SEMINAR NASIONAL

TEKNOLOGI INFORMASI & APLIKASINYA

2015

PROSIDING

Penyelenggara

PS. Teknik Informa ka, Jurusan Ilmu Komputer

FMIPA - Universitas Udayana

Kampus Bukit Jimbaran, Badung Bali

Telp. (0361) 701805

h p://ww.cs.unud.ac.id

“INOVASI TEKNOLOGI INFORMASI DAN

TECHNOPRENEURSHIP” Bali, 23 Oktober 2015

KOMUNIKASI DALAM MENUNJANG

ISSN : 2302-450X

ISSN : 2302-450X

PROSIDING PERTEMUAN DAN PRESENTASI KARYA ILMIAH

BALI, 23 OKTOBER 2015

PEMBICARA UTAMA SEMINAR PANEL DENGAN TEMA “Inovasi Teknologi Informasi dan Komunikasi dalam

Menunjang Technopreneurship”

Ir.Onno Widodo Purbo.M.Eng.Ph.D

Putu Sudiarta, S.Kom

PENYUNTING AHLI

Dr. Ahmad Ashari.M.Kom Dr. H. Agus Zainal Arifin, S.Kom.,M.Kom

Agus Muliantara, S.Kom., M.Kom.

PELAKSANA SEMINAR

PELINDUNG

Rektor Universitas Udayana, Bali

PENANGGUNG JAWAB

Dekan Fakultas MIPA Universitas Udayana

Ketua Program Studi Teknik Informatika, FMIPA Universitas Udayana

PANITIA

I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan,S.Kom.,M.Kom. I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan,S.Kom.,M.Cs.

I Wayan Supriana,S.Si.,M.Cs. Ida Bagus Made Mahendra, S.Kom., M.Kom.

I Komang Ari Mogi, S.Kom, M.Kom. I Made Widi Wirawan, S.Si., M.Cs.

I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom. Ngurah Agus Sanjaya ER., S.Kom., M.Kom.

Agus Muliantara, S.Kom.,M.Kom. I Made Widiartha,S.Si., M.Kom.

Made Agung Raharja, S.Si., M.Cs. I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra, S.T., M.Cs.

I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs. Ida Bagus Gede Dwidasmara,S.Kom.,M.Cs.

Dra. Luh Gede Astuti, M.Kom.

DAFTAR ISI

Kata Pengantar Daftar Isi Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai pada Pusat Penelitian Perkembangan IPTEK Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Warkim .............. ............................................................................................... 1 Kompresi Citra Medis dengan Wavelet Packet I Made Ari Dwi Suta Atmaja .............................................................................. 11 Ekstraksi Fitur Warna dan Tekstur untuk Clustered-Based Retrival if Images (CLUE) Sugiartha I Gusti Rai Agung ............................................................................... 16 Peningkatan Kemampuan Guru dalam Menggunakan Geogebra sebagai Media Pembelajaran Matematika SMP Luh Putu Ida Harini ............................................................................................ 21 Perbandingan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Belajar Bersama Menggunakan Media Google Drive dan Tanpa Google Drive Desak Putu Eka Nilakusuma ............................................................................... 28 Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Actual Usage dalam Penggunaan Tiket Elektronik dengan Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Studi Kasus PT.KAI Commuter Jabodetabek Enok Tuti Alawiah .............................................................................................. 35 Pemanfaatan Aplikasi Google Docs sebagai Media Pembinaan Karya Ilmiah Remaja Komang Dharmawan .......................................................................................... 45 Penerapan WAN dengan Protokol Routing RIP dan Passive Interfaces sebagai Pemilihan Jalur Menggunakan GNS3 Anggarda Sanjaya ............................................................................................... 49 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Maajemen Rumah Sakit pada Unit Rawat Inap Studi Kasus Rumah Sakit Umum Famili Husada I Dewa Ayu Kompyang Putri Utari .................................................................... 54 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Umum Famili Husada pada Unit Poliklinik I G.Ag.Sri Ag. Chandra Kusuma ........................................................................ 62

Mengukur Kinerja Load Balancing pada Sistem Cloud Computing dengan Parameter Throughput I Gusti Ngurah Ary Juliantara ............................................................................. 71 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Gudang pada Rumah Sakit Famili Husada Luh Gede Apryta Astaridewi .............................................................................. 77 Perancangan Website E-Commerce pada Toko Gadget Online Store Ni Kadek Dwi Asri ............................................................................................. 85 Segmentasi Citra Tulisan Tangan Karakter Aksara Bali Menggunakan Metode Profile Projection Ni Wayan Deviyanti Septiari .............................................................................. 91 Klasifikasi Penyakit Anak pada Proses Retrieve dalam Sistem Pakar Berbasis Case Based Reasoning (CBR) dengan Metode Nearest Neighbour Ni Wayan Ririn Puspita Dewi ............................................................................ 98 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Instalasi Gawat Darurat pada Rumah Sakit Famili Husada Putu Ita Purnama Yanti ....................................................................................... 105 Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Mengetahui Ketersedian Air Tanah di Provinsi Bali Made Dinda Pradnya Pramita ............................................................................. 112 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit pada Unit Radiologi – Studi Kasus Rumah Sakit Umum Famili Husada I Putu Agustina .. ................................................................................................ 120 Pengamanan File Video MP4 dengan Metode Enkripsi Menggunakan Algoritma RC5 Rahmantogusnyta Mariantisna ........................................................................... 128 Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Geografis Pariwisata di Bali Berbasis Web Deni Supriawan .. ................................................................................................ 133 Sistem Pendukung Keputusan Perhitungan Rencana Anggaran Biaya Pembangunan Rumah Berbasis Aplikasi Mobile I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra .................................................................. 143 Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP dalam Memaksimalkan Penggunaan Pupuk dan Pencegahan Hama pada Tanaman Budidaya I Wayan Supriana ................................................................................................ 148

Sistem Prediksi Inflasi Provinsi Bali Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Made Agung Raharja .......................................................................................... 155 Pengaruh Model Mobilitas Manhattan terhadap Kinerja Protokol Routing OLSR pada Mobile Adhoc Network I Nyoman Rudy Hendrawan ............................................................................... 160 Penggunaan Model CSE-UCLA dalam Mengevaluasi Kualitas Program Aplikasi Sistem Pakar Dewa Gede Hendra Divayana ............................................................................. 165 Authentifikasi User dengan Captive Portal pada Hotspot PT.Bali Medianet

