ANALISA PERBANDINGAN BREADTH-FIRST SEARCH DAN DEPTH- FIRST SEARCH PADA APLIKASI SISTEM PAKAR PENGOBATAN TRADISIONAL

ANALISA PERBANDINGAN BREADTH-FIRSTSEARCHDAN DEPTH-FIRSTSEARCHPADA APLIKASI SISTEM PAKAR PENGOBATAN TRADISIONAL

ANALISA PERBANDINGAN BREADTH-FIRST SEARCH DAN DEPTHFIRST SEARCH PADA APLIKASI SISTEM PAKAR PENGOBATAN TRADISIONAL

Ifrisima, Anton Setiawan H, Nurcahyani Dewi Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta [email protected]

ABSTRACT This r e s e a r c h w as co n d u cted b a s e d on the n e e d f o r too ls f o r p a ren ts w h o h a v e h a d ch ild ren in determ ining a trad ition al m ed icin e to treat illn esses s u ffe r e d by ch ild ren , tod d lers a n d b a b ie s . A ids in the f o r m o f an expert system o f trad ition al m ed icin e. This expert system a p p lica tio n ca n be run in a w ay that the d ise a s e n am e input e x p e rie n c ed by ch ild ren , toddlers a n d b a b ie s , then the ex p ert system w ill p ro v id e inform ation p rescrip tio n m ed ication s to treat the d isea se. S ea rch m eth o d u sed is the m eth o d o f B rea d th -F irst S ea rch a n d D ep th -F irst S earch. R esults o f com p arativ e an alysis o f B rea d th -F irst S ea rch a n d D epth-F irst S ea rch w a s c o n c lu d e d that the an alysis using the D ep th -F irst S ea rch m ore qu ickly p r o v id e inform ation a b o u t tradition al m edicin e in com p arison with using the m eth o d o f B rea d th -F irst S earch. H ow ever, the use o f the m eth o d o f B rea d th -F irst S ea rch is su p erio r c o m p a r e d with D ep th -F irst S earch. This is b ec a u se the m eth o d o f B rea d th -F irst S ea rch w ill n ot f i n d a d e a d e n d o r to fin d a solu tion alth ou g h it h a s only on e solution. A nd i f you h av e two solutions, the m eth o d o f B rea d th -F irst S ea rch w ill f i n d them. The test resu lts o f the a p p lica tio n o f ex p ert system o f trad ition al m edicin e in the 30 resp o n d ers w a s 72.67%. Thus, the a p p lica tio n o f expert system o f trad ition al m edicin e by using B rea d th -F irst S ea rch a n d D ep th -F irst S ea rch good. K ey w ord s: E xpert System, T radition al M edicine, B rea d th -F irst S earch, D epth F irst S ea rch

1.

Latar Belakang Masalah Pemilihan masalah menyangkut pengobatan tradisional dapat dijadikan sistem pakar, hal

ini dilihat dari banyaknya orang yang tidak sesuai dengan pengobatan secara medis terutama bagi mereka yang

alergi terhadap

obat-obatan

(kimia) tertentu

dan kurangnya ilmu

pengetahuan mengenai obat-obatan tradisional alami. Oleh karena itu dibuatlah Sistem Pakar Pengobatan Tradisional yang memperhatikan faktor kecepatan informasi resep obat tradisional dengan melakukan analisa perbandingan B rea d th -F irst S ea rch dan D ep th -F irst Search.

2.

Tinjauan Pustaka Berdasarkan Penelitian yang berjudul Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit THT

Berdasarkan

Gejalanya

untuk Menentukan

Alternatif Pengobatan Menggunakan

Obat.

Penelitian tersebut menggunakan metode B rea d th -F irst S earch. Diperoleh Hasil bahwa Sistem Pakar untuk diagnosis Penyakit THT, dapat bekerja sesuai yang diharapkan. Sistem dapat mengidentifikasi 23 jenis penyakit THT berdasarkan variasi input 38 gejala yang diberikan. Dengan adanya Aplikasi Sistem Pakar untuk menentukan Jenis tanaman obat yang sesuai COMPILER

39

Ifris im a , Anton S etiaw an H, N urca h ya ni D ew

dengan gejala sakit pada manusia, maka Sistem Pakar ini dapat digunakan untuk mempercepat pencarian terhadap jenis obat yang dibutuhkan pasien, sehingga pengguna yang membutuhkan informasi diagnosa penyakit THT dengan menggunakan tanaman obat bisa terpenuhi ( Suraya, 2012 ). 3.

