Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori Dalam ...repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/47485/1/KHAIRATIN-FST.pdf · Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma

Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori

Dalam Aplikasi Reservasi Tiket Berbasis Web

(Studi Kasus: Pulau Tidung - Kali Adem)

Skripsi

Oleh:

Khairatin

11140910000130

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

2019 M / 1440 H

Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori



Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

Oleh:

Khairatin

11140910000130

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

2019 M / 1440 H

Scanned by CamScanner




vUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

Nama : Khairatin

Program Studi : Teknik Informatika

Judul : Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori



ABSTRAK

Algoritma apriori adalah algoritma data mining biasa digunakan untuk

menentukan pola aturan asosiasi penjualan suatu barang tertentu. Pola aturan

asosiasi yang akan terbentuk berdasarkan data masukan penumpang sebelumnya

yang sudah terlebih dahulu menggunakan layanan transportasi kapal laut tersebut.

Data uji yang digunakan diperoleh dari Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm.

Kepulauan Seribu. Pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai parameter

minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar 85%,

diujikan terhadap 6 kapal laut dengan rute perjalanan Pulau Tidung – Kali Adem

maupun sebaliknya, kesimpulan penelitian ini untuk mengetahui pola aturan

asosiasi yang terbentuk sebagai acuan bagi calon penumpang untuk pemilihan

kapal laut yang dilakukan dalam aplikasi reservasi tiket berbasis web

menggunakan algoritma apriori, hasil perhitungan aturan asosiasi terbaik yang

sudah dilakukan penulis terbentuk aturan asosiasi sebanyak 17 aturan dengan lift

ratio > 1 dan nilai confidence sebesar 97%.

Kata Kunci : Algoritma Apriori, minimum support, minimum

confidence, lift ratio

Daftar Pustaka : 27 (Tahun 1991-2018)

Jumlah Halaman : VI BAB +vi Halaman+ 119 Halaman + 30 Gambar + 67

Tabel

viUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

Name : KhairatinStudy Program : Information EngineeringTitle : Selection of Ships Using Apriori Algorithms in Web-

Based Ticket Reservations Applications (Case Study: Tidung Island - Kali Adem)

ABSTRACT

A priori algorithm is a data mining algorithm that is commonly used to determine

the pattern of sales relations for a particular item. The pattern of association

rules that will be formed is based on the data of the previous transportation that

already exists using the sea transportation service. The test data used was

obtained from the Department of Transportation District. Adm. Thousand Islands.

Tests carried out using a minimum parameter value of support of 55% and a

minimum trust value of 85%, tested on 6 ships with Tidung - Kali Adem Island

route and vice versa, the conclusion of this study is to study the research patterns

for ship selection conducted in the application web-based ticket reservations

using a priori algorithm, the results of the calculation of association rules that

have been made by association rule makers are 17 rules with a lift ratio> 1 and a

trust value of 97%.

Keywords : Apriori Algorithm, minimum support, minimum confidence

Bibliography : 27 (1991-2018)number of pages : VI Chapter +vi Page+ 119 Page + 30 picture + 67 Table

viiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas nikmat dan

rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi

ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar

Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan

Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Proses

penyelesaian skripsi ini tidak lepas dari berbagai bantuan, dukungan, saran, dan

kritik yang telah penulis dapatkan, oleh karena itu dalam kesempatan ini peneliti

ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1. Kedua orangtua penulis, serta keluarga besar yang telah mencurahkan

kasih sayang dan selalu memberikan dukungan penuh serta iringan do’a

kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

2. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.

3. Ibu Arini, ST. MT., selaku ketua Program Studi Teknik Informatika juga

sebagai dosen pembimbing II, serta Bapak Feri Fahrianto, M.Sc., selaku

sekretaris Program Studi Teknik Informatika juga sebagai dosen

pembimbing I yang telah sabar selalu memberikan bimbingan, motivasi,

dan arahan kepada penulis sehingga skripsi ini bisa selesai dengan baik.

4. Bapak Teguh selaku narasumber yaitu staf dari Suku Dinas Perhubungan

Kab. Adm. Kepulauan Seribu yang telah membantu untuk memberikan

informasi sehingga penelitian ini bisa selesai, sukses dan lancar.

5. Para wisatawan, masyarakat pulau tidung, dan para pemilik kapal yang

telah membantu untuk memberikan informasi sehingga penelitian ini bisa

selesai, sukses dan lancar.

