Pemilihan Jenis Ponsel Pintar Sesuai dengan Kebutuhan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Decision Tree
Rival Amperawansyah 1 , Dhanny Permatasari Putri 2
Universitas Mercu Buana, Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan, Jakarta, Indonesia 1,2 Email: rivalamperawansyah@gmail.com 1 dhanny.permatasari@mercubuana.ac.id 2
Abstrack  - The  need  for  smartphones  to  support  various  human  activities  in  daily  life  has  become something that cannot be separated. Various models of smartphones that are present in the market today need to be considered according to the needs of the people. Indonesian people's purchasing power of smartphones  tends  to  come  from  the  lower  segment  of  society  who  generally  prefers  to  choose smartphones that are in the price range of 1-3 million Rupiah. In the second quarter of 2021, smartphone shipments  in  Indonesia  grew  by  28%  compared  to  the  second  quarter  of  2020.  To  find  out  what smartphone suits the needs, it can be done by making a system using the forward chaining and decision tree methods. That way whether the two methods are able to provide precise and accurate smartphone results.  The  result  of  this  research  is  a  web-based  system  where  the  author  conducts  testing  with blackbox testing and community satisfaction surveys. The result is that the system is successful without any  problems  and  the  collected  respondent  data  shows  an  accuracy  of  95%  in  helping  users  make smartphone choices. The conclusion of this research is that a smartphone model fits the user's choice, and that way the user will be helped before buying a smartphone.
Keywords - Artificial Intelligence, Expert System, Forward Chaining, Decision Tree, Smartphone
Intisari  - Kebutuhan  ponsel  pintar  untuk  mendukung  berbagai  aktifitas  manusia  dalam  kehidupan sehari-hari sudah menjadi suatu hal yang tidak dapat dipisahkan. Berbagai model ponsel pintar yang hadir  di  pasaran  saat  ini  perlu  dipertimbangkan  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakatnya.  Daya  beli ponsel pintar masyarakat Indonesia cenderung berasal dari segmen masyarakat berpenghasilan rendah yang  umumnya  lebih  memilih  untuk  membeli  ponsel  pintar  yang  berada  di  kisaran  harga  1-3  Juta Rupiah. Pada kuartal II-2021 pengiriman ponsel pintar di Indonesia tercatat mengalami pertumbuhan sebesar 28% bila dibandingkan dengan kuartal II-2020. Untuk mengetahui ponsel pintar apa yang sesuai dengan kebutuhan dapat dilakukan dengan pembuatan sistem bermetode forward chaining dan decision tree . Dengan begitu apakah kedua metode tersebut mampu memberikan hasil smartphone yang tepat dan akurat. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem berbasis web dimana penulis melakukan testing dengan blackbox  testing dan  survey  kepuasan  masyarakat.  Hasilnya  adalah  sistem  berhasil  berjalan tanpa adanya kendala dan data responden yang terkumpul menunjukan keakuratan sebesar 95% dalam membantu user menentukan pilihan ponsel pintar. Kesimpulan dari penelitian ini didapatkan sebuah model ponsel pintar yang sesuai dengan pilihan user, dan dengan begitu user akan terbantu sebelum membeli ponsel pintar.
Kata Kunci - Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Forward Chaining , Decision Tree , Ponsel Pintar.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  perangkat  keras  untuk  mendukung  pekerjaan  manusia  seperti  komputer, laptop  dan  peralatan  IoT  lainnya  dapat  memudahkan  manusia  dalam  suatu  pekerjaan,  tidak terkecuali ponsel pintar. [1] Indonesia berada diurutan ke-4 dalam penggunaan ponsel pintar terbanyak di dunia dengan angka sebesar 43% dan juga menjadikan Indonesia salah satu dari 12  negara  di  dunia  yang  dimana  tingkat  penggunaan  ponsel  pintar  lebih  tinggi  daripada
