## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.5, No.1, Agustus 2020, pp. 32 – 44, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4740

## Sistem Pakar Penentuan Gaya Belajar Siswa Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web
Laelia Puti Aditasari 1 , Mega Novita 2 , Rahmat Robi Waliyansyah 3
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas PGRI Semarang 1,2,3 aditasarilaelia@gmail.com 1 , novita@upgris.ac.id 2 , rahmat.robi.waliyansyah@upgris.ac.id 3
Article Info Abstrak History : Dikirim 31 Maret 2020 Direvisi 29 April 2020 Diterima 14 Juli 2020 Di  Sekolah  Dasar  Negeri  Penambuhan  01  Pati  gaya  belajar  siswa dalam  menyelesaikan  soal  &  menyerap  atau  mempelajari  pelajaran pasti berbeda-beda. Penulis berinisiatif untuk membuat Sistem Pakar Penentuan  Gaya  Belajar  Siswa  Berbasis  Web  dengan  Metode Forward  Chaining untuk  menentukan  gaya  belajar  siswa  yang berlainan.  Dalam  pembangunan software ini  memakai database MySQL  &  bahasa  pemrograman  PHP.  Pengetesan  dilakukan menggunakan  uji  coba black  box dengan  hasil  pengujian  100% aplikasi  layak  digunakan,  pengujian White  Box dengan  hasil perhitungan  kompleksitas  siklomatis  yaitu  2,  sebab  jika  nilainya kurang  dari  10  dikategorikan  ke  dalam  algoritma  yang  memenuhi kriteria rekayasa software & tidak kompleks. Berdasarkan pengujian validasi  ahli  yang  dilakukan  tiga  responden  dengan  hasil  pengujian 76%  maka  aplikasi  penentuan  gaya  belajar  siswa  sudah  berfungsi dengan  baik.  Sedangkan  pengujian User  Acceptance  Test yang dilaksanakan  pada  lima  responden  penguji  dengan  hasil  pengujian 89,7% yang artinya aplikasi layak digunakan oleh pengguna.
Kata Kunci : Gaya Belajar Forward Chaining Expert System
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## Koresponden:
Rahmat Robi Waliyansyah Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas PGRI Semarang Jl. Sidodadi timur No.24, Kota Semarang, Indonesia, 50232 Email : rahmat.robi.waliyansyah@upgris.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Gaya  belajar  dapat  diartikan  sebagai  kecenderungan  siswa  dalam  menghadapi  aturan  yang spesifik selama proses belajar sebagai tanggung jawab dalam memperoleh suatu pendekatan belajar yang ideal dengan pedoman dari mata pelajaran atau pedoman belajar di sekolah [1]. Gaya belajar diperoleh dari dalam diri yang mebuat sesorang menjadi senang dan tertarik pada kegiatan belajar. Gaya  belajar  seseorang  dalam  menjawab  tiap  soal  &  untuk  menerima  atau  memahami  mata pelajaran sudah pasti tidak sama. Di antara siswa yang ada, banyak lebih menyukai guru mereka menyampaikan segalanya bentuk isi pelajarannya di white board . Namun, beberapa siswa yang lain lebih  menyukai  guru  mereka  menyampaikannya  isi  pokok  mata  pelajaran  dengan  lisan  &  siswa mendengarkan  agar  dapat  memahaminya  [2].  Kemudian  ada  siswa  yang  lain  lebih  menyukai membuat kelompok belajar yang kecil guna membahas pertanyaan yang terkait pelajaran tersebut. Namun banyak proses belajar di kelas masih dapat dijalankan dengan opini bahwa tiap-tiap siswa itu  memiliki  gaya  belajar  yang  serupa.  Sehingga  siswa  yang  tidak  mempunyai  gaya  belajar yang
serupa  dengan  guru  tersebut  bisa  menjadi  terhambat  di  dalam  mempelajari  ilmu  yang  diberikan, sehingga penyampaian materi tidak akan dicapai dan siswa menjadi merasa jenuh [3].
