BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1.
Sistem Secara leksikal, sistem berarti susunan yang teratur dari pandangan, teori,
asas dan sebagainya. Dengan kata lain, sistem adalah suatu kesatuan usaha yang terdiri dari bagian-bagian yang berkaitan satu sama lain yang berusaha mencapai suatu
tujuan
dalam
suatu
lingkungan
kompleks.
Pengertian
tersebut
mencerminkan adanya beberapa bagian dan hubungan antara bagian, ini menunjukkan kompleksitas dari sitem yang meliputi kerja sama antara bagian yang interpenden satu sama lain. Selain itu dapat dilihat bahwa sistem berusaha mencapai tujuan. Pencapaian tujuan ini menyebabkan timbulnya dinamika, perubahan-perubahan yang terus menerus perlu dikembangkan dan dikendalikan. Definisi tersebut menunjukkan bahwa sistem sebagai gugus dan elemen-elemen yang saling berinteraksi secara teratur dalam rangka mencapai tujuan atau subtujuan (Marimin ; 2008 : 1).
II.2.
Sistem Pakar Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk
menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebagai contoh, dokter adalah seorang pakar yang mampu mendiagnosis oenyakit yang diderita pasien serta dapat memberikan penatalaksanaan terhadap penyakit
8
9
tersebut. Tidak semua orang dapat mengambil keputusan mengenai diagnosis dan memberikan penatalaksanaan suatu penyakit. Sistem pakar, yang mencoba memecahkan masalah yang biasanya hanya bisa dipecahkan oleh seorang pakar, dipandang berhasil ketika mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik dari sisi proses pengambilan keputusannya maupun hasil keputusan yang diperoleh. Sebuah sistem pakar memiliki 2 komponen utama yaitu basis pengetahuan dan mesin referensi. Basis pengetahuan merupakan tempat penyimpanan pengetahuan dalam memori komputer, dimana pengetahuan ini diambil dari pengetahuan pakar. Ada banyak cara untuk mempresentasikan pengetahuan, di antaranya adalah logika (logic), jaringan semantik (semantic nets), Object Atribut Value (OAV), bingkai (frame), dan kaidah produksi (production rule). Mesin referensi merupakan otak dari aplikasi sistem pakar. Bagian inilah yang menuntun user untuk memasukkan fakta sehingga diperoleh suatu kesimpulan. Apa yang dilakukan oleh mesin referensi ini didasarkan pada pengetahuan yang ada dalam basis pengetahuan (Kusrini ; 2008 : 3).
II.2.1. Kelebihan Sistem Pakar Sistem pakar memiliki beberapa fitur menarik yang merupakan kelebihannya, seperti : 1. Meningkatkan ketersediaan (increased ovailability). Kepakaran atau keahlian menjadi tersedia dalam sistem komputer. Dapat dikatakan bahwa sistem pakar merupakan produksi kepakaran secara masal (massproduction).
10
2. Mengurangi biaya (reduced cost). Biaya yang diperlukan untuk menyediakan keahlian per satu orang user menjadi berkurang. 3. Mengurangi bahaya (reduced danger). Sistem pakar dapat digunakan di lingkungan yang mungkin berbahaya bagi manusia. 4. Permanen (permanance). Sistem pakar dan pengetahuan yang terdapat di dalamnya bersifat lebih permanen dibandingkan manusia yang dapat merasa lelah, bosan dan pengetahuannya hilang saat sang pakar meninggal dunia. 5. Keahlian multipel (multiple expertise). Pengetahuan dari beberapa pakar dapat dimuat ke dalam sistem dan bekerja secara simultan dan kontinyu menyelesaikan suatu masalah setiap saat. Tingkat keahlian atau pengetahuan yang digabungkan dari beberapa pakar dapat melebihi pengetahuan satu orang pakar. 6. Meningkatkan kehandalan (increased reliability). Sistem pakar meningkatkan kepercayaan dengan memberikan hasil yang benar sebagai alternatif pendapat dari seorang pakar atau sebagai penengah jika terjadi konflik antara beberapa pakar. Namun hal tersebut tidak berlaku jika sistem pakar dibuat oleh salah seorang pakar, sehingga akan selalu sama dengan pendapat pakar tersebut kecuali jika sang pakar melakukan yang mungkin terjadi pada saat tertekan atau stres. 7. Penjelasan (explanation). Sistem pakar dapat menjelaskan detail proses penalaran (reasoning) yang dilakukan hingga mencapai suatu kesimpulan. Seorang pakar mungkin saja terlalu lelah, tidak bersedia atau tidak mampu
11
melakukannya setiap waktu. Hal ini akan meningkatkan tingka kepercayaan bahwa kesimpulan yang dihasilkan adalah benar. 8. Respon yang cepat (fast responce). Respon yang cepat atau realtime diperlukan pada beberapa aplikasi. Meskipun bergantung pada hardware dan software yang digunakan, namun sistem pakar relatif memberikan respon yang lebih cepat dibandingkan seorang pakar. 9. Stabil, tidak emosional dan memberikan respon yang lengkap setiap saat (steady, unemotional, and complete respponse at all times). Karateristik ini diperlukan pada situasi realtime dan keadaan darurat (emergency) ketika seorang pakar mungkin tidak berada pada kondisi puncak disebabkan oleh stres atau kelelahan. 10. Pembimbing pintar (intellegent tutor). Sistem pakar dapat berperan sebagai intelegent tutor dengan memberikan kesempatan pada user untuk menjalankan contoh program dan menjelaskan proses reasoning yang dilakukan. 11. Basis data cerdas (intellegent database). Sistem pakar dapat digunakan untuk mengakses basis data secara cerdas.
