SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADUAN PERMASALAHAN LPSE (LAYANAN PENGADAAN SECARA ELEKTRONIK) KABUPATEN KUDUS DENGAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO

Transkripsi

1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGADUAN PERMASALAHAN LPSE (LAYANAN PENGADAAN SECARA ELEKTRONIK) KABUPATEN KUDUS DENGAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO Agus Wahyudi Program studi sistem iformasi, Fakultas ilmu komputer Uiversitas dia uswatoro JL.Nakula No.5 5- semarag 53 Telp: (24)35726 fax (24) Abstrak LPSE (Layaa Pegadaa Secara Elektroik) Kudus adalah sebuah sistem iformasi yag meyediaka layaa pelelaga yag dilakuka secara olie. Tetapi jika ada permasalaha dari user, user harus g ke tempat LPSE Kudus yaitu di kator sekretaris daerah kabupate kudus utuk lis kepada petugas LPSE Kudus. Dari yag diterima oleh petugas LPSE, atiya petugas aka meetuka user yag aka meerima sosialisasi dari petugas LPSE. ii juga membutuhka daa, daa sosialisasi didapatka dari LPSE itu sediri. Utuk megoptimalka daa sosialisasi tetuya petugas harus bearbear teliti dalam meetuka siapa saja yag patas utuk medapatka sosialisasi, jaga sampai sosialisasi yag dilakuka sia-sia dikareaka petugas salah dalam meetuka peserta sosialisasi. Utuk itu diperluka sebuah sistem pedukug keputusa permasalaha LPSE Kudus utuk memudahka user yag melakuka da petugas dalam melakuka da pegolaha. Lapora peelitia tugas akhir ii aka meguraika tetag pegguaa algoritma fuzzy Tsukamoto dalam pembuata sistem pedukug keputusa permasalaha LPSE Kabupate Kudus, Karea Secara umum algoritma fuzzy dapat meagai faktor ketidakpastia secara baik, sehigga dapat diimplemetasika pada proses pegambila keputusa. Kata Kuci-LPSE, Pegadua Permasalaha,, Sistem Pedukug Keputusa, Fuzzy Tsukamoto.Itroductio I. PENDAHULUAN LPSE ( Layaa Pegadaa Secara Elektroik ) Kudus adalah sebuah sistem iformasi yag meyediaka layaa pelelaga yag dilakuka secara olie. Tetapi sayagya jika ada permasalaha dari user, user harus g sediri ke tempat LPSE Kudus, yaitu di kator sekretariat daerah Kabupate Kudus utuk lis kepada petugas LPSE Kudus. Tetuya ii aka merepotka user ketika tempat tiggal user jauh dari kator LPSE Kudus. Selai itu ketika user melakuka permasalaha, bayak dari mereka yag melampirka berkas berupa hard copy, seperti NPWP (Nomor Pokok Wajib Pajak), da dokume-dokume lelag laiya. Hal ii membuat petugas kerepota dalam meyimpa dokume-dokume tersebut, bahka dokume-dokume tersebut bisa saja terselip atau hilag. Dari yag diterima oleh petugas LPSE, atiya petugas aka meetuka user yag aka meerima sosialisasi dari petugas LPSE. ii juga membutuhka daa, daa sosialisasi didapat dari LPSE itu sediri. Utuk megoptimalka daa sosialisasi tetuya petugas harus bear-bear teliti dalam meetuka siapa saja yag patas utuk medapatka sosialisasi, jaga sampai sosialisasi yag dilakuka sia-sia dikareaka petugas salah dalam meetuka peserta sosialisasi. Dalam peetua peserta sosialisasi ii, variabel-variabel pedukug yag dibutuhka oleh petugas LPSE atara lai: lokasi, harga lelag, SKPD, kategori lelag, da status. Lokasi sagat berpegaruh dalam meetuka keputusa ii karea lokasi yag diutamaka