PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER

LATAR BELAKANG MASALAH

Penyakit saluran pencernaan merupakan penyakit yang terjadi pada saluran pencernaan. Penyakit pada saluran pencernaan adalah salah satu penyakit berbahaya yang banyak menyebabkan kematian. Berdasarkan data dari WHO (World Health Organization), penyakit pada saluran pencernaan, diantaranya kanker usus merupakan penyakit yang paling banyak menyebabkan kematian nomor 6 di dunia, dan penyakit diare merupakan penyakit yang menyababkan kematian nomor 7 di dunia. Sistem pencernaan pada manusia merupakan salah satu organ vital bagi tubuh,sehingga kesehatan sistem pencernaan sangatlah penting untuk dijaga.

Kesadaran terhadap kesehatan masyarakat yang masih rendah, kebiasaan hidup dari masyarakat yang selalu ingin hidup praktis, perilaku dan pola pikir dari masyarakat yang cenderung mengarah bergaya hidup tidak sehat, sedikitnya pengetahuan masyarakat akan gejala-gejala awal dari suatu penyakit merupakan salah satu faktor penyabab penyakit menjadi parah ketika penderita ditangani oleh tenaga paramedis, serta minimnya jumlah tenaga medis merupakan masalah yang dihadapi dalam kasus ini, sehingga perlu adanya suatu sistem untuk mendiagnosa penyakit pada saluran pencernaan beserta saran dan solusi yang diperlukan sesuai medis.

TUJUAN

Tujuan mengembangkan sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan peran manusia, tetapi untuk mengalihkan pengetahuan manusia ke dalam bentuk sistem, sehingga dapat digunakan oleh orang banyak dan tidak terbatas oleh waktu.

Kemampuan sistem dalam mendiagnosa suatu gejala memanglah tidak sebaik seorang dokter ahli, masih banyak hal yang tidak pasti atau tidak konsisten yang dapat menyebabkan kemungkinan kesalahan diagnosa. Ketidak konsistenan ini dapat menyebabkan kekaburan hasil diagnosa sistem dan menjadi sebuah pertanyaan baru tentang besarnya persentasi kepastian hasil tersebut. Perhitungan ketidakpastian sangat diperlukan dalam sistem pakar, agar hasil diagnosa sistem dapat meyakinkan seperti layaknya diagnosa seorang ahli pakar.

METODE YANG DIPAKAI

Subjek penelitian yang akan dibahas pada tugas akhir ini adalah “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Menggunakan Metode Dempster Shafer” untuk mendiagnosa 19 jenis penyakit yang diimplementasikan dalam bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 6.0. Desain sistem yang dibuat ini diharapkan dapat membantu pasien atau user dengan cara memasukkan gejala-gejala yang dirasakannya dan kemudian dari hasil proses sistem akan memberikan hasil diagnosa berupa nama penyakit, definisi penyakit, penyebab, solusi dan persentase penyakit yang diderita pasien dan juga sebagai sarana konsultasi langsung untuk masyarakat umum.

PEMBAHASAN

Analisis kebutuhan sistem yang akan dirancang disesuaikan dengan analisis kebutuhan user. Analisis kebutuhan sistem meliputi:

a. Data Masukan (Input)

Data masukan yang diperlukan berupa data penyakit, gejala, penyebab, solusi, aturan gejala, aturan penyebab dan aturan solusi dari penyakit. Data penyakit diperlukan karena merupakan inti dari pengetahuan yang akan digunakan sebagai tujuan diagnosis. Data gejala merupakan data yang ditunjukkan atau yang akan dipilih oleh user. Pada data gejala juga disertai dengan nilai probabilitas yang diperoleh dari pakar. Data diagnosa, penyebab dan solusi merupakan data yang digunakan sebagai saran dari user.

Sistem yang dibutuhkan untuk spesifikasi data masukan (input):

1) Data penyakit diperlukan karena merupakan inti dari pengetahuan yang akan digunakan sebagai tujuan pendiagnosaan. Pada data penyakit juga disertai definisi dari penyakit.

2) Data gejala merupakan data yang akan dipilih oleh user sebagai input-an ke sistem. Pada data gejala juga disertai dengan nilai probabilitas dari gejala tersebut.

3) Data penyebab merupakan data yang berisi penyebab penyakit.

4) Data solusi merupakan data yang berisi solusi penyakit.

5) Data aturan gejala merupakan data aturan relasi dari gejala-gejala dengan suatu penyakit.

6) Data aturan penyebab merupakan data aturan relasi dari penyebab-penyebab dengan suatu penyakit.

