Abstract : Kesulitan melakukan diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang menjadi kendala bagi siswa dan siswi Sekolah Menengah Kejuruan 1 Kademangan di Kabupaten Blitar. Seiring dengan perkembangan jaman tentunya bertambah pula jenis penyakit yang menyerang  pada  ikan  lele  sangkuriang.  Untuk  mempermudah  dalam  proses  diagnosis  ikan  penulis  membuat  sistem  pakar diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang dengan menerapkan dua metode, yaitu metode forward chaining dan backward chaining. Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan  metode  forward  chaining  dan  backward  chaining.  Analisis  perbandingan  metode mencakup tiga aspek yaitu kepuasan pengguna, kecepatan sistem dan keakurasian data. Untuk melakkan pengujian sistem penulis menggunakan aplikasi SPSS 16.0. Analisis dilakukan dengan menyebarkan kuesinoer kepada siswa dan guru dengan jumlah 70 responden. Nilai dari kuesioner kemuadian di analisis menggunakan SPSS.  Hasil analisis antar metode forward chaining dan backward chaining adalah 59.328 dan untuk metode backward chaining adalah 55.385, artinya bahwa skor total tentang kepuasan pengguna  kecepatan  system  dan  keakurasian  data  lebih  tinggi  dari  pada  skor  total  kepuasan  pengguna  kecepatan  system  dan keakurasian data pada Metode backward Chaining. Perbedaan rata-rata (mean difference) sebesar ( 59.328 -  55.385) 3.943.
Kata Kunci : Charger, Baterai, Smartphone, Arduino

## I. P ENDAHULUAN
ecerdasan buatan adalah salah satu bidang ilmu komputer yang membuat komputer dapat bertindak seperti manusia (menirukan kerja otak manusia). Sistem pakar adalah sebuah sistem yang mengadopsi keahlian yang dimiliki seorang pakar dalam bidang tertentu kedalam sistem atau program komputer yang disajikan kedalam tampilan yang dapat digunakan oleh pengguna yang bukan seorang pakar sehingga dengan  sistem  tersebut  pengguna  dapat  membuat  sebuah  keputusan  atau  menentukan  kebijakan  layaknya seorang pakar. Dalam penerapan sistem pakar memerlukan dua metode yakni forward chaining dan backward chaining[1].
Metode  forward  chaining  digunakan  dengan  cara  penalaran  dimulai  dari  fakta  terlebih  dahulu  untuk menguji kebenaran hipotesis atau mencocokkan fakta atau pernyataan dimulai dari bagian sebelah kiri dulu (IF  dulu).  Metode    backward  chaining  digunakan  cara  penalaran  dengan  memulai  dari  hipotesis  terlebih dahulu,  dan  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  tersebut  harus  dicari  fakta-fakta  yang  ada  dalam  basis pengetahuan[1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akil  tahun  2017  yang  berjudul  Analisa  Efektifitas  Metode  Forward Chaining  dan  Backward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  menyebutkan  bahwa  kelebihan  metode  forward chaining yakni dalam perencanaan, perancangan dan pemantauan proses melibatkan penulisan beberapa rule untuk mengatur sub goal, sistem yang memiliki banyak hipotesa keluaran dan data [2]. Metode backward chaining  memiliki  kelebihan  lebih  terfokus  dan  mencoba  menghindari  jalur-jalur  yang  tidak  perlu  dari reasoning.  Dari  hasil  penelitian  diatas  penulis  ingin  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengetahui tingkat kepuasan, akurasi data, dan kecepatan sistem pengguna dalam menggunakan sistem pakar tersebut.

