## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN OBJEK WISATA DI KABUPATEN PASURUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY
Akhmad Busthomy (1) , Sultoni (2) , Rudi Hariyanto (3)
Program Studi Teknik Informatika, FakultasTeknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan
Jl. Ir. Juanda No. 68 Pasuruan
Email : chickennervous@gmail.com sultan.asmas@gmail.com , Rudihariy4nt0@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten  Pasuruan  merupakan  salah  satu  tempat  tujuan  wisata  di  Jawa  Timur  yang memiliki  berbagai  jenis  wisata  baik  wisata  alam,  wisata  budaya,  wisata agro,  dan  lain-lain. Untuk  memilih  objek  wisata  yang  tepat,  dibutuhkan  sebuah  sistem  dalam  bidang kepariwisataan  yang  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dan pengambilan  keputusan  pemilihan  objek  wisata  secara  efektif.  Adapun  tujuan  yang  akan dicapai  adalah  memberi  kemudahan  pada  calon  pengunjung  wisata  untuk  memilih  objek wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  yang  sesuai  kriteria  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy. Hasil  dalam  penelitian  ini  adalah  telah  terbangunnya  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan  objek  wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  menggunakan  metode  Fuzzy  Tahani  yang mampu  memberikan  rekomendasi  pemilihan  objek  wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  sesuai dengan kriteria yang dipilih.
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan,Metode Fuzzy,Objek wisata

## 1. Pendahuluan
Kabupaten  Pasuruan  merupakan  salah  satu  tempat  tujuan  wisata  di  Jawa Timur  yang  memiliki  berbagai  jenis  wisata  baik  wisata  alam,  wisata  budaya,  wisata agro, dan lain-lain. Kabupaten Pasuruan memiliki wilayah daratan seluas 1.474 km 2 yang terletak antara 1 12 33’ 55 o – 113 05’ 37 o BT dan 7 32 34 – 757 20’ LS.
Berdasarkan  data  statistik  yang  diperoleh  dari  Dinas  Kebudayaan  dan Pariwisata Kabupaten Pasuruan pada tahun 2013 jumlah pengunjung semua objek wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  tercatat  sebanyak  1.926.101  pengunjung.  Dengan nama  objek  wisata  sebagai  berikut  :  Taman  Safari  Indonesia  2,  Taman  Nasional Gunung  Bromo,  Kebun  Raya  Purwodadi,  Pemandian  Banyubiru,  Air  Terjun  Kakek Bodo, Air Terjun Putuk Truno, The Taman Dayu City Of Festivals, The Taman Dayu Golf, Wisata Tirta Gunung Baung,  Kaliandra Sejati, Danau Ranu Grati,  Agrowisata, Makam Mbah Segoropuro, Bukit Flora, Ski Lot, Candi Jawi, Makam Mbah Semendi, Candi Indrokilo, Candi Sepilar, Pertirtaan Belahan, Finna Golf & Country Club Resort dan Makam Mbah Ratu Ayu
Untuk  mempermudah  calon  wisatawan  dalam  mengetahui  lebih  banyak mengenai tempat  wisata dengan informasi yang akurat dan rekomendasi pemilihan objek  wisata  yang  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  dipilih,  maka  dibutuhkan sebuah sistem komputerisasi yang memuat seluruh informasi daerah wisata secara
online  yang  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dan pendukung keputusan pemilihan objek wisata secara efektif.
Salah  satu  sistem  komputerisasi  yang  cukup  berkembang  saat  ini  adalah sistem  pendukung  keputusan  (Decisions  Support  System).  Sistem  pendukung keputusan  adalah  bagian  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan.
Ridaini  (2014)  melakukan  penelitian  tentang  Sistem  pendukung  keputusan pemilihan  lokasi  objek  wisata  di  aceh  tengah  menggunakan  metode  topsis,  akan tetapi  metode  tersebut  masih  memiliki  kelemahan  yaitu  sistem  pendukung keputusan  dengan  menggunakan  metode  topsis  ini  pada  akhirnya  hanya  sebatas menampilkan ranking dari tempat wisata yang ada tanpa ada rekomendasi yang lain bagi calon pengunjung daerah wisata tersebut. Sehingga masih kurang efektif dalam penentuan objek wisata yang akan di kunjungi.
Hafsah  dkk  (2010)  juga  melakukan  penelitian  tentang  aplikasi  berbasis  web pemilihan obyek pariwisata di Yogyakarta menggunakan metode tahani. Kekurangan dalam  perancangan  aplikasi  berbasis  web    ini  adalah  belum  lengkapnya  informasi yang  ditampilkan  untuk  user.  Selain  itu,  hasil  akhir  dari  aplikasi  ini  masih  belum memuat informasi secara geografis lokasi tujuan wisata.
Berdasarkan  hasil  dari  dua  penelitian  yang  masing-masing  dilakukan  oleh Ridaini  dan  Hafsah,  maka  dibutuhkan  suatu  metode  untuk  mengatasi  suatu permasalahan  dengan  banyak  kriteria.  Untuk  itu  penulis  memilih  untuk menggunakan logika fuzzy untuk memodelkan karakteristik yang dimiliki oleh setiap objek  wisata.  Dan  disertai  juga  dengan  adanya  visualisasi  untuk  pemetaan  tempat wisata di Kabupaten Pasuruan.
Sehubungan dengan hal tersebut, maka dalam penelitian ini penulis mengambil judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan  Objek  Wisata  di  Kabupaten Pasuruan dengan Menggunakan Meto de Fuzzy”

