26 Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Metode Pengembangan Sistem 3.1.1 Pembahasan Metode Prototyping Metode penelitian yang digunakan pada pembuatan aplikasi ini adalah prototyping model. Seringkali pengguna mendefinisikan serangkaian sasaran umum bagi perangkat lunak, tetapi tidak mengidentifikasi kebutuhan input, pemrosesan, ataupun output detail. Dalam situasi seperti ini salah satu model yang cocok digunakan adalah model prototype. Secara lengkap, tahapan prototyping model akan digambarkan seperti pada Gambar 3.1 (Pressman, 2001).
Gambar 3.1 Bagan Prototyping Model (Pressman, 2001) 27
Tahapan yang dilakukan dengan metode ini adalah : 1. Pengumpulan Kebutuhan Pada tahap ini dilakukan wawancara dengan narasumber yang ahli dan mengerti tentang spesifikasi mobil dan calon pembeli untuk menentukan tujuan umum, kebutuhan yang diperlukan dan gambaran bagian-bagian yang akan dibangun berikutnya. Kebutuhan yang di dapat pada tahapan ini antara lain data tentang spesifikasi mobil, data tentang standar keamanan dan kenyamanan mobil, kebutuhan input sistem, batas atas dan batas bawah dari setiap himpunan pada variabel fuzzy yang digunakan. 2. Perancangan Pada tahap ini dilakukan perancangan yang mewakili semua aspek software yang diketahui, dan rancangan ini menjadi dasar prototype. Perancangan yang dilakukan adalah perancangan data, identifikasi kebutuhan software dan hardware, pemodelan dalam bentuk Unified Model Language (UML), menentukan data yang akan dijadikan variabel fuzzy, serta perancangan sistem. 3. Evaluasi Prototyping Pada tahap ini, dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan pengujian sistem oleh narasumber dan kuisioner terhadap calon pembeli mobil. Jika masih terdapat beberapa perubahan yang berhubungan dengan kebutuhan pada aplikasi maka akan diperbaiki lagi. Jika aplikasi yang dibuat sudah bisa memenuhi, maka proses-proses pada model ini selesai. 28
29 3.1.2 Deskripsi Kebutuhan Sistem 3.1.2.1 Perancangan Data a. Kebutuhan Input Terdapat dua kebutuhan input sistem, yaitu : - Input Fuzzy Terdapat lima input fuzzy pada sistem ini, yaitu : 1. Kapasitas Mesin Kapasitas Mesin merupakan input fuzzy pada sistem untuk user memasukkan besarnya kapasitas mesin mobil yang dipilih (dalam cc). 2. Torsi Maksimal Torsi Maksimal merupakan input fuzzy pada sistem untuk user memasukkan besarnya torsi maksimal yang dikeluarkan mobil (dalam Kgm/rpm). 3. Daya Maksimal Daya Maksimal merupakan input fuzzy pada sistem untuk user memasukkan besarnya daya maksimal yang dikeluarkan mobil (dalam Ps/rpm). 4. Berat Kosong Berat Kosong merupakan input fuzzy pada sistem untuk user memasukkan berat kosong mobil (dalam Kg). 5. Harga Harga merupakan input fuzzy pada sistem untuk user memasukkan Harga mobil (dalam Rp).
30 - Input Non-fuzzy Terdapat tiga input non-fuzzy pada sistem ini, yaitu : 1. Data Safety Data Safety merupakan input non-fuzzy pada sistem untuk memasukkan data fasilitas keamanan pada mobil, antara lain ABS, EBD, airbag, seat belt, keyless door, corner sensor, back sensor, dan remote lock. 2. Data Comforts Data Comforts merupakan input non-fuzzy pada sistem untuk memasukkan data fasilitas kenyamanan pada mobil, antara lain GPS, air conditioning, music player, video player, power window, sun roof, foot rest, dan electric mirror control. 3. Identitas Mobil Identitas mobil merupakan input non-fuzzy pada sistem untuk memasukkan data merk, nama, tipe, dan tahun perakitan mobil. b. Kebutuhan Output Hasil akhir dari sistem ini adalah berupa kesimpulan untuk membantu pengguna dalam menentukan kelayakan harga mobil dengan spesifikasi serta faktor keamanan dan kenyamanan yang didapat.