adalah lokasi user LPSE yag dekat dega kator LPSE Kabupate Kudus, persetase variabel lokasi sebesar 2% dari total %, harga lelag 3%, SKPD 25%, jeis lelag 5%, da status %. Dalam melakuka perhituga variabel-variabel diatas diguaka metode fuzzy. Karea Secara umum metode fuzzy dapat meagai faktor ketidakpastia secara baik, sehigga dapat diimplemetasika pada proses pegambila keputusa. Model fuzzy bekerja dega megguaka derajat keaggotaa dari sebuah ilai, kemudia diguaka utuk meetuka hasil yag diigika, berdasarka atura-atura yag telah ditetuka. Fuzzy memiliki kemampua utuk mejelaska secara liguistik suatu sistem yag kompleks. Atura-atura dalam model fuzzy pada umumya dibagu berdasarka keahlia mausia da pegetahua heuristik dari sistem yag dimodelka. Tekik ii selajutya dikembagka mejadi tekik yag dapat megidetifikasi atura-atura dari suatu basis yag telah dikelompokka berdasarka persamaa strukturya.[] Utuk itu diperluka sebuah sistem pedukug keputusa permasalaha LPSE Kabupate Kudus utuk mempermudah user da petugas dalam permasalaha ii. Dega begitu meski user bertempat tiggal jauh dari kator LPSE Kudus, user dapat dega mudah melakuka tapa harus g ke kator LPSE Kudus, sedagka utuk petugas juga aka mempermudah dalam membuat lapora da meetuka siapa saja yag layak utuk disosialisasi meski jumlahya sagat bayak.

2 II. LANDASAN TEORI Fuzzy logic adalah metodologi sistem kotrol pemecaha masalah, yag cocok utuk diimplemetasika pada sistem, mulai dari sistem yag sederhaa, sistem kecil, embedded system, jariga PC, multi chael atau workstatio berbasis akuisisi, da sistem kotrol. Metodologi ii dapat diterapka pada peragkat keras, peragkat luak, atau kombiasi keduaya A. Dasar Logika Fuzzy Utuk memahami logika fuzzy, sebelumya perlu memperhatika tetag himpua fuzzy, Himpua fuzzy memiliki 2 atribut yaitu:. Liguistik, yaitu peamaa suatu grup yag mewakili suatu keadaa atau kodisi tertetu dega megguaka bahasa alami, seperti: Muda, Parobaya, Tua. 2. Numeris, yaitu suatu ilai (agka) yag jukka ukura dari suatu variabel seperti: 4, 25, 5, dsb. Disampig itu, ada beberapa hal yag harus dipahami dalam memahami logika fuzzy, yaitu:. Variabel fuzzy, variabel fuzzy merupaka variabel yag hedak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Cotoh: Umur, Temperatur, Permitaa, Persediaa, Produksi, da sebagaiya. 2. Himpua fuzzy, yaitu suatu kelompok yag mewakili suatu keadaa tertetu dalam variabel fuzzy. 3. Semesta Pembicaraa, semesta pembicaraa adalah keseluruha ilai yag diperbolehka utuk dioperasika dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraa merupaka himpua bilaga real yag seatiasa aik (bertambah) secara mooto dari kiri ke kaa. Nilai semesta pembicaraa dapat berupa bilaga positif maupu egatif. Adakalaya ilai semesta pembicaraa ii tidak dibatasi batas atasya. 