IMPLEMENTASI METODE FUZZY QUERY DATABASE MODEL TAHANI SEBAGAI INFERENCE ENGINE PEMBERI REKOMENDASI OBJEK WISATA DI KABUPATEN BOYOLALI
Saifu Rohman
Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Sains Al Qur’an Wonosobo E-mail: rohman_saifu@yahoo.com
INFO ARTIKEL ABSTRAK Riwayat Artikel: Diterima : 18 Desember 2017 Disetujui : 30 Desember 2017 Saat ini berwisata telah  menjadi bagian dari kebutuhan  masyarakat. Hal ini dinilai sebagai salah satu investasi yang besar bagi pemasukan daerah yang  menjadi  tujuan  wisata  termasuk  Kabupaten  Boyolali.  Namun banyaknya  objek  wisata  di  Kabupaten  Boyolali  sering  kali  menyulitkan masyarakat  untuk  mendapatkan  objek  wisata  yang  sesuai  dengan keinginan atau kebutuhannya.
Dari  permasalahan  tersebut,  muncul  gagasan  untuk  membangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  memudahkan  masyarakat  dalam pemilihan  objek  wisata  di  Kabupaten  Boyolali.  Sistem  pendukung keputusan  tersebut  akan  menggunakan  metode  Fuzzy  Query  Database Model  Tahani.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan digunakan  teknik  observasi,  wawancara  dan  studi  literatur.  Bahasa pemrograman yang akan digunakan adalah PHP. MySQL sebagai DBMS dan Dreamweaver sebagai software pembangunnya.
Dengan adanya  sistem pendukung keputusan ini diharapkan  masyarakat akan  lebih  mudah  untuk  mendapatkan  objek  wisata  yang  sesuai  dengan keinginan atau kebutuhannya. Kata Kunci: Fuzzy  Query  Database  Model Tahani, Sistem Pendukung Keputusan,   Wisata
ARTICLE INFO ABSTRACT
Article History
Received : December 18, 2017 Accepted : December 30, 2017 Currently, travel has become part of the needs of the community. This is considered as one of the big investment for the inclusion of the area that became a tourist destination including Boyolali District. But the number of  tourist attractions in  Boyolali District often complicate the public to get a tourist attraction in accordance with the wishes or needs.
From  these  problems,  the  idea  came  up  to  build  a  decision  support system that facilitates the community in choosing a tourist attraction in Boyolali District. The decision support system will use the Fuzzy Query Database  Model  Tahani  method.  To  obtain  the  necessary  information used  observation  techniques,  interviews  and  literature  studies.  The programming language that will be used is PHP. MySQL as DBMS and Dreamweaver as the builder software.
With the decision a support i system is expected e to be easier for the public to get a tourist attraction in accordance with the wishes or needs.
Key Words : Fuzzy  Query  Database  Model Tahani,  Decision  Support  System, Tourism
1. PENDAHULUAN
Berwisata  merupakan  suatu  kebutuhan mendasar  bagi  masyarakat.  Selain  untuk menghilangkan  kepenatan,  berwisata  kini menjadi  salah  satu  trend  gaya  hidup. Masyarakat mulai berani mengeluarkan biaya yang  tak  sedikit  untuk  memenuhi  kebutuhan tersebut  (Pitana,  2005).  Hal  ini  tentu  dinilai sebagai  suatu  investasi  yang  besar  bagi pemasukan  daerah  yang  menjadi  tujuan wisata.  Karenanya  saat  ini  banyak  daerah yang berusaha membangun sektor pariwisatanya  untuk  mengambil  kesempatan emas  ini.  Salah  satu  daerah  yang  sedang berbenah  untuk  hal  itu  salah  satunya  adalah Kabupaten Boyolali.
