ISSN (e): 2598-8069
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
Clarissa Monique Maharani 1 , Danis Putra Perdana 2 , Puspa Ira Dewi Candra Wulan 3 , Khamarudin Syarif 4
1,2,3,4 Prodi Rekayasa Keamanan Siber, Politeknik Bhakti Semesta, Salatiga Email : clarissammaharani@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  magang  mahasiswa  adalah ketidaksesuaian  antara  jenis  pekerjaan  dengan  keterampilan  mahasiswa  akibat kurangnya  informasi  dan  literasi.  Dengan adanya  permasalahan  tersebut terciptalah Inovasi sistem  pakar sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi mahasiswa,  perusahaan,  dan  lembaga  penyedia  magang.  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  pengembangan  komputer  yang  menggunakan berbagai sumber model-model untuk memecahkan masalah yang ada. Penelitian ini  direalisasikan  dengan  implementasi  sistem  pakar  menggunakan  metode forward  chaining  untuk  merekomendasikan  tempat  magang  yang  tepat  bagi mahasiswa  program  studi  rekayasa  keamana  siber.  Tujuannya  adalah mengembangkan  alat  cerdas  yang  dapat  mengidentifikasi  perusahaan  atau lembaga  magang  dengan  akurat  berdasarkan  kualifikasi  yang  tentukan  serta mengoptimasisasi  penempatan  mahasiswa  sesuai  dengan  keahlian,  minat  ,dan persyaratan  tertentu.  Data  dikumpulkan  melalui  penyebaran  kuesioner  tertutup kepada 21 mahasiswa program studi rekayasa keamana siber sebagai acuan dalam perancangan  sistem.  Berdasarkan  hasil  pengujian  perbandingan  antara  logika sistem pakar dan logika manual, sistem ini memiliki tingkat akurasi 100%.
Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, Situs Web.

## ABSTRACT
The problem that often occurs in student internships is the mismatch between the type of work and student skills due to lack of information and literacy. With this problem, an expert system innovation was created as a decision-making tool for students, companies, and internship provider institutions. Decision support system is a computer development system that uses various sources of models to solve existing  problems.  This  research  is  realized  by  implementing  an  expert  system using the forward chaining method to recommend the right internship place for cyber security engineering study program students. The goal is to develop an
Clarissa Monique Maharani, Danis Putra Perdana, Puspa Ira Dewi Candra Wulan, Khamarudin Syarif
intelligent  tool  that  can  accurately  identify  internship  companies  or  institutions based  on  specified  qualifications  and  optimize  student  placement  according  to certain skills, interests and requirements. Data was collected through distributing closed  questionnaires  to  21  students  of  the  cyber  security  engineering  study program  as  a  reference  in  system  design.  Based  on  the  test  results  of  the comparison between expert system logic and manual logic, this system has a 100% accuracy rate.
Keywords : Expert System, Forward Chaining, Website.

