BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Transkripsi

1 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Masalah Pada database standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana data tersebut dipandang oleh pengguna. Oleh karena itu pada database standar, data yang ditampilkan akan keluar seperti data yang telah disimpan. Namun kenyataannya, seseorang kadang membutuhkan informasi dari data-data yang bersifat ambiguous. Sistem yang dibuat pada studi kasus pemilihan spesifikasi komputer ini, ditujukan untuk menangani pencarian spesifikasi paket komputer lengkap yang sesuai dengan kriteria-kriteria dari konsumen. Dari data-data spesifikasi komputer yang ada, maka digunakan untuk melakukan pencarian, paket komputer seperti apakah yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang diinginkan konsumen. Misalkan terdapat sebuah data komputer yang tersimpan pada tabel Data Komputer dengan field kode_produk, merek, type prosesor, harga, kecepatan_prosesor, kapasitas_memori, kapasitas_harddisk, ukuran_vga, ukuran monitor, dan kapasitas power supply seperti pada tabel 3.1. Pada tabel tersebut terdapat tujuh buah variabel fuzzy yaitu Harga, Kecepatan Prosesor, Kapasitas Memori, Kapasitas Harddisk, Ukuran VGA, Ukuran Monitor, dan Kapasitas Power Supply. Masing-masing variabel tersebut akan ditentukan bentuk himpunannya serta dihitung fungsi keanggotaannya. Tabel 3.1 Tabel Data Komputer Kode_ Kecepatan Kapasitas_ Kapasitas_ Merek Type_Prosesor Harga Produk _ Prosesor Memori Harddisk 001 OM 1221i Intel pentium 4 Rp GHz 1 GB 80 GB 002 OM 2202i Intel core duo Rp GHz 1 GB 250 GB 003 OM 2232i Intel core duo Rp GHz 1 GB 250 GB 004 OM 4312i Intel core 2 duo Rp GHz 2 GB 250 GB

2 005 OM 4332i Intel core 2 duo Rp GHz 2 GB 250 GB 006 MW 9112iG Intel core i3 Rp GHz 2 GB 250 GB 007 MW 9312iG Intel core i3 Rp GHz 2 GB 500 GB 008 MW 8313iG Intel core2quad Rp GHz 2 GB 500 GB 009 MW 4202a AMD Athlon II Rp GHz 1 GB 250 GB 010 MW 8313a AMD PhenomII Rp GHz 4 GB 500 GB Kode_ Ukuran_ Ukuran_ Kapasitas_ Merek Type Prosesor Harga Produk VGA Monitor PS 001 OM 1221i Intel pentium 4 Rp MB w 002 OM 2202i Intel core duo Rp MB w 003 OM 2232i Intel core duo Rp MB w 004 OM 4312i Intel core 2 duo Rp MB w 005 OM 4332i Intel core 2 duo Rp MB w 006 MW 9112iG Intel core i3 Rp MB w 007 MW 9312iG Intel core i3 Rp MB w 008 MW 8313iG Intel core2quad Rp MB w 009 MW 4202a AMD Athlon II Rp MB w 010 MW 8313a AMD PhenomII Rp MB w 1. Variabel Harga Variabel harga bisa dikategorikan ke dalam tiga himpunan yaitu: MURAH, SEDANG, dan MAHAL (Gambar 3.1) 1 MURAH SEDANG MAHAL (juta rupiah) Gambar 3.1 Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Harga Fungsi keanggotaan untuk masing-masing himpunan adalah: µ MURAH [ x 1] = 1 x 1 2 [ 3 - x 1 ; 2 x 1 3 1

3 0 x 1 3 µ SEDANG [ x 1] = 1 x 1 = 4 x ; 2 x x 1 2 ; 4 x x 1 6 atau x 1 2 µ MAHAL [ x 1] = 1 x 1 6 x ; 5 x x 1 6 Tabel 3.2 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan harga dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.2 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Harga Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk MURAH SEDANG MAHAL 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Variabel Kecepatan Prosesor Variabel kecepatan prosesor dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu lambat, sedang dan cepat. Himpunan lambat dan cepat menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan sedang menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 LAMBAT SEDANG CEPAT 0.5

4 Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Kecepatan Prosesor µ LAMBAT [ x 2] = 1 x x ; 1.8 x x µ SEDANG [ x 2] = 1 x 2 = 2.6 x ; 2.0 x x ; 2.6 x x 2 3 atau x µ CEPAT [ x 2] = 1 x 2 3 x ; 2.8 x x Tabel 3.3 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan kecepatan prosesor dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.3 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Kecepatan Prosesor Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk LAMBAT SEDANG CEPAT 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II 0 0 1

5 010 MW 8313a AMD PhenomII Kapasitas Memori Variabel kapasitas memory dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR. Himpunan KECIL dan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 KECIL SEDANG BESAR GB Gambar 3.3 Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Kapasitas Memori µ KECIL [ x 3] = 1 x x 3 1 ; 1 x x 3 2 µ SEDANG [ x 3] = 1 x 3 = 2 x 3 1 ; 1 x x 3 2 ; 1 x x 3 3 atau x 3 1 µ BESAR [ x 3] = 1 x 3 3 x 3 2 ; 2 x x 3 2 Tabel 3.4 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan kapasitas memori dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.4 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Kapasitas Memori Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk KECIL SEDANG BESAR

