## SISTEM PAKAR PENENTUAN MOTIF DAN WARNA BATIK BERDASARKAN CIRI FISIK DENGAN METODE FORWARD CHAINING
[1] Riska Dhenabayu, [2] Hesty Puspita Sari, dan [3] Silviana Valyanda Yunita Sari
[1] Universitas Islam Balitar, [2] Universitas Islam Balitar, [3] Universitas Islam Balitar
Abstrak : Membatik merupakan  teknik  menghias kain tradisional Indonesia dengan menggunakan lilin untuk membuat pola dan desain. Penggunaan batik antara satu individu dengan individu lainnya memang berbeda,  bergantung  dari  ciri  fisik  dan  karakter  pemakai  agar  terlihat  bagus,  elegan,  dan  jragem (berwibawa).  Kesesuaian  pengguna  batik  ini  merupakan  hal  yang  penting  mengingat  kebutuhan masyarakat  terhadap  penampilan  yang  nyaman,  pantas,  dan  menarik.  Ingatan  manusia  dan  ahli  yang memahami  batik  sangatlah  terbatas,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  menjaga  salah  satu  warisan budaya ini agar bisa bertahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan menerapkan basis pengetahuan dan sistem pakar yang dapat dengan cepat mencocokan batik yang sesuai dengan ciri fisik pengguna khususnya batik Blitar. Sistem ini akan menarik kesimpulan dari beberapa jenis masukan yang  masuk  ke  sistem  berdasarkan  warna  kulit,  ukuran  pakaian,  usia,  dan  jenis  kelamin.  Program  ini menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai basis data sistem.
Kata kunci: Batik Blitar, Forward Chaining, Sistem Pakar
Abstract : Batik is  a  methode  of  producing  colored  and  designs  pattern    on  textiles  by    applying  liquid wax.  The  use  of  batik  between  one  individual  and  another  is  different,  depends  on  the  physical characteristics  and  one’s  features  like  good  looking,  ellegant  and  authoritative  (java  :  jragem).  Well suited batik wearing is needed  towards the appearance of a comfortable, appropriate and interesting, in other  wise  the  human  memory  and  experts  who  understand  batik  well is  very  limited,  so the  system  can keep  one  of  these  cultural  heritage to  survive.  The  purpose  of  this  research  is to develop  and  apply the knowledge base and expert system that can quickly match the batik in accordance with the user's physical characteristics, especially batik Blitar. This system concluded several types of inputs on the system based on skin color, clothing size, age, and gender. This program uses PHP as the programming language and MySQL as the system data base.
Keywords: Batik Blitar, Expert System, Forward Chaining.

