## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pakar Deteksi Minat Untuk Pemilihan Jenjang Karir Menggunakan Metode Certainty Factor
M Tsana’uddin Farid, Hanung Adi Nugroho, Indriana Hidayah *
Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 tsanauddinfarid@mail.ugm.ac.id, 2 adinugroho@ugm.ac.id, 3,* indriana.h@ugm.ac.id Submitted: 04/02/2021 ; Accepted: 15/02/2021 ; Published: 28/05/2021
Abstrak −Minat  memiliki  peran  penting  dalam  jenjang  karir  karena  minat  akan  mempengaruhi  performa,  gairah  dan kemampuan  seseorang  sejak  selama  masa  studi  pendidikan  mereka.  Masalah  yang  terjadi  adalah  berdasarkan  survei  yang dilakukan  oleh  Indonesian  Career  Center  Network,  ditemukan  bahwa  87%  mahasiswa  di  Indonesia  merasa  salah  dalam menentukan jurusan pendidikan yang mereka tempuh. Masalah ini disebabkan jurusan yang mereka ambil tidak sesuai dengan minat mereka. Masalah ini dapat dicegah dengan mendeteksi minat sejak dini agar jenjang karir dapat terencana dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi terhadap masalah tersebut dengan membangun sistem pakar deteksi minat untuk mendukung pemilihan jenjang karir. Metode Certainty Factor digunakan dalam menentukan keluaran sistem pakar yang akan  dibangun  dengan  adaptasi  alat  tes  minat  yaitu  RIASEC.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  keluaran sistem  dengan  hasil  konsultasi  pakar.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  deteksi  minat  sudah  mampu mendeteksi minat dengan akurasi sebesar 93%. Berdasarkan hasil pengujian, solusi usulan sistem pakar deteksi minat dinilai telah cocok digunakan sebagai asesmen acuan dalam merencanakan pilihan jenjang karir.
Kata Kunci: Minat; Jenjang Karir; Sistem Pakar; RIASEC; Certainty Factor
Abstract −Interests have an important role in the career path because interests will affect a person's performance, passion and abilities during their educational studies. The problem that occurs is that based on a survey conducted by the Indonesian Career Center Network, it was found that 87% of students in Indonesia felt that they were wrong in deciding which major they were taking. This problem is because the majors they take do not match their interests. This problem can be prevented by detecting interest early on so that career paths can be planned appropriately. This study aims to provide a solution to this problem by building an interest detection expert system to support career path selection. Certainty Factor methods are used in determining the  output of  the  expert  system  to  be built  with  the  adaptation  of  the  interest  test  tool,  called  RIASEC.  Testing  is done  by comparing the system output results with expert consultation. The test results showed that the expert detection system was able to answer the interest with an accuracy of 93%. Based on the test results, the solution in interest detection expert system could be used as a reference assessment in planning career path choices.
Keywords : Interest; Career Path; Expert System; RIASEC; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Jenjang karir adalah jalur yang harus dilalui seseorang untuk meraih suatu posisi pekerjaan dengan tanggung jawab lebih besar dalam kehidupan karir. Pemilihan jenjang karir dimulai dari menentukan jurusan yang akan diambil dalam  menempuh  studi  pendidikan.  Minat  memiliki  peran  penting  dalam  jenjang  karir  karena  minat  akan mempengaruhi  performa,  gairah  dan  kemampuan  seseorang  sejak  selama  masa  studi  pendidikan  mereka  [1]. Masalah  yang  terjadi  adalah  berdasarkan  survei  yang  dilakukan  oleh Indonesian  Career  Center  Network , ditemukan bahwa 87% mahasiswa di Indonesia merasa salah dalam menentukan jurusan pendidikan yang mereka tempuh.  Kasus  salah  jurusan  menjadi  faktor  dalam  penurunan  kualitas  belajar  dan  tidak  sedikit  pelajar  yang akhirnya memutuskan untuk tidak melanjutkan studi [2]. Statistik Pendidikan Tinggi Indonesia mencatat terdapat 245.810 mahasiwa di Indonesia dropout dari pendidikan mereka. Penelitian menemukan bahwa 50% dari siswa yang dropout mereka tidak memiliki minat dalam studi mereka sehingga mereka terjebak dalam kondisi kebosanan [3].  Masalah  ini  disebabkan  jurusan  yang  mereka  ambil  tidak  sesuai  dengan  minat  mereka.  Masalah  ini  dapat dicegah dengan mendeteksi minat sejak dini agar jenjang agar dapat terencana dengan tepat [2]. Proses mendeteksi minat dapat dilakukan dengan konsultasi dengan  pakar atau  psikolog pendidikan. Kendala yang terjadi saat ini adalah konsultasi jenjang karir tidak dapat dilakukan secara tatap muka akibat pandemi. Selain itu proses asemen awal terhadap deteksi minat membutuh waktu yang tidak singkat karena memerlukan ketelitian dalam kalkulasi, memeriksa hasil dan memberikan rekomendasi jenjang karir [4]. Berdasarkan urgensi deteksi minat sejak dini dan masalah  konsultasi  yang  terjadi,  terdapat  sebuah  solusi  penyelesaian  dengan  pemanfaatan  teknologi  informasi berupa sistem pakar berbasis web untuk mendeteksi minat untuk mendukung pemilihan jenjang karir.