Metode Forward  Chaining merupakan  cara  bagaimana  implementasi  yang  ideal  untuk sistem  pakar,  sistem  aturan  produksi  dan  bisnis.  Fungsi  dari  metode Forward  Chaining adalah sebagai  pengumpul  dari  fakta-fakta  yang  sudah  ada  sehingga  dapat  diberikan  kesimpulan  [4]. Beberapa  peneelitian  terkait  dengan  Gaya  Belajar  Siswa  &  Metode Forward  Chaining yaitu  : Perancangan software dengan metode Forward Chaining yang dapat mengidentifikasi gaya belajar siswa.  Penelitian  ini  dilakukan  di  SDN  Sumampir. Expert  system ini  bisa  memberikan  soal-soal dengan  ciri-ciri  gaya  belajar  yang  digunakan,  kemudian  hasil  akhir  dari  system  ini  memberikan informasi  terkait  gaya  belajarnya  [5]. Expert  System dengan  Metode Forward  Chaining dalam memetakan  kelas  siswa  LBB  “abc”.  Akurasi  pada  riset  ini  yaitu  96,67%  &  persentase  kesalahan diperoleh  3,33%.  Aplikasi  ini  diharapkan  bisa  membantu stackeholder pada  saat  membuat keputusan  sehingga  bisa  membuat  saran  untuk  orang  tua  murid  dan  potensi  anaknya  bias dioptimalkan  supaya  dapat  berprestasi  [6]. Expert  System berbasis  android  dalam  menentukan potensi  anak  dengan  menggunakan  metode backward  chaining .  Hasil  dari uji  coba  menampilkan bahwa expert  system penentuan  potensi  anak  dengan  metode backward  chaining bisa meminimalisir  pertanyaan-pertanyaan  yang  wajib  dijawab  oleh user &  dapat  menampilkan informasi  potensi  anak  berdasarkan  standar US  Office  Of  Education  (USOE) America serta  bisa melihat  rekapitulasi  bakat  anak  dan  indicator  yang  berdasarkan  provinsi  atau  pulau  di  Indonesia [7].  Sistem  pakar  untuk  mendeteksi  kepribadian  dan  karakteristik  diri  menggunakan Forward Chaining . Software ini dibuat dengan bahasa pemrograman berbasis web, tujuannya yaitu supaya bisa memberikan solusi di mana hasil psikotes bisa dilihat langsung setelah user menjawab setiap soal  yang  ada  sebab  secara  otomatis  sistem  bisa  menganalisis  jawaban  yang  diberikan  oleh user [8].
Dari beberapa penelitian terkait, peneliti memilih metode Forward Chaining sebab metode tersebut bisa bekerja ketika trouble berawal dari informasi yang dikumpulkan, selanjutnya mencari kesimpulan  apa  yang  bisa  dipakai  dari  informasi-informasi  tersebut  [9].  Dengan  menggunakan metode  tersebut  maka  diharapkan  para  siswa  lebih  tertarik  dalam  proses  belajar  dan  tidak membosankan.  Siswa  akan  menjadi  merasa  santai,  tidak  merasa  tegang  dan  senang  pada  saat mengikuti pembelajaran. Metode Forward Chaining ini diharapkan bias membantu imajinasi anak lebih  baik  supaya  mudah  dipahami,  alhasil  minat  siswa  dalam  belajar  bisa  meningkat.  Dengan adanya  aplikasi  ini  guru  lebih  mudah  menentukan  gaya  belajar  masing-masing  siswa  kemudian dikelompokkan  berdasarkan  gaya  belajar  siswa  agar  proses  pembelajaran  serta  pengajaran  guru lebih kondusif & efektif agar tercapai hasil pembelajaran yang lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka  berpikir  yaitu  model  konseptual  tentang  bagaimana  teori  bisa  berkomunikasi dengan  banyak  faktor  yang  telah  teridentifikasi  sebagai  permasalahan  yang  penting.  Model pengembangan aplikasi yang dipakai pada penelitian ini yaitu Waterfall . Model tersebut merupakan sebuah model untuk membuat sebuah software yang memiliki sumber daya manusia dalam jumlah yang terbatas & tidak terlalu besar [10]. Gambar 1 dibawah ini menampilkan kerangka berpikir.
