T1__Full text Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tempat Makan Berbasis Android Menggunakan Metode Weighted Product (WP) T1 Full text

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan

Tempat Makan Berbasis Android Menggunakan Metode

Weighted Product (WP)

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada Fakultas Teknologi Informasi

untuk memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Peneliti:

Riyan Adhi Prihasto (672011182)

Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Program Studi Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana

1

1. Pendahuluan

Tempat makan atau yang sering disebut rumah makan adalah istilah untuk tempat yang menyedian makanan untuk dijual kepada masyarakat. Mayoritas rumah makan menyediakan tempat kepada pembeli untuk menyantap hidangan di tempat. Pembeli tidak diharuskan untuk menyatap makanan di rumah makan tersebut, pembeli dapat membawa makanan yang mereka pesan. Bahkan beberapa rumah makan menyediakan jasa antar makanan langsung kepada pembeli. Beberapa rumah makan mempunyai spesialisasi menu mereka, misalkan rumah makan Padang yang menyediakan berbagai makanan khas padang. Tetapi banyak juga yang tidak mengkhususkan menu masakan mereka. Tidak hanya pada menu yang berbeda, banyak faktor yang menjadi pembeda pada setiap rumah makan.

Berdasarkan analisis yang dilakukan terhadap masyarakat Salatiga dalam proses pencarian rumah makan, faktor yang menjadi pembeda pada rumah makan antara lain harga, menu, jarak, fasilitas, dan pelayanan. Itulah faktor-faktor yang menjadi perhitungan masyarakat dalam memilih tempat makan. Harga yang berbeda pada menu yang sama pada tiap-tiap rumah makan sangat mempengaruhi pertimbangan masyarakat dalam mencari rumah makan. Menu adalah daftar makanan yang disediakan rumah makan. Banyaknya menu yang ada pada rumah makan menjadi nilai lebih untuk dipertimbangkan dalam memilih rumah makan. Jarak menjadi faktor penting untuk beberapa masyarakat, masyarakat cenderung memilih tempat makan dengan jarak yang dekat. Fasilitas dan pelayanan menjadi nilai tambah bagi masyarakat untuk memilih rumah makan.

Faktor pembeda pada rumah makan menjadi masalah untuk beberapa orang. Semakin banyaknya pilihan yang ada dengan keunggulan dan kekurangannya, menambah kendala yang dihadapi bagi calon pembeli. Hal ini menjadi kendala dalam menentukan rumah makan. Masyarkat tidak dapat dengan cepat menentukan, bahkan perlu diadakan musyawarah terlebih dahulu jika akan makan bersama. Waktu yang dihabiskan dalam penentuan rumah makan memakan waktu sampai 30 menit.

Kendala yang dihadapi saat akan mencari rumah makan, mendorong untuk merancang dan membuat sistem pendukung keputusan yang dapat membantu memberikan rekomendasi rumah makan berdasarkan kriteria-kriteria yang diinginkan calon konsumen. Dorongan ini menjadi pertimbangan untuk membuat sistem pendukung keputusan dengan judul “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tempat Makan Berbasis Android Menggunakan Metode Weighted Product (WP)”. Penelitian ini menggunakan metode WP dikarenakan metode WP

merupakan salah satu metode penyelesaian multi kriteria dimana dalam mencari rumah makan terdapat kriteria yang dipertimbangkan, yaitu jarak, harga, menu, pelayanan, fasilitas. Hasil dari penelitian ini dengan sistem pendukung keputusan pencarian rumah makan ini nantinya dapat mempersingkat waktu yang awalnya 30 menit menjadi sekitar 10 menit. Hal tersebut dapat terjadi karena dipersingkatnya waktu untuk mencari oleh sistem. Dibuatnya sistem dalam bentuk mobile, menjadikan sistem dengan mudah diakses pengguna dimana saja.