7) Data aturan solusi merupakan data aturan relasi dari solusi-solusi dengan suatu penyakit.

b. Data Keluaran (Output)

Sistem yang dirancang dapat memberikan output berupa:

1) Dapat menampilkan kemungkinan penyakit dari hasil diagnosis.

2) Dapat menampilkan nilai persentase penyakit.

3) Dapat menampilkan penyebab dan solusi sesuai dengan penyakit hasil diagnosis.

c. Proses

Data yang akan diproses menjadi hasil diagnosis bermula ketika user memilih gejala yang dirasakan, gejala tersebut akan diproses oleh sistem dengan pelacakan forward chaining berdasarkan dengan metode Dempster Shafer untuk menemukan penyakit yang diderita oleh pasien. Metode ini akan membandingkan tiap gejala dengan penyakit yang ada dan menghitung kepastiannya sampai diperoleh nilai yang tertinggi yang merupakan hasil diagnosa. Hasil proses berupa diagnosa nama penyakit yang kemungkinan diderita pasien (user) dengan nilai persentase nilai kepastian penyakit tersebut.

KELEBIHAN JURNAL APLIKASI

Kelebihan dari sistem pakar ini, antara lain:

1.      Penyelesaian masalah yang kompleks hanya dengan meng-input gejala maka akan mengeluarkan deteksi/diagnosa penyakit dengan nilai kepastian berupa persentase.

2.      Data keluaran yang dihasilkan dapat menambah wawasan dan pengetahuan masyarakat mengenai diagnosa penyakit dengan cara melakukan konsultasi secara gratis dengan sistem.

3.      Sebagai media untuk membantu paramedis menginformasikan/mensosialiasikan gejala-gejala awal penyakit saluran pencernaan kepada masyarakat.

4.      Berbasis desktop sehingga memiliki performa yang baik karena berjalan diatas spesifikasi hardware yang telah ditentukan sebelumnya.

SARAN

Berdasarkan jurnal, penulis menyebutkan bahwa hasil diagnosa sistem pakar ini telah diujikan dengan pihak dokter spesialis penyakit dalam RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta yang bernama dr. Niarna Lusi, Sp.PD. Hasil penelitiannya layak digunakan dan dapat digunakan untuk membantu user yaitu pasien dan tenaga medis untuk mendiagnosa 19 jenis penyakit saluran pencernaan.

Berdasarkan referensi yang didapat belum ada sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit saluran pencernaan dengan memanfaatkan metode Dempster Shafer.

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pengembangan dan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan:

1. Dari penelitian yang telah dilakukan, dihasilkan sebuah perangkat lunak (software) baru tentang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit saluran pencernaan sebanyak 19 jenis penyakit, jumlah gejala sebanyak 59 gejala, jumlah penyebab sebanyak 56 jenis penyebab, dan jumlah solusi sebanyak 40 solusi. Sebagai perhitungan nilai probabilitasnya menggunakan metode Dempster Shafer yang mengkombinasikan penyakit, gejala dan nilai probabilitas, yang yang dapat digunakan seperti seorang pakar dalam mendiagnosa penyakit.

2. Perangkat lunak yang dihasilkan mampu mendiagnosa penyakit saluran pencernaan pada manusia berdasarkan gejala yang dimasukkan dan dapat memberikan data mengenai penyakit yang diderita berupa nama dan definisi penyakit, penyebab, solusi yang dilengkapi dengan nilai persentase dari penyakit tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

Nur Istiqomah, Yasidah & Fadlil, Abdul, Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Menggunakan Metode Dempster Shafer, Jurnal Sarjana Teknik Informatika Volume 1 Nomor 1, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, 2013.

REFERENSI :

https://umarbuchorysa.wordpress.com/2016/11/20/review-sistem-pakar-untuk-mendiagnosa-penyakit-saluran-pencernaan-menggunakan-metode-dempster-shafer/

https://drive.google.com/file/d/0B1ArhyyDQMpoQ2NsNXpOZVNHcTQ/view

Nama   : Ridwan Setyawan

NPM   : 15115946

Kelas   : 3KA03

PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

SISTEM PAKAR

1.        Pengertian Sistem Pakar

Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan (knowledge), fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut (Martin dan Oxman, 1988).

Knowledge dalam sistem pakar mungkin saja seorang ahli, atau knowledge yang umumnya terdapat dalam buku, jurnal dan orang yang mempunyai pengetahuan tentang sistem pakar. Seorang ahli adalah seorang yang mempunyai pengetahuan tertentu dan mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan (domain), menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memilah aturan jika dibutuhkan dan menentukan relevan atau tidaknya keahlian mereka. (Muhammad Arhami, 2005).

