## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol. 14, No.1, Tahun 2020 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Sistem Pakar Penentuan Kualitas Garam di Desa Sedayulawas Kabupaten Lamongan Menggunakan Metode Forward Chaining
Fadhli Almu’iini Ahda 1 ,Gandes Nawang Sari 2 , Lia Farokhah Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
1 fadhlial@asia.ac.id, 2 gandes.ns@gmail.com, 3 lia.farokhah@gmail.com
ABSTRAK .  Garam  merupakan  salah  satu  kebutuhan  yang  menjadi  pelengkap  dari  kebutuhan  pangan,  dan  merupakan sumber  elektrolit  bagi  tubuh  manusia.  Garam  banyak  dimanfaatkan  sebagai  bumbu  dapur  dalam  rumah  tangga, pembuatan  kosmetik,  kaca,  dan  lain  sebagainya.  Pembuatan  garam  dilakukan  dengan  meratakan  petak  tambak    yang sudah diisi air laut dan dengan bantuan sinar matahari air laut ini mengkristal dan menjadi butiran-butiran garam. Proses ini berlangsung rutin pada musim  kemarau di daerah (pesisir) penghasil garam, dari bulan Juni hingga bulan November atau  mulai  turunnya  hujan  pada  awal  Desember,  yang  menjadi  permasalahan  petani  garam  adalah  bagaimana  cara menentukan  kualitas  garam  tersebut. Dalam  menentukan  kualitas  garam,  sistem  pakar  digunakan  untuk  menentukan kualitas  tersebut.  Untuk  itu  metode  yang  digunakan  adalah Forward  Chaining .  Metode  ini  dipilih  karena  mampu menentukan kualitas berdasarkan fakta yang ada yaitu seperti warna garam, rasa garam, dan bentuk garam. Dengan teknik pencarian  fakta  kemudian  mencocokkan  fakta  tersebut  dengan  bagian  IF,  maka  rule  dieksekusi  dan  sebuah  fakta  baru THEN  dan  diimplementasikan  dengan  pemrograman  berbasis  web  dan  ditambahkan  kedalam  database  MySQL  untuk membantu  pengolahan  data. Setelah  melakukan  perancangan  dan  implementasi  dari  permasalahan,  maka  pengujian dilakukan  dengan  menggunakan black  box .Pengujian  ini  untuk  membuktikan  sistem  pakar  untuk  menentukan  kualitas garam sudah sesuai dengan yang diharapkan yaitu mencapai 100%.
Keywords: sistem pakar, kualitas garam, metode Forward Chaining, rule-based, black box.
ABSTRACT . Salt is one of the needs that complement food needs, and is a source of electrolytes for the human body. Salt is widely used as a spice in the household, making cosmetics, glass, and so forth. Making salt is done by leveling the ponds that have been filled with sea water and with the help of sunshine this sea water crystallizes and becomes granules of salt. This process takes place routinely in the dry season in the salt-producing (coastal) area, from June to November or starting  to  rain  in  early  December,  the  problem  with  salt  farmers  is  how  to  determine  the  quality  of  the  salt.  In determining  the  quality  of  salt,  an  expert  system  is used  to determine  the quality.  For  that  the  method used  is Forward Chaining. This method was chosen because it is able to determine the quality based on available facts, such as the color of  salt,  the  taste  of  salt,  and  the  shape  of  salt.  With  the  fact  finding  technique  and  then  matching  that  fact  with  the  IF section, the  rule  is  executed  and a  new  fact is  THEN  and  implemented  with  web-based  programming  and  added  to  the MySQL database to assist data processing. After designing and implementing the problem, the test is carried out using a black  box.  This  test  is to prove  the  expert  system  to  determine  the  quality  of  salt  in  accordance  with  the  expected  that reaches 100%.
Keywords: expert system, salt quality, Forward Chaining method, rule-based, black box

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  kepulauan  dengan  panjang  garis  pantai  81.000  km    merupakan  kawasan pesisir  dan  lautan  yang  memiliki  berbagai  sumber  daya  hayati  dan  non-hayati  yang  sangat  besar.    Dengan lautan  yang  merupakan  70%  dari  luasan  total  negara,  maka  laut  menyimpan  banyak  potensi  untuk dimanfaatkan, antara lain adalah  garam.
Garam  banyak  dimanfaatkan  sebagai  bumbu  dapur  dalam  rumah  tangga,  pembuatan  kosmetik,  kaca, dan  lain  sebagainya.  Pembuatan  garam  dilakukan oleh pentani  garam  dengan  cara  meratakan  petak  tambak yang  sudah  diisi  air  laut  dan  dengan  bantuan  sinar  matahari  air  laut  ini  mengkristal  dan  menjadi  butiran- butiran garam. Proses ini berlangsung rutin pada musim  kemarau di dareah (pesisir) penghasil garam, dari bulan Juni hingga bulan November atau mulai turunnya hujan pada awal Desember.
Yang  menjadi  permasalahan  bagi  petani  garam  adalah  bagaimana  cara  menentukan  kualitas  garam tersebut.  Sedangkan  untuk  menentukan  kualitas  harus  melakukan  pengecekan  kandungan  garam  di laboratorium terlebih dahulu dan dilakukan secara berulang-ulang dengan di dampingi seorang pakar. Untuk  membantu  menyelesaikan  masalah  di  atas  tersebut,  maka  diperlukan  sistem  yang  membantu  untuk menentukan  kualitas  garam  dengan  lebih  mudah  dan  efisien  sehingga  petani  mampu  mengambil  keputusan diwaktu yang singkat dan cepat dalam menetukan kualitas garam.
Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  yang  semakin  pesat,  telah  berkembang  suatu  teknologi  yang mampu mengadopsi proses dan cara pikir manusia yaitu kecerdasan buatan atau Artificial Intellegence (AI).
Artificial  Intelligence (AI)  memiliki  berbagai  macam  aplikasi,  salah  satunya  adalah  sistem  pakar.  Sistem pakar  merupakan  program Artificial  Intelligence (AI)  yang  menggabungkan  basis  pengetahuan  dengan inference engine . Program ini bertindak sebagai seorang konsultan yang cerdas atau penasehat dalam suatu lingkungan keahlian tertentu.
Sistem  pakar  ( Expert  System )  dapat    memberikan  informasi  dan  juga  sebagai  sistem  yang memberikan  konsultasi  untuk  mengetahui  kualitas  garam.  Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas  maka penulis  memberi  solusi  dari  permasalahan  tersebut  dengan  membuat  sebuah  sistem  dengan  nama  “Sistem PakarPenentuan  Kualitas  Garam  Di  Desa  Sedayulawas  Kabupaten  Lamongan  Menggunakan  Metode Forward Chaining ”.

## 2. METODE

## 2.1  Analisa Permasalahan
Sistem  ini  merupakan  sistem  yang  dikembangkan  untuk  membuat  analisis  terhadap  data  untuk mengetahui  kualitas  pada  garam.  Dalam  sistem  ini  digunakan  metode forward  chaining untuk mengklasifikasikan  ciri-ciri  garam  yaitu  warna  garam,  rasa  garam  dan  bentuk  garam  yang  di- input -kan sehingga diketahui kualitas dari garam tersebut.
Sistem  pakar  yang  dibangun  merupakan  sistem  yang  merepresentasikan  kemampuan  atau  keahlian seorang pakar atau orang yang berpengalaman dibidang tertentu untuk membantu pengguna dalam mengatasi masalah dalam menentukan kualitas garam.
Perancangan  sistem  pakar  menentukan  kualitas  garam  dengan  metode forward  chaining dapat dikategorikan  sebagai  masalah artificial  intelligence khususnya  sistem  pakar  karena  pemecahan  masalah tersebut dapat dilakukan dengan pengembangan sistem yang dapat berperan sebagai seorang ahli atau pakar

## 2.2  Analisa Data Garam
Data-data garam didapatkan dari observasi yang dilakukan di PUGAR (Pemberdayaan Usaha Garam Rakyat) di Desa Sedayulawas yaitu berupa tabel jenis garam yaitu garam konsumsi dan garam industri, tabel ciri-ciri garam yaitu warna garam, rasa garam dan bentuk garam, tabel kesimpulan yang berisi kualitas garam KW  1  (Baik),  KW  2  (Kurang  Baik),  KW  3  (Buruk),  dan  garam  kosmetik/farmasi,  tabel  data  ciri-ciri  dari masing-masing kualitas beserta kandungan dari ciri-ciri garam tersebut.
Data-data  ini  telah  disusun  dalam  bentuk  tabel  untuk  mendukung  sistem  yang  akan  dibuat  dan nantinya  dapat  menjadi  acuan  pada  pembuatan  sistem  pakar.  Untuk  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada  tabel sebagai berikut:

## 2.2.1  Data Jenis Garam dan Ciri-ciri Garam
Tabel 1. Data Jenis Garam Kode Jenis J001 Garam Konsumsi (makanan) J002 Garam Industri (non makanan) Tabel 2. Data Ciri-ciri Garam Kode Ciri-ciri C001 Warna putih bening kering C002 Warna putih bening basah C003 Warna putih kapur kering C004 Warna putih kapur basah C005 Warna kemerahan basah C006 Warna kecoklatan basah C007 Warna kehitaman basah C008 Rasa asin garam
C009 Rasa asin ringan C010 Rasa asin pahit C011 Rasa pahit C012 Bentuk segi empat C013 Bentuk tajam
Dari jenis garam dan ciri-ciri garam diatas dapat dilihat pada tabel dibawah yaitu berupa kesimpulan yaitu kualitas yang telah ditentukan oleh pakar yang berisi ciri-ciri dan kandungannya.

## 2.2.2   Flowchart Forward Chaining
Gambar 1. Flowchart Inferensi Forward Chaining

## 2.2.3  Membuat Knowlegde Base System
Langkah–langkah  membangun  KBS  ( Knowledge  Base  System) dalam  metode Forward  Chaining menggunakan tahapan sebagi berikut
Tabel 3. Plan Set 1-4 Condition: Number Of Values Warna Putih Bening Kering (Yes, No) 2 Warna Putih Bening Basah (Yes, No) 2 Warna Putih Kapur Kering (Yes, No) 2 Warna Putih Kapur Basah (Yes, No) 2 Warna Kemerahan Basah (Yes, No) 2 Warna Kecoklatan Basah (Yes, No) 2 Warna Kehitaman Basah (Yes, No) 2 Rasa Asin Garam (Yes, No) 2 Rasa Asin Ringan (Yes, No) 2 Rasa Asin Pahit (Yes, No) 2
Rasa Pahit (Yes, No) 2 Bentuk Segi Empat (Yes, No) 2 Bentuk Tajam (Yes, No) 2 Row = 2 13 = 8192
2.2.4  Dependency Diagram
Gambar 2. Dependency Diagram
If Then Rules Set Rule 1 IF Warna  putih  bening  kering AND Rasa  asin  garam AND Bentuk  segi  empat THEN Garam  Kualitas  KW  1 (Baik) Rule 2 . . . Rule 15 IF Warna putih bening basah AND Rasa pahit AND Bentuk Tajam THEN Garam Kosmetik atau Farmasi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Antarmuka Aplikasi
3.1.1  Halaman Menu Riwayat Konsultasi
Halaman  menu  riwayat  konsultasi  berisi  tentang  konsultasi  dari user yang  berisi id  user, tanggal konsultasi,  jenis  garam,  ciri-ciri  garam,  kandungan  garam  dan  hasil/kualitas.  Pada  halaman  ini  ada  tombol view, edit dan delete. Dapat dilihat pada gambar:

## 3.1.2  Halaman Menu Rule
Halaman  menu rule yaitu  berisi  15 rule yang  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  garam,  yang terdiri dari rule, warna, rasa, bentuk, hasil. Pada halaman ini ada tombol create rule, view, edit dan delete. Dapat dilihat pada gambar  dibawa
Gambar 4 . Halaman Menu Rule Ke-1 sampai ke-2

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem yang dilakukan menggunakan black box. Berikut ini merupakan hasil dari pengujian sistem yang telah dibangun.

## 3.2.1  Pengujian Menu Login
Berikut ini merupakan Kasus Dan hasil Uji Data Normal dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
1. Admin/Pakar
Tabel 4 .  Hasil Pengujian Proses Login Kasus dan Hasil Uji Data Normal Kasus Dan Hasil Uji Data Normal Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan username : admin Password : admin Pada  teks username tercantum admin Pada  teks password tercantum admin Pada  teks username tercantum admin Pada  teks password tercantum admin Valid
2. Pandaftaran User
Tabel 5 .  Hasil Pengujian Proses Login Kasus dan Hasil Uji Data Normal Kasus Dan Hasil Uji Data Normal
Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Username : Nama : Alamat : No Telp : Password : Data  yang  dimasukkan  benar kemudian  menekan  tombol create dan  akan  menampilkan data user Tampil pendaftara berhasil Valid

## 3.2.2  Pengujian Penampilan Tiap Halaman
Berikut ini merupakan pengujian penampilan tiap halaman dapat dilihat pada tabel:
Tabel 6 . Pengujian Penampilan Tiap Halaman Pengujian Penampilan Tiap Halaman Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik Menu Utama Menampilkan menu Tampil  menu  untuk  menu yang dipilih Valid Klik Menu Informasi Menampilakan  halaman menu Informasi (sub
Tampil halaman menu
Informasi  (sub  menu  : Valid
menu  :  tentang  pakar, jenis-jenis garam, pembuat web) tentang  pakar,  jenis-jenis garam, pembuat web) Klik Menu Informasi Menampilakan  halaman menu Informasi (sub menu  :  tentang  pakar, jenis-jenis garam, pembuat web) Tampil halaman menu Informasi  (sub  menu  : tentang  pakar,  jenis-jenis garam, pembuat web) Valid Klik  Sub  Menu Tentang Pakar Menampilakan  halaman sub menu tentang pakar Tampil  halaman  sub  menu tentang pakar Valid Klik  Sub  Menu Tentang  Jenis- jenis Garam Menampilakan  halaman sub  menu  tentang  jenis- jenis garam Tampil  halaman  sub  menu tentang jenis-jenis garam Valid Klik  Sub  Menu Tentang Pembuat Web Menampilakan  halaman sub menu tentang pembuat web Tampil  halaman  sub  menu tentang pembuat web Valid Klik menu klien Menampilakan  halaman menu klien Tampil halaman menu klien Valid

## 3.2.3  Pengujian Pengolahan Data Klien
Tabel 7. Pengujian Pengolahan Data Klien Data Masukkan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik  Tombol Create Klien Menampikan halaman create data klien Tampil  halaman create data klien Valid Klik  Tombol View Menampikan halaman detail data klien Tampil halaman detail data klien Valid Klik  Tombol Update Menampikan halaman update data klien Tampil halaman detail update data klien Valid Klik  Tombol Delete Menghapus data klien Data klien terhapus Valid

## 3.2.4  Pengujian Pengolahan Data Riwayat Konsultasi
Tabel 8. Pengujian Pengolahan Data Riwayat Konsultasi Data Masukkan Yang Diharapkan
Pengamatan
Kesimpulan Klik Tombol View Menampikan  halaman detail data riwayat konsultasi Tampil  halaman detail data riwayat konsultasi Valid Klik Tombol Update Menampikan  halaman update data  riwayat konsultasi Tampil  halaman  detail update data riwayat konsultasi Valid Klik Tombol Delete Menghapus data riwayat konsultasi Data  riwayat  konsultasi terhapus Valid