## 2. LandasanTeori

## 2.1. Penelitian Terkait
Sudah  ada  beberapa  penelitian  mengenai  pembuatan  aplikasi  di  bidang pariwisata diantaranya adalah sebagai berikut : Hafsah dkk (2010) membuat aplikasi berbasis  web  pemilihan  objek  pariwisata  di  Yogyakarta  menggunakan  metode tahani,  aplikasi  ini  menampilkan  beberapa  rekomendasi  objek  wisata  beserta fasilitasnya. Inputan yang diberikan berupa dana, jarak, dan waktu berkunjung.
I  wayan  eka  swastikayana  (2011)  membuat  penelitian  terkait  sistem  informasi geografis  berbasis  web  untuk  pemetaan  pariwisata  kabupaten  gianyar.  Namun dalam  pembuatan  sistem  informasi  geografis  ini  hanya  sebatas  menampilkan informasi  mengenai  daerah  wisata  yang  disertai  visualisasi  peta  dengan  fasilatas Google Maps.
Ridaini  (2014)  meneliti  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi objek  wisata  di  Aceh  Tengah  menggunakan  metode  topsis.  Menurut  Ridiani  Untuk merancang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi  objek  wisata menggunakan  metode  topsis  adalah  dengan  mempertimbangkan  jarak  terhadap solusi ideal positif dan jarak solusi ideal negatif.
Sulistiyo  widodo  dkk  (2014)  melakukan  penelitian  mengenai  rancang  bangun aplikasi  travel  recommender  berbasis  wap  menggunakan  Metode  fuzzy  model tahani. Penelitian ini dapat menampilkan rute perjalanan dan rekomendasi informasi
tempat  wisata  berdasarkan  masukan  dari  user,  dengan  parameter  harga  tiket (ribuan),  lama  perjalanan  (menit),  rata-rata  pengunjung  (orang),  waktu  berkunjung (jam).
Irman  Hariman  (2014)  melakukan  penelitian  mengenai  aplikasi  pendukung keputusan dalam penentuan objek wisata alam menggunakan metode ahp berbasis android.  Aplikasi  ini  mampu  menampilkan  rekomendasi  objek  wisata  yang  akan dituju sesuai dengan inputan dari user dengan parameter harga, kebersihan, fasilitas dan  keamanan.  Tetapi  Irman  Hariman  tidak  menyertakan  visualisasi  peta penyebaran objek wisata.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan

## 2.2.1. Pengertian Keputusan
Menurut Hasan (2002)  pengertian keputusan yaitu dapat dijabarkan  sebagai barikut :
a. Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapi dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang pasti terhadap suatu pertanyaan.
b.  Keputusan  adalah  suatu  atau  sebagai  hukum  situasi.  Apabila  semua  fakta  dari suatu  itu  dapat  diperolehnya  dan  semua  terlibat,  baik  pengawas  maupun pelaksana mau menaati ketentuannya maka tidak sama dengan menaati perintah.
c. Keputusan  adalah  pemilihan  diantara  suatu  alternatif  .  Definisi  ini mengandung  tiga  pengertian  yaitu  ada  pilihan  atas  dasar  logika,  ada  beberapa alternatif  yang  harus  dan  dipilih  satu  yang  terbaik  dan  ada  tujuan  yang  ingin dicapai dan keputusan itu makin mendekatkan pada tujuan tersebut.
d.  Keputusan  adalah  suatu  pengakhiran  daripada  proses  pemikiran  tentang  suatu masalah untuk menjawab pertanyaan apa yang harus diperbuat  guna mengatasi masalah tersebut dengan menjatuhkan pilihan pada satu alternatif.
Dari pengertian keputusan diatas dapat disimpulkan bahwa keputusan adalah suatu pemecahan masalah sebagai suatu hukum situasi yang dilakukan melalui pemilihan satu alternatif dari beberapa alternatif.

## 2.2.2. Pengertian Pengambilan Keputusan
Menurut Hasan (2002) pengertian pengambilan keputusan dapat dijabarkan sebagai berikut :
a.  Pengambilan  keputusan  yaitu  pemilihan  alternatif  perilaku  tertentu  dari  dua  atau lebih alternatif yang ada.
b.  Pengambilan keputusan yaitu suatu pendekatan yang sistematis terhadap hakikat alternatif  yang  dihadapi  dan  mengambil  tindakan  yang  menurut  perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.
c.  Pengambilan  keputusan  adalah  proses  yang  digunakan  untuk  memilih  suatu tindakan  sebagai  cara  pemecahan  masalah.  Dari  pengertian  pengambilan keputusan diatas dapat disimpulkan bahwa pengambilan keputusan adalah suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindak lanjuti sebagai suatu cara pemecahan masalah.