4. Domai himpua fuzzy adalah keseluruha ilai yag diijika dalam semesta pembicaraa da boleh dioperasika dalam suatu himpua fuzzy. Seperti halya semesta pembicaraa, domai merupaka himpua bilaga real yag seatiasa aik (bertambah) secara mooto dari kiri ke kaa. Nilai domai dapat berupa bilaga positif maupu egatif. B. Fugsi Keaggotaa Fugsi keaggotaa adalah grafik yag mewakili besar dari derajat keaggotaa masig-masig variabel iput yag berada dalam iterval da.. Grafik Keaggotaa Kurva Liier Pada grafik keaggotaa liier, sebuah variabel iput dipetaka ke derajat keaggotaaya dega digambarka sebagai suatu garis lurus. Ada dua keadaa himpua fuzzy yag liear. Pertama, keaika himpua dimulai pada ilai domai yag memiliki derajat keaggotaa ol [] bergerak ke kaa ju ke ilai domai yag memiliki derajat keaggotaa lebih tiggi. Gambar grafik fugsi keaggotaaya adalah: a b Gambar 2. Grafik keaggotaa kurva liier aik [4] Keaggotaa:. Kedua, merupaka kebalika yag pertama. Garis lurus dimulai dari ilai domai dega derajat keaggotaa tertiggi pada sisi kiri, kemudia bergerak ru ke ilai domai yag memiliki derajat keaggotaa lebih redah. Gambar grafik fugsi keaggotaaya adalah: Gambar 2.2 Grafik keaggotaa kurva liier turu [4] Fugsi keaggotaa: ; x a µ[x]= (x-a) / (b-a); a x b ; x = b a domai b µ[x]= (b-x) / (b-a); a x b ; x b C. Fuzzy Tsukamoto Secara umum betuk model fuzzy Tsukamoto adalah: If (X IS A) ad (Y IS B) The (Z IS C)

3 Di maa A, B, C adalah himpua fuzzy. Misalka diketahui 2 rule berikut: IF (x is A ) AND (y is B ) THEN (z is C ) IF (x is A 2 ) AND (y is B 2 ) THEN (z is C 2 ) Dalam iferesiya, metode Tsukamoto megguaka tahapa berikut: a. Fuzzyfikasi b. Pembetuka basis pegetahua Fuzzy (Rule dalam betuk IF...The) c. Mesi iferesi, megguaka fugsi implikasi MIN utuk medapatka ilai α-predikat tiap-tiap rule (α, α 2, α 3,... α ). Kemudia masig-masig ilai α predikat ii diguaka utuk meghitug keluara hasil iferesi secara tegas (crisp) masig-masig rule (z, z2, z3,...z) d. Defuzzyfikasi, megguaka metode rata-rata (average) D. Sistem Pedukug Keputusa Sistem pedukug keputusa atau decisio support system (DSS) adalah suatu sistem iformasi utuk membatu maajer dalam proses pegambila keputusa setegah terstruktur (semi structured) supaya lebih efektif dega megguaka model-model aalitis da yag tersedia.[3] Tujua sistem pedukug keputusa atara lai:. Membatu maajer megambil keputusa setegah terstruktur yag dihadapi oleh maajer. 2. Membatu atau medukug maajeme megambil keputusa buka meggatikaya. 3. Meigkatya efektifitas pegambila keputusa maajeme buka utuk meigkatka efisiesi. Walaupu waktu maajer petig (efisiesi), tetapi efektifitas merupaka tujua utama pegguaa sistem pedukug keputusa. Turba megemukaka bahwa sebuah sistem pedukug keputusa dibagu dari beberapa kompoe subsistem,atara lai:. Subsistem maajeme, meliputi basis yag megadug yag releva dega keadaa yag ada da dikelola oleh sebuah sistem yag dikeal sebagai base maagemet system (DBMS). Subsistem maajema dibagu dari elemeeleme atara lai basis SPK, DBMS (Database Maagemet System), direktori da fasilitas query. 2. Subsistem maajeme model, yaitu sebuah paket peragkat luak yag berisi model-model fiasial, statistik, maagemet sciece, atau model kuatitatif yag lai yag meyediaka kemampua aalisis sistem da maagemet software yag terkait. Salah satu keuggula dari SPK adalah kemempua utuk megitegrasika akses da model-model keputusa 3. Subsistem maajeme pegetahua ( kowledge) yaitu subsistem yag mampu medukug subsistem yag lai atau berlaku sebagai sebuah kompoe yag berdiri sediri (idepedet). Permasalaha