Penelitian tentang pengembangan sistem pakar untuk mendeteksi minat sudah dilakukan pada beberapa penelitian sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan dkk. melakukan pengembangan sistem pakar untuk membantu pengambilan keputusan minat dalam bidang vokasi agar tepat sasaran dalam memilih jurusan [5]. Pada penelitian ini  menggunakan metode Certainty Factor dan  metode Forward Chaining. Kekurangan pada sistem ini adalah adalah akurasinya perlu ditingkatkan karena akurasi hanya mencapai 80%, dimana untuk data dengan jumlah lebih banyak tentu akan menghasilkan ketidakakuratan keluaran yang dihasilkan sistem.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Swari dkk. melakukan pengembangan sistem pakar untuk penentuan minat  bakat  menggunakan  metode Case-Based  Reasoning [6] . Berdasarkan  pengujian  hasil  rekomendasi  yang dilakukan pada data test didapatkan bahwa sistem mampu memberikan nilai akurasi sebesar 83.33%. Kekurangan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
sistem ini adalah kasus baru yang dimasukkan ke dalam aturan membuat keluaran sistem menjadi tidak konsisten. Semakin banyak kasus baru terbentuk akan dapat menyebabkan semakin tinggi perbedaan hasil keluaran pakar dengan hasil keluaran sistem. Selain itu, kekurangan penelitian-penelitan sebelumnya ini juga belum melakukan adapatasi terhadap alat tes minat. Akibatnya, keluaran dari masing-masing sistem ini belum memberikan keluaran secara umum dan belum tentu dapat digunakan secara universal.
Pembeda penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah penggunaan metode Certainty Factor yang dikolaborasikan dengan konsep RIASEC. RIASEC merupakan alat tes psikologi yang biasa digunakan psikolog dalam mendeteksi minat. Tujuan penggunaan alat tes adalah supaya sistem pakar ini berjalan berdasarkan kerangka kerja dan aturan sudah umum digunakan oleh para pakar, sehingga hasil keluaran yang  dihasilkan sistem lebih valid, tidak bias dan dapat digunakan oleh pakar lain [7]. Pada prakteknya, pengguna yang melakukan tes minat mengisikan formulir berisikan daftar pernyataan, kemudian pengguna mengisikan jawaban dengan opsi “ya” atau “tidak” di dalam dokumen alat tes. Setiap jawaban menjadi tidak terukur secara rinci karena setiap pernyataan tidak sepenuhnya pasti bernilai “ya” atau “tidak”. Penggunaan metode Certainty Factor bertujuan untuk mengatasi permasalahan ketidakpastian masukan dari pengguna dan mengukur tingkat keyakinan keluaran sistem, sehingga keluaran sistem dapat dijabarkan secara berurutan guna menentukan keluaran mana yang paling sesuai [8]. Selain itu, sistem pakar penelitian ini akan dibangun  berupa aplikasi berbasis web agar dapat digunakan secara daring tanpa harus bertatap muka dengan pakar. Manfaat dari penelitian ini adalah keluaran produk berupa sistem pakar yang diharap dapat mendeteksi minat, dimana hasil deteksi tersebut dapat digunakan sebagai asesmen rekomendasi dalam menentukan jenjang karir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Tahap awal peneliti melakukan peninjauan terhadap berbagai literatur seperti buku, artikel dan jurnal baik secara fisik  maupun  digital  yang  berkaitan  dengan  topik  dan  objek  yang  sedang  diteliti.  Setelah  tinjauan  literatur, dilakukan  proses  identifikasi  masalah  pada  penelitian  sebelumnya.  Melakukan  konsultasi  dengan  pihak  yang terlibat  (dalam  penelitian  ini adalah  pakar  atau  psikolog  pendidikan)  untuk  mendapatkan  informasi  yang dapat mendukung rencana pengembangan sistem. Proses membuat rancangan sistem dilakukan agar proses implementasi pengembangan sistem dapat terkonsep dengan baik. Apabila sistem sudah sudah dikembangkan, tahap terakhir adalah pengujian keluaran dan akurasi sistem pakar. Pembahasan hasil dilakukan untuk mendapatkan kesimpulan terhadap penelitian. Diagram alur penelitian sistem pakar deteksi minat dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.2 Metode Deteksi Minat