## 2.2.3. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  menurut  Gordon  (1989)  dipandang  sebagai  suatu  agregasi  atau kumpulan objek-objek yang terangkai dalam interaksi dan saling bergantungan yang teratur.  Dilihat  dari  sudut  pandang  tujuan  yang  ingin  dicapai,  sistem  merupakan sekumpulan elemen-elemen yang berada dalam keadaan yang saling berhubungan untuk tujuan yang sama.
Turban  (1990)  dan  Turban  dan  Aranson  (2001)  menyebutkan  bahwa  konsep sistem pendukung keputusan (SPK) muncul pertama kali pada awal tahun 1970 oleh Scoot-Morton.  Mereka mendefinisikan SPK sebagai suatu sistem interaktif  berbasis komputer  yang  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam  menggunakan data dan model untuk memecahkan persoalan yang bersifat tidak terstruktur.
Dari  definisi  tersebut,  dapat  diindikasikan  empat  karakteristik  utama  dari  SPK yaitu :
a. SPK menggabungkan data dan model menjadi suatu bagian.
b. SPK  dirancang  untuk  membantu  para  manajer  (pengambil  keputusan)  dalam memproses pengambilan keputusan dari masalah yang bersifat semi struktural.
c. SPK lebih cenderung dipandang sebagai penunjang penilaian manajer dan sama sekali bukan untuk menggatikannya.
d. Teknik  SPK  dikembangkan  untuk  meningkatkan  efektivitas  dari  pengambil keputusan.
Definisi lain dari SPK menurut Minch dan Burns dalam Eriyanto (1998) adalah konsep spesifik sistem yang menghubungkan komputerisasi informasi dengan para pengambil  keputusan  sebagai  pemakainya.  Karakteristik  pokok  yang  melandasi teknik SPK adalah :
a. Interaksi langsung antara komputer dengan pengambil keputusan.
b. Dukungan menyeluruh dari keputusan bertahap ganda.
c. Suatu  sintesa  dari  konsep  yang  diambil  dari  berbagai  bidang,  antara  lain  ilmu komputer, psikologi, intelegensia buatan, ilmu sistem dan ilmu manajemen.
d. Mempunyai  kemampuan  adaptif  terhadap  perubahan  kondisi  dan  kemampuan berevolusi menuju sistem yang lebih bermanfaat.

## 2.2.4  Komponen-Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Marimin (2004:118) Secara umum sistem pendukung keputusan terdiri dari tiga komponen, yaitu :
a. Manajemen  Data  yang  termasuk  di  dalamnya  adalah  database  yang  berisi  data yang  berhubungan  dengan  sistem  yang  diolah  menggunakan  perangkat  lunak yang disebut sistem manajemen basis data.
b. Manajemen  Model  yaitu  paket  perangkat  lunak  yang  terdiri  dari  model  finansial, statistikal,  ilmu  manajemen,  atau  model  kuantitatif  lain  yang  menyediakan kemampuan sistem analisis.
Subsistem dialog yaitu subsistem yang menghubungkan pengguna dengan perintah- perintah dalam SPK.

## 2.3. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama kali ditemukan oleh profesor Lotfi A.  Zadeh,  dari Universitas California,  pada  bulan  Juni  1965.  Logika fuzzy merupakan  generalisasi  dari  logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1. Dalam logika fuzzy ,
nilai  kebenaran  suatu  pernyataan  berkisar  dari  sepenuhnya  benar,  sampai  dengan sepenuhnya  salah.  Dengan  teori  himpunan  fuzzy,  suatu  objek  dapat  menjadi anggota  dari  banyak  himpunan  dengan  derajat  keanggotaan  yang  berbeda  dalam masing-masing himpunan. Konsep ini berbeda dengan himpunan klasik ( crisp ). Teori himpunan  klasik  tergantung  pada  logika  dua  nilai  ( two  valued  logic )  untuk menentukan apakah sebuah objek merupakan suatu anggota himpunan atau bukan. (Kusumadewi, 2010:1)

