• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pembuatan Aplikasi Penjualan Pembelian untuk CV. Kosambi Lestari Menggunakan DSS untuk Pemesanan Barang.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Pembuatan Aplikasi Penjualan Pembelian untuk CV. Kosambi Lestari Menggunakan DSS untuk Pemesanan Barang."

Copied!
20
0
0

Teks penuh

(1)

vi

ABSTRAK

CV. Kosambi Lestari adalah sebuah toko yang menjual barang-barang elektronik di bidang peralatan rumah. Untuk meningkatkan kinerjanya, pemilik toko memutuskan akan memakai sebuah aplikasi yang akan menggantikan sistem pencatatan penjualan dan pembelian secara manual. Aplikasi tersebut dapat menyimpan data-data penjualan dan pembelian ke dalam basis data sehingga kekonsistenan data dapat terjaga dengan baik. Untuk mempermudah pencarian data, aplikasi juga dilengkapi oleh fitur pencarian di berbagai macam modul. Sebuah fitur tambahan dari aplikasi adalah fitur untuk memprediksi tingkat penjualan sebuah barang baru berdasarkan penjualan-penjualan yang sudah terjadi. Fitur tersebut dapat digunakan oleh pemilik perusahaan untuk membantu pengambilan keputusan ketika pemasok menawarkan sebuah barang baru. Aplikasi dibuat

berbasis desktop dengan bahasa pemrograman C#. Basis data yang

digunakan adalah Microsoft SQL Server 2008. Fitur dari aplikasi untuk

memprediksi tingkat penjualan menggunakan metode data mining naive

bayesian classification. Sumber data untuk pembuatan aplikasi diperoleh dari tanya jawab pemilik dan pegawai perusahaan, buku-buku literatur mengenai teori-teori yang dibutuhkan, dan berbagai sumber dari internet untuk referensi.

(2)

vii

ABSTRACT

CV.Kosambi Lestari is an electronic stores for home appliances. To improve its perForm ance, the owner decides to use an application to replace the old system, which records sales and procurement manually. The application will insert sales and procurement data into database to preserve the consistency of data. To facilitate data searching, application will be equipped with a searching feature in many module. An additional feature from application is a feature to predict the level of sales of a new item based upon sales that already occurred. The owner may use the feature to help decision making when a supplier offers a new item. The application is desktop based and made with C# programming language. The application use Microsoft SQL Server as its database. The application feature to predict level of sales is using data mining naive bayesian method. Data sources for making the application is obtained from interviewing owner and employee, literature books about necessary theories, and various sources from internet for references.

(3)

viii

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... i

PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN ... ii

PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN ... iii

PRAKATA ... iv

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 2

1.3. Tujuan Pembahasan ... 2

1.4. Ruang Lingkup Kajian ... 2

1.5. Sumber Data ... 3

1.6. Sistematika Penyajian ... 4

BAB II ... 5

KAJIAN TEORI ... 5

2.1. Flowchart ... 5

2.2. Entity Relational Diagram ( ERD )... 7

2.3. Pemodelan ... 10

2.3.1. Use Case Diagram ... 10

(4)

ix

2.3.3 Class Diagram ... 13

2.4. Microsoft SQL Server ... 15

2.4.1 Store Procedure ... 16

2.4.2 View ... 17

2.4.3 Trigger ... 18

2.5. Decision Support System ... 19

2.5.1. Karakteristik Dan Kapabilitas Dari DSS ... 20

2.5.2. Komponen-komponen DSS ... 21

2.5.3. Subsistem antarmuka pengguna. ... 22

2.5.4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan... 22

2.6. C# ... 24

2.8. Blackbox Testing... 28

2.9. Data Mining Bayesian Clasification ... 30

2.9.1. Bayes Theorem ... 30

2.9.2. Menggunakan Bayes Theorem untuk klasifikasi ... 32

BAB III ... 35

ANALISIS DAN RANCANGAN SISTEM ... 35

3.1. Proses Bisnis Pembelian ... 35

3.2. Proses Bisnis Penjualan ... 37

3.3. Decision Support System ... 39

(5)

