## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Laptop pada Toko Online dengan Metode Fuzzy Tahani
Abd. Wahab Syahroni Teknik Informatika Universitas Madura Jl. Raya Panglegur Km 3,5 Pamekasan, Madura
roney@unira.ac.id Sholeh Rachmatullah Teknik Informatika Universitas Madura Jl. Raya Panglegur Km 3,5 Pamekasan, Madura sholeh@unira.ac.id

## Abstrak
Abstrak —  Penelitian  dalam  paper  ini  merupakan  penelitian  mengenai  pemberian  rekomendasi  laptop terbaik pada toko online laptop menggunakan metode fuzzy . Metode fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy database  model  tahani  yang  terdiri  dari  variabel fuzzy dan non  fuzzy dengan  perhitungan fire strength menggunakan  logika AND atau OR .  Kriteria  variabel fuzzy yang  digunakan  antara  lain  harga,  LCD, harddisk,  memory,  processor,  dan  garansi.  Adapun  kriteria  variabel  input non  fuzzy terdiri  dari  ada  tidaknya fasilitas  laptop  seperti  wifi, bluetooth dan  kamera,  sedangkan  kurva  berbentuk  bahu  dan  kurva  segitiga digunakan sebagai fungsi keanggotaan. Langkah pertama yang dilakukan adalah user memilih input data fuzzy , pada  input  data fuzzy ,  user  diharuskan  memilih  minimal  tiga  variabel  yaitu  variabel  harddisk,  memory  dan prosesor.  Adapun  variabel  harga,  layar  (LCD)  dan  garansi  bersifat  optional  (bisa  di  pilih  atau  tidak).  Untuk variabel  input non  fuzzy juga  bersifat  optional.  Setelah  itu  akan  dilakukan  proses  perhitungan  derajat keanggotaan  variabel fuzzy berdasarkan  pada  kurva  acuan,  kemudian  melakukan  perhitungan fire  strength menggunakan  logika  AND  atau  OR,  sehingga  dihasilkan  rekomendasi  laptop  terbaik  yang  sesuai  dengan kriteria  pilihan  user.  Dari  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode fuzzy database  model  tahani pada toko online dapat memberikan rekomendasi pemilihan laptop yang sesuai dengan kriteria permintaan user dibuktikan  dengan  hasil  skala  likert  sebesar  72%  yang  artinya  user  atau  konsumen  setuju  jika  metode fuzzy database model tahani ini diterapkan pada toko online laptop.
Kata kunci : sistem pendukung keputusan, laptop, toko online, fuzzy .

