7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
1/97
LAPORAN TUGAS AKHIR
PENERAPAN FUZZY DATABASEUNTUK REKOMENDASI PEMBELIAN LAPTOP
FUZZY DATABASE APPLICATION TO PURCHASE LAPTOP RECOMMENDATIONS
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh derajat
Sarjana Komputer
ABDUL GANI PUTRA SURATMA
NIM. 0803040050
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO
JULI, 2012
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
2/97
ii
HALAMAN PENGESAHAN
LAPORAN TUGAS AKHIR
PENERAPAN FUZZYDATABASEUNTUK REKOMENDASILAPTOP PEMBELIAN LAPTOP
Telah dipersiapkan dan disusun oleh
ABDUL GANI PUTRA SURATMA
NIM. 0803040050
Telah dipertahankan di depan Tim Penguji dalam ujian pendadaran
pada tanggal 6 July 2012
SUSUNAN TIM PENGUJI
Ketua
Anwar Ma'ruf, S.T, M.T
NIK. 2160178
Sekretaris
Dimara Kusuma Hakim, S.T., M.Cs
NIK. 2160451
Pembimbing I/Penguji I
Hindayati Mustafidah, S.Si., M.Kom
NIK. 2160332
Penguji III
Tito Pinandita, S.Si., M.Kom
NIK. 2160312
Pembimbing I/Penguji II
Dimara Kusuma Hakim, S.T., M.CsNIK. 2160451
Penguji IV
Harjono, S.TNIK. 2160389
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknik
Anwar Ma'ruf, S.T, M.T
NIK. 2160178
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
3/97
iii
HALAMAN PERSETUJUAN
PENERAPAN FUZZY DATABASE UNTUK REKOMENDASI PEMBELIAN LAPTOP
FUZZY DATABASE APPLICATION TO PURCHASE LAPTOP RECOMMENDATIONS
Diajukan oleh:
ABDUL GANI PUTRA SURATMA
NIM. 0803040050
TUGAS AKHIR
Guna Memenuhi Persyaratan dalam Menyelesaikan Program Studi Strata1 (S1)pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Universitas Muhammadiyah Purwokerto
Telah diperiksa dan diuji pada:
Hari :
Tanggal :
Pembimbing I Pembimbing II
Hindayati Mustafidah, S.Si., M.Kom
NIK. 2160332
Dimara Kusuma Hakim, S.T., M.Cs
NIK. 2160451
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
4/97
iv
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa Laporan Tugas Akhir ini tidak terdapat karya
yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer di suatu Perguruan
Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang
pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam
naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka.
Purwokerto, ..
ABDUL GANI PUTRA SURATMA
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
5/97
v
HALAMAN PERSEMBAHAN
Laporan Tugas Akhir ini penulis persembahkan untuk:
Kedua Orangtua dan Saudara-Saudara yang
sangat penulis sayangi
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
6/97
vi
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT berkat
Rahmat dan Hidayah-Nya, sehingga Tugas Akhir yang berjudul Penerapan
Fuzzy Database Untuk Rekomendasi Pembelian Laptopdapat terselesaikan
dengan baik. Tugas ini disusun sebagai salah satu syarat untuk
menyelesaikan mata kuliah Tugas Akhir Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada:
1. Kedua orang tua atas doa dan kasih sayangnya serta atas dukungan moril
serta materiil yang diberikan kepada penulis.
2. Ibu Hindayati Mustafidah, S.Si., M.Kom. selaku Pembimbing Tugas Akhir.
3. Bapak Dimara Kusuma Hakim, S.T.,M.Cs. selaku Pembimbing Tugas Akhir.
4. Temanteman seperjuangan (Mahasiswa Teknik Informatika UMP angkatan
2008) yang telah banyak membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir ini.
5. Semua pihak yang telah membantu dan tidak dapat penulis sebutkan satu
persatu.
Penulis menyadari akan keterbatasan dan kekurangan pada tulisan ini, oleh
karena itu penulis berbesar hati menerima saran dan masukan dari semua pihak
yang sifatnya membangun demi hasil yang lebih baik. Semoga Laporan Tugas
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
7/97
vii
Akhir ini dapat bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan ke depan,
demi kemajuan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Purwokerto, ..
Abdul Gani Putra Suratma
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
8/97
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN PENGESAHAN .................................................................................................... ii
HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................................................. iii
PERNYATAAN ......................................................................................................................iv
HALAMAN PERSEMBAHAN ................................................................................................. v
KATA PENGANTAR...............................................................................................................vi
DAFTAR ISI ......................................................................................................................... viii
DAFTAR TABEL .................................................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................................ xi
INTISARI .............................................................................................................................. xv
BAB I. PENDAHULUAN ...................................................................................................... 16
A. Latar Belakang Permasalahan ............................................................................... 16
B. Rumusan Permasalahan ........................................................................................ 17
C. Batasan Permasalahan .......................................................................................... 17
BAB II. KAJIAN PUSTAKA ................................................................................................... 18
A. Laptop ................................................................................................................... 18
B. Konsep Logika Fuzzy.............................................................................................. 18
C. Hasil Penelitian Sejenis ......................................................................................... 26
BAB III. TUJUAN DAN MANFAAT ....................................................................................... 28
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
9/97
ix
A. Tujuan ................................................................................................................... 28
B. Manfaat ................................................................................................................. 28
BAB IV. METODE PENELITIAN ........................................................................................... 29
A. Jenis Penelitian ...................................................................................................... 29
B. Variabel Penelitian ................................................................................................ 29
C. Sumber Data ......................................................................................................... 29
D. Waktu, Tempat dan Alat ....................................................................................... 29
E. Pengumpulan Data dan Sumber Pendukung (literatur) ....................................... 30
F. Perancangan Sistem .............................................................................................. 30
G. Pengkodean .......................................................................................................... 38
H. Implementasi dan Pengujian ................................................................................ 38
BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................................................................... 39
A. Analisis Data .......................................................................................................... 39
B. Perancangan Sistem .............................................................................................. 41
C. Implementasi ........................................................................................................ 54
BAB VI. PENUTUP .............................................................................................................. 64
A. Kesimpulan ............................................................................................................ 64
B. Saran ..................................................................................................................... 64
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................................. 65
LAMPIRAN ......................................................................................................................... 66
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
10/97
x
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Login .................................................................................................................... 41
Tabel 2. M_laptop ............................................................................................................. 42
Tabel 3. L_jenis .................................................................................................................. 42
Tabel 4. L_merek ............................................................................................................... 42
Tabel 5. Himpunan ............................................................................................................ 43
Tabel 6. Hasil fuzzyfikasi ................................................................................................... 50
Tabel 7. Perhitungan manual menggunakan operasi OR.................................................. 58
Tabel 8. Perhitungan manual menggunakan operasi AND ............................................... 61
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
11/97
xi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Himpunanfuzzydengan kurva-S: PERTUMBUHAN ......................................... 20
Gambar 2. Himpunanfuzzydengan kurva-S: PENYUSUTAN ............................................ 20
Gambar 3. Karakteristik fungsi kurvaS ........................................................................... 21
Gambar 4. Himpunanfuzzy: TUA ...................................................................................... 21
Gambar 5. Himpunanfuzzy: MUDA .................................................................................. 22
Gambar 6. Karakteristik fungsi kurva BETA ...................................................................... 22
Gambar 7. Himpunanfuzzy: PAROBAYA dengan kurva Beta ............................................ 23
Gambar 8. Penentuan himpunan pada fungsi kurva penyusutan .................................... 32
Gambar 9. Penentuan himpunan pada fungsi kurva beta ................................................ 33
Gambar 10. Penentuan himpunan pada fungsi kurva pertumbuhan ............................... 33
Gambar 11. Flowchartrekomendasi laptop ..................................................................... 35
Gambar 12. Flowchartproses perhitungan derajat keanggotaan masing-masing
himpunan .......................................................................................................................... 36
Gambar 13. Flowchart perhitungan derajat keanggotaan masing-masing kurva ............ 37
Gambar 14. Perancangan tampilan aplikasi ..................................................................... 37
Gambar 15. Himpunanfuzzyuntuk variabel harga (Rp) ................................................... 39
Gambar 16. Himpunanfuzzyuntuk variabel processor (GHz) .......................................... 39
Gambar 17. Himpunanfuzzyuntuk variabel harddisk (GB) .............................................. 40
Gambar 18. Himpunanfuzzyuntuk variabel memory (MB) ............................................. 40
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
12/97
xii
Gambar 19. Himpunanfuzzyuntuk variabel lcd (inc) ....................................................... 40
Gambar 20. Himpunanfuzzyuntuk variabel berat (Kg) .................................................... 40
Gambar 21. Kurva variabel harga (Rp) .............................................................................. 44
Gambar 22. Kurva penyusutan himpunan harga murah (Rp) ........................................... 44
Gambar 23. Kurva beta himpunan harga sedang (Rp) ...................................................... 44
Gambar 24. Kurva pertumbuhan himpunan harga mahal (Rp) ........................................ 44
Gambar 25. Kurva variabel processor (GHz) ..................................................................... 45
Gambar 26. Kurva penyusutan himpunan processor rendah (GHz) ................................. 45
Gambar 27. Kurva beta himpunan processor sedang (GHz) ............................................. 45
Gambar 28. Kurva pertumbuhan himpunan processor tinggi (GHz) ................................ 45
Gambar 29. Kurva varibel harddisk (GB) ........................................................................... 46
Gambar 30. Kurva penyusutan himpunan harddisk kecil (GB) ......................................... 46
Gambar 31. Kurva beta himpunan harddisk sedang (GB)................................................. 46
Gambar 32. Kurva pertumbuhan himpunan harddisk besar (GB) .................................... 46
Gambar 33. Kurva variabel memory (MB) ........................................................................ 47
Gambar 34. Kurva pentusutan himpunan memory kecil (MB) ......................................... 47
Gambar 35. Kurva beta himpunan memory sedang (MB) ................................................ 47
Gambar 36. Kurva pertumbuhan himpunan memory besar (MB) ................................... 47
Gambar 37. Kurva variabel lcd (inc) .................................................................................. 48
Gambar 38. Kurva penyusutan himpunan lcd kecil (inc) .................................................. 48
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
13/97
xiii
Gambar 39. Kurva beta himpunan lcd sedang (inc) .......................................................... 48
Gambar 40. Kurva pertumbuhan himpunan lcd besar (inc) ............................................. 48
Gambar 41. Kurva variabel berat (Kg) ............................................................................... 49
Gambar 42. Kurva penyusutan himpunan berat ringan (Kg) ............................................ 49
Gambar 43. Kurva beta himpunan berat sedang (Kg) ...................................................... 49
Gambar 44. Kurva pertumbuhan himpunanberat berat (Kg) ........................................... 49
Gambar 45. Interface halaman utama aplikasi ................................................................. 53
Gambar 46. Interface halaman masterdata ..................................................................... 53
Gambar 47. Interface halaman pencarianfuzzy............................................................... 54
Gambar 48. Halaman utama ............................................................................................. 54
Gambar 49. Menu login .................................................................................................... 55
Gambar 50. Menu home ................................................................................................... 55
Gambar 51. Menu data ..................................................................................................... 56
Gambar 52. Halaman pencarian OR.................................................................................. 56
Gambar 53. Pemilihan parameter menggunakan operasi OR .......................................... 57
Gambar 54. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR .......................................... 57
Gambar 55. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR .......................................... 57
Gambar 56. Halaman pencarian AND ............................................................................... 59
Gambar 57. Pemilihan parameter menggunakan operasi AND........................................ 59
Gambar 58. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND ........................................ 60
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
14/97
xiv
Gambar 59. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND ........................................ 60
Gambar 60. Halaman master data .................................................................................... 62
Gambar 61. Managementdata ........................................................................................ 62
Gambar 62. Tambah data ................................................................................................. 63
Gambar 63. Edit data ........................................................................................................ 63
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
15/97
xv
INTISARI
Laptop merupakan kebutuhan dasar bagi masyarakat baik untuk
pendidikan maupun aktifitas bisnis. Namun, memilih laptop yang tepat
sesuai kebutuhan dan anggaran keuangannya bukan hal mudah karena
banyaknya pilihan yang tersedia di pasaran. Pada pembelian sebuah
laptop, seringkali konsumen memiliki pertimbangan dengan kriteria
yang sesuai seperti harga, processor, harddisk, memory, lcd dan berat.