## P ERBANDINGAN M ETODE F ORWARD C HAINING

## DAN B ACKWARD C HAINING P ADA S ISTEM

## P AKAR D IAGNOSIS P ENYAKIT I KAN L ELE S ANGKURIANG
Abdi Pandu Kusuma 1) , Mega Sari 2)
1, 2) Universitas Islam Balitar Fakultas Teknologi Informasi
e-mail: pans.uib1blitar@gmail.com 1) ,  megasari.teknikinformatika@gmail.com 2)
K
Sistem pakar ini diaplikasikan untuk mendiagnosis penyakit ikan lele sangkuriang. Ikan lele sangkuriang dihasilkan  oleh  Balai  Besar  Pengembangan  Budidaya  Air  Tawar  (BBPBAT)  Sukabumi  yang  dirilis  pada bulan Juli 2004. Sangkuriang merupakan hasil perkawinan silang antara F2 betina dan F6 jantan (masih satu keturunan) untuk mendapatkan jenis baru yang lebih baik. Secara fisik, lele sangkuriang hampir sama dengan lele  dumbo.  Perbedaannya  lele  sangkuriang  memiliki  mata  lebih  kecil,  bentuk  badannya  lebih  bulat,  dan warnnya abu-abu. Selain itu ukuran lele sangkuriang lebih kecil dibandingkan lele dumbo[3]. Penyakit adalah kendala  yang  sangat  ditakuti  pembudidaya  karena  menjadi  faktor  utama  penyebab  kematian  lele  dan kegagalan panen. Munculnya penyakit pada lele  disebabkan karena beberapa faktor, diantaranya air  yang kotor atau jarang diganti, pemberian pakan berlebihan, benih yang sakit sejak dibeli, fasilitas budidaya yang telah tercemar penyakit, dan kesalahan penanganan.
Penerapan suatu sistem pakar diperlukan sebuah metode. Dalam diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang ini penulis mengggunakan dua metode yang pertama forward chaining dan backward chaining. Dari kedua metode  yang  digunakan  yaitu  metode  forward  dan  backward  chaining  penulis  ingin  menganalis  kedua metode  tersebut  kedalam  sistem  pakar  penyakit  ikan  lele  sangkuriang  dengan  tujuan  untuk  melihat bagaimana kelayakan penerapan kedua metode tersebut berdasarkan angket kepuasan yang disebar kepada pengguna  atau  seluruh  siswa  agrobisnis  perikanan.  Oleh  karena  itu  dilakukan  penelitian  dengan  judul Analisis metode forward chaining dan backward chaining pada sistem pakar penyakit ikan lele sangkuriang. Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membatu  proses  pembelajaran  jurusan  Agrobisnis  Perikanan  di  SMKN  1 Kademangan agar lebih cepat dan efisien.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. ERD
Entity Relationship Diagram (ERD) pada aplikasi diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang ditunjukkan pada gambar 1. Entity Relationship Diagram (ERD) pada aplikasi diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang ditunjukkan pada gambar 1.
User Id_User Username Memilih Gejala Relasi Penyakit Relasi Gejala Penyakit Id_gejala Nama gejala Analisa Hasil analisa Id_user Id_relasi noip Id_analisa Id_relasi Id_gejala Id_penyakit Id_penyakit Jenis penyakit keterangan Admin input Pages Solusi Id_user username Password Id_pages tipe Isi relasi Relasi gejala solusi Id_solusi Nama solusi Id_solusi Id_gejala 1 M M M M 1 M 1 M 1 M M 1 M 1 1 Analisa 1 1
Gambar 1. ERD (Entity Relationship Diagram)

## ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika (p – ISSN: 1978 – 5232; e – ISSN: 2527 – 337X)
ERD pada gambar 1 ditampilkan implementasi database yang digunakan pada aplikasi ini. Pada database aplikasi ini menggunakan sembilan tabel  yaitu admin, solusi, pages, penyakit, gejala, relasi gejala penyakit, relasi gejala solusi, user dan hasil analisa.. Tabel admin memiliki atribut password, username, dan id_user, table solusi memiliki atribut id_solusi dan nama solusi, table pages memiliki atribut id, type, id_pages, table penyakit memiliki atribut id_penyakit, jenis_penyakit dan keterangan, tabel gejala memiliki atribut id_gejala dan nama_gejala, table relasi gejala gejala penyakit memiliki atribut id_relasi, id_gejala, dan id_penyakit. Tabel  relasi  gejala  solusi  memiliki  atribut    id_solusi,  id_gejala,  table  user  memiliki  atribut  id_user  dan username, table hasil analisa memiliki atribut id_analisa, id_user, id_relasi dan noip. Analisa memiliki atribut id_analisa, id_user, id_relasi dan noip.