I Komang Trisna Hanggara ................................................................................. 169

Sistem Pakar Seleksi Penerimaan Karyawan dengan Metode Fuzzy Tsukamoto

Sista Pradjna Paramitha ...................................................................................... 174

Implementasi File Sharing Dengan Menggunakan Samba

I Made Windipalla Royke ................................................................................... 181

Perancangan Sistem untuk Menentukan Kesesuaian Komentar terhadap Topik Diskusi pada Forum Diskusi E-Lerning dengan Metode Naive Bayes I Putu Gede Setyahadi Paramartha ..................................................................... 186

Implementasi File Sharing Dengan Menggunakan Samba

I Made Windipalla Royke ................................................................................... 181 Optimasi Bobot pada Metode Certainty Factor dengan Algoritma Genetika pada Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Kulit Ida Bagus Wahyu Ari Palguna ............................................................................ 191

Analisis Perbandingan Kinerja Queue Tree dengan Simple Queue pada Aplikasi FTP (File Transfer Protocol) I Gusti Agung Gede Nirartha .............................................................................. 196

Analisis & Implementasi Metode AHP pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata di Bali (Studi Kasus : Truly Asia Tour Bali) Ketut Ardha Chandra .......................................................................................... 203

Implementasi Metode Klasifikasi Cacar Air menggunakan Decision Tree dengan LVQ (Lerning Vektor Quantization) Luh Prima Megayanti ......................................................................................... 209

Sistem Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Penduduk Desa Dangin Puri Kaja Denpasar dengan Metode Naive Bayes A. A. Dwi Purnami Cahyaning ........................................................................... 217

Sistem Informasi Raport Berbasis Kurikulum 2013 pada SMK Harapan Denpasar Ayu Indah Saridewi ............................................................................................ 223

Rancang Bangun Media Penyimpanan Online dengan Konsep Sinkronisasi antara OwnCloud dengan Dropbox pada Cloud Computing I Gede Edy Maha Putra ....................................................................................... 228

Rancang Bangun Sistem Informasi Persediaan Stok Barang Berbasis Web (Studi Kasus : Perusahaan Griya Alam) I Wayan J.Wiratama ........................................................................................... 233

Perbandingan Metode Chipper Block Chaining (CBC) dan Electronic Codebook (ECB) menggunakan Algoritma Blowfish dalam Mengamankan File Teks Taufiq Yudha Prakoso ........................................................................................ 240

Sistem Administrasi Perpustakaan Berbasis Object Oriented Programming I Ketut Deni Satria Raharja ................................................................................. 244

Pengaruh Ekstraksi Fitur Two Dimensional Linear Discriminant Analysis pada Pengenalan Nipple secara Otomatis menggunakan Klasifikasi Learning Vector Quantization I Made Agus Oka Gunawan ................................................................................ 252

Perbandingan Algoritma Kriptografi Twofish dan Blowfish dalam Mengamankan File Berkas I Dewa Gede Agung Ari Dvijayanta ................................................................... 244

Pembuatan Aplikasi Baca dan Tulis Tag Rafid pada Sistem Operasi Android Client - Server Adnin Rais ......... ............................................................................................... 264

Analisis Kinerja Protokol Routing pada Mobile Ad-Hoc Network A.A Made Agung Istri Iswari ............................................................................. 270

Implementasi Protokol H323 pada Aplikasi VOIP I Kadek pomy Suartawa ...................................................................................... 279

Sistem Temu Kembali Informasi dengan Metode TF-IDF untuk Pencarian Kata I Wayan Dodik Wahyu Saputra .......................................................................... 283

Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Laboratorium Rumah Sakit Famili Husada Ida Bagus Wijana Manuaba ................................................................................ 289

Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Handphone dengan Metode Entropy dan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Ni Putu Sintya Dewi ........................................................................................... 298

Klasifikasi Penyakit Jantung menggunakan Metode Decision Tree dengan Penerapan Algoritma C5.0 Sharah Islamiati . ............................................................................................... 308

Perancangan Algoritma Kriptografi Klasik ACK4 untuk Pengamanan Teks I Nengah Tirtayasa .............................................................................................. 317

Optimasi Lintasan Game Makepung 3D pada Engine Unity 3D I Putu Agus Edy Saputra ..................................................................................... 322

Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit pada Unit Rekam Medis – Studi Kasus Rumah Sakit Umu Famili Husada I Putu Dharma Ade Raharja ................................................................................ 328

Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Unit Apotek Rumah Sakit Famili Husada Kadek Ary Budi Permana ................................................................................... 336

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi (Studi Kasus : SMA N 2 Denpasar) I Gusti Bagus Hadi Widhinugraha ...................................................................... 343

Perancangan dan Implementasi Website E-Commerce Biro Jasa Perjalanan Wisata di Bali – Studi Kasus Bali Online Trans Kadek Ary Surya Wiratama ................................................................................ 349

Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Jurusan di Sekolah Menengah Atas (SMA) dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Ida Bagus Putu Trisnayana ................................................................................. 358

Pemilihan Reksadana berdasarkan Profol Risiko Calon Konsumen menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Ni Made Putri Sasmidayani ................................................................................ 364

Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Koperasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Made Aprian Sudarma Putra ............................................................................... 373

Perancangan Aplikasi Help Desk (Meja Informasi) di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Denpasar Timur Putri Cahyaning RF ............................................................................................ 382

Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Peminjaman Sound System – Studi Kasus Dinas Komunikasi dan Informatika Denpasar I Putu Dony Suryambawa ................................................................................... 388

Perancangan dan Implementasi Peringkasan Teks Otomatis Artikel Berbahasa Indonesia Luh Gede Putri Suardani ..................................................................................... 394

Perancangan dan Implementasi Production Data Management System di General Agency Prusatwika Negara Ida Bagus Komang Winduyasa ........................................................................... 401

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Mengklasifikasi Perilaku Kreatif Siswa dalam Pengelolaan Sampah Andre Agave ...... ............................................................................................... 407

Model Sistem Kontrol Elevator dengan Metode Transportasi Least Cost I Gede Wisesa Priya Fentika ............................................................................... 413

