## JurnalIlmiahInformatika (JIF)
|  ISSN (Print) 2337-8379 | ISSN (Online) 2615-1049|
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Penerapan Sistem Pakar Dalam Menentukan Kualitas Rotan Tabu-Tabu Dengan Metode Forward Chaining

## Arif Rahman Hakim, Rahmat Fauzi
Universitas Putera Batam, Jalan R. Soeprapto Muka Kuning, Batam, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
SejarahArtikel: Diterima Redaksi: 30 Juni 2018 Revisi Akhir: 01 September 2018
Diterbitkan Online : 15 September 2018
One of the non-timber forest products in Indonesia is rattan, where rattan in Indonesia has  a  high  economic  value,  both  as  a  source  of  livelihood  for  the  people  and  MSME processing  of  semi-finished  raw  materials  used  as  furniture  for  domestic  and  foreign needs.  Tabu-rattan  rattan  is  rattan  which  is  included  in  large-diameter  rattan,  has  a size from 20 mm to 43 mm, almost the same as manau rattan. Taboo-taboo rattan has thinner and cream-colored skin, its contents (heart) are white and have a slightly larger pore than manau rattan, this makes taboo-taboo rattan softer and more flexible. Taboo- taboo  rattan  is  a  large-sized  rattan  that  is  widely  used  as  furniture  material  such  as tables, chairs and cabinets. With the design of expert systems on determining the quality of rattan taboos, it is hoped that rattan enthusiasts can know about the quality of rattan taboos, because there are still many less aware of the quality of taboo-rattan rattan. The problem that this study is to examine and find the factors that determine the quality of taboo-taboo rattan. The design of this system uses the Forword Chaining method. From the design of this system, it can be obtained the results of taboo-taboo rattan quality .
K ATA K UNCI
Sistem Pakar,Forward Chaining,Rotan Tabu-Tabu

## K ORESPONDENSI
No HP: 081266488414 E-mail: arif.ibn06@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Di  antara  cabang  ilmu  komputer  yang  berkembang  saat  ini adalah  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intellegence atau  AI). Kecerdasan  buatan  didefinisikan  sebagai  kecerdasan  yang berkaitan dengankonsepdan  metodesimbolikreferensi atau penalaran  Komputer,  dan  bagaimana  pengetahuan  kesimpulan seorang pakar dapat diterapkan oleh mesin, Sistem Pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dapat dipikirkan oleh pakar.  Pakar  yang  dimaksud  disini  adalah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam  [1]. Forward Chaining merupakan salah satu metode  yang digunakan dalam aturan  inferensi Artificial  Intelligence ,  Penelitian  dengan menggunakan  metode Forwad  Chaining ini  telah  banyak digunakan  dalam  Sistem  Pakar.  Sistem  pakar  perawatan  dan perbaikan  ringan  Mobil  Bensin  mengunakan  video  tutorial berbasis  web[2],  dimana  tujuan  penelitian  ini  mempermudah menyelesaikan pekerjaan perawatan dan perbaikan mobil, tanpa
bergantung  sepenuhnya  pada  ahli  dan  dapat  berbagi  informasi atau  pengetahuan    berdasarkan  sistem.  Penelitian  lain menggunakan  metode Forward  Chaining adalah  Kesalahan diagnosa  pada  sepeda  motor,  khusus  membahas  Kesalahan terkait  dengan  mesin,  Kesalahan  pengembangan  sementara sepeda  motor  pada  gerakan  dan  kesalahan  elektrik    [3] . Berdasarkan  dari  uraian  di  atas  maka  peneliti  mencoba  untuk melakukan    penelitian  pada  bidang  rotan  tabu-tabu  tentang penentuan  kualitas  dengan  menerapkan  Sistem  Pakar  dengan judul  penelitian  : ” Penerapan  Sistem  Pakar  dalam  Menentukan kualitasRotan Tabu-Tabu Dengan Metode Forward Chaining ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  Pakar  merupakan  cabang  dari  AI  ( Artificial  Inteligent ) yang  membuat  ekstensi  khusus  untuk  spesialisasi  pengetahuan guna  memecahkan  suatu  permasalahan  pada Human  Expert. Human  Expert merupakan  seseorang  yang  ahli  dalam  suatu bidang  ilmu  pengetahuan  tertentu,  ini  berarti  bahwa expert memiliki suatu pengetahuan atau skill khusus yang dimiliki oleh