31 3.1.2.2 Kebutuhan Pengguna Sistem Gambaran umum sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3.2. Gambar 3.2 Diagram Sistem Berdasarkan diagram sistem pada Gambar 3.2, sistem mempunyai dua pengguna, yaitu administrator dan user yang mempunyai hak akses masing-masing. Administrator dapat melihat (view), melakukan penambahan (insert), pengubahan (edit) serta penghapusan (delete) data pada database. Seorang administrator harus melakukan login terlebih dahulu untuk mendapatkan hak sebagai admin. Sedangkan user hanya dapat melihat (view) data dari database dan memasukkan (input) parameter yang dibutuhkan, lalu sistem melakukan proses fuzzy terhadap input yang dilakukan oleh user. Output yang dihasilkan adalah kesimpulan untuk membantu user dalam menentukan kelayakan harga mobil menurut spesifikasi sesuai dengan input user. Hasil yang diperoleh merupakan hasil akhir setelah data diproses dengan menggunakan metode fuzzy.
32 3.1.2.3 Kebutuhan Hardware dan Software Berikut adalah hardware dan software yang digunakan dalam pembuatan sistem ini. Adapun spesifikasi hardware yang digunakan dalam perancangan sistem adalah : - Prosesor Intel Core i5 - RAM 2 GB - 500 GB SATA HDD - VGA Card 1GB Spesifikasi software yang digunakan dalam perancangan pembuatan sistem adalah : - Microsoft Visual Studio 2010 - Microsoft SQL Server 2005 - Rational Rose - Image Processor (Adobe Photoshop CS3) - Microsoft Windows 7 Professional operating system 3.2 Perancangan Sistem Aplikasi ini ditujukan untuk menerapkan metode fuzzy dalam menentukan kelayakan harga mobil menurut spesifikasinya. Sistem ini dirancang untuk menentukan spesifikasi mobil dalam bahasa yang umum (dimengerti orang awam). Sistem pendukung keputusan kelayakan harga mobil ini memiliki dua komponen utama, yaitu knowledge base (basis pengetahuan) dan inference engine (mesin inferensi).
33 3.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base) Basis pengetahuan adalah tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, dua unsur dasar dalam basis pengetahuan adalah fakta dan aturan. Basis pengetahuan menyimpan inhalamanasi data, aturan, dan relasi antara data dengan aturan dalam pengambilan kesimpulan. Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan. Representasi dimaksudkan untuk menangkap sifatsifat penting masalah dan membuat inhalamanasi itu dapat diakses mengikuti prosedur pemecahan masalah. Pengetahuan dalam kaidah produksi yang diterapkan dalam aplikasi ini direpresentasikan dalam bentuk : JIKA [premis] MAKA [konklusi]. (Arina, 2010). 3.2.2 Inference Engine (Mesin Inferensi) Otak dari sistem yang memiliki fungsi berpikir dan memiliki pola-pola penalaran sistem yang dimiliki oleh seorang pakar merupakan pengertian dari mesin inferensi. Mekanisme yang menganalisa suatu masalah tertentu dan kemudian mencari solusi atau kesimpulan terbaik. Mesin inferensi memulai pelacakannya dengan mencocokkan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam database (Azis, 1994). Metode inferensi yang digunakan dalam sistem ini adalah dengan menggunakan logika Fuzzy. Cara kerja mesin ini adalah menggolongkan data spesifikasi dengan perhitungan menggunakan logika Fuzzy, hasil akhir program ini nanti menjadi sebuah kesimpulan tentang kelayakan harga mobil sesuai spesifikasinya.
34 3.2.3 Use Case Diagram Gambar 3.3. Diagram use case sistem untuk admin dapat dilihat pada Gambar 3.3 Use Case Diagram Admin Gambar 3.3 menjelaskan fungsi admin pada sistem ini. Admin mempunyai hak untuk melakukan penambahan, pengubahan dan penghapusan data pada database. Penjelasan masing-masing use case dari use case diagram tersebut terlihat pada Tabel 3.1.
