SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING Studi Kasus Pulau Batam
SKRIPSI
Verdi Septiawan 070823044
PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010
Universitas Sumatera Utara
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING
Studi Kasus Pulau Batam Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
SKRIPSI
Verdi Septiawan 070823044
PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010
Universitas Sumatera Utara
PERSETUJUAN
Judul
: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING STUDI KASUS PULAU BATAM Kategori : SKRIPSI Nama : VERDI SEPTIAWAN Nomor Induk Mahasiswaa : 070823044 Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen : MATEMATIKA Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, 22 Februari 2010 Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2,
Pembimbing1,
Drs. Sawaluddin, M.IT. NIP. 19591231 199802 1001
Drs. Suyanto, M.Kom. NIP. 19590813 198601 1002
Diketahui/Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
Dr. Saib Suwilo, M.Sc. NIP. 19640109 198803 1004
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TUJUAN WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DENGAN METODE CLUSTERING STUDI KASUS PULAU BATAM SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 22 Februari 2010
Verdi Septiawan 070823044
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpahan rahmat dan karunia-Nya skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Drs.Suyanto, M.Kom, dan Bapak Drs. Sawaluddin, M.IT, selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah
memberikan
panduan
dan
penuh
kepercayaan
kepada
saya
untuk
menyempurnakan skripsi ini. Panduan ringkas, padat dan profesional telah diberikan kepada saya agar penulis dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Dr. Saib Suwilo, M.Sc. dan Bapak Drs. Henri Rani Sitepu, M.Si., Koordinator Ekstension Matematika FMIPA Drs. Marwan Harahap, M.Eng., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, pegawai di FMIPA USU, NIIT USU Mas Bayu serta rekan-rekan kuliah khususnya Saudara Ahmad Fauzi Hasibuan, Amd. Akhirnya, tidak terlupakan kepada bapak, ibu dan semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.
Universitas Sumatera Utara
ABSTRAK Pesatnya perkembangan dunia pariwisata, tidak diiringi dengan perkembangan teknologi yang digunakan. Hal ini berpengaruh terhadap calon wisatawan yang hendak berwisata kesuatu daerah merasa bingung atas kurang jelasnya berita mengenai objek wisata sesuai dengan biaya yang dibutuhkan untuk dapat berliburan ke daerah tersebut. Sehingga nantinya calon wisatawan dapat meminimalkan besarnya biaya yang yang akan dikeluaran. Untuk itu diperlukan suatu metode pengelompokan biaya yang masih fuzzy (kabur) yaitu mahal, murah, dan sedang menurut calon wisatawan. Pada tugas akhir ini dibuat system yang mampu mengelompokan biaya berdasarkan biaya hotel, restoran dan lama liburan dengan menggunakan fuzzy CMeans (FCM). Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 dan Mysql. Proses clustering dilakukan dengan parameter, jumlah cluster=3, pembobot=2, dan maksimum iterasi=100. Proses clustering dilakukan terhadap kelompok data kamar pada hotel, restoran dan lama liburan. Dimana data yang telah dikelompokan akan disesuaikan dengan berapa biaya yang disediakan calon wisatawan beserta berapa lama beliau hendak berliburan.
Universitas Sumatera Utara
ABSTRACT
Its quick is formative universalizes tourism, be not been escorted by technology developing that is utilized. It is ascendant to touristed candidate that wants to go to a region perceives is at a loss for less clear news hits that tour's object corresponds to needed cost for gets to get holiday goes to that region. So its prospective following touristed gets big meminimalkan it cost who will at output. Therefore, it is required a costs agglomerated method which be still fuzzy (blur) which is expensive, a bargain, and terminologicaling tourist candidate. This system is made to be clustering of cost base hotel cost, restaurant and so long holiday by use of fuzzy c Means (FCM). This system built by Visual Basic programming languages 6.0 and Mysql. Process clustering done by parameter, total cluster =3, weight=2, and maximum iterasi =100. Process clustering done to clustering of data group on hotel, restaurant and so long holiday. Where is data already cluster will be adjusted by gets what cost that provided by therewith tourist candidate how long user wants to get holiday.
