fuzzydatabase database fuzzy

0

  Lainnya    Blog Berikut»

Buat Blog   Masuk

fuzzydatabase
Senin, 28 Mei 2012

Download Document Tugas Akhir

database fuzzy

Tampilan Aplikasi
Laporan TA

LAPORAN TUGAS AKHIR PENERAPAN FUZZY DATABASE UNTUK 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 JUNI, 2012
ii
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT berkat Rahmat dan Hidayah­Nya,
sehingga Tugas Akhir yang berjudul “Penerapan Fuzzy Database Untuk Rekomendasi Pembelian
Laptop” dapat 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 do’a 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. Teman–teman 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
iii
Akhir ini dapat bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan ke depan, demi kemajuan Teknik

Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Purwokerto, 11 April 2012 Abdul Gani Putra
Suratma
iv
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR............................................................................................................... ii
DAFTAR ISI
...........................................................................................................................iv
DAFTAR TABEL ....................................................................................................................vi
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................................... vii
INTISARI ...............................................................................................................................
xi
BAB I. PENDAHULUAN ........................................................................................................ 1
A. Latar Belakang Permasalahan ................................................................................. 1
B. Rumusan Permasalahan .......................................................................................... 2
C. Batasan Permasalahan ............................................................................................ 2
BAB II. KAJIAN PUSTAKA .....................................................................................................
3
A. Laptop ..................................................................................................................... 3
B. Konsep Logika Fuzzy ................................................................................................ 3
C. Hasil Penelitian Sejenis ......................................................................................... 11

BAB III. TUJUAN DAN MANFAAT ....................................................................................... 13
A. Tujuan ................................................................................................................... 13
B. Manfaat ................................................................................................................. 13
BAB IV. METODE PENELITIAN ........................................................................................... 14
A. Jenis Penelitian ...................................................................................................... 14
v
B. Variabel Penelitian ................................................................................................ 14
C. Sumber Data ......................................................................................................... 14
D. Waktu, Tempat dan Alat ....................................................................................... 14
E. Pengumpulan Data dan Sumber Pendukung (literatur) ....................................... 15
F. Perancangan Sistem .............................................................................................. 15
G. Pengkodean .......................................................................................................... 23
H. Implementasi dan Pengujian ................................................................................ 23
BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................................................................... 24
A. Analisis Data .......................................................................................................... 24
B. Perancangan Sistem .............................................................................................. 26
C. Implementasi ........................................................................................................ 39
BAB VI. PENUTUP .............................................................................................................. 49
A. Kesimpulan ............................................................................................................ 49
B. Saran ..................................................................................................................... 49

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................................. 50
LAMPIRAN ......................................................................................................................... 51
vi
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Login .................................................................................................................... 26
Tabel 2. M_laptop ............................................................................................................. 27
Tabel 3. L_jenis .................................................................................................................. 27
Tabel 4. L_merek ............................................................................................................... 27
Tabel 5. Himpunan ............................................................................................................ 28
Tabel 6. Hasil fuzzyfikasi ................................................................................................... 35
Tabel 7. Perhitungan manual menggunakan operasi OR.................................................. 43
Tabel 8. Perhitungan manual menggunakan operasi AND ............................................... 46

Tugas Akhir (TA)

Arsip Blog
►  2013 (1)
▼  2012 (2)
▼  Mei (2)
database fuzzy

proposal tugas akhir
(PENERAPAN FUZZY
DATABASE UN...

Mengenai Saya

ABDUL GANI PUTRA SURATMA
blog ini membahas fuzzy database
Lihat profil lengkapku

vii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Himpunan fuzzy dengan kurva­S: PERTUMBUHAN........................................... 5
Gambar 2. Himpunan fuzzy dengan kurva­S: PENYUSUTAN .............................................. 5
Gambar 3. Karakteristik fungsi kurva –S ............................................................................. 6
Gambar 4. Himpunan Fuzzy: TUA ....................................................................................... 6
Gambar 5. Himpunan Fuzzy: MUDA ................................................................................... 7
Gambar 6. Karakteristik fungsi kurva BETA ........................................................................ 7
Gambar 7. Himpunan Fuzzy: PAROBAYA dengan kurva Beta ............................................. 8
Gambar 8. Penentuan himpunan pada fungsi kurva penyusutan .................................... 17

