bab iii metodologi penelitian 3.1 analisis kebutuhan
TRANSCRIPT
16
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan dilakukan untuk membantu peneliti mengumpulkan informasi
serta data untuk mendukung penelitian. Informasi yang didapatkan dari hasil
mengunjungi website resmi dari merk yang sudah dipilih.
Dalam penelitian ini, dibutuhkan dua jenis pengumpulan data. Yang pertama, data
yang diambil dari survei terhadap responden berdasarkan pertanyaan-pertanyaan yang
disajikan di dalam kuesioner. Sedangkan data yang kedua adalah berupa data yang
diperoleh dari website resmi.
Pengumpulan data awal dilakukan adalah dengan penyebaran kuesioner secara
random sampling. Isi kuesioner berupa pertanyaan sebagai berikut:
a) Umur
b) Jenis Kelamin
c) Merk Sepeda
d) Jenis Sepeda
e) Harga Sepeda
f) Dan lain-lain
Isi kuesioner terlampir.
Pengumpulan data yang kedua diperoleh dengan cara web-scraping kemudian di
input manual ke dalam database. Sumber data diambil dari website resmi:
a) www.united.com
17
b) www.brompton.com
c) www.polygonbikes.com
d) www.pacific-bike.com
Untuk mengolah dan menganalisa data dibutuhkan perangkat lunak berupa:
a) Google Chrome
b) Sublime Text 3
c) XAMPP
d) MySQL
e) Powerdesigner
f) Draw.io
3.2 Perancangan Aplikasi
Perancangan aplikasi rekomendasi dijabarkan menjadi beberapa bentuk yaitu Data
Flow Diagram (DFD), Flowchart, Entity Relationship Diagram (ERD), database
schema, struktur tabel, dan rancangan tampilan antarmuka.
3.2.1 Data Flow Diagram
Data Flow Diagram (DFD) merupakan proses yang menggambarkan bagaimana
data berasal dan bertujuan di suatu sistem, penyimpanan data, proses yang terjadi untuk
menghasilkan data, dan interaksi antar data (Wibowo et al., 2014). Data Flow Diagram
terbagi menjadi beberapa tahap diagram yaitu DFD level 0 atau context diagram, DFD
level 1, DFD level 2, DFD level 3, dan seterusnya. Berikut ini merupakan Data Flow
Diagram yang menjelaskan bagaimana proses berjalannya data di dalam penelitian ini.
Gambar 3.1 merupakan DFD Level 0 atau DFD Context Diagram dari Sistem
Rekomendasi Pemilihan Sepeda Berbasis Web Menggunakan Metode Item-Based
18
Clustering Hybrid. DFD ini menggambarkan aliran data secara keseluruhan yang ada di
sistem. Terdapat dua entitas yaitu User, dan Web.
Gambar 3.1 DFD Context Diagram
Gambar 3.2 DFD Level 1
19
Gambar 3.2 merupakan DFD Level 1 dari Sistem Rekomendasi Pemilihan Sepeda
Berbasis Web Menggunakan Metode Item-Based Clustering Hybrid. Pada DFD ini
terdapat proses mengelola katalog, mengelola kriteria, mengelola rating, dan mengelola
komentar, mengelola username.
Terdapat dua tabel pada database yang akan digunakan. Tabel sepeda yang berisi
katalog-katalog dari sepeda yang nantinya akan dimunculkan pada website dan user dapat
memilih katalog tersebut dan tabel rating akan menyimpan komentar, rating dan
username dari user.
Gambar 3.3 DFD Level 2 Mengelola Kriteria
Gambar 3.3 merupakan DFD Level 2 mengelola kriteria, DFD ini terdapat empat
proses yaitu menghapus kriteria, memilih kriteria, menambah kriteria, dan mengubah
kriteria. Pada dfd ini semua kriteria akan terhubung ke tabel modelsepeda pada database.
User dapat memilih kriteria yang diinginkan seperti merk sepeda, kategori sepeda, dan
budget yang diinginkan.
