## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226

## Pengembangan Sistem Pakar Identifikasi Modalitas Belajar Siswa Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor
Rudi Hardiansyah * , Didik Aribowo, Mustofa Abi Hamid
Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Pendidikan Vokasional Teknik Elektro, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Serang, Indonesia Email: 1,* 2283170010@untirta.ac.id, 2 d _ aribowo@untirta.ac.id, 3 abi.mustofa@untirta.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2283170010@unitrta.ac.id Submitted: 25/01/2022 ; Accepted: 17/02/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Guru atau tenaga pendidik sulit menentukan modalitas belajar siswa di SMK PGRI 2 Kota Serang pada saat pembelajaran daring maupun luring. Pembelajaran di daring maupun luring juga harus menarik dan jelas tidak hanya  gambar dan teks, tetapi harus  lebih  interaktif,  karena  peserta  didik  mempunyai  modalitas  belajar  yang  berbeda-beda.  Sehingga  dalam  melaksanakan pembelajaran  daring  guru  harus  mengetahui  modalitas  belajar  peserta  didik  nya  supaya  memudahkan  dalam  melaksanakan pembelajaran daring maupun luring. Maka perlunya membuat sistem pakar yang dapat mengidentifikasi modalitas belajar peserta didik dan juga Keakuratan sistem pakar, kelayakan modalitas belajar yang efisien dan efektif dalam pembelajaran daring maupun luring.  Tahapan  pengembangan  sistem  perancangan  sistem  pakar  berbasis  website  ini  menggunakan  metode  waterfall.  Dalam pengembangan  sistem  bertahap  dalam  4  tahapan,  yaitu  tahap  analisis  kebutuhan,  tahapan  desain,  tahapan  pengkodean  atau implementasi, dan tahapan pengujian sistem. Subjek pada penelitian ini adalah 2 orang ahli media, 4 guru 1 staff admin sekolah, dan 36 siswa. Berdasarkan Hasil penelitian dari pengujian tingkat kelayakan sistem atau produk dari para ahli media yaitu 68,5 dengan  hasil  tersebut  artinya  website  sistem  pakar  dalam  kategori  "sangat  layak",  kemudian  hasil  pengujian  tingkat  kelayakan sistem pakar dari para pengguna (guru dan siswa) adalah 94,8 dan 92,75 dengan hasil tersebut berada dalam kategori "sangat layak".
Kata Kunci: Sistem Pakar; Forward Chaining; Certainty Factor; Modalitas Belajar; Waterfall.
Abstract −Teachers or educators find it difficult to determine student learning modalities at SMK PGRI 2 Serang City during online and offline learning. Online and offline learning must also be interesting and clear, not only images and text, but must be more interactive, because students have different learning modalities. So that in carrying out online learning the teacher must know the learning modalities of his students in order to make it easier to carry out online and offline learning. So it is necessary to create an expert system that can identify the learning modalities of students and also the accuracy of the expert system, the feasibility of efficient and effective learning modalities in online and offline learning. The stages of developing this website-based expert system design system use the waterfall method. The system development is in stages in 4 stages, namely the needs analysis stage, the design stage, the coding or implementation stage, and the system testing stage. The subjects in this study were 2 media experts, 4 teachers 1 school admin staff, and 36 students. Based on research results from testing the feasibility level of the system or product from media experts, namely 68.5 with these results it means the expert system website is in the "very feasible" category, then the results of testing the feasibility level of the expert system from users (teachers and students) are 94, 8 and 92.75 with these results in the "very feasible" category.
Keywords : Expert System; Forward Chaining; Certainty Factor; Learning Modality; Waterfall.