Perancangan Arsitektur Teknologi IP Camera Jarak Jauh sebagai Keamanan Lingkungan Berbasis Mobile Aryana Surya Budiman ....................................................................................... 419

Perancangan Aplikasi Game Susun Aksara Bali sebagai Media Belajar Aksara Bali Anak SD Berbasis Android Ida Bagus Surya Winantara ................................................................................ 424

Penggunaan Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Melakukan Diagnosis Penyakit Neurologi I Putu Eky Sila Krisna ........................................................................................ 432

Deteksi Tepi pada Gambar Menggunakan Algoritma Canny Detection dan Sobel Putu Rika Pratama Anggarani ............................................................................. 436

Sistem Informasi Penanggulangan Bencana dan Mitigasi Bencana I Gde Bagus Arya Diwadatta Subrata ................................................................. 440

Perancangan Aplikasi Multimedia untuk Pembelajaran Doa dan Nyanyian Suci Agama Hindu Berbasis Android I Putu Ari Ratna Pratama .................................................................................... 448

Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Web Tenung Pewacakan Kehilangan Berdasarkan Lontar Wrespati Kalpa I Kadek Dwija Putra ........................................................................................... 457

Implementasi Algoritma Djakstra pada Software Definition Network (SDN) I Made Adi Bhaskara .......................................................................................... 463

Perancangan Aplikasi Pembelajaran Interaktif Berbasis Multimedia dengan menggunakan Adobe Flash (Studi Kasus Mata Kuliah Pemrograman Berbasis Web pada Jurusan Ilmu Komputer) I Wayan Aditya Setiawan ................................................................................... 469

Sistem Informasi Geografis Pariwisata Bali Berbasis Google Map API Ni Luh Putu Ratna Sri Andi Yani ....................................................................... 477

Penghapusan Derau Suara dengan Menggunakan Algoritma Least Mean Square dengan Adaptive Filter Anak Agung Rani Pradnyandari ......................................................................... 488

Sistem Informasi Satuan Kredit Partisipasi Mahasiswa I Putu Indra Mahendra Priyadi ............................................................................ 493

Perancangan Sistem E-Commerce Kain Endek Pegringsingan Berbasis Web I Made Dedik Amijaya ....................................................................................... 498

Perancangan dan Pengaplikasian Siste E-Commerce Komputer dan Hnadphone Berbasis Web I Nyoman Agus Winarta Palguna ....................................................................... 506

Membangun Infrastruktur IT Menggunakan SQUID sebagai Proxy Server (Studi Kasus : PT. Jamsostek Persero) Kadek Bayu Diandra Putra ................................................................................. 514

Pengamanan File Audio Menggunakan Metode Enkripsi dengan Algoritma Stream Cipher RC4 I Wayan Aindra Adhi Saputra ............................................................................ 520

Implementasi Socket Programming pada Kasir Restoran Fast Food I Dewa Putu Satria Laksana ................................................................................ 525

Sistem Pendukung Keputusan Penentu Status Gizi pada Balita dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Kadek Nyoman Adhisurya Yogapriangan .......................................................... 530

Sistem Pakar Pembagian Waris Menurut Hukum Islam Rizky Anugerah Ramadhan ................................................................................ 536

Aplikasi E-Commerce dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering pada Penjualan Plakat I Wayan Gede Purwa Darmaja ........................................................................... 542

Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan dan Pencarian Hotel di Kota Denpasar I Ketut Arta Kusuma Atmaja .............................................................................. 555

Sistem Informasi Administrasi pada Kantor Desa Dangin Puri Kaja Anak Agung Istri Putri Candra Sari .................................................................... 561

Perancangan dan Implementasi Sistem Billing pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit Famili Husada Ida Bagus Gede Sarasvananda ............................................................................ 568

Analisis Kinerja Ncomputing Menggunakan Sistem Operasi Open Source UbuntuStudi Kasus Laboratorium Jaringan Ilmu Komputer I Nyoman Budayasa ............................................................................................ 577

Perancangan Aplikasi Desktop Pelanggan pada Supermarket Indra Maulana Bachtifar ..................................................................................... 582

Implementasi Teknik Watermarking dengan Menggunakan Algoritma Advance Least Significant Bit (ALSB) I Wayan Meyka Sanjaya ..................................................................................... 586

Optimasi Penggunaan Sumber Daya Media Penyimpanan dengan Metode ATA Over Ethernet dan LVM I Made Kurniawan Putra ..................................................................................... 595

Implementasi Port Knocking pada Owncloud sebagai Media Keamanan Jaringan Danie Yoga K .... ............................................................................................... 601

Implementasi Video Conference pada Project Manangement System sebagai Sarana Rapat Project Online I Made Martina .. ............................................................................................... 607

Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerimaan Insentif Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) I Made Bagus Wiradivka Laksa Wibawa ........................................................... 613 Perancangan Algoritma Kriptografi Twofish untuk Enkripsi dan Deskripsi dalam Pengamanan Teks I Putu Dody Wiraandryana ................................................................................. 620

Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Rekomendasi Apotek (Studi Kasus Apotek Daerah Jimbaran) Ni Luh Putu Eka Juliari ...................................................................................... 624

Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan Ibu Hamil Berbasis Video Streaming I Gusti Putu Putra Adnyana ................................................................................ 633

Implementasi PCO (Per Connection Queue) pada Pembatasan Bandwidh Download berdasarkan Jenis File di Diskominfo Kota Denpasar I Putu Yoga Indrawan ......................................................................................... 640

Implementasi Samba menggunakan Virtualisasi PDC dan File Server di Perusahaan Galeri Radha’s Shop Made Ari Sucahyana ........................................................................................... 648

Perancangan System Pengaturan Kerja Karyawan Hotel menggunakan Metode Algoritma Monroe I Wayan Telaga Ekatresna .................................................................................. 655

Implementasi Vidio Conference Menggunakan OPENVPN mikrotik Ruter sebagai Sarana Rapat Online Kadek Tedy Ary Pramarta .................................................................................. 663

Analisis Load Balancing Web Server dengan Web Server Cluster Menggunakan Linux Virtual Server pada Virtual Mesin I Putu Hendra Prayoga Dhana ............................................................................ 668