Pada  penelitian  ini    menggunakan  Metode Certainty  Factor dan  penggunaan  alat  tes  minat RIASEC untuk mendeteksi minat. Alur proses sistem pakar untuk mendeteksi minat dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 239-246 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Langkah pertama adalah pengguna mengisikan data diri dan formulir alat tes RIASEC . Setelah hasil isian jawaban alat tes disimpan maka proses selanjutnya adalah melakukan pengecekan terhadap setiap kemungkinan keluaran  dari  sistem.  Proses  perulangan  dilakukan  untuk  menghitung  semua  nilai  keyakinan  pada  setiap kemungkinan  keluaran.  Setelah  semua  nilai  keyakinan  diperoleh  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan proses pengurutan terhadap tiga nilai keyakinan tertinggi sebagai hasil keluaran dari sistem pakar deteksi minat. Penjelasan spesifik tentang metode Certainty Factor dan alat tes RIASEC akan dipaparkan pada sub bab berikut ini.

## 2.3 Metode Certainty Factor
Certainty Factor ( CF ) merupakan salah satu metode yang digunakan di dalam sistem pakar. Metode Certainty Factor berfungsi mengelola ketidakpastian dalam sistem berbasis aturan [9]. Metode Certainty Factor pertama kali  dikemukakan  oleh  Shortliffe  &  Buchanan. Certainty  Factor adalah  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan dalam  sistem MYCIN (sebuah  sistem  pakar  yang  membantu  dokter-dokter  yang  belum  berpengalaman  dalam menangani suatu penyakit tertentu) untuk menunjukkan besarnya tingkat kepercayaan terhadap suatu kondisi atau gejala  [10].  Tim  pengembang MYCIN menemukan  bahwa  dokter  (pengguna  sistem)  seringkali  menganalisa informasi yang  ada  dengan  ungkapan  seperti  misalnya  :  “mungkin”,  “kemungkinan besar”  dan  “hampir  pasti”. Metode Certainty  Factor tercipta  sebagai  solusi  agar  ukuran  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang sedang dihadapi menjadi dapat terukur [11]. Formula yang digunakan metode Certainty Factor dalam sistem pakar deteksi minat untuk pemilihan jenjang karir dapat dilihat pada rumus berikut ini.
CF [Rule] = MB[H, E] - MD[H, E] (1) Keterangan: CF [H, E] : Nilai CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence MB(H,E) : Nilai kepercayaan hipotesis pada suatu evidence MD(H,E) : Nilai ketidakpercayaan hipotesis pada suatu evidence CF [H, E] = CF [E] * CF [Rule] (2) Keterangan: CF [H, E] : Nilai CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence CF [E] : Nilai CF dari suatu evidence CF [Rule] : Nilai CF dari pakar CF [Komb] = CF [lama] + CF [baru] (1 - CF [lama]) (3) Keterangan: CF [Komb]
: Nilai CF dari hipotesis yang dipengaruhi evidence
CF [lama]
: Nilai CF pertama atau Nilai CF hasil perhitungan sebelumnya CF [baru] : Nilai CF kedua atau Nilai CF hasil perhitungan selanjutnya

## 2.4 Alat Tes RIASEC
RIASEC merupakan alat tes psikologi yang digunakan untuk menentukan jalur karir atau pendidikan berdasarkan kepribadian  seseorang  [12].  Alat  tes  psikologi  ini  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  1970-an  oleh  John Holland. Holland berpendapat bahwa cara terbaik mengidentifikasi minat karir adalah dengan analisis pekerjaan yang  memiliki  keterkaitan  terhadap  karakteristik  kepribadian.  Nama RIASEC merupakan  singkatan  dari  6  tipe kepribadian manusia yang dijabarkan oleh John Holland yaitu: Realistic, Investigate, Artistic, Social, Enterprising dan Conventional . Di bawah ini adalah pengertian dari masing-masing tipe kepribadian dalam alat tes RIASEC :
1. Realistic - Tipe ini memiliki kecenderungan untuk menyukai pekerjaan yang berorientasi kepada praktek dan penerapan  kemampuan.  Banyak  profesi  realistis  melibatkan  pekerjaan  di  luar  ruangan  dan  mengharuskan seseorang  mengotori  tangan  mereka.  Profesi  yang  realistis  adalah  kebalikan  dari  pekerjaan  kantoran  yang mengharuskan kita duduk di kantor sepanjang hari.