2

sehingga penelitian ini sendiri memiliki batasan dalam pembahasan. Batasan tersebut antara lain, proses pencarian menggunakan algoritma tertentu, tidak membahas tentang keamanan data dan aplikasi yang dikembangkan digunakan untuk menyelesaikan permasalah lamanya waktu dalam penentuan rumah makan.

2. Kajian Pustaka

Penelitian pertama dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Restoran Di Kota Bengkulu Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw)

Berbasis Sistem Operasi Android”. Penelitian tentang perancangan sistem pendukung keputusan pencarian rumah makan di kota Bengkulu menggunakan metode SAW. Dalam penelitian itu terdapat satu langkah untuk dapat mendapatkan rangking dari atribut-atribut yang ada yaitu metode SAW. Metode SAW memerlukan lahkan menormalisasi keputusan X. Output dari pencarian adalah rangking rumah makan tanpa adanya informasi [1]. Perbedaannya dengan penelitian ini, digunakannya metode WP, metode pengambilan keputusan multi kriteria tanpa perlu menormalisasi keputusan X. Hal ini mempercepat dalam perhitungan. Kemudian informasi lengkap tentang menu makanan yang ada dan harga. Selain itu terdapat informasi lokasi rumah makan dan petunjuk jalan bagi pengguna.

Metode WP juga diguakan dalam menyelesaikan perancangan sistem pendukung keputusan dalam pembelian TV layar datar dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan untuk Merekomendasikan TV Layar Datar Menggunakan Metode Weighted Product (WP)”. Metode WP digunakan untuk menentukan TV mana yang sesuai dengan kriteria dari pengguna. Adapun atribut-atribut yang

digunakan adalah ukuran, berat, harga, merk, lebar layar [2].

Jika dibandingkan pada penelitian sebelumnya penelitian ini berfokus pada informasi yang didapat pengguna, sehingga pengguna dengan mudah mendapatkan informasi rumah makan yang memang direkomendasikan sesuai perangkingan dengan metode WP. Adapun fitur lain yang ditambahkan adalah atribut jarak yang datanya dinamis sesuai dari lokasi pengguna.

Aplikasi mobile berbasis Android adalah suatu aplikasi yang berjalan pada piranti mobile atau ponsel yang menggunakan sistem operasi Android. Andoid sendiri adalah sistem operasi open source buatan milik Google yang dapat menjalankan

berbagai aplikasi bawaan maupun dari luar. Dipilihnya android menjadi sistem operasi untuk pengambangan aplikasi ini adalah banyaknya penggunaa Andrid di masyarakat dan terbukanya sumber dari aplikasi yang memudahkan dalam pengembangannya.

SQLite merupakan database yang bersifatACID-compliant dan memiliki ukuran code-library yang relatif kecil, ditulis dalambahasa C. SQLite merupakan proyek yang bersifatpublic domainyang dikerjakan olehD. Richard Hipp. SQLite

adalah sebuah open source database yang telah ada cukup lama, cukup stabil, dan sangat terkenal pada perangkat kecil, termasuk Android. Android menyediakan database relasional yang ringan untuk setiap aplikasi menggunakan SQLite [3].

3

oleh Google [4].

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambil keputusan dalam situasi yang terstruktur dan situasi yang tidak tersetruktur [5].

Gambar 1. Komponen SPK[5]

Gambar 1 menunjukan bahwa pada sistem pendukukung keputusan terdiri dari beberapa subsistem yang ada, yaitu [5]: 1) Data management, termasuk database

yang berisi data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management System (DBMS). Data management pada penelitian ini adalah database rumah makan yang berisi tabel rumahmakan, dengan kolom id, nama, harga, menu, fasilitas, pelayanan, lat, lng, jarak, s, v. Tabel menumakan dengan kolom id, id_rm, nama, harga, jenis. Tabel-tabel yang ada pada database

PendukungKeputusan saling berhubungan dan sebagai data untuk perhitungan. 2)