yag dihadapi oleh SPK aka bertambah kompleks da rumit sehigga diperluka pegalama utuk memberika solusi yag baik di luar kemampua SPK biasa Subsistem atarmuka peggua (user Iterface), yag merupaka media tempat komuikasi atara peggua da sistem pedukug keputusa serta tempat peggua memberika peritah kepada sistem pedukug keputusa. Kompoe atarmuka suatu SPK (Maagemet of the Iterface Subsytem) adalah peragkat keras da peragkat luak yag memberi atarmuka atara pemakai da SPK Kompoe atarmuka meyajika keluara (output) SPK pada pemakai da megumpulka masuka (iput) ke dalam SPK. III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM A. Pegembaga Sistem Tahapa pegembaga sistem ii megguaka tahapa model web egieerig dari Pressma yaitu:. Costumer Commuicatio (Komuikasi dega Peggua) Komuikasi yag baik dega user merupaka saraa efektif dalam membuat atau meerjemahka apa saja yag user igika (requiremets). 2. Web Egieerig Plaig/Perecaaa Tahap peggabuga requiremet (kebutuha) da iformasi dari user da perecaaa tekis serta meaggapi respo (taggapa) dari user. Perecaaa tekis dilakuka dega megidetifikasi peragkat luak maupu peragkat keras apa saja yag dibutuhka, respo dari peggua dapat dilakuka dega cara wawacara kepada user, tergatug kesepakata pegembag. 3. Web Egieerig Modellig a. Aalysis Modellig Aalysis modelig, merupaka tahap berikutya dari plaig da komuikasi dega user.. Aalisis Isi ( Cotet), merumuska kebutuha (requiremets) dari user serta permasalaha apa yag aka diselesaika. 2. Aalisis Iteraksi, dilakuka dega megidetifikasi iteraksi peggua dega sistem berdasarka hak akses peggua. 3. Aalisis Fugsioal, dilakuka dega megidetifikasi operasi-operasi yag aka dijalaka da proses-proses yag terpisah dega sistem tetapi sagat petig bagi peggua. 4. Aalisis Kofigurasi, dilakuka dega megidetifikasi ligkuga da ifrastruktur yag tepat utuk aplikasi yag aka dibuat. b. Desig Modellig Tahap desai yag dilakuka yaitu :

4 . Desai Atarmuka (iterface), desai atarmuka dilakuka dega memeriksa kumpula iformasi yag telah dilakuka pada tahap aalisis, membuat sketsa atarmuka dari aplikasi web, memetaka obyektif peggua ke dalam atarmuka yag spesifik. 2. Desai Estetika, desai estetika dilakuka dega meracag tampila halama dega kombiasi wara, teks da gambar yag sesuai dega isi da tujua aplikasi web. 3. Desai Isi (cotet), desai isi dilakuka dega meracag cotet dari aplikasi web. Desai-desai tersebut diracag berdasarka kebutuha iformasi yag telah di idetifikasi pada tahap aalisis. Sedagka desai basis yag dilakuka yaitu : desai model koseptual, desai model logic da desai model fisik. Desai fisik dbedaka mejadi 2 yaitu: i. Desai Navigasi Desai avigasi utuk aplikasi berbasis web memiliki atura atau hak otorisasi utuk setiap peggua sesuai dega alur kerja sistem. ii. Desai Arsitektur Desai arsitektur utuk aplikasi berbasis web difokuska pada struktur hypermedia secara keseluruha dari aplikasi web. Struktur arsitektur berkaita erat dega tujua dari pegembaga situs, cotet yag disediaka da peggua yag megujugi situs (ed-user). 