Gambar 1. Kerangka Berpikir.
Menurut  Giarattano  dan  Riley  (1994).  Metode Forward  Chaining baik  dipakai  sebagai problem  solved dalam  peramalan  &  pengendalian  [9]. Forward  Chaining tersebut  baik  sekali apabila menyelesaikan problem dengan informasi awal yang direkam & ingin mencapai akhir dari penyelesaian,  sebab  semua  proses  akan  dieksekusi  dengan  berurutan  maju.  Proses  penalaran Forward Chaining ditampilkan pada gambar 2:
Gambar 2. Forward Chaining.
35

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Implementasi
Hasil  dari  pembangunan  sistem  ini  bisa  dilihat  pada  gambar  3  dan  4  yang  menampilkan halaman login admin  &  siswa,  gambar  4  menunjukkan dashboard admin  serta  gambar  5 dan 6 menampilkan  tes siswa dan hasilnya.
Gambar 3. Tampilan Login Admin.
Gambar 4. Tampilan Login Siswa.
Gambar 5. Tampilan Dashboard Admin.
Gambar 6. Tampilan Test.
Gambar 7. Tampilan Hasil Test.
2. Pengujian Pengujian  kelayakan  sistem  dilakukan  dengan  4  penelitian  yaitu blackbox  & whitebox  testing,  user  acceptance  test ,  dan  validasi  ahli.  Pada  pengujian blackbox layak digunakan  dengan  persentase  100%  [11].  Pada  pengujian whitebox hasil  perhitungan kompleksitas  siklomatis  konsultasi  data  yang  dihasilkan  adalah  9  termasuk  dalam algoritma  yang  memenuhi  kriteria  rekayasa  perangkat  lunak  &  tidak  kompleks.  Pada pengujian user  acceptance  test memiliki  rata-rata  89,7%  maka  dinyatakan  aplikasi  ini layak digunakan oleh pengguna. Pada validasi ahli memiliki rata-rata 76% maka aplikasi sudah berfungsi dengan baik.
Tabel 1. Uji Coba Black Box . Nama Pengujian Tujuan Skenario Hasil yang di harapkan Pengujian Valid Tidak Valid Menampilkan halaman login . Admin  dapat login dan masuk ke dalam sistem. Admin memasukkan alamat browser localhost/pkr/public/login. Sistem dapat
menampilkan  halaman login . OK Menampilkan halaman dashboard . Admin  dapat login dan masuk kedalam sistem. Admin memasukkan
username dan password .
Sistem  dapat  berjalan untuk menampilkan dashboard dan menampilkan pesan “selamat  datang  admin “ OK
Menampilkan  menu siswa  yang  sudah daftar.
Admin  dapat  menambah, mengedit,  melihat  dan menghapus data siswa. Admin  memilih  tombol menu siswa. Sistem  menerima request Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan  halaman OK
37 Nama Pengujian Tujuan Skenario Hasil yang di harapkan Pengujian Valid Tidak Valid dan menampilkan data siswa yang sudah daftar. menu siswa. Menampilkan  menu indikator. Admin  bisa  menambah, mengedit,  melihat  dan menghapus data indikator. Admin  memilih  tombol menu  indikator.  Sistem menerima request data yang sudah diinput. Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan  halaman menu indikator. OK Menampilkan  menu pertanyaan. Admin  bisa  menambah, mengedit,  melihat  dan menghapus data
pertanyaan. Admin  memilih  tombol menu pertanyaan.
Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan  halaman menu pertanyaan. OK Menampilkan  menu pengaturan Admin  bisa  menambah dan meghapus data parent dan child . Admin  memilih  tombol menu pengaturan.
Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan  halaman menu pengaturan. OK Menampilkan  menu rekap data. Admin  bisa  menambah, mengedit,  melihat  dan menghapus rekap data. Admin  memilih  tombol menu rekap data. Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan  halaman menu rekap data. OK Menampilkan  menu test. Siswa mengisi pertanyaan yang sudah disiapkan. Siswa memilih tombol hasil test siswa. Sistem  dapat  berjalan dengan  baik  untuk menampilkan menu test. OK
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 1 tersebut dapat diketahui persentase ketercapaian sebagai berikut: Tercapai
= 8/8 x 100% = 100 % Gagal = 0/8 x 100% = 0%
Maka dari itu hasil pengujian Black Box yang didapatkan dengan interprestasi 100% layak digunakan.