x

3.5. ER to Table ... 46

3.6. Use Case ... 50

3.7. Activity Diagram ... 53

3.7.1. Activity Diagram membuat transaksi ... 53

3.7.2. Activity Diagram menghapus transaksi ... 55

3.7.3. Activity Diagram mencetak transaksi ... 57

3.7.4. Activity Diagram membuat retur transaksi ... 59

3.7.5. Activity Diagram menghapus retur transaksi ... 61

3.7.6. Activity Diagram melihat laporan transaksi ... 63

3.7.7. Activity Diagram membuat pembelian ... 65

3.7.8. Activity Diagram menghapus pembelian ... 67

3.7.9. Activity Diagram mencetak pembelian ... 69

3.7.10. Activity Diagram membuat barang masuk ... 71

3.7.11. Activity Diagram menghapus barang masuk ... 73

3.7.12. Activity Diagram membuat retur barang ... 75

3.7.13. Activity Diagram menghapus retur barang ... 77

3.7.14. Activity Diagram mencetak retur barang ... 79

3.7.15. Activity Diagram melihat laporan pembelian ... 81

3.7.16. Activity Diagram mengelola merk ... 83

3.7.17. Activity Diagram mengelola pemasok ... 85

3.7.18. Activity Diagram mengelola barang... 87

3.7.19. Activity Diagram mengelola jenis barang ... 89

3.7.20. Activity Diagram data mining ... 91

3.8. Class Diagram ... 93

3.9. Rancangan Antarmuka ... 94

(6)

xi

3.9.2. Rancangan antarmuka membuat transaksi ... 95

3.9.3. Rancangan antarmuka mengelola transaksi ... 96

3.9.4. Rancangan antarmuka membuat retur transaksi... 97

3.9.5. Rancangan antarmuka hapus retur transaksi ... 99

3.9.6. Rancangan antarmuka laporan transaksi penjualan ... 100

3.9.7. Rancangan antarmuka membuat pembelian ... 101

3.9.8. Rancangan antarmuka mengelola pembelian ... 102

3.9.9. Rancangan antarmuka membuat barang masuk... 103

3.9.10. Rancangan antarmuka hapus barang masuk ... 104

3.9.11. Rancangan antarmuka membuat retur barang ... 105

3.9.12. Rancangan antarmuka mengelola retur barang ... 106

3.9.13. Rancangan antarmuka laporan transaksi pembelian ... 107

3.9.14. Rancangan antarmuka mengelola merk ... 108

3.9.15. Rancangan antarmuka mengelola barang ... 109

3.9.16. Rancangan antarmuka mengelola pemasok ... 110

3.9.17. Rancangan antarmuka mengelola jenis barang ... 111

3.9.18. Rancangan antarmuka data mining ... 112

BAB IV ... 113

HASIL PENELITIAN ... 113

4.1. Login ... 113

4.2. Form Utama ... 114

4.3. Transaksi Penjualan ... 115

4.3.1. Membuat transaksi baru ... 115

4.3.2. Mengelola transaksi ... 117

4.3.3. Membuat retur transaksi ... 118

(7)

xii

4.3.5. Laporan Transaksi Penjualan ... 121

4.4. Transaksi Pembelian ... 124

4.4.1. Membuat pembelian ... 124

4.4.2. Mengelola pembelian ... 126

4.4.3. Membuat barang masuk ... 127

4.4.4. Menghapus barang masuk ... 129

4.4.5. Membuat retur barang ... 130

4.4.6. Mengelola Retur Barang ... 132

4.4.7. Laporan transaksi pembelian ... 133

4.5. Mengelola Data ... 136

4.5.1. Mengelola merk ... 136

4.5.2. Mengelola pemasok ... 139

4.5.3. Mengelola barang ... 142

4.5.4. Membuat Jenis Barang ... 147

4.5.5. Mengelola Jenis Barang ... 148

4.6. Data Mining ... 150

BAB V ... 151

PENGUJIAN ... 151

5.1. Pengujian Login ... 151

5.2. Pengujian Membuat Transaksi... 151

5.3. Pengujian Menghapus Transaksi ... 153

5.4. Pengujian Membuat Retur Transaksi ... 154

5.5. Pengujian Hapus Retur Transaksi ... 155

5.6. Pengujian Membuat Pembelian Baru ... 156

5.7. Pengujian Hapus Pembelian ... 157

(8)

