## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 1 April 2022

## Implementasi Forward Chaining Method untuk Analisis Klasifikasi Mineralogi Batuan Beku
Rizqia Lestika Atimi #1 , Sartika *2
# Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Ketapang Jalan Rangge Sentap, Dalong, Kabupaten Ketapang, Kalimantan Barat
1 rizqia.lestika@gmail.com
* Jurusan Teknik Pertambangan, Politeknik Negeri Ketapang Jalan Rangge Sentap, Dalong, Kabupaten Ketapang, Kalimantan Barat
2 sartika@politap.ac.id
Abstrak—Kabupaten  Ketapang  dikaruniai  potensi  besar sumber daya alam di sektor tambang, terutama biji bauksit yang  kaya  akan  kandungan  mineral  felspar  dan  alumina. Potensi  besar  pada  sektor  pertambangan  di  Kabupaten Ketapang perlu diimbangi dengan potensialnya sumber daya manusia dalam ilmu petrologi untuk menjaga keberlanjutan sumber  tambang  baru.  Penelitian  ini  mengembangkan sebuah  sistem  pendukung  pembelajaran  yang  dapat membantu  proses  identifikasi  jenis  batuan  beku  melalui implementasi  forward  chaining  method  untuk  klasifikasi minerologi  batuan.  Forward  chaining  method  adalah algoritma sistem pakar yang menggunakan dan menyajikan data  berbasis  pengetahuan.  Forward  chaining  method bekerja  menggunakan  aturan  inferensi  untuk  menemukan antecedent  (klausa  IF-THEN)  yang  benar  sehingga  mesin pengambil keputusan dapat membuat kesimpulan. Dari hasil pengujian  blackbox  testing  diketahui  bahwa  implementasi forward chaining method pada sistem berhasil mengidentifikasi  13  jenis  batuan  beku  sesuai  dengan  basis pengetahuan  yang  dikembangkan.  Sistem  dievaluasi  dengan menggunakan  evaluasi  usability  untuk  menilai  ketergunaan dan kepuasan pengguna terhadap sistem yang dikembangkan  dengan  lima  indikator  penilaian  yaitu learnability,  memorability,  errors,  efficiency,  dan  satisfaction. Hasil  evaluasi  usability  dengan  skor  rata-rata  sebesar  4,3 menunjukkan  bahwa  sistem  berguna  sebagai  sarana pendukung  pembelajaran  bagi  peserta  didik  dalam mempelajari dan mengidentifikasi jenis batuan beku. Sistem yang dikembangkan memberikan manfaat, minim kegagalan, dan memberikan kepuasan bagi pengguna.
Kata kunci — Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Forward Chaining Method, Mineralogi Batuan, Batuan Beku

## I. P ENDAHULUAN
Kabupaten  Ketapang  berdasarkan  letak  geografis berada  pada  bagian  paling  selatan  Provinsi  Kalimantan Barat,  dikaruniai  potensi  sumber  daya  alam  yang melimpah  pada  sektor  pertambangan.  Berdasarkan  hasil riset  terakhir  yang  dilakukan  pada  tahun  2013  oleh Swandiri Institute, Kabupaten Ketapang adalah kabupaten di  Provinsi  Kalimantan  Barat  yang  memiliki  jumlah  unit
tambang  terbesar  dengan  total  mencapai  156  unit  dan luasan  1.331.231,50  hektare  [1].  Kabupaten  Ketapang adalah  salah  satu  daerah  dengan  potensi  cebakan  bauksit terbesar  dari  total 4.376.304.014,00  ton  se-Provinsi Kalimantan Barat [2].
Potensialnya  Kabupaten  Ketapang  akan  sumber  daya pertambangan  bauksit  berdampak  pada  signifikannya perkembangan  investasi  kawasan  industri  pertambangan pengolah  biji  bauksit  di  Kabupaten  Ketapang,  baik  skala nasional  maupun  internasional.  Salah  satu  industri tambang  terbesar  adalah  PT.  Well  Harvest  Winning Alumina  Refinery,  pabrik  pegolah  biji  bauksit  menjadi alumina  di  Kendawangan  Kabupaten  Ketapang,   memilki kapasitas  produksi  2  juta  ton  alumina  untuk  diekspor  per tahunnya [2].
Secara  ilmu  geologi,  terbentuknya  endapan  bauksit dikarenakan  adanya  proses  pelapukan  batuan  yang memiliki  kandungan  mineral  felspar  dan  alumina  yang tinggi. Adapun batuan yang mengandung mineral tersebut diantaranya  Granodiorit,  Granit,  Andesit,  Riolit  Dasit, Trakhit,  Monzonit,  Syenit,  dan  “Tuff”  Riodasit  [2]. Berdasarkan kandungan mineralnya, jenis batuan tersebut termasuk dalam klasifikasi jenis batuan beku.