## 1. PENDAHULUAN
Program  magang  menjembatani  antara  keterampilan  dan  pengetahuan  yang  diperoleh mahasiswa  pada  dunia  pekerjaan.  Mahasiswa  mewujudkan  aktualisasi  teori  yang  diterima pada  bangku  perkuliahan  dengan  melakukan  kerja  untuk  sementara  waktu  di  sebuah perusahaan  atau  lembaga  yang  relevan  dengan  bidang  studi  yang  ditempuh.  Mahasiswa memanfaatkan magang sebagai alternatif untuk memperoleh pengalaman kerja, memperluas jaringan profesional, meningkatkan kepercayaan diri, menambah pengalaman pada resume, serta  memahami  jenis  pekerjaan  yang  diminati.  Dengan  demikian,  magang  membantu mahasiswa mempersiapkan diri untuk memasuki dunia kerja dan mencapai tujuan karier pada masa  depan.  Salah  satu  permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  dunia  magang  adalah ketidaksesuaian  antara  jenis  pekerjaan  dengan  keterampilan  mahasiswa  akibat  kurangnya informasi dan literasi.
(Ainon  Marziah,  2021) membuktikan  pernyataan  mengenai  permasalahan  magang mahasiswa dalam penelitiannya yang berjudul  “analisis kesulitan magang iii pada mahasiswa prodi bimbingan dan konseling fakultas tarbiyah dan keguruan di universitas islam negeri ar- raniry”.  Penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  permasalahan  yang  dialami  mahasiswa magang  meliputi  kurangnya  pengalaman,  keterampilan,  pemahaman,  dukungan,  serta eksploitasi  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  terhadap  mahasiswa  magang.  Inovasi  sistem pakar sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi mahasiswa, perusahaan, dan lembaga penyedia magang dapat dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan tersebut (Maharani et  al.,  2021). Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  pengembangan  komputer yang menggunakan berbagai sumber model-model untuk memecahkan masalah yang ada. Sistem pendukung keputusan memiliki tiga komponen yang saling berinteraksi teridiri dari, sistem  bahasa,  komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen  sistem.  Sistem  pendukung keputusan juga menyediakan inform asi, manipulasi data untuk membantu situasi terintegrasi bagaimana seharusnya keputusan dibuat (sumarmno et al., 2020).
(Anisa  Maulida,  2023) mejelaskan  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “analisis metode forward chaining pada sistem pakar: systematic literature review” bahwa program computer yang  disebut  sistem  pakar  dibuat  untuk  meniru  pengetahuan  dan  keterampilan  seorang manusia  dalam  topik  tertentu  untuk  memberikan  saran  yang  seb anding  dengan  pakar manusia. Sistem  pakar  menggunakan  pengetahuan  yang  telah  dimodifikasi  sebagai  aturan atau  basis  pengetahuan  untuk  memecahkan  masalah  atau  mengambil  keputusan  dalam disiplin ilmu tertentu (Maulida et al., 2023). Metode forward chaining merupakan model yang  digunakan  untuk  menghasilkan  rekomendasi  keputusan  penempatan  magang mahasiswa. Metode ini merupakan metode inferensi pada sistem pakar yang dimulai dengan fakta-fakta yang tersedia dan menggunakan aturan inferensi untuk mendapatkan lebih banyak data hingga mencapai tujuan (Digdo et al., 2022).

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi
Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
Penelitian ketiga oleh (Ronaldo, 2019) menyimpulkan bahwa metode forward chaining tepat digunakan  untuk  masalah  tertentu  yang  tidak  bisa  dipecahkan  dengan  perhitungan  pasti, dengan  menganalisis  semua  kondisi  yang  mungkin  terjadi  dan  melakukan  penentuan pernyataan untuk setiap kondisi tersebut. Metode forward chaining menggunakan himpunan aturan kondisi (if) dan aksi (then) untuk mencapai suatu kesimpulan. Jika salah satu aturan tersebut sesuai dengan jawaban dari pengguna, sistem akan memberikan rekomendasi dalam bentuk keputusan (Ronaldo et al., 2019).
Penelitian ini direalisasikan dengan implementasi sistem pakar berbasis forward chaining untuk merekomendasikan  tempat  magang  yang  tepat  bagi  mahasiswa  program  studi  rekayasa keamana siber. Tujuannya adalah mengembangkan alat cerdas yang dapat mengidentifikasi perusahaan atau lembaga magang dengan akurat berdasarkan kualifikasi yang tentukan serta mengoptimasisasi  penempatan  mahasiswa  sesuai  dengan  keahlian,  minat  ,dan  persyaratan tertentu. Hasil penelitian ini berpotensi untuk meningkatkan efektivitas pemilihan penempatan magang  yang  relevan  dengan  bidang  studi  serta  mengurangi  bias  subjektivitas  yang  biasa dilakukan perusahaan terhadap calon mahasiswa magang

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Pengembangan Sistem
System development life cycle atau yang lebih dikenal dengan istilah SDLC adalah metodologi umum yang digunakan untuk mengembangkan sistem informasi. SDLC terdiri dari beberapa fase  yang  dimulai  dari  fase  perencanaan,  analisis,  perancangan,  implementasi  hingga pemeliharaan sistem (Ningsih et al., 2023).