Pengujian White box merupakan cara untuk mengetes suatu software dengan cara melihat modul untuk bisa menganalisa & meneliti code dari aplikasi yang dibuat, apakah ada  yang  sudah  benar  atau  masih  salah.  Sekilas  bias  ditarik  kesimpulan  pengujian white box adalah clue agar  memperoleh  aplikasi  yang  sudah  betul  100%.  Berikut  adalah  hasil pengujian yang dilakukan:
Gambar 7. Basis Path Test.
a. Ambil data siswa
b. Ambil data pertanyaan
c. Loop pertanyaan parent sesuai pengaturan d. Apakah parent sudah ditanyakan?
Jika ya maka ditanyakan dahulu
38
Jika tidak maka loop parent dihentikan e. Loop parent dihentikan f. Apakah parent sudah ditanyakan?
Jika ya maka kembali ke loop parent Jika tidak maka lanjut ke loop child
g. Loop pertanyaan child sesuai pengaturan
h. Apakah child sudah ditanyakan?
Jika ya maka kembali ke loop child
Jika tidak maka simpan pertanyaan
i. Apakah pertanyaan child ketemu?
Jika ya maka ke jawaban keseluruhan Jika tidak maka kembali ke loop parent
j. Apakah pertanyaan ketemu? Jika ya maka kembali ke ambil data pertanyaan Jika tidak maka semua pertanyaan sudah ditanyakan dan lanjut ke hasil test
k. Lanjut ke pertanyaan selanjutnya
l. Hasil test
Tabel 2. Value Tes. No Path Input Output Keterangan 1. 1, 2, 3, 10, 12 Jika pertanyaan belum ada Tidak ada pengaturan Sukses 2. 1, 2, 3, 4, 5, 10, 11 Jika pertanyaan parent ditanya Pertanyaan parent ditanya Sukses 3. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 12 Jika siswa menjawab semua pertanyaan Pertanyaan  sudah  dijawab semua Sukses 4. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11 Jika pertanyaan child ditanya Pertanyaan child ditanya
Sukses
Berikut penjelasan skor pengujian user acceptance untuk tiap-tiap pertanyaan :
a. Point 1 (sangat tidak setuju)
b. Point 2 (tidak setuju) c. Point 3 (ragu-ragu) d. Point 4 (setuju) e. Point 5 (sangat setuju) Berikut hasil pertanyaan dari segi kemanfaatan ( usefulness ) Admin :
a. Apakah aplikasi sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi admin dari segi pelayanan menentukan gaya belajar?
b. Apakah aplikasi sistem sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi admin dari segi kinerja menentukan gaya belajar?
c. Apakah aplikasi sistem sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi admin dari segi efektifitas menentukan gaya belajar?
d. Apakah aplikasi sistem sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi admin dari segi kegunaan dalam proses menentukan gaya belajar?
Tabel 3. User Acceptance dari segi kemanfaatan ( usefulness ) Admin. Responden Pertanyaan dan skor
1 2 3 4 1 4 5 4 5 Jumlah 4 5 4 5 Persentase 80% 100%        80% 100% Rata-rata Presentasi 90%
Berikut hasil pertanyaan dari segi kemanfaatan ( usefulness ) Guru :
a. Apakah aplikasi sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi siswa dan guru dari segi pelayanan menentukan gaya belajar?
b. Apakah aplikasi sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi siswa dan guru dari segi kinerja menentukan gaya belajar?
c. Apakah aplikasi sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi siswa dan guru dari segi efektifitas menentukan gaya belajar?
d. Apakah aplikasi sistem pakar untuk menentukan gaya belajar ini bermanfaat bagi siswa dan guru dari segi kegunaan dalam proses menentukan gaya belajar?