## I. P ENDAHULUAN
Batik  merupakan  warisan  budaya  Indonesia  yang  memiliki  motif  yang  beragam  dan  setiap  motif memiliki  filosofi  tersendiri.  Setelah  ditetapkan  oleh United  Nations  Educational, Scientific  and  Cultural Organization (UNESCO)  sebagai  kebudayaan  asli  Indonesia,  ketertarikan  masyarakat  terhadap  batik semakin meningkat. Hal ini ditandai dengan penggunaan batik dalam berbagai jenis pakaian baik formal maupun  nonformal,  serta  berbagai  dekorasi  yang  mengandung  unsur  batik.  Informasi  mengenai keberadaan batik Blitar ada di museum Leiden Belanda dengan nama ”Batik Afkomstig Uit Blitar 1902” (Panji,  2014:  6).  Namun,  batik  yang  ada  saat  itu  masih  sebatas  penghias  dinding  ruangan  dengan  motif
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2018, Vol. 12, No. 1
binatang dan tumbuhan sebagai simbol yang menggambarkan sindiran bagi para penguasa  Belanda yang menjajah  Indonesia.  Batik  Blitar  terus  mengalami  perkembangan.  Hingga  saat  ini,  terdapat  bermacam- macam  motif  batik  Blitar  dengan  warna yang  beragam.    Dalam  memilih  motif  dan  warna  batik,  banyak masyarakat  yang  masih  bingung  atau  belum  mengetahui  batik  seperti  apa  yang  sesuai  dengan  ciri  fisik masing-masing  (Asti,  Ambar,  2011:  4).  Penggunaan  batik  antara  satu  individu  dengan  individu  lainnya memang berbeda, bergantung dari ciri fisik dan karakter  pemakai agar terlihat bagus, elegan dan jragem (berwibawa).  Adakalanya  sesorang  terlihat  kurang  cocok  memakai  batik  dengan  warna  yang  cerah  dan tajam  karena  memiliki  warna  kulit  yang  gelap,  atau  orang  yang  gemuk  menjadi  terlihat  lebih  gemuk karena motif yang digunakan berukuran besar (Asti dan  Ambar, 2011: 6).  Hal ini disebabkan minimnya pengetahuan masyarakat tentang pemilihan batik yang sesuai dengan fisik masing-masing.
Kesesuaian  penggunaan  batik  ini  merupakan  hal  yang  penting  mengingat  kebutuhan  masyarakat terhadap  penampilan  yang  nyaman,  pantas,  dan  menarik.  Seringkali  seseorang  yang  kurang  mengerti tentang fashion terutama dalam pemilihan batik, akan cenderung bertanya pada orang lain untuk meminta pendapat. Jika orang yang dimintai saran memang orang yang tepat tentu tidak akan jadi masalah,  tetapi jika  orang  tersebut  hanya  asal  memberikan  saran  maka  dapat  merugikan  orang  lain.  Di  Blitar  sendiri khususnya, pakar ahli batik masih sangat terbatas. Oleh karena itu, sistem ini dibuat dengan tujuan untuk memudahkan masyarakat dalam memilih jenis batik yang sesuai.
Berdasarkan hal tersebut, peneliti mengangkat permasalahan yang terjadi dalam masyarakat yakni bagaimana cara menerapkan metode Forward Chaining pada perancangan sistem pakar penentuan motif dan warna batik berdasarkan ciri fisik serta melakukan pengujian sistem pakar penentuan motif dan warna batik  dengan  menggunakan black  box  testing .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  cara menerapkan metode Forward Chaining pada perancangan sistem pakar penentuan motif dan warna batik berdasarkan  ciri  fisik,  serta  mengetahui  hasil  pengujian  sistem  dengan  menggunakan black  box  testing, sehingga dapat diketahui apakah program tersebut sudah sesuai dengan yang diharapkan atau belum.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  P.  Hetty  dan  Clara  (2013)  dengan  judul  “ Rule Base  Expert  System dengan  Metode Forward  Chaining untuk  Memprediksi  Kualitas  Kain  Batik”, dihasilkan  program  sistem  pakar  untuk  membantu  memprediksi  batik  yang  berkualitas  dari  segi  bahan kain  yang  digunakan.  Mengingat  kebutuhan  masyarakat  dalam  memilih  batik  tidak  hanya  berdasarkan kualitas kain saja, peneliti membuat sebuah sistem  yang membantu memilihkan batik yang sesuai untuk pengguna berdasarkan ciri fisiknya. Cara kerja program sistem pakar penentuan motif dan warna batik ini adalah  dengan  memasukan  beberapa  parameter  melalui  tanya-jawab  antara  sistem  dengan  pengguna seputar  ciri  fisik  pengguna,  kemudian  sistem  akan  memberikan  kesimpulan  dan  solusi  berdasarkan  data yang  telah  dimasukkan  pengguna.  Oleh  karena  itu,  metode  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  program sistem pakar ini adalah metode Forward Chaining . Forward Chaining merupakan suatu proses pencocokan fakta dengan menguji kebenaran hipotesis untuk mendapatkan kesimpulan. Forward Chaining dimulai dari memasukan gejala atau syarat ( IF ) baru kemudian  akan  muncul  solusi  ( THEN ).  Kelebihan  utama  dari Forward  Chaining yaitu  metode  ini  akan bekerja  dengan  baik  ketika  problem  bermula  dari  mengumpulkan  atau  menyatukan  informasi  kemudian mencari  kesimpulan  apa  yang  dapat  diambil  dari  informasi  tersebut,  selain  itu  metode  ini  mampu menyediakan banyak sekali informasi dari hanya jumlah kecil data.