xiii

5.9. Pengujian Hapus Barang Masuk... 159

5.10. Pengujian Membuat Retur Barang ... 160

5.11. Pengujian Hapus Retur Barang ... 161

5.12. Pengujian Mengelola Merk ... 162

5.13. Pengujian Mengelola Barang ... 163

5.14. Pengujian Mengelola Pemasok ... 165

5.15. Pengujian Membuat Jenis Barang ... 167

5.16. Pengujian Mengelola Atribut Jenis Barang ... 168

5.17. Pengujian Form Data Mining ... 170

5.18. Hasil Pengujian Menggunakan Kuesioner ... 171

BAB VI ... 173

KESIMPULAN DAN SARAN ... 173

6.1. Kesimpulan ... 173

6.2. Saran ... 173

DAFTAR PUSTAKA ... 174

LAMPIRAN... 175

(9)

xiv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1 Contoh Entitas ERD ... 7

Gambar 2 Contoh Atribut Sederhana ... 7

Gambar 3 Contoh Atribut Komposit ... 8

Gambar 4 Contoh Atribut Bernilai Tunggal ... 8

Gambar 5 Contoh Atribut Bernilai Banyak ... 8

Gambar 6 Contoh Atribut Turunan ... 9

Gambar 7 Contoh Relasi ERD ... 9

Gambar 8 Relasi Satu ke Satu ... 9

Gambar 9 Relasi Satu ke Banyak ... 10

Gambar 10 Relasi Banyak ke Satu ... 10

Gambar 11 Relasi Banyak ke Banyak ... 10

Gambar 12 Karakteristik Kunci dan Kapabilitas DSS (Turban, 2005) ... 21

Gambar 13 Tampilan Skema Dari DSS (Turban, 2005) ... 23

Gambar 14 Array 12 Elemen ... 26

Gambar 15 Proses Penemuan InForm asi Dalam Basis Data (Tan, 2006) .. 28

Gambar 16 Flowchart Pembelian (Tanpa Sistem) ... 35

Gambar 17 Flowchart Pembelian (Dengan Sistem) ... 36

Gambar 18 Flowchart Penjualan (Tanpa Sistem) ... 37

Gambar 19 Flowchart Penjualan (Dengan Sistem) ... 38

Gambar 20 Entity Relationship Diagram ... 45

Gambar 21 Use Case Transaksi Penjualan ... 50

Gambar 22 Use Case Transaksi Pembelian ... 51

Gambar 23 Use Case Mengelola Data ... 52

Gambar 24 Activity Diagram Membuat Transaksi ... 53

Gambar 25 Activity Diagram Menghapus Transaksi ... 55

Gambar 26 Activity Diagram Mencetak Transaksi ... 57

Gambar 27 Activity Diagram Membuat Retur Transaksi ... 59

Gambar 28 Activity Diagram Menghapus Retur Transaksi ... 61

(10)

