## SISTEM PAKAR PEMILIHAN JURUSAN SMA (IPA DAN IPS)
Achareeya Wicaksa Putra Pribadi, Hendra Maulana, Firza Prima Aditiawan Informatika, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294 hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan jurusan di sekolah menengah atas (SMA) merupakan langkah krusial yang dapat memengaruhi perkembangan akademik dan minat belajar siswa. Proses manual seringkali rentan terhadap kesalahan, sehingga penelitian  ini  mengembangkan  sistem  pakar  berbasis  teknologi  informasi  menggunakan  metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Sistem ini dirancang untuk membantu sekolah menentukan jurusan secara efisien dan  akurat  berdasarkan  nilai  akademik  dan  tes  minat  bakat  siswa. Forward  Chaining digunakan  untuk menghasilkan aturan berdasarkan nilai akademik  dan tes  minat bakat, sementara Certainty Factor memberikan bobot  keyakinan  dan  menghitung  hasil  akhir  sesuai  dengan  inputan  user  pada  setiap  aturan  yang  digunakan. Penelitian ini melibatkan 82 siswa kelas X dari berbagai sekolah, dengan 41 siswa dari jurusan IPA dan 41 siswa dari  jurusan  IPS.  Data  yang  digunakan  mencakup  nilai  akademik  dan  hasil  tes  minat  bakat  dalam  bentuk  46 pernyataan. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi 93.9%, meskipun terdapat 5 kesalahan pada hasil tes yang  tidak  sesuai  dengan  kebenaran,  kesalahan  tersebut  hanya  terjadi  pada  sebagian  kecil  data  uji  coba. Implementasi  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat membantu  proses  penentuan  jurusan  SMA  secara  efisien  dan objektif,  memberikan  pengalaman  belajar  yang  sesuai,  serta  mendukung  perkembangan  potensi  siswa  secara optimal.
Kata kunci : Pemilihan Jurusan, Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor, Teknologi Informasi, SMA.

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  jurusan SMA  memiliki dampak  yang signifikan  terhadap  perkembangan  akademik  dan minat  belajar  siswa.  Di  Indonesia,  proses  ini  sering dilakukan  secara  manual  dan  rentan  terhadap kesalahan,  terutama  dalam  penentuan  penjurusan antara  IPA  (Ilmu  Pengetahuan  Alam)  dan  IPS  (Ilmu Pengetahuan  Sosial).  Kondisi  ini  memengaruhi pengalaman  belajar  siswa  dan  dapat  menyebabkan kebingungan serta stres, baik bagi siswa maupun orang tua.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penting  untuk mengembangkan sistem pakar pemilihan jurusan SMA berbasis teknologi informasi. Penempatan penjurusan yang sesuai akan meningkatkan minat dan memberikan  kenyamanan  seseorang  dalam  belajar. Dengan  dasar  kemampuan  yang  sama  diharapkan dalam  kegiatan  pembelajaran  dapat  berjalan  dengan lancar tanpa ada yang mengalami kesulitan dan dapat meningkatkan  minat  serta  prestasi  belajar  peserta didik.  Sebaliknya,  kurangnya  minat  untuk  belajar akibat kesalahan dalam memilih[1].
Penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar pemilihan  jurusan  SMA  dengan  metode Forward Chaining dan Certainty  Factor ,  berfokus  pada  nilai akhir SMP dan tes minat bakat siswa. Metode Forward Chaining digunakan  untuk  menghasilkan  aturan berdasarkan  fakta-fakta  awal,  seperti  nilai  akademik dan tes minat bakat, yang kemudian digunakan untuk menghasilkan  hipotesis  awal  mengenai  jurusan  yang cocok.  Selanjutnya, metode Certainty Factor memberikan  bobot  keyakinan  pada  aturan-aturan ini, memastikan bahwa  jurusan akhir sesuai dengan bobot keyakinan dan inputan pengguna.
Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  sekolah dalam  menentukan  jurusan  secara  cepat,  efisien,  dan
akurat.  Hasil  observasi  awal  menunjukkan  bahwa banyak  siswa  SMP  mengalami  kebingungan  dalam memilih  jurusan  SMA,  dan  penelitian  ini  berupaya memberikan solusi berbasis teknologi untuk meningkatkan  proses  pengambilan  keputusan  siswa. Selain itu, penelitian ini relevan dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat.
Meskipun  telah  ada  beberapa  penelitian  terkait seperti  pada  penelitian  [2],[3],[4],[5],[6],  dan  [7], belum ada penelitian yang secara khusus menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor dalam  konteks  pemilihan  jurusan SMA berdasarkan nilai akhir SMP dan tes minat bakat siswa. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat mengisi  celah  literatur  ini  dengan  pengembangan sistem  yang  inovatif  untuk  membantu  siswa  dalam pengambilan keputusan yang lebih informasional dan sesuai dengan kondisi pribadi mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar biasanya digunakan untuk interpretasi, analisis, diagnosis, dan bantuan pengambilan keputusan. Selain itu, mereka mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer untuk  memecahkan  masalah  dengan  cara  yang  sama seperti yang dilakukan para ahli[8] .