## I. P ENDAHULUAN
Data yang bersifat pasti dapat diolah oleh sistem database  yang  ada  saat  ini.  Pendefinisian  query menggunakan Structured  Query  Languange (SQL) hanya  dapat  mengatasi  kondisi  yang  juga  bersifat pasti.  Dalam  kehidupan  nyata,  seseorang  sering menghadapi kondisi yang memiliki nilai tidak pasti, samar  atau  ambigu.  Pada  kondisi  yang  tidak  pasti, tidak  terdapat  pengertian  yang  pasti  terhadap keadaan  tersebut,  sedangkan  dalam  kondisi  yang pasti,  parameter  dan  struktur  dari  model  harus terdefinisi  dengan  baik.  Sedangkan  pada  kondisi ambigu,  suatu  kondisi  memiliki  ketidakjelasan  dari beberapa  alternatif  yang  diterima,  mana  yang  benar dan mana yang salah.
Sebagai  contoh,  ketika  user  hendak  menentukan laptop yang ingin dibeli menggunakan perbandingan rekomendasi  yang  ada,  pastinya  sudah  terdapat kriteria yang diinginkan oleh user untuk mendapatkan  rekomendasi  laptop  yang  diinginkan dari  sistem.  Dasar  penilaian  yang  diberikan  kepada user  terhadap  rekomendasi  laptop,  tidak  hanya dinilai dari satu kriteria saja misal harga, namun juga memperhatikan  kriteria  lain  seperti  lebar  layar, kapasitas  harddisk,  kapasitas  memory,  kapasitas processor  dan  garansi  serta  fitur  pendukung  lain yang  dimiliki  laptop.  Perkembangan  tipe  dan  jenis laptop  terus  bertambah  sehingga  proses  pemberian rekomendasi  laptop  akan  semakin  sulit  untuk dilakukan  secara  manual  atau  dengan  perhitungan query  secara  pasti.  Seiring  perkembangan  teknologi
informasi  serta  keinginan  user  yang  selalu  berubah- ubah,  membuat  produsen  laptop  terus  berinovasi memproduksi  tipe  laptop  yang  memiliki  fitur  dan spek  yang  sesuai  dengan  keinginan  user  dengan jumlah  besar  sehingga  user  harus  teliti  untuk memilih  sebuah  produk  laptop  yang  sesuai kebutuhannya.  Proses  pemilihan  ini  akan  menyita waktu  bahkan  dapat  membuat  user  bingung  dalam pemilihannya sehingga dapat menimbulkan ketidakpuasan user dikarenakan kurangnya pengetahuan user mengenai informasi fitur dan spek laptop yang ingin dibeli.
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah dijelaskan maka perlu dilakukan penelitian mengenai pemberian rekomendasi laptop menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  menganalisa  dan  memberikan  rekomendasi laptop  sesuai  dengan  kriteria  keinginan  user.  Agar sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  memberikan rekomendasi  yang  tepat,  maka  perlu  ditetapkan secara  baku  kriteria  kriteria  laptop  yang  diinginkan karena  berdasarkan  kriteria  kriteria  inilah,  sistem akan  menganalisa  fitur  dan  spek  laptop  yang  akan ditampilkan sebagai rekomendasi. Salah satu metode yang dapat diterapkan adalah logika Fuzzy Database Model Tahani.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Adapun  tinjauan  pustaka  yang  digunakan  dalam penelitian ini antara lain.
2.1 Logika Fuzzy
Terdapat  banyak  definisi  mengenai  istilah fuzzy. Menurut kamus Oxford , istilah fuzzy memiliki arti blurred (kabur  atau  remang-remang), vague (tidak  jelas), imprecisely  defined (didefinisikan secara  tidak  presisi), confused (membingungkan),. indistinct (tidak  jelas),  Membaca  istilah-istilah tersebut bagi mereka yang belum pernah mendengar istilah  ― system  fuzzy ‖  bisa  saja  menjadi  salah mengerti.
Menurut  teori  logika fuzzy ,  kata fuzzy lebih dikenal sebagai sebuah technical adjective . Pemberian nama sistem fuzzy bukan berarti mengacu pada sistem  yang kabur  atau tidak  jelas definisinya, deskripsinya  dan  cara  kerjanya,  namun  yang dimaksud  sistem fuzzy adalah  sistem  yang  dibuat dengan  definisi,  deskripsi  dan  cara  kerja  yang  jelas berdasarkan  pada  teori  logika fuzzy. Yang  ingin ditekankan  disini  adalah  bahwa  meskipun  sebuah peristiwa  yang  akan  dibuat  menggunakan  sistem fuzzy bersifat fuzzy namun  sistem fuzzy yang  dibuat tersebut  harus  tetap  mempunyai  definisi,  deskripsi dan  cara  kerja  yang  jelas  berdasarkan  pada  teori logika fuzzy .
2.1.1 Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy dibagi menjadi 2 atribut yaitu:
1) Linguistik  merupakan  pemberian  nama  suatu kelompok  yang  mewakili  suatu  kondisi  atau keadaan  tertentu  dengan  menggunakan  bahasa alami seperti MAHAL, SEDANG, MURAH.
2) Numeris  merupakan  besaran  angka  atau  nilai yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variable seperti 50, 75,100 dan seterusnya.
Dalam  memahami  sistem fuzzy ,  terdapat beberapa hal yang harus diketahui antara lain:
1) Variabel Fuzzy merupakan  variabel  yang  akan dijelaskan  dalam  suatu  sistem fuzzy contoh
HARGA.
2) Himpunan Fuzzy merupakan  suatu  kelompok yang  mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi tertentu  dalam  suatu  variable fuzzy contoh variabel  HARGA  memiliki  Himpunan fuzzy MURAH, SEDANG, MAHAL.
3) Semesta  Pembicaraan  merupakan  semua  nilai yang  dapat  dioperasikan  dalam  suatu  variabel fuzzy . Semesta pembicaraan terdiri dari himpunan  bilangan  real  yang  dapat  bertambah secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif  atau negatif.  Adakalanya  nilai  semesta  pembicaraan ini  tidak  dibatasi  batas  atasnya.  Contoh  semesta pembicaraan variabel harga [0 1000].
4) Domain  himpunan fuzzy merupakan  semua  nilai yang  diperbolehkan  pada  semesta  pembicaraan dan  boleh  dioperasikan  dalam  suatu  himpunan fuzzy , sebagaimana semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa bertambah secara monoton dari kiri ke kanan.  Nilai  domain  dapat  berupa  bilangan positif  atau  negarif.  Contoh  domain  himpunan fuzzy MURAH = [0 300].