Batuan  merupakan kumpulan  atau agregasi ilmiah  dari beberapa  mineral  yang  terdapat  pada  kerak  bumi. Terdapat  tiga  jenis  batuan  utama  berdasarkan  proses  dan lingkungan pembentukannya yaitu batuan beku ( igneous ), sedimen  ( sedimentary )  dan  metamorf  ( metamorphic )  [3]. Beragamnya  jenis  batuan  yang  terbentuk  dari  proses alamiah memiliki ciri khas tertentu dari ciri tekstur, warna dan  kandungan  mineral  sehingga  perlu  dilakukan  proses identifikasi secara cermat oleh ahli petrologi. Batuan beku adalah  jenis  batuan  yang  paling  mudah  diamati  secara langsung.  Pengamatan  langsung  ini  masih  dilakukan dengan cara konvensional melalui pengamatan menggunakan  indra  penglihatan  secara  langsung  atau dengan  bantuan  kaca  pembesar  [4]  sehingga  berpotensi menyebabkan  terjadinya  kesalahan  identifikasi  jenis batuan.
Fakta adanya potensi besar sumber daya alam di sektor pertambangan  yang  dimiliki  oleh  Kabupaten  Ketapang perlu  diimbangi  juga  dengan  potensialnya  sumber  daya manusia untuk menjaga keberlangsungan sumber tambang kedepannya.  Munculnya  ahli  petrologi  yang  handal  dari putra-putri daerah yang dimiliki oleh Kabupaten Ketapang akan  sangat  bermanfaat  dalam  memukan  potensi  galian tambang  baru  untuk  kontribusi  daerah  yang  lebih  besar nantinya.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  identifikasi jenis  batuan  beku  sudah  pernah  dilakukan  dengan menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  dengan  pengolahan citra  digital,  dengan  metode Grey  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM)  [4]  dan  dengan  metode Gabor  Wavelet dan Linier  Discriminant  Analysis (LDA)  [5].  Sedangkan untuk  implementasi  algoritma  klasifikasi  secara  khusus untuk  identifikasi  jenis  batuan  baru  dilakukan  dengan menggunakan  metode decision  tree secara  umum  [4]. Implementasi  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  klasifikasi lahan  kritis  [6]  dan  klasifikasi  nasabah  bank  [7],  terbukti memiliki  akurasi  yang  baik  dalam  melakukan  proses klasifikasi.  Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang membantu  proses  klasifikasi  dengan  membentuk  model pohon keputusan [5]. Untuk identifikasi jenis batuan beku dengan  menggunakan  sistem  pakar  metode forward chaining ,  berdasarkan  hasil  penelurusan  literatur, sampai saat ini belum dilakukan. Pendekatan sistem pakar dengan metode forward  chaining banyak  dilakukan  untuk diagnosa penyakit, baik pada manusia [8], hewan [9], atau tumbuhan [10].
Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem identifikasi  batuan  beku  dengan  mengimplementasikan forward  chaining  method . Forward  chaining  method adalah  algoritma  sistem  pakar  yang  menggunakan  dan menyajikan data berbasis pengetahuan. Forward chaining method bekerja  menggunakan  aturan  inferensi  untuk menemukan antecedent (klausa  IF-THEN)  yang  benar sehingga  mesin  pengambil  keputusan  dapat  membuat kesimpulan  [11].  Sistem  ini  nantinya  ditargetkan  untuk dapat  digunakan  oleh  siswa  atau  mahasiswa  jurusan pertambangan  sebagai  calon  ahli  petrologi  masa  depan. Dengan  dikembangkannya  sistem  ini  diharapkan  dapat menjadi sarana pendukung pembelajaran dalam mempelajari  jenis  batuan  beku  sehingga  diperoleh experience awal  sebelum  observasi  lapangan  nantinya benar dilakukan.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Batuan Beku (Igneous Rock)
Batuan  beku  adalah  batuan  yang  terbentuk  dari  hasil pendinginan  dan  kristalisasi  magma  baik  di  dalam maupun  permukaan  bumi.  Batuan  beku  merupakan kumpulan  mineral  hasil  pendinginan  dan  solidifikasi magma  yang  berasal  dari  bagian  bawah  kerak  bumi  atau dikenal  dengan  mantel  bumi.  Proses  pembentukan  kerak magma  dikontrol  oleh gradient geotherlmal  sebagai sumber  panas  yang  diperlukan  untuk  proses  peleburan
batuan  diamana  temperatur  akan  bertambah  3°C  setiap kedalaman 100 meter [3].
