JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT KULINER BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN MODEL FUZZY MAMDANI
Sandhi Yani Zulqifli 1) dan Sutikno 2)
1,2) Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains Matematika, Universitas Diponegoro Jalan Prof. H. Soedarto, SH. Tembalang Semarang 50275 e-mail: * 1 Sandhi.yz@gmail.com , 2 tik@undip.ac.id

## ABSTRAK
Kuliner  merupakan  suatu  bagian  hidup  yang  erat  kaitannya  dengan  konsumsi  makanan  sehari-hari. Sebagian orang memiliki kesulitan dalam menentukan tempat makan yang akan dikunjungi, hal ini dipengaruhi beberapa pertimbangan antara lain budget (anggaran belanja) yang dimiliki serta fasilitas pada tempat makan tersebut.  Artikel  ini  bertujuan  untuk  membangun  aplikasi  rekomendasi  tempat  kuliner  di  Semarang  dengan menggunakan  model  fuzzy  Mamdani  berbasis  android.  Aplikasi  ini  memiliki  fungsi  untuk  memberikan rekomendasi tempat kuliner berdasarkan budget dan fasilitas yang dipilih oleh pengguna dengan  menggunakan model  fuzzy  Mamdani.  Aplikasi  ini  dibangun  berbasis  Android  dengan  bahasa  pemrograman  Javascript  dan framework  Ionic.  Aplikasi  dapat  digunakan  pada    smartphone  Android  yang  terhubung  ke  internet,  kemudian memberikan rekomendasi tempat kuliner berdasarkan masukan budget dan fasilitas dari pengguna.
Kata kunci — kuliner, model fuzzy Mamdani, geolocation , framework Ionic, waterfall

## ABSTRACT
Culinary is a part of life that is closely related to the daily food consumption. Some people have difficulty in determining places to be visited for eating, it is affected by several considerations, such as the budget and the facilities at the eating place.The purpose of this paper is to build an application on the culinary recommendations in Semarang used Mamdani Fuzzy Model with android-based. This application had a function to give recommen- dation  based  on  budget  and  facilities  selected  by  the  user  used  Mamdani  Fuzzy  Model.  This  application  is Android based with Javascript programming language and Ionic framework. Applications can be used on Andro- id smartphone connected to the Internet, then give recommendations based on budget and the facilities selected by the user.
Keywords — culinary, Mamdani  fuzzy model, geolocation, Ionicframework, waterfall

## I. P ENDAHULUAN
uliner  merupakan  suatu  bagian  hidup  yang  erat  kaitannya  dengan  konsumsi  makanan  sehari-hari. Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  Edisi  Ketiga  tahun  2003  kuliner  diartikan  makanan  atau masakan  [1].  Setiap  tempat  kuliner  memiliki  keunikan  sendiri-sendiri,  mulai  dari  harga  makanan  yang beragam, lokasi sampai fasilitas yang disediakan.
Sebagian  orang  memiliki  kecenderungan  mengunjungi  tempat  makan  yang  homogen  (tidak  bervariasi),  hal tersebut bisa di sebabkan beberapa hal antara lain budget (anggaran belanja), jenis makanan, fasilitas, lokasi dan waktu buka. Pada umumnya mereka memiliki keterbatasan biaya hidup, mengunjungi tempat makan yang sesuai tentu menjadi salah satu hal yang perlu diperhatikan, oleh karena itu hal di atas menjadi permasalahan yang perlu dicari solusinya [2].
Perkembangan  teknologi  berkembang  secara  drastis  dan  terus  berevolusi,  termasuk  perkembangan  teknologi di  bidang  telekomunikasi.  Ponsel  pintar  ( smartphone) merupakan  salah  satu  contoh  perkembangan  teknologi  di bidang  telekomunikasi  yang  perkembangannya  sangat  pesat,  terbukti  dengan  maraknya  sistem  operasi  mobile seperti  Android,  iOS,  Blackberry  dan  Windows  Phone.  Menurut  International  Data  Corporation  (IDC)  , smartphone yang banyak digunakan sampai triwulan ke-3 tahun 2014 adalah Android(84,4%) , diikuti oleh iOS (11,7%), Windows Phone (2,9%), BlackBerry OS (0,5%) dan sistem operasi yang lainnya (0,6) [3].
K