Anified Logging Framework For Social Network Menu Analytic At SINTAKS.COM Pande Gede Suyoga Adi Gitayana ...................................................................... 673

Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit dengan Gejala Batuk pada Anak Balita dengan Metode Dempster Shafer Ida Bagus Wira Negara ....................................................................................... 676

Pengembangan Plugin untuk MLM dengan Sistem Binary pada Mesin Wordpress Christo Edward Werat ........................................................................................ 680

Perancangan Sistem Informasi Promosi Kerajinan Tradisional Bali Berbasis Web Putu Mega Suryawan .......................................................................................... 687

Perancangan E-commerce pada Usaha Kerajinan Bubut Kayu Jati pada Gallery Nirmala I Made Wahyu Wijaya ........................................................................................ 694

Perancangan Media Penyimpanan Online Menggunakan Owncloud Berbasis Client Server dan Dropbox pada Cloud Computing I Made Ari Widjaja Bukian ................................................................................ 699

Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Negeri (PTN) Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) Dewa Putu Rama Prabawa .................................................................................. 705 Klasifikasi Konten Berita Menggunakan Naive Bayes dengan Smoothing Modified Absolut Discount I Made Dwi Putra Suarbawa ............................................................................... 711

Static Routing Software Defined Networking pada RYU Controling Tutde Suputrawan ............................................................................................... 717

Sistem Informasi Promosi Pakaian Adat Bali Berbasis Web I Nyoman Nila Kusuma Atmaja ......................................................................... 725

Perancangan Game Edukasi Cecimpedan Berbasis Mobile sebagai Sarana Pembelajaran Sastra Bali IGM Surya A.Darmana ....................................................................................... 730

Sistem Informasi Rekomendasi Objek Wisata di Bali Berbasis Web Ni Ketut Ari Puspita Dewi .................................................................................. 738

Perancangan dan Analisis Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Rumah Makan Berdasarkan Pemilihan Makanan Menggunakan Pohon Keputusan C4.5 (Decision Tree) Baiq Sofia Hadra ................................................................................................ 744

Analisis Penerapan Jaringan 4G LTE dengan Penggunaan Teknologi MIMO (Multiple – Input – Multiple – Output) di Indonesia Putu Sugawa Aris Munandar .............................................................................. 751

Perancangan Sistem Website Portal Villa di Bali Made Dwita Prastini ........................................................................................... 756

Perancangan Sistem Pakar untuk Diagnosa Awal Penyakit Gangguan Makan Anoreksia Nevrosa dan Bulmia Nevrosa pada Remaja dengan Metode Certainty Factor Nusandika Patria ............................................................................................... 760

Analisis & Desain Sistem E-Commerce (Studi Kasus : Toko Cuci Gudang Mygarage) Kharisma Sadewi Satria ...................................................................................... 768

Analisis Keamanan Cloud Computing Sebagai Sistem Penyimpanan Data I Made Duana Saputra ........................................................................................ 772

Pengenalan Jenis Tanaman Berdasarkan Daunnya dengan Metode LVQ I Wayan Pio Pratama .......................................................................................... 776

Local Video On Demand dengan Aplikasi Wowza pada Virtual Private Network I Gusti Bagus Putu Yoga Pratama ...................................................................... 782

Perancangan Mobile Gamepad Berbasis Android sebagai Game Controller untuk PC/Laptop Putu Angga Satria Tidi ....................................................................................... 790

Pembuatan Game Star Hunter di Android dengan Menggunakan Framework COCOS2D-X Joy Salomo Sipahutar ......................................................................................... 794

Implementasi Metode LVM (Logical Volume Management) untuk Optimasi Cloud Storage Berbasis Owncloud I Kadek Hadi Haryawan ..................................................................................... 801

IPTEKS Bagi Masyarakat pada Penginapan di Ubud I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan .................................................................. 808

542

APLIKASI E-COMMERCE DENGAN SISTEM REKOMENDASI BERBASIS COLLABORATIVE FILTERING

PADA PENJUALAN PLAKAT

I Wayan Gede Purwa Darmaja1, Ida Bagus Made Mahendra2 1,2 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Udayana

Jl. Raya Kampus Unud Jimbaran, Badung, Bali Email: pdarmaja@gmail.com1, ibm.mahendra@cs.unud.ac.id2

ABSTRAK

Pesatnya perkembangan teknologi dalam pembuatan karya seni atau desain grafis yang memiliki peran penting dalam dunia bisnis. Semua transaksi dapat dilakukan secara online, termasuk transaksi penjualan. Dengan ecommerce, penjualan menjadi lebih mudah untuk melakukan kisaran target pasar menjadi lebih luas. Begitu banyak pesaing, sulit untuk mencari informasi tentang penjualan plakat. Plakat sering digunakan untuk penghargaan suatu acara dengan dipersembahkannya plakat bisa untuk di kenang selama masih di pajang di tempat etalase atau meja kantor, bisa juga untuk hiasan sebagai koleksi plakat & trophy karena di hasilkan dengan prestasi yang baik. Pelanggan bingung dalam memilih bahan dan desain plakat yang sesuai dengan keinginan dan harga yang pas sebegitu banyak nya pesaing dalam penjualan plakat. Maka diperlukan Customer Relationship Mangement untuk menjaga pelanggan setia dan mendapatkan penghasilan yang besar. Contoh Customer Relationship Management adalah sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi dapat melakukan suatu promosi yang tepat dan memberikan sebuah informasi agar memberikan kenyamanan pelanggan dalam belanja. Untuk mendapatkan rekomendasi tersebut, dengan memanfaatkan rating atau catatan transaksi yag dilakukan oleh pelanggan. Sesuai dengan memanfaatkan rating maka item collaborative filtering digunakan dimana merupakan salah satu algoritma dari sistem rekomendasi yang menggambarkan kebutuhan dan keinginan pelanggan untuk mencari sesuatu item.

Kata Kunci: e-commerce, sistem rekomendasi, collaborative filtering.