## 2.2. Metode Forward Chaining
Forward  chaining adalah  teknik  inferensi  yang melakukan  penalaran  dari  suatu  masalah  hingga solusinya.  Metode  ini  bergantung  pada  data  karena inferensi  dimulai  dari  data  yang  tersedia  sebelum mencapai suatu kesimpulan. Proses akan
mengeluarkan  kesimpulan  apabila  klausa  premis sesuai dengan keadaan (nilai BENAR)[9].

## 2.3. Metode Certainty Factor
Certainty Factor (CF) digunakan untuk mengontrol  ketidakpastian  dalam  sistem  berbasis aturan. Faktor kepastian ini diusulkan pada tahun 1975 oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  untuk  mengakomodasi ketidakpastian  pemikiran  seorang  ahli.  Sistem  pakar MYCIN  adalah  awal  dari  teori  ini.  Menurut  tim pengembang  MYCIN,  dokter  sering  memeriksa  data dengan kata-kata seperti "kemungkinan  besar, sangat mungkin, hampir pasti," dll. Untuk mengatasi hal ini, MYCIN team menggunakan faktor kepercayaan (CF) untuk  mengukur  tingkat  kepercayaan  para  ahli terhadap  masalah  di  sisi,  seperti  menggabungkan kepercayaan dan ketidakpercayaan[10] . Adapun  formula Certainty  Factor ialah  sebagai berikut [11]:
𝐂𝐅[𝐡, 𝐞] = 𝐦𝐛[𝐡, 𝐞] − 𝐦𝐝[𝐡, 𝐞] (1)
Keterangan Persamaan 1: CF (h,e)        = Nilai CF MB (H, E)   =  adalah  ukuran  kepercayaan  dan tingkat keyakinan pada hipotesis (h) jika bukti (e) berada antara 0 dan 1
MD (H, E)   =  nilai  ketidakpercayaan  hipotesis pada bukti Terdapat beberapa kombinasi factor kepastian untuk premis tertentu :
𝐂𝐅[𝐡, 𝐞] = 𝐂𝐅[𝐞] ∗ 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞] (2) 𝐂𝐅[𝐡, 𝐞] = 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞] ∗ 𝐂𝐅[𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭] (3)
Certainty Factor dengan lebih dari satu premis :
𝐂𝐅[𝐀 ∩ 𝑩] = 𝐌𝐢𝐧(𝐂𝐅[𝐚], 𝐂𝐅[𝐛] ∗ 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞]) (4) 𝐂𝐅[𝐀 ∪  𝑩] = 𝐌𝐚𝐱(𝐂𝐅[𝐚], 𝐂𝐅[𝐛] ∗ 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞]) (5)

## Certainty Factor dengan kesimpulan serupa
𝐂𝐟𝐂𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 = 𝐂𝐅𝟏 + 𝐂𝐅𝟐 ∗ (𝟏 − 𝐂𝐅𝟏) (6)
Kelebihan  metode  ini  adalah  dapat  digunakan untuk sistem pakar yang mengukur hal-hal yang pasti atau tidak pasti karena perhitungannya hanya berlaku untuk  satu  hitungan  dan  hanya  dapat  mengolah  dua data, sehingga menjaga keakuratannya.

## 2.4. Pemilihan Jurusan
Penjurusan  membantu  siswa  memilih  sekolah, program  pengajaran  khusus,  atau  program  studi mereka untuk pendidikan lanjutan. Penempatan siswa, juga  disebut  sebagai  penjurusan  siswa  di  sekolah menengah,  ditentukan  oleh  kemampuan  akademik yang didukung oleh faktor minat, karena setiap bidang menuntut  karakteristik  yang  sama  dari  yang dipelajarinya.  Akibatnya,  siswa  yang  mempelajari bidang  yang  sesuai  dengan  kepribadiannya  akan merasa  senang.  Minatnya  dapat  mempengaruhi
kualitas pencapaian  belajar siswa dalam  bidang studi tertentu[1].

## 2.5. Tes Minat Bakat
Model RIASEC dapat digunakan untuk menunjukkan  minat  dan  bakat  [12].  John  L.  Holland menciptakan  teori  pilihan  karier,  yang  banyak diterapkan dalam penentuan dan pengembangan karier seseorang.  Teori  ini  mampu  memprediksi  bahwa semakin  sesuai  karaktersitik  kepribadian  seseorang dengan  pekerjaan  mereka,  semakin  besar  peluang untuk prestasi, keberlangsungan karier, kepuasan, dan kegigihan  [13].  Menurut  teori  Holland,  model RIASEC  membagi  kepribadian  ke  dalam  enam tipologi: realistis  (R),  investigatif  (I),  artistik  (A), sosial  (S),  enterprising  (E),  dan  konvensional  (C) . Tipologi  ini  menghubungkan  hubungan  antara karakter  kepribadian  seseorang,  lingkungannya,  dan pekerjaannya,  yang  memungkinkan  mereka  untuk mengembangkan  keterampilan  dan  kemampuan mereka [13] .

