METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN NOTEBOOK BERBASIS ANDROID

## Akik Hidayat
Prodi Teknik Informatika, Fakultas MIPA,  Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang KM 21 Jatinangor Sumedang 45363
akik@unpad.ac.id

## Ebby Syabilal Rasyad
Prodi Matematika, Fakultas MIPA,  Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang KM 21 Jatinangor Sumedang 45363 syabilalrasyad@gmail.com
ABSTRACT. Nowadays, there are many brands of notebook with various specifications and prices are available in markets. This condition makes consumers face difficulties in determining  the    appropriate  option  according  to  their  needs  and  budget. Correspondingly,  development  of  computer  has  also  increased,  for  instance  the  use  of computer in  giving the  best  decision  about  a certain issue,  in  this  case it is a  matter  of choosing a  notebook.  Therefore, it  is important  to  develop  a  decision support  system in order to choose notebooks by using Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) so that consumers can determine the fittest notebook in accordance with  the consumer’s wishes and budget.
Keywords: Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process,  notebook  selection,  decision  support systems.
ABSTRAK. Dewasa  ini  banyak  merk notebook dengan  beragam  spesifikasi  dan  harga yang  dijual  dipasaran  membuat  konsumen  menjadi  kesulitan  dalam  menentukan  pilihan yang  sesuai  dengan  keinginan  dan  anggaran  yang  mereka  miliki.  Sejalan  dengan  itu, perkembangan  penggunaan  komputer juga  meningkat,  salah  satunya  adalah  penggunaan komputer  dalam    memberikan  keputusan  terbaik  pada  suatu  masalah,  dalam    hal  ini adalah  masalah  pemilihan notebook .  Oleh  karena  itu,  maka  dalam  hal  ini  telah dikembangkan  perancangan  sebuah  system  pendukung  keputusan  pemilihan notebook dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP),  dengan tujuan  konsumen dapat menentukan pilihan laptop dengan tepat sesuai dengan keinginan dan anggaran yang dimilikinya.
Kata kunci: Fuzzy Analytical Hierarchy Process , pemilihan notebook , sistem pendukung keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  pesatnya  perkembangan  teknologi, handphone yang  dulu digunakan  hanya  untuk  SMS ( Short  Message  Service )  dan  telepon,  kini handphone hadir  dengan  fitur-fitur  tambahan  yang  membuatnya  kini  dikenal
58                                                                        Akik Hidayat dan Ebby Syabilal Rasyad
dengan  sebutan smartphone .  Fitur  tambahan  tersebut  sangat  mendukung  segala aktifitas  penggunanya  seperti camera,  games,  internet  browser,  email, GPS (Global  Positioning  System), dan  masih  banyak  lagi  fitur  lainnya.  Android  yang kini sangat dikenal dalam lingkup smartphone merupakan suatu Operating System
(OS) yang  berbasis Linux yang  menjadi platform -nya.  Android  dengan  sifatnya yang open  source membuat  pengembang  leluasa  untuk  menciptakan  aplikasi mereka yang berbasis Android, salah satunya aplikasi pemilihan notebook .
Untuk  mempertimbangkan  beberapa  faktor  yang  berkaitan  dengan pemilihan notebook tersebut, dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat  mempercepat  dan  mempermudah  pengguna. Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process (FAHP)  adalah  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan gabungan  antara  metode  AHP  dengan  pendekatan  konsep fuzzy .  Sedangkan Tujuan  adalah    untuk  menerapkan  metode  FAHP  dalam  pemilihan notebook , Membangun  aplikasi  pemilihan notebook menggunakan  metode  FAHP  sehingga Mempermudah pembeli untuk memilih notebook sesuai kriteria yang diinginkan .
2. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Melakukan  studi literatur dan merancang program menggunakan Java Android.