## Gambar 1. Alur pengembangan sistem
Gambar 1 menjelaskan perancangan sistem dalam beberapa tahapan. Pada tahap pertama ini akan  dilakukan  identifikasi  kebutuhan  dan  tujuan  sistem  pakar  rekomendasi  penempatan magang  mahasiswa.  Setelahnya  analisis  sistem  dilakukan  untuk  identifikasi input,  output maupun  proses  dalam    bentuk  penajabaran business  requirement  document.  Mekanisme forward chaining akan dibangun dalam sistem untuk menyusun langkah-langkah rekomendasi berdasarkan  fakta  dan  aturan  yang  ditetapkan.  Pada  tahapan  akhir,  mahasiswa  secara langsung menguji sistem yang telah dirancang untuk membuktikan tingkat efektivitasnya dan melakukan  pengecekan  terhadap  kekurangan  sistem  pakar  rekomendasi  penempatan magang.

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Metode Forward Chaining
Clarissa Monique Maharani, Danis Putra Perdana, Puspa Ira Dewi Candra Wulan, Khamarudin Syarif
Forward  chaining  dideskripsikan  sebagai  aplikasi  pengulangan  dari  modus  ponens(satu  set aturan inferensi dan argumen yang valid). Forward chaining dimulai dengan data yang tersedia dan  menggunakan  aturan-aturan  inferensi  untuk  mendapatkan  data  lain  sampai  mencapai sasaran  atau  kesimpulan.  Mesin  inferensi  yang  menggunakan forward  chaining  mencari aturan-aturan inferensi hingga menemukan salah satu antecedent (dalil hipotesis atau klausa if-then) yang benar (Handayani et al., 2022).

## 3.2 Implementasi Forward Chaining
Sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode forward  chaining  untuk  merekomendasikan penempatan magang mahasisawa ini memiliki menu utama untuk memilih perusahaan atau lembaga  penyedia  magang  terhadap  kualifkasi  yang  dipilih  oleh  mahasiswa.  Pengujian dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menjamin  sistem  pakar  yang  dibuat  sesuai  dengan  hasil analisis dan perancangan serta menghasilkan satu kesimpulan yang akurat sesuai aturan yang ditentukan (Digdo et al., 2022).
Gambar 2. Alur Forward Chaining
Gambar  2  membagi  proses  metode forward  chaining  pada  sistem  pakar  dalam  beberapa tahapan. Halaman awal sistem pakar akan menampilkan daftar kualifikasi yang dapat dipilih oleh  mahasiswa.  Kualifikasi  terpilih  akan  disesuaikan  dengan  aturan forward  chaining. Kesesuiaan  antara  pilihan  kualifiaksi  dan  aturan  basis  data  akan  menampilkan  hasil  akhir rekomendasi perusahaan atau lembaga penempatan magang beserta dengan lokasi dan jenis pekerjaannya. Mahasiswa dapat melakukan konsultasi ulang apabila pilihan kualifikasi tidak menampilkan hasil rekomendasi karena tidak sesuai dengan aturan basis data.

## 3.3 Basis Data Forward Chaining

## 3.3.1 Konklusi
Pada penelitian ini terdapat 10 data konklusi berupa perusahaan yang akan dijadikan tujuan rekomendasi magang mahasiswa program studi rekayasa keamanan siber. Kode perusahaan dengan nama yang sama dibuat berbeda, karena dalam satu perusahaan terdapat lebih dari satu  posisi  magang.  Berikut  ini  adalah  data  konklusi  yang  diterapkan  dalam  menjalankan metode forward chaining.
Tabel 1. Data Konklusi Kode Nama Perusahaan P01 PT Wesclic Indonesia Neotech P06 PT Wesclic Indonesia Neotech P02 PT Marsindo Konsult Prima
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
P07 PT Marsindo Konsult Prima P03 PT Xapiens Teknologi Indonesia P08 PT Xapiens Teknologi Indonesia P04 Mekari P09 Mekari P05 PT Beon Intermedia P10 PT Beon Intermedia