## II. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  suatu  diagram  yang  menggunakan  notasi-notasi  untuk menggambarkan arus dari data sistem, sehingga diagram ini berguna untuk mendesain sistem yang akan dibuat. DFD dapat dilihat pada gambar 2.1 dan 2.2 berikut ini.
Gambar 2.1 DFD level 0
Gambar 2.2 DFD Level 1

## B. Bagan Alir (flowchart) Sistem Pakar Penentuan Motif dan Warna Batik
Sistem yang dirancang ini menggunakan basis model yang diambil dari model Forward Chaining . Metode  ini  untuk  menentukan  hasil  rekomendasi  motif  dan  warna  batik  berdasarkan rule yang  telah dibentuk. Adapun alurnya dapat dilihat pada gambar 2.3 berikut ini.
Gambar 2.3 Flowchart metode Forward Chaining

## C. Entity Relationship Diagram (ERD)
Pada tahap ini dilakukan analisis data-data yang digunakan dalam membangun suatu database agar sistem  dapat  berjalan  sesuai  harapan.  Data-data  yang  akan  dimasukkan  ke  sistem saling  berrelasi  antara data yang satu dengan data yang lainnya. Bentuk ERD dapat dilihat pada Gambar 2.4 berikut ini.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2018, Vol. 12, No. 1
Gambar 2.4 Entity Relationship Diagram (ERD)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembuatan program sistem pakar penentuan motif dan warna batik ini sesuai dengan perancangan program. Berikut ini tampilan – tampilan halaman program yang dibuat.

## A. Halaman Home
Pada  halaman  ini  terdapat  beberapa  menu  yaitu:  (1) menu  home di  mana  terdapat  kotak  dialog login ;  (2) menu  daftar  batik yang  berisikan  data  batik  beserta  keterangannya;  (3) menu  ketentuan yang berisi aturan-aturan dalam penggunaan program sistem pakar; (4) menu daftar pakar yang berisi informasi mengenai para pakar; dan (5) menu contact us yang berisi alamat galeri batik Djojo Koesoemo.

## B. Halaman Konsultasi
Halaman ini menampilkan halaman konsultasi yang berisi pertanyan-pertanyaan mengenai ciri fisik user, sekaligus  halaman  rekomendasi.  Jawaban  dari  pertanyaan-pertanyaan  tersebut  akan  menjadi masukkan  sistem.  Selanjutnnya,  masukkan  tersebut  akan  diproses  menggunakan  metode Forward Chaining yang berbentuk statements If-else dalam kode PHP.  Dari proses tersebut akan dihasilkan output berupa motif dan warna batik yang sesuai dengan data yang dimasukkan.
Gambar 3.2 Tampilan Halaman Konsultasi

## C. Halaman Rekomendasi
Pada  halaman  Rekomendasi  ini  terdapat  penjelasan  sekaligus  foto  batik  yang  direkomendasikan oleh sistem seperti berikut.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2018, Vol. 12, No. 1
Gambar 3.3 Tampilan Halaman Rekomendasi

## D. Pembahasan dengan Metode Forward Chaining
Pemilihan  motif  dan  warna  batik  yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini    menggunakan  metode Forward Chaining berdasarkan kriteria yang  ditentukan dengan langkah-langkah sebagai berikut.

## 1. Menentukan  Standar Warna Kulit
Skala warna kulit yang digunakan berdasarkan Fiitzpatrick Scale di mana pada setiap skala warna terdapat empat tingkatan warna kulit. Fiitzpatrick Scale merupakan skema klasifikasi warna kulit manusia berdasarkan respon berbagai tipe kulit terhadap cahaya ultra violet (UV). Pada tahun 1972 di Briesbane, Australia, Fitzpatrick pertama kali menggolongkan warna kulit ke dalam tiga tipe (tipe I-III) berdasarkan hasil studinya mengenai outdoor sunscreen . Ketiga tipe tersebut dengan mudahnya diterima dan menjadi populer  dikalangan  dermatologis,  sehingga United  State  Food  and  Drug  Administration (US  FDA) menggunakan  klasifikasi Fitzpatrick untuk  digunakan  sebagai  evaluasi  penilaian sun  protection  factor (SPF)  (Sachdeva,  2009:  93-96). Fitzpatrick kemudian  mengembangkan  lebih  jauh  lagi  dan  saat  ini terdapat enam tipe sebagai berikut.
a. Tipe I : kulit berwarna putih pucat, berbintik ( freckled ), mudah terbakar, tidak  berubah gelap
Gambar 3.4 Tipe I
b. Tipe II : kulit putih cerah, mudah terbakar, bisa berubah menjadi warna gelap minimal
Gambar 3.5 Tipe II
c. Tipe III : kulit berwarna putih krem/kuning, kadang-kadang terbakar ringan ( burn moderately ), penggelapan warna kulitnya beragam

