PEMBANGUNAN SISTEM REKOMENDASI MENU MAKANAN RESTORAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION.

DAFTAR ISI

ABSTRAK ...i

ABSTRACT ...ii

KATA PENGANTAR ...iii

DAFTAR ISI ...iv

DAFTAR TABEL ...vii

DAFTAR GAMBAR ...viii

BAB I PENDAHULUAN ...1

1.1 Latar Belakang ...1

1.2 Rumusan Masalah ...4

1.3 Tujuan ...5

1.4 Batasan Masalah ...5

1.5 Metodologi Penelitian ...6

1.6 Sistematika Penulisan ...7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...8

2.1 Menu ...8

2.1.1 Sejarah Daftar Menu...8

2.1.2 Definisi Menu ...9

2.2 Definisi Restoran ...9

2.3 Survei ...10

2.3.1 Definisi survei ...10

2.3.2 Kelebihan dan Kekurangan Survei ...10

2.4 Sistem Rekomendasi ...11

2.4.1 Definisi Sistem Rekomendasi...11

2.4.2 Metode Sistem Rekomendasi ...12

2.5 Knowledge Based Recommendation ...14

v

Surya Suparlan, 2012

2.6.1 Data, Informasi dan Knowledge ...15

2.6.1.1 Data ...15

2.6.1.2 Informasi ...15

2.6.1.3 Knowledge ...15

2.6.2 Penggunaan Knowledge...16

2.6.3 Basis Pengetahuan ...17

2.6.4 Rekayasa Pengetahuan (Knowledge Engineering) ...17

2.7 Forward Chaining ...19

2.8 PHP ...20

2.9 HTML ...21

2.10 CSS ...21

2.11 MySQL ...22

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ...24

3.1 Desain Penelitian ...24

3.2 Metode Penelitian ...26

3.2.1 Proses Pengumpulan Data ...26

3.2.2 Proses Pengembangan Perangkat Lunak ...27

3.2.3 Proses Eksperimen...29

3.3 Alat dan Bahan Penelitian ...29

3.3.1 Alat Penelitian ...29

3.3.2 Bahan Penelitian ...30

3.4 Implementasi Penelitian ...30

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ...32

4.1 Pengumpulan Data ...32

4.1.1 Eksplorasi Data ...32

4.1.2 Studi Literatur ...32

4.1.3 Survei ...33

4.2 Pengembangan Perangkat Lunak...35

4.2.1 Deskripsi Sistem ...35

vi

4.2.3 Knowledge Sistem ...37

4.2.4 Perancangan ...49

4.2.4.1 Analisis Proses Bisnis ...49

4.2.4.2 Pemodelan Kebutuhan ...51

4.2.4.3 Model Interaksi ...51

4.2.4.4 Perancangan Database ...53

4.2.4.5 Penerapan Metode ...56

4.2.4.6 Implementasi Modul Program ...57

4.2.4.7 Implementasi Modul Antar muka ...60

4.2.4.8 Implementasi Antarmuka ...64

4.2.4.9 Proses Pengujian Mendapatkan Rekomendasi Menu ...64

4.2.4.10Contoh Hasil Rekomendasi ...68

4.3 Eksperimen ...72

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ...85

5.1 Kesimpulan ...85

5.2 Saran ...86

DAFTAR PUSTAKA ...87 LAMPIRAN

vii

vii

DAFTAR TABEL

Tabel 1. 1 Survei Permasalahan Penelitian ...2

Tabel 4. 1 Hasil Survei ...34

Tabel 4. 2 Informasi Kemungkinan Parameter Bahan Dasar ...38

Tabel 4. 3 Informasi Kemungkinan Parameter Pengolahan...39

Tabel 4. 4 Informasi Kemungkinan Parameter Rasa ...40

Tabel 4. 5 Informasi Menu ...41

Tabel 4. 6 Informasi Parameter ...47

Tabel 4. 7 Implementasi Modul Program ...57

viii

Surya Suparlan, 2012

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Metode Sistem Rekomendasi ...12