ABSTRACT The rapid development of technology in the manufacture of artwork or graphic design that has an

important role in the business world. All transactions can be done online, including sales transactions. With ecommerce, selling becomes easier to perform target range market is becoming more widespread. So many competitors, it is difficult to find information about the sale placard. Placard is often used to award an event to be waved placards for recalls during still on display in a storefront or office desk, it could be for decoration as a collection of plaque and trophy since produced with good performance. Customers are confused in choosing the materials and design of placards in accordance with the wishes and price that fits so many of its competitors in the sale placard. Customer Relationship Management, it is necessary to keep loyal customers and earn a great income. Examples of Customer Relationship Management is a system recommendation. A recommendation system can perform a proper promotion and provide a customer information in order to provide convenience in shopping. To get the recommendation, by utilizing the rating or records of transactions committed by the customer. By utilizing the appropriate rating item collaborative filtering is used which is one of the algorithms that describe the system on customer needs and wants to find something item.

Keywords: e-commerce, system recommendation, collaborative filtering. 1 PENDAHULUAN

Pesatnya perkembangan teknologi dalam pembuatan karya seni digital atau desain grafis yang memiliki peran dalam dunia bisnis. Dimana, transaksi yang dilakukan secara online termasuk transaksi penjualan di internet. Karya seni seperti plakat, sudah banyak toko online yang memudahkan transaksi pembelian plakat. Plakat perkembangnya banyak diminati untuk sebuah kenang - kenangan seminar ataupun acara – acara yang penting. Adanya e-commerce penjualan menjadi lebih mudah untuk

melakukan kisaran target pasar menjadi lebih luas. E-commerce merupakan kegiatan bisnis menggunakan internet yang menyangkut pelanggan, manufaktur, dan pedagang perantara. Dalam perkembangannya juga memanfaatkan teknologi mobile yang memusatkan atas kemungkinan transaksi bisnis melalui piranti nirkabel.

Pelanggan bingung dalam memilih bahan dan desain plakat yang sesuai dengan keinginan dan harga yang pas sebegitu banyak nya pesaing dalam penjualan plakat. Maka, diperlukan suatu model yang

I Wayan Gede Purwa Darmaja, Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering Pada Penjualan Plakat

543

merekomendasikan secara tepat agar memudahkan pelanggan memilih suatu produk yang inginkan pelanggan. Sistem rekomendasi dapat melakukan suatu promosi yang tepat dan memberikan sebuah informasi agar memberikan kenyamanan pelanggan dalam belanja. Untuk mendapatkan rekomendasi tersebut, dengan memanfaatkan rating atau catatan transaksi yang dilakukan oleh pelanggan. Sesuai dengan memanfaatkan rating maka item collaborative filtering dapat digunakan. Item collaborative filtering merupakan salah satu algoritma dari sistem rekomendasi yang menggambarkan kebutuhan dan keinginan pelanggan untuk mencari sesuatu item.

Beberapa penelitian yang menggunakan sistem rekomendasi terdapat aplikasi e-commerce seperti personalisasi web e-commerce menggunakan recommender system dengan metode item-based collaborative filtering yang dapat mampu memberikan rekomendasi secara otomatis kepada user dan rekomendasi ditampilkan kepada user dalam bentuk daftar prediksi yang telah diurutkan dari rating hasil prediksi terbesar (Masruri, F dan Mahmudy, W F. 2007). Item collaborative filtering untuk rekomendasi pembelian buku secara online yang menggunakan dasarkan atas adanya kesamaan antara pemberian rating terhadap suatu produk dengan produk yang dibeli (Uyun, dkk. 2011). Aplikasi e-commerce dengan sistem rekomendasi berbasis collaborative filtering pada toko komputer ekaria untuk rekomendasi atau sebuah penawaran suatu produk (Christianti. 2011).

Maka peneliti melakukan penelitian yang bertujuan untuk memberikan rekomendasi produk plakat dari bahan – bahan yang digunakan maupun desain plakat tersebut. Dimana, produk tersebut memiliki hubungan antar produk berdasarkan nilai rating yang didapat.

2 MODEL, ANALISIS, DESAIN, DAN

IMPLEMENTASI 2.1 Sistem Rekomendasi

Sistem Rekomendasi adalah salah satu bentuk personalized information system yang digunakan dalam web e-commerce untuk menawarkan item kepada user dan memberi informasi yang dapat membantu user dalam memilih atau membeli ítem. Berikut menunjukan taksonomi recommender system gambar 1.

Sistem rekomendasi pertama kali menggunakan metode nearest-neighbor, dimana metode ini dikenal juga dengan memory-based atau user-based karena user mencari yang mirip dengan target dalam hal rating, lalu merekomendasikan ítem tersebut yang disukai user kepada user terdekat. Tetapi terdapat kelemahan yang ada pada memory-based adalah masalah skalabilitas seiring dengan makin banyaknya jumlah user dan ítem. Metode ítem-based muncul untuk menyelesaikan

permasalahan pada user-based CF. Perbedaan yang terlihat pada metode ítem-based adalah melakukan pembuatan model korelasi antar ítem terlebih dahulu secara offline untuk kemudian digunakan dalam membuat rekomendasi secara online sehingga rekomendasi diberikan secara real-time.

Metode Rekomendasi

Toko Online(E-commerce)

Rekomendasi

OutputPrediksi

Cara Penyajian

Input dari User-Rating-Catatan

Transaksi

Respon

Gambar 1. Taksonomi Recommender System (Masruri, F dan Mahmudy, W F. 2007)

2.2 Collaborative Filtering Collaborative Filtering adalah teknik yang

paling banyak digunakan pada sistem rekomendasi. Seperti namanya, collaborative filtering bekerja dengan cara menjumlahkan rating atau pilihan dari suatu produk, menemukan profil / pola pengguna dengan melihat history rating yang diberikan pengguna, dan menghasilkan suatu rekomendasi baru berdasarkan perbandingan antar pola pengguna. Biasanya nilai rating dapat berupa binary (suka/tidak suka) atau voting. (Xu dkk. 2010:169-170)

2.2.1 User Based Collaborative Filtering

User-based nearest neighbour algorithm menggunakan teknik statistika untuk menemukan sekumpulan pengguna, dikenal sebagai tetangga (neighbour), yang memiliki sejarah setuju dengan pengguna yang menjadi sasaran. Setelah sekumpulan tetangga terbentuk, sistem menggunakan algoritma yang berbeda untuk menggabungkan kesukaan neighbours untuk menghasilkan prediksi atau rekomendasi N-teratas untuk active user.