## 2.2 Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Metode  FAHP  memecahkan  masalah  pemilihan  yang  menggunakan konsep teori himpunan fuzzy dan analisis struktur hirarkis. Pada dasarnya, metode FAHP  merupakan  perluasan  dari  metode  AHP  biasa  yang  menggunakan perhitungan  bilangan  real,  menjadi  metode  FAHP  yang  melakukan  perhitungan menggunakan bilangan fuzzy.
Karena  pada  dasarnya  AHP  tidak  mengikutsertakan  ketidakjelasan pertimbangan  personal,  maka  AHP  telah  diperbaiki  dengan  memanfaatkan pendekatan  logika fuzzy .  Pada  FAHP,  alternatif  kriteria  dari  perbandingan berpasangan ditunjukan dengan variabel linguistik.
Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) memasukkan nilai fuzzy pada Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  yang  telah  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty.
Dalam  pendekatan  FAHP  digunakan Triangular  Fuzzy  Number (TFN) untuk proses fuzzyfikasi dari matriks perbandingan yang bersifat crisp. Data yang kabur  akan  dipresentasikan  dalam  TFN.  Setiap  fungsi  keanggotaan  didefinisikan dalam  3  parameter  yakni, l,  m, dan u, dimana l adalah  nilai  kemungkinan terendah, m adalah  nilai  kemungkinan  tengah  dan u adalah  nilai  kemungkinan teratas  pada  interval  putusan  pengambil  keputusan.  Nilai l,  m, dan u dapat  juga ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  itu  sendiri.  Tulisan  ini  mengajukan  tiga parameter bilangan fuzzy untuk merepresentasikan skala Saaty (1-9) sesuai dengan tingkat kepentingannya, yakni (Alias, Hashim, & Samsudin, 2009):
(1)
Triangular  Fuzzy  Number (TFN)  dapat  menunjukkan  kesubjektifan perbandingan  berpasangan  atau  dapat  menunjukkan  derajat  yang  pasti  dari kekaburan  (ketidakpastian).  Dalam  hal  ini  variabel  linguistik  dapat  digunakan oleh  pengambil  keputusan  untuk  merepresentasikan  kekaburan  data  seandainya ada ketidaknyamanan dengan TFN. TFN dan variabel linguistiknya sesuai dengan skala Saaty ditunjukkan pada tabel berikut (Alias, Hashim, & Samsudin, 2009):
Tabel 1. Tabel Fungsi Keanggotaan Fuzzy Definisi Skala Saaty TFN Equally Important (sama penting) 1 (1,1,1) Moderately more important (sedikit lebih penting) 3 (2,3,4) Strongly More Important (lebih penting) 5 (4,5,6) Very strongly more important (sangat penting) 7 (6,7,8) Extremely more important (mutlak lebih penting) 9 (9,9,9) Intermediate Values (nilai yang berdekatan) 2,4,6,8 (1,2,3),(3,4,5),(5,6,7), dan (7,8,9)
Untuk  melakukan  prioritas  lokal  dari  matriks fuzzy  pairwise  comparison sudah  banyak  metode  yang  dikembangkan  oleh  para  ahli  sebelumnya.  Dengan mengkombinasikan prosedur AHP dengan operasi aritmetik untuk bilangan fuzzy , prioritas  lokal  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan  berikut (Febryansyah, 2006):
∑ [∑ ∑ ] (2) dengan: = fuzzy synthetic extent gi = goal set ( i = 1, 2, 3, …, n )
= Triangular Fuzzy Number ( j = 1, 2, 3, ... , m ) ∑ (∑ ∑ ∑ ) (3) dan [∑ ∑ ] (∑ ∑ ∑ ) (4) Karena l < m < u , persamaan (4) menjadi: [∑ ∑ ] ( ∑ ∑ ∑ ) (5)
sehingga persamaan (2) menjadi
(∑ ∑ ∑ )   ( ∑ ∑ ∑ ) (6) dengan: l = nilai batas bawah (kemungkinan terendah),
m = nilai yang paling menjanjikan (kemungkinan tengah),
u = nilai batas atas (kemungkinan teratas).
