## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 1 Nomor 1, Juni 2018 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.164

## SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI KEPRIBADIAN SISWA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDUKUNG PENDEKATAN GURU

## EXPERT SYSTEM TO IDENTIFY STUDENT PERSONALITY USING CERTAINTY FACTOR METHOD IN SUPPORTING TEACHER APPROACH
Nadya Andhika Putri Universitas Pembangunan Panca Budi nadyaandhika@dosen.pancabudi.ac.id

## ABSTRACT
Not  a  few  teachers  who  do  not  understand  the  personality  of  students,  in  the  process  of  teaching  some teachers  who  do  not  understand  the  personality  of  students  then  the  teacher  will  be  difficult  to  deliver learning  materials  that  will  attract  students  who  impact  the  knowledge  transfer  process  becomes inhibited.  From  the  problems  that  have  been  described  previously  it  is  necessary  an  expert  system  that can replace an expert in the field of psychology to identify the student's personality. Expert System in this study using Certainty Factor method in representing the knowledge gained. The application design from Expert  System  itself  is  designed  with  web-based,  because  with  web-based  applications  can  help  the process of dissemination of information and knowledge with a wider area of distribution.
Keywords: Expert System, Certainty Factor, Personality

## ABSTRAK
Tidak  sedikit  guru  yang  belum  memahami  kepribadian  siswa,  dalam  proses  belajar  mengajar  beberapa guru  ada  yang  tidak  memahami  kepribadian  siswa  maka  guru  tersebut  akan  sulit  menyampaikan  materi pembelajaran  yang  akan  menarik  minat  siswa  yang  berdampak  kepada  proses  transfer  pengetahuan menjadi  terhambat.  Dari  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya  maka  diperlukanlah  sebuah sistem  pakar  yang  dapat  menggantikan  seorang  yang  ahli  dibidang  psikologi  untuk  mengidentifikasi kepribadian  siswa.  Sistem  Pakar  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Certainty  Factor dalam merepresentasikan pengetahuan yang didapat. Rancangan aplikasi dari Sistem Pakar itu sendiri dirancang dengan berbasis web , karena dengan aplikasi berbasis web dapat membantu proses penyebaran informasi dan pengetahuan dengan daerah penyebaran yang lebih luas.
Kata Kunci :Sistem Pakar, Certainty Factor, Kepribadian

## PENDAHULUAN
Perkembangan adalah proses kedewasaan seseorang untuk mengembangkan kemampuan intelektualnya. Perkembangan usia 6–12 tahun  adalah  masa  di  mana  anak memasuki  tahap  belajar  di  sekolah  dan di  luar  sekolah.  Anak  secara  formal belajar di sekolah sehingga menumbuhkembangkan terutama kemampuan kognitifnya. Selain itu anak melakukan  berbagai  hal  di  lingkungan
rumah  yang  menumbuhkembangkan kemampuan  sosial  dan  motoriknya. Banyak  aspek  perilaku  pada  usia tersebut yang di bentuk melalui penguatan  verbal,  keteladanan,  dan identifikasi. Faktor yang mempengaruhi perkembangan  anak  tersebut  adalah perkembangan  fisik  dan  perkembangan kognitif (Nurihsan, 2013).
Penentuan  minat  dan  bakat  perlu dilakukan  untuk  dapat  mengetahui potensi  peserta  didik,  baik  dalam  segi
akademis maupun non-akademis. Pengetahuan itu diperlukan saat memberikan pendampingan dan pengembangan keterampilan yang sesuai bakat yang dimiliki. Keterampilan perlu dikembangkan sejak dini untuk  dapat  mengoptimalkan bakat yang  ada  pada  peserta  didik,  sehingga dapat  bersaing  setelah  lulus  sekolah dalam  kehidupan  nyata  terutama  di dunia kerja. Penentuan bakat  dan minat dapat  memetakan  arah  pemilihan  studi dan pengembangan diri untuk mendapatkan kompetensi dan keterampilan  yang  dibutuhkan  oleh peserta didik Berdasarkan hasil penentuan bakat  dan  minat  yang  dilakukan,  guru dapat  mengelompokkan  peserta  didik sehingga lebih mudah untuk menentukan perlakuan dalam mengembangkan  bakat  dan  minat  yang dimiliki  (Kemendikbud,  2016).  Peserta didik dapat pula mengetahui potensi diri dan  melihat  kelebihan  dan  kekurangan sehingga dapat
mengoptimalkan pengembangan potensinya.