Sedangkan kriteria tersebut masih memiliki nilai yang pasti, dan pada
kehidupan sehari-hari kriteria tersebut sering diungkapkan dengan
bahasa yang masih bernilai samar. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah
metode yang dapat mengkonversi bahasa pasti tersebut ke dalam
bahasa alami (sehari-hari). Melalui sistem berbasis fuzzy masalahtersebut bisa diselesaikan. Oleh sebab itu pada penelitian ini dibahas
Penerapan Fuzzy Database Untuk Rekomendasi Pembelian Laptop
dengan menggunakanfuzzymodel Tahani. Implementasi dari aplikasi ini
pada dasarnya akan memberikan kemudahan bagi konsumen, dengan
terlebih dahulu memasukkan kriteria berdasarkan harga, processor,
harddisk, memory, lcd dan berat.
Kata-kata kunci: rekomendasi,laptop,database,fuzzy,tahani
ABSTRACT
Laptops are good for people's basic needs for education and business
activities. However, choosing the right laptop according to your needs
and financial budget is not easy because of the many options available in
the market. On the purchase of a laptop, consumers often have the
appropriate consideration criteria such as price, processor, hard drive,
memory, lcd and weight. While these criteria still have a definite value,
and the daily life of these criteria are often expressed in vague language
that is still valuable. Therefore needed a method that can convert certainlanguage into natural language (everyday). Through the fuzzy-based
system the problem can be solved. Therefore in this study are discussed
Fuzzy Database Application To Purchase Laptop Recommendations by
Tahani using fuzzy models. Implementation of this application will
basically make it easy for consumers, by first inserting the criteria based
on price, processor, hard drive, memory, lcd and weight.
Key words: advice, laptops, databases, fuzzy, Tahani.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
16/97
16
BAB I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Permasalahan
Perkembangan zaman yang semakin maju seperti sekarang ini membuat
kebutuhan masyarakat juga semakin meningkat. Terlebih lagi didorong dengan
adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat cepat. Sebagai
contoh, dengan adanya laptop atau notebookyang memudahkan pekerjaan segala
kegiatan dapat dilakukan dengan cepat dan resiko kesalahan dapat dikurangi.
Sekarang ini laptop merupakan kebutuhan dasar bagi masyarakat baik untuk
pendidikan maupun aktifitas bisnis. Namun, memilih laptop yang tepat sesuai
kebutuhan dan anggaran keuangannya bukan hal mudah karena banyaknya pilihan
yang tersedia di pasaran. Pada pembelian sebuah laptop, seringkali konsumen
memiliki pertimbangan dengan kriteria yang sesuai seperti harga, processor,
harddisk, memory, lcd dan berat, kriteria tersebut masih memiliki nilai yang pasti,
sedangkan pada kehidupan sehari-hari kriteria tersebut sering diungkapkan dengan
bahasa yang masih bernilai samar. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode yang
dapat mengkonversi bahasa pasti tersebut ke dalam bahasa alami (sehari-hari).
Melalui sistem berbasis fuzzy masalah tersebut bisa diselesaikan. Oleh sebab itu
pada penelitian ini dibahas Penerapan Fuzzy Database Untuk Rekomendasi
Pembelian Laptop dengan menggunakanfuzzymodel Tahani.
Fuzzy database merupakan Fuzzy Query Database. Artinya, suatu query yang
memiliki variabel yang bernilaifuzzy. Untuk mendapatkan informasi tentang kriteria
laptop maka dibutuhkan kriteria laptop seperti harddisk, processor, berat, lcd,
memory dan harga. Fuzzydatabase dapat mempermudah konsumen dalam proses
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
17/97
17
pencarian laptop berdasarkan kriteria yang mudah dimengerti dengan bahasa
sehari-hari seperti harga murah, harddisk sedang dan processor tinggi.
B. Rumusan Permasalahan
Berdasarkan latar belakang di atas maka rumusan masalah dalam penelitian ini
adalah:
1. Bagaimana merancang dan membangun basis data fuzzy untuk
merekomendasikan pembelian laptop yang sesuai dengan spesifikasi dan
keinginan konsumen.
2. Bagaimana penerapan metode basis data fuzzy dalam pemilihan laptop yang
sesuai dengan keinginan konsumen.
C. Batasan Permasalahan
Agar pembahasan penelitian ini tidak menyimpang dari apa yang telah dirumuskan,
maka diperlukan batasan-batasan. Batasan-batasan dalam penelitian ini adalah:
1. Kriteria yang menjadi variabel utuk rekomendasi laptop adalah HARDDISK,
PROCESSOR, BERAT, LCD, MEMORY dan HARGA.
2. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah kurva penyusutan, kurva
pertumbuhan dan kurva beta.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
18/97
18
BAB II. KAJIAN PUSTAKA
A. Laptop
Laptop atau sering disebut juga notebook adalah komputer bergerak yang
berukuran relatif kecil dan ringan, beratnya berkisar dari 1 hingg 6 kg, tergantung
ukuran, bahan, dan spesifikasi laptop tersebut. Sumber daya laptop berasal dari
baterai atau adaptor A/C yang dapat digunakan untuk mengisi ulang baterai dan
menyalakan laptop itu sendiri. Baterai laptop pada umumnya dapat bertahan sekitar
1 hingga 6 jam, tergantung dari cara pemakaian, spesifikasi, dan ukuran baterai.
Komponen yang terdapat di dalamnya sama persis dengan komponen pada desktop,
hanya saja ukurannya diperkecil, dijadikan lebih ringan, lebih tidak panas dan lebih
hemat daya. Laptop kebanyakan menggunakan layar LCD (Liquid Crystal Display)
berukuran 10 inch hingga 17 inch tergantung dari ukuran laptop itu sendiri.
Berbeda dengan komputer desktop, laptop memiliki komponen pendukung yang
didesain secara khusus untuk mengakomodasi sifat laptop yang portabel. Sifat
utama yang dimiliki oleh komponen penyusun laptop adalah ukuran yang kecil,
hemat konsumsi energi, dan efisien (Setianto dkk., 2009).
B. Konsep Logika Fuzzy
Teori fuzzy diperkenalkan pertama kali oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965
pada presentasinya mengenai FuzzySets.
1. Pengertian Logika Fuzzy
Sebelum munculnya logikafuzzy, dikenal sebuah logika tegas (Scrisp Logic) yang
memiliki nilai benar atau salah secara tegas. Sebaliknya Logika Fuzzy merupakan
sebuah logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara
benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
19/97
19
salah secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu
nilai tergantung kepada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logikafuzzyadalah
suatu cara yang tepat untuk memetakan ruang input kedalam suatu ruang
output(Kusumadewi, 2003).
2. Perbedaan Logika Fuzzydengan Logika Tegas
Perbedaan mendasar logika tegas dengan logikafuzzyadalah nilai keluarannya.
Logika tegas hanya memiliki dua nilai output yaitu 0 dan 1, sedangkan logika
fuzzy meimiliki nilai antara 0 sampai 1, logika fuzzy memiliki banyak nilai
keluaran yang dikenal dengan derajat keanggotaannya.
3. Atribut Himpunan Fuzzy
Himpunanfuzzymemiliki 2 atribut, yaitu (Kusumadewi, 2003):
a. Linguistik, yaitu sebuah variabel yang memiliki nilai berupa kata - kata dalam
bahasa alamiah bukan angka, misalnya sedang, tinggi, rendah.
b. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu
variabel seperti: 40, 25, 30.