## 2.3.1. Perbedaan Himunan Fuzzy dengan Himpunan Pasti (Crisp)
Pada  himpunan  tegas  ( crisp ),  nilai  keanggotaan  suatu  item  x  dalam  suatu himpunan  A,  yang  sering  ditulis  dengan  μA[x],  memiliki  dua  kemungkinan (Kusumadewi, 2010:3), yaitu :
1. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau
2.  Nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak  menjadi  anggota  dalam  suatu himpunan.
Contoh : misalkan variabel umur dibagi menjadi 3 kategori, yaitu:
MUDA umur < 35 tahun PAROBAYA 35 ≤ umur ≤ 55 tahun TUA umur ≥ 55 tahun
Nilai keanggotaan secara grafis, himpunan MUDA, PAROBAYA, dan TUA ini dapat dilihat pada gambar 2.1 berikut :
Gambar 2.1  Himpunan Muda, Parobaya, dan Tua (Kusumadewi, 2010)
Pada gambar di atas, dapat dijelaskan bahwa :
1. Apabila seseorang berusia 34 tahun, maka ia dikatakan MUDA (μMUDA[34] = 1);
2.Apabila  seseorang  berusia  35  tahun,  maka  ia  dikatakan  TIDAK      MUDA (μMUDA[35] = 0);
3.Apabila  seseorang  berusia  35  tahun  kurang  1  hari,  maka  ia  dikatakan  TIDAK PAROBAYA (μPAROBAYA[35th – 1 hari] = 0);
Berdasarkan  contoh  di  atas,  bisa  dikatakan  pemakaian  himpunan  crisp  untuk menyatakan  umur  sangatlah  tidak  adil,  adanya  perubahan  sedikit  saja  pada  suatu nilai  mengakibatkan  perbedaan  kategori  yang  cukup  signifikan.  Himpunan  fuzzy digunakan  untuk  mengantisipasi  hal  tersebut.  Seseorang  dapat  masuk  dalam  2 himpunan  yang  berbeda,  MUDA  dan  PAROBAYA,  PAROBAYA  dan  TUA,  dan sebagainya.  Seberapa  besar  eksistensinya  dalam  himpunan  tersebut  dapat  dilihat pada  nilai  keanggotaannya.  Dalam  himpunan  fuzzy,  himpunan  umur  muda, parobaya, dan tua dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 2.2  Himpunan Fuzzy Untuk Variabel Umur (Kusumadewi, 2010)
Pada gambar di atas, dapat dilihat bahwa :
1. Seseorang  yang  berumur  40  tahun,  termasuk  dalam  himpunan  MUDA  dengan μMUDA[40]  =  0,25;  namun  dia  juga  termasuk  dalam  himpunan  PAROBAYA dengan μPAROBAYA[40] = 0,5.
2. Seseorang  yang  berumur  50  tahun,  termasuk  dalam  himpunan  TUA  dengan μTUA[50]  =  0,25;  namun  juga  termasuk  dalam  himpunan  PAROBAYA  dengan μPAROBAYA[50] = 0,5.
Jadi,  jika  pada  himpunan  crisp,  nilai  keanggotaan  hanya  ada  dua    kemungkinan, yakni 0 dan 1, pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 atau 1. Apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy μA[x]=0 berarti x tidak menjadi anggota himpunan  A,  demikianpula  apabila  x  memiliki  nilai  keanggotaan  fuzzy  μA[x]=1, berarti x menjadi anggota penuh himpunan A.

## 2.3.2.Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu (Kusumadewi, 2010:6) :
1. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu  keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : Muda, Tua, Parobaya.
2.  Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel seperti : 40, 25, 50.
Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu :
a. Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy merupakan variabel yang akan dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh : umur, temperatur, permintaan. b. Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Contoh :
1. Variabel umur, terbagi menjadi tiga buah himpunan fuzzy, yaitu: muda, parobaya, dan tua.
2. Variabel temperatur, terbagi menjadi lima buah himpunan fuzzy, yaitu: dingin, sejuk, normal, hangat, dan panas.
Gambar 2.3  Himpunan Fuzzy Pada Variabel Temperatur (Kusumadewi, 2010)

## 3. Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk dioperasikan  dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Semesta  pembicaraan  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik  (bertambah)  secara  monoton  dari kiri  ke  kanan.  Nilai  semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif  maupun negatif. Seharusnya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Contoh : a. Semesta pembicaraan untuk variabel umur : [0+ ~]
b. Semesta pembicaraan untuk variabel temperatur : [0 40]
4. Domain
Domain  himpunan  fuzzy  adalah  keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  dalam  semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta  pembicaraan,  domain  merupakan  himpunan  bilangan  real  yang senantiasa  naik  (bertambah)  secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai  domain dapat berupa bilangan positif maupum negatif. Contoh domain himpunan fuzzy : a. MUDA = [0, 45] b. PAROBAYA = [35, 55] c. TUA = [45, +∞]

## 2.3.3. 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  dengan melalui  pendekatan  fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  yang  dapat  digunakan (Kusumadewi, 2010:8), yaitu :
a. Representasi Linier
Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke  derajat  keanggotaannya  digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy linear, yaitu: 1. Representasi Linear Naik
Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol  (0)  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih tinggi.

## Gambar 2.4  Representasi Linier Naik
(Kusumadewi, 2010)

## 2. Representasi Linier Turun
Representasi linear turun merupaka kebalikan dari linear naik. Garis lurus dimulai dari  nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.
Gambar 2.5. Representasi Linier Turun (Kusumadewi, 2010)
b. Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier).
Gambar 2.6  Representasi Kurva Segitiga (Kusumadewi, 2010)
c. Representasi Kurva Trapesium Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.
Gambar 2.7  Representasi Kurva Trapesium (Kusumadewi, 2010)
d. Representasi Kurva Bentuk Bahu Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun (misalkan : DINGIN bergerak  ke  SEJUK  bergerak  ke  HANGAT  dan  bergerak  ke  PANAS).  Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Sebagai contoh,  apabila  telah  mencapai  kondisi  PANAS,  kenaikan  temperatur  akan  tetap berada  pada  kondisi  PANAS.  Himpunan  fuzzy  ’bahu’,  bukan  segitiga,  digunakan untuk  mengakhiri  variabel  suatu  daerah  fuzzy.  Bahu  kiri  bergerak  dari  benar  ke salah,  sebaliknya  bahu  kanan  bergerak  dari  salah  ke  benar.  Gambar  berikut menunjukkan variable TEMPERATUR dengan daerah bahunya.

