[REVIEW] APLIKASI FUZZY DATABASE MODEL TAHANI DALAM MEMBERIKAN REKOMENDASI PEMBELIAN RUMAH BERBASIS WEB (Studi Kasus : PT. Cipta Graha Sentosa Bengkulu)

Assalamualaikum Wr. Wb.

Baiklah pada kesempatan kali ini, kami kelompok 1 Fuzzy Logic akan mereview atau menceritakan kembali salah satu skripsi yang membahas tentang Fuzzy Logic. Yuuk simak!! :D

Skripsi ini membahas tentang penelitian bagaimana cara membuat aplikasi yang dapat membantu memberikan rekomendasi kepada seseorang dalam melakukan pembelian rumah. Di dalam Fuzzy Logic terdapat 3 model, yaitu :

1. Model Sugeno
2. Model Mamdani
3. Model Tahani

Pada penelitian ini untuk mencapai tujuannya digunakanlah sebuah metode yang bernama “Metode Logika Fuzzy Database” dengan teknik pemodelan “Model Tahani”.

Sebelum membahas isi dari skripsi ini, kita akan membahas apa itu model tahani, yaitu model yang digunakan dalam penelitian ini.

Apa Itu Model Tahani?

Berdasarkan kategori Sistem Pendukung Sistem, metode Logika Fuzzy Database Model Tahani termasuk kategori Optimization Via Algorithm dimana dalam pembuatan keputusan dilakukan dengan menggunakan teknik Linear Mathematical Programming Model. Hal ini dikarenakan bahwa besarnya nilai kriteria untuk SPK diberikan secara linguistik yang dipresentasikan dengan menggunakan fuzzy linear turun, linear naik dan segitiga.

Sistem Basis Data Fuzzy Model Tahani adalah mendefinisikan konsep relasi fuzzy dalam sebuah DBMS dengan derajat keanggotaan. Basis Data Fuzzy Model Tahani menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada querynya.

Di atas sudah dijelaskan sedikit apa itu model tahani. Sekarang kita akan membahas sedikit sejarah singkat tentang fuzzy. 

Apa Sejarah Singkat Dari Fuzzy?

Pada tahun 1965, Lotfi A. Zadeh memperkenalkan teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, komponen utama yang sangat berpengaruh adalah fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan merepresentasikan derajat kedekatan suatu objek terhadap atribut tertentu. Pada kenyataannya seseorang terkadang membutuhkan informasi dari data-data yang bersifat ambiguous. Apabila hal ini terjadi, maka digunakan basis data Fuzzy.

Sehingga dilakukan pengembangan dan pengimplementasian sebuah sistem logika-fuzzy query. Dalam sistem logika-fuzzy query ini berupaya mencapai sebuah kelenturan (flexibility) dari sebuah Database Management System (DBMS) yang mana mempunyai aspek-aspek variasi seperti koreksi kesalahan secara otomatis, pencarian fleksibel, kemampuan menghindari respon kosong, kemungkinan dari ketepatan (fuzzy) istilah ucapan atau sebutan dalam sebuah query (motro, 1988). Pendekatan pertama dalam fuzzy query ke DBMS adalah Tahani (1997).

Itulah sejarah singkat dari fuzzy. Berbicara tentang fuzzy, apa itu Fuzzy?

Apa Itu Fuzzy?

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: mengkategorikan usia karyawan di atas ke dalam himpunan (MUDA, PAROBAYA, dan TUA). Dengan informasi yang bersifat ambiguous tersebut, maka digunakan fuzzy database. 

Untuk lebih mengerti tentang Fuzzy Logic, Berikut video singkat penjelasan tentang Fuzzy Logic :

Salah satu diantaranya adalah Model Tahani. Metode fuzzy database model Tahani menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi query-nya. Metode fuzzy database model Tahani tersusun atas 4 tahapan.

Apa Saja Tahapan Dari Metode Fuzzy Database Model Tahani?