## 2.1.2 Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan atau disebut juga membership  function merupakan  suatu  kurva  yang memetakan  titik  input  data  ke  dalam  nilai keanggotaannya  atau  dikenal  dengan  istilah  derajat keanggotaan  yang  memiliki  rentang  nilai  antara  0 hingga 1, salah satu cara yang bisa digunakan untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  yaitu  melalui pendekatan  fungsi.  Beberapa  fungsi  yang  dapat digunakan  antara  lain  fungsi  kurva  segitiga  dan fungsi kurva bahu.

## a. Fungsi kurva segitia
Kurva  segitiga  merupakan  gabungan  antara  2 garis yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 1 Kurva Segitiga Fungsi keanggotaan dari kurva segitiga Gambar 1: 0; x ≤ a atau x ≥ c µ(x)=   (x-a)/(b-a); a ≤ x ≤ b (b-x)/(c-b); b ≤ x ≤ c
Contoh  :  Fungsi  keanggotaan  untuk  himpunan NORMAL pada variabel temperatur ruangan seperti terlihat pada gambar dibawah ini. µNORMAL(23) = (23-15)/(25-15) = 8/10 = 0,8

## Gambar 2 Contoh Kurva Segitiga Himpunan Fuzzy NORMAL
b. Fungsi kurva bahu
Kurva bahu merupakan suatu area yang terletak ditengah  suatu  variabel  yang  direpresentasikan dalam  bentuk  segitiga,  pada  sisi  kanan  dan  kirinya akan  naik  dan  turun  seperti  area  DINGIN  bergerak ke  SEJUK  bergerak  ke  HANGAT  dan  bergerak  ke PANAS. Namun salah satu sisi dari variabel tersebut terkadang  tidak  mengalami  perubahan,  misalnya, apabila  telah  mencapai  kondisi  PANAS,  kenaikan temperatur  akan  tetap  berada  pada kondisi PANAS. Himpunan fuzzy kurva  bahu,  bukan  kurva  segitiga, digunakan  untuk  mengakhiri  variabel  suatu  daerah fuzzy .  Bahu  kanan  bergerak  dari  salah  ke  benar, demikian  juga  bahu  kiri  bergerak  dari  benar  ke salah.  Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  variabel TEMPERATUR dengan daerah bahunya.
Gambar 3 Kurva Bahu
1) Bahu Kiri Fungsi keanggotaan bahu kiri adalah sebagai berikut 1; x ≤ a µ(x)= (b-x)/(b-a); a < x < b 0; x ≥ b 2) Bahu Kanan Fungsi keanggotaan bahu kanan sebagai berikut 0; x ≤ c µ(x)= (x-c)/(d-c); c < x < d 1; x ≥ d 2.1.3  Operator  Dasar  Zadeh  Untuk  Operasi Himpunan Fuzzy Seperti  halnya  himpunan  konvensional,  ada beberapa  operasi  yang  didefinisikan  secara  khusus untuk memodifikasi dan mengkombinasikan himpunan fuzzy .  Nilai  keanggotaan  sebagai  hasil operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α-predikat. Zadeh membagi menjadi 3 operator dasar untuk operasi himpunan fuzzy , antara lain:
a. Operator AND
Operator  AND  berhubungan  dengan  operasi interaksi  pada  himpunan, fire  strength atau  α- predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND didapatkan dengan cara mengambil nilai keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada  himpunan yang bersangkutan.
µA∩B = min(µA[x], µB[x])
contoh perhitungan menggunakan operator AND: misalkan nilai keanggotaan 27 tahun pada himpunan MUDA  adalah  0,6  (  µMUDA(27)  =  0,6  )  dan  nilai keanggotaan Rp.2.000.000,- pada himpunan penghasilan TINGGI adalah 0,8 (µGAJITINGGI(2x )  =  0,8)  maka  α-predikat
untuk  usia  MUDA  dan  berpenghasilan  TINGGI adalah:
µMUDA∩GAJITINGGI =
min(µMUDA(27), µGAJITINGGI(2x )) µMUDA∩GAJITINGGI = min(0,6 ; 0,8)
µMUDA∩GAJITINGGI = 0,6
b. Operator OR
