Sri Amalia Harahap 1 , Yuhandri Yunus 2 , Sumijan 3 Teknik Informatika, Universitas Nadhatul Ulama Sumatera Utara 1 Jln. Gaperta Ujung No.2, Tj Gusta, Kec. Medan Helvetia, Kota Medan, Sumaera Utara, Indonesia, 20125 1 Program Pascasarjana Doktorial Teknologi Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang 2’3
Jln. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Koa Padang, Sumatera Barat, Indonesia, 25415 2’3 harahapsriamalia@gmail.com 1 , yuhandri.yunus@gmail.com 2 , sumijan@upiyptk.ac.id 3

## Abstrak
Sebagian  besar  siswa  lulusan  Sekolah  Menengah Pertama  (SMP)  berkeinginan  untuk  melanjutkan keinginannya  khususnya  ke  SMA,  hal  tersebut dibuktikan  dengan  banyaknya  siswa  lulusan  SMP yang  mengikuti  ujian  masuk  ke  Sekolah  Menengah Atas  (SMA).  Hal  yang  patut  disayangkan  adalah kurang matangnya mereka memilih jurusan yang ada disekolah yang dituju. Situasi semacam ini berdampak pada  biaya  pendidikan  yang  terlanjur  di  keluarkan, baik pada orang tua siswa maupun pemerintah yang mensubsidi  sekolah  menjadi  tidak  bermanfaat  karna siswa  tersebut  tidak  memiliki  kemampuan  yang memadai  untuk  jurusan  yang  sudah  dipilihnya. Penelitian ini dilakukan pada  SMA Persiapan Stabat. Pada penelitian ini, data yang diolah adalah nilai yang sudah ada yang didapat dari  nilai rata-rata siswa di SMP dari kelas VII sampai kelas IX dan peminatan , kemudian  data  akan  diolah  untuk  menentukan jurusan yang tepat untuk masing-masing siswa. Hasil yang  didapat  pada  penelitan  ini  mencari  alternatif terbaik  pemilihan  jurusan  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan  sekolah  dengan menggunakan  metode  Backward  Chaining.  Hasil  ini mempunyai akurasi yang tinggi, dimana pada jurusan IPA    sebesar  93,  7%  dan  jurusan  IPS  sebesar  80% dimana  dapat  direkomendasikan  untuk  pemilihan jurusan  IPA  dan  IPS  di  SMA  dan    metode  ini  dapat mempercepat  seleksi,  sehingga  membantu  dalam pengurangan biaya dan waktu untuk pihak sekolah
Kata kunci: Sistem Pakar, Metode Backward Chaining, Pemilihan Jurusan SMA
Abstract Most students  who graduate from junior high school (SMP) wish to continue their wishes, especially to high school, this is evidenced by the large number of junior high school graduates who take the entrance exam to senior  high  school  (SMA).  The  thing  that  should  be regretted is that they are not mature enough to choose the majors in the school they are targeting. This kind of situation has an impact on educational costs that are already being spent, both on the students' parents and the government which subsidizes schools to be useless because these students do not have adequate abilities for  the  majors  they  have  chosen.  This  research  was conducted at the Stabat Preparatory High School. In this  study,  the  data  processed  were  existing  scores obtained from the average grades of students in junior high  school  from  class  VII  to  class  IX  and specialization,  then  the  data  would  be  processed  to determine the right major for each student. The results obtained  in  this  research  are  looking  for  the  best alternative  for  selecting  majors  based  on  the  criteria that  have  been  determined  by  the  school  using  the Backward Chaining method. These results have high accuracy, where the Science majors are 93.7% and the Social  Sciences  majors  are  80%  which  can  be recommended  for  selection  of  Science  and  Social Sciences majors in SMA and this method can speed up selection, thereby helping to reduce costs and time for the school.
Keywords: Expert  System,  Backward  Chaining,  the selection of HIGH SCHOOL majors
E-ISSN: 2775-4669 Volume 3, Nomor 1, Februari 2023

## Identifikasi Pemilihan Jurusan IPA Dan IPS Di SMA Menggunakan Metode Backward Chaining
Diterima: 20 Feb 2023 | Direvisi:  28 Feb 2023
Disetujui: 28 Feb 2023 | Dipublikasi: 28 Feb 2023

