SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI RESTAURAN
LOCATION BASED PADA PERANGKAT MOBILE DENGAN MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Nazzun Hanif Ahsani 1, Farid Rahmat Hartono 2, Rifwan Hamidi 3, Mohamad Yusuf Arrahman 4, 1,2,3,4,5Fakultas Ilmu Komputer
Email: 1nazzunhanif@gmail.com, 2faridrahmat007@gmail.com, 3hamidirifwan@gmail.com, , 4yusuf.saymeanst@gmail.com
Abstrak
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan dari berbagai jenis pilihan yang dilakukan secara akurat dan sesuai dengan sasaran yang diinginkan. Permasalahan-permasalahan yang membutuhkan suatu pilihan dapat dibantu dengan menggunakan sistem pendukung keputusan.dalam makalah ini terdapat sistem pendukung keputusan yang dapat membantu orang-orang untuk memilih restoran/ tempat makan yang merupakan kebutuhan pokok untuk memenuhi energi entah saat bepergian maupun sehari-hari. Dalam makalah ini data pembanding untuk tiap restoran didapat dari jarak restoran terhadap orang yang ingin makan , rentang harga , lokasi , dan beberapa bobot lain yang telah kami tentukan. Dengan menggunkan metode
weight product sebagai penentu hasil restoran terbaik yang direkomendasikan. Kata kunci: Sistem pendukung keputusan, Weighted Product, Location-Based
Abstract
Decision support system (DSS) is a system that can help a person to make decisions on the various types of options are done accurately and in accordance with the desired goals. Issues that require a choice can be helped by using the support system keputusan.dalam this paper there is a decision support system that can help people to choose the restaurant / eating place is a basic requirement to meet energy either while traveling or everyday. In this paper comparative data for each restaurant to come from within the restaurant to people who want to eat, price range, location, and some other weights we've set. By using the method of weight product as the determinant of the results of the best restaurants are recommended.
1. PENDAHULUAN
Saat ini kebanyakan orang-orang dalam mencari tempat makan hanya didasarkan pada info sederhana semisal dari mulut ke mulut yang didapat melalui teman , saudara maupun orang lain. Akan tetapi hal ini dapat membuat orang tersebut tidak terlalu mau untuk makan ditempat lain selain yang telah dia ketahui. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa orang-orang tidak banyak tahu dimana tempat makan yang enak dengan harga yang sesuai kemampuan mereka.
Dalam memilih restoran / rumah makan yang tepat harus mengetahui informasi tentang rumah makan tersebut. Akan tetapi hal ini sulit didapatkan terutama saat bepergian karena tidak tau rumah makan / restoran yang cocok untuk disingahi. Maka dari itu informasi tentang rekomendasi rumah makan harus lebih mudah didapat. terutama saat bepergian dan bingung untuk makan dimana. Sehingga diperlukan suatu bantuan rekomdasi yang mudah didapatkan.
Dengan permasalah tersebut yaitu sulitnya menentukan pilihan rumah makan maka dari itu dalam hal ini kami menggunkan metode weight product yang akan menghasilkan suatu rekomendasi tenteang rumah makan yang ideal atau cocok berdasarkan poin-poin yang ada semisal jarak antara oarang yang mau makan dengan lokasi rumah makan tersubut dan bisa juga berdasarkan rentang harga yang sesuai kemampuan orang yang ingin makan serta poin-poin lain yang dapat menentukan pemilihan rumah makan yang telah dihitung menggunkan metode weight product .
Berdasarkan latar belakan tersebut dengan memanfaatkan metode weight product kami dapat membuat suatu aplikasi untuk rekomendasi tempat makan / restoran yang ideal untuk menunjang keputusan yang akan dibuat oleh user. Tujuan dari pembuatan aplikasi ini adalah untuk membantu user dalam menentukan restoran mana yang tepat untuknya.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan. Hal ini dikemukakan oleh beberapa ahli, diantaranya Little Man dan Watson memberi definisi bahwa Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem yang interaktif,
yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur (Suryadi, 2001)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).
