Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat Berbasis Android Menggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting)

(SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

SKRIPSI

LYDIA ALISSA

091402070

PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2015

SISTEM REKOMENDASI TIKET PESAWAT BERBASIS

ANDROID

MENGGUNAKAN METODE SAW

(

SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi

LYDIA ALISSA 091402070

PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

PERSETUJUAN

Judul : SISTEM REKOMENDASI TIKET PESAWAT

BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

Kategori : SKRIPSI

Nama : LYDIA ALISSA

Nomor Induk Mahasiswa : 091402070

Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI

Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 23 April 2015 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc.Msc Dr. Erna Budhiarti Nababan,M.IT NIP 19830226 201012 1 003

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,

M. Anggia Muchtar, S.T., MM.IT. NIP 19800110 200801 1 010

ii

PERNYATAAN

SISTEM REKOMENDASI TIKET PESAWAT BERBASIS

ANDROID MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, 23 April 2015

Lydia Alissa 091402070

PENGHARGAAN

Alhamdulillah, puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT, serta shalawat dan salam kepada junjungan kita nabi Muhammad SAW, karena atas berkah, rahmat dan hidayahNya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Ucapan terima kasih yang tidak terhingga kepada Allah SWT yang selalu membimbing dan mengajarkan saya pentingnya kesabaran dan tanggung jawab selama penyusunan skripsi ini.

Dalam penulisan skripsi ini penulis banyak mendapatkan bantuan serta dorongan dari pihak lain. Dalam kesempatan ini dengan segala kerendahan hati, penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Kedua orangtua penulis, yaitu Mama, Estuti Srianingsih beserta Ayah, Ir. Djon Ismed, adik penulis Rizka Fitrissa dan Muhammad Farhan Dalimunthe yang telah memberikan doa dan dukungan moril dan materil kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini beserta keluarga besar Siyamto dan Ali Archam yang telah turut mendoakan penulis.

2. Dekan dan Wakil Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

3. Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Teknologi Informasi, Bapak M. Anggia Muchtar, S.T., MM.IT. dan Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc., M.Sc.IT. 4. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT, dan Bapak Romi Fadillah Rahmat,

B.Comp.Sc.Msc selaku dosen pembimbing penulis yang telah meluangkan waktu, pikiran, saran, dan kritiknya untuk penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Drs. Sawaluddin, M.IT, dan Bapak Dedy Arisandi S.T, M.Kom yang telah bersedia menjadi dosen penguji dan memberikan saran dan kritik yang membangun dalam penyelesaian skripsi ini. 5. Seluruh dosen yang mengajar serta Kak Naomi dan Bang Manav, sebagai staf Tata

Usaha Program Studi Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

6. Sahabat-sahabat yang selalu mendukung dan memberi semangat kepada penulis, Salman Al Farizi, S.Kom, Tengku Fadhilah Hasyim, S.TI., Amira Akhmad Nst, Nurul Fadhlia, S.Kom., Jihan Meutia Fauzen, S.TI., Alvin Rizki, S.TI., Rafiqa Ulfa, S.TI., Annifa Iqramitha, S.TI., Umaya Ramadhani Putri Nst, S.TI., Fadil Haryudi, Muhammad Fadhlullah dan semua teman angkatan 2009.

7. Sahabat penulis Achsania Ruziqa, S.Kw., Esti Prihastika, Rizvya Fildza Amanda, S.Kes., Astrie Hananda Febriancy yang selalu mendoakan dan memberi semangat. 8. Seluruh rekan kuliah sejawat yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

iv

Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam skripsi ini, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua pihak demi kesempuranaan skripsi ini. Akhir kata penulis ucapkan terima kasih.

ABSTRAK

Perkembangan penumpang pesawat domestik di Indonesia yang semakin tinggi akibat semakin banyaknya maskapai penerbangan yang menawarkan tarif tiket terjangkau menyebabkan banyaknya penumpang yang memiliki kesulitan dalam memilih tiket pesawat yang sesuai dengan kebutuhan. Orang-orang yang sibuk dalam pekerjaan dan tidak dapat mencari tiket pesawat secara langsung lebih memilih menggunakan

smartphone atau pc tablet dalam melakukan transaksi. Salah satu cara agar tiket pesawat sesuai dengan kebutuhan customer adalah membangun sistem rekomendasi tiket pesawat pada mobile device. Dalam penelitian ini, sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android dikembangkan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dimana tahapannya diawali dengan pemberian nilai atribut bobot, perhitungan rumus SAW, proses normalisasi, dan tahapan terakhir adalah pengurutan rekomendasi tiket pesawat dari hasil penjumlahan nilai atribut tertinggi sampai terendah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi tiket pesawat berdasarkan atribut-atribut yang diberikan seperti harga, lama perjalanan, service

maskapai, dan keamanan maskapai.

Kata kunci: sistem rekomendasi, android, Simple Additive Weighting (SAW), tiket pesawat

vi

ANDROID-BASED AIRPLANE TICKETRECOMMENDATION SYSTEM

USING SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

ABSTRACT

The rapid development of domestic airplane flight customers in Indonesia become higher because of so many flight companies offer achievable ticket price leads to many passengers having trouble to choose airplane ticket that they need. People who are busy with their job and cannot look for the ticket straight from the locket choose to do transaction with their smartphone or pc tablet. One way to fulfill customer‟s need for airplane ticket is to build an airplane ticket recommendation system on mobile device. In this study, airplane ticket recommendation system is developed using

Simple Additive Weighting (SAW) method where the process begins with analizing weight for attributes, calculating using SAW formula, normalization process, and the last step is to rank airplane ticket recommendation by calculating all the attributes from the highest to lowest scores. The result of this study shows that Simple Additive Weighting (SAW) method can be used to provide airplane ticket recommendation system with the attributes given such as price, trip duration, airplane company‟s service, and airplane company‟s security.

Keyword: recommendation system, android, Simple Additive Weighting (SAW),

DAFTAR ISI

Halaman

PERSETUJUAN i

PERNYATAAN ii

PENGHARGAAN iii

ABSTRAK v

DAFTAR ISI vii

DAFTAR TABEL ix

DAFTAR GAMBAR x

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 2

1.4. Tujuan Penelitian 2

1.5. Manfaat Penelitian 3

1.6. Metodologi Penelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 4

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 5

2.1. Sistem Rekomendasi 5

2.1.1. Metode Rekomendasi 6

2.2. Android 7

2.3. JSON (JavaScript Object Notation) 8

2.3.1. JSON dengan PHP 8

2.4. Simple Additive Weighting (SAW) 9

2.5. Penelitian Terdahulu 11

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 12

3.1. Data Yang Digunakan 12

3.2. Identifikasi Masalah 12

3.3. Analisis Sistem 12

3.3.1. Analisis Metode SAW Pada Sistem Rekomendasi

Tiket Pesawat Berbasis Android 13

3.3.2. Analisis Perancangan Sistem 14

a. Arsitektur Umum 14

b. Class Diagram Sistem 15 c. Activity Diagram System 16 d. Flowchart Sistem 17

e. Diagram Blok 19

3.4. Perancangan Sistem 28

3.4.1. Antarmuka Sistem 29

3.4.2. Rancangan Halaman Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat

viii

3.4.3. Rancangan Halaman Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat

Pulang Pergi 31

3.4.4. Perancangan Database 32

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 34

4.1. Implementasi Sistem 34

4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras 34

4.1.2. Spesifikasi Perangkat Lunak 34

4.2. Implementasi Perancangan Antarmuka Sistem 35

4.2.1. Tampilan Halaman Utama 35

4.3. Pengujian Sistem 37

4.3.1. Tampilan Memasukkan Seluruh Data Keberangkatan

Perjalanan 40

4.3.2. Tampilan Rekomendasi Tiket Pesawat 41 4.3.3. Hasil Pengujian Rekomendasi Berdasarkan

Website Pencarian Jadwal 46

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 49

5.1. Kesimpulan 49

5.2. Saran 49

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu 11

Tabel 3.1 Variabel dan Nilai 20

Tabel 3.2 Tabel Data Awal 22

Tabel 3.3 Tabel Data Atribut Bernilai Huruf 23

Tabel 3.4 Tabel Data Atribut Bernilai Bobot 24

Tabel 3.5 Tabel Nilai Maksimum dan Minimum Tiap Atribut 25

Tabel 3.6 Tabel Data Atribut Sesuai Rumus 26

Tabel 3.7 Tabel Normalisasi Data 27

Tabel 3.8 Tabel Hasil Rekomendasi 28

x

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Contoh PHP yang akan Dikonversikan ke JSON 9

Gambar 2.2 Hasil JSON pada PHP 9

Gambar 3.1 Arsitektur Umum 14

Gambar 3.2 Class Diagram Sistem 15

Gambar 3.3 Activity Diagram Sistem 16

Gambar 3.4 Flowchart Sistem 17

Gambar 3.5 Flowchart Proses Rekomendasi 18

Gambar 3.6 Diagram Blok Perangkingan menggunakan SAW 19

Gambar 3.7 Halaman Utama Sistem 29

Gambar 3.8 Pilihan Kota Asal 30

Gambar 3.9 Pilihan Kota Tujuan 30

Gambar 3.10 Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan 30 Gambar 3.11 Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang/Pergi 31

Gambar 3.12 Database 33

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Utama 35

Gambar 4.2 Tampilan Menu Keterangan 36

Gambar 4.3 Isi Menu Keterangan 37

Gambar 4.4 Hasil Pengujian Saat Melakukan Pilihan Kota Asal 37 Gambar 4.5 Hasil Pengujian Saat Melakukan Pilihan Kota Tujuan 38 Gambar 4.6 Hasil Pengujian Saat Melakukan Pilihan

Kota Asal dan Tujuan Sama 38

Gambar 4.7 Hasil Pengujian Saat Tidak Mengisi Text Box Budget 39 Gambar 4.8 Hasil Pengujian Memilih Radio Button

