EXPERT SYSTEM UNTUK ANALISA TINDAKAN PENANGGULANGAN RUMAH PASCA GEMPA DENGAN METODE FORWARD CHAINING

JURNAL TEKNOLOGI Fakultas Teknologi Industri, Volume 4, No. 1

ISSN : 2301-4474

EXPERT SYSTEM UNTUK ANALISA TINDAKAN PENANGGULANGAN RUMAH PASCA GEMPA DENGAN METODE FORWARD CHAINING Yogi Wiyandra, S. Kom, M.Kom, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang email: [email protected]

Abstract - The success of the government in tackling the disaster is very dependent on how the implementation of disaster management information systems . Due to take the right decision , the government requires fast and accurate data shortly after the disaster . Especially earthquake , earthquakes often occur in some areas in Indonesia, especially in West Sumatra, it is very important to make an expert system for the prevention of post-earthquake homes. In this study, the author discusses the application of an expert system for the prevention of post-earthquake home with Fordward method chaining inference which is Enggine in expert systems . Forward Chaining is a process that begins with obedience displays a collection of data or facts that convincingly towards the final conclusion . It starts with determining the facts Column condition , Beams condition and Wall condition , this fact will be generated from the analysis of the response by category damage to homes. Keywords : Disaster Relief , Forward Chaining, Expert Systems

1.

PENDAHULUAN

Sistem pakar dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Pengetahuan seorang ahli harus diperoleh dari sumber spesialis atau ahli yang lain, seperti teks, jurnal, artikel, dan basis data (Yuliadi, 2011). Pada penelitian ini penulis akan membahas tentang penerapan sistem pakar penanggulangan rumah pasca gempa. Seiring dengan terjadinya gempa di indonesia khususnya sumatera barat dengan skala gempa yang besar, sehingga dapat merusak struktur rumah masyarakat. Jika terjadi kerusakan, perlu dilakukan tindakan penangulangan sesuai dengan kerusakan yang terjadi pada struktur bangunan rumah tersebut. Banyak masyarakat salah dalam mengambil tindakan penaggulangan rumah pasca gempa. Rumah dalam kondisi rusak berat sering kali hanya dilakukan tindakan penanggulangan rusak sedang, terkadang rusak sedang tidak dilakukan perbaikan tetapi tetap dihuni, padahal sangat membahayakan penghuni rumah jika terjadi lagi gempa. Maka penting rasanya membuat sistem untuk menganalisa cara penanggulangan rumah pasca gempa. Diharapkan dengan diterapkan sistem pakar, tidak ada terjadi kesalahan dalam melakukan tindakan penanggulangan terhadap rumah korban gempa. Sistem pakar ini dibangun untuk membantu pengambilan keputusan terutama Exspert System Untuk . . .

untuk analisa tindakan dalam penanggulangan rumah pasca gempa. Ini dapat dilihat dari kategori-kategorinya, apakah kondisi rumah normal, rusak ringan, rusak sedang, rusak berat atau rusak total, dari kategori inilah dapat diambil tindakan yang sesuai dengan kategori kerusakan rumah. 2.

LANDASAN TEORI

sistem pakar adalah suatu program komputer yang mensimulasikan penilaian dan perilaku manusia atau organisasi yang memiliki pengetahuan dan pengalaman ahli dalam bidang tertentu. 2.1 Arsitektur Sistem Pakar Berikut ini adalah gambar arsitektur sistem pakar :

