BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. rancangan atau desain sistem yang telah dibuat. Aplikasi yang dibuat akan

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

4.1 Implementasi Sistem Tahap ini merupakan pembuatan perangkat lunak yang disesuaikan dengan rancangan atau desain sistem yang telah dibuat. Aplikasi yang dibuat akan diterapkan berdasarkan kebutuhan. Sebelum dapat menggunakan sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata ini, ada beberapa kebutuhan sistem yang harus terpenuhi agar dapat mengakses sistem dengan baik. Beberapa kebutuhan minimal tersebut yaitu:

4.1.1 Kebutuhan Perangkat Keras Perangkat keras adalah komponen fisik peralatan yang membentuk sistem komputer, serta peralatan lain yang mendukung komputer dalam menjalankan tugasnya. Sifat umum dari perangkat keras adalah dapat dilihat dan dipegang bentuk fisiknya. Adapun perangkat keras yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi ini yaitu: a.

Processor Dual Core 2.0 GHz atau yang lebih tinggi.

b.

Memory (RAM) 1 GB atau yang lebih tinggi.

c.

Harddisk 5 Gb atau lebih

d.

Printer, mouse, dan keyboard

e.

Monitor dengan resolusi minimal 1024 x 768

107

108

4.1.2 Kebutuhan Perangkat Lunak Perangkat lunak merupakan kebalikan dari perangkat keras dimana fisiknya adalah mempunyai bentuk fisik yang tidak dapat dipegang. Adapun perangkat lunak yang dibutuhkan dan telah di uji cobakan yaitu: 1.

Sistem operasi menggunakan Microsoft Windows XP Professional Service Pack minimal 3.

2.

.Net Framework Component minimal versi 3.0.

3.

Microsoft SQL Server 2005 Express Edition.

4.

Microsoft Office Excel minimal versi 2003.

5.

Jaringan Internet.

4.1.3 Instalasi Program dan Pengaturan Sistem Pengembangan aplikasi sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata membutuhkan perangkat lunak yang telah terinstalasi, adapun tahapan-tahapan instalasi dan pengaturan sistem adalah: a. Install sistem operasi Microsoft Windows XP Professional. b. Install .Net Framework Component. c. Install aplikasi database Microsoft SQL Server 2005 Express Edition lalu attach database SPPotensialBSM. d. Install Microsoft Office Excel 2007 e. Sambungkan jaringan konputer ke internet. f.

Instal aplikasi sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata.

109

4.2

Evaluasi Sistem Evaluasi sistem bertujuan untuk memastikan bahwa aplikasi telah dibuat

dengan benar sesuai dengan kebutuhan atau tujuan yang diharapkan. Tahapan ini terbagi menjadi tiga yaitu evaluasi hasil uji coba sistem, uji coba perhitungan sistem dan analisa hasil uji coba. Evaluasi hasil uji coba dilakukan untuk menguji kembali semua tahapan yang sudah dilakukan selama pengujian berlangsung, uji coba perhitungan sistem dilakukan untuk menguji perhitungan dengan metode kmeans dan analisa hasil uji coba sistem bertujuan untuk menarik kesimpulan terhadap hasil-hasil uji coba yang dilakukan terhadap sistem.

4.2.1 Evaluasi Hasil Uji Coba Sistem Untuk memastikan bahwa sistem telah dibuat sesuai dengan kebutuhan atau tujuan yang diharapkan maka dilakukan beberapa uji coba. Uji coba ini bertujuan untuk mengecek apakah semua fitur yang ada dalam aplikasi telah berjalan sesuai dengan fungsinya. A. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Login Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada Tabel 4.1. Proses login dilakukan dengan cara menginputkan nama pengguna dan kata sandi. Test case login yang digunakan terlihat pada Tabel 4.2.

Nama Field Nama Pengguna Kata Sandi

Tabel 4.1. Data Uji Coba Pengguna Data 1 Data 2 Data 3 hendra

man

test

hendra

man

test

Data 4

manajer

110

Tabel 4.2. test case login Test Case ID

Tujuan

1

Deskripsi nama pengguna dan kata sandi yang valid

2

Deskripsi nama pengguna kurang karakter dan kata sandi yang valid

3

Deskripsi nama pengguna dan kata sandi yang tidak adadi dalam database

Memasukan data 3 dari tabel data uji coba pengguna

4

Deskripsi nama pengguna kosong dan kata sandi yang valid

Form login Memasukan mengeluarkan data 4 dari tabel message box data uji coba "Nama Pengguna pengguna harus diisi”

Input

Output yang diharapkan

Form login Memasukan tertutup dan menu data 1 dari tabel muncul sesuai data uji coba dengan bagian pengguna nama pengguna. Form login Memasukan mengeluarkan data 2 dari tabel message box data uji coba "Kata Sandi pengguna minimal 4 karakter" Form login mengeluarkan message box "Akses Ditolak”

Gambar 4.1 Form Login

Output Sistem 1.Sukses 2. Menu Terlihat 3. Gambar 4.1, 4.2 1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.3 1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.4 1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.5

111

Gambar 4.2 Form Utama Admin

Gambar 4.3 Pesan Kata Sandi Minimal 4 Karakter

Gambar 4.4 Pesan Akses Ditolak

112

Gambar 4.5 Pesan Nama Pengguna Harus Diisi

B. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Pelanggan Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.3. Proses manipulasi data pelanggan adalah proses penyimpanan untuk data pelanggan baru, perubahan data pelanggan yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Pelanggan, pengguna harus masuk ke form Pelanggan dengan memilih menu Pelanggan di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Untuk test case data pelanggan dapat dilihat pada Tabel 4.4. Tabel 4.3. Data Uji Coba Pelanggan Nama Field

Data 1

Data 2

Data 3

Nama Pelanggan

Hideki Oshima

C. A. J. van Eijktest

Alamat Pelanggan

4-2-16 Osaki, Shinagawa-ku Tokyo 1418602

EH7.25 T. U. Eindhoven NL - 5600 MB EINDHOVEN The Netherlands

2029 Huntington Ave VA

113

Nama Field

Data 1

Data 2

Data 3

Kota Pelanggan

Tokyo

Alexandria

Eindhoven

Negara Pelanggan

Jepang

Amerika Serikat

Belanda

Telepon Pelanggan

81-3 5487 3311

703-960-3170

31 40 ADDS

Ponsel Pelanggan

81-3- 3207 8085

703-597-1170

31 40 46 45 27

Email Pelanggan

[email protected] [email protected] [email protected]

Tabel 4.4. Test Case Data Pelanggan Test Case ID

5

6

Input


Menambah data baru ke tabel pelanggan dengan data lengkap

Memasukan data 1 dari tabel data uji coba pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”

Form Data Pelanggan tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Pelanggan bertambah dan terseleksi.

1.Sukses 2. Gambar 4.6, 4.7

Menguji respon program dengan menghindari isian data nama pelanggan

Memasukan data 2 dari tabel data uji coba pelanggan dengan mengosongkan nama pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”

Form Data Pelanggan mengeluarkan pesan “Nama Pelanggan harus diisi”

1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.8

Tujuan

Output Sistem

114

Test Case ID

7

8

9

Input


Memasukan data 3 dari tabel data uji coba pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”

Form Data Pelanggan tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.

1.Sukses

Menyimpan perubahan data

Data Pelanggan yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”

Form Data Pelanggan tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview pada form Pelanggan terseleksi.

1.Sukses

Membatalkan penambahan data atau perubahan data

Form Data Data Pelanggan Pelanggan akan yang terpilih tertutup, data yang dirubah yang sudah atau Data dirubah atau di Pelanggan baru tambahkan tidak telah terisi, lalu akan mengalami tekan “BATAL” perubahan atau penambahan

Tujuan

Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.

Output Sistem

1.Sukses

115

Gambar 4.6 Form Data Pelanggan

Gambar 4.7 Data Pelanggan Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.8 Pesan Nama Pelanggan Harus Diisi

116

C. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Hotel 1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Hotel Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.5. Proses manipulasi data hotel adalah proses penyimpanan untuk data hotel baru, perubahan data hotel yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Hotel, pengguna harus masuk ke form Hotel dengan memilih menu Hotel di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Unntuk test case data hotel dapat dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.5. Data Uji Coba Hotel Nama Field Nama Hotel

Data 1

Data 2

Amanusa

Data 3 Aston Bali Beach Resort JL. Pratama No. 68X, Tanjung Benoa Nusa Dua 80363 Bali-Indone sia

Alamat Hotel

PO Box 33, Nusa Dua 80363, Bali, Indonesia

Jl. Padma Utara, Legian Kuta, Bali

Kota Hotel

Badung

Badung

Badung

Telepon 0361-772333 Hotel

62361-3615152

62361-asdasda

Fax Hotel

0361-772335

62361-763909

62361-*&*^%^

Email Hotel

[email protected] [email protected]

Aston bali

117

Tabel 4.6. Test Case Data Hotel Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

10

Menambah data baru ke tabel hotel dengan data lengkap

(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 1 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”

Form Data Hotel tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Hotel bertambah dan terseleksi.


11

Menambah data baru ke tabel hotel dengan data lengkap tapi data kamar kosong

Form Data Hotel akan mengeluarkan pesan “Data kamar masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”


12

Menambah data baru ke tabel hotel dengan nama hotel kosong

(Data kamar kosong) memasukan data 1 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR” (Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 2 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”

Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Nama Hotel harus diisi”



(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”

Form Data Hotel tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.

1.Sukses

Menguji respon program dengan isian email yang tidak sesuai.

(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”

Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”


13

14

118

Test Case ID

Tujuan

15

Menguji respon program dengan menekan “Hapus” dan “Ubah” saat data kamar belum terseleksi.

16


Input


Output Sistem

tekan “Hapus” atau “Ubah”

Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Pilih data kamar terlebih dahulu!”


Data Hotel yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”

Form Data Hotel tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Hotel berubah dan terseleksi.

1.Sukses

Gambar 4.9 Form Data Hotel

Gambar 4.10 Data Hotel Bertambah dan Terseleksi

119

Gambar 4.11 Pesan Data Kamar Masih Kosong

Gambar 4.12 Pesan Nama Hotel Harus Diisi

Gambar 4.13 Pesan Email Harus Diisi

Gambar 4.14 Pesan Pilih Data Terlebih Dahulu

120

2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Kamar Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.7. Data kamar merupakan tabel detail dari data hotel dan proses manipulasi data kamar adalah proses penyimpanan untuk data kamar baru, perubahan data kamar yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Kamar, pengguna harus masuk ke form Data Hotel dengan memilih tombol “Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data kamar dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4.7. Data Uji Coba Kamar Nama Field

Data 1

Nama Kamar

Deluxe

Harga Kamar

2000000

Data 2

Data 3 Suite

1500000

15asd

Tabel 4.8. Test Case Data Kamar Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

17

Menambah data baru ke tabel kamar dengan data lengkap

Form Data Kamar tertutup lalu data yang sudah Memasukan dimasukkan data 1 dari tersimpan di tabel data uji coba kamar lalu database dan data gridview pada tekan form Data Hotel “SIMPAN” bertambah dan terseleksi.

