## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992

## Implementasi Fuzzy Menggunakan Mamdani Pada Sistem Pendukung Keputusan Lokasi Pemasangan Iklan Calon Legislatif
Wisnu Syahputra
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: wisnusyahputra1304@gmail.com
Abstrak −Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  membutuhkan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  dalam  implementasinya. Pemasangan  brosur  iklan  calon  legislatif  kepada  masyrakat  yang  berkinerja  baik  dengan  dukungan  sistem  pendukung  keputusan merupakan salah satu dari implementasi perkembangan teknologi informasi. Penelitian yang menggunakan metode mamdani dalam sistem  pendukung  keputusan  in  imenghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemasangan  spanduk  yang  biasa digunakan  pada  calon  legislatif. Kriteria  yang digunakan  pada  sistem  pendukung keputusan pemasangan  spanduk  iklan  ini  adalah: nama lokasi, unsur strategi, letak lokasi, iklan saingan dan jumlah penduduk. Hasil penelitian ini adalah letak strategi yang terpilih dari beberapa  tempat  yang  memiliki  kinerja  yang  baik  yang  telah  mengikutin  seleksi,  dan  output  dari  aplikasi  tersebut  membantu pengambilan  keputusan  (desician  maker)  dalam  memilih  alternatif  penentuan  lokasi  pemasangan  iklan  berupa  spanduk  para  calon legislatif menggunakan aplikasi web berbasis dekstop.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Mamdani; Pemasangan Iklan; Pemrograman Web
Abstract− The development of information technology today requires information that is fast and accurate in its implementation. The installation of prospective legislative advertising brochures that perform well with the support of a decision support system is one of the implementations of the development of information technology. Research that uses the mamdani method in this decision support system produces a decision support system application for installing banners that are commonly used in legislative candidates. The criteria used in the decision support system for installing advertising banners are: location name, strategy element, location location, rival advertisement and population. The results of this study are the location of the selected strategies from several places that have good  performance  that  have  followed  the  selection,  and  the  output  of  the  application  helps  decision  makers  (desician  makers)  in choosing alternatives for the location of advertisements in the form of banner candidates using desktop-based web applications.
Keywords: Decision Support System; Mamdani; Advertising; Web Programming

## 1. PENDAHULUAN
Iklan  merupakan  salah  satu  kegiatan  paling  penting  yang  dilakukan  oleh  para  calon  legislatif  dalam  usahanya memperebutkan  kursi  dalam  pemilihan  umum.  Tidak  ada  satu  calon  legislatif  yang  mampu  bersaing  bilamana  calon legislatif tersebut tidak mampu menawarkan atau menjual program-program kerja dalam bentuk iklan maupun brosur. Salah satu faktor yang terpenting dalam pengiklanan adalah dengan menyusun strategi pemasangan iklan maupun brosur berupa umbul-umbul. Dalam hal pemasangan iklan ini perlu adanya suatu sistem pendukung keputusan dimana tim sukses yang  hendak  memasang  iklan  tersebut  bisa  dilihat  dan  dinikmati  khalayak  ramai.  Yang  konsisten  dengan  tujuan pemasaran yang salah satunya adalah dengan melakukan pemasangan iklan di lokasi-lokasi tertentu yang tujuannya untuk meningkatkan daya beli konsumen terhadap produk yang kita pasarkan.
Belakangan ini dengan sampainya tahun demokrasi dalam hal pemilihan umum kepala daerah dan legislatif banyak tim sukses dari partai masing masing mempromosikan dan menjual visi mereka dalam bentuk spanduk dan brosur, akan tetapi jika diamati dalam pemasangan spanduk maupun brosur tersebut sering kita lihat tidak sesuai dengan tempatnya, tidak  sesuai  dengan  pemasangan  yang  dapat  dilihat  dari  khalayak  ramai  khususnya  masyarakat  umum,  tidak  tahu kepastiannya apakah memang hanya sekedar memasang dan tidak dalam hal mempromosikan, namun dalam hal penulisan penelitian ini bukan membahas tentang demikian melainkan membahas permasalahan tentang pemasangan iklan berupa brosur  tersebut  supaya  dapat  dilihant  oleh  banyak  orang.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  suatu  pengambilan  keputusan dengan ditambah suatu metode, sehingga pemasangan iklan berupa brosur dan spanduk tersebut dipasang sesuai dengan tempatnya. Konsep  Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) yang berkembang pesat, menimbulkan beberapa metode untuk menciptakan permodelan sebagai sarana pengambilan keputusan  dengan kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Salah satu metode dalam Pendukung keputusan adalah menggunakan Metode Mamdani yang sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min. Dalam Jurnal Sukandy Martha. Menyatakan metode mamdani sangat baik dipergunakan sebagai metode dalam sistem pendukung keputusan karena memiliki 4 langkah variabel untuk menghasilkan output atau luaran. Dari penjelasan tersebut terlihat bahwa metode Mamdani dapat menjadi solusi dari permasalahan yang dihadapi oleh tim sukses sekarang ini. Dengan mempergunakan metode Mamdani diharapkan tim manajemen yang bertugas dalam memilih lokasi pemasangan iklan dapat bekerja lebih baik dan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992

