6. 6 Alat Bantu Yang Digunakan Untuk Membangun Website

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.