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Android adalah operating system berbasis linux untuk telepon  genggam ( mobile phone) yang dikembangkan oleh  Google  [4],  Android  memakai  basis  kode  komputer  yang  bisa  didistribusikan  secara  terbuka  sehingga pengguna  bisa  membuat  aplikasi  baru  di  dalamnya.  Aplikasi  pada smartphone memiliki  banyak  fungsi  dan tujuan, hal ini disesuaikan dengan kebutuhan.
Smartphone memiliki  teknologi Geolocation, yaitu  identifikasi  lokasi  geografis  dunia  nyata  pada  sebuah perangkat mobile yang terkoneksi  ke  Internet. Data alamat  IP geolocation dapat mengandung informasi,  seperti negara,  wilayah,  kota,  kode  pos,  latitude,  longitude,dan  timezone. Smartphone memiliki  fitur  GPS  ( Global Positioning System ) yang dapat mengetahui koordinat dari pengguna, bersama dengan geolocation maka bisa di dapat data lokasi pengguna dengan lebih akurat.  Teknologi ini dapat dimanfaatkan dalam  penentuan tempat ku- liner di lokasi tertentu. Salah satu teknik yang dapat digunakanyaitu dengan menggunakan logika fuzzy.
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data-data  yang  tidak  tepat  ( samar-samar  ),  logika fuzzy menghasilkan  output  berupa  solusi  dari  data-data  samar.  Model  fuzzy  yang digunakan  penulis  adalah  model  fuzzy  Mamdani.  Model  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun 1975.  Pada  model  fuzzy  Mamdani,  untuk  mendapatkan  output  diperlukan  4  tahapan,  yaitu  pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi fungsi implikasi, komposisi aturan dan penegasan ( defuzzy ) [5].
Aplikasi pemilihan tempat kuliner ini, telah dilakukan dengan menggunakan metode TOPSIS ( Technique For Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  [6],  metode  perbandingan  eksponensial  [7], Analytic Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  [8].  Pada  artikel  ini  mengusulkan rekomendasi  tempat  kuliner  di  Semarang  dengan  menggunakan  model  fuzzy  Mamdani  berbasis  Android. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  memberikan  kemudahan  pengguna  dalam  menentukan  tempat  kuliner  yang disesuaikan dengan kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan model fuzzy Mamdani pada smartphone berbasis Android .

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan
Penelitian ini mengunakan metode pengembangan model waterfall seperti  yang di tunjukan pada Gambar 1. Penjelasan pada masing-masing langkah yaitu sebagai berikut [7]:
a. Requirement analysis and definition
Pelayanan,  batasan,  dan  tujuan  sistem  ditentukan  melalui  konsultasi  dengan  user  sistem.  Persyaratan  ini  ke- mudian didefinisikan secara rinci dan berfungsi sebagai sepesifikasi sistem.
b. System and software design
Proses perancangan sistem membagi persyaratan dalam sistem perangkat keras atau perangkat lunak. Kegiatan ini menentukan arsitektur sistem secara keseluruhan. Perancangan perangkat lunak melibatkan identifikasi dan deskripsi abstraksi sistem perangkat lunak yang mendasar dan hubungan-hubungannya.
c. Implementation and unit testing
Pada  tahap  ini,  perancangan  perangkat  lunak  direaslisasikan  sebagai  serangkain  program  atau  unit  program. Pengujian unit melibatkan verifikasi bahwa setiap unit telah memenuhi spesifikasi.
d. Integration and system testing
Unit program atau program individual disintegrasikan dan diuji sebagai sistem yang lengkap untuk menjamin bahwa  persyaratan  sistem  telah  dipenuhi.  Setelah  pengujian  sistem,  perangkat  lunak  dikirim  kepada  pelang- gan.
e. Operation and maintenance
Biasanya (walaupun tidak seharusnya), ini merupakan fase siklus hidup yang paling lama. Sistem diinstal dan dipakai. Pemeliharaan mencakup koreksi dari berbagai error yang tidak ditemukan pada tahap-tahap terdahu- lu,  perbaikan  atas  implementasi  unit  sistem  dan  pengembangan  pelayanan  sistem,  sementara  persyaratan- persyaratan baru ditambahkan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Gambar 1. Model Waterfall [7]