4. Fungsi Keanggotaan
Fungsi Keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang
menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya
(sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara
0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai
keanggotaan adalah melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa
digunakan yaitu sebagai berikut:
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
20/97
20
a. Representasi Kurva-S
Kurva PERTUMBUHAN dan PENYUSUTAN merupakan kurva-S atau
sigmoid yang berhubungan dengan kenaikan dan penurunan permukaan
secara tak linear.
Kurva-S untuk PERTUMBUHAN akan bergerak dari sisi paling kiri (nilai
keanggotaan = 0) ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1). Fungsi
keanggotaannya akan tertumpu pada 50% nilai keanggotaannya yang sering
disebut dengan titik infleksi (Gambar 1).
Gambar 1. Himpunanfuzzydengan kurva-S: PERTUMBUHAN
Kurva-S untuk PENYUSUTAN akan bergerak dari sisi paling kanan (nilai
keanggotaan = 1) ke sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0) (Gambar 2).
Gambar 2. Himpunanfuzzydengan kurva-S: PENYUSUTAN
Kurva-S didefinisikan dengan menggunakan 3 parameter, yaitu: nilai
keanggotaan nol (), nilai keanggotaan lengkap (), dan titik infleksi atau
crossover () yaitu titik yang memiliki domain 50% benar. Gambar 3
menunjukkan karakteristik kurva-S dalam bentuk skema.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
21/97
21
Gambar 3. Karakteristik fungsi kurvaS
Fungsi keanggotaan kurva PERTUMBUHAN adalah seperti pada persamaan
1 berikut:
...(1).
Contoh fungsi keanggotaan untuk himpunan TUA pada variabel umur
terlihat seperti pada (Gambar 4).
Gambar 4. Himpunanfuzzy: TUA
TUA*50+ = 1 2((60-50)/(60-35))2
= 1 2(10/25)2
= 0,68
Sedangkan fungsi keanggotaan pada kurva PENYUSUTAN adalah seperti
pada persamaan 2 berikut:
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
22/97
22
..(2).
Contoh fungsi keanggotaan untuk himpunan MUDA pada variabel umur
terlihat seperti pada (Gambar 5).
Gambar 5. Himpunanfuzzy: MUDA
MUDA*50+ = 2((50-37)/(50-20))2
= 2(13/30)2
= 0,376
b. Representasi Kurva BETA
Kurva BETA berbentuk lonceng didefinisikan dengan 2 parameter, yaitu
nilai pada domain yang menunjukkan pusat kurva (), dan setengah lebar
kurva () (Gambar 6) .
Gambar 6. Karakteristik fungsi kurva BETA
Fungsi keangotaan pada kurva BETA adalah seperti pada persamaan 3
berikut:
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
23/97
23
.....(3).
Fungsi keanggotaan untuk himpunan PAROBAYA pada variabel umur seperti
terlihat pada (Gambar 7).
PAROBAYA *42+ = 1/(1+((42-45)/5)2)
= 0,7353
PAROBAYA *51+ = 1/(1+((51-45)/5)2)
= 0,4098
Gambar 7. Himpunanfuzzy: PAROBAYA dengan kurva Beta
5. Operator Himpunan Fuzzy
Seperti halnya himpunan konvensional, ada beberapa operasi yang
didefinisikan secara khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan
fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal
dengan nama fire strength atau - predikat. Ada 3 operator dasar yang
diciptakan oleh Zadeh (Kusumadewi, 2003), yaitu:
a. Operator AND
Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan. -
predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-
himpunan yang bersangkutan.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
24/97
24
AB = min(A [x], B [y])
b. Operator OR
Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan. -
predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan-
himpunan yang bersangkutan.
AB = max(A[x], B[y])
c. Operator NOT
Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan.
- predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan
mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang
bersangkutan dari 1.
A = 1 - A[x]
6. Fuzzy Database Model Tahani
Basis data fuzzy model Tahani masih tetap menggunakan relasi standar,
hanya saja model ini menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan
informasi pada query-nya (Kusumadewi, 2010). Model Tahani tersusun atas
tahapan yaitu:
a. Menggambarkan Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang
menunjukkan pemetaaan titik-titik input data ke dalam nilai
keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang
memiliki internal antara 0 sampai 1, salah satu cara yang dapat digunakan
untuk mendapatkan nilai keanggotaan melalui pendekatan fungsi. Beberapa
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
25/97
25
fungsi yang dapat digunakan yaitu Representasi kurva Linier, Representasi
Kurva Segitiga. Representasi Kurva Trapesium. Representasi Kurva Bentuk
Bahu, Representasi Kurva-S, Representasi Kurva Bentuk Lonceng (Bell
Curve). Masing-masing fungsi tersebut, akan menghasilkan nilai antara 0
dan 1 dengan cara yang berbeda, sesuai dengan jenis representasi yang
digunakan.
b. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi adalah fase pertama dari perhitungan fuzzyyaitu pengubahan
nilai tegas ke nilai fuzzy. Prosesnya adalah sebagai berikut: Suatu besaran
analog dimasukkan sebagai masukan (crisp input), lalu input tersebut
dimasukkan pada batas scope dari membership function. Membership
function ini biasanya dinamakan membership function input. Keluaran dari
proses fuzzifikasi ini adalah sebuah nilai inputfuzzy atau yang biasanya
dinamakanfuzzy input.
c. Fuzzifikasi Query
Fuzzifikasi Query diasumsikan sebuah query konvensional (nonfuzzy)
DBMS yang akan mencoba membuat dan menerapkan sebuah sistem dasar
logikafuzzy query.
d. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy.
Nilai keanggotaan sebagai dari 2 himpunan fuzzy dikenal dengan nama
Fire Strength atau -predikat. Sangat mungkin digunakan operator dasar
dalam proses queryberupa operator AND dan OR.
-predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
26/97
26
himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : AB = min(A[x], B[y]).
Sedangkan untuk hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan-
himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : AUB = max(A[x], B[y]).
Alternatif yang direkomendasikan adalah alternatif yang memiliki nilai
Fire Strength atau tingkat kesesuaian dengan kriteria pilihan di atas angka 0
(nol) sampai dengan angka 1 (satu).
C. Hasil Penelitian Sejenis
Penelitian tentang pengembangan aplikasifuzzyyang telah dilakukan adalah:
a. Eliyani, dkk. (2009) telah mengembangkan Decision Suport System untuk
pembelian mobil menggunakanfuzzy database model Tahani. Dalam aplikasi ini
digunakan variabel inputdata mobil yang meliputi panjang mobil, lebar mobil,
kapasitas penumpang, ukuran mesin, tinggi mobil, berat mobil, harga mobil, dan
kapasitas tangki bahan bakar. Dari input tersebut diperoleh output aplikasi
berupa spesifikasi mobil yang digunakan oleh pengguna serta dapat membantu
menghasilkan keputusan yang lebih cepat untuk menjadikan bahan
pertimbangan dalam persiapan pembelian produk mobil.
Pada penelitian ini fuzzy database model Tahani akan diterapkan untuk
rekomendasi pembelian laptop.
b. Hasiholan (2008) telah melakukan penelitian tentang Evaluasi Kinerja Karyawan
menggunakan metode pemrograman linier Fuzzyyang membahas suatu metode
penelitian kinerja karyawan dengan faktor-faktor fuzzy sebagai parameter.
Parameter yang digunakan dalam penelian ini hanya parameter yang bersifat
fuzzy. Beberapa faktor untuk menjadi parameter dalam melakukan evaluasi
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
27/97
27
kinerja karyawan meliputi faktor pencapaian target waktu, faktor resiko kerja,
faktor disiplin waktu, faktor kerumitan pekerjaan, dan faktor loyalitas dan
tanggung jawab terhadap perusahaan. Dari faktor tersebut menghasilkan output
yang dapat digunakan dan dikembangkan oleh perusahaan untuk mencari teknik
yang berbeda dan baik dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan sesuai
kebutuhan perusahaan untuk promosi jabatan, mutasi karyawan dan
menentukan presentasi kenaikan gaji karyawan.
c. Pattiasina (2011) melakukan penelitian tentang aplikasi yang bertujuan untuk
menghasilkan suatu sistem pendukung keputusan dalam pemilihan operator
selular sesuai dengan kriteria yang diberikan. Pada penelitiannya, FuzzyTahani
dipakai sebagai metode untuk menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan
dalam memberikan hasil rekomendasi operator selular. Penelitian ini membagi
dua variabel input, yaitu variabel fuzzy dan variabel non fuzzy. Variabel fuzzy
terdiri dari data-data operator selular yang menyangkut masa tenggang, masa
aktif, tarif sms ke beda operator, tarif telepon ke beda operator, dan tarif
internet. Variabel non fuzzy terdiri dari data-data operator yang menyangkut
tipe dan jenis operator selular. Dari input tersebut diperoleh output berupa
rekomendasi operator selular disertai besarnya nilai rekomendasi fuzzy sesuai
dengan kriteria yang diinginkan oleh konsumen.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
28/97
28
BAB III. TUJUAN DAN MANFAAT
A. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem rekomendasi laptop dengan
menerapkanfuzzydatabase.
B. Manfaat
Hasil penelitian ini diharapkan bermanfaat sebagai alternatif untuk membantu
pemilihan laptop yang sesuai dengan keinginan dan anggaran customer.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
29/97
29
BAB IV. METODE PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian rekayasa atau pengembangan yaitu untuk
aplikasi berbasis logika fuzzy pada sistem informasi fuzzy database untuk
rekomendasi pembelian laptop menggunakan databasefuzzymodel Tahani.
B. Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu viariabel inputdan variabel
output:
1. Variabel input
Variabel Inputfuzzyterdiri dari variabel harga, processor, harddisk, memory, lcd
dan berat.
