SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING Studi Kasus Pulau Batam SKRIPSI Verdi Septiawan 070823044 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING Studi Kasus Pulau Batam Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains SKRIPSI Verdi Septiawan 070823044 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010
PERSETUJUAN Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING STUDI KASUS PULAU BATAM Kategori : SKRIPSI Nama : VERDI SEPTIAWAN Nomor Induk Mahasiswaa : 070823044 Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen Fakultas Komisi Pembimbing : : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, 22 Februari 2010 Pembimbing 2, Pembimbing1, Drs. Sawaluddin, M.IT. Drs. Suyanto, M.Kom. NIP. 19591231 199802 1001 NIP. 19590813 198601 1002 Diketahui/Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua, Dr. Saib Suwilo, M.Sc. NIP. 19640109 198803 1004
PERNYATAAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING STUDI KASUS PULAU BATAM SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, 22 Februari 2010 Verdi Septiawan 070823044
PENGHARGAAN Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan rahmat dan karunia-nya skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan. Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Drs.Suyanto, M.Kom, dan Bapak Drs. Sawaluddin, M.IT, selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan skripsi ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada saya agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Dr. Saib Suwilo, M.Sc. dan Bapak Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si., Koordinator Ekstension Matematika FMIPA Drs. Marwan Harahap, M.Eng., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, pegawai di FMIPA USU, NIIT USU Mas Bayu serta rekan-rekan kuliah khususnya Saudara Ahmad Fauzi Hasibuan, Amd. Akhirnya, tidak terlupakan kepada bapak, ibu dan semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.
ABSTRAK Pesatnya perkembangan dunia pariwisata, tidak diiringi dengan perkembangan teknologi yang digunakan. Hal ini berpengaruh terhadap calon wisatawan yang hendak berwisata kesuatu daerah merasa bingung atas kurang jelasnya berita mengenai objek wisata sesuai dengan biaya yang dibutuhkan untuk dapat berliburan ke daerah tersebut. Sehingga nantinya calon wisatawan dapat meminimalkan besarnya biaya yang yang akan dikeluaran. Untuk itu diperlukan suatu metode pengelompokan biaya yang masih fuzzy (kabur) yaitu mahal, murah, dan sedang menurut calon wisatawan. Pada tugas akhir ini dibuat system yang mampu mengelompokan biaya berdasarkan biaya hotel, restoran dan lama liburan dengan menggunakan fuzzy C- Means (FCM). Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 dan Mysql. Proses clustering dilakukan dengan parameter, jumlah cluster=3, pembobot=2, dan maksimum iterasi=100. Proses clustering dilakukan terhadap kelompok data kamar pada hotel, restoran dan lama liburan. Dimana data yang telah dikelompokan akan disesuaikan dengan berapa biaya yang disediakan calon wisatawan beserta berapa lama beliau hendak berliburan.
ABSTRACT Its quick is formative universalizes tourism, be not been escorted by technology developing that is utilized. It is ascendant to touristed candidate that wants to go to a region perceives is at a loss for less clear news hits that tour's object corresponds to needed cost for gets to get holiday goes to that region. So its prospective following touristed gets big meminimalkan it cost who will at output. Therefore, it is required a costs agglomerated method which be still fuzzy (blur) which is expensive, a bargain, and terminologicaling tourist candidate. This system is made to be clustering of cost base hotel cost, restaurant and so long holiday by use of fuzzy c Means (FCM). This system built by Visual Basic programming languages 6.0 and Mysql. Process clustering done by parameter, total cluster =3, weight=2, and maximum iterasi =100. Process clustering done to clustering of data group on hotel, restaurant and so long holiday. Where is data already cluster will be adjusted by gets what cost that provided by therewith tourist candidate how long user wants to get holiday.
DAFTAR ISI Halaman Judul Halaman Persetujuan ii Pernyataan iii Penghargaan iv Abstrak v Abstract vi Daftar Isi vii Daftar Gambar ix Daftar Tabel x BAB I.PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1 1.2 Perumusan Masalah 2 1.3 Pembatasan Masalah 2 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Konstribusi Penelitian 3 1.6 Metode Penelitian 3 1.7 Tinjauan Pustaka 4 1.7 Diagram Konsepsi 6 BAB II.LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy 8 2.1.1 Pengertian Logika Fuzzy 8 2.1.2 Fuzzy Clustering 9 2.1.3Algoritma Fuzzy C-Means 9 2.2 Sistem Pendukung Keputusan 11 2.3 Visual Basic 6.0 13 2.4 MySQL 14
BAB III PEMBAHASAN 3.1 Analisis Kebutusan Perangkat Lunak 18 3.1.1 Data Flow Diagram 18 3.1.2 Flowchart 21 3.1.3 Entity Relational Diagram 28 3.1.4 Halaman Admin 29 3.1.5 Halaman User 29 3.1.6 Halaman Hasil 31 3.2 Analisis Kebutuhan Perangkat Keras 32 3.3 Hasil Analisis 32 3.3.1 Login Administrator dan Memasukan Data Restoran 33 3.3.2 User Biasa Melakukan Konsultasi Wisata 35 BAB IV. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan 53 4.2 Saran 54 DAFTAR PUSTAKA Lampiran A: Listing Program 55
DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1.Diagram Konsepsi Sistem Pendukung Keputusan 6 Gambar 1.2.Diagram Konsepsi Proses Penentuan Wisata 7 Gambar 2.1.Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Tujuan Wisata Menggunakan Metode Fuzzy Clustering 13 Gambar 2.2.Diagram Proses SIM Secara Umum 14 Gambar 3.1.Konteks Diagram 19 Gambar 3.2.DFD Level 1 20 Gambar 3.3.Flowchart Menu Awal 21 Gambar 3.4.Flowchart Login Admin 22 Gambar 3.5.Flowchart Tambah Data 23 Gambar 3.6.Flowchart Edit Data 24 Gambar 3.7. Flowchart Hapus Data 25 Gambar 3.8. Flowchart Konsultasi Wisata 26 Gambar 3.9. ERD SPK 28 Gambar 4.0.Halaman awal Admin 29 Gambar 4.1. Halaman awal User 30 Gambar 4.2. Halaman Hasil Konsultasi 31 Gambar 4.3. Halaman Admin 33 Gambar 4.4. Halaman Tambah Data 34 Gambar 4.5. Informasi Tambah Data 34 Gambar 4.6. Informasi Sukses 35 Gambar 4.7. Halaman Konsultasi Wisata 35 Gambar 4.8. Halaman Hasil Konsultasi 36
DAFTAR TABEL Judul Tabel Halaman Tabel 4.1. Perhitungan Pusat Cluster 38 Tabel 4.2.Perhitungan Derajat Keanggotaan 40 Tabel 4.3 Derajat Keanggotaan Tiap Data Pada Tiap Cluster 44 Table 4.4 Data-data tarif hotel, tarif standar restoran dan lama liburan 45 Tabel 4.5 Output Hotel kota Nagoya 48 Tabel 4.6 Output Restoran kota Nagoya 48 Tabel 4.7 Output Wisata kota Nagoya 48 Tabel 4.8 Output Hotel kota Bengkong 49 Tabel 4.9 Output Restoran kota Bengkong 49 Tabel 4.10 Output Wisata kota Bengkong 49 Tabel 4.11 Output Hotel kota Sei Jodoh 50 Tabel 4.12 Output Restoran kota Sei Jodoh 50 Tabel 4.13 Output Wisata kota Sei Jodoh 50 Tabel 4.14 Output Hotel kota Muka Kuning 51 Tabel 4.15 Output Restoran kota Muka Kuning 51