## 1. PENDAHULUAN
Selama ini, Pakar Pendidikan memaknai modalitas belajar sebagai pembelajaran dengan cara bervariasi. Kemampuan untuk menghadapi permasalahan-permasalahan dan tetap tampil unggul dalam keadaan yang sangat kompetitif dan selalu  berubah  sesuai  perkembangan  zaman.  Modalitas  belajar  menurut  brown  yang  memiliki  arti  yaitu  modalitas belajar diartikan Bagaimana individu mempersepsikan dan memproses informasi dalam situasi dan kondisi belajar. Brown juga berpendapat bahwa prioritas diberikan pada modalitas belajar, yang merupakan aspek modalitas belajar dan  mengacu  pada  pemilihan  satu  situasi  belajar  atau  pengaturan  preferensi  untuk  yang lain  [1].  Visual,  Auditori, Kinestetik (VAK) kuesioner merupakan alat instrumen yang telah  dikembangakan secara khusus oleh Neil Fleming dalam konteks modalitas belajar dan strategi pembelajaran. Banyaknya negara maju menggunakan VAK ini dalam beberapa tahun terakhir ini yang digunakan untuk menilai preferensi modalitas belajar siswa atau siswinya [2]. Adanya sistem  memudahkan  siswa  dalam  kegiatan  belajar  mengajar,  terutama  dalam  mengetahui  modalitas  belajar  siswa dalam  mengidentifikasi  modalitas  belajarnya  sehingga  bisa  dengan  tepat  dalam  menentukan  model  atau  metode pembelajaran dalam kegiatan belajar disesuaikan dengan modalitas belajar peserta didik. kemudian mendapat hasil pembelajaran yang efektif pada siklus belajar siswa dan sebagai referensi kedalam implementasi metode pembelajaran yang ditentukan oleh seorang guru.
Sistem pakar diartikan suatu sistem komputer yang menggunakan fakta, penalaran, dan pengetahuan manusia untuk dapat menyelesaikan masalah layaknya seorang pakar atau pakar di bidangnya [3]. Dalam mempelajari bidang ilmu. Sistem pakar juga dibangun dengan cara membentuk sebuah sistem atau komputer yang berpengalaman untuk menyelesaikan suatu masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau menerapkan pengalaman pakar [4].
Sistem pakar adalah salah satu opsi yang terbaik dalam menyelesaikan berbagai masalah dengan menggunakan sistem canggih yang didukung oleh metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) [5]. Dasar-dasar sistem pakar berisi    hal-hal  pokok,  diantaranya  siapa  yang  menjadi  ahli,  bagaimana  keterampilan  dapat  diartikan  sebagai keterampilan, dan bagaimana keterampilan itu dapat dipindahkan, dan apa yang membuat sistem tersebut bekerja [6].
Sistem pakar juga dibangun dengan cara membentuk sebuah sistem atau komputer yang berpengalaman untuk menyelesaikan suatu masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau menerapkan pengalaman pakar  [7].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226
Sistem pakar menurut giarattano dan riley merupakan sistem yang meniru komputer atau seseorang profesional [8]. Sistem  pakar  juga  dibangun  dengan  cara  membentuk  sebuah  sistem  atau  komputer  yang  berpengalaman  untuk menyelesaikan suatu masalah dan menggunakan penalaran dengan meniru atau menerapkan pengalaman pakar [9].
Metode inferensi Sistem pakar yang digunakan dalam Sistem pakar ini yaitu menggunakan metode forward chaining dan certainty factor. Forward chaining adalah salah satu metode Pencocokan fakta atau pernyataan dari  kiri (if)  yang  artinya,  inferensi  dimulai  dengan  fakta-fakta  yang  harus  diperiksa  terlebih  dahulu.  kebenarannya  [10]. Forward chaining juga ialah  Metode pencarian dimana  proses pencarian  dilakukan dengan cara meneruskan atau meneruskan pelacakan [11]. Certainty Factor atau faktor kepastian dipublikasikan oleh shortliffe Buchanan Ketika membuat  sebuah  MYCIN.  Faktor  kepastian  diartikan  oleh  sebuah  skala  pembatasan  ilmiah  yang  dilakukan  oleh MYCIN untuk menunjukan banyaknya kepercayaan [12].
Penelitian penegmbangan sistem pakar ini mengacu pada kajian penelitian yang relevan. Menurut kurniawan, Sumijan,  Na'am  [14]  menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan  sistem  pakar,  siswa  dan  guru  dapat  mengetahui modalitas  belajar  dengan  efektif  namun  penelitian  ini  hanya  menggunakan  1  metode  saja.  Aditasari,  Novita, waliyansyah  [15] menyatakan dengan sistem pakar dapat memberikan kemudahan bagi sekolah terutama guru dan siswa,  penelitian  ini  hanya  menggunakan  metode  forward  chaining  saja.  Papilaya,  huliselan  [16]  menyatakan identifikasi modalitas belajar ini memiliki salah satu tujuan untuk mengetahui modalitas belajar yang paling populer di kelas, jurusan, sekolah, hingga kampus. Penelitian yang dilakukan menggunakan metode survey dan tidak berbasis website .