Magma  merupakan  bahan  lebur  berasal  dari  dalam bumi  berupa  cairan  silikat  kental,  memiliki  pijar,  mudah bergerak ( mobile ) dan bertemperatur tinggi. Magma yang mengintrusi  hingga  ke  permukaan  bumi  dimakan  lava. Ketika  lava  tersebut  mendingin  dan  mengkristal  maka terbentuklah  batuan  beku  ekstrusif  atau  sering  disebut batuan  vulkanik.  Sedangkan  apabila  magma  hanya mengintrusi  dan  membeku  di  dalam  kerak  bumi dinamakan batuan beku intrusif [3].
Komposisi  magma  tergantung  dari  mana  magma tersebut  berasal  dan  komposisi  mineral  yang  terkandung pada  batuan  yang  melebur  saat  pembentukannya. Sedangakan batuan beku yang akan terbentuk dipengaruhi oleh komposisi magma, reaksi yang berlangsung dan laju perubahan  suhu  pada  saat  kristalisasi  magama.  Ketika proses  tersebut  terjadi  maka  akan  terbentuk  berbagai macam mineral dengan susunan kristal yang berbeda-beda. Kristalisasi  dari  mineral-mineral  utama  tersebut  akan mengikuti  suatu  urutan  proses  yang  dikenal  dengan  Seri Reaksi  Bowen.  Seri  reaksi  ini  menjelaskan  pembentukan batuan beku beserta mineral penyusunnya [3].
Klasifikasi  batuan  beku  secara  umum  didasarkan  pada komposisi  mineral  dan  sifat  teksturnya  yang  berguna untuk penamaan batuan dan menjelaskan asal kejadiaanya [3].  Kehadiran  berbagai  macam  mineral  pada  batuan menggambarkan  magma  asal  pembentuk  batuan  tersebut serta  bagaimana  struktur  goelogi  dari  kerak  dan  mantel bumi  tempat  pembentukannya.  Sedangkan  tekstur  pada batuan  beku  menggambarkan  mengenai  proses  yang terjadi  saat  pendinginan  magma  dimana  tekstur  dapat dikenali melalui variasi ukuran dan bentuk butiran mineral.
B. Pengenalan Batuan Beku 1. Komposisi Mineral Batuan beku diklasifikasi berdasarkan kandungan silika pada batuan. Silika memberikan warna terang pada batuan, sehingga  klasifikasi  warna  pada  batuan  beku  didasarkan pada  kandungan  silika  pada  batuan  tersebut.  Silika terbentuk  berdasarkan  faktor  konsentrasi  silika  pada lelehan  magma,  konsentrasi  unsur  (alumunium,  besi, kalsium, magnesium, sodium dan potassium) pada lelehan magma,  serta  pengruh  suhu  dan  tekanan  pada  saaat kristalisasi  magma  [12].  Komposisi  unsur  pada  lelehan magma  tersebut  membentuk  beberapa  mineral  yang menjadi kriteria mineralogi batuan beku diantaranya yaitu kehadiran  Kuarsa,  komposisi  Felspar,  dan  proporsi mineral Feromagnesia (Fe-Mg) [3].
Kuarsa  merupakan  mineral  yang  tersusun  atas  silika sehingga  batuan  dengan  komposisi  mineral  utamanya silika  cenderung  memiliki  warna  terang.  Sedangkan batuan  yang  mengandung  mineral  olivine  komponen utamanya  terdiri  atas  besi,  kalsium  dan  magnesium cenderung  memiliki  warna  gelap.  Batuan  berwarna intermediet  hingga  mafik  dicirikan  dengan  kehadiran piroksen dan amfibol [3].

## 2. Tekstur
Tekstur  merupakan  kenampakan  variasi  bentuk  dan ukuran  butir  mineral  (kristal),  serta  hubungan  antar  butir pada  mineral  dalam  batuan.  Pada  daskripsi  batuan  secara makroskopik dikenal beberapa tekstur utama pada batuan beku, yaitu [3]:
a. Fenerik ( Phaneric )
Tekstur fenerik ditemukan pada batuan yang memiliki tekstur  kasar,  dicirikan  dengan  ukuran  kristal  (butir) lebih  besar  dari  1  mm  hingga  lebih  besar  dar  5  mm. Laju  kristalisasi  magma  yang  lambat  menyebabkan kristal  terbentuk  dengan  ukuran  kasar  [13].  Bentuk kristal  pada  tekstur  fenerik  dapat  dilihat  jelas menggunakan  mikroskop,  sehingga  kenampakan kristal  dibedakan menjadi  tiga macam  yaitu euhedral, subhedral dan anhedral. b. Afanitik ( Aphanitic )
Tekstur afanitik ditemukan pada batuan yang memiliki tekstur  halus  atau  berukuran  mikroskopik  dengan ukuran kurang dari 1 mm, sehingga sulit diamati tanpa bantuan  mikroskop.  Tekstur  afanitik  pada  umumnya terdapat pada batuan dengan proses pendinginan  yang cepat sehingga terbentuk kristal berukuran halus.