2.2.2 Item Based Collaborative Filtering

Item-based collaborative filtering merupakan metode rekomendasi yang didasari atas adanya kesamaan antara pemberian rating terhadap suatu produk dengan produk yang dibeli. Dari tingkat kesamaan produk, kemudian dibagi dengan parameter kebutuhan pelanggan untuk memperoleh nilai kegunaan produk.

ISSN : 2302 – 450X

544

Produk yang memiliki nilai kegunaan tertinggilah yang kemudian dijadikan rekomendasi (Purwanto. 2009).

Dalam metode ini diketahui nilai similaritas antar item dengan tingkat persebaran rating kecil dan nilai similaritas antar item cenderung lebih jarang berubah dibandingkan dengan nilai similaritas antar pengguna. Berikut merupakan rumus untuk menghitung similaritas:

∑ ̅̅ ̅̅ ̅

√∑ ̅ √∑ ̅ (1)

Dimana, S(i,j) adalah similaritas atau nilai kemiripan antara ítem i dengan ítem j. uϵU adalah himpunan user yang me-rating baik ítem i maupun ítem j. Ru,i adalah rating user pada ítem i. Ru,j adalah rating user pada ítem j. Ru adalah nilai rating rata – rata user.

Tahap selanjutnya adalah menghitung prediksi. Penghitungan prediksi menggunakan rumus weighted sum:

∑

∑ | | (2)

Dimana, P(a,j) adalah prediksi rating ítem j oleh user a. iϵI adalah himpunan ítem yang mirip dengan ítem j. Ru,i adalah Rating user a pada ítem i. Si,j adalah nilai similaritas atau kemiripan anatara ítem i dan j.

2.3 Analisis Kebutuhan Analisa kebutuhan untuk mendapatkan

kebutuhan yang diperlukan oleh sistem. Daftar kebutuhan fungsional akan dispesifikasikan yaitu spesifikasi kebutuhan fungsional pengguna yang dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 1. Analisis Kebutuhan Fungsional

No Kebutuhan 1 Dapat melakukan registrasi, login dan

logout 2 Dapat memberikan rating pada produk

plakat 3 Mampu memberikan rekomendasi yang

telah dikalkulasi oleh sistem 4 Mampu menampilkan visualisasi untuk

plakat 5 Menyimpan data dan infomasi untuk

produk plakat baru dan memasukkan kedalam galeri

6 Mampu mengatasi dalam melakukan transaksi pembelian

2.4 Alur Kerja Pemberian Rating Poses pemberian rating oleh user terhadap

sebuah ítem ditunjukan melalui flowchart pada gambar 2. Rating ui yang diberikan user u terhadap item i akan diperiksa apakah ui sudah ada pada tabel rating atau belum. Jika sudah, ui yang lama akan di-update dengan ui yang baru, sebaliknya jika belum maka ui akan dimasukkan ke dalam rating sebagai data rating baru. Kemudian melakukan perhitugan dengan metode ítem-based collaborative filtering. Setelah itu update tabel model.

Start

Rating ui

Apakah u ada di tabel rating

Insert uiUpdate ui

Set item based CF?

Menghitung Similaritas

Menghitung prediksi

Update tabel model item

Selesai

Tidak

Ya

Ya

Tidak

Gambar 2. Flowchart Pemberian Rating

2.5 Alur Kerja Pemberian Rekomendasi Kepada User

Pemberian rekomendasi kepada user dijelaskan pada Gambar 3. User memilih ítem, diperiksa apakah user telah terdaftar atau belum. Jika user telah terdaftar, maka perlu diperiksa lagi apakah user telah memberi rating pada sebuah ítem. Jika kondisi bener maka memberikan rekomendasi kepada user. Jika tidak maka tidak diberikan rekomendasi untuk user.

I Wayan Gede Purwa Darmaja, Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering Pada Penjualan Plakat

545

Start

User Browsing

Logged item

Jumlah rating >0

Beri rekomendasi

End

YA

YA

TIDAK

Gambar 3. Flowchart Pemberian Rekomendasi

2.6 Perancangan ERD Entity relationship diagram pada aplikasi ini

terdiri dari beberapa entitas, antara lain: Entity relationship diagram dapat dilihat pada Gambar 4.

Use

r

Pem

belia

n ite

m

Item

ratin

g

Pem

belia

n

Item

Upd

ate

item

Adm

in

Link

s re

kom

enda

si

Link

s re

kom

enda

si

Use

rid

Pass

wor

d

ZIpc

ode

Telp

on

Use

rid

Item

id

Cat

egor

y

Rat

ing

Use

rid

Kod

e_pe

mbe

lian

Kod

eid Bah

an

tulis

anB

ahan

da

sar

Kat

a –

kata

Tele

pon

Pem

baya

ran

Nam

a

Emai

l

Use

rnam

ePa

ssw

ord

alam

atTe

lepo

n

Use

rnam

eIte

mid

Item

id1

item

id2

cate

gory

Sim

ilarit

asPr

edik

si

nam

e

Pict

ure

cate

gory

Des

crip

tion

Ala

mat

Item

id

1M

N

1

1

1

N M

Gambar 4. ERD Sistem Rekomendasi Penjualan Plakat

2.7 Perancangan DFD Data flow diagram adalah teknik grafis yang

menggambarkan aliran dan perubahan data dari input menjadi output. (Pressman. 1997:309)

2.7.1 DFD level 0

DFD level 0 menggambarkan proses secara garis besar. Aplikasi ini dapat diakses oleh admin, dan user atau pelanggan. Terlihat seperti pada gambar 5.

USER

0.APLIKASI

ECOMMERCESISTEM

REKOMENDASI PENJUALAN

PLAKAT

ADMIN

LoginPemberian RatingPembelian Item

Login suksesRekomendasi ItemDaftar Pembelian

Daftar ItemDaftar Pembelian

Update ItemCek DaftarPembelian

Gambar 5. DFD level 0

2.7.2 DFD level 1 DFD level 1 menggambarkan proses

aplikasi ecommerce dan rekomendasi terhadap penjualan plakat. Aplikasi ecommerce diakses oleh user atau pelanggan. Sedangkan proses rekomendasi dilakukan oleh user memberi rating dan rekomendasi kepada user secara online. Perhitungan sebelum pemberian rekomendasi dilakukan secara offline. Terlihat seperti gambar 6.