## 2.6. Nilai Akhir SMP
Nilai akhir, juga disebut nilai akhir, adalah nilai yang  berupa  huruf  atau  angka  yang  menunjukkan tingkat  keberhasilan  siswa  setelah  menyelesaikan kelas  padatingkat  pendidikan  tertentu  dalam  jangka waktu  tertentu.  Pada  dasarnya,  penentuan  nilai  akhir oleh  seorang  pendidik  terhadap  siswanya  adalah pemberian  dan  penentuan  pendapat  pendidik  tentang siswanya, terutama mengenai perkembangan, kemajuan,  dan  hasil  yang  telah  mereka  lakukan mereka  capai  selama  proses  pembelajaran.  Selama penelitian  ini,  nilai  akhir  SMP  adalah  nilai  rata-rata dari semester pertama hingga semester lima.

## 2.7. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  telah  mengembangkan sistem pakar dengan berbagai metode inferensi untuk meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  berbagai aplikasi.  Penelitian  [7]  menggunakan  Backward Chaining  untuk  menentukan  jurusan  IPA  dan  IPS  di SMA,  sementara  [14]  menerapkan  Certainty  Factor dan  Forward  Chaining  untuk  mendiagnosa  penyakit ginjal. [6] mengaplikasikan metode Forward Chaining dan  Certainty  Factor  berbasis  web  untuk  bimbingan konseling,  dan  [15]  mengidentifikasi  minat  vokasi siswa  dengan  metode  serupa,  membantu  dalam pemilihan  jurusan  pendidikan  tinggi.  Namun,  belum ada  penelitian  yang  membahas  tentang  sistem  sistem pakar  pemilihan  jurusan  SMA  (IPA  dan  IPS) berdasarkan  Nilai  Akhir  SMP  dan  Tes  Minat  Bakat menggunakan  metode Forward  Chaining dan Certainty Factor.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Studi Pendahuluan
Studi  ini  dilakukan  untuk  menentukan  jurusan SMA  terbaik  untuk  siswa  baru.  Untuk  menemukan hasil  mutlak  untuk  kriteria  tertentu,  penelitian  ini menggunakan  metode Certainty Factor dan Forward
Chaining. Dalam penelitian ini, dua kriteria digunakan: nilai akhir SMP dan hasil tes minat bakat. Kedua hasil ini akan disajikan dalam pernyataan. Dua opsi IPA dan IPS digunakan dalam penelitian ini.

## 3.2. Tahap Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan  data  untuk  tahap  ini melalui studi literatur dan wawancara. a. Studi Literatur Metode studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan  teori-teori  terkait  dengan  metode Forward Chaining, Certainty Factor , serta penelitian sebelumnya yang telah mengimplementasikan metode serupa.  Informasi  data  ini  dapat  diambil  dari  buku, jurnal,  dan  referensi  lain  yang  relevan  untuk memberikan  dasar  pengetahuan  yang  kuat  dalam pengembangan sistem pakar pemilihan jurusan SMA. Pada studi literatur ini diperoleh juga informasi terkait intrumen  tes  minat  bakat  ( RIASEC/Hollad )  dari penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai salah satu kriteria penentuan jurusan pada sistem ini. b. Wawancara Proses wawancara dilakukan dengan pihak sekolah untuk  memperoleh  informasi  terkait  kriteria-kriteria yang  relevan  dengan  sistem  pakar  pemilihan  jurusan SMA,  sistem  penjurusan  lama  di  sekolah,  jumlah siswa  angkatan  X  tahun  ajaran  2023/2024.  Menurut pihak  sekolah  yang  di  wawancarai  yaitu  Wakasek bidang  hubungan  masyarakat,  jumlah  siswa  X  tahun ajaran  2023/2024  sebanyak  468  siswa  yang  terbagi menjadi  12  kelas  (9  IPA  dan  3  IPS)  dengan  masing masing kelas berjumlah 39 siswa.

## 3.3. Populasi dan Sampel
a. Populasi Dalam  Penelitian  ini  yang  dijadikan  sebagai populasi  adalah  seluruh  siswa  kelas  X  tahun  ajaran 2023/2024  yang berjumlah 468 siswa. Jumlah tersebut didapatkan berdasarkan hasil wawancara dengan pihak sekolah yang menyatakan jumlah siswa kelas X pada tahun ajaran 2023/2024  ialah 468  siswa  yang terbagi kedalam 12 kelas (9 IPA dan 3 IPA). b. Sampel Sampel  terdiri  dari  jumlah  dan  karakteristik populasi,  serta  waktu,  tenaga,  dan  dana  yang diperlukan untuk melakukan penelitian.
Untuk penarikan sampel, jumlahnya harus representatif agar hasil penelitian dapat digeneralisasikan.  Untuk  melakukan  ini,  perhitungan tidak perlu  menggunakan tabel  jumlah sampel, tetapi hanya menggunakan rumus dan perhitungan sederhana. Alasan  menggunakan  rumus  Slovin  adalah  bahwa jumlah  populasi  sudah  diketahui.  Berikut  adalah rumus Slovin untuk menentukan sampel :
𝐧  =  𝐍 / (𝟏 + 𝐍 𝐱 𝐞 𝟐 )) (7) 𝐧  =  𝟒𝟔𝟖 / (𝟏 + 𝟒𝟔𝟖 𝐱 (𝟎. 𝟏) 𝟐 )) (8)
𝐧  =  𝟒𝟔𝟖/ 𝟏  +  𝟒. 𝟔𝟖 (9) 𝐧  = 𝟖𝟐. 𝟑𝟗𝟒 (10)
Berdasarkan  perhitungan  diatas  sampel  yang diperoleh ialah 82.394 dan jika dibulatkan menjadi 82 siswa atau sekitar 17.52% dari seluruh siswa kelas X tahun  ajaran  2023/2024,  nantinya  akan  diambil  41 siswa  pada  tiap  jurusan  (41  siswa  IPA  dan  41  siswa IPS) sehingga jumlah yang didapatkan ialah 82 sample siswa.