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman Judul
Halaman
Persetujuan
ii
Pernyataan
iii
Penghargaan
iv
Abstrak
v
Abstract
vi
Daftar Isi
vii
Daftar Gambar
ix
Daftar Tabel
x
BAB I.PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
1
1.2 Perumusan Masalah
2
1.3 Pembatasan Masalah
2
1.4 Tujuan Penelitian
3
1.5 Konstribusi Penelitian
3
1.6 Metode Penelitian
3
1.7 Tinjauan Pustaka
4
1.7 Diagram Konsepsi
6
BAB II.LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy
8
2.1.1 Pengertian Logika Fuzzy
8
2.1.2 Fuzzy Clustering
9
2.1.3Algoritma Fuzzy C-Means
9
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
11
2.3 Visual Basic 6.0
13
2.4 MySQL
14
Universitas Sumatera Utara
BAB III PEMBAHASAN 3.1 Analisis Kebutusan Perangkat Lunak
18
3.1.1 Data Flow Diagram
18
3.1.2 Flowchart
21
3.1.3 Entity Relational Diagram
28
3.1.4 Halaman Admin
29
3.1.5 Halaman User
29
3.1.6 Halaman Hasil
31
3.2 Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
32
3.3 Hasil Analisis
32
3.3.1 Login Administrator dan Memasukan Data Restoran
33
3.3.2 User Biasa Melakukan Konsultasi Wisata
35
BAB IV. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan
53
4.2 Saran
54
DAFTAR PUSTAKA Lampiran A: Listing Program
55
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1.Diagram Konsepsi Sistem Pendukung Keputusan
6
Gambar 1.2.Diagram Konsepsi Proses Penentuan Wisata
7
Gambar 2.1.Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Tujuan Wisata Menggunakan Metode Fuzzy Clustering
13
Gambar 2.2.Diagram Proses SIM Secara Umum
14
Gambar 3.1.Konteks Diagram
19
Gambar 3.2.DFD Level 1
20
Gambar 3.3.Flowchart Menu Awal
21
Gambar 3.4.Flowchart Login Admin
22
Gambar 3.5.Flowchart Tambah Data
23
Gambar 3.6.Flowchart Edit Data
24
Gambar 3.7. Flowchart Hapus Data
25
Gambar 3.8. Flowchart Konsultasi Wisata
26
Gambar 3.9. ERD SPK
28
Gambar 4.0.Halaman awal Admin
29
Gambar 4.1. Halaman awal User
30
Gambar 4.2. Halaman Hasil Konsultasi
31
Gambar 4.3. Halaman Admin
33
Gambar 4.4. Halaman Tambah Data
34
Gambar 4.5. Informasi Tambah Data
34
Gambar 4.6. Informasi Sukses
35
Gambar 4.7. Halaman Konsultasi Wisata
35
Gambar 4.8. Halaman Hasil Konsultasi
36
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL Judul Tabel
Halaman
Tabel 4.1. Perhitungan Pusat Cluster
38
Tabel 4.2.Perhitungan Derajat Keanggotaan
40
Tabel 4.3 Derajat Keanggotaan Tiap Data Pada Tiap Cluster
44
Table 4.4 Data-data tarif hotel, tarif standar restoran dan lama liburan
45
Tabel 4.5 Output Hotel kota Nagoya
48
Tabel 4.6 Output Restoran kota Nagoya
48
Tabel 4.7 Output Wisata kota Nagoya
48
Tabel 4.8 Output Hotel kota Bengkong
49
Tabel 4.9 Output Restoran kota Bengkong
49
Tabel 4.10 Output Wisata kota Bengkong
49
Tabel 4.11 Output Hotel kota Sei Jodoh
50
Tabel 4.12 Output Restoran kota Sei Jodoh
50
Tabel 4.13 Output Wisata kota Sei Jodoh
50
Tabel 4.14 Output Hotel kota Muka Kuning
51
Tabel 4.15 Output Restoran kota Muka Kuning
51
Universitas Sumatera Utara