## 1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada Metode Mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
3. Komposisi Aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri-dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem  fuzzy,  yaitu:  max, additive dan probabilistik OR (probor).
4. Penegasan (defuzzy) Adapun langkah-langkahnya :
a. Metode Max (Maximum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR (union). Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu himpunan fuzzy yang merefleksikan konstribusi dari tiap-tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan:
sf[xi] max(sf[xi],kf[xi]) dengan: sf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i; kf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i; Misalkan ada 3 aturan (proposisi) sebagai berikut: [R1] IF Biaya Produksi RENDAH And Permintaan NAIK THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
[R2] IF Biaya Produksi STANDAR THEN Produksi Barang NORMAL;
[R3] IF Biaya Produksi TINGGI And Permintaan TURUN THEN Produksi Barang BERKURANG;
Proses  inferensi  dengan  menggunakan  metode  Max  dalam  melakukan  komposisi  aturan  seperti  terlihat  pada Gambar 3.6. Apabila digunakan fungsi implikasi MIN, maka metode komposisi ini sering disebut dengan nama MAX-MIN atau MIN-MAX atau MAMDANI.
Gambar 1 Komposisi aturan Fuzzy: Metode MAX. Agus Naba, (2009)
b. Metode Additive (Sum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
sf[xi] min(1,sf[xi]+kf[xi]) dengan: sf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i; kf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
c. Metode Probabilistik OR (probor)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan: sf[xi] (sf[xi]+kf[xi]) - (sf[xi] *kf[xi]) dengan: sf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i; kf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i; 4. Penegasan (defuzzy)
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992
Gambar 2. Proses defuzzifikasi. Agus Naba, (2009)
Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan MAMDANI, antara lain:
1. Metode Centroid (Composite Moment)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik  pusat  (z*)  daerah  fuzzy.  Secara  umum dirumuskan:
2. Metode Bisektor
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  pada  domain  fuzzy  yang  memiliki  nilai keanggotaan separo dari jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
3. Metode Mean of Maximum (MOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain  yang  memiliki  nilai keanggotaan maksimum.
4. Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  terbesar  dari  domain  yang  memiliki  nilai keanggotaan maksimum.
5. Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  terkecil  dari  domain  yang  memiliki  nilai keanggotaan maksimum.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pemilihan lokasi pemasangan iklan dengan menggunakan metode Mamdani diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang layak atau tidak layak  sebagai lokasi pemasangan iklan berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan.