Gambar 2. 2 Klasifikasi Data, Informasi dan Kowledge ...16

Gambar 2. 3 Rekayasa Pengetahuan ...19

Gambar 2. 4 Forward Chaining ...20

Gambar 3. 1 Desain Penelitian ...25

Gambar 3. 2 Model Rekayasa Perangkat Lunak Sekuensial Linier ...27

Gambar 4. 1 Pohon Mendapatkan Formulir Parameter ...36

Gambar 4. 2 Model Pengetahuan ...37

Gambar 4. 3 Arsitektur Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran...50

Gambar 4. 4 Context Diagram ...52

Gambar 4. 5 Diagram Conceptual Data Model ...54

Gambar 4. 6 Diagram Physical Data Model ...55

Gambar 4. 7 Implementasi forward chaining ...65

Gambar 4. 8 Formulir Parameter 1 ...66

Gambar 4. 9 Implementasi Knowledge based recommendation ...67

Gambar 4. 10 Hasil Rekomendasi ...71

Gambar 4. 11 Hasil Percobaan ke-1 ...73

Gambar 4. 12 Hasil Percobaan ke-2 ...75

Gambar 4. 13 Hasil Percobaan ke-3 ...77

Gambar 4. 14 Hasil Percobaan ke-4 ...78

Gambar 4. 15 Hasil Percobaan ke-5 ...79

Gambar 4. 16 Hasil Percobaan ke-6 ...80

Gambar 4. 17 Hasil Percobaan ke-8 ...82

Gambar 4. 18 Hasil Percobaan ke-9 ...83

Surya Suparlan, 2012

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Makanan merupakan kebutuhan primer manusia, oleh karena itu makanan tidak akan ditinggalkan oleh mahluk hidup khususnya umat manusia, dari dulu sampai sekarang makanan selalu berkembang dan menjadi lebih beragam. Karena hal tersebut tidak sedikit orang yang membuka usaha restoran dengan beragam aneka menu yang ditawarkan. Dalam usaha restoran daftar menu merupakan hal yang wajib, daftar menu pertama kali diperkenalkan pada abad ke-18 (Jumbadi,1997), awalnya daftar menu dipajang di depan restoran, seiring berkembangnya menu maka penempatannya bergeser kedalam restoran.

Terdapat puluhan bahkan ratusan ragam menu yang berbeda berdasarkan bahan dasar, cara pengolahan dan rasanya. Dengan daftar menu yang ada sekarang tentunya konsumen harus mencari menu yang diinginkan dengan cara membaca daftar menu dari awal sampai akhir atau dengan cara menanyakan langsung kepada pihak restoran. Dengan tidak adanya deskripsi atau informasi yang lengkap tentang bahan dasar, cara pengolahan dan rasa menu pada daftar menu, kemungkinan konsumen bisa keliru dalam memilih menu yang mereka inginkan. Menurut survei yang dilakukan pada tanggal 17 Oktober 2012 s.d. 20 Oktober 2012 bertempat di Rumah Makan Karacak Kabupaten Garut dengan jumlah responden sebanyak 70 orang bahwa kebanyakan konsumen restoran merasa

2

kebingungan dalam memilih menu yang ada dalam daftar menu di restoran, khususnya yang menyediakan lebih dari 50 menu.

Tabel 1. 1 Survei permasalahan penelitian

No Pertanyaan Jawaban

Ya Tidak

1

Apakah anda pernah merasa bingung dalam memilih menu makanan pada restoran yang menawarkan lebih dari 50 menu makanan?

48 21

Restoran Teman

2

Selama ini, darimana anda mendapatkan rekomendasi menu makanan suatu restoran?

22 47

Ya Tidak

3

Apakah anda akan memilih salah satu dari menu makanan yang direkomendasikan?

57 13

Bagus Tidak

4

Bagaimana pendapat anda bila ada software berbasis jaringan internet yang membantu anda dalam memilih menu makanan di suatu restoran?