perangkat lain seperti komputer. Berdasarkan data Kemenkominfo [2] jumlah pengguna ponsel pintar  di  Indonesia  sendiri  telah  mencapai  167  juta  orang  atau  89%  dari  total  penduduk indonesia, hal itu didorong oleh tarif internet yang semakin murah dan keberagaman ponsel pintar yang beredar di pasaran. Konsumen sebagai pengguna teknologi ponsel pintar senantiasa dihadapakan  oleh  berbagai  macam  pilihan  model  ponsel  pintar  yang  sangat  beragam.  [3] Berbagai  model  dan  jenis  ponsel  pintar  yang  menarik  mata  itu  diciptakan  oleh  vendor perusahaan ponsel pintar dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat yang berubah setiap saat. [4] Pada kuartal II tahun 2012 Android memiliki nilai pangsa pasar di Indonesia mencapai  11.75%.  Berbanding  terbalik  dengan  iOS  nya  Apple  yang  terbilang  kecil  senilai 0.28% saja. Android sebagai sistem operasi yang paling banyak diproduksi oleh vendor ponsel pintar dapat meluncurkan ponsel pintar ciptaannya dengan harga termurah sampai dengan yang termahal  sehingga  dapat  menyentuh  semua  kalangan  masyarakat  mulai  dari  masyarakat menengah kebawah sampai masyarakat menengah keatas.
Terdapat pengujian yang telah dilakukan [5] bahwa antara pengaruh harga, promosi dan kualitas  terhadap  minat  beli  masyarakat,  pengaruh  harga  memiliki  peranan  penting  dalam membeli  sebuah  ponsel  pintar.  Dimana  [6]  daya  beli  ponsel  pintar  masyarakat  Indonesia cenderung  berasal  dari  segmen  masyarakat  berpenghasilan  rendah  yang  umumnya  lebih memilih untuk membeli ponsel pintar yang berada di kisaran harga 1-3 Juta Rupiah. Semakin maraknya jenis dan model ponsel pintar baru yang selalu hadir setiap tahunnya menandakan bahwa perkembangan ponsel pintar dipasaran saat ini sangatlah cepat sehingga menimbulkan beberapa masalah baru yaitu masyarakat kesulitan dalam memilih ponsel pintar yang sesuai dengan  kebutuhannya  dan  kesalahan  dalam  membeli  ponsel  pintar  juga  akan  marak  terjadi nantinya.
Dalam  mencari  solusi  dari  masalah  tersebut,  dilakukanlah  sebuah  penelitian  yang menggunakan  teknik forward  chaining dan decision  tree . forward  chaining atau  penalaran kedepan adalah metode yang melakukan pelacakan kedepan dengan didukung sebuah fakta atau kriteria dan berakhir pada kesimpulan atau tujuan. decision tree pada dasarnya untuk membantu proses  pencarian  yang  dapat  menyederhanakan  pengetahuan  yang  ada  [7].  Dengan  adanya penelitian ini diharapkan agar para masyarakat lebih mengenali apa yang harus dibeli sesuai dengan budget dan kebutuhannya masing masing, serta dapat mengambil suatu keputusan dan memberikan beberapa jawaban atas kebingungan masyarakat dalam memilih ponsel pintar itu sendiri.
Rumusan masalah dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut: Apakah metode forward  chaining dan decision  tree mampu  menghasilkan  pilihan  ponsel  pintar  yang  sesuai dengan kebutuhan masyarakat, dan bagaimana caranya mendapatkan model ponsel pintar yang terbaik di kelas harga tertentu. Batasan masalah pada penelitian ini sebagai berikut:
Data ponsel pintar yang dikumpulkan adalah ponsel pintar keluaran tahun 2021, mencakup data ponsel pintar Android, rentan harga ponsel android antara 1 sampai 3 Juta Rupiah, model ponsel pintar yang diambil hanya dilihat dari spesifikasinya saja.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A.   Studi Literatur