20
Gambar 3.4 DFD Level 2 Mengelola Katalog
Gambar 3.4 merupakan DFD Level 2 mengelola katalog yang akan dipilih user,
proses yang berlangsung adalah menghapus katalog, memilih katalog, menambah
katalog, dan mengubah katalog. Semua katalog akan terhubung dengan tabel sepeda pada
database. User dapat memilih katalog sepeda yang ingin dilihat. Dan semua data untuk
katalog sepeda didapat dari webscrapping di website resmi dealer.
3.2.2 Flowchart
Gambar 3.5 adalah Flowchart Menu Utama, User dapat memilih beberapa fitur
seperti bandingkan, katalog sepeda dan kriteria. Pada saat user memilih katalog maka
akan dimunculkan detail dari katalog yang sudah dipilih oleh user. Jika user ingin
membandingkan dua katalog maka user hanya perlu untuk memilih tombol bandingkan.
Pada menu bandingkan akan ditampilkan hasil perbandingan dari dua katalog yang telah
dipilih user. User dapat memilih kriteria yang sesuai dengan keinginan user sehingga
katalog yang akan dimunculkan hanya berdasarkan dari pilihan kriteria user.
21
Gambar 3.5 Flowchart Menu Utama
22
Gambar 3.6 merupakan flowchart dari page review. Pada saat user memilih
Tambah Review maka popup untuk menambahkan review akan muncul. User dapat
memasukan username, rating, dan komentar selanjutnya data tersebut akan dimasukan
kedalam database.
Gambar 3.6 Flowchart Review
.
23
3.2.3 Entity Relationship Diagram
Gambar 3.7 Entity Relationship Diagram
Gambar 3.7 merupakan Entity Relationship Diagram yang digunakan dalam
sistem rekomendasi pemilihan sepeda berbasis web menggunakan metode Item-
Based Clustering Hybrid.
24
3.2.4 Database Schema
Gambar 3.8. Database Schema
Gambar 3.8 merupakan database schema dari sistem rekomendasi pemilihan
sepeda berbasis web menggunakan metode Item-Based Clustering Hybrid.
3.2.5 Struktur Tabel
1) Tabel merksepeda
25
Tabel merksepeda berfungsi untuk menyimpan merk dari sepeda. Merk
sepeda yang dipakai adalah United, Polygonbikes, Brompton, dan Pacific. Tabel
3.1 dibawah merupakan data dari tabel merksepeda.
Tabel 3.1 Struktur Tabel merksepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 merkID int(5) Primary Key,
2 merkNama Varchar(50) Merk dari sepeda
2) Tabel sepeda
Tabel sepeda berfungsi untuk menyimpan ID dari setiap model,tipe,warna
dan merk sepeda. Tabel 3.2 dibawah merupakan data dari tabel sepeda.
Tabel 3.2 Struktur Tabel sepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 sepedaID int(5) Primary Key,
2 modelID int(5) Foreign Key,
3 tipeID int(5) Foreign Key,
4 warnaID int(5) Foreign Key,
5 merkID int(5) Foreign Key,
6 sort_order int(5) Untuk menampilkan prioritas
item
3) Tabel modelsepeda
Tabel modelsepeda berfungsi untuk menyimpan detail dari setiap sepeda.
Data tersebut akan di input oleh admin. Tabel 3.3 dibawah merupakan data dari
tabel modelsepeda.
