1 0 = 0,12 [2.8] [2.9] [2.10] [2.11] c. Gejala 3 : Limpa besar dan rapuh Kemudian diketahui juga nilai kepercayaan setelah dilakukan observasi terhadap limpa besar dan rapuh sebagai gejala dari penyakit antraks [2.12] M4{A} = 0,9 M4{ θ} M_Q = 1-0,9 = 0,1 [2.13]
15 Tabel 7 : Tabel perhitungan M5 {A} (0,9) Θ M_Q (0,1) {N,D} (0,42) Θ(M_Q2) (0,378) {N,D} (0,042) {A,N,D} (0,18) {A} (0,162) {A,N,D} (0,018) {N,D,P} (0,28) Θ(M_Q2) (0,252) {N,D,P} (0,028) Θ M_Q (0,12) {A} (0,108) Θ M_Q(0,012) Keterangan : A : Antraks N : Penyakit ngorok D : Demam tiga hari P : Penyakit mulut dan kuku ϴ : tidak beririsan ( M_Q2) Sehingga dapat dihitung : m5{n, D} = m5{a, N, D} = 0,042 1 (0,378+0,252) = 0,113 0,018 1 (0,378+0,252) = 0,048 [2.14] [2.15] m5{a} = 0,162+0,018 1 (0,378+0,252) = 0,729 [2.16] m5{n, D, P} = m5{θ}m_q = 0,028 1 (0,378+0,252) = 0,075 0,012 1 (0,378+0,252) = 0,032 [2.17] [2.18] Sehingga dapat disimpulkan bahwa probabilitas densitasnya terbesar penyakit yang dialami adalah Antraks dengan probabilitas densitas sebesar 0,729 x 100% = 72,9 %
16 2.3 Forward Chaining Forward chaining adalah metode pencarian atau penarikan kesimpulan yang berdasarkan pada fakta yang ada menuju ke kesimpulan, penelusuran dimulai dari fakta yang ada lalu bergerak maju melalui beberapa premis untuk menuju ke kesimpulan ( bottom up reasoning ). Forward Chaining adalah data driven, karena inferensi dimulai dengan informasi atau fakta fakta yang ada baru kesimpulan diperoleh. Dalam melakukan proses Forward Chaining, perlu suatu kumpulan aturan ( rule ), aturan yang ada ditelusuri satu persatu hingga penelusuran dihentikan karena kondisi terakhir telah terpenuhi ( Durkin J, 1994 ). Forward chaining memiliki aturan aturan untuk diuji satu demi satu dalam urutan tertentu. Urutan itu berupa urutan pemasukan aturan ke dalam basis aturan atau juga aturan lain yang ditentukan oleh pemakai. Saat tiap aturan diuji, sistem pakar akan mengevaluasi apakah kondisinya benar atau salah. Jika kondisinya benar, maka menghasilkan solusi kemudian aturan berikutnya diuji. Proses ini akan berulang sampai seluruh basis aturan teruji dengan berbagai kondisi. Contoh Sistem Pakar: Penasihat Keuangan Kasus : Seorang user ingin berkonsultasi apakah tepat jika dia berinvestasi pada stock IBM? Variabel-variabel yang digunakan: A = memiliki uang $10.000 untuk investasi B = berusia < 30 tahun C = tingkat pendidikan pada level college D = pendapatan minimum pertahun $40.000 E = investasi pada bidang Sekuritas (Asuransi) F = investasi pada saham pertumbuhan (growth stock) G = investasi pada saham IBM Setiap variabel dapat bernilai TRUE atau FALSE FAKTA YANG ADA: Diasumsikan si user (investor) memiliki data:
17 o Memiliki uang $10.000 (A TRUE) o Berusia 25 tahun (B TRUE) Dia ingin meminta nasihat apakah tepat jika berinvestasi pada IBM stock? RULES R1 : IF seseorang memiliki uang $10.000 untuk berinvestasi AND dia berpendidikan pada level college THEN dia harus berinvestasi pada bidang sekuritas R2 : IF seseorang memiliki pendapatan per tahun min $40.000 AND dia berpendidikan pada level college THEN dia harus berinvestasi pada saham pertumbuhan (growth stocks) R3 : IF seseorang berusia < 30 tahun AND dia berinvestasi pada bidang sekuritas THEN dia sebaiknya berinvestasi pada saham pertumbuhan R4 : IF seseorang berusia <> 22 tahun THEN dia