## I. PENDAHULUAN
Sistem pakar adalah suatu cabang dari AI yang membuat penggunaan secara luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat manusia yang pakar.  Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia di mana  pengetahuan  tersebut  dimasukan  ke  dalam sebuah  komputer  dan  kemudian  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  biasanya membutuhkan  kepakaran atau keahlian manusaia. [7]
Pemilihan  jurusan  di  Sekolah  Menengah  Atas (SMA) adalah sesuatu yang penting, karena dengan adanya pemilihan jurusan yang tepat akan mampu mengembangkan potensi siswa di sekolah tersebut. Hal  ini  sejalan  dengan  Peraturan  pemerintah Republik  Indonesia  No.  17  tahun  2010  tentang penyelenggaraan  pendidikan,  pendidikan  formal, bagian  ketiga  pendidikan  menengah,  paragraf kedua bentuk satuan pendidikan Pasal 79 butir (1) penjurusan pada SMA, MA atau bentuk lain yang sederajat.  Kita  ketahui  bahwa  untuk  dapat menentukan jurusan setiap siswa harus dengan data yang dapat mendukung dalam menempatkan siswa tersebut, namun banyak siswa yang di ukur dalam berdasarkan nilai tes saja.
Hal ini sejalan dengan pendapat Fauziah, yang menyatakan“banyak  lembaga  pendidikan  seperti sekolah menengah kejuruan yang hanya menggunakan  nilai  sebagai  tolak  ukur  untuk memilih  jurusan,  sehingga  pada  akhirnya  siswa menjadi salah mengambil jurusan dan tidak dapat menyesuaikan  kemampuan  yang  siswa  miliki dengan jurusan yang telah diambil. [9] Dalam hal ini  di  perlukannya  sistem  teknologi  untuk membantu  sekolah  dalam  menentukan  keputusan yang  tepat  untuk  setiap  siswanya.  Seiring perkembangan  teknologi,  dikembangkan  pula suatu  sistem  teknologi  yang  mampu  mengadopsi proses  dan  cara  berpikir  manusia  yaitu  teknologi Artificial  Intelligence atau  Kecerdasan  Buatan. Artificial  Intelliegence adalah  kecerdasan  buatan untuk  memecahkan  masalah  tertentu  yang  juga disebut  sebagai  sistem  berbasis  pengetahuan. Sistem  berbasis  pengetahuan  mencakup  tugas, domain  tugas  dan  pengetahuan  engineer  untuk mewakili pengetahuan yang tepat.
Dalam penelusuran penelitian ini menggunakan metode penalaran runut balik ( Backward Chaining ).  Cara  kerja  metode  ini  adalah  diawali dengan  penentuan  hipotesa  kemudian  dilakukan pencarian  fakta-fakta  yang  mendukung  hipotesa.
[7]
Dalam  runut  balik  penalaran  dimulai  dari konsekuen  ke  anteseden.  Runut  balik  bekerja secara Backward untuk  mendapatkan  fakta-fakta yang  mendukung  hipotesa.  Pada  penelusuran  ini menggunakan  metode Depth  First  Search yang akan  melakukan  penelusuran  kaidah  secara mendalam  dari  simpul  akar  bergerak  menurun  ke tingkat dalam yang berurutan. [6]
Pengembangan sistem pakar ini menggunakan pemrograman  berbasis  web  dengan  bahasa pemrograman  PHP.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  membuat  sistem  pakar  yang  dapat membantu dalam menentukan pilihan jurusan yang tepat bagi siswa.  Agar masalah yang akan dibahas tidak  meluas,  dan  tujuan  dari  penelitian  ini  tidak menyimpang  dari  pemahaman  serta  pembahasan yang  terlalu  luas,  maka  penulis  mencoba memberikan batasan masalah antara lain :
1. Sistem Pakar membahas berdasarkan Kriteria- kriteria dalam pemilihan jurusan IPA dan IPS untuk siswa/siswi di SMA.
2. Metode  yang  digunakan  adalah  Backward Chaining
3. Pengujian  Sistem  Pakar  ini  dilakukan  dengan menggunakan PHP .
Adapun beberapa penelitian  yang relevan yang telah  dilakukan,  antara  lain:  penelitian  pertama dilakukan  oleh  Sasmito  yang  berjudul “Sistem Pakar  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Hortikultura”  dengan  Teknik  Inferensi  Forward dan  Backward  Chaining .  Dalam  penelitian  ini dijelaskan  metode  yang  dilakukan  dengan menggunakan Expert  System  Development  Life Cycle (ESDLC), Forward dan Backward Chaining kemudian  data  yang  diolah  diagnosis  terhadap hama dan penyakit tanaman hortikultura sehingga penelitian  ini  menghasilkan  penelitian  berupa aplikasi  yang  dapat  dijadikan  sarana  konsultasi untuk  melakukan  diagnosis  terhadap  hama  dan penyakit  tanaman  hortikultura,  yakni  berupa bawang merah dan cabai. [11](Wiro Sasmito 2017)
Penelitian  kedua  ialah  Gilang,  Rizal  dan Kurniawan  dengan  judul  “ Pembuatan  Aplikasi Panduan Gizi Seimbang Berbasis Android dengan Menggunakan Metode Backward Chaining”. Data yang digunakan Ahli Gizi, hasil peneltiannya ialah menunjukkan  bahwa  aplikasi  Panduan  Gizi Seimbang  dapat  menghitung  jumlah  kalori  yang harus  dikonsumsi  serta  menilai  kalori  makanan sesuai  dengan  tujuan  dibuatnya  aplikasi  ini. [3](Pamungkas, Isnanto, and Martono 2016)
USER Knowledge-Base Mesin Inferensi Fakta Keahlian SISTEM PAKAR
Peneltian  terakhir  Mahfudin  dan  Prasetya, berjudul “Web-Based  Expert  System  Application To  Recommend  Computer  Specifications  For Gaming  Using  Backward  Chaining  Inference Method” metode  yang  digunakan  Inferensi Backward  Chainig,  data  di  ambil  dari  database, hasil  penelitiannya  adalah  dengan  menggunakan aplikasi  ini,  pengguna  dapat  berkonsultasi  serta ahli  untuk  mengetahui  spesifikasi  komputer  yang mampu menjalankan permainan dengan pengaturan  grafis  yang  disukai  dan  untuk memperkirakan biaya untuk membangun komputer itu. [10](Ilmu et al. 2017)