Tabel 4. User Acceptance dari segi kemanfaatan ( usefulness ) Guru :
Berikut daftar pertanyaan dan hasil pada hasil kemudahan penggunaan ( Ease of Use)
a. Apakah sistem pakar untuk menentukan gaya belajar siswa ini mudah dipahami?
b. Apakah sistem pakar untuk menentukan gaya belajar siswa ini mudah digunakan?
Tabel 5. Kemudahan Pengguna.
Responden Pertanyaan dan skor 1 2 1 5 4 2 5 5 3 4 5 4 4 4 5 5 4 Jumlah 23 22 Persentase 92% 88% Rata – rata 90%
Berikut daftar pertanyaan dan hasil pada hasil bentuk ( Format )
a. Apakah penyajian outputnya sudah sesuai?
b. Apakah informasinya sudah jelas?
Tabel 6. Kemudahan Bentuk (Format).
Responden Pertanyaan dan skor 1 2 1 4 4 2 4 4 3 4 4 4 5 5 5 4 5 Jumlah 21 23 Persentase 84% 92% Rata- Rata Persentase 88%
Untuk mengetahui apakah aplikasi ini layak digunakan yaitu berdasarkan kriteria tersebut: 100% = Sangat Layak 80% - 99% = Layak 70% - 79% = Lumayan Layak
Responden
Pertanyaan dan skor 1 2 3 4 1 4 4 5 5 2 4 5 5 4 3 5 4 4 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 4 Jumlah 22 23 24 22 Persentase 88% 92% 96% 88% Rata- rata Persentase 91%
40
60% - 69% = Tidak Layak
< 59% = Sangat Tidak Layak
Dari hasil rata–rata Persentase tersebut dapat diketahui persentase ketercapian sebagai berikut: Total Jumlah Rata - Rata Persentase / Jumlah Aspek = 359% / 4 = 89,7% Dengan  Persentase  hasil User  Accptance 89,7%  maka  analisis  perancangan  sistem  pakar penentuan  gaya  belajar  siswa  berbasis web dengan  metode forward  chaining untuk  SDN Penambuhan 01 Pati layak digunakan.
Menguji validasian analisis perancangan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa berbasis web dengan  Metode Forward  Chaining Untuk  SDN  Penambuhan  01 oleh  para  ahli.  Maka point validasi adalah sebagai berikut:
Point 1 = Sangat tidak baik Point 2 = tidak baik Point 3 = Cukup baik Point 4 = Baik
Point 5 = Sangat baik Tabel 7. Validasi Ahli. Indikator
Pernyataan Penguji 1 2 3 Survei Sistem Sistem  pakar  penentuan  gaya  belajar  siswa  sudah sesuai dengan kebutuhan data secara lengkap untuk menentukan problem–problem atau  kebutuhan yang timbul. 4 4 3 Analisis Sistem Hasil  rancangan  sistem  pakar  penentuan  gaya belajar  siswa  ini  sudah  sesuai  dengan  sistem  yang berjalan dan sistem dapat menentukan gaya belajar siswa. 4 4 4 Desain Sistem Pembangunan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa  ini  sudah  ssesuai  dengan  hasil  perancangan sistem  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman PHP. 4 3 4 Implementasi Sistem Hasil  pengujian black  box,  white  box ,  dan user acceptance sudah sesuai dengan sistem yang ada.
4 3 4 Pemeliharaan Sistem Sistem  pakar  penentuan  gaya  belajar  siswa  ini sudah sesuai dengan prosedur pemeliharaan. 5 3 3 Jumlah 22 17 18 Persentase = (jumlah nilai / nilai max ) x 100% 88% 68% 72% Rata – rata persentase = jumlah persentase / jumlah penguji 76%

## 3. Pembahasan
Untuk  menentukan  gaya  belajar  siswa  ini  dibutuhkan  mesin  informasi  & pengetahuan  agar  gaya  belajar  yang  dialami user bisa  ditentukan.  Basis  pengetahuan tersebut  terdiri  dari  faktor-faktor  yang  dibutuhkan  oleh  sistem.  Terdiri  dari  jenis  gaya belajar,  ciri-ciri  gaya  belajar  dan  solusi. Input dari  sistem  ini  yaitu  data  ciri-ciri  yang diperoleh  dari  pakar  digunakan  oleh  sistem  untuk  menentukan  jenis  gaya  belajar. Pembentukan data ciri-ciri gaya belajar ini dilihat di tabel 8 dan 9.