## 3.4. Jenis dan Sumber Data
a. Data Primer
Pengumpulan  data  ini  di  ambil  dari  penyebaran kuesioner kepada 82 siswa.
b. Data Sekunder Data ini diambil dari pihak sekolah berupa kriteria nilai  akhir  SMP  yang  digunakan  sebagai  kriteria penjurusan, studi literatur berupa instrumen test minat bakat dan pakar psikolog berupa data pengelompokan intrumen  tes  minat  bakat  ke  dalam  jurusan  IPA  dan IPS.

## 3.5. Implementasi  Metode  Forward  Chaining  dan
Certainty Factor
a. Akuisisi Pengetahuan
Pada  penelitian  ini  proses  akuisisi  pengetahuan diperoleh  melalui  studi  literatur  yang  memperoleh informasi  berupa  instrumen  alat  tes  minat  dan  bakat ( RIASEC )  serta  kriteria  nilai  akhir  SMP  beserta  data jurusan yang diperoleh dari wawancara pihak sekolah. Nantinya  kedua  variabel  tersebut  digabung  menjadi sebuah  pernyataan  untuk  proses  pemilihan  jurusan. Adapun  indikator  instrumen  RIASEC  dan  nilai  akhir SMP  yang  sudah  di  kombinasikan  serta  data  jurusan dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 berikut :

