ISSN : 2302-450X
PROSIDING
SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & APLIKASINYA 2015
“INOVASI TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI DALAM MENUNJANG TECHNOPRENEURSHIP” Bali, 23 Oktober 2015
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
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
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:
[email protected],
[email protected] 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
melakukan kisaran target pasar menjadi lebih luas. Ecommerce 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
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 ecommerce penjualan menjadi lebih mudah untuk 542
I Wayan Gede Purwa Darmaja, Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering Pada Penjualan Plakat
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 memorybased 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.
Input dari User -Rating -Catatan Transaksi
Metode Rekomendasi
Output Prediksi
Respon
Cara Penyajian
Toko Online (E-commerce)
Rekomendasi
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. 543
ISSN : 2302 – 450X
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 1 2 3 4 5 6
544
Kebutuhan Dapat melakukan registrasi, login dan logout Dapat memberikan rating pada produk plakat Mampu memberikan rekomendasi yang telah dikalkulasi oleh sistem Mampu menampilkan visualisasi untuk plakat Menyimpan data dan infomasi untuk produk plakat baru dan memasukkan kedalam galeri 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 diupdate 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
Tidak
Ya Update ui
Insert ui
Set item based CF?
Ya Menghitung Similaritas Menghitung prediksi
Tidak
Update tabel model item
Selesai
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
2.7 Perancangan DFD Data flow diagram adalah teknik grafis yang menggambarkan aliran dan perubahan data dari input menjadi output. (Pressman. 1997:309)
Start
User Browsing
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.
Logged item
YA
Jumlah rating >0 Login Pemberian Rating Pembelian Item
TIDAK YA
USER Login sukses Rekomendasi Item Daftar Pembelian
Beri rekomendasi
End
alamat
Telepon
Admin
Password
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 user
1
Prediksi category
Data Rating dan Data Rekomendasi Data Rating dan Data Rekomendasi
Data Item
Data Rekomendasi 1.2 REKOMEN DASI ITEM
Data Rekomendasi
Data Item
Links Rekomendasi
Data Item
Data Pembelian Data Item
Data Item
Data Item
1.4 UPDATE ITEM
DataData Item Item
Telepon
Data Item
Data Pembelian Data Pembelian
Data Pembelian Data Pembelian
Bahan dasar
Email
Kata – kata
1.3 DAFTAR PEMBELIA N
Data Pembelian
Bahan tulisan
Pembaya ran
Kodeid
Nama
Pembelian
M
Pembelian item
Kode_pe mbelian
Userid
ADMIN
Data Admin
Data Pembelian
Similarit as
1
Links rekomendasi
1
Links rekomendasi
Descripti on
Itemid name Picture N
Data Admin
Data Admin
Data User
itemid2
Itemid1
category
M Item
N
Itemrating
1.1 LOGIN
Data User
1
User ZIpcode
Userid
Data Admin
USER
Update item
Itemid Usernam e
Category
Rating
Data Admin
Data User Data USer
Itemid Userid Alamat
Telpon
ADMIN Daftar Item Daftar Pembelian
2.7.2
2.6 Perancangan ERD Entity relationship diagram pada aplikasi ini terdiri dari beberapa entitas, antara lain: Entity relationship diagram dapat dilihat pada Gambar 4.
Password
Update Item Cek Daftar Pembelian
Gambar 5. DFD level 0
Gambar 3. Flowchart Pemberian Rekomendasi
Usernam e
0. APLIKASI ECOMMERCE SISTEM REKOMENDASI PENJUALAN PLAKAT
Gambar 6. DFD Level 1 2.7.3
Gambar 4. ERD Sistem Rekomendasi Penjualan Plakat
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.
545
ISSN : 2302 – 450X
Data Item
2.1.1 RATING ITEM
Testing and Debugging dengan tujuan untuk menguji aplikasi secara fungsional yang mencari ada kesalahan dan memperbaiki kesalahan.
Data Item
Data Item
USER
4
2.1.2 PERBANDI NGAN ITEM
Links Rekomendasi
Links Rekomendasi
HASIL UJI COBA
Data Item
2.1.3 Rekomendasi ITEM
Links Rekomendasi
Gambar 7. DFD Level 2 Rekomendasi Item
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.