berpendidikan college R5 : IF seseorang ingin berinvestasi pada saham pertumbuhan THEN saham yang dipilih adalah saham IBM. Rule simplification: R1: IF A and C, THEN E R2: IF D and C, THEN F R3: IF B and E, THEN F R4: IF B, THEN C R5: IF F, THEN G Solusi dengan Forward Chaining : Step I : IF A and C Then E = R1 Step II : IF B then C A,B,C -> True = R4 Step III : If A and C then E A,B,C -> True = R2 Step IV : If B ad E then F A,B,C,E,F -> true = R3 step V : if F then G. G->True kesimpulan : Cocok untuk investasi saham IBM
18 2.4 Depresi Depresi menurutu WHO ( World Health Organization ) merupakan suatu gangguan mental umum yang ditandai dengan mood tertekan, kehilangan kesenangan atau minat, perasaan bersalah atau harga diri rendah, gangguan makan atau tidur, kurang energy, dan konsentrasi yang rendah (WHO,2010) Masalah ini dapat akut atau kronik dan menyebabkan gangguan kemampuan individu untuk beraktifitas sehari hari. Pada kasus parah,depresi dapat menyebabkan bunuh diri sekitar 80 % lansia depresi yang menjalani pengobatan dapat sembuh sempurna dan menikmati kehidupan mereka, akan tetapi 90 % mereka yang depresi mengabaikan diri dan menolah pengobatan gangguan mental tersebut.(mood disorders Society of Canada,2010) 2.5 Demensia Demensia ialah kondisi keruntuhan kemampuan intelek yang progresif setelah mencapai pertumbuhan dan perkembangan tertinggi ( umur 15 tahun ) karena gangguan otak organic, diikuti keruntuhan perilaku dan kepribadian, dimanifestasikan dalam bentuk gangguan fungsi kognitif seperti memori, orientasi rasa hati dan pembentukan pikiran konseptual.biasanya kondisi ini tidak reversibel, sebaliknya progresif ( Roan Witjaksana, 2008 ) Demensia adalah sindrom penyakit akibat kelainan otak bersifat kronik / progresif serta terdapat gangguan fungsi luhur ( kortikal multiple ) yaitu : daya ingat, daya fikir, daya orientasi, daya pemahaman, berhitung, kemampuan belajar, berbahasa, kemampuan menilai.,kesadaran tidak berkabut,. Biasanya disertai berkurangnya fungsi kognitif, dan ada kalanya diawali oleh kemerosotan (detetioration ) dalam pengendalian emosi, perilaku sosial atau motivasi sindrom ini terjadi pada penyakit Azheimer, pada penyakit kardiovaskular, dan pada kondisi lain yang secara primer atau sekunder mengenai otak ( Direktorat Kesehatan jiwa Departemen Kesehatan Republik Indonesia, 1993 )
19 2.6 Metode Pengembangan Waterfall Model proses mencakup kegiatan yang merupakan bagian dari proses perangkat lunak dan peran orang yang terlibat dalam rekayasa perangkat lunak Model proses Waterfall merupakan suatu model proses klasik yang bersifat sistematis, berurutan dari satu tahap ke tahap lain dalam membangun perangkat lunak (Sommerville,2011) Model proses Waterfall memiliki tahapan tahapan dalam prosesnya, setiap tahapan tersebut harus diselesaikan sebelum berlanjut ke tahap berikutnya. Berikut tahapan yang ada dalam Waterfall adalah ( Sommerville, 2011) Gambar 2.1 : Model Proses Waterfall Pada prinsipnya, hasil dari tahapan demi tahapan pada model proses SDLC harus memiliki dokumentasi yang jelas. Jika tahap berikutnya dimulai sebelum tahap yang sebelumnya selesai, maka akan terjadi berbagai kendala misalkan pada saat desain sistem, spesifikasi kebutuhan belum sepenuhnya selesai maka desain akan melenceng dari kebutuhan Keuntungan dari model proses SDLC adalah dokumentasi dihasilkan pada setiap tahapan, hal tersebut dapat berguna untuk model proses perangkat lunak yang lain namun masalah utama dari model proses ini adalah tidak fleksibel, pada tahap awal semua kebutuhan harus diketahui secara jelas dan rinci, model proses ini akan sulit untuk merespon perubahan dari kebutuhan perlanggan, model proses SDLC baik digunakan ketika persyaratan dipahami dengan baik oleh pengembang sistem ( Sommervile,2011)