## Tabel 1. Data jurusan
Kode Jurusan Nama Jurusan J1 Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) J2 Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS)
Pada tabel 1 merupakan tabel yang berisikan data jurusan  yang  akan  digunakan  sebagai  penentuan penjurusan yang akan dilakukan. Data tersebut terdiri dari 2 jurusan yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) dan Ilmu  Pengetahuan  Sosial  (IPS).  Setelah  data  jurusan diperoleh,  langkah  selanjutnya  ialah  menentukan indikator  instrumen  pernyataan  penjurusan  untuk setiap  jurusan  yang  ada.  Sehingga  diperoleh  hasil seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Instrumen Penjurusan
No Indikator Pernyataan Karakteristik Nilai Bobot Kepercayaan J1 J2 F1 Saya suka bekerja dengan kendaraan Realistic 0.79 F2 Saya suka membangun sesuatu Realistic 0.79 F3 Saya suka merawat Binatang Realistic 0.69 F4 Saya menikmati, menyusun atau memasang sesuatu Realistic 0.79
No Indikator Pernyataan Karakteristik Nilai Bobot Kepercayaan J1 J2 F5 Saya suka bekerja dengan koordinasi dan kekuatan fisik Realistic 0.89 F6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis Realistic 0.79 F7 Saya senang bekerja diluar ruangan Realistic 0.79 F8 Saya suka puzzle Investigative 0.69 F9 Saya senang melakukan percobaan Investigative 0.79 F10 Saya menikmati ilmu sains/alam Investigative 0.79 F11 Saya suka mencari tahu cara kerja suatu benda Investigative 0.79 F12 Saya menikmati kegiatan menganalisa masalah Investigative 0.79 F13 Saya senang bekerja dengan angka/grafik Investigative 0.79 F14 Kemampuan matematika saya bagus Investigative 0.89 F15 Saya prima saat bekerja sendirian Artistic 0.79 F16 Saya suka membaca tentang seni dan music Artistic 0.79 F17 Saya menikmati puisi/cerita Artistic 0.79 F18 Saya senang menonton konser/pertunjukan seni Artistic 0.69 F19 Saya senang bermain alat musik dan bernyanyi Artistic 0.89 F20 Saya senang berekting dalam drama Artistic 0.79 F21 Saya senang menggambar Artistic 0.79 F22 Saya suka bekerja dalam tim Social 0.79 F23 Saya senang melatih orang/mengajar orang Social 0.79 F24 Saya suka membantu orang menyelesaikan masalah Social 0.89 F25 Saya tertarik untuk menyembuhkan orang sakit Social 0.79 F26 Saya menikmati belajar kebudayaan yang berbeda Social 0.79 F27 Saya ingin terlibat dalam diskusi suatu topik Social 0.69 F28 Saya suka membantu lansia & bermain dengan anak Social 0.79 F29 Saya tegas dan senang mendapat penugasan Enterpreneur 0.79 F30 Saya senang mencoba mengajak orang Enterpreneur 0.69 F31 Saya suka menjual produk Enterpreneur 0.79 F32 Saya berani mengambil resiko Enterpreneur 0.89 F33 Saya ingin memulai bisnis saya sendiri Enterpreneur 0.79 F34 Saya suka memimpin Enterpreneur 0.79 F35 Saya menikmati berpidato Enterpreneur 0.79 F36 Saya suka mengatur barang-barang Conventional 0.79 F37 Saya senang untuk berhati-hati, akurat dan tepat Conventional 0.79 F38 Saya tidak keberatan kerja tugas 8 jam didalam ruang Conventional 0.89 F39 Saya memperhatikan detail Conventional 0.79 F40 Saya menyukai membuat filke atau mengetik Conventional 0.79 F41 Saya membuat rencana dengan cermat Conventional 0.79 F42 Saya ingin bekerja di dalam ruangan Conventional 0.69 F43 Nilai rata-rata IPA semester 1-5 >= 85 Jurusan IPA 0.79 F44 Nilai rata-rata Matermatika semester 1-5 >= 85 Jurusan IPA 0.69 F45 Nilai rata-rata Bahasa Indonesia semester 1-5 >= 85 Jurusan IPS 0.79 F46 Nilai rata-rata Bahasa Inggris semester 1-5 >= 85 Jurusan IPS 0.69
Setelah  mengetahui  data  jurusan  dan  indikator instrumen pernyataan penjurusan, langkah selanjutnya ialah memberi bobot kepercayaan tiap pilihan jawaban indikator. Bobot tersebut dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Ukuran kepercayaan
Ukuran Kepercayaan Bobot Kepercayaan Sangat Tidak Setuju -0.8 Tidak Setuju -0.4 Sedikit Setuju 0.2 Setuju 0.6 Sangat Setuju 0.9
b. Basis Pengetahuan Pengumpulan  data  sebagai  pengetahuan  yang diperlukan terutama pada indikator untuk menentukan jurusan  digunakan  dengan  metode  faktor  keyakinan. Untuk menentukan hasil penjurusan, nilai bobot akan digunakan dari penelitian literatur penelitian terdahulu.
Sebuah aturan akan dibuat untuk menggambarkan dan menguraikan  informasi  yang  telah  diperoleh.  Kaidah Produksi terdiri dari dua komponen, premis (jika) dan konklusi  (maka),  yang  merupakan  representasi pengetahuan yang digunakan. Jika semua persyaratan dipenuhi, maka nilainya akan benar. Proses pencarian kesimpulan  diatur  oleh  representasi  pengetahuan  ini. Logika percabangan IF-Then dibuat untuk menentukan  masuknya  siswa  ke  dalam  kategori  IPA atau IPS. Berdasarkan data yang dikumpulkan, dapat disimpulkan bahwa ada dua aturan atau aturan, seperti yang ditunjukkan dalam tabel 4.
Tabel 4. Kode aturan
Kode Aturan Aturan A1 IF AND F1 AND F2 AND F3 AND F4 AND F5 AND F6 AND F7 AND F8 AND F9 AND F10 AND F11 AND F12 AND F13
Kode Aturan Aturan AND F14 AND F36 AND F37 AND F38 AND F39 AND F40 AND F41 AND F42 AND F43 AND F44 THEN IPA A2
IF AND F15 AND F16 AND F17 AND F18 AND F19 AND F20 AND F21 AND F22
AND F23 AND F24 AND F25 AND F26
AND F27 AND F28 AND F29 AND F30
AND F31 AND F32 AND F33 AND F34

