SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN TUNJANGAN DENGAN METODE FUZZY TAHANI BERBASIS WEB
Septian Eko Prasetyo 5302413080 Rombel IV
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2016
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN TUNJANGAN DENGAN METODE FUZZY TAHANI BERBASIS WEB A. Latar Belakang Semakin berkembangnya ilmu dan dunia teknologi membuat kita termotivasi untuk selalu berinovasi dan membuat sebuah produk yang fleksibel dan toleran terhadap datadata yang kemungkinan tidak tepat atau ambigu. Beberapa sistem yang banyak kita jumpai masih menggunakan teknik pemrosesan secara konvensional sehingga data yang diperoleh masih kaku dan tidak alami. Basis data sendiri merupakan kumpulan beberapa data yang saling berhubungan dan terkait satu dengan yang lain. Sedangkan sistem basis data merupakan sistem informasi yang mengintegrasikan kumpulan data yang satu dengan yang lainnya. Basis data biasanya terdiri dari beberapa tabel dan terdapat data yang lengkap, dan untuk menghubungkan atau menampilkan data yang satu dengan yang lainnya digunakan istilah query. Jika terdapat data yang tidak lengkap maka akan terjadi ambigu atau ketidakpastian. Oleh karena itu akan menimbulkan keraguan dan akan sulit untuk penerapannya. Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan tersebut bisa digunakan metode fuzzy logic Untuk mendukung sebuat keputusan yang baik maka diperlukan toleransi terhadap data-data yang kemungkinan ambigu. Dalam hal ini saya membuat sebuah sistem pendukung keputusan dimana beberapa instrument dan parameter mempunyai tingkat ambiguisitas dan data tersebut bersifat relatif. Maka dari itu diperlukan metode untuk manganalisa menggunakan fuzzy logic tahini yang mana fuzzy logic ini digunakan dalam perhitungan database. B. Rumusan Masalah Dalam pencarian data untuk keperluan seleksi dan pembuatan keputusan pada sebuat institusi sangat sulit untuk menentukan presentase atau kebutuhan data dan siapa saja yang termasuk dalam jangkauan kriteria yang dimasukkan. Maka diperlukan sebuah analisa untuk menentukan hasil perbandingan beberapa data yang sejajar dan akan diolah. C. Tujuan Setelah mengetahui rumusan masalah tersebut maka penulis melakukan analisa dan perancangan menggunakan logika fuzzy tahini dimana logika tersebut digunakan untuk menyelesaikan dan mencari solusi tentang permasalahan yang akan digunakan untuk menentukan keputusan penerima tunjangan menggunakan metode fuzzy tahani.
D. Manfaat Manfaat digunakannya metode fuzzy logic ini adalah keputusan yang dihasilkan akan lebih adil dan manusiawi. Karena fuzzy logic sendiri memodelkan perasaan atau instuisi dengan cara merubah nilai linguistic dengan fuzzyfication dan kemudian memasukannya kedalam rule yang dibuat berdasarkan knowledge / pengetahuan. Fuzzy logic juga cocok digunakan pada sebagian besar permasalahan yang terjadi di dunia nyata. Karena permasalahan di dunia nyata kebanyakan bukan biner dan bersifat non linier sehingga fuzzy logic cocok digunakan karena menggunakan nilai linguistik yang tidak linier. Fuzzy juga mengekspresikan konsep yang sulit untuk dirumuskan seperti contoh “suhu ruangan yang nyaman”. Pemakaian fungsi keanggotaan memungkinkan fuzzy untuk melakukan observasi obyektif terhadap nilai-nilai yang bersifat subjektif. Selanjutnya fungsi keanggotaan ini dapat dikombinasikan untuk membuat pengungkapan konsep yang lebih jelas. E. Kerangka Berfikir dan Desain Sistem Fuzzy tahani merupakan metode fuzzy yang menggunakan database dalam analisis dan permodelan data. Menurut terano, 1992 Basis data fuzzy tahani masih tetap menggunakan relasi standar, hanya saja model ini menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi dari query nya. Tabel 1.1 Data Karyawan No