1. Sukses 2. Gambar 4.15, 4.16

18

Menguji respon program dengan menghindari isian data nama kamar

Memasukan data 2 dari tabel data uji coba kamar lalu tekan “SIMPAN”


Form Data Kamar akan mengeluarkan pesan “Nama Kamar harus diisi”

121

Test Case ID

19

20

21

Tujuan

Input


Memasukan data 3 dari tabel data uji coba kamar lalu tekan “SIMPAN”


Data Kamar yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”


Data Kamar yang terpilih yang dirubah atau Data Kamar baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”

Output yang diharapkan Form Data Kamar tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf. Form Data Kamar tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Hotel berubah dan terseleksi. Form Data Kamar akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan.

Gambar 4.15 Form Data Kamar

Output Sistem

1.Sukses

1.Sukses

1.Sukses

122

Gambar 4.16 Data Kamar Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.17 Pesan Nama Kamar Harus Diisi

D. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Transport 1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Transport Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.9. Proses manipulasi data transport adalah proses penyimpanan untuk data transport baru, perubahan data transport yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Transport, pengguna harus masuk ke form Transport dengan memilih menu Transport di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data Transport. Untuk test case data transport dapat dilihat pada Tabel 4.10.

123

Tabel 4.9. Data Uji Coba Transport Nama Field

Data 1

Data 2

Data 3

Nama Ade Rent Car Transport

Bali Car Rental

Tukad Batanghari Street Alamat IX/ 2 Renon, Denpasar, Transport Bali, Indonesia

Jln. Sedap Malam III Gg. Ratna No. 14 Denpasar

Jl. Pantai Balangan Block C2/11 Ungasan, Kuta Selatan - Bali 80364, Indonesia

Kota Denpasar Transport

Denpasar

Badung

Telepon 62 361 242619 Transport

62 361 8005662

62 81 23842670

Fax 62 361 242619 Transport

62 361 8005662

62361-asd

Email [email protected] [email protected] Transport

Bali Car Rental

Tabel 4.10. Test Case Data Transport Test Case ID

22

23

Tujuan

Input

(Asumsi data kendaraan sudah terisi), Menambah data memasukan data baru ke tabel 1 dari tabel data transport uji coba dengan data transport lalu lengkap tekan “SIMPAN” dan “KELUAR” (Data kendaraan Menambah data kosong) baru ke tabel memasukan data transport 1 dari tabel data dengan data uji coba lengkap tapi transport lalu data kendaraan tekan kosong “SIMPAN” dan “KELUAR”


Output Sistem

Form Data Transport tertutup, data yang sudah dimasukkan 1.Sukses tersimpan di 2. Gambar database dan data 4.18, 4.19 gridview pada form Transport bertambah dan terseleksi. Form Data Transport akan mengeluarkan pesan “Data kendaraan masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”


124

Test Case ID

24

25

26

Tujuan

Input

(Asumsi data kendaraan sudah Menambah data terisi), baru ke tabel memasukan data transport 2 dari tabel data dengan nama uji coba transport transport lalu kosong tekan “SIMPAN” (Asumsi data kendaraan sudah Menguji respon terisi), program memasukan data dengan isian 3 dari tabel data data yang tidak uji coba sesuai tipe data. transport lalu tekan “SIMPAN” (Asumsi data kendaraan sudah Menguji respon terisi), program memasukan data 3 dari tabel data dengan isian uji coba email yang transport lalu tidak sesuai. tekan “SIMPAN”


Form Data Transport mengeluarkan pesan “Nama Transport harus diisi”

Form Data Transport tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.

Form Data Transport mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”

Gambar 4.18 Form Data Transport

Output Sistem


1.Sukses


125

Gambar 4.19 Data Transport Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.20 Pesan Data Kendaraan Masih Kosong

Gambar 4.21 Pesan Nama Transport Harus Diisi

Gambar 4.22 Pesan Email Tidak Sesuai

126

2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Kendaraan Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.11. Data kendaraan merupakan tabel detail dari data transport dan proses manipulasi data kendaraan adalah proses penyimpanan untuk data kendaraan baru, perubahan data kendaraan yang telah

disimpan

sebelumnya,

dan

membatalkan

proses

penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Kendaraan, pengguna harus masuk ke form Data Transport dengan memilih tombol “Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data kendaraan dapat dilihat pada Tabel 4.12. Tabel 4.11. Data Uji Coba Kendaraan Nama Field

Data 1

Data 2 MPV

Data 3

Jenis Kendaraan

MPV

MPV

Nama Kendaraan

Daihatsu Xenia

Kapasitas Kendaraan

6

6

a

Harga Kendaraan

300000

275000

150asd

Toyota Avanza

Tabel 4.12. Test Case Data Kendaraan Test Case ID

27

Tujuan

Input


Form Data Kendaraan tertutup lalu data Memasukan yang sudah Menambah data data 1 dari tabel dimasukkan baru ke tabel data uji coba tersimpan di kendaraan dengan kendaraan lalu database dan data data lengkap tekan gridview pada “SIMPAN” form Data Transport bertambah dan terseleksi.

Output Sistem


127

Test Case ID

Tujuan

Input

28

Menguji respon program dengan menghindari isian data nama kendaraan

Memasukan data 2 dari tabel data uji coba kendaraan lalu tekan “SIMPAN”


Memasukan data 3 dari tabel data uji coba kendaraan lalu tekan “SIMPAN”


Data Kendaraan yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”


Data Kendaraan yang terpilih yang dirubah atau Data Kendaraan baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”

29

30

31

Output yang diharapkan Form Data Kendaraan akan mengeluarkan pesan “Nama Kendaraan harus diisi”

Output Sistem 1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.25

Form Data Kendaraan tidak akan merespon 1.Sukses masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf. Form Data Kendaraan tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di 1.Sukses database dan data gridview pada form Data Transport berubah dan terseleksi. Form Data Kendaraan akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di 1.Sukses tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan.

128

Gambar 4.23 Form Data Kendaraan

Gambar 4.24 Data Kendaraan Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.25 Pesan Nama Kendaran harus Diisi

129

E. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Restoran 1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Restoran Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.13. Proses manipulasi data restoran adalah proses penyimpanan untuk data restoran baru, perubahan data restoran yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Restoran, pengguna harus masuk ke form Restoran dengan memilih menu Restoran di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan

dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data Restoran.

Untuk test case data restoran dapat dilihat pada Tabel 4.14. Tabel 4.13. Data Uji Coba Restoran Nama Field

Data 1

Data 2

Data 3

Nama Antique Restoran

Feyloon Restaurant

Jl. Diana Pura Alamat Abimanyu arcade 7 Restoran Seminyak - Kuta -Bali Indonesia

Jl. Bypass Ngurah Rai 102xx,Sanur,BALI

Jl. Pantai Balangan Block C2/11 Ungasan, Kuta Selatan - Bali 80364, Indonesia

Kota Badung Restoran

Denpasar

Badung

Telepon 0361-730907 Restoran

0361 286 818

0361-766308

Fax 0361-485501 Restoran

0361 287 588

0361-asd

Email antiquebali@ Restoran dps.centrin.net.id

[email protected]

Feyloon Restaurant

130

Tabel 4.14. Test Case Data Restoran Test Case ID

Tujuan

Input

32

Menambah data baru ke tabel restoran dengan data lengkap

(Asumsi data menu sudah terisi), memasukan data 1 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”

33

Menambah data baru ke tabel restoran dengan data lengkap tapi data menu kosong

34

35

36

(Data menu kosong) memasukan data 1 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR” (Asumsi data menu sudah Menambah data terisi), baru ke tabel memasukan data restoran dengan 2 dari tabel data nama restoran uji coba restoran kosong lalu tekan “SIMPAN” (Asumsi data menu sudah Menguji respon terisi), program dengan memasukan data isian data yang 3 dari tabel data tidak sesuai tipe uji coba restoran data. lalu tekan “SIMPAN” (Asumsi data menu sudah Menguji respon terisi), program dengan memasukan data isian email yang 3 dari tabel data tidak sesuai. uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN”

Output yang diharapkan Form Data Restoran tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Restoran bertambah dan terseleksi. Form Data Restoran akan mengeluarkan pesan “Data menu masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”

Output Sistem



Form Data Restoran mengeluarkan pesan “Nama restoran harus diisi”


Form Data Restoran tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.

1.Sukses

Form Data Restoran mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”


131

Gambar 4.26 Form Data Restoran

Gambar 4.27 Data Restoran Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.28 Pesan Data Menu Masih Kosong

132

Gambar 4.29 Pesan Nama Restoran Harus Diisi

Gambar 4.30 Pesan Email Tidak Sesuai

2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Menu Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.15. Data menu merupakan tabel detail dari data restoran dan proses manipulasi data menu adalah proses penyimpanan untuk data menu baru, perubahan data menu yang telah

133

disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Menu, pengguna harus masuk ke form Data Restoran dengan memilih tombol “Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data menu dapat dilihat pada Tabel 4.16. Tabel 4.15. Data Uji Coba Menu Nama Field Nama Menu Harga Menu

Menu A 125000

110000

150asd

Isi Menu

Berbeque Meat 5 Combination"Feyloon Style Double Boiled Chicken with Coconut Steamed Braised Garoupa Deep Fried Solf Sheel

Jelly Fish with Marinated Slice Pork Shank Seasonal Soup" feyloon Style" Hot Plate Garoupa Stir Fried Soft with Shell Crab

Seasonal Soup "Feyloon Style" Hot Plate Garoupa Stir Fried Soft with Shell Crab with Salted Egg yolk Stir Fried clams

Data 1

Data 2

Data 3 Menu B

Tabel 4.16. Test Case Data Menu Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

37

Form Data Menu tertutup lalu data yang sudah Memasukan dimasukkan Menambah data data 1 dari tabel tersimpan di baru ke tabel data uji coba database dan data menu dengan data menu lalu tekan gridview pada lengkap “SIMPAN” form Data Restoran bertambah dan terseleksi.