II.2.2. Konsep Umum Sistem Pakar Pengetahuan yang dimiliki sistem pakar direpresentasikan dalam beberapa cara. Salah satu metode yang paling umum digunakan adalah tipe rules menggunakan format IF THEN. Banyak sistem pakar yang dibangun dengan mengekspresikan pengetahuan dalam bentuk rules. Bahkan, pendekatan berbasis pengetahuan (knowledge based approach) untuk membangun sistem pakar telah
12
mematahkan pendekatan awal yang digunakan pada sekitar tahun 1950-an dan 1960-an yang digunakan tehnik penalaran (reasoning) yang tidak mengandalkan pengetahuan. Pengetahuan tidak tertulis yang dimiliki oleh seorang pakar harus diekstraksi melalui wawancara secara ekstensif oleh knowledge engineer. Proses pengembangan sistem pakar yang berhubungan dengan perolehan pengetahuan dari pakar maupun sumber lain dan kodingnya disebut sebagai knowledge engineering yang dilaksanakan oleh knowledge engineer. Tahap awal, knowledge engineer melakukan diskusi dengan pakar untuk mengumpulkan pengetahuan yang dimiliki pakar yang bersangkutan. Tahap ini serupa dengan proses diskusi persyaratan atau kebutuhan yang dilakukan system engineer pada sistem konvensional dengan kliennya. Setelah itu knowledge engineer melakukan koding pengetahuan secara eksplisit ke dalam knowledge base. Pakar kemudian mengevaluasi sistem pakar dan memberikan kritik. Proses ini berlangsung secara iteratif hingga dinilai sesuai oleh pakar. Sistem pakar umumnya dirancang dengan cara yang berbeda dengan sistem pakar konvensional lain, terutama karena masalah yang dihadapi umumnya tidak memiliki solusi algoritmik dan bergantung pada inferense untuk mendapatkan solusi yang terbaik yang paling mungkin (reasonable). Oleh karena itu sistem pakar harus mampu menjelaskan inferense yang dilakukannya sehingga hasil yang diperoleh dapat diperiksa. Explanation facilty (fasilitas untuk menjelaskan) merupakan bagian terintegrasi dari sebuah sistem pakar. Sebuah Explanation
facilty
yang
detail
dirancang
untuk
memungkinkan
user
13
mengeksplorasi rules yang melalui pertanyaan “what if” yang disebut hypothetical reasoning dan bahkan menerjemahkan natural language ke dalam rules. Beberapa sistem pakar bahkan mampu belajar membentuk rules (learn rules by example) dengan cara induksi (rule induction) dari tabel data. Memformalisasi pengetahuan pakar ke dalam rules tidaklah sederhana, terutama jika pengetahuan tersebut belum pernah disusun secara sistematik sebelumnya. Mungkin terjadi masalah seperti inkonsistensi, ambiguitas, duplikasi. Seorang pakar juga mengetahui batas pengetahuan yang mereka miliki dan membatasi saran yang merekan berikan. Keterbatasan sistem pakar dalam prakteknya saat ini adalah kurangnya pengetahuan kausal (causal knowledge), yaitu sistem tidak memiliki pemahaman yang melandasi sebab dan efek dalam sistem. Lebih mudah membangun sistem pakar dengan pengetahuan bersifat dangkal (shallow knowledge) yang didasarkan atas pengetahuan empirik atau heuristik mendalam (deep knowledge) yang berdasarkan struktur, fungsi dan perilaku sebuah objek.
II.3.
Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang
input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh (1965), dimana Zadeh memperkenalkan teori yang memiliki obyek-obyek dari himpunan fuzzy yang memiliki batasan yang tidak presisi dan keanggotaan dalam himpunan fuzzy dan bukan dalam bentuk logika benar ( true ) atau salah ( false ), tapi dinyatakan
14
dalam derajat (degree ). Konsep seperti ini disebut dengan Fuzziness dan teorinya dinamakan Fuzzy Set Theory. Fuzziness dapat didefinisikan sebagai logika kabur berkenaan dengan semantik dari suatu kejadian, fenomena atau pernyataan itu sendiri. Seringkali ditemui dalam pernyataan yang dibuat oleh seseorang, evaluasi dan suatu pengambilan keputusan. Sebagai contoh: 1. Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari. 2. Pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai atas baik tidaknya pelayanan yang diberikan. 3. Anda mengatakan pada saya seberapa sejuk ruangan yang anda inginkan, saya akan mengatur putaran kipas yang ada pada ruangan ini. Fuzzy system (sistem kabur) didasari atas konsep himpunan kabur yang memetakan domain input kedalam domain output. Perbedaan mendasar himpunan tegas dengan himpunan kabur adalah nilai keluarannya. Himpunan tegas hanya memiliki dua nilai output yaitu nol atau satu, sedangkan himpunan kabur memiliki banyak nilai keluaran yang dikenal dengan nilai derajat keanggotaannya. Logika fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Dimana logika klasik (crisp) menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak). Logika fuzzy menggantikan kebenaran Boolean dengan tingkat kebenaran. Logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistic, konsep tidak pasti seperti “sedikit”,
15
“lumayan”, dan “sangat”. Logika ini diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas California, Barkeley pada tahun 1965. Logika fuzzy telah digunakan pada bidang- bidang seperti taksonomi, topologi, linguistik, teori automata, teori pengendalian, psikologi,
pattern recognition, pengobatan, hukum,
decision
analysis , system theory and information retrieval. Pendekatan fuzzy memiliki kelebihan pada hasil yang terkait dengan sifat kognitif manusia, khususnya pada situasi yang melibatkan pembentukan konsep, pengenalan pola, dan pengambilan keputusan dalam lingkungan yang tidak pasti atau tidak jelas.