c. Porfiritik ( Porphyritic )
Tekstur  porfiritik  ditemukan  pada  batuan  yang memiliki  tekstur  tidak  seragam  dimana  ukuran butirnya  berupa  campuran  antara  ukuran  butir  yang besar  ( phenocryst )  dan  ukuran  butir  yang  lebih  kecil ( groundmass/matrix ).
d. Vesikuler ( Vesicular )
Tekstur  vesikuler  ditemukan  pada  batuan  yang memiliki  rongga  atau  pori  ( vesicle ).  Rongga  tersebut terbentuk  akibat  terperangkap  gelembung  udara/gas pada  saat  batuan  beku  mengkristal.  Apabila  rongga tersebut  telah  terisi  oleh  mineral  maka  disebut amygdaloidal.
e. Gelas ( Glassy )
Tekstur  gelas  ditemukan  pada  batuan  yang  tampak seperti  gelas  serta  tidak  memiliki  bentuk  kristal (amorph) .  Lava  yang  mendingin  dalam  waktu  yang cepat  menyebabkan  unsur  penyusunnya  tidak  dapat membentuk  susunan  kristal  sehingga  mengeras menjadi seperti gelas/kaca [12].
3. Warna Warna  batuan  beku  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  4 jenis sebagai berikut [13]:
a. Felsik  (terang),  batuan  beku  yang  mengandung  silika lebih dari 65%.
b. Intermediet, batuan beku yang mengandung silika 55% - 65%.
c. Mafik  (gelap),  batuan  beku  yang  mengandung  silika 45% - 55%. Batuan ini juga memiliki 10% kuarsa dan kaya akan mineral besi-magnesium.
d. Ultramafik,  batuan  beku  yang  mengandung  silika kurang dari 45%.

## C. Metode Forward Chaining
Forward  chaining adalah  salah  satu  metode  inferensi yang  dapat  digunakan  dalam  proses  sistem  berbasis pengetahuan  untuk  menghasilkan  informasi  baru  dari informasi  yang  sudah  diketahui  (Lihat  Gambar  1). Pendekatan forward  chaining adalah  proses  pelacakan yang  dimulai  dengan  pengumpulan  data  atau  fakta  yang meyakinkan menuju kesimpulan akhir [5].
Gambar 1. Diagram pelacakan ke depan (Forward Chaining) [5]
Forward  chaining adalah  teknik  pencarian  yang dimulai  dengan  fakta  yang  diketahui  dan  mencocokan fakta-fakta  tersebut  dengan  bagian  IF  dari  aturan  ( rule ) IF_THEN.  Jika  ada  fakta  yang  cocok  dengan  bagian  IF maka  aturan  tersebut  akan  dieksekusi.  Jika  sebuah  aturan dieksekusi  maka  sebuah  fakta  baru  (bagian  THEN)  akan ditambahkan ke dalam database [5].
D. Usability Testing
Evaluasi usability adalah  evaluasi  untuk  menilai ketergunaan dari sebuah produk. Sebuah produk dikatakan memiliki usability yang baik apabila dengan penggunaannya  pengguna  mendapatkan  manfaat,  produk berjalan/berfungsi  dengan  baik  atau  minim  kegagalan, serta pengguna merasa puas [15]. Usability atau kegunaan adalah atribut kualitas yang menilai seberapa mudah antar muka digunakan oleh pengguna. Usability ditentukan oleh lima indikator kualitas [16], yaitu:
a. Learnability , seberapa mudah pengguna menggunakan sebuah  produk  dalam  menyelesaikan  tugas-tugasnya ketika pertama kali masuk ke antar muka.
b. Efficiency ,  seberapa  cepat  pengguna  menyelesaikan tugas-tugas  setelah  pengguna  memepelajari  antar muka.
c. Memorability ,  seberapa  mudah  pengguna  dalam menggunakan antar muka setelah beberapa lama tidak menggunakannya.
d. Errors , berapa banyak pengguna melakukan kesalahan, seberapa  fatal  kesalahannya,  dan  seberapa  mudah pengguna untuk memperbaiki kesalahannya.
e. Satisfaction ,  seberapa  menyenangkannya  pengguna Ketika menggunakan antar muka.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Untuk dapat melakukan klasifikasi mineralogi berdasarkan  hasil  identifikasi  jenis  batuan  beku,  berikut metode  yang  dikembangkan  untuk  membangun  sistem identifikasi batuan beku seperti pada Gambar 2.