## B. Flowchart
1) Flowchart program user
Flowchart program user ditunjukkan seperti pada gambar 2.:
Start Tampilan Menu Input Pilihan Beranda
Tampilan Beranda Register User Tampilan Form Login Diagnosa BC Usename Password Valid ? Diagnosa BC B Diagnosa FC Username Password Valid ? Diagnosa FC C Bantuan Tampilan Bantuan A A A Login Admin Login Admin D Finish
Ya Tidak
Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya A E
Gambar 2. Flowchart Program user
Pada gambar flowchart  program  user 2 dijelaskan ada 6 menu  yang terdapat  pada tampilan user,  yaitu beranda, registrasi user, diagnosa bc, diagnosa fc, bantuan, dan lofin admin. Beranda berisi tentang informasi ikan lele sangkuriang dan system pakar. Menu registrasi user berisi form registrasi. Menu  Diagnosa bc berisi tentang proses diagnosis menggunakan metode backward chaining, menu diagnosa fc berisi tentang proses
diagnosa menggunakan metode forward chaining., menu bantuan berisi tentang cara cara mengoperasikan program aplikasi, dan menu Login admin berisi form untuk login admin.

## 2) Flowchart Sub program diagnosa Backward Chaining
Flowchart sub programi ditunjukkan seperti pada gambar 3 berikut:
B Pilih Penyakit Proses penyakit Pilih Gejala Proses Gejala Hasil Diagnosis Penyakit E
Gambar 3. Flowchart sub program diagnosa Backward Chaining Pada gambar flowchart 3 dijelaskan proses diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang menggunakan metode backward chaining. Pertama user memilih jenis penyakit yang sudah disediakan di form, kemudian penyakit akan  di  proses  oleh  sistem  dan  selanjutnya user memilih  gejala  yang  dialami  oleh  ikan  lele  sangkuriang berdasarkan form  yang sudah disediakan.inputan jenis penyakit dan gejala diproses menggunakan metode backward chaining . Hasil diagnosa dan solusi akan diampaikan kepada user.
3) Flowchart Sub program diagnosa Forward Chaining
Flowchart sub  program  diagnosa Forward  Chaining adalah  gambaran  dari  proses  berjalannya  sebuah diagnosis penyakit ikan lele sangkurian menggunanakan metode forward chaining . Flowchart sub program ditunjukkan seperti pada gambar 4.
C
Pilih Gejala Proses Gejala Hasil Diagnosis Penyakit E
Gambar 4. Flowchart sub program diagnosa Forward Chaining Pada gambar 4 dijelaskan proses diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang menggunakan metode forward chaining. Pertama user memilih gejala yang dialami oleh ikan lele sangkuriang berdasarkan form yang sudah disediakan. Kemudian gejala yang telah di inputkan diproses menggunakan metode forward chaining . Hasil diagnosa penyakit dan solusi akan diampaikan kepada user.
4) Flowchart program admin
Flowchart program admin ditunjukkan seperti pada gambar 5.
D Username Password Valid ? Tampilan Home Admin Input pilihan Beranda Tampilan Beranda F Login gagal Daftar Penyakit Data Gejala
Data solusi Data rule Halaman Statis Pengguna Finish Log Out
Update Data Penyakit Update Data Gejala
Update Data Solusi Update Data Rule
Update Data Hslsmsn Statis Tampilan Data Pengguna Proses Log Out G G G H H E F Ya Tidak T T T T T T T T Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya F
Gambar 5. Flowchart program admin
Pada gambar 5 terdapat delapan menu yaitu beranda, data penyakit, daftar gejala, data solusi, data rule, halaman statis, pengguna dan log out. Beranda berisi ucapan selamat datang kepada admin, data penyakit berisi tentang penyakit dan admin dapat mengubah, menambah dan menghapus data penyakit. Menu Daftar gejala berisi tentang data gejala yang sudah di inputkan dan admin bisa merelasikan gejala dengan solusi. Menu data solusi berisi tentang solusi yang ada dan admin bisa mengubah dan menambah solusi baru. Menu data rule berisi tentang relasi antara gejala dan penyakit ikan. Menu halaman statis berisi sub menu dari edit home dan bantuan yang terhubung pada tampilan user. Menu pengguna berisi tentang informasi user yang pernah melakukan diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang. Dan yang terakhir menu log out berfungsi untuk keluar dari menu admin.

