Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mainan Action Figure Menggunakan Framework Codeigniter 4
1 Radika Rizky Muhana, 2 Zulhalim*, 3 Erwah Kurniawan
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Jayakarta Jl. Siaga 1 No.17, Kel. Sumur Batu, Kec. Kemayoran, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10640, Indonesia
*e-mail: 17570011@stmik.jayakarta.ac.id , zulhalim@stmik.jayakarta.ac.id , erwah.kurniawan@stmik.jayakarta.ac.id
Received: 25 Agustus 2022, Revised: 30 Agustus 2022, Accepted: 12 September 2022
Abstrak  – PT  .  Multi  Sarana  Prima  Nusantara  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  retail mainan  yang  menjual  produk  mainan  asal  jepang.  Adapun  masalah  yang  terjadi  adalah  pemilihan mainan  Action  Figure  menjadi  sulit  terutama  bagi  konsumen  yang  tidak  paham  mengenai  kualitas Action  Figure  karena  banyak  faktor  yang  mempengaruhinya  seperti  Brand,  ukuran  Figure  dan spesifikasi  lainnya.  Jika  terjadi  kesalahan  dalam  pembelian  akan  sangat  merugikan  pihak  konsumen. Masalah  yang  dihadapi  biasanya  adalah  kesalahan  menentukan  Figure  untuk  pajangan,  mainan  dan koleksi.  Memilih  Figure  sendiri  terdiri  dari  berbagai  faktor  yang  harus  diperhatikan,  yaitu  harus menyesuaikan  dengan  kebutuhan  seperti  jenis  mainan,  jenis  series,  nama  series  dan  budget  yang dimiliki.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  suatu  media  Website  yang  dapat  mempermudah konsumen dalam memilih mainan Action Figure yang sesuai dengan kebutuhan dan budget.
Kata kunci: Action Figure, Website, UML, PHP

## Abstract
Abstract –  PT  .  Multi  Sarana  Prima  Nusantara  is  a  company  engaged  in  toy  retail  that  sells  toy products  from  Japan.  The  problem  that  occurs  is  that  the  selection  of  Action  Figure  toys  becomes difficult, especially for consumers who do not understand the quality of Action Figures because of many factors that influence it such as Brand, Figure size and other specifications. If there is an error in the purchase  will  be  very  detrimental  to  the  consumer.  The  problem  usually  faced  is  the  error  in determining  Figures  for  displays,  toys  and  collectibles.  Choosing  a  figure  itself  consists  of  various factors that must be considered, which must adjust to needs such as the type of toy, the type of series, the  name  of  the  series  and  the  budget  you  have.  The  purpose  of  this  research  is  to  create  a  media website  that  can  make  it  easier  for  consumers  to  choose  Action  Figure  toys  that  suit  their  needs  and budget.
Keywords: Action Figure, Website, UML, PHP.

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Akhir-akhir  ini  dunia  hobi  sangat  berkembang  pesat  di  kota-kota  besar  Indonesia,  terutama  di Ibukota  Jakarta.  Salah  satu  hobi  yang  berkembang  saat  ini  adalah  hobi  mengoleksi  Action  Figure beserta dengan kegiatan pendukungnya. Memang hobi ini mungkin masih tergolong baru di Indonesia, tetapi  hobi  ini  sangat  mendapat  perhatian  yang  besar  di  kalangan  masyarakat,  terutama  masyarakat menengah  ke  atas,  yang  rela  mengeluarkan  uangnya  dalam  jumlah  yang  besar  untuk  memenuhi hobinya.
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Action figure adalah sculpture/miniature dari sebuah karakter, baik yang menggunakan persendian pada bagian gerak maupun tidak mempunyai persendian pada bagian gerak, dan dibuat dengan tingkat kedetailan yang sangat tinggi.
