Publisher

UNDANAUNDANA

Journal J-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaJ-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika Abstract

Metode Fuzzy Mamdani dikenal juga dengan nama metode MinMax, yaitu dengan mencari nilai minimum dari setiap aturan dan nilai maksimum dari gabungan konsekuensi setiap aturan tersebut. Sedangkan skoring merupakan suatu proses pengubahan jawaban instrumen menjadi angka-angka yang merupakan nilai kuantitatif dari suatu jawaban terhadap item dalam instrument. Pada penelitian ini, penulis menerapkan Fuzzy Mamdani dan Skoring dapat diimplementasikan dalam pembuatan aplikasi pemilihan laptop atau notebook berdasarkan tingkat ketepatan. Perhitungan tingkat ketepatan berdasarkan 5 input fuzzy yang memiliki porsi 70% dan 10 input skoring yang memiliki porsi 30%. Keluaran sistem berupa daftar rekomendasi tingkat ketepatan pemilihan laptop/notebook berdasarkan urutan tertinggi sampai terendah. Berdasarkan proses pengujian maka didapatkan hasil: Sistem dapat memberikan kemudahan bagi konsumen dalam memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk memilih laptop/notebook yang tepat dan sesuai dengan harapan. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil survei yang melibatkan 100 konsumen dan menghasilkan 90% yang menyatakan terbantu oleh aplikasi pemilihan laptop/notebook tersebut.

Conclusion

Sistem memudahkan konsumen memperoleh informasi untuk memilih laptop/notebook yang tepat, terbukti 90% dari 100 konsumen merasa terbantu.Proses pemilihan menjadi lebih cepat, hanya 1 menit dibandingkan 10 menit secara manual.Metode fuzzy Mamdani dan skoring dapat diimplementasikan pada aplikasi perangkat lunak, memberikan urutan prioritas rekomendasi dari tertinggi ke terendah.

Future Research

Penelitian selanjutnya dapat mengkaji bagaimana menambahkan dimensi preferensi pengguna yang lebih luas, seperti masa pakai baterai, ketahanan fisik, dan dukungan layanan purna jual, ke dalam model fuzzy‑Mamdani‑skoring untuk meningkatkan ketepatan rekomendasi laptop. Selanjutnya, perlu dilakukan evaluasi implementasi sistem pada platform web atau aplikasi seluler yang menyediakan umpan balik waktu‑nyata dari pengguna, sehingga dapat dibandingkan tingkat kemudahan penggunaan dan tingkat adopsi dengan versi desktop yang sudah ada. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan teknik pembelajaran mesin, misalnya jaringan saraf fuzzy (neuro‑fuzzy), untuk secara otomatis memperoleh bobot aturan dan parameter dari dataset konsumen yang lebih besar, sehingga sistem dapat beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan tren pasar. Akhirnya, studi longitudinal dapat dilakukan untuk menilai dampak jangka panjang penggunaan sistem terhadap keputusan pembelian dan kepuasan konsumen, dengan mengumpulkan data sebelum dan sesudah penggunaan aplikasi. Dengan demikian, penelitian-penelitian tersebut diharapkan dapat memperluas kapabilitas sistem, meningkatkan akurasi rekomendasi, dan memperkuat penerimaan teknologi di kalangan pembeli laptop.

Metadata

File size	249.43 KB
Pages	7
DMCA	Report