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy antara lain: 1. Konsep logika
fuzzy
mudah dimengerti. Konsep matematis yang
mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. 2. Logika fuzzy sangat fleksibel. 3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data - data yang tidak tepat. 4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks. 5. Logika fuzzy
dapat membangun dan m engaplikasikan pengalaman-
pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. 6. Logika fuzzy
dapat bekerjasama dengan teknik- teknik kendali secara
konvensional. 7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
16
II.3.1. Himpunan kelasik (crisp) Pada himpunan tegas (crips), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan μA(x), memiliki 2 kemungkinan, yaitu: 1. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau 2. Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan. Contoh: Misalkan dimiliki variabel umur yang dibagi menjadi 3 kategori, yaitu: MUDA
Umur < 35 tahun
PAROBAYA
35 ≤ umur ≤ 55 tahun
TUA
umur > 55 tahun
Nilai keanggotaan secara grafis, himpunan MUDA, PAROBAYA, dan TUA ini dapat dilihat pada gambar II.1.
MUDA 1
...... ...... x . . . . . . 0 ...... 0
Umur
35
PAROBAYA 1
...... ...... ...... ......
x 0 0
35
Umur
35
TUA 1
...... ...... ...... ......
x 0 0
55
Umur
Gambar II.1. Himpunan Muda, Parobaya, dan Tua (Sumber: Rika Rosnelly – Sistem Pakar Konsep dan Teori 2012 : 67. Penerbit Andi)
17
Pada Gambar II.1 dapat dijelaskan bahwa: 1. Apabila
seseorang
berusia
34
tahun,
maka
ia
dikatakan
MUDA
(μMUDA[34]=1). 2. Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan TIDAK MUDA (μMUDA[35]=0). 3. Apabila seseorang berusia 35 tahun kurang 1 hari, maka ia dikatakan TIDAK MUDA (μMUDA[35th – 1hr] = 0). 4. Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan PAROBAYA (μPAROBAYA[35] = 1). 5. Apabila seseorang berusia 34 tahun, maka ia dikatakan TIDAK PAROBAYA (μPAROBAYA[34] = 0). 6. Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan PAROBAYA (μPAROBAYA[35] = 1). 7. Apabila seseorang berusia 35 tahun kurang 1 hari, maka ia dikatakan TIDAK PAROBAYA (μPAROBAYA[35 thn – 1hr] = 0).
Dari sini dapat dikatakan bahwa pemakaian himpunan crisp untuk menyatakan umur sangat tidak adil, adanya perubahan kecil saja pada suatu nilai mengakibatkan perbedaan kategori yang cukup signifikan. (Rika Rosnelly – Sistem Pakar Konsep dan Teori. 2012:68 Penerbit Andi)
18
II.3.2. Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy. Fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy ũdidefinisikan sebagai ũ : x . Bilangan fuzzy, adalah himpunan fuzzy yang normal dan konveks, â yang didefinisikan pada [v, w] dapat dinyatakan sebagai â (x)
p(x) , untuk x ( , v)
1 , untuk x [v,w] q(x) , untuk x (w, ) dimana p(x) adalah fungsi kontinu yang menanjak monotonis dari 0 ke 1, q(x) fungsi kontinu yang menurun monotonis dari 1 ke 0. Operasi Aritmatika Bilangan Fuzzy, misalkan x R dan , âw , v , u
b m, n, r adalah bilangan-bilangan fuzzy dengan v u w dan n m r , dimana u, v,w,m, n dan rR . Maka, operasi penjumlahan fuzzy didefinisikan sebagai: â b u , v , w m n r um , v n ,w r . Operasi perkalian dengan skalar x didefinisikan: âx= u v ,wxux , vx ,wx . Urutan parsial didefinisikan dengan: â b maksimum { â , b } u m dan
u v m n dan u w mr . (Jurnal Nyoman Sutapa: 2008: 29).
II.4. Kerusakan Pada Mesin Mobil Toyota Komponen-komponen mobil merupakan satu kesatuan yang menunjang sistem kerja mesin mobil. Mesin bergerak karena adanya sistem pembakaran dalam (internal combustion engine), yang mengubah energi kimia menjadi energi mekanis dengan membakar campuran bensin dan udara, sehingga terjadilah ledakan yang dapat menggerakkan mesin. Secara sederhana, proses kerja masing-
19
masing komponen dalam menunjang kerja secara keseluruhan meliputi sistem pengisian dan pembakaran dalam, sistem transmisi, sistem kemudi, sistem suspensi, sistem rem, sistem kelistrikan, serta sistem pelumasan dan pendinginan. dilengkapi dengan buku petunjuk (manual book). Biasanya pemilik mobil baru sadar jika sudah terjadi kerusakan yang cukup parah, seperti tidak bisa berjalan sama sekali alias mogok. Agar kondisi mobil selalu prima dan komponen-komponennya tahan lama, pemilik perlu melakukan perawatan yang intensif seperti mengganti kerusakan oli mesin secara berkala, mengisi bahan bakar di SPBU terpercaya, dan mengecek seluruh mobil secara rutin. Penggunaan mobil yang normal dan wajar akan memperpanjang usia pakai komponen-komponennya. Namun pemilik juga harus mengetahui bahwa pabrik mobil sudah mempertimbangkan usia pakai komponen, sehingga suatu saat akan rusak dan harus diperbaiki atau diganti dengan komponen yang baru. Pemilik perlu mencermati asal usul kerusakan yang terjadi pada mobil dengan mendeteksi gejalanya. Hal ini dilakukan agar perawatan dan perbaikan yang dilakukan tepat sasaran. Perawatan dan perbaikan bisa dilakukan sendiri atau di bengkel. Bengkel umum biasanya memiliki mekanik yang terlatih, dengan peralatan yang cukup memadai. Ada juga yang dikelola oleh perusahaan, seperti bengkel-bengkel resmi pabriknya seperti Toyota. Kerusakan pada mobil bisa dideteksi melalui berbagai tanda, seperti : suara mesin kasar, adanya tetesan oli atau cairan pendingin di tempat parkir, boros bensin dan oli, mesin kurang bertenaga, cairan pendingin berwarna putih karena tercampur dengan oli mesin,
20