orang lain. Expert dapat memecahkan suatu permasalahan yang tidak dapat dipecahkan oleh orang lain dengan cara efisien. SistemPakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para ahli. Sistem  Pakar yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja  dari para  ahli.  Dengan Sistem  Pakar ini,  orang  awampun  dapat menyelesaikan  masalah  yang  cukup  rumit  yang  sebenarnya hanya  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Bagi  para ahli,  Menurut  Arhami  (2005:3), Sistem  pakar  adalah  salah  satu cabang  dari  AI  (Artificial  Intelligence)  yang  membuat penggunaan  secara  luas    knowledge    yang  khusus  untuk menyelesaikan  masalah  tingkat  manusia  yang  pakar.  Seorang pakar  adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  dalam  bidang tertentu,  yaitu  pakar  yang  mempunyai  knowledge  yang ekslusif[4].
Proses  inferensi  dilakukan  dalam  suatu  modul  yang  disebut inference  engine (mesin  inferensi),  mesin  inferensi  melakukan proses penalaran sementara sistem pakar menemukan solusinya[5],  Ketika  representasi  pengetahuan  pada  bagian knowledge  base telah  lengkap,  atau  paling  tidak  telah  berada pada  level  cukup  akurat,  maka  referensi  pengetahuan  tersebut telah  siap  digunakan.  Sedangkan  inferensi engine merupakan modul  yang  berisi  program  tentang  bagaimana  mengendalikan proses reasoning .
2.2  Komponen  Komponen Dasar Sistem Pakar
Menurut Turban (1995), ada komponen Sistem Pakarsebenarnya dapat  disimpulkan  bahwa  ada  3  unsur  penting  dari pengembangan  Sistem  Pakaryaitu  adanya  pakar,  pemakai  dan sistem.  Pakar  adalah  orang  yang  mempunyai  pengalaman  dan keahlian khusus akan suatu bidang komponen-komponen sistem pakar adalah [6] :
1. Antarmuka (User Interface)
User Interface merupakan mekanisme yang digunakan oleh pengguna  dan  system  pakar  untuk  berkomunikasi. Antarmuka  menerima  informasi  dari  pemakai  dan mengubahnya  kedalam  bentuk  yang  dapat  diterima  oleh sistem.
2. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  mengandung  pengetahuan  untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar, yaitu fakta dan aturan.
Menurut  M  Sasikumar  (2007),  Ide  sistem  berbasis  aturan adalah  untuk  mewakili  ahli  domain  pengetahuan  dalam bentuk  yang  disebut  aturan.  Umumnya  representasi pengetahuan  yang  digunakan  dalam Sistem  Pakar ini dilakukan dengan menggunakan aturan if-then [7]
3. Akuisisi Pengetahuan ( Knowledge Acquisition)
Akuisisi  pengetahuan  adalah  akumulasi,  transfer  dan transformasi  keahlian  dalam  menyelesaikan  masalah  dari sumber pengetahuan kedalam program komputer.
4. Mesin Inferensi
Komponen  ini  mengandung  mekanisme  pola  pikir  dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu  masalah,  Komponen  utama  dari  sistem  pakar  adalah Basis pengetahuan dan mesin inferensi.
5. Workplace
Workplace merupakan area dari  sekumpulan memori kerja (working  memory).  Workplace digunakan  untuk  merekam hasil-hasil antara dan kesimpulan yang dicapai.