Jenis Perjalanan Pulang/Pergi 39

Gambar 4.9 Tampilan Memasukkan Seluruh Data Keberangkatan

Perjalanan 40

Gambar 4.10 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

Tanpa Checklist Atribut Rekomendasi 41

Gambar 4.11 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang/Pergi

Tanpa Checklist Atribut Rekomendasi 41

Gambar 4.12 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang/Pergi

(Transit) Tanpa Checklist Atribut Rekomendasi 42 Gambar 4.13 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

dengan Atribut Rekomendasi Harga 42

Gambar 4.14 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

dengan Atribut Rekomendasi Lama Perjalanan 43

Gambar 4.15 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

dengan Atribut Rekomendasi Tepat Waktu 43

Gambar 4.16 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

Gambar 4.17 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

(Transit) dengan Atribut Rekomendasi Service 44

Gambar 4.18 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

(Transit) dengan Dua Atribut Rekomendasi (Harga dan Tepat Waktu) 44 Gambar 4.19 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

(Transit) dengan Tiga Atribut Rekomendasi (Lama Perjalanan, Keamanan

dan Service) 45

Gambar 4.20 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan dengan Empat Atribut Rekomendasi (Tepat Waktu, Lama Perjalanan,

Keamanan dan Service) 45

Gambar 4.21 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat 16 April 2015

v

ABSTRAK

Perkembangan penumpang pesawat domestik di Indonesia yang semakin tinggi akibat semakin banyaknya maskapai penerbangan yang menawarkan tarif tiket terjangkau menyebabkan banyaknya penumpang yang memiliki kesulitan dalam memilih tiket pesawat yang sesuai dengan kebutuhan. Orang-orang yang sibuk dalam pekerjaan dan tidak dapat mencari tiket pesawat secara langsung lebih memilih menggunakan

smartphone atau pc tablet dalam melakukan transaksi. Salah satu cara agar tiket pesawat sesuai dengan kebutuhan customer adalah membangun sistem rekomendasi tiket pesawat pada mobile device. Dalam penelitian ini, sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android dikembangkan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dimana tahapannya diawali dengan pemberian nilai atribut bobot, perhitungan rumus SAW, proses normalisasi, dan tahapan terakhir adalah pengurutan rekomendasi tiket pesawat dari hasil penjumlahan nilai atribut tertinggi sampai terendah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi tiket pesawat berdasarkan atribut-atribut yang diberikan seperti harga, lama perjalanan, service

maskapai, dan keamanan maskapai.

Kata kunci: sistem rekomendasi, android, Simple Additive Weighting (SAW), tiket pesawat

ANDROID-BASED AIRPLANE TICKETRECOMMENDATION SYSTEM

USING SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

ABSTRACT

The rapid development of domestic airplane flight customers in Indonesia become higher because of so many flight companies offer achievable ticket price leads to many passengers having trouble to choose airplane ticket that they need. People who are busy with their job and cannot look for the ticket straight from the locket choose to do transaction with their smartphone or pc tablet. One way to fulfill customer‟s need for airplane ticket is to build an airplane ticket recommendation system on mobile device. In this study, airplane ticket recommendation system is developed using

Simple Additive Weighting (SAW) method where the process begins with analizing weight for attributes, calculating using SAW formula, normalization process, and the last step is to rank airplane ticket recommendation by calculating all the attributes from the highest to lowest scores. The result of this study shows that Simple Additive Weighting (SAW) method can be used to provide airplane ticket recommendation system with the attributes given such as price, trip duration, airplane company‟s service, and airplane company‟s security.

Keyword: recommendation system, android, Simple Additive Weighting (SAW),

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Perkembangan penumpang pesawat domestik di Indonesia kini semakin tinggi, dikarenakan maskapai penerbangan semakin banyak menawarkan tarif tiket yang terjangkau dan bersaing satu sama lain. Kini penumpang maskapai domestik di Indonesia mencapai 22,77% yang telah dicatat oleh Badan Pusat Statistik (BPS) mencapai sekitar 48,87 juta orang pada tahun 2010. Untuk memilih atau mendapatkan tiket penerbangan yang sesuai dengan kebutuhan setiap orang tidaklah mudah, karena semua maskapai penerbangan di Indonesia memiliki website masing-masing, dan untuk melihat tiket yang sesuai kita harus mengecek website tiap maskapai.

Semakin meningkatnya penjualan perangkat berbasis android di Indonesia dengan harga yang murah dan meningkatnya jumlah aplikasi Android mendorong peningkatan market share sistem operasi android di Indonesia. Menurut IDC, sistem operasi buatan Google ini sudah berhasil mendapatkan 52 persen market share

Indonesia pada kuartal II-2012. Selain karena harga yang murah, terdapat aplikasi-aplikasi yang mudah digunakan, dan juga mudah dibawa dalam bepergian. Orang-orang yang sibuk dalam pekerjaannya terkadang tidak punya waktu untuk melakukan pemesanan tiket secara langsung, sehingga pemesanan melalui smartphone atau pc tablet akan mempermudah transaksi.

Dari pandangan tersebut, maka penelitian ini difokuskan untuk merancang sebuah sistem rekomendasi tiket berbasis mobile, salah satu dari sistem operasi berbasis mobile yang disulkan adalah android. Android merupakan operating system

berbasis Java yang dapat dijalankan dengan mudah pada platform baru (Di Marzio, 2008).

Sistem ini akan dirancang dengan dasar Knowledge Based Recommendation

menggunakanmetode Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat digunakan dalam suatu pengembangan sistem rekomendasi. Simple Additive Weighting (SAW)

merupakan salah satu metode untuk menyelesaikan multi-attribute decision making. Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka penulis memberi judul penelitian ini dengan “Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat Berbasis Android

menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)”.

1.2Rumusan Masalah

Saat ini terdapat begitu banyak maskapai penerbangan di Indonesia menggunakan pemesanan tiket online, tetapi customer harus mengecek ke website setiap maskapai penerbangan untuk melihat tiket yang tersedia, sementara banyak orang yang membutuhkan tiket cepat dan murah. Dengan banyaknya pengguna smartphone

seperti sekarang dan keterbatasan waktu yang dimiliki, penggunaan aplikasi pada

mobiledevice sangat membantu mempermudah pemesanan tiket. Salah satu cara agar tiket pesawat sesuai dengan kebutuhan customer adalah membangun sistem rekomendasi tiket pesawat pada mobile device. Oleh karena itu, diperlukan sebuah pendekatan untuk mendapatkan informasi rekomendasi tiket pesawat yang tidak memakan waktu dan sesuai kebutuhan customer.

1.3Batasan Masalah

Adapun batasan masalah yang akan dibahas adalah: 1. Terbatas pada penerbangan domestik di Indonesia.

2. Rekomendasi yang diberikan hanya terbatas pada waktu, biaya, dan tempat transit (jika ada).

3. Rekomendasi yang diberikan tidak menghiraukan jadwal yang berubah akibat

delay pesawat, keadaan cuaca buruk, dan sebagainya.

1.4Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu memberikan rekomendasi tiket pesawat ke dalam sistem berbasis android.

3

1.5Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini adalah:

1. Sebagai media informasi bagi customer untuk memudahkan mendapat rekomendasi tiket pesawat sesuai kebutuhan.

2. Sebagai aplikasi alternatif pilihan tiket pesawat sesuai kebutuhan.

3. Penelitian ini juga diharapkan dapat menambah referensi bagi penelitian selanjutnya.

1.6Metodologi Penelitian

Adapun metodologi yang digunakan yaitu: 1. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan untuk mengumpulkan bahan-bahan dan referensi baik itu dari makalah, buku, artikel, jurnal dan situs internet yang mendukung dalam penyelesaian masalah.

2. Pengumpulan Data

Pada tahap ini dilakukan pegumpulan data dan informasi pendukung berupa data dari beberapa situs maskapai penerbangan domestik di Indonesia dan informasi pendukung lainnya.

3. Analisis dan Perancangan Sistem

Tahapan ini dilakukan analisis terhadap materi dan data yang mendukung perancangan sistem dalam penyelesaian suatu masalah dengan:.

a. Memasukkan data jadwal maskapai ke dalam database. b. Mempelajari proses perancangan sistem bebasis android.

c. Mempelajari metode Simple Additive Weighting dalam melakukan proses perangkingan rekomendasi, sehingga dapat merancang sebuah sistem yang akan diimplementasikan nantinya.

4. Implementasi Sistem

Pada tahapan ini penulis mengimplementasikan sistem yang berdasarkan pada analisis dan rancangan sebelumnya. Implementasi meliputi pembuatan program sistem dalam menyelesaikan masalah yang diteliti.

5. Pengujian Sistem

Pada tahap ini, peneliti melakukan pengujian dari sistem yang telah dibuat. Dan pengujian dilakukan terhadap beberapa android yang digunakan user.

6. Penyusunan Laporan

Pada tahap ini dilakukan pendokumentasian hasil analisis dan implementasi.

1.7 Sistematika Penulisan

Adapun bagian utama dari sistematika penulisan skripsi ini yaitu:

BAB I. PENDAHULUAN

Bab ini berisi latar belakang diangkatnya judul skripsi, perumusan masalah yang diambil, batasan-batasan masalahnya, tujuan dan manfaat, metodelogi penulisan, dan sistematika penulisan dari penyusunan skripsi ini.

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menjelaskan mengenai landasan teori, dan penelitian terdahulu.

BAB III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini menjelaskan analisis permasalahan dengan metode Simple Additive Weighting

dan perancangan aplikasi yang akan dibuat yaitu Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat Berbasis Android.

BAB IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab ini menjelaskan implementasi dari analisis dan perancangan sistem.

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menguraikan rangkuman dari masing-masing sub-sub bab yang ada serta memberi saran agar bermanfaat untuk pengembangan dari sistem ini selanjutnya.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini, akan dibahas landasan teori, penelitian terdahulu, kerangka pikir yang mendasari penyelesaian rekomendasi dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

2.1. Sistem Rekomendasi

Sistem Rekomendasi merupakan perangkat lunak dan teknik yang menyediakan rekomendasi untuk digunakan oleh user. Rekomendasi yang diberikan terkait pada proses pembuat keputusan (Ricci et al, 2011).Sebagai contoh Netflix, peminjaman film online, Amazon.com yang menggunakan sistem rekomendasi yang membantu user

memilih buku, merupakan beberapa situs yang banyak mengaplikasikan sistem rekomendasi untuk user yang memiliki pilihan yang berbeda-beda.