Data Collecting Knowledge Base Development Inference Engine (Forward Chaining Method Implementation) System Evaluation (Usability Testing) System Testing (Blackbox Testing) System Development Gambar 2. Metode Penelitian A. Pengumpulan Data ( Data Collecting )
Pengumpulan  data  adalah  tahap  inisiasi  data  batuan beku berdasarkan warna, tekstur, dan kandungan mineral. Data  batuan  beku  yang  diidentifikasi  untuk  penelitian  ini diperoleh dari hasil studi literatur buku batuan dan mineral [12]  [13]  [14]  oleh  Dosen  Teknik  Pertambangan  sebagai pakar  ( expert ).  Dasar  paling  utama  untuk  klasifikasi batuan beku adalah kriteria komposisi mineral dan tekstur. Hasil  dari  tahap  ini  nantinya  akan  digunakan  sebagai requirement untuk  membangun  basis  pengetahuan ( knowledge  base )  yang  akan  disimpan  pada  sistem  untuk menghasilkan  informasi  baru  dari  informasi  yang  sudah diketahui sesuai dengan metode forward chaining .
Gambar 3. Cara Pengenalan batuan secara umum berdasarkan komposisi mineral [3]
B. Pembangunan Basis Pengetahuan ( Knowledge Base ) Basis pengetahuan adalah tahap representasi pengetahuan  ( rule )  dari  hasil  pengumpulan  data  warna tekstur, dan jenis batuan beku yang disimpan pada sistem. Basis  pengetahuan  ini  menjadi  dasar  bagi  sistem  untuk menyimpulkan suatu permasalahan berdasarkan informasi yang  diketahui,  dalam  kasus  ini  adalah  identifikasi  jenis batuan beku.

## C. Pengembangan Mesin Inferensi ( Inference Engine )
Tahap  ini  adalah  tahap  pengembangan  mesin  inferensi untuk  menyimpulkan  suatu  permasalahan  berdasarkan basis  pengetahuan  yang  dimiliki.  Pengembangan  mesin inferensi mengimplementasikan metode forward chaining . Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  pengembangan  sistem identifikasi  batuan  beku  secara  keseluruhan  yang dikembangkan berbasis web. Sistem dikembangkan sesuai dengan  proses  SDLC  ( software  development  life  cycle ) yang  dimulai  dari  tahap  identifikasi  kebutuhan,  analisis, perancangan,  pemrograman,  dan  pengujian  [17].  Setelah sistem  selesai  dikembangkan  sistem  diuji  terlebih  dahulu oleh  internal  tim  pengembang  dengan  metode  pengujian blackbox untuk menguji fungsionalitas sistem [17]. Hal ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  semua  fitur  sistem dapat  berfungsi  dengan  baik  sebelum  digunakan  oleh pengguna.
D. Evaluasi Sistem ( System Evaluation )
Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan  evaluasi usability untuk  menilai  ketergunaan  sistem  dan  tingkat  kepuasan pengguna  terhadap  sistem  yang  dikembangkan.  Evaluasi usability menggunakan  lima  indikator  penilaian  yaitu learnability , memorability , errors , efficiency , dan satisfaction yang  diturunkan  ke  dalam  pertanyaan- pertanyaan kuesioner. Skala pengukuran jawaban kuesioner  mengacu  pada  Skala  Likert  ( Likert  Scale ) dengan  skala  1-5  untuk  masing-masing  kategori  jawaban sebagai berikut:
a. Sangat Setuju (SS), memiliki skala 5.
b. Setuju (S), memiliki skala 4.
c. Ragu-ragu (RR), memiliki skala 3.
d. Tidak Setuju (TS), memiliki skala 2.
e. Sangat Tidak Setuju (STS), memiliki skala 1.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Pengumpulan Data (Data Collecting)
Data batuan beku (kelompok batuan, warna, dan tekstur) dan  kandungan  mineral  utama  dikumpulkan  dengan metode  studi  literatur  dan  diidentifikasi  oleh  pakar.  Pada penelitian ini data batuan beku yang berhasil diidentifikasi berjumlah  13  jenis  batuan  (Lihat  Tabel  1).  Data  ini digunakan  sebagai  basis  pengetahuan  ( knowledge  base ) yang disimpan pada sistem.