Kabupaten Boyolali telah  memiliki banyak  objek  wisata  yang  dapat  dikunjungi oleh  masyarakat,  misalnya  Umbul  Pengging, Waterpark  Tlatar,  Waduk  Bade,  Museum Hamong  Wardoyo,  New  Selo,  Omah  Bambu, Lembah  Gunung  Madu,  Pemancingan  Janti, Waduk  Cengklik,  Candi  Lawang  dan  Candi Asri,  Waduk  Kedungombo,  Kompleks  Alun- Alun  Boyolali,  Gardu  Pandang  Irung  Petruk, Gancik  Hill  Top  dan  Taman  Air  Kragilan.  . Masing  -  masing  objek  wisata  tersebut  jelas memiliki kelebihan dan kekurangan yangberbeda  –  beda.  Seperti  contohnya Umbul Pengging, harga tiket masuknya relatif mahal  tetapi  Umbul  Pengging  memiliki fasilitas yang beragam dan berdeketan dengan beberapaobjek  wisata  seperti  Waterboom Pengging, Umbul Sungsang, Pasar Candi dan Makam  Kyai  Kebo  Kenanga.  Contoh  lain adalah Waterpark Tlatar, harga tiket masuknya  juga  tergolong  mahal,  fasilitas yang  ditawarkan  pun  beragam  hanya  saja sedikitnya  objek  wisata  yang  berdekatan dengannya  menjadi  kekurangan  bagi  objek wisata  tersebut.  Hal  –  hal  yang  seperti  inilah yang  sering  kali  membuat  masyarakat menjadi  bingung  untuk  menentukan  tujuan wisatanya.
Melihat fakta di atas, penulis berkeinginan  untuk  melakukan  developing suatu sistem atis pendukung keputusan nya yang mampu membantu masyarakat  memilih tujuan  wisatanya  di  Kabupaten  Boyolali. Fuzzy  Query  Database  Model  Tahani  dipilih untuk  membangun  SPK  tersebut.  SPK termasuk  interactive  computer  base  system
yang  mensupport  pengambilan  decision dengan  menerapkan  data  serta  model ing untuk  menyelesaikan  problem  terstruktur  dan unstructure  problem  (Irfan  Subakti,  2002).

## Peneliti  menggunakan  metode  Fuzzy  Query
Database  Model  Tahani  dalam  sistem pendukung  keputusan  ini  karena  metode tersebut  mampu  memberikan  rekomendasi yang  memiliki  kriteria  yang  mendekati pendefinisian.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
2.1. Sistem a Pendukung a keputusan (SPK) Karakteristik  dan  kemampuan  yang dimiliki oleh SPK (Turban, 2005),antara lain: a. Mampu kan memberikan dukungan keputusan an melalui  beberapa damor fase yaitu  design,  intelligence ri , sub choice dan implementation.
b. SPK menyediakan support bagi pengambil an keputusan utamanya ri pada situasi  semi ta terstruktur  dan  unstructure dengan memadukan tor pertimbangan manusia pa dan information computerize.
c. Dukungan i juga  disiapkan  bagi  individu dan juga i bagi group.
d. Dukungan au disediakan  untuk  berbagai level a manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan ani puncak sampai kan manajer lapangan.
e. Decision  Support  System  menyediakan dukungan to ke  berbagai an keputusan  yang berurutan atau saling an berkaitan.
f. Sistem  pendukung  keputusan  relative mudah  dioperasikan.  pengguna  harus merasa k nyaman dengan nya sistem, karena itu  sistem ika harus  mempunyai  dukungan grafis ana yang baik, interface yang ramah pengguna, sehingga menjadi ku sistem yang interaktif.
g. SPK selalu pa bisa beradaptasi an sepanjang masa. Pengambil keputusan tu harus reaktif in , mampu nyai mengatasi perubahan kondisi ku secepat mungkin i dan  beradaptasi  untuk i membuat SPK u selalu a bisa menangani si perubahan. h. Kendali  menyeluruh  terhadap  proses pengambilan tu keputusan dalam menyelesaikan a masalah se dimiliki oleh pengambil  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  secara  khusus  ditujukan  untuk mendukung an dan a tak mampu menggantik
an  pengambil an keputusan. Sia Pengambil keputusan  dapat an menindak ber lanjuti rekomendasi  dari  SPK u untuk  dipakai atau w tidak i dipakai. 2.2. Komponen a Decision Support System Skematik komponen Decision Support System ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 2.1 a Skematik an

## Komponen SPK
Sumber : Decision Support System and Intelegence System (Turban : 2015)
Berikut  komponen–komponen  sistem pendukung keputusan menurut Turban ias (2005) ) : a. Subsistem Database
Subsistem manajemen data memasukkan satu rasi basisdata yang  berisi kan data  yang  relevan untuk situasi dan kondisi.