35 Login Use Case Lihat data spesifikasi Olah data spesifikasi Tambah spesifikasi Edit spesifikasi Hapus spesifikasi Lihat data mobil Olah data mobil Tambah mobil Edit mobil Hapus mobil Lihat data comforts Olah data comforts Tambah comforts Edit comforts Hapus comforts Atur fuzzifikasi kesimpulan Lihat data safety Olah data safety Tambah safety Edit safety Hapus safety Tabel 3.1 Tabel Rincian Use Case Admin Keterangan Untuk validasi admin guna mendapat hak-hak dalam sistem sebagai admin Untuk melihat data spesifikasi Untuk mengolah data spesifikasi Untuk menambah data spesifikasi Untuk mengubah data spesifikasi Untuk menghapus data spesifikasi Untuk melihat data mobil Untuk mengolah data mobil Untuk menambah data mobil Untuk mengubah data mobil Untuk menghapus data mobil Untuk melihat data comforts Untuk mengolah data comforts Untuk menambah data comforts Untuk mengubah data comforts Untuk menghapus data comforts Untuk mengatur aturan fuzzy Untuk melihat data safety Untuk mengolah data safety Untuk menambah data safety Untuk mengubah data safety Untuk menghapus data safety
36 Logout Untuk keluar dari admin Gambar 3.4. Diagram use case sistem untuk user dapat dilihat pada Gambar 3.4 Use Case Diagram User Gambar 3.4 menjelaskan fungsi dari user pada sistem ini. Penjelasan masing-masing use case dari use case diagram tersebut terlihat pada Tabel 3.2. Use Case Login Input parameter spk Input comforts Input safety Proses fuzzy Tabel 3.2 Tabel Rincian Use Case User Keterangan Untuk Mengakses halaman Home Untuk memasukkan parameter SPK Untuk memasukkan data kenyamanan Untuk memasukkan data keamanan Proses fuzzy terhadap data masukan user
37 Hasil output SPK Lihat hasil Hasil akhir keluaran SPK Untuk melihat akhir keluaran SPK 3.2.4 Activity Diagram Activity diagram menggambarkan proses-proses yang terjadi dari aktivitas dimulai sampai aktivitas berhenti. Activity diagram rancangan sistem untuk admin dapat dilihat pada Gambar 3.5. Gambar 3.5 Activity Diagram Admin Gambar 3.5 menggambarkan aktifitas-aktifitas yang dapat dilakukan oleh admin pada sistem. Aktifitas yang dilakukan oleh seorang admin yaitu login, lihat data mobil, olah data mobil, lihat
38 data spesifikasi, olah data spesifikasi, lihat data comforts, olah data comforts, atur fuzzifikasi kesimpulan, lihat data safety, olah data safety, dan logout. Aktifitas yang dilakukan admin dapat memperbarui isi data pada database yang dibuat untuk sistem. Untuk aktifitas-aktifitas user pada sistem dapat dilihat pada Gambar 3.6. Gambar 3.6 Activity Diagram User Gambar 3.6 menggambarkan aktifitas user pada sistem ini. User melakukan login dan akan langsung memasuki halaman home, kemudian user bisa melakukan aktifitas input data mobil, input comforts, input safety, input parameter SPK, dan lihat hasil. Sistem
39 akan menyimpan dan update data ke database saat user melakukan aktifitas input data mobil, input comforts, input safety. Selain itu, sistem akan melakukan proses fuzzy saat user memasukkan parameter SPK, lalu sistem menampilkan hasil akhir. 3.2.5 Class Diagram Sistem memiliki class diagram seperti pada Gambar 3.7. Gambar 3.7 Class Diagram Sistem Pada Gambar 3.7 dijelaskan bahwa class diagram terdiri dari tabel-tabel yang digunakan dalam sistem. Tabel spesifikasi menyimpan data spesifikasi mobil dan mempunyai relasi Many To One dengan tabel mobil. Di mana satu spesifikasi boleh memiliki banyak mobil tetapi satu mobil hanya bisa dimiliki satu spesifikasi. Tabel safety dan comforts juga mempunyai relasi dengan tabel mobil yaitu Many to One. Dimana satu fasilitas comforts dan safety bisa memiliki banyak mobil. Relasi tabel mobil dengan tabel kesimpulan adalah One to Many. Di mana pada mobil bisa diisi dengan banyak
40 id dari tabel kesimpulan. Sedangkan tabel users berdiri sendiri tanpa berelasi dengan tabel lainnya. 3.2.6 Desain Database Sistem Berikut adalah tabel-tabel yang digunakan Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Harga Mobil Menurut Spesifikasinya Menggunakan Metode Fuzzy : 1. Tabel Mobil Tabel mobil kerusakan digunakan untuk menyimpan data-data mobil. Field id merupakan primary key dan juga sebagai kunci yang menghubungkan dengan tabel kesimpulan. Terdapat spesifikasi_id, comforts_id dan safety_id sebagai foreign key. Struktur tabel mobil terlihat pada Tabel 3.3. Tabel 3.3 Tabel Mobil Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Spesifikasi_id Int (10) Foreign key Comforts_id Int (10) Foreign key Safety_id Int (10) Foreign key Merk Varchar (50) Nama Varchar (50) Tipe Varchar (50) Tahun Varchar (10) 2. Tabel Comforts Tabel comforts digunakan untuk menyimpan data-data fasilitas kenyamanan yang ada pada mobil. Field id adalah primary key dan sebagai kunci yang menghubungkan dengan tabel mobil. Struktur tabel comforts terlihat pada Tabel 3.4.