## 3.3.2 Premis
Sistem pakar ini dijalankan berdasarkan data premis yang dipilih oleh mahasiswa. Data premis akan diolah dan disesuaik andengan data konklusi untuk menghasilkan rekomendasi. Berikut ini merupakan daftar 60 data premis yang ditetapkan dalam sistem pakar magang mahasiswa (MAGMA).
Tabel 2. Data Premis Kode Keterangan Klasifikasi K01 Memahami bahasa pemrograman tertentu seperti Python, Java, C++, JavaScrip. K02 Memiliki  pengetahuan  tentang  struktur  data,  algoritma,  paradigma pemrograman.
K03 Kemampuan  untuk  menganalisis  masalah,  menguraikan  masalah  menjadi langkah terstruktur.
K04 Kemampuan untuk berkolaborasi dengan anggota tim lain.
K05 Familiaritas  dengan  basis  data  dan  kemampuan  untuk  menggunakan  bahasa query SQL K06 Kemampuan untuk mencari dan mempelajari informasi baru secara m andiri.
K07 Pengalaman  sebelumnya  dengan  platform  atau  alat  tertentu  yang  relevan, seperti Git, Docker K08 Memiliki  pengetahuan  tentang  HTML,  CSS,  dan framework  web  (React, Angular, atau Vue) K09 Kemampuan untuk berpikir kreatif dan inovatif
K10 Kemampuan untuk mencari dan memperbaiki bug atau kesalahan dalam kode.
K11 Memahami dasar-dasar keamanan jaringan, protokol, dan infrastruktur jaringan
K12 Memahami  keamanan  sistem  operasi,  konfigurasi  keamanan,  dan  praktik pengamanan K13 Kemampuan untuk melakukan pengujian penetrasi
K14 Pemahaman tentang konsep dasar kriptografi
K15 Familiaritas dengan alat keamanan seperti SIEM, NIDS, HIDS
K16 Pemahaman tentang keamanan dalam lingkungan cloud computing K17 Paham    tentang  manajemen  identitas  dan  hak  akses  pengguna  untuk mengontrol
K18 Kemampuan untuk menganalisis ancaman keamanan informasi yang umum.
K19 Kesadaran tentang undang-undang dan regulasi keamanan siber yang relevan.
K20 Kemampuan untuk menganalisis risiko keamanan
K21 Pengetahuan tentang infrastruktur jaringan, firewall, IDS/IPS
K22 Familiaritas  dengan  sistem  operasi Windows,  macOS,  dan  Linux,  serta  cara mengamankannya. K23 Pemahaman tentang pentingnya dan praktik manajemen patch untuk menjaga sistem tetap aman.
K24 Pengetahuan tentang kerentanan umum dalam aplikasi

## K25 Kemampuan untuk berkomunikasi dengan jelas
K26 Familiaritas dengan penggunaan framework dan library yang umum digunakan K27 Familiaritas  dengan  sistem version  control  seperti  Git  dan  kemampuan kolabborasi tim K28 Kemampuan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  kebutuhan  bisnis  atau pengguna
K29 Kemampuan  untuk  menggunakan  alat  pemodelan  seperti  UML  ( Unified Modeling Language) K30 Pengetahuan  tentang  teknologi  informasi  umum,  arsitektur  sistem,  dan infrastruktur IT.
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
K31
Memahami  proses  bisnis  yang  ada  dan  mengidentifikasi  area  yang  dapat ditingkatkan
K32 Familiaritas dengan prinsip-prinsip manajemen proyek dan kemampuan untuk mengelola proyek
K33 Kemampuan untuk menganalisis data dan mengambil keputusan berdasarkan temuan analisis.
K34 Pemahaman  tentang  prinsip  pengujian software  dan  kemampuan  untuk melakukan pengujian
K35 Kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis bukti digital dari berbagai sumber
K36 Familiaritas dengan berbagai alat forensik digital
K37 Kemampuan untuk menganalisis data digital dengan cermat
K38 Kemampuan dalam scripting atau pemrograman
K39 Kemampuan untuk mengelola waktu dengan baik
K40 Memahami aspek hukum dan peraturan yang relevan dalam forensik digital
K41 Menunjukkan  integritas  dan  etika  kerja  yang  baik  dalam  menghadapi  data sensitif K42 Kemampuan untuk membaca, memahami, dan menganalisis kode Assembly dari program K43 Kemampuan  untuk  menggunakan  debugger  (seperti  GDB,  OllyDbg,  atau  IDA Pro)
K45 Kemampuan untuk menganalisis kode dan mengidentifikasi kerentanannya.
K46 Kemampuan  untuk  berpikir  secara  logis  dan  menganalisis  kode  secara sistematis.
K47 Pengetahuan tentang malware, teknik peretasan, dan metode serangan
K48 Familiaritas dengan berbagai alat dan teknik analisis intelijen ancaman
K49 Kemampuan  untuk  mencari  dan  menganalisis  data  dari  sumber-sumber terpercaya K50 Kemampuan untuk menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur
K51 Kemampuan untuk menghubungkan titik-titik data yang berbeda
K52 Memahami konsep dan prinsip dasar Internet of Things
K53
Kemampuan  untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi  risiko  keamanan  dalam sistem IoT
K54 Pemahaman  tentang  keamanan  jaringan  dan  protokol  dalam  komunikasi perangkat IoT K55 Pemahaman  tentang  manajemen  identitas,  hak  akses  pengguna,  dan  praktik keamanan
K56 Pemahaman  tentang  protokol  komunikasi  yang  digunakan  dalam  IoT  dan praktik keamanan K57 Pengetahuan tentang keamanan sistem operasi, protokol jaringan, infrastruktur jaringan K58 Kemampuan  untuk  identifikasi  risiko  keamanan  potensial  dalam  lingkungan bisnis atau proyek K59 Pemahaman  tentang  manajemen  identitas,  hak  akses  pengguna,  dan  praktik pengamanan akses
K60 Familiaritas dengan prinsip-prinsip manajemen proyek