60 8

Dari hasil survei tersebut dapat disimpulkan bahwa para konsumen merasa bingung dalam memilih menu yang sangat beragam yang ditawarkan oleh pihak restoran. Karena itu dibutuhkan suatu terobosan baru untuk menjawab masalah tersebut, yaitu dengan membuat sistem rekomendasi menu makanan restoran.

Berhubungan dengan hasil survei tersebut disisi lain teknologi semakin berkembang. Penyebaran komputer portable, gadget dan smartphone yang didukung oleh jaringan internet sudah menjadi hal yang lumrah pada saat ini. Banyak restoran yang ada pada zaman sekarang menyediakan fasilitas free hotspot untuk menarik konsumen. Dengan melihat potensi tersebut maka untuk

3

Surya Suparlan, 2012

mempermudah konsumen dalam memilih menu dibutuhkan pembangunan software yang bisa digunakan untuk merekomendasikan menu kepada konsumen, dengan demikian konsumen akan mendapatkan pelayanan tambahan dari pihak restoran yang secara langsung atau tidak langsung akan meningkatkan costumer satisfaction.

Sistem rekomendasi dapat dibangun dengan beberapa metode (Alex Lin, 2009) diantaranya menggunakan knowledge based recommendation,

content based recommendation, demographic based recommendation dan collaborative filtering. Sudah banyak orang yang membangun sistem rekomendasi berbasis web dengan metode-metode tersebut. Setelah mencari dan melakukan perbandingan, sistem rekomendasi tentang pemilihan menu makanan restoran sebelumnya belum pernah ada. Dengan melakukan studi literatur, dari beberapa metode tersebut sistem rekomendasi yang akan dibangun ini akan menggunakan metode knowledge based recommendation dan forward chaining.

Metode knowledge based recommendation dibangun berdasarkan knowledge tentang item untuk membuat rekomendasinya. Berbeda dari sistem rekomendasi lainnya, sistem ini tidak tergantung pada data statistikal rating suatu item yang diperoleh dari sekumpulan user (Robin Burke, 2000). Merujuk hal tersebut metode ini dipilih karena menu pada restoran relatif tidak banyak bertambah dibandingkan dengan film atau buku yang selalu bertambah setiap saat, berbeda bila menggunakan metode yang proses rekomendasinya di tentukan oleh data statistikal rating user lain, maka suatu saat rekomendasi terhadap suatu user akan selalu sama karena tidak ada lagi menu baru yang bisa direkomendasikan.

4

Sedangkan metode forward chaining digunakan untuk menarik kesimpulan yang dimulai dengan memasukan sejumlah fakta yang telah diketahui kedalam memori kerja (working memory) , kemudian menurunkan suatu fakta baru dengan memakai aturan yang terdapat dalam database.

Sistem rekomendasi ini dibangung berbasis web karena harus memiliki flexibility tinggi dalam arti untuk menggunakannya dimana saja dan kapan saja konsumen tidak harus meng-install software tersebut terlebih dahulu.

Dengan terealisasinya sistem ini diharapkan sedikitnya dapat membantu mengurangi kebingungan konsumen dalam menentukan menu yang cocok untuknya. Semoga dengan pemanfaatan sistem rekomendasi menu makanan restoran ini dapat menjadi terobosan baru khususnya dalam bidang usaha kuliner dalam negeri.

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah utama:

Bagaimana membangun sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web dengan menggunakan metode knowledge based recommendation dan forward chaining?

Rumusan masalah khusus:

1. Parameter apa saja yang akan digunakan untuk melakukan rekomendasi menu pada konsumen restoran?

5

Surya Suparlan, 2012

2. Bagaimana implementasi metode knowledge based recommendation dan forward chaining dalam sistem rekomendasi menu pada konsumen restoran berbasis web ini?

1.3 Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web untuk mempermudah konsumen restoran menentukan pilihan menu yang cocok untuknya. Adapun detail tujuannya adalah sebagai berikut:

1. Mengetahui akurasi hasil rekomendasi dengan parameter menu makanan yang akan digunakan.

2. Mengetahui hasil implementasi metode knowledge based recommendation dan forward chaining dalam sistem rekomendasi menu pada konsumen restoran berbasis web ini.