Peserta  didik  tingkat  sekolah dasar  berada  pada  peralihan  ke  dunia nyata  yaitu  ketika  kemampuan  kognitif anak  berkembang  untuk  merencanakan sesuatu  (Yulianti,  2016).  Usia  siswa sekolah dasar yang lebih lanjut (usia 9–
12 tahun) merupakan masa perkembangan keterampilan dan kreativitas  serta intelegensi  yang sangat pesat.  Peran  orang  tua,  guru,  dan lingkungan sangat penting bagi
perkembangan keterampilan dan kreativitas serta intelegensi anak di usia tersebut. Tanpa bimbingan dan
dukungan  dari  ketiga  pihak  tersebut maka  anak  tidak  dapat  berkembang dengan  optimal  dan  baik  (Salisah, 2015).
Sistem  pakar  merupakan  program
komputer yang
mensimulasikan pemikiran  dari  para  ahli  dengan  tujuan
untuk memecahkan masalah serta membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan  terhadap  masalah  tertentu.
Sistem pakar  merupakan  program komputer  yang  akan  mensimulasikan pemikiran  dari  para  ahli  dengan  tujuan untuk memecahkan masalah dan membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan  terhadap  masalah  tertentu. Hal  itulah  yang  membedakan  antara Sistem  pakar  dengan  program  yang bersifat  konvensional  ataupun    yang bersifat tradisional.
Definisi lain, Sistem Pakar adalah suatu program komputer yang
mensimulasikan  penilaian  dan  perilaku manusia  atau  organisasi  yang  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  ahli dalam  bidang  tertentu.  Biasanya  sistem itu  mengandung  basis  pengetahuan, akumulasi  pengalaman  dan  perangkat aturan  untuk  menerapkan  kodisi  setiap suatu  situasi  tertentu  yang  dijelaskan dalam  suatu  program.  Sistem  pakar yang canggih dapat ditingkatkan dengan penambahan  basis  pengetahuan  atau seperangkat  aturan.  Dengan  kata  lain, ini adalah sistem berbasis software yang membuat  atau  mengevaluasi  keputusan berdasarkan  aturan  yang  ditetapkan dalam  perangkat  lunak  (Josephine  dan Jeyabalaraja, 2012).
Keuntungan  dari  sistem  pakar dibandingkan  program  konvensional adalah  bahwa  algoritma  inti  mereka tidak dirumuskan dalam kode pemrograman  tetapi  disimpan  sebagai pengetahuan dalam database
independen  yang  disebut  pengetahuan- dasar atau KB (Bassiel, 2012).
Penerapan  teknologi  informasi  dalam sistem  kesehatan  diperlukan  dalam rangka memberikan layanan yang cepat, efektif,  dan  efesien  kepada  seseorang (Mateo & Jaewan, 2008).
Keuntungan  dari  Sistem  Pakar dibandingkan  program  konvensional adalah  bahwa  algoritma  inti  mereka
tidak dirumuskan dalam kode pemrograman  tetapi  disimpan  sebagai pengetahuan dalam database
independen  yang  disebut  pengetahuan- dasar atau knowledge based .
Dari  permasalahan  yang  telah
dipaparkan sebelumnya maka diperlukanlah sebuah sistem pakar yang dapat  menggantikan  seorang  yang  ahli dibidang psikologi untuk proses mengidentifikasi kepribadian siswa. Sistem ini diharapkan dapat membantu  masyarakat  luas  yang  awam terhadap  ilmu  pengetahuan  psikologi dalam
mengetahui kepribadian seseorang.

## METODE PENELITIAN
Sistem  Pakar  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode Certainty  Factor dalam  merepresentasikan  pengetahuan yang  didapat.  Rancangan  aplikasi  dari Sistem  Pakar  itu  sendiri  dirancang dengan  berbasis web ,  karena  dengan aplikasi  berbasis web dapat  membantu proses penyebaran informasi dan pengetahuan dengan daerah penyebaran yang lebih luas. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara langsung dengan  Guru  BK  dan  melakukan  studi literatur yang berisi mengenai kepribadian siswa.