D asar Teori

Sistem Pakar Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Sistem pakar bekerja berdasarkan pengetahuan yang dimasukkan oleh seorang atau beberapa orang pakar dalam rangka mengumpulkan informasi hingga sistem pakar dapat menemukan jawabannya. Tujuan pengembangan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi mensubstitusikan pengetahuan manusia kedalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh banyak orang (Kusrini, 2006: 11). Pengobatan Tradisional Menurut W HO (2002), pengobatan tradisional adalah jumlah total pengetahuan, keterampilan, dan praktek-praktek yang berdasarkan pada teori-teori, keyakinan, dan pengalaman masyarakat yang mempunyai adat budaya yang berbeda, baik dijelaskan atau tidak, digunakan dalam pemeliharaan kesehatan serta dalam pencegahan, diagnosa, perbaikan atau pengobatan penyakit secara fisik dan juga mental. 4.

Perancangan dan A nalisa Sistem

F lo w c h a r t System

- Info - Cari Resep - Kegunaan Tanaman - Tutup Aplikasi

- Data Penyakit - Data Tanaman - Data Resep - Data User

Tampil Resep Meramu, serta waktu proses

Sel

Gambar 1 Flowchart Aplikasi Sistem Pakar Pengobatan Tradisional 40

Volume 2, Nom or 2, November 2013


Perancangan E n tity R e la tio n s h ip D iagram (ERD) C *K ode_ Ç ^ p a ss w o rd ^ ^ p assw o rd

i 3

r*k o d e b a h a ^

1

C nam a _ bah^ C n a m a _ p e n y ak it^ .

*n o m er C ^ g a m b ar~ ^ >

M

N

1 *k o d e_resep ) C g K Sde_ p e n y g j D

Cmjm a _ p e n y g jr )

Gambar 2 ERD Aplikasi Sistem Pakar Pengebatan Tradisienal 5.

Im plem entasi dan A nalisa Hasil

U ji Fungsi A plikasi

Gambar 3 Form Pencarian Menggunakan Metede Breadth-First Search Selain itu m e te d e B readth-F irst Search ju g a d ap at m en em u k an se lu si leb ih d ari satu selu si. A n alisa d ilak u k an p ad a p en g in p u tan p en y ak it b atu k b erd ah ak. H asil d ap at d ilih at p ad a G am b ar 4.

COMPILER

41

Ifris im a , Anton S E ta w a n H, N urca h ya ni Dew «

Pemilihan Resep

H

Resep No. 1

Resep N o. 2

H

Penyakit yang anda pilih, memiliki 2 resep yang berb sda. Silahkan klik tom bol di sam iin g kiri berikut,

H

Depth First Search Method

Bahan-bahannya:

- air sebanyak 3 gelas - akar putri malu sebanyak 10 gram

Bahan-bahannya:

Cara Meramu / Mem buat : Cuci bersih akar putri malu, kemudian potong-potong. Rebus akaryangtelah dipotong dengan 3 gelas air sampai air sisa setengahnya. Saring air rebusan akar putri malu, lalu dinginkan.

Cara Pem akaian:

Minum lah air rebusan yangtelah di saring dan dingin tersebut sehari 3 kali (1 kali rebus untuk 1 hari).

Lama Pencarian :

Cara meramu / M e m b ua t:

Cara Pemakaian:

Detik

- air sebanyak 3 gelas - akar putri malu sebanyak 10 gram

Cuci bersih akar putri malu, kemudian potong-potong. Rebus akaryangtelah dipotong dengan 3 gelas air sampai air sisa setengahnya. Saring air rebusan akar putri malu, lalu dinginkan.

M inumlah air rebusan yang telah di saring dan dingin tersebut sehari 3 kali (1 kali rebus untuk 1 hari).

Lama Pencarian :

Detik

MENU UTAMA

Gambar 4 Form Pencarian Menggunakan Metode Breadth-First Search

Gambar 5 Form Pencarian Menggunakan Metode Breadth-First Search

Gambar 6 Form Pencarian Menggunakan Metode Depth-First Search M esk ip u n D ep th -F irst Search m em ilik i w ak tu p e n carian y an g leb ih p en d ek , akan te ta p i D epth-F irst Search m em ilik i b eb erap a k elem ah an ,y aitu : 1.