1. Menggambarkan Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetakan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki internal antara 0 sampai 1, salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Beberapa fungsi yang dapat digunakan yaitu:

a.       Representasi linier

b.      Representasi Kurva Segitiga

c.       Representasi Kurva Trapesium

Masing-masing fungsi tersebut, akan menghasilkan nilai antara “0” dan “1” dengan cara yang berbeda, sesuai dengan jenis representasi yang digunakan. Apabila µS adalah fungsi keanggotaan suatu elemen pada himpunan S maka untuk suatu elemen X dapat dinyatakan µS(X) yang bernilai antara “0” dan “1” sehingga ada tiga kemungkinan [7]:

µS(X) = 1 → X mutlak anggota S.

µS(X) = 0 → X mutlak bukan anggota S.

µS(X) < 1 → X anggota S dengan derajat keanggotaan antara 0 dan 1.

2. Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi adalah fase pertama dari perhitungan fuzzy yaitu pengubahan nilai tegas ke nilai fuzzy. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu besaran analog dimasukkan sebagai input (crisp input), lalu input tersebut dimasukkan pada batas scope/dominan dari membership function. Membership function ini biasanya dinamakan membership function input. Output dari proses fuzzifikasi ini adalah sebuah nilai input fuzzy atau yang biasanya dinamakan fuzzy input.

3. Fuzzyfikasi Query

Fuzzyfikasi Query diasumsikan sebuah query konvensional (nonfuzzy) DBMS yang akan mencoba membuat dan menerapkan sebuah system dasar logika fuzzy query (fuzzy logic based querting system). Konsep dari sebuah relasi fuzzy dalam sebuah DBMS menggunakan derajat keanggotaan µ yang didefinisikan pada kumpulan domain X = (X1,…,Xn), dan telah di-generate pada relasi luar oleh nilai tengah fuzzy. Sintaks query yang digunakan adalah sebagai berikut:

“select from where ”

4. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi himpunan fuzzy

Pada seperti himpunan konfensional, ada beberapa operasi yang diidentifikasikan secara khusus untuk mengombinasikan dan memodifikasi himpunan fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai dari 2 himpunan fuzzy dikenal dengan nama Fire Strength atau α-predikat. Sangat mungkin digunakan operator dasar dalam proses query berupa operator AND dan OR. α -predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : µA∩B = min(µA[x], µB[x]). Sedangkan untuk hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan, dinotasikan : µAUB = max(µA[x], µB[x]).

Alternatif yang direkomendasikan adalah alternatif yang memiliki nilai Fire Strength atau tingkat kesesuaian dengan kriteria pilihan diatas angka 0 (nol) sampai dengan angka 1 (satu).

Sebutkan Beberapa Contoh Dari Metode Logika Fuzzy Model Tahani Untuk DSS/SPK?

Berikut merupakan beberapa contoh penerapan Metode Logika Fuzzy Database Model Tahani untuk DSS, diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Evaluasi kinerja pegawai
2. Penentuan ijin penundaan pembayaran sumbangan pengembangan institusi (SPI)
3. Rekomendasi pembelian perumahan
4. Klasifikasi indikator kesehatan daerah
5. Rekomendasi pembelian mobil
6. Rekomendasi jalur peminatan mahasiswa
7. Pembelian notebook

Note : DSS kepanjangan dari Decision Support Sistem atau dalam bahasa Indonesianya SPK yaitu Sistem Pendukung Keputusan

Selanjutnya kita akan membahas tentang penelitian pada skripsi yang dibuat oleh Rahmi Hidayati dengan judul “Aplikasi Fuzzy Database Model Tahani Dalam Memberikan Rekomendasi Pembelian Rumah Berbasis Web” dengan studi kasus PT. Cipta Graha Sentosa Bengkulu.

Apa yang Melatar Belakangi Penelitian Ini?

Hal yang melatar belakangi pembuatan skripsi dengan judul “Aplikasi Fuzzy Database Model Tahani Dalam Memberikan Rekomendasi Pembelian Rumah Berbasis Web” ini yaitu perusahaan PT. Cipta Graha Sentosa yang bergerak di bidang properti memiliki data dan spesifikasi rumah yang bermacam-macam dan banyak variasi sehingga membuat pihak perusahaan mengalami kesulitan dalam menawarkan dan merekomendasikan rumah kepada pelanggan. 

