IMPLEMENTASI METODE S.M.A.R.T UNTUK
MENENTUKAN BARBERSHOP (BEST BARBER)
TERBAIK DI JAKARTA BERBASIS ANDROID
SKRIPSI
Diajukan Guna Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)
REYNALDO CHANDRA 00000010886
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
FAKULTAS TEKNIK DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MULTIMEDIA NUSANTARA
TANGERANG
2020
ii
PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah karya ilmiah saya sendiri, bukan plagiat dari karya ilmiah yang ditulis oleh orang lain atau lembaga lain, dan semua karya ilmiah orang lain atau lembaga lain yang dirujuk dalam skripsi ini telah disebutkan sumber kutipannya serta dicantumkan di Daftar Pustaka.
Jika di kemudian hari terbukti ditemukan kecurangan / penyimpangan, baik dalam pelaksanaan skripsi maupun dalam penulisan laporan skripsi, saya bersedia menerima konsekuensi dinyatakan TIDAK LULUS untuk mata kuliah skripsi yang telah saya tempuh dan status kesarjanaan strata satu yang sudah diterima
akan dicabut.
Tangerang, 1 Januari 2020
iii
HALAMAN PENGESAHAN
Skripsi dengan judul
“Implementasi Metode S.M.A.R.T Untuk Menentukan Barbershop (Best Barber) Terbaik Di Jakarta Berbasis Android”
oleh
Reynaldo Chandra
telah diujikan pada hari Selasa, 21 Januari 2020, pukul 15.00 s.d. 16.00 dan dinyatakan lulus
dengan susunan penguji sebagai berikut.
Ketua Sidang Penguji
Johan Setiawan, S.Kom., MM., M.B.A Melissa IndahFianty, S.Kom., M.MSI
Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2
Friska Natalia, Ph.D. Iwan Prasetiawan,S.Kom., M.M
Disahkan oleh
Ketua Program Studi Sistem Informasi - UMN
iv
IMPLEMENTASI METODE S.M.A.R.T UNTUK
MENENTUKAN BARBERSHOP (BEST BARBER)
TERBAIK DI JAKARTA BERBASIS ANDROID
ABSTRAK
Barbershop merupakan tempat para pria untuk merias tataan rambut, usaha barbershop semakin tahun semakin pesat membuat sebagian orang merasa
kebingungan menentukan barber shop yang sesuai dengan kriterianya dengan begitu akan dibuat suatu sistem aplikasi bernama BestBarber untuk memudahkan para pria mencari tahu barber shop terbaik yang nanti nya para pria hanya membuka aplikasi bestbarber yang dapat melakukan booking tanpa harus antri lama, dan dapat menentukan kriteria yang sesuai keinginan, kriteria yang ada yaitu harga, fasilitas, jarak dan tahun berdiri barber shop tersebutt. Proses pencarian barber shop terbaik yang sesuai kriteria dilakukan menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode SMART (Simple Multi –Attribut Rating Technique).
SMART (Simple Multi –Attribut Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang mempunyai teknik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting dibandingkan dengan kriteria lain.
Kata Kunci : Barber shop, bestbarber, Smart, Simple Multi –Attribut Rating Technique.
v
S.M.A.R.T IMPLEMENTATION METHOD FOR
DETERMINING THE BEST BARBERSHOP (BEST
BARBER) IN JAKARTA BASED ON ANDROID
ABSTRACT
Barber shop is a place for men to put on hair, the barber shop business more and more people are questioning the barber shop according to its criteria so that an application system called BestBarber will be created to find men to find out the best barber shop then the men just open the go-barber's website that can place an order without having to queue for a long time, and can determine criteria according to their wishes, criteria for prices, facilities, distance and years of setting up the barber shop. The process of finding the best barber shop that matches the criteria is done using a decision support system using the SMART (Simple Multi-Rating Rating Technique) method.
SMART (Simple Multi-Rating Rating Technique) is a multi-criteria decision making method that is owned by a multi-criteria decision-making technique based on a theory that provides alternative assessments and each assessment that supports lying.
vi
KATA PENGANTAR
Puji Syukur kepada Tuhan yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat-Nya berupa kesehatan, kesempatan serta pengetahuan kepada penulis sehingga penulis mampu menyelesaikan laporan skripsi yang berjudul “IMPLEMENTASI METODE S.M.A.R.T UNTUK MENENTUKAN BARBERSHOP (BEST BARBER) TERBAIK DI JAKARTA BERBASIS ANDROID” dengan baik dan tepat waktu.