Knowledge Base Berisi himpunan aturan untuk ciri-ciri dari kepribadian. Explanation Facilities Berisi prosedur untuk menampilkan gejala dan analisa defisiensi vitamin Inference Engine Berisi prosedur mencocokan tabel dengan data gejala defisisensi vitamin untuk diagnosis defisiensi vitamin Database Berisi data-data : · Tabel keputusan · Tabel fakta User Explanation Facilities Berisikan informasi tentang hasil solusi pakar. User Interface Berisikan sebagai berikut : 1. Prosedur dengan aturan membaca masukan fakta dari pengguna yaitu ciri-ciri kepribadian. 2. Prosedur untuk menampilkan hasil diagnosis dan solusi yang akan diberikan oleh pakar. Inference Engine Berisi prosedur-prosedur untuk pencocokan fakta dan aturan. Database Berisi Fakta-fakta yang diberikan : 1. Kriteria ciri-ciri kepribadian . 2. Saran dan ajuran. 3. Certainty Factor
Gambar 1 Desain Arsitektur Sistem Pakar
Jadi  rumus  untuk Certainty factor adalah sebagai berikut (Giarattano dan Riley, 1994): CF(H|E)= MB(H|E) – MD(H|E)........................................ (1) Di mana : CF(H/E) : Certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence ) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan 1 menunjukkan kepercayaan mutlak. MB(H|E): Ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap   hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H|E) : Ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure creased disbelief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. H : Hipotesis atau dugaan penyakit. E : Evidence (Peristiwa atau fakta) Pemberian nilai untuk pembagian  tingkat  keyakinan  dapat dilihat pada Tabel 1 (Intanet. Al, 2010).

## Tabel 1 Tingkat Keyakinan CF
Kondisi tidak pasti (Uncertain Term) CF Pasti Tidak (Definetely Not) 0.2 Hampir  Pasti  Tidak (Almost Certainty Not) 0.3 Kemungkinan  Besar  Tidak (Probably Not) 0.4 Kemungkinan  Tidak (Maybe Not) 0.5 Tidak Tahu (Unknown) 0.6 Kemungkinan (Maybe) 0.7 Kemungkinan Besar (Probably) 0.8 Hampir Pasti (Almost Certainty) 0.9 Pasti (Definitely) 1.0
Nilai  0  menggambarkan  bahwa user  tidak  mengalami  gejala  tersebut, namun  semakin  tinggi  nilai  Cf  yang dipilih  maka  persentasi  untuk  gejala tersebut  juga  berkemungkinan  tinggi dialami  user.  Kemudian  masing-masing aturan baru dihitung certainty
factor nya,  sehingga  diperoleh  nilai certainty  factor untuk  masing-masing aturan,  kemudian  nilai certainty  factor tersebut dikombinasikan.
Certainty factor menggambarkan derajat kepercayaan atau tidak kepercayaan, dimana hasil dari penjumlahan  keduanya  tidak  selalu berjumlah 1. Certainty factor menggunakan MB(H|E) untuk menggambarkan  nilai  kepercayaan  dari hipotesis  H,  Gejala  E,  dan  MD(H|E) untuk nilai ketidakpercayaan dari hipotesis H, gejala E. Karena keterangan atau fakta bagian dari gejala salah  satunya  menyangkal  hipotesis, MB(H|E)  atau  MD(H|E)  maka  nilainya harus nol untuk setiap H dan E.
Certainty  Factor  untuk  kaidah dengan kesimpulan yang serupa ( Similiarly Concluded Rules ) :
CFCombine  CF[H|E]1,2  =  CF[H|E]1 + CF[H|E]2 * [1 – CF[H|E]1] .......(2) CFCombine CF[H|E]old,3 = CF[H|E]old  +CF[H|E]3  *  [1 – CF[H|E]old]........(3)
Kelebihan  dari  metode  ini  adalah cocok  digunakan  pada  sistem  pakar yang  mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau tidak pasti seperti mendiagnosis penyakit  dan  perhitungan  dari  metode ini  hanya  berlaku  untuk  sekali  hitung, serta  hanya  dapat  mengolah  dua  data sehingga  keakuratannya  terjaga  (Halim dan Hansun, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pakar untuk mengidentifikasi  kepribadian  siswa  ini
dimulai dengan pengumpulan data yang didapatkan dari seorang pakar, kemudian  data  tersebut  akan  dibuat menjadi basis pengetahuan untuk membangun Sistem Pakar mengidentifikasi Psikopat ini.