2. Investigate –  Tipe  ini  memiliki  rasa  ingin  tahu  yang  tinggi,  analitis,  dan  suka  belajar.  Profesi  investigasi mengharuskan  seseorang  untuk  menganalisis  tugas-tugas  yang  ada  dengan  cermat.  Banyak  profesional investigasi adalah ahli di bidang khusus dan memecahkan masalah melalui penelitian dan analisis.
3. Artistic - Tipe ini pada dasarnya kreatif dan orisinal. Profesi artistik sering kali melibatkan desain dan ekspresi. Orang dengan tipe artistik atau kreatif dapat melihat dunia dari perspektif baru yang unik.
4. Social – Tipe ini memiliki kecenderungan terhadap hal yang berhubungan dengan orang lain. Orang dengan tipe sosial senang membantu orang lain atau mengajar. Banyak profesi sosial membutuhkan kolaborasi yang intens dengan orang lain atau mempelajari informasi baru bersama.
5. Enterprising – Tipe ini memiliki ketertarikan terhadap hal yang berhubungan dengan kebijakan. Orang dengan tipe  ini  pada  umunya  giat  suka  mengambil  inisiatif,  mau  mengambil  risiko,  dan  memiliki  bakat  pemimpin secara  alami.  Profesi  di  tipe  ini  sering  menuntut  seseorang  untuk  membuat  banyak  keputusan  penting, mengarahkan dan membujuk orang, serta bertanggung jawab atas tugas yang ada.
6. Conventional – Tipe ini memiliki kecenderungan terhadap pekerjaan yang berhubungan dengan manajemen dan organisir. Orang di tipe ini cukup perfeksionis karena lebih suka bekerja secara terstruktur. Profesi tipe ini seringkali menuntut pekerjaan dilakukan sesuai dengan pola atau aturan yang ditetapkan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 239-246 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  untuk  sistem  pakar  menggunakan Certainty  Factor akan  mendefinisikan  aturan  dan  tingkat kepercayaan  pakar  untuk  suatu  kondisi  atau  pernyataan  terhadap  keluaran  sistem  berdasarkan  konsep  alat  tes psikologi RIASEC . Basis pengatahuan sistem ini menyimpan data pernyataan, tipe karakteristik, nilai kepercayaan (MB) dan nilai ketidakpercayaan (MD) untuk diolah oleh mesin inferensi menjadi informasi. Pernyataan adalah kumpulan  kondisi  atau  karakter  seseorang.  Pernyataan  berperan  untuk  melacak  tipe  kepribadian  seseorang berdasarkan konsep alat tes psikologi RIASEC . Tipe karakteristik digunakan sebagai bentuk keluaran dari sistem. Tipe  karakteristik  berperan  untuk  memberi  gambaran  karir  atau  jalur  pendidikan  yang  cocok  bagi  pengguna berdasarkan tipe kepribadian yang diperoleh dari hasil rekomendasi sistem. Daftar pernyataan yang telah dipetakan ke dalam basis pengetahuan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Basis Pengetahuan No Pernyataan Karakteristik MB MD 1 Saya suka bekerja dengan kendaraan Realistic 0,99 0,2 2 Saya suka membangun sesuatu Realistic 0,99 0,2 3 Saya suka merawat binatang Realistic 0,99 0,3 4 Saya menikmati menyusun/memasang sesuatu Realistic 0,99 0,2 5 Saya suka bekerja dengan koordinasi & kekuatan fisik Realistic 0,99 0,1 6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis Realistic 0,99 0,2 7 Saya senang bekerja di luar ruangan Realistic 0,99 0,2 8 Saya suka puzzle Investigate 0,99 0,3 9 Saya senang melakukan percobaan Investigate 0,99 0,2 10 Saya menikmati ilmu sains/alam Investigate 0,99 0,2 11 Saya senang mencari tahu cara kerja suatu benda Investigate 0,99 0,2 12 Saya menikmati kegiatan menganalisa masalah Investigate 0,99 0,2 13 Saya senang bekerja dengan angka / grafik Investigate 0,99 0,2 14 Kemampuan matematika saya bagus Investigate 0,99 0,1 15 Saya prima saat bekerja sendirian Artistic 0,99 0,2 16 Saya suka