SPK Pemilihan Resep Masakan dengan SAW dan Fitur Berbasis Lokasi Pada Android

Fakultas Ilmu Komputer

3081

SPK Pemilihan Resep Masakan dengan SAW dan Fitur Berbasis Lokasi

Pada Android

Nabila1_{, Ratih Kartika Dewi}2_{, Komang Candra Brata}3

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1_{syarifahnabilaasseri@yahoo.com,} 2_{ratihkartikad@ub.ac.id,} 3_{k.candra.brata@ub.ac.id}

Abstrak

Pemilihan resep masakan pada resep digital saat ini dilakukan secara manual dengan cara membandingkan antar resep untuk mendapatkan resep yang sesuai dengan kriteria. Pemilihan resep secara manual kurang efektif karena membutuhkan waktu yang tidak sedikit dalam proses pemilihan resep dari banyaknya data resep. Kurangnya informasi mengenai tempat membeli bahan juga menjadi masalah karena mencari lokasi penyedia bahan yang dibutuhkan membutuhkan waktu dan terkadang informasi yang di dapatkan kurang tepat sehingga kesalahan dalam mencari lokasi pembelian bahan sering terjadi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang mampu menyelesaikan permasalahan pemilihan resep masakan dan dapat memberikan informasi lokasi membeli bahan yang dibutuhkan untuk memasak. Sistem pendukung keputusan pemilihan resep masakan di implementasikan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada pemilihan resep yang dilengkapi dengan fitur berbasis lokasi untuk memberikan informasi lokasi tempat membeli bahan. Sistem berjalan pada platform android untuk memanfaatkan fitur berbasis lokasi (LBS) yang terdapat pada android. Hasil pengujian User Acceptance Testing (UAT) dengan perhitungan menggunakan teknik penskalaan Likert’s Summated Rating (LSR) didapatkan total skor 804.

Kata kunci: SPK, resep, SAW, LBS

Abstract

The selection of recipes on digital recipes is now done manually by comparing recipes to get recipes that match the criteria. The selection of recipes manually is less effective because it takes a lot of time in the recipe selection process from a large number of recipes. Lack of information on where to buy ingredients is also a problem because finding the location of the providers of the required ingredients takes time and sometimes the information gets less precise so mistakes in finding the location of purchasing ingredients often occur. To overcome these problems, we need a decision support system that can solve the problem of choosing recipes and can provide location information to buy the materials needed for cooking. The recipe selection decision support system is implemented using Simple Additive Weighting (SAW) method in the selection of recipes equipped with location-based features to provide location information where to buy ingredients. The system runs on the Android platform to take advantage of location-based features (LBS) found on Android. The result of User Acceptance Testing (UAT) with calculation using Likert's Summated Rating (LSR) scaling technique obtained a total score of 804.

Keywords: SPK, recipes, SAW, LBS

1. PENDAHULUAN

Resep masakan merupakan aset yang penting dalam kegiatan memasak.Banyak sekali resep yang beredar di masyarakat luas dan melalui berbagai media seperti website, aplikasi, buku atau majalah, dan televisi (Rahmawati, 2015). Pencarian resep masakan pada resep

berbagai bentuk resep digital yang nantinya dibandingkan. Kurangnya informasi mengenai tempat membeli bahan juga menjadi masalah karena mencari lokasi penyedia bahan yang dibutuhkan membutuhkan waktu dan terkadang informasi yang di dapatkan kurang tepat sehingga kesalahan dalam mencari lokasi pembelian bahan sering terjadi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan suatu sistem

pendukung keputusan yang mampu

menyelesaikan permasalahan pemilihan resep masakan dan dapat memberikan informasi lokasi

membeli bahan yang dibutuhkan untuk

memasak. Penulis menawarkan solusi kepada masyarakat khususnya mahasiswa dan ibu rumah tangga sebuah “SPK Resep Masakan dengan SAW dan Fitur Berbasis Lokasi Pada Android”. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan solusi yang lebih baik dalam membantu masyarakat mengambil keputusan pada pemilihan resep masakan yang dilengkapi dengan fitur berbasis lokasi yang memafaatkan GPS pada android. Fitur berbasis lokasi nantinya akan memberikan informasi kepada pengguna sistem berupa peta lokasi dan rute tempat penyedia bahan saat pengguna kekurangan bahan untuk memasak ataupun membeli bahan untuk keperluan memasak.

2. METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab metodologi berisi tentang langkah-langkah dan metode yang nantinya akan digunakan pada proses penyusunan laporan hasil penelitian yang dikerjakan oleh peneliti. Langkah-langkah dan metode yang akan di bahas di bagian metodologi adalah studi literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan,

perancangan dan implementasi sistem,

pengujian dan analisis, kesimpulan dan saran. Gambaran secara rinci alur metodologi yang akan digunakan untuk penelitian ini terletak pada Gambar 1. Alur metodologi penelitian yang nantinya akan di terapkan pada proses penelitian dari awal sampai selesai.

Gambar 1. Alur metodologi penelitian

Alur Metodologi penelitian dimulai dari studi literatur, dilanjutkan dengan pengumpulan data, perancangan dan implementasi, pengujian dan analisis dan mengambil kesimpulan dan saran untuk pengembangan selanjutnya.

3. PERANCANGAN

3.1. Perancangan Use Case

Usecase diagram adalah diagram yang memodelkan kebutuhan dari use case yang dilkukan oleh aktor terhadap sistem yang akan dibangun. Usecase diagram di dibentuk sesuai dengan kebutuhan fungsional dengan tujuan kebutuhan aktor terhadap sistem dapat

terpenuhi. Usecase diagram aktor yang

bertindak sebagai pengguna perangkat bergerak ditunjukkan dalam Gambar 2.

Gambar 2. UseCase Diagram Kebutuhan Fungsional

3.2. Perancangan SAW

Langkah – langkah perhitungan manual metode SAW seperti pada Gambar 3 digunakan untuk merekomendasikan resep masakan. Tahapan awal pada proses algoritma SAW adalah dengan menentukan alternatif yang akan

dijadikan sebagai rekomendasi. Untuk

mendapatkan alternatif yang akan dijadikan

rekomendasi langkah pertama adalah

kriteria waktu, tingkat kerumitan (jumlah langkah), dan jumlah kalori. Kemudian hasil dari pemilhan alternatif akan di proses dengan metode SAW dan sistem akan memberikan hasil rekomendasi alternatif terbaik.

Gambar 3. Flowchart SAW

4. IMPLEMENTASI

4.1 Implementasi Input Kriteria

form input kriteria memudahkan pengguna dalam berinteraksi dengan sistem untuk memberikan nilai kriteria resep yang nantinya akan digunakan sebagai alternative resep yang akan diberikan kepada pengguna.

Gambar 4. Implementasi Input Kriteria

4.2 Implementasi Bobot Prioritas

Dalam mengisi bobot prioritas pengguna diberikan nilai range antara 1 sampai 3. semakin besar nilai maka semakin penting kriteria tersebut. Pada antarmuka input bobot prioritas

diberikan aturan bahwa jika pengguna

memasukkan nilai bobot kurang dari 1 atau lebih dari 3 maka sistem memberikan pesan peringatan. Sampai pengguna memasukkan nilai bobot prioritas dengan benar.

Gambar 5. Implementasi input Bobot Prioritas

4.3 Implementasi Melihat Rekomendasi

List rekomendasi dibuat sedemikian rupa sehingga terlihat ringkas dan menarik karena dilengkapi dengan Gambar agar pengguna

merasa tertarik dengan resep yang

direkomendasikan sistem.

Gambar 6. Implementasi Lihat Rekomendasi

4.4 Implementasi Cek Lokasi

Gambar 7. Implementasi Cek Lokasi

5. PENGUJIAN

5.1 Pengujian Fungsional

Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan teknik black box pada fungsionalitas sitem didapatkan hasil yang

menunjukkan bahwa seluruh aspek

fungsionalitas sistem bernilai valid yang berarti sistem telah sesuai dengan analisis kebutuhan, perancangan, dan implementasi yang telah di definisikan sebelum sistem di implementasikan.

5.2 Pengujian Non Fungsional

5.2.1 Pengujian UAT

Pengujian UAT yang sudah dilakukan dengan memberikan kuissioner kepada 10 responden dengan 19 butir pertanyaan yang mewakili 5 butir tentang perangkat lunak, 7 butir fungsionalitas sistem, dan 7 butir tentang komunikasi visual sistem. Dari pengujian yang meliputi 3 aspek, dilakukan perhitungan untuk mengukur tingkat keberhasilan sistem dengan teknik penskalaan Likert’s Summated Rating (LSR).