TABEL I H ASIL I DENTIFIKASI K ELOMPOK B ATUAN , W ARNA , DAN T EKSTUR Kelompok Batuan Warna Tekstur Mineral Utama Granit Felsik Fenerik Kuarsa, Potassium Feldspar, Plagioklas, Biotit Granit + Porfiri Felsik Fenerik + Fenokris Potassium Feldsapar, Kuarsa Riolit Felsik Afanitik Kuarsa, Feldspar Alkali Riolit + Porfiri Felsik Afanitik + Gelas
Kelompok Batuan Warna Tekstur Mineral Utama
Fenokris Pumice Felsik/Inter mediet Fesikular Gelas Obsidian Felsik/Inter mediet/Maf ik Gelas Felspar, kuarsa
Diorit Intermediet Fenerik Plagioklas, Hornblende Diorit + Porfiri Intermediet Fenerik + Fenokris Potassium Feldsapar, Kuarsa Andesit Intermediet Afanitik Plagioklas, Biotit Scoria Intermediet /Mafik Fesikular Plagioklas, Piro ksen dan olivin Peridotit Ultramafik Fenerik Olivin, Klinopiroksen, Ortopiroksen Basal Mafik Afanitik Plagioklas, Olivin Gabro Mafik Fenerik Plagioklas, Olivin
B. Pengembangan Basis Pengetahuan (Knowledge Base) Basis  pengetahuan  dibangun  pada  sistem  untuk menyimpan  data  warna,  tekstur,  dan  kelompok  batuan yang  direpresentasikan  ke  dalam rule ,  yang  natinya digunakan  oleh  mesin  inferensi  untuk  menyimpulkan suatu  permasalahan.  Basis  pengetahuan  dan rule dapat dilihat pada Tabel 2, 3, dan Tabel 4.
TABEL II T ABEL K ODE W ARNA
Kode Warna W1 Felsik W2 Intermediet W3 Mafik
W4 Ultramafik TABEL III T ABEL K ODE T EKSTUR Kode Tekstur T1 Afanitik T2 Afanitik+fenokris
T3 Fenerik T4 Fenerik+fenokris
T5 Vesikuler T6 Gelas TABEL IV T ABEL K ODE K ELOMPOK B ATUAN
Kode Kelompok Batuan
B1 Granit B2 Granit Porfiri
B3 Riolit
B4 Riolit Porfori B5 Pumice B6 Obsidian
B7 Diorit B8 Diorit Porfiri
B9 Andesit B10 Scoria B11 Peridotit
Kode Kelompok Batuan B12 Basal B13 Gabro TABEL V T ABEL R ULE
RULE IF THEN
1 IF w1 AND t3 B1
2 IF w1 AND t4 B2 3
IF w1 AND t1 B3 4
IF w1 AND t2 B4 5
IF w1 AND t5 B5 6
IF w1 AND t6 B6 7
IF w2 AND t3 B7 8 IF w2 AND t4 B8 9 IF w2 AND t1 B9 10
IF w2 AND t5 B10 11 IF w2 AND t6 B6 12 IF w3 AND t3 B12 13 IF w3 AND t1 B13 14 IF w3 AND t5 B10 15 IF w3 AND t6 B6 16 IF w4 AND t3 B11
C. Pengembangan Mesin Inferensi (Inference Engine)
Pengembangan  mesin  inferensi  bertujuan  agar  sistem dapat mengidentifikasi jenis batuan beku untuk klasifikasi mineralogi batuan. Metode forward chaining diimplementasikan  pada  mesin  ini  dikembangkan  dengan bahasa pemrograman PHP. Pengembangan mesin inferensi merupakan salah satu bagian dari pengembangan sistem  secara  keseluruhan  yang  dikembangkan  berbasis web.
Berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan  sistem,  sistem dikembangkan memiliki dua fitur utama yaitu, fitur materi batuan  beku  dan  identifikasi  batuan  beku.  Fitur  materi batuan  beku  berisi  informasi  mengenai  teori  pengantar batuan  beku  yang  dapat  membantu  peserta  didik  dalam mempelajari dan mengenal batuan beku. Fitur identifikasi batuan beku adalah fitur yang berfungsi untuk membantu peserta  didik  mengidentifikasi  jenis  batuan  beku berdasarkan pengamatan warna dan tekstur batuan.