6 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Variabel Kapasitas Harddisk Variabel kapasitas harddisk dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR. Himpunan KECIL dan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 KECIL SEDANG BESAR Gambar 3.4 Fungsi Keanggotaan Untuk Kapasitas Harddisk µ KECIL [ x 4] = 1 x 4 40 GB 160 x ; 40 x x µ SEDANG [ x 4] = 1 x 4 = 160 x 4 40 ; 40 x x ; 160 x x atau x 4 40 µ BESAR [ x 4] = 1 x x

7 ; 160 x x Tabel 3.5 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan kapasitas harddisk dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.5 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Kapasitas Harddisk Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk KECIL SEDANG BESAR 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Variabel Ukuran VGA Variabel ukuran VGA dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR. Himpunan KECIL dan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 KECIL SEDANG BESAR Gambar 3.5 Fungsi Keanggotaan Untuk Ukuran VGA MB µ KECIL [ x 5] = 1 x x ; 256 x 5 512

8 0 x µ SEDANG [ x 5] = 1 x 5 = 512 x ; 256 x x 5 ; 512 x x atau x µ BESAR [ x 5] = 1 x x ; 512 x x Tabel 3.6 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan ukuran VGA dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.6 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Ukuran VGA Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk KECIL SEDANG BESAR 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Variabel Ukuran Monitor Variabel ukuran monitor dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR. Himpunan KECIL dan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 KECIL SEDANG BESAR 0.5

9 Inch Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Untuk Ukuran Monitor µ KECIL [ x 6] = 1 x x 6 3 ; 15.5 x x µ SEDANG [ x 6] = 1 x 6 = 18.5 x ; 15.5 x x 6 3 ; 18.5 x x atau x µ BESAR [ x 6] = 1 x x ; 18.5 x x Tabel 3.7 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan ukuran monitor dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.7 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Ukuran Monitor Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk KECIL SEDANG BESAR 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Variabel Kapasitas Power Supply

10 Variabel kapasitas power supply dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR. Himpunan KECIL dan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga. 1 KECIL SEDANG BESAR Watt Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Untuk Kapasitas Power Supply µ KECIL [ x 7] = 1 x x ; 400 x x µ SEDANG [ x 7] = 1 x 7 = 500 x ; 400 x x ; 500 x x atau x µ BESAR [ x 7] = 1 x x ; 500 x x Tabel 3.8 berikut menunjukkan tabel data komputer berdasarkan kapasitas power supply dan derajat keanggotaannya pada setiap himpunan. Tabel 3.8 Tabel Derajat Keanggotaan pada Variabel Kapasitas Power Supply Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Produk KECIL SEDANG BESAR 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo 1 0 0

11 006 MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Berdasarkan himpunan yang telah didefinisikan di atas, ada beberapa query yang bisa diberikan seperti berikut: 1. Komputer manakah yang mempunyai HARGA yang SEDANG dan KECEPATAN PROSESOR yang CEPAT? Maka statement query yang tepat adalah SELECT Kode_Produk, Merek, Type FROM Data_Komputer WHERE (HARGA = SEDANG ) and (KECEPATAN PROSESOR = CEPAT ) Tabel 3.9 menunjukkan hasil query, yaitu daftar komputer yang memiliki kecepatan prosesor tapi mempunyai harga yang sedang. Kode_ Produk Tabel 3.9 Tabel Hasil Query 1 Derajat Keanggotaan Nilai Fire Strength Merek Type Prosesor Sedang Cepat Sedang & Cepat 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII

12 Setelah nilai fire strength didapat maka seluruh record pada tabel tersebut diurutkan berdasarkan nilai fire strength-nya dari yang terbesar hingga yang terkecil. Urutan teratas berarti produk itulah yang paling direkomendasikan oleh sistem kepada pelanggan. Makin ke bawah nilai rekomendasinya makin menurun hingga mencapai nilai nol. Maka statement query ditambahi dengan : Maka statement query yang tepat adalah SELECT Kode_Produk, Merek, Type FROM Data_Komputer WHERE (HARGA = SEDANG ) and (KECEPATAN PROSESOR = CEPAT ) ORDER BY nilai_fire strength DESC Tabel 3.10 Tabel Hasil Query1 setelah diurutkan Nilai Kode_ Derajat Keanggotaan Merek Type Prosesor Fire Strength Produk Sedang Cepat Sedang & Cepat 007 MW 9312iG Intel core i MW 8313a AMD PhenomII OM 4332i Intel core 2 duo OM 4312i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 4202a AMD Athlon II MW 8313iG Intel core2quad OM 2232i Intel core duo OM 2202i Intel core duo OM 1221i Intel pentium Nilai fire strength didapat dengan membandingkan nilai derajat keanggotaan variabel HARGA pada himpunan SEDANG dengan variabel KECEPATAN PROSESOR pada himpunan CEPAT. Karena operasi menggunakan operator AND, maka nilai fire strength yang diambil adalah nilai tertinggi.

13 2. Misalkan seorang pelanggan menginginkan sebuah komputer dengan HARGA yang MURAH, KECEPATAN PROSESOR yang CEPAT, dan KAPASITAS HARDDISK yang BESAR Maka statement query yang tepat adalah SELECT Kode_Produk, Merek, Type FROM Data_Komputer WHERE (HARGA = MURAH ) and ( KECEPATAN PROSESOR = CEPAT ) and (KAPASITAS HARDDISK = BESAR ) Tabel 3.11 menunjukkan hasil query, yaitu daftar komputer yang memiliki kecepatan prosesor yang cepat dan kapasitas harddisk yang besar dengan harga yang murah. Tabel 3.11 Tabel Hasil Query 2 Kode Derajat Keanggotaan Nilai Fire _Prod Merek Type MURAH CEPAT BESAR strength uk 001 OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 4202a AMD Athlon II MW 8313a AMD PhenomII Tabel 3.12 menunjukkan daftar rekomendasi dengan urutan paling tertinggi sampai ke yang paling rendah. Tabel 3.12 Tabel Hasil Query 2 setelah diurutkan