69


Komponen- komponen yang ada pada sistem pakar seperti pada Gambar 2.1 sebagai berikut: 1. Antarmuka (user interface) User interface merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi. Antarmuka menerima informasi dari pemakai dan mengubahnya kedalam bentuk yang dapat diterima oleh sistem. 2. Akuisisi Pengetahuan Akusisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap ini, perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) berusaha menyerap pengetahuan untuk selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai. 3. Basis pengetahuan (Knowledge Base) Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan merupakan bagian yang sangat penting dalam proses inferensi, yang di dalamnya menyimpan informasi dan aturan-aturan penyelesaian suatu pokok bahasan masalah beserta atributnya. Pada prinsipnya, basis pengetahuan mempunyai dua (2) komponen yaitu fakta-fakta dan aturanaturan. 4. Mesin Inferensi (Inference Engine). Menurut Turban (1995) mesin inferensi merupakan program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan (Muhammad Arhami, 2005). Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem pakar berbasis aturan, yaitu pelacakan ke depan (Forward Chaining) dan pelacakan kebelakang (Backward Chaining). 5. Workplace Merupakan area dari sekumpulan memori kerja (working memory). Workplace digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung termasuk keputusan sementara. Menerima informasi dari

Exspert System Untuk . . .

ISSN : 2301-4474

sistem dan menyajikannya kedalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemakai. 6. Fasilitas Penjelasan Fasilitas Penjelasan memungkinkan pengguna untuk mendapatkan penjelasan dari hasil konsultasi. Fasilitas penjelasan diberikan untuk menjelaskan bagaimana proses penarikan kesimpulan. Biasanya dengan cara memperlihatkan rule yang digunakan. 7.

Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refinement) Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.

2.2 Metode Pencarian Pencarian merupakan hasil dari suatu solusi atau ruang keasaan yang mungkin telah terkunjungi semua, tapi tanpa perantara. Dalam pencarian yang mendalam (Exhaustive Search Stratery) dilakukan dengan menggunakan strategi Breadth First Search atau Depth First Search (Interative Deep First Search), kedua model pencarian tersebut adalah metode pencarian buta. 2.3 Kerusakan Rumah Akibat Gempa Pasca bencana gempa bumi umumnya terjadi kerusakan pada rumah khususnya yang tidak dibangun sesuai dengan ketentuan teknis. Kerusakan yang terjadi bervariasi dari kerusakan ringan sampai kerusakan berat. Pada rumah yang mengalami kerusan berat, membangun kembali sesuai dengan ketentuan teknis merupakan solusi yang paling ekonomis, namun pada bangunan yang mengalami rusak ringan dan sedang, maka akan lebih ekonomis memperbaiki rumah tersebut. Permasalahannya adalah bagaimana memperbaiki rumah yang telah rusak tersebut sehingga mempunyai performa yang baik jika mengalami gempa berikutnya. Selain itu bagaimana memperbaiki dengan cara yang mudah sehingga tidak diperlukan tenaga khusus yang terampil. Metode perbaikan yang dipilih juga sebaiknya mengeluarkan biaya dan peralatan yang minimum, sehingga korban gempa tidak terlalu terbebani oleh pengeluaran yang tidak perlu.

70


3.

Analisa dan Perancangan

Pada sistem pakar penanggulangan rumah pasca gempa, dimulai dengan pembuatan sebuah basis pengetahuan. Pengetahuan yang berasal dari pakar tersebut dipresentasikan kedalam bentuk-bentuk satuan pengetahuan. Proses inferensi yang digunakan untuk penanggulangan rumah pasca gempa ini adalah pelacakan maju (Fordward Chaining). Proses penalaran dimulai dari sekumpulan data yang menuju pada suatu kesimpulan. Dalam penalaran ini aturan (rule) akan diuji melalui penalarannya dari sekumpulan data yang mendukung hipotesa tersebut menuju kesimpulan. Penalaran maju (Forward Chaining) dimulai dengan user menentukan kondisi kolom, balok dan dinding. Berdasarkan pilihan user, sistem pakar akan membaca aturan atau fakta untuk mencari aturan yang cocok, tahap berikutnya sistem pakar akan membaca aturan dan mencocokannya kembali. Dari proses tersebut akan didapatkan kesimpulan kriteria kerusakan dan analisa tindakan yang akan dilakukan untuk penanggulangan rumah pasca. Desain Arsitektur Sistem Pakar Berdasarkan bentuk arsitektur sistem pakar yang telah dijelaskan pada Bab II, maka dilakukan pendetailan dan penyederhanaan di beberapa komponen. Perancangan perangkat lunak sistem pakar penanggulangan rumah pasca gempa mempunyai enam komponen utama. Berdasarkan penjelasan di atas maka dapat didesain arsitektur sistem pakar sebagai berikut.