Untuk  memastikan  semua  fitur  pada  sistem  dapat berfungsi dengan baik sebelum digunakan oleh pengguna (peserta  didik),  dilakukan  pengujian  dengan  metode blackbox . Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL VI T ABEL H ASIL P ENGUJIAN S ISTEM DENGAN M ETODE B LACKBOX T ESTING
No. Variabel Uji Ekspektasi Hasil Uji Hasil Pengujian Berhasil/ Gagal 1 Fitur  Materi Batuan Beku Sistem dapat menampilkan materi batuan beku Sistem menampilkan materi batuan beku Berhasil 2 Fitur Identifikasi Batuan Beku Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan granit Sistem mengidentifikasi jenis batuan granit
Berhasil
Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan granit profiri Sistem mengidentifikasi jenis batuan granit profiri
Berhasil
No. Variabel Uji Ekspektasi Hasil Uji Hasil Pengujian Berhasil/ Gagal Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan riolit Sistem mengidentifikasi jenis batuan riolit Berhasil
Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan riolit profiri Sistem mengidentifikasi jenis batuan riolit profiri Berhasil
Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan pumice Sistem mengidentifikasi jenis batuan pumice
Berhasil
Sistem dapat mengidentifi
kasi jenis batuan obsidian Sistem mengidentifikasi jenis batuan
obsidian Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan diorit Sistem mengidentifikasi jenis batuan diorit Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan diorit profiri Sistem mengidentifikasi jenis batuan diorit profiri
Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan andesit Sistem mengidentifikasi jenis batuan andesit
Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan scoria Sistem mengidentifikasi jenis batuan scoria Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan peridotit Sistem mengidentifikasi jenis batuan peridotit Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan basal Sistem mengidentifikasi jenis batuan basal Berhasil Sistem dapat mengidentifi kasi jenis batuan gabro Sistem mengidentifikasi jenis batuan gabro Berhasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  metode blackbox testing ,  sistem  dapat  berfungsi  dengan  baik  tanpa  terjadi kesalahan  identifikasi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa implementasi metode forward chaining pada sistem dapat mengidentifikasi  jenis  batuan  beku  sesuai  dengan  basis pengetahuan  ( knowledge  base )  yang  disimpan  di  sistem. Tampilan antar muka sistem dapat dilihat pada Gambar 4- 7.
Gambar 4. Tampilan antar muka halaman utama sistem Gambar 5. Tampilan antar muka halaman identifikasi batuan beku
Gambar 6. Tampilan antar muka halaman identifikasi batuan beku
Gambar 7. Tampilan antar muka hasil identifikasi batuan beku

## D. Evaluasi Sistem
Evaluasi usability dilakukan  dengan  menyusun kuesioner  yang  berjumlah  19  pertanyaan,  mewakili indikator  penilaian learnability , memorability , errors , efficiency , dan satisfaction .
TABEL VII
R ELEVANSI P ERTANYAAN K UESIONER DENGAN I NDIKATOR E VALUASI U SABILITY
Indikator Pertanyaan Kuesioner (Q)
Learnability Q1, Q2, Q3 Memorability Q4, Q5, Q6 Errors Q7, Q8, Q9, Q10, Q11
Efficiency Q12, Q13
Satisfaction Q14, Q15, Q16, Q17, Q18, Q19
Jumlah partisipan kuesioner evaluasi usability sebanyak 47  orang  mahasiswa  Prodi  D3  Teknik  Pertambangan Politeknik  Negeri  Ketapang.  Kuesioner  disebar  secara online menggunakan  aplikasi  Google  Form  pada  alamat https://bit.ly/surveyaplikasibatuanbeku.
TABEL VIII H ASIL T ABULASI K UESIONER E VALUASI U SABILITY Indikator Rata-rata Skor Jawaban Learnability 4,4 Memorability 4,2 Errors 4,4 Efficiency 4,3 Satisfaction 4,4 Total Rata-rata 4,3
Dari  total  rata-rata  seluruh  indikator  diperoleh  skor rata-rata  sebesar  4,3.  Dapat  disimpulkan  bahwa  sistem yang  dikembangkan  berguna,  minim  terjadi  kegagalan, dan memberikan kepuasan bagi pengguna.

## V. K ESIMPULAN
Implementasi  metode forward  chaining pada  sistem yang  dikembangkan  berhasil  mengidentifikasi  jenis batuan  beku  berdasarkan  basis  pengetahuan  ( knowledge base )  yang disimpan  pada  sistem  (data kelompok batuan, warna,  dan  tekstur).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil pengujian blackbox dimana sistem mampu mengidentifikasi  13  jenis  batuan  beku  dengan  benar. Berdasarkan  hasil  kuesioner  evaluasi usability sistem diperoleh  rata-rata  skor  jawaban  untuk  indikator learnability adalah 4,4, 4,2 untuk memorability , 4,4 untuk errors ,  4,3 efficiency ,  dan  4,4  untuk satisfaction .  Dapat disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  berguna bagi  pengguna  sebagai  sarana  pendukung  pembelajaran dalam  mempelajari  dan  mengidentifikasi  jenis  batuan beku  untuk  analisis  klasifikasi  mineralogi,  dengan  skor rata-rata evaluasi usability sistem adalah 4,3. Sistem yang
dikembangkan  memberikan  manfaat,  minim  kegagalan, dan memberikan kepuasan bagi pengguna.