2.2 Metode Weighted Product (WP)
Weighted product merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan pengabilan keputusan berdasarkan multi kriteria. Yang di maksud dengan multi kriteria disini adalah weighted product
menggunakan banyak kriteria untuk menentukan hasil dari pemilihan alternatif yang akan di ambil.
Hasil dari keputusan yang diambil dari metode
weighted product adalah nilai dari hasil perkalian tiap kriteria yang telah diberikan nilai bobot masing-masing beserta nilai positif dan negatif pada bobot tersebut.
Dalam metode weighted product, ada beberapa tahap yang perlu dilalui setelah memberikan pembobotan.
Perbaikan bobot dilakukan dengan menormalisasikan bobot sehingga total dari semua bobot adalah 1
(1)
Keterangan:
WJ = nilai perbaikan bobot Wj = nilai bobot
∑Wj = totoal nilai bobot dari semua kriteria
Nilai vektor Si dari tiap alternatif untuk mendapatkan tingkat nilai kecenderungan alternatif akan dipilih
(2)
Keterangan:
Si = nilai preferensi alternatif ke i = (1,2,3 . . . .)
Xij = nilai kriteria ke-j pada alternatif ke-i Wj = nilai bobot pada kriteria ke-j
Niali vektor Vi diambil sebagai hasil dari perangkingan pada tiap alternatif dimana semkin besar nilai Vi maka semakin tinggi pula rangking dari alternatif tersebut.
Atau
(3)
Keterangan:
Vi = nilai prefensi relatif pada alternatif ke-i Si = nilai prefensi alaternatif ke-i
m = banyaknya alternatif
2.3 Penelitian Terkait
o Kajian Penelitian: An Optimized Mobile Restaurant Recommend System (Fan Yang dan Zhi-Mei Wang, 2009), dengan tujuan untuk meningkatkan kemampuan server sise pada implementasi paper “a Mobile Location-based Restaurant Navigation and Recommend System”.
o Kajian Penelitian: A Mobile Location-based Information Recommendation System Based on GPS and WEB2.0 Services (Fan Yang dan Zhi-Mei Wang, 2009), dengan tujuan untuk memeberikan fasilitas kepada user berupa rekomendasi novel yang sesuai selera user sekaligus user bisa mendapatkan service GPS yang berbasis location-based Service.
o Kajian Penelitian: Location-Based Recommendation System Using Bayesian User's Preference Model in Mobile Devices (Moon-Hee Park, Jin-Hyuk Hong, dan Sung-Bae Cho, 2007), dengan tujuan untuk mengatasi keterbatasan
sumber daya pada perangkat mobile yang menerapkan peta antarmuka berupa map untuk rekomendasi yang diambil berdasarkan lokasi dari perangkat mobile berada.
3. METODE
Analisa penelitian diawali dengan memperhitungkan tujuan dari pemecahan masalah yang sedang dikerjakan. Dalam hal ini bagaimana membuat sebuah sistem rekomendasi restauran yang didasarkan pada jarak terdekat dari lokasi user berada. Selanjutnya mencari informasi tambahan yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan berdasarkan jarak terdekat yang menghasilkan beberapa kriteria tambahan seperti rating restauran berdasarkan salah satu website penyedia review restauran, jumlah kategori restauran, jumlah karakteristik restauran dan rentang harga dari restauran.
Berdasarkan kriteria tersebut selanjutnya akan dikenakan metode Weighted Product (WP) untuk proses pengambilan keputusan rekomendasi restauran. Hasil dari keputusan yang diambil selanjutnya bisa memberikan lokasi restauran yang direkomendasikan berdasarkan jarak dari user berada pada saat itu juga.