Dalam sistem rekomendasi personal (Personalized Recommendation system) diberikan pilihan berbentuk ranking. Untuk mengaplikasikannya, sistem rekomendasi memprediksi produk atau jasa yang paling sesuai, didasari dengan preferensi dan batasan yang dimiliki oleh user sendiri. Untuk mendapatkan hasil yang sesuai, sistem rekomendasi mengumpulkan data dari preferensi user, di mana diketahui secara jelas, sebagai contoh, seperti rating untuk produk, atau diterjemahkan sesuai tindakan user.

Contoh lain, sistem rekomendasi dapat mempertimbangkan arah ke halaman produk tertentu sebagai tanda selengkapnya dari preferensi untuk hal – hal yang ditampilkan pada halaman tersebut (Ricci et al, 2011).

2.1.1 Metode Rekomendasi

Sistem rekomendasi dibedakan menjadi enam kelas berbeda dilihat dari pendekatan yang diambil:

1. Content-based

Sistem mengenali hal-hal yang mirip seperti yang dipilih user sebelumnya untuk dijadikan rekomendasi. Kesamaan dari hal-hal tersebut dihitung berdasarkan ciri-ciri yang berhubungan dengan perbandingan hal-hal lain. Sebagai contoh, jika user

memberikan rating tinggi pada film genre komedi, maka sistem dapat memberikan rekomendasi film lain dengan menggunakan genre komedi tersebut.

2. Collaborative filtering

Implementasi dari pendekatan ini memberikan rekomendasi kepada user yang aktif dengan hal-hal yang mirip dengan selera user sebelumnya. Kemiripan selera dari dua user dihitung berdasarkan rating history kedua user tersebut. Inilah mengapa collaborative filtering sering disebut sebagai korelasi dari orang ke orang lainnya. Metode ini merupakan metode yang paling sering digunakan dalam merekomendasi dan paling luas implementasinya.

3. Demographic

Pendekatan ini memberikan rekomendasi berdasarkan profil demografis dari user.

Sebagai contoh, user diarahkan ke website berdasarkan bahasa atau negara mereka berasal. Pendekatan ini banyak dilakukan pada websitemarketing.

4. Knowledge-based

Pendekatan ini memberikan rekomendasi berdasarkan pada pengetahuan yang spesifik tentang bagaimana suatu hal sesuai dengan keperluan dan preferensi user

dan bagaimana hal-hal tersebut berguna bagi user. Dalam sistem ini fungsi kemiripan dinilai sebanyak keperluan user (deskripsi masalah) sesuai dengan rekomendasi yang diberikan (soulusi dari masalah). Nilai kemiripan dapat dijelaskan secara langsung sebagai kegunaan rekomendasi untuk user. Sistem

constraint based juga merupakan jenis lain dari sistem rekomendasi knowledge based, keduanya mirip karena menggunakan rekuirmen user yang telah dikumpulkan.

7

5. Community based

Jenis dari sistem rekomendasi ini didasarkan oleh preferensi dari teman-teman

user. Penelitian ini dikombinasikan dengan popularitas yang meningkat dari jaringan sosial, dimana banyak orang bergantung kepada rekomendasi dari teman-teman mereka dibanding orang-orang yang tidak mereka kenal.

6. Hybrid recommender systems

Pendekatan ini didasari oleh kombinasi dari metode-metode yang ada. Sistem rekomendasi ini mengkombinasikan metode A dan B dengan mencoba menggunakan kelebihan dari metode A untuk memperbaiki kelemahan dari metode B.

2.2 Android

Android adalah sistem operasi berbasis Java yang dijalankan pada kernel Linux 2.6.

Sistem ini sangat ringan dan penuh fitur-fitur (DiMarzio, 2008). Android pertama kali diciptakan oleh Andy Rubin sebagai sistem operasi untuk perangkat mobile (Jackson, 2011). Pada tahun 2005, Google memperoleh Android Inc., dan mengangkat Andy Rubin sebagai direktur mobile platform untuk Google.

Android merupakan software environment dibuat untuk perangkat mobile.

Android meggunakan OS kernel Linux, UI yang berkualitas, end-user applications, code libraries, framework aplikasi, mendukung multimedia dan banyak lagi. Aplikasi yang dibuat untuk Android menggunakan bahasa pemrograman Java.

Ada dua cara untuk membangun atau membuat aplikasi berbasis android,. Pertama, memiliki perangkat telepon seluler yang berbasis android langsung. Kedua, menggunakan emulator yang sudah disediakan oleh Google. Sebelum memulai membangun aplikasi berbasis android, diperlukan beberapa perangkat, antara lain :

 The Eclipse IDE.

 Sun’s Java Development Kit (JDK).

 The Android Software Developer’s Kit (SDK).

 The Android Developer Tool (ADT).

Windows (XP, Vista dan 7), Linux dan Mac OS X merupakan sistem operasi yang dapat digunakan untuk pengembangan pembuatan aplikasi berbasis Android

dengan memanfaatkan Android SDK (Elian et al, 2012).

Ada beberapa kelebihan Android menurut Gargenta di antaranya adalah sebagai berikut (Gargenta, 2011):

 Android adalah comprehensive platform, softwarenya lengkap.

 Open source platform, bebas pengembangan tanpa dikenakan biaya terhadap sistem karena berbasiskan linux.

 Android adalah purpose-built untuk mobile device. Desain dari Android berasal dari waktu mendatang yang dapat diduga.

 Android juga tidak memakan memori yang terlalu banyak sehingga user tidak terlalu khawatir terhadap software yang memorinya terbatas.

Pada penelitian ini, dilakukan rekomendasi tiket pesawat dengan menggunakan perangkat android khususnya pada bagian perhitungan rumus dari metode Simple Additive Weighting (SAW) dan normalisasi. Android pada penelitian ini berfungsi sebagai sistem operasi yang akan menampilkan data dari mysql dengan php dengan format JSON (JavaScript Object Notation).

2.3 JSON (JavaScript Object Notation)

JSON (JavaScript Object Notation) adalah sebuah standar yang berbasis teks yang didesain untuk pertukaran data yang mudah dibaca manusia (Sriparasa, 2013). Kegunaan dari JSON:

 Digunakan saat menulis aplikasi berbasis JavaScript yang memerlukan ekstensi

browser dan website.

 Format JSON digunakan untuk mentrasmisikan data yang berstruktur melalui jaringan.

 Biasanya digunakan untuk mentransimisikan data antara server dan aplikasi web.

 Web Service dan API menggunakan format JSON untuk menyediakan data public.

 Dapat digunakan pada bahasa pemrograman modern.

2.3.1 JSON dengan PHP

9

Gambar 2.1 Contoh PHP yang akan Dikonversikan ke JSON

Setelah dieksekusi, maka hasil JSON dapat diihat pada gambar 2.2 sebagai berikut:

Gambar 2.2 Hasil JSON pada PHP

Peneliti menggunakan PHP dengan format JSON untuk mengkonversikan data pemberian atribut dari database mysql menjadi data yang dapat dibaca pada perhitungan rumus SAW di dalam android.

2.4 Simple Additive Weighting (SAW)

Salah satu metode untuk menyelesaikan multi-attribute decision making adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) (Kusumadewi, 2006). Metode SAW juga sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dengan rating kinerja pada setiap alternatif untuk semua atribut (Wibowo, 2008). Asumsi yang mendasari metode SAW adalah setiap atribut bersifat independen, jadi tidak akan dipengaruhi oleh atribut lain.

Scoring dengan metode ini diperoleh dengan menambahkan kontribusi dari setiap atribut (Kahraman, 2008). Langkah-langkah dalam metode SAW adalah (Wibowo, 2008):

1. Membuat matriks keputusan Z berukuran m x n, dimana m = alternatif yang akan dipilih dan n = kriteria.

2. Membarikan nilai x setiap alternatif (i) pada setiap kriteria (j) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n pada matriks keputusan Z,

[

3. Memberikan nilai bobot preferensi (W) oleh pengambil keputusan untuk masing-masing kriteria yang sudah ditentukan.

4. Melakukan normalisasi matriks keputusan Z dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj.

{ ₍ )

Dengan ketentuan :

a. Dikatakan atribut keuntungan apabila atribut bnyak memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sedangkan atribut biaya merupakan atribut yang banyak memberikan pengeluaran jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.

b. Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai (xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai (MAX xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai (MIN xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai (xij) setiap kolom. 5. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matriks

ternormalisasi (N)

[

]

6. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).

7. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).

∑

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.

Kelebihan dari Metode Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk

11

melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan, selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.

2.5 Penelitian Terdahulu

Berikut ini adalah penelitian-penelitian terdahulu yang merupakan referensi untuk rekomendasi menggunakan metode SAW dan perancangan aplikasi android dapat dilihat pada tabel 2.1 sebagai berikut:

Tabel 2.1 Tabel Penelitian Terdahulu

No Judul Pengarang Kelebihan Kekurangan

1. MADM-TOOL : Aplikasi Uji Sensitivitas Untuk Model MADM Menggunakan Metode SAWdan TOPSIS.

Wibowo, Henry.

(2010)

Dapat membantu user

dalam

menyelesaikan beberapa kasus MADM yang

berbeda dengan adanya dua metode

Tidak melakukan proses normalisasi atribut bobot pada metode SAW 2. Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW Eniyati, Sri (2011)

Bobot perhitungan adalah m erupakan

salah satu indikator penting dalam

perhitungan untuk penerimaan beasiswa. Tidak ada pengujian pada sistem komputer, terbatas pada perancangan sistem. 3. Pembuatan Aplikasi Pemesanan Tiket Bus Pada PO Sinar Dempo Berbasis Android

Fortina, Dewi Rossa (2012)

Memiliki halaman admin sehingga lebih mudah dalam membuat jadwal

Fasilitas konfirmasi pemberitahuan untuk user kurang memadai

4.