## 5) Flowchart update data
Flowchart update data ditunjukkan seperti pada gambar 6.
Tampilan Data: 1. Data Penyakit
2. Data Gejala 3. Data Solusi Data Penyakit Data Gejala Tidak Tidak Data Penyakit Ya
Tambah Data Proses simpan data Tambah Lagi Ya Input data Ya Ya Input data Tidak Ya Edit Data Hapus Data Ya Edit Lagi Proses
simpan data
Tidak
Ya Input data Proses simpan data Hapus Lagi Ya Data Gejala Tambah Data Proses simpan data Tambah Lagi Ya Input data Ya Ya Input data Tidak Ya Edit Data Hapus Data Ya Edit Lagi Proses simpan data Tidak
Ya Input data Proses simpan data Hapus Lagi Tidak Tidak F G Data Solusi Ya Tambah
Data
Proses simpan data Tambah Lagi Ya Input data Ya Ya Input data Tidak Ya Edit Data Hapus Data Ya Edit Lagi Proses simpan data Tidak
Ya Input data Proses simpan data Hapus Lagi Tidak Tidak Data Solusi Gambar 6 Flowchart update data
Vol. 12 No. 1 Mei 2019, pp. 59 – 71
Flowchart update data ditunjukkan seperti pada gambar 7.
Tampilan Data: 1. Data Rule 2. Halaman Statis
Data Rule
Data Rule Ya Ya Input data Ya Edit Data Hapus Data Ya Edit Lagi Proses
simpan data
Tidak
Ya Input data Proses simpan data Hapus Lagi Tidak F H Halaman Statis Halaman Statis Ya Ya Input data Ya Edit Data Hapus Data Ya Edit Lagi Proses simpan data
Tidak
Ya Input data Proses simpan data Hapus Lagi Tidak Tidak Tidak Gambar 7 Flowchart update data Pada gambar 6 dan 7,admin melakukan proses update data antara lain data penyakit, data gejala dan data solusi. Admin melakukan update data jika dibutuhkan, jika admin ingin melakukan update data maka admin  akan  merubah  data.  Proses update data  dimulai  dengan  memasukkan  data  baru  kemudian menyimpannya.

## C. Data Flow Diagram (DFD)
Data Flow Diagram (DFD) menggambarkan arus dari data yang dihubungkan oleh berbagai proses yang  ada  pada  sistem.  Selain  sebagai  metodologi  pengembangan  sistem  terstruktur,  DFD  merupakan dokumentasi yang mudah dibaca oleh selain orang bidang komputer untuk memahami sistem yang berjalan pada aplikasi diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang [3].

## 1) DFD level 0
DFD  level  0  atau  bisa  juga  disebut  diagram  konteks  merupakan  gambaran  bagaimana  sistem berinteraksi dengan external entity . DFD Level 0 ditunjukkan seperti pada gambar 8.
USER ADMIN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN LELE SANGKURIANG Konsultasi Login User Hasil Konsultasi Verifikasi Login Login Admin Input gejala Input data penyakit Input data solusi Verifikasi Login Lap. Data gejala Lap. Data penyakit Lap. Data solusi
Gambar 8 DFD level 0
Dalam DFD level 0 tersebut terdapat beberapa pihak yang terkait yang digambarkan secara umum, adapun pihak yang terlibat diantaranya:
a. Pengguna , merupakan pengguna aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang yaitu  khususnya  jurusan  Agrobisnis  perikanan  seperti  guru  dan  siswa  yang  ingin  melakukan diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang.
b. Admin, merupakan seseorang yang berkompeten dalam bidang ilmu diagnosis penyakit ikan, yaitu  admin  jurusan  perikanan.  Admin  disini  merupakan  seseorang  yang  ditunjuk  untuk mengelola aplikasi, dikarenakan berkesinambungan dengan pekerjaannya yang lain, admin ini nantinya dapat melihat seluruh data gejala, data penyakit, data solusi menambah, menghapus, dan merubah data pada aplikasi ini.
Berdasarkan diagram konteks tersebut Admin melakukan login , yang mampu menambah, mengubah bahkan  menghapus  data    gejala,  penyakit  serta  solusi  pada  aplikasi.  Sedangkan  Pengguna  hanya  dapat melakukan konsultasi diagnosis melalui aplikasi tersebut.

