2.2.6.6.9 Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi merupakan sistem yang dirancang untuk memprediksi sekumpulan item yang sesuai dengan preferensi pengguna yang mana nantinya
item tersebut akan direkomendasikan pada pengguna. Sistem ini dibangun dengan
tujuan membantu pengguna untuk memilih item-item yang disukainya dari sekian banyak item yang tersedia. Tugas dari sistem rekomendasi meliputi analisa data
pengguna dan mengekstrak informasi yang berguna untuk melakukan prediksi [10].
Dalam membangun data pengguna, sistem rekomendasi melakukannya secara eksplisit atau implisit. Eksplisit dapat dilakukan misalnya dengan meminta
pengguna untuk memberi rating pada item dari jangkauan tertentu, merangking berdasarkan yang paling disukai sampai yang paling tidak disukai, ataupun
dengan meminta pengguna untuk melakukan list terhadap item-item yang mereka sukai. Implisit dilakukan misalnya dengan mengamati pola kecenderungan
pelanggan melalui observasi jejaring sosial atau dengan mengamati item-item yang sering dilihat atau didengar oleh pengguna, atau dengan kata lain jika secara
eksplisit pengguna memberikan penilaian preferansi terhadap item secara langsung, sedangkan implisit secara tidak langsung [10]. Sistem rekomendasi
adalah perangkat lunak dan teknik yang dapat memberikan saran untuk produk yang akan berguna bagi pelanggan. Saran yang diberikan ditujukan untuk
mendukung pelanggan dalam proses pengambilan keputusan, seperti produk apa saja yang cocok untuk dibeli, musik apa saja yang cocok didengarkan, atau berita
apa saja yang cocok untuk dibaca. Sistem rekomendasi telah terbukti sangat bermanfaat bagi pengguna online untuk mengatasi kelebihan beban informasi dan
telah menjadi salah satu alat yang paling kuat dan popular diperdagangan elektronik[11].
2.2.6.6.9.1 Collaborative Filtering
Collaborative filtering adalah metode yang digunakan untuk memprediksi
kegunaan item berdasarkan penilaian pengguna sebelumnya. Metode ini merekomendasikan item-item yang dipilih oleh pengguna lain dengan kemiripan
model item dari pengguna saat ini. Collaborative filtering
merupakan sub bagian dari machine learning yang ditunjukan untuk menciptakan algoritma untuk memprediksi keinginan pelanggan
berdasarkan kegiatan yang dilakukan sekelompok member yakni pembelian atau pemberian rating suatu barang item.
Perhitungan yang akan dilakukan pada Collaborative Filtering ini adalah perhitungan similarity Sim atau tingkat kesamaan antara member dengan
member lain dan perhitungan distance Dis untuk setiap produk yang sama dengan produk member.
Perhitungan pertama yang dilakukan adalah menghitung distance Dis
Dengan rumus sebagasi berikut.
D Dimana
nilaiproduk
person
= nilai dari produk orang yang akan diberikan rekomendasi
nilaiproduk
orderperson
= nilai dari produk orang yang akan dibandingkan.
Setelah nilai Dis diperoleh selanjutnya kita akan menghitung nilai Simnya, yaitu dengan rumus dibawah ini:
Sim
orderperson
= 1
1+ jumlah Dis Dimana:
Sim
orderperson
= Sim
member
Jumlah Dis = hasil perhitungan dari produk Perhitungan selanjutnya adalah menghitung tingkat rekomendasi untuk
setiap produk yang belum pernah dilihat atau dibeli oleh member. Perhitungan dapat dilakukan dengan
Rekomendasi = ΣSim x Nilai produk ΣSim Dis
distance = nilaiproduk
person
- nilaiproduk
orderperson 2
Dimana Total adalah jumlah dari perhitungn Sim x Nilai Produk untuk semua member. Sim Sum adalah jumlah Sim dari member dengan produk yang
memiliki nilai.
