BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Sistem database yang ada sampai sekarang ini, hanya mampu menangani data yang bersifat pasti (crisp). Begitu pula pada query yang menggunakan bahasa Structured Query Language (SQL), pendefinisian-pendefinisian yang diberikan hanya mampu menangani kondisi yang sifatnya juga pasti. Dengan kondisi yang pasti berarti struktur dan parameter dari model harus terdefinisi secara tepat. Sedangkan dalam kondisi nyata kehidupan sehari-hari, seringkali seseorang harus berhadapan dengan kondisi yang memiliki nilai yang samar, tidak pasti, atau ambigu. Pada kondisi yang samar berarti tidak terdapat suatu definisi yang pasti terhadap keadaan tersebut, sedangkan kondisi ambigu berarti suatu kondisi dimana terjadi ketidakjelasan dari beberapa alternatif yang harus diterima, yang mana yang benar dan yang mana yang salah. Sebagai salah satu contoh adalah ketika hendak menentukan mahasiswa yang layak untuk direkomendasikan mendapat beasiswa. Pada proses perekomendasian ini, tentunya ada kriteria-kriteria yang harus dipenuhi oleh si mahasiswa. Dasar penilaian terhadap mahasiwa calon penerima beasiswa tidak hanya dinilai dari indeks prestasinya saja, tetapi juga harus memperhatikan tingkat kehadirannya, penghasilan orang tuanya, dan skor TOEFL yang dimilikinya. Apabila jumlah mahasiswa yang ada relatif sedikit, maka proses perkomendasian untuk beasiswa yang ditawarkan tidak begitu rumit, karena pegawai atau pihak yang bersangkutan hanya menganalisa sejumlah record data. Tetapi proses ini akan sangat menyita waktu dan tenaga Deddy Irwan : Implementasi Fuzzy Query Pada Database Untuk Perekomendasian Beasiswa, 2008. apabila data mahasiswa yang harus dianalisa cukup besar, misalnya ada ratusan bahkan sampai ribuan record. Dalam hal ini selain masalah efisiensi, maka peluang terjadinya kesalahan akan semakin besar apabila dilakukan secara manual. Berdasarkan permasalah tersebut, maka perlu kiranya dirancang suatu aplikasi yang mampu menganalisa serta merekomendasikan nama-nama mahasiswa yang layak menerima beasiswa. Agar aplikasi ini dapat berjalan dengan baik, maka perlu didefinisikan secara baku tentang kriteria-kriteria untuk calon penerima beasiswa. Berdasarkan kriteria-kriteria inilah nantinya aplikasi akan mengenalisa data-data mahasiswa yang ada. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk aplikasi ini adalah dengan mengimplementasikan logika fuzzy. Dengan logika fuzzy, data akan dikelompokkan ke dalam beberapa himpunan fuzzy sesuai dengan variabel fuzzy yang akan diolah. Sifat kelekatan data pada himpunan fuzzy ini bersifat linier atau eksponensial, tergantung dari fungsi keanggotaan fuzzy yang dipilih. Pada dasarnya untuk memilih mahasiswa yang layak untuk menerima suatu beasiswa dapat saja dilakukan dengan sistem logika klasik yang diterapkan pada server-server database yang ada sekarang ini. Namun hal ini akan menyebabkan data diolah secara tegas, sehingga mahasiswa-mahasiswa yang memiliki kriteria yang mendekati pendefinisian tidak akan direkomendasikan. Diharapkan dengan ditulisnya Tugas Akhir berjudul “ Implementasi Fuzzy Query Pada Database Untuk Perekomendasian Beasiswa ”, permasalahanpermasalahan dalam perekomendasian beasiswa untuk mahasiswa dapat dipecahkan. Deddy Irwan : Implementasi Fuzzy Query Pada Database Untuk Perekomendasian Beasiswa, 2008. 1.2. Tujuan Penulisan Adapun tujuan penulisan ini adalah untuk : 1. Menambah pengetahuan tentang penanganan database dan interkoneksinya dengan aplikasi berbasis Java. 2. Memahami metode pengimplementasian logika fuzzy ke dalam database (fuzzifikasi database). 3. Membuat suatu perangkat lunak yang dapat melakukan proses seleksi dalam memilih mahasiswa yang layak direkomendasikan untuk menerima beasiswa. 4. Memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan pendidikan program sarjana Teknik Elektro di Universitas Sumatera Utara. 1.3. Rumusan Masalah Dalam pengembangan sistem untuk perekomendasian beasiswa ini, database mahasiwa dibangun dengan menggunakan MySQL Server 5. Data-data yang disimpan di dalam sistem database ini adalah data-data yang bersifat crisp, sehingga hal pertama yang harus dilakukan adalah memfuzzifikasi data-data tersebut. Untuk proses fuzzifikasi data dan tampilan bagi pengguna dibangun dengan menggunakan bahasa program Java dengan acuan Java Standard Edition versi 6.0 (Mustang). Untuk proses fuzzifikasi ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, yaitu menentukan fungsi keanggotaan, menentukan himpunan fuzzy, dan menentukan domain untuk masing-masing himpunan.
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
0 komentar:
Posting Komentar