Volume 3 Nomor 1, Juni 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING PADA SISTEM PAKAR UNTUK MENGETAHUI KEPRIBADIAN SESEORANG

## APPLICATION OF FORWARD CHAINING METHOD IN THE SYSTEM EXPERT TO KNOW SOMEONE'S PERSONALITY
Ranti Eka Putri 1 , Kriscillia Molly Morita 2 dan Yanti Yusman 3
Universitas Pembangunan Pancabudi 1,3 , STIKES Yarsi Bukittinggi 2 rantiekaputri@dosen.pancabudi.ac.id

## ABSTRAK
Personality is the overall behavior and emotions that become a unique characteristic of someone who is stable and predictable. Characteristics or personality traits affect directly or indirectly on work and family conflicts.  To  find  out  someone's  personality  type,  generally  a  person  must  consult  directly  with  a psychologist or by conducting a questioner that is provided to find out which personality types he belongs to. By utilizing technology that is rapidly developing nowadays, a system that can help people to know their personality  is needed  or needed, the  system  is an  expert  system.  This  expert  system  was  built  using  the forward chaining method. This expert system is designed and built with the PHP programming language or often called a web-based system. Due to the web-based system, system users will not be limited by space, time, and minimize the cost and energy to find out which personality belongs to which type of personality.
Keyword : Forward Chaining , Expert System , Personality

## ABSTRAK
Kepribadian merupakan keseluruhan perilaku dan emosi yang menjadi karakteristik unik seseorang yang stabil dan dapat diprediksi.  Karakteristik atau ciri-ciri kepribadian berpengaruh secara langsung maupun tidak langsung  terhadap  konflik  pekerjaan dan keluarga. Untuk mengetahui tipe kepribadian seseorang, umumnya seseorang harus melakukan konsultasi langsung ke dokter spikolog atau dengan cara melakukan questioner yang  disediakan  untuk  mengetahui  kepribadiannya  masuk  ke  kategori  tipe  kepribadian  yang mana.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  makin  berkembang  pesat  saat  ini,  diperlukan  atau dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat membantu masyarakat untuk mengetahui kepribadiannya, sistem tersebut adalah sistem pakar. Sistem pakar ini dibangun dengan menggunakan metode forward chainin g . Sistem  pakar  ini  dirancang  dan  dibangun  dengan  bahasa  pemograman  PHP  atau  sering  disebut  sistem berbasis web. Dikarenakan dengan sistem yang berbasis web, pengguna sistem tidak akan dibatasi dengan ruang, waktu, dan menimalisir biaya dan tenaga untuk mengetahui kepribadiannya termasuk ke kepribadian tipe yang mana.
Kata Kunci : Forward Chaining , Sistem Pakar, Kepribadian

