L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY TAHANI DALAM APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEMILIHAN MOTOR HONDA
Herlina  Latipa Sari 1 , Yupianti 2

## 1)Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Dehasen Bengkulu
Jalan Meranti Raya No. 32 Sawah Lebar Kota Bengkulu website : http://unived.ac.id Telp (0736) 22027 herlinalatipasari@y.mail.com , Novriya_rahmadanti@yahoo.com
Abstrak  : Dalam  Rancang  bangun  Implementasi  Logika  Fuzzy  Tahani  Dalam  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Pemilihan  Motor  Honda  dalam  melakukan  pemecahan  masalah  dapat  diambil pertimbangan  bahwa  hampir  semua  variabel-variabel  yang  terdapat  pada  spesifikasi  motor  bersifat relatif.batasan-batasan  nilai  suatu  kebenaran  dalam  logika  fuzzy  dapat  saling  bersinggungan,  mirip  penalaran manusia dalam menilai suatu kebenaran. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pengambilan keputusan dengan menggunakan  logika fuzzy ,  maka  harus  dibutuhkan  batasan  himpunan  pada  tiap-tiap  himpunan fuzzy yang berfungsi  sebagai parameter .  Batasan  himpunan  yang  dimaksud  ialah  seperti  batasan  murah,  normal  ataupun mahal pada variabel harga, serta batasan min, middle dan max pada variabel kapasitas/ukuran/kecepatan masing- masing spesifikasi motor. Tingkat keberhasilan pengambilan keputusan dengan menggunakan logika fuzzy juga dipengaruhi oleh jumlah kriteria yang dipilih oleh pemakai yang berfungsi sebagai variabel fuzzy.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Logika Fuzzy  Tahani