## 1.   Kecerdasan Buatan
Sebagai cabang ilmu komputer [8] kecerdasan buatan (AI) mencoba memahami nilai esensi kecerdasan dan menghasilkan banyak jenis mesin cerdas baru yang dapat merespons dengan cara  yang  mirip  dengan  kecerdasan  manusia.  Selama  beberapa  dekade  terakhir  ini,  sistem kecerdasan buatan telah berhasil digunakan di banyak dunia industri dengan dirancang agar
memiliki kemampuan sistem untuk menyelesaikan masalah yang nyata dalam lingkungan yang kompleks [9].

## 2.   Sistem Pakar
Sistem pakar atau Expert System adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang berbasis sebuah  ilmu  komputer  dimana  nantinya  digunakan  sebagai  wadah  atau  tempat  untuk menyimpan  pengetahuan  dari  para  pakar  atau  ahlinya.  Sedangkan  menurut  Maylawati, Darmalaksana  dan  Ramdhani  [10]  sistem  pakar  adalah  sistem  yang  dapat  menyimpan pengetahuan dari para pakar manusia itu sendiri agar komputer mampu memecahkan masalah yang  ada  menggunakan  pengetahuan  dari  sang  pakar  tersebut.  [11]  Sistem  pakar  yang menerapkan aturan-aturan berupa IF-THEN sebagai basis pengetahuan dan telah divalidasi oleh ahli  pakarnya  disebut  dengan  penalaran rule-based  reasoning  (RBR) . Case  based  reasoning (CBR) adalah  penalaran  yang  berdasarkan  solusi  dari  permasalahan  yang  sudah  ada  untuk menyelesaikan sebuah permasalahan. Dari kedua jenis penalaran tersebut telah diuji dimana untuk proses waktu yang didapatkan dengan RBR rata-rata 1 detik dan CBR 5 detik.
3. Forward Chaining
Forward chaining merupakan salah satu dari dua metode yang sering dipakai dalam suatu pembuatan  sistem  pakar. Forward  chaining adalah  [12]  pelacakan  yang  dimulai  dengan informasi  dari  seorang  pakar  dan  menggabungkannya  menjadi  suatu  aturan  untuk  mencapai suatu kesimpulan atau tujuan. Pelacakan ke depan ini sangat cocok untuk menangani masalah yang dimulai dengan penangkapan awal informasi dan ingin beralih ke solusi akhir. Ini semua dilakukan karena seluruh proses berjalan maju secara berurutan. [13] Sistem pakar yang baik sangat  bergantung  pada  kualitas  dari  pengetahuan  para  ahli  pakar  yang  dapat  di implementasikan kedalam basis pengetahuannya.

## 4. Decision Tree
Decision tree atau pohon keputusan adalah salah satu metode dari klasifikasi Data Mining yang  berfokus  sebagai  solusi  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  yang  ada. Decision  tree sendiri  menggunakan  metode supervised  machine  learning yaitu  proses  pembelajaran  yang menggunakan  sampel  pelatihan  yang  ada  untuk  mengklasifikasikan  data  baru. supervised machine learning dilatih untuk mengenali hubungan mendasar antara data inut dan data output yang dikeluarkan sehingga konsep dari decision tree data mining tidak jauh berbeda dengan yang ada pada machine learning . Yang membedakan hanyalah dari cara penggunaannya saja [14].
Decision tree memiliki 3 bagian yaitu root node, internal node dan leaf node seperti pada gambar 1.
Root node adalah akar dari percabangan yang akan dihasilkan. Node ini terletak paling atas dan  hanya  bersifat  satu.  Internal  node  adalah  pecabangan  dari  root  node.  Node  ini  harus memiliki percabangannya lagi dengan minimal dua, entah itu internal node lagi atau leaf node. Sedangkan leaf node adalah node yang paling akhir. Node ini adalah node tujuan atau hasil akhir yang tidak punya cabang lagi. Perlu jadi catatan bahwa semakin banyak internal node maka leaf node yang dihasilkan juga akan semakin banyak, dan semakin banyak leaf node maka akan membutuhkan banyak waktu untuk mengambil suatu keputusan.