Pemilihan  Mainan  Action  Figure  menjadi  sulit  terutama  bagi  konsumen  yang  tidak  paham mengenai  kualitas  action  figure  karena  banyak  faktor  yang  mempengaruhinya  seperti  brand,  ukuran figure  dan  spesifikasi  lainnya.  Jika  terjadi  kesalahan  dalam  pembelian  akan  sangat  merugikan  pihak konsumen.  Masalah  yang  dihadapi  konsumen  biasanya  adalah  kesalahan  menentukan  Figure  untuk pajangan,  mainan  dan  koleksi.  Memilih  Figure  terdiri  dari  berbagai  faktor  yang  harus  diperhatikan, yaitu harus menyesuaikan dengan kebutuhan seperti jenis mainan, jenis series, nama series dan budget yang  dimiliki.  Jadi  konsumen  sulit  menentukan  mana  figure  yang  cocok  untuk  ia  beli  dengan ketidaktahuan mengenai figure ini.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini  memiliki  tujuan  dan  manfaat  untuk merancang dan membangun sistem pengambilan keputusan berbasis web untuk rekomendasi pembelian mainan  action  figure  dan  memudahkan  konsumen  untuk  memilih  barang  yang  tepat  sesuai  dengan kebutuhan dan budget.
2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
a. Penelitian Terdahulu
Dari penelitian terdahulu yaitu jurnal dengan judul Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk  Menentukan  Jabatan  Pengurus  Organisasi  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma  Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART)  dan  Forward  Chaining,  dijelaskan  bahwa  Metode untuk menentukan calon  kandidat pada kepengurusan sebuah organisasi selama ini masih bersifat manual, tidak adanya parameter yang jelas untuk mengukur kompetensi seseorang sehingga unsur subjektivitas masih sangat besar, selain itu penggunaan metode yang ada belum mampu menjawab kebutuhan akan pentingnya penentuan orang yang tepat untuk dipekerjakan di posisi jabatan yang tepat  (the  right  man  on  the  right  place),  rotasi  jabatan  kepengurusan  organisasi  setiap  periode tertentu menjadikan struktur organisasi bergerak dinamis, sehingga perlu dirancang sebuah sistem pendukung keputusan untuk mengakomodasi kebutuhan tersebut. Dengan hasil Rancangan aplikasi berbasis  website  dan  Penggunaan  kombinasi  2  (dua)  metode  yang  diterapkan  dengan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART)  dan  Forward  Chaining.  telah  mnghasilkan output yang tidak hanya mencari dan menghasilkan sejumlah calon anggota organisasi akan tetapi calon  tersebut  direkomendasikan  ke  posisi  jabatan  masing-masing,  sehingga  dapat  memberikan hasil  yang  lebih  spesifik  dan  posisi  yang  tepat  serta  memudahkan  dalam  pengambilan  sebuah keputusan, sehingga bisa menutupi kelemahan algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART).  Kelebihan  Sistem  ini  menggunakan  dua  Metode  sehingga  dapat  menghasilkan  output yang  lebih  akurat  dibandingkan  jika  memakai  1  metode  saja  dan  kekurangannya  Ada  beberapa kemampuan manajemen dan bakat kandidat yang tidak dapat diklasifikasikan, sehingga pernyataan yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan klasifikasi yang sebenarnya.
b. Sistem Pendukung Keputusan
SPK  atau  biasa  disebut  Decision  Support  System  adalah  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan untuk  mendukung  keputusan  semiterstruktur.  DSS  dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan  penilaian  mereka.  DSS  ditunjukan  untuk  keputusan-keputusan  yang  memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan-keputusan  yang  memerlukan  penilaian  atau  pada  keputusan- keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma. Tujuan dari DSS adalah (Riyani, Awang Harsa Kiradalaksana dan Ahmad Rofiq Hakim, 2010).
c. Forward Chaining
Menurut  (Hartati  &  Iswanti  2008),  Metode  Forward  Chaining  adalah  suatu  metode pengambilan  keputusan  yang  umum  digunakan  dalam  sistem  pakar.  Proses  pencarian  dengan metode  Forward  Chaining  berangkat  dari  kiri  ke  kanan,  yaitu  dari  premis  menuju  kepada kesimpulan  akhir,  metode  ini  sering  disebut  data  driven  yaitu  pencarian  dikendalikan  oleh  data yang  diberikan.  Aktivitas  sistem  dilakukan  berdasarkan  siklus  mengenal-beraksi.  Pertama-tama,
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
sistem mencari semua  aturan yang kondisinya terdapat di memori kerja, kemudian memilih salah satunya  dan  menjalankan  aksi  yang  bersesuaian  dengan  aturan  tersebut.    Pemilihan  aturan  yang akan dijalankan berdasarkan strategi tetap yang disebut strategi penyelesain konflik. Aksi tersebut menghasilkan  memori  kerja  baru  dan  siklus  diulangi  lagi  sampai  tidak  ada  aturan  yang  dapat dipicu,  atau  tujuan  yang  dikehendaki  sudah  terpenuhi.  Contoh  aturan  menggunakan  penalaran forward chaining.