Dari  hasil  observasi  analisis  kebutuhan  di  SMK  PGRI  2  Kota  Serang,  banyaknya  guru  SMK  PGRI  2  kota Serang yang tidak mengetahui tentang pentingnya mengajar sesuai dengan modalitas belajar siswa untuk membuat belajar  mengajar  lebih  efektif  di  kelas  dan  juga  guru  sulit  menentukan  metode  pembelajaran  yang  sesuai  dengan modalitas  belajar  karena  Setiap  siswa  memiliki  modalitas  belajarnya  masing-masing.  Untuk  alasan  ini,  peneliti menemukan  solusi  dari  permasalahan  yang  ada  yaitu  mengembangkan  sistem  pakar  identifikasi  modalitas  belajar siswa menggunakan metode forward chaining dan certainty factor berbasis website. Dengan adanya website sistem pakar identifikasi modalitas belajar siswa diharapkan dapat membantu guru dalam mengetahui modalitas belajar siswa di SMK PGRI 2 Kota Serang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan dalam sistem pakar menggunakan metode inferensi forward chaining dengan tujuan untuk memperoleh kesimpulan berdasarkan fakta-fakta dan mencocokannya dengan fakta yang terdapat pada  IF dari aturan- aturan (rules) IF-THEN, sementara metode certainty factor digunakan sebagai tolak ukur dari hasil konsultasi siswa terhadap suatu modalitas belajar [17].
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  pengembangan  yaitu  metode  pengembangan waterfall. Metode pengembangan waterfall ini dipilih dengan alasan semua produk teknologi hampir dikembangkan melalui penelitian dan pengembangan, termasuk pembuatan sistem pakar identfikasi modalitas belajar menggunakan metode  forward  chaining  dan  certainty  factor  [18].  Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  penelitian  pengembangan waterfall yang ditunjukan pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226

## 2.3 Teknik Analiisi Data
Pada penelitian ini teknik analisis data yang dibuat yaitu analisis deskriptif kualitatif yang berfungsi mendeskripsikan hasil  pengembangan  produk  serta  menguji  tingkat  kelayakan  produk.  Data  kualitatif  yang  sudah  didapatkan selanjutnya yaitu menggantinya sebagai data kuantitatif menggunakan skala Likert. Skala likert berkisar dari sangat positif hingga sangat negatif. serta penilaian empat gradasi yaitu 4, 3, 2, 1 yang mempunyai arti sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju [19]. Kemudian, menghitung skor rata-rata tersebut. Setelah nilai x ̅ (skor rata-rata) diperoleh  yang  kemudian  menampilkan  kualitas  dari  produk  yang  dihasilkan  berdasarkan  nilai  x ̅  yang  dihasilkan dengan rerata skor dengan kriteria sebagai berikut pada Tabel 1 yang digunakan untuk penaksiran kelayakan produk.