## AND F35 AND F45 AND F46 THEN IPS
Berdasarkan tabel yang telah di susun, maka pohon keputusan dari sistem ini ialah seperti pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Pohon keputusan
Gambar  1  merupakan  gambar  pohon  keputusan forward  chaining dan certainty  factor pada  sistem pakar pemilihan jurusan SMA. Dalam gambar tersebut forward  chaining digunakan  untuk  menelusuri  fakta dan membuat aturan yang kemudian pada setiap aturan diberi  bobot  kepercayaan  oleh certainty  factor sehingga menghasilkan jurusan yang sesuai.
c. Mesin Inferensi Gambar  berikut  menunjukkan  hipotesis  blok diagram  alur  proses  metode  inferensi forward chaining 2.
Gambar 2. Hipotesis mesin inferensi
Gambar  3  menunjukkan  alur  pencarian  solusi sistem  jurusan  SMA  (IPA  dan  IPS)  untuk  proses
inferensi faktor keyakinan sebagai penarikan kesimpulan.
Gambar 3. Inferensi certainty factor
Perhitungan  dimulai  dengan  menghitung  nilai bobot  masing-masing  indikator  menggunakan  data daftar jurusan. Selanjutnya, nilai tersebut disimpan di dalam  basis  data  sebagai  dasar  perhitungan.  Setelah itu,  siswa  melakukan  tes  penjurusan  dengan  memilih bobot  kepercayaan  pada  setiap  fakta  atau  indikator instrumen  pernyataan  penjurusan,  kemudian  sistem melakukan  proses  perhitungan certainty  factor sehingga  akan  didapatkan  jurusan  yang  sesuai berdasarkan tingkat kepercayaannya.
d. Contoh perhitungan kasus manual
Seorang  siswa  akan  melakukan  tes  penjurusan sehingga  dia  akan  memilih  indikator  yang  sesuai dengan dirinya, Daftar indikator yang dipilih dialah :
 F4  (Saya  menikmati,  menyusun  atau  memasang sesuatu) dengan tingkat keyakinan “sedikit setuju”.
 F7  (Saya  senang  bekerja  diluar  ruangan)  dengan tingkat keyakinan “setuju”.
 F15  (Saya  prima  saat  bekerja  sendirian)  dengan tingkat keyakinan “sedikit setuju”.
Berdasarkan masukan indikator yang telah didapat, maka  akan  dilakukan  pencocokan  terhadap  aturan penjurusan.
 Contoh  proses  perhitungan  aturan  pada  jurusan IPA adalah seperti pada tabel 5 berikut:
Tabel  5. Nilai keyakinan CF jurusan IPA No Indikator Pernyataan CFruler*CFexpert 1. Saya menikmati, menyusun atau memasang sesuatu 0.79 x 0.2 = 0.158 2. Saya senang bekerja diluar ruangan 0.79 x 0.6 = 0.474
Setelah indikator dimasukkan, nilai indikator akan dikalikan  dengan  bobot  yang  ada  pada  aturan penjurusan jurusan IPA (Ilmu Pengetahuan Alam). Ini dapat dilakukan dengan cara berikut:
CF dari Indikator 1 (F4)  terhadap jurusan IPA :
𝐂𝐅[𝐄𝟏] = 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞] ∗ 𝐂𝐅[𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭] (11) 𝐂𝐅[𝐄𝟏] = 𝟎. 𝟕𝟗 ∗ 𝟎. 𝟐 (12) 𝐂𝐅[𝐄𝟏] = 𝟎. 𝟏𝟓𝟖 (13)
CF dari Indikator 2 (F7)  terhadap jurusan IPA :
𝐂𝐅[𝐄𝟐] = 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞] ∗ 𝐂𝐅[𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭] (14) 𝐂𝐅[𝐄𝟐] = 𝟎. 𝟕𝟗 ∗ 𝟎. 𝟔 (15) 𝐂𝐅[𝐄𝟐] = 𝟎. 𝟒𝟕𝟒 (16)
Karena  indikator  yang  diberikan  lebih  dari  satu, tidak dapat diselesaikan hanya dengan perhitungan CF dengan  satu  bukti.  Oleh  karena  itu,  tahap  berikutnya adalah melakukan kombinasi Cfcombine :

## Perhitungan Cfcombine1
𝐂𝐟𝐂𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝟏 = 𝐂𝐅𝟏 + 𝐂𝐅𝟐 ∗ (𝟏 − 𝐂𝐅𝟏)
(17) = 𝟎. 𝟏𝟓𝟖 + [ 𝟎. 𝟒𝟕𝟒 ∗ (𝟏 −  𝟎. 𝟏𝟓𝟖)] (19) = 𝟎. 𝟓𝟓𝟕 (20)

## Perhitungan Cfcombine2
𝐂𝐟𝐂𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝟏 = 𝐂𝐅𝐂𝐨𝐦𝐛𝟏 + 𝐂𝐅𝟐 ∗ (𝟏 − 𝐂𝐅𝐂𝐨𝐦𝐛𝟏) (21)
=  𝟎. 𝟓𝟓𝟕  +   [ 𝟎  ∗   (𝟏 − 𝟎. 𝟓𝟓𝟕)] (22)
=  𝟎. 𝟓𝟓𝟕 (23)
Kesimpulan  perhitungan  CF  dari  jurusan  IPA menunjukkan bahwa jurusan ini memiliki kemungkinan  sebesar  0.557  atau  jika  dalam  persen sebesar 55.7%.
 Contoh proses perhitungan aturan pada jurusan IPS (Ilmu  Pengetahuan  Sosial)  adalah  seperti  tabel  6 berikut :
Tabel  6. Nilai keyakinan CF jurusan IPS
No Indikator CFrule*CFexpert 1. Saya Prima saat bekerja sendirian 0.79 x 0.2 = 0.158
Untuk  mencari  nilai  CF  maka  dapat  dilakukan dengan proses sebagai berikut :
CF dari Indikator 3 (F15)  terhadap jurusan IPS :
𝐂𝐅[𝐄𝟏𝟓] = 𝐂𝐅[𝐫𝐮𝐥𝐞] ∗ 𝐂𝐅[𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭] (24) 𝐂𝐅[𝐄𝟏𝟓] = 𝟎. 𝟕𝟗 ∗ 𝟎. 𝟐 (25) 𝐂𝐅[𝐄𝟏𝟓] = 𝟎. 𝟏𝟓𝟖 (26)
Kesimpulan  perhitungan  CF  dari  jurusan  IPS menunjukkan bahwa jurusan ini memiliki kemungkinan  sebesar  0.158  atau  jika  dalam  persen sebesar 15.8%
Hasil  perhitungan  untuk  setiap  jurusan  akan dibandingkan, dan jurusan dengan nilai tertinggi dapat dianggap  sebagai  jurusan  yang  paling  sesuai.  Hasil perhitungan  untuk  setiap  jurusan  ditunjukkan  dalam tabel 7.
Tabel 7. Urutan hasil penjurusan No Jurusan Nilai 1. Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) 55.7% 2. Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) 15.8%
Berdasarkan hasil perhitungan yang terdapat pada tabel  7,  maka  didapatkan  data  keluaran  hasil penjurusan  dari  sistem  merujuk  pada  jurusan  IPA karena  memiliki  nilai  persentase  akhir  tertinggi sebesar 55.7%.