Implementasi Metode SAW dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik Darmastuti, Destriyana (2013)

Dalam penelitian ini, SAW dapat menghasilkan rekomendasi pencari kerja terbaik berdasarkan kriteria yang

dibutuhkan

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Pada bab ini, akan dibahas beberapa hal diantaranya data yang digunakan, penerapan algoritma dan analisa perancangan sistem dalam mengimplementasikan Knowledge Based Recommender System menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)

pada rekomendasi tiket pesawat menggunakan mobile device.

3.1 Data Yang Digunakan

Data yang digunakan adalah string. Data ini berupa tulisan dan angka yang berupa data yang telah disimpan dalam database server, berupa jadwal dari maskapai di Indonesia yang didapat dari situs masing-masing maskapai dan harga tiket pesawat.

3.2 Identifikasi Masalah

Dari kasus yang sering kita temui dalam pencarian tiket pesawat, banyak orang yang sibuk dalam pekerjaannya sehingga terkadang tidak punya waktu untuk melakukan pencarian tiket secara langsung, sehingga pemesanan melalui mobile device akan mempermudah transaksi, ditambah lagi pencarian tiket pesawat di masing-masing

website maskapai akan memakan waktu. Jasa seperti travel dan pemesanan tiket

online pun sangat digemari tetapi untuk untuk mencari tiket sesuai dengan kebutuhan

budget akan memakan waktu yang tidak sedikit.

3.3Analisis Sistem

Pada bagian analisis sistem, penulis akan menjelaskan tentang analisis sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis Android menggunakan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW).

13

3.3.1 Analisis Metode SAW pada Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat Berbasis Android

Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat Berbasis Android akan diselesaikan dengan mengimplimentasikan Knowledge Based Recommender System menggunakan metode

Simple Additive Weighting (SAW).

Penyelesaian dengan metode tersebut bertujuan untuk membantu customer

dalam memilih tiket pesawat sesuai kebutuhan dengan pilihan alternatif yang diberikan oleh sistem. Konsep dari metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut (Wibowo, 2008). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif rekomendasi yang ada (Kusumadewi, 2006). Penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android adalah pada perangkingan hasil rekomendasi tiket pesawat. Langkah-langkah penerapan metode

Simple Additive Weighting (SAW) (Kusumadewi, 2006):

1. Tentukan kriteria-kriteria (atribut) untuk mendukung rekomendasi tiket pesawat dan berikan nilai bobot dan variabel pada masing-masing atribut. 2. Selanjutnya lakukan perhitungan rumus SAW pada semua data yang sesuai

dan sudah tersimpan di database pada masing-masing atribut sebagai berikut (Kusumadewi, 2006):

{ ₍ ) ₍ )

3. Tentukan masing-masing persentase normalisasi pada setiap atribut yang ada sehingga hasil persentase atribut bernilai 100%. Lalu lakukan perkalian hasil dari rumus SAW dengan persentase tersebut.

4. Hasil akhir diperoleh dari seluruh penjumlahan tiap atribut terhadap data yang telah dinormalisasi, lalu lakukan perangkingan dimulai dari jumlah nilai tertinggi sampai nilai terendah sehingga diperoleh nilai terbesar sebagai rekomendasi terbaik sebagai solusi.

3.3.2 Analisis Perancangan Sistem

Sistem Rekomendasi Tiket Pesawat berbasis Android ini dirancang untuk memberikan rekomendasi berupa informasi tiket pesawat yang diinginkan berdasarkan data yang dimasukkan oleh user. User dapat menggunakan aplikasi meenggunakan android device dan mendapatkan hasil rekomendasi tiket pesawat dari maskapai penerbangan yang terdapat di database sesuai dengan data yang sudah dimasukkan.

a. Arsitektur Umum

Berikut ini adalah arsitektur umum jalannya proses rekomendasi tiket pesawat berbasis android yang dapat dilihat pada gambar 3.1. User mengakses sistem rekomendasi tiket pesawat dari mobile device yang memakai operating system

berbasis android.

Cari Rekomendasi Jadwal

Proses Query Database

Info jadwal tiket pesawat (dari query database) dengan

harga tiket < budget Pemberian nilai tiap

atribut (bobot) Input Data Normalisasi (x 100%) Perangkingan rekomendasi tiket pesawat dimulai dari hasil

penjumlahan nilai atribut tertinggi sampai terendah Perhitungan SAW t atribut nilai cos min max nilai ntungan atributkeu Rekomendasi Tiket Pesawat

15

Dapat dilihat pada gambar 3.1, user pertama-tama mengisi data berupa form

pada android.User dapat mencari rekomendasi dan sistem akan mencari jadwal yang sesuai dengan data yang diisi user. Sistem akan mengecek apakah info jadwal tersebut memiliki harga tiket yang lebih kecil dari budget user. Setelah itu, seluruh info jadwal akan diberikan bobot pada setiap atribut yang ditentukan. Sistem akan menghitung seluruh nilai atribut dan melakukan proses normalisasi pada setiap atribut menggunakan rumus dari metode SAW (Simple Additive Weighting). Setelah didapatkan nilai atribut setelah normalisasi, jumlah seluruh nilai atribut akan dihitung dan diurutkan berdasarkan nilai atribut tertinggi sampai terendah. User akan menerima rekomendasi tiket pesawat pada interface android.

b. Class Diagram Sistem

+pencarian jadwal() -kota asal -kota tujuan -budget -tanggal berangkat -bulan berangkat -tahun berangkat -tanggal pulang -bulan pulang -tahun pulang -jenis perjalanan Pencarian Rekomendasi

+data jadwal() : String +koneksi()

-url : string

Koneksi

+Proses rumus SAW()

+pemberian nilai persentase() : Double +normalisasi() : String

+pencarian nilai max dan min() : String +penentuan nilai angka() : String +pengambilan data berangkat() : String +pengambilan data pulang() : String -json data mentah dan nilai angka : String

Proses SAW

+Hasil rekomendasi() -Hasil rekomendasi berangkat -Hasil rekomendasi pulang

Hasil Rekomendasi

+koneksi()

+panggil koneksi http melalui json() : String

-Koneksi dengan json

/ koneksi 0..1

/ SAW 0..1

Gambar 3.2 Class Diagram Sistem

Pada gambar 3.2 dapat dilihat bahwa pencarian rekomendasi merupakan relasi antar kelas dengan kelas koneksi di mana koneksi merupakan relasi umum - khusus dengan koneksi json. Kelas pencarian rekomendasi adalah kelas yang merupakan isi form

untuk data input yang akan dimasukkan user. Kelas koneksi json merupakan kelas yang berfungsi untuk menghubungkan data jadwal dari database mysql ke java. Kelas proses SAW merupakan kelas yang berfungsi untuk proses pengambilan data berangkat dan data pulang (jika jenis perjalanan pulang/pergi), menghitung proses

penentuan nilai angka, selanjutnya ke proses pencarian nilai maksimum dan minimum dari tiap atribut, dilanjutkan dengan proses rumus SAW, pemberian nilai persentase untuk normalisasi, proses normalisasi. Kelas proses SAW ini merupakan proses perhitungan menggunakan rumus dari metode Simple Additive Weighting (SAW). Kelas hasil rekomendasi merupakan relasi antar kelas dengan kelas proses SAW yang merupakan kelas untuk menampilkan hasil rekomendasi berangkat dan pulang (jika jenis perjalanan pulang/pergi) yang telah diproses pada kelas proses SAW.

c. Activity Diagram Sistem

Input String dan angka

Proses Query Database

Proses SAW

Menampilkan Hasil Rekomendasi

Tiket

Interface Sistem

Gambar 3.3 Activity Diagram Sistem

Pada gambar 3.3, activity diagram sistem berguna untuk menggambarkan urutan aktivitas pada sistem yang sedang dirancang. Aktivitas yang digambarkan hanya secara umum dan tidak eksak seperti pembuatan pada flowchart yang terstruktur.

Activity diagram ini bertujuan untuk membantu proses perancangan sistem secara keseluruhan.

Activity diagram yang peneliti buat untuk menampilkan aktivitas dalam sistem. Aktivitas yang ditampilkan adalah form untuk memasukkan data seperti kota awal, kota tujuan, tanggal berangkat, tanggal kembali (jika pulang pergi), dan budget.

17

proses rekomendasi tiket akan diproses oleh metode Simple Additive Weighting (SAW). Rekomendasi tiket pesawat yang ditampilkan berupa text.

d. Flowchart Sistem

Flowchart dari sistem menggambarkan tahapan-tahapan dari penyelesaian sistem yang sedang dirancang. Flowchart bertujuan memberikan suatu gambaran agar mempermudah pemahaman pengguna terhadap sistem yang sedang dirancang.

Mulai

Input data

Proses Query Database

Info Tiket Pesawat

Harga tiket < Budget Tidak

melakukan proses

Rekomendasi Tiket

Selesai

Tidak Ya _Proses

rekomendasi

Gambar 3.4 Flowchart Sistem

Pada gambar 3.4, flowchart sistem yang dirancang menjelaskan bagaimana proses pencarian dalam database pada input data berupa string dan angka. Proses ini merupakan proses yang mencari kecocokan dari input yang dimasukkan user dengan data yang ada pada database. Setelah cocok, maka informasi tiket pesawat itu dicek apakah sesuai dengan budget user. Jika harga tiket pesawat lebih besar dari budget user maka tidak dilakukan proses lain. Jika harga tiket pesawat lebih kecil dari budget user, maka dilakukan proses yang akan mengurutkan tiket pesawat yang sesuai dari data yang dimasukkan user dengan prioritas maskapai-maskapai penerbangan

berdasarkan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang akan menghasilkan rekomendasi tiket.