Operator  OR  berhubungan  dengan  operasi  union pada himpunan. fire strength atau α-predikat sebagai hasil  operasi  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antar  elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan. µAUB = max(µA[x], µB[x]) pada  contoh  dibawah  ini  dapat  dihitung  nilai  α- predikat  untuk  usia  MUDA  atau  berpenghasilan TINGGI adalah µMUDA U GAJITINGGI= max (µMUDA(27), µGAJITINGGI(2x
)) µMUDA U GAJITINGGI= max (0,6 ; 0,8) µMUDA U GAJITINGGI= 0,8
c. Operator NOT
Operator NOT berhubungan dengan operasi komplemen  pada  himpunan. fire  strength atau  α- predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh  dengan  mengurangkan  nilai  keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari 1. µA’ = 1 - µA(x)
pada  contoh  dibawah  ini  dapat  dihitung  nilai  α- predikat untuk usia TIDAK MUDA adalah: µMUDA’ = 1 - µMUDA(27) µMUDA’ = 1 – 0,6 µMUDA’ = 0,4
2.1.4 Dasar Fuzzy Database Model Tahani
Untuk  mendapatkan  informasi  query-nya, metode fuzzy database  model  tahani  menggunakan teori  himpunan fuzzy. Metode fuzzy database  model tahani terdiri dari beberapa tahapan, antara lain:
1) Menggambarkan Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  merupakan  suatu  kurva yang memetakan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya  atau  disebut  juga  dengan  derajat keanggotaan  yang  memiliki  rentang  nilai  dari  0 sampai  dengan  1,  Adapun  langkah  langkah  yang bisa digunakan untuk memperoleh nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi.
Beberapa  fungsi  yang  dapat  digunakan  antara lain  kurva  segitiga  dan  kurva  bahu.  Setiap  fungsi tersebut  akan  menghasilkan  rentang  nilai  dari  0 sampai  dengan  1  dengan  cara  yang  berbeda,  sesuai dengan  jenis  representasi  kurva  yang  akan digunakan. Sebagai contoh, apabila µF adalah fungsi keanggotaan  suatu  elemen  pada  himpunan  F  maka
untuk suatu elemen X dapat dinyatakan µF(X) yang memiliki  rentang  nilai  antara  0  dan  1  sehingga  ada tiga kemungkinan.
 µF(X) = 1 → X mutlak anggota F.
 µF(X) = 0 → X mutlak bukan anggota F.
 µF(X)  <  1  → X  anggota  F  dengan  rentang  nilai derajat keanggotaan antara 0 dan 1.
2) Fuzzyfikasi Fuzzyfikasi  merupakan  tahapan  pertama  dari proses perhitungan fuzzy yaitu dengan merubah nilai tegas  ke  dalam  nilai fuzzy .  Dengan  alur  proses sebagai  berikut:  suatu  besaran  analog  dimasukkan sebagai  input  (crisp  input),  lalu  input  tersebut dimasukkan  pada  batas  scope  atau  domain  dari membership  function . Membership  function ini biasanya  disebut  juga membership  function  input . Output dari proses fuzzifikasi ini merupakan sebuah nilai  input fuzzy atau  yang  biasanya  disebut fuzzy input.
3) Fuzzyfikasi Query
Fuzzyfikasi Query  dianggap  sebagai  sebuah query  konvensional  ( non  fuzzy )  DBMS  yang  akan mencoba  menerapkan  dan  membuat  sebuah  sistem dasar logika fuzzy query ( fuzzy logic based querting sistem ).  Konsep  dari  sebuah  relasi fuzzy dalam sebuah DBMS menggunakan derajat keanggotaan µ yang  didefinisikan  pada  kumpulan  domain  X  = (X1,…,Xn),  dan  telah  di-generate  pada  relasi  luar oleh  nilai  tengah fuzzy .  Sintaks  query  yang  dapat digunakan adalah ―Select.. From … where ….. ‖
4) Operator  Dasar  Zadeh  untuk  Operasi  himpunan