4. Web Egieerig Costructio a. Implemetasi (codig) Implemetasi (codig), implemetasi dilakuka dega megaplikasika halama web dalam betuk HTML berdasarka hasil peracaga isi pada aktivitas pada otechical member sedagka implemetasi isi da fugsi logika dibuat dalam betuk PHP. b. Pegujia (Compoet Test) Proses pegujia dilakuka utuk megetahui kemugkia terjadiya kesalaha seperti kesalaha pada skrip atau form, avigasi atatupu tampila. 5. Web Egieerig Delivery ad Evaluatio Serah terima da respo dilakuka dega meyebarka kuisioer kepada respode utuk medapatka peilaia dari setiap kriteria pada evaluasi. Kriteria evaluasi yag diilai adalah usability (keguaa), fuctioality (fugsioal), serta reliability. Efficiecy da kegiata maiteace pada peelitia ii tidak dilakuka karea sistem belum dilakuka istalasi.[8] B. Implemetasi Fuzzy Pada tahap ii, ilai variabel pedukug keputusa dicari megguaka fugsi keaggotaa himpua fuzzy dega memperhatika ilai maksimum da ilai miimum dari tiap variabel. Utuk saat ii variabel pedukug atara lai: variabel lokasi (2%), variabel kategori lelag (5%), variabel SKPD(25%), variabel harga lelag (3%), da variabel status (%). Tabel 3. Peilaia Variabel Lokasi LOKASI NILAI PERSENTASE KUDUS JEPARA 9 PATI 8 REMBANG 7 BLORA 6 GROBOGAN 5 LAINNYA 4 2% Tabel 3.2 Peilaia Variabel Kategori Lelag KATEGORI NILAI PERSENTASE KONSTRUKSI BARANG 8 JASA (KONSULTASI) 6 LAINNYA 4 5% Tabel 3.3 Peilaia Variabel SKPD SKPD NILAI PERSENTASE PERTANIAN PENDIDIKAN 8 DISHUB 6 LAINNYA 4 25% Tabel 3.4 Peilaia Variabel Harga Lelag Harga NILAI PERSENTASE 4 juta juta < 4 juta 8 < juta 6 3% Tabel 3.5 Peilaia Variabel Status Status NILAI PERSENTASE Belum Diproses Sudah Diproses 5 % Cotoh perhituga pedukug keputusa dega fuzzy Tsukamoto: Misal: Seorag user yag berama x bertempat tiggal di kudus dari skpd pertaia, dia megikuti kategori lelag yaitu pada kategori kostruksi, da harga lelagya yaitu berkisar > 4 juta, ia megaduka permasalahaya kepada petugas megeai lamaya upload file ke sistem LPSE. Selajutya

5 itu diterima oleh petugas tapi status ya belum diproses oleh petugas. Berdasarka kriteria dari permasalaha yag ada, maka variabel fuzzy dapat dimodelka mejadi grafik keaggotaa seperti berikut:. Variabel Lokasi sebesar 2%, terdiri atas 2 himpua, yaitu TINGGI da RENDAH RENDAH TINGGI µ RENDAH [x] = 25 x x µ TINGGI [x] = x 25 x Nilai variabel 2 Gambar 3. Fugsi Keaggotaa Variabel Lokasi µ RENDAH [] = (25-25)/25 = µ TINGGI [] = (25-)/25 = 3. Variabel kategori sebesar 5%, terdiri atas 2 himpua, yaitu TINGGI da RENDAH RENDAH TINGGI µ RENDAH [x] = 2 x x Derajat keaggotaa utuk lokasi kudus(*2%) adalah: µ RENDAH [] = (2-2)/2 = µ TINGGI [] = (2-)/2 = 2. Variabel skpd sebesar 25%, terdiri atas 2 himpua, yaitu TINGGI da RENDAH RENDAH µ TINGGI [x] = x x 2 2 ` 2 TINGGI Nilai variabel 5 Gambar 3.3 Fugsi Keaggotaa Variabel Kategori µ RENDAH [x] = 5 x x µ TINGGI [x] = x x 5 5 Nilai variabel 25 Gambar 3.2 Fugsi Keaggotaa Variabel Skpd Derajat keaggotaa utuk skpd pertaia(*25%) adalah: 5 Derajat keaggotaa utuk kategori kostruksi(*5%) adalah: µ RENDAH [] = (5-5)/5 = µ TINGGI [] = (5-)/5 = 4. Variabel harga sebesar 3%, terdiri atas 2 himpua, yaitu TINGGI da RENDAH