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence)
Salah satu bidang dari ilmu komputer yang sangat menarik  dan  sangat  membantu  manusia  adalah kecerdasan buatan ( Artificial Intelegence ). Kecerdasan  buatan  merupakan  bidang  ilmu komputer  yang  bertujuan  untuk  membuat  kinerja komputer  dapat  berpikir  dan  bernalar  seperti pikiran atau otak manusia. [2] Menurut  Minsky  di  dalam  jurnal  Irham mengemukakan bahwa “Kecerdasan buatan adalah suatu  ilmu  yang  mempelajari  cara  membuat komputer  melakukan  sesuatu  seperti  yang dilakukan manusia “komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan manusia”. [8]
Pada  jurnal  “Analisa  Efektifitas  Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar”Dalam bukunya Russel dan Norvig membagi  definisi  AI  menjadi  empat  kategori, yaitu;  [1]
1. Thinking Humanly; suatu usaha yang luar biasa  untuk  membuat  bagaimana  sebuah mesin  dapat  berpikir  seperti  layaknya manusia.
2. Acting  Humanly;  sebuah  seni  dari membuat sebuah mesin yang menjalankan fungsi  yang  membutuhkan  kecerdasan apabila dilaksanakan oleh manusia.
3. Thinking Rationally; sebuah kajian tentang  komputasi  yang  membuatnya menjadi mampu mempersepsikan, berpikir dan bertindak.
4. Acting Rationally; adalah suatu kajian dari merancang agen (mesin) yang cerdas.

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  pertama  kali  dikembangkan  oleh komunitas Artificial  Intelligence (AI)  pada
pertengahan  tahun  1960  an.  sistem  pakar  yang muncul  pertama  kali  adalah General-purpose Problem  Solver (GPS)  yang  dikembangkan  oleh Newel  dan  Simon.  GPS  (dan  program-program yang serupa) ini mengalami kegagalan dikarenakan cakupannya  terlalu  luas  yang  mengakibatkan pengetahuanpengetahuan penting seringkali menjadi tertinggal. [12]
Menurut  Tarigan  AF,  dalam  jurnal Web-based Expert  System yang  menggunakan  metode backward  chain  untuk  menentukan  nutrisi  yang tepat  bagi  ibu  hamil,  sistem  pakar  adalah  sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  yang menggunakan  penalaran  penerjemah  teknik. Sistem pakar memberi nilai tambah pada teknologi untuk  membantu  era  informasi  yang  semakin canggih.  Selain  sistem  informasi,  para  ahli  juga menawarkan  manfaat  di  ruang  yang  berbeda  di berbagai bidang jika diperlukan. [14] Menurut  Kusrini  dalam  jurnal “Penerapan Inferensi  Backward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Penyakit  Tulang  “ ,  menyatakna bahwa  sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  menyeleasaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar  yang  dimaksud  disini  adalah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyeleasaikan  masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan  oleh  orang  awam.  Sebagai  contoh, dokter  adalah  seirang  pakar  yang  mampu mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien serta dapat memberikan penatalaksanaan terhadap penyakit tersebut. [5]
Dalam  konsep  sistem  pakar  tersebut, user atau pengguna  menyampaikan  fakta  atau  informasi  ke dalam  sistem  pakar,  yang  selanjutnya  fakta  dan informasi  tersebut  akan  disimpan  ke knowledge- base dan  diolah  oleh  mesin  inferensi,  sehingga sistem dapat memberikan timbal balik kepada user berupa  keahlian  atau  jawaban  berdasarkan pengetahuan  yang  disampaikan  sebelumnya. Konsep  dasar  sistem  pakar  dapat  dilihat  pada gambar 2.1.