## fuzzy
Seperti  pada  himpunan  konvensional,  terdapat beberapa operasi yang dapat diidentifikasikan secara khusus  untuk  memodifikasi  dan  mengkombinasikan himpunan fuzzy . Nilai keanggotaan sebagai hasil dari 2 himpunan fuzzy dikenal dengan nama Fire strength atau α-predikat.
Sangat  dimungkinkan  penggunaan  operator dasar dalam proses query berupa operator AND dan OR.  α-predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan operator  AND  diperoleh  dengan  mengambil  nilai keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada  himpunan- himpunan yang bersangkutan, dinotasikan: µA∩B = min(µA[x], µB[x]).
Sedangkan  untuk  hasil  operasi  dengan  operator  OR dapat diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan  terbesar  antar  elemen  pada  himpunan yang bersangkutan, dapat dinotasikan µAUB = max(µA[x], µB[x]).
Alternatif  yang  direkomendasikan  adalah  alternatif yang  memiliki  nilai Fire  strength atau  tingkat
kesesuaian  dengan kriteria pilihan  lebih dari  0 (nol) sampai dengan 1 (satu).
2.2 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  termasuk  ke  dalam  sistem  berbasis manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu instansi,  lembaga  Pendidikan  atau  organisasi perusahaan.  SPK  juga  dapat  dikatakan  sebagai sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah yang spesifik.
Sistem
Pendukung
Keputusan dapat
dideskripsikan  sebagai  sistem  yang  memiliki kemampuan  untuk  mendukung  analisis  data,  dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi  perencanaan  masa  depan,  dan  dapat digunakan  pada  saat-saat  yang  tidak  biasa.  Adapun tahapan tahapan dalam sistem pendukung keputusan antara lain:
1) Penelusuran lingkup masalah ( Inteligence ) Proses  penelusuran  dan  pendeteksian  lingkup masalah  serta  proses  pengenalan  masalah  dilakukan pada tahap ini. Data masukan didapatkan, diolah dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah. 2) Perancangan ( Design )
Tahap  ini  melakukan  proses  pencarian  alternatif tindakan  (solusi)  dan  pengembangan  yang  dapat diambil yang merupakan representasi kejadian nyata yang  disederhanakan,  sehingga  diperlukan  proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.
3) Pemilihan ( Choice )
Pemilihan  terhadap  berbagai  alternatif  solusi  yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan  atau  dengan  memperhatikan  kriteria- kriteria  berdasarkan  tujuan  yang  akan  dicapai dilakukan pada tahapan ini.
4) Implementasi ( Implementation )
Pada  tahapan  ini  mengimplementasikan  rancangan sistem  yang  telah  dibuat  pada  tahap  perancangan serta  pelaksanaan  alternatif  tindakan  yang  telah dipilih pada tahap pemilihan.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Proses  untuk  memperoleh  data  yang  akan digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut.
3.1 Studi Literatur dan Lapangan
Studi literatur merupakan studi teori yang akan digunakan  dalam  mengerjakan  penelitian  ini  serta untuk  lebih  memahami  permasalahan  yang  akan
dibahas.  Beberapa  studi  literatur  yang  digunakan untuk  mengerjakan  penelitian  ini  diperoleh  dari jurnal ilmiah, buku serta hasil pencarian dari situs di internet  yang  kompeten  serta  dapat  dipertanggung jawabkan.  Selanjutnya  melakukan  studi  lapangan dengan  melihat  apakah  informasi  atau  teori  yang diperoleh  saling  berhubungan  sehingga  kedua metode ini dapat mengarah pada sinkronisasi berupa pemecahan masalah.