Tabel 1. Kategori Skala Likert Skor dalam Persen (%) Kategori Kelayakan Sangat Setuju 4 Setuju 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1
Selanjutnya menghitung skor rata-rata dengan menggunakan rumus berikut :
𝑥̅ = ∑𝑥 𝑛 (1)
Setelah  nilai 𝑥̅ (skor  rata-rata)  di  peroleh  maka  selanjutnya  penunjukan  kualitas  dari  produk  yang  dibuat berdasarkan nilai 𝑥̅ yang dihasilkan dengan rerata skor dengan kriteria sebagai berikut pada Tabel yang digunakan untuk penafsiran kelayakan produk:
Tabel 2. Konversi Data Kuantitatif Ke Kualitatif Hasil Skor Kategori Kelayakan x ≥ 𝑥̅ + 1. SBx Sangat Layak x̅ + SBx > x ≥ x̅ Layak 𝑥̅ > x ≥ 𝑥̅ – 1. SBx Tidak Layak
x < 𝑥̅ – 1. SBx
Sangat Tidak layak

## 2.3 Metode Certainty Factor
Certainty  Factor  atau  faktor  kepastian  dipublikasikan  oleh  shortliffe  Buchanan  Ketika  membuat  sebuah  MYCIN. Faktor  kepastian  diartikan  oleh  sebuah  skala  pembatasan  ilmiah  yang  dilakukan  oleh  MYCIN  untuk  menunjukan banyaknya kepercayaan [12]. Rumus Faktor kepastian yaitu sebagai berikut:
CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H,E) (2)
Selanjutnya setelah diketahui nilai CF pada saat pembobotan nilai maka nilai tersebut dihitung menggunakan rumus Cfkombinasi (Arifin et al., n.d.) , yaitu sebagai berikut:
CfcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1 -CF[H,E]1] (3)
Selanjutnya, dalam menghitung tingkat akurasi sistem pada sistem pakar berbasis website yang menggunakan metode  certainty  factor  yang  bertujuan  untuk  menguji  proses  pengklasifikasian  data  testing  serta  menemukan persentase ketepatan atau akurasinya [13]. Berikut ini rumus pengujian tingkat akurasi sistem pada sistem pakar:
ac = (Σ match)/(Σ tp) * 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan hasil dari penelitian ini adalah website sistem pakar untuk mengidentifikasi modalitas belajar siswa Kelas X dan kelas XI jurusan Teknik Instalasi Tenaga Listrik di Smk PGRI 2 kota Serang. Berikut ini merupakan penerapan metode certainty factor yaitu sebagai berikut:
Perhitungan  manual  dengan  contoh  seorang  pengguna  melakukan  konsultasi  menjawab  4  Ya  karakteristik modalitas belajar visual yaitu G01, G02 , G03,G04 Berikut hasil perhitungan manual contoh tersebut yaitu:
CFgabungan1(CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1-CF1) = 0.4 + 0.6 (1-0.4) = 0.4 + 0.36 = 0.76 (CFgab1) CFgabungan2(CFgab1,CF3)
= CFgab1 + CF3 (1-CFgab1)
= 0.76 + 0.6 (1-0.76) = 0.76 + 0.144 = 0.904 (CFgab2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226
CFgabungan3(Cfgab2,CF4) = CFgab1 + CF4 (1-CFgab2) = 0,904 + 0,4 (1-0,904) = 0,904 + 0,0384 = 0,9424 Presentase = 0.9424*100 = 94,24%
Perhitungan  manual  dengan  contoh  seorang  pengguna  melakukan  konsultasi  menjawab  4  Ya  karakteristik modalitas belajar Auditori yaitu G10, G11 , G12,G13 Berikut hasil perhitungan manual contoh tersebut yaitu:
CFgabungan1(CF10,CF11) = CF10 + CF11 (1-CF10) = 0.2 + 0.4 (1-0.2) = 0.2 + 0.32 = 0.52 (CFgab1) CFgabungan2(CFgab1,CF12) = CFgab1 + CF12 (1-CFgab1) = 0.52 + 0.6 (1-0.52) = 0.52 + 0.288 = 0.808 (CFgab2) CFgabungan3(Cfgab2,CF13) = CFgab1 + CF13 (1-CFgab2) = 0,808 + 0,6 (1-0,808) = 0,808 + 0,1152 = 0,9232 Presentase = 0.9232*100 = 92,32%
Perhitungan  manual  dengan  contoh  seorang  pengguna  melakukan  konsultasi  menjawab  4  Ya  karakteristik modalitas belajar Kinestetik yaitu G19, G20 , G21,G22 Berikut hasil perhitungan manual contoh tersebut yaitu:
CFgabungan1(CF19,CF20) = CF19 + CF20 (1-CF20) = 0,6 + 0,8 (1-0,6) = 0,6 + 0,32 = 0.92 (CFgab1) CFgabungan2(CFgab1,CF21)
= CFgab1 + CF21 (1-CFgab1)
= 0.92 + 0.6 (1-0.92) = 0.92 + 0.048 = 0.968 (CFgab2) CFgabungan3(Cfgab2,CF22) = CFgab2 + CF22 (1-CFgab2) = 0,968 + 0,2 (1-0,968) = 0,968 + 0,0064 = 0,9744 Presentase = 0,9744 *100 = 97,44%
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  model  pengembangan  waterfall yang terdiri dari 4 tahap yaitu: Analisis, desain,  Implementasi/Pengkodean, dan Pengujian. Tahap-tahapan tersebut dijelaskan sebagai berikut .