## B.   Metodelogi Penelitian

## 1.   Jenis Penelitian
Penelitian ini bersifat penelitian deskriptif karena data ponsel pintar yang akan digunakan nantinya berupa informasi dan spesifikasi dari ponsel pintar itu sendiri yang ada di pasaran. Data ini dikumpulkan dan diolah menjadi dataset kriteria masing-masing ponsel pintar.

## 2.   Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dilakukan dengan observasi dan studi pustaka. Dari nama dan model ponsel pintar akan diamati bagaimana teknologi dan informasi yang dimiliki dari ponsel pintar  tersebut  sehingga  data  yang  terkumpul  merupakan  data  yang  terbaru  dan  terupdate. Model ponsel pintar didapatkan dengan mengobservasi dari sumber internet terlebih dahulu lalu akan  diverifikasi  dengan  cara  mendatangi official  store  offline dari  masing-masing  vendor ponsel pintar. Berikut ini adalah gambaran proses pengumpulan data pada gambar 2.

## Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Data ponsel pintar diambil berawal dari para ahli pakar yang sudah ahli dibidangnya, yaitu channel  youtube Gadgetin  dan  Jagat  Review.  Ada  banyak  ponsel  pintar  yang  rilis  setiap tahunnya,  sehingga  kedua channel  youtube tersebut  selalu  membuat  video  yang  berisikan rekomendasi ponsel pintar untuk pertengahan tahun (Lebaran) hingga akhir tahun dengan kelas harga yang termurah mulai dari 1 Juta Rupiah hingga belasan Juta Rupiah. Dari rekomendasi pilihan  ponsel  pintar  kedua channel  youtube tersebut  akan  dikumpulkan  dan  digabungkan apabila memilih ponsel pintar yang sama.

## Gambar 3. Proses Pengumpulan Data
Verifikasi  data  dilakukan  agar  data  model  ponsel  pintar  sesuai  dengan  kondisi  pasar sehingga  setelah  berhasil  diverifikasi  dengan  landasan  data  yang  telah  dikumpulkan  dari internet akan diambil fakta dari ponsel pintar tersebut.
Dan  berikut  tabel  data  spesifikasi  ponsel  pintar  dan  informasinya  yang  berhasil dikumpulkan per tanggal 30 Maret 2022:

## T ABEL I

## S PESIFIKASI P ONSEL P INTAR
No  Kode Gambaran Gambaran Ponsel Pintar 1 G01 Apakah anda sedang mencari ponsel pintar? 2 G02 Apakah ponsel pintar 4G? 3 G03 Apakah ponsel pintar 5G? 4 G04 Dana anda 1 Jutaan? (1-1.999 Juta) 5 G05 Dana anda 2-3 Jutaan? (2-3.999 Juta) 6 G06 Apakah butuh Infrared? (Untuk remote TV, AC, DLL) 7 G07 Ingin bersih dari iklan? 8 G08 Memiliki fingerprint dalam layar? 9 G09 Apakah butuh NFC? 10 G10 Memiliki performa yang kencang dikelasnya? 11 G11 Butuh Refresh Rate Tinggi? 12 G12 Apakah untuk bermain game berat? 13 G13 Apakah butuh kamera beresolusi tinggi? 14 G14 Apakah butuh layar yang bagus? 15 G15 Kualitas Perekaman Video Tinggi?
3.   Tahapan Analisis Sistem
a) Inferensi forward chaining
Setelah  data  informasi  ponsel  pintar  beserta  spesifikasinya  telah  berhasil  didapatkan selanjutnya dibuat tabel keputusan dengan tujuan untuk menentukan rule yang nantinya dimuat kedalam pohon keputusan. Rule ini adalah aturan yang memuat beberapa gabungan informasi gambaran ponsel pintar (IF) dan hasil akhir (THEN) berupa model ponsel pintar. Jika kode gambaran dipilih sebagai YA maka sistem akan merujuk kedalam kode ponsel pintar.