2. Variabel output
Hasil outputberupa rekomendasi spesifikasi laptop yang sesuai dengan kriteria-
kriteria yang diinginkan oleh customer.
C. Sumber Data
Data penelitian berasal dari toko penjual komputer di Purwokerto dan internet.
D. Waktu, Tempat dan Alat
Waktu penelitian dilaksanakan pada bulan januari 2012 sampai bulan juni 2012.
Perlengkapan penelitian sebagai berikut:
1. Perlengkapan Hardware
a. 1 Unit Komputer dengan spesifikasi Harddisk320 GB, RAM 4 GB, Processor
intelDUAL COREdan LCD 14 Inch.
b. 1 Unit Printer.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
30/97
30
2. Perlengkapan Software
a. DBMS SQLServer Standard Edition.
b. Microsoft Office 2007 Enterprise Edition.
c. Operating System Microsoft Windows XP.
d. Microsoft Visual Studio 2005.
E. Pengumpulan Data dan Sumber Pendukung (literatur)
Metode pengumpulan data dan sumber pendukung dilakukan melalui cara:
a. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk mengumpulkan literatur yang mendukung
penelitian. Literatur diambil dari penelitian sebelumnya maupun dari jurnal
ilmiah, baik dalam negeri maupun luar negeri. Litelatur yang dibutuhkan adalah
literatur tentang rekomendasi laptop, fuzzy database, dan pemrograman
berbasis desktop.
b. Observasi
Observasi dilakukan dengan mendatangi toko penjual komputer di
Purwokerto untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan dalam penelitian yang
meliputi data spesifikasi laptop dan data yang menentukan rekomendasi laptop.
F.
Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem yang akan dibangun yang terbagi
dalam beberapa tahap yaitu:
1. Perancanganfuzzy database
Pada tahap ini akan dirancang sistem fuzzyyang akan dibangun melalui langkah-
langkah berikut :
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
31/97
31
a. Menentukan variabelfuzzy
Variabel fuzzy yang akan dibahas dalam sistem fuzzy adalah harga,
processor, harddisk, memory, lcd, dan berat.
b. Menentukan himpunanfuzzy
Himpunan fuzzy ditentukan untuk mengelompokkan data berdasarkan
variabel bahasa (linguistik variable) yang dinyatakan dalam fungsi
keanggotaan. Berdasarkan variabel fuzzy di atas maka dapat ditentukan
himpunanfuzzyuntuk masing-masing variabel sebagai berikut:
1) HARGA : MURAH, SEDANG dan MAHAL.
2) PROCESSOR : RENDAH, SEDANG dan TINGGI.
3) HARDDISK : KECIL, SEDANG dan BESAR.
4) MEMORY : KECIL, SEDANG dan BESAR.
5) BERAT : RINGAN, SEDANG dan BERAT.
6) LCD : KECIL, SEDANG dan BESAR.
c. Menentukan fungsi himpunan
Fungsi himpunan yang akan digunakan adalah kurva penyusutan, kurva
pertumbuhan dan kurva beta. Dari himpunanan fuzzy di atas dapat
ditentukan untuk masing-masing himpunan sebagai berikut:
1) Himpunan MURAH, RENDAH, KECIL dan RINGAN masuk dalam fungsi
himpunan kurva penyusutan yang digambarkan seperti berikut:
(Gambar 8).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
32/97
32
Gambar 8. Penentuan himpunan pada fungsi kurva penyusutan
Pada Gambar 8 dapat dijelaskan bahwa himpunan yang masuk pada
kurva penyusutan adalah himpunan MURAH, RENDAH, KECIL DAN
RINGAN.
2) Himpunan SEDANG masuk dalam fungsi himpunan kurva beta yang
digambarkan seperti berikut(Gambar 9).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
33/97
33
Gambar 9. Penentuan himpunan pada fungsi kurva beta
Pada Gambar 9 dapat dijelaskan bahwa himpunan yang masuk pada
kurva beta adalah himpunan SEDANG.
3) Himpunan MAHAL, TINGGI, BESAR dan BERAT masuk dalam fungsi
himpunan kurva pertumbuhan(Gambar 10).
Gambar 10. Penentuan himpunan pada fungsi kurva pertumbuhan
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
34/97
34
Pada Gambar 10 dapat dijelaskan bahwa himpunan yang masuk pada
kurva pertumbuhan adalah himpunan MAHAL, TINGGI, BESAR dan
BERAT.
2. Perancangan database
Langkah-langkah yang akan dilakukan pada tahapan ini:
a. Memilih DBMS(Database Management System) .
b. Membuat database dan tabel-tabelnya.
c. Database yang akan dibuat bernama fuzzydb yang terdiri dari lima tabel
yaitu tabel M_laptop, tabel Himpunan, tabel l_merek, tabel l_jenis dan tabel
login.
d. Membuat view untuk menghitung derajat keanggotaan masing-masing
himpunan. Pada tahap ini akan dilakukan perhitungan derajat keanggotaan
untuk masing masing himpunan. Perhitungan dilakukan melalui query
terhadap tabel M_laptop dan tabel Himpunan, dari hasil query tersebut
akan disimpan dalam bentuk view.
3. Perancangan proses
Perancagan proses yang dilakukan adalah mendefinisikan aliran data yang
diperlukan oleh sistem. Aliran data didefinisikan sebagai gambaran dari data
yang diperlukan oleh proses dan terhubung antara satu proses dengan proses
lainnya. Dengan perancangan proses diharapkan lebih mudah dalam memahami
sistem yang akan dibangun, yang meliputi proses didalam sistem serta sumber
data dan alirannya. Proses yang ada dalam sistem ini secara umum dapat
digambarkan melalui Flowchartberikut (Gambar 11).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
35/97
35
Input kriteria
Penentuan himpunan fuzzy
Penentuan derajatkeanggotaan
Mulai
selesai
Tampilan hasilrekomendasi laptop
Perhitungan FireStrenght
Gambar 11. Flowchartrekomendasi laptop
Pada Gambar 11 di atas dapat dijelaskan proses rekomendasi laptop yaitu
berupa input kriteria berdasarkan variabel fuzzy yang terbagi menjadi tiga
himpunan fuzzy, salah satu sampel variabel fuzzy (variabel HARGA), variabel
harga dibagi menjadi tiga himpunan fuzzyyaitu MURAH, SEDANG dan MAHAL.
Dari inputkriteria tersebut diteruskan pada proses penentuan himpunan fuzzy
untuk mengelompokkan data berdasarkan variabel bahasa (linguistik variable)
yang dinyatakan dalam fungsi keanggotaan. Pada proses selanjutnya yaitu
proses penentuan derajat keanggotaan sebagai salah satu cara untuk
menentukan nilai keanggotaan melalui pendekatan fungsi kurva penyusutan,
kurva pertumbuhan dan kurva beta, kemudian diteruskan pada proses
perhitungan Fire Strength untuk menghitung derajat keanggotaan sehingga akan
dihasilkan rekomendasi berupa data laptop yang sesuai.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
36/97
36
Proses perhitungan derajat keanggotaan masing-masing himpunan
dilakukan menggunakan query terhadap tabel M_laptop dan tabel Himpunan.
Proses perhitungan derajat keanggotaan masing-masing himpunan dapat
digambarkan dalam Flowchart(Gambar 12).
mulai
mengambil input fuzzy
dari M_laptop
Mengambil batas nilai dari
tabel himpunan
Menghitung derajat
keanggotaan kurva
penyusutan
Menghitung derajat
keanggotaan kurva beta
Menghitung derajat
keanggotaan kurva
pertumbuhan
selesai
Gambar 12. Flowchartproses perhitungan derajat keanggotaan masing-masing
himpunan
Proses perhitungan derajat keanggotaan sebagai salah satu cara untuk
mendapatkan nilai keanggotaan melalui pendekatan fungsi kurva penyusutan,
kurva pertumbuhan dan kurva beta. Proses perhitungan derajat keanggotaan
masing-masing fungsi kurva secara rinci seperti berikut (Gambar 13).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
37/97
37
mulai
Mengambil input fuzzy dari tabel M_laptopMengambil batas nilai dari tabel Himpunan
X
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
38/97
38
G. Pengkodean
Pada tahap ini dilakukan pengkodean untuk membangun aplikasi sesuai dengan
rancangan sistem. Pengkodean dibagi menjadi dua bagian yaitu :
1. Pengkodean Query, yaitu membuat script query untuk menangani proses
fuzzyfikasi dan penentuan nilai keanggotaan () untuk masing-masing
himpunan.
2. Pengkodean Interface (Tampilan), yaitu membuat interface aplikasi
menggunakan bahasa pemrograman C#.
H. Implementasi dan Pengujian
Mengimplementasikan sistem hasil penelitian dengan memberi pelatihan
kepada admin tentang cara penggunaan sistem yang buat dan dilakukan pengujian
terhadap sitem yang telah dibangun dengan menggunakan data laptop yang telah
ada.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
39/97
39
BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Data
Analisis data dilakukan untuk memenuhi kebutuhan variabel penelitian. Variabel
penelitian terdiri dari dari dua bagian yaitu variabel inputdan variabel output.
1. Variabel input
Kebutuhan input pada sistem ini digolongkan menjadi dua bagian input,
yaitu inputfuzzy dan input non fuzzy. Inputfuzzy, terdiri dari data spesifikasi
laptop yang menyangkut harga, processor, harddisk, memory, lcd dan berat.
Sedangkan inputnon fuzzyterdiri dari data spesifikasi laptop yang menyangkut
merek dan kecocokan antara spesifikasi yang satu dengan yang lain.