1.4 Batasan Masalah

Masalah pada penelitian ini dibatasi sebagai berikut:

1. Sistem tidak dapat merekomendasikan menu dengan pesanan khusus. 2. Sistem tidak dapat merekomendasikan minuman.

3. Sistem ini tidak ditujukan untuk menggantikan sepenuhnya fungsi dari daftar menu makanan pada media cetak yang sudah ada.

4. Sistem tidak dapat diterapkan terhadap restoran yang menggunakan cara prasmanan.

6

1.5 Metodologi Penelitian

Metode yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah: 1. Proses Pengumpulan Data

a. Eksplorasi Data

Mengumpulkan data yang dibutuhkan dalam penelitian melalui internet. b. Studi Literatur

Mempelajari literatur tentang objek penelitian baik berupa softcopy atau hardcopy.

c. Survei

Survei dilakukan untuk membenarkan bahwa permasalahan penelitian benar-benar terjadi di masyarakat.

2. Proses Pengembangan Perangkat Lunak

Pembangunan sistem atau software merupakan inti dari penelitian ini, dimana hasil ahkirnya berupa sistem rekomendasi menu makanan restoran.

3. Proses Eksperimen

Percobaan dilakukan pada sistem yang telah dibangun untuk mengetahui hasil dari tujuan penelitian.

7

Surya Suparlan, 2012

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan laporan skripsi ini adalah sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini dibahas mengenai latar belakang pemilihan judul, rumusan masalah, batasan masalah, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini membahas mengenai dasar teori yang berhubungan dengan penelitian, seperti penjelasan tentang restoran, menu, sistem rekomendasi, metode-metode sistem rekomendasi serta bahasa pemograman pembangunan software.

BAB III METODE PENELITIAN

Pada bab ini dijelaskan proses penelitian yang dilakukan dalam membangun sistem rekomendasi menu restoran.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini dibahas tahapan pembangunan software dan hasil penelitian yang didapat.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini berisi kesimpulan dari sistem yang telah dibangun serta saran terhadap penelitian.

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian

Desain penelitian yang digunakan pada pembangunan sistem rekomendasi menu makanan berbasis web pada konsumen restoran menggunakan metode knowledge based recommendation adalah sebagaimana digambarkan pada gambar 3.1.

Adapun fase penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Menentukan kebutuhan data yang akan digunakan untuk mendapatkan kesimpulan data konsumen.

2. Mempersiapkan alat dan bahan penelitian. 3. Survei permasalahan penelitian.

4. Pembangunan sistem dengan metode sekuensial linier.

5. Hasil dari pengoperasian sistem tersebut adalah rekomendasi menu makanan pada konsumen.

25

Surya Suparlan, 2012

Gambar 3. 1 Desain penelitian

Tahap awal penelitian

1. Menentukan kebutuhan data penelitian 2. Mengumpulkan data

3. Menyiapkan alat dan bahan penelitian

Studi Literatur

1. Menentukan metode yang dianggap cocok 2. Mempelajari metode tersebut (KBR dan FC)

Rekayasa Perangkat Lunak : Sekuensial linier

Survei

Melakukan survei permasalahan penelitian

Analysis

1. Mendeskripsikan perangkat lunak 2. Mendefinisikan kebutuhan fungsional

dan non fungsional perangkat lunak

Design

1. Merancang perangkat lunak berdasarkan hasil analisis

2. Merancang stuktur data, algoritma, struktur perangkat lunak dan interface

Coding

Menerjemahkan desain perangkat lunak ke dalam bahasa mesin

Test

Pengujian fungsi sistem terhadap hasil analisis (black box)