Berikut  data  yang  telah  diperoleh dari  wawancara  dengan  Guru  BK mengenai jenis kepribadian beserta ciri- cirinya.  Data  jenis  Kepribadian  dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut :

## Tabel. 2 Jenis Kepribadian
No Jenis Kepribadian Kode Jenis 1 Sanguinis K001 2 Koleris K002 3 Melankolis K003 4 Pleghmatis K004
Ciri-ciri  kepribadian  siswa  dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut
Tabel. 3 Tabel Ciri-ciri Kepribadian NO Ciri-ciri Kode Ciri- ciri 1 Anda  seseorang  yang mudah berpikir positif C001 2 Anda  seseorang  yang mudah berpikir negatif C002 3 Anda  seseorang  yang banyak  bicara  daripada mendengarkan C003 4 Anda  seseorang  yang mudah berteman dan mudah berbaur C004 5 Anda  seseorang  yang penuh semangat C005 6 Anda  seseorang  yang penuh rasa ingin tahu C006 7 Anda  seseorang  yang menyenangkan dan
selalu terlihat ceria C007 8 Anda  seseorang  yang menyukai  hiburan  dan membuat orang lain
terhibur C008 9
Anda seorang yang mampu meyakinkan orang lain dengan logika dan fakta C009 10 Anda  seseorang  yang  C010
berkemauan  tegas  dan kuat 11 Anda  seseorang  yang sangat memerlukan perubahan C011 12 Anda  seseorang  yang berbakat memimpin C012 13 Anda  seseorang  yang melakukan  sesuatu  yang berorientasi tujuan C013 14 Anda  seseorang  yang mudah  percaya  diri  dan mandiri C014 15 Anda  seseorang  yang mudah  tersinggung  dan sensitif C015 16 Anda  seseorang  yang penuh  pikiran  dan  suka menganalisa C016 17 Anda  seseorang  yang suka  membuat  rencana dan terjadwal C017 18 Anda seseorang yan menuntut  kesempurnaan (perfeksionis dan idealis) C018 19 Anda  seseorang  yang menyukai detail terhadap hal kecil maupun besar C019 20 Anda  seseorang  yang cerewet dan suka mengkritik C020 21 Anda  seseorang  yang cinta damai serta menghindari segala
bentuk kekacauan
C021
22 Anda  seseorang  yang rendah hati C022 23 Anda  seseorang  yang penurut dan toleran C023 24 Anda  seseorang  yang pemalu dan pendiam C024 25 Anda seorang yang penakut C025 26 Anda seorang yang sabar dan ramah C026 Untuk  penalaran  dalam  Sistem Pakar mengidentifikasi kepribadian siswa,  maka  data  yang  diperoleh  dari pakar  akan  direpresentasikan  dalam bentuk pohon
keputusan yang
sebagaimana  terlihat  pada  gambar sebagai berikut :

## SISTEM PAKAR MENGIDENTIFIKASI
KEPRIBADIAN K003 K001 K002 K004 C001 C007 C020 C008 C014 C005 C009 C013 C016 C024 C017 C012 C004 C019 C010 C002 C025 C011 C022 C026 C018 C003 C021 C023 C015 Gambar. 2 Pohon Keputusan
Berdasarkan dari pohon keputusan yang telah dibuatmaka didapat rule-rule dari  aplikasi  Sistem  Pakar  untuk mengidentifikasi kepribadian siswa yaitu seperti pada tabel 4berikut :
Tabel. 4 Aturan Kepribadian dengan Ciri- cirinya NO IF THEN NILAI CF 1 C001 AND C008 AND C020 AND C007 AND C023 AND C019 AND C013 K001 SANGUI NIS
CF = 1 2 C001 AND C008 K001 SANGUI NIS CF = 0,2 3 C001 AND C008 AND C020 K001 SANGUI NIS CF = 0,4 4 C001 AND C008 AND C020 AND C007 K001 SANGUI NIS
CF = 0,6 5 C001 AND C008 AND C020 AND C007 AND C023 K001 SANGUI NIS
CF = 0,7 6 C001 AND C008 AND C020 AND C007 AND C023 AND C019 K001 SANGUI NIS
CF = 0,8 7 C013 AND C019 AND C009 AND
C005 AND C014 AND C024 AND C01 K002 KOLERI
S
CF = 1 8 C013 AND C019
K002 KOLERI S CF = 0,2
9 C013 AND C019 AND C009 K002 KOLERI S CF = 0,3
10 C013 AND C019 AND C009 AND C005 K002 KOLERI S CF = 0,4 11 C013 AND C019 AND C009 AND C005 AND C014 K002 KOLERI S CF = 0,6 12 C013 AND
K002
CF =
C019 AND
C009 AND C005 AND C014 AND C024 KOLERI S 0,7
13 C025 AND C002 AND C010 AND
C004 AND C012 AND C017 AND C015 K003 MELAN KOLIS CF = 1 14 C025 AND C002 K003 MELAN KOLIS CF = 0,2 15 C025 AND C002 AND C010 K003 MELAN KOLIS CF = 0,3 16 C025 AND C002 AND C010 AND C004 K003 MELAN KOLIS CF = 0,4 17 C025 AND C002 AND C010 AND C004 AND C012 K003 MELAN KOLIS CF = 0,6 18 C025 AND C002 AND C010 AND C004 AND C012 AND C017 K003 MELAN KOLIS CF = 0,7
19 C021 AND
C003 AND C018 AND
C026 AND C022 AND C011 AND
C015
K004 PLEGH
MATIS CF = 1 20 C021 AND C003 K004 PLEGH MATIS CF = 0,2 21 C021 AND C003 AND C018 K004 PLEGH MATIS CF = 0,3 22 C021 AND C003 AND C018 AND C026 K004 PLEGH MATIS CF = 0,4
23 C021 AND C003 AND C018 AND C026 AND C022 K004 PLEGH MATIS CF = 0,6 24 C021 AND K004 CF =
C003 AND C018 AND C026 AND C022 AND C011 PLEGH MATIS 0,7
Pada  sesi  konsultasi  sistem, user diberi  pilihan  jawaban  di  mana  saya memberikan  lima  pilihan  jawaban  yang masing-maisng bobot sebagai berikut :
Tabel. 5 Tabel Tingkat Keyakinan Certainty Term CF Pasti Tidak 0,1 Hampir Tidak Pasti 0,2 Kemungkinan Besar Tidak 0,3 Mungkin Tidak 0,4 Tidak Tahu 0,5 Mungkin 0.6 Kemungkinan Besar 0,7 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1
Nilai  0,1  menunjukkan  bahwa user tidak  mengalami  gejala  seperti yang  dinyatakan  oleh  sistem.  Semakin user yakin  bahwa  ciri-ciri  tersebut memang  dialami,  maka  semakin  tinggi pula  hasil  persentase  keyakinan  total yang diperoleh.