Subsistem ik manajemen un data terdiri dari komponen - komponen berikut : Sistem Pendukung Keputusan Database, Data Internal,  Data  Eksternal,  Data Privat, Ekstrasi, Sistem Manajemen  Database,  Direktori Data, Query Facility.
b. Subsistem Model Base Subsistem ik dari manajemen
model ing dari  decision  support system  terdiri  dari  komponen  - komponen berikut: Basis an Model, Sistem Manajemen Basis an Model.
c. Subsistem a Manajemen  Berbasis Pengetahuan a (Knowledge Base)
d. Subsistem User a Interface a System 2.3. Himpunan a Kabur(Fuzzy) Atribut  yang  dimiliki i Himpunan Kabur an (fuzzy)
sebagai an berikut (Kusumadewi, 2010):
a. Linguistik, a yaitu  penamaan a suatu group e yang mewakili an suatu
kondisi  atau  keadaan  tertentu dengan az menggunakan ber bahasa alami,  seperti  : ber Muda, an Tua, Parobaya.
b. Numeris, yaitu suatu a nilai an (angka) yang uti menunjukkan ukuran tuk dari  suatu karse variabel seperti nya : 40, 25, 50.
Ada bi beberapa  hal u yang  perlu diketahui ni dalam  memahami ni sistem fuzzy, a yaitu : an a. Variabel Kabur a (Fuzzy) Variabel a fuzzy  adalah  variabel yang a akan tor dibahas akse dalam suatu ku sistem a fuzzy. i Contoh an : usia, permintaan, suhu.
b. Himpunan i Fuzzy
Himpunan a fuzzy adalah ia suatu group  yang ani mewakili ku suatu kondisi tu atau an keadaan i tertentu dalam sebuah variabel i fuzzy.
Contoh i : 1. Variabel a usia,terbagi  menjadi
3 o himpunan a fuzzy, e yaitu: muda r , se parobaya, e dan a tua. 2. Variabel a suhu, terbagi menjadi a 5  himpunan ia fuzzy, yaitu a : ri se dingin, ber sejuk, normal i , se hangat i , dan panas.
3. Variabel a persediaan, a terbagi menjadi kan 3 e fuzzy,  yaitu na : rendah i , ber standar e dan tinggi.
c. Semesta ri Pembicaraan nyanyi Semesta kan pembicaraan adalah kesemua nilai yang i diperbolehkan untuk u dioperasikan  dalam i suatu variabel fuzzy.
Contoh in :
1. Semesta ri pembicaraan  untuk variabel usia : [ [0 1 + 2 ~] ]
2. Semesta ri pembicaraan  untuk variabel suhu : [0 2 40]
d. Domain iku
Domain i himpunan  fuzzy  adalah keseluruhan a nilai  yang  diizinkan dalam  semesta ra pembicaraan  dan boleh  dioperasikan i dalam  suatu himpunan a fuzzy.
Contoh a domain himpunan i fuzzy a : 1. MUDA = [0, 1 45]
2. PAROBAYA = [35, 1 55]
3. TUA = [45, +∞] } 2.4. Fuzzy i Query i Database Model Tahani ka Fuzzy ki Query  Database an Model  Tahani masih a tetap i menggunakan  relasi a standar, hanya i saja  model a ini  menggunakan a teori himpunan ti fuzzy untuk an mendapatkan informasi kan pada query ku - han nya (Kusumadewi, da 2010). Metode ini tersusun g atas tahapan a yaitu : Fuzzifikasi, Penggambaran Fungsi ku Keanggotaan, Pembentukan Query. 2.5. Unified i Modelling Language (UML) UML A (Unified Modeling Language) adalah a sebuah “bahasa” yang au telah menjadi  standar  dalam in industri al untuk visualisasi, design
dan mendokumentasikan u sistem piranti lunak. UML menawarkan nya sebuah standar a untuk  merancang i model  sebuah sistem. Dengan menggunakan UML I kita dapat  membuat  model l untuk  semua  jenis aplikasi a piranti kus lunak a dimana nya aplik asi tu tersebut  dapat  berjalan a pada  piranti keras,  sistem  operasi  dan  network apapun,  serta ku ditulis  dalam  bahasa pemrograman ging apapun. (Yuni Sugiarti, 2013:34).