2.    Tujuan Sistem Pakar

Tujuan dari sebuah sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar ke dalam komputer dan kemudian kepada orang lain (nonexpert). Aktivitas yang dilakukan untuk memindahkan kepakaran adalah :

1. Knowledge Acquisition (dari pakar atau sumber lainnya)

2. Knowledge Representation (ke dalam komputer)

3. Knowledge Inferencing

4. Knowledge Transferin

3.   Manfaat Sistem Pakar

Sri Kusumdewi (2003) menyatakan secara garis besar banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain :

1.      Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.

2.      Bisa melakukan proses secara berulang.

3.      Menyimpan pengetahuan dan keahlian para pakar.

4.      Meningkatkan output dan produktivitas.

5.      Meningkatkan kualitas.

6.      Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar (terutama yang termasuk keahlian langka).

7.      Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.

8.      Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.

9.      Memiliki reliabilitas.

10.  Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.

11.  Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak dan mengandung ketidakpastian.

12.  Sebagai media pelengkap dalam pelatiahan.

13.  Meningkatkan kapabilitas dalam penyelesaian masalah.

14.  Menghemat waktu dalaam pengambilan keputusan.

4.    Penerapan Sistem Pakar dari Berbagai Bidang

Penerapan Sistem Pakar Dalam Bidang Pendidikan / Ilmu Pengetahuan

1. Penelitian tentang penggunaan system pakar dalam bidang pendidikan dilakukan oleh prof. Gordon S. Novack Jr. pada Universitas of Texas, Austin, tahun 1990. Aplikasi system pakar ini diberi nama ISAAC yang memiliki parser yang mampu membaca kalimat (dalam bahasa Inggris) dalam kecepatan 5000 kata/menit dan mampu menyelesaikan soal-soal Fisika Mekanik (Statika) dalam waktu kurang dari 5 menit. Aplikasi ini  dikerjakan oleh 1 tim terdiri dari 60 0rang dan membutuhkan waktu 1 tahun. (E.S. Handbook, 1992).
2. Aplikasi lain yang terkait dengan hal diatas adalah system pakar mengenai penjelasan soal-soal fisika serta pemhaman teori lebih mendalam dengan menggunakan metoda pendekatan komputasi.(Ohlsson, 1992).
3. Aplikasi system pakar dalam bidang matematika yang dilakukan oleh Yibin dan Jian Xiang tahun 1992. System pakar ini menyelesaikan soal-soal diferensial dan Integral yang diberi nama DITS.(Forcheri, 1995).
4. Studi system pakar untuk proses belajar Fisika dilakukan oleh seorang dosen Fisika yang menempuh pendidikan S2 pada salah satu perguruan tinggi di Jakarta.

Latar belakang dari dilakukannya studi ini adalah karena Fisika merupakan disiplin ilmu yang sangat fundamental yang menjadi dasar dari sains dan teknilogi.

Melihat kepentingan tersebut, makan para siswa/mahasiswa perlu menguasai ilmu ini, tapi kenyataannya sering dianggap momok oleh sebagian besa siswa/mahasiswa selain itu juga kurangnya tenaga guru / dosen Fisika serta kurangnya sarana prasarana yang diperlukan dalam proses belajar mengajar Fisika, seperti alat banto audio maupun visual.

            Dalam studi ini dibuat aplikasi sitem pakar yang mampu menyelesaikan persoalan rangkaian arus bolak-balik yang terdiri dari komponen resistor dan inductor baik seri maupun pararel.

Penerapan Sistem Pakar Dalam Bisnis

1.             Sistem Pakar dalam Pembelian

System ini berfungsi untuk menilai dan memilih pemasok (supplier) dengan pertolongan dan pengiriman barang secara optimal, dimana dalam hal ini menunjang pemasok yang potensial. Dalam hal operasi, maka system ini mempunyai fungsi penasihat kepada pembeli.

2.             Sistem Pakar mengenai suku cadang mesin percetakan

Sistem ini menunjang pengujian secara teknis dari pesanan langganan dalam mesin cetak dan suku cadang yang diinginkan.

3.             System pakar mengenai konsultasi program bantuan kredit bank

System ini membantu pada konsultasi tentang program kredit bantuan pada institusi public.

4.             System pakar mengenai strategi perencanaan

System ini berbasis system penunjang keputusan ( Dicision Support system) untuk strategi perencanaan produk yang dikembangkan dari integrasi system konvensional dan prototip system pakar.