membaca tentang seni dan musik Artistic 0,99 0,2 17 Saya menikmati puisi/cerita Artistic 0,99 0,2 18 Saya senang menonton konser/pertunjukan seni Artistic 0,99 0,3 19 Saya senang bermain alat musik dan bernyanyi Artistic 0,99 0,1 20 Saya senang berakting dalam drama Artistic 0,99 0,2 21 Saya senang menggambar Artistic 0,99 0,2 22 Saya suka bekerja dalam tim Social 0,99 0,2 23 Saya suka melatih/mengajar orang Social 0,99 0,2 24 Saya suka membantu orang menyelesaikan masalah Social 0,99 0,1 25 Saya tertarik untuk menyembuhkan orang sakit Social 0,99 0,2 26 Saya menikmati belajar kebudayaan yang berbeda Social 0,99 0,2 27 Saya ingin terlibat dalam diskusi suatu topik Social 0,99 0,3 28 Saya suka membantu lansia & bermain dengan anak Social 0,99 0,2 29 Saya tegas dan senang mendapat penugasan Enterpreneur 0,99 0,2 30 Saya senang mencoba mengajak orang Enterpreneur 0,99 0,3 31 Saya suka menjual produk Enterpreneur 0,99 0,2 32 Saya berani mengambil risiko Enterpreneur 0,99 0,1 33 Saya ingin memulai bisnis saya sendiri Enterpreneur 0,99 0,2 34 Saya suka memimpin Enterpreneur 0,99 0,2 35 Saya menikmati berpidato Enterpreneur 0,99 0,2 36 Saya suka mengatur barang barang Conventional 0,99 0,2 37 Saya senang untuk berhati-hati, akurat dan tepat Conventional 0,99 0,2 38 Saya tidak keberatan kerja tugas 8 jam dalam ruang Conventional 0,99 0,1 39 Saya memperhatikan detail Conventional 0,99 0,2 40 Saya menyukai membuat file atau mengetik Conventional 0,99 0,2 41 Saya membuat rencana dengan cermat Conventional 0,99 0,2 42 Saya ingin bekerja di dalam ruangan Conventional 0,99 0,3

## 3.2 Ukuran Kepercayaan
Merupakan bobot jawaban yang diberikan oleh pengguna sistem berdasarkan isian jawaban dari pernyataan. Bobot jawaban berguna untuk menyimpan tingkat kepercayaan atau kesetujuan pengguna terhadap pernyataan. Sistem pakar  akan  menyimpan  bobot  pengguna  sebagai  nilai  kepercayaan  dari  pengguna.  Daftar  ukuran  kepercayaan jawaban dapat dilihat pada tabel 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 2. Ukuran Kepercayaan
No  Ukuran Kepercayaan Bobot Kepercayaan 1 Sangat Tidak Setuju -0,8 2 Tidak Setuju -0,4 3 Sedikit Setuju 0,2 4 Setuju 0,6 5 Sangat Setuju 0,9

## 3.3 Diagram aktivitas
Diagram  aktivitas  pada  dasarnya  merupakan  diagram  alir untuk merepresentasikan  aliran  dari  satu  aktivitas  ke aktivitas lainnya [13]. Aktivitas tersebut dapat digambarkan sebagai operasi sistem. Aktivitas adalah suatu proses operasi dari sistem. Diagram aktivitas sistem pakar deteksi minat untuk pemilihan jenjang karir dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram Aktivitas

## 3.4 Implementasi Program
Antarmuka sistem pakar dibuat dalam bentuk Graphic User Interface ( GUI ) agar memudahkan pengguna dalam mengoperasikan sistem [14]. Antarmuka sistem pakar deteksi minat untuk pemilihan jenjang karir dapat dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 239-246 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil

## 3.5 Pengujian
Pengujian  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  sistem  pakar  sudah  dapat  menjalankan  metode Certainty Factor dengan baik. Pengujian ini dilakukan dengan memberi masukan pernyataan terhadap salah satu tipe karakteristik yaitu Realistic, kemudian sistem akan memberikan tingkat persentase kecenderangan seseorang miliki  tipe Realistic menggunakan  metode Certainty  Factor .  Validasi  pengujian  dilakukan  dengan  cara membanding hasil keluaran sistem dengan perhitungan manual Certainty Factor serta konsultasi validitas keluaran sistem berdasarkan sudut pandang pakar.