## R EFERENSI
[1] A.  Nugroho, “Areal  tambang  di  Ketapang  terbesar  di  Kalbar” , 14 November 2013, [Online]. Tersedia
https://pwypindonesia.org/id/areal-tambang-di-ketapang-terbesar- di-kalbar/ [Diakses: 5 April 2021]
[2] Admin, “Bahan galian bauksit di Kalimantan Barat” , 30 Oktober 2014, [Online].
Tersedia https://esdm.kalbarprov.go.id/ppid/keberadaan-bauksit-di- kalimantan-barat/ [Diakses:5 April 2021]
[3] M. D. Balfas, Geologi Untuk Pertambangan Umum . Graha Ilmu: Yogyakarta, 2015.
[4] A.N.A.  Santosa,  “Identifikasi  struktur  dan  warna  mineral  pada batuan  menggunakan  ekstraksi  ciri  grey  level  co-occurrence matrix (GLCM) dan decision tree,” E-Proceeding of Engineering, vol. 5, no. 2, pp. 2064-2073, 2018.
[5] Rosa,  C.  R.,  B.  Hidayat,  and  A.  S.  Subandrio.  “Identifikasi minerologi  untuk  klasifikasi  batuan  beku  menggunakan  ekstraksi ciri gabor wavelet dan linier discriminant analysis (lda) pada citra digital,” E-Proceeding of Engineering , vol. 5, no. 2, pp.2074-2081. 2018.
[6] H.  W.  Nursafa’ah, Perbandingan  Metode  Split  Atribut menggunakan  Information  Gain  dan  Gain  Ratio  pada  Algoritma C4.5  untuk  Klasifikasi  Lahan  Kritis  Di  Kabupaten  Grobogan . Skripsi, Universitas Muhammadiyah Semarang, 2019.
[7] Rusito,  M.  T.  Firmansyah,  “Implementasi  metode  decision  tree dan  algoritma  c4.5  untuk  klasifikasi  data  nasabah  bank,” I NFOKAM , vol. 7, no. 1, pp. 1-12. 2016.
[8] S.  R.  Rizky,  M.  Ridwan,  and  Z.  Hakim,  “implementasi  metode forward  chaining  untuk  diagnosa  penyakit  covid  19  di  RSUD Berkah  Pandeglang  Banten,” Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  4, no. 1, pp. 69-72, 2020.
[9] S.  Nurajizah,  and  M.  Saputra,  “Sistem  pakar  berbasis  android untuk  diagnosa  penyakit  kulit  kucing  dengan  metode  forward chaining,” Jurnal  PILAR  Nusa  Mandiri ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  7-13, 2018.
[10]  Z.  Hakim,  et  al.,  “Implementasi  metode  forward  chaining  untuk sistem pakar diagnosis hama tanaman kacang  kedelai pada Dinas Pertanian  Pandeglang  Provinsi  Banten,” Jurnal  Teknologi Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 68-78, 2020.
[11]  B.  I.  Hayadi, Sistem  Pakar  Penyelesaian  Kasus  Menentukan Minat Baca, Kecenderungan, dan Karakter Siswa dengan Metode Forward Chaining , Deepublish: Yogyakarta, 2018.
[12]   R.  L.  Bonewittz, Nature  Guide  Rocks  and  Minerals ,  DK Publishing, 2012.
[13]   T.  Freeman, Enviromental  Geology  Laboratory ,  John  Wiley &Sons, Inc., 1976.
[14]   Mottana,  A,  Rodolfo  Crespti,  dan  Giuseppe  Liborio.  Guide  to Rocks and Minerals. Simon& SchusterInc. 1978.
[15]  J. Rubin, and D. Chisnell, Handbook of Usability Testing,  How  to  Plan,  Design,  and  Conduct  Effective Test , Wiley Publishing: Indianapolis, 2008.
[16]  J.  Nielsen, “Usability  101:    Introduction  to  usability” ,  3  Januari
2012,
[Online]. Tersedia http://www.nngroup.com/articles/usability-101-introduction-to- usability/ [Diakses: 7 Oktober 2021]
[17]  I.  Sommervile, Software  Engineering  7th  Edition ,  Addison Weasley, 2004.
[18]   K.E.  Kendall, System  Analyst  and  Design  8th  Edition ,  Pearson Education, 2013.