mengeluarkan asap putih atau hitam yang mengempul, kap mesin menganga, uap air menyembur keluar ke radiator, dan laju mobil tersendat-sendat. Penelitian ini membahas gejala-gejala kerusakan pada mesin mobil berbahan bakar bensin yang meliputi kerusakan pada sistem bahan bakar, sistem pelumasan, sistem pendingin, sistem pengapian, sistem pengisian dan mekanisme mesin. Hal-hal yang dibahas dalam sistem kerusakan pada penelitian ini adalah : 1. Sistem Bahan Bakar (fuel system) Sistem bahan bakar adalah bagian penting pada sebuah mobil, yang berhubungan dengan putaran mesin. Sistem ini mengatur mesin agar menghasilkan energi yang besar dengan penggunaan bahan bakar yang irit (efesien). Kerusakan yang terjadi pada sistem ini berdampak langsung pada penggunaan bahan bakar. Jika sistem bahan bakarnya rusak, mobil menjadi lebih boros karena sebagian bahan bakar terbuang sia-sia. Disamping itu, kerusakan suatu komponen dapat mempengaruhi kinerja mobil secara keseluruhan. Komponen-komponen yang terdapat pada sistem bahan bakar adalah Karbulator atau Injektor (EFI), Pompa Bahan Bakar, Saluran Bahan Bakar, Filter Bahan Bakar, Filter Udara, Tangki Bahan Bakar Dan Sensor Oksigen. 2. Sistem Pelumas Oli memiliki peranan penting dalam sistem pelumasan, karena dapat mengurangi gesekan antara bagian mesin Selain itu, oli juga berfungsi untuk mendinginkan mesin dengan bersirkulasi (mengalir) di dalamnya setelah dipompakan oleh pompa oli. Selain oli, ada beberapa komponen yang terkait
21
dengan sistem pelumasan. Jika salah satu komponen rusak, sistem pelumasan akan terganggu dan dapat mengakibatkan kerusakan mesin. Komponenkomponen yang terdapat pada Sistem Pelumasan adalah Oli Mesin, Pompa Oli, Filter Oli, Carter (bak penampungan oli), Oli Seal, Oil Cooler dan Lamp Indicator Tekanan Oli. 3. Sistem Pendingin Mesin Saat mesin bekerja temperature mesin harus berubah sehingga mencapai temperature kerja idealnya. Temperature kerja ideal mesin mobil berbahan bakar bensin berkisar antara 83°C - 95°. Jadi apabila tidak berada pada temperature tersebut, maka akan mengakibatkan kerusakan pada sistem pendinginan mesin. Komponen-komponen dari Sistem Pendingin Mesin adalah Radiator, cooling fan, tali kipas, thermostat, selang dan pipa saluran pendingin, cairan pendingin dan indicator penunjuk temperatur. 4. Sistem Pengapian Sistem pengapian merupakan sistem penting dalam berbahan bakar bensin. Fungsinya adalah mematikan bunga api listrik ke bahan bakar, sehingga terjadi suatu ledakan pembakaran didalamnya, yang mengakibatkan piston dan batang piston bergerak turun dan memutar poros engkol, sehingga mesin dapat berputar.
Komponen-komponennya
adalah
Aki,
Icniter
Koil
yang
menggunakan multy coil dan busi. 5. Sistem Pengisian Sistem pengisian berfungsi untuk menghasilkan listrik dengan memanfaatkan putaran mesin. Kemudian listrik ini disimpan di dalam aki sebelum digunakan
22
kembali. Pasokan listrik dari aki yang digunakan oleh komponen lama kelamaan akan habis. Oleh karena itu, sistem pengisian memberikan suplai listrik pada aki yang berlangsung secara terus menerus selama mesin masih hidup. Jika sistem pengisian tidak bekerja dengan baik, tegangan listrik aki akan menurun, sehingga suplai listrik ke mesin akan terganggu. Pasokan listrik pada aki yang berlebihan akan membuat aki cepat rusak. Oleh karena itu, dibutuhkan beberapa komponen yang dapat bekerja sama dengan baik pada sistem pengisian agar pasokan listrik pada mobil tidak terganggu. Komponennya adalah Altenator, Cout Out, IC, V Belt, dan Lamp Indikator CHG. 6. Sistem Mekanisme Mesin Mekanisme mesin merupakan kumpulan bebarapa komponen yang saling berhubungan, sehingga menghasilkan energi gerak. Agar dapat berputar, mesin harus didukung oleh beberapa sistem yang saling berhubungan. Oleh karana itu, sistem-sistem pendukung mesin harus dapat bekerja dengan baik sehingga mesin dapat berputar secara berkesinambungan. Komil dan komponenkomponennya adalah Silinder Head, Bloksilinder, Piston, Ring Piston, Stang Piston, Poros Engkol, Camshaft Dan Katup-Katup. (Jurnal Ida Bagus Dhany Satwika : 2012 : 67-69).
23
II.5. Fuzzy Multi-Attribut Decision Making (FMADM) Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan
sintesis informasi. Ada beberapa
metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM yaitu : 1. Simple Additive Weighting Method (SAW) 2. Weighted Product (WP) 3. Electre 4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 5. Analytic Hierarchy Process (AHP).
II.5.1. Simple Additive Weighting Method (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kerja pada setiap alternatif
pada semua atribut ( fish burn ,1967), (
MacCrimmon,1968). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. rij
X ij Max i Min i
X ij
xij xij
24
Keterangan : di mana : Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik. Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan sebagai: Vi=
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa
alternatif Ai lebih terpilih.
Dimana: Vi = rangking untuk setiap alternatif , wj = nilai bobot dari setiap kriteria Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi,
Nilai Vi yang lebih besar
mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Langkah penyelesaian Fuzzy MADM menggunakan metode SAW : 1. Menentukan criteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan. 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap criteria.
25
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan criteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matrik ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative terbaik sebagai solusi.