6. Fasilitas Penjelasan Fasilitas penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan Sistem Pakar.
7. Perbaikan Pengetahuan Pakar  memiliki  kemampuan  untuk  menganalisis  dan meningkatkan  kinerjanya  serta  kemampuan  untuk  belajar dari kinerjanya.

## Gambar 1 Struktur Sistem Pakar

## 2.3 Forward Chaining
Pelacakan  ke  depan  adalah  pendekatan  yang  dimotori  data ( data-driven ).  Dalam  pendekatan  ini  pelacakan  dimulai  dari informasi  masukan,  dan  selanjutnya  mencoba  menggambarkan kesimpulan.  Pelacakan  ke  depan  mencari  fakta  yang  sesuai dengan bagian IF dari aturan IF THEN . Sebuah mesin inferensi menggunakan  Forward  Chaining  pencarian  aturan  inferensi sampai menemukan satu di mana klausul IF diketahui benar.
Observasi A Aturan R1 Fakta Aturan Observasi B Aturan R2 Fakta Fakta Aturan R2 Kesimpulan

## Gambar 2 Proses Forward Chaining
Forward  Chaining merupakan  fakta  untuk  mendapatkan kesimpulan  ( conclusion )  dari  fakta  tersebut.  Penalaran  ini berdasarkan  fakta  yang  ada  (data driven ),  metode  ini  adalah kebalikan  dari  metode Backward  Chaining ,  dimana  metode  ini dijalankan  dengan  mengumpulkan  fakta-fakta  yang  ada  untuk menarik  kesimpulan.  Dengan  kata  lain,  prosesnya  dimulai  dari facts (fakta-fakta  yang  ada)  melalui  proses  inference fact (penalaran  fakta-fakta)  menuju  suatu  goal  (suatu  tujuan). Metode  ini  bisa  juga  disebut  menggunakan  aturan  IF-THEN  di mana premise (IF) menuju conclusion (THEN).

## 3. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  sangat  menentukan  keberhasilan  dalam melakukan  suatu  penelitian,  karena  dengan  adanya  metodologi penelitian  penyelesaian  masalah  dapat  dilakukan  dengan bertahap  dan  terstruktur.  Metodologi  penelitian  akan  sangat membantu  penulis  dalam  proses  kerja  penyelesaian  masalah. penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan  dalam  pelaksanaan kegiatan  yang  tertuang  pada  kerangka  kerja  penelitian  yaitu identifikasi masalah, analisa masalah, studi literatur, pengumpulan  data,  analisa  metode Forwad  Chaining , pengkodean, testing, implementasi dan pengujian.
Tujuan Mendefenisikan Masalah Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Masalah Mengumpulkan Pengetahuan Dari Pakar Melakukan Study Literarures Merekayasa  Knowledge Membangun Mesin Inferensi Merancang Database
Mengimplementasi Forward Chaining Menguji Hasil Mendisain Interface Dan Coding

## Gambar 3 Kerangka Kerja
1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  peninjauan  ke  sistem  yang  akan diteliti  untuk    mengamati  serta  melakukan  pemahaman lebih  dalam  dan  menggali  permasalahan  yang  ada.  Tahap ini  adalah  langkah  awal  untuk  menentukan  rumusan masalah dari penelitian menentukan jenis rotan tabu-tabu.
2. Menganalisa Masalah
Permasalahan  yang  ditemukan  kemudian  akan  dianalisa. Langkah  dalam  proses  analisa  masalah  adalah  langkah untuk  memahami  masalah  yang  telah  ditentukan.  Dengan menganalisa  permasalahan  yang  telah  ditentukan  tersebut, maka  diharapkan  masalah  tersebut  dapat  dipahami  dengan baik.