Sedangkan konsumen mengalami kesulitan dalam mencari rumah yang diinginkan dikarenakan kurang mengetahuinya nilai/ukuran dari sebuah rumah.

Apa yang Menjadi Batasan Masalah dari Penelitian ini?

Ada beberapa batasan masalah yang dimiliki dalam penelitian ini. Hal ini digunakan agar penelitian lebih terarah, berikut batasan masalahnya :

• Tempat yang menjadi objek penelitian adana perumahan pada PT. Graha Cipta Sentosa Bengkulu
• Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah fungsi berbentuk bahu yang terdiri dari fungsi keanggotaan linear turun, linear naik dan segitiga.
• Pembentukan query menggunakan operator AND atau OR untuk menghubungkan antar variabel.
• Hasil dari query pengguna merupakan hasil rekomenasi yang diberikan, dan besarnya nilai rekomenasi yang diberikan merupakan nilai-nilai yang berada di dalam derjat keanggotaan antara 0 sampai 1.
• Aplikasi dalam penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL.

Apa yang Menjadi Tujuan Melakukan Penelitian Ini?

Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah membangun sebuah apliaksi yang dapat membantu konsumen mencari rumah dengan kriteria-kriteria yang bersifat samar atau tidak jelas dan juga memudahkan kepada pihak perusahaan dalam melakukan penawaran dan memberikan rekomendasikan rumah kepada konsumen.

Pembahasan Singkat

Pada penelitian ini termasuk jenis penelitian terapan, yaitu membangun sebuah apliaksi yang dapat memberikan rekomendasi untuk pembelian rumah dengan menggunakan metode fuzzy database model Tahani. Hasil dari penelitian terapan ini tidak perlu sebagai suatu penemuan yang baru, tetapi aplikasi baru dari penelitian yang telah ada sebelumnya. Tujuan dari penelitian terapan ini adalah agar hasilnya dapar dipergunakan oleh masyarakat baik untuk keperluan ekonomi, maupun sosial.

Fuzzy database model tahani merupakan salah satu metode yang dapat digunakan pada proses pengambilan keputusan. Database yang mampu menangani data dari proses query yang bersifat samar, yaitu fuzzy database model tahani. Model database fuzzy Tahani merupakan datasbe yang mampu memetakan suatu input data yang bersifat angka (crisp) menjadi data yang bersiat linguistik (samar). Pada penelitian ini telah dibangun sebuah aplikasi fuzzy database model Tahani yang membantu merekomendasikan kepada konsumen dalam mencari rumah sesuai dengan kriteria walaupun kriteria yang dicari bersifat samar atau tidak jelas.

Aplikasi yang telah dibangun ini, hasil rekomendasikan rumah yang diberikan berdasarkan pada nilai derajat keanggotaan dan nilai kebenaran dari proses perhitungan. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah model waterfall. Pada tahap analisa dan perancangan sistem dilakukan dengan pendekatan terstruktur.

Aplikasi ini memberikan hasil ouput yaitu berupa lima nilai rekomendasi rumah terbaik dan diurutkan mulai dari nilai tertinggi sampai nilai terendah berdasrkan perhitungan nilai kebenaran (fire strength) dari beberapa variabel pilihan yang telah ditentukan oeh konsumen. Hasil rekomendasi inilah yang akan diterima oleh konsumen/pelanggan. Pelanggan juga akan menerima informasi berupa informasi detail data rumah yang direkomendasikan mengenai spesifikasi jelas yang dimiliki oleh rumah tersebut. Untuk melihat apakah sistem ini layak digunakan atau tidak, maka dibuatlah sebuah pengujian terhadap aplikasi yang dibangun ini, yaitu dengan cara uji kelayakaan sistem dan perbandingan hasil perhitungan secara manual dan perhitungan dengan menggunakan sistem.


Sekian Penjelasan Tentang Skripsi yang berjudul "APLIKASI FUZZY DATABASE MODEL TAHANI DALAM MEMBERIKAN REKOMENDASI PEMBELIAN RUMAH BERBASIS WEB (Studi Kasus : PT. Cipta Graha Sentosa Bengkulu)". Semoga dapat bermanfaat bagi yang membaca :D