## 2.2 Analisis dan Perancangan
Aplikasi  rekomendasi  tempat  kuliner  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  teknologi  web  yaitu  HTML5, Javascript, CSS dan menggunakan DBMS NoSQL. Aplikasi ini ditujukan bagi perangkat berbasis android  yang dilengkapi  dengan  fitur  GPS.  Arsitektur  aplikasinya  dapat  dilihat  seperti  Gambar  2.  Detail  Alur  proses  sistem inferensi fuzzy Mamdani dan penentuan kategori tempat kuliner dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Arsitektur Aplikasi Rekomendasi Tempat Kuliner
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Gambar 3. Flowchart Inferensi Fuzzy Mamdani

## 2.3 Pembentukan Himpunan fuzzy (Fuzzifikasi)
Variabel  input  pada  aplikasi  ini  yaitu  variabel  budged  dan  fasilitas,  sedangkan  variabel  outputnya  yaitu kesimpulan kategori. Penjelasan fungsi keanggotaan pada masing-masing variabel yaitu sebagai berikut: a. Variabel Input Budget
Budget mempunyai range {0  -  ∞}  dan  dibagi  menjadi  tiga  himpunan fuzzy yaitu  {MURAH,  SEDANG, MAHAL}. Diagram fungsi keanggotaan dari variabel Budget dapat dilihat pada Gambar 4.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan fuzzy nya adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑀𝑈𝑅𝐴𝐻 𝑥  = 1;  𝑥 < 10000 20000 −𝑥 20000 −10000 ; 10000 ≤ 𝑥 ≤  20000 0 ; 𝑥 > 20000 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 𝑥  = 0;  𝑥 < 10000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 > 30000 𝑥 −10000 20000 −10000 ; 10000 ≤ 𝑥 ≤  20000 30000 −𝑥 30000 −20000 ; 20000 < 𝑥 ≤ 30000 𝜇 𝑀𝐴𝐻𝐴𝐿 𝑥  = 0;  𝑥 < 20000 𝑥−20000 30000 −20000 ; 20000 ≤ 𝑥 ≤  30000
1 ; 𝑥 > 30000
b. Variabel Input Fasilitas
Fasilitasmempunyai range {0  -  ∞}  dan  dibagi  menjadi  tiga  himpunan fuzzy yaitu  {SEDIKIT,  SEDANG, BANYAK}.  Pembagian  anggota  himpunan  di  dapat  dari  jumlah  fasilitas  yang  tersedia  di  dalam  aplikasi. Diagram fungsi keanggotaan dari variabel Fasilitas dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Fasilitas
Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan fuzzy nya adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 𝑦  = 1; 𝑦 < 2
4−𝑦 4−2 ; 2 ≤ 𝑦 ≤ 4 0 ; 𝑦 > 4 𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 𝑦  = 0 ; 𝑦 < 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 > 6
𝑦−2 4−2 ; 2 ≤ 𝑦 ≤ 4
6−𝑦 6−4 ; 4 < 𝑦 ≤ 6 .
𝜇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 𝑦  =
0 ; 𝑦 < 4 𝑦−4
6−4 ; 4 ≤ 𝑦 ≤ 6
1 ; 𝑦 > 6
c. Variable Output Kesimpulan Kategori
Kategori dapat dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy yaitu {KURANG, SEDANG, BAGUS}. Pembagian him- punan fuzzy dapat dilihat seperti Gambar 6.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54

## Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Kategori
Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan fuzzy nya adalah sebagai berikut :
𝜇 𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 𝑧  =
0; 𝑧 < 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 > 50
𝑧−0 25−0 ; 0 ≤ 𝑧 ≤ 25 50−𝑧 50−25 ; 25 <  𝑧 ≤ 50
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 𝑧  = 0 ; 𝑧 < 25 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 > 75 𝑧−25
50−25 ; 25 ≤ 𝑧 ≤ 50 75−𝑧 75−50 ; 50 < 𝑧 ≤ 75 .
𝜇 𝐵𝐴𝐺𝑈𝑆 𝑧  = 0 ; 𝑥 < 50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 > 100
𝑧−50 75−50 ; 50 ≤ 𝑧 ≤ 75 100−𝑧 100−75 ; 75 < 𝑧 ≤ 100

## 2.4 Aturan Fuzzy
Daftar aturan fuzzy yang digunakan dalam aplikasi ini ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL 1 . ATURAN FUZZY No Deskripsi Aturan 1 IF Budget MURAHAnd FasilitasSEDIKIT THEN Kategori KURANG 2 IF Budget MURAH And Fasilitas SEDANG THEN Kategori SEDANG 3 IF Budget MURAH And Fasilitas BANYAK THEN Kategori BAGUS 4 IF Budget SEDANG And Fasilitas SEDIKIT THEN Kategori KURANG 5 IF Budget SEDANG And Fasilitas SEDANG THEN Kategori SEDANG
6 IF Budget SEDANG And Fasilitas BANYAK THEN Kategori BAGUS
7 IF Budget MAHAL And Fasilitas SEDIKIT THEN Kategori KURANG
8 IF Budget MAHAL And Fasilitas SEDANG THEN Kategori SEDANG 9 IF Budget MAHAL And Fasilitas BANYAK THEN Kategori BAGUS

## 2.5 Defuzzifikasi
Proses defuzzifikasi dilakukan dengan metode Mean of Maximum (MOM) dengan cara mengambil nilai rata- rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum . Mencari nilai domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  fungsi  keanggotaan  linier  naik  dan  linier  turun,  fungsi  ini digunakan  karena  variabel  output  pada  aplikasi  ini  menggunakan  kurva  segitiga.  Proses  defuzzifikasi  ini  akan menghasilkan nilai yang berkisar antara 0 – 100.
Setelah didapat nilai domain dengan nilai keanggotaan maksimum, selanjutnya adalah mencari nilai rata-rata dengan cara sebagai berikut :
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54

## 𝑧  = 𝑑𝑜𝑚𝑎𝑖𝑛 1 + 𝑑𝑜𝑚𝑎𝑖𝑛 2 2
Sehingga  didapat  hasil  akhir  dari  proses fuzzy Mamdani  berupa  nilai crips (tegas)  yang  akan  menjadi  dasar penentuan kategori tempat kuliner dalam proses selanjutnya.

## 2.6 Penentuan Kategori Tempat Kuliner
Penentuan kategori dilakukan dengan menghitung nilai keanggotaan dari hasil defuzzifikasi dan mencocokkan dengan anggota himpunan yang ada dalam variabel output dengan ketentuan sebagai berikut :
Kategori  x  =
KURANG ; μ KURANG x  > μ SEDANG x SEDANG ; μ sedang x  > μ KURANG x atau μ SEDANG x  > μ BAGUS x BAGUS ; μ BAGUS x  > μ SEDANG x
Setelah didapat sebuah kategori berdasarkan  ketentuan diatas, aplikasi akan menampilkan  semua tempat kuliner dengan kategori tersebut pada antarmuka hasil rekomendasi.