41 Tabel 3.4 Tabel Comforts Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Jenis_comforts Varchar (50) 3. Tabel Safety Tabel safety digunakan untuk menyimpan data-data fasilitas keamanan yang ada pada mobil. Field id adalah primary key serta sebagai kunci yang menghubungkan dengan tabel mobil. Struktur tabel safety terlihat pada Tabel 3.5. Tabel 3.5 Tabel safety Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Jenis_safety Varchar (50) 4. Tabel Spesifikasi Tabel spesifikasi digunakan untuk menyimpan data-data spesifikasi mobil. Field id merupakan primary key dan juga sebagai kunci yang menghubungkan dengan tabel mobil. Struktur tabel kriteria kerusakan terlihat pada Tabel 3.6. Tabel 3.6 Tabel Spesifikasi Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Kapasitas Varchar (10) Torsimax Varchar (10) Dayamax Varchar (10) Berat Varchar (10) Harga Decimal (10,0) 5. Tabel Kesimpulan
42 Tabel diagnosa digunakan untuk menyimpan daftar kesimpulan hasil perhitungan fuzzy. Field id sebagai primary key. Foreign key pada tabel ini adalah mobil. Struktur tabel kesimpulan terlihat pada Tabel 3. 7. Tabel 3.7 Tabel Kesimpulan Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Mobil_id Int (10) Foreign key Kesimpulan Varchar (250) 6. Tabel Users Tabel users digunakan untuk menyimpan data users untuk login. Primary key tabel ini adalah field id. Struktur tabel users terlihat pada Tabel 3.8. Tabel 3.8 Tabel Users Field Type Keterangan Id Int (10) Primary key Username Varchar (10) Password Varchar (10) 3.3 Fungsi Keanggotaan Pada sistem ini, setiap variabel fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan trapesium sebagai pendekatan untuk memperoleh derajat keanggotaan suatu nilai dalam himpunan fuzzy. Berikut adalah variabel dengan fungsi keanggotaannya : a. Variabel Kapasitas Mesin Variabel Kapasitas Mesin memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu : KECIL, SEDANG, dan BESAR. Representasi grafik variabel Kapasitas Mesin dapat dilihat pada Gambar 3.8.
43 Gambar 3.8 Representasi Grafik Variabel Kapasitas Mesin Domain Kapasitas Mesin = [1000, 1500, 2000, 3000] Fungsi keanggotaan Kapasitas Mesin adalah (dalam cc) : 1; x 1000 µkecil[x] = (1500 - x) / ( 1500-1000); 1000 < x < 1500 0; x 1500 0 ; x 1000 (x - 1000) / (1500-1000); 1000 < x < 1500 µsedang [x]= 1 ; 1500 x 2000 (3000 - x) / (3000-2000); 2000 < x < 3000 0; x 3000 0 ; x 2000 µbesar [x]= (x - 2000) / (3000-2000); 2000 < x < 3000 1; x 3000 b. Variabel Torsi Maksimal Variabel Torsi Maksimal memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu : KECIL, SEDANG, dan BESAR. Representasi grafik variabel Torsi Maksimal dapat dilihat pada Gambar 3.9.