38

Memasukan Menguji respon data 2 dari tabel program dengan data uji coba menghindari isian menu lalu tekan data nama menu “SIMPAN”


Form Data Menu akan mengeluarkan pesan “Nama menu harus diisi”

134

Test Case ID

Tujuan

Input

39


40


41



Output Sistem

Form Data Menu Memasukan tidak akan data 3 dari tabel merespon 1.Sukses data uji coba masukan dari menu lalu tekan keyboard jika data “SIMPAN” angka dimasukan data huruf. Form Data Menu tertutup lalu data yang sudah Data menu dimasukkan yang terpilih tersimpan di dirubah lalu 1.Sukses database dan data tekan gridview pada “SIMPAN” form Data Restoran berubah dan terseleksi. Form Data menu Data menu akan tertutup, yang terpilih data yang sudah yang dirubah dirubah atau di atau Data menu 1.Sukses tambahkan tidak baru telah akan mengalami terisi, lalu tekan perubahan atau “BATAL” penambahan.

Gambar 4.31 Form Data Menu

135

Gambar 4.32 Data Menu Bertambah dan terseleksi

Gambar 4.33 Pesan Nama Menu Harus Diisi F. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Objek Wisata Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.17. Proses manipulasi data objek wisata adalah proses penyimpanan untuk data objek wisata baru, perubahan data objek wisata yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Objek Wisata, pengguna harus masuk ke form Objek Wisata dengan memilih menu Objek Wisata di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan

dari obyek-obyek yang ada dalam

desain Form Data Objek Wisata. Untuk test case data objek wisata dapat dilihat pada Tabel 4.18.

136

Tabel 4.17. Data Uji Coba Objek Wisata Nama Field Nama Objek Wisata

Data 1 Bali Butterfly Park

Data 2 Pura Besakih

Data 3 Paintball Bali Jl. Karang Putih No. 1 Br. Jaba Pura, Ds. Kutuh Kec. Kuta Selatan, Badung-Bali 80364

Alamat Objek Wisata

Jalan Batukaru, Sandan Wanasari, Tabanan-Bali 80351

Kota Objek Wisata

Tabanan

Karangasem

Badung

Telepon Objek Wisata

62361-8940594

-

62361-7703asd

Fax Objek Wisata

62361-8940594

-

62361-770310

Email Objek Wisata

balibutterflyzoo @gmail.com

-

-

Keterangan Objek Wisata

Open Everyday 8am-5pm

-

Harga Objek Wisata

20000

-

Complete Package Includes your playing gears.

550000

137

Tabel 4.18. Test Case Objek Wisata Test Case ID

42

43

44

45

46

Tujuan

Menambah data baru ke tabel objek wisata dengan data lengkap

Input

Memasukan data 1 dari tabel data uji coba objek wisata lalu tekan “SIMPAN”

Memasukan Menguji respon data 2 dari program dengan tabel data uji menghindari isian coba objek data alamat objek wisata lalu wisata tekan “SIMPAN” Memasukan Menguji respon data 3 dari program dengan tabel data uji isian data yang coba objek wisata lalu tidak sesuai tipe tekan data. “SIMPAN”


Data objek wisata yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”


Data objek wisata yang terpilih yang dirubah atau Data objek wisata baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”


Output Sistem

Form Data Objek Wisata tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Objek Wisata bertambah dan terseleksi.


Form Data Objek Wisata mengeluarkan pesan “Alamat objek wisata harus diisi”


Form Data Objek Wisata tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf. Form Data Objek Wisata tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview pada form Objek Wisata terseleksi. Form Data Objek Wisata akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan

1.Sukses

1.Sukses

1.Sukses

138

Gambar 4.34 Form Data Objek Wisata

Gambar 4.35 Data Objek Wisata Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.36 Pesan Alamat Objek Wisata Harus Diisi

139

G. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Paket Wisata Proses manipulasi data paket wisata adalah proses penyimpanan untuk data paket wisata baru, perubahan data paket wisata yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Tabel paket wisata mempunyai tabel detail menu pilihan, kamar pilihan, dan objek wisata pilihan. Oleh karena itu, proses manipulasi data paket wisata juga termasuk penyimpanan data menu pilihan baru, kamar pilihan baru dan objek wisata pilihan baru, serta penghapusan data pada tabel-tabel detail tersebut. Untuk mengakses form Data Paket Wisata, pengguna harus masuk ke form Paket Wisata dengan memilih menu Paket Wisata di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”, “CHART”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data Paket Wisata. Untuk data uji coba paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.19, data uji coba menu pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.20, data uji coba kamar pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.21, data uji coba objek wisata pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.22 dan untuk test case data paket wisata, menu pilihan, kamar pilihan dan objek wisata pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.23. Tabel 4.19. Data Uji Coba Paket Wisata Nama Field

Data 1

Data 2

Data 3

Nama Paket Wisata

Ahimsa Karangasem 3D/2N

Aneka Singaraja 2D/1N

Nama Hotel

The Ahimsa

Amanusa

Aneka Lovina Villas and Spa

Nama Transport

Barata Travel

Bayu Gede Wisata Car Rent

Bali Car Rental

140

Nama Field Nama Kendaraaan

Data 1

Data 2

Data 3

Daihatsu Xenia

Suzuki Karimun

Toyota Avanza

Jumlah Hari

3

2

2

Paket untuk ber

2

2

asd

Tabel 4.20. Data Uji Coba Menu Pilihan Nama Field

Data 1

Data 2

Nama Restoran

Bali Café 21

Ulam Segara Lovina

Menu

Package BSM A

Ulam

Tabel 4.21. Data Uji Coba Kamar Pilihan Nama Field

Data 1

Data 2

Nama Hotel

The Ahimsa

Ayodya Resort

Nama Kamar

One Bedroom

Deluxe

Tabel 4.22. Data Uji Coba Objek Wisata Pilihan Nama Field

Data 1

Nama Objek Wisata

Data 2

Pantai Candidasa Gitgit Waterfall

Tabel 4.23. Test Case Data Paket Wisata Test Case ID

47

Tujuan

Menambah data baru ke tabel paket wisata dengan data lengkap

Input Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, data 1 dari tabel data uji coba menu pilihan, data 1 dari tabel data uji coba kamar pilihan, data 1 dari tabel data uji coba objek wisata pilihan lalu tekan “SIMPAN”


Output Sistem

Form Data Paket Wisata tertutup lalu data yang sudah dimasukkan 1.Sukses tersimpan di 2. Gambar database dan data 4.37, 4.38 gridview pada form Paket Wisata bertambah dan terseleksi.

141

Test Case ID

Tujuan

Input


48

Menguji respon program dengan menghindari isian data nama paket wisata

Memasukan data 2 dari tabel data uji coba paket wisata lalu tekan “SIMPAN”

Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Nama paket wisata harus diisi”

49


Memasukan data 3 dari tabel data uji coba paket wisata lalu tekan “SIMPAN”

50


Data paket wisata yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”

51


Data paket wisata yang terpilih yang dirubah atau Data paket wisata baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”

52

Memasukan data 1 Menguji respon dari tabel data uji program coba paket wisata, dengan isian memasukkan data 2 data menu dari tabel data uji pilihan sama. coba menu pilihan sebanyak dua kali

Output Sistem


Form Data Paket Wisata tidak akan merespon masukan dari 1.Sukses keyboard jika data angka dimasukan data huruf. Form Data PaketWisata tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan 1.Sukses di database dan data gridview pada form Paket Wisata terseleksi. Form Data Paket Wisata akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di 1.Sukses tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih menu lainnya”


142

Test Case ID

Tujuan

Input

53

Memasukan data 1 Menguji respon dari tabel data uji program coba paket wisata, dengan isian memasukkan data 2 data kamar dari tabel data uji pilihan sama. coba kamar pilihan sebanyak dua kali

54

Menguji respon program dengan isian data objek wisata pilihan sama.

Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, memasukkan data 2 dari tabel data uji coba objek wisata pilihan sebanyak dua kali

55

Menguji respon program dengan isian data menu pilihan kosong atau data kamar pilihan kosong atau data objek wisata pilihan kosong

Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, dan mengosongkan data menu pilihan atau data kamar pilihan atau data objek wisata pilihan lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”

Output yang diharapkan Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih kamar lainnya” Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih objek wisata lainnya” Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data pilihan menu atau objek wisata atau kamar masih kosong, Jika keluar maka paket data wisata ini akan terhapus. Apakah anda yakin untuk keluar”

Output Sistem




143

Gambar 4.37 Form Paket Wisata

Gambar 4.38 Data Paket Wisata Bertambah dan Terseleksi

Gambar 4.39 Pesan Nama Paket Wisata Harus Diisi

Gambar 4.40 Pesan Data Menu Pilihan Sudah Ada

144

Gambar 4.41 Pesan Data Kamar Pilihan Sudah Ada

Gambar 4.42 Pesan Data Objek Wisata Pilihan Sudah Ada

Gambar 4.43 Pesan Data Pilihan Masih Ada Kosong

H. Evaluasi Hasil Uji Coba Transaksi Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.24. Proses transaksi adalah proses penyimpanan untuk data transaksi baru, perubahan data transaksi yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Transaksi, pengguna dapat memilih menu Transaksi di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “BATAL”, “EXPORT”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”. Proses ini

145

bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Transaksi. Untuk test case transaksi dapat dilihat pada Tabel 4.25. Tabel 4.24. Data Uji Coba Transaksi Nama Field

Data 1

Data 2

Nama Pelanggan

Akihiro Mihosi

Tankun Boonpun

Nama Paket Wisata

Ahimsa Karangasem 3D

Tanggal Check In

6 Juni 2012

Tabel 4.25. Test Case Transaksi Test Case ID

Tujuan

Input

56

Menambah data baru ke tabel transaksi dengan data lengkap

Tekan “TAMBAH DATA” lalu masukkan data 1 dari tabel data uji coba transaksi lalu tekan “SIMPAN”

57

Tekan “TAMBAH Menguji respon DATA” lalu program dengan masukkan data menghindari isian 2 dari tabel data nama paket data uji coba wisata atau transaksi lalu tanggal check in tekan “SIMPAN”

58


Pilih data transaksi, tekan “UBAH DATA” dirubah lalu tekan “SIMPAN”


Output Sistem

Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview transaksi bertambah dan terseleksi.


Tombol “SIMPAN” pada Form Transaksi tidak akan merespon pengguna karena isian data masih ada yang kosong.

1.Sukses

Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dirubah tersimpan 1.Sukses di database dan data gridview transaksi berubah dan terseleksi.