Untuk menentukan nilai perbandingan berpasangan dari digunakan rumus:
( ) { ( )
(( ) ( )) (7) dengan: ( ) = nilai perbandingan antara fuzzy synthetic extent ,
= nilai fuzzy synthetic extent kriteria i ,
= nilai fuzzy synthetic extent kriteria k , ( ( )) ; untuk ,               (8) ( ) , (9)
∑ , (10) ( ) , (11) dengan : = bobot kriteria I ,
= vektor bobot kriteria,
= normalisasi bobot,
= normalisasi vektor bobot kriteria,
= jumlah kriteria.
Operasi aritmetika untuk bilangan fuzzy dapat dilihat dari persamaan berikut:
1. ̃ ̃ ( ̃ ̃ ̃
̃ ̃ ̃ )
2. ̃ ̃ ( ̃ ̃ ̃ ̃
̃ ̃ )
3. ̃ ⁄ (   ̃ ⁄ ̃ ⁄ ̃ ⁄ )
(12)
Sedangkan prioritas global diperoleh dengan mengalikan normalisasi skala setiap kriteria wj dengan normalisasi bobot ( ) dan menjumlahkan semua hasil perkalian dari setiap kriteria. Persamaan dapat dituliskan sebagai berikut:
̃ ( ̃ ( ))   ( ̃ ( ))       ( ̃ ( )) (13)

## 2.1 Contoh Kasus dan Perhitungan
Pada  contoh  kasus  ini  akan  diinputkan  skala  prioritas  pada  setiap  kriteria yang  ada  sebagai  berikut:  jumlah  inti  2,  kecepatan  processor  6,  RAM  3,  lebar layar 7, kapasitas SSD 1, kapasitas HDD 4, harga 9.
Tabel 2. Input Kriteria oleh User INPUT Jumlah Inti C1 2 Kecepatan Processor C2 6 RAM C3 3 Lebar Layar C4 7 Kapasitas SSD C5 1 Kapasitas HDD C6 4 Harga C7 9
Setelah ditentukan  skala  prioritas,  kemudian  akan  dilakukan  perhitungan sebagai berikut:
1. Menghitung matriks perbandingan berpasangan
Tabel 3. Rumus Umum Matriks Perbandingan Berpasangan
Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 C1/C1 C1/C2 C1/C3 C1/C4 C1/C5 C1/C6 C1/C7 C2 C2/C1 C2/C2 C2/C3 C2/C4 C2/C5 C2/C6 C2/C7 C3 C3/C1 C3/C2 C3/C3 C3/C4 C3/C5 C3/C6 C3/C7 C4 C4/C1 C4/C2 C4/C3 C4/C4 C4/C5 C4/C6 C4/C7 C5 C5/C1 C5/C2 C5/C3 C5/C4 C5/C5 C5/C6 C5/C7 C6 C6/C1 C6/C2 C6/C3 C6/C4 C6/C5 C6/C6 C6/C7 C7 C7/C1 C7/C2 C7/C3 C7/C4 C7/C5 C7/C6 C7/C7 Tabel 4. Hasil Perhitungan Matriks Perbandingan Berpasangan
Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1.0000 0.3333 0.6667 0.2857 2.0000 0.5000 0.2222 C2 3.0000 1.0000 2.0000 0.8571 6.0000 1.5000 0.6667 C3 1.5000 0.5000 1.0000 0.4286 3.0000 0.7500 0.3333 C4 3.5000 1.1667 2.3333 1.0000 7.0000 1.7500 0.7778 C5 0.5000 0.1667 0.3333 0.1429 1.0000 0.2500 0.1111 C6 2.0000 0.6667 1.3333 0.5714 4.0000 1.0000 0.4444 C7 4.5000 1.5000 3.0000 1.2857 9.0000 2.2500 1.0000