3.5.1 Perhitungan Manual
a. Misalnya seseorang mengisikan pernyataan dengan isian seperti tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Isian Manual No Pernyataan Isian Nilai Isian / CF[E] 1 Saya suka bekerja dengan kendaraan Sedikit Setuju 0,2 2 Saya suka membangun sesuatu Tidak Setuju -0,4 3 Saya suka merawat binatang Sangat Setuju 0,9 4 Saya menikmati menyusun/memasang sesuatu Setuju 0,6 5 Saya suka bekerja dengan koordinasi & kekuatan fisik  Sedikit Setuju 0,2 6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis Sedikit Setuju 0,2 7 Saya senang bekerja di luar ruangan Sedikit Setuju 0,2
b. Tahap pertama perhitungan adalah dengan menghitung nilai CF [ Rule ] menggunakan Persamaan (1). Hasil perhitungan nilai CF [ Rule ] setiap pernyataan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Manual CF[ Rule ] No  Pernyataan MB MD CF[ Rule ] 1 Saya suka bekerja dengan kendaraan 0,99 0,2 0,8 2 Saya suka membangun sesuatu 0,99 0,2 0,8 3 Saya suka merawat binatang 0,99 0,3 0,7 4 Saya menikmati menyusun/memasang sesuatu 0,99 0,2 0,8 5 Saya suka bekerja dengan koordinasi & kekuatan fisik  0,99 0,1 0,9 6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis 0,99 0,2 0,8 7 Saya senang bekerja di luar ruangan 0,99 0,2 0,8
c. Tahap kedua adalah menghitung nilai CF pada masing-masing pernyataan menggunakan Persamaan (2). Hasil perhitungan nilai CF setiap pernyataan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Manual Nilai CF No  Pernyataan CF[E] CF[ Rule ] CF[H,E] 1 Saya suka bekerja dengan kendaraan 0,2 0,8 0,16 2 Saya suka membangun sesuatu -0,4 0,8 -0,32 3 Saya suka merawat binatang 0,9 0,7 0,63 4 Saya menikmati menyusun/memasang sesuatu 0,6 0,8 0,48 5 Saya suka bekerja dengan koordinasi & kekuatan fisik  0,2 0,9 0,18 6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis 0,2 0,8 0,16 7 Saya senang bekerja di luar ruangan 0,2 0,8 0,16

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 239-246 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
d. Tahap ketiga adalah menghitung nilai CF kombinasi dari semua CF yang sudah ada menggunakan Persamaan (3). Perhitungan CF kombinasi dilakukan secara iterarif menyesuaikan banyaknya pernyataan. CF kombinasi yang  digunakan  sebagai hasil  perhitungan  adalah CF kombisasi  hasil  perhitungan di  iterasi  terakhir.  Hasil perhitungan nilai CF kombinasi untuk suatu kemungkinan keluaran dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Manual CF Kombinasi No  Pernyataan CF[H,E] CF[Komb] 1 Saya suka bekerja dengan kendaraan 0,16 - 2 Saya suka membangun sesuatu -0,32 -0,1088 3 Saya suka merawat binatang 0,63 0,59 4 Saya menikmati menyusun/memasang sesuatu 0,48 0,787 5 Saya suka bekerja dengan koordinasi & kekuatan fisik  0,18 0,825 6 Saya menyukai pekerjaan yang praktis 0,16 0,853 7 Saya senang bekerja di luar ruangan 0,16 0,876
e. Tahap terakhir adalah konversi hasil CF kombinasi ke dalam bentuk persentase. Maka, hasil akhir perhitungan manual ini menyatakan bahwa seseorang memiliki kecenderungan tipe Realistic sebesar 87,6%.

## 3.5.2 Keluaran Sistem
Pengujian  keluaran  sistem  dilakukan  dengan  memberikan  masukan  nilai  isian  yang  sama  dengan  contoh perhitungan manual pada setiap pernyataan dari tipe karakteristik Realistic . Antarmuka hasil keluaran sistem dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Hasil Pengujian
Hasil  keluaran  sistem  berhasil  mendeteksi  seseorang  memiliki  tipe Realistic serta  menghitung  tingkat keyakinannya sebesar 87,657%. Hasil keluaran sistem ini bernilai sama dengan hasil perhitungan manual Certainty Factor .  Kesamaan hasil  sistem  dan  perhitungan  manual mengindikasi bahwa  sistem  pakar  deteksi  minat  untuk pemilihan jenjang karir menggunakan metode Certainty Factor sudah dapat berjalan sesuai dengan fungsi yang diharapkan.