146

Test Case ID

59

Tujuan

Input



Pilih data transaksi, tekan “UBAH DATA” atau “TAMBAH DATA” untuk menambah transaksi lalu tekan “BATAL”

Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dirubah tidak tersimpan di database dan data gridview transaksi tidak berubah

Output Sistem

1.Sukses

Gambar 4.44 Form Transaksi

Gambar 4.45 Data Transaksi Bertambah dan Terseleksi

I. Evaluasi Hasil Uji Coba Promosi Paket Wisata Promosi Paket Wisata dapat dipilih melalui menu utama dengan memilih menu Promosi Paket Wisata. Proses ini terdiri dari 3 form, yaitu form Pilih Paket Wisata Promosi, form Pengelompokan Pelanggan Potensial, dan form Pengiriman

147

Email. Proses yang ada adalah pada form Pilih Paket Wisata Promosi proses pemilihan paket wisata yang akan di promosikan, pemilihan jumlah cluster, seleksi pelanggan berdasarkan paket wisata dan transaksi, pada form Pengelompokan Pelanggan Potensial proses pengelompokan pelanggan, hasil perhitungan, diagram pengelompokan, daftar pelanggan potensial, pada form Pengiriman Email proses pengisian data email, penyimpanan dan pelaporan data promosi, serta pengiriman email ke masing-masing pelanggan potensial. Semua proses yang akan dilakukan bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada didalam form-form yang sudah disebutkan sebelumnya. Untuk data uji coba promosi paket wisata form Pilih Paket Wisata Promosi dapat dilihat pada Tabel 4.26, untuk data uji coba promosi paket wisata form Pengiriman Email dapat dilihat pada Tabel 4.27, untuk test case form Pilih Paket Wisata Promosi dapat dilihat pada Tabel 4.28, untuk test case form Pengelompokan Pelanggan Potensial dapat dilihat pada Tabel 4.29, untuk test case form Pengiriman Email dapat dilihat pada Tabel 4.30.

Tabel 4.26. Data Uji Coba Promosi Paket Wisata – Form Pilih Paket Wisata Promosi Nama Field

Data 1

Pilih Paket Wisata

Desa Badung 3D

Jumlah Cluster

3

Data 2

Data 3 Abian Badung 2D

3

8

Tabel 4.27. Data Uji Promosi Paket Wisata – Form Pengiriman Email Nama Field Isi Email

Data 1 Sesuai isi pada teks isi email

Data 2

148

Tabel 4.28. Test Case form Pilih Paket Wisata Promosi Test Case ID

60

61

62

63

Tujuan

Melakukan seleksi pelanggan sesuai dengan paket wisata yang dipilih dan jumlah cluster.

Menguji respon program dengan menghindari isian data pilih paket wisata.

Menguji respon program dengan mengisikan jumlah cluster melebihi jumlah seleksi pelanggan.


Input

Pilih textbox “Pilih Paket Wisata”, lalu masukkan data 1 dari tabel 3.64

masukkan data 2 dari tabel 3.64

masukkan data 3 dari tabel 3.64 lalu tekan tombol “LANJUT”

masukkan data 1 dari tabel 3.64, lalu tekan “BATAL”


Output Sistem

Tombol “LANJUT” pada Form Pilih Paket Wisata Promosi 1.Sukses akan aktif dan 2. Gambar proses bisa di 4.46 lanjutkan ke tahap berikutnya.

Tombol “LANJUT” pada Form Pilih Paket Wisata Promosi tidak akan aktif dan proses tidak bisa di lanjutkan ke tahap berikutnya. Form Pilih Paket Wisata Promosi akan mengeluarkan pesan “Jumlah cluster melebihi jumlah pelanggan yang terseleksi. Jumlah cluster harus kurang dari (<) atau sama dengan (=) 7” Form Pilih Paket Wisata Promosi akan mengeluarkan pesan “Apakah anda yakin untuk keluar?”

1.Sukses 2. Gambar 4.47



149

Gambar 4.46 Tombol LANJUT aktif

Gambar 4.47 Tombol LANJUT Tidak Aktif

Gambar 4.48 Pesan Jumlah Cluster Melebihi Hasil Seleksi

Gambar 4.49 Pesan Sebelum Keluar

Tabel 4.29. Test Case form Pengelompokan Pelanggan Potensial Test Case ID

64

Tujuan

Menguji respon program jika kembali ke proses sebelumnya

Input

Tekan tombol “KEMBALI”

Output yang diharapkan form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan tertutup dan form Pilih Paket Wisata Promosi akan muncul.

Output Sistem

1.Sukses

150

Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

65

Menguji respon program jika lanjut ke proses selanjutnya

Tekan tombol “LANJUT”

form Pengiriman Email akan muncul dan form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan tertutup.

66

Menguji respon program dengan titik pada diagram di pilih dengan data 1 pelanggan

Tekan diagram pada titik dengan koordinat (2,2)

form Data Pelanggan sesuai koordinat yang di pilih akan muncul


Tekan diagram pada titik dengan koordinat (1,1)

Sebelum form Data Pelanggan muncul, form List Pelanggan sesuai koordinat yang di pilih dengan jumlah 2 pelanggan akan muncul terlebih dahulu.


67

Menguji respon program dengan titik pada diagram di pilih dengan data lebih dari 1 pelanggan

1.Sukses

Gambar 4.50 Form Pengelompokan Pelanggan Potensial

151

Gambar 4.51 Form Data Pelanggan Sesuai Koordinat (2,2)

Gambar 4.52 Form List Pelanggan Sesuai Koordinat (1,1)

152

Tabel 4.30. Test Case form Pengiriman Email Test Case ID

Tujuan

Input

68

Menguji respon program jika kembali ke proses sebelumnya

69

Menguji respon program jika proses selesai.

70

Menguji respon program jika isian isi email masih kosong


Output Sistem

form Pengiriman Email akan tertutup dan form Tekan tombol Pengelompokan “KEMBALI” Pelanggan Potensial akan muncul. form Pengiriman Email akan masukkan data tertutup dan 1 dari tabel 3.65 kembali ke menu lalu tekan utama dengan data “KIRIM” lalu promosi baru tekan sudah “SELESAI” ditambahkan ke dalam database.

1.Sukses

1.Sukses


form Pengiriman masukkan data Email akan 2 dari tabel 3.65 mengeluarkan lalu tekan pesan “Isi email “KIRIM” masih kosong!”

Gambar 4.53 Pesan Isi Email Masih Kosong

J. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan 1. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Paket Wisata Proses cetak laporan paket wisata adalah proses untuk mengetahui keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan yang berbeda-beda.

Proses ini

bertujuan

mengetahui

dan

menentukan

153

keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba laporan paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.31 dan untuk test case laporan paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.32. Tabel 4.31. Data Uji Coba Laporan Paket Wisata Nama Field Nama Paket Wisata

Data 1

Data 2

Data 3

Data 4

Data 5

Abian Badung 2D Sanur Beach Bali

Nama Hotel Nama Transport

Ade Rent Car

Jumlah Hari

3

Jumlah Orang

2 Tabel 4.32. Test Case Laporan Paket Wisata

Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

71

pilih menu Menampilkan laporan lalu laporan paket klik “Paket wisata Wisata”, pilih berdasarkan nama data sesuai data paket wisata 1 dari tabel 3.69

Form Laporan Paket Wisata menampilkan 1.Sukses laporan dengan isi 2. Gambar data sesuai paket 4.54 wisata yang dipilih.

72

Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan nama hotel

pilih menu laporan lalu klik “Hotel”, pilih data sesuai data 2 dari tabel 3.69

Form Laporan Paket Wisata 1.Sukses menampilkan 2. Gambar laporan dengan isi 4.55 data sesuai hotel yang dipilih.

73

pilih menu Menampilkan laporan lalu laporan paket klik wisata “Transport”, berdasarkan nama pilih data sesuai transport data 3 dari tabel 3.69

Form Laporan Paket Wisata menampilkan 1.Sukses laporan dengan isi 2. Gambar data sesuai 4.56 transport yang dipilih.

154

Test Case ID

Tujuan

Input


Output Sistem

74

Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan jumlah hari

pilih menu laporan lalu klik “Jumlah Hari”, lalu masukkan data 4 dari tabel 3.69

Form Laporan Paket Wisata menampilkan 1.Sukses laporan dengan isi 2. Gambar data sesuai 4.57 jumlah hari yang diisi.

75

Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan jumlah orang

pilih menu laporan lalu klik “Jumlah Orang”, lalu masukkan data 5 dari tabel 3.69

Form Laporan Paket Wisata menampilkan 1.Sukses laporan dengan isi 2. Gambar data sesuai 4.58 jumlah orang yang diisi.

76

Menampilkan laporan paket wisata dengan semua data yang ada

pilih menu laporan lalu klik “Semua Paket Wisata”

Form Laporan Paket Wisata 1.Sukses menampilkan 2. Gambar laporan dengan isi 4.59 semua data paket wisata.

Gambar 4.54 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Paket Wisata

155

Gambar 4.55 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Hotel

Gambar 4.56 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Transport

156

Gambar 4.57 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Jumlah Hari

Gambar 4.58 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Jumlah Orang

157

Gambar 4.59 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Semua Data

2. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Transaksi Proses cetak laporan transaksi adalah proses untuk mengetahui keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan yang berbeda-beda. Proses ini

bertujuan

mengetahui

dan

menentukan

keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba laporan transaksi dapat dilihat pada Tabel 4.33 dan untuk test case laporan transaksi dapat dilihat pada Tabel 4.34. Tabel 4.33. Data Uji Coba Laporan Transaksi Nama Field ID Transaksi Nama Pelanggan Nama Paket Wisata Periode

Data 1

Data 2

Data 3

Data 4

TR110919001 Joung Kim Abian Badung 2D 6-Juni-2012 s/d 8-Juni-2012

158

Tabel 4.34. Test Case Laporan Transaksi Test Case ID

Input


Menampilkan laporan transaksi berdasarkan ID Transaksi

pilih menu laporan lalu klik “Transaksi”, pilih data sesuai data 1 dari tabel 3.71

Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai id transaksi yang dipilih.

1.Sukses 2.Gambar 4.60

Menampilkan laporan transaksi berdasarkan nama pelanggan

pilih menu laporan lalu klik “Pelanggan”, pilih data sesuai data 2 dari tabel 3.71

Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai pelanggan yang dipilih.


79

Menampilkan laporan transaksi berdasarkan nama paket wisata

pilih menu laporan lalu klik “Paket Wisata”, pilih data sesuai data 3 dari tabel 3.71

80

Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan periode

81

Menampilkan laporan transaksi dengan semua data yang ada

77

78

Tujuan

Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai paket wisata yang dipilih. Form Laporan pilih menu Transaksi laporan lalu klik menampilkan “Periode”, lalu laporan dengan masukkan data isi data sesuai 4 dari tabel 3.71 periode yang diisi. Form Laporan Transaksi pilih menu laporan lalu klik menampilkan laporan dengan “Semua isi semua data Transaksi” transaksi.