No Aturan: R1 : IF A & B THEN C R2 : IF C THEN D R3 : IF A & E THEN F R4 : IF A THEN G R5 : IF F & G THEN D R6 : IF G & E THEN H R7 : IF C & H THEN I R8 : IF I &A THEN J R9 : IF G THEN J R10 : IF J THEN K Terlihat  ada  10  aturan  yang  tersimpan  dalam  basis  pengetahuan.  Jika  fakta  awal  yang diberikan  hanya:  A  dan  E  (artinya:  A  dan  E  bernilai  benar).  Ingin  dibuktikan  apakah  K  bernilai benar (hipotesis: K). Langkah-langkah inferensi adalah sebagai berikut:

## Gambar 1 Alur Forward Chaining
1. Dimulai  dari  R-1,  A  merupakan  fakta  sehingga  bernilai  benar,  sedangkan  B    belum  bisa diketahui  kebenarannya,  sehingga  C  pun  juga  belum  bisa  diketahui    kebenarannya.  Oleh karena itu tidak didapatkan informasi apapun pada R1 ini. Sehingga kita menuju ke R2.
2. Pada R2 tidak diketahui informasi apapun tentang C, sehingga tidak bisa dipastikan kebenaran D. Oleh karena itu tidak didapatkan informasi apapun pada R2 ini. Sehingga harus menuju ke R3.
3. Pada  R3,  baik  A  maupun  E  adalah  fakta  sehingga  jelas  benar.  Dengan  demikian  F  sebagai konsekuen  juga  ikut  benar.  Sehingga  sekarang  terdapat  fakta  baru  yaitu  F.  Karena  F  bukan hipotesis yang hendak dibuktikan (= K) maka penelusuran dilanjutkan ke R4.
4. Pada  R4,  A  adalah  fakta  sehingga  jelas  benar.  Dengan  demikian  G  sebagai  konsekuen  juga ikut benar. Sehingga sekarang didapatkan fakta baru yaitu G. Karena G bukan hipotesis yang hendak dibuktikan (= K), maka penelusuran dilanjutkan ke R5.
5. Pada R5, baik F maupun G bernilai benar berdasarkan aturan R3 dan R4. Dengan demikian G sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang terdapat fakta baru yaitu D. Karena D bukan hipotesis yang hendak dibuktikan, maka penelusuran dilanjutkan ke R6.
6. Pada  R6,  baik  A  maupun  G  adalah  benar  berdasarkan  fakta  dari  R4.  Dengan  demikian  H sebagai konsekuen juga ikut benar. Sehingga sekarang terdapat fakta baru yaitu H. Karena H bukan hipotesis yang hendak dibuktikan, maka penelusuran dilanjutkan ke R7.
7. Pada R7, meskipun H benar berdasarkan R6, namun tidak diketahui kebenaran C sehingga, I pun  juga  belum  bisa  diketahui  kebenarannya.  Oleh  karena  itu  tidak  didapatkan  informasi apapun pada R7 ini. Sehingga dilanjutkan menuju ke R8.
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
8. Pada R8, meskipun A benar karena fakta, namun tidak diketahui kebenaran I, sehingga J pun juga  belum  bisa  diketahui  kebenarannya,  oleh  karena  itu  tidak  didapatkan  informasi  apapun pada R8 ini. Sehingga dilanjutkan menuju ke R9.
9. Pada  R9,  J  bernilai  benar  karena  G  benar  berdasarkan  R4.  Karena  J  bukan  hipotesis  yang hendak dibuktikan, maka penelusuran dilanjutkan ke R10.