## 3.1 Kriteria dan Bobot
Metode Mamdani dalam prosesnya memerlukan kriteria yangakan dijadikan bahan perhitungan pada proses perankingan. Kriteria yang menjadibahan pertimbangan bagianPemilihan lokasi pemasangan iklanseperti yang ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Variabel Bobot Nama Variabel BobotFuzzy Unsur Strategis Sangat rendah (SR) Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1) Tinggi (T2) Sangat tinggi (ST) Letak Lokasi Sangat rendah (SR) Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1) Tinggi (T2) Sangat tinggi (ST) Jumlah Penduduk Sangat rendah (SR) Rendah (R) Sedang (S) Tengah (T1)
Tinggi (T2)
Sangat tinggi (ST)
Daerah fuzzy ‘B’
Daerah fuzzy ‘C’ Output : Daerah fuzzy ‘D’ Nilai yang diharapkan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992
Dari tabel 1 di atas makan dapat digambarkan untuk bobot variabel dengan kriteria Fuzzy :
Gambar 3 . Bilangan Fuzzy untuk Bobot
Berdasarkan  gambar  3,  bilangan-bilangan  fuzzy  dapat  dikonversikan  ke  bilangan  crisp.  Untuk  lebih  jelas  data bobot dibentuk dalam tabel 2.
Tabel 2 Bobot Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0.20-0,39 Sedang (S) 0.40-0,59 Tengah (T1) 0.60-0,79 Tinggi (T2) 0.80-0,99 Sangat Tinggi (ST) 1
Dari tabel 2 maka di dapatkan nilai-nilai semesta yang di letakkan pada tabel 3.
Tabel 3. Variabel Kriteria Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Unsur Strategis [7,26] Letak Lokasi [49,101] Jumlah Penduduk [0,60] Output Nilai Lokasi [43,83]
Berdasarkan  variabel  pada  tabel  3,  maka  disusun  domain  himpunan  fuzzy.  Dari  domain  tersebut,  selanjutnya ditentukan fungsi keanggotaan masing masing variabel seperti terlihat pada tabel 4. Berikut adalah perancangan himpunan fuzzy pada penentuan status lokasipemasangan iklan menggunakan kriteria penilaian :
Tabel 4. Tabel himpunan fuzzy Variabel Himpunan Domain Fungsi Keanggotaan Parameter Jumlah Penduduk (bulan) Fase 1 [0,12] Bahu Kiri [0;6;12] Fase 2 [6,24] Segitiga [6;12;24] Fase 3 [12,36] Segitiga [12;24;36] Fase 4 [24,48] Segitiga [24;36;48] Fase 5 [36,60] Bahu Kanan [36;48;60] Letak Lokasi Rendah [0;75] Bahu Kiri [0;49;75] Sedang [49;101] Segitiga [49;75;101] Tinggi [75;124] Bahu Kanan [75;101;124] Unsur Strategis Ringan [0;13] Bahu Kiri [0;7;13] Biasa [7;19] Segitiga [7;13;19] Berat [13;25] Bahu Kanan [13;19;25] Nilai Lokasi Buruk [0;49] Bahu Kiri [0;43;49] Kurang [43;53] Segitiga [43;49;53] Normal [49;70] Segitiga [49;53;70] Baik [53;82] Segitiga [53;70;82] Sangat Baik [70;124] Bahu Kiri [70;82;124]

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy Mamdani
Dalam  penelitian  ini,  himpunan  fuzzy  digunakan  untuk  menentukan  status  seorang  Lokasi.  Himpunan  fuzzy  tersebut meliputi variabel Unsur Strategis, Jumlah Penduduk dan Letak Lokasi sebagai input, dan nilai sebagai output. Berikut adalah  contoh  penerapan  logika  fuzzy  dalam  menghitung  nilai  dan  menentukan  status  Lokasi.  Lokasi  dengan  Unsur

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992
Strategis 19 dan Letak Lokasi 93 ingin mengetahui nilai dan statusnya.vLangkah penyelesaian dalam penerapan dengan metode Mamdani meliputi :