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan  Teknologi  Informasi  sebagaiman diketahui  sekarang  sudah  menyesuaikan  dengan kebutuhan  pekerjaan  manusia  yang  dituntut  untuk mampu  melakukan  dan  membantu  tugas-tugas seperti  yang  dilakukan  manusia,  salah  satunya adalah  keberadaan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  hanya  sebagai  aplikasi  sistem  pendukung untuk pengambilan keputusan bukan menggantikannya, termasuk pengambilan  keputusan dalam pemilihan sebuah produk.
Memiliki  motor  bagi  sebagian  besar  kalangan masyarakat  pada  saat  ini  bagaikan  hal  pokok  yang harus  dimiliki,  Dimana  dapat  membantu  mereka dalam  beraktivitas  khusunya  dalam  bekerja.  Oleh karena  itu  produsen  motor  berlomba–lomba  untuk memproduksi  motor  tentunya  dengan  keunggulan dan kelebihan yang berbeda. Sehingga dipasaran saat ini  jumlah  motor  sangat  banyak  dan  bervariasi disamping  adanya  beragam  pilihan  tersebut  para konsumen  juga  dihadapkan  dengan  banyaknya kriteria  yang  berpengaruh  dalam  menentukan  motor yang  ingin  dipilih.  Hal  ini  tentunya  akan mempersulit  konsumen  dalam  menentukan  pilihan yang  tepat,  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Masalah  ini  tergolong  kedalam  masalah  yang
bersifat multiobjective (banyak  tujuan  yang  ingin dicapai) dan multicriterias (ada banyak kriteria yang menentukan dalam Mencapai keputusan tersebut).
Dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk pemilihan motor honda berbasiskan aplikasi  basis  data  fuzzy  dimana  untuk  melakukan pencarian  data  dengan  metode  pencarian  linguistik. Program ini merupakan penerapan dari teori tentang basis  data  fuzzy.input  awal  dalam  program  ini adalah kriteria user, selanjutnya penentuan himpunan  fuzzy  akan  digunakan  dalam  pencarian. Setelah  data  dimasukkan  dan  pengguna  telah memilih  kriteria  pencarian  pada  tabel  pencarian lingustik,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung derajat  keanggotaan  suatu  data  disetiap  himpunan pada suatu variabel berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah dipilih sebelumnya.(Eliyani dan Rosyadi : 2009)
Basisdata fuzzy dengan  Model  Tahani,  yang bertujuan  untuk  dapat  memberikan  rekomendasi penjualan  motor  sesuai  kriteria-kriteria  yang diinginkan oleh konsumen. Perancangan database ini meliputi  perancangan  database  untuk  penyimpanan data  produk  motor,  batas  himpunan fuzzy dan  hasil penghitungan derajat keanggotaan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Beberapa  contoh  pemanfaatan  Fuzzy  Tahani diantaranya Sistem Pendukung Keputusan Pembelian  Notebook  menggunakan  Logika  Fuzzy Tahani  (Hamdani,  Haviludin  dan  Abdilah  :  2011), Aplikasi Pendukung
Keputusan dengan menggunakan  Logika  Fuzzy  (Studi  kasus  : Penentuan  Spesifikasi  Komputer  untuk  suatu  paket komputer  lengkap)  (Yulianto,  Indrastanti  dan Oktriani:2008),  dan  Model  Fuzzy  Tahani  untuk Pemodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (kasus  : Rekomendasi  Pembelian  Handphone)  (  Amalia, Fananie dan Utama (2010).
Implementasi  Logika  Fuzzy  Tahani  dalam aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk pemilihan  motor  Honda  berdasarkan  dengan kebutuhan  konsumen,  dari  analisa  system  berjalan dimana konsumen banyak bertanya tentang spesifikasi dari masing-masing produk motor Honda beserta  dengan  kelebihan  dan  kekurangan  yang menjadi dasar pertimbangan mereka dalam menentukan produk motor yang akan mereka beli.
Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut maka  diterapkan  system  basis  data  fuzzy  logika tahani  untuk  membantu  pemberian  rekomendasi motor Honda kepada konsumen, dengan fitur system informasi  yang  dapat  menangani  bahasa  alami manusia  yang  tidak  presisi  atau  tidak  pasti,  relative dan  kualitatif  sehingga  dapat  membantu  bagian pemasaran  dan  penjualan  dalam  memberikan rekomendasi  pada  konsumen  yang  sesuai  dengan kebutuhan harapannya.
Sistem  yang  akan  dibangun  merupakan  system database  fuzzy  karena  pada  proses  pengambilan keputusan menggunakan logika fuzzy dan menggunakan  database  dalam  menyimpan  dan mengambil  data  spesifikasi  motor.  Model  yang digunakan  pada  database  fuzzy  ini  adalah  model tahani, yang masih menggunakan relasi databse yang bersifat standar, dengan lebih menekankan penggunaan  fuzzy  pada  beberapa  field  dalam  table- tabel  yang  ada  pada  database  tersebut  dan  pada perhitungan matematisnya (Cristiono :2005).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## a. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan  semiterstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk menjadi alat Bantu bagi pengambil keputusan untuk memperluas  kapabilitas  mereka  namun  tidak  untuk menggantikan  penilaian  mereka.  SPK  ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan-keputuan  yang
memerlukan penilaian atau pada keputusan- keputusan  yang  sama  sekali  tidak  dapat  didukung oleh algortima. (Turban: 2005)