Mulai

Proses pencarian query dari database

Input kota asal, kota tujuan, tanggal berangkat, budget ,

jenis perjalanan

Proses perhitungan semua atribut alternatif (SAW)

Proses perangkingan maskapai sesuai perhitungan

Selesai Info tiket pesawat

Rekomendasi Tiket Pesawat Harga tiket

< Budget Tidak

Tidak melakukan proses

Ya

Gambar 3.5 Flowchart Proses Rekomendasi

Pada gambar 3.5, Proses SAW adalah proses untuk mendapatkan rekomendasi tiket pesawat sesuai kebutuhan user. Proses dimulai dari input semua data penerbangan yang diinginkan user, dilanjutkan dengan pencarian kecocokan data user

dengan data jadwal pada database dimana harga tiket harus lebih kecil dari budget

yang diisi user, lalu dilanjutkan dengan proses perhitungan semua atribut alternatif dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Setelah itu hasil rekomendasi tiket pesawat akan dirangking melalu proses perangkingan sesuai metode SAW, maka didapatlah rekomendasi tiket pesawat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

19

e. Diagram Blok

Diagram Blok menggambarkan tahapan-tahapan perancangan untuk tahapan-tahapan perhitungan yang akan dibuat. Diagram blok perangkingan rekomendasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) menggambarkan tahapan-tahapan bagaimana perhitungan yang akan dibuat untuk sistem, dapat dilihat pada gambar 3.6 sebagai berikut:

Info jadwal tiket pesawat (dari query database) dengan harga

tiket < budget

Pemberian nilai tiap atribut (bobot)

Perhitungan SAW

Normalisasi x100%

Perangkingan rekomendasi tiket pesawat dimulai dari hasil

penjumlahan nilai atribut tertinggi sampai terendah

t atribut nilai cos min max nilai ntungan atributkeu

Gambar 3.6 Diagram Blok Perangkingan menggunakan SAW

Contoh pencarian tiket pesawat beserta penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada perangkingan rekomendasi tiket pesawat berdasarkan gambar 3.6 adalah sebagai berikut:

1. User mengisi data penerbangan dengan memilih kota asal, kota tujuan, tanggal keberangkatan, dan budget selanjutnya sistem akan mencari kecocokan data yang dikirim user dengan data pada database dengan harga tiket < budget.

Kota Asal : Medan Kota Tujuan : Jakarta Tanggal Berangkat : 15-11-2014

2. Ditentukan kriteria-kriteria (atribut) yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan rekomendasi. Pertama- tama kita tentukan variabel dan nilai bobot yang akan digunakan sebagai perhitungan perangkingan, dapat dilihat pada tabel variabel dan nilai 3.1 sebagai berikut:

Tabel 3.1 Variabel dan Nilai

Variabel

Nilai (dalam huruf)

Nilai bobot (dalam angka)

Sangat baik A 9

Baik B 7

Cukup C 5

Kurang D 3

Atribut-atribut yang digunakan sebagai berikut: a. Harga

Untuk parameter harga, tentukan nilai maksimal (biaya terbesar) tiket seluruh maskapai untuk perjalanan Medan-Jakarta pada tanggal 15-11-2014. Dapat dilihat pada database nilai maksimal adalah 988.400.

Maka:

A < 247.100 (nilai maksimal/4)

B 247.100–494.200 (nilai maksimal/4-nilai maksimal/2)

C 494.201–741.299 (nilai maksimal/2-(nilai maksimal/2+nilai maksimal/4) D ≥ 741.300 (nilai maksimal/2 + nilai maksimal/4)

b. Maskapai paling tepat waktu

Data diambil dari Kementerian perhubungan Indonesia untuk periode Januari-Juni 2013 berdasarkan OTP (On Top Performance). Ada 3 indikator yang digunakan untuk menentukan OTP maskapai. Indikator pertama terkait faktor teknis operasional (TO) seperti terjadinya antrean pesawat saat take off dan

landing atau keterlambatan pengisian bahan bakar. Kemudian faktor non teknis (NTO) seperti keterlambatan kehadiran pilot atau penanganan pesawat saat di udara. Indikator terakhir karena ada faktor cuaca. Untuk penilaian nilai OTP, penilaian di atas 80% berarti baik, jika 70% tergolong normal, dan dibawah 70% berarti kurang baik. Dari faktor ini, urutan maskapai penerbangan yang paling tepat waktu:

21

A Garuda Indonesia (OTP : 87,24%) A Sriwijaya Air (OTP : 80,34%) B Citilink (OTP : 77, 8%) B Air Asia (OTP : 74,78%) c. Lama Perjalanan (Transit)

Untuk parameter lama perjalanan, tentukan nilai tengah dari keseluruhan lama perjalanan (waktu) Medan-Jakarta dari seluruh maskapai pada tanggal 15-11-2014. Nilai tengahnya adalah : 2 jam 20 menit = 140 menit. Jadi semua lama perjalanan (waktu) kurangkan dengan 140. Jika hasil yang didapat:

A 0 - 39 (tidak ada transit / langsung) B 40 - 60 (menit)

C 61 - 120 (menit) D > 120 (menit) d. Keamanan

Data diambil dari data maskapai-maskapai penerbangan yang diperbolehkan ke Eropa berdasarkan laporan staf ahli menteri perhubungan (7/1/2015) berdasarkan izin dari Federal Aviation Administration (FAA) selaku pengatur rute internasional. Dari faktor ini, urutan maskapai penerbangan dengan keamanan terbaik:

A Garuda (mendapatkan izin rute penerbangan langsung ke Eropa)

B Air Asia (tidak diblacklist di list of airlines banned within the EU yang diupdate tanggal 11-12-2014)

C Citilink (diblacklist di list of airlines banned within the EU yang diupdate tanggal 11-12-2014)

C Sriwijaya Air (diblacklist di list of airlines banned within the EU yang diupdate tanggal 11-12-2014)

e. Service

Peringkat Maskapai Indonesia dengan service terbaik, data diambil dari Sky Trax (World Airline Awards) tahun 2014, berdasarkan vote dari survey

penumpang maskapai seluruh dunia yang diadakan selama 9 bulan. Data yang masuk ke dalam Sky Trax hampir mencapai 19 juta penumpang dari seluruh dunia. Dari faktor ini, urutan maskapai penerbangan dengan service terbaik:

B Air Asia (urutan ke 31 dalam 100 maskapai terbaik dunia) C Citilink (tidak masuk ke dalam 100 maskapai terbaik dunia) C Sriwijaya (tidak masuk ke dalam 100 maskapai terbaik dunia)

Data Awal (Data didapat dari Query Database)

Tabel 3.2 Tabel Data Awal

No Maskapai Jadwal Harga

Tiket Tanggal

Lama Perjalanan

1 Sriwijaya 11:45-14:10 736500 15-11-2014 145

2 Sriwijaya 12:35-14:55 878400 15-11-2014 145

3 Air Asia 12:35-14:55 721100 15-11-2014 140

4 Air Asia 16:50-19:30 655100 15-11-2014 160

5 Air Asia 20:00-22:15 655100 15-11-2014 135

6 Citilink 08:40-10:55 565000 15-11-2014 135

7 Citilink 09:35-11:50 615000 15-11-2014 135

8 Citilink 18:50-21:05 615000 15-11-2014 135

9 Citilink 20:25-22:40 535000 15-11-2014 135

10 Garuda 05:20-07:45 988400 15-11-2014 145

11 Garuda 07:40-11:05 988400 15-11-2014 205

12 Garuda 10:10-12:30 988400 15-11-2014 140

13 Garuda 11:15-13:40 988400 15-11-2014 145

14 Garuda 12:20-14:45 988400 15-11-2014 145

15 Garuda 18:35-21:00 988400 15-11-2014 145

16 Garuda 20:35-23:00 988400 15-11-2014 145

Pada tabel 3.2 data awal didapatkan setelah mencari query database untuk keberangkatan Medan-Jakarta pada tanggal 15 November 2014 dengan budget

1.000.000. Terdapat 16 hasil jadwal yang terdiri dari 2 hasil jadwal dari maskapai Sriwijaya, 3 hasil jadwal dari maskapai Air Asia, 4 hasil jadwal dari maskapai Citilink, dan 7 hasil jadwal dari maskapai Garuda. Kemudian semua data dikategorikan berdasarkan atribut-atribut tersebut, dapat dibuat tabel 3.3 sebagai berikut:

23

Tabel 3.3 Tabel Data Atribut Bernilai Huruf

No Maskapai Harga

Paling Tepat Waktu

Lama Perjalanan

(Transit)

Keamanan Service Jadwal Harga Tiket

30% 10% 20% 30% 10%

1 Sriwijaya C A A C C 11:45-14:10 736500

2 Sriwijaya D A A C C 12:35-14:55 878400

3 Air Asia C B A B B 12:35-14:55 721100

4 Air Asia C B A B B 16:50-19:30 655100

5 Air Asia C B A B B 20:00-22:15 655100

6 Citilink C B A C C 08:40-10:55 565000

7 Citilink C B A C C 09:35-11:50 615000

8 Citilink C B A C C 18:50-21:05 615000

9 Citilink C B A C C 20:25-22:40 535000

10 Garuda D A A A A 05:20-07:45 988400

11 Garuda D A C A A 07:40-11:05 988400

12 Garuda D A A A A 10:10-12:30 988400

13 Garuda D A A A A 11:15-13:40 988400

14 Garuda D A A A A 12:20-14:45 988400

15 Garuda D A A A A 18:35-21:00 988400

Setelah itu kategorikan nilai A, B, C, D menjadi nilai bobot sesuai ketentuan (tabel 3.1), dapat dilihat pada tabel 3.4 sebagai berikut:

Tabel 3.4 Tabel Data Atribut Bernilai Bobot

No Maskapai Harga

Paling Tepat Waktu

Lama Perjalanan

(Transit)

Keamanan Service Jadwal Harga Tiket

30% 10% 20% 30% 10%

1 Sriwijaya 5 9 9 5 5 11:45-14:10 736500

2 Sriwijaya 3 9 9 5 5 12:35-14:55 878400

3 Air Asia 5 7 9 7 7 12:35-14:55 721100

4 Air Asia 5 7 9 7 7 16:50-19:30 655100

5 Air Asia 5 7 9 7 7 20:00-22:15 655100

6 Citilink 5 7 9 5 5 08:40-10:55 565000

7 Citilink 5 7 9 5 5 09:35-11:50 615000

8 Citilink 5 7 9 5 5 18:50-21:05 615000

9 Citilink 5 7 9 5 5 20:25-22:40 535000

10 Garuda 3 9 9 9 9 05:20-07:45 988400

11 Garuda 3 9 5 9 9 07:40-11:05 988400

12 Garuda 3 9 9 9 9 10:10-12:30 988400

13 Garuda 3 9 9 9 9 11:15-13:40 988400

14 Garuda 3 9 9 9 9 12:20-14:45 988400

15 Garuda 3 9 9 9 9 18:35-21:00 988400

25

Berdasarkan tabel 3.4, nilai maksimum dan minimum dari setiap atribut adalah sebagai berikut dalam tabel 3.5:

