Pengujian Terhadap Perhitungan Manual

BAB IV ANALISIS HASIL IMPLEMENTASI

4.1 Pengujian Terhadap Perhitungan Manual

Pengguna ingin membandingkan kuliner dengan kategori Resto Bintang. Pengguna memilih 4 kuliner yang akan dibandingkan. Dalam hal ini, pengguna telah memilih 4 kuliner untuk dibandingkan, yaitu :

Setelah itu sistem akan menghitung jarak antara pengguna dengan seitpa lokasi kuliner.

Gambar 4. 2 Mendapatkan jarak tiap-tiap lokasi (1)

Pengguna lalu memasukkan bobot kepentingan dari setiap kriteria dengan nilai : Keberagaman Menu 20%, Fasilitas 20%, Kenyamanan 20%, Harga 20%, Jarak 20%.

Gambar 4. 4 Hasil rekomendasi kuliner (1)

Gambar diatas adalah hasil rekomendasi dengan menggunakan metode SAW. Terlihat bahwa kuliner dengan id kuliner KUL_1610270310 (The Waroengs Of Raminten) mendapat skor 0.641, KUL_1610281222 (Rumah Makan Pringsewu) dengan skor 0.863, KUL_1610291209 (Sushi Tei Gejayan) dengan skor 0.787, dan KUL_1610291229 (De Sushi) dengan skor 0.785. Kuliner dengan nilai paling tinggi merupakan kuliner yang direkomendasikan oleh sistem yaitu KUL_1610281222 (Rumah Makan Pringsewu) dengan skor 0.863.

Perhitungan manual dalam sistem ini adalah sebagai berikut : User telah memilih kuliner sebagai berikut :

Gambar 4. 5Kuliner pilihan pengguna (1)

4 kuliner yang dipilih oleh user mempunyai nilai alternatif per kriteria yang berbeda-beda. Nilai ini tergantung masukan nilai alternatif per kriteria dari administrator. Khusus untuk kriteria Jarak, nilai kriteria jarak didapat dari lokasi

pengguna dengan lokasi setiap kuliner. Nilai kriteria jarak dalam satuan meter (m).

Tahap-tahap normalisasi bobot kriteria untuk memaksimalkan kriteria ragam menu, fasilitas dan kenyamanan dengan rumus :

Lalu untuk penerapan rumus untuk normalisasi kriteri ragam menu, fasilitas dan kenyamanan yaitu :

Gambar 4. 6 Normalisasi kriteria ragam menu (1)



The Waroengs Of Raminten :

 Rumah Makan Pringsewu :

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Gambar 4. 7 Normalisasi kriteria Fasilitas (1)  The Waroengs Of Raminten :

 Rumah Makan Pringsewu :

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Gambar 4. 8 Normalisasi kriteria kenyamanan (1)  The Waroengs Of Raminten :

 Rumah Makan Pringsewu :

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Tahap-tahap normalisasi bobot kriteria untuk meminimalkan kriteria harga dan jarak dengan rumus :

Lalu untuk penerapan rumus untuk normalisasi kriteria harga dan jarak yaitu :

Gambar 4. 9 Normalisasi kriteria harga (1)

 The Waroengs Of Raminten :

 Rumah Makan Pringsewu :

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Gambar 4. 10 Normalisasi kriteria jarak (1)  The Waroengs Of Raminten :

 Rumah Makan Pringsewu :

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Maka didapat tabel kriteria ternormalisasi sebagai berikut :

Keterangan :  c1 : kriteria ragammenu  c2 : kriteria fasilitas  c3 : kriteria kenyamanan  c4 : kriteria harga  c5 : kriteria jarak

Sebelumnya, pengguna telah memasukkan bobot kepentingan setiap kriteria yaitu :  Ragammenu : 20%  Fasilitas : 20%  Kenyamanan : 20%  Harga : 20%  Jarak : 20%

Bobot kepentingan setiap kriteria diatas diubah menjadi bentuk desimal dan sehingga bernilai:  Ragammenu : 0.2  Fasilitas : 0.2  Kenyamanan : 0.2  Harga : 0.2  Jarak : 0.2

Setelah didapat tabel ternormalisasi per kriteria dan bobot kepentingan setiap kriteria, maka dengan rumus :

Akan dihitung hasil akhir rekomendasi kuliner :  The Waroengs Of Raminten

 Rumah Makan Pringsewu:

 Sushi Tei Gejayan :

 De Sushi :

Sehingga didapat hasil akhir rekomendasi kuliner sebagai berikut :  The Waroengs Of Raminten : 0.6405

 Rumah Makan Pringsewu : 0.8634  Sushi Tei Gejayan : 0.7867

Contoh 2

Pengguna ingin membandingkan kuliner dengan kategori Cafe. Pengguna memilih 6 kuliner yang akan dibandingkan. Dalam hal ini, pengguna telah memilih 6 kuliner untuk dibandingkan, yaitu

Gambar 4. 12 Pemilihan kuliner Pemilihan kuliner

Setelah itu sistem akan menghitung jarak antara pengguna dengan setiap lokasi kuliner yang telah dipilih. Nilai jarak akan di masukkan pada kolom jarak dibawah ini

Pengguna lalu memasukkan bobot kepentingan dari setiap kriteria dengan nilai : Keberagaman Menu 25%, Fasilitas 15%, Kenyamanan 10%, Harga 20%, Jarak 30%.