▪ User Acceptance Testing (UAT)

a) Total tanggapan pada hasil kuisoner

i. Total tanggapan 1 = 0+0+0 =0

ii. Total tanggapan 2 = 0+0+3=3

iii. Total tanggapan 3 = 1+5+16=22

iv. Total tanggapan 4= 25+29+20=74

v. Total tanggapan 5= 24+36+34=94

b) Total skor tanggapan pada hasil kuisioner

i. Total skor tanggapan 1= 0 x 1 =0

ii. Total skor tanggapan 2= 3 x 2 =6

iii. Total skor tanggapan 3= 22 x 3 =66

iv. Total skor tanggapan 4= 74x 4 =296

v. Total skor tanggapan 5= 94 x 5 =470

vi. Total keseluruhan skor =

0+6+66+262+470= 804

c) Jumlah skor untuk setiap responden

i. Skor maksimal = 5 x 19 = 95

ii. Skor minimal = 1 x 19= 19

iii. Skor median = 3 x 19= 57

iv. Skor kuartil I = 2 x 19= 38

v. Skor kuartil III = 4 x 19 = 76

d) Jumlah skor untuk seluruh responden

i. Maksimal = 95 x 10 = 950

ii. Minimal = 19 x 10 = 190

iii. Median =57 x 10 = 570

iv. Kuartil I = 38 x 10 = 380

v. Kuartil III = 76 x 10 = 760

e) Interpretasi jumlah skor adalah :

▪ Apabila 760 <skor < 950 maka sistem berhasil dan diterima oleh

Pengguna

▪ Apabila 570 < skor <760 maka sistem dinilai cukup berhasil

▪ Apabila 190 < skor <380 maka sistem dinlai gagal atau tidak berhasil

Total skor yang diperoleh dari responden yang berjumlah 10 responden yaitu 804 berada diantara titik kuartil III(760) dan titik maksimal 950. Dan bisa dsimpulkan bahwa sistem berhasil diterima oleh pengguna..

6. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis perancangan, implementasi dan pengujian yang dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan yang didapatkan diantaranya:

SAW dengan 3 parameter yang dijadikan kriteria pemilihan resep berupa waktu memasak, tingkat kerumitan dan jumlah kalori. Bobot kriteria digunakan untuk memilih alternatif resep yang cocok dengan kriteria pengguna dan bobot prioritas digunakan untuk mempriortaskan kriteria sehingga menampilkan rekomendasi resep dengan urutan nilai v tertinggi. Rekomendasi resep menampilkan 5 data rekomendasi yang ditampilkan kepada pengguna dengan nilai V tertinggi.

2. Hasil pengujian User Acceptance Testing

(UAT) dengan perhitungan menggunakan teknik penskalaan Likert’s Summated Rating (LSR) didapatkan total skor 804 dan berada di antara titik kuartil III. Hasil penskalaan LSR menunjukkan bahwa sistem berhasil dan sangat diterima oleh pengguna. Dengan diterimanya sistem oleh pengguna, bisa dikatakan sistem sangat berguna dan efektif dalam membantu memudahkan pekerjaan pengguna dalam mendukung keputusan pemilihan resep

7. DAFTAR PUSTAKA

Rahmawati, Y. 2015. Aplikasi resep pembuatan cake 3D berbasis multimedia interaktif.

Institutional repository UIN syarif hidayatullah jakarta, [online] Tersedia di: <http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/hand le/123456789/26984>. [Diakses tanggal: 15 april 2017].

Agustina, T. 2014. Kontaminasi logam berat pada makanan dan dampaknya pada kesehatan. Teknobuga, [online] Tersedia

di: <

https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/t eknobuga/article/view/6405>. [Diakses tanggal: 19 april 2017].

Azwar, A. 2004. Tubuh Sehat Ideal dari Segi Kesehatan. Kampus UI, Depok, 15 februari 2004. Depok : Departemen Kesehatan RI.

Wulandari, dkk. 2016. Decission Support System Pemetaan Lahan Pertanian yang Berkualitas Untuk Meningkatkan Hasil Produksi Padi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW).[online]

Tersedia di: <

Read more