## T ABEL II
R ULE D ATA P ONSEL P INTAR No IF Kode Gambaran THEN Kode Ponsel Pintar 1 - K01 2 G01 K02 3 G01, G02 K03 4 G01, G03, G06 K04 5 G01, G03, G07 K05 6 G01, G03 K06 7 G01, G02, G04, G09 K07 8 G01, G02, G04 K08 9 G01, G02, G04, G10 K09 10  G01, G02, G05, G11 K10 11  G01, G02, G05, G08 K11 12  G01, G02, G05, G12 K12 13  G01, G02, G05, G13 K13 14  G01, G02, G05 K14 15  G01, G02, G04, G14 K15 16  G01, G02, G04, G15 K16

## b) Perancangan Pohon Keputusan
Pada gambar 2 G01 adalah root nodenya. User akan dihadapkan oleh pertanyaan terlebih dahulu apakah sedang mencari ponsel pintar atau tidak. Jika tidak maka masuk ke leaf node atau akhir yaitu K01. Jika ya maka masuk ke internal node G02. G02 adalah pertanyaan untuk ponsel pintar 4G, jika ya maka masuk ke G04 yaitu pertanyaan seputar harga, jika tidak beralih ke G03 yaitu ponsel pintar 5G. untuk ponsel pintar 5G disini otomatis masuk di range harga 2- 3 jutaan dikarenakan untuk tahun 2021 masih belum ada ponsel pintar 5G di harga 1 jutaan. Berbeda dengan ponsel pintar 4G yang banyak variasi model mulai dari harga 1 jutaan hingga 2-3 jutaan. Setelah memilih harga maka dari sini lanjut ke spesifikasi terperinci dan disesuaikan dengan tabel keputusan yang sudah dibuat sebelumnya seperti infrared, NFC, game berat dll.

## Gambar 4. Pohon Keputusan

## c) Persiapan Pembuatan Sistem
Sistem Pemilihan ponsel pintar ini dibuat dengan Web Base Application . Sebelum masuk ke  tahapan coding, dibuat  terlebih  dahulu Design  Layout  Mockup dengan  bantuan  aplikasi Balsamiq.  Setelah  tahapan coding telah  rampung  maka  dilakukan  pengujian  aplikasi  demi menghindari adanya bug. Untuk lebih lengkapnya terdapat flowchart dengan spesifikasi sebagai berikut:

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A.  Tampilan Halaman Login Admin
Halaman login ditujukan untuk admin yang mengelola website ini. Admin disini dapat mengatur model dan spesifikasi ponsel pintar beserta rule atau aturan yang ada. Username dan Password hanya diketahui oleh admin dan user tidak perlu login untuk menggunakan website ini.
Gambar 6. Halaman Login Admin

## B.  Tampilan Halaman Model
Halaman model ponsel pintar berisi tabel dari model-model ponsel pintar. Admin dapat menambahkan ponsel pintar baru, mengedit ataupun menghapus ponsel pintar yang sudah dibuat sebelumnya. Tabel ini berisi kode, nama, informasi dan gambar ponsel pintar.
Gambar 7. Halaman Kelola Model ponsel pintar
C.  Tampilan Halaman Spesifikasi
Pada Halaman ini berisi spesifikasi atau gambaran ponsel pintar yang nantinya akan dijadikan acuan sebagai pemilihan ponsel pintar. Dari beberapa pilihan gambaran ini nantinya akan merujuk ke suatu model ponsel pintar.

## Gambar 8. Halaman Kelola Spesifikasi ponsel pintar

## D.  Tampilan Halaman Rule
Halaman rule adalah aturan yang memproses jalannya pemilihan suatu model ponsel pintar. Disini ada gambaran awal sebagai pilihan saat ini. Gambaran sebelumnya sebagai pilihan yang kita  pilih  sebelumnya.  Jika  dipilih  YA  atau  TIDAK  akan  menuju  ke  gambaran  selanjutnya ataupun model ponsel pintar.
Gambar 9. Halaman Kelola Rule

## F.  Tampilan Halaman Proses Pemilihan
Gambar 10. Proses Pemilihan ponsel pintar
Pada gambar dibawah adalah salah satu dari pertanyaan yang ada. Pertanyaan ini sesuai dengan rule yang sudah dibuat pada halaman admin.