Hasil perhitungan beasiswa pada STMIK Potensi Utama menggunakan metode Fuzzy SAW. 1. Penentuan Kriteria Kriteria IPK
Benefit
IPK x < 2.5 2.5 < x < 3 3 < x < 3.5 x > 3.5
Konversi 2.5 5 7.5 10
Kriteria Penghasilan Ortu Penghasilan x < 1.000.000 1.000.000 < x < 3.000.000 3.000.000 < x < 5.000.000 x > 5.000.000
Benefit
Kriteria Usia
Benefit
Konversi 0 2 4 6 8 10
Usia 18 19 20 21 > 22
Konversi 0 2.5 5 7.5 10
Kriteria Semester Semester 2 3 4 5 6 >7
Kriteria Tanggungan
Benefit
Tanggungan 1 2 3 4 >5
Konversi 0 2.5 5 7.5 10
Cost Konversi 10 7.5 5 2.5
26
2. Penentuan Alternatif No 1 2 3 4 5
Nama Mahasiswa / Prodi Yumun Azizah (MI) Ilham Akhyar (TI) Yaumil Chairiah (TI) Meliana Lamminar (SI) Arbaini (SI)
IPK
Penghasilan Ortu
Semester
Tanggungan
Usia
3,2 3,42 3,7 3,36 3,32
Rp Rp Rp Rp Rp
4 6 4 8 6
3 1 3 4 2
20 21 20 22 21
9.600.000 12.000.000 6.000.000 3.600.000 8.000.000
3. Pengkonversian No
Nama Mahasiswa / Prodi
IPK K1 7,5 7,5 10 7,5 7,5 10
1 Yumun Azizah (MI) 2 Ilham Akhyar (TI) 3 Yaumil Chairiah (TI) 4 Meliana Lamminar (SI) 5 Arbaini (SI) Minimal / Maksimal
Penghasilan Ortu K2 2,5 2,5 2,5 5 2,5 2,5
Semester
Tanggungan
Usia
K3 4 8 4 10 8 10
K4 5 0 5 7,5 2,5 7,5
K5 5 7,5 5 10 7,5 10
4. Normalisasi
No
Nama Prodi
Mahasiswa
1 2 3 4 5
Yumun Azi zah (MI) Ilham Akhyar (TI) Yaumil Chairiah (TI) Meliana Lamminar (SI) Arbaini (SI)
No
Nama Prodi
1 2 3 4 5
Yumun Azizah (MI) Ilham Akhyar (TI) Yaumil Chairiah (TI) Meliana Lamminar (SI) Arbaini (SI)
Mahasiswa
/
/
IPK K1 7,5/10 7,5/10 10/10 7,5/10 7,5/10
IPK 0,75 0,75 1 0,75 0,75
Penghasilan Ortu K2 2,5/2,5 2,5/2,5 2,5/2,5 2,5/5 2,5/2,5
Semester
Tanggungan
Usia
K3 4/10 8/10 4/10 10/10 8/10
K4 5/7,5 0/7,5 5/7,5 7,5/7,5 2,5/7,5
K5 5/10 7,5/10 5/10 10/10 7,5/10
Penghasilan Ortu 1 1 1 0,5 1
Semester
Tanggungan
Usia
0,4 0,8 0,4 1 0,8
0,666666667 0 0,666666667 1 0,333333333
0,5 0,75 0,5 1 0,75
27
5. Weight (Bobot Akhir) Weight (BOBOT) Yang Dibutuhkan IP = 10 Penghasilan = 7,5 Semester = 5 Tanggungan = 2,5 Usia = 2,5
No
Nama Prodi
1
Yumun Azizah (MI)
7,5
Penghas ilan Ortu 7,5
Sem ester
Tangg ungan
Usia
TOTAL
RAN K
2
1,67
1,25
19,91666667
5
2
Ilham Akhyar (TI)
7,5
7,5
4
0
1,875
20,875
4
3
Yaumil Chairiah (TI)
10
7,5
2
1,67
1,25
22,41666667
2
4
Meliana Lamminar (SI)
7,5
3,75
5
2,5
2,5
21,25
1
5
Arbaini (SI)
7,5
7,5
4
0,83
1,875
21,70833333
3
RANK
Nama Prodi
IPK
Sem ester
Tangg ungan
Usia
TOTAL
1
Yaumil Chairiah (TI)
10
Penghas ilan Ortu 7,5
2
1,677
1,25
22,41666667
2
Arbaini (SI)
7,5
7,5
4
0,83
1,875
21,70833333
3
Meliana Lamminar (SI)
7,5
3,75
5
2,5
2,5
21,25
4
Ilham Akhyar (TI)
7,5
7,5
4
0
1,875
20,875
5
Yumun Azizah (MI)
7,5
7,5
2
1,67
1,25
19,91666667
II.6.
Mahasiswa
Mahasiswa
/
/
IPK
Pengertian Macromedia Dreamweaver Macromedia Dreamweaver adalah sebuah software web design software
web design yang menawarkan cara mendesain website dengan dua langkah sekaligus dalam satu waktu, yaitu mendesain dan meprogram. Dreamweaver memiliki satu jendela mini yang disebut HTML Source, tempat kode-kode HTML tertulis. Setiap kali kita mendesain web, seperti menulis kata-kata, meletakkan gambar, membuat tabel dan proses lainnya, tag-tag HTML akan tertulis secara langsung mengiringi proses pengaturan website. Artinya kita memiliki
28
kesempatan untuk mendesain. Website sekaligus mengenal tag-tag HTML yang membangun website itu. Di lain kesempatan kita juga dapat mendesain website hanya dengan menulis tag-tag dan teks lain di jendela HTML Source dan hasilnya dapat dilihat langsung di layar (M. Suyanto ; 2009 : 244).
II.7.