6. Seluruh Dosen, Staf Karyawan Fakultas Sains dan Teknologi, khususnya

Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan bantuan dan

kerjasama dari awal perkuliahan.

7. Teman - teman seperjuangan Teknik Informatika CCIT angkatan 2014

khususnya TI-A, dan TI-B. Terimakasih buat semua kenangan dan

kebersamaan selama ini

viiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

8. Sahabat baik, teman berbagi cerita, canda tawa bersama semasa kuliah,

Tocil, Alda, Alif, Adi, Ilham Romadhon, Rifal, Romi, Khoko, Adly,

Mahdi, Taufikur, Rakha, Yazid, Umar, Tifany.

9. Teman baik penulis, Anita Fitriyani yang selalu sabar dan setia untuk

selalu mendukung dalam menyelesaikan penulisan ini.

10. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang telah

membantu dalam penyelesaian penulisan skripsi ini.

Akhir kata, penulis menyadari bahwa dalam penyajian skripsi ini masih

jauh dari sempurna. Apabila ada kebenaran dari makalah ini maka kebenaran

tersebut datangnya dari Allah, tetapi apabila ada kesalahan dalam makalah ini

maka kesalahan ini berasal dari penulis. Semoga Allah SWT meridhai segala

usaha kita. Wassalamualaikum Wr. Wb

Jakarta, 12 Februari 2019

Khairatin

11140910000130

ixUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

DAFTAR ISI

LEMBAR PERSETUJUAN.................................................................................. i

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................. ii

PERNYATAAN ORISINALITAS......................................................................iii

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI ................................. iv

ABSTRAK .......................................................................................................... v

ABSTRACT ......................................................................................................... vi

KATA PENGANTAR .......................................................................................vii

DAFTAR ISI ...................................................................................................... ix

DAFTAR GAMBAR.......................................................................................... xi

DAFTAR TABEL .............................................................................................xii

BAB I.................................................................................................................. 1

PENDAHULUAN ............................................................................................... 1

1.1. Latar Belakang ...................................................................................... 1

1.2. Tujuan ................................................................................................... 5

1.3. Manfaat Penelitian................................................................................. 6

1.4. Rumusan Masalah ................................................................................. 6

1.5. Batasan Masalah.................................................................................... 6

1.6. Metodologi Penelitian............................................................................ 7

1.7. Sistematika Penulisan ............................................................................ 8

BAB II................................................................................................................. 9

LANDASAN TEORI........................................................................................... 9

2.1 Data mining........................................................................................... 9

2.2 Algoritma ............................................................................................ 13

2.3 Algoritma Apriori ................................................................................ 14

2.4 Left Ratio............................................................................................. 21

2.5 Reservasi ............................................................................................. 22

2.6 Tiket.................................................................................................... 23

2.7 Kapal (Angkutan Laut) ........................................................................ 24

2.8 Website ............................................................................................... 25

2.9 PHP..................................................................................................... 26

2.10 Basis Data .......................................................................................... 27

xUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

2.11 MySql................................................................................................ 28

2.12 Metode Pengembangan Sistem ............................................................ 30

2.13 Pemodelan Sistem UML (Unified Modelling Language)..................... 33

2.14 Wawancara.......................................................................................... 36

2.15 Observasi............................................................................................. 36

2.15 Studi Pustaka.......................................................................................... 36

2.16 Studi Literatur Sejenis ........................................................................ 37

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ........................................................... 42

3.1. Jenis dan Lokasi Penelitian .................................................................. 42

3.2. Sumber Data........................................................................................ 42

3.3. Pengumpulan Data............................................................................... 42

3.4. Metode Pengembangan Sistem ............................................................ 43

3.5. Kerangka Berpikir ............................................................................... 45

BAB IV ............................................................................................................. 46

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ...................................................... 46

4.1 Fase Perencanaan ................................................................................ 46

4.2 Fase Perancangan ................................................................................ 47

4.3 Preproses ............................................................................................. 62

4.4 Implementasi (Implementation) ........................................................... 71

BAB V .............................................................................................................. 77

HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................................... 77

5.1 Implementasi ....................................................................................... 77

5.2 Pengujian............................................................................................. 82

BAB VI ........................................................................................................... 116

PENUTUP....................................................................................................... 116

6.1 Kesimpulan ....................................................................................... 116

6.2 Saran ................................................................................................. 116

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 118

LAMPIRAN .................................................................................................... 120

xiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3. 1 Kerangka Berpikir ......................................................................... 45

