Implementasi fuzzy database Tahani pada pemilihan mobil listrik

INDONESIA:

Mobil listrik merupakan inovasi kendaraan ramah lingkungan yang semakin diminati masyarakat. Namun, sebagian calon pembeli masih mengalami kesulitan dalam memilih mobil listrik yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Fuzzy Database Tahani dalam memberikan rekomendasi pemilihan mobil listrik berdasarkan preferensi pengguna.

Proses implementasi dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu: penentuan variabel dan kriteria (harga, kapasitas baterai, waktu pengisian baterai, jarak tempuh per pengisian, dan kecepatan maksimal), pembentukan himpunan fuzzy dan domainnya, transformasi data ke bentuk fuzzy melalui fungsi keanggotaan, perhitungan derajat keanggotaan, perhitungan nilai fire strength, serta penentuan hasil rekomendasi. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan, yaitu metode standar dengan operasi irisan dan metode modifikasi yang menggunakan bobot pada tiap variabel.

Hasil menunjukkan bahwa metode modifikasi menghasilkan nilai fire strength yang lebih tinggi dan bervariasi, dengan nilai tertinggi mencapai 0,86, dibandingkan metode irisan yang hanya mencapai 0,54. Mobil-mobil seperti Hyundai Ioniq 5 dan beberapa varian Wuling seperti BingouEV dan Cloud EV direkomendasikan dengan skor yang lebih baik pada metode modifikasi. Hal ini membuktikan bahwa pendekatan modifikasi lebih mampu mempertimbangkan kontribusi setiap kriteria secara adil dan memberikan hasil yang lebih proporsional serta realistis dalam sistem rekomendasi berbasis data tak pasti.

ENGLISH:

Electric cars are an environmentally friendly innovation that is increasingly attracting public interest. However, many prospective buyers still face difficulties in selecting an electric vehicle that meets their desired criteria. This study aims to implement the Fuzzy Database Tahani method to assist consumers in making decisions based on user preferences.

The implementation process involves several structured steps, including the determination of variables and criteria (price, battery capacity, charging time, range per charge, and maximum speed), the formation of fuzzy sets and their respective domains, data transformation into fuzzy form through membership functions, computation of membership degrees, calculation of fire strength, and final recommendation determination. This research compares two approaches: the standard method using intersection operations and a modified method that applies weighted values to each input variable.

The results show that the modified method produces higher and more varied fire strength values, with the highest score reaching 0.86, compared to the intersection method which only reaches 0.54. Vehicles such as the Hyundai Ioniq 5 and several Wuling variants like the BingouEV and Cloud EV are recommended with better scores using the modified method. This proves that the modified approach is more capable of fairly considering the contribution of each criterion and provides more proportional and realistic results in recommendation systems based on uncertain data.

ARABIC:

السيارات الكهربائية هي ابتكارات سيارات صديقة للبيئة يزداد الطلب إليها الجمهورعليها. ومع ذلك ، لا يزال بعض المشترين المحتملين يواجهون صعوبة في اختيار السيارة الكهربائية تلبي المعايير المطلوبة. هدفت هذه الدراسة إلى تطبيق طريقة "تهاني" لقاعدة البيانات الضبابية في تقديم توصيات لاختيار السيارات الكهربائية بناء على تفضيلات المستخدمين.

تم عملية التنفيذ من خلال عدة مراحل وهي: تحديد المتغيرات والمعايير (السعر ، سعة البطارية ، وقت شحن البطارية ، الأميال لكل شحنة ، السرعة القصوى) ، تكوين مجموعات غامضة ومجالاتها ، تحويل البيانات إلى أشكال غامضة من خلال وظائف العضوية ، حساب درجات العضوية ، حساب قيم قوة الحريق ، وكذلك تحديد نتائج التوصيات.

تقارن هذه الدراسة بين نهجين ، وهما الطريقة القياسية مع عملية الشريحة وطريقة التعديل التي تستخدم الأوزان على كل متغير. تُشير النتائج إلى أن المنهج المعدل يُنتج قيماً أعلى وأكثر تنوعًا لقوة الاشتعال (fire strength)، حيث بلغت القيمة القصوى 0.86، مقارنةً بطريقة التقاطع التقليدية التي لم تتجاوز 0.54. وقد أظهرت السيارات مثل Hyundai Ioniq 5 وبعض الطرازات من Wuling مثل BingouEV و Cloud EV أداءً أفضل وفقاً للمنهج المعدل. وتدل هذه النتائج على أن المنهج المعدل أكثر كفاءة في تقييم مساهمة كل معيار بشكل عادل، مما يُسهم في تقديم
توصيات أكثر دقة وواقعية ضمن نظام توصية يعتمد على بيانات غير مؤكدة.