## 2.7 Contoh Perhitungan Fuzzy Manual
Contoh perhitungan manual yang digunakan yaitu masukan budget sebesar Rp.15.000,00 dan jumlah fasilitas yang dipilih sebanyak 4 buah. Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam perhitungan manual. a. Fuzzifikasi
Pada  proses  fuzzifikasi,  nilai  inputan  berupa  bilangan  crips  (tegas)  diubah  menjadi  bilangan  fuzzy  dengan menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  sesuai.  Sebagai  contoh  dalam  perhitungan  nilai  keanggotaan  dari budget Rp 15.000 pada anggota himpunan MURAH dapat dilakukan sebagai berikut :
𝜇 𝑀𝑈𝑅𝐴𝐻 15000  = 20000 − 15000 20000 − 10000 = 0.5
Hasil fuzzifikasi dengan memanfaatkan fungsi keanggotaan yang sesuai seperti dijelaskan  pada contoh diatas dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II HASIL FUZZIFIKASI Variabel Budget Hasil Variabel Fasilitas Hasil µMURAH(15000) 0.5 µSEDIKIT(4) 0 µSEDANG(15000) 0.5 µSEDANG(4) 1 µMAHAL(15000) 0 µBANYAK(4) 0
b. Aplikasi Fungsi Implikasi
Setelah proses pembentukan himpunan fuzzy, dilakukan pembentukan aturan fuzzy yang berbentuk implikasi yang memetakan antara input-output dengan menggunakan fungsi MIN. Hasil dari proses ini yaitu seperti pa- da Tabel III.
TABEL III

## HASIL APLIKASI FUNGSI MIN
Aplikasi Fungsi MIN Aplikasi Fungsi MIN dengan nilai keanggotaan Hasil min(µMURAH[15000], µSEDIKIT[4]) min(0.5 , 0) 0 min(µMURAH[15000], µSEDANG[4]) min(0.5 , 1) 0.5 min(µMURAH[15000], µBANYAK[4]) min(0.5 , 0) 0 min(µSEDANG[15000], µSEDIKIT[4]) min(0.5 , 0) 0 min(µSEDANG[15000], µSEDANG[4]) min(0.5 , 1) 0.5 min(µSEDANG[15000], µBANYAK[4]) min(0.5 , 0) 0

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Aplikasi Fungsi MIN Aplikasi Fungsi MIN dengan nilai keanggotaan Hasil min(µMAHAL[15000], µSEDIKIT[4]) min(0 , 0) 0 min(µMAHAL[15000], µSEDANG[4]) min(0 , 1) 0 min(µMAHAL[15000], µBANYAK[4]) min(0 , 0) 0
c. Komposisi Aturan
Setelah didapat nilai dari proses implikasi min, selanjutnya adalah mengimplementasikan aturan komposisi maximum didapatkan hasil seperti pada Tabel IV.
TABEL IV HASIL KOMPOSISI MAXIMUM Komposisi Maximum Hasil max(0, 0.5, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0,) 0.5

## d. Defuzzifikasi dengan Metode Mean of Maximum (MOM)
Setelah didapat hasil dari implemetasi komposisi metode maximum, kemudian dilakukan perhitungan defuzzi- fikasi  dengan  metode Mean  of  Maximum  (MOM) .  Solusi crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  rata- rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. Pada contoh hasil implementasi komposisi metode maximum  didapat  hasil  0.5,  kemudian  dari  hasil  tersebut  dapat  dicari  nilai  domain  dengan  memanfaatkan fungsi  keanggotaan  representasi  linier  naik  dan  representasi  linier  turun.  sehingga  didapat  hasil  seperti  pada Tabel V.
TABEL V NILAI DOMAIN DENGAN KEANGGOTAAN MAKSIMUM Domain Rumus Hasil Domain 1 (0.5) ((0.5 * 50) – (0.5 * 25)) + 25 37.5 Domain 2 (0.5) 75 – ((0.5 * 75)  - (0.5 * 50) 62.5
Hasil tersebut kemudian dicari nilai rata-ratanya seperti  sebagai berikut :
𝑧 = 37.5 + 62.5