System

Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran

Maintenance

Perbaikan atau upgrade konten perangkat lunak

System/ Information Engineering

Metode

1. Forward Chaining 2. Knowledge Based

Recommendation

Eksperimen

Melakukan percobaan untuk mengetahui hasil tujuan penelitian

Kesimpulan

26

Penelitian ini dimulai dengan melakukan tahap awal penelitian, setelah itu dilakukan survei untuk mengetahui kebenaran permasalahan penelitian. Disisi lain dilakukan studi literatur untuk menentukan metode yang diangga cocok dalam penelitian. Setelah itu dilanjutkan membangun perangkat lunak sebagai produk dari penelitian ini, dimana rekayasa perangkat lunak yang digunakan adalah sekuensial linier. Setelah perangkat lunak selesai dibangun, selanjutnya dilakukan eksperimen untuk mengetahui hasil dari tujuan penelitian. Data yang didapat dari hasil eksperimen selanjutnya dijadikan bahan untuk membuat kesimpulan. Bila ada kekurangan pada program setelah program berjalan maka akan dilakukan maintenance.

Tanda panah menunjukan alur maju dari satu tahap ke tahap lain, sedangkan tahapan-tahapan yang di batasi dengan garis putus-putus menggambarkan satu kesatuan beberapa tahap yang ada di dalamnya.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Proses Pengumpulan Data

Data dan informasi yang sesuai dengan fakta dilapangan sangat berpengaruh dalam proses penelitian ini. Dalam penelitian ini proses pengumpulan data dilakukan dengan tiga cara, yaitu:

1. Eksplorasi data melalui internet

2. Studi literatur metode knowledge based recommendation dan forward chaining yang dilakukan melalui paper, textbook, jurnal, karya ilmiyah dan sumber-sumber ilmiah lainnya yang didapat dari jaringan internet.

27

Surya Suparlan, 2012

3. Survei, dilakukan untuk membenarkan permasalahan penelitian yang diajukan.

3.2.2 Proses Pengembangan Perangkat Lunak

Rekayasa perangkat lunak yang dipilih dalam penelitian ini adalah model sekuensial linier, model sekuensial linier adalah suatu proses pengembangan perangkat lunak berurutan, dimana kemajuan dipandang sebagai terus mengalir kebawah seperti air terjun melewati fase-fase analisis, desain, coding dan test (Pressman, 2001). Model ini dapat digambarkan sebagaimana pada gambar 3.2.

Tanda panah menggambarkan urutan alur jalannya proses pengembangan perangkat lunak.

Fase-fase pada rekayasa perangkat lunak sekuensial linier (Pressman, 2001) adalah sebagai berikut:

1. System/ Information engineering, merupakan fase rekayasa sistem yang akan dibangun, menyangkut pengumpulan kebutuhan (requirement gathering) sistem.

Analysis Design Coding Test

System/ Information engineering

28

2. Analysis, merupakan fase memfokuskan kebutuhan khususnya pada perangkat lunak yang akan dibangun. Untuk memahami sifat program yang dibangun, analisis harus memahami wilayah informasi, tingkah laku, unjuk kerja dan interface yang dibutuhkan. Kebutuhan sistem maupun perangkat lunak didokumentasikandan di review bersama user. 3. Design, merupakan fase yang difokuskan pada 4 hal, yaitu: desain

database, arsitektur sistem, interface dan algoritma procedural. Proses desain ini menerjemahkan kebutuhan kedalam representasi perangkat lunak sebelum dimulai ke tahap coding.

4. Coding, merupakan fase menterjemahkan model atau desain yang telah ditetapkan kedalam bahasa yang dimengerti komputer, dalam penelitian ini bahasa yang digunakan adalah PHP dengan MySQL sebagai basis data.

5. Testing, merupakan fase pengujian layak tidaknya software yang dibangun sesuai dengan model yang diinginkan, fase pengujian dilakukan dengan black box.

Maintenance merupakan fase perbaikan atau pengembangan perangkat lunak. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi diantaranya adalah:

1. Terjadi kesalahan dalam sistem perangkat lunak, biasanya dikenal sebagai bug.

2. Untuk menjaga performa perangkat lunak, biasanya maintenance dilakukan secara berkala.

29

Surya Suparlan, 2012

3. Adanya kebutuhan baru atau bahkan membuang beberapa komponen dalam perangkat lunak, hal ini biasanya diketahui setelah sistem berjalan, dimana user merasa ada kebutuhan yang kurang ataupun yang tidak terpakai.