3. Menentukan Tujuan Masalah
Berdasarkan  pemahaman  dari  permasalahan  yang  telah dianalisa,  langkah  berikutnya  adalah  menentukan  tujuan yang  akan  dicapai  dalam  penelitian  ini.  Pada  tujuan  ini target yang akan dicapai adalah memodelkan Sistem Pakar yang  ingin  dirancang  dalam  menentukan  jenis  rotan  tabu- tabu.
4. Mengumpulkan Pengetahuan Dari Pakar
Observasi  dilakukan  untuk  melihat  secara  langsung pengolahan  rotan  tabu-tabu.  Mulai  dari  penyeleksian  rotan hingga  penentuan  jenis  rotan  tabu-tabu.  Wawancara dilakukan  untuk  mengetahui  dan  memperluas  wawasan tentang rotan tabu-tabu kepada pakar. Metode ini dilakukan dengan  cara  menjumpai  langsung  orang-orang  yang dianggap  pakar  dalam  bidang  yang  berhubungan  dengan penentuan  kualitas  rotan  tabu-tabu  di  tempat  pengelola industri rotan.
5. Melakukan Study Literatur
Tahap  ini  sangat  diperlukan  untuk  memahami  dan melengkapi  penelitian  dengan  teori-teori  yang  dapat mendukung  penelitian  ini  secara  praktikum  maupun  dalam bentuk  laporan  sehingga  penelitian  ini  lebih  tepat  dalam mengumpulkan data-data dan metode-metode yang digunakan dalam melakukan proses penyelesaian penelitian. Penelitian  juga  dilakukan  melalui  buku-buku,  jurnal-jurnal, yang ada hubungannya dengan maupun referensi yang lain. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data,  baik data  pokok  maupun  data  pendukung,  di  mana  semua  data tersebut sangat dibutuhkan dalam penelitian.
6. Merekayasa Pengetahuan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  desain    sistem, dimulai  dengan  penyajian  basis  data  berupa  fakta  dan aturan,  desain  antar  muka  masukan,  pembuatan  algoritma, dan pembuatan antarmuka keluaran.
7. Membangun Mesin Inferensi, tahap knowledge  base diproses  untuk  menghasikan informasi.  Pada  penetian  ini  mesin  inferansi  yang digunakan adalah Forward Chaining . 8.   Merancang database
Pada  tahap  ini  menentukan  tabel  serta  field-field  yang dibutuhkan  pada  tahapan  ini  menggunakan  database MySql.
9.     Mendesain Interface dan koding setelah  terbentuknya  mesin  inferensi  yang  menjadi  otak dari  sistem  pakar,  kemudian  dilakukan  perancangan interface aplikasi sistem pakar dan pembuatan koding. 10 . Mengimplementasi Forward Chaining
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkajian  kembali  kelayakan daripada  sistem  pakar  yang  telah  dirancang.  Apakah sistem  tersebut  sudah  sesuai  atau  masih  perlu  dilakukan peninjauan kembali atau penyempurnaan sehingga aplikasi yang  dibangun  layak  disebut  sebagai  aplikasi  sistem pakar.
11 . Menguji Hasil Pada  tahap  ini,  dilakukan  pekualitasan  apakah  perangkat lunak  yang  dibangun  telah  sesuai  dengan  tujuan  yang diharapkan. Berikut ini adalah mekanisme pengujian yang dilakukan :
1. Membangun suatu kasus uji yaitu sekumpulan data atau situasi yang akan digunakan dalam pengujian.
2. Menentukan  hasil  yang  akan  diharapkan  dengan  cara melakukan proses manual.
3.   Menjalankan kasus pengujian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem Pakar untuk menentukan kualitas dari rotan tabu-tabu ini menggunakan metode inferensi runut maju (F orward Chaining ). Pemilihan  metode  ini  didasari  karena  metode  ini  cocok diterapkan untuk melakukan prediksi atau ramalan sesuatu yang akan terjadi di masa mendatang. Untuk menentukan kualitas dari rotan tabu-tabu dapat dilihat dari tekstur rotan itu sendiri, hal ini terdapat  tiga  jenis  sortiran  dari  rotan  tabu-tabu  yaitu  asalan, bundar  W  &  s  dan  bundar  kupasan,  dan  setiap  jenis  sortiran memiliki kualitas Yaitu kualitas A, B, C dan D.