Sistem Pakar pada bidang Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan adalah suatu sistem informasi yang berhubungan dengan penangkapan, pemodelan dan penyimpanan kecerdasan manusia dalam sebuah sistem teknologi informasi sehingga sistem tersebut memiliki kecerdasan seperti yang dimiliki manusia. Sistem ini dikembangkan untuk mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan masalah, biasanya diselesaikan melalui aktifivitas intelektual manusia, misal pengolahan citra, perencanaan, peramalan dan lain-lain, meningkatkan kinerja sistem informasi yang berbasis komputer.

Kecerdasan buatan didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) adalah bagian dari ilmu komputer  yang mempelajari bagaimana  membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.

Menurut John McCarthy, 1956, AI: untuk mengetahui dan memodelkan proses-proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

Cerdas =  memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran (bagaimana membuat keputusan dan mengambil tindakan), moral yang baik.

Manusia cerdas (pandai) dalam menyelesaikan permasalahan karena manusia mempunyai pengetahuan & pengalaman. Pengetahuan diperoleh dari belajar. Semakin banyak bekal pengetahuan yang dimiliki tentu akan lebih  mampu menyelesaikan  permasalahan.  Tapi  bekal  pengetahuan  saja  tidak  cukup, manusia juga diberi akal untuk melakukan penalaran,mengambil kesimpulan berdasarkan pengetahuan & pengalaman yang dimiliki. Tanpa memiliki kemampuan untuk menalar dengan baik, manusia dengan segudang pengalaman dan  pengetahuan  tidak  akan   dapat menyelesaikan  masalah  dengan  baik.

Demikian juga dengan kemampuan menalar yang  sangat baik,namun tanpa bekal pengetahuan dan pengalaman yang memadai,manusia juga tidak akan bisa menyelesaikan masalah dengan baik. Agar mesin  bisa cerdas (bertindak seperti & sebaik manusia) maka harus diberi bekal pengetahuan & mempunyai kemampuan untuk menalar.

5.         Kesimpulan

            Kesimpulan yang dapat diambil pada materi ini bahwa sistem pakar dapat membantu semua manusia dalam berbagai bidang bahkan orang awam sekalipun bisa mengerjakan pekerjaan para ahli dengan bantuan dari sistem pakar. Sistem pakar dapat meningkatkan output, produktivitas serta kualitas dari suatu barang. Sistem pakar juga dapat menghemat waktu seseorang dalam pengambilan keputusan.

Referensi  :

repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/24323/4/Chapter%20II.pdf

http://eprints.umk.ac.id/197/3/BAB_II.pdf

http://yusufedi.blogspot.co.id/2012/10/penerapan-sistem-pakar-dalam-berbagai.html

Nama   : Ridwan Setyawan

NPM   : 15115946

Kelas   : 3KA03

PENGANTAR TEKNOLOGI SISTEM CERDAS

Pengantar Teknologi Sistem Cerdas

1. Pengertian teknologi sistem cerdas

            Teknologi sistem cerdas adalah keseluruhan sarana untuk menyediakan barang-barang yang diperlukan bagi kelangsungan, dan kenyamanan hidup manusia. Dan sistem cerdas itu sendiri adalah mesin yang mampu menirukan kemampuan manusia dalam proses pembuatan keputusan. Sistem cerdas juga mempelajari cara bertindak sehingga mampu mencapai tujuannya.

2. Pengertian artifisial intelegent (AI) / kecerdasan buatan

            Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) merupakan bagian dari ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan bisa lebih baik daripada yang dilakukan manusia.

          Menurut John McCarthy, 1956, AI :

            Untuk mengetahui dan memodelkan proses – proses berpikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan perilaku manusia.

3. Perbedaan intelegensi kecerdasan buatan dan alami

Kecerdasan Buatan :

1.      Kecerdasan buatan lebih bersifat permanen.

2.      Kecerdasan buatan lebih mudah diduplikasi dan disebarkan.

3.      Kecerdasan buatan Lebih murah.

4.      Kecerdasan buatan bersifat konsisten

5.      Kecerdasan buatan dapat didokumentasi.

6.      Kecerdasan buatan lebih cepat dibandingan kecerdasan alami.

7.      Kecerdasan buatan lebih baik dibandingkan kecerdasan alami.

Kecerdasan Alami :

1.      Kecerdasan alami lebih kreatif

2.      Kecerdasan alami memungkinkan seseorang untuk menggunakan pengalaman secara langsung.

3.      Kecerdasan alami menggunakan pemikiran manusia yang dapat digunakan secara luas

4. Sejarah intelegensi buatan / AI

           Kecerdasan Buatan termasuk bidang ilmu yang relatif muda. Pada tahun 1950-an para ilmuan dan peneliti mulai memikirkan bagaimana caranya agar mesin dapat melakukan pekerjaannya seperti yang bisa dikerjakan oleh manusia. Alan Turing, seorang matematikawan Inggris pertama kali mengusulkan adanya tes untuk melihat bisa tidaknya sebuah mesin dikatakan cerdas. Hasil tes tersebut kemudian dikenal dengan Turing Test, dimana si mesin tersebut menyamar seolah-olah sebagai seseorang di dalam suatu permainan yang mampu memberikan respon terhadap serangkaian pertanyaan yang diajukan. Turing beranggapan bahwa, jika mesin dapat membuat seseorang percaya bahwa dirinya mampu berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti layaknya manusia).