Gambar 9. Penentuan himpunan pada fungsi kurva beta ................................................ 18
Gambar 10. Penentuan himpunan pada fungsi kurva pertumbuhan ............................... 18
Gambar 11. Flowchart rekomendasi laptop ..................................................................... 20
Gambar 12. Flowchart proses perhitungan derajat keanggotaan masing­masing himpunan
.......................................................................................................................... 21
Gambar 13. Flowchart perhitungan derajat keanggotaan masing­masing kurva ............ 22
Gambar 14. Perancangan tampilan aplikasi ..................................................................... 22
Gambar 15. Himpunan fuzzy untuk variabel harga (Rp) ................................................... 24
Gambar 16. Himpunan fuzzy untuk variabel processor (GHz) .......................................... 24
Gambar 17. Himpunan fuzzy untuk variabel harddisk (GB) .............................................. 25
Gambar 18. Himpunan fuzzy untuk variabel memory (MB) ............................................. 25
viii
Gambar 19. Himpunan fuzzy untuk variabel lcd (inc) ....................................................... 25
Gambar 20. Himpunan fuzzy untuk variabel berat (Kg) .................................................... 25
Gambar 21. Kurva variabel harga (Rp) .............................................................................. 29
Gambar 22. Kurva penyusutan himpunan harga murah (Rp) ........................................... 29
Gambar 23. Kurva beta himpunan harga sedang (Rp) ...................................................... 29
Gambar 24. Kurva pertumbuhan himpunan harga mahal (Rp) ........................................ 29
Gambar 25. Kurva variabel processor (GHz) ..................................................................... 30
Gambar 26. Kurva penyusutan himpunan processor rendah (GHz) ................................. 30

Gambar 27. Kurva beta himpunan processor sedang (GHz) ............................................. 30
Gambar 28. Kurva pertumbuhan himpunan processor tinggi (GHz) ................................ 30
Gambar 29. Kurva varibel harddisk (GB) ........................................................................... 31
Gambar 30. Kurva penyusutan himpunan harddisk kecil (GB) ......................................... 31
Gambar 31. Kurva beta himpunan harddisk sedang (GB)................................................. 31
Gambar 32. Kurva pertumbuhan himpunan harddisk besar (GB) .................................... 31
Gambar 33. Kurva variabel memory (MB) ........................................................................ 32
Gambar 34. Kurva pentusutan himpunan memory kecil (MB) ......................................... 32
Gambar 35. Kurva beta himpunan memory sedang (MB) ................................................ 32
Gambar 36. Kurva pertumbuhan himpunan memory besar (MB) ................................... 32
Gambar 37. Kurva variabel lcd (inc) .................................................................................. 33
Gambar 38. Kurva penyusutan himpunan lcd kecil (inc) .................................................. 33
ix
Gambar 39. Kurva beta himpunan lcd sedang (inc) .......................................................... 33
Gambar 40. Kurva pertumbuhan himpunan lcd besar (inc) ............................................. 33
Gambar 41. Kurva variabel berat (Kg) ............................................................................... 34
Gambar 42. Kurva penyusutan himpunan berat ringan (Kg) ............................................ 34
Gambar 43. Kurva beta himpunan berat sedang (Kg) ...................................................... 34
Gambar 44. Kurva pertumbuhan himpunanberat berat (Kg) ........................................... 34
Gambar 45. Interface halaman utama aplikasi ................................................................. 38

Gambar 46. Interface halaman master data ..................................................................... 38
Gambar 47. Interface halaman pencarian fuzzy ............................................................... 39
Gambar 48. Halaman utama ............................................................................................. 39
Gambar 49. Menu login .................................................................................................... 40
Gambar 50. menu home ................................................................................................... 40
Gambar 51. menu data ..................................................................................................... 41
Gambar 52. Halaman pencarian OR.................................................................................. 41
Gambar 53. Pemilihan parameter menggunakan operasi OR .......................................... 42
Gambar 54. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR .......................................... 42
Gambar 55. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian OR .......................................... 42
Gambar 56. Halaman pencarian AND ............................................................................... 44
Gambar 57. Pemilihan parameter menggunakan operasi AND........................................ 44
Gambar 58. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND ........................................ 45
x
Gambar 59. Hasil rekomendasi menggunakan pencarian AND ........................................ 45
Gambar 60. Halaman master data .................................................................................... 47
Gambar 61. Management data ........................................................................................ 47
Gambar 62. Tambah data ................................................................................................. 48
Gambar 63. Edit data ........................................................................................................ 48
xi