Data Pembelian

1.1LOGIN

1.2REKOMENDASI ITEM

USERADMIN

1.3DAFTAR

PEMBELIAN

Data User

Data User

Data User

Data Rating danData Rekomendasi

Data Item

Data Rating dan Data Rekomendasi

DataRekomendasi

Data Item

Data PembelianData Pembelian

Data Admin

1.4UPDATE

ITEM

Data Item

Data Admin

Data Item

Data Pembelian

Data Item

Data Pembelian

Data user

Data USer Data AdminData Admin

Data Admin

LinksRekomendasi

Data Rekomendasi

Data Item

Data Item

Data Item

Data Item

Data Pembelian Data Pembelian

Gambar 6. DFD Level 1

2.7.3 DFD Level 2 Rekomendasi Item DFD level 2 proses rekomendasi,

dimana proses yang terjadi bagaimana pemberian rating dan rekomendasi kepada user. Terlihat sepeti gambar 7.

ISSN : 2302 – 450X

546

2.1.1RATING

ITEM

2.1.3Rekomendasi

ITEM

Data Item

LinksRekomendasi

2.1.2PERBANDI

NGAN ITEM

USER

Data Item Data Item

Data Item

LinksRekomendasi

LinksRekomendasi

Gambar 7. DFD Level 2 Rekomendasi Item

2.7.4 DFD level 2 Daftar Pembelian DFD level 2 proses rekomendasi,

dimana proses yang terjadi bagaimana pemberian rating dan rekomendasi kepada user. Terlihat sepeti gambar 8.

USER

2.2.1DAFTAR

ITEM

2.2.2PEMBELIAN

Data Item

Data Pembelian

Data Item Data Item

Data Item

Data Pembelian

Data Pembelian

Data Pembelian

Gambar 8. DFD Level 2 Daftar Pembelian

2.8 Implementasi Implementasi dari sistem yang dibangun

diimplementasikan desain, rancangan dan alur kerja ke dalam pemrograman berbasis web sedangkan untuk rancangan database menggunakan MySQL. 3 SKENARIO UJI COBA

Skenario dilakukan dalam pembangunan sistem rekomendasi untuk penjualan plakat yang memiliki beberapa langkah, sebagai berikut: � Menganalisis data kebutuhan dalam penjualan

plakat. � Menganalisis data tersebut ke dalam rumus

item-based collaborative filtering agar dalam perhitungan manual dengan sistem sama. Mencapai rekomendasi terbaik kepada user

� Pembelian. Penanganan terhadap saat user melakukan pembelian plakat.

� user interface penanganan antar muka antara sistem dan user. Oleh karena itu, perlu bersifat user-friendly.

� Testing and Debugging dengan tujuan untuk menguji aplikasi secara fungsional yang mencari ada kesalahan dan memperbaiki kesalahan.

4 HASIL UJI COBA

Penelitian aplikasi e-commerce sistem rekomendasi penjualan plakat yang dilakukan tersebut mendapatkan hasil dengan data seperti tabel 2. E-commerce sistem penjualan memiliki 7 pelanggan dan tiap pelanggan sudah memberikan rating terhadap produk produk plakat yang sebanyak 9 produk yang disediakan. Nilai rating yang diberikan mulai dari minimum 1 sampai maksimal 5 tiap produk.

Tabel 2. Data Rating Produk untuk tiap User

Patung

kotak tulis

milka

Piring tulis milka

Piring tulis

plastik

Kayu Berbentuk

user 1 5 - 3 - 5

user 2 4 2 2 - 3

user 3 5 - 2 4 4

user 4 - 2 - 3 5

user 5 4 - - 4 -

user 6 5 3 - 4 2

user 7 2 - 3 - 5

Kayu

kotak

Plastik kotak

Plastik Berbentuk

Kayu kotak milka

Rata - rata rating user

user 1 1 - 4 3 3.5 user 2 - 2 5 - 3.0 user 3 3 - 3 - 3.5 user 4 - 4 - 4 3.6 user 5 3 - 1 - 3.0 user 6 2 1 5 3 3.1 user 7 - 3 - - 3.3

Data rating seperti tabel 2 diolah untuk mencari similaritas. Menggunakan persamaan similaritas, maka nilai kemiripan antara produk satu dengan yang lain seperti tabel 3. Berikut perhitungan antara produk plakat patung dengan produk kotak tulis milka.

∑ ̅ ̅

√∑ ̅ √∑ ̅

√ √

I Wayan Gede Purwa Darmaja, Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering Pada Penjualan Plakat

547

Setelah semua dihitung nilai kesamaan maka diperoleh tabel kesamaan nilai antar produk yang terlihat pada tabel 3.

Tabel 3. Hasil Nilai Kesamaan Antar Produk

Produk 1 Produk 2 Nilai Kemiripan (similaritas)

Patung Kotak tulis milka -0.18

Patung Piring tulis milka -0.68

Patung Piring tulis plastic 0.92

Patung Kayu berbentuk -0.15

Patung kayu kotak -0.79 Patung Plastik kotak -0.12

Patung plastik berbentuk 0.32

Patung Kayu Kotak milka -0.80

Kotak tulis milka

Piring tulis milka 1.00

Kotak tulis milka

Piring tulis plastik 0.04

Kotak tulis milka

Kayu berbentuk -0.62

Kotak tulis milka kayu kotak 1.00 Kotak tulis milka Plastik kotak 0.14 Kotak tulis milka

plastik berbentuk -0.81

Kotak tulis milka

Kayu Kotak milka -0.93

Piring tulis milka

Piring tulis plastik -1.00

Piring tulis milka

Kayu berbentuk -0.44

Piring tulis milka kayu kotak 0.51 Piring tulis milka Plastik kotak 1.00 Piring tulis milka

plastik berbentuk -0.38

Piring tulis milka

Kayu Kotak milka 1.00

Piring tulis plastik

Kayu berbentuk -0.72

Piring tulis plastik kayu kotak -0.71

Piring tulis plastik Plastik kotak -0.92 Piring tulis plastik

plastik berbentuk -0.15

Piring tulis plastik

Kayu Kotak milka -0.79

Kayu berbentuk kayu kotak -0.51 Kayu berbentuk Plastik kotak 0.69 Kayu berbentuk

plastik berbentuk -0.29

Kayu berbentuk

Kayu Kotak milka -0.03

kayu kotak Plastik kotak 1

kayu kotak plastik berbentuk -0.39

kayu kotak Kayu Kotak milka 0.98

Plastik kotak plastik berbentuk -0.93

Plastik kotak Kayu Kotak milka 0.47

plastik berbentuk

Kayu Kotak milka -0.48

Pada tabel 3, nilai yang dihasilkan oleh persamaan similaritas tersebut adalah antara -1.0 sampai +1.0. Dimana, nilai yang mendekati +1 hubungan antara produk kedua produk tersebut akan sangat kuat. Sedangkan jika mendekai -1 kedua produk sangat berbeda jauh. Ada nilai dengan 0 maka kedua produk tidak ada hubungannya.