## 3.3.3 Aturan
Tabel 3 berisikan aturan ini dijadikan acuan untuk mengasilkan rekomendasi yang tepat bagi mahasiswa dalam proses konsultasi pada sistem pakar. Pilihan kualifikasi yang tidak sesuai aturan tidak akan mempilkan rekomendasi pada sistem.
Tabel 3. Data Aturan

## Aturan
I f K28 and K29 and K30 and K25 and K03 and K31 and K32 and K33 and K34 and K06 then P01
I f K01 and K02 and K26 and K05 and K08 and K27 and K09 and K06 and K25 and K03 then P02
I f K20 and K21 and K13 and K22 and K14 and K23 and K18 and K24 and K03 and K25 then P03
I f K11 and K12 and K13 and K14 and K15 and K16 and K17 and K18 and K19 and K03 then P04
I f K01 and K02 and K03 and K04 and K05 and K06 and K07 and K08 and K09 and K10 then P05
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
I f K35 and K36 and K22 and K37 and K09 and K38 and K25 and K39 and K40 and K41 then P06
I f K52 and K53 and K54 and K13 and K01 and K55 and K56 and K06 and K14 and K25 then P07
I f K20 and K18 and K47 and K48 and K49 and K50 and K51 and K25 and K06 and K41 then P08
I f K57 and K30 and K58 and K21 and K24 and K03 and K25 and K41 and K59 and K32 then P09
I f K01 and K42 and K22 and K43 and K44 and K14 and K46 and K45 and K06 and K41 then P10

## 3.4 Desain Sistem

## 3.4.1 Use Case Diagram
Use case merupakan pemodel untuk kebutuhan sebuah sistem fungsional, setiap use case digambarkan sebagai kunci dari suatu skenario yang dilakukan oleh aktor dan diringkas dalam sebuah batas sistem (Aliman et al., 2021).
Gambar 3. Use Case Mahasiswa
Gambar 3 merupakan gambaran sistem yang akan dilihat oleh user(mahasiswa). Mahasiswa memiliki  akses  pada  menu  konsultasi  untuk  melalakukan  proses  perekomendasian.  Hasil rekomendasi dapat dilihat oleh user, admin, dan perusahaan pada menu riwayat.

## 3.4.2 Permodelan Sistem Pakar
Implementasi  metode forward  chaining  dalam  bahasa  pemrograman  direalisasikan  dengan mengaplikasikan  sistem  pakar  dalam  tampilan website.  Tampilan  antar  muka  website dirancang  secara  ramah  pengguna,  bertujuan  supaya website  rekomendasi  penempatan magang mahasiswa dapat dipahami dengan baik. Sistem ini dirancang untuk akses 3 level yaitu  admin, user  atau  mahasiswa,  dan  perusahaan.    Proses  konsultasi  rekomendasi penempatan  magang  dijalankan  pada  level user  dengan  aturan  kualifikasi  yang  ditetapkan oleh level perusahaan.