ISSN : 2301-4474

perlu memasukkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh sistem pakar untuk melakukan pemrosesan. Pemrosesan yang dilakukan oleh sistem pakar merupakan pemrosesan pengetahuan, bukan pemrosesan data seperti yang dikerjakan dengan pemrograman secara konvensional yang kebanyakan dilakukan oleh sistem informasi. Untuk merepresentasikan pengetahuan sistem pakar akan menampilkan pilihan kondisi kolom, kondisi balok dan kondisi dinding setelah terjadi gempa, pilihan yang diberikan oleh user akan disimpan sebagai fakta di database. Untuk mendukung penalaran dalam sistem penanggulangan rumah pasca gempa, maka pengetahuan yang diperoleh dari pakar dapat direpresentasikan dalam bentuk pohon keputusan sebagaimana terlihat pada gambar 3.2.

3.1

Gambar 3.1 Desain Arsitektur Sistem Knowledge Base terdiri dari dau elemen dasar yaitu fakta dan rules. Pada kasus ini Exspert System Untuk . . .

Gambar 3.2 Pohon Keputusan Dari gambar 3.2 terlihat bahwa setiap faktor yang mempengaruhi penentuan keputusan kondisi rumah pasca gempa mempunyai beberapa kriteria, misalnya kondisi “Kolom (K)”, terdiri dari beberapa pilihan kondisi kolom. Penentuan kondis kolom bertujuan untuk mengetahui kondisi kolom rumah pasca gempa, karena kareteristik dari kondisi kolom pasca gempa berbedabeda. Jenis kondisi kolom pasca gempa “Normal (K1)” merupakan kondisi kolom tidak terjadi kerusakan. Jenis kondisi kolom pasca gempa “Kolom Retak (0,0818mm0,1518mm) (K2)” merupakan kondisi kolom terjadi retak 0,0818mm-0,1518mm. Jenis kondisi kolom pasca gempa “Kolom Retak Besi Begol Kelihatan (K3)” merupakan kondisi Kolom Retak Besi Begol Kelihatan. Jenis kondisi kolom pasca gempa “Kolom Patah atau Bengkok (K4)” merupakan kondisi Kolom Patah atau Bengkok. Setelah menentukan kondisi kolom pasca gempa dilanjutkan dengan menentukan kondisi “Balok (B)” terdiri dari beberapa 71


pilihan kondisi balok. Jenis kondisi balok pasca gempa “Normal (B1)” merupakan kondisi balok tidak terjadi kerusakan. Jenis kondisi balok pasca gempa “Balok Retak (0,0209mm-0,0718) (B2)” merupakan kondisi balok Balok Retak (0,0209mm-0,0718). Jenis kondisi balok pasca gempa “Balok Retak Besi Begol Kelihatan (B3)” merupakan kondisi balok Balok Retak Besi Begol Kelihatan. Jenis kondisi balok pasca gempa “Balok Patah dan Bengkok (B4)” merupakan kondisi balok Patah dan Bengkok. Setelah menentukan kondisi kolom pasca gempa dilanjutkan dengan menentukan kondisi “Dinding (D)” terdiri dari beberapa pilihan kondisi dinding. Jenis kondisi dinding pasca gempa “Normal (D1)” merupakan kondisi dinding tidak terjadi kerusakan. Jenis kondisi dinding pasca gempa “Dinding Retak Halus (<0,75mm) (D2)” merupakan kondisi dinding retak halus. Jenis kondisi dinding pasca gempa “Dinding Retak Besar (>6mm) (D3)” merupakan kondisi dinding retak kasar. Jenis kondisi dinding pasca gempa “Dinding Pecah dan Runtuh (D4) merupakan kondisi Dinding Patah dan Runtuh.