14 Kode Derajat Keanggotaan Nilai _Prod Merek Type MURAH CEPAT BESAR Fire strength uk 009 MW 4202a AMD Athlon II OM 1221i Intel pentium OM 2202i Intel core duo OM 2232i Intel core duo OM 4312i Intel core 2 duo OM 4332i Intel core 2 duo MW 9112iG Intel core i MW 9312iG Intel core i MW 8313iG Intel core2quad MW 8313a AMD PhenomII Nilai fire strength didapat dengan membandingkan nilai derajat keanggotaan variabel HARGA pada himpunan MURAH dengan variabel KECEPATAN PROSESOR pada himpunan CEPAT dan variabel KAPASITAS HARDDISK pada himpunan BESAR. Karena operasi menggunakan operator AND, maka nilai fire strength yang diambil adalah nilai terendah. Mula-mula nilai keanggotaan pada himpunan MURAH dan CEPAT dibandingkan terlebih dahulu. Hasil operasi akan disimpan pada tabel konversi yang selanjutnya akan dioperasikan lagi dengan nilai keanggotaan himpunan BESAR. Hasil akhir pengoperasian ini akan ditampilkan pada tabel hasil. 3.2 Analisis Kebutuhan Sistem Kebutuhan Input Kebutuhan input pada sistem ini digolongkan menjadi dua bagian input, yaitu input fuzzy dan input non fuzzy. 1. Input fuzzy, terdiri dari:

15 Data-data spesifikasi komputer yang menyangkut kecepatan prosesor, ukuran memory, kapasitas Harddisk, ukuran VGA, ukuran monitor, kapasitas power supply, dan harga. Batas bawah (parameter 1 untuk semua bentuk fungsi), batas atas (parameter 2 untuk fungsi berbentuk bahu dan parameter 3 untuk fungsi segitiga), dan nilai tengah (parameter 2 untuk fungsi segitiga) untuk variabel-variabel diatas. 2. Input non fuzzy, terdiri dari data-data spesifikasi komputer yang menyangkut merek dan kecocokan antara spesifikasi yang satu dengan yang lain Proses Logika Fuzzy Pada Sistem Pada sistem ini proses fuzzy meliputi: 1. Pengambilan nilai input fuzzy ataupun non fuzzy dari dalam database, sesuai dengan keterangan yang disebutkan oleh pembeli. 2. Proses fuzzifikasi dari data input, dengan menggunakan rumus fungsi keanggotaan kurva bahu dan kurva segitiga. 3. Proses logika pengambilan keputusan melalui pembentukan query. 4. Menampilkan hasil rekomendasi sesuai dengan kriteria yang disebutkan oleh pengguna Kebutuhan Output Output atau keluaran dari sistem ini adalah berupa daftar rekomendasi komputer sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh para pelanggan berdasarkan nilai fire strength-nya. Rekomendasi teratas adalah komputer dengan nilai fire strength tertinggi yang menunjukkan bahwa komputer tersebut yang paling mendekati kriteria yang diinginkan oleh pelanggan Perancangan Sistem Diagram Arus Data Diagram arus data merupakan model dari sistem untuk menggambarkan pembagian sistem ke modul yang lebih kecil.

16 1. Diagram Konteks Diagram konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem. Berikut adalah diagram konteks pada sistem penentuan spesifikasi komputer. ADMINISTRATOR data_variabel data_komputer P.0 SPK Fuzzy Komputer query_fuzzy hasil rekomendasi PENGGUNA Gambar 3.8 Diagram Konteks Sistem Pada gambar di atas terdapat dua entitas luar yang berhubungan dengan sistem, yaitu: 1. Administrator, yaitu pihak yang menginput data komputer dan memberikan definisi terhadap variabel dan himpunan yang akan dibentuk serta menentukan interval dan batas-batasnya. 2. Pengguna, yaitu pegawai yang mengoperasikan aplikasi dan memasukkan query sesuai dengan permintaan pelanggan. Data-data komputer di-input-kan ke dalam sistem. Kemudian Administrator akan menentukan jumlah variabel, jumlah dan bentuk himpunan pada masingmasing variabel, menentukan batas atas, bawah dan titik tengah serta interval domain di setiap himpunan. Entitas pengguna akan melakukan query atau permintaan rekomendasi kepada sistem. Hasil atau output yang diharapkan adalah daftar rekomendasi komputer dengan nilai rekomendasi (fire strength) dari yang tertinggi hingga terendah. 2. Diagram Level 1 Diagram level 1 adalah diagram yang menggambarkan proses dari dataflow diagram. Diagram level 1 memberikan pandangan secara menyeluruh mengenai