## b. Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Lotfi  Zadeh  (UC  Barkeley)  pada  tahun  1965, sebagai  suatu  cara  matematis  untuk  menyatakan keadaan  yang  tidak  menentu  (samara)  dalam kehidupan  sehari-hari.  Ide  ini  didasarkan  pada kenyataan bahwa didunia ini suatu kondisi sering di interpretasikan  dengan  ketidakpastian  atau  tidak memiliki  ketetapan  secara  kuantitatif,  misalnya  : panas,  dingin  dan  cepat.  Dengan  logika  fuzzy,  kita dapat  menyatakan  informasi-informasi  yang  samara tersebut
(kurang
spesifik), kemudian memanipulasinya,  dan  menarik  suatu  kesimpulan dari informasi tersebut. (Kusumadewi : 2002)
Logika fuzzy telah  banyak  diterapkan  dalam proses  pengendalian  suatu  sistem , hal  itu  karena fuzzy dapat  menyimpan  dan  mengaplikasikan pengetahuan-pengetahuan  tentang  suatu  masalah. Pengetahuan-pengetahuan  ini  terdapat  pada  aturan- aturan  logika fuzzy .  Aturan-aturan  inilah  yang dijadikan.  Implementasi  logika fuzzy dalam  sistem kendali. (Kusumadewi dan Purnomo : 2004)
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo  (2010:2), ada  beberapa  alasan  mengapa  orang  menggunakan logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep logika  fuzzy mudah  di  mengerti.  Karena logika  fuzzy menggunakan  dasar  teori  himpunan, maka konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy tersebut cukup mudah di mengerti.
2. Logika  fuzzy sangat  Fleksibel,  artinya  mampu beradaptasi  dengan  perubahan-perubahan,  dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
3. logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak  tepat.  jika  di  berikan  sekelompok  data  yang cukup homogeny, dan kemudian ada beberapa data yang  ‖eksklusif‖,  maka  logika  fuzzy  memiliki kemampuan  untuk  menangani  data  eksklusif tersebut.
4. Logika  fuzzy mampu  memodelkan  fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan.  Dalam  hal  ini  sering  di  kenal    dengan nama fuzzy  exspert  system mejadi  bagian terpenting.
6. Logika  fuzzy dapat  bekerja  sama  dengan  teknik- teknik  kendali  secara konvensional. Hal  ini umumnya  terjadi  pada  aplikasi  di  bidang  teknik mesin maupun teknik elektro.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Logika  fuzzy di  sasarkan  pada  bahasa  alami. Logika fuzzy mengunakan bahasa sehari-hari dengan mudah dimengerti.
c. Himpunan  Fuzzy
Himpunan fuzzy didefinisikan sebagai pemetaan suatu ‖kondisi‖ yang mungkin merupakan anggota  dari  set  atau  himpunan  terhadap  suatu  nilai antara 1 dan 0 tergantung pada derajat kecenderungannya yang seringdisebut dengan degree  of  membership (DOM).  Jika  DOMnya  nol, maka  harga  tersebut  seutuhnya  merupakan  anggota dari  set.  Sebaliknya,  jika  DOM  satu,  maka  harga tersebut  seutuhnya  merupakan  anggota  dari  set. Misalnya  X  ialah  set-set  semesta  yang  elemennya dinotasikan x, kemudian A merupakan sub set dari X yang memiliki batas yang tajam. Derajat keanggotaan  suatu  nilai  x  pada  A  dinyatakan dengan notasi μA yang memiliki nilai antara 0 dan 1. semakin  dekat  harga  μA  dengan  1  maka  semakin besar  kecenderungan  keanggotaan  x  pada  A. Keseluruhan nilai elemen x pada set X yang berlaku pada  A  dinamakan  domain  dari fuzzy  set . (Kusumadewi dan Purnomo : 2004)
Domain  ini  merupakan  nilai  riil,  bisa  berupa nilai  negatif  maupun  positif.  Keseluruhan  dapat dinyatakan  oleh :
  X x x x A   ), ( , 
dimana :
A = subset dari X
X = Set semesta
x = Elemen X
µ (x) = Derajat keanggotaan
x € X = x Bukan Merupakan Elemen dari Himpunan X
d. Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan atau membership Function (MF), yaitu  fungsi  yang  menyatakan  derajat keanggotaan (DOM) suatu himpunan fuzzy dalam set semesta,  atau  dengan  kata  lain  merupakan  fungsi yang  menunjukkan  pemetaan  titik input data  ke dalam  nilai  keanggotaannya  yang  memiliki  inverter antara  o  sampai  1.  ada  beberapa  tipe  fungsi  yang sering  digunakan,  yaitu  :  segitiga,  trapesium, gaussian, fungsi-S, fungsi-pi (fungsi π) dan fungsi-Z. MF  ini  merupakan  fungsi  yang  menyatakan  nilai DOM x pada A yang dapat dinyatakan sebagai :
) ( ) ( A x f x
  