## Gambar 2.8  Representasi Kurva Bentuk Bahu
(Kusumadewi, 2010)

## 2.3.4. Basis Data Fuzzy Model Tahani

## 1. Konsep Dasar
Sebagian  besar  basis  data  standar  diklasifikasikan  berdasarkan  bagaimana  data tersebut  dipandang  oleh  user.  Misalkan  data  karyawan  yang  tersimpan  pada  tabel dt_karyawan  dengan  field  NIP,  Nama,  Tgl  Lahir  dan  Tahun  Masuk  seperti  pada Tabel berikut ini (Kusumadewi, 2010:178) :
Tabel 2.1  Data Mentah Karyawan (Kusumadewi, 2010)
NIP Nama Tgl Lahir Th Masuk 01 Lita 02-02-1972 1996 02 Irwan 23-09-1954 1984 03 Sari 23-09-1954 1988
04 Andri 02-02-1965 1998 05 Budi 26-04-1960 1990
Kemudian  dari  tabel  tersebut,  akan  diolah  menjadi  suatu  tabel  temporer  untuk menghitung umur karyawan dan masa kerjanya. Tabel tersebut diberi nama dengan tabel Karyawan.
Tabel 2.2  Tabel Temporer Karyawan (Kusumadewi, 2010) NIP Nama Umur Masa Kerja 01 Lita 30 6 02 Irwan 48 17 03 Sari 36 14 04 Andri 37 4 05 Budi 42 12 *) Dimisalkan saat ini adalah tahun 2002
Dengan  menggunakan  basis  data  standar,  dapat  dicari  datadata  karyawan  dengan spesifikasi  tertentu  dengan  menggunakan  query.  Misalkan  kita  ingin  mendapatkan informasi  tentang  namanama  karyawan  yang  usianya  kurang  dari  35  tahun,  maka kita bisa ciptakan suatu query sebagai berikut :
SELECT NAMA FROM KARYAWAN WHERE (Umur < 35) Sehingga akan muncul nama Lita.
Namun  pada  kenyataannya,  informasi  yang  dibutuhkan  adalah  dari  data-data  yang bersifat  ambiguous.  Apabila  hal  ini  terjadi,  maka  dapat  diatasi  dengan  basis  data fuzzy. Salah Basis data fuzzy masih tetap menggunakan relasi standar, hanya saja model  ini  menggunakan  teori  himpunan  fuzzy  untuk  mendapatkan  informasi  pada query-nya.  Misalkan  mengkategorikan  usia  karyawan  di  atas  ke  dalam  himpunan  : MUDA, PAROBAYA, dan TUA. Seperti pada gambar berikut :
Gambar 2.9  Fungsi Keanggotaan Untuk Variabel Usia
(Kusumadewi, 2010)
a. Fungsi keanggotaan Muda (MD):
b. Fungsi keanggotaan Parobaya (PB):
.............2.2
c. Fungsi keanggotaan Tua (TA):
...............2.3
Pada tabel berikut ini menunjukkan tabel karyawan berdasarkan pada umur dengan derajat keanggotaan pada setiap himpunan.

## Tabel 2.3. Karyawan Berdasarkan Umur
(Kusumadewi, 2010) NIP Nama Umur Derajat Keanggotaan ([ x ]) Muda Parobay a Tua 01 Lita 30 1 0 0 02 Irwan 48 0 0.4 0.8 03 Sari 36 0.4 0.1 0 04 Andi 37 0.3 0.2 0 05 Budi 42 0 0.7 0.2
Besarnya  nilai  rekomendasi  berkisar  antara  [0  1],  dengan  rekomendasi  tertinggi adalah 1 dan berangsur tidak direkomendasikan apabila nilainya semakin mendekati 0. Dari tabel karyawan di atas dapat diciptakan suatu query sebagai berikut :
SELECT NAMA FROM KARYAWAN WHERE Umur=MUDA) sehingga muncul nama Lita, Sari, Andi.

## 3. Analisa dan Perancangan
3.1. Alat dan Bahan Penelitian
Alat – alat yang digunakan pada penelitian ini antara lain : a. Perangkat keras ( Hardware )
1. Komputer dengan prosesor Intel i3 2,30 GHz.
2. Memori 2GB.
3. Harddisk 32GB.
4. Monitor 12 inchi.
b. Perangkat lunak ( Software )
1. Sistem Operasi Microsoft Windows 7 Ultimate 32 bit.
2. Xampp Web Server V.1.7.3
3. AppServ Open Project - 2.5.10
4. Microsoft Office 2010
Sistem  pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman web PHP.

## 3.2. Data Flow Diagram

## 3.2.1. DFD Level 0
Penggunaan Diagram Arus Data bertujuan untuk memudahkan  dalam melihat arus data dalam sistem.
a. Diagram Konteks Sistem Diagram konteks sistem seperti terlihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 3.1. Data Flow Diagram Level 0
Ada dua  entitas  luar  yang  berhubungan  dengan  sistem  ini,  yaitu  Admin  dan Tamu. Dari  entitas  Admin,  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  objek  wisata memperoleh  data-data  master  yang  meliputi  data  buku  tamu,  data user  account , data news , data objek wisata, data jenis wisata, data kategori wisata data dan data batas  himpunan.  Selanjutnya  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  objek  wisata akan  memberikan  keluaran  sistem  kepada    entitas  tamu  berupa  input  buku  tamu, peta lokasi objek wisata dan rekomendasi objek  wisata yang sesuai dengan kriteria yang telah di inputkan oleh entitas tamu.