## 2. Menghitung TFN dari matriks perbandingan berpasangan
Tabel 5. Rumus Umum TFN Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 L m u l m U l M u l m u C1 mC1- 1 C1/C1 mC1+1 mC2-1 C1/C2 mC2+1 mC3-1 C1/C3 mC3+1 mC4-1 C1/C4 mC4+1 C2 mC1- 1 C2/C1 mC1+1 mC2-1 C2/C2 mC2+1 mC3-1 C2/C3 mC3+1 mC4-1 C2/C4 mC4+1 C3 mC1- 1 C3/C1 mC1+1 mC2-1 C3/C2 mC2+1 mC3-1 C3/C3 mC3+1 mC4-1 C3/C4 mC4+1 C4 mC1- 1 C4/C1 mC1+1 mC2-1 C4/C2 mC2+1 mC3-1 C4/C3 mC3+1 mC4-1 C4/C4 mC4+1
C5 mC1- 1 C5/C1 mC1+1 mC2-1 C5/C2 mC2+1 mC3-1 C5/C3 mC3+1 mC4-1 C5/C4 mC4+1 C6 mC1- 1 C6/C1 mC1+1 mC2-1 C6/C2 mC2+1 mC3-1 C6/C3 mC3+1 mC4-1 C6/C4 mC4+1 C7 mC1- 1 C7/C1 mC1+1 mC2-1 C7/C2 mC2+1 mC3-1 C7/C3 mC3+1 mC4-1 C7/C4 mC4+1 C5 C6 C7 L m u l m u l M u C1 mC5-1 C1/C5 mC5+1 mC6-1 C1/C6 mC6+1 mC7-1 C1/C7 mC7+1 C2 mC5-1 C2/C5 mC5+1 mC6-1 C2/C6 mC6+1 mC7-1 C2/C7 mC7+1 C3 mC5-1 C3/C5 mC5+1 mC6-1 C3/C6 mC6+1 mC7-1 C3/C7 mC7+1 C4 mC5-1 C4/C5 mC5+1 mC6-1 C4/C6 mC6+1 mC7-1 C4/C7 mC7+1 C5 mC5-1 C5/C5 mC5+1 mC6-1 C5/C6 mC6+1 mC7-1 C5/C7 mC7+1 C6 mC5-1 C6/C5 mC5+1 mC6-1 C6/C6 mC6+1 mC7-1 C6/C7 mC7+1 C7 mC5-1 C7/C5 mC5+1 mC6-1 C7/C6 mC6+1 mC7-1 C7/C7 mC7+1
Jika m = 1, maka l = 1 dan u = 1; jika m = 9, maka l = 9 dan u = 9; jika l ≤ 0, maka l = m; jika u ≥ 0, maka u = m.
Tabel 6. Hasil Perhitungan TFN Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 L m u l m u l
M u l m u C1 1.0000 1.0000 1.0000 0.3333 0.3333 1.3333 0.6667 0.6667 1.6667 0.2857 0.2857 1.2857 C2 2.0000 3.0000 4.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 2.0000 3.0000 0.8571 0.8571 1.8571 C3 0.5000 1.5000 2.5000 0.5000 0.5000 1.5000 1.0000 1.0000 1.0000 0.4286 0.4286 1.4286 C4 2.5000 3.5000 4.5000 0.1667 1.1667 2.1667 1.3333 2.3333 3.3333 1.0000 1.0000 1.0000 C5 0.5000 0.5000 1.5000 0.1667 0.1667 1.1667 0.3333 0.3333 1.3333 0.1429 0.1429 1.1429 C6 1.0000 2.0000 3.0000 0.6667 0.6667 1.6667 0.3333 1.3333 2.3333 0.5714 0.5714 1.5714 C7 3.5000 4.5000 5.5000 0.5000 1.5000 2.5000 2.0000 3.0000 4.0000 0.2857 1.2857 2.2857 C5 C6 C7 L m u l m u l m u C1 1.0000 2.0000 3.0000 0.5000 0.5000 1.5000 0.2222 0.2222 1.2222 C2 5.0000 6.0000 7.0000 0.5000 1.5000 2.5000 0.6667 0.6667 1.6667 C3 2.0000 3.0000 4.0000 0.7500 0.7500 1.7500 0.3333 0.3333 1.3333 C4 6.0000 7.0000 8.0000 0.7500 1.7500 2.7500 0.7778 0.7778 1.7778 C5 1.0000 1.0000 1.0000 0.2500 0.2500 1.2500 0.1111 0.1111 1.1111 C6 3.0000 4.0000 5.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.4444 0.4444 1.4444 C7 9.0000 9.0000 9.0000 1.2500 2.2500 3.2500 1.0000 1.0000 1.0000
3. Menghitung jumlah baris ∑
(∑ ∑
∑ )
Tabel 7. Rumus Umum Perhitungan Jumlah Baris Jumlah Baris l m U C1T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C2T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C3T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C4T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C5T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C6T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7 C7T lC1+..+lC7 mC1+..+mC7 uC1+..+uC7