17 sistem yang ditangani, menunjukkan fungsi-fungsi utama atau proses yang ada, aliran data, dan eksternal entitas. Diagram level 1 secara garis besar ditunjukkan oleh Gambar 3.6 berikut, Administrator data_variabel P1 Input data variabel data_variabel all_kriteria data_variabel data_komputer P2 Input dan konversi data komputer data_komputer data_komputer data_komputer_konversi data_konversi Pengguna query_fuzzy prioritas_komputer P3 Fuzzy Set Gambar 3.9 Diagram Level 1 data_komputer_konversi data_komputer data_variabel Dari gambar di atas terdapat tiga buah proses yang terjadi, yaitu proses input data variabel, proses input dan konversi data komputer dan proses fuzzy set. a. Proses input data variabel. Pada proses ini dilakukan penginputan terhadap data-data komputer ke dalam database. Data-data yang dimasukkan akan disimpan ke dalam Tabel all kriteria. b. Proses input dan koneversi data komputer. Entitas Administrator akan memasukkan data komputer yang tersimpan di database data komputer sekaligus mengkonversi data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam database data konversi. c. Proses Fuzzy Set. Entitas pengguna memasukkan query berdasarkan kriteria yang diinginkan oleh pelanggan. Pada tahap ini sistem akan melakukan analisa terhadap query yang diterima, penghitungan derajat keanggotaan dan penghitungan nilai fire strength dengan memanggil kembali data komputer, data konversi, serta data variabel

18 untuk di hitung. Output dari proses ini berupa Tabel Hasil yang berisikan daftar rekomendasi paket komputer. 3. Diagram Level 2 Administrator data_variabel P.1.1 Input jenis variabel type_himpunan P.1.2 Input type himpunan himpunan P.1.3 Input nilai himpunan data_komputer all kriteria data_variabel data_variabel data_komputer data_komputer P.2.1 Input data komputer data_komputer _konversi P.2.2 Konversi data komputer data_komputer _konversi data_konversi Pengguna data_variabel query_fuzzy P.3.1 Input fuzzy Set data_konversi prioritas_data_komputer nilai_fuzzy_ merek P.3.2 Urutkan Gambar 3.10 Diagram Arus Data prioritas Level 2 data_komputer Pada level 2 terdapat tiga proses yaitu: proses input jenis variabel dan himpunan, proses input data komputer serta konversi data komputer dan input fuzzy set dan urutkan prioritas. 1. Proses input jenis variabel dan himpunan. Pada proses ini entitas administrator akan mendeklarasikan variabel dan mendefinisikan himpunan yang ada pada masing-masing variabel. Administrator juga dapat menambah, menghapus dan mengedit data-data variabel dan himpunan. Setelah himpunan didefinisikan pada masing-masing variabel, maka

19 himpunan tersebut akan diberi nilai batasan sesuai dengan bentuk kurva yang telah ditentukan. Hasil proses ini kemudian disimpan dalam tabel all kriteria. 2. Proses input data komputer dan konversi data komputer. Administrator memasukkan data komputer ke dalam tabel data komputer. Kemudian, data komputer tersebut dikonversi dengan batas variabel dan himpunan yang telah disimpan ke dalam tabel all kriteria kemudian memasukkannya ke dalam tabel data konversi. 3. Proses input fuzzy set dan urutkan prioritas. Pada proses ini, pengguna memasukkan data query fuzzy. Kemudian query tersebut mulai dihitung dengan memanggil data variabel yang ada di tabel all kriteria dan data yang telah dikonversikan pada tabel data konversi. Output dari hitungan tersebut adalah nilai fuzzy dan merek produk yang terdapat pada tabel data komputer kemudian diurutkan sesuai prioritas tertinggi hingga terendah Perhitungan Nilai Fire Strength Operator yang biasa digunakan pada perhitungan nilai fire strength ini hanya ada dua yaitu operator AND dan operator OR. Kedua operator ini digunakan untuk membandingkan kondisi pada klausa WHERE. Karena dalam query bisa saja terdapat banyak variabel linguistik yang akan dibandingkan maka dibutuhkan suatu metode agar sistem mengetahui operator dan operand mana yang harus dieksekusi terlebih dahulu. Oleh karena itu, pada sistem yang akan dibangun ini diterapkan metode infix to postfix pada statement variabel linguistiknya. Sebagai contoh: WHERE HARGA = SEDANG AND KECEPATAN PROSESOR = CEPAT OR KAPASITAS HARDDISK = BESAR Maka urutan pengerjaan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: HARGA = SEDANG pertama KECEPATAN PROSESOR = CEPAT kedua

20 KAPASITAS HARDDISK = BESAR Jika statement linguistik di atas dianggap sebagai format infix, maka format postfix-nya adalah seperti di bawah ini: WHERE HARGA = SEDANG KECEPATAN PROSESOR = CEPAT AND KAPASITAS HARDDISK = BESAR OR Setelah terbentuk dalam format postfix maka urutan proses yang akan dikerjakan oleh sistem adalah: 1. HARGA = SEDANG Operand 1 KECEPATAN PROSESOR = CEPAT Operand 2 AND Operator Sistem akan mengambil nilai keanggotaan dari variabel HARGA dengan himpunan fuzzy SEDANG dan nilai keanggotaan dari variabel KECEPATAN PROSESOR dengan himpunan fuzzy CEPAT yang telah ada pada tabel Constrain. Kemudian dilakukan proses pembandingan pada kedua klausa tersebut. Karena operator yang digunakan adalah AND, maka yang diambil adalah nilai minimal dari kedua nilai keanggotaan tersebut. Selanjutnya nilai tersebut disimpan pada tabel Konversi. 2. Nilai yang disimpan pada tabel Konversi selanjutnya dinamakan Temp1. Temp1 akan dioperasikan lagi dengan operand berikutnya. Temp1 KAPASITTAS HARDDISK = BESAR OR Operand 1 Operand 2 Operator Sistem akan mengambil nilai sementara yang ada pada tabel konversi untuk dioperasikan dengan operand selanjutnya. Karena operator yang digunakan adalah operator OR, maka sistem akan mengambil nilai yang paling tinggi (maksimum) dan selanjutnya disimpan lagi pada tabel Konversi.