## PENDAHULUAN
Kepribadian    merupakan    sifat hakiki  individu    yang    tercermin    pada sikap    dan  perbuatannya    yang    unik, yang  membedakan    dirinya    dengan yang  lain. Keunikan tersebut tergantung pada  tipe  kepribadian.  Littauer  (1996) mengungkapkan  bahwa  terdapat  4  tipe
kepribadian yang dimiliki oleh manusia,    tipe    kepribadian    tersebut adalah  Tipe    kepribadian    koleris,  Tipe kepribadian  sanguinis, Tipe kepribadian melankolis    dan  Tipe  kepribadian plegmatis (Winarso, 2017).
Untuk  mengetahui  tipe  kepribadian seseorang,  umumnya  seseorang  harus
melakukan  konsultasi  langsung  ke dokter  spikolog  atau  dengan  cara melakukan questioner yang  disediakan untuk mengetahui kepribadiannya masuk ke kategori tipe kepribadian yang mana.  Dengan  memanfaatkan  teknologi yang  makin  berkembang  pesat  saat  ini, diperlukan  atau  dibutuhkannya  sebuah sistem yang dapat membantu masyarakat untuk mengetahui kepribadiannya, sistem  tersebut  adalah  sistem  pakar. Sistem  pakar  ini  dibangun  dengan menggunakan metode forward chainin g . Sistem  pakar  dirancang  dan  dibangun dengan  bahasa  pemograman  PHP  atau sering disebut sistem berbasis web(Wahyuni & Irawan, 2019).
Sistem   pakar  adalah   sistem  yang didesain    dan    diimplementasikan dengan    bantuan    bahasa  pemrograman tertentu    untuk    dapat    menyelesaikan masalah  seperti   yang  dilakukan  oleh para    ahli.  Konsep  dasar    sistem    pakar mengandung   beberapa   unsur,   yaitu: keahlian  /  kepakaran,  ahli  /  pakar, pengalihan keahlian / kepakaran, inferensi, aturan dan kemampuan menjelaskan (Putri, 2020)
Tujuan  dari  sebuah  sistem  pakar adalah  untuk  mentransfer  kepakaran yang  dimiliki  seorang  pakar  ke  dalam komputer,  dan  kemudian  kepada  orang lain (nonexpert). Aktifitas yang dilakukan untuk memindahkan kepakaran (Nurhayati, 2012) :
1. Knowledge Acquisition (dari pakar atau sumber lainnya)
2. Knowledge    Representation (ke dalam komputer)
3. Knowledge Inferencing
4. Knowledge Transfering
Untuk  membangun  sistem  yang difungsikan  untuk  menirukan  seorang pakar  manusia    harus    bisa    melakukan hal-hal    yang    dapat    dikerjakan    oleh para    pakar.    Untuk  pembangun  sistem yang  seperti  itu  maka  komponen-
komponen  dasar  yang    minimal  harus dimiliki adalah sebagai berikut
(Istiqomah & Fadlil, 2013): 1. Antar muka (user interface).
2. Basis pengetahuan (knowledge base).
3. Mesin inferensi ( Inference Engine ). Forward chaining merupakan
proses  perunutan  yang  dimulai  dengan menampilkan  kumpulan  data  atau  fakta yang  meyakinkan  menuju  konklusi akhir.  Runut  maju  dimulai  dari  premis- premis  atau  informasi  masukan  (if) dahulu  kemudian  menuju  kesimpulan atau derived  information (then)  atau dapat    dimodelkan  sebagai  berikut (Indah & Dewi, 2019) :
IF (informasi masukan) THEN (kesimpulan) Perbandingan  sistem  konvensional dengan  sistem  pakar  sebagai  berikut (Rohman, Fauzijah, & Pakar, 2008):
1. Sistem Konvensional
a. Informasi dan pemrosesan umumnya  digabung  dalam  satu program sequential
b. Program  tidak  pernah  salah (kecuali  pemrogramnya  yang salah)
c. Tidak menjelaskan mengapa inputdibutuhkan  atau  bagaimana hasil diperoleh
d. Data harus lengkap
e. Perubahan pada program merepotkan
f. Sistem bekerja jika sudah lengkap.
2. Sistem Pakar
a. Knowledge  baseterpisah  dari mekanisme pemrosesan (inference) b. Program bisa melakukan kesalahan c. Penjelasan (explanation) merupakan bagian dari ES d. Data tidak harus lengkap
e. Perubahan pada rulesdapat dilakukan dengan mudah
f. Sistem  bekerja  secara  heuristik dan logic

## METODE
Tahapan  pelitian  yang  dilakukan pada penelitian ini sebagai berikut :
1. Identifikasi masalah, dilakukan untuk menentukan  atau mengetahui masalah  yang  terdapat  pada  objek penelitian 2. Studi literature, mempelajari literatur  yang  berhubungan  dengan permasalahan.
3. Membangun  basis  pengetahuan, pada  tahap  ini  ada  2  kegiatan  yang dilakukan  yang pertama  melakukan akuisisi  pengetahuan  dan  yang kedua memrepresentasikan pengetahuan. 4. Mendesain sistem
5. Implementasi dan melakukan pengujian sistem
Penelitian ini menggunakan metode forward  chaining untuk  mendapatkan hasil  diagnosis  kepribadiannya.  Sistem pakar  ini  akan  menampilkan  berbagai pertanyaan  seputar  ciri-ciri  tiap-tiap kepribadian  yang  harus  dijawab  oleh pengguna  sistem  dengan  2  pilihan  opsi jawaban  yang  disediakan,  yaitu  Ya  dan Tidak(Perbawawati, dkk., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Membangun Basis Pengetahuan
Setelah  mendapatkan  data  yang dibutuhkan  dalam  sistem  pakar  untuk mengetahui kepribadian seseorang. Data yang  dikumpulkan  tersebut  tidak  bisa diaplikasikan  begitu  saja  dalam  sistem. Pengetahuan  harus  direpresentasikan dalam  format  tertentu  dan  dihimpun dalam  suatu  basis  pengetahuan.  Tahap membangun  basis  pengetahuan  ini
terdiri  dari  tahap  akuisisi  pengetahuan dan representasi pengetahuan.