Gambar 4. 1 Usecase Diagram Pemilihan Kapal Laut ........................................ 48

Gambar 4. 2 Activity Diagram Daftar Login ...................................................... 55

Gambar 4. 3 Activity Diagram Login................................................................. 56

Gambar 4. 4 Activity Diagram Cari Jadwal Kapal.............................................. 57

Gambar 4. 5 Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal ............................................ 58

Gambar 4. 6 Activity Diagram Booking tiket ..................................................... 59

Gambar 4. 7 Activity Diagram Edit Data Booking ............................................. 60

Gambar 4. 8 Activity Diagram Hitung Apriori ................................................... 61

Gambar 4. 9 Deployment Diagram Web Pemilihan Kapal Laut.......................... 62

Gambar 4. 11 Langkah Kerja Preproses ............................................................. 63

Gambar 4. 12 Tampilan halaman home.............................................................. 71

Gambar 4. 13 Tampilan halaman Login ............................................................ 73

Gambar 4. 14 Rancangan Interface Booking ..................................................... 73

Gambar 4. 15 Rancangan Interface Verifikasi Data Booking............................. 74

Gambar 4. 16 Rancangan Interface Login Apriori ............................................. 74

Gambar 4. 17 Rancangan Interface Home Apriori............................................. 75

Gambar 4. 18 Rancangan Interface Kumpulan Kamus ...................................... 75

Gambar 4. 19 Rancangan Interface Proses Apriori ............................................. 76

Gambar 4. 20 Rancangan Interface Hasil Apriori ............................................... 76

Gambar 5. 1 Tampilan Login ............................................................................. 77

Gambar 5. 2 Tampilan Menu home.................................................................... 78

Gambar 5. 3 Tampilan Menu Booking ............................................................... 78

Gambar 5. 4 Tampilan Menu Booking ............................................................... 79

Gambar 5. 5 Tampilan Menu Verifikasi Booking............................................... 79

Gambar 5. 6 Tampilan Menu Login Apriori ....................................................... 80

Gambar 5. 7 Tampilan Menu Home Apriori....................................................... 80

xiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata

DAFTAR TABEL

Tabel 4. 1 Definisi Use case Diagram Pemilihan Kapal Laut.............................. 49

Tabel 4. 2 Use case Scenario Daftar login .......................................................... 50

Tabel 4. 3 Use case Scenario Lihat Jadwal Kapal............................................... 51

Tabel 4. 4 Use case Scenario Booking Tiket ...................................................... 51

Tabel 4. 5 Use case Scenario Cari Jadwal Kapal ................................................ 52

Tabel 4. 6 Use case Scenario Edit Data Booking................................................ 52

Tabel 4. 7 Use case Scenario Login ................................................................... 53

Tabel 4. 8 Usecase Scenario Hitung Apriori....................................................... 53

Tabel 4. 9 Data Uji (Sumber: Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung) 62

Tabel 4. 10 data uji apriori ................................................................................. 64

Tabel 4. 11 Kandidat 1-itemset (C1) ................................................................. 65

Tabel 4. 12 Large-itemset 1 (L1)........................................................................ 65

Tabel 4. 13 Kandidat 2-itemset (C2) .................................................................. 66


Tabel 4. 15 Kandidat 3-itemset (C3) .................................................................. 67


Tabel 4. 17 Lanjutan hasil seluruh Large-itemset ............................................... 67

Tabel 4. 18 Aturan hasil perhitungan Confidence............................................... 69

Tabel 4. 19 Total hasil perhitungan Confidence ................................................. 70

Tabel 5. 1 Menu Data Transaksi......................................................................... 81

Tabel 5. 2 Tampilan Proses Apriori.................................................................... 82

Tabel 5. 3 Tampilan Hasil Rule.......................................................................... 82

Tabel 5. 4 Pengujian Sistem Keseluruhan .......................................................... 83

Tabel 5. 5 Data Pengujian Algoritma Apriori ..................................................... 84

Tabel 5. 6 Hasil Percobaan Pengujian 1 ............................................................. 85




Tabel 5. 10 Hasil Percobaan Pengujian 1 ........................................................... 89










Tabel 5. 20 Hasil Percobaan Pengujian 3 ......................................................... 100


xiiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata






Tabel 5. 27Hasil Percobaan Pengujian 5 .......................................................... 109




Tabel 5. 31 Hasil Pengujian ............................................................................. 113

Tabel 5. 32 Rangkuman Hasil Pengujian.......................................................... 114