Tabel 3.5 Tabel Nilai Maksimum dan Minimum Tiap Atribut

Atribut Min Max

Harga 3 5

Tepat

Waktu 7 9

Lama

Perjalanan 5 9 Keamanan 5 9

Service 5 9

3. Lakukan perhitungan metode SAW dengan rumus sebagai berikut (Kusumadewi, 2006): { ₍ ) ₍ )

Maka berdasarkan rumus di atas, untuk atribut cost:

Untuk atribut keuntungan:

Atribut keuntungan merupakan atribut berdasarkan peringkat maskapai: 1. Paling Tepat Waktu

2. Keamanan 3. Service

Atribut cost merupakan atribut berdasarkan kriteria yang harus didapat sekecil mungkin:

1. Harga

Berdasarkan rumus, maka hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.6:

Tabel 3.6 Tabel Data Atribut Sesuai Rumus

Maskapai Harga

Paling Tepat Waktu Lama Perjalanan (Transit)

Keamanan Service Jadwal Harga Tiket

30% 10% 20% 30% 10%

1 Sriwijaya 0.60 1.00 0.56 0.56 0.56 11:45-14:10 736500 2 Sriwijaya 1.00 1.00 0.56 0.56 0.56 12:35-14:55 878400

3 Air Asia 0.60 0.78 0.56 0.78 0.78 12:35-14:55 721100

4 Air Asia 0.60 0.78 0.56 0.78 0.78 16:50-19:30 655100

5 Air Asia 0.60 0.78 0.56 0.78 0.78 20:00-22:15 655100

6 Citilink 0.60 0.78 0.56 0.56 0.56 08:40-10:55 565000

7 Citilink 0.60 0.78 0.56 0.56 0.56 09:35-11:50 615000

8 Citilink 0.60 0.78 0.56 0.56 0.56 18:50-21:05 615000

9 Citilink 0.60 0.78 0.56 0.56 0.56 20:25-22:40 535000

10 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 05:20-07:45 988400

11 Garuda 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 07:40-11:05 988400

12 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 10:10-12:30 988400

13 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 11:15-13:40 988400

14 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 12:20-14:45 988400

15 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 18:35-21:00 988400

16 Garuda 1.00 1.00 0.56 1.00 1.00 20:35-23:00 988400

4. Langkah selanjutnya adalah normalisasi, yaitu melakukan perkalian dengan persentase dari setiap atribut untuk mendapatkan normalisasi. Jumlah keseluruhan persentase antribut harus 100%. Nilai preferensi untuk setiap alternatif rekomendasi (Vi) diberikan sebagai berikut (Kusumadewi, 2006):

∑

Keterangan: Vi = nilai preferensi wj = bobot nilai atribut

rij = rating persentase kinerja ternormalisasi

Nilai persentase untuk setiap atribut dilihat dari kebutuhan customer berdasarkan

27

dihitung dengan asumsi user membutuhkan rekomendasi dari semua atribut. Berdasarkan rumus, dapat ditentukan:

Harga :

Tepat waktu : Lama perjalanan : Keamanan :

Service :

Hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 3.7 sebagai berikut:

Tabel 3.7 Tabel Normalisasi Data

Maskapai Harga

Paling Tepat Waktu Lama Perjalanan (Transit)

Keamanan Service Jadwal Hasil

30% 10% 20% 30% 10%

1 Sriwijaya 0.18 0.10 0.11 0.17 0.06 11:45-14:10 0.61 2 Sriwijaya 0.30 0.10 0.11 0.17 0.06 12:35-14:55 0.73 3 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 12:35-14:55 0.68 4 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 16:50-19:30 0.68 5 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 20:00-22:15 0.68 6 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 08:40-10:55 0.59 7 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 09:35-11:50 0.59 8 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 18:50-21:05 0.59 9 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 20:25-22:40 0.59 10 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 05:20-07:45 0.91 11 Garuda 0.30 0.10 0.20 0.30 0.10 07:40-11:05 1.00 12 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 10:10-12:30 0.91 13 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 11:15-13:40 0.91 14 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 12:20-14:45 0.91 15 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 18:35-21:00 0.91 16 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 20:35-23:00 0.91

Berdasarkan tabel 3.7, hasil data yang akan muncul paling atas untuk rekomendasi tiket pada tanggal 15-11-2014 untuk perjalanan Medan-Jakarta adalah Garuda dengan jadwal 07:40-11:05 dengan hasil perhitungan 1.00. Perangkingan akan berlanjut dari hasil penjumlahan seluruh bobot atribut yang terbesar hingga terkecil.

5. Maka didapatlah hasil rekomendasi Hasil rekomendasi tiket keberangkatan Medan-Jakarta pada tanggal 15-11-2014 dengan budget 1.000.000 sesuai urutan perangkingan dapat dilihat pada tabel 3.8 sebagai berikut:

Tabel 3.8 Tabel Hasil Rekomendasi

Maskapai Harga

Paling Tepat Waktu

Lama Perjalanan

(Transit) Keamanan Service Jadwal Hasil

30% 10% 20% 30% 10%

1 Garuda 0.30 0.10 0.20 0.30 0.10 07:40-11:05 1.00

2 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 05:20-07:45 0.91

3 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 10:10-12:30 0.91

4 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 11:15-13:40 0.91

5 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 12:20-14:45 0.91

6 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 18:35-21:00 0.91

7 Garuda 0.30 0.10 0.11 0.30 0.10 20:35-23:00 0.91

8 Sriwijaya 0.30 0.10 0.11 0.17 0.06 12:35-14:55 0.73 9 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 12:35-14:55 0.68 10 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 16:50-19:30 0.68 11 Air Asia 0.18 0.08 0.11 0.23 0.08 20:00-22:15 0.68 12 Sriwijaya 0.18 0.10 0.11 0.17 0.06 11:45-14:10 0.61 13 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 08:40-10:55 0.59 14 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 09:35-11:50 0.59 15 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 18:50-21:05 0.59 16 Citilink 0.18 0.08 0.11 0.17 0.06 20:25-22:40 0.59

3.4 Perancangan Sistem

Pada bagian perancangan sistem, penulis akan menjelaskan dan menggambarkan konsep perancangan antarmuka sistem yang dibuat untuk sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Rancangan antarmuka ini menggambarkan dan juga menjelaskan proses input

menggunakan pilihan menu dropdown kota asal, kota tujuan, tanggal berangkat dan

29

3.4.1. Antarmuka sistem

Perancangan tampilan antarmuka yang digunakan pada aplikasi sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android menggunakan metode Simple Additive Weighting

(SAW) adalah seperti gambar 3.7:

Gambar 3.7 Halaman utama sistem

Rancangan halaman utama dari sistem ini adalah:

1. Terdapat menu dropdown 1 untuk memilih kota asal dapat dilihat pada gambar 3.8.

2. Terdapat menu dropdown 2 untuk memilih kota tujuan dapat dilihat pada gambar 3.9.

3. Terdapat text input untuk mengisi jumlah budget yang dimiliki user.

4. Terdapat check box atribut rekomendasi untuk memilih rekomendasi yang diinginkan user.

5. Terdapat radio button untuk memilih perjalanan sekali jalan atau pulang pergi.

6. Terdapat 2 buah number picker untuk mengisi tanggal keberangkatan dan tanggal pulang yang diinginkan user.

7. Terdapat button cari untuk memproses rekomendasi tiket pesawat.

Medan Bandung Batam Denpasar Jakarta

Surabaya

Asal

Gambar 3.8 Pilihan Kota Asal

Medan Bandung Batam Denpasar Jakarta

Surabaya

Tujuan

Gambar 3.9 Pilihan Kota Tujuan

3.4.2 Rancangan Halaman Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan

31

Penjelasan dari gambar 3.10 adalah sebagai berikut:

Tabel yaitu menampilkan rekomendasi jalur tiket pesawat diurutkan berdasarkan metode Simply Additive Weighting (SAW). Tabel ini berisi informasi berupa nama maskapai, kota asal, kota tujuan, harga, jam (keberangkatan – sampai), tanggal berangkat, lokasi transit (jika ada transit), dan tipe pesawat transit (jika ada transit).

3.4.3 Rancangan Halaman Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang Pergi

Terdapat 2 tabel yaitu menampilkan rekomendasi jalur tiket pesawat diurutkan berdasarkan metode Simply Additive Weighting (SAW). Tabel berangkat berisi informasi berupa nama maskapai, kota asal, kota tujuan, harga, jam (keberangkatan – sampai), tanggal berangkat, lokasi transit (jika ada transit), dan tipe pesawat transit (jika ada transit). Tabel pulang juga berisi informasi berupa nama maskapai, kota asal, kota tujuan, harga, jam (keberangkatan – sampai), tanggal berangkat, lokasi transit (jika ada transit), dan tipe pesawat transit (jika ada transit). Gambar rancangan antarmuka untuk hasil rekomendasi pulang pergi dapat dilihat pada gambar 3.11 sebagai berikut:

3.4.4 Perancangan Database

Database yang digunakan dalam sistem rekomendasi tiket pesawat ini memiliki 5 tabel yaitu tabel jadwal, keamanan, OTP (On Top Performance), service, dan waktu normal. Berikut penjelasan dari setiap tabel:

1. Tabel jadwal

Pada tabel jadwal terdapat semua jadwal penerbangan domestik maskapai di Indonesia beserta total waktu lama perjalanan (berdasarkan jam jadwal) yang diambil dari website maskapai yang meliputi maskapai penerbangan sebagai berikut:

 Garuda Indonesia

 Sriwijaya Air

 Air Asia

 Citilink

2. Tabel maskapai

Pada tabel maskapai terdapat id maskapai dan nama maskapai dimana id maskapai digunakan untuk menghubungkan maskapai ke tabel lainnya.

3. Tabel kota

Pada tabel kota terdapat id kota dan nama kota-kota di Indonesia dimana id kota digunakan untuk menghubungkan kota ke tabel jadwal.