## Gambar 3.6 Tipe III
d. Tipe IV : kulit berwarna coklat muda, terbakar minimal ( burn minimally ), mudah menggelap sampai berwarna coklat sedang
Gambar 3.7 Tipe IV
e. Tipe V : kulit berwarna coklat gelap, jarang terbakar, sangat mudah berubah menjadi gelap
Gambar 3.8 Tipe V
f. Tipe VI : kulit berwarna hitam atau coklat tua cenderung hitam, lebih gelap dibanding tipe V, tidak terbakar, sangat mudah menjadi gelap

## 2. Menentukan  Standar Ukuran Pakaian
Standar  ukuran  pakaian  yang  digunakan  dalam  program  ini  merupakan  standar  ukuran Internasional  ( Internastional  Standard )  berdasarkan  ISO/TR  10652  1991 Standard  Sizing  System  for Clothes . Berikut disajikan tabel standar ukuran pakaian.
Tabel 3.1 Standar Ukuran Pakaian Pria
Tabel 3.2 Standar Ukuran Pakaian Wanita ukuran wanita cm S M L XL XXL lingkar dada 84-87 88-92 93-97 98-102 103-107 lingkar pinggang 68-71 72-76 77-81 82-86 87-91 lingkar pinggul 93-96 97-101 102-106 107-111 112-116 Tabel 3.3 Standar Ukuran Pakaian Anak Laki-Laki ukuran anak laki-laki cm S M L XL XXL lingkar dada 66-69 70-73 74-78 79-83 85-89 lingkar pinggang 57-59 60-63 64-68 69-73 74-78 lingkar pinggul 63-67 68-74 75-82 82-87 88-92
Tabel 3.4 Standar Ukuran Pakaian Anak Perempuan
Ukuran anak perempuan cm S M L XL XXL Lingkar dada 62-65 67-71 73-77 79-83 85-89 Lingkar Pinggang 57-59 60-62 63-65 66-68 69-71 Lingkar pinggul 97-71 73-77 79-84 86-91 93-97

## 3. Menentukan  Kategori Usia dan Jenis Kelamin
Kategori usia dikelompokkan menjadi 3 kategori yaitu kategori anak-anak  (usia 4 tahun sampai 12 tahun), remaja (usia 13 tahun sampai 17 tahun) dan dewasa (usia diatas 17 tahun). Selanjutnya, untuk jenis kelamin dibagi menjadi dua, yaitu laki-laki dan perempuan.
ukuran pria cm S M L XL XXL lingkar dada 96-99 100-103 104-107 108-111 112-115 lingkar pinggang 84-87 88-91 92-95 96-99 100-103 lingkar pinggul 98-101 102-105 106-109 110-113 114-117

## 4. Menentukan Data Batik yang Diambil
Pada penelitian ini, batik Blitar yang digunakan  berjumlah 32 jenis motif dengan 70 desain motif dan warna yang berbeda. Batik Blitar yang digunakan sebagai  sampel data pada penelitian ini yaitu motif koi, daun lumbu, semen rama, buah kakao, ikan laut, kopi, ukel, parang, anggrek, sido luhur, kipas, wahyu sangkelat, sawunggaling, lung sari, lele, belimbing, nitik jonggrong, kupu-kupu,  wahyu tumurun, wijaya kusuma,  kawung,  cokro  kusumo,  simbar,  kantong  semar,  sekar  arum,  daun  mint, kontemporer, truntum, dan  garuda.  Beberapa  nama  motif  batik  tersebut  memiliki  lebih  dari  satu  macam  varian  desain,  ukuran, dan  warna  batik,  seperti  motif  daun  lumbu  ada  tiga  jenis  batik  yang  berbeda  desain,  warna  dan  ukuran motif, namun memiliki nama yang sama. Berikut ini beberapa sampel data batik Djojo Koesoemo :
Tabel 3.5 Data Batik Djojo Koesoemo No. Nama Motif Foto
1. Daun lumbu 2. Kopi
3. Ukel
4. Anggrek