P en carian

m en g g u n ak an

m eto d e

D epth-F irst

Search

m em u n g k in k an

tid ak

d item u k an n y a su atu solu si. 2.

42

Jika m em ilik i dua solu si, D ep th -F irst Search h an ya akan m en em u k an satu solusi.



Uji Fungsi Pohon Biner

Gambar 7 Alur Pencarian Resep Batuk Berdahak 1 Sistem Pakar Pengobatan Tradisional menggunakan metode Breadth-First Search

Gambar 8 Alur Pencarian Resep Batuk Berdahak 2 Sistem Pakar Pengobatan Tradisional menggunakan metode Breadth-First Search

Gambar 9 Alur Pencarian Resep Batuk Berdahak Sistem Pakar Pengobatan Tradisional menggunakan metode Depth-First Search

6.

Analisa Hasil B erd asark an h asil p en g u jian ap lik asi d an p en g u jian p o h o n b iner, d ap at d ilih at

b ah w a p e n carian m en g g u n ak an m eto d e B readth-F irst Search m em ilk i w ak tu p en carian y an g leb ih p an jan g d ib an d in g k an d en g an p e n carian m en g g u n ak an m eto d e D epthF irst Search. A k an te ta p i jik a d ilih at d ari solu si y an g d iberikan , m eto d e B readth-F irst Search leb ih u n g g u l d ib an d in g k an d e n g an m eto d e D epth-F irst Search. in i d ik aren ak an B readth-F irst Search tid a k akan m en em u k an ja la n b u n tu d alam p roses p e n carian solusi. D an jik a sistem m em ilik i leb ih d ari satu solu si, m aka B readth-F irst Search akan m en em u k an n y a.

COMPILER

Sed an g k an

D epth-F irst

Search

h an ya

unggul

d alam

w ak tu

43

Ifris im a , Anton S e ía w a n H, N urca h ya ni Dew «

p e n carian n y a saja. Ini d ik aren ak an D epth-F irst Search d ap at m em b erik an in fo rm asi leb ih

ce p a t

d ib an d in g k an

d en g an

B readth-F irst

Search,

akan

tetap i

p en carian

m en g g u n ak an m eto d e D epth-F irst Search m em u n g k in k an tid ak d item u k an n y a solusi. D an jik a sistem m em ilik i dua solu si, h an y a solu si p ertam a y an g d ap at d item u k an oleh D epth-F irst Search.

7.

Kesimpulan dan Saran

Kesimpulan 1.

A p lik asi in i d iran can g agar b erg u n a u n tu k m em b erik an in fo rm asi m en g en ai cara m eram u b a h an trad isio n al u n tu k m en g o b ati p en y ak it y an g d id erita oleh anak, b alita d an bayi.

2.

H asil u ji ap lik asi d an u ji p o h o n b in er m en u n ju k k an k esim p u lan b ah w a analisa d en g an

m en g g u n ak an

m eto d e

D epth-F irst

Search

leb ih

ce p a t

m em b erik an

in fo rm asi m en g en ai p en g o b atan trad isional. M esk ip u n d em ik ian m eto d e B readthF irst Search leb ih u n g g u l d alam p en g g u n aan n y a, in i d ik aren ak an m eto d e B readthF irst Search p asti akan m en em u k an solusi. Sed an g k an m eto d e D epth-F irst Search m em u n g k in k an tid ak d item u k an n y a solusi. 3.

H asil u ji 30 resp o n d en terh ad ap ap likasi sistem p ak ar p en g o b atan trad ision al ad alah 72.67% . D en g an d em ikian , ap lik asi sistem p ak ar p en g o b atan trad ision al d en g an m en g g u n ak an m eto d e B readth-F irst Search d an D epth-F irst Search baik.

Saran Sistem P akar P en g o b atan T rad isio n al in i m asih d ap at d ik em b an g k an d en g an p e n am b ah an resep p en g o b atan trad isio n al d en g an p en y ak it y an g u m u m n y a d id erita lansia.

8.