Tabel  1. Pengelompokkan  Cacat  Untuk  Tiap  Sortimen  Rotan Tabu-tabu
Sortiran Rotan Tabu-tabu Cacat Ringan Cacat Sedang Cacat Berat Rotan Tabu-tabu Asalan Alur kulit mata pecah Keriput Lubang  gerek kecil lapuk
Kulit mengelupas
pecah
Kulit tergores Patah Parut buaya Jamur pewarna Rotan tabu-tabu bundar w&s Perubahan warna Mata pecah keriput Lubang  gerek kecil Pecah ujung Serat terlepas Pecah tengah Parut buaya Pecah buku Pecah kulit Alur kulit busuk gosong lapuk Kulit tergores patah Cerah tidak merata Bontos pecah Bontos tidak siku Rotan tabu-tabu Bundar kupasan Perubahan warna keriput Lubang  gerek kecil Pecah ujung Serat terlepas Pecah tengah Parut buaya Pecah buku gosong lapuk Cerah tidak Patah
merata Bontos tidak siku Bontos pecah

## 4.1   Perancangan Basis Pengetahuan (Knowledge Base)
Untuk  mendukung  penalaran  menentukan  kualitas  dari  rotan tabu-tabu,  maka  pengetahuan  didapat  dari  pakar  ditampilkan dalam bentuk pohon keputusan yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 4. Pohon Keputusan
Untuk memudahkan proses menentukan kualitas rotan tabu-tabu maka  masing-masing  kriteria  diwakili  dengan  suatu  simbol, sortiran  Rotan  Tabu-tabu  Asalan  1,Rotan  Tabu-tabu  Bundar  W & S 2 dan Rotan Tabu-tabu Kupasan  3, untuk jenis cacat rotan tabu-tabu  cacat  ringan  X,  cacat  sedang  Y  dan  cacat  sedanBerat Z, panjang cacat maksimal 10% 5, panjang cacat maksimal 25% 6, panjang  cacat  maksimal  50% 7, panjang  cacat  maksimal  5% 8,  Kemudian  untuk  menentukan  kriterianya  maka  masing- masing diberi suatu nilai kualitas mutu A,B,C dan D.
Pada knowledge  base masalah  dapat  diselesaikan  secara bertahap  atau  berurutan  dan  teknik  digunakan  adalah Forward Chaining ,  di  mana  penelusuran  mulai rule pertama  sampai terakhir.  Untuk  memprediksi  kualitas  dari  rotan  tabu-tabu berdasarkan dari sortiran dan cacat rotan tabu-tabu.