Proses  penghitungan  persentase keyakinan  diawali  dengan  pemecahan sebuah  kaidah  ( rule )  yang  memiliki premis  majemuk,  menjadi  kaidah- kaidah  ( rules )  yang  memiliki  premis tunggal.  Kemudian  masing-masing rule baru dihitung CF nya dengan menggunakan persamaan sehingga setelah  diperoleh  nilai  CF  untuk masing-masing rule , kemudian nilai CF tersebut dikombinasikan dengan persamaan  Dari  dialog user dengan sistem,  yang  mana  dialog user tersebut terdapat  pada  halaman  lampiran  pada tesis ini maka diperoleh fakta karakteristik. Fakta karakteristik psikopat
tersebut  dapat  dilihat  atau  diuraikan pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel. 6 Fakta Karakteristik Fakta Certainty Term Nilai CF C001 Evidence Pasti CF = 1,0 C002 Evidence Hampir Pasti CF = 0,80 C003 Evidence Kemungkinan Besar CF = 0,70 C005 Evidence Mungkin CF = 0,60 C006 Evidence Pasti CF = 1,0 C007 Evidence Hampir Pasti CF = 0,80 C008 Evidence Kemungkinan Besar CF = 0,70 C010 Evidence Kemungkinan Besar CF = 0,70 C014 Evidence Pasti CF = 1,0 C016 Evidence Kemungkinan Besar CF = 0,70 C019 Evidence Mungkin CF = 0,60 C020 Evidence Pasti Tidak CF = 0,10 C021 Evidence Pasti CF = 1,0 C023 Evidence Pasti CF = 1,0 C024 Evidence Pasti Tidak CF = 0,10 C025 Evidence Hampir Pasti CF = 0,80 C026 Evidence Mungkin CF = 0,60 Setelah fakta karakteristik didapatkan  dari user (pengguna) , maka proses selanjutnya adalah sistem memeriksa  karakteristik  yang  ada    di dalam rule .    Adapun rule  –  rule yang akan  diproses  berdasarkan  dialog user dengan  sistem  dapat  dilihat  pada  tabel di bawah ini :
Tabel. 7 Nilai CF Rule
No Rule Nilai CF 1. IF  C001  AND C008 AND C020 AND C007 AND C023 AND CF = 0,8
C019 THEN K001 2. IF  C001  AND C008 THEN K001 CF = 0,2 3. IF  C001  AND C008 AND
C020 THEN K001 CF = 0,4 4. IF  C001  AND
C008 AND C020 AND C007 THEN K001
CF = 0,6
5. IF  C001  AND C008 AND C020 AND C007 AND C023 THEN
K001 CF = 0,7 6. IF  C025  AND
C002 AND
C010 THEN
K003 CF = 0,3 7. IF  C025  AND C002 THEN K003 CF = 0,2 8. IF C021 AND C003 THEN K004
CF = 0,2 Setelah rule – rule diketahui maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  pencarian  nilai Hypothesis (fakta baru)dengan menggunakan rumus Certainty Faktor yaitu CF ( A AND B ) = Min( CF ( A ), CF ( B )) * CF ( rule ).
Adapun  perhitungannya  dapat  dilihat sebagai berikut :
Rule 1  =
Tidak dieksekusi karena Evidence Tidak Fakta.