4. Tabel Pesawat

Pada tabel pesawat terdapat id pesawat dan tipe pesawat (kode pesawat) dimana id pesawat digunakan untuk menghubungkan tipe pesawat ke tabel jadwal.

5. Tabel keamanan

Pada tabel keamanan terdapat nilai atribut keamanan maskapai berdasarkan nilai huruf yang telah ditentukan.

6. Tabel OTP (On Top Performance)

Pada tabel OTP terdapat nilai atribut OTP maskapai berdasarkan nilai huruf yang telah ditentukan.

7. Tabel service

Pada tabel service terdapat nilai atribut service maskapai berdasarkan nilai huruf yang telah ditentukan.

33

8. Tabel waktu normal

Tabel waktu normal merupakan tabel berisi nilai rata-rata dari waktu tempuh setiap perjalanan pernerbangan domestik antar kota di Indonesia. Waktu tempuh normal diambil dari rata-rata waktu tempuh setiap penerbangan berdasarkan tabel jadwal.

Struktur tabel pada database dapat dilihat pada gambar 3.12 sebagai berikut:

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Pada bab ini akan dibahas tentang implementasi dan pengujian terhadap aplikasi untuk mengetahui hasil dari rekomendasi tiket pesawat berbasis android menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

4.1 Implementasi Sistem

Implementasi sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android meliputi kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras untuk membangun sistem ini. Dalam tahap ini hasil analisis dan perancangan dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java.

4.1.1. Spesifikasi perangkat keras

Adapun spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam pembangunan aplikasi ini sebagai berikut:

1. Processor Intel® Core™ i3 CPU M 380Hz(4 CPUs), @ 2.53GHz 2. RAM yang digunakan 2048MB

3. Kapasitas Hardisk 500 GB

4.1.2. Spesifikasi perangkat lunak

Sistem juga dibangun dengan perangkat lunak yang memiliki spesifikasi sebagai berikut:

1. Windows 7 Home Premium 32-bit 2. XAMPP 1.7.7

3. Eclipse Juno 4. Mysql

35

4.2 Implementasi perancangan antarmuka sistem

Implementasi perancangan antarmuka sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis

android adalah sebagai berikut:

4.2.1. Tampilan Halaman Utama

Halaman utama sistem rekomendasi tiket pesawat dapat dilihat pada gambar 4.1 berikut ini:

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Utama

Pada halaman utama, sistem akan menampilkan menu dropdown asal, menu

dropdown tujuan, text box budget, date picker tanggal berangkat, checklist atribut rekomendasi dan button cari. Menu dropdown asal dimaksudkan untuk memilih kota asal. Setelah dimasukkan kota asal, user dapat memasukkan kota tujuan di menu

dropdown tujuan. Setelah dimasukkan kota asal dan kota tujuan, user dapat memasukkan budget yang dimiliki user untuk perjalanan tersebut. Setelah selesai memasukkan budget, user dapat memilih rekomendasi berdasarkan atribut-atribut yang ada, selanjutnya memilih jenis perjalanan yang diinginkan pada radio button,

sekali jalan atau pulang pergi. Setelah itu user dapat mengisi tanggal keberangkatan dan tanggal pulang (jika memilih perjalanan pulang pergi) perjalanan yang diinginkan.

User mengklik button cari untuk mendapatkan rekomendasi tiket pesawat.

Peneliti juga membuat menu keterangan dapat dilihat pada gambar 4.2 berikut:

Gambar 4.2 Tampilan Menu Keterangan

Pada gambar 4.2 dapat dilihat menu keterangan dibuat untuk mempermudah

user dalam penggunaan sistem dan pemberian keterangan rekomendasi, peneliti membuat menu keterangan berisi petunjuk penggunaan sistem dan informasi berupa rekomendasi seperti apa yang akan ditampilkan untuk user. Menu keterangan ini berada di sudut kanan atas halaman utama sistem (icon ), klik pada icon tersebut, selanjutnya klik „keterangan‟.

Isi dari menu keterangan berupa teks petunjuk penggunaan dan informasi seputar rekomendasi. Penjelasan pada menu keterangan ini bertujuan agar user dapat memahami rekomendasi seperti apa yang akan didapatkan beserta sumber rekomendasi berasal, isi dari menu keterangan dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut ini:

37

Gambar 4.3 Isi Menu Keterangan 4.3Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem berjalan sesuai dengan rancangan yang telah dibuat sebelumnya. Pada halaman utama seperti pada gambar 4.1 user dapat memasukkan kota asal dan kota tujuan dengan memilih salah satu pilihan menu dropdown yang telah disediakan yang dapat dilihat pada gambar 4.4 dan 4.5. Berikut pengujian terhadap sistem untuk menu dropdown asal dan tujuan:

Gambar 4.5 Hasil Pengujian Saat Melakukan Pilihan Kota Tujuan

Gambar 4.6 Hasil Pengujian Saat Melakukan Pilihan Kota Asal dan Tujuan Sama

Pada gambar 4.6 dapat dilihat bahwa sistem akan memberikan pesan warning

yang berupa “Asal dan Tujuan tidak boleh sama” jika user memilih kota yang sama pada asal dan tujuan sehingga pencarian rekomendasi tidak dapat dilakukan. Jika user

sudah mengisi kota asal dan tujuan yang berbeda, user dapat mengisi text box jumlah

39

memberikan warning berupa pesan “Tentukan Budget” dan pencarian rekomendasi juga tidak dapat dilakukan seperti pada gambar 4.7:

Gambar 4.7 Hasil Pengujian Saat Tidak Mengisi Text Box Budget

Setelah itu, user dapat memilih jenis perjalanan sekali jalan atau pulang pergi menggunakan radio button. Tampilan jika jenis perjalanan yang dipilih adalah pulang/pergi dapat dilihat pada gambar 4.8 berikut ini:

Gambar 4.8 Hasil Pengujian Memilih Radio Button Jenis Perjalanan Pulang / Pergi

Pada gambar 4.8 dapat dilihat jika memilih keberangkatan pulang/pergi akan muncul satu number picker berupa tanggal pulang tambahan yang terletak di bawah number picker tanggal berangkat. Selanjutnya user dapat memperoleh rekomendasi tiket pesawat dengan cara menekan button Cari.

4.3.1 Tampilan memasukkan seluruh data keberangkatan perjalanan

Berikut ini adalah tampilan dimana user memasukkkan seluruh data yang sudah benar pada form pencarian rekomendasi dapat dilihat pada gambar 4.9 berikut ini:

Gambar 4.9 Tampilan Memasukkan Seluruh Data Keberangkatan Perjalanan

Pada gambar 4.9, dapat dilihat jika user telah memasukkan seluruh data perjalanan. Daftar data jadwal maskapai yang ada tersebut disimpan di dalam

database. Jumlah jadwal yang disimpan sebanyak lebih kurang 2000 data dan semuanya berasal dari beberapa situs maskapai penerbangan domestik di Indonesia, yaitu: Garuda Indonesia, Sriwijaya Air, Air Asia, dan Citilink.

41

4.3.2 Tampilan rekomendasi tiket pesawat

Apabila user telah selesai mengisi seluruh data keberangkatan perjalanan lalu user

menekan button “Cari” tanpa checklist box atribut rekomendasi, hasilnya sistem akan menampilkan rekomendasi tiket pesawat dalam bentuk tabel seperti pada gambar 4.10.

Gambar 4.10 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan Tanpa

Checklist Atribut Rekomendasi

Apabila user mengisi jenis perjalanan dengan pilihan “pulang/pergi” tanpa checklist box atribut rekomendasi, maka tampilan hasil rekomendasi tiket pesawat setelah user

menekan tombol “Cari” dalam bentuk tabel seperti pada gambar 4.11.

Gambar 4.11 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang/Pergi Tanpa

Checklist Atribut Rekomendasi

Apabila pada jadwal perjalanan yang telah diisi user memiliki lokasi transit tanpa

checklist box atribut rekomendasi, maka tampilan hasil rekomendasi tiket pesawat setelah user menekan tombol “Cari” dalam bentuk tabel seperti pada gambar 4.12.

Gambar 4.12 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Pulang/Pergi (Transit) Tanpa Checklist Atribut Rekomendasi

Berikut ini adalah pengujian hasil rekomendasi berdasarkan banyaknya atribut rekomendasi yang dipilih user:

 Satu atribut rekomendasi

Berikut adalah tampilan hasil rekomendasi dimana user memilih 1 atribut untuk dijadikan rekomendasi.

a) Atribut harga

Jika user hanya memilih atribut harga untuk rekomendasi, hasilnya akan menjadi urutan harga terendah-harga tertinggi. Hal ini disebabkan karena bobot dari atribut harga dinaikkan sementara bobot atribut lain diturunkan. Hasil tampilan dapat dilihat pada gambar 4.13:

Gambar 4.13 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan dengan Atribut Rekomendasi Harga

43

b) Atribut lama perjalanan

Jika user hanya memilih atribut lama perjalanan untuk rekomendasi, hasil rekomendasi adalah seperti pada gambar 4.14:

Gambar 4.14 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan dengan Atribut Rekomendasi Lama Perjalanan

c) Atribut tepat waktu

Jika user hanya memilih atribut tepat waktu untuk rekomendasi, hasil rekomendasi adalah seperti pada gambar 4.15:

Gambar 4.15 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan dengan Atribut Rekomendasi Tepat Waktu

d) Atribut keamanan

Jika user hanya memilih atribut keamanan untuk rekomendasi, hasil rekomendasi adalah seperti pada gambar 4.16:

Gambar 4.16 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan (Transit) dengan Atribut Rekomendasi Keamanan

e) Atribut service

Jika user hanya memilih atribut service untuk rekomendasi, hasil rekomendasi adalah seperti pada gambar 4.17:

Gambar 4.17 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan (Transit) dengan Atribut Rekomendasi (Service)

 Dua atribut rekomendasi

Berikut adalah tampilan dimana user memilih 2 atribut (contoh atribut: harga dan tepat waktu) untuk dijadikan rekomendasi, dapat dilihat pada gambar 4.18:

Gambar 4.18 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan (Transit) dengan Dua Atribut Rekomendasi (Harga dan Tepat Waktu)

45

Hasil rekomendasi dua atribut ini adalah hasil dari perhitungan dua bobot (dalam contoh: harga dan tepat waktu) dinaikkan sementara nilai bobot tiga atribut lainnya diturunkan.