## Akuisisi Pengetahuan
Sumber  pengetahuan  sistem  pakar ini  terdiri  dari  tipe-tipe  kepribadian seseorang  beserta  defenisi,  kelebihan dan  kekurangan  serta  ciri-ciri  dari  tiap- tiap tipe kepribadian yang diperoleh dari berbagai sumber informasi seperti buku, e-book , internet , serta dari hasil wawancara  dengan  seorang  ahli  agar data yang didapat lebih valid. Proses  inferensi  yang  digunakan pada  sistem  ini  adalah  pelacakan  runut maju ( Forward Chaining ), proses penalarannya  dimulai  dari  penjabaran tiap-tiap  fakta  yang  menuju  pada  satu kesimpulan.

## Representasi Pengetahuan
Setelah  proses  pengumpulan  data selesai dilakukan, selanjutnya dilakukan representasi  data    ke  dalam    basis pengetahuan ( knowledge base) dan  basis aturan    yang    kemudian    dikodekan, diorganisasikan    dan    digambarkan dalam    bentuk    pohon  keputusan sehingga    menjadi  bentuk    yang sistematis.
SISTEM PAKAR KEPRIBADIAN KP01 KP04 KP03 KP02 CKP01 CKP07 CKP06 CKP05 CKP04 CKP03 CKP02 CKP08 CKP16 CKP15 CKP14 CKP13 CKP12 CKP11 CKP10 CKP09 CKP22 CKP23 CKP24 CKP21 CKP20 CKP19 CKP18 CKP17 CKP25 CKP26 CKP27 CKP28 CKP29 CKP30 CKP31 CKP32
Gambar 1. Pohon Keputusan
Dengan  pohon  keputusan  penulis dapat  dengan  mudah  melihat  serta mengidentifikasi  hubungan  antara  tipe- tipe kepribadian dan ciri-cirinya
Berdasarkan  hasil  representasi pengetahuan  dari  tabel  keputusan  dan pohon keputusan yang telah dibuat maka didapat rule-rule atau  kaidah  produksi yang  biasanya  dituliskan  dalam  bentuk jika-maka  ( IFTHEN ).  Kaidah  ini  dapat dikatakan  sebagai  hubungan  impliksi dua  bagian,  yaitu  bagian premise (jika) dan  bagian  konklusi  (maka).  Apabila bagian premise dipenuhi  maka  bagian konklusi  juga  akan  bernilai  benar. Sebuah kaidah terdiri dari klausa-klausa
.  Suatu  kaidah  juga  dapat  terdiri  atas beberapa  premise  dan  lebih  dari  satu konklusi.  Antara  premise  dan  konklusi dapat  berhubungan  dengan  “ OR ”  atau “ AND ”.
Berikut  kaidah-kaidah  produksi yang  di  peroleh  dari  pohon  keputusan untuk    menganalisis  tipe  kepribadian seseorang  yang  terlihat  pada  tabel  1 berikut ini :
Tabel 1 Aturan atau Rule Base No Rule Rule 1 IF CKP01 And CKP02 And CKP03 And CKP04 And CKP05 And CKP06 And CKP07 And CKP08 THEN KP01
Tabel 2. Aturan atau Rule Base  (Lanjutan)
No Rule Rule 2 IF CKP09 And CKP10 And CKP11 And CKP12 And CKP13 And CKP14 And CKP15 And CKP16 THEN KP02 Rule 3
IF
CKP17 And CKP18 And CKP19 And CKP20 And CKP21 And CKP22 And CKP23 And CKP24 THEN KP03 Rule 4
IF
CKP25 And CKP26 And CKP27 And CKP28 And CKP29 And CKP30 And CKP31 And CKP32 THEN KP04
Mesin Inferensi ( Inference Engine ) Merupakan prosedur untuk mencocokkan  fakta  dan  aturan  tentang data  dan  ciri-ciri  untuk  mendapatkan hasil tipe kepribadian. Algoritma Sistem
Pakar  untuk  mengetahui  kepribadian seseorang menggunakan mesin inferensi metode forward  chaining yang  bisa dilihat pada gambar 2 berikut.
Start Input nama, alamat dan umur Submit Pertanyaan Jawab “ya” Pertanyaan habis End Jawab “tidak” Y Y T T Nama, alamat, Umur, hasil diagnosis, keterangan Deteksi