Rule 2  =  IF  C001  (1,0)  and C008 (0,70) Then K001 ( CF = 0,2 ) CF2   (K001.C001 ᴒ C008 ) = Min[1,0 ; 0,70] * 0,2 = 0,14 Fakta Baru :
K001 Hypothesis CF = 0,14
Rule 3 = IF C001 (1,0) and C008 (0,70)  and  C020  (1,0)  Then  K001  (  CF = 0,4 )
CF3   (K001.C001  ᴒ  C008  ᴒ
C020)
= Min[1,0 ;  0,70 ;  1,0] * 0,4 = 0,28 Fakta Baru : K001 Hypothesis CF = 0,28
Rule 4  =    IF  C001  (1,0)  and C008  (0,70)  and  C020  (1,0)  and  C007
(0,70) Then K001 ( CF = 0,6 ) CF3   (K001.C001  ᴒ  C008  ᴒ C029 ᴒ C007)
=  Min[1,0  ;  0,70  ;  1,0  ; 0,70] * 0,6 = 0,42 Fakta Baru : K001 Hypothesis CF = 0,42
Rule 5  =    IF  C001  (1,0)  and C008  (0,70)  and  C020  (1,0)  and  C007 (0,70)  and  C023  (0,1)  Then  K001  (  CF = 0,7 )
CF3   (K001.C001  ᴒ  C008  ᴒ
C020 ᴒ C007 ᴒ C023)
=  Min[1,0  ;  0,70  ;  1,0  ; 0,70 ; 0,1] * 0,7
= 0,07
Fakta Baru : K001 Hypothesis CF = 0,07
Rule 6   =    IF  C001  (1,0)  and
C008  (0,70)  and  C020  (1,0)  and  C007
(0,70)  and  C023  (0,1)  and  C019  (0,80) Then K001 ( CF = 0,8 )
CF3   (K001.C001  ᴒ  C008  ᴒ C020 ᴒ C007 ᴒ C023 ᴒ C019)
=  Min[1,0  ;  0,70  ;  1,0  ; 0,70 ; 0,1 ; 0,80] * 0,8
= 0,08
Fakta Baru : K001 Hypothesis CF = 0,08 Rule 7   = tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 8   = tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 9  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  10  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  11  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  12  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  13  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  14  =    IF  C025  (0,80)  and C002 (0,80) Then K003 ( CF = 0,2) CF21  (K004.C025 ᴒ C002) = Min[0,80 ; 0,80] * 0,2
= 0,16 Fakta Baru : K003 Hypothesis CF = 0,16
Rule  15  =    IF  C025  (0,80)  and C002  (0,80)  and  C010  (0,70)  Then K003 ( CF = 0,3)
CF21  (K004.C025  ᴒ  C002  ᴒ C010)
=  Min[0,80  ;  0,80  ;  0.70]  *  0,3 = 0,21
Fakta Baru :
K003 Hypothesis CF = 0,21
Rule 16 = Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 17 = Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  18  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  19  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 20 =  IF C021 (1) and C003
(0,70) Then K004 ( CF = 0,2) CF21  (K004.C021 ᴒ C003)
= Min[1 ; 0,70] * 0,2 = 0,14
Fakta Baru :
P004 Hypothesis CF = 0,14
Rule  21  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule  22  =    Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 23 = Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Rule 24 = Tidak dieksekusi karena evidence tidak fakta.
Setelah  perhitungan  selesai  dari setiap rule  –  rule yang  terpilih.  Maka diperoleh  hasil hypothesis atau  fakta baru yang terdapat pada tabel  8 sebagai berikut :
Tabel. 8 Fakta Baru Fakta Baru Nilai CF K001 Hypothesis 0,14 K001 Hypothesis 0,28 K001 Hypothesis 0,42 K001 Hypothesis 0,07 K001 Hypothesis 0,08 K003 Hypothesis 0,16 K003 Hypothesis 0,21 K004 Hypothesis 0,14 Dari  tabel  fakta  baru  di  atas dapat kita lihat, terdapat hasil hypothesis yang  sama.  Maka  langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan  CF  gabungan  (kombinasi) dengan  menggunakan  rumus CF1  + CF 2 * (1 -    CF 1)  atau  dengan  kata  lain dilakukan  penjumlahan  terhadap  setiap nilai  fakta  baru  per  setiap  jenis kemudian  total  penjumlahan  dikalikan dengan  satu  dikurang  nilai  maksimum
dari  hasil  fakta  baru  per  setiap  jenis. Setelah  hasilnya  didapatkan  maka dikalikan dengan 100 %.