Output Sistem




159

Gambar 4.60 Laporan Transaksi Berdasarkan ID Transaksi

Gambar 4.61 Laporan Transaksi Berdasarkan Pelanggan

160

Gambar 4.62 Laporan Transaksi Berdasarkan Paket Wisata

Gambar 4.63 Laporan Transaksi Berdasarkan Periode

161

Gambar 4.64 Laporan Transaksi Berdasarkan Semua Data

3. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Promosi Proses cetak laporan

promosi adalah

proses untuk mengetahui

keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan yang berbeda-beda. Untuk mencetak laporan ini dapat diakses melalui dua cara yaitu melalui menu utama dan melalui form pengiriman email pada proses promosi paket wisata. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba laporan promosi dapat dilihat pada Tabel 4.35 dan untuk test case laporan promosidapat dilihat pada Tabel 4.36.

162

Tabel 4.35. Data Uji Coba Laporan Promosi Nama Field ID Promosi

Data 1

Data 2

Data 3

PR120402003 Desa Badung 3D

Nama Paket Wisata

12-Mei2012 s/d 6-Juni2012

Periode

Tabel 4.36. Test Case Laporan Promosi Test Case ID

82

83

84

85

Tujuan

Input

pilih menu laporan lalu Menampilkan klik laporan promosi “Promosi”, berdasarkan ID pilih data Promosi sesuai data 1 dari tabel 3.73 pilih menu laporan lalu Menampilkan klik “Paket laporan promosi Wisata”, pilih berdasarkan nama data sesuai paket wisata data 2 dari tabel 3.73 pilih menu Menampilkan laporan lalu laporan promosi klik “Periode”, berdasarkan lalu masukkan periode data 3 dari tabel 3.73 Menampilkan laporan promosi dengan semua data yang ada

pilih menu laporan lalu klik “Semua Promosi”

Output yang diharapkan Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai id promosi yang dipilih. Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai paket wisata yang dipilih. Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai periode yang diisi. Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi semua data promosi.

Output Sistem





163

Gambar 4.65 Laporan Promosi Berdasarkan ID Promosi

Gambar 4.66 Laporan Promosi Berdasarkan Paket Wisata

164

Gambar 4.67 Laporan Promosi Berdasarkan Periode

Gambar 4.68 Laporan Promosi Berdasarkan Semua Data

165

4.2.2

Uji Coba Perhitungan Sistem Uji coba sistem ini dilakukan pada proses promosi paket wisata pada

menu utama Proses. Uji coba ini dilakukan dengan mengambil contoh promosi paket wisata Ahimsa Badung 2D dengan hanya menggunakan 2 kelompok atau cluster. Hal itu dilakukan agar mempermudah melihat urutan proses yang terjadi dalam sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means ini. Untuk urutan proses perhitungan yang terjadi di dalam sistem dapat dilihat pada gambar 4.69. Proses seleksi pelanggan pada data transaksi berdasarkan hotel dan paket wisata

Data Masukan 1. Paket Wisata 2. Jumlah Cluster

Proses pengelompokan pelanggan terseleksi sesuai dengan jumlah cluster

Pengiriman email kepada pelanggan potensial yang ada pada cluster dengan nilai terbesar

Gambar 4.69 Proses Perhitungan Sistem A. Data Masukan Pada sistem ini telah terdapat 41 paket wisata yang dapat digunakan untuk promosi, sesuai diagram proses perhitungan sistem, hal pertama yang dibutuhkan pengguna dalam hal ini manajer operasional adalah data masukan untuk uji coba sistem ini. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.37. Tabel 4.37. Data Uji Coba Perhitungan Sistem Nama Field

Data 1

ID Paket Wisata

PW120514019

Nama Paket Wisata

Ahimsa Badung 2D

Jumlah Cluster

2

Selain data masukan, terdapat juga data pelanggan dan data transaksi yang nantinya digunakan untuk proses seleksi pelanggan, data pelanggan dan transaksi disini sudah dimasukkan sebelumnya. Data pelanggan berjumlah 199 pelanggan dan data transaksi yang telah dilakukan berjumlah 555 transaksi.

166

B. Seleksi Pelanggan Dari data masukkan tersebut, maka proses seleksi pelanggan dapat dilakukan. Proses ini dimulai dari pengguna mengakses menu utama di form Utama, pengguna untuk hak akses admin atau manajer operasional dapat memilih menu Promosi Paket Wisata pada kelompok menu Proses. Setelah itu, akan muncul tampilan form Pilih Paket Wisata Promosi, ini adalah form untuk tahap pertama, bisa dilihat pada gambar 4.70.

Gambar 4.70 form Pilih Paket Wisata Promosi Kosong

Setelah form Pilih Paket Wisata Promosi muncul, pengguna dapat menekan textbox Pilih Paket Wisata, setelah itu, akan muncul form List Paket Wisata, cari paket wisata lalu double click pada paket wisata Ahimsa Badung 2D sesuai dengan data uji coba pada tabel 4.37. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.71.

167

Gambar 4.71 form Cari Paket Wisata Setelah paket wisata dipilih, pada textbox Pilih Paket Wisata akan terisi ID Paket Wisata. Nama Paket Wisata dan Nama Hotel juga tersisi. Dan tabel akan otomatis menyeleksi pelanggan. Selanjutnya masukkan jumlah cluster sebanyak 2 sesuai dengan data uji coba pada tabel 4.37. Paket wisata yang terpilih yaitu Ahimsa Badung 2D, maka form ini juga akan menampilkan hotel yang dipakai pada paket wisata tersebut, yaitu hotel The Ahimsa. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.72.

Gambar 4.72 form Pilih Paket Wisata Promosi

168

Pada form ini terjadi proses penyeleksian pelanggan pada data transaksi yang ada. Tahap pertama data transaksi diseleksi per-pelanggan berdasarkan hotel The Ahimsa yang di pakai pada paket wisata Ahimsa Badung 2D yang akan di promosikan, hal ini dilakukan melalui query dengan melakukan join tabel transaksi, paket wisata, hotel dan pelanggan lalu menyeleksi ID Pelanggan dan Nama Pelanggan dimana penyeleksian berdasarkan Nama Hotel = ‘The Ahimsa’. Hasil seleksi tahap pertama dapat dilihat pada tabel 4.38. Tabel 4.38. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Hotel The Ahimsa ID Pelanggan

Nama Pelanggan

PE120501016

Akihiro Mihoshi

PE120502023

David Johnson

...

...

PE120517048

William G Brohier

Tahap kedua data transaksi juga di seleksi per-pelanggan berdasarkan paket wisata Ahimsa Badung 2D yang akan di promosikan. Caranya adalah melalui query dengan melakukan join tabel transaksi, paket wisata, hotel dan pelanggan lalu menyeleksi ID Pelanggan dan Nama Pelanggan dimana penyeleksian berdasarkan Nama Paket Wisata = ‘Ahimsa Badung 2D’. Hasil seleksi tahap kedua dapat dilihat pada tabel 4.39. Tabel 4.39. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Paket Wisata Ahimsa Badung 2D ID Pelanggan

Nama Pelanggan

PE120501016

Akihiro Mihoshi

PE120502023

David Johnson

PE120503023

Wendell Carlisle

…

…

PE120517048

William G Brohier

169

Terdapat dua tahap penyeleksian dikarenakan sistem ini menggunakan 2 parameter penyeleksian yaitu berdasarkan “Hotel” dan “Paket Wisata”. Pada tabel 4.38. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Hotel The Ahimsa terseleksi 39 transaksi yang sesuai yang pernah melakukan transaksi paket wisata yang menggunakan hotel The Ahimsa (data lengkapnya dapat dilihat pada lampiran). Untuk seleksi tahap dua didapatkan 21 pelanggan yang pernah melakukan transaksi terhadap paket wisata Ahimsa Badung 2D (data lengkapnya dapat dilihat pada lampiran). Dari 2 tabel tersebut dijumlah total transaksi per-pelanggan sesuai jumlah transaksi terhadap hotel dan terhadap paket wisata. Hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 4.40.

Tabel 4.40. Hasil Seleksi Total Transaksi Pelanggan Berdasarkan Hotel dan Paket Wisata Jumlah Jumlah Transaksi Transaksi ID Pelanggan Nama Pelanggan Hotel Paket Wisata PE120401005 Akachai Leelitthum 1 1 PE120501003

Betsy Buxer

4

2

…

…

…

…

PE120517048

William G Brohier

5

4

Sesuai hasil dari penjumlahan transaksi berdasarkan hotel dan paket wisata maka di dapat 13 pelanggan yang dengan masing-masing jumlah parameter hotel dan paket wisata dapat dilihat pada tabel 4.40 (data selengkapnya dapat dilihat pada lampiran). Hasil dari tabel inilah nantinya yang akan digunakan untuk proses selanjutnya yaitu pengelempokan pelanggan dengan metode k-means.

170

C. Pengelompokan Pelanggan Proses ini dilakukan dengan menekan tombol LANJUT pada form Pilih Paket Wisata Promosi, lalu sistem akan mulai melakukan perhitungan pengelompokan pelanggan dengan metode k-means, jika sudah selesai, maka form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan muncul. Di dalam form ini terdapat diagram pembagian cluster, hasil seleksi pelanggan dengan cluster-nya, nilai masing-masing centroid atau pusat cluster terakhir serta daftar pelanggan potensial yang sudah terpilih. Pada diagram tersebut, pengguna juga dapat menekan titik-titik koordinat untuk melihat pelanggan siapa saja pada titik tersebut. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.73.

Gambar 4.73 form Pengelompokan Pelanggan Potensial

Sebelum ke tahap selanjutnya, akan dijelaskan terlebih dahulu prosesproses yang terjadi pada form ini. Dari data pada tabel 4.40 dan masukan jumlah cluster, sistem akan memulai pengelompokan pelanggan dengan metode k-means. Hal pertama yang dilakukan pada iterasi 0 atau awal adalah mencari nilai centroid atau pusat cluster awal. Sistem disini mengambil nilai Centroid 1 dari pelanggan

171

1 dengan nilai (1,1) dan Centroid 2 dari pelanggan 2 dengan nilai (4,2). Proses selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing pelanggan terhadap centroid (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji coba perhitungan sistem). Lalu setelah didapatkan jarak, maka pelanggan-pelanggan tersebut dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat terhadap masing-masing centroid. Didapatkan data sebagai berikut sesuai tabel 4.41. Tabel 4.41 Anggota Masing-masing Cluster Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502046 PE120502028 PE120503023 PE120503024 PE120516011 PE120517020 PE120517048

Sesuai tabel 4.41 maka akan pada iterasi 1 akan dilakukan penghitungan centroid ulang (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji coba perhitungan sistem) dan dihasilkan nilai Centroid 1 (1.6 , 0.8) dan Centroid 2 (3.875 , 2.125). Proses selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing pelanggan terhadap centroid (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji coba perhitungan sistem). Lalu setelah didapatkan jarak, maka pelanggan-pelanggan tersebut dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat terhadap masing-masing centroid. Didapatkan data sebagai berikut sesuai tabel 4.42. Tabel 4.42 Anggota Masing-masing Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120503023 PE120502028

172

Anggota Cluster C1 PE120502046 PE120503024

Anggota Cluster C2 PE120516011 PE120517020 PE120517048

Sesuai tabel 4.42, data anggota atau pelanggan pada masing-masing cluster mengalami perubahan dari cluster pada iterasi sebelumnya, maka iterasi di lanjutkan dengan menghitung centroid ulang dan di dapatkan nilai centroid C1 (1.834 , 0.834) dan centroid C2 (4 , 2.286). Proses selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing pelanggan terhadap centroid (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji coba perhitungan sistem). Lalu setelah didapatkan

jarak,

maka

pelanggan-pelanggan

tersebut

dikelompokkan

berdasarkan jarak terdekat terhadap masing-masing centroid. Didapatkan data sebagai berikut sesuai tabel 4.43.