3.1 Tahapan Analisis

## 3.1.1 Analisis Kebutuhan Pengguna
Grafik pada gambar 2 menunjukan hasil kuesioner responden siswa dan guru SMK PGRI 2 Kota Serang untuk data awal atau pra penelitian, dengan deskripsi pertanyaan pertama yaitu bahwa 75% siswa sulit memahami atau mengajar materi yang diajarkan pada saat pembelajaran daring maupun luring khususnya pelajaran berbasis teori dan lainnya menjawab  netral  atau  tidak  tahu  sekitar  25%.  Deskripsi  pertanyaan  kedua  yaitu  dengan  hasil  62,5%  bahwa  siswa belum  mengetahui modalitas belajar siswa dan tidak bisa menerapkan model pembelajaran yang efektif kepada siswa dan  lainnya  menjawab  netral  atau  tidak  tahu  37,5%.  Deskripsi  pertanyaan  ketiga  dengan  hasil  56,25%  responden menjawab bahwa siswa ketika guru mengajar belum sesuai dengan modalitas belajar siswa dan lainnya menjawab 43,75%  netral  atau  tidak  tahu.  Hasil  dari  pertanyaan  keempat  yaitu  dengan  75%  bahwa  siswa  tidak  pernah berkonsultasi tentang modalitas belajarnya kepada guru dan lainnya menjawab 25% netral atau tidak tahu. Selanjutnya pertanyaan kelima dengan hasil 75% bahwa SMK PGRI 2 Kota Serang belum memiliki platform konsultasi tentang modalitas belajar siswa dan lainnya menjawab 25% netral atau tidak tahu.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226

## 3.1.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  pakar  merupakan  proses  dimana  peneliti  menentukan  media  dan  sistem  apa  yang  akan diterapkan dalam mengidentifikasi modalitas belajar siswa. Dari hasil analisis kebutuhan sistem tersebut maka peneliti memutuskan untuk menggunakan pengaplikasian dengan sistem pakar. Proses kebutuhan sistem pakar harus diketahui kebutuhan  data  tentang  modalitas  belajar  siswa  yang  banyak  digunakan.  Berikut  ini  merupakan  data  kebutuhan modalitas belajar siswa pada tabel 3 berikut :
Tabel 3. Data Kebutuhan Modalitas Belajar kode Nama Modalitas belajar P001 Visual P002 Auditori P003 Kinestetik Tabel 4. Tabel Nilai Cf Modalitas Belajar kode Karakteristik Nilai Cf Visual (P01) G01 Berbicara dengan cepat 0.4 G02 Perencana dan pengatur jangka panjang yang baik 0.6 G03 Teliti terhadap detail 0.6 G04 Mementingkan  penampilan,  baik  dalam  hal  pakaian maupun pada saat presentasi 0.4 G05 Pengeja  yang  baik  dan  dapat  melihat  kata-kata  yang sebenarnya dalam pikiran mereka 0.8 G06 Mengingat  apa  yang  dilihat,  daripada  yang  didengar mengingat dengan asosiasi visual 0.6 G07 Biasanya tidak terganggu oleh keributan 0.8 G08 Mempunyai  masalah  untuk  mengingat  instruksi  verbal kecuali  jika  ditulis,  dan  sering  kali  minta  bantuan  orang untuk mengulanginya 0.6 G09 Pembaca cepat dan tekun 0.6 Auditori (P02) G10 Berbicara kepada diri sendiri saat bekerja 0.2 G11 Mudah  terganggu  oleh  keributan  menggerakkan  