Kemudian dilanjutkan untuk mendapatkan nilai prediksi, karena nilai tersebut dianggap sebagai batas bawah keterhubungan antarproduk. Persamaan prediksi menghasilkan nilai prediksi dari suatu produk yang belum di rating oleh pelanggan atau user. Berikut perhitungan dengan menggunakan persamaan prediksi.

∑

∑ | |

Setelah semua selesai dihitung maka diperoleh hasil prediksi seperti tabel 4.

ISSN : 2302 – 450X

548

Tabel 4. Hasil Perhitungan Prediksi

User Produk Prediksi

1 kotak tulis milka -1.58 1 Piring tulis plastik 0.37 1 Plastik kotak 0.86 2 Piring tulis plastik -0.57 2 kayu kotak -0.33 2 Kayu kotak milka 8.07 3 kotak tulis milka -0.16 3 Plastik kotak 0.14 3 Kayu kotak milka 6.55 4 Patung -0.51 4 Piring tulis milka 0.80 4 Kayu kotak 1.08 4 Plastik Berbentuk 2.95 5 kotak tulis milka 0.44 5 Piring tulis milka -0.93 5 Kayu Berbentuk -1.54 5 Plastik kotak -0.39 5 Kayu kotak milka 6.74 6 Piring tulis milka -0.36 7 kotak tulis milka -0.01 7 Piring tulis plastik -1.43 7 Kayu kotak 0.08 7 Plastik Berbentuk 1.52 7 Kayu kotak milka -4.64

Semua hasil uji perhitungan similaritas dan prediksi tersebut diimplementasikan dalam pemograman dan menghasilkan aplikasi e-commerce. Pada tampilan awal atau home seperti gambar 9 yang ada pada aplikasi dibagi menjadi dua, yaitu guest (sebelum melakukan login) dan untuk member atau pelanggan (setelah melakukan login).

Guest tidak dapat melakukan transaksi untuk pembelian plakat jika ingin melakukan transaksi maka guest dilanjutkan ke halaman login. Untuk rekomendasi akan terlihat terhitung dari nilai prediksi produk teratas. Pelanggan yang sudah melakukan login memiliki tab baru untuk melakukan transaksi pembelian plakat. Pada tampilan home ini terdapat daftar produk plakat yang akan dijual dan rekomendasi untuk pelanggan.

Selanjutnya tampilan proses transaksi pembelian untuk pelanggan. Pada tampilan tersebut ketika memilih barang yang ingin dipesan maka diterus ke halaman transaksi pembelian seperti gambar 10. Proses transaksi ini untuk memberi tahu kepada pelanggan atau user untuk menambahkan kata – kata yang akan dibuat pada plakat. Pelanggan juga bisa membuat desain nya sendiri untuk plakat yang terdapat pada halaman transaksi pembelian

tersebut. Pelanggan akan diminta untuk memasukkan bahan dasar, bahan untuk tulisan, logo, atau desain, dan kata – kata penghargaan. Tapi pembiayaan atau tawar – menawar untuk harga masih dilakukan manual.

Gambar 9. Tampilan Home

Gambar 10. Tampilan Transaksi Pembelian Plakat

5 KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian sudah dilaksanakan dapat disimpulkan model antar item dapat di-update seacara langsung dan tidak hanya tergantung dari proses pembuatan model item dari awal. Rekomendasi pada sistem merekomendasikan item yang sama terdapat user baru maupun lama. Sistem rekomendasi melakukan perhitungan rating dengan metode item-based collaborative filtering setiap user memberikan ranting kepada item. User baru tetap akan mendapatkan rekomendasi pada sistem yang terlihat pada layar home tetapi untuk melakukan transaksi pembelian user harus melakukan login.

Untuk pengembangan yang lebih baik sistem dalam hal perhitungan biaya dapat langsung

I Wayan Gede Purwa Darmaja, Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering Pada Penjualan Plakat

549

melakukan penawaran dengan desain dari user ketika user ingin membuat desain, maka diperlukan proses perhitungan biaya terdapat desain yang dibuat user. Dalam hal pembayaran dapat melalui pihak ketiga atau bank secara langsung pada sistem. Tidak harus melalui aplikasi atau sistem lainnya untuk melakukan pembayaran. 6 DAFTAR PUSTAKA [1] Christianti, Meliana. dan Hadiguna, Christian.

Desember 2011. ”Aplikasi E-Commerce dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering pada Toko Komputer Ekaria”. Jurnal Informatika 7, 2:157 -175.

[2] Masruri, F. dan Mahmudy, W.F. 2007. ”Personalisasi Web E-Commerce Menggunakan

Recommender System dengan Metode Item-Based Collaborative filtering”. Kursor 3, 1.

[3] Pressman, R.S. 1997. Software Engineering A Practitioner's Approach (4th ed.). New York: McGraw-Hill.

[4] Sanjoyo, Purwanto. 2009. ”Pembangunan Perangkat Lunak Sistem Rekomendasi Bursa Elektronis Telepon Genggam”. Tesis, Insitut Teknologi Bandung. Bandung.

[5] Uyun, Showfwatul., Fahrurrozi, Imam., dan Mulyanto, Agus. Februari 2011. ”Item Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi Pembelian Buku Secara Online”. JUSI 1, 1.

[6] Xu, Guandong, Zhang, Yanchun, dan Li, Lin. 2010. Web mining and Social Networking. New York: Springer.