Model management, melibatkan model finansial, statistikal, management science, atau berbagai model kuantitatif lainnya sehingga dapat memberikan ke sistem suatu suatu kemampuan analitis dan manajemen software yang diperlukan. Model management dalam penelitian ini adalah perhitungan mengunakan metode WP. Perhitungan ini memanfaatkan data yang ada serta masukan prioritas dari calon kosumen sehingga didapat sebuah data yang dapat dihitung serta mendapat nilai ranking yang nantinya digunakan sebagai hasil rekomendasi. 3) Knowledge manager, dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang bertindak sendiri. Knowledge manager dalam penelitian ini adalah calon konsumen. Calon konsumen memasukkan prioritas kepentingan dari setiap kriteria. Kriteria yang sudah ditentukan akan diambil dari tabel rumahmakan, lalu dihitung menggunakan metode WP. Hasil dari perhitungan tersebut akan diranking dan dipilih lima terbaik sebagai hasil rekomendasi untuk calon konsumen. 4) User Interface, tampilan antarmuka dimana user dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS.

User interface pada penelitian ini adalah semua tampilan aplikasi sistem pendukung keputusan rumah makan.

4

(MADM). Metode WP mirip dengan Metode Weighted Sum (WS), hanya saja metode WP terdapat perkalian dalam perhitungan matematikanya. Metode WP juga disebut analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran [6]. Preferensi Ai diberikan pada Rumus 1 [7]:

� = ∏�= , dengan i = 1,2,...,m ...(1)

Dimana ∑ =1. adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.

Prefensi relatif dari setiap alternatif, diberikan pada Rumus 2: � = ∏�=1 �

∏� � �

=1 , dengan i = 1,2,...,m ...(2)

Langkah – langkah menggunakan metode WP [8]: 1) Mengalikan seluruh atribut bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atribut manfaat dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada atribut biaya. 2) Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. 3) Mencari nilai alternatif dengan melakukan langkah yang sama seperti langkah satu, hanya saja menggunakan nilai tertinggi untuk setiap atribut tertinggi untuk setiap atribut manfaat dan terendah untuk atribut biaya. 4) Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai standar (V(A*)) yang menghasilkan R. 5) Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.

3. Metode Penelitian dan Perancangan Sistem

Penelitian dilakukan dan diselesaikan melaui 5 tahapan penelitian yaitu [9] : 1) Analisis Kebutuhan dan pengumpulan data. 2) Perancangan sistem. 3) Perancangan aplikasi / program. 4) Implementasi dan pengujian sistem serta analisis hasil pengujian. 5) Penulisan laporan hasil penelitian. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Tahapan Penelitian [9]

5

makan di luar rumah atau di rumah makan. Karakterik narasumber yang lebih sering untuk makan di luar atau di rumah makan, menjadikan pertimbangan yang dihasilkan lebih tepat sasaran. Tentang apa saja yang menjadi pertimbangan dalam mencari rumah makan. Berdasarkan hasil dari wawancara yang dilakukan didapatkan informasi bahwa yang menjadi faktor utama dalam mencari rumah makan adalah harga, menu, jarak, pelayanan ,dan fasilitas. Selain itu informasi tentang rumah makan seperti menu apa saja yang ada pada rumah makan dan lokasi rumah makan menjadi informasi yang penting untuk ada pada aplikasi. Untuk tahap kedua, ketiga dan keempat dilakukan perancangan sistem pendukung keputusan menggunakan metode pengembangan sistem Prototype. Untuk tahap kelima dilakukan penulisan laporan ilmiah dan artikel ilmiah.