Tabel 4.43 Anggota Masing-masing Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120503023 PE120502028 PE120516011 PE120502046 PE120517020 PE120503024 PE120517048

Karena anggota cluster pada iterasi 1 dan iterasi 2 tidak berubah atau anggotanya tidak ada berpindah cluster, maka perhitungan diberhentikan. Setelah itu dilakukan perhitungan nilai centroid terbesar pada masing-masing cluster dan cluster C2 dengan nilai terbesar, maka pelanggan-pelanggan pada cluster C2 lah yang masuk sebagai kategori pelanggan potensial. Untuk mengetahui apakah

173

benar pelanggan-pelanggan yang ada pada cluster C2 adalah pelanggan yang potensial yaitu yang banyak melakukan transaksi terhadap hotel The Ahimsa dan paket wisata Ahimsa Badung 2D, dapat dilihat pada tabel 4.44.

Tabel 4.44 Perbandingan data anggota antar cluster Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 ID Pelanggan X Y ID Pelanggan X 1 1 4 PE120401005 PE120501003 PE120501016 2 2 PE120501026 4 PE120502027 2 1 PE120502023 3 2 0 PE120503023 5 PE120502028 3 1 PE120516011 4 PE120502046 1 0 PE120517020 3 PE120503024 PE120517048 5

Y 2 3 2 1 1 3 4

Dari hasil perbandingan pada tabel 4.44 cluster yang dianggap potensial berdasarkan metode k-means adalah cluster C2, jika dibandingkan antar anggota pada cluster tersebut, terlihat nilai seleksi dari anggota C2 rata-rata lebih besar dari anggota C1. Dari hal ini dapat disimpulkan bahwa sistem dengan metode kmeans dapat melakukan pengelompokan pelanggan dan mengetahui mana saja pelanggan yang termasuk di dalam kelompok pelanggan potensial.

D. Pengiriman Email Proses selanjutnya adalah menekan tombol LANJUT pada form Pengelompokan Pelanggan Potensial, lalu form Pengiriman Email akan muncul, didalam form tersebut terdapat daftar pelanggan potensial, textbox isi email yang sudah terisi secara default. Oleh karena itu, pengguna hanya tinggal menekan tombol KIRIM untuk melakukan promosi melalui email ke setiap pelanggan

174

potensial yang terpilih. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.74 dan gambar 4.75.

Gambar 4.74 form Pengiriman Email

Gambar 4.75 Pesan Email Sudah Terkirim Untuk melihat laporan promosi paket wisata yang bersangkutan, pengguna dapat menekan tombol LAPORAN pada form Pengiriman Email. Lalu Laporan Promosi sesuai paket wisata yang dipilih akan muncul.

175

4.2.3 Analisa Hasil Uji Coba A. Analisa Hasil Uji Coba Sistem Analisa hasil uji coba dari seluruh uji yang dilakukan akan menentukan kelayakan dari fitur dasar sistem berdasarkan desain yang telah di buat. Fitur-fitur dasar sistem disebut layak apabila keseluruhan hasil uji coba sesuai dengan output yang diharapkan. Pada uji coba yang telah dilakukan pada fitur-fitur sistem dapat disimpulkan bahwa fitur-fitur tersebut telah berjalan dengan baik dan tidak terdapat kesalahan. Fungsi tambah data, ubah data, hapus data, simpan, tampil, maupun perhitungannya dapat berjalan dengan sebagaimana alur yang akan dicapai.

B. Analisa Hasil Uji Coba Perhitungan Sistem Pengujian ketepatan perhitungan dengan metode K-Means yang telah dilakukan pada bahasan sebelumnya akan dibandingkan dengan perhitungan manual. Hal ini dilakukan untuk mengecek apakah perhitungan metode K-Means yang diimplementasikan pada sistem sudah benar. Selain menggunakan 2 cluster, disini juga akan di jelaskan perhitungan dengan masukan 3 cluster. B.1 Jumlah Cluster 2 Paket Wisata dan jumlah cluster disamakan yaitu Ahimsa Badung 2D dengan jumlah cluster 2. Dari pemilihan paket wisata tersebut, pelangganpelanggan terseleksi dan dapat dilihat pada tabel 4.45 dan hasil seleksi pelanggan dari program dapat dilihat pada gambar 4.76.

176

Tabel 4.45 Hasil Seleksi Pelanggan ID Pelanggan

Jumlah Hotel (X)

PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502023 PE120502027 PE120502028 PE120502046 PE120503023 PE120503024 PE120516011 PE120517020 PE120517048

1 4 2 4 3 2 2 3 5 1 4 3 5

Jumlah Paket Wisata (Y) 1 2 2 3 2 1 0 1 1 0 1 3 4

Gambar 4.76 Hasil Seleksi Pelanggan dengan Program

Clustering atau pengelompokan dilakukan dengan dua atribut yaitu atribut X dan atribut Y. Atribut X adalah jumlah transaksi pelanggan terhadap hotel yang digunakan pada paket wisata Ahimsa Badung 2D. Atribut Y adalah jumlah transaksi pelanggan terhadapa paket wisata Ahimsa Badung 2D.

177

Adapun langkah – langkah dalam melakukan pengelompokan pelanggan menggunakan metode K-Means, yaitu : 1.

Iterasi 0 (Iterasi awal) a. Menentukan jumlah cluster (K). K = 2. Karena K = 2 maka semua pelanggan pada tabel 4.45 akan dipetakan kedalam 2 cluster atau kelompok dan akan terdapat 2 centroid (Pusat cluster). b. Menentukan nilai centroid Karena saat ini adalah iterasi 0 (iterasi awal) maka nilai centroid dapat diisi dengan nilai obyek acak (random). Misalkan nilai Pelanggan PE120401005 dan Pelanggan PE120501003 dijadikan nilai centroid 1 (C1) dan centroid 2 (C2). Jadi : centroid 1 (C1) = (1,1) centroid 2 (C2) = (4,2) c. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Berikut adalah rumus untuk menghitung jarak antara 2 obyek A(

178

Jarak PE120501003 ke C1 = 3,16227766016838 Jarak PE120501003 ke C2 = 0 Jarak PE120501016 ke C1 = 1,4142135623731 Jarak PE120501016 ke C2 = 2 Jarak PE120501026 ke C1 = 3,60555127546399 Jarak PE120501026 ke C2 = 1 Jarak PE120502023 ke C1 = 2,23606797749979 Jarak PE120502023 ke C2 = 1 Jarak PE120502027 ke C1 = 1 Jarak PE120502027 ke C2 = 2,23606797749979 Jarak PE120502028 ke C1 = 1,4142135623731 Jarak PE120502028 ke C2 = 2,82842712474619 Jarak PE120502046 ke C1 = 2 Jarak PE120502046 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120503023 ke C1 = 4 Jarak PE120503023 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120503024 ke C1 = 1 Jarak PE120503024 ke C2 = 3,60555127546399 Jarak PE120516011 ke C1 = 3 Jarak PE120516011 ke C2 = 1 Jarak PE120517020 ke C1 = 2,82842712474619 Jarak PE120517020 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120517048 ke C1 = 5 Jarak PE120517048 ke C2 = 2,23606797749979

179

d. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat (ED terkecil). Dari hasil perbandingan ED terkecil terhadap masing-masing cluster pada masing-masing pelanggan, maka pelanggan-pelanggan tersebut dapat dikelompokkan berdasarkan tabel 4.46 Tabel 4.46 Anggota Cluster Iterasi 0 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502046 PE120502028 PE120503023 PE120503024 PE120516011 PE120517020 PE120517048

2.

Iterasi 1 a. Menentukan nilai centroid baru. Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1 didapat dari rata–rata semua anggota C1 sedangkan C2 didapat dari rata–rata semua anggota C2. Hitung C1 : C1(x,y) = (1.6 , 0.8) Hitung C2 : C2(x,y) = (3.875 , 2.125) b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid baru (C1 dan C2) : Jarak PE120401005 ke C1 =

180

Jarak PE120401005 ke C2 =

181

Jarak PE120517048 ke C1 = 4,6690470119715 Jarak PE120517048 ke C2 = 2,18660696056699 Tabel 4.47 Anggota Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Baru Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120503023 PE120502028 PE120516011 PE120502046 PE120517020 PE120503024 PE120517048

Karena anggota cluster-cluster pada iterasi 1 berbeda dengan cluster-cluster iterasi 0 maka iterasi dilanjutkan. 3.

Iterasi 2 a. Menentukan nilai centroid baru. Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1 didapat dari rata–rata semua anggota C1 sedangkan C2 didapat dari rata–rata semua anggota C2. Hitung C1 : C1(x,y) = (1.834 , 0.834) Hitung C2 : C2(x,y) = (4 , 2.286) b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid baru (C1 dan C2) : Jarak PE120401005 ke C1 =

182

Jarak PE120401005 ke C2 =

183

Jarak PE120517048 ke C1 = 4,4783429475148 Jarak PE120517048 ke C2 = 1,98463485563569 Tabel 4.48 Anggota Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Baru Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120503023 PE120502028 PE120516011 PE120502046 PE120517020 PE120503024 PE120517048

Karena anggota pada ke dua cluster baru tersebut tidak berubah jika dibandingkan dengan cluster lama (pada iterasi 1), maka perhitungan diberhentikan dan dari dua cluster yang ada maka dibandingkan, mana cluster yang memiliki nilai centroid terbesar. C1 = (1.834 , 0.834) dan C2 = (4 , 2.286) Jadi cluster dengan nilai centroid terbesar adalah cluster C2. Karena C2 terbesar maka C2 adalah cluster yang potensial, artinya, anggota dari cluster C2 adalah pelanggan–pelanggan yang potensial untuk diberikan promosi (Tabel 4.49). Tabel 4.49 Pelanggan Potensial Anggota Cluster C2 Baru ID Pelanggan Nama Pelanggan PE120501003 Betsy Buxer PE120501026 Ishi Masaaki Shiraishi PE120502023 David Johnson Wendell Carlisle PE120503023 Bharathi PE120516011 Kenny Nguyen PE120517020 William G Brohier PE120517048

184

Gambar 4.77 Daftar Pelanggan Potensial Sistem

Jika dilihat dari keluaran dari sistem atau program pada gambar 4.77 dibandingkan dengan hasil cara manual pada tabel 4.49 maka dapat dikatakan

bahwa

perhitungan

metode

K-Means

dalam

sistem

pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata tepat atau sesuai dengan cara metode tersebut.