ISSN : 2301-4474

sistem pakar ini menggunakan konsep relational database yang berisi kumpulan tabel dalam satu file yang saling berintegrasi satu dengan yang lainnya, dimana setiap tabel mempunyai nama dan struktur yang unik. Dalam setiap tabel, masing-masing record data diorganisasikan dalam struktur yang sama dan memiliki fields kunci yang akan menjadi penghubung antar tabel yang ada dan berkaitan satu dengan yang lainnya. Berikut ini adalah data yang dibutuhkan pada sistem pakar ini sehingga sistem dapat bekerja dengan baik. a.

Tabulasi Rule Berikut ini adalah data yang dibutuhkan pada sistem pakar ini sehingga sistem dapat bekerja dengan baik. Tabel 3.2 Tabel Rule

Berdasarkan representasi pengetahuan untuk penentuan penanggulangan rumah pasca gempa maka disusun aturan (rule) sebagai berikut : Tabel 3.1 Daftar Aturan (Rule) Tabel 3.2 di atas adalah tabel rule yang digunakan untuk menampung kondisi rumah yang telah dientrykan oleh user. b.

Tabulasi Keputusan Tabel Keputusan digunakan untuk menampung hasil analisa dari program sistem pakar. Tabel 3.3 Tabel keputusan

3.2 Analisis Database Analisis data adalah proses mendefenisikan semua kebutuhan data agar sistem dapat berjalan dengan baik. Pada Exspert System Untuk . . .

3.3 Inference Engine Mesin Inference merupakan otak dari sistem pakar, berupa perangkat lunak yang melakukan tugas inferensi penalaran sistem pakar, biasa dikatakan sebagai mesin pemikir (Thingking Machine). Pada prinsipnya mesin inilah yang akan mencari solusi dari suatu permasalahan 72


Inference Engine berfungsi menganalisa data yang ada dan menarik kesimpulan berdasarkan aturan yang ada. Pada sistem pakar untuk penanggulangan rumah gempa ini terdapat fasilitas untuk membantu user dalam melakukan identifikasi penanggulangan rumah pasca gempa, terlebih dahulu user harus mengisi data identitas. Setelah melakukan pengisian identitas, user diharuskan memilih kategori input sebagai fakta berupa pemilihan kondisi kolom, balok dan dinding. Kemudian sistem akan mencocokan fakta dengan premisnya berdasarkan aturan (rule) yang ada pada knowledge base. Proses ini dilanjutkan sampai dengan mencapai goal atau tidak ada lagi aturan yang premisnya cocok dengan fakta yang diketahui. Untuk lebih jelasnya inference enggine dapat dilihat pada gambar 4.5 :

ISSN : 2301-4474

melakukan login terlebih dahulu dengan password “user”, setelah tampil form pengentryan kondisi rumah, user harus mengisi no kartu keluarga dan nama kepala keluarga. Setelah menginputkan data user, selanjutnya user harus memilih kondisi rumah mulai dari kondisi kolom, balok dan dinding. Setelah itu klik next untuk masuk ke bagian kedua. 2. Bagian Kedua : user selanjutnya memilih no kartu keluarga sesuai dengan data yang diinputkan pada form 1 dan secara bersamaan akan tampil data kondisi rumah yang telah dipilih pada form1, setelah itu pilih proses maka sistem akan menampilkan kesimpulan dari kondisi rumah, dan memberikan analisa untuk penanggulangan rumah pasca gempa. 4.1

Antar Muka (Interface) Bentuk nyata implementasi bahasa pemrograman adalah perancangan interface yang dibutuhkan untuk penyelesaian proses. Interface berbentuk form yang diuraikan sebagai berikut : 4.1.2 Tampilan Form Menu Utama Form menu utama adalah form yang pertama kali diaktifkan ketika program ini dijalankan. Pada form ini bisa ditemukan menu-menu atau tombol-tombol yang bisa digunakan untuk memanggil form-form yang dibutuhkan. Bentuk menu utama dapat terlihat pada gambar 4.1.

