SimAdinda = 1 1 + 0+4+0 = 0.20
Dari perhitungan di atas didapat nilai similiarity dari Andra dan Ade adalah 0.17 sedangkan nilai similiarity dari Andra dan Adinda adalah 0.20. Nilai
similiarity ini kemudian akan digunakan untuk mencari nilai rekomendasi produk untuk Andra.
Produk yang direkomendasikan adalah produk yang belum dibeli oleh Andra. Produk yang belum dibeli adalah kerudung M. D. dan Flower. Berikut
adalah perhitungan nilai rekomendasi untuk barang yang akan direkomendasi kepada Andra.
RekM. D. =
∑SimPelanggan x RP ∑Simpelanggan = 0.17 x 5 + 0.20 x 3 0.17 + 0.20 = 3.92
RekFlower =
∑SimPelanggan x RP ∑Simpelanggan = 0.17 x 4 + 0.20 x 3 0.17 + 0.20 = 3.46
Dari hasil perhitungan nilai rekomendasi di atas didapat rekomendasi produk untuk Andra adalah kerudung M. D. dengan nilai rekomendasi 3.92 dan
kerudung Flower dengan nilai rekomendasi sebesar 3.46. Rekomendasi untuk Andra disajikan dalam Tabel 3.2 sebagai berikut.
Tabel 3.2 Tabel Skenario Hasil Pembangkitan Nilai Rekomendasi.
No Nama Barang
Nilai Rekomendasi
1 M. D.
3,92 2
Flower 3.46
3.1.6 Daftar Fungsi Sistem
Berikut adalah daftar fungsi yang terdapat dalam sistem yang akan dibangun.
1. Pendaftaran Member, digunakan untuk memasukkan data registrasi pengunjung yang ingin menjadi member. Didalam pendaftaran
member terdapat 2 proses yaitu : a.
Input data Registrasi
Input data registrasi digunakan untuk mengisi biodata yang akan menjadi member.
b. Aktivasi Akun
Digunakan untuk mengaktifkan akun dan menghindari spam atau email yang tidak terdaftar.
2. Login a. Verifikasi Login
Verifikasi Login digunakan Untuk memeriksa akun login pelanggan, petugas dan admin agar bisa masuk ke dalam aplikasi.
b. Lupa password Lupa password digunakan untuk member, petugas, dan admin yang
lupa password. 3. Pengolahan Data User, digunakan untuk mengolah data member,
petugas, dan admin yang dimana terdiri dari : a. Ubah profil User
Untuk mengubah profil data member, petugas, dan admin. b. Tambah petugas
Untuk melakukan penambahan petugas yang dilakukakn oleh admin.
c. Hapus petugas Untuk menghapus data petugas yang dilakukan oleh admin.
4. Pengolahan Data master, digunakan untuk mengolah data yang terdapat di dalam aplikasi. Pengolahan data master terdiri dari :
a. Pengolahan data barang 1. Tambah barang, digunakan untuk menambah data barang yang
akan di jual. 2. Ubah barang, digunakan untuk mengubah data barang yang
sudah ada. 3. Cari barang, digunakan untuk mencari barang yang diinginkan.
4. Hapus barang, digunakan untuk menghapus data barang yang ada.
b. Pengolahan data kategori Digunakan untuk menambah, mengubah, dan mencari kategori
c. Pengolahan data kota Digunakan untuk menambah, mengubah, dan mencari data kota.
d. pengolahan data provinsi digunakan untuk menambah, mengubah, mencari data provinsi.
5. Pengolahan Data transaksi, digunakan untuk mengolah data penjualan yang terdiri dari :
a. Pengolahan Data keranjang, digunakan untuk menyimpan barang yang sudah dipilih oleh member
b. Pengolahan Data transaksi, digunakan untuk menampilkan data pesanan yang telah dilakukan oleh member
c. Pengolahan Data pembayaran, digunakan untuk mengolah data pembayaran pesanan.
d. Pengolahan Data pengiriman, digunakan untuk mengolah data pengiriman pesanan yang telah dibayar oleh member.
e. Pengolahan Data retur, digunakan untuk mengolah data retur barang.
6. Lihat History Pemesanan, digunakan oleh member untuk menampilkan pesanan yang pernah dilakukan oleh member.
7. Lihat barang, digunakan untuk melihat detail barang yang dipilih 8. Pembuatan laporan, digunakan oleh petugas untuk membuat laporan.
9. Tracking barang, untuk menampilkan tracking barang yang dikirim. 10. Backup, digunakan untuk menyimpan atau membuat salinan data yang
ada. 11. Restore, digunakan untuk mengembalikan salinan data yang sudah
disimpan sebelumnya. 12. Logout, Digunakan user untuk keluar dari aplikasi