Metode Prototyping menjadi metode yang digunakan pada penelitian ini,

selama proses pengembangan dilakukan komunikasi secara intensif antara pengembang dengan pengguna. Metode ini membantu proses pengembangan perangkat lunak dengan cara membuat model dari perangkat lunak yang akan dibuat. Pengembagan perangkat lunak dengan metode ini dilakukan secara bertahap, yaitu dengan membuat prototype yang sederhana terlebih dahulu, setelah itu prototype

akan dikembangkan dari waktu ke waktu hingga perangkat lunak selesai dikembangkan atau sudah sesuai dengan kebutuhan dari pengguna [10]. Tahap-tahap yang dilakukan pada metode prototype ditunjukan pada Gambar 3

Gambar 3 Metode Prototype [9]

Untuk mengetahui apa saja yang dibutukah pengguna pada aplikasi yang akan dikembangkan, maka dilakukan tahap pertama pada metode prototype yaitu mendengarkan pengguna. Informasi yang didapat dianalisa dan diubah kedalam bentuk yang lebih sederhana untuk memudahkan tahap berikutnya dan menudahkan dalam pengimplementasian kedalam sistem.

Informasi yang didapat dari pengguna didapatkan beberapa informasi yang nantinya menjadi atribut-atribut dalam penentuan kriteria apa saja yang penting. Lalu informasi apa saja yang ingin pengguna dapatkan dari sistem. Atribut-atribut yang digunakan pada aplikasi adalah harga, menu, jarak, fasilitas, dan pelayanan. Harga adalah patokan atau harga dari rata-rata menu yang ada pada rumah makan. Menu adalah banyak sedikitnya menu yang ada pada rumah makan. Jarak adalah jarak lokasi rumah makan dari pengguna. Fasilitas adalah fasilitas yang ada pada rumah makan. Pelayanan adalah tinggat kepuasan pembeli dari pelayanan yang diberikan rumah makan, diambil dari rating rumah makan.

6

versi 2.2.3 dengan SDK Andoid 5.1 Lollipop. Tetapi diturunkan ketentuannya mendjadi Android 4.4 Kitkat supaya banyak perangkat Android lama dapat menjalankan aplikasi ini nantinya. Dipilihnya Android 4.4 Kitkat menjadi sistem operasi perancangan aplikasi ini adalah banyaknya masyarakat yang menggunakan

Android versi 4.4 Kitkat ini merujuk pada data statistik pada Android Studio. Untuk

database nya menggunakan SQLite.

Perancangan sistem dalam penelitian ini dibuat dalam bentuk diagram UML. Diagram UML meliputi use case diagram, activity diagram dan class diagram. Berikut ini akan dijelaskan masing-masing diagram yang telah dibuat.

Gambar 4 Use Case Diagram

Gambar 4 merupakan use case diagram yang menjelaskan bagaimana aplikasi akan dibuat. Sistem ini memiliki tiga aktor yaitu Admin, User (pengguna) dan Rumah Makan. Aktor pengguna memiliki hak akses untuk mencari rumah makan dan melihat rumah makan yang sudah direkomendasikan aplikasi. Selanjutnya aktor admin disini memiliki hak akses paling tinggi, sehingga dapat melakukan pengelolaan data rumah makan dan data menu makan. Aktor terakhir yaitu rumah makan memiliki akses untuk mendaftarkan rumah makannya yang sebelumnya harus divalidasi dahulu.

7

Aktor pengguna dapat melihat menu yang terhubung dengan rumah makan. Sebelum masuk ke melihat rumah makan, aktor pengguna melakukan pencarian rumah makan dahulu. Aktor pengguna tidak dapat langsung untuk melihat semu menu, hanya menu yang ada pada rumah makan yang direkomendasikan saja yang dapat dilihat.

Pengolahan menu dilakukan aktor admin. Ketika aktor rumah makan ingin menghilangkan menu yang ada pada rumah makan, maka harus melalui aktor admin.