2.6. PHP
Menurut i Agus an Saputra  (2011),  PHP merupakan a suatu  bahasa ku pemrograman
yang u difungsikan tuk untuk ku membangun suatu u dynamic a website.  PHP ku menyatu dengan  tag  HTML, a maksudnya  adalah beda ku kondisi. HTML digunakan sebagai  pembangun  atau w pondasi ku dari kerangka  layout a web,  sedangkan  PHP difungsikan sebagai pengolahannya sehingga  dengan  adanya  PHP  tersebut, web ku akan  sangat  mudah  di  lakukan perawatan.  PHP  disebut in Server  Side Scripting  sebab  ia  berjalan  disisi  server. Artinya  bahwa  untuk  menjalankan  PHP, wajib a adanya  web  server.  PHP ui ini bersifat open source sehingga dapat ksn dipakai  secara ta cuma-cuma  dan mampu  lintas  platform,  yaitu  dapat running  pada  operating an system  Linux maupun  Windows.  PHP  juga  dibangun sebagai an modul pada web in server apache dan  sebagai  binary  yang  dapat i berjalan sebagai an CGI.
3. HASIL a DAN i PEMBAHASAN 3.1. Analisis a Kebutuhan u Data Data  –  data  yang  dibutuhkan  untuk membangun  decision  support  system pemilihan taranya objek an wisata wan di
Kabupaten Boyolali dengan menggunakan  antara  lain  :  Nama  objek wisata,  Harga  tiket  masuk,  Fasilitas,  dan Objek wisata yang berdekatan. Berikut  data  –  data  yang  diperoleh  dari observasiyang telah dilaksanakan:
Tabel 1 Data Objek Wisata di Kabupaten Boyolali
No Nama HTM Fasilitas Objek wisata yang berdekatan 1. Umbul Pengging Rp 6.500,- Kolam renang, parkir, kamar mandi, pemancingan,  lapangan tenis, tempat makan, amphiteater. Waterboom Pengging, Umbul Sungsang, Makam Kyai Kebo Kenanga Umbul Manten, Pemancingan Janti, Pasar Candi. 2. WaterparkTlatar  Rp 10.000,- Kolam renang, pemancingan, lapangan woodball, parkir, mushola, kamar mandi, tempat makan. Taman Air Kragilan, Jumbleng Biru Kiringan 3. Waduk Bade Rp 5.000,- Parkir, tempat makan, mushola, kamar mandi, pemancingan Waduk Kedungombo 4. Museum Hamong Wardoyo Rp 5.000,- Parkir, kamar mandi Kompleks Alun Alun Kabupaten Boyolali, Taman Pandanalas, Patung Arjuna Wijaya
3.2. Perancangan Sistem
Gambar 0 1. Use d case t diagram
Gambar 5 2. Sequence d Diagram Fungsi Input Data Objek Wisata
5. New Selo Rp 2.000,- Parkir, tempat makan, kamar mandi Omah Bambu, Watu Blerek, Gancik Hill Top, Alam Sutra, Gardu Pandang Irung Petruk 7.  Taman Air Kragilan  Rp 7.500,- Parkir, kamar mandi, mushola, wahana permainan, wahana rekreasi. Waterpark Tlatar, Jumbleng Biru Kiringan 8. Kompleks Alun – Alun Boyolali Rp 0,- Parkir, masjid, kamar mandi, tempat makan. Museum Hamong Wardoyo, Taman Pandanalas, Patung Arjuna Wijaya 9. Gardu Pandang Irung Petruk Rp 3.000,- Parkir, tempat makan. Candi Lawang dan Candi Asri, New Selo, Alam Sutra 10. Waduk Cengklik Rp 6.000,- Parkir, pemancingan, tempat makan Bandara Adi Soemarmo, Asrama Haji Donohudan 11. Lembah Gunung Madu Rp 5.000,- Parkir, tempat makan, kamar mandi, wahana rekreasi. Gunung Tugel 12. Gancik Hill Top Rp 4.000,- Parkir, wahana rekreasi New Selo,  Omah Bambu, Watu Blerek, Alam Sutra, Jembatan Gantung Selo 13.  Pemancingan Janti  Rp 3.500,- Parkir, pemancingan, kamar mandi, mushola, tempat makan Waterboom Pengging, Umbul Sungsang, Umbul Manten, Umbul Pengging 14. Candi Lawang dan Candi Asri Rp 4.000,- Parkir, wahana rekreasi New Selo, Alam Sutra, Gardu Pandang Irung Petruk, Makam Prof.Soeharso 15. Waduk Kedungombo Rp 7.000,- Tempat makan, parkir, pemancingan Waduk Bade