Tabel 8. Aturan Ciri Gaya Belajar.
No
Aturan
1 IF Cenderung  berfikir  dengan  menggunakan  gambar AND Suka  dengan  warna,  garis,  dan  seni AND Suka  bekerja  diruangan sendirian AND Tidak  mudah  terganggu  oleh  keributan AND Pasif  dalam  berdiskusi AND Tidak  pandai  mengarang  kata-kata THEN Gaya Belajar Visual
2 IF Suka dengan diskusi kelompok AND Pandai menirukan nada suara AND Senang mendengarkan cerita AND Sering lupa saat berbicara AND Kurang cakap dalam mengarang THEN Gaya Belajar Auditori.
3 IF Memiliki kemampuan dalam memodifikasi objek AND Menyukai aktivitas pembelajaran yang melibatkan tubuh AND Suka pelajaran yang berkelompok AND Bosan dengan pembelajaran yang hanya duduk diam AND Cenderung kesulitan dalam menulis THEN Gaya Belajar Kinestetik
No Aturan 4 IF Menyukai permainan kata, puisi, pantun, dan menemukan arti kata AND Dapat berkonsentrasi dengan mudah walaupun ada orang banyak AND Suka membaca, berbicara, dan menulis saat belajar AND Menafsirkan suatu makna melalui syarat-syarat non verbal seperti perubahan irama, nada, intonasi dan sering salah mengartikan suatu makna THEN Gaya Belajar Verbal.
5 IF Tertarik  dengan  hal-hal yang berhubungan dengan matematika AND Memiliki kemampuan membedakan pola logika AND Tidak suka yang berhubungan dengan hafalan AND Belajar secara autodidak THEN Gaya Belajar Logis 6 IF Mudah  berkomunikasi  dengan  orang  lain AND Lebih  nyaman  berkonsultasi  dan  berdiskusi AND Suka  belajar  dengan mengutarakan ide/ argument AND Jarang untuk dimintai nasihat teman AND Konsentrasi terhadap gangguan suara THEN Gaya Belajar Interpersonal.
7 IF Lebih suka belajar sendiri AND Agak sulit berteman dengan orang lain AND Sangat sensitive terhadap perasaan orang lain AND Pendengar yang baik THEN Gaya Belajar Intrapersonal.
Tabel 9. Penjelasan Fakta Dengan Kode.
Kode Ciri-ciri C45 Suka dengan diskusi kelompok.
C46 Suka pelajaran yang berkelompok. C47
Lebih nyaman berkonsultasi dan berdiskusi.
C48
Suka belajar mengutarakan ide/argument.
C49 Suka bekerja diruangan sendiri. C50 Lebih suka belajar sendiri. C76 Belajar secara autodidak.
C51 Tidak mudah terganggu oleh keributan. C75 Konsentrasi terhadap gangguan suara. C52
Dapat berkonsentrasi dengan mudah meskipun ada banyak orang.
C53 Cenderung berfikir dengan menggunakan gambar. C54 Memiliki kemampuan dalam memodifikasi objek. C55 Menyukai permainan kata, puisi, pantun, dan menemukan arti kata. C56 Suka dengan warna, garis, dan seni. C57 Tertarik dengan hal yang berhubungan dengan matematika. C58 Menyukai aktivitas pembelajaran yang melibatkan tubuh. C59 Pandai menirukan suara. C60 Mudah berkomunikasi dengan orang lain. C61 Senang mendengarkan cerita. C62 Bosan dengan gaya pembelajaran yang hanya duduk diam. C63 Sering lupa saat berbicara. C64 Agak sulit berteman dengan orang lain.
C65 Suka membaca, berbicara, dan menulis saat belajar.
C66 Pasif dalam berdiskusi. C67 Kesulitan dalam menulis.