1. Data Kualitas Rotan Tabu-tabu
Setelah dilakukan analisis data maka diperoleh 4 tingkatan kualitas pada rotan tabu-tabu. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Data Kualitas Rotan Tabu-tabu
No Kode Kualitas Rotan 1 K01 Kualitas A 2 K02 Kualitas B 3 K03 Kualitas C 4 K04 Kualitas D
2. Data Sortiran
Setelah  melakukan  wawancara  dan  observasi  ke  lokasi sortiran  rotan  tabu-tabu,  maka  diketahui    ada  tiga  jenis  sortiran dari rotan tabu-tabu, di mana tiga jenis sortiran akan diberi kode agar lebih jelas dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Jenis Sortiran Rotan Tabu-tabu
No Kode Jenis Sortiran Rotan Tabu-tabu 1 P01 Rotan Tabu-tabu Asalan 2 P02 Rotan Tabu-tabu Bundar W & S 3 P03
Rotan Tabu-tabu Kupasan
3. Kriteria Kualitas Rotan Tabu-tabu
Untuk  menentukan  kualitas  dari  rotan  tabu-tabu  dapat dilihat  dari  jenis  cacat  yang  terdapat  pada  rotan  tabu-tabu tersebut.  Jenis  cacat  sendiri  dapat  dinilai  dari  kriteria–kriteria yang  didapat  dari  jenis  sortiran  rotan  tabu-tabu.  Untuk mengidentifikasi cacat tersebut di dalam sistem digunakan kode dimulai  dari  kriteria  pertama  yang  diberi  kode  T01,  kriteria kedua yang diberi kode T02 dan seterusnya, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Kriteria Menentukan Kualitas Rotan Tabu-tabu
Sortiran Kode Jenis Cacat Kriteria Cacat Asalan T1 Cacat Ringan Alur Kulit Lubang Gerek Kecil Kulit Mengelupas Retak Kulit Kulit Tergores Parut Buaya Jamur Pewarna T2 Cacat Sedang Mata Pecah T3 Cacat Berat Keriput Lapuk Pecah Patah Bundar W&S T4 Cacat Ringan Perubahan Warna Lubang Gerek Kecil Serat Terlepas Parut Buaya Pecah Kulit Gosong Kulit Tergores Cerah Tidak Merata Bontos (tidak siku) T5 Cacat Sedang Mata Pecah T6 Cacat Berat Keriput Pecah Ujung Pecah Tengah Pecah Buku
Alur Kulit Busuk
Lapuk Patah Bontos Pecah Kupasan T7 Cacat Ringan Perubahan Warna Lubang Gerek Kecil Serat Terlepas Parut buaya Gosong Cerah Tidak Merata Bontos Tidak Siku T8 Cacat Berat Keriput Pecah Ujung Pecah Tengah Pecah Buku Lapuk Patah Bontos Pecah
4. Panjang Cacat
Dalam  menentukan  kualitas  dari  rotan  tabu-tabu  dapat ditentukan dari Panjang cacat yang terdapat pada rotan tabu-tabu tersebut.rumus untuk menenetukan Panjang cacat Yaitu :
Untuk  mengidentifikasi  panjang  cacat  tersebut  di  dalam  sistem digunakan  kode  dimulai  dari  kriteria  pertama  yang  diberi  kode G01, kriteria kedua yang diberi kode G02 dan seterusnya, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Kriteria Panjang Cacat
Kode Panjang Cacat G01 Maksimal 10% panjang G02 Maksimal 25% panjang G03 Maksimal 50% panjang G04 Maksimal 5% panjang

## 1.2 Cara Representasi Pengetahuan
Representasi  pengetahuan  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mengkodekan  pengetahuan  dalam  sebuah Sistem  Pakar  yang  berbasis  pengetahuan.  Dari  kombinasi  data jenis sortiran rotan dan data kriteria penentuan cacat pada rotan maka didapat rule yang dijelaskan sebagai berikut :
1. If    Jenis  Sortiran=Asalan  And  Jenis  Cacat=    Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas A.
2. If  Jenis  Sortiran=  Asalan  AND  Jenis  Cacat  =Cacat Ringan  ANDpanjang  cacat=  ≤  25%  AND  And  Jenis Cacat =Cacat Sedang ANDpanjang cacat= ≤ 5% Then Kualitas B.
3. If    jenis  sortiran=  Asalan  AND  Jenis  Cacat  =  Cacat Ringan ANDpanjang cacat = ≤ 50% AND Jenis Cacat =Cacat  Sedang  ANDpanjang  cacat=  ≤  10%  Then Kualitas C.
4. If    Jenis  Sortiran=  Asalan  AND  Jenis  Cacat  =Cacat Berat ANDpanjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas D.
5. If  Jenis  Sortiran=  Rotan  Bundar  W  &  S  AND  Jenis Cacat  =    Cacat  Ringan  AND  panjang  cacat=  ≤  10% AND  Jenis  Cacat  =  Cacat  Sedang  AND  panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas A.