Gambar 5 Activity Diagram Pencarian Rumah Makan

Gambar 5 merupakan activity diagram yang menggambarkan proses pencarian rumah makan yang dilakukan oleh pengguna. Aktivitas dimulai dari pengguna membuka aplikasi dan masuk ke dalam sistem. Sistem dengan otomatis mengambil data pengguna, data dari pengguna yang diambil oleh sistem adalah cache aplikasi dan lokasi dari pengguna. Kemudian sistem menampilkan form kriteria yang nantinya akan diisi pengguna. Setelah form sudah diisi lalu sistem mengolah data yang sudah masuk kemudian menampilkan rekomendasi rumah makan hasil olah data tadi.

Gambar 6 Activity Diagram Pemilihan Rumah Makan

8

yang telah sistem olah datanya sebelumnya. Rekomendasi berdasarkan pada kriteria yang pengguna masukan. Aktivitas dimulai ketika pengguna memilih salah satu rumah makan yang ada di list. Lalu sistem menampilkan informasi umum dari rumah makan dan juga menampilkan menu dari rumah makan. Pengguna klik pada lambang lokasi kemudian sistem menampilkan lokasi dari rumah makan.

Gambar 7 Activity Diagram Pemberian Rekomendasi

Gambar 7 merupakan activity diagram pemberian rekomendasi. Proses dimana sistem memberikan rekomendasi kepada pengguna. Dimulai dari pengguna memasukan kriteria yang diinginkan, lalu sistem mengambil data tersebut. Lalu data diolah atau dihitung oleh sistem, kemudian ditampung. Sistem melakukan pengecekan apakah form untuk budget lebih dari 0 atau tidak. Jika budget diatas 0 maka sistem tidak akan menampilkan menu-menu yang memiliki harga diatas dari badget yang telah dimasukan.

Gambar 8 Class Diagram

9

yang digunakan yaitu class model dan class controller. Class model digunakan untuk melakukan komunikasi antara aplikasi dengan database, sedangkan class controller

digunakan untuk mengolah data dari model da[n menampilkannya pada user interface. Class model dalam aplikasi ini memiliki 2 class dan 7 controller.

4. Hasil Implementasi dan Pembahasan

Aplikasi pendukung keputusan memiliki beberapa fitur yang didapatkan oleh pengguna. Sebagai aplikasi utilitas, aplikasi haruslah dengan tampilan atau interface

yang baik. Tampilan yang baik yaitu antara lain dari pemilihan warna yang sesuai dan sederhana, mudah dalam navigasi, dan mudah dalam penggunaanya. Tampilan yang baik juga memudahkan pengguna untuk menjalankan aplikasi tanpa harus ada bantuan atau petunjuk-petunjuk lainya. Aplikasi ini dibuat secara simpel dengan tujuan agar terfokus pada fitur-fitur yang ada. Alur dari jalannya aplikasi pun dibuat dengan memperhatikan fitur-fitur nya. Supaya pengguna tidak rancu dengan fitur yang tidak berkesinambungan.

Pertama kali pengguna menggunakan aplikasi, maka aplikasi akan memunculkan slide fitur-fitur yang ada pada aplikasi. Setelah penggunaan berikutnya, slide fitur-fitur tidak akan muncul. Ini bertujuan memberi tahukan kepada pengguna apa saja yang ada pada aplikasi, atau biasa disebut dengan slide intro. Juga menjadi identitas fungsi aplikasi. Tanpa slide intro pengguna akan kurang paham dengan fungsi aplikasi. Penggunaan gambar atau logo menambahkan penjelasasan kepada pengguna tanpa pengguna lebih rinci membaca tulisan penjelasan dibawah gambar.

10

Gambar 9 adalah splash screen fitur tempat makan, ini adalah fitur utama dari aplikasi. Fitur yang memudahkan pengguna dalam mencari rumah makan sesuai keinginan. Terdapat banyak rumah makan yang dapat ditemukan disekitar pengguna. Penjelasan pada gambar 9 akan memberikan informasi kepada pengguna bahwa aplikasi ini dapat memberikan informasi rumah makan.