Nilai-nilai elemen x dapat menjadi input ‘crisp‘ atau pasti, yang kemudian dengan MF nilai ini dipetakan menjadi  suatu  nilai  dengan  keanggotaan  (DOM). Proses ini disebut fuzzyfikasi.
Pada  gambar  2.1  dapat  dilihat  contoh  dari membership  function (fungsi  keanggotaan)  dalam logika fuzzy.

## Gambar 1. Tipe MF Segitiga
Ada  beberapa  istilah  dalam  MF    ini,  yaitu support, α-cut,  height,  dan  core.  Support  adalah lebar domain pada suatu  fuzzy set (jarak a-c),  α-cut ialah  garis  potong  pada  MF  dengan  ketinggian  α, height ialah  nila  MF  maksimum  pada  suatu himpunan  fuzzy,  dan  core  ialah  area  pada  domain yang  memiliki  nila  MF  maksimum  (titik  b  pada gambar diatas).
e. Fuzzy Tahani
Sebagian besar basis data standar di klasifikasilkan  berdasarkan  bagaimana  data  tersebut dipandang  oleh  user.  Basis  data  fuzzy  model  tahani masi  tetap  menggunakan  relasi  standar,  hanya  saja model ini menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada query- nya. (Kusumadewi dan Purnomo :2010).
Fuzzy  tahani  adalah  salah  satu  dari  cabang logika  fuzzy,  yang  merupakan  salah  satu  metode fuzzy  yang  menggunakanbasis  data  standar.  Tahani mendeskripsikan  suatu  metode  pemrosesan  querry fuzzy,  dengan  di  dasarkan  atas  manipulasi  bahasa yang  di  kenal  dengan  nama  SQL  (Structured  Query Language), sehingga model fuzzy tahani sangat tepat di  gunakan  dalam  proses  pencarian  data  yang  tepat dan akurat.
Kerangka  kerja  ( frame  work )  merupakan langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penulisan. Adapun  kerangka  kerja  yang  digunakan  dalam penulisan ini adalah seperti gambar 1.
α μ 0 a b
c
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Kerangka Kerja Sistem
Rekomendasi Pemilihan Motor Honda
Dalam  pengambilan  keputusan  untuk  pembelian motor  Honda,  terkadang  konsumenmerasa  kesulitan dalam menentukan spesifikasi motor yang dikehendaki  sesuai  dengan  kebutuhan.  Dalam Implementasi  Logika  Fuzzy  Tahani  Dalam  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Pemilihan  Motor  Honda  dengan  kerangka  kerja dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 2. Flowchart Kerangka Kerja