20 Rincian tahapan dalam pengembangan sistem adalah sebagai berikut : 2.6.1 Pendefinisian kebutuhan Tahap pendefinisian kebutuhan adalah tahap untuk mempelajari dan memahami masalah yang akan di buat perangkat lunak nya, menetapkan ranah informasi, fungsi, perilaku, unjuk kerja dan antarmuka perangkat lunak untuk di definisikan sebagai kebutuhan perangkat lunak. Kebutuhan perangkat lunak sering diklasifikasikan menjadi dua yaitu kebutuhan fungsional dan non-fungsional (Sommerville,2011) 1. Kebutuhan Fungsional Kebutuhan fungsional menyatakan layanan apa yang harus disediakan oleh sistem, bagaimana sistem harus bereaksi terhadap input tertentu dan bagaimana sistem harus berperilaku dalam situasi tertentu. Dalam beberapa kasus, kebutuhan fungsional dapat juga secara eksplisit menyatakan apa yang harus tidak dilakukan oleh sistem 2. Kebutuhan non-fungsional Kebutuhan non-fungsional adalah batasan suatu layanan atau fungsi yang ditawarkan oleh sistem. Diantaranya termasuk batasan waktu, batasan pada proses pengembangan, dan kendala yang dikarenakan oleh standart tertentu.kebutuhan non-fungsional sering berlaku untuk sistem secara keseluruhan dibandingkan layanan atau fitur sistem secara individual. 2.6.2 Desain Software dan Sistem Desain software dan sistem adalah proses untuk merencanakan atau mengatur sistem yang akan dibangun menurut tahapan tertentu sebelum sistem tersebut diwujudkan atau dengan kata lain, Desain sistem adalah aktivitas untuk merancang struktru dan keterkaitan antar komponen komponen sistem sesuai kriteria yang sudah ditetapkan, termasuk antarmuka dengan lingkungan operasionalnya. Sementara objek desain sistem pada umumnya meliputi : 1. Prosedur Rancangan yang berkaitan dengan cara bagaimana sistem nanti akan beroperasi dilihat dari sudut pandang pemakai seperti bagaimana sistem menerima masukan dan menghasilkan keluaran, termasuk interaksi dengan pemakai dan
21 sistem lainnya. Yang kedua adalah bagaimana perilaku sistem untuk menanggapi semua masukan atau kondisi kondisi. Yang ketiga, bagaimana sistem menyajikan informasi dari basis data atau file data kepada pemakai. Dan yang terakhir adalah bagaimana pendekatan yang dipilih untuk memenuhi keselamatan, keamanan, dan kerahasiaan pribadi. 2. Antarmuka Rancangan karakteristik antarmuka dari komponen komponen sistem, misalnya modul modul penghubung sistem dengan komponen eksternal, data antar aplikasi, media dan perangkat komunikasi 2.6.3 Implementasi Sistem Pada dasarnya, implementasi adalah menyalin alur data dan alur system ke dalam Bahasa pemrograman yang kita inginkan. Pada implementasi dilakukan dua tahap yaitu pengkodean alur system dan data, pengkodean tampilan. Adapun metode pengerjaannya bisa mendahulukan pengkodean sistem kemudian pengkodean tampilan atau sebaliknya atau bahkan keduanya dilakukan bersamaan tergantung perangkat lunak kita apakah berorientasi objek atau