xv

Gambar 30 Activity Diagram Membuat Pembelian ... 65

Gambar 31 Activity Diagram Menghapus Pembelian ... 67

Gambar 32 Activity Diagram Mencetak Pembelian ... 69

Gambar 33 Activity Diagram Membuat Barang Masuk ... 71

Gambar 34 Activity Diagram Menghapus Barang Masuk ... 73

Gambar 35 Activity Diagram Membuat Retur Barang ... 75

Gambar 36 Activity Diagram Menghapus Retur Barang ... 77

Gambar 37 Activity Diagram Mencetak Retur Barang ... 79

Gambar 38 Activity Diagram Melihat Laporan Pembelian ... 81

Gambar 39 Activity Diagram Mengelola Merk ... 83

Gambar 40 Activity Diagram Mengelola Pemasok ... 85

Gambar 41 Activity Diagram Mengelola Barang ... 87

Gambar 42 Activity Diagram Mengelola Jenis Barang ... 89

Gambar 43 Activity Diagram Data Mining ... 91

Gambar 44 Class Diagram... 93

Gambar 45 Rancangan Antarmuka Form Utama ... 94

Gambar 46 Rancangan Antarmuka Membuat Transaksi ... 95

Gambar 47 Rancangan Antarmuka Mengelola Transaksi ... 96

Gambar 48 Rancangan Antarmuka Membuat Retur Transaksi ... 97

Gambar 49 Rancangan Antarmuka Hapus Retur Transaksi ... 99

Gambar 50 Rancangan Antarmuka Laporan Transaksi Penjualan ... 100

Gambar 51 Rancangan Antarmuka Membuat Pembelian ... 101

Gambar 52 Rancangan Antarmuka Mengelola Pembelian ... 102

Gambar 53 Rancangan Antarmuka Membuat Barang Masuk ... 103

Gambar 54 Rancangan Antarmuka Menghapus Barang Masuk ... 104

Gambar 55 Rancangan Antarmuka Membuat Retur Barang ... 105

Gambar 56 Rancangan Antarmuka Mengelola Retur Barang ... 106

Gambar 57 Rancangan Antarmuka Laporan Transaksi Pembelian ... 107

Gambar 58 Rancangan Antarmuka Mengelola Merk ... 108

Gambar 59 Rancangan Antarmuka Mengelola Barang ... 109

Gambar 60 Rancangan Antarmuka Mengelola Pemasok ... 110

(11)

xvi

Gambar 62 Rancangan Antarmuka Data Mining ... 112

Gambar 63 Form Login ... 113

Gambar 64 Form Utama ... 114

Gambar 65 Form Membuat Transaksi Baru ... 115

Gambar 66 Form Memilih Barang Untuk Membuat Transaksi Baru ... 116

Gambar 67 Form Mengelola Transaksi ... 117

Gambar 68 Form Membuat Retur Transaksi ... 118

Gambar 69 Form Memilih Transaksi ... 119

Gambar 70 Form Hapus Retur Transaksi ... 120

Gambar 71 Form Laporan Transaksi Penjualan (Lihat Semua) ... 121

Gambar 72 Form Laporan Transaksi Penjualan Berdasarkan Nama Konsumen ... 122

Gambar 73 Form Laporan Transaksi Penjualan Berdasarkan Tipe Barang ... 123

Gambar 74 Form Membuat Pembelian Baru ... 124

Gambar 75 Form Memilih Barang Untuk Pembelian Baru ... 124

Gambar 76 Form Mengelola Pembelian ... 126

Gambar 77 Form Membuat Barang Masuk ... 127

Gambar 78 Form Memilih Pembelian ... 128

Gambar 79 Form Hapus Barang Masuk ... 129

Gambar 80 Form Membuat Retur Barang... 130

Gambar 81 Form Memilih Barang Untuk Membuat Retur Barang ... 131

Gambar 82 Form Mengelola Retur Barang ... 132

Gambar 83 Form Laporan Transaksi Pembelian (Lihat Semua) ... 133

Gambar 84 Form Laporan Transaksi Pembelian Berdasarkan Nama Pemasok ... 134

Gambar 85 Form Laporan Transaksi Pembelian Berdasarkan Tipe Barang ... 135

Gambar 86 Form Mengelola Merk ... 136

Gambar 87 Form Tambah Merk ... 137

Gambar 88 Form Ubah Merk ... 138

(12)

xvii

Gambar 90 Form Tambah Pemasok ... 140

Gambar 91 Form Ubah Pemasok ... 141

Gambar 92 Form Mengelola Barang ... 142

Gambar 93 Form Tambah Barang ... 143

Gambar 94 Form Tambah Jenis Barang ... 144

Gambar 95 Form Ubah Barang ... 145

Gambar 96 Form Ubah Jenis Barang ... 146

Gambar 97 Form Buat Jenis Barang ... 147

Gambar 98 Form Mengelola Jenis Barang ... 148

Gambar 99 Form Tambah Atribut Jenis Barang ... 149

Gambar 100 Form Data Mining ... 150

Gambar 101 Kuesioner ... 171

Gambar 102 Perhitungan Kuesioner ... 172

Gambar 103 Kuesioner 1 ... 175

Gambar 104 Kuesioner 2 ... 176

Gambar 105 Kuesioner 3 ... 177

Gambar 106 Kuesioner 4 ... 178

Gambar 107 Kuesioner 5 ... 179

Gambar 108 Kuesioner 6 ... 180

Gambar 109 Kuesioner 7 ... 181

Gambar 110 Kuesioner 8 ... 182

Gambar 111 Kuesioner 9 ... 183

Gambar 112 Kuesioner 10 ... 184

Gambar 113 Kuesioner 11 ... 185

Gambar 114 Kuesioner 12 ... 186

Gambar 115 Kuesioner 13 ... 187

Gambar 116 Kuesioner 14 ... 188

Gambar 117 Kuesioner 15 ... 189

Gambar 118 Kuesioner 16 ... 190

Gambar 119 Kuesioner 17 ... 191

(13)