           Kecerdasan Buatan sendiri dimunculkan oleh seorang profesor dari Massachusetts Institute of Technology yang bernama John McCarthy pada tahun 1956 pada Dartmouth Conference yang dihadiri oleh para peneliti AI. Pada konferensi tersebut juga didefinisikan tujuan utama dari Kecerdasan Buatan, yaitu : mengetahui dan memodelkan proses-proses berfikir manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan kelakuan manusia tersebut.

           Beberapa program AI yang mulai dibuat pada tahun 1956-1966, antara lain:

1.    Logic Teorist, diperkenalkan pada Dartmouth Conference, program ini dapat membuktikan teorema-teorema matematika.

2.    Sad Sam, diprogram oleh Robert K. Lindsay (1960). Program ini dapat mengetahui kalimat-kalimat sederhana yang ditulis dalam bahasa Inggris dan mampu memberikan jawaban dari fakta-fakta yang didengar dalam sebuah percakapan.

3.    ELIZA, diprogram oleh Joseph Weinzenbaum (1967). Program ini mampu melakukan terapi terhadap pasien dengan memberikan beberapa pertanyaan.

5. Contoh teknologi sistem cerdas

1.      ATM

ATM (Automatic teller machine atau automated teller machine, di Indonesia juga kadang merupakan singkatan bagi anjungan tunai mandiri) adalah sebuah alat elektronik yang mengijinkan nasabah bank untuk mengambil uang dan mengecek rekening tabungan mereka tanpa perlu dilayani oleh seorang “teller” manusia.

2.      USG

USG merupakan salah satu contoh penggunaan sistem cerdas dalam bidang kesehatan. USG bekerja berdasarkan pantulan gelombang suara ultrasonik. Banyak digunakan untuk mendeteksi janin didalam kandungan. Alat ini bekerja dengan menerima input berupa suara yang lalu diolah menjadi sebuah informasi berupa visual. Alat ini cukup aman karena tidak menimbulkan radiasi seperti sinar-x yang biasanya digunakan untuk rontgen.

3.      Vending Machine

Vending Machine adalah mesin yang digunakan untuk mengeluarkan/ menjual produk secara otomatis tanpa ada operator. Operator tidak perlu menunggu mesin, tetapi hanya bertugas untuk mengisi, memeriksa ketersediaan barang yang dijual dan memeriksa mesin. Saat ini vending machine mudah kita jumpai di negara-negara maju yang digunakan sebagai alat untuk menjual berbagai macam produk.

Cara kerja vending machine adalah dengan melakukan pembayaran (baik menggunakan uang ataupun sistem lainnya) kepada mesin kemudian memilih produk, setelah itu produk yang dipilih akan segera keluar.

6. Kesimpulan

     

            Teknologi sistem cerdas terbukti dapat membantu manusia dalam melakukan kegiatan sehari-hari dengan menggunakan bantuan robot atau alat yang sudah di program untuk melakukan pekerjaannya dan memiliki kecerdasan serta ketelitian seperti halnya manusia. Dengan adanya teknologi sistem cerdas manusia dapat menghemat waktu dan tenaga dalam melakukan suatu pekerjaan. Mungkin saat ini masih ada beberapa masyarakat yang belum mengerti tentang bagaimana menggunakan teknologi sistem cerdas dengan baik.

Referensi :

http://dinus.ac.id/repository/docs/ajar/kecerdasan-buatan-01.pdf

http://sunny.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/20201/Kecerdasan_buatan+Ibu+Idha.pdf

http://yuliana.lecturer.pens.ac.id/Kecerdasan%20Buatan/Buku/Bab%201%20Pengenalan%20Kecerdasan%20Buatan.pdf

https://id.wikipedia.org/wiki/Kecerdasan_buatan#Sejarah_kecerdasan_buatan

http://kubota-ptms.co.id/tentang-pt-metec-semarang/vending-machine/

https://www.scribd.com/doc/199310706/Sejarah-USG

Nama   : Ridwan Setyawan

NPM   : 15115946

Kelas   : 3KA03