1. Home
  2. Teknologi

Data Yang Digunakan Use Case Diagram

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini akan membahas tentang data yang digunakan, Use Case Diagram untuk melihat semua interaksi pengguna terhadap sistem, Data Flow Diagram DFD yang merupakan diagram yang menunjukkan aliran data di dalam sistem, flowchart algoritma yang digunakan di dalam sistem rekomendasi multi-criteria rating dengan menggunakan metode Hybrid Content Based and Collaborative Filtering, perancangan database, dan perancangan antarmuka pemakai user interface.

3.1. Data Yang Digunakan

Data yang digunakan untuk membangun Sistem Rekomendasi Software Antivirus berasal dari berbagai website www.amazon.com, cnet, av-comparatives, pc- magazine dan berbagai datasheets yang berjumlah lebih dari 100 buah produk. Selain itu, sistem ini juga menggunakan data pengguna sebanyak 100 buah pengguna. Setiap produk memiliki empat buah kriteria untuk diberi rating. Jumlah rating yang terdapat di dalam sistem berjumlah 4000 buah rating.

3.2. Use Case Diagram

Use Case Diagram adalah representasi dari interaksi pengguna dengan sistem yang bertujuan untuk menunjukkan kepada pengguna aktivitas apa saja yang dapat dilakukan di dalam sebuah sistem. Gambar 3.1 berikut merupakan Use Case Diagram dari Sistem Rekomendasi Software Antivirus. Universitas Sumatera Utara Anggota Register Login Lihat Produk Tambah Produk Halaman Utama Halaman Rekomendasi include extend Beri Rating include Administrator Edit Produk extend Halaman Tutorial extend extend extend Logout include Gambar 3.1 Use Case Diagram Dari gambar 3.1, terdapat dua aktor yang dapat menggunakan sistem ini, yaitu anggota dan administrator. Gambar tersebut juga menjelaskan relasi beberapa use case yang ada. Berikut ini akan dijelaskan masing-masing use case tersebut :  Register, yaitu mendaftarkan diri sebagai anggota.  Login, yelakukan verifikasi pengguna sebelum menggunakan sistem.  Halaman Utama, yaitu mengunjungi halaman utama sistem rekomendasi software antivirus. Halaman ini menampilkan list antivirus, rekomendasi, dan menu utama.  Halaman Tutorial, yaitu mengunjungi halaman tutorial sistem rekomendasi software antivirus. Halaman ini berisi informasi mengenai tutorial penggunaan sistem tersebut.  Halaman Rekomendasi, yaitu mengunjungi halaman rekomendasi yang menampilkan prediksi rating untuk seluruh item beserta metode dan penjabaran untuk perhitungannya.  Tambah Produk, yaitu mendaftarkan produk software antivirus baru.  Edit Produk, yaitu mengedit produk software antivirus baru.  Lihat Produk, yaitu melihat spesifikasi sebuah produk software antivirus.  Beri Rating, yaitu memberi rating terhadap sebuah produk software antivirus.  Logout, yaitu melakukan log out atau keluar dari sistem. Universitas Sumatera Utara

3.3. Activity Diagram

Dokumen yang terkait

PENERAPAN ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING DALAM PEMBUATAN SISTEM REKOMENDASI LAGU.

6 45 39

Sistem Rekomendasi Traveler Berbasis Website dengan Metode Collaborative Filtering.

0 8 25

SISTEM REKOMENDASI PARIWISATA PANTAI MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING.

0 1 4

PERBANDINGAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DAN CONFIDENCE PADA SISTEM REKOMENDASI DENGAN METODE ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING.

0 1 14

Analisis dan Implementasi Prediksi Rating pada Memory-based Collaborative Filtering dengan Menggunakan Smoothing Analysis and Implemantation Rating Prediction om memory-based Collaborative Filtering with Smoothing

0 0 5

Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Pariwisata Mobile dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Location Based Filtering

0 1 6

Sistem rekomendasi peminjaman vcd dengan metode item based collaborative filtering

0 2 13

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Rekomendasi - Implementasi Hybrid (Content Based Dan Collaborative Filtering) Pada Sistem Rekomendasi Software Antivirus Dengan Multi-Criteria Rating

0 0 15

Implementasi Hybrid (Content Based Dan Collaborative Filtering) Pada Sistem Rekomendasi Software Antivirus Dengan Multi-Criteria Rating

0 0 12

SISTEM REKOMENDASI PEMINJAMAN BUKU DI UPT PERPUSTAKAAN UNS DENGAN METODE ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING DAN RATING IMPLISIT - UNS Institutional Repository

1 1 15