Daftar Pustaka

H u sni., 2004. P em ogram an D atabase dengan D elphi. G rah a Ilm u. Y o gyakarta. Jo g iy an to .H M ., 1990. A n alisis dan D esain Sistem In form asi. A n d i O ffset. Y ogyakarta. K ristin N in gru m , E & M eym u rtie., 2002, A n eka R esep O bat Tradisional untuk Bayi, Balita dan A n ak, D unia Sehat. Jakarta. K u srin i., 2006. Sistem P akar, Teori dan A plikasi. A ndi. Y ogyakarta. Su raya., 2012. Sistem P akar U ntuk M en diagn osa P en y akit T H T B erdasarkan G ejalanya U ntuk M en en tu kan A lter n a tif P en gobatan M en ggu n akan T anam an O bat. P rosid in g S em in ar N asio n al A p lik asi Sains & T ek n o lo g i (SN A ST ) P erio d e III ISSN : 1979-911 X. Ju ru san T ek n ik In fo rm atika, In stitu t Sain s & T ek n o lo g i A K P R IN D . Y o g y ak arta. W H O .,

2002,

WHO

T radition al

M ed icin e

Strategy

2002-2005.

W o rld

H ealth

O rgan ization . G en eva.

44


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEM ILIHAN BENANG RAJUT BERDASARKAN HASIL RAJUTAN MENGGUNAKAN METODE BENEFITCOSTRATIO(B C R ) (STU D I KASUS : KOKOROS H P Y O G Y A K A R T A )

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BENANG RAJUT BERDASARKAN HASIL RAJUTAN MENGGUNAKAN METODE BENEFIT COST RATIO (BCR) (STUDI KASUS : KOKORO SHOP YOGYAKARTA) Vetta Primastara Terryliani, A nton Setiaw an H., Y u liani Indrianingsih Teknik Informatika STTA Yogyakarta [email protected]

ABSTRA CT Techonology grow fastly shows many computer system thet use to solve daily problems. Yarn Selection Decision Support System (DSS) is one o f system that used to select the correct yarn. This system implementation in a home industry which work in handmade sector, knit. This system had built in use Benefit Cost ratio (BCR) method with web base. Decision criteria is from BCR value, product cost, product price, and benefit. From test o f 30 respondences, it got BCR value>1 fo r all yarn that used in one product, so the decision that was took from higher product price and benefit priority. The result o f local cotton, bali cotton, and panda cotton test got BCR value 1,35. From the result can be concluded that BCR method implementation this system is already correct and effective to increase price and benefit. Keywords: Decision Support System, Benefit Cost Ratio, yarn, knit 1.

PENDAHULUAN

Perkembangan zaman yang semakin pesat telah memotivasi manusia untuk berinovasi dalam pemanfaatan teknologi informasi. Salah satu inovasi yang dibuat adalah dalam bidang sistem informasi. Salah satu sistem informasi yang banyak ditemui sekarang adalah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Pemilihan benang bisa dilakukan langsung oleh perajut yang biasanya bekerja seorang diri dalam membuat rajutan walaupun dia memiliki sebuah toko. Memilih benang yang tepat akan membantu menghindarkan perajut dari kerugian. Diharapkan dengan SPK ini perajut dapat lebih mudah dalam memilih benang yang akan digunakan, serta menentukan harga jual, m odal dan keuntungan yang diperoleh. 2.

LANDASAN T E O R I

T injau an Pustaka a. Benefit Cost Ratio Analysis o f Organic and Inorganic Rice Crop Production Pada pembuatan Sistem Pendukung Keputusan ini terdapat penelitian pada jurnal yang membahas tentang Benefit Cost Ratio Analysis o f Organic and Inorganic Rice Crop Production. Penelitian ini dilakukan pada bidang pertanian di Paskistan. Pada penelitian ini BCR dihitung secara per hektar di kabupaten Sheikhupura. Data dikumpulkan menggunakan teknik stratified random sampling dari tiga zona penelitian. Pada tugas akhir ini pengumpulan data dilakukan dengan metode wawancara dan observasi. Tugas akhir ini juga terfokus pada pembahasan keuntungan dari nilai BCR yang diperoleh.

COMPILER

45

V e tta P rim a s ta ra T e rry lia n i. A nton S e ta w a n H., Y u lia ni In d ria n in g s ih

b.