Gambar 4. 14 Mengisi Bobot Kepentingan (2)

Gambar 4. 15 Hasil rekomendasi kuliner

Gambar diatas adalah hasil rekomendasi dengan menggunakan metode SAW. Terlihat bahwa kuliner dengan id kuliner KUL_1610280302 (Susu Lovers Café) mendapat skor 0.9375, KUL_1611100257 (Potus Et Cibus Cafe) dengan skor 0.69056, dan KUL_1610280311 (Marry Anne ice cream) dengan skor 0.6873. Kuliner dengan nilai paling tinggi merupakan kuliner yang

direkomendasikan oleh sistem yaitu KUL_1610280302 (Susu Lovers Café) dengan skor 0.9375.

Perhitungan manual dalam sistem ini adalah sebagai berikut : User telah memilih kuliner sebagai berikut :

Gambar 4. 16 Kuliner pilihan pengguna (2)

6 kuliner yang dipilih oleh user mempunyai nilai alternatif per kriteria yang berbeda-beda. Nilai ini tergantung masukan nilai alternatif per kriteria dari administrator. Khusus untuk kriteria Jarak, nilai kriteria jarak didapat dari lokasi pengguna dengan lokasi setiap kuliner. Nilai kriteria jarak dalam satuan meter (m).

Tahap-tahap normalisasi bobot kriteria untuk memaksimalkan kriteria ragam menu, fasilitas dan kenyamanan dengan rumus :

Lalu untuk penerapan rumus untuk normalisasi kriteri ragam menu, fasilitas dan kenyamanan yaitu :

Gambar 4. 17 Normalisasi kriteria ragam menu

 Susu Lovers Café :

 Mary Anne ice cream :

 Potus Et Cibus Cafe :

 Jasmine Café Bakery :

 Djoeragan Susu :  Vian Cafe :

Gambar 4. 18 Normalisasi kriteria Fasilitas

 Susu Lovers Café :

 Mary Anne ice cream :

 Potus Et Cibus Cafe :

 Jasmine Café Bakery :

 Djoeragan Susu :  Vian Cafe :

Gambar 4. 19 Normalisasi kriteria kenyamanan

 Susu Lovers Café :

 Mary Anne ice cream :

 Potus Et Cibus Cafe :

 Jasmine Café Bakery :

 Djoeragan Susu :

 Vian Cafe :

Tahap-tahap normalisasi bobot kriteria untuk meminimalkan kriteria harga dan jarak dengan rumus :

Lalu untuk penerapan rumus untuk normalisasi kriteria harga dan jarak yaitu :

Gambar 4. 20 Normalisasi kriteria harga

 Susu Lovers Café :

 Mary Anne ice cream :

 Potus Et Cibus Cafe :

 Jasmine Café Bakery :

 Djoeragan Susu :

 Vian Cafe :

Gambar 4. 21 Normalisasi kriteria jarak

 Susu Lovers Café :

 Mary Anne ice cream :

 Potus Et Cibus Cafe :

 Jasmine Café Bakery :  Djoeragan Susu :  Vian Cafe :

Maka didapat tabel kriteria ternormalisasi sebagai berikut :

Gambar 4. 22 kriteria ternormalisasi Keterangan :  c1 : kriteria ragammenu  c2 : kriteria fasilitas  c3 : kriteria kenyamanan  c4 : kriteria harga  c5 : kriteria jarak

Sebelumnya, pengguna telah memasukkan bobot kepentingan setiap kriteria yaitu :  Ragammenu : 25%  Fasilitas : 15%  Kenyamanan : 10%  Harga : 20%  Jarak : 30%

Bobot kepentingan setiap kriteria diatas diubah menjadi bentuk desimal dan sehingga bernilai:

 Ragammenu : 0.25  Fasilitas : 0.15  Kenyamanan : 0.1  Harga : 0.2

 Jarak : 0.3

Setelah didapat tabel ternormalisasi per kriteria dan bobot kepentingan setiap kriteria, maka dengan rumus :

Akan dihitung hasil akhir rekomendasi kuliner :  Susu Lovers Café :

=

 Mary Anne ice cream :

=

 Potus Et Cibus Cafe

=

 Jasmine Café Bakery :

=

=  Vian Cafe =

Sehingga didapat hasil akhir rekomendasi kuliner (dipilih 4 rekomendasi teratas) sebagai berikut :

 Susu Lovers Café : 0.9375

 Djoeragan Susu : 0.₇₁₂₆₇

 Potus Et Cibus Cafe : 0.₆₉₀₅₆

 Mary Anne ice cream : 0.68737

Hasil pengujian dari sistem dengan hasil perhitungan manual yang menunjukan kecocokan, sehingga dapat dikatakan bahwa sistem berjalan dengan baik sesuai dengan rancangannya.