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.
Data Item
2.2.1 DAFTAR ITEM
USER
Data Pembelian
Data Item
Data Item
Data Item
2.2.2 PEMBELIAN
Data Pembelian
Data Pembelian
Tabel 2. Data Rating Produk untuk tiap User Pat ung
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
Kay u kota k
Plastik kotak
Plastik Berbentuk
Kayu kotak milka
Rata - rata rating user
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. 546
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
-0.18
Piring tulis plastik Piring tulis plastik Piring tulis plastik Kayu berbentuk Kayu berbentuk Kayu berbentuk Kayu berbentuk kayu kotak
-0.68
kayu kotak
0.92
kayu kotak
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 Patung Patung Patung Patung Patung Patung Patung Patung Kotak tulis milka Kotak tulis milka Kotak tulis milka Kotak tulis milka Kotak tulis milka Kotak tulis milka Kotak tulis milka Piring tulis milka Piring tulis milka Piring tulis milka Piring tulis milka Piring tulis milka Piring tulis milka Piring tulis plastik Piring tulis plastik
Produk 2 Kotak tulis milka Piring tulis milka Piring tulis plastic Kayu berbentuk kayu kotak Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka Piring tulis milka Piring tulis plastik Kayu berbentuk
Nilai Kemiripan (similaritas)
-0.15 -0.79 -0.12 0.32 -0.80 1.00 0.04 -0.62
kayu kotak
1.00
Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka Piring tulis plastik Kayu berbentuk
0.14 -0.81 -0.93 -1.00
Plastik kotak plastik berbentuk
-0.92
kayu kotak
-0.51
-0.15 -0.79
Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka plastik berbentuk Kayu Kotak milka Kayu Kotak milka
0.69 -0.29 -0.03 1 -0.39 0.98 -0.93 0.47 -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. ∑ ∑
|
|
-0.44
kayu kotak
0.51
Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka Kayu berbentuk
1.00
kayu kotak
Plastik kotak
Plastik kotak plastik berbentuk Kayu Kotak milka
-0.38
Setelah semua selesai dihitung maka diperoleh hasil prediksi seperti tabel 4.
1.00 -0.72 -0.71 547
ISSN : 2302 – 450X
Tabel 4. Hasil Perhitungan Prediksi User
Produk
Prediksi
1 1 1 2
kotak tulis milka Piring tulis plastik Plastik kotak Piring tulis plastik
-1.58 0.37 0.86 -0.57
2 2 3 3 3 4
kayu kotak Kayu kotak milka kotak tulis milka Plastik kotak Kayu kotak milka Patung
-0.33 8.07 -0.16 0.14 6.55 -0.51
4
Piring tulis milka
0.80
4 4 5 5 5 5 5 6 7 7 7 7 7
Kayu kotak Plastik Berbentuk kotak tulis milka Piring tulis milka Kayu Berbentuk Plastik kotak Kayu kotak milka Piring tulis milka kotak tulis milka Piring tulis plastik Kayu kotak Plastik Berbentuk Kayu kotak milka
1.08 2.95 0.44 -0.93 -1.54 -0.39 6.74 -0.36 -0.01 -1.43 0.08 1.52 -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 548
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
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
[3] [4]
[5]
[6]
Recommender System dengan Metode ItemBased Collaborative filtering”. Kursor 3, 1. Pressman, R.S. 1997. Software Engineering A Practitioner's Approach (4th ed.). New York: McGraw-Hill. Sanjoyo, Purwanto. 2009. ”Pembangunan Perangkat Lunak Sistem Rekomendasi Bursa Elektronis Telepon Genggam”. Tesis, Insitut Teknologi Bandung. Bandung. Uyun, Showfwatul., Fahrurrozi, Imam., dan Mulyanto, Agus. Februari 2011. ”Item Collaborative Filtering Untuk Rekomendasi Pembelian Buku Secara Online”. JUSI 1, 1. Xu, Guandong, Zhang, Yanchun, dan Li, Lin. 2010. Web mining and Social Networking. New York: Springer.
549