## G.  Tampilan Halaman Hasil Pemilihan
Jika sudah memilih pertanyaan yang ada maka hasil akhirnya akan seperti pada gambar dibawah ini. Dari hasil ini akan menampilkan nama, email, gambaran ponsel pintar yang dipilih sebagai YA, nama ponsel pintar beserta Informasi yang tertera dari ponsel pintar tersebut hingga menampilkan gambarnya. Jika ingin mencoba lagi maka ada pilihan tombol kembali ke home yaitu tampilan awal.
Gambar 11. Halaman Hasil Pemilihan ponsel pintar

## H.  Pengujian Aplikasi
Aplikasi ini telah diuji dengan menggunakan black box testing yaitu pengujian yang dilakukan dengan cara mengamati input dari user dan output dari hasil aplikasinya. Pengujian ini dilakukan agar aplikasi sudah dapat berjalan semana mestinya tanpa adanya kendala atau bug.

## T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN
No Bentuk Pengujian Hasil yang Diinginkan Hasil Pengujian 1 Mengisi data diri nama dan email, lalu memulai konsultasi Nama dan email berhasil diisi dan bisa berkonsultasi Berhasil 2 Tidak mengisi data diri nama atau email, lalu memulai konsultasi Muncul notifikasi nama atau email tidak boleh kosong Berhasil 3 Memilih salah satu gambaran, lalu klik lanjut Ke pertanyaan selanjutnya / muncul hasil Berhasil 4 Tidak memilih gambaran, lalu klik lanjut Muncul notifikasi harus memilih salah satu gambaran Berhasil 5 Kembali ke pertanyaan sebelumnya Dapat kembali ke pertanyaan sebelumnya Berhasil 6 Mengisi username dan password pada halaman login Dapat masuk ke halaman admin Berhasil
No Bentuk Pengujian Hasil yang Diinginkan Hasil Pengujian 7 Mengisi username dan password yang salah pada halaman login Muncul notifikasi username atau password salah Berhasil 8 Tidak mengisi username atau password pada halaman login Muncul notifikasi username atau password tidak boleh kosong Berhasil 9 Membuka menu data model ponsel pintar, gambaran, rule dan riwayat Menampilkan tabel data model ponsel pintar, gambaran, rule dan riwayat Berhasil 10  Menambahkan data model ponsel pintar, gambaran dan rule Data model ponsel pintar, gambaran dan rule berhasil ditambah Berhasil 11  Merubah data model ponsel pintar, gambaran dan rule Data model ponsel pintar, gambaran dan rule berhasil diubah Berhasil 12  Menghapus data model ponsel pintar, gambaran, rule dan riwayat Data model ponsel pintar, gambaran, rule dan riwayat berhasil dihapus Berhasil 13  Melakukan proses logout Berhasil logout dan kembali ke halaman konsultasi Berhasil

## I.  Pengujian User
Pengujian  ini  dilakukan  supaya  mengetahui  seberapa  akurat  hasil  konsultasi  apabila dibandingkan dengan analisis seorang pakar. Berikut adalah tabel perbandingan pengujian hasil antara pakar dengan sistem yang telah berhasil dibuat.
T ABEL IV P ENGUJIAN U SER User ke- Kebutuhan Hasil Diagnosa Pakar Sistem Pakar 1 1. Masih cukup dengan 4G 2. Mempunyai dana maksimal 4 Juta Rupiah 3. Untuk bermain game berat 4. Refresh rate 120hz 5. Sudah Ada NFC Poco X3 Pro Poco X3 Pro
2 1. Sudah ada 5G 2. Hanya mempunyai dana 1 jutaan 3. Sudah ada NFC Tidak ada Tidak ada 3 1. Masih cukup dengan 4G 2. mempunyai dana 3 jutaan 3. Kamera dengan megapiksel yang besar 4. Layar yang bagus Redmi Note 10 Pro Redmi Note 10
Pro