21 3. Jika sudah tidak ada operand yang akan dioperasikan berarti nilai terakhir yang disimpan pada tabel Konversi merupakan hasil akhir. Setelah itu data tersebut akan diduplikasikan ke tabel Hasil Algoritma Algoritma adalah kumpulan instruksi atau langkah-langkah yang berhingga jumlahnya yang digunakan untuk menyelesaikan masalah/persoalan logika dan matematika dengan bantuan komputer. Secara garis besar, algoritma Tahani ini dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian besar, yaitu: 1. Algoritma membangun fungsi keanggotaan 2. Algoritma perhitungan nilai keanggotaan 3. Algoritma perhitungan nilai fire strength Algoritma membangun fungsi keanggotaan Fungsi keanggotaan untuk masing-masing himpunan ditentukan oleh bentuk kurva yang akan dipilih. Algoritma untuk membangun fungsi keanggotaaan adalah sebagai berikut: start var real : batas_a,batas_b,batas_c,batas_d input (pilih bentuk kurva!) if bentuk_kurva = linear naik OR linear turun then write (input batas_a) write (input batas_b) end if else if bentuk_kurva = segitiga then write (input batas_a) write (input batas_b) write (input batas_d) end if else then write (input batas_a)

22 write (input batas_b) write (input batas_c) write (input batas_d) end if Algoritma Nilai_Keanggotaan Nilai keanggotaan (membership function) semua anggota/unsur pada masingmasing himpunan dapat dilihat pada algoritma berikut: start var real : batas_a,batas_b,batas_c,batas_d real : nilai_keanggotaan, x if bentuk kurva = linear naik then if x batas_a then nilai_keanggotaan 0 else if x batas_b then nilai_keanggotaan 1 else nilai keanggotaan (x batas_a)/(batas_b batas_a) end if else if bentuk_kurva = linear turun then if x batas_a then nilai_keanggotaan 1 else if x batas_b then nilai_keanggotaan 0 else nilai keanggotaan (batas_b-x)/(batas_b batas_a) end if else if bentuk_kurva = segitiga then if (x batas_a) or (x batas_c) then nilai_keanggotaan 0 else if x = batas_b then nilai_keanggotaan 1 else if (x < batas_b) and (x > batas_a) then nilai keanggotaan (x-batas_a)/(batas_b batas_a) else if (x > batas_c) and (x < batas_b) then nilai_keanggotaan (batas_c -x)/(batas_c batas_b) end if else if bentuk_kurva = trapesium then if (x batas_a) or (x batas_c) then nilai_keanggotaan 0 else if (x batas_c) or (x batas_b) then nilai_keanggotaan 1 else if (x < batas_b) and (x > batas_a) then nilai keanggotaan (x-batas_a)/(batas_b batas_a) else if (x < batas_d) and (x > batas_c)

23 batas_c) end if then nilai_keanggotaan (batas_d -x)/(batas_d Algoritma Perhitungan Nilai Fire Strength Nilai fire strength atau α-cut merupakan hasil operasi dari dua buah himpunan atau lebih. Adapun algoritmanya adalah sebagai berikut: Start Var integer: jumlah operator, jumlah_operand real : nilai_firestrength input write(masukkan jumlah_operand) while jumlah_operand 2 do if operator = AND then nilai_firestrength min (operand1, operand2) else operand = OR then nilai_firestrength max (operand1, operand2) end if end while 3.5 Perancangan Pangkalan Data Karena database fuzzy yang akan dibangun adalah database model Tahani, maka struktur database yang digunakan adalah struktur database relasional. Dalam hal ini diperlukan tujuh buah tabel Struktur Tabel Ketujuh tabel yang akan digunakan adalah sebagai berikut: 1. Tabel Data Komputer Tabel ini digunakan untuk menyimpan data-data tentang merek komputer beserta tipe-tipenya. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel 3.13 berikut. Tabel 3.13 Tabel Data Komputer Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_komputer Varchar 10 Kode komputer merek Varchar 25 Merek komputer type Varchar 15 Tipe komputer

24 harga Integer 11 kecepatan_prosesor double kapasitas_memori double kapasitas_harddisk double ukuran_vga double ukuran_monitor double kapasitas_ps double 2. Tabel Variabel Tabel Variabel memuat semua spesifikasi, fitur-fitur dan atribut dari komputer yang akan menjadi pertimbangan pelanggan dalam membeli komputer. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 3.14 Tabel Variabel Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_komputer Varchar 10 Kode komputer Harga Integer 11 Spesifikasi Komputer kecepatan_prosesor double kapasitas_memori double kapasitas_harddisk ukuran_vga ukuran_monitor kapasitas_ps double double double double 3. Tabel Kriteria Tabel ini digunakan untuk menyimpan nilai jangkauan dari semesta pembicaraa pada masing-masing variabel. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 3.15 Tabel Kriteria Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_variabel Integer 2 nama_variabel Varchar 20 max integer 12 Nilai maksimum semesta pembicaraan min Integer 11 Nilai minimum semesta pembicaraan