## Gambar 2.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
Ada dua bagian penting dari sistem pakar, yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi.
Lingkungan  pengembangan  digunakan  oleh pembuat sistem pakar untuk membangun komponen-komponen dan memperkenalkan pengetahuan  ke  dalam  knowledge  base  (basis pengetahuan).  Lingkungan  konsultasi  digunakan oleh  pengguna  untuk  berkonsultasi  sehingga pengguna  mendapatkan  pengetahuan  dan  nasihat dari  sistem  pakar  layaknya  berkonsultasi  dengan seorang pakar.
Komponen-komponen  yang  terdapat  dalam sistem  pakar  adalah  seperti  user  interface (antarmuka pengguna), basis pengetahuan, akuisisi pengetahuan, mesin inferensi, workplace, fasilitas penjelasan  dan  perbaikan  pengetahuan.  Gambar dari  struktur  sistem  pakar  ( expert  system )  dapat dilihat pada gambar 2.2 berikut ini: [13]

## Gambar 2.2 Arsitektur Sistem Pakar

## 2.3. Backward Chaining
Runut  balik  ( Backward  Chaining) merupakan strategi  pencarian  yang  arahnya  kebalikan  dari runut maju ( Forward Chaining ). Proses pencarian dimulai dari tujuan, yaitu kesimpulan yang menjadi solui permasalahan yang dihadapi. Mesin inferensi mencari  kaidah-kaidah  dalam  basis  pengetahuan yang kesimpulannya merupakan solusi yang ingin dicapai,  kemudian  dari  kaidah-kaidah  yang  di peroleh, masing-masing kesimpulan di runut balik jalur yang mengarah pada kesimpulan tersebut. [6] Backward-chaining menggunakan  algoritma pencarian  depth-first  yang  akan  bekerja  mundur dari  query-nya  [15](E-government  and  Hariona

## 2021)
Backward  Chaining ,  yaitu  strategi  penarikan keputusan  yang  didasarkan  dari  hipotesa  atau dugaan yang didapat dari informasi yang ada. Ciri dari strategi ini adalah pertanyaan user. Memperoleh fakta biasanya diajukan dalam bentuk “YA” atau “TIDAK”. [7]

## 2.4. Sekilas Tentang Pemilihan Jurusan
Pemilihan  jurusan  adalah  pemilihan  studi  yang merupakan  bagian  dari  proses  pencapaian  karier. Penjurusan siswa di SMA adalah salah satu usaha peningkatan  kualitas  pendidikan  yang  langsung berkenaan dengan siswa sebagai salah satu bagian dari  peningkatan  kualitas  Sumber  Daya  Manusia (SDM).
Penjurusan  pada  SMA  memiliki  tujuan  antara lain    mengelompokkan  siswa  sesuai  kecakapan, kemampuan,  bakat,  dan  minat  yang  relatif  sama. Membantu  mempersiapkan  siswa  melanjutkan studi  dan  memilih  dunia  kerja.  Membantu memperkokoh  keberhasilan  dan  kecocokan  atas prestasi yang akan dicapai di waktu mendatang. [4]

## III. METODE PENELITIAN
Pada  tahap  metodologi  penelitian  ini,  penulis menggambarkan alur dari masing-masing langkah dalam  penyusunan  tesis  dari  awal  hingga  akhir informasi  yang  didapatkan.  Agar  hasilnya  bisa maksimal, tentunya harus mengikuti kaidah-kaidah (metode)  yang  telah  ditetapkan.  Metodologi penelitian  ini  memuat  tentang  kerangka  kerja penelitian yang akan dibahas di bawah ini.
Berdasarkan kerangka kerja yang digambarkan  pada  gambar  3.1,  dapat  diuraikan pembahasan  masing-masing  kegiatan  sebagai berikut, yaitu:

## 1. Data Siswa
Tahapan  pengumpulan  data  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  data siswa  SMA  Persiapan  Stabat.  Dalam  proses pengumpulannya dilakukan observasi dan wawancara  kepada  kepala  sekolah  dan  pegawai terkait proses seleksi pemilihan jurusan.
2. Penalaran  hipotesis  dan  menguji  kebenaran hipotesis.
Penalaran  dimulai  dari  hipotesis  terlebih dahulu,  dan  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis tersebut  harus  dicari  fakta-fakta  yang  ada  dalam basis pengetahuan.

## 3. Menentukan Tujuan (Goal Driven)
Pendekatan ini dimulai denga kesimpulan yang diinginkan  dan  bekerja  secara  mundur  untuk menemukan fakta-fakta yang mendukung.
4. Mencari rule dalam knowledge base
Penalaran  runut  balik  yang  akan  mencari aturan-aturan dalam basis data sampai menemukan satu Then Clause yang cocok dengan tujuan yangn diinginkan. Selanjutnya proses pelacakan menggunkan  bukti  untuk  mendukung  kesimpulan (premis) uhntuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan mencari aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya.