10. Pada  R10,  K  bernilai  benar  karena  J  benar  berdasarkan  R9.  Karena  K  sudah  merupakan hipotesis yang hendak dibuktikan, maka terbukti bahwa K adalah benar.

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)

## a. Lokasi Penelitian
Peneliti  melakukan  objek  penelitian  di  perusahaan  Multi  Toys-  PT.  Multi  Sarana  Prima Nusantara yang beralamat di Ruko Gading Bukit Indah blok P-20 Jl. Boulevard artha gading, Kelapa Gading Jakarta Utara. Multi Toys merupakan sebuah perusahaan swasta yang bergerak di bidang retail mainan dan termasuk distributor mainan terbesar di Indonesia.
b. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  membuat  penelitian  ini  yaitu  dengan Studi  Pustaka  dan  Wawancara  wawancara  dilakukan  kepada  orang-orang  yang  berhubungan dan paham mengenai Action Figure serta staff-staff PT. Multi Sarana Prima Nusantara.
c. Analisis Sistem yang digunakan
Metode analisis yang penulis gunakan ialah metode analisis SWOT merupakan alat yang tepat untuk menemukan masalah dari 4 (empat) sisi yang berbeda, di mana aplikasinya adalah: Bagaimana  kekuatan (strengths) mampu  mengambil  keuntungan  dari  sebuah  peluang (opportunities) yang ada. Bagaimana cara mengatasi kelemahan (weaknesses) yang mencegah keuntungan. Bagaimana kekuatan ( strengths ) mampu menghadapi ancaman ( threats ) yang ada. Bagaimana cara mengatasi kelemahan ( weaknesses ) yang mampu membuat ancaman ( threats ) menjadi nyata atau menciptakan sebuah ancaman baru.
Tabel 1 Matriks SWOT Sistem Pendukung Keputusan
d. Pemilihan Algoritma/Metode
Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode  Forward  Chaining,  metode  Forward  Chaining adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  yang  umum  digunakan  dalam  sistem  pakar. Proses  pencarian  dengan  metode  Forward  Chaining  berangkat  dari  kiri  ke  kanan,  yaitu  dari premis menuju kepada kesimpulan akhir, metode ini sering disebut data driven yaitu pencarian dikendalikan  oleh  data  yang  diberikan.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  cukup  banyak supaya  dapat  mengetahui  ke  akuratan  sistem  dalam  merekomendasikan  Action  Figure  secara tepat.  Berdasarkan  data  yang  ada  maka  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  Action  figure yang paling tepat bagi calon pembeli berdasarkan indikator yang telah disediakan.
Model  perancangan  sistem  yang  digunakan  dalam  membangun  atau  merancang  aplikasi ini adalah model waterfall. Penggunaan model waterfall ini dikarenakan proses yang dilakukan adalah  secara  bertahap,  sehingga  setiap  proses  tidak  saling  tumpang  tindih  dalam pelaksanaannya.
S-O (Kekuatan-Peluang) W-O (Kelemahan-Peluang) Mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk mempermudah  konsumen  membeli Action Figure Menciptakan sebuah sistem pendukung keputusan  yang  menggunakan  metode Forward Chaining. S-T (Kekuatan-Ancaman) W-T (Kelemahan-Ancaman) Membuat  sistem  yang  memberikan rekomendasi Action  Figure langsung ke Official Marketplace Multitoys Mengembangkan sebuah sistem pendukung  keputusan yang  dapat digunakan  dengan  mudah,  cepat  dan efisien
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada  perancangan  sistem  dengan  model  waterfall  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2 Metode Waterfall
4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
a. Perancangan Proses
Perancangan  proses  disini  berupa  flowchart  diagram  bertujuan  untuk  menggambarkan aliran proses dalam sistem.