## 2 = 50
Proses terakhir adalah menentukan kategori berdasarkan hasil dari MOM. Kategori diperoleh dengan menen- tukan letak dari domain tersebut, jika nilai domain berada pada lebih dari satu anggota himpunan pada varia- bel  output,  maka  kategori  akan  diambil  berdasarkan  nilai  keanggotaan  maksimum.Sebagai  contoh  dalam perhitungan nilai keanggotaan dari kategori SEDANG dengan input 50 yang diambil dari hasil defuzzifikasi, maka dapat dilakukan perhitungan dengan menggunakan Persamaan (3.8) sebagai berikut :
𝜇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 50  = 50 − 25
50 − 25
= 1
Sehingga dapat dihasilkan nilai keanggotaan untuk masing-masing anggota himpunan seperti pada Tabel VI.
TABEL VI

## HASIL PERHITUNGAN KEANGGOTAAN VARIABEL OUTPUT
Variabel Output Hasil µ KURANG (50) 0 µ SEDANG (50) 1 µ BAGUS (50) 0

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Kesimpulan  akhir  berdasarkan  Tabel  VI  adalah  nilai  keanggotaan  maksimum  ada  pada  anggota  himpunan SEDANG, sehingga hasil yang akan ditampilkan sebagai rekomendasi adalah tempat kuliner dengan kategori SEDANG.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Aplikasi rekomendasi tempat kuliner diimplementasikan dengan menggunakan  Framework  Ionic dan DBMS NoSQL. Implementasi antarmuka pada aplikasi yang di buat yaitu sebagai berikut.
a. Antarmuka Autentikasi dan Otorisasi
Antarmuka  autentikasi  dan  otorisasi  dapat  diakses  dengan  memilih  menu  login  pada  antarmuka  tempat kuliner.  Antarmuka  ini  berisi  form  login,  sehingga  pengguna/ owner harus  memasukkan  username  dan password agar dapat melihat antarmuka home tempat kuliner. Pengguna dapat melihat antarmuka autentikasi dan otorisasi seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Antarmuka Autentikasi dan Otorisasi
b. Antarmuka Pendaftaran Data Tempat Kuliner
Antarmuka  pendaftaran  data  tempat  kuliner  dapat  diakses  dengan  memilih  menu  daftar  tempat  kuliner  pada antarmuka  tempat  kuliner.  Antarmuka  ini  berisi  form  pendaftaran  yang  harus  diisi,  yang  kemudian  akan disimpan ke dalam database. Pengguna dapat melihat antarmuka pendaftaran seperti pada Gambar 8.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54

## c. Antarmuka Pengelolaan Data Tempat Kuliner
Antarmuka pengelolaan data tempat kuliner dapat diakses ketika owner berhasil melakukan autentikasi dan otorisasi. Antarmuka ini berisi detail yang dapat diubah dan disimpan. Owner dapat melihat antarmuka pengelolaan data seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Antarmuka Penglolaan Data Tempat Kuliner
d. Antarmuka Menampilkan List Tempat Kuliner
Antarmuka pada menampilkan list tempat kuliner dapat diakses dengan memilih menu pada antarmuka home. Antarmuka ini menampilkan semua tempat kuliner yang ada di dalam tabel/ child Resto. Pengguna dapat melihat list tempat kuliner seperti pada Gambar 10.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54

## e. Antarmuka Menampilkan Detail Tempat Kuliner
Antarmuka  menampilkan  detail  tempat  kuliner  dapat  diakses  dengan  cara  memilih  salah  satu  tempat  kuliner pada  list  antarmuka  tempat  kuliner.  Detail  tempat  kuliner  menampilkan  detail  tempat  kuliner  yang  dipilih, berisi nama, alamat, no telepon, waktu buka, waktu tutup, hari buka, jenis, fasilitas dan menu.Pengguna dapat melihat detail tempat kulinerseperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Antarmuka Menampilkan Detail Tempat Kuliner
f. Antarmuka Menampilkan Hasil Rekomendasi Tempat Kuliner
Antarmuka  pada  menampilkan  hasil  rekomendasi  tempat  kuliner  ditampilkan  saat  pertama  kali  pengguna masuk  ke  dalam  aplikasi,  dengan  memasukkan budget dan  fasilitas,  pengguna  dapat  melihat  hasil rekomendasiseperti Gambar 12 .List tempat kulinerpada antarmuka menampilkan hasil rekomendasi diurutkan berdasarkan nilai keanggotaan tertinggi dari anggota himpunan yang terpilih.
Gambar 12. Antarmuka Menampilkan Hasil Rekomendasi Tempat Kuliner