## 5. Melakukan pelacakan pada rule
Melakuan pelacakan hingga nilai atribut sesuai dengan data pada kesimpulan, jika informasi atau nilai  dari  atribut-atribut  yangn  mengarah  ke kesimpulan  tersebut  sesuai  dengan  data  yang diberikan  maka  kesimpulan  tersebut  merupakan solusi  yangn  dicari,  jika  tidak  sesuai  maka kesimpulan tersebut bukan merupakan solusi yang dicari.
6. Rekomendasi Pemilihan Jurusan
Mengambil  kesimpulan  pada  hasil  analisis pemilihan  jurusan  dengan  menggunakan  metode backward chaining. Hasil tersebut dapat dijadikan pendukung  untuk  penetapan  jurusan  bagi  siswa SMA persiapan stabat. Kemudian untuk mengetahui  apakah  metode  yang  digunakan memperoleh hasil yang memuaskan seperti yangn diharapkan.  Hal  tersebut  juga  bisa  dijadikan pembanding antara hasil dengan metode backward chaining dan hasil secara manual.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Tahapan Analisis dan Perancangan
Tahapan  ini,  hal  yang  dilakukan  adalah menganalisa sistem. Pada sistem pakar identifikasi pemilihan jurusan IPA dan IPS di SMA ini, diawali dengan  pembuatan  sebuah  basis  pengetahuan. Pengetahuaan  yang  berasal  dari  pakar  tersebut direpresentasikan  kedalam  bentuk-bentuk  satuan pengetahuan  yang  digunakan,  yaitu  metode pengetahuan  metode frame .  Metode  pengetahuan yang  menggambarkan  objeknya  dengan  lebih terperinci  dan jelas.  Rincian  dari  objek  ini  dibuat dalam  bentuk  slot  yang  digambarkan  dengan berbagai atribut dan karakteristik objek.
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang terdapat pada metodologi penelitian bahwa tahapan kerangka  penelitian  terdiri  dari  menginput  data siswa,  menguji  kebenaran  hipotesis,  menentukan tujuan ( goal driven ), mencari rule, dan melakukan pelacakan.
Untuk memudahkan dalam analisa dan perancangan  sistem  maka  dibuat  alir  analisa perancangan seperti pada Gambar 4.1 dibawah ini.

## Gambar 4.1 Bagan Alir dan Perancangan

## 4.2 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  siswa  kelas  X  SMAS  Persiapan  Stabat  pada dua tahun terakhir yaitu 2017 dan 2018.
Pada  penelitian  ini  jumlah  data  siswa  yaitu sebanyak  454  siswa  di  mana  jumlah  siswa  ini merupakan jumlah siswa kelas X tahun 2017 dan
2018, pada tahun 2017 jumlah siswa kelas X IPA dan IPS adalah 242, pada  tahun 2018 adalah 212.

## 4.3 Menganalisa Sistem
Sebagaimana  yang  telah  digambarkan  pada bagan  alir  analisa  dan  perancangan,  maka  dalam hal  ini  untuk  dapat  menganalisis  proses  metode Backward  Chaining  pada  pemilihan  jurusan  IPA dan IPS akan diberikan gambaran yang lebih jelas mengenai  permasalahan  yang  muncul  serta kebutuhan  yang  diperlukan  dalam  pemilihan jurusan IPA dan IPS dengan menggunakan sistem pakar.
Adapun  langkah-langkah  dalam  algoritma Backward Chaining sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria
2. Penyajikan fakta dan aturan
3.
Membuat pohon keputusan 4. Hasil penetapan pemilihan jurusan
Berdasarkan  algoritma  yang  ada  di  atas,  maka dapat digambarkan melalui flowchart pada Gambar 4.2 berikut ini:
Gambar 4.2 Flowchart Algoritma Backward Chaining
Berdasarkan  penjelasan  langkah  di  atas kemudian  akan  di  jabarkan  ke  dalam  bentuk  sub judul  untuk  mempermudah  dalam  menjabarkan hasil pada penelitian ini.

## 4.3.1 Menentukan Kriteria
Adapun  kriteria  dalam  penetapan  jurusan  IPA dan  IPS  di  SMAS  Persiapan  Stabat  dapat  dilihat pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Kriteria Pemilihan Jurusan IPA dan IPS

## 4.3.2 Penyajian Fakta dan Aturan
Untuk menyederhanakan, maka aturan-aturan dan fakta di atas maka disimbolkan dengan notasi, yang dapat di lihat pada Gambar 4.4 berikut ini:
Gambar 4.4 Simbol kriteria
Setelah dilakukan penyimbolan kriteria keberhasilan,  selanjutnya  dilakukan  pembobotan kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.5 berikut ini

## Gambar 4.5 Pembobotan Kriteria
4.3.3 Membuat  Pohon  Keputusan (Decesion
tree)
Pohon keputusan untuk mengidentifikasi pemilihan  jurusan  terdapat  pada  Gambar  4.6 berikut ini.