Gambar 10 Slide Fitur Tentukan Kriteria

Gambar 10 adalah splash screen fitur tentukan kriteria. Fitur yang dapat memberika keluluasaan terhadap pengguna dalam mencari rumah makan. Tidak hanya mencari berdasarkan lokasi, fitur ini juga dapat mempertimbangkan harga, pelayanan, menu, dan fasilitas. Penjelasan pada gambar 10 menginformasikan aplikasi ini dapat menemukan rumah makan sesuai keinginan.

11

Gambar 11 adalah splash screen fitur petunjuk arah. Setelah pengguna mendapatkan rekomendasi rumah makan yang dicari, pengguna dapat mengetahui letak dari rumah makan yang dipilih. Penjelasan pada gambar 11 memberi tahukan kepada pengguna bahwa aplikasi ini dapat menampilkan lokasi dari rumah makan.

Gambar 12 Form Kriteria Awal

Gambar 13 Indeks Kriteria

Tampilan dari fitur utama aplikasi adalah form dengan beberapa input seperti pada gambar 12. Inputan adalah harga, menu, jarak, fasilitas, pelayanan, dan budget. Harga, menu, jarak, fasilitas, dan pelayanan menggunakan inputan spiner atau

dropdown yang berisikan indeks kriteria dari 1 sampai 5 seperti gambar 13. Untuk

12

Indeks kriteria menggunakan angka 1 sampai 5. Indeks ini dimaksudkan sebagai angka prioritas. Dari yang terkecil adalah 1 dan terbesar adalah 5. Setiap kriteria dapat diisikan indeks yang sama ataupun indeks yang berbeda.

Pada toolbar gambar 12 terdapat tombol pencarian dengan logo yang familiar yaitu kaca pembesar. Diharapkan pengguna mudah menggunakannya dan tidak terganggu dengan banyak item.

Gambar 14 Form Kriteria Dengan Indeks

Gambar 14 adalah form kriteria dengan indeks dan budget sudah terisi. Setelah indeks terisi, pengguna melakukan pencarian dengan tombol cari pada toolbar.

13

Gambar 15 adalah list dari hasil pencarian atau hasil dari rekomendasi setelah sebelumnya pengguna memasukan kriterianya. List ini sudah tersusun sesuai rekomendasi, dengan urutan teratas adalah rumah makan yang paling sesuai dengan kriteria pengguna.

Gambar 16 Rumah Makan

Pengguna memilih salah satu rumah makan yang direkomendasiakan. Gambar 16 adalah tampilan yang keluar setelah memilihnya. Terdapat gambar dari rumah makan, lalu list menu makanan dan minuman. Pada toolbar terdapat tombol lokasi.

14

Gambar 17 adalah tampilan peta dan petunjuk dari lokasi rumah makan. Pengguna dapat mengetahui lokasi dari rumah makan dan juga petunjuk aranya.

Kode Program 1 Mendapatkan Rangking Rekomendasi

Rangking didapatkan berdasarkan dari nilai v. V adalah hasil dari perhitungan menggunakan WP. Lalu ditarik dari database.

Kode Program 2 Update Data

Update data pada database dilakukan pada perhitungan. Ini dilakukan agar nilai s dan v berubah untuk perangkingan nantinya.

Kode Program 3 MemasukanData

Data dimasukan dengan memberikan semua isian pada semua field. Data dimasukan pada awal pengguna menggunakan aplikasi.