bibir mereka dan mengucapkan tulisan di buku ketika membaca 0.4 G12 Senang membaca dengan keras dan mendengarkan 0.6 G13 Dapat mengulangi kembali dan menirukan nada, birama, dan warna suara 0.6 G14 Merasa  kesulitan  untuk  menulis,  tetapi  hebat  dalam bercerita 0.6 G15 Berbicara dalam irama yang terpola 0.6 G16 Biasanya pembicara yang fasih 0.8 G17 Lebih suka musik daripada seni 0.6 G18 Belajar  dengan  mendengarkan  dan  mengingat  apa  yang didiskusikan daripada yang dilihat 0.8 Kinestetik (P03) G19 Berbicara dengan perlahan 0.6 G20 Menanggapi  perhatian  fisik  menyentuh  orang  untuk mendapatkan perhatian mereka 0.8 G21 Menghafal dengan cara berjalan dan melihat menggunakan jari sebagai penunjuk ketika membaca 0.6 G22 Banyak menggunakan isyarat tubuh 0.2 G23 Tidak dapat duduk diam untuk waktu lama 0.4 G24 Berdiri dekat ketika berbicara dengan orang 0.4 G25 Selalu berorientasi pada fisik dan banyak bergerak 0.4 G26 Mempunyai perkembangan awal otot-otot yang besar 0.4 G27 Belajar melalui memanipulasi dan praktik 0.6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226
Tabel 5. Tabel relasi data Modalitas belajar kode  P001  P002 P003 G01 × G02 × G03 × G04 × G05 × G06 × G07 × G08 × G09 × G10 × G11 × G12 × G13 × G14 × G15 × G16 × G17 × G18 × G19 × G20 × G21 × G22 × G23 × G24 × G25 × G26 × G27 ×

## 3.2 Tahapan Desain
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  desain  sistem,  dalam  proses  perancangan  sistem  pakar  modalitas  belajar  siswa berbasis website. ERD (Entity relationship Diagram) Merupakan Diagram yang memiliki acuan untuk menegaskan sekumpulan tabel yang saling berhubungan terhadap database berdasarkan objek data yang mendasari hubungan antar relasi [20]. Use case diagram mempresentasikan sebuah interaksi pada sebuah pekerjaan tertentu. Sebuah actor pada use  case  diagram  merupakan sebuah  entitas  makhluk  hidup  atau  juga  alat  yang berinteraksi  dengan  sebuah  sistem untuk melaksanakan tugas-tugas tertentu seperti yang terdapat pada gambar 4 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226
Desain Activity  Diagram  admin  dan  konsultasi  pada  gambar  5  merupakan  terhadap  sistem  yang  berupa pengisian form login saja. Hubungan interaksi tersebut dilakukan dengan peng input an user name dan password dengan mengklik tombol login yang berfungsi sebagai validasi keaslian akun. Sedangkan, Desain Activity Diagram konsultasi merupakan  pemodelan  yang  diawali  dengan  interaksi  pengguna  yang  dilakukan  Ketika  mengklik  menu  konsultasi pada sistem.

## Gambar 5. Desain Activity Diagram Admin dan Activity Diagram Konsultasi

## 3.3 Tahapan Implementasi
Halaman dashboard konsultasi adalah halaman utama ketika pengguna akan melakukan konsultasi. Berikut tampilan halaman dashboard konsultasi pada gambar 6, sebagai berikut .