25 4. Tabel Himpunan Tabel ini digunakan untuk menyimpan himpunan dari masing-masing variabel. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 3.16 Tabel Himpunan Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_himpunan integer 2 nama_himpunan varchar Tabel Data Konversi Tabel data konversi adalah tabel yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan hasil dari perhitungan nilai keanggotaan (membership function) yang telah ditentukan. Tabel ini bersifat virtual. Artinya, tabel ini dibangun sebagai tempat penyimpanan sementara untuk nilai fire strength antara dua kriteria. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 3.17 Tabel data konversi Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_komputer varchar 2 nama_variabel1 varchar 30 nama_himpunan varchar 30 nilai_firestrength Float Id integer 11 Primary Key 6. Tabel Hasil Tabel ini merupakan output dari query yang dimasukkan oleh user. Tabel hasil berisi daftar produk yang direkomendasikan sesuai dengan permintaan pelanggan yang diurut mulai dari yang mempunyai nilai fire strength tertinggi. Struktur tabel ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 3.18 Tabel Hasil Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_komputer varchar 10 nilai_rekomendasi double 7. Tabel Fungsi Keanggotaan Struktur lengkap Tabel Fungsi Keanggotaan dapat dilihat pada tabel 3.19 berikut,

26 Tabel 3.19 Tabel Fungsi Keanggotaan Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_keanggotaan integer 2 nama_keanggotaan varchar Tabel All Kriteria Tabel ini berisikan batas-batas sebuah himpunan. Masing-masing himpunan mempunyai batas sesuai dengan bentuk kurva keanggotaanya. Tabel 3.20 All Kriteria Nama Field Type data Lebar Keterangan kode_variabel Integer 2 Auto increment kode_himpunan Integer 2 kode_keanggotaan Integer 2 a double Parameter atas b double Parameter atas c double Parameter bawah d double Parameter bawah 9. Tabel Login Struktur lengkap Tabel Login dapat dilihat pada tabel 3.21 berikut, Tabel 3.21 Tabel Login Nama Field Type data Lebar User Varchar 25 Password Varchar 35 Keterangan

27 3.5.2 Relasi Antar Tabel Relasi antar tabel seperti terlihat pada Gambar 3.8. Gambar 3.11 Relasi Antar Tabel 3.6. Perancangan GUI Pembuatan Graphical User Interface pada program ini menggunakan Delphi Tampilan utama terdiri dari empat tab inti. Masing-masing tab mempunyai tool yang sesuai dengan fungsinya.

28 Perancangan Halaman Home Halaman ini merupakan form yang pertama kali tampil pada saat program dijalankan. Halaman home merupakan halaman selamat datang kepada user dengan penjelasan singkat mengenai sistem. Rancangannya dapat dilihat pada Gambar DECISION SUPPORT x Pilih Menu: User About Contact Admin Gambar 3.12 Perancangan Halaman Home Halaman home merupakan halaman utama dari aplikasi yang memililki pilihan menu yang menjadi nafigasi dari aplikasi berupa link untuk ke halaman lain dan ke halaman home sendiri, yaitu user,about, contact, dan amin Perancangan Halaman User Tab Query Builder Tab ini berfungsi untuk merangkai statement query. Query Builder x Pilih Jumlah Pertimbangan

29 Where Proses Cance 3.13 Tab Query Builder Struktur query secara umum terdiri atas Select, From dan Where. Dalam hal ini pengguna hanya diberi pilihan untuk mengkombinasikan struktur Where saja. Sedangkan Select dan from sudah ditetapkan oleh sistem. Struktur Where sendiri juga memiliki tiga unsur penting yaitu: a. combobox Variabel komponen ini menyimpan daftar dari semua Variabel yang telah didefinisikan di depan. b. combobox Himpunan komponen ini menyimpan daftar nama himpunan untuk variabel yang telah dipilih sebelumnya. c. combobox operator. Combobox ini hanya berisi dua pilihan operator saja, yaitu operator AND dan operator OR. Pengguna dapat memilih jumlah klausa Where yang digunakan pada combobox. Tetapi pada sistem ini dibatasi hanya untuk tujuh klausa saja. Untuk menampilkan pilihan variabel, himpunan dan operator tekan tombol mulai yang terdapat di samping combobox Tab Run Query Pada bagian ini menampilkan rekomendasi yang dihasilkan dari query yang telah dibuat pada Tab Query Builder. Run Query Rekomendasi Utama No. Merek Type x

30 Rekomendasi Alternatif No. Merek Type Nilai Rekomendasi Close Gambar 3.14 Tab Run Query Rekomendasi utama merupakan produk yang mempunyai nilai fire strength tertinggi. Sistem juga memberikan beberapa pilihan alternatif yang mendekati kriteria yang diinginkan oleh pembeli. Untuk melihat daftar rekomendasi lainnya beserta nilai rekomendasinya pengguna dapat menekan tombol Laporan. Daftar rekomendasi komputer disajikan sesuai dengan urutan nilai rekomendasi (nilai fire strength) dari yang tertinggi hingga yang paling rendah Perancangan Halaman About Halaman ini terdiri dari sedikit penjelasan mengenai aplikasi terkait dengan penggunaan sistem fuzzy. Rancangan dari halaman about dapat dilihat pada Gambar About x Content Gambar 3.15 Perncangan Halaman About Perancangan Halaman Contact Back

31 Halaman ini berisi informasi mengenai alamat yang dapat dihubungi oleh pengguna apabila ingin memberi masukan berupa kritik dan saran terhadap sistem. Rancangan dari halaman contact dapat dilihat pada Gambar About x Content Gambar 3.16 Perancangan Halaman Contact Home