Kode Program 4 Perhitungan Metode SAW

Kode Program 4 adalah kode untuk menghitung atau perhitungan pendukung keputusan dengan metode WP. Tujuan dari kode tersebut adalah merubah nilai s dan v dari data rumah makan. Pertama diubah semua nilai s dan v dari setiap data, kemudian dimasukan perhitungan dengan mengambil nilai dari kriteria yang sudah dimasukan juga. Setelah mendapat nilai s dan v yang baru, update data tampungan

1.String query = "SELECT * FROM "+RM_TABLE_NAME+" ORDER BY v DESC";

2.SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();

3.Cursor cursor = db.rawQuery(query,null);

1. SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();

2. ContentValues contentValues = new ContentValues();

3. contentValues.put("s", s); 4. contentValues.put("v", v);

5. db.update("rumahmakan", contentValues, "id = ? ", new String[]

6. {Integer.toString(id) } );

1.DBHelper db = new DBHelper(getApplicationContext());

2....

3.if (db.getrowRumahMakan()== 0){

4. db.addRumahMakan(new RumahMakan("Joglo Ki Penjawi",20000,101,87,83,

5. 7.307886,110.495089,3300,0,0));

6. db.addRumahMakan(new RumahMakan("Rm. Kedai Selera",13000,21,72,74,

7. 7.322879,110.496896,1300,0,0));

8. ...

9.}

1.for (int i = 1; i <= rows; i++){

2. db.updateRumahMakan(i,0,0);

3. RumahMakan rumahMakan = db.getRumahMakan(i);

4. double a = Math.pow(rumahMakan.getHarga(),-w1);

5. double b = Math.pow(rumahMakan.getMenu(),w2);

6. double c = Math.pow(rumahMakan.getFasilitas(),w3);

7. double d = Math.pow(rumahMakan.getPelayanan(),w4);

8. double e = Math.pow(rumahMakan.getJarak(),-w5);

9. double s = a*b*c*d*e;

10. db.updateRumahMakan(i,s,0);

11. double sAll = 0;

12. List<RumahMakan> rumahMakanList = db.getallRumahMakan();

13. for (RumahMakan rm : rumahMakanList){

14. sAll += rm.getS();

15. }

16. double v = s/sAll;

17. db.updateRumahMakan(i,s,v);

15

baru. Kemudian data baru akan diambil sesuai rangking dari nilai v untuk mendapatkan rekomendasi terbaik.

Tabel 1 Hasil Rekomendasi Menurut Perhitungan

Rumah Makan Harga Menu Jarak Fasilitas Pelayanan

I Be Cafe 5000 79 2300 70 78 makan, jarak adalah jarak pengguna dari rumah makan dalam meter. Perhitungan ini diposisikan pengguna berada di Lapangan Pancasila Salatiga.

Tujuan dari perhitungan adalah mendapatkan nilai vektor S dan vektor V. Untuk menghitungnya dibutuhkan bobot, pada contoh bobot adalah W(5, 3, 4, 4, 2). Lalu sebelum menghitung perlu dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu, perbaikan bobot antara lain:

Setelah perbaikan bobot dihitung, langkah selanjutnya menghitung nilai vektor S. Berikut perhitungan vektor S berdasarkan tabel 1, antara lain:

S = - , _× , _× - , _× , _× , _{= ,}

Langkah berikutnya adalah menghitung vektor V, untuk menghitung vektor V adalah membagi nilai S dengan jumlah dari semua nilai S. Berikut adalah perhitungan dari vektor V:

V = ,_, = , V = ,

, = ,113 V =

,

16

Nilai v sudah didapat kemudian diurutkan atau perangkingan. Data yang sudah dirangkingkan itulah yang direkomendasikan terhadap pengguna.

Pengujian aplikasi dilakukan dengan menguji fungsi-fungsi dari aplikasi yang telah dibuat untuk mencari kesalah pada sistem. Pengujian aplikasi dilakukan agar sistem yang dibuat berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Pengujian aplikasi ini menggunakan dua teknik yaitu pengujian

alpha dan pengujian beta.

Pengujian alpha menggunakan metode blackbox yaitu pengujian fungsi-fungsi aplikasi secara langsung tanpa memperhatikan alur eksekusi program. Pengujian ini dilakukan dengan memperhatikan apakah fungsi telah berjalan sesuai rancangan dan sesuai yang diharapkan. Tabel 2 adalah hasil pengujian aplikasi.

