SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENDETEKSI TIPE KECERDASAN ANAK MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC - Sukma Ariandhi/Danang Aditya Nugraha sukma A/Danang Aditya Nugraha (Fakultas Sains dan Teknologi, 2015)
AbstrakDalam menentukan kecerdasan anak, seorang guru membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menganalisa dan mendapatkan output tes dari perhitungan dengan metode tertentu secara manual. Sistem pendukung keputusan mendeteksi tipe kecerdasan anak digunakan untuk membantu guru memprediksi tipe kecerdasan. Untuk membantu memprediksi kecerdasan anak tersebut digunakan metode Fuzzy Logic. Fuzzy Logic menghitung derajat keanggotaan masing-masing tipe kecerdasan, Analisa kebutuhan dilakukan dengan menganalisa Data Flow Diagram dan Flowchart. Implementasi perancangan menggunakan bahasa pemrograman Delphi.Pengujian fungsionalitas dengan metode black-box menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan ini telah memenuhi kebutuhan yang telah dijabarkan pada tahap analisis kebutuhan. Pengujian juga dilakukan langsung kepada anak dengan mengambil sampel 10 anak, kemudian dari hasil pengujian tersebut dibandingkan dengan cara manual, menggunakan sistem ini dapat memperoleh hasil yang lebih cepat.Kata Kunci: Kecerdasan anak, Sistem pendukung keputusan, Fuzzy logicAbstractTo determine the children’s intelligence, the teacher manually needs enough time to analyze and get test output from calculation of some certain methods. Decision support systemdetects the type of children’s intelligence used for helping the teacher to predict the type of inteligence.Predicting children’s intelligence uses Fuzzy Logic. Fuzzy Logic calculates the degrees of each type of intelligence membership. Requirement analysis can be done by analysing Flow Diagram Data and Flowchart. The implementation of design uses Delphi programming language.The functionality’s test using black-box method shows this decision support system has fullfiled the requirement that has explained on the phase of requirements analysis. This test directly also can be done by taking 10 children as sample, then the test result is compared to manual approach, by using this system we can get the result quickly.Keywords: : Children’s Intelligence, Decision Support System, fuzzy logic