## 2) DFD level 1
DFD Level 1 dikembangkan dari penjabaran DFD Level 0. Lingkaran sistem pada DFD Level 0 dapat dimodelkan secara lebih terperinci menjadi sebuah DFD dengan lebih dari satu lingkaran proses. DFD Level 1 ditunjukkan  seperti pada gambar 9.
Admin 1 Input Data
Gejala Penyakit Solusi 2 Konsultasi 3 Laporan User Hasil Konsultasi Data Penyakit Data Solusi Data Gejala Data Gejala disimpan Data Penyakit disimpan Data Solusi disimpan Data Solusi dimasukkan Data Konsultasi Info Hasil konsultasi Laporan hasil konsultasi Data Konsultasi disimpan Data Penyakit dimasukkan Data Gejala dimasukkan Laporan hasil konsultasi
Gambar 9  DFD level 1
Sesuai dengan gambar 9 DFD level 1 admin melakukan input data, data yang diinput berupa gejala, penyakit  dan  solusinya.  Selain  itu  admin  juga  bisa  merubah  semua  data  pada  gejala,  penyakit  dan  solusi. Kemudian user melakukan proses konsultasi dengan menginputkan gejala-gejala yang dirasaka dan sesuai dengan form yang disediakan. Selanjutnya data akan diproses untuk mengetahui penyakit yang dialami dan menyimpan data sebagai laporan pada user .

## 3) DFD level 2
DFD Level 2 Proses  Input Data menjelaskan detail dari  DFD level 1 pada proses input data. DFD level 2 ditunjukkan seperti pada gambar 10.
Admin Penyakit Gejala Data Disimpan 1.1 Input Data Gejala Data Gejala 1.2 Input Data Penyakit 1.3 Input Data Solusi Data Solusi Data Penyakit Data Disimpan Solusi Data Disimpan Gambar 10 DFD level 2
Sesuai dengan gambar DFD level 2 admin meliki hak akses penuh untuk melakukan perubahan data pada database, data input gejala memiliki database gejala. Data input penyakit memiliki database penyakit dan data solusi memiliki database solusi. Semua database ini berfungsi untuk menyimpan data, kemudian untuk melakukan perubahan maupun penambahan data.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Tampilan Sistem.
Pada tampilan sistem ditampilkan beberapa tampilan utama, diantaranya tampilan home dan tampilan register user .

## 1) Halaman Home
Tampilan halaman utama aplikasi atau halaman home aplikasi Sistem pakar diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang adalah seperti gambar 11.
Gambar 11 halaman home
Gambar 11 ditampilkan tampilan Halaman Utama (Beranda) di dalam aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit  ikan  lele  sangkuriang  .Pada  halaman  ini  terdapat  dua  menu  yang  bisa  diakses user, yaitu  menu diagnose BC, Diagnosa FC, Register user dan Bantuan. Sedangkan menu  Admin, hanya boleh diakses oleh admin saja. Menu diagnosa digunakan user untuk diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang.. Menu bantuan berisi tentang langkah-langkah menjalankan aplikasi ini. Sedangkan menu Admin, hanya boleh diakses oleh admin, di dalam menu tersebut admin bisa melakukan edit dan hapus data..

## B. Halaman Register User
Tampilan register user aplikasi Sistem pakar diagnosis penyakit ikan lele sangkuriang seperti gambar 12.
Tampilan Register user pada gambar 12 ditampilkan form untuk pendaftaran user.
C. Pengujian sistem

## 1) Beta testing
Pengujian  aplikasi  analisis  perbandingan  metode  forward  chaining  dan  backward  chaining  pada system  pakar  diagnosis  penyakit  ikan  lele  sangkuriang  ini  dilakukan  pengujian  beta  dengan  membagi kuesioner kepada siswa kelas X, XI dan XII dan kepada seorang pakar dengan total sebanyak 70 responden. Daftar pertanyaan kuesioner meliputi 3 aspek yaitu aspek pengujian kepuasan pengguna, aspek kecepatan sistem, dan aspek keakurasian data yang dibagi menjadi beberapa pertanyaan.
Berdasarkan hasil kuesioner yang telah disebarkan, mendapatkan nilai sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Nilai Kuesioner Responden Forward Chaining Backward Chaining 1 64 60 2 62 66 3 60 60 4 60 60 5 65 58 6 68 56 7 69 60 8 64 48 9 61 54 10 65 54 11 56 45 12 63 45 13 66 45 14 58 45 15 64 45 16 55 60 17 54 49 18 55 58 19 66 58 20 61 60 21 60 45 22 60 53 23 39 53 24 30 45 25 53 48 26 55 60 27 60 53 28 58 45 29 56 45 30 66 62 31 66 62 32 72 60 33 71 61 34 66 66 35 59 59 36 70 59 37 66 69 38 60 62 39 69 61 40 72 56 41 66 63 42 60 60 43 52 60 44 41 45 45 41 59
ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika (p – ISSN: 1978 – 5232; e – ISSN: 2527 – 337X)
Vol. 12 No. 1 Mei 2019, pp. 59 – 71
Responden Forward Chaining Backward Chaining 46 60 31 47 55 49 48 53 50 49 60 50 50 64 59 51 59 60 52 60 54 53 55 54 54 60 50 55 61 52 56 63 49 57 61 55 58 63 56 59 60 49 60 57 59 61 59 60 62 52 58 63 38 60 64 57 67 65 53 63 66 59 62 67 60 54 68 60 61 69 60 63 70 60 55 TOTAL 4153 3877