## Gambar 4.6 Pohon Keputusan
Pada  Gambar  4.2  di  tunjukan  bagaimana struktur  diagram  pohon  keputusan  pemilihan jurusan  IPA  dan  IPS  di  SMAS  Persiapan  Stabat. Pada sistem ini disebutkan ada  2  hasil jurusan di sekolah  tersebut  yaitu  jurusan  IPA    (P1)  dan  IPS (P2)  kemudian  pada  P3  untuk  tidak  ada  jurusan yang tidak di terima di  P1 dan P2.
Pada P1 dan P2 terdapat 4 kriteria yang harus di penuhi yaitu kelengkapan berkas 100% (A1), nilai matematika  minimal  70 (A2),  Nilai  IPA  atau  IPS mininal 70 (A3) dan Peminatan IPA atau IPS (A4). Pada  P3  di  jelaskan  bahwa  siswa  tidak  dapat memilih  jurusan  IPA  dan  IPS,  karena  nilai matematika kurang dari 70 dan nilai IPA atau IPS kurang dari 70 serta kelengkapan berkas yang tidak 100%

## 4.3.4 Hasil
Konsep Backward  Chaining dimulai  dari pencarian  solusi  dari  kesimpulan  kemudian menelusuri fakta-fakta yang ada hingga menemukan solusi yang sesuai dengan fakta-fakta yang diberikan oleh user. Dalam menganalisis  problem,  maka  komputer  berusaha memenuhi  syarat  dari  posisi  “JIKA”  pada rule yang konklusinya merupakan goal atau premis dari rule lain.
Mesin  inferensi  mengandung  suatu  mekanisme pola  pikir  dan  penalaran  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  suatu  masalah,  dalam  hal  ini bagaimana sistem dapat mengambil suatu kesimpulan berdasarkan hasil perbandingan antara input -an user dengan  nilai  normal  yang  terdapat pada  sistem  dan  antara input -an user terhadap kriteria-kriteria  pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS, penyusunan aturan (rule) seperti berikut ini:

## Gambar 4.7 Daftar Aturan (Rule) Pemilihan Jurusan
Berdasarkan daftar aturan rule di atas maka ada pun penentuan hasil uji coba yang dilakukan secara manual  dengan  mengikuti  daftar  aturan  rule tersebut  untuk  pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS SMAS  Persiapan  Stabat,  kemudian  pengujian aturan rule ini diuji melalui data sampel nilai siswa, di  mana  uji  coba  hanya  dilakukan  pada  5  siswa saja.  Adapun   hasil uji coba secara manual daftar aturan rule pemilihan jurusan tersebut dapat di lihat pada Gambar  4.8 berikut ini.
Gambar 4.8 Hasil Aturan (Rule) Pemilihan Pemilihan Jurusan
Dalam
pengimplementasikan program identifikasi penilihan jurusan IPA dan IPS dengan metode Backward  Chaining memiliki  halaman login dan halaman admin yang diimplementasikan menggunakan XAMPP 1.7.3 Sebelum melakukan identifikasi penetapan pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS  di  SMAS Persiapan Stabat maka user harus login ke  sistem terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  identifikasi penetapan  pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS  di SMAS Persiapan Stabat maka user harus login ke sistem terlebih dahulu, kemudian Pada form login digunakan untuk masuk kehalaman administrator. Agar dapat masuk ke halaman administrator maka user  harus  melakukan  pengiputan  user  login  dan password,  adapun  user  login  dan  password aplikasi adalah admin.

## Gambar 4.9 Halaman User Login
Pengujian  ini  menggunakan  sampel  penentuan jurusan  IPA  dan  IPS  sebanyak  dua  tahun pelaksanaan yaitu 2017 dan 2018. Pada sistem ini langkah  pertama  yang  dilakukan  admin  adalah masuk  ke  halaman  admin  kemudian  pilih  menu pemilihan jurusan untuk menginput biodata siswa, seperti pada gambar 4.10 berikut ini

## Gambar 4.10 Halaman Input Data
Setelah  dilakukannya  penginputan  data  siswa maka  kita  dapat  melihat  hasil  input  data  siswa tersebut  pada  sistem  ini  yang  di  perlihatkan  pada Gambar 4.11

## Gambar 4.11 Halaman Data Siswa
Pada halaman data siswa ini sistem memperlihatkan  berapa  jumlah  siswa  secara keseluruhan  jurusan  IPA  dan  IPS  di  SMAS Persiapan  Stabat,  selanjutnya  setelah  sistem  telah menampilkan  data  siswa  sistem  kemudian melakukan identifikasi dengan cara mengklik hasil identifikasi. Hasil identifikasi ini merupakan hasil dari  sistem  yang  diketahui  perancanganya inference  engine yaitu Backward  Chaining. Adapun  hasil  dari  pengujian Backward  Chaining dengan  mengklik  menu  pemilihan  jurusan  seperti pada gambar 4.12 berikut ini
Gambar 4.12 Halaman Hasil Kuota
Pada  Gambar  4.12  halaman  ini  menampilkan hasil  kuota  identifikasi  pemilihan  jurusan  tahun 2017  dan  2018  untuk  jurusan  IPA  dan  IPS.  Pada jurusan  IPA  tahun  2017  terdapat  183  siswa  dan jurusan IPS 59 siswa, lalu pada tahun 2018 terdapat 166  siswa  yang  ada  pada  jurusan  IPA,  untuk jurusan  IPS  terdata  44  Siswa,  dan  2  siswa  yang
tidak  di  terima  di  jurusan  IPA  dan  IPS.  Untuk melihat laporan data siswa tersebut, klik salah satu jumlah  kuota,  di  sini  admin  mengklik  kuota  183 tahun 2017 untuk jurusan IPA, dapat di lihat pada Gambar 4.13 berikut ini.