## Langkah 1. Menentukan Himpunan Fuzzy
Variabel Unsur Strategis telah didefinisikan pada tiga himpuan fuzzy, yaitu: RINGAN, NORMAL, dan BERAT. Setiap himpunan  fuzzy  memiliki  interval  keanggotaan,  yakni  seperti  terlihat  pada  Gambar  2  Berikut  adalah  gambar  tingkat keanggotaan pada variabel Unsur Strategis untuk 19:
0 7 13 19
25
1 Ringan Biasa Berat Jumlah Penduduk
Gambar 4. Grafik Himpunan Fuzzy
Unsur Strategis 19 termasuk kedalam himpunan fuzzy dengan tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut:
19 , 1 19 13 6 / 13 13 , 0 ] [    −  =
x x x x X Berat  Sehingga diperoleh : = ] 19 [ Ringan  0 0 ] [ = X Biasa  = ] [ X Berat  1 6 13 19 = −
yang berarti bahwa, Unsur Strategis orang tersebut dikatakan berat dengan tingkat keanggotaan 80%.
Untuk variabel Letak Lokasi didefinisikan pada tiga himpunan fuzzy, yaitu:  rendah, sedang, dan tinggi. Setiap himpuanan  fuzzy  memiliki  interval  keanggotaan,  yakni  seperti  terlihat  pada  Gambar  2  Berikut  adalah  gambar  tingkat keanggotaan pada variabel Letak Lokasi untuk tinggi 93:
0 49 75 101 124 1 Rendah Sedang Tinggi Letak Lokasi
Gambar 5. Grafik Himpunan Letak Lokasi
Letak Lokasi 93 termasuk ke dalam himpunan fuzzy Sedang dan Tinggi, dengan tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut:
75 , 0 75 49 26 / 75 49 , 1 ] [    −  =
x x x x X RENDAH  101 75 , 26 / 101 75 49 26 / 49 49 , 0 ] [   −   −  = x x x x x X SEDANG 

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992
101 , 1 101 75 26 / 75 75 , 0 ] [    −  = x x x X TINGGI  Sehingga diperoleh : 0 ] [ = X RENDAH  30 . 0 26 93 101 ] [ = − = X SEDANG  54 . 0 26 75 93 ] [ = − = X TINGGI

## 
Dari  hitungan  diatas  berarti  bahwa,  Letak  LokasiLokasi  tersebut  dapat  dikatakan  sedang  dengan  tingkat keanggotaan 60%. Dan Letak LokasiLokasi tersebut juga dapat dikatakan tinggi dengan tingkat keanggotaan 80%.

## Langkah 2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Fungsi implikasi yang digunakan dalam proses ini adalah fungsi MIN, yaitu dengan mengambil tingkat keanggotaan yang minimum dari variabel input sebagai outputnya. Berdasarkan aturan-aturan yang sesuai dengan kondisi tersebut, maka diperoleh :
[R8]: Jika Unsur Strategis berat dan Letak Lokasi sedang maka status lebih.
1 predikat −  = iSEDANG LetakLokas egisBERAT UnsurStrat    = min ( ( ) ( ) ( ) 30 . 0 , 1 iSEDANG LetakLokas egisBERAT UnsurStrat   = min (1,0.30) = 0.30
[R9]: Jika Unsur Strategis berat dan Letak Lokasi tinggi maka status normal.
2 predikat −  = iTINGGI LetakLokas egisBERAT UnsurStrat    = min ( ( ) ( ) ( ) 54 . 0 , 1 iTINNGGI LetakLokas egisBERAT UnsurStrat  
= min (1,0.54) = 0.54