## 3.5.2 Hasil Pengujian
Pengujian ini menggunakan 15 data yang diperoleh dari pakar untuk mengukur akurasi sistem pakar. Pengujian dilakukan  dengan  memasukkan  jawaban  sesuai  dengan  data-data  yang  diperoleh,  kemudian  membanding  hasil keluaran  sistem  pakar  dengan  hasil  dari  yang  ada  di  data  yang  berisikan  keluaran  hasil  konsultasi  dari  pakar. Apabila keluaran sistem dan keluaran pakar bernilai sama, maka keluaran sistem dianggap valid. Hasil keluaran akan berupa urutan tipe minat yang terdeteksi berdasarkan kode singkatan dari RIASEC yaitu: R untuk Realistic , I untuk Investigate , A untuk Artistic , S untuk Social , E untuk Enterprising dan C untuk Conventional .  Daftar perbandingan hasil keluaran sistem pakar dan hasil konsultasi pakar dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Keluaran Sistem & Hasil Konsultasi Pakar
No Nama Data Hasil Pakar Keluaran Sistem Kesesuaian 1 Data 1 S, R, A S (87%), R (63%), A (41%) Sesuai 2 Data 2 I, S, R I (97%), S(63%), R(57%) Sesuai 3 Data 3 E, R, I R (92%), E (92%), I (57%) Sesuai 4 Data 4 S,C,R S (98%), C (97%), R (93%) Sesuai 5 Data 5 E, I, R I (94%), E (93%), R (92%) Sesuai 6 Data 6 C, E, R E (93%), R (93%), C (92%) Sesuai 7 Data 7 I, C, S I (92%), S (85%), C (80%) Sesuai 8 Data 8 S,C,A S (97%),  A (93%), C (92%) Sesuai 9 Data 9 R,S,I R (94%), S (83%), I (80%) Sesuai 10 Data 10 E,S,R E (94%), S (93%), R (92%) Sesuai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 239-246 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Nama Data Hasil Pakar Keluaran Sistem Kesesuaian 11 Data 11 S,C,A S (97%), A (93%), R (83%) Tidak Sesuai 12 Data 12 C,R,A R (93%), C (93%), A (83%) Sesuai 13 Data 13 R,S,E S (83%), R (80%), E (57%) Sesuai 14 Data 14 A,R,S R (98%), A (98%), S (97%) Sesuai 15 Data 15 A,R,C A (97%), R (93%),C (93%) Sesuai
Terdapat 14 dari 15 hasil keluaran sistem pakar sesuai dengan hasil konsultasi pakar, sehingga sistem pakar deteksi minat ini memiliki akurasi deteksi sebesar 93%. Kekurangan dari sistem pakar ini adalah masih ditemukan ketidaksesuaian  antara  hasil  konsultasi  pakar  dengan  keluaran  dari  sistem.  Hal  ini  disebabkan  karena  adanya konversi metode konvensional tes RIASEC menjadi Certainty Factor. Dimana sebelumnya klien yang mengisikan alat  tes  hanya  diberikan  opsi  “Ya”  dan  “Tidak”,  sedangkan  pada  sistem  pakar  dalam  pengisian  alat  tes  klien diberikan  lima  opsi  berupa  ukuran  kepercayaan  seperti  yang  tertera  pada  Tabel  2.  Selain  itu,  sistem  ini  belum mampu  memberikan  keluaran  minat  pekerjaan  atau  kejuruan  secara  spesifik  karena  masih  mendeteksi  minat dengan mengelompokkan bidang minat berdasarkan karakter kepribadian dari alat tes RIASEC.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  dari  sistem  pakar  deteksi  dapat  disimpulkan  secara  fungsional  sudah  dapat berjalan  sesuai  dengan  yang diharap,  hal  ini  terbukti  sistem  sudah  mampu mendeteksi dan  menghitung  tingkat keyakinan  sesuai  dengan  perhitungan  manual Certainty  Factor .  Penggunaan  metode Certainty  Factor dengan adaptasi  alat  tes RIASEC dinilai  cocok  diterapkan  untuk  sistem  pakar  karena  sistem  ini  sudah  baik  dalam mendeteksi  minat  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  93%.  Ketidaksempurnaan  akurasi  dapat  disebabkan  oleh konversi  pendeteksian  dari  konvensional  menjadi Certainty  Factor dan  perbedaan  penilaian  kualitatif  pakar terhadap hasil konsultasi pada metode konvensional. Ketidaksesuaian keluaran sistem pakar dapat terjadi tidak sepenuhnya  peran  profesi  kontekstual  seperti  dunia  psikologi  dapat  tergantikan  oleh  teknologi  [15].  Tujuan penelitian  ini  sudah  berhasil  disampaikan  dengan  membangun  sistem  pakar  deteksi  minat  dengan  adaptasi  alat minat yang sudah biasa digunakan oleh para pakar dan manfaat dari penelitian ini sudah berhasil dihasilkan melalui keluaran  sistem  pakar  deteksi  minat  yang  dapat  berguna  untuk  merencanakan  jenjang  karir.  Saran  penelitian selanjutnya adalah diperlukan lebih banyak data uji, setidaknya 30 data dalam pengujian agar nilai akurasi dari sistem pakar yang dihasil menjadi lebih stabil saat penggunaan lebih lanjut.