xviii

DAFTAR TABEL

Tabel I Simbol Flowchart (Lucas,1993) ... 6

Tabel II Simbol Use Case Diagram (O’Reilly, 2006) ... 11

Tabel III Simbol Activity Diagram (O’Reilly, 2006) ... 12

Tabel IV Simbol Class Diagram (O’Reilly, 2006) ... 14

Tabel V Contoh Latihan Untuk Memprediksikan Masalah Peminjaman ... 33

Tabel VI Hasil Pengumpulan Data Penjualan Televisi ... 39

Tabel VII Hasil Pengolahan Data ... 40

Tabel VIII Hasil Pembagian Harga Barang Dan Inch Televisi ... 41

Tabel IX Kriteria Data Mining ... 41

Tabel X Hasil Pengolahan Data Tingkat Penjualan ... 42

Tabel XI Hasil Perhitungan Kemungkinan... 42

Tabel XII Hasil Perhitungan Total ... 43

Tabel XIII Hasil Perhitungan Setelah Mengatasi Nilai 0 ... 43

Tabel XIV Hasil Perhitungan Semua Kemungkinan ... 44

Tabel XV Pemasok ... 46

Tabel XVI Merk ... 46

Tabel XVII Barang ... 46

Tabel XVIII Transaksi Master ... 47

Tabel XIX Transaksi Detail... 47

Tabel XX Retur Transaksi Master ... 47

Tabel XXI Retur Transaksi Detail ... 48

Tabel XXII Pembelian Master ... 48

Tabel XXIII Pembelian Detail ... 48

Tabel XXIV Barang Masuk ... 49

Tabel XXV Retur Barang Master ... 49

Tabel XXVI Retur Barang Detail ... 49

Tabel XXVII Pengujian Login ... 151

Tabel XXVIII Pengujian Membuat Transaksi... 151

Tabel XXIX Pengujian Menghapus Transaksi ... 153

(14)

xix

Tabel XXXI Pengujian Hapus Retur Transaksi ... 155

Tabel XXXII Pengujian Membuat Pembelian Baru ... 156

Tabel XXXIII Pengujian Hapus Pembelian ... 157

Tabel XXXIV Pengujian Membuat Barang Masuk ... 158

Tabel XXXV Pengujian Hapus Barang Masuk ... 159

Tabel XXXVI Pengujian Membuat Retur Barang ... 160

Tabel XXXVII Pengujian Hapus Retur Barang ... 161

Tabel XXXVIII Pengujian Mengelola Merk ... 162

Tabel XXXIX Pengujian Mengelola Barang... 163

Tabel XL Pengujian Mengelola Pemasok ... 165

Tabel XLI Pengujian Membuat Jenis Barang ... 167

Tabel XLII Pengujian Mengelola Atribut Jenis Barang ... 168

(15)

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

CV Kosambi Lestari berdiri pada September 2007, beralamatkan di Jl.

A. Yani 192. Saat ini dikepalai oleh Budy Hariyadi Hidayat dan Feranica

Hidayat. CV Kosambi Lestari adalah sebuah toko yang menjual

barang-barang elektronik di bidang peralatan rumah.

Saat ini pencatatan data untuk transaksi penjualan dan pembelian di

CV Kosambi Lestari masih dilakukan secara manual menggunakan Excel

sehingga sering terjadi kesalahan dalam pemasukkan data yang

menyebabkan ketidakkonsistenan data. Dikarenakan banyaknya transaksi

yang terjadi, timbul kesulitan ketika akan mencari data-data yang diperlukan.