Pengertian PHP PHP merupakan bahasa scripting yang berjalan di sisi server (server-
slide). Semua perintah yang ditulis akan dieksekuis oleh server dan hasil jadinya dapat dilihat melalui browser. Saat ini PHP versi 4 sudah di-release di pasaran, mengikuti jejak kesuksesan versi sebelumnya, PHP 3. Selain dapat digunakan untuk berbagai sistem operasi, koneksi database yang sangat mudah menyebabkan bahasa scripting ini digemari para programmer web. Beberapa perintah PHP yang kita pelajari sebatas pada perintah untuk menampilkan tag-tag wml, akses database MySQL dan pengiriman email (Ridwan Sanjaya ; 2009 : 73).
II.8.
Pengertian Database Secara sederhana database (basis data/pangkalan data) dapat diungkapkan
sebagai
suatu
pengorganisasian
data
dengan
bantuan
komputer
yang
memungkinkan data dapat diakses dengan mudah dan cepat. Pengertian akses dapat mencakup pemerolehan data maupun pemanipulasian data seperti menambah serta menghapus data. Dengan memanfaatkan komputer, data dapat disimpan dalam media pengingat yang disebut harddisk. Dengan menggunakan media ini, keperluan kertas untuk menyimpan data dapat dikurangi. Selain itu,
29
data menjadi lebih cepat untuk diakses terutama jika dikemas dalam bentuk database. Pengaplikasian database dapat kita lihat dan rasakan dalam keseharian kita. Database ini menjadi penting untuk mengelola data dari berbagai kegiatan. Misalnya, kita bisa menggunakan mesin ATM (anjungan tunai mandiri / automatic teller machine) bank karena banktelah mempunyai database tentang nasabah dan rekening nasabah.Kemudian data tersebut dapat diakses melalui mesin ATM ketika bertransaksi melalui ATM. Pada saat melakukan transaksi, dalam konteks database sebenarnya kita sudah melakukan perubahan (update) data pada databasedi bank.Ketika kita menyimpan alamat dan nomor telepon di HP, sebenarnya juga telah menggunakan konsep database. Data yang kita simpan di HP juga mempunyai struktur yang diisi melalui formulir(form) yang disediakan. Pengguna dimungkinkan menambahkan nomor HP, nama pemegang, bahkan kemudian dapat ditambah dengan alamat email, alamat web, nama kantor, dan sebagainya (Agustinus Mujilan ; 2012 : 23).
II.9.
Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram atau ERD merupakan salah satu alat (tool)
berbentuk grafis yang opopuler untuk desain database. Tool ini relatif lebih mudah dibandingkan dengan Normalisasi. Kebanyakan sistem analis memakai alat ini, tetapi yang jadi masalah, kalau kita cermati secara seksama, tool ini mencapai 2NF (Yuniar Supardi ; 2010 : 448).
30
Model entity-relationship pertama kali diperkenalkan oleh Peter Chen pada tahun 1976. Dalam pemodelan ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut: a. Memilih entitas-entitas yang akan disusun dalam basis data dan menentukan hubungan antar entitas yang telah dipilih. b. Melengkapi atribut-atribut yang sesuai pada entitas dan hubungan sehingga diperoleh bentuk tabel normal penuh (ternormalisasi). Elemen-elemen dalam model ER dapat digambarkan pada gambar diagram di bawah ini :
Gambar II.1. Elemen ERD (Sumber : Haidar Dzacko, 2007 : 21). Entitas merupakan sesuatu yang dapat diidentifikasikan dalam lingkungan kerja pengguna. Entitas yang diberikan tipe dikelompokkan ke kelas entitas. Perbedaan antara kelas entitas dan instansi entitas adalah sebagai berikut: a. Kelas entitas adalah kumpulan entitas dan dijelaskan oleh struktur atau format entitas di dalam kelas. b. Instansi kelas merupakan bentuk penyajian dari fakta entitas. Umumnya terdapat banyak instansi entitas di dalam setiap entitas kelas. Setiap entitas kelas memiliki atribut yang menjelaskan karakteristik dari entitas tersebut, sedangkan setiap instansi entitas mempunyai identifikasi yang dapat
31
bernilai unik (mempunyai nilai yang berbeda untuk setiap identifikasinya) atau non-unik (dapat bernilai sama untuk setiap identifikasinya). Antara entitas diasosiakan dalam suatu hubungan (relationship). Suatu relasi dapat memiliki beberapa atribut. Jumlah kelas entitas dalam suatu relasi disebut derajat relasi. Gambar di bawah ini merupakan contoh dari relasi berderajat dua dan relasi berderajat tiga (Haidar Dzacko ; 2007 : 21).
Gambar II.2 (a) Relasi Berderajat Dua (b) Relasi Berderajat Tiga (Sumber : Haidar Dzacko, 2007 : 21).
II.10. Pengertian MySQL MySQL adalah suatu sistem manajemen basis data relasional (RDBMSRelational Database Management System) yang mampu bekerja dengan cepat, kokoh, dan mudah digunakan. Contoh RDBMS lain adalah Oracle, Sybase. Basis data memungkinkan anda untuk menyimpan, menelusuri, menurutkan dan mengambil data secara efesien. Server MySQL yang akan membantu melakukan fungsionaliitas tersebut. Bahasa yang digunakan oleh MySQL tentu saja adalah SQL-standar bahasa basis data relasional di seluruh dunia saat ini. MySQL dikembangkan, dipasarkan dan disokong oleh sebuah perusahaan Swedia bernama MySQL AB. RDBMS ini berada di bawah bendera GNU GPL
32
sehingga termasuk produk Open Source dan sekaligus memiliki lisensi komersial. Apabila menggunakan MySQL sebagai basis data dalam suatu situs Web. Anda tidak perlu membayar, akan tetapi jika ingin membuat produk RDBMS baru dengan basis MySQL dan kemudian mengualnua, anda wajib bertemu mudah dengan lisensi komersial (Antonius Nugraha Widhi Pratama ; 2010 : 10).