## J.  Analisa Keakuratan
Hasil Analisa dari penelitian adalah bahwa aplikasi yang dibuat ini telah diuji kepada user sebanyak  20  orang,  mereka  merespon  apakah  aplikasi  ini  membantu  mereka  untuk  saat  ini dalam pengambilan keputusan pemilihan ponsel pintar atau tidak.
T ABEL V

## A NALISA K EAKURATAN
Dengan ketentuan apabila menjawab Ya mendapatkan presentase 100%, mungkin 50% dan tidak 0%. Dimana dari 20 responden, total hasil keakuratan yang didapatkan adalah sebesar 95%. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pemilihan ponsel pintar ini dapat membantu  untuk  memudahkan  masyarakat  sebelum  membeli  ponsel  pintar  dengan berlandaskan spesifikasi yang dimiliki oleh ponsel pintar tersebut.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode forward chaining dan decision tree yang digunakan dalam penelitian ini dapat membantu user dalam pemilihan ponsel pintar, sesuai dengan kriteria-kriteria yang sudah diklasifikasikan sebelumnya. Aplikasi ini dirancang dengan  berbasis website dan  membantu  masyarakat  dalam  memilih  ponsel  pintar  terbaik  di masing-masing kelas harganya sesuai dengan kebutuhan dengan kondisi pasar saat ini.
Untuk  mendapatkan  model  ponsel  pintar,  penulis  melakukannya  dengan  penggabungan data model ponsel pintar dari dua channel youtube Gadgetin dan Jagat Review dimana kedua channel tersebut  sudah  ahli  dibidang  ponsel  pintar.  Setelah  didapatkan  model  ponsel  pintar dilakukan observasi pada spesifikasi yang dimiliki oleh ponsel pintar tersebut.
Hasil Analisa bahwa keakuratan pemilihan model pintar ini didapatkan nilai sebesar 95% dimana  nilai  tersebut  dapat  membantu  masyarakat  memilih  model  ponsel  pintar  yang  ada. Khusus untuk desain yang dimiliki oleh masing-masing ponsel pintar tidak dicantumkan pada gambaran atau pertanyaan karena desain bersifat subjektif yang dimana semua orang memiliki seleranya masing-masing dalam menilai desain ponsel pintar dan untuk harga dari ponsel pintar itu  sifatnya  fluktuatif  yang  dimana  akan  selalu  berubah  seiring  berjalannya  waktu.  Namun untuk spesifikasi seperti RAM, kapasitas memori, NFC atau fingerprint itu sifatnya tetap. Penelitian  ini  hanya  untuk  keadaan  saat  ini,  karena  perkembangan  telepon  pintar  sangat cepat  berganti,  ada  baiknya database untuk  jenis  telepon  pintar  bisa  diperbaharui  seiring berjalannya waktu bila ada perkembangan baru.
Untuk saran dalam pengembangan sistem untuk bagian rule atau aturan harus diperhatikan lebih  teliti  lagi  apabila  ingin  menambah  jenis  ponsel  pintar  karena decision  tree memiliki sebuah  kelemahan  yaitu  apabila  terdapat  perubahan  pada  internal  node  sedikit  saja  akan menghasilkan  perubahan  pada  hasil  akhir  atau leaf  node yang  berbeda.  Dan  jika  semakin banyak  internal  node  maka  akan  memakan  waktu  dalam  merancang  pohon  keputusan  yang optimal.
Keterangan  Apakah aplikasi membantu dan akurat? Ada 20 responden 18 orang menjawab Ya 1 orang mejawab Tidak 1 orang menjawab mungkin Hasil = (18/20)*100% = 90% = (1/20)*50% = 5% Total Hasil = 95%