Selain itu, pengambilan keputusan untuk melakukan pemesanan barang

diambil oleh pemilik toko berdasarkan perkiraan semata, tanpa didukung

oleh inForm asi-inForm asi yang lengkap.

Setelah menganalisa masalah-masalah tersebut, akan dibuat sebuah

aplikasi desktop yang akan membantu pengguna untuk mencatat transaksi

penjualan dan pembelian yang akan terintegrasi dengan stok barang

sehingga kekonsistenan data dapat terjaga. Aplikasi tersebut akan memiliki

fitur untuk melakukan pencarian transaksi yang sudah terjadi untuk

mempermudah pengguna. Untuk membantu pengambilan keputusan dalam

melakukan pemesanan barang, aplikasi akan menyediakan fitur untuk

memberikan beberapa pilihan yang dapat dipilih oleh pengambil keputusan,

dimana pilihan tersebut akan dibuat berdasarkan kriteria-kriteria tertentu.

Fitur tersebut akan dibuat menggunakan Decision Support System dengan

(16)

2

1.2. Rumusan Masalah

1. Bagaimana aplikasi dapat menjaga kekonsistenan data-data

transaksi penjualan dan pembelian?

2. Bagaimana aplikasi dapat melakukan pencarian data-data

transaksi penjualan dan pembelian?

3. Bagaimana aplikasi dapat digunakan para pengambil keputusan

untuk melakukan pemesanan barang baru?

1.3. Tujuan Pembahasan

1. Untuk menjaga kekonsistenan data, aplikasi akan

mengintegrasikan proses pembelian, penjualan, dan stok barang.

2. Untuk melakukan pencarian data, akan disediakan fitur untuk

mencari data berdasarkan nomor order pembelian atau penjualan.

3. Untuk melakukan pemesanan barang baru, aplikasi akan

memprediksi tingkat penjualan barang baru berdasarkan

penjualan yang sudah terjadi menggunakan Decision Support

System dengan metode Data Mining Bayesian Classification.

1.4. Ruang Lingkup Kajian

Untuk pembuatan aplikasi desktop ini akan menggunakan Microsoft

Visual Studio 2010 dengan bahasa pemrograman C#. Untuk basis data nya

akan dibuat dengan menggunakan Microsoft SQL Server 2008.

Untuk perangkat lunak yang dibutuhkan agar aplikasi dapat berjalan

adalah sebagai berikut :

1. Sistem Operasi Windows XP SP3

2. Microsoft Visual Studio 2010

3. Microsoft SQL Server 2008

Batasan aplikasi akan dibuat berdasarkan pengguna aplikasi tersebut,

dimana pengguna dibagi menjadi 2 yaitu manajer dan pegawai.

(17)

3

1. Membuat Order Pengiriman

2. Membuat Faktur

3. Membuat Kuitansi

4. Menambah Data Konsumen

Manajer dapat melakukan semua fitur yang dapat dilakukan oleh

pegawai dan memiliki fitur tambahan yang hanya dapat dilakukan oleh

manajer yaitu :

1. Menghapus Order Pengiriman

2. Menghapus Faktur

3. Menghapus Kuitansi

4. Menghapus dan mengubah Data Konsumen

5. Menambah, mengubah dan menghapus Data Barang

6. Menambah, mengubah dan menghapus Data Pemasok

7. Menambah, mengubah dan menghapus Data Pegawai

1.5. Sumber Data

Sumber data primer yang dibutuhkan akan diambil dari tanya jawab

kepada pihak-pihak yang bersangkutan dan data-data yang diberikan oleh

CV. Kosambi Lestari.

Sedangkan sumber data sekunder akan diambil dari :

1. Buku-buku yang berhubungan dengan inForm asi yang

dibutuhkan untuk pembuatan laporan dan perangkat lunak.

(18)

4

1.6. Sistematika Penyajian

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang pendahuluan yang terdiri dari latar belakang, rumusan

masalah, tujuan pembahasan, ruang lingkup kajian, sumber data, serta

sistematika penyajian dari proyek tugas akhir ini.

BAB II KAJIAN TEORI

Bab ini membahasa teori-teori yang berkaitan dalam penyelesaian proyek

tugas akhir ini.