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jumlah Baris
Jumlah Baris (Sigma TFN) l m U C1T 4.0079 5.0079 11.0079 C2T 11.0238 15.0238 21.0238 C3T 5.5119 7.5119 13.5119 C4T 12.5278 17.5278 23.5278 C5T 2.5040 2.5040 8.5040 C6T 7.0159 10.0159 16.0159 C7T 17.5357 22.5357 27.5357 4. Menghitung jumlah kolom [∑ ∑ ]   (∑
∑
∑ )
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jumlah Kolom
Jumlah Kolom l m U JK 60.1270 80.1270 121.1270 5. Menghitung invers jumlah kolom [∑ ∑
] ( ∑ ∑ ∑ )
Tabel 10. Rumus Umum Perhitungan Invers Jumlah Kolom
Invers Jumlah Kolom l m u iJK 1/uJK 1/mJK 1/lJK
Tabel 11. Hasil Perhitungan Invers Jumlah Kolom
Invers Jumlah Kolom l m u iJK 0.0083 0.0125 0.0166 6. Menghitung nilai Fuzzy Synthetic Extent ∑ [∑ ∑ ]
Tabel 12. Rumus Umum Perhitungan Fuzzy Synthetic Extent Fuzzy Synthetic Extent l m u S1 lC1T x liJK mC1T x miJK uC1T x uiJK S2 lC2T x liJK mC2T x miJK uC2T x uiJK S3 lC3T x liJK mC3T x miJK uC3T x uiJK S4 lC4T x liJK mC4T x miJK uC4T x uiJK S5 lC5T x liJK mC5T x miJK uC5T x uiJK S6 lC6T x liJK mC6T x miJK uC6T x uiJK S7 lC7T x liJK mC7T x miJK uC7T x uiJK
Tabel 13. Hasil Perhitungan Fuzzy Synthetic Extent
Fuzzy Synthetic Extent l m u S1 0.0331 0.0625 0.1831 S2 0.0910 0.1875 0.3497 S3 0.0455 0.0938 0.2247 S4 0.1034 0.2188 0.3913 S5 0.0207 0.0313 0.1414 S6 0.0579 0.1250 0.2664 S7 0.1448 0.2813 0.4580
66                                                                        Akik Hidayat dan Ebby Syabilal Rasyad
7. Menghitung perbandingan Fuzzy Synthetic Extent ( )
{ ( ) (( )   ( ))
Tabel 14. Hasil Perhitungan Fuzzy Synthetic Extent Perbandingan Fuzzy Synthetic Extent S1>= S2>= S3>= S4>= S5>= S6>= S7>= S1 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.7761 1.0000 1.0000 S2 0.4241 1.0000 0.5878 1.0000 0.2440 0.7372 1.0000 S3 0.8149 1.0000 1.0000 1.0000 0.6055 1.0000 1.0000 S4 0.3376 0.8874 0.4925 1.0000 0.1685 0.6348 1.0000 S5 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 S6 0.6669 1.0000 0.8422 1.0000 0.4711 1.0000 1.0000 S7 0.1490 0.6861 0.2989 0.7978 0.0000 0.4376 1.0000 8. Menghitung nilai bobot ( ( ))

## Tabel 15. Rumus Umum Perhitungan Nilai Bobot
Nilai Bobot Bobot S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Total (Td'(An)) d'(An) min (S1>= (S1,..,S7)) min (S2>= (S1,..,S7)) min (S3>= (S1,..,S7)) min (S4>= (S1,..,S7)) min (S5>= (S1,..,S7)) min (S6>= (S1,..,S7)) min (S7>= (S1,..,S7)) d'(A1) +..+ d'(A7) Tabel 16. Hasil Perhitungan Nilai Bobot