## 3.6. Uji Akurasi
Perhitungan uji akurasi dilakukan dengan rumus:
Accuracy = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (27)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai implementasi sistem berupa tampilan interface dan uji akurasi program.

## 4.1. Tampilan Sistem
Berikut adalah contoh tampilan antarmuka sistem yang telah dirancang menggunakan framework Next.js dan Tailwind CSS untuk mengatur tampilan dan gaya. Dengan menggunakan kombinasi ini, dapat diciptakan antarmuka  yang  responsif,  menarik,  dan  mudah dikembangkan. Tailwind CSS memberikan kemudahan  dalam  penggunaan  kelas-kelas  yang  siap pakai untuk styling, sementara Next.js memungkinkan pengembangan aplikasi web yang kuat dengan routing yang  mudah  dan  fitur-fitur  modern.  Dengan mengintegrasikan keduanya, dapat mencapai tampilan dan fungsionalitas yang diinginkan untuk sistem ini.

## 4.2. Halaman Beranda

## Gambar 4. Halaman beranda
Gambar 4 merupakan halaman beranda user atau halaman  yang  muncul  saat  pertama  kali  mengakses website yang  berisikan  beberapa  fitur  serta  deskripsi singkat tujuan pembuatan website .

## 4.3. Halaman Tentang
Gambar 5. Halaman tentang
Gambar  5  diatas  merupakan  halaman  tentang atau  about,  halaman  ini  berisikan  deskripsi  tujuan pembuatan website ini.

## 4.4. Halaman Login Test Penjurusan
Gambar 6. Halaman test penjurusan
Pada gambar 6 diatas merupakan halaman login test perjurusan, halaman tersebut merupakan halaman yang keluar setelah user memilih bagiat tes penjurusan pada navbar .  Sebelum  mengakses  soal  penjurusan, user diharuskan untuk login terlebih dahulu.

## 4.5. Halaman Test Penjurusan
Gambar 7. Halaman test penjurusan
Pada  gambar  7  merupakan  halaman  awal  pada saat user berhasil login, sebelum memulai mengerjakan  soal  penjurusan  user  di  haruskan menekan  button  mulai  untuk  mengerjakan  soal  test penjurusan.  Setelah  itu  soal  test  penjurusan  akan muncul seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Soal test penjurusan

## 4.6. Halaman Hasil Test Penjurusan
Gambar 9. Hasil test penjurusan
Gambar 9 dan 10  merupakan  halaman hasil test penjurusan  yang  muncul  ketika  user  sudah  selesai mengerjakan  soal  test  dan  menekan button diagnosa dan otomatis hasil test akan keluar beserta keterangan persentase jurusan.
Gambar 10. Hasil test penjurusan