## Gambar 4.13 Halaman Hasil Kuota Identifikasi
Selanjutnya  setelah  mengklik  tulisan  tersebut maka akan tampil form tahun kemudian pilih 2017 pada Gambar 4.14 sebagai berikut ini:

## Gambar 4.14 Halaman Menampilkan Tahun
Lalu admin mengklik proses, maka sistem akan menampilkan hasil laporan  identifikasi sistem data siswa jurusan IPA tahun 2017 dengan jumlah kuota sebanyak  183  siswa  yang  terdiri  dari  data  no,  nis dan  nama  siswa  yang  di  tampilkan  dalam  bentuk laporan  menggunakan  perangkat  PDF.  Hasil identifikasi data siswa dapat di lihat pada Gambar 4.15 berikut ini

## Gambar 4.15 Menampilkan Hasil Identifikasi

## Data Siswa
Setelah melakukan pengklikan pada hasil identifikasi maka identifikasi sistem menggunakan perangkat PDF, dimana sistem ini bisa menyimpan hasil PDF dengan cara mengklik save pada Gambar 4.14,  maka  data  akan  tersave.  Adapun  halaman hasil identifikasi jurusan IPA dan IPS dapat di lihat pada Gambar 4.16 di bawah ini.

## Gambar 4.16 Hasil Pemilihan Jurusan IPA dan IPS
Sebagai perbandingan maka hasil dari data yang asli SMAS Persiapan Stabat di bandingkan dengan data sudah dilakukan pengujian pada program yang telah  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP,  maka  untuk  memperjelas hasilnya  dapat  di  lihat  pada  Gambar  4.17  berikut ini

## Gambar 4.17 Perbandingan Hasil

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  dikemukakan  peneliti yang  dapat  di  ambil  dari  sistem  pakar  dengan menggunakan  metode Backward  Chaining untuk mengidentifikasi pemilihan jurusan IPA dan IPS di SMAS  Persiapan  Stabat,  di  mana  pada  penelitian ini  kesimpulan  ini  sesuai  dengan  tujuan  dan permasalahan  yang  telah  dirumuskan,  serta berdasarkan hasil analisis data dan pengujian yang telah dilakukan, yaitu:
1. Identifikasi  pemilihan  juruasan  IPA  dan  IPS di  SMAS  Persiapan  Stabat  dapat  diterapkan
dengan baik berrdasarkan hasil observasi dan penelitian dengan pakar.
2. Identifikasi  pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS menggunakan  metode Backward  Chaining mampu  memberikan  dampak  yang  positif kepada  tim  penyeleksi  dalam  menetapkan siswa/siswa  jurusan  IPA  dan  IPS  di  SMAS Persiapan Stabat.
3. Penerapan metode Backward Chaining untuk mengidentifikasi  pemilihan  jurusan  IPA  dan IPS dapat di terapkan dengan baik berdasarkan  aturan  (rule)  dan  fakta  dalam memberikan kesimpulan hasil metode Backward Chaining. 4. Penerapam  PHP  pada  penetapan  pemilihan jurusan  IPA  dan  IPS  berjalan  dengan  cukup baik  sebagaimana  yang  diharapkan  dengan nilai  akurasi  IPA    sebesar  93,75%  dan  nilai akurasi IPS sebesar 80%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  yang  tulus  dan  ikhlas  kepada kedua  orang  tua  penulis  yaitu  kepada  Ibu Dewarna  Siregar  dan  Ayah  Muhammad  Ali Nafiah  Harahap  juga  kepada  semua  pihak  yang telah  banyak  membantu  dalam  menyelesaikan Peneliian ini, antara lain:
1. Bapak  Dr.  Yuhandri,  M.Kom  dan  Dr.  Ir. Sumijan,  M.Sc  selaku  dosen  Pembimbing saya  yang  telah  banyak  meluangkan  waktu untuk membimbing, mengarahkan, mendorong  terselesainya  penelitian  ini dengan penuh keikhlasan 2. Terkasih suamiku Erza Setya Dana seseorang yang berarti dalam hidup penulis yang  telah  banyak  membantu  penulis  baik dari  perhatian,  dukungan,  kasih  sayang, do’a,  motivasi  semangat  dan  usaha menenangkan penulis untuk selama ini,
3. Untuk  saudara  kandungku,  Abang  Ucok, Kak Tina, Kak Siti, Kak Icha, Kak Nisa, dan Kak  Rahma  serta  keponakanku  Arlu  dan Auli terimakasih selalu mendukung, memberikan  semangat,  perhatian,  do’a, kasih sayang dan menjadi saudara yang baik untuk penulis.
4. Kepada  Pelatih,  dan  Sahabat  Penulis  di ISBDS  CS  Medan  yang  telah  banyak memberikan  nasehat,  dukungan,  semangat, kebahagiaan,  rasa  persaudaraan  yang  baik, dan  kasih  sayang  kepada  penulis  sehingga penulis menjadi orang yang lebih baik lagi.
5. Serta  semua  pihak  yang  tidak  dapat disebutkan  satu  persatu,  mudah-mudahan bantuan,  bimbingan,  dukungan,  semangat dan do’a yang telah diberikan menjadi pintu datangnya  ridho  dan  kasih  sayang  Allah SWT di dunia dan akhirat.