C68
Memiliki kemampuan membedakan pola logika. C79 Kurang cakap dalam mengarang. C70 Menafsirkan suatu makna melalui syarat-syarat non verbal seperti perubahan irama , nada, intonasi dan sering salah mengartikan suatu makna. C71 Sangat sensitif terhadap perasaan orang lain.
C72
Tidak suka yang berhubungan dengan hafalan.
C73 Jarang untuk dimintai nasehat teman.
C74 Tidak pandai mengarang kata-kata.
C77 Pendengar yang baik.
Forward  chaining adalah  metode inferensi yang  digunakan  pada  sistem  tersebut, sebab  proses  yang  dialami  dengan  memperlihatkan  ciri-ciri  gaya  belajar.  Penggunaan Forward  chaining untuk  pengujian  faktor-faktor  yang  diinputkan  oleh user dengan rules yang telah disimpan pada sistem satu per satu sehingga bisa didapatkan sebuah kesimpulan forward chaining . Pada gambar 8 ditampilkan contoh Graf Penelusuran jenis gaya belajar dan Tabel 10 skala gaya belajar
Gambar 8. Diagram Forward Chaining
Tabel 10. Skala Gaya Belajar.
Variabel Indikator
Pernyataan Jumlah Item
Positif (+)
Negatif (-)
Gaya Belajar Gaya Belajar Visual C49, C51, C53, C56  C66, C72 6 Gaya Belajar Auditori C45, C59, C61 C63, C69 5 Gaya Belajar Kinestetik C46, C54, C58 C62 C67 5 Gaya Belajar Verbal C52, C55, C65 C70 4 Gaya Belajar Logis C57, C68, C76 C72 4 Gaya Belajar Interpersonal C47, C48, C60, C75  C73 5 Gaya Belajar Intrapersonal C50, C77 C64, C71 4 Jumlah Total Item 33

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini bisa diperoleh kesimpulan, yaitu :
a. Aplikasi analisis perancangan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa dirancang untuk membantu & memberikan kemudahan guru dalam mengetahui gaya belajar visual, auditori, kinestetik, verbal, logis, interpersonal, dan intrapersonal dari tiap-tiap siswa supaya proses belajar lebih baik dalam hal pengerjaan soal-soal tes & pembelajaran yang dilakukan oleh siswa serta pengajaran yang diberikan oleh guru menjadi lebih baik.
b. Berdasarkan  pengujian Black  Box, aplikasi  analisis  perancangan  sistem  pakar  penentuan gaya  belajar  siswa  ini  layak  digunakan  dengan  persentase  100%  dan  dapat  berfungsi dengan baik.
c. Berdasarkan  pengujian White  Box ,  hasil  perhitungan  kompleksitas  siklomatis  konsultasi data  yang  dihasilkan  yaitu  9.  Nilai  yang  dihasilkan  kurang  dari  10  berarti  termasuk  ke dalam  algoritma  yang  sudah  sesuai  dengan  kriteria  rekayasa  perangkat  lunak  &  tidak kompleks.
d. Berdasarkan pengujian User Acceptance Test yang dilakukan ke lima responden penguji. Aplikasi analisis perancangan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa ini memiliki rata- rata 89,7% maka dinyatakan aplikasi ini layak digunakan oleh pengguna.
e. Berdasarkan pengujian Validasi Ahli yang dilakukan ke tiga responden penguji. Aplikasi analisis perancangan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa ini memiliki rata-rata 76% maka software sudah berjalan dengan baik.
f. Aplikasi analisis perancangan sistem pakar penentuan gaya belajar siswa ini menggunakan metode Forward Chaining yang mana hasilnya cukup baik, apabila dikembangkan dengan menggunakan Backward Chaining maka akan mendapatkan hasil yang baru.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  banyak  terima  kasih  terhadap  Kepala  Sekolah  SDN Penambuhan  01  Kabupaten  Pati  dan  Universitas  PGRI  Semarang,  Indonesia  yang  sudah memfasilitasi & membantu dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Wahyuni,  “Identifikasi  Gaya  Belajar  (Visual,  Auditorial,  Kinestetik)  Mahasiswa  Pendidikan Matematika Universitas Bung Hatta,” J. Penelit. dan Pembelajaran Mat. , vol. 10, no. 2, pp. 128–132, 2017.