1UIN Syarif Hidayatullah Jakarata

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Negara Indonesia merupakan negara kepulauan, maka fungsi

angkutan laut sangat penting dalam pembangunan. Sebagai negara

kepulauan yang mempunyai luas sekitar 1,5 juta km2 dengan wilayah laut

empat kali luas daratan, maka sudah sewajarnya bila negara maritim ini

menempatkan perhubungan laut dalam kedudukan yang amat penting

karena dalam wilayah seluas itu tersebar 17.508 pulau, baik besar maupn

kecil dan hampir setengahnya dihuni oleh manusia yang mutlak saling

berhubungan. Mengingat pentingnya transportasi laut, sungai dan

sejenisnya, maka penyediaan sarana prasarana transportasi laut dan sungai

harus dapat mengatasi kebutuhan permintaan akan jasa transportasi secara

efektif dan efisien.

Transportasi merupakan bagian penting dalam hidup masyarakat.

Dewasa ini, transportasi diberbagai kota besar di Indonesia mempunyai

jaringan transportasi umum yang sangat bervariasi, antara lain meliputi

angkutan perkotaan, taksi, kereta api, kapal laut, dan pesawat udara.

Transportasi umum saat ini masih digunakan masyarakat sebagai sarana

untuk menuju suatu tempat walaupun untuk memiliki kendaraan pribadi di

zaman sekarang ini sangatlah mudah.

Pemerintah Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu merupakan

salah satu wilayah administrasi di bawah Pemerintah Provinsi DKI Jakarta.

Secara geografis letak Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu pada

posisi antara 106º19'30" - 106º44'50" Bujur Timur dan 5º10'00" - 5º57'00"

Lintang Selatan. Total luas wilayah Kabupaten Administrasi Kepulauan

Seribu adalah 4.745,62 km2 yang terdiri dari 8,76 km2 daratan, 4.690,85

km2 dan 46 km2, terdiri lebih dari 110 buah pulau. Pemerintahan

Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu dibagi ke dalam 2 Kecamatan,

yaitu Kecamatan Kepulauan Seribu Utara dan Kecamatan Kepulauan Seribu

Selatan. Adapun jumlah kelurahan di Kabupaten Administrasi Kepulauan

Seribu adalah 6 Kelurahan, yaitu Kelurahan Pulau Kelapa, Kelurahan Pulau

2UIN Syarif Hidayatullah Jakarata

Harapan, Kelurahan Pulau Panggang, Kelurahan Pulau Tidung, Kelurahan

Pulau Pari dan Kelurahan Pulau Untung Jawa. (pulauseribu.jakarta.go.id)

Setelah penulis melakukan survey di lokasi pelabuhan Kali Adem,

Jakarta Utara dan juga Pelabuhan Dermaga Pulau Tidung ternyata ada

beberapa permasalahan yang terjadi dalam pelayanan transportasi laut

(kapal laut) di pelabuhan tersebut, yakni penjualan tiket kapal laut masih

menggunakan cara sederhana, dimana para calon penumpang tiket harus

datang langsung ke loket tiket yang ada dipelabuhan dan harus menyiapkan

uang untuk setiap kali pembelian, jika kuota tiket yang ada sudah habis

sesuai dengan kapasitas kapal yang ada, maka calon penumpang tersebut

tidak bias melajutkan untuk melakukan perjalanannya, tentu saja hal ini

akan merugikan calon penumpang yang sudah datang langsung ke

pelabuhan untuk dapat berlibur atau berkunjung dan berwisata ke Pulau

Tidung. Selain itu masalah kurang jelasnya informasi mengenai jadwal

keberangkatan, rute keberangkatan dan juga harga kapal setiap kali

keberangkatan yang ada diloket. Berdasarkan permasalahan yang sudah

diuraikan diatas ada beberapa hal yang ingin penulis sampaikan,

diantaranya:

1. Jika calon penumpang membutuhkan uang kembalian yang banyak,

maka kasir harus menyiapkan uang pecahan yang banyak juga, dan

proses ini tentunya menambah waktu transaksi karena kasir harus

menghitung terlebih dahulu jumlah uang kembaliannya, sedangkan

bagaimana jika banyak pembeli tiket lain sama-sama membayar

dengan uang bernominal besar, sehingga membutuhkan uang

kembalian yang banyak juga dan menghambat proses yang ada.