## Gambar 4. Halaman Pilihan Kualifikasi
Gambar 4 menunjukkan tampilan daftar kualifikasi yang dapat dipilih oleh mahasiswa pada menu  konsultasi.  Kualifiaksi  yang  dipilih  selanjutnya  akan  diproses  menggunakna  metode forward chaining untuk menghasilkan rekomendasi.
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining

## Gambar 5. Hasil Rekomendasi
Kualifikasi yang dipilih user akan di proses oleh sistem pakar. Hasil rekomendasi ditampilkan seperti  gambar  5 .  User  dapat  melihat  ulang  pilihan  kualifikasi  yang  dipilih  lengkap  dengan rekomendasi Perusahaan dan posisi magang yang tepat.

## 3.5 Pengujian Sistem Pakar
Proses pengujian sistem pakar rekomendasi penempatan magang mahasiswa dilakukan untuk membuktikan apakah sistem yang dibangun sesuai dengan desain rancanan awal (Mardeni et al.,  2021).  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  kuesioner  kepada  21  responden mahasiswa program studi rekayasa keamanan siber.

## 3.5.1 Hasil Pengujian
Hasil  kuesioner  yang  dimplementasikan  kedalam  system  pakar  menunjukkan  hasil rekomendasi  yang  beragam.  Hasil  rekomendasi    ditetapkan  berdasarkan  aturan  yang ditetapkan dalam basis data forward chaining. Berikut ini merupakan  hasil pengujian proses rekomendasi dalam sistem pakar magang mahasiswa (MAGMA).
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian Sistem Pakar Nama Mahasiswa Pilihaan Kualifikasi Logika Manual Logika SPK At Tafani Fillah K57 - K30 - K58 - K21 - K24 - K03 - K25 - K41 - K59 - K32 P09 P09
Eko Alfianto K28 - K29 - K30 - K25 - K03 - K31 - K32 - K33 - K34 - K06 P01 P01 Clarissa Monique K01 - K02 - K26 - K05 - K08 - K27 - K09 - K06 - K25 - K03 P02 P02 Imam Muhyiddin K57 - K30 - K58 - K21 - K24 - K03 - K25 - K41 - K59 - K32 P09 P09 Aji Nur K52 - K53 - K54 - K13 - K01 - K55 - K56 - K06 - K14 - K25 P07 P07 Firdaus Anesta K01 - K02 - K03 - K04 - K05 - K06 - K07 - K08 - K09 - K10 P05 P05 Faiz Nesa K20 - K21 - K13 - K22 - K14 - K23 - K18 - K24 - K03 - K25 P03 P03 Aditya Eka K11 - K12 - K13 - K14 - K15 - K16 - K17 - K18 - K19 - K03 P04 P04 Nova Aditya K35 - K36 - K22 - K37 - K09 - K38 - K25 - K39 - K40 - K41 P06 P06 Yudha Satria K57 - K30 - K58 - K21 - K24 - K03 - K25 - K41 - K59 - K32 P09 P09 Kanca Dwi K01 - K42 - K22 - K43 - K44 - K14 - K46 - K45 - K06 - K41 P10 P10 Angga Ferdyan K01 - K02 - K26 - K05 - K08 - K27 - K09 - K06 - K25 - K03 P02 P02 Arsyad Abdulghani K01 - K02 - K26 - K05 - K08 - K27 - K09 - K06 - K25 - K03 P02 P02 Indra Permada K35 - K36 - K22 - K37 - K09 - K38 - K25 - K39 - K40 - K41 P06 P06 Jidar Titahjaya K20 - K18 - K47 - K48 - K49 - K50 - K51 - K25 - K06 - K41 P08 P08 Assa Atina Zara K57 - K30 - K58 - K21 - K24 - K03 - K25 - K41 - K59 - K32 P09 P09 Sarah Gracia K28 - K29 - K30 - K25 - K03 - K31 - K32 - K33 - K34 - K06 P01 P01 Dionosius Lucky K20 - K21 - K13 - K22 - K14 - K23 - K18 - K24 - K03 - K25 P03 P03
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
Samuel Latekay K01 - K02 - K03 - K04 - K05 - K06 - K07 - K08 - K09 - K10 P05 P05 Uun Syaifudin K01 - K42 - K22 - K43 - K44 - K14 - K46 - K45 - K06 - K41 P10 P10 Alfian Yudha K20 - K21 - K13 - K22 - K14 - K23 - K18 - K24 - K03 - K25 P03 P03