Tabel 3.3. Struktur Tabel modelsepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 modelID int(5) Primary Key,
2 modelNama Varchar(50) Nama Model Sepeda
3 kategori Varchar(50) Kategori sepeda
4 harga Varchar(30) Tahun Pengeluaran
Sepeda
5 tahun Varchar(5) Tahun Sepeda
6 berat Varchar(10) Berat Sepeda
26
7 ukuran_frame Varchar(10) Ukuran frame sepeda
8 ukuran_ban Varchar(10) Ukuran ban (inch)
9 jenis_suspensi Varchar(100) Jenis Suspensi Sepeda
10 fork_suspensi Varchar(100) Suspensi Depan
11 rear_suspensi Varchar(100) Suspensi Belakang
12 frame_set Varchar(100) Bahan frame sepeda
13 stem Varchar(100) Penghubung Handle
dan frame
14 seatpost Varchar(100) Penyangga Saddle
15 handlebars Varchar(100) Handle Sepeda
16 saddle Varchar(100) Jok Sepeda
17 rem_depan Varchar(100) Rem depan sepeda
18 rem_belakang Varchar(100) Rem Belakang sepeda
19 shifter Varchar(100) Tuas Pemindah Gigi
20 chain Varchar(100) Rantai sepeda
21 rear_derailleur Varchar(100) Komponen pemindah
gigi
22 crank_set Varchar(100) Penggerak rantai
23 cassette Varchar(100) Kumpulan sprocket
24 bottom_bracket Varchar(100) Alat untuk
menggabungkan
crankset dan frame
25 rim Varchar(100) Velg sepeda
26 front_hub Varchar(100) Bearing roda depan
27 rear_hub Varchar(100) Bearing roda
belakang
28 tires Varchar(100) Jenis ban
4) Tabel ratingsepeda
Tabel ratingsepeda berfungsi untuk menyimpan rating dan komentar dari
setiap review sepeda yang akan diinput oleh user. Tabel 3.4 dibawah merupakan
data dari tabel ratingsepeda.
Tabel 3.4 Struktur Tabel ratingsepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 ratingID int(5) Primary Key
2 sepedaID int(5) Primary Key
3 rating Varchar(10) Rating yang telah diinput user
4 komentar Varchar(300) Komentar yang telah diinput user
5 username Varchar(50) Nama user yang menambahkan
review
27
5) Tabel jenissepeda
Tabel jenissepeda berfungsi untuk menyimpan jenis dari setiap sepeda.
Tabel 3.5 dibawah merupakan data dari tabel jenissepeda.
Tabel 3.5 Struktur Tabel jenissepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 jenisID int(5) Primary Key,
2 jenisNama Varchar(30) Jenis dari sepeda
6) Tabel warnasepeda
Tabel warnasepeda berfungsi untuk menyimpan data dari warna sepeda
per sepedaID. Tabel 3.6 dibawah merupakan data dari tabel warnasepeda.
Tabel 3.6 Struktur Tabel warnasepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 warnaID int(5) Primary Key,
2 warnaNama Varchar(30) Warna dari sepeda
7) Tabel gambarsepeda
Tabel gambarsepeda berfungsi untuk menyimpan data dari gambar per
sepedaID. Tabel 3.7 dibawah merupakan data dari tabel gambarsepeda.
Tabel 3.7 Struktur Tabel gambarsepeda
No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan
1 gambarID int(5) Primary Key,
2 sepedaID Int(5) Primary Key
3 sourcegambar Varchar(100) Path dari sepeda di folder
28
3.2.6 Rancangan Antarmuka
Berikut ini adalah rancangan tampilan antarmuka sistem rekomendasi
pemilihan sepeda berbasis web menggunakan metode Item-Based Clustering
Hybrid yang digambarkan sebagai berikut.
Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Home
Pada Gambar 3.9 merupakan rancangan tampilan antarmuka untuk halaman
home. Terdapat tombol bandingkan yang akan membawa user ke halaman
bandingkan dimana terdapat dua katalog yang dibandingkan. Terdapat pula katalog
sepeda yang dapat dilihat. User dapat memilih kriteria sepeda sesuai dengan
keinginan user. Kriteria yang dapat dipilih adalah merk, jenis, dan range harga.
29
Gambar 3.10 Rancangan Tampilan Detail Sepeda
Gambar 3.10 merupakan tampilan ketika user memilih salah satu katalog
sepeda. Terdapat pilihan spesifikasi dan review. Spesifikasi adalah detail dari
sepeda tersebut dan di bagian review user dapat melihat dan menambah komentar
serta rating. User juga dapat menambah sepeda ke menu bandingkan.
Gambar 3.11 Rancangan Tampilan Review
30
Gambar 3.11. merupakan rancangan tampilan dari halaman review. Di
halaman ini user dapat menambah komentar dan rating. User juga dapat melihat
review-review yang telah dimasukan oleh user lain.
Gambar 3.12 Rancangan Tampilan Tambah Review
Gambar 3.12 merupakan rancangan tampilan ketika user memilih tombol
tambah review.