Fakta Baru :
1. (CF2 + CF3+CF4+CF5+CF6) * ( 1 –
CF3 )
=  (0,14+  0,28  +  0,42  +  0,07+ 0,08 ) * ( 1 – 0,42 ) =  0,99* 0,58 =  0,5742 Hasil Kombinasi dikali 100 % = 0,5742 * 100 % =  57,42 %
2. (CF14+CF15)*(1 – CF15)
= (0,16+0,21) * ( 1 – 0,21 )
= 0,37 * 0,79
= 0,2923
Hasil  Kombinasi  dikali  100  %  =
0,2923 * 100 %= 29,23 %
3. (CF20) * ( 1 – CF20) = ( 0,14 ) * ( 1 – 0,14 ) =  0,14 * 0,86
= 0,1204 Hasil  Kombinasi  dikali  100  %=
0,1204 * 100 %
= 12,04 % Setelah hasil kombinasi didapatkan  agar  memudahkan  untuk melihat  hasil  yang  akan  diperoleh  oleh user .  Maka  dapat  dibuat  tabel  hasil sebagai berikut :

## Tabel. 9 Hasil Kombinasi dan Nilai CF
Kode Keprib adian Jenis Kepribadi an Rule Nil ai CF Hasil Kombi nasi K001 Sanguinis Rule 2 0,14 57,42 %
K001 Sanguinis Rule 3 0,28 K001 Sanguinis Rule 4 0,42 K001 Sanguinis Rule 5 0,07 K001 Sanguinis Rule 6 0,08 K003 Melankolis Rule 1 4 0,16 29,23 % K003 Melankolis Rule 1 5 0,21 K004 Pleghmatis Rule 2 0 0,14  12,04 %
Dari  tabel  hasil  kombinasi  dan nilai CF di atas maka dapat dibuat tabel baru, di mana tabel tersebut menjelaskan urutan hasil kombinasi dan nilai  CF  yang  terbesar  kenilai  yang terkecil.
Tabel. 10 Urutan Nilai Hasil Kombinasi Dan Nilai CF Kode Psikopat Jenis Psikopat Hasil Kombinasi P001 Pedofilia 57,42 % P004 Anti Sosial 29,23 % P005 Sosiopat 12,04 % Kesimpulan dari tabel urutan nilai hasil  kombinasi  dan  nilai  CF  di  atas dapat  dilihat  jenis    kepribadian  yang dimiliki  oleh user adalah  Melankolis dengan  Tingkat  Kepastian  0,5742  atau dengan 57,42 %. Certainty theo ry mendasari penggunaan Certainty  Factors (CFs). CFs mengekspresikan kepercayaan dalam kejadian (atau fakta atau hipotesis)  berdasarkan  kejadian  atau penilaian  seorang  pakar.  Sari  (2013) meneliti  penggunaan  metode Certainty
Factor (CF)  dalam  sistem  pakar  dalam mendiagnosa penyakit demam berdarah. Certainty Factor (CF) digunakan  untuk  menyatakan  tingkat keyakinan pakar dalam suatu pernyataan  (Levine,  1988). Certainty Factor dinilai  dengan  angka  dalam rentang  -1  (yakin  negatif)  sampai  1 (yakin positif).
Faktor kepastian merupakan suatu metode  untuk  membuktikan  apakah suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti yang  berbentuk metric yang  biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar.  Metode ini  sangat  cocok  untuk  sistem  pakar
yang  mendiagnosis  sesuatu  yang  belum pasti  (Kusumadewi,  2003).  Dalam mengekpresikan derajat keyakinan digunakan  suatu  nilai  yang  disebut Certainty Factor (CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Aplikasi yang dibangun
menggunakan  metode certainty  factor , yang  mencoba  melihat  apakah  sebuah fakta  bersifat  pasti  atau  tidak  pasti. Metode tersebut digunakan karena dapat memberikan  hasil  yang  akurat  yang didapatkan dari perhitungan berdasarkan  bobot  gejala  yang  dipilih oleh pakar, mampu memberikan jawaban  pada  permasalahan  yang  tidak pasti.  Metode  ini  memperhitungkan faktor  tingkat  keyakinan  seorang  pakar dengan  memberikan  bobot  keyakinan sesuai dengan pengetahuan pakar (Indriani, 2018). Metode certainty  factor ini  telah dicermati  oleh  peneliti  lain  untuk berbagai  pengamatan  dan  penerapan. Penerapan  metode  ini  berhasil  dalam proses  penentuan  jurusan  di  SMA berdasarkan  nilai  akademik  dan  tes psikologi. Di bidang kedokteran, penerapan  metode certainty  factor berhasil  mendeteksi  penyakit  akibat kekurangan  gizi  pada  usia  produktif, dan  penentuan  penyait  kulit  dan kelamin,  mendiagnosis  penyakit  infeksi saluran  pernapasan  atas,  diagnosis penyakit  pada  ayam  broilen  (Cikraeni, 2015;  Wulandari,  2014;  Krisnawan, 2014; Septian, 2016 & Rahmah, 2017).