Nama
Usia
Masa Kerja
Gaji
1
Septian Eko Prasetyo
40
5
Rp. 1.200.000,00
2
Indra Yosef
21
15
3
Samsul Huda
50
2
Rp. 2.000.000,00
4
Ahmad Faiq
13
1
Rp. 1.300.000,00
5
Desianny Amalia F
37
4
Rp. 1.000.000,00
6
Setiya Aji
35
8
Rp. 800.000,00
7
Bambang Sintowoko
35
8
Rp. 800.000,00
8
Rochmad Hidayat
15
1
Rp. 700.000,00
9
Susi Similikiti
17
1
Rp. 650.000,00
10
Ahmad Sulaiman
19
9
Rp. 1.000.000,00
11
Azis Nurcholis
47
17
Rp. 800.000,00
Rp. 600.000,00
Tabel 1.2 Pengelompokan Usia Semesta Pembicaraan 0 – 99 Tahun
Himpunan Fuzzy Muda Parobaya Tua
Batas Bawah 0 35 40
Batas Tengah 30 45 50
Batas Atas 40 50 99
Batas Bawah 0 10
Batas Tengah 5 25
Batas Atas 15 100
Batas Bawah 0 500.000 1.000.000
Batas Tengah 300.000 1.000.000 2.000.000
Batas Atas 800.000 1.500.000 10.000.000
Tabel 1.3 Pengelompokan Masa Kerja Semesta Pembicaraan 0 – 100 Tahun
Himpunan Fuzzy Baru Lama
Tabel 1.4 Pengelompokan Gaji Semesta Pembicaraan 0 – 10.000.000
Himpunan Fuzzy Rendah Sedang Tinggi
Gambar 1.1 Fuzzy Tahani Usia
Fungsi keanggotaan Usia dituliskan dalam rumus berikut :
Tabel 1.5 Derajat Keanggotaan Usia
No
Nama
Usia
Derajat Keanggotaan Muda Parobaya Tua
1
Septian Eko Prasetyo
40
0,00
0,50
0,00
2
Indra Yosef
21
1,00
0,00
0,00
3
Samsul Huda
50
0,00
0,00
1,00
4
Ahmad Faiq
13
1,00
0,00
0,00
5
Desianny Amalia F
37
0,30
0,20
0,00
6
Setiya Aji
35
0,50
0,00
0,00
7
Bambang Sintowoko
35
0,00
0,00
0,41
8
Rochmad Hidayat
15
1,00
0,00
0,00
9
Susi Similikiti
17
1,00
0,00
0,00
10
Ahmad Sulaiman
19
1,00
0,00
0,00
11
Azis Nurcholis
47
0,00
0,60
0,70
Gambar 1.2 Fuzzy Tahani Masa Kerja
Fungsi keanggotaan Masa Kerja dituliskan dalam rumus berikut :
Tabel 1.5 Derajat Keanggotaan Masa Kerja
No
Masa Kerja
Nama
1
Septian Eko Prasetyo
2
Indra Yosef
3 4
Derajat Keanggotaan Baru Lama
5
1,00
0,00
15
0,00
0,33
Samsul Huda
2
1,00
0,00
Ahmad Faiq
1
1,00
0,00
5
Desianny Amalia F
4
1,00
0,00
6
Setiya Aji
8
0,70
0,00
7
Bambang Sintowoko
8
0,70
0,00
8
Rochmad Hidayat
1
1,00
0,00
9
Susi Similikiti
1
1,00
0,00
9
0,60
0,00
17
0,00
0,47
10
Ahmad Sulaiman
11
Azis Nurcholis
Gambar 1.3 Fuzzy Tahani Masa Kerja
Fungsi keanggotaan Masa Kerja dituliskan dalam rumus berikut :
Tabel 1.5 Derajat Keanggotaan Masa Kerja
No
Nama
Gaji
1
Septian Eko Prasetyo
Rp. 1.200.000,00
2
Indra Yosef
Rp. 800.000,00
3
Samsul Huda
Rp. 2.000.000,00
4
Ahmad Faiq
Rp. 1.300.000,00
5
Desianny Amalia F
Rp. 1.000.000,00
6
Setiya Aji
Rp. 800.000,00
7
Bambang Sintowoko
Rp. 800.000,00
8
Rochmad Hidayat
Rp. 700.000,00
9
Susi Similikiti
Rp. 650.000,00
10
Ahmad Sulaiman
Rp. 1.000.000,00
11
Azis Nurcholis
Rp. 600.000,00
Derajat Keanggotaan Rendah Sedang Tinggi 0,20 0,00 0,60 0,00 0,00 0,60 1,00 0,00 0,00 0,30 0,00 0,40 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,60 0,00 0,00 0,60 0,00 0,20 0,40 0,00 0,30 0,30 0,00 0,00 1,00 0,00 0,40 0,20
Mulai
Input Kriteria
Pengambilan Data Karyawan
Himpunan Fuzzy
Fungsi Keanggotaan
Derajat Keanggotaan
Hasil Perhitungan
Selesai
Gambar 1.4 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan
Gambar 1.5 Desain Database mySQL
Gambar 1.6 Tampilan/Layout Input Data Karyawan
Gambar 1.7 Tampilan/Layout Setting Range Parameter
Gambar 1.8 Tampilan/Layout Derajat Keanggotaan Fuzzy Tahani
Gambar 1.9 Tampilan/Layout Query dan Rules
F. Kesimpulan Sementara Kesimpulan yang di dapat dari hasil percobaan ini adalah : 1. Bahwa fuzzy Logic Tahani dapat digunakan dalam pencarian dan perhitungan yang
akurat untuk menentukan kriteria penerima tunjangan sesuai dengan kriteria inputan dan sesuai dengan kebutuhan data. 2. Dengan implementasi ke aplikasi desktop maupun ke aplikasi berbasis web dalam
perancangan aplikasi menggunakan metode fuzzy tahani keakuratan data sesuai dengan teorinya. 3. Untuk kedepannya dapat dikembangkan lagi fuzzy tahani