 Tiga atribut rekomendasi

Berikut adalah tampilan dimana user memilih 3 atribut (contoh atribut: lama perjalanan, keamanan, dan service) untuk dijadikan rekomendasi, dapat dilihat pada gambar 4.19:

Gambar 4.19 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan (Transit) dengan Tiga Atribut Rekomendasi (Lama Perjalanan,

Keamanan dan Service)

Hasil rekomendasi tiga atribut ini adalah hasil dari perhitungan tiga bobot (dalam contoh: lama perjalanan, keamanan, dan service) dinaikkan sementara nilai bobot dua atribut lainnya diturunkan.

 Empat atribut rekomendasi

Berikut adalah tampilan dimana user memilih 4 atribut (contoh atribut: tepat waktu, lama perjalanan, keamanan, dan service) untuk dijadikan rekomendasi, dapat dilihat pada gambar 4.20:

Gambar 4.20 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat Sekali Jalan dengan Empat Atribut Rekomendasi (Tepat WaktuLama Perjalanan,

Hasil rekomendasi empat atribut ini adalah hasil dari perhitungan empat bobot (dalam contoh: tepat waktu, lama perjalanan, keamanan, dan service) dinaikkan sementara nilai bobot satu atribut lain diturunkan.

4.3.3 Hasil Pengujian Rekomendasi Berdasarkan Website Pencarian Jadwal

Pengujian ini merupakan pengujian langsung ke salah satu website pemesanan tiket

online (www.traveloka.com). Data yang diuji merupakan data perjalanan Medan-Jakarta pada tanggal 16 April 2015,data berurut dapat dilihat pada tabel 4.1:

Tabel 4.1 Tabel Data Berurut dari Website Traveloka

No Maskapai Harga

Tiket Jadwal

Lama Perjalanan (dalam menit)

1 Sriwijaya 809000 12:00-14:25 145

2 Sriwijaya 809000 12:15-15:35 200

3 Sriwijaya 809000 18:40-21:05 145

4 Air Asia 848300 12:05-14:30 145

5 Air Asia 848300 17:50-20:10 140

6 Citilink 850000 18:10-20:25 135

7 Citilink 969400 18:50-21:05 135

8 Citilink 981800 11:00-13:25 145

9 Citilink 1177200 09:35-11:50 135

10 Garuda 1183500 05:20-07:45 145

11 Garuda 1183500 16:05-18:30 145

12 Garuda 1183500 17:00-19:25 145

13 Garuda 1183500 20:35-23:00 145

14 Garuda 1357800 18:35-21:00 145

15 Garuda 1532000 07:35-10:55 205

16 Garuda 1532000 11:15-13:40 145

17 Garuda 1532000 14:05-16:30 145

18 Garuda 1706300 10:10-12:30 140

19 Garuda 1706300 12:20-14:45 145

20 Garuda 1794000 09:20-18:25 545

21 Garuda 1982300 06:30-10:40 250

22 Garuda 2005400 06:00-12:45 405

23 Garuda 2152800 09:20-15:20 360

24 Garuda 2152800 09:20-18:05 525

25 Garuda 2170400 09:20-13:25 245

26 Garuda 2307300 09:00-11:25 145

27 Garuda 3115300 06:30-14:35 485

46

Hasil rekomendasi empat atribut ini adalah hasil dari perhitungan empat bobot (dalam contoh: tepat waktu, lama perjalanan, keamanan, dan service) dinaikkan sementara nilai bobot satu atribut lain diturunkan.

4.3.3 Hasil Pengujian Rekomendasi Berdasarkan Website Pencarian Jadwal

Pengujian ini merupakan pengujian langsung ke salah satu website pemesanan tiket online (www.traveloka.com). Data yang diuji merupakan data perjalanan Medan-Jakarta pada tanggal 16 April 2015,data berurut dapat dilihat pada tabel 4.1:

Tabel 4.1 Tabel Data Berurut dari Website Traveloka No Maskapai Harga

Tiket Jadwal

Lama Perjalanan (dalam menit)

1 Sriwijaya 809000 12:00-14:25 145

2 Sriwijaya 809000 12:15-15:35 200

3 Sriwijaya 809000 18:40-21:05 145

4 Air Asia 848300 12:05-14:30 145

5 Air Asia 848300 17:50-20:10 140

6 Citilink 850000 18:10-20:25 135

7 Citilink 969400 18:50-21:05 135

8 Citilink 981800 11:00-13:25 145

9 Citilink 1177200 09:35-11:50 135

10 Garuda 1183500 05:20-07:45 145

11 Garuda 1183500 16:05-18:30 145

12 Garuda 1183500 17:00-19:25 145

13 Garuda 1183500 20:35-23:00 145

14 Garuda 1357800 18:35-21:00 145

15 Garuda 1532000 07:35-10:55 205

16 Garuda 1532000 11:15-13:40 145

17 Garuda 1532000 14:05-16:30 145

18 Garuda 1706300 10:10-12:30 140

19 Garuda 1706300 12:20-14:45 145

20 Garuda 1794000 09:20-18:25 545

21 Garuda 1982300 06:30-10:40 250

22 Garuda 2005400 06:00-12:45 405

23 Garuda 2152800 09:20-15:20 360

24 Garuda 2152800 09:20-18:05 525

25 Garuda 2170400 09:20-13:25 245

26 Garuda 2307300 09:00-11:25 145

27 Garuda 3115300 06:30-14:35 485

Berdasarkan tabel 4.1, dapat dilihat bahwa website tersebut membuat perangkingan rekomendasi tiket pesawat untuk perjalanan Medan-Jakarta pada tanggal 16 April 2015 berdasarkan harga tiket terendah ke tertinggi, sementara atribut seperti lama perjalanan , keamanan, service maskapai, keamanan maskapai tidak dihitung. Sementara dalam sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) ini menghasilkan rekomendasi yang berbeda, dapat dilihat pada gambar 4.21 berikut ini:

Gambar 4.21 Tampilan Hasil Rekomendasi Tiket Pesawat 16 April 2015 Medan-Jakarta

Pada gambar 4.21, dapat dilihat bahwa hasil rekomendasi pada sistem berbeda dengan hasil rekomendasi dari website traveloka, karena sistem rekomendasi tiket pesawat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam perangkingan rekomendasinya. Budget yang dimasukkan adalah Rp 3.256.000,- (karena harga tiket pesawat teringgi pada tanggal 16 April 2015 adalah Rp 3.255.000,-. Pada hasil rekomendasi dapat dilihat bahwa rekomendasi dengan rangking tertinggi adalah

48

maskapai garuda dengan harga tiket Rp 3.115.300,- dengan jadwal 06:30-14:35. Hal ini disebabkan karena atribut yang menjadi kriteria perangkingan tidak hanya harga terendah, tapi lama perjalanan, keamanan maskapai, service maskapai, peringkat maskapai paling tepat waktu juga dihitung sebagai atribut. Selain itu, pada penelitian ini user tidak hanya mendapatkan rekomendasi berdasarkan perhitungan semua atribut, user juga dapat memilih atribut-atribut yang sesuai dengan kebutuhan user itu sendiri.

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kesimpulan yang didapat dari sistem rekomendasi tiket pesawat berbasis android beserta saran-saran yang digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan atau riset selanjutnya.

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan dari hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa:

1. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat memberikan rekomendasi tiket pesawat berdasarkan atribut-atribut yang diberikan.

2. Rekomendasi tiket pesawat yang diberikan berupa informasi jadwal sehingga customer dapat memilih rekomendasi yang diinginkan.

5.2 Saran

Untuk penelitian selanjutnya, peneliti menyarankan:

1. Penelitian selanjutnya dapat mencari alternatif agar sistem tidak membatasi jumlah banyaknya maskapai di Indonesia, beserta kota-kota lainnya.

2. Penelitian selanjutnya dapat mencari alternatif agar database dapat berjalan secara online.

3. Penelitian selanjutnya dapat menambah alternatif seperti jadwal yang berubah akibat keterlambatan pesawat, cuaca buruk, dan sebagainya.

50

DAFTAR PUSTAKA

DiMarzio, JF. 2008. Android A Programmer’s Guide. USA: The McGraw-Hill Companies.

Darmastuti, Destriyana. 2013. Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik. Universitas TanjungPura, Pontianak.

Elian, Alqod, S., Ary Mazharuddin, Studiawan, Hudan, 2012. Layanan Informasi Kereta Api Menggunakan GPS, Google Maps, dan Android. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

Eniyati, Sri. 2011. Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Universitas Stikubank, Semarang.

Fortina, Dewi Rossa. 2012. Pembuatan Aplikasi Pemesanan Tiket Bus Pada PO Sinar Dempo Berbasis Android. Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AMIKOM, Yogyakarta.

Gargenta, M. 2011. Learning Android. USA: O‟Reilly Media.

Jackson, Wallace. 2011. Android Apps For Absolute Beginners. USA: Springer Science Business Media.

Kahraman, Cengiz. 2008. Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Istanbul: Springer. Kusumadewi, Sri., Hartati, Sri., Harjoko, Agus., Wardoyo, Retantyo. 2006. Fuzzy

Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Ricci, Francesco, Rokach, Lior, Shapira, Bracha, Kantor, Paul B. 2010. Recommender

Systems Handbook. USA: Springer Science Business Media.

Sriparasa, Sai Srinivas. 2013. JavaScript and JSON Essentials. UK: Packt Publishing. Virnawati, Farah, Paramitta, Tirta, Wicaksana, I.W.S. 2007. Optimalisasi Penentuan

Wibowo S, Henry. 2010. MADM-TOOL: Aplikasi Uji Sensitivitas Untuk Model MADM Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.

Wibowo S, Henry, Amalia, Riska, Fadlun M, Andi, Arivanty, Kurnia. 2008. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Teknologi Industi Universitas Islam Indonesia). Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta.