Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 641-647

## Sistem Pakar Identifikasi Jurusan Yang Sesuai Dengan Minat Bakat Siswa
Nella Novrina Doni 1 , Sumijan 2 , Billy Hendrik 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia E-mail: nellanovrina@gmail.com 1 , sumijan@upiyptk.ac.id 2 , billy_hendrik@upiyptk.ac.id 3

## Abstract
The Certainty Factor method can help overcome this complexity by providing a level of  confidence  regarding  major  recommendations.  Certainty  Factor  allows  an  expert system to measure the level of confidence or uncertainty associated with each knowledge rule  or  fact  used.  Each  rule  contributes  to  the  overall  confidence  level,  and  this  can provide an idea of the extent to which the system is confident in the  recommendations it produces. In complex decision making, various knowledge rules can influence each other. The  Certainty  Factor  method  allows  the  integration  of  belief  values  from  interrelated rules, providing a holistic picture of the extent to which evidence supports a conclusion. In  some  cases,  knowledge  rules  may  provide  contradictory  or  conflicting  information. Certainty  Factor  can  be  used  to  handle  information  conflicts  by  assigning  a  weight  or level  of  confidence  to  each  piece  of  information,  so  that  the  system  can  produce  more accurate  recommendations.  Certainty  Factor  provides  a  mechanism  for  measuring  the level  of  uncertainty  in  a  decision.  This  is  important  when  the  available  information  is incomplete  or  there  is  uncertainty  in  the  values  used  in  the  knowledge  rules.  By  taking into  account  the  level  of  uncertainty,  the  system  can  provide  recommendations  that  are more realistic and appropriate to complex situations. The Certainty Factor method can be applied dynamically, allowing the system to adjust confidence levels over time or with the addition of new information. This is useful when students experience changes in interest or talent, so the system can provide more accurate and relevant recommendations..
Keywords : Certainty Factor, Expert System, Information System

## Abstrak
Metode  Certainty  Factor  dapat  membantu  mengatasi  kompleksitas  ini  dengan memberikan  tingkat  keyakinan  terkait  rekomendasi  jurusan.  Certainty  Factor memungkinkan  sistem  pakar  untuk  mengukur  tingkat  keyakinan  atau  ketidakpastian terkait  dengan  setiap  aturan  pengetahuan  atau  fakta  yang  digunakan.  Setiap  aturan memberikan  kontribusi  pada  tingkat  keyakinan  keseluruhan,  dan  ini  dapat  memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  sistem  yakin  dengan  rekomendasi  yang  dihasilkan. Dalam  pengambilan  keputusan  yang  kompleks,  berbagai  aturan  pengetahuan  dapat saling  mempengaruhi.  Metode  Certainty  Factor  memungkinkan  integrasi  nilai kepercayaan  dari  aturan-aturan  yang  saling  terkait,  memberikan  gambaran  holistik tentang  sejauh  mana  bukti-bukti  mendukung  suatu  kesimpulan.  Dalam  beberapa  kasus, aturan-aturan  pengetahuan  mungkin  memberikan  informasi  yang  kontradiktif  atau bertentangan.  Certainty  Factor  dapat  digunakan  untuk  menangani  konflik  informasi dengan  memberikan  bobot  atau  tingkat  kepercayaan  pada  masing-masing  informasi, sehingga  sistem  dapat  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih  akurat.  Certainty  Factor menyediakan mekanisme untuk mengukur tingkat ketidakpastian dalam suatu keputusan. Ini  penting  ketika  informasi  yang  tersedia  tidak  lengkap  atau  terdapat  ketidakpastian dalam nilai-nilai yang digunakan dalam aturan pengetahuan. Dengan memperhitungkan tingkat  ketidakpastian,  sistem  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  realistis  dan sesuai  dengan situasi yang  kompleks. Metode  Certainty  Factor  dapat  diterapkan  secara

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 641-647
dinamis, memungkinkan sistem untuk menyesuaikan tingkat keyakinan seiring waktu atau dengan  penambahan  informasi  baru.  Ini  berguna  ketika  siswa  mengalami  perubahan minat atau bakat, sehingga sistem dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan.
Kata Kunci : Certainty Factor, Sistem Pakar, Sistem Informasi

## 1. Pendahuluan
Penggunaan  Sistem  Pakar  dengan  metode Certainty  Factor dapat  meningkatkan kualitas  keputusan  siswa  dalam  memilih  jurusan,  karena  sistem  dapat  memanfaatkan pengetahuan  ahli  dalam  mengevaluasi  dan  meranking  pilihan  berdasarkan  kriteria  yang relevan.  Sistem  Pakar  ini  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  mendukung  layanan bimbingan  dan  konseling  di  sekolah.  Guru  atau  konselor  dapat  menggunakan  sistem  ini untuk  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  terpersonalisasi  kepada  siswa.  Dalam  era teknologi  informasi,  pemanfaatan  sistem  pakar  untuk  memberikan  solusi  dalam  konteks pendidikan  dapat  dianggap  sebagai  langkah  inovatif.  Hal  ini  juga  dapat  meningkatkan daya  tarik  siswa  terhadap  penggunaan  teknologi  dalam  pengambilan  keputusan  berbasis pendidikan.  Sistem  Pakar  ini  juga  dapat  melibatkan  orang  tua  dan  guru  dalam  proses pengambilan  keputusan,  memungkinkan  mereka  untuk  memberikan  pandangan  dan informasi yang mungkin tidak terdeteksi oleh siswa sendiri. Pengembangan sistem pakar ini  dapat  membantu  siswa  mencapai  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  diri  mereka sendiri dan mengarahkan mereka menuju pilihan jurusan yang lebih sesuai dengan minat dan  bakat  mereka,  sehingga  dapat  meningkatkan  keberhasilan  akademis  dan  kepuasan dalam  karir  masa  depan.  Berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas,  maka  peneliti  tertarik melakukan  penelitian  dalam  bentuk  tesis  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Menggunakan Metode Certainty  Factor Untuk  Mengidentifikasi  Jurusan  Yang  Sesuai  Dengan  Minat Dan Bakat Siswa Kelas 12 Tingkat SMA”.
.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan  oleh  pelaku  suatu  disiplin  ilmu.  Metodologi  penelitian  adalah  rancangan  dari kegiatan  penelitian  yang  dilakukan  secara  sistematis,  berupa  mencari,  merumuskan maupun menganalisa sampai dapat menyusun sesuai dengan langkah-langkah yang telah ditentukan. Metodologi juga merupakan analisis teoritis mengenai suatu cara atau metode. Metodologi penelitian adalah suatu cabang ilmu pengetahuan yang menjelaskan mengenai cara-cara  melaksanakan  penelitian  yang  dimulai  dari  kegiatan  mencari,  mencatat, merumuskan,  menganalisis,  hingga  menyusun  laporan  berdasarkan  fakta-fakta  atau gejala-gejala  secara  ilmiah.  Metode  penelitian  ini  diperlukan  untuk  membantu  dalam penulisan  agar  terarah  sesuai  dengan  masalah  yang  diteliti.  Di  dalam  suatu  metodologi penelitian,  harus  memiliki  bagian  yang  jelas  dan  berisi  tentang  proses  dan  alat  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  sebuah  kerangka penelitian sebelum memulai penelitian.
Menganalisa Permasalahan Mempelajari Studi Literatur
Mendeskripsikan Ruang Lingkup
Masalah Menganalisa Data Menggunakan Certainty Factor : 1. Mengumpulkan Data
2. Membentuk Tabel Keputusan
3. Membangun Aturan (Rule)

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 1. Metodelogi Penelitian Certainty factor
Certainty Factor merupakan metode pada Sistem Pakar yang sering digunakan untuk mendasari  ketidakpastian  dalam  sebuah  aturan.  Dimana  setiap  aturan  memberikan  nilai parameter untuk menampilkan tingkat kepercayaan (2). Pengembang yang menggunakan metode  ini  mencatat  bahwa,  pakar  sering  menganalisa  fakta  yang  ada  dengan  bahasa “mungkin”,  “hampir  pasti”,  “pasti”,  dan  lain  sebagainya  (3).  Metode  ini  hampir  sama dengan  metode  fuzzy  logic,  karena  kedua  metode  ini  sama  merepresentasikan ketidakpastian  dengan  nilai  kepercayaan.  Perbedaannya  terletak  pada  pertihungan  rule pada  fuzzy  logic  yang  memiliki  premis  lebih  dari  satu,  rule  untuk  fuzzy  logic  tidak memiliki sebuah nilai keyakinan dan hanya terlihat nilai terkecil pada operator AND atau nilai  terbesar  pada  operator  OR  dalam  sebuah  perhitungannya  pada  setiap  premis  yang ada. Berbeda dengan certainty factor, selain premis-premis, setiap rule juga memiliki nilai keyakinan.  2  faktor  kepastian  yang  digunakan  dalam  metode  ini  yaitu,  faktor  dari  pakar dan faktor dari pengguna (3).
Proses perhitungan metode certainty factor sebagai berikut : CF(p,e) = MB(p,e) - MD(p,e)j Keterangan: CF = Faktor kepastian MB = Tingkat kepercayaan terhadap hipotesis h, jika dipengaruhi oleh gejala (evidence). MD  =  Tingkat  ketidakpercayaan  terhadap  hipotesis  h,  jika  dipengaruhi  oleh  gejala (evidence).
P = Probability E = Evidence
Deskripsi  beberapa  kombinasi  Certainty  Factor  terhadap  berbagai  kondisi,  sebagai berikut:
Certainty Factor untuk premis tunggal: CF(p,e) = CF(e)*CF(rule) = CF(user)*CF(pakar) Certainty Factor untuk premis majemuk: CF(A AND B) = Min(CF(a), CF(b))*CF(rule) (3) CF(A OR B) = Max(CF(a), CF(b))*CF(rule) (4)
Certainty Factor untuk kesimpulan yang serupa: CFCombine(CF1, CF2) = CF1 + CF2*(1-CF1) (5)
Certainty factor didefinisikan sebagai persamaan berikut : CF (H, E) = MB (H, E) – MD(H, E) CF(H,  E)  :  certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  minat  dan  bakat  ( evidence)  E.  Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  1.  Nilai  -1  menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak MB(H, E) : ukuran  kenaikan  kepercayaan  (  measure  of  increased  belief  )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  minat  E.MD  (H,  E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  (measure  of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh minat dan bakat E. Nilai CF (Rule) didapat dari interpretasi “term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai tabel berikut :
Merancang Sistem Mengimplementasikan Sistem Pembahasan dan Hasil

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 641-647
Tabel 1. Nilai Certainty Factor No Uncertain Term CF 1 Pasti Tidak -0.1 2 Hampir Pasti Tidak -0.8 3 Kemungkinan besar tidak -0.6 4 mungkin tidak -0.4 5 tidak pasti -0.2 to 0.2 6 Mungkin 0.4 7 Kemungkinan besar 0.6 8 Hampir Pasti 0.8 9 Pasti 1.0

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Penanganan Minat dan Bakat pada siswa
Penanganan  dari  minat  dan  bakat  masing  –  masing    jurusan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Penanganan Minat dan Bakat No  Kode Jurusan Kode Minat Hasil Konsultasi CF 1 K004 G005, G007, G009, G018, G022, G026 Ambil Jurusan Psikologi Ambil Jurusan Ilmu Keperawatan 2 K011 G009, G010, G013, G017, G020, G022 Ambil Jurusan Teknik Sipil Ambil Jurusan Teknik Lingkungan 3 K001 G005, G007, G009, G017, G025, G030 Ambil Jurusan Ilmu Keperawata Ambil Jurusan Psikologi 4 K020 G001, G011, G012, G013, G017, G022 Ambil Jurusan Bimbingan Konseling Ambil  Jurusan  Pend.  Kimia (Keguruan) 5 K008 G003, G005, G007, G013, G022, G025 Ambil Jurusan Kedokteran Ambil Jurusan Ilmu Keperawatan 6 K005 G003, G005, G006, G017, G023, G026 Ambil Jurusan Ilmu Hukum Ambil Jurusan Manajemen 7 K015 G003, G012, G024, G025, G026, G030 Ambil Jurusan Manajemen Ambil Jurusan Bisnis 8 K019 G017, G020, G021, G022, G025, G027 Ambil Jurusan Farmasi Ambil Jurusan Ilmu Keperawatan 9 K009 G001, G002, G007, G015, G018, G025 Ambil Jurusan Administrasi Publik Ambil Jurusan Ilmu Komunikasi 10 K007 G002, G003, G006, G012, G021, G029 Ambil Jurusan Aktuaria Ambil Jurusan Manajemen Sumber: Edulab, 2023
Dari Tabel 2 maka disimpulkan rule yang dapat diambil adalah:
Rule 1 : IF G005 AND G007 AND G009 AND G018 AND G022 AND G026 THEN K004. Rule 2 : IF G009 AND G010 AND G013 AND G017 AND G020 AND G022 THEN K011. Rule 3 : IF G005 AND G007 AND G009 AND G017 AND G025 AND G030 THEN K001. Rule 4 : IF G001 AND G011 AND G012 AND G013 AND G017 AND G022 THEN K020. Rule 5 : IF G003 AND G005 AND G007 AND G013 AND G022 AND G025 THEN K008. Rule 6 : IF G003 AND G005 AND G006 AND G017 AND G023 AND G026 THEN K005. Rule 7 : IF G003 AND G012 AND G024 AND G025 AND G026 AND G030 THEN K015. Rule 8 : IF G017 AND G020 AND G021 AND G022 AND G025 AND G027 THEN K019. Rule 9 : IF G001 AND G002 AND G007 AND G015 AND G018 AND G025 THEN K009. Rule 10: IF G002 AND G003 AND G006 AND G012 AND G021 AND G029 THEN K007.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
3.2. Perhitungan Metode Certainty Factor (CF)
Tabel 3. Perhitungan Certainty Factor Alternatif Kode Minat Pilihan Hasil Ya Tidak A-01 G001 G002 G003 G004 G005
Rumus awal : CF[H, E] = MB [H, E] – MD [H, E] MB ( h, e1 ^ e2 ) = MB[ h, e1] + MB[ h, e2] * ( 1 – MB[h, e1] ) MD ( h, e1 ^ e2 ) = MD[ h, e1] + MD[ h, e2] * ( 1 – MD[h, e1] ) Rule 1 : PSIKOLOGI (K004) MB (G005) = 0,8 MB (G007) = 0,6 MB (G009) = 0,4 MB (G018) = 0,8 MB (G022) = 0,8 MB (G026) = 0,6
MD (G005) = 0.6 MD (G007) = 0,4 MD (G009) = 0,6 MD (G018) = 0.6 MD (G022) = 0,6 MD (G026) = 0,8 Maka perhitungan manualnya : MBCombine1 (MBG005 ^ MBG007) = MBG005 + MBG007 * (1 – MBG005) = 0,8 + 0,6 * (1 – 0,8) = 0,8+ ( 0,6 * 0,2) = 0,8+ 0,12 MBCombine1 = 0,92 MBCombine2  (MBCombine1  ^  MBG009)  =  MBCombine1  +  MBG009  *  (1  – MBCombine1) = 0,92 + 0,4 * (1 – 0,92) = 0,92+ ( 0,4 * 0,08) = 0,92+ 0,032 MBCombine2 = 0,952
MBCombine3  (MBCombine2  ^  MBG018)  =  MBCombine2  +  MBG018  *  (1  – MBCombine2) = 0,952 + 0,8 * (1 – 0,952) = 0,952 + ( 0,8 * 0,048) = 0,952 + 0,0384 MBCombine3 = 0,9904
MBCombine4  (MBCombine3  ^  MBG022)  =  MBCombine3  +  MBG022  *  (1  – MBCombine3) = 0,9904 + 0,8 * (1 – 0,9904) = 0,9904 + ( 0,8 * 0,0096) = 0,9904 + 0,00768 MBCombine4 = 0,99808
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 641-647
MBCombine5  (MBCombine4  ^  MBG026)  =  MBCombine4  +  MBG026  *  (1  – MBCombine4) = 0,99808 + 0,6 * (1 – 0,99808) = 0,99808 + ( 0,6 * 0,00192) = 0,99808 + 0,001152 MBCombine5 = 0,999232 MDCombine1 ( MDG005 ^ MDG007 ) = MDG005 + MDG007  * (1 – MDG005) = 0,6 + 0,4 * (1 – 0,6) = 0,6 + ( 0,4 * 0,4) = 0,6 + 0,16 MDCombine1 = 0.76 MDCombine2  (MDCombine1  ^  MDG009)  =  MDCombine1  +  MDG009  *  (1  – MDCombine1) = 0.76 + 0,6 * (1 – 0.76) = 0.76 + ( 0,6 * 0,24) = 0.76 + 0,144 MDCombine2 = 0,904
MDCombine3  (MDCombine2  ^  MDG018)  =  MDCombine2  +  MDG018  *  (1  – MDCombine2) = 0,904 + 0,8 * (1 – 0,904) = 0,904 + ( 0,8 * 0,096) = 0,904 + 0,0768 MDCombine3 = 0,9808
MDCombine4  (MDCombine3  ^  MDG022)  =  MDCombine3  +  MDG022  *  (1  – MDCombine3) = 0,9808 + 0,8 * (1 – 0,9808) = 0,9808 + ( 0,8 * 0,0192) = 0,9808 + 0,01536 MDCombine4 = 0,99616 MDCombine5  (MDCombine4  ^  MDG026)  =  MDCombine4  +  MDG026  *  (1  – MDCombine4) = 0,99616 + 0,6 * (1 – 0,99616) = 0,99616 + ( 0,6 * 0,00384) = 0,99616 + 0,002304 MDCombine5 = 0,998464

## 3.3. Hasil Pengolahan Data dari Sistem
Berikut  hasil  pengolohan  data certainty  factor dalam  menentukan  jurusan berdasarkan minat bakat siswa.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  dari  185  jurusan  data  siswa  yang  dari  sumber  edulab  padang serta data siswa yang akan memilih jurusan berdasarkan minat bakat dapat diproses dari sistem  Cetainty  Factor  yaitu  pengisian  form  konsultasi  minat  dan  bakat  dengan  siswa dengan  memilih  jurusan  berdasarkan  minat  bakat  ditarik  sebanyak  5  item  minat  bakat dengan  hasil  pencarian  menampilkan  hasil  jurusan  politik  dengan  ranking  1  dan persentase nilai jurusan 76%.

## Daftar Pustaka
[1] Rifqo,  Muhammad  Husni.  "Sistem  Informasi  Organisasi  Intra  Kampus  Pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu." Jurnal Sistem Informasi 11.1 (2019).
[2] Jefdy  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  Yuhandri  Yunus,  “Sistem  Pakar  dalam Mengidentifikasi  Minat  Vokasi  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward Chaining,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi. Vol. 3, No. 2. 2021.
[3] Sihotang, Hengki Tamando. "Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja  Dengan  Metode  Certainty  Factor  (Cf)  Berbasis  Web."  Jurnal  Mantik Penusa 15.1 (2017).
[4] Suendri, Suendri. "Implementasi Diagram Uml (Unified Modelling Language) Pada Perancangan  Sistem  Informasi  Remunerasi  Dosen  Dengan  Database  Oracle  (Studi Kasus:  Uin  Sumatera  Utara  Medan)."  Algoritma:  Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Informatika 2.2 (2019): 1.
[5] Mubarok,  Fathi.  “Monitoring  Sistem  Kontrol  Suhu  Pada  Ruang  Server  Berbasis Raspberry Pi”. Diss. University Of Muhammadiyah Malang, 2019.
[6] Rubhan Masykur , Muhamad Syazali, Nofrizal , Iip Sugiharta, “Model Matematika Pengambilan  Keputusan  Mahasiswa  dalam  Memilih  Jurusan:  Dampak  Minat  dan Bakat,” Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA. Vol. 11, No. 1. 2020.
[7] Minarni,  Susanti.  ”Sistem  Informasi  Inventory  Obat  Pada  Rumah  Sakit  Umum Daerah (Rsud) Padang”. Vol.16 No.1. Februari  2014
[8] Akil,  Ibnu.  “Rekayasa  Perangkat  Lunak  Dengan  Model  Unified  Process  Studi Kasus: Sistem Informasi Journal”. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol.Xii, No. 1 Maret
2016
[9] Ardeman, Sayed Muchallil, Afdhal. “Kinerja Server Basis Data Pada Aplikasi Web Berbasis  Raspberry  Pi”. Kitektro: Jurnal Online Teknik Elektro Vol.2  No.3  2017:
58-63
[10]  Aryani,  Ketut  Arlin,  Et  Al.  ”Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Jerawat  Di  Wajah Dengan Metode Certainty Factor” .Volume 6, Nomor 2, Juli 2017
[11]  Nisa,  Triana  Dian,  Et  AL.  ”Diagnosis  Penyakit  Gigi  Periodontal  Menggunakan Sistem Pakar Fuzzy”. Jurnal Generic, Vol. 9, No. 1, Maret 2014, pp. 309~319