II.11. Kamus Data Kamus data (data dictionary) mencakup definisi-definisi dari data yang disimpan di dalam basis data dan dikendalikan oleh sistem manajemen basis data. Figur 6.5 menunjukkan hanya satu tabel dalam basis data jadwal. Struktur basis data yang dimuat dalam kamus data adalah kumpulan dari seluruh definisi field, definisi tabel, relasi tabel, dan hal-hal lainnya. Nama field data, jenis data (seperti teks atau angka atau tanggal), nilai-nilai yang valid untuk data, dan karakteristikkarakteristik lainnya akan disimpan dalam kamus data. Perubahan-perubahan pada struktur data hanya dilakukan satu kali di dalam kamus data, program-program palikasi yang mempergunakan data tidak akan ikut terpengaruh (Raymond McLeod ; 2008 : 171).
Gambar II.3. Contoh Kamus Data (Sumber : Jurnal Teknologi dan Informatika ; D. Tri Octafian ; 2011:154)
33
II.12. Teknik Normalisasi Normalisasi adalah teknik perancangan yang banyak digunakan sebagai pemandu dalam merancang basis data relasional. Pada dasarnya, normalisasi adalah proses dua langkah yang meletakkan data dalam bentuk tabulasi dengan menghilangkan kelompok berulang lalu menghilangkan data yang terduplikasi dari tabel rasional. Teori normalisasi didasarkan pada konsep bentuk normal. Sebuah tabel relasional dikatakan berada pada bentuk normal tertentu jika tabel memenuhi himpunan batasan tertentu. Ada lima bentuk normal yang tekah ditemukan. 1. Bentuk normal tahap pertama (1” Normal Form) Contoh yang kita gunakan di sini adalah sebuah perusahaan yang mendapatkan barang dari sejumlah pemasok. Masing-masing pemasok berada pada satu kota. Sebuah kota dapat mempunyai lebih dari satu pemasok dan masing-masing kota mempunyai kode status tersendiri.
Gambar II.4. Normalisasi 1NF Sumber : Janner Simarmata ; 2010 : 76
34
2. Bentuk normal tahap kedua (2nd normal form) Definisi bentuk normal kedua menyatakan bahwa tabel dengan kunci utama gabungan hanya dapat berada pada 1NF, tetapi tidak pada 2NF. Sebuah tabel relasional berada pada bentuk normal kedua jika dia berada pada bentuk normal kedua jika dia berada pada 1NF dan setiap kolom bukan kunci yang sepenuhnya tergantung pada seluruh kolom yang membentuk kunci utama.
Gambar II.5. Normalisasi 2NF Sumber : Janner Simarmata ; 2010 : 76 3. Bentuk normal tahap ketiga (3rd normal form) Bentuk normal ketiga mengharuskan semua kolom pada tabel relasional tergantung hanya pada kunci utama. Secara definisi, sebuah tabel berada pada bentuk normal ketiga (3NF) jika tabel sudah berada pada 2NF dan setiap kolom yang bukan kunci tidak tergantung secara transitif pada kunci utamanya.
35
Gambar II.6. Normalisasi 3NF Sumber : Janner Simarmata ; 2010 : 76 4. Boyce Code Normal Form (BCNF) Setelah 3NF, semua masalah normalisasi hanya melibatkan tabel yang mempunyai tiga kolom atau lebih dan semua kolom adalah kunci. Banyak praktisi berpendapat bahwa menempatkan entitas pada 3NF sudah cukup karena sangat jarang entitas yang berada pada 3NF bukan merupakan 4NF dan 5NF.
Gambar II.7. Normalisasi BCNF Sumber : Janner Simarmata ; 2010 : 76
36
5. Bentuk Normal Tahap Keempat dan Kelima Sebuah tabel relasional berada pada bentuk normal keempat (4NF) jika dia dalam BCNF dan semua ketergantungan multivalue merupakan ketergantungan fungsional.
Bentuk
normal
keempat
(4NF)
didasarkan
pada
konsep
ketergantungan multivalue (MVD). Sebuah tabel berada pada bentuk normal kelima (5NF) jika ia tidak dapat mempunyai dekomposisi lossless menjadi sejumlah tabel lebih kecil. Empat bentuk normal pertama berdasarkan pada konsep ketergantungan fungsional, sedangkan bentuk normal kelima berdasarkan pada konsep ketergantungan gabungan (join dependence) (Janner Simarmata ; 2010 : 76).
Gambar II.8. Normalisasi 4NF Sumber : Janner Simarmata ; 2010 : 76
II.13. Unified Modeling Language (UML) Menurut
Windu
Gata
(2013:4)
Hasil
pemodelan
pada
OOAD
terdokumentasikan dalam bentuk Unified Modeling Language (UML). UML adalah bahasa spesifikasi standar yang dipergunakan untuk mendokumentasikan, menspesifikasikan dan membangun perangkat lunak. UML merupakan metodologi dalam mengembangkan sistem berorientasi objek dan juga merupakan alat untuk mendukung pengembangan sistem. UML
37
saat ini sangat banyak dipergunakan dalam dunia industri yang merupakan standar bahasa pemodelan umum dalam industri perangkat lunak dan pengembangan sistem. Alat bantu yang digunakan dalam perancangan berorientasi objek berbasiskan UML adalah sebagai berikut : 1. Use case Diagram Use case diagram merupakan pemodelan untuk kelakukan (behavior) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. Dapat dikatakan use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Simbol-simbol yang digunakan dalam use case diagram, yaitu : Tabel II.1. Simbol Use Case Gambar
Keterangan Use case menggambarkan fungsionalitas yang disediakan sistem sebagai unit-unit yang bertukan pesan antar unit dengan aktor, biasanya dinyatakan dengan menggunakan kata kerja di awal nama use case. Aktor adalah abstraction dari orang atau sistem yang lain yang mengaktifkan fungsi dari target sistem. Untuk mengidentifikasikan aktor, harus ditentukan pembagian tenaga kerja dan tugas-tugas yang berkaitan dengan peran pada konteks target sistem. Orang atau sistem bisa muncul dalam beberapa peran. Perlu dicatat bahwa aktor berinteraksi dengan use case, tetapi tidak memiliki control terhadap use case. Asosiasi antara aktor dan use case, digambarkan dengan garis tanpa panah yang mengindikasikan siapa atau apa yang meminta interaksi secara langsung dan bukannya mengidikasikan aliran data.