44 Gambar 3.9 Representasi Grafik Variabel Torsi Maksimal Domain Torsi Maksimal = [10, 15, 20, 30] Fungsi keanggotaan untuk Torsi Maksimal adalah (dalam ratusan Kgm/rpm) : 1; x 10 µkecil[x] = (15 - x) / (15-10); 10 < x< 15 0; x 15 0; x 10 (x - 10) / (15-10); 10 < x < 15 µsedang[x] = 1; 15 x 20 (30 - x) / (30-20) 20 < x < 30 0; x 30 0; x 20 µbesar[x] = (x - 20) / (30-20); 20 < x < 30 1; x 30 c. Variabel Daya Maksimal Variabel Daya Maksimal memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu : KECIL, SEDANG, dan BESAR. Representasi grafik variabel Daya Maksimal dapat dilihat pada Gambar 3.10.
45 Gambar 3.10 Representasi Grafik Variabel Daya Maksimal Domain Daya Maksimal = [80, 100, 150, 250] Fungsi keanggotaan untuk variabel Daya Maksimal adalah (dalam Ps/rpm) : 1; x 80 µkecil[x] = (100 - x) / (100-80); 80 < x < 100 0; x 100 0; x 80 (x - 80) / (100-80); 80 < x < 100 µsedang[x] = 1; 100 x 150 (250 - x) / (250-150); 150 < x < 250 0; x 250 0; x 150 µbesar[x] = (x - 150) / (250-150); 150 < x < 250 d. Variabel Berat Kosong 1; x 250
46 Variabel Berat Kosong memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu : RINGAN, SEDANG, dan BERAT. Representasi grafik variabel Berat Kosong dapat dilihat pada Gambar 3.11. Gambar 3.11 Representasi Grafik Variabel Berat Kosong Domain Berat Kosong = [900, 1200, 1500, 2000] Fungsi keanggotaan untuk Berat Kosong adalah (dalam Kg) : 1; x 900 µringan[x] = (1200 - x) / (1200-900); 900 < x < 1200 0; x 1200 0; x 900 (x - 900) / (1200-900); 900 < x < 1200 µsedang[x] = 1; 1200 x 1500 (2000 - x) / (2000-1500); 1500 < x < 2000 0; x 2000 0; x 1500 µberat[x] = (x - 1500) / (2000-1500); 1500 < x < 2000 e. Variabel Harga Mobil 1; x 2000
47 Variabel Harga Mobil memiliki tiga himpunan fuzzy, yaitu : MURAH, SEDANG, dan MAHAL. Representasi grafik variabel Harga Mobil dapat dilihat pada Gambar 3.12. Gambar 3.12 Representasi Grafik Variabel Harga Mobil Domain Harga Mobil = [100.000.000, 250.000.000, 350.000.000, 500.000.000] Fungsi keanggotaan untuk Harga Mobil adalah (dalam juta rupiah) : 1; x 100 µmurah[x] = (250 - x) / (250-100); 100 < x < 250 0; x 250 0; x 100 (x - 100) / (250-100); 100 < x < 250 µsedang[x] = 1; 200 x 350 (500 - x) / (500-350); 350 < x < 500 0; x 500 0; x 350 µmahal[x] = (x - 350) / (500-350); 350 < x < 500 1; x 500
48 3.4 Perhitungan Fungsi Keanggotaan Fuzzy untuk Mendapatkan Kesimpulan Perhitungan Fuzzy dilakukan untuk mencari kesimpulan dari data masukan user. Parameter yang dimasukkan oleh user akan dihitung fungsi keanggotaannya. Contoh mobil yang akan diuji bisa dilihat pada Tabel 3.9. Tabel 3.9 Tabel Contoh Mobil Mobil Keterangan Merk Toyota Nama Fortuner Tipe 2.7 V A/T 4x4 Tahun 2011 Spesifikasi mobil yang ada di Tabel 3.9 bisa dilihat pada Tabel 3.10. Tabel 3.10 Tabel Contoh Spesifikasi Spesifikasi Keterangan Kapasitas Mesin 2.694 cc Torsi Maksimal 24,6 Kgm / rpm Daya Maksimal 160,4 Ps / rpm Berat Kosong 1.825 Kg Harga Rp485.150.000