## 3.2.2  DFD Level 1
Diagram arus data level 1 untuk sistem ini seperti terlihat pada gambar 3.3 Diagram arus level 1 terdiri dari sembilan proses, yaitu proses olah data buku tamu, proses olah data berita, proses olah data user account , proses olah data jenis wisata, proses olah data kategori wisata, proses olah data objek wisata, proses olah data peta objek wisata dan proses penghitungan derajat keanggotaan dan firestrength .

## Gambar 3.2. Data Flow Diagram Level 1

## 3.2.3. DFD Level 2 Perhitungan Derajat Keanggotaan
DFD  level  2  proses  perhitungan  derajat  keanggotaan  merupakan  penjabaran  yang lebih  detail  dari  proses  perhitungan  derajat  keanggotaan  dan firestrength .  Pada proses  ini  terdiri  dari  tiga  proses  yaitu  input  kriteria  pemilihan  objek  wisata, perhitungan derajat keanggotaan dan firestrength dan tampilkan rekomendasi objek wisata. Dalam proses ini hanya terdapat satu database yaitu database objek wisata, yang bisa dilihat pada gambar 3.4
Gambar 3.3 DFD  Level 2 Proses Perhitungan Derajat Keanggotaan

## 3.3. Entity Relationship Diagram
Setelah sistem terbentuk, maka langkah yang harus dilakukan selanjutnya adalah pembuatan database.Berikut adalah rancanangan database :
Gambar 3.4 Entity Relationship Diagram setelah digenerate

## 3.7. Perancangan Fungsi Keanggotaan
Pada perancangan fungsi keanggotaan,  terdapat  4 grafik fungsi keanggotaan pada kriteria  fuzzy yang  digunakan,  yakni  variabel  harga,  variabel  waktu  berkunjung, variabel  fasilitas,  dan  variabel  jumlah  pengunjung.  Adapun  kriteria-kriteria  yang digunakan yaitu : 1. Variabel Harga
Harga  merupakan  salah  satu  kriteria  yang  paling  penting  didalam  pemilihan  objek wisata  di  Kabupaten  Pasuruan.  Harga  objek  wisata  di  Kabupaten  Pasuruan sekarang ini bervariasi tergantung dari fasilitas dan lokasi yang dimiliki objek wisata tersebut. Variabel harga dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu : MURAH, SEDANG dan  MAHAL.  Himpunan  MURAH  dan  MAHAL  menggunakan  pendekatan  fungsi keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan pendekatan berbentuk segitiga seperti pada gambar 3.5
Gambar 3.5  Fungsi Keanggotaan Variabel Harga
Fungsi keanggotaan pada variabel harga dapat dirumuskan sebagai berikut:

## 2. Waktu Berkunjung
Kriteria  waktu  berkunjung  adalah  waktu  yang  disediakan  untuk  para  wisatawan dalam  berkunjung  ke  objek  wisata.  Variabel  waktu  berkunjung  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy, yaitu : CEPAT, SEDANG dan LAMA. Himpunan CEPAT dan LAMA menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan  berbentuk  segitiga  seperti  pada gambar 3.6
Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Variabel Waktu Berkunjung
Fungsi keanggotaan pada variabel waktu berkunjung dapat dirumuskan sebagai berikut:
              10 0 10 x 5 5 10 10 5 1 (x) Cepat Berkunjung Waktu x x x                     15 10 5 15 15 10 5 5 10 5 15 atau x 5 x 0 (x) Sedang Berkunjung Waktu x x x x                15 1 15 10 10 15 10 10 0 (x) Lama Berkunjung Waktu
x x x x  3. Jumlah Fasilitas
Kriteria  jumlah  fasilitas  yaitu  fasilitas-fasilitas  yang  ada  di  objek  wisata  tersebut seperti  musholla,  toilet,  rumah  makan  dan  lainnya.  Variabel  jumlah  fasilitas  dibagi menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  :  KURANG,  SEDANG  dan  BANYAK.  Himpunan KURANG  dan  BANYAK  menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang berbentuk  bahu  sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan berbentuk segitiga seperti pada gambar 3.9
Gambar 3.9  Fungsi Keanggotaan Variabel Jumlah  Fasilitas.
Fungsi keanggotaan pada variabel jumlah fasilitas dapat dirumuskan sebagai berikut:

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Implementasi Sistem
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  objek  wisata  dapat  diakses  oleh  dua  tipe user yaitu  admin dan  user biasa.  Setiap user mempunyai  interface yang  berbeda dan terdiri dari beberapa halaman yang memiliki fungsi yang berbeda. Pada sistem ini seorang admin mempunyai hak akses sebagai super user yang dapat mengatur beberapa data yang terkait dengan program sistem pendukung keputusan pemilihan objek wisata.