## Gambar 3. Sequence Diagram Fungsi Lihat Data Objek Wisata
3.3. Pengolahan Data Dilakukan fuzzifikasi terhadap data  yang diambil dari observasi kemudian dilakukan penggambaran fungsi keanggotaandari masing – masing variabel. No Variabel Himpunan Fuzzy Domain 1. Harga Murah [0,5000] Sedang [3000,8000] Mahal [5000,12000] 2. Fasilitas Sedikit [0,4] Sedang [2,6] Banyak [4,8] 3. Objek Berdekatan Sedikit [0,3] Sedang [1,5] Banyak [3,7] Tabel 2. Derajat Keanggotaan Variabel Harga No Nama Objek Wisata Harga (Rp) Derajat Kaanggotaan Murah  Sedang  Mahal 1. Umbul Pengging 6.500 0 0.5 0.5 2. Waterpark Tlatar 10.000 0 0 1 3. Waduk Bade 5.000 0 1 0 4. Museum Hamong Wardoyo 5000 0 1 0 5. New Selo 2000 1 0 0 6. Oemah Bamboo 5.000 0 1 0 7. Taman Air Kragilan 7.500 0 0.167 0.833 8.  Kompleks Alun Alun Boyolali 0 1 0 0 9. Gardu Pandang Irung Petruk 3.000 1 0 0 10 Waduk Cengklik 6.000 0 0.667 0.333 11. Lembah Gunung Madu 5.000 0 1 0 12. Gancik Hill Top 4.000 0.5 0.5 0 13. Pemancingan Janti 3.500 0.75 0.25 0 14.  Candi Lawang dan Candi Asri 4.000 0.5 0.5 0 15. Waduk Kedungombo 7.000 0 0.333 0.667 Tabel 3 Derajat Keanggotaan Variabel Objek Wisata yang Berdekatan No Nama Objek Wisata Banyak Objek Wisata yang Berdekatan Derajat Keanggotaan Sedikit  Sedang Banyak 1. Umbul Pengging 6 0 0 1 2. Waterpark Tlatar 2 0.5 0.5 0 3. Waduk Bade 1 1 0 0
4. Museum Hamong Wardoyo 3 0 1 0 5. New Selo 5 0 0 1 6. Omah Bambu 5 0 0 1 7. Taman Air Kragilan 2 0.5 0.5 0 8. Kompleks Alun Alun Boyolali 3 0 1 0 9. Gardu Pandang Irung Petruk 3 0 1 0 Sedikit  Sedang  Banyak 10. Waduk Cengklik 2 0.5 0.5 0 11. Lembah Gunung Madu 1 1 0 0 12. Gancik Hill Top 5 0 0 1 13. Pemancingan Janti 4 0 0.5 0.5 14.  Candi Lawang dan Candi Asri 4 0 0.5 0.5 15. Waduk Kedungombo 1 1 0 0

## 3.4. Implementasi Sistem
Gambar 1. Halaman Lihat Data Halaman  ini  berisi  objek  – objek wisata di Kabupaten Boyolali,  didalam  kotak  dimasing masing  nama  objek  wisata  terdapat tombol  Detail  Objek.  User  akan memperoleh informasi lengkap mengenai lokasi, harga tiket masuk, fasilitas  yang  tersedia  dan  objek wisata yang berdekatan dengannya.
Gambar 2. Halaman rekomendasi Untuk  dapat  melihat  hasil rekomendasi  objek  wisata  maka user  harus  memilih  kriteria  yang sesuai  dengan  kebutuhan  atau keinginannya.  Hasil  rekomendasi yang akan ditampilkan berupa nilai derajat  keanggotaan  semua  objek wisata dan nama objek wisata yang direkomendasikan berdasarkan kebutuhan  atau  keinginan  dari  user sendiri.
Gambar 3 Halaman Data Objek
Wisata Admin  akan  me-manage  Data Objek Wisata pada halaman seperti tampak pada gambar 3.
Gambar 4 Halaman Fuzzy Halaman  Fuzzy  ini  adalah  halaman bagi  admin  untuk  melihat  nilai derajat  keanggotaan  dari  masing  – masing  variabel  input  yang  telah ditetapkan  dari  semua  objek  – objek  wisata  yang  datanya  telah tersimpan di database. Nilai derajat keanggotaan ini nantinya yang akan digunakan sistem pendukung keputusan untuk menentukan firestrenghtdari  masing  –  masing objek  wisata  yang  akan  menjadi dasar hasil rekomendasi.