Penulis menyadari bahwa laporan skripsi ini masih memiliki banyak sekali kekurangan di dalamnya, sehingga dalam kesempatan kali ini juga penulis bermaksud untuk meminta saran dan masukan dari semua pihak demi terciptanya laporan yang lebih baik lagi. Penulis juga berharap agar laporan skripsi yang telah penulis susun ini bisa bermanfaat bagi rekan-rekan mahasiswa dan para pembaca.
Dalam kesempatan ini, penulis hendak mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Ninok Leksono, selaku Rektor Universitas Multimedia Nusantara. 2. Ibu Ririn Ikana Desanti, S.Kom., M.Kom. selaku Ketua Program Studi
Sistem Informasi Universitas Multimedia Nusantara.
3. Bu Friska Natalia, Ph.D. selaku dosen pembimbing yang selalu memberikan masukan dan dorongan dalam pengerjaan laporan.
4. Kedua Orang tua dan kakak yang telah memberikan dukungan, semangat, doa, agar praktik kerja magang berlangsung dengan baik dan dapat lulus kuliah dengan baik.
vii 5. Teman-teman terdekat yang selalu mengingatkan, memberikan dukungan
dan saran dalam pembuatan laporan dan lulus dengan baik.
Penulis juga berharap agar laporan skripsi yang telah penulis susun ini bisa bermanfaat bagi rekan-rekan mahasiswa dan para pembaca.
Tanggerang,1 Januari 2020
viii
DAFTAR ISI
PERNYATAAN ... ii
HALAMAN PENGESAHAN ... iii
ABSTRAK ...iv
ABSTRACT ... v
KATA PENGANTAR ...vi
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR GAMBAR ... x
DAFTAR TABEL ... xiii
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah ... 4
1.3 Batasan Masalah ... 4
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 5
1.5 Batasan Masalah ... 6
BAB II LANDASAN TEORI ... 7
2.1 Sistem Pendukung Keputusan ... 7
2.2 Metode SMART (Simple Multi –Attribut Rating Technique) ... 8
2.3 Teknik SMART ... 9
2.4 Pemilihan Metode SMART ... 10
2.5 MySql ... 11
2.6 Ionic ... 14
ix
2.8 Unified Modelling Language (UML) ... 17
2.9 Usecase Diagram ... 18
2.10 Activity Diagram ... 20
2.11 Penelitian Terdahulu ... 21
BAB III METODE PENELITIAN ... 23
3.1 Objek Penelitian ... 23
3.2 Metode Pengumpulan Data ... 23
3.3 Metode Pengembangan Sistem ... 24
3.4 Tools Pengembangan Sistem ... 27
3.5 Metode Sistem Pendukung Keputusan ... 27
BAB IV ANALISIS DAN HASIL PENELITIAN ... 32
4.1 Communication ... 32
4.2 Planning ... 34
4.3 Designing ... 34
4.4 Construction ... 60
4.5 Deployment ... 63
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 66
5.1 Kesimpulan ... 66
5.2 Saran ... 66
DAFTAR PUSTAKA ... 68
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Persentase pengguna internet di Indonesia ... 1
Gambar 1.2 device usage di Indonesia………2
Gambar 4.1 Hasil Kuesioner usia ... 32
Gambar 4.2 Hasil Kuesioner kesulitan dalam mencari barbershop sesuai kriteria 32 Gambar 4.3 Hasil Kuesioner faktor terpenting dalam menentukan barbershop ... 33
Gambar 4.4 Informasi chief Barbershop & Coffe Kemang ... 39
Gambar 4.5 Use case Diagram user... 41
Gambar 4.6 Use case Diagram admin ... 41
Gambar 4.7 Use Case Diagram owner Barbershop ... 42
Gambar 4.8 Activity Diagram Login ... 43
Gambar 4.9 Activity Diagram Buat Akun ... 44
Gambar 4.10 Activity Diagram List Barber Shop ... 45
Gambar 4.11 Activity Diagram List Rekomendasi Barber Shop ... 46