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 sering
kali konsumen memiliki pertimbangan dengan kriteria yang sesuai seperti harga, processor,
harddisk, memory, lcd dan berat. Dalam hal ini, kriteria­kriteria tersebut disebut sebagai input fuzzy.
Melalui sistem berbasis fuzzy masalah tersebut bisa diselesaikan. Oleh sebab itu pada penelitian
ini dibahas Penerapan Fuzzy Database Untuk Rekomendasi Pembelian Laptop dengan menerapan
fuzzy model Tahani. Implementasi dari aplikasi ini pada dasarnya akan memberikan kemudahan
bagi konsumen, dengan terlebih dahulu memasukkan sejumlah kriteria yang dapat membantu
proses rekomendai berdasarkan harga, processor, harddisk, memory, lcd dan berat. Kata­kata
kunci: rekomendasi,laptop,database,fuzzy,tahani ABSTRACT Fuzzy logic is often known as a
derivative artifioral intelegence, which has a function of processing certainty and uncertainty factor.
Fuzzy logic is an appropriate method to map input spaoe into output space. Fuzzy database
system is one of fuzzy methods that uses standard database. Nowardays, laptops area or business
activities. However, chossing agood laptop something easy since there are many available options
in the market. Therefore, the present study will discussthe aplication of fuzzy database for laptop
recommendation using on the purcase of laptop. The database used there is a fuzzy this model
using fuzzy set theory to obtain information on his query. The implementation of this application will
basionlly facilitate for user, by inserting a number of criteria that can help the recommendation

process based on the price, processor, hard drive, memory and lcd, and weigt.

Key words: advice, laptops, databases, fuzzy, Tahani.
1
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 notebook yang
memudahkan pekerjaan segala kegiatan dapat dilakukan dengan cepat dan resiko kesalahan dapat
dikurangi. Setiap orang sering dihadapkan pada suatu keadaan dimana dia harus memutuskan
untuk memilih satu dari beberapa pilihan yang ada. Suatu masalah dalam kehidupan dapat
diselesaikan dengan berbagai cara yang mungkin saja memberikan pemecahan masalah secara
langsung atau memberi beberapa alternatif solusi untuk pemecahan masalah. 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, oleh karena itu dibutuhkan sebuah rancang
bangun untuk rekomendasi yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam pemilihan laptop
yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Fuzzy database merupakan Fuzzy Query Database. Artinya, suatu query yang memiliki variabel

yang bernilai fuzzy. Untuk mendapatkan informasi tentang kriteria laptop maka dibutuhkan kriteria
laptop seperti HARDDISK, PROCESSOR, BERAT, LCD, MEMORY dan HARGA. fuzzy database
dapat dengan mudah diakses oleh pengguna berdasarkan kriteria yang mudah dimengerti seperti
spesifikasi HARDDISK, PROCESSOR, BERAT, LCD, MEMORY dan HARGA.
2
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 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 batasan­batasan. Batasan­batasan 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.
3
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
1. Pengertian Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan ruang input kedalam suatu ruang
output (Kusumadewi, 2003).
2. Himpunan Fuzzy
Himpunan tegas (crisp) A didefinisikan oleh item­item yang ada pada himpunan itu. Jika a.A, maka
nilai yang berhubungan dengan a adalah 1. namun jika a.A, maka nilai yang berhubungan dengan a
adalah 0. notasi A = {x|P(x)}
4
menunjukkan bahwa A berisi item x dengan p(x) benar. Jika XA merupakan fungsi karakteristik A
dan properti P, maka dapat dikatakan bahwa P(x) benar, jika dan hanya jika XA(x)=1 (Kusumadewi,
2003). Himpunan fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik
sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai
keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak hanya berada
pada 0 atau 1, namun juga nilai yang terletak diantaranya. Dengan kata lain, nilai kebenaran suatu
item tidak hanya benar atau salah. Nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan
masih ada nilai­nilai yang terletak antara benar dan salah.
3. Atribut Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu (Kusumadewi, 2003):
a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan
menggunakan bahasa alami.
b. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel.
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:
5
a. Representasi Kurva­S
Kurva PERTUMBUHAN dan PENYUSUTAN merupakan kurva­S atau sigmoid yang berhubungan
dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linear. Kurva­S 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. Himpunan fuzzy dengan kurva­S: PERTUMBUHAN
Kurva­S untuk PENYUSUTAN akan bergerak dari sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1) ke sisi
paling kiri (nilai keanggotaan = 0) (Gambar 2).
Gambar 2. Himpunan fuzzy dengan kurva­S: PENYUSUTAN
Kurva­S didefinisikan dengan menggunakan 3 parameter, yaitu: nilai keanggotaan nol (α), nilai