## b. Variabel Himpunan Fuzzy
Dalam  himpunan  Fuzzy  Implementasi  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  dengan  logika  fuzzy tahani  dengan  kriteria  fuzzy  yaitu  harga,  bobot, panjang,  lebar,  tinggi,  kapasitas  tangki,  torsi  dan volume  dan  data  non  fuzzy  yaitu  bebek,  matic  san sport.  Dengan  penjelasan  kriteria  fuzzy  variabel harga sebagai berikut : Variabel Harga
Variabel  harga  merupakan  faktor  utama  variable fuzzy  yang  diinginkan  oleh  konsumen  dalam memilih  motor,  karena  dengan  harga  motor  yang cenderung murah akan dipilih oleh calon pembeli.
Variabel  harga  dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy, yaitu: Murah,  Sedang ,  dan Mahal .  Himpunan Murah dan Mahal menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  yang  berbentuk  kurva  bahu,  himpunan Sedang menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  berbentuk  kurva  segitiga,  seperti  pada gambar 3.1.
Gambar 3. Kurva Variabel Harga
Penjelasan Untuk Variabel Harga :
1. Pada Himpunan Variabel Murah :
a. Akan  bernilai  1  jika  nilai  X  lebih  kecil  sama dengan 12475000
b. Jika  12475000  lebih  kecil  sama  dengan  X  dan nilai X lebih kecil sama dengan 15000000 maka untuk menghitungnya menggunakan rumus
c. Dan akan bernilai 0 jika nilai X lebih besar sama dengan 15000000
2. Pada Himpunan Variabel Sedang
a. Akan  bernilai  0  jika  nilai  X  lebih  kecil  sama dengan 14000000 atau nilai X lebih besar sama dengan 22850000
b. Jika  14000000  lebih  kecil  sama  dengan  X  dan nilai X lebih kecil sama dengan 17662000 maka untuk menghitungnya menggunakan rumus
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
c. Dan  jika  17662000  lebih  kecil  sama  dengan  X dan  nilai  X  lebih  kecil  sama  dengan  22850000 maka  untuk  menghitungnya  menggunakan rumus
3. Pada Himpunan Variabel Mahal
a. Akan  bernilai  0  jika  nilai  X  lebih  kecil  sama dengan 18000000
b. Jika  18000000  lebih  kecil  sama  dengan  X  dan nilai X lebih kecil sama dengan 22850000 maka untuk menghitungnya menggunakan rumus  :
c. Dan akan bernilai 1 jika nilai X lebih besar sama dengan 22850000

## c. Hasil Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan
Implementasi  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  dengan  logika  fuzzy  tahani  dengan kriteria  fuzzy  yaitu  harga,  bobot,  panjang,  lebar, tinggi,  kapasitas  tangki,  torsi  dan  volume  dan  data non fuzzy yaitu bebek, matic san sport, seperti yang terlihat digambar dbawah ini :
Gambar 4.  Kriteria dalam himpunan Fuzzy
Berdasarkan  dengan  pengaturan  kriteria  dalam himpunan  fuzy  dengan  perbatasan  himpunan  fuzzy seperti yang terlihat digambar 5.

## Gambar 5. Fungsi Keanggotaan
Derajat  keanggotaan  dengan  melihat  kriteria  fuzzy variabel harga

## Gambar 6. Derajat Keanggotaan
Berdasarkan dengan implementasi dan hasil pengujian  sistem  dengan  responden  pengguna aplikasi  atau  konsumen  yang  melakukan  transaksi pembelian  produk  honda  menggunakan  data  riil, hasil presentase sebagai berikut :
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis,  pembahasan    dan pengujian  sistem  penelitian  Implementasi      Logika Fuzzy  Tahani  dalam  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  pemilihan motor honda  yang telah dibangun,  maka  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat disimpulkan yaitu :
a. Dalam  Rancang  bangun  Sistem  Pendukung Keputusan  menggukana  Logika  Fuzzy  Tahani dalam  melakukan  pemecahan  masalah  dapat diambil  pertimbangan  bahwa  hampir  semua variabel-variabel  yang  terdapat  pada  spesifikasi motor bersifat relatif.batasan-batasan nilai suatu kebenaran  dalam  logika  fuzzy  dapat  saling bersinggungan,  mirip  penalaran  manusia  dalam menilai suatu kebenaran.
b. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan logika fuzzy ,  maka  harus  dibutuhkan  batasan himpunan  pada  tiap-tiap  himpunan fuzzy yang berfungsi sebagai parameter . Batasan himpunan yang  dimaksud  ialah  seperti  batasan  murah, normal ataupun mahal pada variabel harga, serta batasan  min,  middle  dan  max  pada  variabel kapasitas/ukuran/kecepatan masing-masing spesifikasi motor. Tingkat keberhasilan pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan logika fuzzy juga  dipengaruhi  oleh  jumlah kriteria  yang  dipilih  oleh  pemakai  yang berfungsi sebagai variabel fuzzy