## 5. Koi

## 5. Menentukan Rule Pemilihan Motif dan Warna Batik
Forward  Chaining merupakan  metode  inferensi  yang  melakukan  penalaran  dari  suatu  masalah kepada  solusinya.  Metode  ini  adalah  kebalikan  dari  metode backward  chaining ,  di  mana  metode  ini dijalankan  dengan  mengumpulkan  fakta-fakta  yang  ada  untuk  menarik  kesimpulan.  Operasi  dari  sistem pakar  yang  menggunakan Forward  Chaining dimulai  dengan  memasukkan  sekumpulan  fakta  yang diketahui ke dalam memori kerja ( working memory) , kemudian menurunkan fakta baru berdasarkan aturan yang  premisnya  cocok  dengan  fakta  yang  diketahui  (Hayadi,  2016:  11).  Selanjutnya,  Kusrini  (2008:  9) menyebutkan  jika  klausa  premis  sesuai  dengan  situasi  (bernilai TRUE ),  maka  proses  akan  menyatakan konklusi seperti berikut.
Aturan 1 : Jika premis 1 Dan premis 2 Dan premis 3 Maka konklusi 1…………………………………..(1)
Aturan 2 : Jika premis 1 Dan premis 3 Dan premis 4 Maka konslusi 2, ……………....………………….(2)
Aturan 3 : Jika premis 2 Dan premis 3

## Dan premis 5 Maka konslusi 3, ………………………………….(3)
Aturan 4 : Jika premis 1 Dan premis 4 Dan premis 5 Dan premis 6 Maka konslusi 4. ………………………………….(4)
Dalam  hal  ini,  syarat yang  digunakan  sebagai rule untuk  memenuhi  konklusi  memiliki  empat premis  yaitu  premis  pertama  disebut age (kategori  usia),  premis  kedua  adalah gender (jenis  kelamin), premis ketiga merupakan kulit (jenis warna kulit) dan premis keempat dinamakan size (ukuran pakaian). Berikut beberapa contoh rule pemilihan motif dan warna batik berdasarkan ciri fisik :
Tabel 3.6 Rule Pemilihan Motif dan Warna Batik
No. Rule 1 Rule 1 :
If age anak-anak and gender pria a nd kulit hitam a nd size XL or XXL Then motif belimbing and motif ikan laut
2 Rule 2 :
If age anak-anak and gender pria a nd kulit hitam a nd size L Then motif belimbing and daun lumbu
3 Rule 3 :
If age anak-anak and gender pria a nd kulit hitam a nd size S or M Then wahyu sangkelat and motif belimbing
4 Rule 4 :
If age remaja and gender pria a nd kulit hitam a nd size XL or XXL Then motif daun lumbu and motif parang
5 Rule 5 :
If age remaja and gender pria a nd kulit putih a nd size L Then motif wahyu sangkelat and motif parang