38
Asosiasi antara aktor dan use case yang menggunakan panah terbuka untuk mengidinkasikan bila aktor berinteraksi secara pasif dengan sistem. Include, merupakan di dalam use case lain (required) atau pemanggilan use case oleh use case lain, contohnya adalah pemanggilan sebuah fungsi program. Extend, merupakan perluasan dari use case lain jika kondisi atau syarat terpenuhi. (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 4)
User <extends>
Pengaturan
Kriteria
<extends>
<extends>
Himpunan Kirteria
Input Data
<extends>
Pendaftar
Login
Login Sistem Pendukung Keputusan
<extends>
Klasifikasi Pendaftar
<extends>
Analisa Penilaian
admin
<extends>
User
Pendaftaran
Laporan <extends>
Penilaian
Gambar II.9. Usecase Diagram (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 4) 2. Diagram Aktivitas (Activity Diagram) Activity Diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis. Simbol-simbol yang digunakan dalam activity diagram, yaitu :
39
Tabel II.2. Simbol Activity Diagram Gambar
Keterangan Start point, diletakkan pada pojok kiri atas dan merupakan awal aktifitas. End point, akhir aktifitas.
Activites, menggambarkan suatu proses/kegiatan bisnis.
Fork (Percabangan), digunakan untuk menunjukkan kegiatan yang dilakukan secara parallel atau untuk menggabungkan dua kegiatan pararel menjadi satu.
Join (penggabungan) atau rake, digunakan untuk menunjukkan adanya dekomposisi.
Decision Points, menggambarkan pilihan untuk pengambilan keputusan, true, false.
New Swimline
Swimlane, pembagian activity diagram untuk menunjukkan siapa melakukan apa.
(Sumber : Windu Gata ; 2013 : 6)
40
Form Login Memasukkan Username Memasukkan Password
Valid
Aktifkan Menu Administrator
invalid
Menampilkan Pesan Error
Gambar II.10. Activity Diagram (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 4) 3. Diagram Urutan (Sequence Diagram) Sequence diagram menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dan pesan yang dikirimkan dan diterima antar objek. Simbol-simbol yang digunakan dalam sequence diagram, yaitu : Tabel II.3. Simbol Sequence Diagram Gambar
Keterangan Entity Class, merupakan bagian dari sistem yang berisi kumpulan kelas berupa entitas-entitas yang membentuk gambaran awal sistem dan menjadi landasan untuk menyusun basis data. Boundary Class, berisi kumpulan kelas yang menjadi interface atau interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem, seperti tampilan formentry dan form cetak. Control class, suatu objek yang berisi logika aplikasi yang tidak memiliki tanggung jawab kepada entitas, contohnya adalah kalkulasi dan aturan bisnis yang melibatkan berbagai objek. Message, simbol mengirim pesan antar class.
41
Recursive, menggambarkan pengiriman pesan yang dikirim untuk dirinya sendiri.
Activation, activation mewakili sebuah eksekusi operasi dari objek, panjang kotak ini berbanding lurus dengan durasi aktivitas sebuah operasi.
Lifeline, garis titik-titik yang terhubung dengan objek, sepanjang lifeline terdapat activation.
(Sumber : Windu Gata ; 2013 : 7) Admin
Form Login
Proses Login
Tabel user
Form login
Validasi nama dan password ()
Connection Database ()
Invalid () Login sukses ()
Gambar II.11. Sequence Diagram (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 4)
Halaman Admin
42
4. Class Diagram (Diagram Kelas) Merupakan hubungan antar kelas dan penjelasan detail tiap-tiap kelas di dalam model desain dari suatu sistem, juga memperlihatkan aturan-aturan dan tanggng jawab entitas yang menentukan perilaku sistem. Class diagram juga menunjukkan atribut-atribut dan operasi-operasi dari sebuah kelas dan constraint yang berhubungan dengan objek yang dikoneksikan. Class diagram secara khas meliputi: Kelas (Class), Relasi, Associations, Generalization
dan
Aggregation,
Atribut
(Attributes),
Operasi
(Operations/Method), Visibility, tingkat akses objek eksternal kepada suatu operasi atau atribut. Hubungan antar kelas mempunyai keterangan yang disebut dengan multiplicity atau kardinaliti. Tabel II.4. Multiplicity Class Diagram Multiplicity 1 0..* 1..* 0..1 n..n
Penjelasan Satu dan hanya satu Boleh tidak ada atau 1 atau lebih 1 atau lebih Boleh tidak ada, maksimal 1 Batasan antara. Contoh 2..4 mempunyai arti minimal 2 maksimum 4 (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 8)
43
himpunan PK
kriteria
id id_kriteria himpunan nilai
PK
penilaian
no_kriteria
PK
user
id
PK
nama_kriteria atribut bobot
id_pendaftar administrasi tes fisik tes samapta tes_tulis hasil
using
password nama
using
pendaftar PK
username
using
klasifikasi
hasil
id_pendaftar nama tempat_lahir tanggal_lahir kelamin alamat pendidikan_terakhir agama tinggi_badan berat_badan gol_darah telp
PK
using
id_pendaftar id_kriteria id_himpunan
id_hasil id_pendaftar nilai
using using
Gambar II.12. Class Diagram (Sumber : Windu Gata ; 2013 : 4)