## V. SARAN
Berdasarkan penelitian yang penulis lakukan,  maka  penulis  menyarankan  agar  dalam menyampaikan informasi rekomendasi motor honda, dapat
menggunakan
Aplikasi
yang
menginplementasikan fuzzy Tahani.
1. Dapat  dilakukan  penambahan  variabel  untuk kebutuhan konsumen berdasarkan dengan penilaian  konsumen.
2. Dalam  perhitungan  solusi  dengan  menggunakan model fuzzy tahani,  dapat  memperbanyak  pilihan kriteria  yang  diajukan  sistem  yang  bersifat dinamik,  yang  terdiri  dari  variabel input  fuzzy dan variabel input non fuzzy .
3. Dapat  dilakukan  pengabungan  menjadi  satu menu  saja,  agar  hasil  rekomendasi  lebih  akurat.
Hal  tersebut  bisa  dilakukan,  jika  sudah  ada penelitian  sebelumnya  oleh  sebuah  lembaga resmi,  yang  menyatakan  adanya  keterkaitan antara  variabel-variabel  dari  perilaku  konsumen dengan  data-data  spesifikasi  motor  honda.  Jadi, variabel-variabel  dari  perilaku  konsumen  dapat dijadikan variabel inputfuzzy ataupun non fuzzy .

## REFERENSI
Amalia,  Fananie  dan  Utama,  2010,  ―Model  Fuzzy Tahani  untuk  Pemodelan  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) 9Studi kasus : Rekomendasi Pembelian  Handphone)‖,Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  2010  (SNATI 2010), Yogyakarta 19 Juni 2010.
Cristiono,  Denny,  2005,  ―Aplikasi  Pendukung Keputusan  dengan  Menggunakan  Logika Fuzzy  (Studi  Kasus  pemilihan  handphone berdasarkan  dengan  kebutuhan  konsumen),
Salatiga, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana.
Eliyani,  P.U  dan  Rosyadi,  D,  2009,  ‖Decision Support  System  untuk  Pembelian  Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani‖. Makalah  disajikan  pada  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Yogyakarta.
Hamdani,  Haviluddin  dan  Abdillah,  2011,  ―Sistem Pendukung  Keputusan  Pembelian  Notebook menggunakan  Logika  Fuzzy  Tahani‖,  Jurnal
Informatika Mulawarman, Universitas
Mulawarman Vol.6 No.3 September 2011.
Kusumadewi  S,  (2002), ”Analisis  Desain  Sistem Fuzzy  Menggunakan  Toolbox  Matlab” ,
Yogyakartam Graha Ilmu.
Kusumadewi  S  dan  Purnomo  H,  (2004), ”Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pengambilan Keputusan”,
Yogyakarta, Graha Ilmu.
Kusumadewi,  Sri  &  Hari  Purnomo.  2010. Aplikasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Turban,  Efraim,  2005, “Decision  Support  Syatem and  Intelligent  System  (Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas)”, Penerbit Andi Yogyakarta, 697 halaman. Yulianto, Indrastanti dan Oktariani, 2008, ―Aplikasi Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan Logika  Fuzzy  (Studi  Kasus  :  Penentuan Spesifikasi  Komputer  untuk  suatu  Paket Komputer  Lengkap),  Fakultas  Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana.

## DAFTAR RIWAYAT HIDUP PENULIS
Nama : Herlina Latipa Sari, M.Kom TTL : Keban Agung / 6 Juli 1979 NIDN : 02.060779.01
Pend. Terakhir        : S2 (Magister Teknologi
Informasi)
Bidang Keahlian       : Ilmu Komputer Jabatan Fungsional   : Asisten Ahli