## REFERENSI
[1]  Akil,  Ibnu.  2019.  “Analisa  Efektifitas  Metode Forward Chaining Dan.” Jurnal Pilar Nusa Mandiri 13(1):35–42.
[2] Anik Andriani, 2017. “Pemrograman Sistem Pakar” MediaKom, Yogyakarta
[15]E-government,  Layanan  Helpdesk,  and  Popi Hariona. 2021. “Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Sistem  Pakar  Dengan  Metode  Backward  Chaining UntukOptimalisasi..doi:10.37034/infeb.v3i2.68.
[4]  Handayani,  Dian  Novita,  Fitro  Nur  Hakim,  and Achmad  Solechan.  2014.  “Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Jurusan Menggunakan Fuzzy  Multiple  Atribute  Decision  Making  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  Studi  Kasus Pada Sma Islam Sultan Agung 1 Semarang.” Jurnal
Transformatika11(2):69.doi:10.26623/transformatik
a.v11i2.98.
[5] Herliana, Asti, Visqia Ade Setiawan, and Rizki Tri Prasetio.  2018.  “Penerapan  Inferensi  Backward Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal Penyakit  Tulang.”  Jurnal  Informatika  5(1):50–60. doi: 10.31311/ji.v5i1.2818.
[10] Prasetya C. G., dan Mahfudin. (2017), “ web-based expert  system  application  to  recommend  computer specifications  for  gaming  using  backward  chaining inference method”, Jurnal Sistem Informasi (Journal of  Information  Systems).Vol.  2,  No.13,    h.110- 117.https://doi.org/10.21609/jsi.v13i2.546
[14]Iskandar, Wahyu. 2021. “IDENTIFIKASI PENERIMAAN BEASISWA DIPA.” 2(2):96–108.
[8]  Ismai.  2016.  “Sistem  Pakar  Tes  Minat  Dan  Bakat Jurusan  Kuliah  Berbasis  Android  Pada  Sma  Islam Teratai  Putih  Global  Bekasi.”  Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI 2(1):138–47.
[7] Mulyani, Evi Dewi Sri, Neneng Sri Uryani, and Fia Vauziah  Putri.  2017.  “Aplikasi  Pakar  Diagnosa Anak  Berkebutuhan  Khusus  Dengan  Metode Backward  Chaining.”  Techno.Com  16(3):300–314. doi: 10.33633/tc.v16i3.1406.
[9]  Nur,  Fauziah,  M.  Zarlis,  and  Benny  Benyamin Nasution.  2017.  “Penerapan  Algoritma  K-Means Pada Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk Clustering  Jurusan.”  InfoTekJar  (Jurnal  Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) 1(2):100–105. doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.
[3]  Pamungkas,  Gilang  Aditya,  R.  Rizal  Isnanto,  and Kurniawan  Teguh  Martono.  2016.  “Pembuatan
Aplikasi Panduan Gizi Seimbang Berbasis Android Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining.” Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer
4(2):369.doi: 10.14710/jtsiskom.4.2.2016.369-379.
[11]Wiro  Sasmito,  Ginanjar.  2017.“Sistem  Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Hortikultura Dengan Teknik Inferensi Forward Dan Backward Chaining.” Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer  (April):59–74  doi:  10.14710/  jtsiskom. 5.2.2017.69-74.
[6]  Iriani,  S.  (2015).  Penerapan  Metode  Backward Chaining  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tulang  Manusia.  IJNS  –  Indonesian  Journal  on Networking and Security - Volume 4 No 1 – Januari 2015 – ijns.apmmi.org.
[13]  Yuhandri,  Yuhandri.  2018.  “Diagnosa    Penyakit Osteoporosis    Menggunakan    Metode  Certainty Factor.”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) 2(1):422–29. doi: 10.29207/resti.v2i1.349.
[12]Yulianto,  Doni,  Yufis  Azhar,  and  Nur  Hayatin. 2020.  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.”Jurnal Repositor3(1):65–76.doi:
10.22219/repositor.v2i9.776.

## Data Penulis
Nama : Sri Amalia Harahap SPd, M.Kom Institusi Asal : Universitas Nadhatul Ulama Sumatera Utara No HP/WA :0822-7750-5419