B.2 Jumlah Cluster 3 Pada perhitungan ini merupakan analisa jika data paket wisata Ahimsa Badung 2D dipilih untuk perhitungan dengan jumlah cluster 3. Dari pemilihan paket wisata tersebut, pelanggan-pelanggan terseleksi dan dapat dilihat pada tabel 4.45 dan hasil seleksi pelanggan dari program dapat dilihat pada gambar 4.76. Adapun langkah – langkah dalam melakukan pengelompokan pelanggan menggunakan metode K-Means, yaitu : 1. Iterasi 0 (Iterasi awal) a. Menentukan jumlah cluster (K).

185

K = 3. Karena K = 3 maka semua pelanggan pada tabel 4.45 akan dipetakan kedalam 3 cluster atau kelompok dan akan terdapat 3 centroid (Pusat cluster). b. Menentukan nilai centroid Karena saat ini adalah iterasi 0 (iterasi awal) maka nilai centroid dapat diisi dengan nilai obyek acak (random). Misalkan nilai Pelanggan PE120401005,

Pelanggan

PE120501003,

Pelanggan

PE120501016

dijadikan nilai centroid 1 (C1), centroid 2 (C2), centroid 3 (C3). Jadi : centroid 1 (C1) = (1,1) centroid 2 (C2) = (4,2) centroid 3 (C3) = (2,2) c. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Berikut adalah rumus untuk menghitung jarak antara 2 obyek A(

186

Jarak PE120501016 ke C1 = 1,4142135623731 Jarak PE120501016 ke C2 = 2 Jarak PE120501016 ke C3 = 0 Jarak PE120501026 ke C1 = 3,60555127546399 Jarak PE120501026 ke C2 = 1 Jarak PE120501026 ke C3 = 2,23606797749979 Jarak PE120502023 ke C1 = 2,23606797749979 Jarak PE120502023 ke C2 = 1 Jarak PE120502023 ke C3 = 1 Jarak PE120502027 ke C1 = 1 Jarak PE120502027 ke C2 = 2,23606797749979 Jarak PE120502027 ke C3 = 1 Jarak PE120502028 ke C1 = 1,4142135623731 Jarak PE120502028 ke C2 = 2,82842712474619 Jarak PE120502028 ke C3 = 2 Jarak PE120502046 ke C1 = 2 Jarak PE120502046 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120502046 ke C3 = 1,4142135623731 Jarak PE120503023 ke C1 = 4 Jarak PE120503023 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120503023 ke C3 = 3,16227766016838 Jarak PE120503024 ke C1 = 1 Jarak PE120503024 ke C2 = 3,60555127546399 Jarak PE120503024 ke C3 = 2,23606797749979

187

Jarak PE120516011 ke C1 = 3 Jarak PE120516011 ke C2 = 1 Jarak PE120516011 ke C3 = 2,23606797749979 Jarak PE120517020 ke C1 = 2,82842712474619 Jarak PE120517020 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120517020 ke C3 = 1,4142135623731 Jarak PE120517048 ke C1 = 5 Jarak PE120517048 ke C2 = 2,23606797749979 Jarak PE120517048 ke C3 = 3,60555127546399 d. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat (ED terkecil). Dari hasil perbandingan ED terkecil terhadap masing-masing cluster pada masing-masing pelanggan, maka pelanggan-pelanggan tersebut dapat dikelompokkan berdasarkan tabel 4.50 Tabel 4.50 Anggota Cluster Iterasi 0 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Anggota Cluster C3 PE120501016 PE120401005 PE120501003 PE120502028 PE120501026 PE120502023 PE120503024 PE120503023 PE120502027 PE120516011 PE120502046 PE120517048 PE120517020

2.

Iterasi 1 a. Menentukan nilai centroid baru. Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1, C2 dan C3 didapat dari rata–rata semua anggota C1, C2 dan C3. C1(x,y) = (1.334 , 0.334) ; C2(x,y) = (4.4 , 2.2)

188

C3(x,y) = (2.6 , 1.8) b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid baru (C1, C2 dan C3) : Jarak PE120401005 ke C1 = 0,74535599249993 Jarak PE120401005 ke C2 = 3,60555127546399 Jarak PE120401005 ke C3 = 1,78885438199983 Jarak PE120501003 ke C1 = 3,1446603773522 Jarak PE120501003 ke C2 = 0,447213595499958 Jarak PE120501003 ke C3 = 1,41421356237309 Jarak PE120501016 ke C1 = 1,7950549357115 Jarak PE120501016 ke C2 = 2,40831891575846 Jarak PE120501016 ke C3 = 0,632455532033676 Jarak PE120501026 ke C1 = 3,77123616632825 Jarak PE120501026 ke C2 = 0,894427190999916 Jarak PE120501026 ke C3 = 1,84390889145858 Jarak PE120502023 ke C1 = 2,35702260395516 Jarak PE120502023 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120502023 ke C3 = 0,447213595499958 Jarak PE120502027 ke C1 = 0,942809041582063 Jarak PE120502027 ke C2 = 2,68328157299975 Jarak PE120502027 ke C3 = 1 Jarak PE120502028 ke C1 = 0,74535599249993 Jarak PE120502028 ke C2 = 3,25576411921994

189

Jarak PE120502028 ke C3 = 1,89736659610103 Jarak PE120502046 ke C1 = 1,7950549357115 Jarak PE120502046 ke C2 = 1,84390889145858 Jarak PE120502046 ke C3 = 0,894427190999916 Jarak PE120503023 ke C1 = 3,72677996249965 Jarak PE120503023 ke C2 = 1,34164078649987 Jarak PE120503023 ke C3 = 2,5298221281347 Jarak PE120503024 ke C1 = 0,471404520791032 Jarak PE120503024 ke C2 = 4,04969134626332 Jarak PE120503024 ke C3 = 2,40831891575846 Jarak PE120516011 ke C1 = 2,74873708374511 Jarak PE120516011 ke C2 = 1,26491106406735 Jarak PE120516011 ke C3 = 1,61245154965971 Jarak PE120517020 ke C1 = 3,1446603773522 Jarak PE120517020 ke C2 = 1,61245154965971 Jarak PE120517020 ke C3 = 1,26491106406735 Jarak PE120517048 ke C1 = 5,18544972870135 Jarak PE120517048 ke C2 = 1,89736659610103 Jarak PE120517048 ke C3 = 3,25576411921994 Tabel 4.51 Anggota Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Anggota Cluster C3 Baru Baru Baru PE120501016 PE120401005 PE120501003 PE120502027 PE120501026 PE120502023 PE120502046 PE120502028 PE120503023 PE120516011 PE120517020 PE120503024 PE120517048

190

Karena anggota cluster-cluster pada iterasi 1 berbeda dengan cluster-cluster iterasi 0 maka iterasi dilanjutkan. 3.

Iterasi 2 a. Menentukan nilai centroid baru. Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1(x,y) = (1.5 , 0.5) C2(x,y) = (4.4 , 2.2) C3(x,y) = (2.75 , 2) b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid. Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid baru (C1 dan C2) : Jarak PE120401005 ke C1 = 0,707106781186548 Jarak PE120401005 ke C2 = 3,60555127546399 Jarak PE120401005 ke C3 = 2,01556443707464 Jarak PE120501003 ke C1 = 2,91547594742265 Jarak PE120501003 ke C2 = 0,447213595499958 Jarak PE120501003 ke C3 = 1,25 Jarak PE120501016 ke C1 = 1,58113883008419 Jarak PE120501016 ke C2 = 2,40831891575846 Jarak PE120501016 ke C3 = 0,75 Jarak PE120501026 ke C1 = 3,53553390593274 Jarak PE120501026 ke C2 = 0,894427190999916 Jarak PE120501026 ke C3 = 1,60078105935821

191

Jarak PE120502023 ke C1 = 2,12132034355964 Jarak PE120502023 ke C2 = 1,4142135623731 Jarak PE120502023 ke C3 = 0,25 Jarak PE120502027 ke C1 = 0,707106781186548 Jarak PE120502027 ke C2 = 2,68328157299975 Jarak PE120502027 ke C3 = 1,25 Jarak PE120502028 ke C1 = 0,707106781186548 Jarak PE120502028 ke C2 = 3,25576411921994 Jarak PE120502028 ke C3 = 2,13600093632938 Jarak PE120502046 ke C1 = 1,58113883008419 Jarak PE120502046 ke C2 = 1,84390889145858 Jarak PE120502046 ke C3 = 1,03077640640442 Jarak PE120503023 ke C1 = 3,53553390593274 Jarak PE120503023 ke C2 = 1,34164078649987 Jarak PE120503023 ke C3 = 2,46221445044903 Jarak PE120503024 ke C1 = 0,707106781186548 Jarak PE120503024 ke C2 = 4,04969134626332 Jarak PE120503024 ke C3 = 2,65753645318366 Jarak PE120516011 ke C1 = 2,54950975679639 Jarak PE120516011 ke C2 = 1,26491106406735 Jarak PE120516011 ke C3 = 1,60078105935821 Jarak PE120517020 ke C1 = 2,91547594742265 Jarak PE120517020 ke C2 = 1,61245154965971 Jarak PE120517020 ke C3 = 1,03077640640442

192

Jarak PE120517048 ke C1 = 4,94974746830583 Jarak PE120517048 ke C2 = 1,89736659610103 Jarak PE120517048 ke C3 = 3,01039864469807 Tabel 4.52 Anggota Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Anggota Cluster C3 Baru Baru Baru PE120501016 PE120401005 PE120501003 PE120502027 PE120501026 PE120502023 PE120502046 PE120502028 PE120503023 PE120516011 PE120517020 PE120503024 PE120517048

Karena anggota pada ke 3 cluster baru tersebut tidak berubah jika dibandingkan dengan cluster lama (pada iterasi 1), maka perhitungan diberhentikan dan dari 3 cluster yang ada maka dibandingkan, mana cluster yang memiliki nilai centroid terbesar. C1(x,y) = (1.5 , 0.5) C2(x,y) = (4.4 , 2.2) C3(x,y) = (2.75 , 2) Jadi cluster dengan nilai centroid terbesar adalah cluster C2. Karena C2 terbesar maka C2 adalah cluster yang potensial, artinya, anggota dari cluster C2 adalah pelanggan–pelanggan yang potensial untuk diberikan promosi (Tabel 4.53). Tabel 4.53 Pelanggan Potensial Anggota Cluster C2 Baru ID Pelanggan Nama Pelanggan PE120501003 Betsy Buxer PE120501026 Ishi Masaaki Shiraishi Wendell Carlisle PE120503023 Bharathi PE120516011 William G Brohier PE120517048

193

Gambar 4.78 Daftar Pelanggan Potensial Sistem

Jika dilihat dari keluaran dari sistem atau program pada gambar 4.78 dibandingkan dengan hasil cara manual pada tabel 4.52 maka dapat dikatakan bahwa perhitungan metode K-Means dalam sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata tepat atau sesuai dengan cara metode tersebut.