## Gambar 2 Algoritma Mesin Inferensi
Antarmuka Pemakai ( User Interface )
Pada perancangan antarmuka pemakai  ( user  interface )  ini  merupakan kerangka  tampilan  dari  aplikasi  Sistem Pakar yang akan berhubungan  langsung dengan user . Untuk memudahkan pengoperasian sistem ini maka dirancang  organisasi  program  seperti pada gambar 3:
SISTEM PAKAR MENGETAHUI KEPRIBADIAN SESEORANG Metode Forward Chaining Pengguna / User Login Admin Tipe Kepribadian Kelebihan & Kelemahan Konsultasi Ciri-ciri Tambah Ciri-ciri Kepribadian Pertanyaan Tambah kepribadian Tambah Pertanyaan Hapus Ciri-ciri Hapus kepribadian Hapus Pertanyaan Ubah Ciri-ciri Ubah kepribadian Ubah Pertanyaan Gambar 3. Organisasi Program

## Analisa Hasil Pengujian
Pengujian Sistem Pakar ini dilakukan dengan cara menjawab pertanyaan Ya atau Tidak yang ditampilkan oleh sistem yaitu pada menu konsultasi. Setelah meng input kan nama, alamat, dan  umur  pada  sistem  akan  menyajikan pertanyaan-pertanyaan sesuai dengan goal yang ada.  Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  Sistem Pakar:
Tabel 3. Pengujian Rule 1 Input/Event - Senang bicara tanpa dihentikan - Emosi  bergejolak  dan transparan - Senang menolong - Tidak  dapat  dijadikan sandaran - Mudah berubah mood - Sedikit pelupa - Sulit berkonsentrasi - Kurang disiplin waktu Rule - Senang bicara tanpa dihentikan - Emosi  bergejolak  dan transparan - Senang menolong - Tidak  dapat  dijadikan sandaran - Mudah berubah mood - Sedikit pelupa - Sulit berkonsentrasi - Kurang disiplin waktu
Output Sanguinis Persentase Kemungkinan Keseluruhan (%) 100% Tabel 4. Pengujian Rule 2 Input/Event - Disiplin waktu - Introvert,  pemikir  dan pesimis - Teratur,  rapi,  terjadwal, tersusun sesuai pola - Menyukai fakta-fakta - Cendrung  menganalisa  , memikirkan dan mempertimbangakan - Ingin selalu sempurna - Segala sesuatu ingin teratur - Mendominasi pembicaraan Rule - Disiplin waktu - Introvert,  pemikir  dan pesimis - Teratur,  rapi,  terjadwal, tersusun sesuai pola - Menyukai fakta-fakta - Cendrung  menganalisa  , memikirkan dan mempertimbangakan - Ingin selalu sempurna - Segala sesuatu ingin teratur - Mendominasi pembicaraan Output Melankolis Persentase Kemungkinan Keseluruhan (%)
100% Tabel 5. Pengujian Rule 3 Input/Event - Suka mengatur - Suka memerintah - Tidak punya banyak teman - Tidak mau kalah
- Senang dengan tantangan
- Suka petualangan
- Tegas  ,kuat,cepat  dan tangkas - Tidak  ada  istilah  tidak mungkin Rule - Suka mengatur - Suka memerintah - Tidak punya banyak teman - Tidak mau kalah
- Senang dengan tantangan
- Suka petualangan
- Tegas  ,kuat,cepat  dan
tangkas - Tidak  ada  istilah  tidak mungkin Output Koleris Persentase Kemungkinan Keseluruhan
(%)
100% Tabel 6. Pengujian Rule 4 Input/Event - Mau merugi agat masalah tidak berkepanjangan - Kurang bersemangat
- Kurang  teratur  dan  serba