Gambar 3.2 Inference Engine Forward Chaining 3.4 Explaining Facilities (Fasilitas Penjelasan) Fasilitas penjelasan sistem ini digunakan untuk melacak respon dan memberikan penjelasan tentang sistem pakar. Bentuk penjelasannya dapat berupa keterangan kondisi Kolom, Balok dan Dinding. Implementasi Sistem Pada desain sistem pakar ini penentuan kategori kerusakan rumah ditentukan oleh kolom, balok dan dinding, pada dasarnya terdapat 2 bagian utama: 1. Bagian pertama : user interface dan kondisi rumah, pada bagian ini user harus

Gambar 4.1 Halaman Menu Utama Seperti pada gambar 4.1 diatas terdapat beberapa menu. Ada entry data, login dan exit. Untuk menjalankan sistem user dapat menggunakan menu entry data atau cek hasil bagi data yang sudah ada pada database.

4.


4.1.2

Tampilan Form Input Kondisi Rumah Berikut ini adalah tampilan form input kondisi rumah. Berupa penginputan data user dan pemilihan kondisi kerusakan kolom, balok dan dinding. 73


ISSN : 2301-4474

Gambar 4.2 Form Input Kondisi Rumah 5.2.3 Tampilan Form Keputusan Berikut ini adalah tampilan form keputusan. Form ini menampilkan data kondisi rumah yang telah dipilih sebelumnya, dan menampilkan kesimpulan kondisi rumah sekaligus menampilkan analisa penanggulangan rumah pasca gempa.

Gambar 4.5 Form Pemilihan Kondisi Balok Normal

Gambar 4.6 Form Pemilihan Dinding Normal

Gambar 4.3 Form Keputusan 4.2 Pengujian Sistem 1.

Pengujian Pertama Pengujian pertama yaitu dengan memilih kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal”, Dinding “Normal”. Pengujian pertama dapat dilihat pada gambar 4.4, 4.5 dan 4.6.

Pada gambar 4.4, 4.5 dan 4.6 terlihat pemilihan kondisi rumah yang akan menjadi fakta bagi sistem yaitu pemilihan kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal” dan Dinding “Normal”. Berdasarkan pemilihan data dari user, sistem memberikan kategori kerusakan rumah dan memberikan analisa penanggulangan rumah pasca gempa, lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.7.

Gambar 4.4 Form Pemilihan Kondisi Kolom Normal Gambar 4.7 Form Keputusan Kondisi Rumah Normal Exspert System Untuk . . .

74


Pada gambar 4.7 dapat dilihat form tampilan data yang telah dipilih oleh user, kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal” dan Dinding “Normal”. Setelah diproses sistem akan memberikan kesimpulan “Rumah Dalam Kondisi Normal”, dan memberikan analisa penanggulangan “Tidak Perlu Perbaikan”.

ISSN : 2301-4474

Pada gambar 4.8, 4.9 dan 4.10 terlihat pemilihan kondisi rumah yang akan menjadi fakta bagi sistem yaitu pemilihan kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal” dan Dinding “Retak Halus (<0,75mm)”. Berdasarkan pemilihan data dari user, sistem memberikan kategori kerusakan rumah dan memberikan analisa penanggulangan rumah pasca gempa, lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.11.

2.

Pengujian Kedua Pengujian kedua yaitu dengan memilih kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal”, Dinding “Retak Halus (<0,75mm)”. Pengujian kedua dapat dilihat pada gambar 4.8, 4.9 dan 4.10.

Gambar 5.11 Form Keputusan Kondisi Rumah Rusak Ringan

Gambar 4.8 Form Pemilihan Kondisi Kolom Normal

Gambar 4.9 Form Pemilihan Kondisi Balok Normal

Gambar 4.10 Form Pemilihan Dinding Retak Halus (<0,75mm)


Pada gambar 5.11 dapat dilihat form tampilan data yang telah dipilih oleh user, kondisi Kolom “Normal”, Balok “Normal” dan Dinding “Retak Halus (<0,75mm)”. Setelah diproses sistem akan memberikan kesimpulan “Rusak Ringan”, dan memberikan analisa penanggulangan “Perbaiki (repair) secara arsitektural tanpa mengosongkan bangunan”.