## REFERENCES
[1] Z. Masriah, M. N. Malay, and A. Fitriani, “Persepsi mahasiswa terhadap jurusan perguruan tinggi dan konsep diri dengan kesesuaian minat memilih,” J. Psychol. , 2018.
[2] R. R. Fahima and S. Z. Akmal, “Peranan Kebimbangan Karier terhadap Intensi Pindah Jurusan Kuliah pada Mahasiswa,” Psympathic  J. Ilm. Psikol. , 2018, doi: 10.15575/psy.v5i1.1639.
[3] J. M. Bridgeland, J. DiIulio, John J., and K. B. Morison, “The Silent Epidemic: Perspectives of High School Dropouts.,” Civ. Enterp. , 2006.
[4] V. Kulcsár, A. Dobrean, and I. Gati, “Challenges and difficulties in career decision making: Their causes, and their effects on the process and the decision,” J. Vocat. Behav. , 2020, doi: 10.1016/j.jvb.2019.103346.
[5] K. Jefdy, S. Defit, and Y. Yunus, “Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Minat Vokasi Menggunakan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 76–81, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i2.117.
[6] Made  Hanindia  Prami  Swari,  Rahel  Widya  Arianti,  and  Faisal  Muttaqin,  “Case-Based  Reasoning  Pemberian Rekomendasi  Profesi  Berdasarkan  Minat  Dan  Bakat  Siswa  Menggunakan  Simple  Matching  Coefficient  Similarity,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i1.505.
[7] P. U. Osadebe and C. P. Nwabeze, “Construction and Validation of Physics Aptitude Test as An Assessment Tool for Senior Secondary School Students,” Int. J. Assess. Tools Educ. , 2018, doi: 10.21449/ijate.442406.
[8] E. P. Gunawan and R. Wardoyo, “An Expert System Using Certainty Factor for Determining Insomnia Acupoint,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , 2018, doi: 10.22146/ijccs.26328.
[9] W.  U.  Setiabudi,  E.  Sugiharti,  and  F.  Y.  Arini,  “Expert  System  Diagnosis  Dental  Disease  Using  Certainty  Factor Method,” Sci. J. Informatics , 2017, doi: 10.15294/sji.v4i1.8463.
[10]  G. R. Joseph C. Giarratano, Expert Systems: Principles and Programming , Third Edit. PWS-Kent, 1989.
[11]  D.  Heckerman,  “Probabilistic  interpretations  for  mycin’s  certainty  factors,”  in Machine  Intelligence  and  Pattern Recognition , 1986.
[12]  B. Morgan and G. P. de Bruin, “Development and evaluation of a short RIASEC interest inventory,” Int. J. Educ. Vocat. Guid. , 2019, doi: 10.1007/s10775-019-09387-2.
[13]  R. Fauzan, D. Siahaan, S. Rochimah, and E. Triandini, “Activity diagram similarity measurement: A different approach,” 2018, doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864284.
[14]  W. S. Davis, D. C. Yen, D. C. Yen, and W. S. Davis, “User interface design,” in The Information System Consultant’s Handbook , 2020.
[15]  L. Pettersen, “Why Artificial Intelligence Will Not Outsmart Complex Knowledge Work,” Work. Employ. Soc. , 2019, doi: 10.1177/0950017018817489.