2.2.6.6.10 Skala Likert
Skala likert pertama kali dikembangkan oleh Rensis Likert pada tahun 1932 dalam mengukur sikap masyarakat. Skala ini hanya menggunakan item yang
secara pasti baik dan secara pasti buruk. Item yang pasti disenangi, disukai, yang dari responden yang hasilnya ditafsirkan sebagai posisi responden. Skala ini
menggunakan ukuran ordinal sehingga dapat membuat ranking walaupun tidak diketahui berapa kali satu responden lebih baik atau lebih buruk dari responden
lainnya[15]. Prosedur dalam membuat skala likert adalah sebagai berikut :
1. Pengumpulan item-item yang cukup banyak dan relevan dengan masalah yang sedang diteliti, berupa item yang cukup terang disukai dan yang
cukup terang tidak disukai. 2. Item-item tersebut dicoba kepada sekelompok responden yang cukup
representatif dari populasi yang ingin diteliti. 3. Pengumpulan responsi dari responden untuk kemudian diberikan skor,
untuk jawaban yang memberikan indikasi menyenangi diberi skor tertinggi.
4. Total skor dari masing-masing individu adalah penjumlahan dari skor masing-masing item dari individu tersebut.
Responsi dianalisa untuk mengetahui item-item mana yang sangat nyata batasan antara skor tinggi dan skor rendah dalam skala total. Untuk
mempertahankan konsistensi internal dari pertanyaan maka item yang tidak menunjukkan korelasi dengan total skor atau tidak menunjukkan
beda yang nyata apakah masuk kedalam skor tinggi atau rendah dibuang.
Tabel 2.4 Skala Likert SKOR
KATEGORI JAWABAN 5
Sangat Setuju 4
Setuju 3
Ragu-ragu 2
Tidak Setuju 1
Sangat Tidak Setuju
Kelebihan skala likert:
1. Dalam menyusun skala, item-item yang tidak jelas korelasinya masih dapat dimasukkan dalam skala.
2. Lebih mudah membuatnya dari pada skala thurstone. 3. Mempunyai reliabilitas yang relatif tinggi dibanding skala thurstone untuk
jumlah item yang sama. Juga dapat memperlihatkan item yang dinyatakan dalam beberapa responsi alternatif.
4. Dapat memberikan keterangan yang lebih nyata tentang pendapatan atau sikap responden.
Kelemahan skala likert: 1.
Hanya dapat mengurutkan individu dalam skala, tetapi tidak dapat membandingkan berapakali individu lebih baik dari individu lainnya.
2. Kadang kala total skor dari individu tidak memberikan arti yang jelas,
banyak pola responsi terhadap beberapa item akan memberikan skor yang
sama.
40
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem ini berisi analisis sistem yang sedang berjalan bertujuan sebagai dasar perancangan atau perbaikan sistem lama. Dari hasil analisis tersebut
dapat diketahui kelemahan atau kekurangan pada sistem yang lama sehingga dapat dirancang dan diperbaiki menjadi suatu sistem yang lebih efektif dan
efisien.
3.1.1 Analisis Masalah
Analisis masalah yang dilakukan berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada toko Rumah Cinta Herbal adalah:
1. Masih terbatasnya penyampaian informasi produk karena penyampaian informasi produk masih dilakukan dengan cara memberikan brosur kepada
pejalan kaki, keluarga terdekat dan konsumen yang berada disekitaran kota Bandung dan sulitnya konsumen yang berada diluar kota Bandung untuk
memperoleh spesifikasi produk. 2. Sulitnya bagi konsumen yang berada diluar kota untuk membeli suatu
produk, karena untuk membeli produk harus langsung mendatangi toko. 3. Proses pencatatan laporan penjualan yang masih dilakukan dengan
mencatat didalam sebuah buku penjualan dengan mengumpulkan bukti- bukti transaksi.
Berdasarkan permasalahan tersebut maka akan dibuat aplikasi e-commerce untuk mengatasi masalah yang ditimbulkan.
3.1.2 Analisis Sistem Yang Sedang Berjalan
Sistem yang sedang berjalan di toko Rumah Cinta Herbal memiliki batasan prosedur. Prosedur merupakan urutan kegiatan yang tepat dari tahapan-
tahapan yang menerangkan mengenai proses apa saja yang dikerjakan, siapa yang mengerjakan proses tersebut dan bagaimana proses tersebut dapat dikerjakan.