## 4.1.1 Antarmuka Halaman User

## A. Antarmuka Menu Utama User
Antarmuka  menu  utama  user merupakan  halaman  yang  pertama  kali  akan  yang terbuka  ketika  user menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  objek wisata.  Antarmuka  menu  utama  user berisi  panduan  secara  umum  tentang  sistem yang dibangun. Antarmuka menu utama user seperti terlihat pada Gambar 4.1

## Gambar 4.1 Antarmuka Menu Utama User

## B. Antarmuka News User
Antarmuka news digunakan  oleh user untuk  melihat  beberapa  konten  berita  yang terkait dengan objek wisata. Antarmuka News user dapat dilihat pada gambar 4.2
Gambar 4.2 Antarmuka News User C. Antarmuka Buku Tamu User
Antarmuka  buku  tamu  user  digunakan  untuk  menginputkan  data  terkait  identitas tamu  pada  saat  menggunakan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan objek wisata. Adapun tampilan antarmuka buku tamu user dapat dilihat pada gambar 4.3
Gambar 4.3 Antarmuka Buku Tamu User

## D. Antarmuka Objek Wisata User
Antarmuka  objek  wisata user menampilkan  daftar  objek  wisata  di  Kabupaten Pasuruan.  Antarmuka  objek  wisata  ini  berisikan  informasi  detail  objek  wisata. User
hanya  bisa  melihat  daftar  objek  wisata  tanpa  bisa  memanipulasi  data di  dalamnya. Antarmuka objek wisata user dapat dilihat pada gambar 4.4
Gambar 4.4 Antarmuka Objek Wisata User

## E. Antarmuka Rekomendasi User
Antarmuka  rekomendasi user digunakan  untuk  mendapatkan  rekomendasi  objek wisata sesuai dengan kriteria  yang dimasukkan oleh user .  Antarmuka rekomendasi user berisikan inputan kriteria-kriteria objek wisata yang akan dipilih meliputi harga, jumlah  fasilitas,  dan  waktu  berkunjung.  Antarmuka  rekomendasi user dapat  dilihat pada gambar 4.5
Gambar 4.5 Antarmuka Halaman Rekomendasi User

## F. Antarmuka Peta Wisata User
Antarmuka  peta  wisata user menampilkan  daftar  peta  objek  wisata  di  Kabupaten Pasuran.  Pada  halaman  peta  wisata, user akan  mengetahui  letak  objek  wisata sekaligus  rute  untuk  sampai  ke  objek  wisata  dengan  menginputkan  daerah  asal terlebih dahulu. Peta objek  wisata ini memanfaatkan fasilitas yang di sediakan oleh Google Maps. Antarmuka peta wisata user dapat dilihat pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Antarmuka Peta Wisata User

## 4.1.2 Antarmuka Halaman Admin

## A. Antarmuka Login Admin
Antarmuka login admin merupakan  halaman  yang  pertama  kali  akan  yang  terbuka ketika  admin  akan  memasuki  sistem.  Sebelum  memasuki  sistem  admin  harus terlebih  dahulu  melakukan  login  dengan  menginputkan username , password dan tipe hak akses. Antarmuka halaman login admin seperti terlihat pada Gambar 4.7
Gambar 4.7 Antarmuka Halaman Login Admin

## B. Antarmuka Menu Utama Admin
Antarmuka menu utama admin merupakan halaman yang akan muncul pertama kali setelah  admin  berhasil  melakukan  proses  login.  Pada  menu  utama  ini  admin  akan bisa melakukan proses input, edit dan delete data di sistem. Antarmuka menu utama admin dapat dilihat pada gambar 4.8

## Gambar 4.8 Antarmuka Menu Utama Admin

## C. Antarmuka Jenis Wisata
Antarmuka  jenis  wisata  berfungsi  untuk  menampilkan  sejumlah  data  jenis  wisata. Yang  berfungsi  sebagai  acuan  admin  dalam  menambahkan  data  yang  lainnya. Pada menu jenis wisata ini admin juga bisa melakukan manipulasi data jenis wisata. Antarmuka jenis wisata dapat dilihat pada gambar 4.9

## Gambar 4.9 Antarmuka Jenis Wisata

## D. Antarmuka Kategori  Wisata
Antarmuka  kategori  wisata  berfungsi  untuk  menampilkan  sejumlah  data  kategori wisata yang dimiliki oleh jenis wisata. Kategori wisata ini mempunyai relasi terhadap jenis wisata.  Pada menu kategori  wisata ini admin bisa  melakukan  manipulasi data kategori wisata. Antarmuka kategori wisata dapat dilihat pada gambar 4.10

## Gambar 4.10 Antarmuka kategori wisata

## E. Antarmuka Objek  Wisata
Antarmuka  Objek  wisata  berfungsi  untuk  menampilkan  sejumlah  data  detail  objek wisata yang dimiliki oleh jenis wisata.. Pada menu ini seorang admin bisa melakukan proses  manipulasi  data  objek  wisata.    Antarmuka  objek  wisata  dapat  dilihat  pada gambar 4.11

## Gambar 4.11 Antarmuka Objek Wisata

## F. Antarmuka Batas Himpunan
Antarmuka  Batas  Himpuan  berfungsi  untuk  menampilkan  sejumlah  data  batas himpunan  kriteria  fuzzy  yang  meliputi  batas  himpunan  harga,  jumlah  fasilitas  dan waktu berkunjung. Pada menu ini seorang admin bisa melakukan proses manipulasi data batas himpunan.  Antarmuka Batas Himpunan dapat dilihat pada gambar 4.12