BAB III ANALISIS DAN RANCANGAN SISTEM

Bab ini membahas secara lengkap mengenai pemodelan dan diagram alir

sistem kerja dari aplikasi, perancangan desain aplikasi, dan penjelasan

sistem.

BAB IV HASIL PENELITIAN

Bab ini berisikan tentang hasil yang telah dicapai lewat aplikasi.

BAB V PEMBAHASAN DAN UJI COBA HASIL PENELITIAN

Bab ini berisi pengujian dan analisa terhadap masing-masing fungsi dari

aplikasi. Laporan dari pengujian tiap fungsi / method yang dibuat dalam

metode blackbox testing.

BAB VI SIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi simpulan dan saran untuk sistem ini yang dapat digunakan

(19)

173

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Dari hasil pembahasan di atas dan hasil perhitungan kuesioner, dapat

diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Aplikasi menjaga kekonsistenan data tetapi perubahan dan

penghapusan data perlu dipersulit.

2. Fitur pencarian yang dimiliki oleh aplikasi berguna untuk

pengguna.

3. Fitur data mining yang dimiliki oleh aplikasi berguna untuk

pengguna.

6.2. Saran

Saran untuk pengembangan aplikasi ini lebih lanjut adalah sebagai

berikut:

1. Fitur “Membuat Transaksi Baru” perlu dipermudah.

2. Perlu ditambahkan fitur untuk mengakses aplikasi ini dari

perangkat mobile untuk mempermudah manajer dalam

pengawasan laporan transaksi penjualan dan pembelian.

3. Perlu ditambahkan fitur untuk mengatur peranan pengguna

sehingga satu pengguna dapat memiliki berbagai peranan untuk

(20)

174

DAFTAR PUSTAKA

Chonoles, Michael. & Schardt, James. (2003). UML2 For Dummies.

Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc.

Deitel, H.M. & Deitel, P.J. & Listfield, J. & Nieto, T.R. & Yaeger, C. & Zlatkina,

M. (2002). C# How To Program. Prentice-Hall, Inc.

Fathansyah. (2007). Basis Data. Bandung: InForm atika.

Lucas, Henry C. (1993). Analisis,Desain, Dan Implementasi Sistem InForm

asi. Jakarta: Erlangga.

O’Reilly. (2006). Learning UML 2.0. O’Reilly Media, Inc.

Pressman, Roger. (2005). Software Engineering. New York: McGraw-Hill

Companies, Inc.

Sempf, Bill. & Sphar, Chuck. & Davis, Stephen. (2010). C# 2010 For

Dummies. Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc.

Tan, Pang-Ning & Steinbach, Michael & Kumar, Vipin. (2006). Introduction

To Data Mining. Pearson Education, Inc.

Turban, Efraim. & Aronson, Jay E. & Liang, Ting-Peng. (2005) Decision

Support Systems and Intelligent System. Pearson Education, Inc.

Vieira, Robert. (2000). SQL Server 2000 Programming. Wrox Press

Witten, Ian H. & Frank, Eibe. (2005). Data Mining Practical Machine Learning

Referensi

Dokumen terkait

[r]

curriculum, the learning is students-centered and applies scientific approach. Based on the interview data which were obtained from five respondents.. of five “pilot project”

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh iradiasi sinar-X terhadap produksi antibodi mencit galur BALB/c dengan pemberian vaksin toksoid tetanus serta mengetahui

Pukul 10.00, dari podium di halaman kampus, Aryadwipa berpidato menyosialisasikan program-program penerimaan mahasiswa baru kepada seluruh mahasiswa yang

Persiapan paling awal yang dilakukan oleh praktikan adalah mengikuti kuliah pengajaran mikro. Disini praktikan sekaligus melakukan praktik mengajar pada kelas yang kecil

Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa hasil percobaan sesuai teori dimana semakin lama waktu reaksi, yield metil ester yang diperoleh semakin

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dan disimpulkan, peneliti menghimbau kepada mahasiswa Fakultas Psikologi UKSW yang sedang mengerjakan skripsi agar mampu

account officer (AO) merupakan karyawan yang bertugas untuk mencari nasabah yang layak sesuai dengan kriteria peraturan bank, menilai, mengevaluasi, mengusulkan besarnya