Adapun variabel inputfuzzy untuk masing-masing himpunan adalah sebagai
berikut:
a. Variabel harga
Gambar 15. Himpunanfuzzyuntuk variabel harga (Rp)
b. Variabel processor
Gambar 16. Himpunanfuzzyuntuk variabel processor (GHz)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
40/97
40
c. Variabel harddisk
Gambar 17. Himpunanfuzzyuntuk variabel harddisk (GB)
d. Variabel memory
Gambar 18. Himpunanfuzzyuntuk variabel memory (MB)
e. Variabel lcd
Gambar 19. Himpunanfuzzyuntuk variabel lcd (inc)
f. Variabel berat
Gambar 20. Himpunanfuzzyuntuk variabel berat (Kg)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
41/97
41
2. Variabel output
Hasil output berupa rekomendasi spesifikasi laptop yang sesuai dengan
kriteria yang diinginkan oleh customer.
B. Perancangan Sistem
1. Perancangan Database
Perancangan database berfungsi untuk tempat penyimpanan data yang
dibutuhkan sistem. Secara keseluruhan akan dibuat sebuah database yang di
beri nama fuzzydb. Karena pada penelitian ini menggunakan database model
Tahani, maka query yang akan didapat dari proses seleksi menggunakan teori
himpunan fuzzy. Database yang digunakan adalah SQL Server 2005. Ada lima
tabel yang digunakan untuk mengelompokan data yang digunakan.
Penjelasan tentang perancangan database adalah sebagai berikut:
a. Tabel Login
Tabel jenis digunakan untuk menyimpan data admin laptop. Struktur tabel
login sebagai berikut (Tabel 1).
Tabel 1. Login
Nama Filed Tipe Data Keterangan
usernamae varchar(50) Nama Pengguna
password varchar(50) Password
b. Tabel M_laptop
Tabel M_laptop digunakan untuk menyimpan data spesifikasi laptop yang
meliputi data inputdatafuzzydan data nonfuzzy. Struktur tabel M_laptop
sebagai berikut (Tabel2).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
42/97
42
Tabel 2. M_laptop
Nama Filed Tipe Data Keterangan
laptop_id* varchar(255) Kode laptop (new id())
jenis_id int Foreign Keyjenis_id
merek_id int Foreign Keymerek_id
nama_laptop varchar(255) Nama laptop
harga float inputfuzzy
processor float inputfuzzy
harddisk float inputfuzzy
memory float inputfuzzy
lcd float inputfuzzy
berat float inputfuzzypicture image Gambar Laptop
detail text Detail laptop
Ket: * Primary Key
c. Tabel L_Jenis
Tabel jenis digunakan untuk menyimpan data jenis laptop. Struktur tabel
L_jenis sebagai berikut (Tabel 3).
Tabel 3. L_jenis
Nama Filed Tipe Data Keterangan
jenis_id* int Kode jenis (Identity)
jenis varchar(50) Nama jenis laptop
Ket: * Primary Key
d. Tabel L_merek
Tabel jenis digunakan untuk menyimpan data merk laptop. Struktur tabel
L_merek sebagai berikut (Tabel 4).
Tabel 4. L_merek
Nama Filed Tipe Data Keterangan
merek_id* int Kode merk (Identity)
merek varchar(50) Nama merk laptop
Ket: * Primary Key
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
43/97
43
e. Tabel Himpunan
Tabel Himpunan digunakan untuk menyimpan data himpunan dari variabel
yang digunakan. Struktur tabel Himpuan sebagai berikut (Tabel 5).
Tabel 5. Himpunan
Nama Filed Tipe Data Keterangan
variabel varchar(50) Nama variabel
himpunan varchar(50) Nama himpunan
fungsi varchar(50) Nama fungsi kurva
alfa float Batas (a)
beta float Batas (b)
pusatY float Batas (pusat )
gamma float Batas ()
betane float Batas (b dan b)
Ket: * Primary Key
beta ((alfa+gamma)/2)
pusatY ((alfa+gamma)/2)
Betane ((alfa+gamma)/2) - (alfa+((alfa+gamma)/2))/2
2. Perancanganfuzzy database
Perancangan fuzzy database dilakukan setelah perancangan database.
Perancangan fuzzy database dilakukan untuk menerapkan teori fuzzy dengan
cara mengolah data yang ada dalam database memelalui queryyang disimpan
dalam bentuk view.
a. Menggambarkan fungsi keanggotaan
Pada tahap ini variabel himpunan yang ada akan digambarkan dalam
bentuk kurva, kurva tersebut menunjukkan pemetaan titik-titik masukkan
data kedalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat
keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Gambar kurva dari
masing masing variabel sebagai berikut:
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
44/97
44
1) Variabel harga
Gambar 21. Kurva variabel harga (Rp)
Pada kurva variabel harga memiliki tiga himpunan yaitu murah, sedang
dan mahal. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan dapat
dijelaskan pada gambar kurva dari masing-masing himpunan sebagai
berikut:
a) Himpuan murah
Gambar 22. Kurva penyusutan himpunan harga murah (Rp)
b) Himpuan sedang
Gambar 23. Kurva beta himpunan harga sedang (Rp)
c) Himpuan mahal
Gambar 24. Kurva pertumbuhan himpunan harga mahal (Rp)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
45/97
45
2) Variabel processor
Gambar 25. Kurva variabel processor (GHz)
Pada kurva variabel processor memiliki tiga himpunan yaitu rendah,
sedang dan tinggi. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan
dapat dijelaskan pada gambar kurva dari masing-masing himpunan
sebagai berikut:
a. Himpunan rendah
Gambar 26. Kurva penyusutan himpunan processor rendah (GHz)
b. Himpunan sedang
Gambar 27. Kurva beta himpunan processor sedang (GHz)
c. Himpunan tinggi
Gambar 28. Kurva pertumbuhan himpunan processor tinggi (GHz)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
46/97
46
3) Variabel harddisk
Gambar 29. Kurva varibel harddisk (GB)
Pada kurva variabel harddisk memiliki tiga himpunan yaitu kecil, sedang
dan besar. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan dapat
dijelaskan pada gambar kurva dari masing-masing himpunan sebagai
berikut:
a. Himpunan kecil
Gambar 30. Kurva penyusutan himpunan harddisk kecil (GB)
b. Himpunan sedang
Gambar 31. Kurva beta himpunan harddisk sedang (GB)
c. Himpunan besar
Gambar 32. Kurva pertumbuhan himpunan harddisk besar (GB)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
47/97
47
4) Variabel memory
Gambar 33. Kurva variabel memory (MB)
Pada kurva variabel memory memiliki tiga himpunan yaitu kecil, sedang
dan besar. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan dapat
dijelaskan pada gambar kurva dari masing-masing himpunan sebagai
berikut:
a. Himpunan kecil
Gambar 34. Kurva pentusutan himpunan memory kecil (MB)
b. Himpunan sedang
Gambar 35. Kurva beta himpunan memory sedang (MB)
c. Himpunan besar
Gambar 36. Kurva pertumbuhan himpunan memory besar (MB)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
48/97
48
5) Variabel lcd
Gambar 37. Kurva variabel lcd (inc)
Pada kurva variabel lcd memiliki tiga himpunan yaitu kecil, sedang dan
besar. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan dapat
dijelaskan pada gambar kurva dari masingi-masing himpunan sebagai
berikut:
a. Himpunan kecil
Gambar 38. Kurva penyusutan himpunan lcd kecil (inc)
b. Himpunan sedang
Gambar 39. Kurva beta himpunan lcd sedang (inc)
c. Himpunan besar
Gambar 40. Kurva pertumbuhan himpunan lcd besar (inc)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
49/97
49
6) Variabel berat
Gambar 41. Kurva variabel berat (Kg)
Pada kurva variabel berat memiliki tiga himpunan yaitu ringan, sedang
dan berat. Untuk mengetahui kurva masing-masing himpunan dapat
dijelaskan pada gambar kurva dari masing-masing himpunan sebagai
berikut:
a. Himpunan ringan
Gambar 42. Kurva penyusutan himpunan berat ringan (Kg)
b. Himpunan sedang
Gambar 43. Kurva beta himpunan berat sedang (Kg)
c. Himpunan berat
Gambar 44. Kurva pertumbuhan himpunanberat berat (Kg)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
50/97
50
b. Fuzzyfikasi
Setelah menggambarkan fungsi keanggotaan masing-masing variabel
himpunan selanjutnya akan dilakukan fuzzyfikasi dengan memasukan data
dari hasil menggambarkan fungsi keanggotaan ke dalam tabel Himpunan.
hasil dari fuzzyfikasi dapat dilihat pada (Tabel 6).
Tabel 6. Hasil fuzzyfikasiVariabel Himpunan Fungsi
kurvaBatas
awal ( )
Tengah
( )Pusat ( ) Batas
akhir ( )Selisih ( ).
( )( )
harddisk kecil penyusutan 256 442 442 628 93
harddisk sedang beta 256 628 628 1000 186
harddisk besar pertumbuhan 628 814 814 1000 93
harga murah penyusutan 2677400 6096200 6096200 9515000 1709400
harga sedang beta 2677400 9515000 9515000 16352600 3418800
harga mahal pertumbuhan 9515000 12933800 12933800 16352600 1709400
processor rendah penyusutan 1 1.525 1.525 2.05 0.2625
processor sedang beta 1 2.05 2.05 3.1 0.525
processor tinggi pertumbuhan 2.05 2.575 2.575 3.1 0.2625
memory kecil penyusutan 1000 2750 2750 4500 875
memory sedang beta 1000 4500 4500 8000 1750
memory besar pertumbuhan 4500 6250 6250 8000 875
lcd kecil penyusutan 10.1 11.475 11.475 12.85 0.6875lcd sedang beta 10.1 12.85 12.85 15.6 1.375
lcd besar pertumbuhan 12.85 14.225 14.225 15.6 0.6875
berat ringan penyusutan 1.25 1.7625 1.7625 2.275 0.25625
berat sedang beta 1.25 2.275 2.275 3.3 0.5125
berat berat pertumbuhan 2.275 2.7875 2.7875 3.3 0.25625
c. Fuzzyfikasi query
Pada tahap ini dilakukan fuzzyfikasi querydengan membuat queryuntuk
melakukan perhitungan derajat keanggotaan masing-masing himpunan
berdasarkan fungsi himpunan yang digunakan. Queryakan disimpan dalam
bentuk view sebagai proses fuzzyfikasi query, View adalah salah satu jenis
object database didalam database Microsoft SQL Serveryang memiliki fungsi
sebagai virtual tabel yang dapat memanipulasi berbagai data dan dapat
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
51/97
51
direpresentasikan sebagai sebuah laporan, view yang akan dibuat adalah
sebagai berikut:
1) Membuat viewpenyusutan
View penyusutan merupakan query untuk menghitung derajat
keanggotaan dari himpunan yang menggunakan fungsi kurva
penyusutan seperti himpunan murah ,himpunan rendah, himpunan kecil
dan himpunan ringan. Script query viewpenyusutan dapat dilihat pada
(lampiran 1).
