SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KOMPUTER TABLET MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING

• Main Author: Abdilah, Taufik Ismail (Author)
• Format: Book
• Published: 2015-01-30.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upi.edu/17357/2/S_KOM_0807643_title.pdf; http://repository.upi.edu/17357/1/S_KOM_0807643_abstract.pdf; http://repository.upi.edu/17357/2/S_KOM_0807643_table_of_content.pdf; http://repository.upi.edu/17357/3/S_KOM_0807643_chapter1.pdf; http://repository.upi.edu/17357/4/S_KOM_0807643_chapter2.pdf; http://repository.upi.edu/17357/5/S_KOM_0807643_chapter3.pdf; http://repository.upi.edu/17357/6/S_KOM_0807643_chapter4.pdf; http://repository.upi.edu/17357/2/S_KOM_0807643_chapter5.pdf; http://repository.upi.edu/17357/3/S_KOM_0807643_bibliography.pdf; http://repository.upi.edu/17357/2/S_KOM_0807643_appendix.pdf
• Keywords: Q Science (General)

Dalam pemilihan suatu barang yang memiliki banyak spesifikasi misalnya komputer tablet diperlukan informasi penunjang berupa rekomendasi. Rekomendasi dapat dihasilkan dengan berbagai cara salah satunya mengevaluasi atribut-atribut spesifikasi dari barang yang diinginkan. Metode yang dipakai peneliti untuk merekomendasikan komputer tablet adalah Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM). Evaluasi atribut-atribut dilakukan dengan cara mengagregasi rating kepentingan dengan rating kecocokan alternatif yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam penelitian ini dari semua atribut yang dimiliki oleh alternatif yaitu komputer tablet tidak semua dipakai dalam proses rekomendasi karena beberapa atribut tidak bisa dinilai ratingnya. Atribut yang dipakai dalam penelitian ini antara lain harga baru (rupiah), harga bekas (rupiah), ukuran layar (inci), panjang layar (millimeter), lebar layar(millimeter), density (pixel per inch / ppi), panjang fisik (millimeter), lebar fisik (millimeter), ketebalan (millimeter), berat (gram), kapasistas memory internal (GB), kapasitas RAM (MB) dan sebagainya. Rating kecocokan dan rating kepentingan dibuat menjadi 5 kriteria yaitu Sangat Rendah (SR), Rendah (RD), Sedang (SD), Tinggi (TG), dan Sangat Tinggi (ST). Peneliti melakukan beberapa eksperimen dengan memasukan kriteria kepentingan yang semuanya berisi rating sangat rendah, semua rating sangat tinggi, dan rating secara random. Dari eksperimen yang dilakukan dihasilkan rekomendasi mampu menghasilkan keluaran yang mewakili keinginan pengguna.