berorientasi pada sistem 2.6.4 Integrasi dan Pengujian Sistem Pengujian ini dimaksudkan untuk menunjukan bahwa program melakukan apa yang seharusnya dilakukannya dan menemukan cacat yang ada pada program sebelum mulai digunakan. Ketika menguji perangkat lunak, yang dilakukan adalah menjalankan sebuah program dengan menggunakan data buatan dan memeriksa hasil uji coba untuk menemukan kesalahan, anomaly, atau informasi yang berkaitan dengan non fungsional program(sommerville,2011) Pendekatan pengujian yang ada salah satunya adalah pengujian blackbox. Pengujian blackbox berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Dengan demikian, pengujian blackbox memungkinkan perekayasa perangkat lunak mendapatkan serangkaian kondisi input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program. Pengujian blackbox berusaha menemukan kesalahan dalam kategori sebagai berikut : 1. Fungsi fungsi yang tidak benar atau hilang 2. Kesalahan antarmuka 3. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal
22 4. Kesalahan kinerja 5. Inisialisasi dan kesalahan terminasi 2.7 Mobile Application Mobile tidak hanya sebuah media baru tetapi juga sebuah model bisnis baru yang banyak sekali memiliki peluang besar untuk dimanfaatkan. Aplikasi adalah program yang digunakan orang untuk melakukan suatu pada sistem computer. Sedangkan mobile dapat diartikan sebagai perpindahan yang mudah dari satu tempat ke tempat lain. Mobile Application adalah suatu aplikasi yang dibuat secara khusus untuk berjalan pada mobile device 2.7.1 Jenis Aplikasi Mobile Medium Jenis media mobile adalah jenis kerangka aplikasi atau teknologi mobile yang dapat menyajikan konten atau informasi kepada pengguna. Berikut ini jenis aplikasi mobile medium yaitu : 1. SMS SMS merupakan aplikasi mobile yang paling mendasar. SMS terbatas sampai 160 karakter, SMS memberikan pengalaman berbasis teks terbatas. Ubiquity adalah perangkat yang mendukung SMS dimana aplikasi ini merupakan alat yang berguna ketika integrase dengan jenis aplikasi mobile lainnya.aplikasi SMS dapat menjadi bebas yag berarti bahwa tidak ada biaya tambahan di luar biaya pesan teks yang menjadi biaya tambahan dalam pertukaran akses ke konten premium 2. Mobile Website Mobile website adalah sebuah situs yang dirancang khusus untuk ponsel perangkat yang tidak boleh disamakan dengan melihat situs yang dibuat browser desktop pada pada mobile browser. Mobile website memiliki desain yang sederhana 3. Mobile Web Widgets Mobile Web Widget diciptakan untuk melawan kelemahan dari mobile web.mobile Web Widgets adalah sebuah kode berbasis HTML yang diajalankan oleh pengguna akhir dengan cara tertentu, Aplikasi mobile web widget adalah aplikasi web kecil yang tidak dapat berjalan sendiri
23 dimana mereka harus dieksekusi diatas sesuatu yang lain. Mobile Web Widgets tidak dapat berjalan di web browser mobile 4. Mobile Web Application Mobile web application merupakan aplikasi mobile yang tidak perlu diinstal atau dikompilasi pada perangkat, Dengan menggunaka XHTML, CSS dan Javascript mereka mampu memberikan pengalaman aplikasi seperti kepada pengguna akhir saat menjalankan web mobile browser. mobile web application mudah untuk menyebarkan di beberapa handset. Mereka menawarkan pengalaman pengguna yang lebih baik dan kaya desain 5. Aplikasi Native Aplikasi Native merupakan media