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 3 Flowchart Diagram Aplikasi Admin
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 4 Flowchart Diagram Aplikasi User b. Perancangan Basis Data
Gambar 5 Class Diagram Basis Data
c. Perancangan Sistem
Untuk mempermudah proses melakukan pengembangan sebuah sistem, maka  diperlukan suatu  rancangan  sistem.  Rancangan  sistem  menggunakan  UML  yang  berupa Use  Case Diagram dan Activity diagram dan sequence diagram sebagai berikut:
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
1. Use Case Diagram
Gambar 6 Use Case Diagram
2. Activity Diagram
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 8 Activity Diagram User
3. Sequence Diagram
Gambar 8 Sequence Diagram Admin
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 9 Sequence Diagram User
d. Perancangan Tmpilan
1. Tampilan menu Login
Gambar 10 Rancangan Menu Login 2. Tampilan masukan konsultasi
Gambar 11 Rancangan Masukan Konsultasi
3. Tampilan masukan B rand
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 12 Rancangan Masukan Brand 4. Tampilan masukan Figure
Gambar 13 Rancangan Masukan Figure 5. Tampilan masukan kriteria
Gambar 14 Rancangan Masukan Kriteria 6. Tampilan masukan R ules
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
7. Tampilan menu utama Admin
Gambar 16 Rancangan Masukan Admin 8. Tampilan menu hasil konsultasi
Gambar 17 Menu Hasil Konsultasi
9. Tampilan keluaran Brand
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
10. Tampilan keluaran Figure.

## Gambar 19 Rancangan Keluaran Figure
11. Tampilan keluaran kriteria
Gambar 20 Rancangan Keluaran Kriteria 12. Tampilan keluaran Rules
Gambar 21 Rancangan Keluaran Rules e. Implementasi Aplikasi
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1. Halaman Login
Gambar 22 Halaman Login
2. Halaman Konsultasi
Gambar 23 Halaman Konsultasi
3. Halaman Hasil Konsultasi
Gambar 24 Halaman Hasil Konsultasi
4. Halaman Menu Utama Admin
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 5. Halaman Brand
Gambar 26 Halaman Brand
6. Halaman Figure
Gambar 27 Halaman Figure
7. Halaman Kriteria
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 8. Halaman Rules
Gambar 29 Halaman Rules
f. Pengujian Sistem
Berikut ini hasil pengujian black box testing :
1. Skenario Login Tabel 2 Skenario Login No Fungsi yang diuji Cara pengujian Halaman yang diharapkan Hasil pengujian 1 Login Admin Input  username & password dengan benar Dialihkan  ke  halaman home [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 2 Hanya  Mengisi Field Username Tetap pada halaman login, dan kursor kembali ke username [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 3 Hanya  mengisi field pasword Tetap pada halaman login, dan kursor kembali ke username [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 4 Salah input username & password Tetap pada halaman login, dan kursor kembali ke username [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil
2. Skenario Brand
Tabel 3 Skenario Brand No Fungsi yang diuji Cara pengujian Halaman yang diharapkan Hasil pengujian 1 Input Brand Menginput semua data, lalu klik simpan Data  yang  diinputkan akan ditampilkan dihalaman dashboard data brand [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 2 Tidak  mengisi data Tetap pada halaman tambah  Brand,  dan  ada peringatan  data  harus  di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak 3 Hanya  mengisi beberapa data Tetap pada halaman
tambah  Brand,  dan  ada [  ] Berhasil
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
peringatan  data  harus  di isi [ ] Tidak 3. Skenario Figure Tabel 4 Skenario Figure No Fungsi yang diuji Cara pengujian Halaman yang diharapkan Hasil pengujian
1
Input Figure Menginput semua data, lalu klik simpan Data  yang  diinputkan akan ditampilkan dihalaman dashboard data Figure [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 2 Tidak  mengisi data Tetap pada halaman tambah Figure dan  ada peringatan  data  harus  di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak 3 Hanya  mengisi beberapa data Tetap pada halaman tambah Figure dan  ada peringatan  data  harus  di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak
4. Skenario Kriteria Tabel 5 Skenario Kriteria No Fungsi yang diuji Cara pengujian Halaman yang diharapkan Hasil pengujian 1 Input Kriteria Menginput semua  data,  lalu klik simpan Data  yang  diinputkan akan ditampilkan dihalaman dashboard data Kriteria [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 2 Tidak mengisi data Tetap  pada  halaman tambah Kriteria dan ada peringatan data harus di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak 3 Hanya  mengisi beberapa data Tetap  pada  halaman tambah Kriteria dan ada peringatan data harus di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak
5. Skenario Rules Tabel 6 Skenario Rules No Fungsi yang diuji Cara pengujian Halaman yang diharapkan Hasil pengujian 1 Input Rules Menginput semua  data,  lalu klik simpan Data  yang  diinputkan akan ditampilkan dihalaman dashboard data Rules [  ] Berhasil [ ] Tidak Berhasil 2 Tidak mengisi data Tetap  pada  halaman tambah Rules dan  ada peringatan  data  harus  di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak
Volume 2, Nomor 4 ,September 2022: halaman 302-319
DOI: 10.52362/jmijayakarta.v2i4.915
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
3 Hanya  mengisi beberapa data Tetap  pada  halaman tambah Rules dan  ada peringatan  data  harus  di isi [  ] Berhasil [ ] Tidak

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Berdasarkan  rumusan  masalah  dan  berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan  yaitu  Aplikasi  sistem  penunjang  keputusan  pembelian  mainan Action  Figure yang  dibuat mampu  membantu  para  konsumen  dalam  memilih  Figure  yang  diinginkannya  dan  sesuai  dengan kebutuhan  dan  berhasil  menerapkan  metode Forward  Chaining dalam  sistem  pendukung  keputusan pembelian mainan Action Figure berbasis web yang telah dibuat

## Referensi (Reference)
[1] Azizur  Rahman,  Karimon  Nesha,  Mariam  Akter,  Md.  Sheikh  Giash  Uddin.  2013. “ Application  of  artificial  neural  network and  binary  Logistic  regression  in  detection  of Diabetes status ”. ISSN: 2085-3688; e-ISSN: 2460-0997.
[2] Luo  Xiaodan,  Junmin  Zhang.  2013.  “ Neural  network  method  for  numerical  solution  of initial  value  problems  of  fractional  differential  equations ”. ISSN: 2355-990X; E-ISSN: 2549-5178.
[3] V.  S.  R.  Kumari,  P.  Rajesh  Kumar.  2015.  “ Optimization  of  Multi-Layer  Perceptron Neural  Network  Using  Genetic  Algorithm  for  Arrhythmia  Classification ”.  ISSN:  2328- 5966.
[4] Farshad  Parhizkar  Miandehi,  Asadollah  Shahbahrami.  2014.  “ Area  and  depth investigation of Anzali pond using satellite imageries and group method of data handling neural network ”. ISSN: 2328-7675.
[5] Farshad Parhizkar Miandehi, Erfan Zidehsaraei, Mousa Doostdar. 2014. “ Modeling and prediction  of  changes  in  Anzali  Pond  using  multiple  linear  regression  and  neural network ”. ISSN: 2328-7675.
[6] Laila Sari, Agus  Buono.  2012. “Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Awal Musim Hujan Berdasarkan Suhu Permukaan Laut”. ISSN: 2089-6026.
[7] Y. A. Lesnussa, S. Latuconsina, E. R. Persulessy. 2015. “Aplikasi Jarigan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA”. ISSN: 1412-6184.
[8] Solikhun,  M.  Safii,  Agus  Trisno.2017.  “Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Memprediksi Tingkat Pemahaman Siswa Terhadap Mata Pelajaran Dengan Metode BackPropagation”. ISSN: 2548-9771.
[9] Bourdillo  Omijen,  Akani  Okemeka  Machiavelli.  2019.  “ Optimizing  a  Sensor  Detect Ammonium  Nitrate  Based  IEDS  in  Vehicles  Using  Artificial  Neural  Network ”.  ISSN: 2469-7400.
[10]  Yuriy  Zaychenko,  Aghaei  Agh  Ghamish  Ovi  Nafas.  2019.  “ Medical  Images Classification and Diagnostics Using Fuzzy Neural Networks ”. ISSN: 2469-7400.
[11]  Wafik  Aziz  Wassef.  2018.  “ Architectur  of  the  Extended-Input  Binary  Neural  Network and Applications ”. ISSN: 2469-7400.
[12]  Mohaiminul  Islam,  Guorong  Chen,  Shangzhu  Jin.  2019.  “ An  Overview  Of  Neural Network ”. ISSN: 2469-7400.