Analisis Finansial Budidaya Anggrek Dendrobium Terdapat penelitian dari jurnal yang membahas tentang Analisis Finansial Budidaya Anggrek Dendrobium. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kelayakan budidaya

anggrek dendrobium dari Aspek keuangan di UPTD Balai Benih Induk Hortikultura di Loa Janan. Data dianalisis dengan kriteria investasi sebagai Net Present Value (NPV), Net BC Ratio, Internal Rate o f Return (IRR), kemudian dianalisis dengan menggunakan analisis sensitivitas. Pada tugas akhir ini, data hanya dianalisis dengan BCR tanpa melewati proses analisis kriteria investasi. Hal ini disebabkan tidak adanya investasi jangka panjang yang dilakukan. Benang R aju t Benang rajut merupakan bahan baku utama dalam proses pembuatan rajutan. Ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan dalam memilih benang untuk membuat rajutan, yaitu warna, tekstur, ukuran benang, ketebalan dan jenis seratnya. Benang rajut tersedia dalam berbagai jenis. Berdasarkan seratnya, benang rajut dibagi tiga, yaitu alami, sintetis, dan campuran. A nalisis Biaya M anfaat (B en efit C o st A n a ly sis/B en efit C o st R a tio ) Metode cost benefit analysis atau benefit cost ratio (BCR) merupakan metode untuk mengevaluasi suatu proyek dengan membandingkan nilai sekarang (present value) dari seluruh manfaat/keuntungan yang diperoleh dengan nilai sekarang dari seluruh biaya proyek tersebut. Berdasarkan BCR, kriteria keputusan proyek didasarkan pada proyekproyek yang memberikan nilai keuntungan yang lebih besar dari biayanya. Analisis Benefit Cost Ratio dirumuskan sebagai berikut: G ross M argin = G ross R etu rn — C osttDtal

Dari persamaan di atas dapat dirumuskan Benefit Cost Ratio sebagai berikut:

di mana: Gross Margin = selisih antara nilai balik (gross return) dan biaya total Costtotal Cost1 n

= total biaya = biaya pertama = biaya ke sekian

Sumber: Jurnal Y. Mehmood dkk, University o f Sargodha, Pakistan, Pakistan Journal o f Science, Vol. 63 No. 3 September, 2011, hal: 174 Nilai gross return berbanding lurus dengan nilai gross margin. Semakin besar nilai gross return, semakin besar pula nilai gross margin yang diperoleh.

46


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEM ILIHAN BENANG RAJUT BERDASARKAN HASIL RAJUTAN MENGGUNAKAN METODE BENEFITCOSTRATIO(B C R ) (STU D I KASUS : KOKOROSHO PYO G YAKAR TA)

3.

PERANCANGAN SIST E M

Perancangan Perangkat lunak

Gambar l Diagram Konteks b.

DFD Level O SPK Pemilihan Benang Rajut

Gambar 2 DFD Level O c.

DFD Level l Proses Registrasi

Gambar 3 DFD Level 1 Proses registrasi

COMPILER

47

V etta P rim a s ta ra T e rry lia n i, A n to n S etiaw an H., Y u lia ni Ind ria nin g sih

d. DFD Level 1 Proses Konsultasi

Gambar 4 DFD Level 1 Proses konsultasi 4.

IM PLEM EN TA SI

U ser H om e Soarch 4-

C?

LOGOUT

ftl»* tvotdpmt—

loc«lho»iy«pk

\ ‘

O localhosvspk benangs/user.home.php

KONSULTASI

■Ce ^

-K

ONLINE SHOP

L o g in S uk ses SELAMAT DATANG'»t

Gambar 4 User Home User home adalah menu user yang hanya dapat diakses jika id user dan password yang digunakan untuk login benar. User home ini mempunyai beberapa menu, antara lain logout, konsultasi, dan online shop. Menu logout digunakan untuk keluar dari user home. Menu konsultasi digunakan untuk mulai memilih benang. Menu online shop digunakan untuk melihat daftar penjual benang secara online.