## Langkah 3. Komposisi Aturan
Komposisi  aturan  menggunakan  fungsi  MAX,  komposisi  aturan  merupakan  kesimpulan  secara  keseluruhan  dengan mengambil tingkat keanggotaan maksimum dari tiap konsekuen aplikasi fungsi implikasi dan menggabungkan dari semua kesimpulan masing – masing aturan, sehingga didapat daerah solusi fuzzy sebagai berikut:
( ) ( )   x x maks NilaiBuruk g NilaiKuran sf    , = =   54 . 0 , 30 . 0 maks Titik potong antara aturan-1 dan aturan-2 adalah ketika ( ) ( ) x x NilaBuruk g NilaiKuran   = , yaitu : 97 . 42 3 0 43 3 0 43 =  =  = x . - x . -x Ketika nilai 30 . 0 ) ( = X μNilaiBuruk
, maka dapat ditentukan nilai x sebagai berikut:
46 . 42 54 0 43 54 . 0 3 4
=  =  = x . - x -x
Sehingga didapat fungsi keanggotaan daerah solusi sebagai berikut:
     
         = 5 18 18 5 18 18 5 16 5 0 5 16 33 16 17 33 16 13 67 0 . x -x . x . ; . . x . -x; . x ; . μ Nilai

## Langkah 4. Defuzzifikasi
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah  defuzzifikasi  atau  disebut  juga  tahap  penegasan,  yaitu  untuk  mengubah himpunan fuzzy menjadi bilangan real. Input dari proses penegasan ini adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 8, Januari 2022, Hal 476 − 482 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i8.992
komposisi  aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Defuzzyfikasi yang digunakan dalam menentukan nilai adalah dengan metode centroid. Berikut adalah perhitungan defuzzyfikasi dengan metode centroid:
 4 . 15 205 . 3 52 . 49 18 5 . 18 2 2 1 5 . 18 5 . 16 18 ] 5 . 0 33 . 16 5 . 16 2 2 1 17 13 33 . 16 67 . 0 18 5 . 18 3 3 1 2 2 5 . 18 5 . 16 18 2 2 5 . 0 33 . 16 5 . 16 3 3 1 2 2 17 13 33 . 16 2 2 67 . 0 16 13 5 . 16 16
5 . 17
5 . 16
5 . 18 5 . 17 ) 5 . 18 ( 5 . 0 ) 17 ( ) 67 . 0 ( 5 . 18 5 . 17 dx ) 5 . 18 ( 16 13 5 . 16 16 5 . 17 5 . 16 5 . 0 ) 17 ( ) 67 . 0 ( = =          − + +          − +          +          +          +   = − + + − + − + + − + =         x x x x x x x x x x x x dx x dx x x dx x x dx x dx x x xdx X
Nilai  15.4  termasuk  ke  dalam  kategori  buruk,  sehingga  berdasarkan  perhitungan  tersebut  status  Lokasi  adalah buruk.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan sistem pendukung keputusan proses pemasangan iklan dapat ditentukan dengan metode fuzzy mamdani. Sehingga jika kita melakukan penilaian maka akan didapatkan hasil yang tepat untuk penilaian penentuan lokasi pemasangan iklan. Penerapan metod Mamdani maka didapatkan hasil di lokasi mana yang akan dipilih untuk pemasangan iklan calon legislatif. Pendukung keputusan pemasangan iklan dengan metode fuzzy mamdani mampu menentukan hasil keputusan dengan menghitung bobot dari kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan hasilnya.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta, 2007
[2] Sutabri Tata, ”Sistem Informasi Manajemen”, Andi Offset, Yogyakarta, 2005
[3] Efraim Turban, Jay E. Aronson, dan Ting-Peng Liang, penterjemah Dwii Prabantini, Decision Support Systems and Intelligent Systems-7th Ed Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta, 2005
[4] Bin Ladjamuddin Al-bahra, “Analisis dan Desain Sistem Informasi”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005
[5] Kusumadewi Sri & Purnomo Hari, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Edisi 2, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2010
[6] Jogyanto HM, “Analisis dan Desain Sistem Informasi”, Andi Yogyakarta 2006
[7] Irwanto Djon, “Perancangan Object Oriented Software Dengan UML”, Andi Offset, Yogyakarta, 2007Andi Offset, Yogyakarta, 1995