## 3.5.2 Akurasi Sistem Pakar
Uji coba dilakukan untuk menguji seberapa baik kinerja dari sistem pakar yang dibuat. Hasil uji coba memalui website sistem pakar dapat dilihat pada tabel 4. Pengujian akurasi dilakukan dengan proses perekomendasian menggunakan logika manual. Dari 21 data yang diuji, seluruh data  menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan  rekomendasi  sistem  pakar.  Presentase  akurasi sistem pakar magang mahasiswa(MAGMA) dapat dinyatakan sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Proses  Proses  implementasi  dan  pengujian  berhasil  menemukan  beberapa  kesimpulan mengenai sistem pakar rekomendasi penempatan magang mahasiswa program studi rekayasa keamanan siber. Sistem pakar ini dapat membantu mahasiswa menemukan tempat magang yang  sesuai  dengan  minat  dan  keahlian  mereka,  serta  memberikan  solusi  dalam menyelesaikan  masalah  penempatan  magang  yang  cocok  bagi  mahasiswa.  Implementasi metode forward  chaining  dalam  sistem  pakar  ini  terbukti  efektif  dalam  menghasilkan rekomendasi  penempatan  magang.  Evaluasi  menjadi  komponen  penting  dalam  proses pengelolaan peningkatan kualitas sistem pakar, dan memastikan rekomendasi yang akurat dan relevan (Kalifia  et  al.,  2022). Nilai  akurasi  dalam  pengujian  yang  telah  dilakukan menunjukkan  hasil  cukup  tinggi,  yaitu  100%.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  seleksi  menggunakan  logika  manual  dengan  sistem  pakar  metode forward chaining.
Upaya  peningkatkan kinerja sistem dilakukan dengan evaluasi lebih lanjut terhadap kualitas dan  performa  sistem  pakar  rekomendasi  penempatan  magang.  Pengembangan  dan pembaruan basis pengetahuan sistem pakar dilakukan secara berkala untuk menjaga relevansi informasi  dalam  memberikan  rekomendasi  penempatan  magang (Ronaldo  et  al.,  2019). Salah satu pengembangan yang dilakukan dengan memperbaiki implementasi sitem supaya aturan yang berbeda dengan nama Perusahaan yang sama dapat dijalankan dalam sisitem pakar.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh peneliti, terdapat beberapa saran yang dapat diberikan  untuk  pengembangan  dan  peningkatan  sistem  pakar  dalam  merekomendasikan penempatan  magang  mahasiswa.  Dalam  rangka  memperkuat  manfaat  sistem  pakar rekomendasi,  penelitian  lebih  lanjut  diarahkan  untuk  mengukur  efektivitas  dan  dampak penggunaan  sistem  pakar  ini  terhadap  keberhasilan  mahasiswa  dalam  magang  dan pengembangan  karir  mereka  di  bidang  keamanan  siber.  Dengan  demikian,  sistem  pakar rekomendasi  penempatan  magang  di  program  studi  rekayasa  keamanan  siber  dapat  terus berkembang  dan  memberikan  kontribusi  yang  berarti  bagi  dunia  pendidikan  dan  industri keamanan siber.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Bagian  Dengan  rasa  syukur  dan  kebahagiaan,  kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya  atas  kesempatan  untuk  menyampaikan  rasa  terima  kasih  ini  melalui penelitian  berjudul  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penempatan  Magang Mahasiswa  (MAGMA)  Program  Studi  Rekayasa  Keamanan  Siber  Berbasis  Website Menggunakan Metode Forward Chaining."
Terima kasih pertama kami sampaikan kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan, bimbingan,  dan  dorongan  selama  proses  penelitian  ini  berlangsung  secara  khusus  kepada seluruh  responden  dan  partisipan  penelitian  yang  telah  berkenan  meluangkan  waktu  dan memberikan data yang berharga untuk penelitian ini. Partisipasi mereka menjadi dasar yang kuat dalam menyusun temuan dan hasil penelitian yang relevan.
Tak lupa, kami juga mengucapkan terima kasih kepada seluruh dosen dan staf Program Studi Rekayasa  Keamanan  Siber  yang  telah  memberikan  dukungan  fasilitas  dan  akses  yang diperlukan dalam mengumpulkan data dan informasi. Semoga penelitian ini dapat memberikan manfaat dan kontribusi positif bagi pengembangan ilmu pengetahuan, khususnya di bidang Sistem Pendukung Keputusan dan Rekayasa Keamanan Siber. Ucapan terima kasih ini kami sampaikan dengan rendah hati, dan semoga ke depannya kami dapat terus berkembang dan memberikan kontribusi yang lebih baik lagi.