3.2.1 Proses Eksperimen

Proses ini dilakukan setelah sistem yang dibangun rampung. Eksperimen dilakukan untuk mengetahui hasil kerja sistem dalam memberikan rekomendasi kepada konsumen. Adapun hasil dari eksperimen tersebut akan dijadikan sebagai bahan dalam menarik kesimpulan penelitian.

3.3 Alat dan Bahan Penelitian 3.3.1 Alat Penelitian

Penelitian ini menggunakan alat berupa hardware dan software sebagai berikut:

1. Hardware

Komputer dengan spesifikasi sebagai berikut:

a. Processor : AMD Athlon(tm) II X2 245 2,90 GHz

b. RAM : DDR3 2GB

c. VGA : ATI Radeon HD 4200 (Onboard MSI) d. Hardisk : 80GB

30

2. Software

Software yang digunakan adalah sebagai berikut: a. OS : Windows 7 64-bit

b. Localhost : XAMPP 1.7.7

c. Text editor : Microsoft Word 2010, Notepad++ d. Code editor : NetBeans IDE 7.1.2

e. Framework : PHP Hypertext Preprocessor, 960.gs f. Browser : Mozilla Firefox, Google Chrome

3.3.2 Bahan Penelitian

Bahan penelitian utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah parameter menu makanan sebagai berikut:

a. Bahan dasar : Seafood, daging, sayur dan buah. b. Pengolahan : Goreng, bakar, rebus, tumis dan kukus. c. Rasa : Manis, asin, pahit, asam dan pedas.

3.4 Implementasi Penelitian

Untuk menyelesaikan penelitian ini dibutuhkan beberapa tahapan yang harus dikerjakan seperti survei permasalahan penelitian, pengumpulan data, pemahaman metode, perancangan dan pembangunan software serta survei untuk mengetahui kinerja sistem terhadap tujuan penelitian.

31

Surya Suparlan, 2012

Prosedur pengerjaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Melakukan survei tentang permasalahan penelitian, untuk mengetahui

benarkah masalah yang diajukan pada penelitian benar-benar terjadi. 2. Mengumpulkan data resep menu makanan restoran dan data-data

penunjang lainnya.

3. Melakukan studi literatur metode yang cocok untuk dipakai, dalam penelitian ini metode yang dipilih adalah knowledge based recommendation dan forward chaining.

4. Merancang basis pengetahuan yang disesuaikan dengan data yang telah dikumpulkan dan metode yang akan digunakan.

5. Membangun software yang disesuaikan dengan kebutuhan fungsional sistem.

6. Melakukan eksperimen terhadap software yang dibangun untuk menarik kesimpulan penelitian.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan akhir dari penelitian pembangunan sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web menggunakan metode knowledge based recommendation adalah sebagai berikut:

1. Metode yang digunakan (knowledge based recommendation dan forward chaining) dalam penelitian ini bekerja dengan baik, terlepas dari akurasi hasil rekomendasi, sistem mampu memberikan hasil rekomendasi menu makanan secara variatif. Dari 10 kali percobaan yang telah dilakukan dengan karakteristik menu serta konsumen yang berbeda, ternyata hasil menu yang direkomendasikan selalu variatif. Adapun bila karakteristik yang dimasukan user tidak ada pada basis pengetahuan sistem, maka sistem tidak dapat memberikan rekomendasi kepada user.