2) Membuat viewbeta
View beta merupakan query untuk menghitung derajat keanggotaan
dari himpunan yang menggunakan fungsi kurva beta seperti himpunan
sedang. Script query viewbeta dapat dilihat pada (lampiran 2).
3) Membuat viewpertumbuhan
View pertumbuhan merupakan query untuk menghitung derajat
keanggotaan dari himpunan yang menggunakan fungsi kurva
pertumbuhan seperti himpunan mahal ,himpunan tinggi, himpunan
besar dan himpunan barat. Script query viewpertumbuhan dapat dilihat
pada (lampiran 3).
4) Membuat viewvmiu
Viewvmiu berfungsi untuk menggabungkan data hasil fuzzyfikasi query
dari hasil view penyusutan, view beta dan view pertumbuhan. Script
query viewvmiu dapat dilihat pada (lampiran 4)
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
52/97
52
5) Membuat viewmiudetail
viewmiudetail merupakan data detail derajat keanggotaan dari masing-
masing himpunan. Script query view miudetail dapat dilihat pada
(lampiran 5).
d. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy
Operator Dasar Zadeh berfungsi untuk mengkombinasi dan
memodifikasi himpunanfuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2
himpunan sering dikenal dengan namafire strengthatau -predikat. Sangat
mungkin digunakan operator dasar dalam proses query berupa operator
AND dan OR, untuk mengimplementasikan maka akan di buat procedure
untuk operasi AND dan procedure operasi OR. Script query procedure
operasi AND dapat dilihat pada (lampiran 6), dan Script queryprocedure
operasi OR dapat dilihat pada (lampiran 7).
3. Perancangan antarmuka (interface)
Perancangan antarmuka dilakukan untuk membuat rancangan antarmuka
yang akan diterapkan pada aplikasi. Rancangan antarmuka yang akan dibuat
adalah sebagai berikut:
a. Perancangan Halaman utama
Halaman utama merupakan merupakan sebuah interface yang pertama
kali muncul dalam aplikasi. Rancangan halaman utama dapat digambarkan
sebagai berikut (Gambar 45).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
53/97
53
Gambar 45. Interface halaman utama aplikasi
b. Perancagan halaman master data
Bagian ini merupakan rancangan interface halaman master data. Pada
perancangan ini form tampilan dibagi menjadi dua yaitu untuk daftar data
dan managementdata laptop seperti tambah data, ubah data, hapus data
laptop yang disajikan dalam satuform tampilan. Rancangan halaman master
data dapat digambarkan sebagai berikut (Gambar 46).
Gambar 46. Interface halaman masterdata
c. Perancangan halaman pencarianfuzzy
Halaman pencarian fuzzy merupakan halaman pencarian fuzzy untuk
rekomendasi laptop. Pada halaman pencarian terdapat input parameter
yang akan digunakan oleh customer untuk pencarian sesuai kriteria yang di
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
54/97
54
inginkan. Rancangan halaman pencarian fuzzy dapat digambarkan sebagai
berikut (Gambar 47).
Gambar 47. Interface halaman pencarianfuzzy
C. Implementasi
Setelah melalui tahapan-tahapan sebelumnya maka akan dihasilkan
implementasi dalam bentuk aplikasi penerapan fuzzydatabase untuk rekomendasi
pembelian laptop. penjelasan tentang aplikasi yang akan dibangun sebagai berikut:
1. Halaman utama
Halaman utama merupakan halaman awal ketika membuka aplikasi. Berikut
adalah tampilan form utama (Gambar 48).
Gambar 48. Halaman utama
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
55/97
55
2. Menu
Menu yang terdapat pada aplikasi adalah sebagai berikut:
a. Menu login
Menu login berfungsi untuk login admin (Gambar 49) .
Gambar 49. Menu login
b. Menu home
Dalam menu home terdapat sub menu yaitu menu skins dan menu
pencarian OR dan pencarian AND dan menu All Laptop (Gambar 50).
Gambar 50. Menu home
- Menu OR berfungsi untuk mengakses halaman pencarian menggunakan
operasi OR.
- Menu AND berfungsi untuk mengakses halaman pencarian
menggunakan operasi AND.
- Menu All Laptop berfungsi untuk mengakses halaman semua data
laptop yang tidak menggunakan operasi OR dan AND untuk
merekomendasikan data laptop.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
56/97
56
c. Menu data
Dalam menu data terdapat sub menu yaitu menu master data. menu
master data berfungsi sebagai management data yang dilakukan oleh
admin. menu data hanya bisa di akses jika admin login pada aplikasi
(Gambar 51).
Gambar 51. Menu data
3. Halaman pencarian OR
Halaman pencarian OR merupakan halaman pencarian fuzzy. Model
pencarian OR merupakan pencarian dengan kondisi pertama OR dan kondisi
kedua OR. Pada operasi pencarian OR proses yang dijalankan adalah MAX(harga,
processor, harddisk, memory, lcd,berat). Berikut adalah tampilan halaman untuk
pencarian OR (Gambar 52).
Gambar 52. Halaman pencarian OR
Halaman pencarian OR di atas menampilkan data rekomendasi spesifikasi
laptop sesuai parameter yang dipilih oleh customer(Gambar 53).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
57/97
57
Gambar 53. Pemilihan parameter menggunakan operasi OR
Pada gambar 53 di atas dicontohkan penggunaan proses pencarian
menggunakan pencarian OR untuk memory = memory_besar OR lcd =
lcd_sedang OR berat = berat_ringan. Setelah menekan tombol cari maka akan
ditampilkan hasil rekomendasi seperti (Gambar 54).
Gambar 54. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR
Dari proses pencarian OR sesuai parameter yang dipilih oleh customer,
didapatkan daftar data laptop hasil rekomendasi yang sesuai dengan kriteria
yang pilih. Daftar data tersebut menampilkan data rekomendasi dari yang paling
direkomendasikan sampai dengan yang kurang direkomendasikan seperti
terlihat pada (Gambar 55).
Gambar 55. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
58/97
58
Penjelasan dari proses rekomendasi apabila dilakukan perhitungan secara
manual menggunakan pencarian operasi OR tersebut dapat dilihat pada (Tabel
7) berikut:
Tabel 7. Perhitungan manual menggunakan operasi OR
nama_laptop memory lcd berat memory_besar lcd_sedang berat_ringan nilai
AXIOO RNO. 7.381 8000 14 2.1 1 0.588406925 0.058298632 1
ASUS Eee PC 1015BX-BLK067W 2000 10.1 1.25 0 0 1 1
DELL XPS L15z (Core i7-2640M) 8000 15.6 2.51 1 0 0 1
ASUS Eee PC 1025C-RED008W -
Red 2000 10.1 1.25 0 0 1 1
ACER Aspire One D270 - Red 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
ACER Aspire One D270 - White 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
ACER Aspire One D270 - Blue 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
ACER Aspire One D270 - Red 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
ACER Aspire One D270 - Black 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
ACER Aspire One D270 - White 2000 10.1 1.3 0 0 0.995240928 0.995240928
TOSHIBA NB520-1069B - Blue 2000 10.1 1.32 0 0 0.990672219 0.990672219
TOSHIBA NB520-1069Q -
Turquoise 2000 14 1.32 0 0.588406925 0.990672219 0.990672219
AXIOO Neon CLW.3.522 2000 13 2.53 0 0.988239138 0 0.988239138
DELL XPS L321X Ultrabook 4000 13.3 1.36 0 0.903254703 0.976966092 0.976966092
HP Mini 110-4133TU - Blue 2000 10.1 1.38 0 0 0.967828673 0.967828673
HP Mini 210-4025TU - Blue 2000 10.1 1.38 0 0 0.967828673 0.967828673
ASUS Eee PC 1215B-BLK114W 2000 12.1 1.45 0 0.770700637 0.923854848 0.923854848
ASUS Eee PC 1215B-SIV073W 2000 12.1 1.45 0 0.770700637 0.923854848 0.923854848
ASUS 1225C-BLK024W - Black 2000 11.6 1.45 0 0.547511312 0.923854848 0.923854848
ACER Aspire One 722 - Blue 2000 11.6 1.46 0 0.547511312 0.91604997 0.91604997
ACER Aspire One 722 - Black 2000 11.6 1.46 0 0.547511312 0.91604997 0.91604997
ASUS Eee PC 1201T - Black 2000 12.1 1.46 0 0.770700637 0.91604997 0.91604997
DELL Inspiron 13z (Core i3-2330M)
- Red 4000 13.3 1.76 0 0.903254703 0.504866151 0.903254703
DELL Inspiron 13z (Core i3-2330M)
- Black 4000 13.3 1.76 0 0.903254703 0.504866151 0.903254703
TOSHIBA Satellite L735-1128UR -
Red 2000 13.3 2.05 0 0.903254703 0.096371208 0.903254703
TOSHIBA Satellite L635-1065XB -Brow 2000 13.3 2.05 0 0.903254703 0.096371208 0.903254703
TOSHIBA Satellite L735-1128UB -
Brown 2000 13.3 2.05 0 0.903254703 0.096371208 0.903254703
DELL Vostro 3350 (Core i5-2410M) 4000 13.3 2.04 0 0.903254703 0.1051279 0.903254703
DELL Vostro 3350 (Core i5-2450M)
- Silver 4000 13.3 2.4 0 0.903254703 0 0.903254703
ASUS Eee PC 1215B - Black 2000 12.1 2.1 0 0.770700637 0.058298632 0.770700637
HP ProBook 4230s (9PA 2000 12.1 1.6 0 0.770700637 0.766805473 0.770700637
ACER Aspire 4352-B812G32Mi -
Brown 2000 12 2.25 0 0.723511122 0.001189768 0.723511122
Asus Eeepc 1215B 2000 12 2.3 0 0.723511122 0 0.723511122
ASUS A43SD-VX429D - White 2000 14 2.44 0 0.588406925 0 0.588406925
ACER Aspire 4755G-2432G64Mn 4000 14 2.3 0 0.588406925 0 0.588406925
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
59/97
59
4. Halaman pencarian AND
Halaman pencarian AND merupakan halaman pencarian fuzzy. Model
pencarian AND merupakan pencarian dengan kondisi pertama AND dan kondisi
kedua AND. Pada operasi pencarian AND proses yang dijalankan adalah
MIN(harga, processor, harddisk, memory, lcd dan berat). Berikut adalah
tampilan halaman untuk pencarian AND (Gambar 56).