[2] A.  Wibowo  and  N.  Atieka,  “Identifikasi  Gaya  Belajar  ditinjau  dari  Kecenderungan  Bakat  Khusus pada  Mahasiswa  Program  Studi  Bimbingan  dan  Konseling  Universitas  Muhammadiyah  Metro,” Indones. J. Educ. Couns. , vol. 3, no. 1, pp. 79–84, 2019.
[3] Y. Chania, M. Haviz, and D. Sasmita, “Hubungan Gaya Belajar Dengan Hasil Belajar Siswa Pada Pembelajaran Biologi Kelas X Sman 2 Sungai Tarab Kabupaten Tanah Datar,” Sainstek  J. Sains dan Teknol. , vol. 8, no. 1, p. 77, 2017.
[4] W.  Supartini  and  H.  Hindarto,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward  Chaining Dalam Mendiagnosa Dini Penyakit Tuberkulosis Di Jawa Timur,” Kinetik , vol. 1, no. 3, p. 147, 2016.
[5] M.  Ibrohim  and  N.  Purwanty,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Identifikasi  Gaya  Belajar  Siswa  Dengan Metode Forward Chaining ( Studi Kasus : Sekolah Dasar Negeri Sumampir ),” J. ProTekInfo , vol. 4, no. 1, pp. 19–28, 2017.
[6] A.  Yaqin  and  E.  Utami,  “Sistem  Pakar  Pemetaan  Kelas  Siswa  LBB  ‘abc’  Menggunakan  Metode Forward Chaining,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, p. 36, 2015.
[7] F.  H.  Purwanto  and  K.  Wicaksono,  “Sistem  Pakar  Penentuan  Bakat  Anak  Berbasis  Android,”  in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2018, pp. 25–30.
[8] D. P. Indah, A. Anton, and U. Radiyah, “Sistem Pakar Deteksi Karakteristik Dan Kepribadian Diri Menggunakan Metode Forward Chaining,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 1, pp. 34–43, 2018.
[9] W. Verina, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 123–138, 2015.
[10] G.  W.  Sasmito,  “Penerapan  Metode  Waterfall  Pada  Desain  Sistem  Informasi  Geografis  Industri Kabupaten Tegal,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12, 2017.
[11] M.  S.  Mustaqbal,  R.  F.  Firdaus,  and  H.  Rahmadi,  “Pengujian  Aplikasi  Menggunakan  Black  Box Testing  Boundary  Value  Analysis  (Studi  Kasus :  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  SNMPTN),” J.  Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. I, no. 3, pp. 31–36, 2015.
44

## BIOGRAFI PENULIS
Laelia  Puti  Aditasari obtained  Bachelor  Degree  in  Departement  of  Informatics  from Universitas PGRI Semarang in 2019.
Mega  Novita obtained  Bachelor  Degree  in  Mathematics  from  Satya  Wacana  Christian University  in  2009,  obtained  double  degree  Master  program  between  Magister  Biology, Universitas  Kristen  Satya  Wacana  (UKSW)  and  Graduate  School  of  Science  and Technology, Kwansei Gakuin University (KGU) in 2011, and obtained the Doctor course in the same laboratory as her Master course. She performed a Theoretical Investigation on the Electronic  Structures  of  Novel  Red  Phosphor  Materials  Based  on  Mn4+  Ion  and  Its Isoelectronic Ions and obtained her Doctor of Science degree (Dr.Sc) in 2015. he has been a Lecturer with the Department of Informatics, Universitas PGRI Semarang, since 2015. His current  research  interests  include  Principles  Electronic-Structure  Calculations  of  Mn4+- Doped Red Phosphors for White LED Application..
Rahmat  Robi  Waliyansyah obtained  Bachelor  Degree  in  Information  System  from Universitas  Putra  Indonesia-YPTK  Padang  in  2011,  obtained  Master  Degree  in Management  Information  System  from  Universitas  Diponegoro  in  2015.  he  has  been  a Lecturer with the Department of Informatics, Universitas PGRI Semarang, since 2017. His current research interests include data mining, image processing and machine learning.