48


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEM ILIHAN BENANG RAJUT BERDASARKAN HASIL RAJUTAN MENGGUNAKAN METODE BENEFITCOSTRATIO(B C R ) (STU D I KASUS : KOKOROSHO PYO G YAKAR TA)

Proses Konsultasi a. Pilih Hasil Rajutan

Gambar 5 Pilih Hasil Rajutan Menu konsultasi digunakan user untuk mulai memilih benang. Pemilihan benang diawali dengan memilih hasil rajutan yang tersedia. Jika user telah memilih salah satu hasil rajutan, user harus mengklik tombol submit untuk m asuk ke proses selanjutnya. b.

Pilih Kriteria

Gambar 6 Pilih Kriteria Pemilihan kriteria ini merupakan proses kedua dari pemilihan benang. kriteria-kriteria ini digunakan untuk membantu user dalam menentuan harga produk. Terdapat beberapa kriteria yang masing-masing pilihannya memiliki bobot tertentu yang sifatnya statis, tidak berubah meskipun terjadi kenaikan harga. H asil Konsultasi

Gambar 6 Hasil Kensultasi Hasil kensultasi ini menampilkan beberapa data rekemendasi benang untuk dipilih eleh user. Data ini meliputi nama benang, ciri dan fungsi benang, keunggulanbenang secara fisik, gambar fisik benang, dan rasie perhitungan.

COMPILER

49

V etta P rim a s ta ra T e rry lia n i, A nton S etiaw an H., Y u lia ni In d ria nin g sih

Gambar 7 Detail Konsultasi 1



50

Volume 2, N om or 2, Novem ber 2013

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEM ILIHAN BENANG RAJUT BERDASARKAN HASIL RAJUTAN MENGGUNAKAN METODE BENEFITCBSTRAT/B(B C R ) (STU D I KASUS : KBKBRBW Y O G Y A K A R T A )

5.

A N A LISA Pengujian dilakukan oleh 30 responden dan diberikan kuisioner untuk mengetahui

tingkat kepuasan pengguna.

Dari Gambar 12 dapat dinyatakan bahwa pengguna merasa puas dengan sistem yang dibuat. 6.

K ESIM PU LA N DAN SARAN

Kesim pulan 1. Pemilihan benang dilakukan dengan melihat hasil konsultasi yang menunjukkan nilai BCR dari produk yang akan dibuat. Hasil uji katun lokal, katun bali, dan katun panda diperoleh nilai BCR sebesar 1,35. Analisa nilai BCR > 1 menunjukkkan bahwa benang yang terpilih layak untuk digunakan dalam proyek tersebut. 2. 3.

Sistem dikemas dalam bentuk web yang user friendly untuk memudahkan user dalam mengakses dan menggunakan sistem. Dari uji kuisioner terhadap 30 responden dinyatakan bahwa user merasa puas dengan sistem yang dibuat.

Saran Sistem ini dapat dikembangkan menjadi sistem yang lebih dinamis dan penggunaan metode lain yang mengarah kepada sistem pakar. D A FTA R PUSTAKA HM, Jogiyanto, MBA, Akt., Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori Dan Praktik Aplikasi Bisnis, Penerbit Andi, Yogyakarta. Maricar, Noor Sahib, 2005, Oracle SQL Simplified, Penerbit Ekuator Digital Printing, Jakarta. Mehmood, Y., dkk, 2011, Benefit Cost Ratio Analysis O f Organic And Inorganic Rice Crop, Pakistan, Pakistan Journal o f Science, Vol. 63 No. 3 September, 2011, hal: 174, University of Sargodha, Pakistan. Purwati, Safrida, Dyah Dyanita, 2008, Merajut Yuk!, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Rahman, Dzul Fadli dan Juraemi, 2008, Analisis Finansial Budidaya Anggrek Dendrobium, EPP. Vol.5 No. 2, hal: 12-17, Fakultas Pertanian, Universitas Mulawarnan, Samarinda. Hoffer, Jeffrey A. dkk, 2005, M odern Systems Analysis and Design (fourth edition), Prentice Hall COMPILER

51

V etta P rim a s ta ra T e rry lia n i, Anton Setiaw an H., Y u lia ni In d ria nin g sih

52

Volum e 2, Nom or 2, November 2013

ANALISA PERBANDINGAN BREADTH-FIRST SEARCH DAN DEPTH- FIRST SEARCH PADA APLIKASI SISTEM PAKAR PENGOBATAN TRADISIONAL

Recommend Documents