Gambar 56. Halaman pencarian AND
Halaman pencarian AND di atas menampilkan data rekomendasi spesifikasi
laptop sesuai parameter yang dipilih oleh customer(Gambar 57).
Gambar 57. Pemilihan parameter menggunakan operasi AND
Pada gambar 57 di atas dicontohkan penggunaan proses pencarian
menggunakan pencarian AND untuk memory = memory _kecil AND lcd = lcd
_sedang AND berat = berat_ringan. Setelah menekan tombol cari maka akan
ditampilkan hasil rekomendasi seperti (Gambar 58).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
60/97
60
Gambar 58. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND
Dari proses pencarian AND sesuai parameter yang dipilih oleh customer,
didapatkan daftar data laptop hasil rekomendasi yang sesuai dengan kriteria
yang pilih. Daftar data tersebut menampilkan data rekomendasi dari yang
paling direkomendasikan sampai dengan yang kurang direkomendasikan seperti
terlihat pada (Gambar 59).
Gambar 59. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND
Penjelasan dari proses rekomendasi apabila dilakukan perhitungan secara
manual menggunakan pencarian operasi AND tersebut dapat dilihat pada (Tabel
8).
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
61/97
61
Tabel 8. Perhitungan manual menggunakan operasi AND
nama_laptop memory lcd berat memory_kecil lcd_sedang berat_ringan nilai
ASUS Eee PC 1215B-BLK114W 2000 12.1 1.45 0.836734694 0.770700637 0.923854848 0.770700637
ASUS Eee PC 1215B-SIV073W 2000 12.1 1.45 0.836734694 0.770700637 0.923854848 0.770700637
ASUS Eee PC 1201T - Black 2000 12.1 1.46 0.836734694 0.770700637 0.91604997 0.770700637
HP ProBook 4230s (9PA 2000 12.1 1.6 0.836734694 0.770700637 0.766805473 0.766805473
TOSHIBA NB520-1069Q -
Turquoise 2000 14 1.32 0.836734694 0.588406925 0.990672219 0.588406925
ACER Aspire One 722 - Blue 2000 11.6 1.46 0.836734694 0.547511312 0.91604997 0.547511312
ASUS 1225C-BLK024W - Black 2000 11.6 1.45 0.836734694 0.547511312 0.923854848 0.547511312
ACER Aspire One 722 - Black 2000 11.6 1.46 0.836734694 0.547511312 0.91604997 0.547511312
HP ProBook 4431s (7PA 2000 14 2.04 0.836734694 0.588406925 0.1051279 0.1051279
TOSHIBA Satellite L735-1128UR -
Red 2000 13.3 2.05 0.836734694 0.903254703 0.096371208 0.096371208
TOSHIBA Satellite L635-1065XB -
Brow 2000 13.3 2.05 0.836734694 0.903254703 0.096371208 0.096371208
TOSHIBA Satellite L735-1128UB -
Brown 2000 13.3 2.05 0.836734694 0.903254703 0.096371208 0.096371208
ASUS Eee PC 1215B - Black 2000 12.1 2.1 0.836734694 0.770700637 0.058298632 0.058298632
TOSHIBA Satellite C600-1013U -
Black 2000 14 2.1 0.836734694 0.588406925 0.058298632 0.058298632
ASUS 1225C-WHI022W - White 2000 11.6 2.1 0.836734694 0.547511312 0.058298632 0.058298632
TOSHIBA Satellite C640-1085U -
Black 2000 14 2.1 0.836734694 0.588406925 0.058298632 0.058298632
DELL Inspiron 13z (Core i3-
2330M) - Red 4000 13.3 1.76 0.040816327 0.903254703 0.504866151 0.040816327
DELL Inspiron 13z (Core i3-
2330M) - Black 4000 13.3 1.76 0.040816327 0.903254703 0.504866151 0.040816327
AXIOO RNO. 5.545 4000 14 2.1 0.040816327 0.588406925 0.058298632 0.040816327
HP Pavilion G4-1318TX 4000 14 2.1 0.040816327 0.588406925 0.058298632 0.040816327
DELL XPS L321X Ultrabook 4000 13.3 1.36 0.040816327 0.903254703 0.976966092 0.040816327
HP Pavilion Beats Edition DM4-
3115TX - Black 4000 14 1.9 0.040816327 0.588406925 0.267697799 0.040816327
DELL Vostro 3350 (Core i5-
2410M) 4000 13.3 2.04 0.040816327 0.903254703 0.1051279 0.040816327
TOSHIBA Satellite C600-1005U -
Black 1000 14 2.14 1 0.588406925 0.034693635 0.034693635
HP Pavilion G4-1130TX - Red 2000 14 2.2 0.836734694 0.588406925 0.010707912 0.010707912
ASUS N46VM-V3036D - Black 4000 14 2.2 0.040816327 0.588406925 0.010707912 0.010707912
HP 430 9PA 2000 14 2.2 0.836734694 0.588406925 0.010707912 0.010707912
HP Pavilion G4-1129TX - Grey 2000 14 2.2 0.836734694 0.588406925 0.010707912 0.010707912
DELL Inspiron 4110 (Core i3-2330M 4000 14 2.2 0.040816327 0.588406925 0.010707912 0.010707912
DELL Inspiron 4110 (Core i5-
2450M) 4000 14 2.2 0.040816327 0.588406925 0.010707912 0.010707912
Acer Aspire 4739-382G50Mn 2000 14 2.2 0.836734694 0.588406925 0.010707912 0.010707912
ACER Aspire 4752-2332G50 -
Brown 2000 14 2.25 0.836734694 0.588406925 0.001189768 0.001189768
ACER Aspire 4752-2332G50 2000 14 2.25 0.836734694 0.588406925 0.001189768 0.001189768
ACER Aspire 4352-B812G32Mi -
Brown 2000 12 2.25 0.836734694 0.723511122 0.001189768 0.001189768
ACER Aspire 4352-B812G32Mi -
Blue 2000 14 2.25 0.836734694 0.588406925 0.001189768 0.001189768
ACER Aspire 4352-B812G32Mi -
Purple 2000 14 2.25 0.836734694 0.588406925 0.001189768 0.001189768
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
62/97
62
5. Halaman master data
Halaman master data berfungsi untuk managementdata laptop yang digunakan
admin. pada halaman master data terdapat menu yang berfungsi untuk proses
tambah data, edit data dan hapus data (Gambar 60).
Gambar 60. Halaman master data
Proses managementdata yang ada dalam master data adalah sebagai berikut:
1. Menu management data laptop
Pada menu managementdata terdapat tombol yang difungsikan untuk grid
viewdan tombol simpan data, hapus data dan tombol untuk menampilkan
halaman tambah data (Gambar 61).
Gambar 61. Managementdata
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
63/97
63
2. Tambah data
Proses penambahan data yaitu dengan menekan tombol pada menu
managementdata (Gambar 62).
Gambar 62. Tambah data
3. Edit data
Proses Edit data yaitu dengan memilih salah satu data yang ada pada grid
view(Gambar 63).
Gambar 63. Edit data
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
64/97
64
BAB VI. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai
berikut :
1. Fuzzy database ini bisa diterapkan pada aplikasi untuk rekomendasi pembelian
laptop.
2. Setelah melalui tahapan uji coba, penerapanfuzzydatabase untuk rekomendasi
laptop ini terbukti dapat menghasilkan list rekomendasi laptop yang sesuai
dengan kriteria yang diinginkan oleh customer.
3. Melalui tahap uji coba terhadap aplikasi dan uji coba secara manual, dapat
dibuktikan bahwa data yang dihasilkan sama.
B. Saran
Berdasarkan hasil dari penelitian ini, maka dapat diberikan beberapa saran sebagai
berikut :
1. Aplikasi ini dapat dikembangkan menjadi aplikasi berbasis web.
2. Variabel yang digunakan dalam sistem ini ada enam variabel fuzzyyaitu harga,
processor, harddisk, memory dan berat. Diharapkan untuk pengembangan
sistem, variabel tersebut dapat ditambah berdasarkan kebutuhan seperti
resolution, warna, garansi atau aksesoris tambahan lain yang bisa digunakan
sebagai variabel.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
65/97
65
DAFTAR PUSTAKA
Eliyani, Pujianto, U., and Rosyadi, D., 2009, Decision Support system untuk Pembelian
Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Hasiholan, L., and Sudrajat., 2008, Evaluasi Kinerja Karyawan Menggunakan Metode
Pemrograman Linier Fuzzy, Seminar Pengembangan dan Konstribusi matematika
dalam Menunjangkemajuan Ilmu Pengetahuan Teknologi, Bandung, 13 Desember
2008.
Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Kusumadewi, S., and Purnomo, H., 2010, Aplikasi Logika Fuzzy Sistem Pendukung
Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Microsoft, 2012, Getting Started with Visual C#, http://social.msdn.microsoft.com,
diakses tanggal 28 Januari 2012, 22.23 WIB.
Pattiasina, T.J., 2011, Pemanfaatan Fuzzy Database Sebagai Pendukung Keputusan
Pemilihan Operator Selular, Tesis, Program Pascasarjana Magister Teknologi
Informasi, Institut Sains Terapan dan Teknologi Surabaya, Surabaya.
Setianto, E.H., and SmitDev Comunity, 2009, Serba-Serbi Laptop, PT. Elex Media
Komputindo, Jakarta.
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
66/97
66
LAMPIRAN
Lampiran 1. Script query view penyusutan
CREATE VIEW dbo.penyusutan (variabel,himpunan,laptop_id,nama_laptop,miu)AS--hargaSELECT
a.variabel,a.himpunan,b.laptop_id,b.nama_laptop,miu=CASEWHEN (b.harga
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
67/97
67
WHERE (a.variabel = 'processor' AND a.himpunan ='rendah' ANDa.fungsi ='penyusutan')
UNION--harddiskSELECTa.variabel,a.himpunan,b.laptop_id,b.nama_laptop,miu=CASEWHEN (b.harddisk
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
68/97
68
miu=CASE
WHEN (b.lcd
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
69/97
69
miu=CASE
WHEN ( b.harga = a.gamma) THEN 0WHEN ( a.alfa
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
70/97
70
WHERE (a.variabel = 'harddisk' AND a.himpunan ='sedang' ANDa.fungsi ='beta')
UNION--memorySELECTa.variabel,a.himpunan,b.laptop_id,b.nama_laptop,miu=CASEWHEN ( b.memory = a.gamma) THEN 0WHEN ( a.alfa
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
71/97
71
WHEN (b.berat = a.gamma) THEN 0WHEN ( a.alfa
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
72/97
72
WHEN ( a.alfa
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
73/97
73
WHERE (a.variabel = 'memory' AND a.himpunan ='besar' ANDa.fungsi ='pertumbuhan')
UNION--lcdSELECTa.variabel,a.himpunan,b.laptop_id,b.nama_laptop,miu=CASEWHEN ( b.lcd
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
74/97
74
Lampiran 4. Scriptqueryviewvmiu
CREATE VIEW dbo.vmiu (
variabel,himpunan,laptop_id,nama_laptop,miu)ASselect * from penyusutanunionselect * from betaunionselect * from pertumbuhan
Lampiran 5. Scriptqueryviewmiudetail
CREATE VIEW dbo.miudetailASSELECT laptop_id,nama_laptop,--hargasum(harga_murah)as harga_murah ,sum(harga_sedang)as harga_sedang,sum(harga_mahal)as harga_mahal,--processorsum(processor_rendah)as processor_rendah,sum(processor_sedang)as processor_sedang,sum(processor_tinggi)as processor_tinggi,--harddisksum(harddisk_kecil)as harddisk_kecil,sum(harddisk_sedang)as harddisk_sedang,sum(harddisk_besar)as harddisk_besar,--memorysum(memory_kecil)as memory_kecil,sum(memory_sedang)as memory_sedang,sum(memory_besar)as memory_besar,--beratsum(berat_ringan)as berat_ringan ,sum(berat_sedang)as berat_sedang,sum(berat_berat)as berat_berat,--lcdsum(lcd_kecil)as lcd_kecil,sum(lcd_sedang)as lcd_sedang,sum(lcd_besar)as lcd_besarFROM (--harga murah-SELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--hargaa.miu as harga_murah,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
75/97
75
0 as harga_sedang,0 as harga_mahal,
--processor0 as processor_rendah,0 as processor_sedang,0 as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,
--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harga' anda.himpunan='murah')--harga sedangUNION
SELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,a.miu harga_sedang,0 as harga_mahal,--processor0 as processor_rendah,0 as processor_sedang,0 as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,
0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,
0 as lcd_sedang,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
76/97
76
0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harga' and
a.himpunan='sedang')--harga mahalUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,a.miu as harga_mahal,--processor0 as processor_rendah,0 as processor_sedang,
0 as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,
0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harga' anda.himpunan='mahal')--processor rendahUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga
0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processora.miu as processor_rendah,0 as processor_sedang,0 as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory
0 as memory_kecil,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
77/97
77
0 as memory_sedang,0 as memory_besar,
--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='processor' and a.himpunan ='rendah')--processor sedangUNION
SELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,a.miu as processor_sedang,0 as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,
0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,
0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='processor' anda.himpunan='sedang')--processor tinggiUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,
--processor
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
78/97
78
0 processor_rendah,0 processor_sedang,
a.miu as processor_tinggi,--harddisk0 as harddisk_kecil,0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,
0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='processor' anda.himpunan='tinggi')--harddisk kecilUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga
0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddiska.miu as harddisk_kecil,0 as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory
0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harddisk' and
a.himpunan='kecil')
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
79/97
79
--harddisk sedangUNION
SELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,
a.miu as harddisk_sedang,0 as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,
0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harddisk' anda.himpunan='sedang')--harddisk besarUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,
--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,a.miu as harddisk_besar,--memory0 as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,
--berat
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
80/97
80
0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,
0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='harddisk' anda.himpunan='besar')--memory kecilUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga
0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory
a.miu as memory_kecil,0 as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='memory' and
a.himpunan='kecil')--memory sedangUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,
0 processor_tinggi,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
81/97
81
--harddisk0 harddisk_kecil,
0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,a.miu as memory_sedang,0 as memory_besar,--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,
0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='memory' anda.himpunan='sedang')--memory besarUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,
--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,0 memory_sedang,a.miu as memory_besar,
--berat0 as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='memory' anda.himpunan='besar')-- berat ringanUNION
SELECT a.laptop_id,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
82/97
82
a.nama_laptop,--harga
0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory
0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,--berata.miu as berat_ringan,0 as berat_sedang,0 as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='berat' and
a.himpunan='ringan')-- berat sedangUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,
0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,--berat0 berat_ringan,a.miu as berat_sedang,
0 as berat_berat,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
83/97
83
--lcd0 as lcd_kecil,
0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='berat' anda.himpunan='sedang')-- berat beratUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,
--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,
--berat0 berat_ringan,0 berat_sedang,a.miu as berat_berat,--lcd0 as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='berat' anda.himpunan='berat')--lcd kecilUNION
SELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,
0 harddisk_sedang,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
84/97
84
0 harddisk_besar,--memory
0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,--berat0 berat_ringan,0 berat_sedang,0 berat_berat,--lcda.miu as lcd_kecil,0 as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='lcd' and a.himpunan='kecil')
--lcd sedangUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,0 harga_mahal,--processor0 processor_rendah,0 processor_sedang,0 processor_tinggi,
--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,--berat0 berat_ringan,0 berat_sedang,0 berat_berat,
--lcd0 lcd_kecil,a.miu as lcd_sedang,0 as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='lcd' and a.himpunan='sedang')--lcd besarUNIONSELECT a.laptop_id,a.nama_laptop,--harga0 harga_murah,0 harga_sedang,
0 harga_mahal,
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
85/97
85
--processor0 processor_rendah,
0 processor_sedang,0 processor_tinggi,--harddisk0 harddisk_kecil,0 harddisk_sedang,0 harddisk_besar,--memory0 memory_kecil,0 memory_sedang,0 memory_besar,--berat0 berat_ringan,
0 berat_sedang,0 berat_berat,--lcd0 lcd_kecil,0 lcd_sedang,a.miu as lcd_besarFROM vmiu a where (a.variabel='lcd' and a.himpunan='besar')) AS Dgroup by laptop_id,nama_laptop
Lampiran 6. Script queryprocedure AND
CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_laptop_and]
(@harga varchar (100),@processor varchar (100),@harddisk varchar (100),@memory varchar (100),@lcd varchar (100),@berat varchar (100))ASBEGIN/* Procedure body */SELECT
A.laptop_id,A.nama_laptop,b.jenis_id,b.merek_id,A.nilaiFROM(SELECTD.laptop_id,D.nama_laptop,MIN (D.miu) as nilaiFROM(SELECT
7/23/2019 Fuzzy Database Tahani
86/97
86
a.laptop_id,a.nama_laptop,
miu =CASE (@harga)WHEN 'harga_murah' THEN a.harga_murahWHEN 'harga_sedang' THEN a.harga_sedangWHEN 'harga_mahal' THEN a.harga_mahalENDFROM miudetail aUNIONSELECTa.laptop_id,a.nama_laptop,miu =
CASE (@processor)WHEN 'processor_rendah' THEN a.processor_rendahWHEN 'processor_sedang' THEN a.processor_sedangWHEN 'processor_tinggi' THEN a.processor_tinggiENDFROM miudetail aUNIONSELECTa.laptop_id,a.nama_laptop,miu =CASE (@harddisk)
WHEN 'harddisk_kecil' THEN a.harddisk_kecilWHEN 'harddisk_sedang' THEN a.harddisk_sedangWHEN 'harddisk_besar' THEN a.harddisk_besarENDFROM miudetail aUNIONSELECTa.laptop_id,a.nama_laptop,miu =CASE (@memory)WHEN 'memory_kecil' THEN a.memory_kecil
WHEN 'memory_sedang' THEN a.memory_sedangWHEN 'memory_besar' THEN a.memory_besarENDFROM miudetail aUNIONSELECTa.laptop_id,a.nama_laptop,miu =CA