5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : 1. Untuk merancang sebuah sistem pakar yang mampu menganalisa tindakan penganggulangan rumah pasca gempa dibutuhkan metode forward chaining, karena dengan motode ini dapat dilakukan analisis terhadap kejadian-kejadian yang terjadi untuk menentukan kondisi rumah pasca gempa apakah rumah termasuk ke dalam kondisi normal, rusak ringan, rusak sedang, rusak berat atau rusak total. 2. Untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam sistem pakar agar mampu menganalisa tindakan penanggulangan rumah pasca gempa, dapat dilakukan dengan cara mengatur proses sistem yang di dalam proses tersebut dirancang logika berfikir seperti layaknya sorang pakar, 75


salah satunya adalah dengan memasukkan rule-rule ke dalam sistem. 3. Dengan memasukan knowledge base ke dalam sistem pakar yang sesuai dengan cara berfikir pakar, maka sistem dapat memberikan kategori kerusakan serta memberikan hasil analisa penanggulangan rumah pasca gempa sesuai dengan kerusakan rumah. 5.2 Saran-Saran Sebagai akhir dari penelitian ini, penulis ingin menyampaikan saran-saran yang mungkin bermanfaat dan membantu bagi siapa yang berminat untuk menggunakan sistem ini : 1. Rancangan sistem pakar penanggulangan pasca gempa ini penulis rasakan masih jauh dari kesempurnaan, dan perencangan sistem ini juga terbatas hanya untuk menentukan kondisi rumah normal, rusak ringan, rusak sedang, rusak berat atau rusak total, kategori ini dianggap masih bisa kembangkan sehingga menampung banyak rule kerusakan rumah, penulis berharap ada pihak atau peneliti lain yang mau mengembangkan dan melanjutkan penelitian ini. 2. Semakain berkembangnya teknologi komputer diharapkan penelitian selanjutnya dapat dibuatkan sistem yang dapat diakses semua orang dengan menggunakan media internet, dan perancangan sistem dengan bahasa pemrograman PHP.

ISSN : 2301-4474

Erdani, Yuliadi, Agust 2011, “Developing Recursive Forward Chaining Method in Ternary Grid Expert Systems”. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security .Vol 11, 8 Agust 2011. Sasmito, Ginanjar Wiro, 2011, “Application Expert System of Forward Chaining and The Rule Based Reasoning For Simulation Diagnose Pest and Disease Red Onion and Chili Plant”. Proceedings of The 1st International Conference on Information Systems For Business Competitiveness (ICISBC). 2011. Josephine, M.S dkk, March 2012, “Expert System and Knowledge Management for Software Developer in Software Companies”. International Journal of Information and Communication Technology Research. Vol 2, 3 March 2012.

DAFTAR PUSTAKA Arhami, Muhammad. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar. ANDI. Yogyakarta. Desiani, Anita dan Muhammad Arhami. 2006. Konsep Kecerdasan Buatan. ANDI. Yogyakarta. Hartati, Sri dan Sari Iswanti. 2008. Sistem Pakar dan Pengembangannya. Graha Ilmu. Yogyakarta. Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar. ANDI. Yogyakarta. Sarma, Viswanadha, July 2012, “Rule Based Expert System for Rose Plant”. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). Vol 1, 5 July 2012. Sharma, tilotma dkk, october 2012, “Study Of Difference Between Forward And Backward Reasoning”. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. Vol 2, 10 october 2012 Exspert System Untuk . . .

76

EXPERT SYSTEM UNTUK ANALISA TINDAKAN PENANGGULANGAN RUMAH PASCA GEMPA DENGAN METODE FORWARD CHAINING

Recommend Documents