Gambar 6. Halaman Dashboard Konsultasi
Halaman isi data konsultasi adalah halaman setelah pengguna mengklik menu mulai konsultasi dan di halaman ini pengguna harus mengisi data-data yang sudah disediakan. Berikut merupakan tampilan halaman isi data konsultasi pada gambar 7 sebagai berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226

## 3.4 Tahapan Pengujian

## 3.4.1 Pengujian Kelayakan Produk
Tingkat kelayakan website sistem pakar ditujukan pada hasil penilaian oleh para ahli media dan tingkat kelayakan hasil penilaian pengguna guru dan siswa, berikut merupakan hasil tingkat kelayakan website sistem pakar yaitu dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Tingkat Kelayakan Validasi Ahli Media No Validator Komunikasi Visual Rekayasa Perangkat Lunak Kebermanfaatan Jumlah Kategori 1. Ahli Media 1 40 15 9 64 Sangat Layak 2. Ahli Media 2 43 19 11 73 Sangat Layak Rata-rata Skor akhir 68,5 Sangat Layak Tabel 6. Skor Hasil Pengguna Guru No Responden Rekayasa Perangkat Lunak Kebermanfa atan Komunikasi Visual Jumlah Kategori 1 Guru 1 28 37 22 87 Sangat Layak 2 Guru 2 32 44 24 100 Sangat Layak 3 Guru 3 29 38 21 88 Sangat Layak 4 Guru 4 32 44 24 100 Sangat Layak 5 Staff 1 31 44 24 99 Sangat Layak Rata-rata Skor Akhir 94,8 Sangat Layak Tabel 7. Hasil Pengguna Siswa No Responden Rekayasa Perangkat Lunak Kebermanfaatan Komunikasi Visual Jumlah Kategori 1 Kelas XI 486 659 359 1504 Sangat Layak 2 Kelas XII 595 804 436 1835 Sangat Layak Rata-rata Skor Akhir (dibagi 36 siswa) 92,75 Sangat Layak

## 3.4.2 Hasil Pengujian Keakuratan Sistem
Dari hasil perhitungan manual dan sistem maka diperoleh hasil keakuratan sistem pakar identifikasi modalitas belajar siswa adalah Akurat. Berikut tabel keakuratan sistem pakar identifikasi modalitas belajar siswa.
Tabel 8. Hasil Keakuratan Sistem Kode Modalitas Belajar (tp) Hasil Manual Hasil Sistem Keterangan G01 Visual 94,24% 94% Benar G02 G03
G04 G10
Auditori 93,32% 92% Benar G11 G12 G13 G19
Kinestetik 97,44% 97% Benar G20 G21 G22
Maka dapat dihitung tingkat akurasi sistem sistem pakar identifikasi modalitas belajar menggunakan metode forward chaining dan certainty factor yaitu sebagai berikut: ac = (Σ match)/(Σ tp) * 100% ac = 3/3 * 100% ac = 100% Keterangan : ac = tingkat akurasi (%) Σ match = jumlah keterangan benar Σ tp = jumlah data uji coba/jumlah pengujian
Hasil dari perhitungan yang terdapat pada tabel 8 adalah dengan contoh kasus pengguna menjawab 4 jawaban Ya masing-masing karakteristik setiap modalitas belajar yaitu kasus 1 Visual manual hasilnya 94,24% dan sistem 94%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 502 − 511 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1226
kasus 2 hasilnya manual 92,32% dan sistem 92%, kasus 3 hasilnya manual 97,44% dan sistem 97%, dari semua hasil tersebut maka diperoleh tingkat akurasi (ac) adalah 100%.

## 4. KESIMPULAN
Development  dengan  model  pengembangan  waterfall  yang  meliputi  beberapa  tahapan  yaitu,  tahapan  analisis kebutuhan  yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  di  SMK  PGRI  2  Kota  Serang,  tahapan selanjutnya yaitu desain yang memiliki proses gambaran analisis kebutuhan agar didapatkan suatu produk atau media, implementasi  atau  pengkodean  merupakan  tahapan  yang  terdapat  dalam  proses  perancangan  sistem  pakar,  dan pengujian sistem yang merupakan proses pengujian sistem website sistem pakar identifikasi modalitas belajar siswa. Hasil dari pengujian tingkat kelayakan produk dari para ahli media yaitu 68,5 dengan hasil tersebut artinya dalam kategori "sangat layak", hasil tingkat kelayakan sistem pakar dari para pengguna (guru dan siswa) adalah 94,8 dan 92,75 dengan hasil tersebut berada dalam kategori "sangat layak". Keakuratan sistem diuji dengan perhitungan secara manual dan perhitungan secara sistem hasil dari perhitungan tersebut adalah dengan contoh kasus pengguna menjawab 4 jawaban Ya masing-masing karakteristik setiap modalitas belajar yaitu kasus 1 Visual hasilnya manual 94,24% dan sistem 94% kasus 2 hasilnya manual 92,32% dan sistem 92%, kasus 3 hasilnya manual 97,44% dan sistem 97%, dari semua  hasil  tersebut  maka  diperoleh  keakuratan  sistem  adalah  100%.  Berdasarkan  hasil  kesimpulan  terdapat bermacam saran yaitu sebagai berikut, perlunya menambahkan fitur log in siswa dan perlunya memperkuat sistem keamanan website sistem pakar.