Nilai Bobot Bobot S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Total d'(An) 0.1490 0.6861 0.2989 0.7978 0.0000 0.4376 1.0000 3.3694 9. Normalisasi nilai bobot (
∑
)
Tabel 17. Rumus Umum Normalisasi Bobot
Normalisasi Nilai Bobot Bobot S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 d(An) d'(A1) /Td'(An) d'(A2) /Td'(An) d'(A3 )/Td'(An) d'(A4) /Td'(An) d'(A5) /Td'(An) d'(A6) /Td'(an) d'(A7) /Td'(an) Tabel 18. Hasil Normalisasi Bobot Normalisasi Nilai Bobot Bobot S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 d(An) 0.0442 0.2036 0.0887 0.2368 0.0000 0.1299 0.2968 10. Menghitung bobot global
̃ ( ̃ ( )   ( ̃ ( ))       ( ̃ ( ))
dengan: ̃ adalah bobot global dari notebook ke i ,
̃ adalah normalisasi skala dari kriteria 1,
̃ adalah normalisasi skala dari kriteria 2,
̃ adalah normalisasi skala dari kriteria j ,
Karenanya,  rumus  umum  untuk  menghitung  bobot  global  dari  kasus  diatas adalah:
̃ ( ̃ ( )   ( ̃ ( ))       ( ̃ ( ))
̃ ( ̃ )   ( ̃ )   ( ̃ )
( ̃ )   ( ̃ )   ( ̃ )
( ̃ ))
dan dihitung hingga semua notebook mendapatkan nilai prioritas global.

## 3. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil analisi terhadap masalah dan aplikasi yang telah dikembangkan, maka  dapat  disimpulkan  yaitu  Proses  penggunaan  aplikasi  dilakukan  oleh user . User melakukan  input  memilih  skala  prioritas  dari  setiap  kriteria.  Aplikasi  akan melakukan perhitungan, kemudian output yang dihasilkan adalah 10 rekomendasi notebook dengan  nilai  bobot  tertinggi.  Adapun    sarannya  adalah    Menambah kriteria  lain  seperti  VGA,  tipe  RAM,  berat notebook ,  ketebalan notebook ,  dan
fitur-fitur  tambahan  lainnya  agar  kriteria  yang  diperhitungkan  lebih  lengkap sebagai pertimbangan bagi user .

## DAFTAR PUSTAKA
Alias, M. A., Hashim, S. Z., dan Samsudin, S., Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process for  Southern  Johor  River  Ranking ,    Int.  J.  Advance.  Soft  Comput.  Appl., 1 (1) (2009), 62-76.
Anton, H., Elementary Linear Algebra , John Wiley and Sons, 2000.
Febryansyah, A., Mengukur Kesuksesan Produk pada Tahap Desain: Sebuah Pendekatan Fuzzy-MCDM , Jurnal Teknik Industri, 8 (2) (2006), 122-130.
Kusumadewi, S. dan Hartati, S., Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf ,
Edisi Kedua, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2010.
Safaat, N., Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android, Penerbit Informatika, Bandung, 2010.