## 3.2.5  Pengujian Pengolahan Data Rule
Tabel 9. Pengujian Pengolahan Data Rule Data Masukkan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik Tombol CreateRule Menampikan  halaman create data rule Tampil  halaman create data rule Valid Klik Tombol View Menampikan  halaman detail data rule Tampil  halaman detail data rule Valid Klik Tombol Update Menampikan  halaman update data rule Tampil halaman detailupdate data rule Valid Klik Tombol Delete Menghapus data rule Data rule terhapus Valid 3.2.6  Pengujian Proses Konsultasi Tabel 10. Pengujian Proses Konsultasi Data Masukkan Yang
Diharapkan Pengamatan
Kesimpulan Klik Menu Proses Menampikan ciri-ciri garam  (warna  garam, rasa garam, bentuk garam) Tampil  ciri-ciri  garam (warna garam, rasa garam, bentuk garam) Valid Klik Warna Garam Putih Bening  Kering,  Rasa Garam Rasa Asin Garam,  Bentuk  Garam Bentuk Segi Empat Menampikan    Warna Garam Putih Bening Kering, Rasa Garam Rasa Asin Garam, Bentuk  Garam  Bentuk Segi Empat Tampil  Warna  Garam Putih  Bening  Kering, Rasa  Garam  Rasa  Asin Garam,  Bentuk  Garam Bentuk Segi Empat Valid Klik Tombol Proses Menampikan Hasil Kualitas Garam Tampil  Hasil  Kualitas Garam Valid
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan black  box maka  sistem  pakar  untuk  menentukan kualitas garam berjalan sesuai dengan yang diharapkan (100%).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Darihasil dependency  diagram dapat  dijelaskan  bahwa  data  menunjukan  kondisi  yang  mempengaruhi rule  set 2, set 3,  dan set 4  dari  kondisi  tersebut  menghasilkan  kesimpulan  awal  berupa  warna  garam,  rasa garam dan bentuk garam. Selanjutnya, hasil yang berasal dari rule set 2, set 3, dan set 4 membentuk rule set 1 sehingga data rule set 1 terdapat basis pengetahuan berupa aturan yang telah diklasifikasi yang menghasilkan output berupa  identifikasi  kualitas  yaitu  KW  1  (Baik),  KW  2  (Kurang  Baik),  KW  3  (Buruk), Kosmetik/Farmasi.
Metode forward  chaining dapat  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  garam, yang dimulai  dari  fakta- fakta  yang  ada  kemudian  diperoleh  hasil/kesimpulan.  Dalam  penelitian  ini  terdapat    3  parameter  yang digunakan  untuk  menentukana  kualitas  garam  yaituwarna  garam,  rasa  garam,  bentuk  garam.  Pengujian dilakukan  denganuji black  box menggunakan  5  parameter  uji  system  yaitu  Pengujian  menu  login,  tampilan tiap  halaman,  pengelolaan  data  klien,  riwayat  konsultasi,  pengelolaan  data rule ,dan  proses  konsultasi  maka didapat hasil pengujian dengan prosentase 100% valid.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  Burhanuddin. Proceeding Forum Pasar Garam Indonesia. Jakarta. Badan Riset Kelautan dan Perikanan. 2001.
[2]   Hayadi,  Hermawan.Sistem  Pakar  (Penyelesaian  Kasus  Menentukan  Minat  Baca,  Kecenderungan,  dan Karakter Siswa dengan Metode Forward Chaining . Yogyakarta. Deepublish. 2016.
[3]   Ishak,  Zunaidi,  M.,  Saniman,.Jurnal  Ilmiah  SAINTIKOM  Vol.  12,  No.  3  - Rule  Base  Expert  System Dengan  Metode Forward  Chaining Untuk  Memprediksi  Kualitas  Kain  Batik.  Medan.  STMIK  Triguna Dharma. 2013.
[4]   Kusrini.Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta. Andi Offset. 2006.
[5]  Kusrini.Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi Akuntansi Dengan Visual Basic dan Microsoft SQL Server. Yogyakarta. Andi Offset. 2007.
[6]  Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).Yogyakarta. Graha Ilmu. 2003.
[7]  Kusumadewi, Sri. Sistem Pakar. Yogyakarta. Graha Ilmu. 2003.
[8]  Pujiastuti. Kualitas Produksi Garam dan Mutu Garam. Yogyakarta. Graha Ilmu. 2008.
[9]  Raharjo,  Budi.  Belajar  Otodidak  Membuat Database Menggunakan  MySQL.  Bandung.  Penerbit INFORMATIKA. 2011.
[10] ST, Anhar. Panduan Menguasai PHP dan My SQL Secara Otodidak. Jakarta Selatan. Media Kita. 2010.
[11]T, Soejoto. Metode Forward Chaining . Yogyakarta. Graha Ilmu. 2010.