## REFERENCES
[1] P. Wiedarti, Pentingnya Memahami Gaya Belajar . Jakarta: Direktorat Jenderal Pendidikan Dasar dan Menengah Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan, 2018.
[2] R. Noorbaiti, N. Fajriah, and R. A. Sukmawati, “Implementasi Model Pembelajaran Visual-Auditori-Kinestetik (VAK) pada Mata Pelajaran Matematika di Kelas VII E MTsN Mulawarman Banjarmasin,” EDU-MAT J. Pendidik. Mat. , vol. 6, no. 1, pp. 108–116, Jul. 2018, doi: 10.20527/edumat.v6i1.5130.
[3] L. Hasanah and E. Buulolo, “Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguan Koneksi Internet Berbasis Web Menggunakan Algoritma Rete,” BITS , vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i1.167.
[4] L. Riyadi and S. Samsudin, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE  FORWARD  DAN  BACKWORD  CHAINING,” Sist.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  29–35,  Sep.  2016,  doi: 10.32520/STMSI.V5I3.32.
[5] Gunawan, M. Bangun, Poningsih, R. S. Andani, and Solikhun, Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Transmisi RBS . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] H. B. Hayadi, Sistem Pakar . Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[7] Y. Wiyandra, F. Yenila, and W. Safitri, “EXPERT SYSTEM KERONTOKAN RAMBUT PADA BAYI MENGGUNAKAN METODA  BACKWARD  CHAINING,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Pendidik. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  73–79,  Jun.  2017,  doi: 10.24036/tip.v10i2.33.
[8] K. Aeni, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Untuk Diagnosa Hama Dan Penyakit Padi,” INTENSIF , vol. 2, no. 1, p. 79, Feb. 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11841.
[9] A. Sabri, Pendidikan Islam Menyongsong Era Industri 4.0 . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[10]  H. Wadi, Sistem Pakar Forward Chaining dengan Java GUI & MySQL: Studi kasus diagnosa penyakit ikan air tawar . Nusa Tenggara Barat: Turida Publisher, 2020.
[11]  M. Sidik, B. Gunawan, and D. Anggraini, “Pembuatan Aplikasi Chatbot Kolektor dengan Metode Extreme Programming dan  Strategi  Forward  Chaining,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  293–302,  Mar.  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202184298.
[12]  L. Marlinda, W. Widiyawati, W. Indrarti, and R. Widiastuti, “Dog Disease Expert System Using Certainty Factor Method,” SinkrOn , vol. 4, no. 2, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10538.
[13]  I.  Efendi,  R.  K.  Niswatin,  and  I.  N.  Farida,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  untuk  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Burung Putuh Berbasis Web,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , 2020.
[14]  A.  Kurniawan,  Sumijan,  and  Jufriadif  Na’am,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Modalitas  Belajar  Siswa  Menggunakan  Metode Forward  Chaining,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  518–523,  Dec.  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i3.1166.
[15]  L. P. Aditasari, M. Novita, and R. R. Waliyansyah, “Sistem Pakar Penentuan Gaya Belajar Siswa Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” vol. 5, no. 1, pp. 32–44, 2020.
[16]  J. O. Papilaya and N. Huliselan, “IDENTIFIKASI GAYA BELAJAR MAHASISWA,” J. Psikol. Undip , vol. 15, no. 1, p. 56, Dec. 2016, doi: 10.14710/jpu.15.1.56-63.
[17]  E.  Musyarofah,  R.  Mayasari,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Implementasi  Metode  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor  Pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Osteoporosis,” Techné    J.  Ilm.  Elektrotek. ,  vol.  19,  no.  02,  pp.  101–112,  2020,  doi: 10.31358/techne.v19i02.234.
[18]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D cetakan ke-1 . Bandung: Alfabeta, 2019.
[19]  Sugiyono, Metode Penelitian Kualitatif Kuantitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2013.
[20]  F. Fatmawati and J. Munajat, “Implementasi Model Waterfall Pada Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web (Studi Kasus: PT.Pamindo Tiga T),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, Apr. 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.559.