2. Penggunaan parameter pada sistem rekomendasi menu makanan restoran ini masih memiliki banyak kekurangan. Bila parameter digunakan oleh user yang tidak memiliki penyakit diabetes dan atau kolesterol parameter bekerja dengan baik, tetapi bila digunakan oleh user yang memiliki diabetes dan atau kolesterol, kerja parameter tidak baik dalam memberikan hasil rekomendasi, hal ini dibuktikan seperti pada percobaan ke-3 dimana ada menu makanan yang dianggap tidak boleh ditampilkan kepada user yang memiliki penyakit kolesterol ternyata masih saja ditampilkan. Hal ini terjadi karena parameter

86

Surya Suparlan, 2012

yang digunakan kurang memadai untuk menjawab masalah tersebut, maka dari itu perlu adanya parameter lain yang dapat membantu untuk menjawab masalah tersebut, parameter yang cocok untuk permasalahan tersebut adalah kandungan gizi serta kalori pada menu makanan. Untuk mengimplementasikan parameter tersebut harus dilakukan penelitian lanjutan yang lebih kompleks.

5.2 Saran

Saran yang membangun diperlukan agar penelitian pembangunan sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web menggunakan metode knowledge based recommendation ini dapat berkembang menjadi lebih baik dari sekarang, saran-saran yang diberikan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Diharapkan sistem dapat juga merekomendasikan minuman.

2. Diharapkan penggunaan parameter yang digunakan lebih disempurnakan, sehingga tidak terlalu memangkas kebebasan konsumen khususnya yang memiliki penyakit diabetes dan atau kolesterol dalam memilih menu.

3. Disarankan untuk menambahkan fasilitas rating menu, sebagai acuan konsumen dalam menilai suatu menu makanan.

DAFTAR PUSTAKA

Bahra, Al bin Ladjamudin. 2006. Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Burke, R.2000. Knowledge-based Recommender Systems. Encyclopedia of Library and Information Systems. University of California.

Dely Putra, Na’ imuddin dan Mhd. Yunus. 1998. Pengelolaan Makan Dan Minum

Dalam Jasa Hotel. Medan

Durkin, John. 1994. Expert Systems Design and Development. Prentice-Hall.

Habibie, Tigin Nurmajid. 2011. Implementasi Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Dengan Menggunakan Metode Knowledge-Based Recommendation Studi Kasus PT. Tama Putera Wisata. Skripsi Universitas Pendidikan Indonesia.

Jumbadi. 1997. Penampilan Menu Nusantara pada Buffet. Medan

Leung Y. 1997. Intelligent Spatial Decision Support Systems: Berlin-Springer Verlag.

McGinty, L. dan B. Smyth. 2006. Selection: Analysis Of Critiquing And Preference Based Feed Back In Conversation On Recommender Systems. Int J Electron Commerce.

Pressman, Roger S. 2001. Software Engineering: A Practitioner’s Approach 5th ed. McGraw-Hill Book Co.

Surya Suparlan, 2012

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Berbasis Pengetahuan (Knowledge-Based System). Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Subiyanto, Ibnu. 1993. Seri Diktat Kuliah Metodologi Penelitian. Universitas Gunadarma.

Suparman. 1991. Mengenal Artificial Intelligence. Yogyakarta: Andi Offset

_____. 2008. Kamus Besar Bahasa Indonesia [online]. Tersedia: http://bahasa.kemdiknas.go.id/kbbi/index.php, diakses pada tanggal 14 Oktober 2012.

31

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu

Prosedur pengerjaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Melakukan survei tentang permasalahan penelitian, untuk mengetahui

benarkah masalah yang diajukan pada penelitian benar-benar terjadi. 2. Mengumpulkan data resep menu makanan restoran dan data-data

penunjang lainnya.

3. Melakukan studi literatur metode yang cocok untuk dipakai, dalam penelitian ini metode yang dipilih adalah knowledge based recommendation dan forward chaining.

4. Merancang basis pengetahuan yang disesuaikan dengan data yang telah dikumpulkan dan metode yang akan digunakan.

5. Membangun software yang disesuaikan dengan kebutuhan fungsional sistem.

6. Melakukan eksperimen terhadap software yang dibangun untuk menarik kesimpulan penelitian.

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan akhir dari penelitian pembangunan sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web menggunakan metode knowledge based recommendation adalah sebagai berikut:

1. Metode yang digunakan (knowledge based recommendation dan forward chaining) dalam penelitian ini bekerja dengan baik, terlepas dari akurasi hasil rekomendasi, sistem mampu memberikan hasil rekomendasi menu makanan secara variatif. Dari 10 kali percobaan yang telah dilakukan dengan karakteristik menu serta konsumen yang berbeda, ternyata hasil menu yang direkomendasikan selalu variatif. Adapun bila karakteristik yang dimasukan user tidak ada pada basis pengetahuan sistem, maka sistem tidak dapat memberikan rekomendasi kepada user.