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian sampai tahap implementasi  dan  pengujian  sistem, maka dapat diperoleh kesimpulan
sebagai berikut :
1. Sistem  Pakar  untuk  mengidentifikasi kepribadian  ini  ditujukan  untuk mencari dan mendapatkan solusi atas permasalahan guru terhadap pendekatan kepada siswa guna mengantarkan  materi  pembelajaran
agar sampai kepada siswa.
2. Sistem  Pakar  ini  dapat  memberi kemudahan kepada user karena dengan menggunakan website dimana bisa diakses dari mana saja. 3. Metode Certainty  Factor dapat digunakan untuk proses mengidentifikasi  kepribadian  sesuai dengan  bobot  dari  nilai  tingkat keyakinan dan solusi perbaikannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bassil, Y. (2012). Experet PC Troubleshooter  with  Fuzzy-Logic And Self-Learning Support . International  Journal  of  Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), 3 (2), 11-21 Cikraeni,  T.  A.,  &  Ruliah,  R.  (2015). Penerapan Metode Certainty Factor untuk Keputusan Pemilihan  Jurusan  di  SMA,” Progressif, 9 (1) Giarattano,  J.  &  Riley,  G.  (1994),
Expert  System  Principles  and Programming . Boston: PWS Publishing Company Halim,  S.,  &  Hansun,  S.  (2015). Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi  Resiko  Osteoporosis dan  Osteoarthritis,” ISSN  2355- 3286 , 7 (2), 59–69 Indriani,  A.  F.,  Rachmawati,  E.  Y.,  & Fitriana, J. D. (2018). Pemanfaatan  Metode  Certainty Factor dalam Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  pada  Anak,” Techno.Com, 17 (1), 12–22 Intan,  R  &  Gregorius,  S.  B.  (2010). Proposal  Penerapan  Probabilitas Penggunaan Fakta Guna Menentukan Certainly Factor pada  Rule  Base  Expert  System . Surabaya: UK Petra Josephine,  M.  S.,  &  Jeyabalaraja,  V. (2012). Expert System and Knowledge Management for Software  Developer  in  Software Companies. Software Engineering and Technology , 4 (4), 147-151
Kemendikbud.  (2016). Pengembangan Bakat dan Minat. Jakarta Krisnawan,  I.  P.  B.,  Putra,  I.  K.  G.  D., &  Bayupati,  I.  P.  A.  (2014). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Kulit  dan  Kelamin. J.  Ilm.
Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.
Teknol. Informasi)
Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya) .  Yogyakarta:  Graha Ilmu Levine,  R.  I.  (1998). A  Comprehensive guide  to  AI  and  Expert  Systems Using  Turbo  Pascal  International Edition .  Singapore:  McGraw-Hill Book Co
Nurihsan,  J.,  &  Agustin,  M.  (2013).
Dinamika  Perkembangan  Anak dan Remaja . Bandung: PT. Refika
Aditama
Rahmah,  J.,  &  Saputra,  R.  A.  (2017). Penerapan  Certainty  Factor  pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Saluran Pencernaan Ayam Broiler,” J. Inform, 4 (1), 94–102
Romeo,  M.,  Mateo,  A.,  &  Lee,  J.
(2008). Healthcare Expert System based  on  Group  Cooperation Model. International  Journal  of Software  Engineering  and  Its Application, 2 (1) Salisah,  F.  N.,  Lidya,  L.,  &  Defit,  S. (2015).  Sistem  Pakar  Penentuan Bakat Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining. J. Ilm. Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf, 1 (1), 62–66
Sari,  N.  A.  (2013).  Sistem  Pakar
Mendiagnosa  Penyakit  Demam Berdarah  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. Pelita  Inform.
Budi Darma , 4, 100–103 Septiana, L. (2016). Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Ispa  dengan  Metode  Certainty Factor Berbasis Android. J.
Techno Nusa Mandiri , 13 (2), 1–7 Wulandari,  F.,  &  Yuliandri,  I.  (2014). Diagnosa Gangguan Gizi Menggunakan  Metode  Certainty Factor. J.  Sains  dan  Teknol.  Ind,
11(2), 305–313
Yulianti,  W.  (2016).  Aptitude  Testing Berbasis  Case-  Based  Reasoning dalam Sistem Pakar untuk Menentukan  Minat  dan  Bakat Siswa  Sekolah  Dasar. J.  Teknol. dan  Sist.  Inf.  Univrab,  1 (2),  104– 118