32 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan tentang implementasi dan pengujian dari aplikasi yang telah dirancang pada bab 3. Implementasi dilakukan untuk mengetahui hasil dari perangkat lunak yang dibangun dan pengujian dilakukan untuk melihat apakah setiap proses yang ada berjalan dengan baik dan output yang dihasilkan sudah sesuai dengan yang diharapkan. 4.1 Implementasi Implementasi Sistem meliputi kebutuhan minimum hardware komputer dan kebutuhan perangkat lunak pendukung aplikasi. Tahap implementasi perangkat lunak merupakan kelanjutan dari tahap perancangan, sehingga implementasi ini harus didasarkan pada perancangan yang telah dilaksanakan sebelumnya. Dalam proses pembuatan aplikasi, konfigurasi komputer yang digunakan adalah notebook DELL Inspiron 1018 dengan spesifikasi processor Intel atom 1.66 Ghz, RAM 1 GB dengan sistem operasi Microsoft Windows 7 Starter. Tetapi aplikasi ini juga dapat dijalankan dengan konfigurasi minimal komputer sebagai berikut: 1. Prosesor dengan kecepatan proses 1000 MHz 2. Sistem Operasi versi Microsoft Windows XP atau lebih 3. Memory primer (RAM) berkapasitas 128 MegaByte 4. VGA dengan resolusi minimum 800x600 pixel 5. Mouse 6. Keyboard

33 Perangkat lunak yang dibutuhkan untuk pengembangan dan implementasi sistem fuzzy untuk proses pendukung keputusan penentuan spesifikasi komputer yang dibutuhkan adalah: 1. Windows 7 2. Apache Web Server dan Database MySQL yang telah tergabung dalam aplikasi XAMPP. 3. Delphi Sebagai User Seorang pengguna (user) tidak diberikan hak akses untuk menambah ataupun mengubah informasi yang terdapat pada sistem. User hanya dapat menggunakan sistem pendukung keputusan penentuan spesifikasi komputer pada halaman user melihat keterangan-keterangan dan informasi pada halaman about dan memberikan kritik dan saran melalui pada halaman contact. Gambar 4.1 Halaman Home

34 Gambar 4.2 Query Builder Gambar 4.2 adalah tampilan jendela Query Builder. Langkah pertama yang dilakukan untuk membangun sebuah query adalah menentukan jumlah perbandingan. Artinya, klausa Where menentukan seberapa banyak perbandingan variabel yang ingin diambil. Setelah tombol Mulai ditekan, maka akan muncul perulangan untuk variabel dan himpunan sebanyak jumlah perbandingan yang dimasukkan. Sedangkan untuk ComboBox operator akan muncul sebanyak n-1 kali. Operator yang disediakan hanya ada dua jenis, yaitu operator AND dan operator OR. Selanjutnya setelah muncul kotak konfirmasi, maka akan dilakukan pencarian nilai fire srength. Dengan menekan tombol Proses, nilai keanggotaan pada himpunan pertama akan dibandingkan dengan nilai keanggotaan kedua. Jika operator yang yang digunakan adalah AND maka nilai yang paling kecil akan dipilih. Sementara untuk operator OR nilai yang diambil adalah nilai yang paling besar. Hasil perbandingan nilai tersebut akan disimpan kembali pada Tabel Konversi. Jika himpunan yang akan dibandingkan berjumlah tiga buah, maka nilai yang telah tersimpan pada tabel Konversi tersebut akan dibandingkan lagi dengan nilai keanggotaan pada himpunan ketiga. Begitu seterusnya. Hasil akhir dari perbandingan nilai keanggotaan tersebut akan disimpan pada Tabel Hasil dan akan ditampilkan pada Form Run Query seperti yang terlihat pada Gambar 4.3.

35 Gambar 4.3 Rekomendasi Sebagai Administrator Jika link admin pada home di klik, maka akan memunculkan halaman login yang mengharuskan admin untuk mengisi username dan password agar dapat melakukan pengeloaan data pada database. Tampilan dari halaman login dapat dilihat pada Gambar 4.4. Gambar 4.4 Halaman Login

36 Setelah proses login berhasil, admin akan diarahkan ke halaman menu administrator dimana terdapat dua modul pengolahan data yang dapat diakses, yaitu tambah data komputer dan tambah batas nilai. Namun, apabila proses login tidak berhasil maka sistem akan kembali ke halaman login untuk meminta username dan password yang baru, hal ini juga terjadi apabila salah satu dari username atau password tidak dimasukkan pada form yang tersedia. Halaman utama dari menu administrator dapat dilihat pada Gambar 4.5. Gambar 4.5 Halaman Menu Administrator Penambahan Data Komputer Halaman yang berfungsi untuk menambah data komputer adalah halaman data komputer yang ditunjukkan pada Gambar 4.6.

37 Gambar 4.6 Halaman Tambah Data Komputer Penambahan Batas Nilai Proses penambahan batas nilai sebenarnya hampir sama dengan penambahan data komputer, namun tabel yang digunakan pada database bukan tabel yang sama. Tampilan dari halaman depan penambahan batas nilai dapat dilihat pada gambar 4.7.

38 Gambar 4.7 Halaman Tambah Batas Nilai Pada halaman ini, admnistrator harus menentukan batas variabel beserta batas himpunannya untuk kemudian menjadi batasan dalam sistem ini. Misalkan variabel yang ingin dibangun adalah variabel Harga. Himpunan semesta atau semesta pembicaraannya dibatasi dengan nilai minimum 0 dan nilai maksimum Artinya, untuk semua harga komputer hanya diperbolehkan berada pada rentang 0 sampai Diluar jangkauan tersebut, nilai diabaikan. Nilai Min dan max diperoleh dari nilai terkecil dan tertinggi dari daftar spesifikasi komputer pada inti united. Setelah semua edit tex terisi kemudian tekan tombol save maka nilai yang dimasukkan akan tersimpan ke dalam database. Selanjutnya pada variabel yang telah dibangun, perlu didefinisikan beberapa himpunan. Pengguna dapat memilih nama variabel dan fungsi keanggotaan pada ComboBox yang tersedia Halaman Contact Halaman contact berisi informasi mengenai penulis, dan alamat yang dapat dihubungi untuk memberikan masukan dan saran. Tampilan dari halaman contact.html dapat dilhat pada Gambar 4.8.