6 RENDAH TINGGI Nilai variabel 3 Gambar 3.4 Fugsi Keaggotaa Variabel Harga µ RENDAH [x] = 3 x x µ TINGGI [x] = x x Derajat keaggotaa utuk status belum diproses (*%) adalah: µ RENDAH [4] = (-)/ = µ TINGGI [4] = (-)/ = 6. Utuk keteraga, terdiri atas 2 himpua, yaitu da Sms SMS SOSIALISASI µ TINGGI [x] = x x Derajat keaggotaa utuk harga > 4 juta(*3%) adalah: µ RENDAH [] = (3-3)/3 = µ TINGGI [] = (3-)/3 = 5. Variabel status sebesar %, terdiri atas 2 himpua, yaitu TINGGI da RENDAH RENDAH TINGGI Nilai variabel Gambar 3.6 Fugsi Keaggotaa Variabel Keteraga µ SMS [x] = x x Nilai variabel Gambar 3.5 Fugsi Keaggotaa Variabel Status µ SOSIALISASI [x] = x x µ RENDAH [x] = x x Dari ilai-ilai yag telah ditetapka pada tabel-tabel tersebut, kemudia dimasukka kedalam sebuah rule yag telah dibuat utuk dijadika sebuah fuzzy output. Berikut ii adalah Rule yag aka diguaka utuk perhituga fuzzy:

7 [R] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI THEN [R2] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status RENDAH THEN [R3] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga RENDAH Ad status TINGGI THEN Sms [R4] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori RENDAH Ad harga TINGGI Ad status TINGGI THEN [R5] IF lokasi TINGGI Ad skpd RENDAH Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI [R6] IF lokasi RENDAH Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI [R7] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI [R8] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori RENDAH Ad harga TINGGI Ad status TINGGI [R9] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori RENDAH Ad harga RENDAH Ad status TINGGI Kemudia dari rule yag telah ditetuka diterapka fugsi MIN utuk setiap atura. [R] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI THEN α predikat = mi (;;;;) = (z-)/ = z = [R2] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status RENDAH THEN α predikat = mi (;;;;) = (z2-)/ = z2 = [R3] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga RENDAH Ad status TINGGI THEN Sms. α predikat = mi (;;;;) = (-z3)/ = z3 = [R4] IF lokasi TINGGI Ad skpd TINGGI Ad kategori RENDAH Ad harga TINGGI Ad status TINGGI THEN α predikat = mi (;;;;) = (z4-)/) = z4 = [R5] IF lokasi TINGGI Ad skpd RENDAH Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI α predikat = mi (;;;;) = (-z5)/= z5 = [R6] IF lokasi RENDAH Ad skpd TINGGI Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI α predikat = mi (;;;;) = (-z6)/ = z6 = [R7] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori TINGGI Ad harga TINGGI Ad status TINGGI α predikat = mi (;;;;) = (-z7)/ = z7 = [R8] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori RENDAH Ad harga TINGGI Ad status TINGGI α predikat = mi (;;;;) = (-z8)/ = z8 = [R9] IF lokasi RENDAH Ad skpd RENDAH Ad kategori RENDAH Ad harga RENDAH Ad status TINGGI α predikat = mi (;;;;) = (-z9)/ = z9 = ilai tegas (defuzzyfikasi) z dapat dicari megguaka ratarata terbobot, yaitu: = αpred z + αpred2 z2 + αpred3 z3 + + αpred9 z9 = αpred + αpred2 + αpred3 + + αpred Z= Jadi utuk z 85, itu berarti user masuk dalam daftar peserta sosialisasi. Gambar 3.7 Tampila Halama Olah Data