## 4.7. Uji Akurasi
Dari pengujian dengan data uji coba sebanyak 82 data  menghasilkan  77  data  uji  benar  dan  5  data  uji salah.  Sehingga confusion  matrix yang  di  dapatkan ialah sebagai berikut :
Tabel 8. Confusion matrix Jurusan IPA IPS Jumlah IPA 40 37 77 IPS 1 4 5 Jumlah 41 41 82
Pada  tabel  7  pengujian  akurasi  menggunakan data uji coba sejumlah 82 data mendapatkan hasil yang akurat  sebanyak  77  data  dan  hasil  yang  tidak  akurat sebanyak  5  data.  Untuk  mengetahui  nilai  akurasi sistem untuk pengujian data uji coba, jumlah data yang akurat  dibagi  dengan  jumlah  total  data  uji  coba, kemudian  hasil  pembagian  dikali  100,  dan  hasilnya diperoleh sebagai berikut:
𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑼𝒋𝒊 𝑩𝒆𝒏𝒂𝒓 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝐱 𝟏𝟎𝟎% (28) 𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 = 𝟕𝟕 𝟖𝟐 x 100% (29) 𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 = 𝟗𝟑. 𝟗% (30)
Dari  perhitungan  data  uji  coba  menghasilkan nilai akurasi sebesar 93.9% dengan menggunakan data uji coba sejumlah 82 data.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa Sistem Pakar Pemilihan Jurusan SMA (IPA dan IPS)  Berdasarkan  Nilai  Akhir  SMP  dan  Tes  Minat
Bakat  menggunakan  Metode Forward  Chaining dan Certainty  Factor memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 93,9% dengan 82 data uji coba, yang berarti sistem ini cukup  baik  dan  akurat  dalam  memberikan  pemilihan jurusan. Meskipun terdapat 5 kesalahan pada hasil tes, keseluruhan data lainnya tidak menunjukkan kesalahan.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk menggunakan metode selain Forward Chaining dan Certainty  Factor untuk  meningkatkan  akurasi, serta memperbanyak data uji coba untuk mendapatkan nilai probabilitas yang lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Zuleha,  “Penentuan  Jurusan  Sekolah  Menengah Atas  MenggunkanMetode  K-Nearest  Neighbor Classifier  Pada  Sman  2  Singingi,” Jupersatek (jurnal  perencanaan,  sains,  Teknol.  dan komputer) , vol. 3, no. 1, hal. 199–206, 2020.
[2]  U. Pancasakti  Makassar,  “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN FORWARD  CHAINING  PADA  SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT  GINJAL  APPLICATION  OF
CERTAINTY  FACTOR  AND  FORWARD CHAINING METHODS IN EXPERT SYSTEM TO  DIAGNOSE  KIDNEY  DISEASE  Syahrul Usman 2,” vol. 1, no. 1, hal. 21–32, 2020.
[3]  S.  Wahyuni  Nengsih,  I.  Alfian,  D.  Aji,  dan  S. Anwar, “ANALISIS PENGELOMPOKAN
PENENTUAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika  Komputerisasi  (STMIK  IKMI Cirebon),” 2021.
[4]  J. Kurniawan, S. Defit, dan Y. Yuhandri, “Sistem Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Minat  Vokasi Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward  Chaining,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,
hal. 76–81, Jun 2021,
doi:
10.37034/jsisfotek.v3i2.47.
[5]  Riza  Pati  Purnama,  L.  Fitria,  dan  M.  Menrisal, “Perbedaan  Keterampilan  Sosial  antara  Siswa Jurusan  IPA  dengan  Siswa  Jurusan  IPS,” J.  Pti (Pendidikan Dan Teknol. Informasi) Fak. Kegur. Ilmu  Pendidik.  Univ.  Putra  Indones.  “Yptk” Padang ,  vol.  10,  no.  1,  hal.  38–42,  2023,  doi: 10.35134/jpti.v10i1.151.
[6]  F. Fakrurrozi, F. Fauziah, dan A. Andrianingsih, “Sistem Pakar Bimbingan
Konseling Menerapkan  Pola  17  Plus  dengan  Metode Forward  chaining  dan  Certainty  factor  Berbasis
Web,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan
Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  185–192,  2022, doi: 10.35870/jtik.v6i2.405.
[7]  S.  A.  Harahap,  Y.  Yunus,  dan  S.  Sumijan, “Identifikasi  Pemilihan  jurusan  IPA  dan  IPS  di SMA Menggunakan Metode Backward
Chaining,” Insearch Inf. Syst. Res. J. , vol. 3, no. 01, 2023, doi: 10.15548/isrj.v3i01.5812.
[8]  A. P. Dicki  Alamsyah,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Ginjal  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Berbasis Android,” Int. J. Artif. Intell. , vol.  6,  no.  1,  hal.  53–74,  2019,  doi: 10.36079/lamintang.ijai-0601.32.
[9]  L.  Marlinda, Sistem  pakar  perancangan  dan pembahasan : metode chaining, certainty faktor, fuzzy logik , 1 ed. Yogyakarta: 2021, 2021.
[10]  D.  Deslianti,  “Penerapan  Metode  Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Mata Manusia,” Agustus , vol. 3, no. 4, hal. 2655–755,
2020, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jukomika/45 6.
[11]  Z. E. Fitri, E. M. Ramadania, N. S. Wibowo, I. P. D.  Lesmana,  dan  A.  M.  N.  Imron,  “A Combination of Forward Chaining and Certainty Factor  Methods  for  Early  Detection  of  Fever : Dengue  Hemorrhagic  Fever,  Malaria  and Typhoid,” Sci. J. Informatics , vol. 9, no. 1, hal. 23–31, 2022, doi: 10.15294/sji.v9i1.33007.
[12]  Hidayat  dan  Wahyuni,  “Indonesian  Journal  Of Business Intelligence,” Indones. J. Bus. Manag. , vol. 2, no. 1, hal. 32–39, 2019, [Daring]. Tersedia pada:
https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI.
[13]  W. Anggraini, F. Kurniawan, S. Susilawati, dan A. Hasna, “Validitas dan Realibilitas Instrumen Teori Pilihan Karir Holland di Indonesia,” Bull. Couns.  Psychother. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  68–73, 2020, doi: 10.51214/bocp.v2i2.34.
[14]  Usman  Syahrul,  “PENERAPAN  METODE CERTAINTY  FACTOR  DAN  FORWARD CHAINING  PADA  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT GINJAL APPLICATION  OF  CERTAINTY  FACTOR AND  FORWARD  CHAINING  METHODS  IN EXPERT  SYSTEM  TO  DIAGNOSE  KIDNEY DISEASE Syahrul Usman 2,” IJI  Publ. ,  vol.  1, no. 1, hal. 21–32, 2020.
[15]  J. Kurniawan, S. Defit, dan Y. Yuhandri, “Sistem Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Minat  Vokasi Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward  Chaining,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. , vol. 3, hal. 76–81, 2021,
doi:
10.37034/jsisfotek.v3i2.47.