Tabel 2 Hasil Rekomendasi Menurut Perhitungan

Fungsi yang diuji Kondisi Output yang diharapkan

Output yang

dihasilkan Status pengujian

Splash screen Membuka aplikasi

Pause lalu masuk

Intro Slide Buka pertama kali

Buka kedua kali dan

Spiner Kriteria Kondisi awal Ganti indeks

Budget textfield Kondisi awal Inputan

Muncul activity baru

Responsif

Muncul activity baru Valid

Lokasi rumah makan Ganti rumah makan Petunjuk tempat berubah

Petunjuk tempat berubah

Valid

17

Tabel 3 Hasil Kuisioner Pengujian Sistem

No Pernyataan Sangat

Menarik Menarik

Mudah Sulit Sangat Sulit

2

Sangat Sesuai Sesuai Cukup Sesuai Tidak Sesuai Sangat Tidak Sesuai menggambarkan presentase perolehan data yang didapat. Salah satunya yang dibuat diagram adalah data dari pertanyaan nomor lima dan enam. Diagram nomor lima terlihat pada Gambar 18.

5. Simpulan

18

Implementasi sistem rekomendasi rumah makan berbasis Android merupakan alternatif dalam mencari rumah makan. Adanya fitur prioritas pencarian menjadikan aplikasi lebih dinamis dalam mencari rumah makan. Pengguna dapat mengatur sendiri prioritas kepentingannya dalam mencari rumah makan. Informasi menu rumah makan pada aplikasi memberikan info lebih kepada pengguna. Info lokasi rumah makan membantu pengguna mengetahui tempat makan. Ini bermanfaat bagi pengguna yang tidak mengetahui tempat atau lokasi rumah makan.

6. Pustaka

[1] Fera Puspita, Arie Vatresia, Desi Andreswari. 2014. Sistem Pendukung Keputusanpemilihan Restoran Di Kotabengkulu Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Sistem Operasi Android, Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer.

[2] Wahyu Retno, Yessica Nataliani, Ramos Somya. 2012. Sistem Pendukung Keputusan untuk Merekomendasikan TV Layar Datar Menggunakan Metode Weighted Product (WP), Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer.

[3] http://sqlite.org/about, diakses pada tanggal 3 Januari 2017.

[4] http://developers.google.com/maps/android, diakses pada tanggal 7 Januari 2017.

[5] Kusrini.2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Andi,Yogyakarta.

[6] Savitha, K & Chandrasekar, C .2011. Global Jurnal Of Computer Sience and Technology, Vertical Handover Decision Schemes Using SAW and WPM for Network selection in Heterogeneous Wireless Network, 11:5.

[7] Kusumadewi,S & kawan.2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Graha Ilmu, Yogyakarta.

[8] Basyaib, F. 2006. Teori Pembuat Keputusan. http://books.google.co.id/books?id=1oX1gq9ofjYC&printsec=frontcover&hl=i d#v=onepage&q&f=false, diakses pada tanggal 4 Januari 2017

[9] Subakti,I.2002. Buku Panduan Sistem Pendukung Keputusan.pdf,

http://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ct s=1331775592272&ved=0CEIQFjAD&url=http%3A%2F%2Fymukhlis.staff.g unadarma.ac.id%2FDownloads%2Ffiles%2F15880%2FBuku_Panduan_SPK. pdf&ei=PkhhT6jxDo3qrQfCvYGeDg&usg=AFQjCNHUh6efQPFQbPqM9Gd wtEj2bLo26g&sig2=KsUy_4WgAgzi4VISZD6Eg. Diakses tanggal 5 Januari 2017

[10] Pressman, R.S. 2001. Software Enginering : A Practitioner's Approach. Amerika Serikat : R.S. Pressman and Associates