C. Analisa Perbandingan Uji Coba Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Dengan Tanpa Mengunakan Metode K-Means Clustering Perbandingan uji coba penggunaan metode k-means dengan tanpa menggunakan

metode

pada

PT.

Bali

Sinar

Mentari

dilakukan

untuk

membandingkan keluaran sistem terhadap pelanggan-pelanggan yang akan dipromosikan. Dengan memilih paket wisata Ahimsa Badung 2D, berikut hasil perbandingannya :

Tabel 4.54 Data Pelanggan Sebelum Sistem Jumlah Paket Wisata ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) (Y) PE120401005 1 1 PE120501003 4 2

194

ID Pelanggan

Jumlah Hotel (X)

PE120501016 PE120501026 PE120502023 PE120502027 PE120502028 PE120502046 PE120503023 PE120503024 PE120516011 PE120517020 PE120517048

2 4 3 2 2 3 5 1 4 3 5

Jumlah Paket Wisata (Y) 2 3 2 1 0 1 1 0 1 3 4

Tabel 4.55 Data Pelanggan Sesudah Sistem 2 Cluster Jumlah Paket Wisata ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) (Y) PE120501003 4 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120503023 5 1 PE120516011 4 1 PE120517020 3 3 PE120517048 5 4 Tabel 4.56 Data Pelanggan Sesudah Sistem 3 Cluster Jumlah Paket Wisata ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) (Y) PE120501003 4 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120503023 5 1 PE120516011 4 1 Tabel 4.57 Perbandingan Dengan dan Tanpa K-Means Tidak Menggunakan Metode Menggunakan Metode Semua pelanggan memperoleh Pelanggan yang potensial saja promosi

yang memperoleh promosi

Promosi tidak tepat sasaran

Promosi tepat sasaran

Dari perbandingan tabel 4.54 dengan tabel 4.55 serta tabel 4.56 dan melihat tabel 4.57 bisa disimpulkan bahwa setelah menggunakan Sistem

195

Pengelompokan Pelanggan Potensial Menggunakan Metode K-Means Untuk Promosi Paket Wisata dapat menghasilkan pelanggan yang potensial untuk membeli paket wisata yang akan di promosikan sehingga promosi menjadi tepat sasaran.

D. Analisa Uji Coba Hasil Kuisioner Uji coba berikut yaitu uji coba pada kasus nyata yang terjadi di perusahaan tepatnya di PT. Bali Sinar Mentari, data yang digunakan adalah data yang berasal dari 2 responden selaku bagian operasional dan 1 responden selaku manajer. Berikut adalah hasil dari kuesioner tersebut : Tabel 4.58 Rekap Hasil Kuesioner Bagian Operasional 5 3 1 4 2 Pertanyaan (Sangat (Cukup (Sangat Total (Baik) (Kurang) Baik) Baik) Kurang) 1 10 10 2 5 4 9 3 5 4 9 4 5 4 9 5 8 8 6 10 10 7 5 4 9 8 10 10 9 10 10 10 5 4 9 11 10 10 12 5 4 9 13 8 8 14 5 4 9 15 10 10 16 10 10 17 8 8 18 5 4 9 19 5 4 9 20 5 4 9 Total

Skor 100% 90% 90% 90% 80% 100% 90% 100% 100% 90% 100% 90% 80% 90% 100% 100% 80% 90% 90% 90% 88%

196

Tabel 4.59 Rekap Hasil Kuesioner Bagian Manajer Operasional 5 3 1 4 2 Pertanyaan (Sangat (Cukup (Sangat Total (Baik) (Kurang) Baik) Baik) Kurang) 1 5 5 2 5 5 3 5 5 4 4 4 5 4 4 6 4 4 7 5 5 8 5 5 9 5 5 10 4 4 11 5 5 12 5 5 13 4 4 14 5 5 15 5 5

Skor 100% 100% 100% 80% 80% 80% 100% 100% 100% 80% 100% 100% 80% 100% 100% 93%

Total

Menurut Paul Hague (Hague, 1993), rumus untuk mengitung nilai kolom ‘Total’ dan ‘Skor’ adalah sebagai berikut : Total

=

∑

(jumlah

orang

*

bobot

nilai)...................................................................(4.1) Jumlah orang disini berarti beberapa responden yang memilih nilai tertentu dari pertanyaan yang diajukan. Sedangkan bobot nilai adalah rentang nilai antara 5 – 1, dimana 5 adalah sangat baik dan 1 adalah sangat kurang. Hasil dari jumlah orang dikali dengan bobot nilai akan menghasilkan nilai total, dimana total tersebut akan digunakan untuk menghitung skor akhir. Skor =

197

Contoh, untuk pertanyaan nomor 1 yaitu “Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data pelanggan?”, jika skor akhir dari pertanyaan tersebut adalah 100%, termasuk kedalam interpretasi sangat baik (sesuai dengan tabel kriteria interpretasi skor pada Tabel 4.60), yang berarti bahwa rata-rata responden beranggapan bahwa “Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data pelanggan?” terbilang bermanfaat, sesuai dengan skor akhir yang dihasilkan dari hasil rekap angket. Tabel 4.60 Kriteria Interpretasi Skor Jangkaun Skor Interpretasi Antara 0% - 20% Tidak Baik Antara 21% - 40% Kurang Baik Antara 41% - 60% Sedang Antara 61% - 80% Baik Antara 81% - 100% Sangat Baik Tabel 4.60 menjelaskan interpretasi dari tiap nilai pada kolom ‘Skor’ pada Tabel 4.58 dan Tabel 4.59. Berikut adalah kesimpulan dari kuesioner ini:

No 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Tabel 4.61 Kesimpulan Kuesioner Bagian Operasional Pertanyaan Skor Interpretasi Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 100% Sangat Baik dan menghapus data pelanggan? Apakah sistem dapat menampilkan semua 90% Sangat Baik data pelangggan? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 90% Sangat Baik dan menghapus data hotel? Apakah sistem dapat menampilkan semua 90% Sangat Baik data hotel? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 80% Baik dan menghapus data kamar? Apakah sistem dapat menampilkan semua 100% Sangat Baik data kamar? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 90% Sangat Baik dan menghapus data transport? Apakah sistem dapat menampilkan semua 100% Sangat Baik data transport? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 100% Sangat Baik dan menghapus data kendaraan? Apakah sistem dapat menampilkan semua 90% Sangat Baik data kendaraan?

198

No 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17 18 19 20

No 1. 2. 3. 4. 5. 6.

7. 8.

9.

Pertanyaan Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data restoran? Apakah sistem dapat menampilkan semua data restoran? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data menu? Apakah sistem dapat menampilkan semua data menu? Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data objek wisata? Apakah sistem dapat menampilkan semua data objek wisata? Apakah sistem dapat menyimpan semua data transaksi? Apakah sistem dapat menampilkan semua data transaksi? Apakah sistem dapat menampilkan laporan transaksi sesuai kriteria yang di pilih? Apakah sistem dapat mencetak laporan transaksi sesuai kriteria yang di pilih? RATA-RATA

Skor 100%

Interpretasi Sangat Baik

90%

Sangat Baik

80%

Baik

90%

Sangat Baik

100%

Sangat Baik

100%

Sangat Baik

80%

Baik

90%

Sangat Baik

90%

Sangat Baik

90%

Sangat Baik

88%

Sangat Baik

Tabel 4.62 Kesimpulan Kuesioner Bagian Manajer Operasional Pertanyaan Skor Interpretasi Apakah sistem dapat menyimpan, merubah 100% Sangat Baik dan menghapus data paket wisata? Apakah sistem dapat menampilkan semua data 100% Sangat Baik paket wisata? Apakah sistem dapat menyimpan dan 100% Sangat Baik menghapus data kamar pilihan? Apakah sistem dapat menyimpan dan 80% Baik menghapus data menu pilihan? Apakah sistem dapat menyimpan dan 80% Baik menghapus data objek wisata pilihan? Apakah sistem dapat menampilkan data kamar 80% Baik pilihan, menu pilihan dan objek wisata pilihan? Apakah sistem dapat melakukan pemilihan 100% Sangat Baik paket wisata yang akan dipromosikan? Apakah sistem dapat melakukan penyeleksian 100% Sangat Baik pelanggan sesuai paket wisata yang akan dipromosikan? Apakah sistem dapat melakukan 100% Sangat Baik pengelompokan pelanggan potensial sesuai jumlah cluster yang diisi?

199

No 10. 11. 12. 13. 14. 15.

Pertanyaan Apakah sistem dapat melakukan pengiriman email ke pelanggan-pelanggan potensial? Apakah sistem dapat menampilkan laporan paket wisata sesuai kriteria yang di pilih? Apakah sistem dapat mencetak laporan paket wisata sesuai kriteria yang di pilih? Apakah sistem dapat menampilkan history semua data promosi? Apakah sistem dapat menampilkan laporan promosi sesuai kriteria yang di pilih? Apakah sistem dapat mencetak laporan promosi sesuai kriteria yang di pilih? RATA-RATA

Skor 80%

Interpretasi Baik

100%

Sangat Baik

100%

Sangat Baik

80%

Baik

100%

Sangat Baik

100%

Sangat Baik

93%

Sangat Baik

Dari Kesimpulan pada Tabel 4.61 dan Tabel 4.62 dapat disimpulkan secara garis besar : 1. Rata-Rata skor untuk Tabel 4.61 pada bagian operasional adalah 88% yang berarti responden memiliki interpretasi yang sangat baik untuk sistem yang digunakan. 2. Rata-Rata skor untuk Tabel 4.62 pada bagian manajer operasional adalah 93% yang berarti responden memiliki interpretasi yang sangat baik untuk sistem yang digunakan. 3. Rata-rata skor untuk keseluruhan bagian adalah 90,5% yang berarti sistem sudah berjalan sesuai dengan responden butuhkan.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. rancangan atau desain sistem yang telah dibuat. Aplikasi yang dibuat akan

Recommend Documents