## 3.2 Pengumpulan Data
Adapun data-data yang dijadikan landasan dalam melakukan  proses  perancangan  aplikasi  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Data  spesifikasi  laptop  di  ambil  dari  beberapa situs  toko  jual  beli  laptop  ternama  yang  terdiri dari  berbagai  jenis  merk  dan  spesifikasi  laptop yang berbeda.
2) Agar  metode  dapat  diterapkan  layaknya  pada toko  online  sebenarnya,  maka  digunakan  CMS Toko  Online  Laptop  Lokomedia  sebagai  media aplikasi toko online.

## 3.3 Pengolahan Data
Tahap  ini  dilakukan  setelah  data-data  dari berbagai  studi  telah  terkumpul.  Adapun  pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Pengelompokan  kebutuhan  berbagai  merk  dan spesifikasi laptop sebagai bahan dalam merancang sistem manajemen data pada aplikasi yang akan dibuat.
2) Pemahaman  alur  sistem  CMS  Toko  Online Laptop Lokomedia.
3) Penambahan  attribut  baru  pada  database  CMS yang  digunakan  agar  dapat  menerapkan  metode fuzzy database model tahani.
4) Pembuatan gambaran secara umum aplikasi yang akan dibuat.

## 3.4 Pengembangan Perangkat Lunak Sistem
Metode  pengembangan  perangkat  lunak  sistem pendukung keputusan menggunakan metode waterfall dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 4. Model Waterfall

## 3.5 Kebutuhan Input
Kebutuhan input sistem berupa variabel inputan fuzzy yang  terdiri  dari  harga,  lebar  layar,  kapasitas harddisk,  kapasitas  memory,  kecepatan  processor dan  garansi.  Sedangkan  variabel  inputan non  fuzzy terdiri  dari  ada  tidaknya  pilihan  fasilitas  laptop seperti  wifi, bluetooth dan  kamera.  Adapun himpunan dari masing-masing variabel inputan fuzzy dapat dijelaskan sebagai berikut.
1) Variabel  harga  terbagi  menjadi  tiga  himpunan
fuzzy yaitu murah, sedang dan mahal.
Gambar 5 Himpunan Fuzzy variabel harga (Juta)
2) Variabel  lebar  layar  (LCD)  terbagi  menjadi  dua himpunan yaitu kecil dan besar
Gambar 6 Himpunan Fuzzy variabel lebar layar (inc)
3) Variabel  kapasitas  harddisk  terbagi  menjadi  dua himpunan yaitu kecil dan besar
Gambar 7 Himpunan Fuzzy kapasitas harddisk (GB)
4) Variabel  kapasitas  memory  terbagi  menjadi  dua himpunan yaitu kecil dan besar
Gambar 8 Himpunan Fuzzy kapasitas memory (GB) 5) Variabel  kecepatan  processor  terbagi  menjadi dua himpunan yaitu kecil dan besar.
Gambar 9 Himpunan Fuzzy variabel kecepatan processor (GHz) 6) Kapasitas garansi terbagi menjadi tiga himpunan yaitu sebentar, sedang dan lama.
Gambar 10 Himpunan Fuzzy variabel garansi (bulan)

## 3.6 Flowchart Sistem
Adapun  untuk  lebih  jelasnya  alur  proses perekomendasian  laptop  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar flowchart di bawah ini.