## DAFTAR RUJUKAN
Marziah, A. (2021). Analisis Kesulitan Magang III Pada Mahasiswa Prodi Bimbingan Konseling Fakultas  Tarbiyah  dan  Keguruan  di  Universitas  Islam  Negeri  Ar-Raniry  (Doctoral dissertation, UIN Ar-Raniry).
Maharrani,  R.  H.,  Supriyono,  A.  R.,  &  Syafirullah,  L.  (2021).  Sipgang:  Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  magang  Industri  Berbasis  multi-attribute  utility  theory (MAUT). Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika  (JEPIN),  7(3),  473. https://doi.org/10.26418/jp.v7i3.49478.
Maulida, A., Rahmatulloh, A., Ahussalim, I., Alvian, R., & Rosyani, P. (2023). Analisis Metode Forward Chaining pada Sistem Pakar: Systematic Literature Review. Jurnal Manajemen, Ekonomi, Hukum, Kewirausahaan, Kesehatan, Pendidikan dan Informatika (MANEKIN), 1(4: Juni), 144-151.
Dikdo, M. H., Wakhid, A., Wijayanti, A., Suryanto, A. A., & Putri, R. E. (2022, February). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor. In STAINS (SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI & SAINS) (Vol. 1, No. 1, pp. 125-131).
Ronaldo,  R. and  Wagiu,  E.B.  (2019)  ‘Perancangan  Sistem  Informasi  Pendukung  Keputusan untuk  menentukan  Kelayakan  Mahasiswa  Tinggal  di  Luar  Asrama  (Studi  Kasus :
Universitas advent Indonesia)’, TeIKa, 9(02), pp. 155– 169.
doi:10.36342/teika.v9i02.2177.
Mardeni, S. T., Kom, M., Retina, D., & Muhaimin, A. (2021). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Pinang Menggunkan Metode Forward Chaining. Jurnal Ilmu Komputer, 10(1), 38-42.
H andayani, M., Hayadi, B.H. and Lubis, A. (2022) ‘Penerapan metode forward chaining Pada sakit  Gusi’, JOURNAL  OF  ICT  APLICATIONS  AND  SYSTEM,  1(1),  pp.  36–42. doi:10.56313/jictas.v1i1.128.

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penempatan Magang Mahasiswa (MAGMA) Program Studi Rekayasa Keamanan Siber Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining
Kalifia,  A.  D.  (2022)Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Hak  Waris  dengan  Rule  Based Expert  System  Menggunakan  Forward  Chaining. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Bisnis, 13(1), 193-209. Xx. Ningsih, W., & Nurfauziah, H. (2023). Perb andingan Model Waterfall Dan Metode Prototype Untuk Pengembangan Aplikasi Pada Sistem Informasi. Jurnal Ilmiah METADATA, 5(1), 83-95.
Sumarno, Harahap. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepala  Unit  (Kanit)  Ppa  Dengan  Metode  Weight  Product.  Jurnal  Sistem  Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer. Vol 11, No 1, 37- 44.
Aliman,  W.  (2021).  Perancangan  perangkat  lunak  untuk  menggambar  diagram  berbasis android. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia, 6(6), 3091-3098.