6. If  Jenis  Sortiran=  Rotan  Bundar  W  &  S  AND  Jenis Cacat  =    Cacat  Ringan  AND  panjang  cacat=  ≤  25% AND  Jenis  Cacat  =  Cacat  Sedang  AND  panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas B.
7. If  Jenis  Sortiran=  Rotan  Bundar  W  &  S  AND  Jenis Cacat  =    Cacat  Ringan  AND  panjang  cacat=  ≤  50% AND  Jenis  Cacat  =  Cacat  Sedang  AND  panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas C.
8. If  Jenis  Sortiran=  Rotan  Bundar  W  &  S  AND  Jenis Cacat  =    Cacat  Berat  AND  panjang  cacat=  ≤  10% Then Kualitas D.
9. If  Jenis  Sortiran=  Kupasa  AND  Jenis  Cacat  =    Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas A.
10. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat =  Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 25% Then Kualitas B.
11. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat =  Cacat Ringan AND panjang cacat= ≤ 50% Then Kualitas C.
12. If Jenis Sortiran= Kupasan AND Jenis Cacat =  Cacat Berat AND panjang cacat= ≤ 10% Then Kualitas D.
1.3 Tampilan Aplikasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  serangkai  pengujian  terhadap modul-modul program yang telah dibuat. Di dalam Sistem Pakar ini terdiri dari beberapa modul program, yang pada bab ini akan diterangkan secara terinci.
a.Halaman Home Pada  tampilan Home ini, user dapat  melihat  informasi,
Expert  System dan  bantuan  seperti  terlihat  pada  gambar  5 berikut:

## Gambar 5 Halaman Home
b. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  mengisi  setiap  pertanyaan yang  ditampilkan  oleh  sistem  untuk  kemudian  diproses  sesuai dengan knowledge  base yang  ada  dalam  database.  Berikut  ini penulis  berikan  uraian  ilustrasi  mengenai  proses  pengujian sistem.

## 1. Tampilan Konsultasi
Tampilan  Halaman  Konsultasi  adalah  halaman  dimana user memelih  jenis  sortiran  rotan  tabu-tabu  ,  cacat  dan  input panjang  cacat  pada  rotan  tabu-tabu  untuk  mencari  kualitas rotan tabu-tabu seperti gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Konsultasi
Tampilan  Halaman  Konsultasi  adalah  halaman  di  mana user memilih  jenis  sortiran  rotan  tabu-tabu  ,  cacat  dan  input panjang cacat pada rotan tabu-tabu untuk mencari kualitas rotan tabu-tabu.
2. Hasil Pengujian Sistem
Setelah melakukan proses identifikasi dan dirasakan sistem telah  sesuai  dengan rule yang  tersedia  maka  sistem  akan otomatis menampilkan halaman hasil identifikasi seperti gambar berikut ini :
Gambar 7 Hasil Dari Konsultasi

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1  Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  maka dapat disimpulkan Ada faktor yang sangat mempengaruhi dalam menentukan  kualitas  rotan  tabu-tabu,  yaitu  faktor sortiran , faktor cacat dan  faktor panjang  cacat. Faktor sortiran adalah faktor  pengolongan  rotan  menurut  bentuk  dan  ukuran,  faktor cacat kelainan tertentu yang terdapat pada rotan tabu-tabu yang dapat  menurunkan  mutu,  faktor panjang  cacat adalah  faktor menghitung  cacat  dari  panjang  cacat  pada  rotan.  Sistem  Pakar yang  dirancang  dapat  melakukan  prediksi  kualitas  rotan  tabu- tabu  berdasarkan  data  yang  dinput  terdiri  dari  jenis  sortiran, jenis  cacat,  dan  panjang  cacat  pada  rotan  tabu-tabu.  Metode inferensi  runut  maju  ( Fordward  Chaining )  cocok  digunakan untuk  menangani  masalah  pengendalian  ( Controling )  dan peramalan ( Prognosis ). Keluaran dari sistem ini adalah kualitas dari rotan tabu-tabu. 4.2 Saran