Data yang diambil untuk pemilihan alternatif untuk saat ini diambil dari beberapa restauran yang ada di Surabaya dan di Malang. Untuk kedepannya, bisa dikembangkan untuk penambahan lokasi restauran di wiliyah lainnya. Kerangkan proses yang diambil dalam proses pengambilan keputusan adalah berikut ini:
SPK
rekomendasi
Restauran
Pemilihan
Metode SPK
Menentukan
bobot tiap
kriteria
Memberikan
rekomendasi
Restauran
Pemilihan
Kriteria
Gambar 1. Kerangka Konsep
Dalam menunjang proses pengambilan keputusan rekomendasi restauran berdasarkan jarak dari user, ditentukan ada 5 kriteria yang akan digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Sasaran, Kriteria dan Alternatif
Sasaran Kriteria bobot Alternatif
Rekomendasi restauran berdasarkan jarak user Selisih jarak - 8 Beberapa restauran yang ada di Surabaya dan malang Rating +4 Jumlah kategori +2 Jumlah kriteria +2 Harga rata-rata -5
Setelah dilakukan pembobotan, maka bobot perlu dinormalisasikan supaya rentang dari nilai bobot tersebut tidak terlalu melebar
Total bobot = 8+4+2+2+5 = 21
Tabel 2. Bobot dan Perbaikan Bobot
Kriteria bobot Perbaikan bobot Selisih jarak - 8 -8/21 = -0.380952381 Rating +4 4/21 = 0.19047619 Jumlah kategori +2 2/21 = 0.095238095 Jumlah kriteria +2 2/21 = 0.095238095 Harga rata-rata -5 -5/21 = -0.238095238
Gambar 2. Nilai atribut-atribut dari tiap alternatif
Perbaikan bobot inilah yang akan digunakan untuk menghitung nilai preferensi alternatif untuk masing-masing atribut pada tiap alternatif yang digunakan.
Sebelum dilakukan perhitungan nilai preferensi, jarak antara posisi user dengan lokasi restauran perlu dihitung terlebih dahulu dengan menggunakan rumus eucledian distance sebagai berikut:
Jarak =√((user.long – resto.long)2 +
(user.lat-resto.lat)2) (4)
Selanjutnya menghitung nilai preferensi alternatif
S1= (Jarak1) -0.380952381 * (4.1)0.19047619 * (2.5) -0.238095238 * (1) 0.095238095 * (2) 0.095238095
Perangkingan dilakukan untuk menentukan pilihan terbaik yang akan direkomendasikan kepada user terhadap alternatif yang memiliki nilai preferensi relatif yang paling tinggi
V1 = S1/(total S)
Penyelesaian rekomendasi restauran berdasarkan jarak user dengan metode weighted product
(WP) akan dilakukan oleh aplikasi berbasi gui.
4. HASIL
Implementasi program menggunaan bantuan engine Unity3d yang nantinya di porting ke android karena perangkat yang menyediakan fasilitas lokasi untuk saat ini ada pada perangkat mobile yang salah satunya berbasis android.
tampilan awal aplikasi
Gambar 3. Tampilan awal aplikasi
Tampilan untuk memilih tipe pencarian yang hendak dilakukan
Gambar 4. Tampilan input tipe pencarian
Tampilan ketika tipe pencarian adalah tipe ‘all’ yang akan menampilkan semua data lokasi restauran yang ada di dalam database tampa di lakukan proses rekomendasi
Gambar 5. Tampilan pencarial tipe ‘all’ Tampilan ketika tipe pencarian adalah berdasarkan rekomendasi yang telah kami rancang
Gambar 6. Tampilan pencarian recomendasi
Tampilan ketika tiap list di klik untuk melihat detail atribut
Gambar 7. Tampilan detail atribut-atribut dari alternatif
5. DAFTAR PUSTAKA
Turban, 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem pendukung keputusan dan sistem cerdas) Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta.
Yang, Fan, and Zhi-Mei Wang. 2009. Jurnal: "An optimized mobile restaurant recommend system." WSEAS International Conference. Proceedings. Mathematics and Computers in Science and Engineering. Eds. N. E. Mastorakis, et al. No. 10. World Scientific and Engineering Academy and Society.
Yang, F., and Z. Wang. "A mobile location-based. 2009. Jurnal: “Information Recommendation System
Based on GPS and WEB2. 0
Services." database 7.8.
Park, Moon-Hee, Jin-Hyuk Hong, and Sung-Bae Cho.
2007. Jurnal: "Location-based
recommendation systemusing bayesian user’s
preference model in mobile
devices." Ubiquitous Intelligence and Computing. Springer Berlin Heidelberg. 1130-1139.