## E. Pengujian metode black box
Pengujian  program  dilakukan  untuk  mengetahui  kesalahan-kesalahan  yang  ada  dan  untuk memastikan kebenaran dalam penulisan kode yang terdapat sistem. Black box testing atau pengujian black box merupakan pengujian sistem yang terfokus pada pemenuhan kebutuhan unit program yang disebutkan dalam  spesifikasi  (Hanif,  2007:316).  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menjalankan  program  tersebut, sehingga  dapat  diketahui  apakah  sudah  memenuhi  kebutuhan  ( requirement) atau  tidak.  Berikut  ini disajikan hasil dari pengujian black box testing.
Tabel 3.7 Pengujian Black Box No.  Skenario Input Output Hasil 1. Berhasil melakukan login sebagai user Username : 123, Password: 08082014 User berhasil masuk untuk melakukan Valid
konsultasi 2. Gagal melakukan login sebagai user Username : 123, Password: 12345678 Muncul tampilan halaman peringatan login gagal Tidak valid
3. Rule 1 : If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam a nd size XL or
XXL Then motif belimbing and motif ikan laut Kategori usia : anak-anak Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian :XL atau XXL Batik yang direkomendasikan motif belimbing dan motif ikan laut
Valid
4. Rule 1 :
If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam a nd size XL or
XXL Then motif belimbing and motif ikan laut Kategori usia : remaja Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : XL atau XXL Batik yang direkomendasikan motif wahyu sangkelat dan motif parang Tidak valid
5. Rule 2 :
If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam a nd size L Then motif
belimbing and daun lumbu Kategori usia : anak-anak Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : L Batik yang direkomendasikan motif belimbing dan daun lumbu Valid
6. Rule 2 :
If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam a nd size L Then motif belimbing and daun lumbu Kategori usia : anak-anak Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : S atau M Batik yang direkomendasikan wahyu sangkelat dan motif belimbing Tidak valid
7. Rule 3 :
If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam a nd size S or M Then wahyu
sangkelat and motif belimbing Kategori usia : anak-anak Jenis kelamin :pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : S atau M Batik yang direkomendasikan wahyu sangkelat dan motif belimbing Valid
8. Rule 3 :
If age anak-anak
and gender pria a nd kulit hitam Kategori usia : remaja Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : S atau Batik yang direkomendasikan motif koi dan motif wahyu Tidak valid
a nd size S or M Then wahyu
sangkelat and
motif belimbing M sangkelat
9. Rule 4 :
If age remaja and gender pria a nd kulit hitam a nd size XL or XXL Then motif daun
lumbu and motif parang Kategori usia : remaja Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : XL atau XXL Batik yang direkomendasikan motif daun lumbu dan motif parang Valid
10. Rule 5 : If age remaja and gender pria a nd kulit putih a nd size L
Then motif wahyu sangkelat and motif parang Kategori usia : remaja Jenis kelamin : pria Warna kulit : hitam Ukuran pakaian : L Batik yang direkomendasikan motif wahyu sangkelat dan motif parang Valid
Berdasarkan  hasil  uji  coba login dan rule di  atas,  dapat  diketahui  bahwa login diuji  dengan  dua skenario  yakni  dengan  memasukan password dan username yang  benar,  serta password dan username yang  salah  yang  mana  didapatkan  hasil  valid  sebesar  50%  dan  tidak  valid  sebesar  50%.  Kemudian, terdapat  delapan  pengujian rule untuk  mengetahui  apakah output sudah  sesuai  yang  diharapkan.  Dari delapan pengujian tersebut, lima di antaranya memiliki hasil valid dan sisanya memiliki hasil tidak valid.
Persentase  skenario  yang  valid  dibagi  dengan  jumlah  skenario  pengujian rule keseluruhan  lalu dikali  100%  sehingga  menghasilkan  persentase  skenario  valid  sebesar  62,5%,  sedangkan  skenario  yang tidak  valid  dibagi  dengan  jumlah  skenario  pengujian rule keseluruhan  lalu  dikali  100%  sehingga menghasilkan persentase skenario tidak valid sebesar 37,5%. Selanjutnya, hasil persentase pengujian login dan rule dijumlahkan dan dibagi dua, sehingga hasilnya adalah 56,2%.

## IV. S IMPULAN DAN S ARAN

## A. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian mengenai sistem pakar penentuan motif dan warna batik berdasarkan ciri fisik, maka dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut. Pertama, program sistem pakar ini dirancang dan  dibuat  untuk  pengguna  dengan  cara  membentuk  72  aturan  ( rule )  lalu  mencocokkannya  dengan  70 sampel data batik sebagai rekomendasi yang dimasukkan ke dalam bentuk perulangan if-else . Ketika ingin berkonsultasi, pengguna akan diminta untuk menginputkan jawaban dari beberapa pertanyaan, kemudian masukkan user akan  diproses  menggunakan  metode Forward  Chaining yang  akan  menghasilkan output berupa  rekomendasi  motif  dan  warna  batik.  Jika  data input ciri  fisik  tidak  lengkap,  maka  sistem  akan memberikan peringatan untuk melengkapi data karena tanpa kelengkapan data ciri fisik, sistem tidak dapat memberikan  rekomendasi. Kedua, pengujian  dengan  metode black  box dilakukan dengan  cara  membagi nilai  valid  dengan  jumlah  pengujian  dan dikali  100%.  Dari  sepuluh  pengujian  yang  terbagi  menjadi  dua (pengujian login dan rule ), mengasilkan persentase valid sebesar 50% untuk login dan 62,5% untuk rule yang kemudian dijumlahkan dan dibagi dua, sehingga hasil pengujian keseluruhan adalah sebesar 56,2%.