dingin Tabel 7. Pengujian Rule 4 Input/Event - Cendrung diam - Kalem - Pendengar yang baik - Suka  menunda  dalam mengambil keputusan - Sangat memerlukan perubahan Rule - Mau merugi agat masalah tidak berkepanjangan - Kurang bersemangat - Kurang teratur dan serba dingin - Cendrung diam - Kalem - Pendengar yang baik - Suka  menunda  dalam mengambil keputusan - Sangat memerlukan perubahan Output Plegmatis Persentase Kemungkinan Keseluruhan (%) 100% Berikut  merupakan  halaman  hasil konsultasi yang muncul apabila
pertanyaan  telah  selesai  dijawab  oleh pengguna  sistem  pakar.  Sistem  akan menampilkan  hasil  yang  sesuai  dengan input data  yang  dilakukan  oleh user .
Halaman  hasil  konsultasi  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 4. Halaman Hasil Konsultasi
Seperti  yang  dilihat  pada  gambar  4 output yang  dihasilkan  oleh  sistem terdiri  dari  nama  pengguna  dan  hasil diagnosis tipe kepribadiannya.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Untuk  mendapatkan  hasil  diagnosa pada  Sistem  Pakar  Kepribadian, sistem mencari atau mengitung nilai presentase keseluruhan kemungkinan  terdiagnosa  paling besar berdasarkan jawaban penggunan  sistem  untuk  menarik kesimpulan. 2. Sistem Pakar kepribadian seseorang sangat diperlukan dan bisa dijadikan sebagai media alternatif oleh masyarakat  yang  ingin  melakukan konsultasi untuk mengetahui kepribadiannya sesuai ciri-ciri yang melekat  pada  dirinya  tanpa  harus datang langsung ke spikolog.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Perbawawati,  A.  A.,  Sugiharti,  E.,  & Muslim,  M.  A.  (2019).  Bayes Theorem  and  Forward  Chaining
Method  On  Expert  System  for Determine Hypercholesterolemia Drugs. Scientific Journal of Informatics , 6 (1), 116-124.
Indah,  M.,  &  Dewi,  S.  V.  (2019).
Rancangan Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Lambung Menggunakan  Metode  Forward Chaining. Journal  of  Informatics and  Computer  Science , 4 (2),  147. https://doi.org/10.33143/jics.vol4.i ss2.541 Istiqomah,  Y.  N.,  &  Fadlil,  A.  (2013). Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit
saluran pencernaan
menggunakan  metode  dempster shafer 1 . 1 , 32–41.
Nurhayati, H. (2012). Diagnosa Penyakit Diabettus  Mellitus  Pada  Manusia Dengan Sistem Pakar. Matics , 3–6. https://doi.org/10.18860/mat.v0i0.1 570 Putri,  R.  E. (2020).  Sistem  pakar  untuk mendeteksi  gangguan  pencernaan dengan metode backward chaining. Teknovasi,  Jurnal  Studi,  Program
Komputer,  Sistem  Pembangunan,
Universitas Budi, Panca , 07 , 8–17. Rohman, F. F., Fauzijah, A., & Pakar, S.
(2008). PERKEMBANGAN  PADA
ANAK . 6 (1), 1–23.
Wahyuni, R., & Irawan, Y. (2019). Web- Based  Heart  Disease  Diagnosis System  With  Forward  Chaining
Method  (Case  Study  Of  Ibnu  Sina Islamic Hospital). Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) , 1 (1), 43-50.
Winarso, W. (2017). Pengaruh Perbedaan Tipe Kepribadian Terhadap Sikap Belajar Matematika  Siswa  Sma  Islam  Al- Azhar 5 Cirebon. Jurnal
Pendidikan  Matematika , 2 (1),  94.
https://doi.org/10.18592/jpm.v2i1. 1170.