Sebagai akhir dari penelitian ini, peniliti ingin menyampaikan saran-saran yang mungkin bermanfaat bagi siapa saja  yang  berminat  untuk  menggunakan  sistem  ini  Penulis menyadari  bahwa  rancangan  sistem  pakar  ini  masih  sangat sederhana,  maka  jika  ada  peneliti  lain  yang  berminat  untuk mengembangkan  penelitian  ini  sesungguhnya  pernulis  siap membantu  jika  diperlukan.  Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi yang  lebih  mendekati  kebenaran,  dapat  juga  menggunakan metode pelacakan yang lain seperti metode Backward Chaining . Untuk  mendapatkan  hasil  kualitas  rotan  tabu-tabu,  maka  faktor yang  paling  besar  pengaruhnya  adalah  penggunaan  cacat  dan panjang cacat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
I.  C.  Nugraha,  “Kuliah  Berbasis  Android  Pada Sma  Islam,” Sist.  Pakar  Tes  Minat  Dan  Bakat Jur.  Kuliah  Berbas.  Android  Pada  Sma  Islam Teratai  Putih  Glob.  Bekasi ,  vol.  II,  no.  21,  pp. 138–147, 2016.
[2] Harison  dan  Alexyusanderia,  “Sistem  Pakar Perawatan  Dan  Perbaikan  Ringan  Mobil  Bensin Menggunakan  Video  Tutorial  Berbasis  Web,” J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 16, no. 2, pp. 8–15, 2014.
[3] D.  O.  Olanloye,  “an  Expert  System  for Diagnosing  Faults  in  Motorcycle,” J.  Eng.  Appl.
Sci. , vol. 5, no. 6, pp. 1–8, 2014.
[4] Y.  M.  A.  Ashari,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf Tiruan  dan  Sistem  Pakar  untuk  Mengidentifikasi Penyakit Pencernaan dengan Pengobatan Herbal,” pp. 9–10, 2015.
[5] N. S. Hussein and M. J. Aqel, “ESTJ: An Expert System  for  Tourism  in  Jordan,” Procedia Comput.  Sci. ,  vol.  65,  no.  Iccmit,  pp.  821–826, 2015.
[6] D.  J.  Damiri  and  A.  Susanto,  “Aplikasi  Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Asma,” pp. 1–7, 2009.
[7] K.  Holel  and  V.  Gulhane,  “Rule-Based  Expert System  for  the  Diagnosis  of  Memory,” Int.  J. Innov. Sci. Eng. Technol. , vol. 1, no. 3, pp. 80–83, 2014.

## BIODATA PENULIS
Arif  Rahman  Hakim,  Lahir  di  Pekanbaru,  06 Juni  1985.  Meraih  gelar  sarjana  komputer (S.Kom)  dari  Universitas  Putra  Indonesia "YPTK"  Padang  pada  tahun  2008.  Kemudian Gelar  Magister  Komputer  (M.Kom)  dari Univeritas  Putera  Indonesia  “YPTK”  Padang pada  tahun  2015.  Penulis  dapat  di  hubungi melalui email arif.ibn06@gmail.com .
Rahmat Fauzi, Lahir di Bukitinggi, 30 Oktober 1990. Meraih gelar sarjana  komputer (S.Kom) dari  Universitas  Putra  Indonesia  "YPTK" Padang  pada  tahun  2013.  Kemudian  Gelar Magister  Komputer  (M.Kom)  dari  Univeritas Putera  Indonesia  “YPTK”  Padang  pada  tahun 2015.  Penulis  dapat  di  hubungi  melalui  email fa_u_zy@yahoo.com .