## R EFERENSI
[1]  Sri Wahyuning Astuti. “Hubungan Antara Pemilihan Media Konvergensi ponsel pintar Dengan  Alienasi  Sosial  Pada  Mahasiswa  Universitas  Mercu  Buana”.  Jurnal  Promedia. 2018; no.1(4): pp. 1–16.
[2]  Muhammad  Sindu  Harsofi,  Chaterine  Lavenia,  Laila  Ardianisa,  Uul  Ulyati,  Krstina Marpaung. “PKM pelatihan peningkatan usaha mikro dalam mewujudkan smart business melalui  ponsel  pintar  di  masa  pandemi  Covid-19”.  Jurnal  Pengabdian  Dharma Masyarakat. 2020; vol.1(1): p. 35–40.
[3]  A.  Z.  Wattimena,  E.  R.  Persulessy,  M.  J.  Masbaitubun.  “Analisis  Strategi  Pemasaran Terhadap  Kamera  Ponsel  Samsung  Berdasarkan  Persepsi  Konsumen  Dengan Menggunakan Metode Multidimensional Scaling”. Barekeng Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. 2018; vol.12(1): p. 63.
[4]  Ruth  Mariana  Bunga  Wadu,  Rio  Wirawan.  “Faktor  yang  Mempengaruhi  Minat  Beli, Kepuasan Konsumen dan Peluang Pasar ponsel pintar di Indonesia”. Informatika Jurnal Ilmu Komputer. 2019; vol.15(1): p. 51.
[5]  Aditya Krisna Ariyanto, Ginanjar Rahmawan. “Pengaruh Harga, Promosi dan Kualitas Produk  Terhadap  Minat  Beli  Masyarakat  Terhadap  ponsel  pintar  Merk  Cina”.  Widya Manajemen. 2021; vol.3(2): pp. 117–127.
[6]  Ashri Esy Fatria, Nevrettia Christantyawati. “Pergeseran Merek ponsel pintar di Indonesia dalam Perspektif Postmodernisme”. Jurnal Studi Komunikasi. 2018; vol.2(2): pp. 256– 277.
[7]  Tri  Erna  Suharningsih,  I  Gede  Pasek  Suta  Wijaya,  Ario  Yudo  Husodo.  “Sistem  Pakar Penyakit Mata Merah Berbasis Web Menggunakan Metode decision tree dengan forward chaining ”. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer dan Aplikasi (JTIKA). 2019; vol.1(1): pp. 57–64.
[8]  Kenji Suzuki. “AI: A New Open Access Journal for Artificial Intelligence”. Ai. 2020; vol.1(2): pp. 141–142.
[9]  Novianti  Indah  Putri,  Zen  Munawar.  “Mekanisme  umum  untuk  sistem  kecerdasan buatan”. Computing Jurnal Informatika". 2019; vol.6(2): pp. 58–75.
[10]  D.  S.  Maylawati,  W.  Darmalaksana,  M.  A.  Ramdhani.  “Systematic  Design  of  Expert System Using Unified Modelling Language”. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2018; vol.288(1).
[11]  Firman  Tempola,  Saiful  Do  Abdullah.  “Komparasi  Rule  Based  Reasoning  (RPR)  dan Case-Based  Reasoning  (CBR)  Untuk  Penentuan  Kelayakan  Mahasiswa  Penerima Beasiswa”. Jurnal PROtek 2018; vol.5(2): pp. 1-5.
[12]  Rahmi  Ras  Fanny,  Nelly  Astuti  Hasibuan,  Efori  Buulolo.  “Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Asidosis  Tubulus  Renalis  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Dengan  Penelusuran forward  chaining ”.  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma.  2017; vol.1(1): pp. 13–16.
[13]  Dzikry Ahmad Fauzy, Iskandar, Jepry Rahmadhan, Rinto Priambodo. “Aplikasi Bengkel Motor Dengan Sistem Pakar Menggunakan Metode forward chaining ”. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer). 2020; vol.9(1): pp. 89–96.
[14]  Yudhistira Arie Wijaya. “Analisa Klasifikasi menggunakan Algoritma decision tree pada Data Log Firewall Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen”. Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen (JURSIMA). 2021; vol.9(3): pp. 256-264.