## 2) SPSS (Statistical Product and Service Solutions)
Pengujian  aplikasi  menggunakan  aplikasi  SPSS  (Statistical  Product  and  Servicce  Solutions)  16.0 dengan hasil seperti dibawah pada tabel 2 .
Tabel 2 Hasil Perhitungan Analisis SPSS Metode Statistic Std. Error SkorTotal Forward Chaining Mean 59,3286 92688 95% Confidence interval for Mean Lower bound 57,4795 Upper bound 61,1776 5% Trimmed Mean 59,9286 Median 60,0000 Variance 60,1370 Std. Deviation 7,75480 Minimum 30,0000 Maximum 72,0000 Range 42,0000 Interquartie Range 8,00000 Skewness -1,4550 287 Kurtosis 3,3410 566 Backward Chaining Mean 55,3857 84277 95% Confidence interval for Mean Lower bound 53,7044 Upper bound 57,0670 5% Trimmed Mean 55,5317 Median 58,0000 Variance 49,7190 Std. Deviation 7,05114 Minimum 31,0000 Maximum 69,0000
Range 38,0000 Interquartie Range 10,2500 Skewness -725 287 Kurtosis 644 566
Dari hasil tabel 2 dapat dilihat pada kolom Shapiro-Wilk dan dapat diketahui bahwa nilai signifikansi untuk  Metode Forward  Chaining adalah  0.000  dan  untuk  Metode Backward  Chaining 0.001  maka  dapat disimpulkan  bahwa  data  pada  variabel Forward  Chaining dan  untuk Backward  Chaining berdistribusi normal.
Pada tabel 2 terlihat rata-rata ( mean ) untuk metode Forward Chaining adalah 59.328 dan untuk metode backward chaining adalah 55.385, artinya bahwa skor total tentang kepuasan pengguna kecepatan sistem dan keakurasian data lebih tinggi daripada skor total kepuasan pengguna kecepatan system dan keakurasian data pada Metode backward Chaining . Nilai t hitung positif, berarti Metode Forward Chaining lebih tinggi dari pada  metode Backward  Chaining. sebaliknya  jika  t  hitung  negatif  berarti  metode forward  chaining lebih rendah dari pada metode backward chaining . Perbedaan rata-rata ( mean difference ) sebesar 3.942 (59.328- 55.385), dan perbedaannya adalah 3.943.

## IV. KESIMPULAN
Pengujian aplikasi yang dilakukan menggunakan pengujian beta dengan menyebar kuesioner kepada 70 responden yang kemudian di analisis menggunakan aplikasi SPSS yang menunjukkan hasil bahwa Metode Forward Chaining adalah 59.328 dan untuk metode backward chaining adalah 55.385, artinya bahwa skor total  tentang  kepuasan  pengguna  kecepatan  sistem  dan  keakurasian  data  lebih  tinggi  daripada  skor  total kepuasan pengguna kecepatan system dan keakurasian data pada Metode backward Chaining .

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ani, A. 2017. Pemrograman sistem pakar . Yogyakarta: Mediakom.
[2]  Akil, I. 2017. Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar . Jurnal Pilar Nusa Mandiri . 13(1). 35-42.
[3]  Gunawan, S. 2017. Kupas tuntas budi daya bisnis lele . Jakarta: Penebar Swadaya.
[4]  Muslihudin,  Oktafianto  M.  (2016). Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Menggunakan  Model Terstruktur dan UML . Yogyakarta: Andi.