8 C. Hasil Pegujia Sistem Pegujia dilakuka utuk memastika respos atas suatu evet atau masuka aka mejalaka proses yag tepat da meghasilka output sesuai dega racaga. Uji black box ii dilakuka pada program Frot Ed da Back Ed pada sistem pedukug keputusa permasalaha LPSE Kabupate Kudus dega hasil sebagai berikut : Tabel 3.6 Pegujia Frot-ed Sistem Melakuka uji coba Tujua Test tampila awal user Iput/evet home lapor da megisi form lihat Prosedur Pegujia home lapor lihat Output Meampilka halama awal sistem Meampilka form da meampilka pemberitahu a jika telah legkap sukses diisi Meampilka form da meampilka Hasil Uji Tabel 3.7 Pegujia Back-ed Sistem Admi Melakuka uji coba backed sistem Tujua Test admi Iput/evet Megisi Form Logi ame: Agus Password : wahyudi gati olah lapora berdasarka status/waktu/i tesitas logout Prosedur Pegujia tombol logi meeka cetak lapora meeka gati da lik olah da meeka lik cetak lapora lapora da satu salah berdasarka status/waktu/ite sitas logout Output Meampilka halama awal sistem Meampilka form gati Meampilka Meampilka yag rakig user medapatka sosialisasi Meampilka sesuai dega lapora kriteria yag dipilih Keluar dari sistem Hasil Uji

9 Tabel 3.8 Pegujia Back-ed Sistem Super Admi Melakuka uji coba Tujua Test back-ed super admi sistem logout logout Keluar dari sistem Iput/evet Prosedur Pegujia Output Hasil Uji Megisi Form Logi ame: Agus Password : wahyudi meeka tombol logi Meampi lka halama awal sistem Meampi admi lka lpse admi lpse da admi megedit lpse admi lpse Meampi lokasi lokasi da lka megedit variabel variabel lokasi lokasi Meampi skpd skpd da lka megedit variabel variabel skpd skpd Meampi kategori kategori lka da megedit variabel variabel kategori kategori Meampi harga harga da lka megedit variabel variabel harga skpd Meampi gati gati lka form gati

10 IV. KESIMPULAN Setelah melakuka aalisis, meracag da megimplemetasika sistem pedukug keputusa permasalaha LPSE Kab Kudus diperoleh kesimpula sebagai berikut : Sistem ii dapat membatu utuk mempermudah user da petugas dalam permasalaha ii. Bagi user yag bertempat tiggal jauh dari kator LPSE Kudus, user dapat dega mudah melakuka tapa harus g ke kator LPSE Kudus, sedagka utuk petugas juga aka mempermudah dalam membuat lapora da meetuka siapa saja yag layak utuk disosialisasi meski jumlahya sagat bayak. V. REFERENSI [] Hafsah, Heru da Yulia. (28). Sistem Pedukug Keputusa Pemiliha Jurusa Di SMU Dega Logika Fuzzy. Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta. [2] Turba & Jay E.A. (2). Sistem Pedukug Keputusa Da Sistem Cerdas. Terjemaha: Adi (25). Yogyakarta: Adi. [3] Jogiato. (23). Sistem Tekologi Iformasi. Yogyakarta: Adi. [4] Sutojo, T dkk. (2). Kecerdasa Buata. Yogyakarta: Adi. [5] Febria, Jack. (27). Kamus Komputer da Tekologi Iformasi. Badug: Iformatika. [6] Supriyato, Aji. (27). Web dega Html. Yogyakarta: Graha ilmu. [7] Kadir, Abdul. (2). Dasar Pemrograma Web Diamis Megguaka Php. Yogyakarta: Adi. [8] Roger S. Pressma, Ph.D. (22). Rekayasa Peragkat Luak. Terjemaha: Adi (25). Yogyakarta: Adi. [9] Sholiq. (26). Pemodela Sistem Iformasi Berorietasi Objek dega Uml. Yogyakarta: Graha ilmu. [] Haviluddi. (2). Memahami Pegguaa UML. FMIPA Uiversitas Mulawarma Samarida. [] Sidi, Betha. (23). Database My SQL. Badug: Iformatika. [2] Siaipar, Padapota. (996). Padua Megguaka Iteret. Jakarta: Elex Media Komputido.