## Gambar 4.12 Antarmuka Batas Himpunan

## G. Antarmuka Rekomendasi
Antarmuka  rekomendasi  digunakan  untuk  mendapatkan  rekomendasi  objek  wisata sesuai dengan kriteria yang dimasukkan oleh admin. Antarmuka rekomendasi admin berisikan  inputan  kriteria-kriteria  objek  wisata  yang  akan  dipilih  meliputi  harga, jumlah fasilitas, dan waktu berkunjung dan selanjutnya akan dilakukan proses query untuk  mencari  objek  wisata  yang  paling  sesuai  dengan  kriteria  yang  di  inputkan. Antarmuka rekomendasi dapat dilihat pada gambar 4.13

## Gambar 4.13 Antarmuka Rekomendasi

## 5. Kesimpulan
1. Telah terbangunnya sistem pendukung keputusan untuk pemilihan objek wisata di  Kabupaten  Pasuruan  dengan  menggunakan  metode  fuzzy yang  mampu memberikan  rekomendasi  pemilihan  objek  wisata  sesuai  dengan  kriteria  yang dipilih.
2. Metode  fuzzy  tahani  dapat  diimplementasikan  pada  aplikasi  yang  dibuat  dan dapat  menganalisa  kriteria  kemudian  memberikan  urutan  prioritas  objek  wisata di  Kabupaten  Pasuruan  dengan  nilai  firestrength  antara  0-1  dimana  nilai  0 merupakan  objek  wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  yang  tidak  direkomendasikan untuk  dipilih  dan  nilai  1  merupakan  objek  wisata  di  Kabupaten  Pasuruan  yang direkomendasikan untuk dipilih.
3. Metode  fuzzy  mempunyai  keakuratan  data yang  tepat  untuk  sistem  pendukung keputusan pemilihan objek wisata di kabupaten Pasuran.
4. Hasil akhir dari penelitian ini adalah membuat suatu sistem yang dapat membantu para pembuat keputusan untuk menentukan solusi pemilihan objek wisata di Kabupaten Pasuruan yang optimal disertai dengan visualisasi peta objek wisata dalam pemilihan objek wisata di Kabupaten Pasuran dengan menggunakan metode fuzzy.

## 6. Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  sistem  selanjutnya adalah :
1. Dalam  sistem  ini  dapat  ditambahkan  lagi  kriteria  yang  lebih  banyak.  Dengan menambahkan  metode  fuzzy  lain  seperti  Fuzzy  Clustering,  Fuzzy  Associate
Memory  (FAM)  atau  metode  Fuzzy lainnya  agar  pemilihan  objek  wisata  di Kabupaten Pasuruan lebih komplek.
2. Perlu dibuat adanya sistem backup database SPK sehingga jika data SPK rusak dapat dikembalikan lagi seperti semula.

## Daftar Pustaka
Eko, Dhani (2013). “ Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Objek Wisata di Surakarta  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tahani ”. Semarang :  Universitas
STIKUBANK
Eriyatno. (1998). Ilmu Sistem : Meningkatkan Mutu dan Efektivitas Manajemen. IPB Press, Bogor
Gordon  B.D.  (1989). Kerangka  Dasar  Sistem  Informasi  Manajemen ,  PT.  Pustaka Binaman Pressindo, Jakarta
Hafsah, Wilis Kaswidjanti, & Tendi R. Cili (2011). “Aplikasi Berbasis Web Pemilihan Obyek  Wisata  di  Yogyakarta  Menggunakan  Metode  Tahani . ” Jurnal Informatika UPN Veteran (ISSN: 1979-2328 Tahun 2010). Hlm. 1-10
Hamdani,  Haviluddin,  &  Muhammad  Syarif  (2011).  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Notebook  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Tahani . ” Jurnal Informatika Mulawarman (Nomor 3 tahun 2011).Hlm. 1-7
Irman  Hariman  dan  Komar  Rusmana.  (2014).  “Aplikasi  Pendukung  Keputusan Dalam  Penentuan  Objek  Wisata  Alam  Menggunakan  Metode  AHP Berbasis Android” .Bandung : STMIK LPKIA
Kusumadewi.,  dan  Hari,  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan , Graha Ilmu, Yogyakarta.
Marimin. (2004). Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk, Grasindo, Jakarta
Ridaini.  (2014).  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Objek  Wisata  di Aceh Tengah Menggunakan Metode Topsis” .Medan : STMIK Budi Darma
Riyanto,  Prilnali  Eka,  dan  Hendi  Indelarko  (2009). Pengembangan  Aplikasi  Sistem Informasi Geografis Berbasis Desktop dan Web . Gava Media. Yogyakarta
Sigit. (2013). “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi di UIN Sunan Kalijaga  Menggunakan  Metode  analytical  Hierarchy  Proses (AHP)” .Yogyakarta : UIN Sunan Kalijaga
Sulistyo  Widodo  dan  Victor  G  Utomo.  (2014).  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Travel Recommender Berbasis Wap Menggunakan Metode Fuzzy Model Tahani (Studi Kasus di Kota Semarang)” .Semarang : STMIK Provisi
Turban,  E  and  J.E.  Aranson.  (2001).  “ Decision  Support  System  and  Intelligent System ”. 6 th ed. Prentice-Hall, Inc., New Jersey.
Wayan,  Eka  (2011).  “ Sistem  Informasi  Geografis  Berbasis  Web  Untuk  Pemetaan Pariwisata  Kabupaten  Gianyar ”.  Yogyakarta  :  Universitas  Pembangunan Nasional
http://id.wikipedia.org/wiki/Google_Maps (Diakses 20 Januari 2015)