2. Penggunaan parameter pada sistem rekomendasi menu makanan restoran ini masih memiliki banyak kekurangan. Bila parameter digunakan oleh user yang tidak memiliki penyakit diabetes dan atau kolesterol parameter bekerja dengan baik, tetapi bila digunakan oleh user yang memiliki diabetes dan atau kolesterol, kerja parameter tidak baik dalam memberikan hasil rekomendasi, hal ini dibuktikan seperti pada percobaan ke-3 dimana ada menu makanan yang dianggap tidak boleh ditampilkan kepada user yang memiliki penyakit kolesterol ternyata masih saja ditampilkan. Hal ini terjadi karena parameter

86

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu

yang digunakan kurang memadai untuk menjawab masalah tersebut, maka dari itu perlu adanya parameter lain yang dapat membantu untuk menjawab masalah tersebut, parameter yang cocok untuk permasalahan tersebut adalah kandungan gizi serta kalori pada menu makanan. Untuk mengimplementasikan parameter tersebut harus dilakukan penelitian lanjutan yang lebih kompleks.

5.2 Saran

Saran yang membangun diperlukan agar penelitian pembangunan sistem rekomendasi menu makanan restoran berbasis web menggunakan metode knowledge based recommendation ini dapat berkembang menjadi lebih baik dari sekarang, saran-saran yang diberikan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Diharapkan sistem dapat juga merekomendasikan minuman.

2. Diharapkan penggunaan parameter yang digunakan lebih disempurnakan, sehingga tidak terlalu memangkas kebebasan konsumen khususnya yang memiliki penyakit diabetes dan atau kolesterol dalam memilih menu.

3. Disarankan untuk menambahkan fasilitas rating menu, sebagai acuan konsumen dalam menilai suatu menu makanan.

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Bahra, Al bin Ladjamudin. 2006. Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Burke, R.2000. Knowledge-based Recommender Systems. Encyclopedia of Library and Information Systems. University of California.

Dely Putra, Na’ imuddin dan Mhd. Yunus. 1998. Pengelolaan Makan Dan Minum Dalam Jasa Hotel. Medan

Durkin, John. 1994. Expert Systems Design and Development. Prentice-Hall.

Habibie, Tigin Nurmajid. 2011. Implementasi Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Dengan Menggunakan Metode Knowledge-Based Recommendation Studi Kasus PT. Tama Putera Wisata. Skripsi Universitas Pendidikan Indonesia.

Jumbadi. 1997. Penampilan Menu Nusantara pada Buffet. Medan

Leung Y. 1997. Intelligent Spatial Decision Support Systems: Berlin-Springer Verlag.

McGinty, L. dan B. Smyth. 2006. Selection: Analysis Of Critiquing And Preference Based Feed Back In Conversation On Recommender Systems. Int J Electron Commerce.

Pressman, Roger S. 2001. Software Engineering: A Practitioner’s Approach 5th ed. McGraw-Hill Book Co.

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Berbasis Pengetahuan (Knowledge-Based System). Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Subiyanto, Ibnu. 1993. Seri Diktat Kuliah Metodologi Penelitian. Universitas Gunadarma.

Suparman. 1991. Mengenal Artificial Intelligence. Yogyakarta: Andi Offset

_____. 2008. Kamus Besar Bahasa Indonesia [online]. Tersedia: http://bahasa.kemdiknas.go.id/kbbi/index.php, diakses pada tanggal 14 Oktober 2012.

Surya Suparlan, 2012

Pembangunan Sistem Rekomendasi Menu Makanan Restoran Berbasis Web Menggunakan Metode

Knowledge Based Recommendation

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu LAMPIRAN