49 Fasilitas keamanan yang dimiliki mobil di Tabel 3.10 bisa dilihat pada Tabel 3.11. Tabel 3.11 Tabel Contoh Fasilitas Keamanan Fasilitas Keamanan Keterangan ABS Ada EBD Tidak ada Airbag Ada Safety belt Ada Keyless door Ada Corner sensor Ada Back sensor Ada Remote lock Ada Fasilitas kenyamanan yang dimiliki mobil di Tabel 3.11 bisa dilihat pada Tabel 3.12. Tabel 3.12 Tabel Contoh Fasilitas Kenyamanan Fasilitas Kenyamanan Keterangan GPS Tidak ada Air conditioning Ada Audio player Ada Video Player Ada Power window Ada Sun roof Tidak ada Foot rest Ada Electric mirror control Ada
50 Berikut adalah perhitungan fungsi keanggotaan dari masingmasing variabel fuzzy dari data mobil di atas: a. Variabel Kapasitas Mesin (2694 cc) Perhitungan fungsi keanggotaan Kapasitas Mesin adalah : 0 ; 2494 1000 (x - 1000) / (1500-1000); 1000 < x < 1500 µsedang [x]= 1 ; 1500 x 2000 (3000-2694) / (3000-2000); 2000 < x < 3000 0; x 3000 0 ; x 2000 µbesar [x]= (2694-2000) / (3000-2000); 2000 < x < 3000 1; x 3000 Nilai 2694 termasuk dalam domain [2000,3000]. Untuk himpunan fuzzy BESAR nilai derajat keanggotaannya adalah 0,694 yang diperoleh dari (2694-2000) / (3000-2000). b. Variabel Torsi Maksimal (24,6 Kgm/rpm) Perhitungan fungsi keanggotaan Torsi Maksimal : 0; x 10 (x - 10) / (15-10); 10 < x < 15 µsedang[x] = 1; 15 x 20 (30-24,6) / (30-20) 20 < x < 30 0; x 30 0; x 20 µbesar[x] = (24,6-20) / (30-20); 20 < x < 30 1; x 30 Nilai 24,6 termasuk dalam domain [20,30]. Untuk himpunan fuzzy SEDANG maka nilai derajat keanggotaannya adalah 0,54 yang diperoleh dari (30-24,6) / (30-20).
51 c. Variabel Daya Maksimal (160,4 Ps/rpm) Perhitungan fungsi keanggotaan Daya Maksimal adalah : 0; x 80 (x - 80) / (100-80); 80 < x < 100 µsedang[x] = 1; 100 x 150 (250-160,4) / (250-150); 150 < x < 250 0; x 250 Nilai 160,4 termasuk dalam domain [150,250]. Maka nilai 160,4 nilai derajat keanggotaannya adalah 0,896 yang diperoleh dari (250-160,4) / (250-150). d. Variabel Berat Kosong (1825 Kg) Perhitungan fungsi keanggotaan Berat Kosong : 0; x 900 (x - 900) / (1200-900); 900 < x < 1200 µsedang[x] = 1; 1200 x 1500 (2000-1825) / (2000-1500); 1500 < x < 2000 0; x 2000 0; x 1500 µberat[x] = (1825-1500) / (2000-1500); 1500 < x < 2000 1; x 2000 Nilai 1825 termasuk dalam domain [1500,2000]. Untuk himpunan fuzzy BERAT nilai derajat keanggotaannya adalah 0,65 yang diperoleh dari (1825-2000) / (3000-2000).
52 e. Variabel Harga Mobil (Rp485.150.000) Perhitungan fungsi keanggotaan Harga Mobil (dalam juta) : 0; x 100 (x - 100) / (200-100); 100 < x < 200 µsedang[x] = 1; 200 x 350 (500-485) / (500-350); 350 < x < 500 0; x 500 0; x 350 µmahal[x] = (485-350) / (500-350); 350 < x < 500 1; x 500 Nilai 485 termasuk dalam domain [350,500]. Untuk himpunan fuzzy MAHAL maka nilai derajat keanggotaannya adalah 0,9 yang diperoleh dari (485-350) / (500-350). 3.5 Perancangan Antarmuka Perancangan antarmuka merupakan rancang bangun dari interaksi pengguna dengan komputer. Perancangan berupa input data atau output data untuk menampilkan data kepada pengguna. 1. Form Login Form Login merupakan form yang pertama kali muncul saat sistem dibuka atau digunakan. Rancangan antarmuka form login dapat dilihat pada Gambar 3.13.