keanggotaan lengkap (ϒ), dan titik infleksi atau crossover (β) yaitu titik yang memiliki domain 50%
benar. Gambar 3 menunjukkan karakteristik kurva­S dalam bentuk skema.
6
Gambar 3. Karakteristik fungsi kurva –S
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. Himpunan Fuzzy: TUA
μ TUA*50+ = 1 – 2((60­50)/(60­35))2 = 1 – 2(10/25)2
= 0,68 Sedangkan fungsi keanggotaan pada kurva PENYUSUTAN adalah seperti pada persamaan
2 berikut:
7
………………….….(2). Contoh fungsi keanggotaan untuk himpunan MUDA pada variabel umur
terlihat seperti pada (Gambar 5).
Gambar 5. Himpunan Fuzzy: MUDA
μ MUDA*50+ = 2((50­37)/(50­20))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 (β) (Gambar 6) .
Gambar 6. Karakteristik fungsi kurva BETA
Fungsi keangotaan pada kurva BETA adalah seperti pada persamaan 3 berikut:
8
…...……………………………………………………………..(3). Fungsi keanggotaan untuk himpunan
PAROBAYA pada variabel umur seperti terlihat pada (Gambar 7). μ PAROBAYA *42+ = 1/(1+((42­
45)/5)2)
= 0,7353 μ PAROBAYA *51+ = 1/(1+((51­45)/5)2)
= 0,4098
Gambar 7. Himpunan Fuzzy: PAROBAYA dengan kurva Beta
5. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi 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 α ­predikat. Ada 3 operator dasar
yang diciptakan oleh Zadeh (Kusumadewi, 2003), yaitu:
a. Operasi AND
Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan. α­predikat sebagai hasil
operasi dengan operator AND diperoleh dengan
9
mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan­himpunan yang bersangkutan. μ
A∩B = min(μA [x], μB [y])
b. Operasi OR
Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan. α­ predikat sebagai hasil operasi
dengan operator OR diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada
himpunan­himpunan yang bersangkutan. μ A∪B = max(μA[x], μB[y])
c. Operasi NOT
Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan. α­ predikat sebagai hasil
operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada
himpunan yang bersangkutan dari 1. μA = 1 ­ μA[x]
6. Fuzzy Database Model Tahani
Basisdata fuzzy model Tahani masih tetap menggunakan relasi standar, hanya saja model ini
menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada query­nya (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
10
memiliki internal antara 0 sampai 1, salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai
keanggotaan melalui pendekatan fungsi. Beberapa fungsi yang dapat digunakan yaitu Representasi
kurva Linier, Representasi Kurva Segitiga. Representasi Kurva Trapesium. Representasi Kurva
Bentuk Bahu, Representasi Kurva­S, 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 fuzzy yaitu 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 input fuzzy atau yang biasanya dinamakan fuzzy input.
c. Fuzzifikasi Query
Fuzzifikasi Query diasumsikan sebuah query konvensional (nonfuzzy) DBMS yang akan mencoba
membuat dan menerapkan sebuah sistem dasar logika fuzzy query .
d. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy.
Nilai keanggotaan sebagai dari 2 himpunan fuzzy dikenal dengan nama Fire Strength atau α­
predikat. Sangat mungkin digunakan operator dasar dalam proses query berupa operator AND dan
OR.
11
α ­predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai
keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan­himpunan yang bersangkutan, dinotasikan :
μA∩B = min(μA[x], μB[y]). Sedangkan untuk hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan
mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan­himpunan yang bersangkutan,
dinotasikan : μAUB = max(μA[x], μB[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 aplikasi fuzzy yang telah dilakukan adalah:
a. Eliyani, dkk. (2009) telah mengembangkan Decision Suport System untuk pembelian mobil