## Gambar 11 Flowchart Perekomendasian Laptop
Adapun  flowchart  proses  perhitungan fire strength dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 12 Flowchart Perhitungan Fire strength 3.7 Data Flow Diagram (DFD)
Adapun  diagram  konteks  system  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 13 Diagram Konteks
Adapun gambar DFD level 1 dari sistem, dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 14 DFD Level 1 IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun hasil dan pembahasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
4.1 Gambaran Umum Aplikasi
Pada  aplikasi  ini  terdapat  dua  hak  akses,  yaitu administrator dan user(kustomer).
Sebelum  user  atau  kustomer  menginputkan kriteria  kriteria  pilihan  laptop  yang  diinginkan  pada halaman toko online, administrator harus menginputkan  data  laptop  terlebih  dahulu.  Adapun tampilan  halaman  input  data  laptop  dapat  dilihat pada gambar 15.
Selain  dapat  melakukan  proses  Create,  read, update dan delete (CRUD) data laptop, administrator juga dapat melakukan proses CRUD pada data batas himpunan fuzzy , seperti terlihat pada gambar 16.
Gambar 15 Halaman input data laptop
Gambar 16 Batas himpunan data fuzzy
Misal  dipilih  edit  batas  himpunan fuzzy harga murah  pada  gambar  16  maka  akan  ditampilkan halaman sebagai berikut.
Gambar 17 Edit Batas himpunan data fuzzy

## 4.2 Uji Coba Sistem
Jika permintaan konsumen adalah sebagai berikut: Harddisk  =  Besar,  Memory  =  Besar,  Processor  = Besar,  Harga  =  Mahal,  Layar(LCD)  =  Besar, Garansi  =  Sedang,  Wifi  =  ada, Bluetooth =  ada, Kamera = Ada. Maka  form  SPK  input fuzzy dan non  fuzzy pada website toko online adalah sebagai berikut.
Gambar 18 Form SPK menggunakan logika AND
Pada  gambar  18  diatas,  user  atau  konsumen  dapat memilih logika AND atau logika OR sebagai operasi himpunan fuzzy .
Gambar 19 hasil perhitungan logika AND
Setelah menekan tombol proses pada form SPK, maka  akan  ditampilkan  data  hasil  perhitungan seperti  terlihat  pada  gambar  19  diatas.  Data  yang direkomendasikan  oleh  sistem  adalah  data  laptop yang memiliki nilai fire strength terbesar, konsumen bisa mengklik kolom fire strength untuk mengurutkan  data fire  strength secara  ascending atau descending.
Dari  proses  perhitungan  menggunakan  logika And,  diperoleh  data  laptop  LENOVO  THINKPAD EDGE E430 dengan nilai fire strength 0.166. adapun detail  dari  produk  laptop  LENOVO  THINKPAD EDGE E430 dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 20 Detail Laptop Hasil Perhitungan

## 4.4 Uji Coba Kelayakan Aplikasi
Untuk melihat hasil dan kelayakan rekomendasi laptop yang diberikan oleh aplikasi, aplikasi ini telah di  uji  coba  pada  100  Mahasiswa  dan  untuk  melihat tingkat  kepuasan  penggunaan  aplikasi,  penulis menggunakan skala likert dengan format yang dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1 Skala Likert Pertanyaan 5 4 3 2 1 Apakah anda setuju dengan hasil rekomendasi laptop yang diberikan oleh sistem?
Pada  tabel  1,  Kolom  angka  5  berarti  sangat setuju(SS), angka 4 berarti setuju(S), angka 3 berarti ragu-ragu(R),  angka  2  berarti  tidak  setuju(TS),  dan angka 1 berarti sangat tidak setuju(STS).
Interval  skala  likert  yang  digunakan  adalah  20 dengan rentang nilai sebagai berikut
80% – 100% : Sangat Setuju
60% – 79,99% : Setuju
40% – 59,99% : Ragu-ragu
20% – 39,99% : Tidak Setuju,
0% – 19,99% : Sangat Tidak Setuju
Dari  100 responden diperoleh  jawaban 30 mahasiswa  menjawab  sangat  setuju,  30  mahasiswa menjawab setuju, 5 mahasiswa menjawab ragu-ragu, 20  mahasiswa  menjawab  tidak  setuju  dan  15 mahasiswa menjawab sangat tidak setuju
Dengan menggunakan proses perhitungan skala likert,  indeks  kepuasan  (%)  yang  di  peroleh  dari seluruh  jawaban  responden  sebesar  72%,  sehingga bisa  dikatakan  bahwa  para  responden  setuju  jika metode fuzzy database  model  tahani  ini  diterapkan pada toko online.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  diambil kesimpulan dan saran.
5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diberikan adalah sebagai berikut.
1) Metode fuzzy database  model  tahani  dapat diterapkan  pada  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  untuk  rekomendasi  laptop  terbaik sesuai dengan kriteria pilihan user.
2) Penerapan  metode fuzzy database  model  tahani terbukti  dapat  menghasilkan  rekomendasi  laptop yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh user  atau  konsumen  dibuktikan  dengan  hasil skala  likert  sebesar  72%  yang  artinya  user  atau konsumen  setuju  jika  metode fuzzy database model  tahani  ini  diterapkan  pada  toko  online laptop.
3) Jika terdapat satu saja kriteria atau variabel fuzzy yang  tidak  sesuai  dengan  permintaan  konsumen maka  keputusan  dengan  menggunakan  logika AND  tidak  menghasilkan  keputusan  atau  nilai fire strength sama dengan nol.
4) Jika terdapat salah satu saja kriteria atau variabel fuzzy yang  sesuai  dengan  permintaan  konsumen maka  keputusan  dengan  menggunakan  logika OR  sudah  dapat  menghasilkan  keputusan  atau nilai fire  strength tidak  sama  dengan  nol (1≥ fire strength > 0).