Gambar 4.12 Activity Diagram Kelola Profile ... 47
Gambar 4.13 Activity Diagram Kelola Admin ... 48
Gambar 4.14 Activity Diagram Kelola Member ... 49
Gambar 4.15 Activity Diagram Kelola Barbershop ... 50
Gambar 4.16 Activity Diagram melihat bookingan ... 51
Gambar 4.17 User Interface login ... 52
Gambar 4.18 User Interface List Barbershop ... 53
Gambar 4.19 User Interface Rekomendasi Barbershop ... 54
xi
Gambar 4.21 User Interface Booking ... 56
Gambar 4.22 User Interface Login Admin ... 57
Gambar 4.23 User Interface Kelola Admin ... 57
Gambar 4.24 User Interface Kelola Member ... 58
Gambar 4.25 User Interface Kelola Barbershop ... 58
Gambar 4.26 Potongan Source Code pembobotan kriteria harga ... 60
Gambar 4.27 Potongan Source Code pembobotan kriteria fasilitas ... 61
Gambar 4.28 Potongan Source Code pembobotan kriteria tahun ... 61
Gambar 4.29 Potongan Source Code pembobotan kriteria jarak ... 62
Gambar 4.30 Potongan Source Code untuk menghitung hasil nilai rata-rata ... 62
Gambar 4.31 Soal User Acceptance Test (UAT) ... 63
Gambar 4.1 Hasil Kuesioner usia ... 32
Gambar 4.2 Hasil Kuesioner kesulitan dalam mencari barbershop sesuai kriteria 32 Gambar 4.3 Hasil Kuesioner faktor terpenting dalam menentukan barbershop ... 33
Gambar 4.4 Informasi chief Barbershop & Coffe Kemang ... 39
Gambar 4.5 Use case Diagram user... 41
Gambar 4.6 Use case Diagram admin ... 41
Gambar 4.7 Use Case Diagram owner Barbershop ... 42
Gambar 4.8 Activity Diagram Login ... 43
Gambar 4.9 Activity Diagram Buat Akun ... 44
Gambar 4.10 Activity Diagram List Barber Shop ... 45
Gambar 4.11 Activity Diagram List Rekomendasi Barber Shop ... 46
xii
Gambar 4.13 Activity Diagram Kelola Admin ... 48
Gambar 4.14 Activity Diagram Kelola Member ... 49
Gambar 4.15 Activity Diagram Kelola Barbershop ... 50
Gambar 4.16 Activity Diagram melihat bookingan ... 51
Gambar 4.17 User Interface login ... 52
Gambar 4.18 User Interface List Barbershop ... 53
Gambar 4.19 User Interface Rekomendasi Barbershop ... 54
Gambar 4.20 User Interface Profile Pengguna ... 55
Gambar 4.21 User Interface Booking ... 56
Gambar 4.22 User Interface Login Admin ... 57
Gambar 4.23 User Interface Kelola Admin ... 57
Gambar 4.24 User Interface Kelola Member ... 58
Gambar 4.25 User Interface Kelola Barbershop ... 58
Gambar 4.26 Potongan Source Code pembobotan kriteria harga ... 60
Gambar 4.27 Potongan Source Code pembobotan kriteria fasilitas ... 61
Gambar 4.28 Potongan Source Code pembobotan kriteria tahun ... 61
Gambar 4.29 Potongan Source Code pembobotan kriteria jarak ... 62
Gambar 4.30 Potongan Source Code untuk menghitung hasil nilai rata-rata ... 62
xiii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Tipe Relasi pada Usecase Diagram ... 18
Tabel 2.2 Tipe Relasi pada Activity Diagram ... 20
Tabel 2.3 Penelitian Terdahulu ... 21
Tabel 3.1 Perbandingan Metode Pengembangan Sistem ... 24
Tabel 3.2 Tabel Perbandingan Metode Sistem Pendukung Keputusan ... 27
Tabel 4.1 Tabel bobot harga ... 34
Tabel 4.2 Tabel Bobot Jarak ... 35
Tabel 4.3 Tabel Bobot Fasilitas ... 36
Tabel 4.4 Tabel Bobot Tahun ... 36
Tabel 4.5 Tabel Bobot S.M.A.R.T ... 37
Tabel 4.6 Tabel Bobot Normalisasi ... 37
Tabel 4.7 Jawaban dan pertanyaan pada UAT ... 64