## 3.2 Pengujian
Proses  pengujian  dilakukan  terhadap use  case dan  kebutuhan  non  fungsional  aplikasi.  Lingkungan  meliputi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  proses  pengujian.  Perangkat  keras  yang  digunakan dalam pengujian ini adalah:
a. Intel(R) Core(TM) i3-3217U CPU @ 1.80GHz
b. Ram 8 Gb
c. Smartphone dengan Sistem Operasi Android.
Perangkat lunak yang digunakan dalam proses pengujian aplikasi ini, adalah:
a. Windows 7 Ultimate 64-bit
b. Command Prompt
c. StarUML
d. Github Atom
e. Balsamiq mockup for desktop
f. Android Virtual Device

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 43 - 54
Pengujian  aplikasi berdasarkan use case yang telah dibangun. Pada pengujian ini  akan dilakukan pengujian terhadapa  7 use  case ,  yaitu use  case Menampilkan  Hasil  Rekomendasi  Tempat  Kuliner,  Menampilkan  List Tempat  Kuliner,  Menampilkan  Detail  Tempat  Kuliner,  Autentikasi  dan  Otorisasi,  Pengelolaan  Data  Tempat Kuliner, Pendaftaran Data Tempat Kuliner dan Logout. Hasil yang di dapatkan pada proses pengujian semua use cas, didapatkan semuanya di terima sehingga hasil yang didapat sesuai dengan hasil yang diharapkan dan dapat disimpulkan bahwa aplikasi telah berjalan sesuai dengan apa yang didefinisikan pada definisi kebutuhan.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  kuliner  di  Semarang menggunakan  model Fuzzy  Mamdani berbasis  Android  ini  adalah  sistem  dapat  menentukan  atau  memberikan rekomendasi tempat kuliner berdasarkan masukan budget dan fasilitas dari pengguna. Sistem dapat menampilkan list tempat kuliner yang ada di Kota Semarang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alwi, H., 2005, Kamus Besar Bahasa Indonesia. 3nd penyunt. Balai Pustak, Jakarta.
[2] Irasmi, 2012, Perilaku Mahasiswa Dalam Memilih Jenis Makanan dan Minuman di Makasar Town Square, Universitas Hasanuddin, Makassar.
[3] Anonim, 2014, Smartphone OS Market Share, http://www.idc.com/prodserv/smartphone-os-market-share-jsp, diakses 3 Agustus 2016.
[4] Karch, M., 2014, about.com, diakses 3 Agustus 2016.
[5] Kusumadewi, S. & Purnomo, H., 2010, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta:.
[6] Dahniar,    &  Rossalie,  2014,  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kuliner  dengan  Metode  Topsis  Beserta  Informasi  Geografis  di  Kota Malang, J-Intech, No. 2, Vol. 2, hal 1-8.
[7] Yuliana, E. dan Juwita, F., 2016, Sistem pendukung kuputusan pemilihan kuliner di kota padang menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE), Jurnal Teknoif, No. 4 Vol. 2, hal 51-58.
[8] Astradanta, M., Wirawan, I.M.A. dan Arthana, I.K.R., 2016, "Pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Tempat Kulines dengan meng- gunakan metode AHP dan SAW studi kasus: kecamatan Buleleng, KARMAPATI, Vol. 5 No. 5.
[9] Sommerville, I., 2011, Software Engineering. 9th penyunt, Massachusetts: Pearson Education, Boston.