3.5. Pengujian Tahap  terakhir  dari  pengembangan decision a support  system berbasis metode eXtreme  Programming  (Xp)  adalah testing  atau  pengujian.  Testing  atau
pengujian  dari  decision  support  system pemberirekomendasi t objek an wisata ku di r Kabupaten a Boyolali ini a difokuskan a pada perbedaan hasil antara penggunaan logika tegas dengan logika fuzzy. Berikut adalah hasil dari testing atau pengujian tersebut : 1. Pengujian Penggunaan Logika Tegas Tabel 4. Pengujian Penggunaan Logika Tegas No Contoh Query Hasil Rekomendasi 1. (Harga = 2000) AND (Fasilitas = 3) AND (ObjekBerdekatan = 5)* New Selo
*sintaks:select * from dataobjek where harga=2000 and jumfas=3 and jumob=5
2. Pengujian  Penggunaan  Logika

## Fuzzy
Harga  =  2000,  di  dalam  fuzzifikasi variabel  input  dari  kasus  ini  masuk ke  dalam  variabel  HARGA  dengan himpunan fuzzynya adalahMURAH.
Fasilitas  =  3,  di  dalam  fuzzifikasi variabel  input  dari  kasus  ini  masuk ke  dalam  variabel  FASILITAS
dengan  himpunan  fuzzynya  adalah SEDIKIT dan SEDANG.
ObjekBerdekatan  =  5,  di  dalam fuzzifikasi  variabel  input  dari  kasus ini masuk ke dalam variabel OBJEK BERDEKATAN  dengan  himpunan fuzzynya adalah SEDANG dan BANYAK. Tabel 5 Pengujian Penggunaan Logika Fuzzy No Contoh Query Hasil Rekomendasi 1. (Harga = Murah) AND (Fasilitas = Sedikit) AND (ObjekBerdekatan = Sedang) * Gardu Pandang Irung Petruk, Candi Lawang dan Candi Asri 2. (Harga = Murah) AND (Fasilitas = Sedikit) AND (ObjekBerdekatan = Banyak) * New Selo, Gancik Hill Top, Candi Lawang dan Candi Asri 3. (Harga = Murah) AND (Fasilitas = Sedang) AND (ObjekBerdekatan = Sedang) * Kompleks Alun Alun Boyolali, Pemancingan Janti 4. (Harga = Murah) AND (Fasilitas = Sedang) AND (ObjekBerdekatan = Banyak) * New Selo, Pemancingan Janti Dari  hasil  testing  atau  pengujian  di atas  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan logika
fuzzy hasil
rekomendasi  yang  didapatkan  lebih fleksibel dan beragam.
4. PENUTUP
Berdasarkan pembahasan dan
pengujian  dari  decision  support  system pemilihan a objek an wisata nya di
Kabupaten a Boyolal i menggunakan  Fuzzy Query  Database  Model ber Tahani,  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : a. Sistem  pendukung  keputusan  ini dinilai mampu membantu wisatawan untuk memilihobjek
wisata di Kabupaten Boyolali.
b. Dari  hasil an pengujian  yang  telah dilaksanakan,dengan menerapkan logika fuzzy hasil rekomendasi yang
didapatkan  lebih  fleksibel  dan beragam.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi, a Sri  &  Purnomo,  Hadi.  (2010). Aplikasi tu Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  : Penerbit Graha g Ilmu Turban, bi Efraim.  (2005).Sistem ia Pendukung Keputusan tuk dan Sistem an Cerdas. Yogyakarta ri : Penerbit an Andi la Pitana,  I tu Gde  dan a Gayatri. a Putu  G  (2005). Sosiologi ki Pariwisata. Yogyakarta :
CV a Andi Offset Subakti, b Irfan  ,  (2002), a Sistem an Pendukung Keputusan tuk (Decision a Support an System ),Institut
Teknologi ga ber Sepuluh Nopember – a Surabaya
Yuni, yuni Sugiarti. (2013), Analisis & Perancangan design Uml (Unified
Modeling i Language)  Generated  Vb.6  , Graha yogyakarta Ilmu.Yogyakarta
Agus,  Saputra.  (2011).  Trik u dan  Solusi tu Jitu
Pemrograman PHP. PT. Elex an Media tindo Komputindo. Jakarta