aplikasi mobile yang tertua dan paling umum. Aplikasi native menawarkan pengalaman pengguna yang terbaik di kelasnya, menawarkan desain yang kaya dan memasuki fitur perangkat dan penggunaan offline. Kekurangan dari aplikasi native adalah tidak dapat dengan mudah porting ke platform mobile lainnya, selain itu mengembangkan pengujian dan mendukung beberapa platform perangkat ini sangat mahal 6. Aplikasi Informatif Aplikasi informative adalah konteks aplikasi di mana tujuannya adalah memberikan informasi,seperti situs berita, direktori online, situs pemasaran atau bahkan mobile commerce. Dimana tugas utama dari pengguna untuk membaca dan memahami tidak perlu untuk berinteraksi 2.7.2 Mobile Device Pada umumnya mobile application spesifik dikembangkan berdasarkan masimg masing platform. Mobile application biasanya diinstal ke mobile device dengan cara yang mudah, cukup dengan OTA ( Over The Air ), Bluetooth, atau pun Send File ( Email, Direct Download, send file BBM or Chat ) Internet dan mobile device masih akan terus berkembang hal tersebut disebabkan karena : 1. Internet semakin dibutuhkan di semua aspek kehidupan manusia
24 2. Ketergantungan banyak bisnis maupun personal terhadap internet semakin tinggi 3. Penyedia layanan internet semakin banyak, yang diuntungkan oleh User 4. Pemerintah terus mendukung dengan infratstruktur yang semakin membaik 5. Harga Mobile Device yang semakin terjangkau 6. Hampir semua brand internasional maupun nasional berlomba menyediakan Mobile Device 7. Karena produsen yang semakin banyak, tentu yang diuntungkan adalah User karena harga terjangkau dan semakin membaik nya kualitas produk Keuntungan dari menggunakan Mobile Application adalah sebagai berikut : 1. Kesempatan akses informasi setiap saat bagi pengguna 2. Sarana komunikasi dengan pelanggan secara 24 x 7 bahkan Realtime Mengelola Komunitas 3. Perusahaan dapat mem Push info ke pelanggan 4. Tidak bergantung Internet 5. Mudah dan ringan untuk dijalankan 2.8 Tinjauan Studi Ada beberapa penelitian terkait yang pernah dilakukan mengenai sistem pakar diagnosa gangguan depresi dan demensia dan metode Forward Chaining dan Dempster Shafer 1. Sistem Pakar identifikasi penyakit ayam pedaging dengan metode Dempster Shafer ( Friska R,Arief Andy Soebroto,Rekyan Regasari,2006) dimana pada jurnal ini menggunakan mesin inferensi Forward Chaining. Pada jurnal ini menjelaskan tentang penyakit apa saja yang ada dan umumnya di derita oleh ayam pedaging, penilitian ini juga telah mampu mengambil kesimpulan identifikasi dihitung dengan menggunakan metode dempster shafer dengan inputan gejala dari pengguna, dan system pakar ini mempunyai tingkat akurasi sebesar 80 %.
25 2. Perancangan aplikasi web untuk deteksi penyakit paru paru dengan inference Forward menerapkan metode Dempster Shafer ( Ismail Juriwansyah,2014) pada penilitian ini menjelaskan tentang penyakit paru paru yang diantaranya seperti bronchitis,asma Episodik jarang, Asma Episodik sering, Asma Kronik,Asma Episodik berat,asma Persisten pada bayi,asma Hipersekresi gejala klinis,asma dengan beban fisik,asma dengan ALergen gejala klinis,pada penilitian tersebut disampaikan bahwa setelah melakukan implementasi dari hasil perancangan yang dilakukan, metode inferensi yang digunakan mudah di implementasikan dan dapat mengambil kesimpulan dari gejala gejala yang dinpu