31
Gambar 3.13 Rancangan Tampilan Bandingkan
Gambar 3.13 merupakan tampilan yang akan muncul pada saat user
memilih menu bandingakn. Data yang akan keluar adalah hasil dari pilihan dua
sepeda yang sudah dipilih user.
Gambar 3.14 Rancangan Tampilan Admin Side
32
Gambar 3.14 merupakan rancangan tampilan pada admin side. Terdapat
beberapa menu seperti menu tambah katalog, menu edit katalog dan menu hapus
katalog.
3.3 Implementasi Aplikasi
3.3.1 Implementasi Tampilan Antarmuka
Tampilan halaman antarmuka yang ada di sistem rekomendasi pemilihan
sepeda menggunakan metode Item-Based Clustering Hybrid.
Gambar 3.15 Halaman Awal
Gambar 3.15 merupakan halaman awal dari sistem rekomendasi ini. Pada
halaman ini terdapat tombol bandingkan pada header untuk berpindah ke halaman
bandingkan. Terdapat juga tombol filter dan kriteria yang dapat dipilih user. User
33
juga dapat memilih katalog yang diinginkan dan akan dialihkan ke halaman detail
sepeda sesuai dengan katalog yang dipilih.
Gambar 3.16 Halaman Detail Sepeda
Gambar 3.16 merupakan halaman detail sepeda yang telah dipilih
sebelumnya oleh user. Terdapat tombol bandingkan, spesifikasi dan review.
Tombol bandingkan berfungsi untuk memasukan sepeda ke dalam perbandingan
dua katalog sepeda. Tombol bar review digunakan untuk melihat review dari user
lainnya.
34
Gambar 3.17 Halaman Review
Gambar 3.17. merupakan halaman pada saat tombol review dipilih. User
dapat melihat review dari orang lain dan menambah review.
Gambar 3.18 Tambah Review
Gambar 3.18s merupakan popup yang akan muncul pada saat tombol
Tambah Review dipilih. User dapat memasukan username, rating dan komentar.
35
Gambar 3.19 Halaman Bandingkan
Gambar 3.19 merupakan halaman bandingkan yang akan muncul saat user
memilih dua katalog yang akan di bandingkan. User dapat melihat perbandingan
spesifikasi dari dua jenis sepeda.
3.4 Pengujian dan Evaluasi
Berikut adalah potongan source code yang digunakan dalam pembuatan
sistem rekomendasi pemilihan sepeda menggunakan metode Item-Based Clustering
Hybrid.
Gambar 3.20 adalah potongan kode untuk memasukan data ke dalam
klaster, terdapat 12 klaster yang digunakan. Value klaster merupakan data asumsi
dimana jika item a masuk ke dalam grup maka akan diisi value 1 dan jika tidak akan
diisi 0.
36
Gambar 3.20 Memasukan data ke Klaster
Gambar 3.21 adalah potongan kode untuk menghitung rata-rata dari tiap
Klaster berdasarkan data yang didapat pada Gambar 3.22.
Gambar 3.21 Potongan Kode Menghitung rata-rata dari Klaster
Gambar 3.22 adalah potongan kode untuk menghitung similarity dari setiap
item pada group item matriks, berdasarkan rumus Adjusted Cosine Similarity.
37
Gambar 3.22 Potongan Kode Menghitung Similarity group rating matriks
Gambar 3.23 adalah potongan kode untuk menghitung similarity dari setiap
item pada rating matriks, berdasarkan rumus Pearson Correlation-based Similarity.
38
Gambar 3.23 Potongan Kode Menghitung Similarity item rating matriks
Gambar 3.24 adalah potongan kode untuk menghitung total user similarity
menggunakan hasil yang didapat pada similarity group rating matriks dan similarity
item rating matriks dengan Linear Combination.
39
Gambar 3.24 Total User similarity dengan linear combination
Gambar 3.25 adalah potongan kode untuk menghitung prediksi dari suatu
item beradasarkan item group matriks dan hasil dari similarity pada gambar 3.26.
Kemudian dilakukan sorting untuk melihat urutan rating.
Gambar 3.25 Prediksi Rating