menggunakan fuzzy database model Tahani. Dalam aplikasi ini digunakan variabel input data 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 Fuzzy yang membahas suatu metode penelitian kinerja karyawan
dengan faktor­faktor fuzzy sebagai parameter.
12
Parameter yang digunakan dalam penelian ini hanya parameter yang bersifat fuzzy. Beberapa
faktor untuk menjadi parameter dalam melakukan evaluasi 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, Fuzzy Tahani 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
data­data 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 data­data
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.
13
BAB III. TUJUAN DAN MANFAAT
A. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu sistem rekomendasi laptop dengan menerapkan
fuzzy database.
B. Manfaat
Hasil penelitian ini diharapkan bermanfaat sebagai alternatif untuk membantu pemilihan laptop yang
sesuai dengan keinginan dan anggaran customer.
14
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 database fuzzy model Tahani.
B. Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu viariabel input dan variabel output:
1. Variabel input
Variabel Input fuzzy terdiri dari variabel harga, processor, harddisk, memory, lcd dan berat.
2. Variabel output
Hasil output berupa rekomendasi spesifikasi laptop yang sesuai dengan kriteria­kriteria 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 Harddisk 320 GB, RAM 4 GB, Processor intel DUAL CORE
dan LCD 14 Inch.
b. 1 Unit Printer.
15
2. Perlengkapan Software
a. DBMS SQL Server 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. Perancangan fuzzy database
Pada tahap ini akan dirancang sistem fuzzy yang akan dibangun melalui langkah­langkah berikut :
16
a. Menentukan variabel fuzzy
Variabel fuzzy yang akan dibahas dalam sistem fuzzy adalah harga, processor, harddisk, memory,
lcd, dan berat.
b. Menentukan himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy ditentukan untuk mengelompokkan data berdasarkan variabel bahasa (linguistik
variable) yang dinyatakan dalam fungsi keanggotaan. Berdasarkan variabel fuzzy di atas maka
dapat ditentukan himpunan fuzzy untuk masing­masing 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 masing­masing himpunan sebagai
berikut:
1) Himpunan MURAH, RENDAH, KECIL dan RINGAN masuk dalam fungsi himpunan kurva
penyusutan yang digambarkan seperti berikut: (Gambar 8).
17
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).
18
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
19
Pada Gambar 10 dapat dijelaskan bahwa himpunan yang masuk pada kurva pertumbuhan adalah
himpunan MAHAL, TINGGI, BESAR dan BERAT.
2. Perancangan database
Langkah­langkah yang akan dilakukan pada tahapan ini:
a. Memilih DBMS(Database Management System) .
b. Membuat database dan tabel­tabelnya.
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 masing­masing 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
Flowchart berikut (Gambar 11).
20
Input kriteria
Penentuan himpunan fuzzy
Penentuan derajat
keanggotaan
Mulai
selesai
Tampilan hasil
rekomendasi laptop
Perhitungan FireStrenght
Gambar 11. Flowchart rekomendasi 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 fuzzy yaitu MURAH, SEDANG dan MAHAL.
Dari input kriteria 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.
21
Proses perhitungan derajat keanggotaan masing­masing himpunan
dilakukan menggunakan query terhadap tabel M_laptop dan tabel Himpunan.
Proses perhitungan derajat keanggotaan masing­masing 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. Flowchart proses perhitungan derajat keanggotaan masing­masing
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 masingmasing
fungsi kurva secara rinci seperti berikut (Gambar 13).
22
mulai
Mengambil input fuzzy dari tabel M_laptop
Mengambil batas nilai dati tabel Himpunan

X