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  adalah sebagai berikut.
1) Dalam  penelitian  ini,  terdapat  enam  variabel fuzzy dan  tiga  variabel non  fuzzy ,  diharapkan dalam  pengembangan  sistem  ini  selanjutnya, variabel-variabel tersebut dapat ditambah berdasarkan  kebutuhan  seperti  dimensi,  warna atau tambahan lain yang dapat digunakan sebagai variabel, baik variabel fuzzy maupun non fuzzy .
2) Dapat  menggunakan  metode fuzzy inferensi sistem  yang  lain  dalam  penentuan  nilai fire strength .
3) Jika  metode  ini  hendak  di  letakkan  pada  toko online yang sebenarnya, sebaiknya menggunakan salah  satu  logika  saja dalam  penentuan nilai fire strength ,  bisa  menggunakan  logika  AND  atau logika OR  saja,  agar tidak membingungkan  user atau  konsumen  dalam  menentukan  pilihan produk  laptop  yang  direkomendasikan  oleh sistem.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Efendi,  Rusdi.,  Ernawati.,  Hidayati,  Rahmi. 2014.  Aplikasi Fuzzy Database  Model  Tahani dalam  Memberikan  Rekomendasi  Pembelian Rumah  Berbasis  Web.Jurnal  Pseudocode  Vol. 1 No. 1
[2]    Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  Hari.  2010. Aplikasi  Logika Fuzzy Untuk  Pendukung
Keputusan Edisi Kedua. Graha Ilmu: Yogyakarta.
[3]    Naba,  Agus.  2009.  Belajar  Cepat Fuzzy Logic Menggunakan Matlab. Andi: Yogyakarta.
[4]  Suzuki  Syofian,  Timor  Setiyaningsih,  Nur Syamsiah, 2015, Otomatisasi Metode Penelitian Skala Likert Berbasis Web, Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2015
ISSN:2407–1846 e-ISSN:2460–8416.
[5]   Syahroni, Abd Wahab dan Ubaidi. Perancangan Aplikasi E-Money  dan  Sms  Gateway  Untuk Pondok Pesantren di Daerah Madura. JURNAL LINK  VOL.  27/No.  1/Februari  2018,  ISSN 1858-4667
[6]  Sofia,  Moh.  Ayu.,  Mustafidah,  Hindayanti., Suwarsito.  Basis  Data Fuzzy Model  Tahani untuk Menentukan Jenis Pakan Ikan Berdasarkan Harga dan Kandungan Gizi Bahan
Baku Pakan. JUITA ISSN: 2086-9398, Vol III Nomor 3. Mei 2015
[7]  Yunus,  Mahmud.,  Dahlan,  Harry  Soekotjo., Santoso,  Purnomo  Budi. 2014.  SPK  Pemilihan Calon  Pendonor  Darah  Potensial  dengan Algoritma  C4.5  dan Fuzzy Tahani.Jurnal EECCIS Vol. 8, No.1, Juni 2014