53 Gambar 3.13 Desain Form Login Form login seperti terlihat pada Gambar 3.13 memiliki textbox yang dapat diisi sesuai dengan label yang tertera di atasnya. Tombol OK berfungsi untuk melanjutkan proses login, sedangkan tombol Cancel akan membatalkan proses login. 2. Menu Utama User Menu Utama User merupakan menu yang muncul ketika seorang pengguna berhasil melakukan login. Rancangan antarmuka Menu Utama User dapat dilihat pada Gambar 3.14. Gambar 3.14 Desain Menu Utama User Menu Utama User seperti terlihat pada Gambar 3.14 memiliki menu Program yang berisi submenu Logout dan Exit, dan menu Help yang berisi submenu Help dan About.
54 Tombol Menu SPK berfungsi untuk menampilkan halaman aplikasi SPK, sedangkan tombol Lihat Data berfungsi untuk menampilkan data mobil yang sudah pernah dimasukkan oleh pengguna. 3. Menu SPK Menu SPK merupakan menu yang muncul ketika tombol Menu SPK ditekan. Rancangan antarmuka Menu SPK dapat dilihat pada Gambar 3.15. Gambar 3.15 Desain Menu SPK Menu SPK seperti terlihat pada Gambar 3.15 memiliki beberapa parameter input yang harus diisi oleh pengguna. Parameter input yang pertama adalah data mobil, yang berisi merk, nama, tipe, dan tahun pembuatan mobil. Combobox untuk input merk berisi merk-merk mobil yang harus dipilih salah satu, jika merk tidak
55 termasuk, maka pengguna harus memilih Pilih Lain di combobox dan memasukkan data di textbox Merk Lain. Data spesifikasi adalah parameter SPK yang diisi melalui textbox, dan data keamanan dan kenyamanan dimasukkan melalui checkbox. Ketika tombol OK ditekan, data akan diproses sampai didapatkan hasil keluaran program dan menampilkan halaman hasil. 4. Halaman Hasil Rancangan antarmuka Halaman Hasil keluaran program dapat dilihat pada Gambar 3.16. Gambar 3.16 Desain Halaman Hasil Halaman Hasil seperti terlihat pada Gambar 3.16 memiliki menu File yang berisi submenu Lihat Laporan dan Exit. Hasil keluaran program akan ditampilkan dalam bentuk label. Tombol Berat, Daya, Harga, Kapasitas, dan Torsi berfungsi untuk menampilkan grafik sesuai dengan tombol yang ditekan. 5. Halaman Grafik
56 Rancangan antarmuka Halaman Grafik dapat dilihat pada Gambar 3.17. Gambar 3.17 Desain Halaman Grafik Tombol Lihat yang terdapat di Halaman Grafik seperti terlihat pada Gambar 3.17 berfungsi untuk menampilkan range fungsi keanggotaan fuzzy dari masukkan pengguna. 6. Menu Utama Admin Menu Utama Admin merupakan menu yang muncul ketika seorang admin berhasil melakukan login. Rancangan antarmuka Menu Utama Admin dapat dilihat pada Gambar 3.18. Gambar 3.18 Desain Menu Utama User Menu Utama Admin seperti terlihat pada Gambar 3.18 memiliki
57 menu Program yang berisi submenu Logout dan Exit, dan menu Help yang berisi submenu Help dan About. Tombol Menu SPK berfungsi untuk menampilkan halaman aplikasi SPK, tombol Lihat Data akan menampilkan data mobil yang sudah pernah dimasukkan oleh pengguna, tombol keamanan akan menampilkan Halaman Keamanan, dan tombol Kenyamanan berfungsi untuk menampilkan Halaman Kenyamanan. 7. Halaman Keamanan Halaman Keamanan merupakan menu dimana admin bisa melakukan manipulasi terhadap data keamanan. Rancangan antarmuka Halaman Keamanan dapat dilihat pada Gambar 3.18. Gambar 3.19 Desain Halaman Keamanan Halaman Keamanan seperti terlihat pada Gambar 3.19 memiliki parameter input berupa textbox untuk menambahkan data keamanan, dan tombol Save untuk menyimpan data baru. 8. Halaman Kenyamanan
58 Halaman Kenyamanan merupakan menu dimana admin bisa melakukan manipulasi terhadap data kenyamanan. Rancangan antarmuka Halaman Kenyamanan dapat dilihat pada Gambar 3.20. Gambar 3.20 Desain Halaman Kenyamanan Halaman Kenyamanan seperti terlihat pada Gambar 3.20 memiliki parameter input berupa textbox untuk menambahkan data kenyamanan, dan tombol Save untuk menyimpan data baru.