39 Gambar 4.8 Halaman Contact 4.2 Pengujian Misalkan pembeli menginginkan sebuah komputer dengan spesifikasi harga yang sedang (tidak mahal dan tidak murah) serta komputer tersebut mempunyai kecepatan prosesor yang cepat. Setelah semua kriteria dimasukkan, maka akan dihitung nilai keanggotaan masing-masing jenis komputer sesuai dengan himpunannya dengan menekan tombol Proses. Proses ini tidak akan ditampilkan untuk pengguna karena dieksekusi di belakang layar. Nilai keanggotaan yang didapat untuk masing-masing item komputer akan disimpan pada sebuah tabel temporary yang bernama Tabel Konversi. Tabel 4.1 Tabel nilai keanggotaan setiap produk untuk himpunan cepat pada variabel kecepatan prosesor Kode komputer Variabel Himpunan Nilai keanggotaan "001" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0 "002" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0 "003" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0 "004" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0.65 "005" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0.65 "006" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 1 "007" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 1 008" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 0 "009" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 1 "010" "Kecepatan_prosesor" "cepat" 1

40 Tabel 4.1 memperlihatkan isi dari Tabel konversi pada basis data. Tabel ini menyimpan nilai keanggotaan dari semua jenis produk untuk variabel Kecepatan prosesor dengan himpunan cepat. Karena bersifat temporer, isi tabel ini akan terhapus setelah data tersebut tidak digunakan lagi. Begitu juga dengan nilai keanggotaan Harga pada himpunan sedang, dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 Nilai keanggotaan setiap produk untuk himpunan sedang pada variabel harga Kode komputer Variabel Himpunan Nilai keanggotaan "001" "Harga" "Sedang" 0.1 "002" "Harga" "Sedang" 0.25 "003" "Harga" "Sedang" 0.35 "004" "Harga" "Sedang" 0.8 "005" "Harga" "Sedang" 0.85 "006" "Harga" "Sedang" 0.55 "007" "Harga" "Sedang" " "Harga" "Sedang" 0.49 "009" "Harga" "Sedang" 0.3 "010" "Harga" "Sedang" 0.83 Tabel 4.3 Nilai fire strength dengan operator AND Nilai keanggotaan Kode Nilai keanggotaan himpunan cepat Nilai fire himpunan sedang pada Produk pada variabel kecepatan prosesor strength variabel harga "001" "002" "003" "004" "005" "006" "007" " "009" "010"

41 Pencarian nilai firestrength dilakukan dengan membandingkan nilai keanggotaan pada ketiga himpunan diatas. Nilai yang akan diambil adalah nilai yang paling rendah karena operator yang digunakan adalah operator AND. Tabel 4.4 Nilai fire strength dengan operator AND yang telah diurutkan Nilai keanggotaan Kode Nilai keanggotaan himpunan cepat Nilai fire himpunan sedang pada Produk pada variabel kecepatan prosesor strength variabel harga "007" "010" "005" "004" "006" "009" "001" "002" "003" "

42 BAB 5 PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan teori dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Logika fuzzy database model tahani sudah memenuhi kapasitasnya sebagai pencari hasil akhir derajat keanggotaan dari setiap variabel fuzzy yg dimilki komputer, namun memiliki sedikit kekurangan yang dapat menghasilkan nilai 0 (nol) apabila input data komputer yang diberikan melebihi batas maksimalnya. 2. Nilai rekomendasi didapat dari perbandingan nilai keanggotaan pada suatu himpunan fuzzy sesuai dengan operator yang digunakan. 3. Fuzzy database model tahani ini sangat tepat dijadikan sebagai model database dalam sebuah sistem yang bertujuan untuk pengambilan keputusan seperti perekomendasian atau penyeleksian. 4. Sistem ini hanya memberikan daftar rekomendasi yang paling mendekati dari kriteria-kriteria yang diinginkan oleh pembeli. Keputusan akhir tetap berada pada pembeli. 5. Hasil perhitungan derajat keanggotaan dengan menggunakan aplikasi sama dengan perhitungan secara manual. 5.2 Saran

43 Untuk pengembangan selanjutnya penulis menyaran beberapa hal sebagai berikut: 1. Penelitian selanjutnya hendaklah melakukan survey dan rekayasa pengetahuan yang lebih mendalam terlebih dahulu terhadap variabelvariabel yang akan dipertimbangkan. Termasuk juga dalam mengkonstruksikan fungsi keanggotaan yang tepat untuk suatu himpunan. Karena fungsi keanggotaan memainkan peran yang sangat sentral dalam teori himpunan fuzzy. 2. Penerapan konsep logika fuzzy tidak hanya digunakan sewaktu manipulasi query saja. Pihak pengembang lain dapat langsung membangun pangkalan data dengan data-data yang bersifat kabur (fuzzy) serta mencari informasi dengan fuzzy query. Hal tersebut sesuai dengan kebutuhan dari sistem yang akan dibangun. 3. Untuk mendapatkan keputusan yang lebih baik maka diharapkan ke depannya konsep logika fuzzy berpotensi untuk dikombinasikan dengan konsep sistem pakar lainnya seperti jaringan syaraf, algoritma genetika, dan teori probabilitas.