Berdasarkan dari hasil wawancara dengan pihak toko Rumah Cinta Herbal, prosedur yang terlibat pada sistem yang sedang berjalan saat ini adalah sebagai
berikut : 1. Prosedur Penjualan produk
2. Prosedur pengadaan produk 3. Prosedur promosi produk
4. Prosedur laporan penjualan produk
3.1.2.1 Prosedur Penjualan Produk di Rumah Cinta Herbal
Prosedur penjualan produk yang sedang berjalan di Rumah Cinta Herbal adalah sebagai berikut:
1. Konsumen yang akan membeli produk datang ke toko Rumah Cinta herbal.
2. Konsumen menanyakan produk yang akan dibeli ke Bagian Penjualan. 3. Kemudian Bagian Penjualan akan mengecek produk yang dibeli dan
mengecek stok produk yang tersedia. 4. Bila produk tidak tersedia, maka konsumen akan diberikan pilihan
melakukan pemesanan atau tidak oleh ke bagian penjualan. 5. Selanjutnya bila produk tersedia maka bagian penjualan akan
memberikan nota pembayaran kepada konsumen. 6. Selanjutnya Bagian Penjualan akan mengarsipkannya nota pembayaran
dan mencatatnya di buku transaksi penjualan.
Konsumen Bagian penjualan
Prosedur Penjualan Di Toko Rumah Cinta Herbal
Data produk yang dibeli
Data produk yang dibeli
Periksa data Produk yang
dibeli Ada?
Data produk yang dibeli tidak tersedia
tidak
Bagian Gudang
A1 Data produk yang
ada di etalase
Data produk yang dibeli tersedia
ada
Membuat daftar produk
kosong Daftar produk
kosong Data produk
yang dibeli tidak tersedia
Data produk yang dibeli tidak
tersedia Konfirmasi
pemesanan pesan
Data produk yang dibeli tidak
dipesan tidak
Data produk yang dibeli tidak
tersedia dan akan dipesan
ya Membuat nota
penjualan
Data produk yang dibeli
tersedia 1. nota
pembayaran 2. nota
pembayaran Pencatatan
penjualan Buku penjualan
1. Nota pembayaran
A3
2. nota pembayaran
Daftar produk kosong
A4 Daftar produk
kosong
Data produk yang dibeli tidak
tersedia dan akan dipesan
Mencatat pesanan
Data produk yang dibeli tidak
tersedia dan akan dipesan
Data produk yang dipesan
Membuat nota pesanan produk
Data produk yang dipesan
1.nota pesanan produk
2.nota pesanan produk
1.nota pesanan produk
A2 Data produk
yang dibeli tersedia
A5
Gambar 3.1 Flowmap Penjualan Produk
Keterangan:
A1 : Arsip Buku Penjualan A2 : Arsip data produk yang dipesan
A3 : Arsip nota pembayaran A4 : Arsip daftar produk kosong
A5 : Arsip nota pesanan
3.1.2.2 Prosedur Pengadaan Produk
Prosedur pengadaan barang adalah proses yang dilakukan ketika adanya ketidaktersediaan suatu produk sehingga diperlukannya produksi ulang yang
dilakukan di pemilik. Prosedur pengadaan produk yang sedang berjalan adalah sebagai berikut :
1. Bag. Gudang akan membuat PO berdasarkan daftar produk yang dipesan dan daftar produk yang kosong.
2. PO yang dihasilkan ada 2 macam, satu PO untuk pemilik yang berisi produk dengan produksi sendiri, dan satu lagi PO untuk suplier yang
berisi daftar produksi lain. 3. Bag gudang akan memberikan data pembuatan order kepada pemilik
untuk meminta persetujuan pembuatan order kepada supplier. 4. Pemilik dan supplier akan memberikan data hasil produksi kepada bag
keuangan untuk dijadikan arsip. 5. Selanjutnya bagian keuangan memberikan data hasil produksi kepada
bag gudang 6. Bag. gudang akan memperbaharui daftar stok brang.