## B. Saran
Berdasarkan kesimpulan di atas, peneliti memberikan saran agar program ini dapat dikembangkan dengan menggunakan metode lain misalnya Artificial Neural Network , sehingga sistem dapat memberikan rekomendasi  secara  otomatis.  Selain itu, data  batik  yang  digunakan    tidak  hanya  batik  Blitar  saja,  tetapi juga batik dari daerah lain.

## V. D AFTAR P USTAKA
Alim, Putra S. 2015. Model Fuzzy Expert System Berbasis Pemakai pada PT. Batik Semar Cabang Medan. Jurnal Buana Informatika . Vol 6. pp 11-20.
Alpha  dan  Oslan.  2015.  Program  Bantu  Pemilihan  Pakaian  dan  Bahan  Batik  bagi  Konsumen  dengan Pendekatan Decission Tree . Jurnal Eksis . Vol 2. pp 37- 46. Anonym . 2004 . Aplikasi Program PHP & MySQL untuk Membuat Website Interaktif . Yogyakarta: Andi. Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi. Asti Musman, Ambar B. Arini. 2011. Batik: Warisan   Adiluhung   Nusantara . Yogyakarta: Andi. Daryanto. 2004. Memahami Kinerja Internet . Bandung: Yrama Widya. Dharma  dan  Sutedjo.  2002. E-Ducation  Konsep,  Teknologi,  dan  Aplikasi  Internet  Pendidikan . Yogyakarta: Andi. Doellah, S. 2002. Batik: Pengaruh Jaman dan Lingkungan . Solo.
Farizi,  Anief.  2014.  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Kerusakan  Komputer  dengan  Menggunakan Metode Forward Chaining . Edu Komputika Journal . Vol 1. pp 21-32.
Gustikasari  dan  Winiarti.  2013.  Aplikasi  Sistem  Pakar  Penentuan  Perawatan  Kecantikan  Berbasis  Web (studi  kasus  :  Pamella  Salon  Yogyakarta). Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika Vol  1.  pp  563-573. Gustin, dkk. 2013. Sistem Pakar Batik Yogyakarta Berbasis Web. JNTETI. Vol 2. pp 260-267. Hanif,  Al  Fatta.  2007. Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  untuk  Keunggulan  Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern . Yogyakarta: Andi.
Hayadi, B. Herawan. 2016. What is Expert System . Yogyakarta : Budi Utama.
ISO/TR  10652,  1991. Standard  Sizing  Systems  for  Clothes.  International  Organization  for Standardization, Geneva . Kadir, Abdul. 2008. Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP . Yogyakarta : Andi. Kusrini. 2006 . Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi.
______.  2008. Aplikasi  Sistem  Pakar,  Menentukan  Faktor  Kepastian  Pengguna  dengan  Metode Kuantifikasi Pertanyaan . Yogyakarta: Andi.
Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu. Panji. 2014. Batik Tutur: Batik Tulis Khas Blitar. Media Kita Panji Nusantara (Menegakkan Kedaulatan dengan Budaya) . Hal 9. P. Hetty dan Clara. 2013. Rule Base Expert System dengan Metode Forward Chaining untuk Memprediksi Kualitas Kain Batik. Jurnal Ilmiah Saintikom. Vol 12. pp 177-183
Rafitri,  dkk.  Penentuan  Motif  Batik  Berdasarkan  Karakteristik  Pemakai  Menggunakan  Gabungan Algoritma Naïve Bayes dan Expectation Maximization (EM). Rosenelly, Rika. 2012. Sistem Pakar Konsep dan Teori . Yogyakarta: Andi.
Sachdeva. 2009. Fitzpatrick Skin Typing:Applications in Dermatology . Indian J. Dermatol Venerol Leprol 75:93-3
Susanto,  S.SK.  1980. Seni  Kerajinan  Batik  Indonesia,  Balai  Penelitian  Batik  dan  Kerajinan,  Lembaga Penelitian dan Pendidikan Industri . Jakarta : Departemen Perindustrian Republik Indonesia.