2. Untuk mendukung efisiensi dalam hal transakaksi pembayaran

disarankan untuk menggunakan sistem transfer/M-Banking, karena

hampir semua orang dari berbagai kalangan saat ini telah

3

3. menggunakan ATM sebagai alat pembayaran, dikarenakan prosesnya

yang cepat dan mudah, sehingga tidak perlu membawa uang yang

cukup banyak untuk bertransaksi secara manual, selain itu juga untuk

keamanan, karena tidak membawa uang yang banyak.

4. Dengan menerapkan sistem reservasi berbasis WEB akan

memudahkan dan mengefisiensikan waktu si calon penumpang untuk

memesan atau membeli tiket kapal laut rute (Pulau Tidung –

Kali Adem), sehingga pada saat di pelabuhan si calon penumpang

hanya perlu memberikan bukti pemesanan tiket yang di pesan

melalui halaman WEB sebelumnya dan juga calon penumpang dapat

merencanakan jadwal keberangkatan dengan matang karena dapat

melihat informasi mengenai jadwal keberangkatan, harga tiket dan

rute keberangkatan yang terdapat dalam sistem ini.

Data mining (Murti, 2015) merupakan proses pencarian secara

otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan berukuran

besar. Sedangkan menurut (Metisen, 2015 : 101) secara sederhana

data mining biasa dikatakan sebagai proses penyaring atau menambang

pengetahuan dari sejumlah data yang besar. Salah satu teknik data mining

adalah Association Rule, dimana Association Rule atau Algoritma Apriori

termasuk dalam jenis aturan asosiasi pada data mining.

Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data

mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.

Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang

menjadi dasar dari salah satu teknik data mining lainnya. Secara khusus,

salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti

untuk menghasilkan algoritma yang efisien, yaitu analisis pola frekuensi

tinggi (frequent pattern mining) (Chengqi, 2002; Han et al., 2012; Han,

Pei, Yin, & Mao, 2004; Kusrini, Luthfi, 2009).

Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Gilang Abi

Saputro yang berjudul “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola

Penjualan di Café (Studi Kasus: Jurney Coffee)” menjelaskan bahwa

algoritma apriori bisa membantu si pemilik café untuk melihat hasil

asosiasi yang dibuat berdasarkan data transaksi yang ada serta membantu

4

menentukan pola penjualan yang baik untuk memilih menu makanan dan

minuman apa yang disukai dan sering dibeli oleh pelanggan di café jurney

coffee .

Dalam penelitian sebelumnya tidak dijelaskan dan dijabarkan

perhitungan mengenai lift ratio yaitu merupakan nilai yang menunjukan

kevalidan suatu data yang dibeli secara bersamaan dan nilai kekuatan

diantara kedua item tersebut.

Setelah melakukan perbandingan dengan penelitian sejenis

sebelumnya, dapat disimpulkan penelitian yang buat oleh penulis dapat

dikembangkan dengan menggunakan algoritma apriori meliputi beberapa

aspek sebagai berikut:

1. Join (Penggabungan). Dalam proses ini, setiap item

dikombinasikan dengan item lain sampai tidak dapat terbentuk

kombinasi lagi;

2. Prunning (Pemangkasan). Pada proses ini, hasil kombinasi item

akan dipangkas berdasarkan minimum support yang telah

ditentukan;

3. Algoritma Apriori dalam sistem ini akan melakukan proses

pola asosiasi dimana si pemilik kapal dapat melakukan proses

asosiasi dengan memasukan nilai parameter minimum support,

minimum confidence, dan memilih dataset kemudian

memprosesnya;

4. Algoritma Apriori akan menampilkan hasil dari proses asosiasi

yaitu si pemilik kapal dapat melihat hasil dari aturan asosiasi

yang terbentuk dari data yang dikumpulkan dari para

penumpang.

Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa menjadi solusi

pengembangan teknologi yang ditawarkan untuk membantu memecahkan

masalah dari latar belakang diatas. Adapun pandangan islam terhadap

perkembangan teknologi dan informasi terdapat dalam ayat Al- Qur’an

yaitu pada Q.S Al-A’raf/7:10 yang berbunyi:

5

Terjemahannya:

“Sesungguhnya Kami telah menempatkan kamu sekalian di muka

bumi dan Kami adakan bagimu di muka bumi itu (sumber)

penghidupan. Amat sedikitlah kamu bersyukur. (Q.S Al- A’raf :10)

Ayat ini menjelaskan bahwa sangat banyak potensi yang Allah

berikan di muka bumi ini. Dengan semua ciptaan Allah tersebut sudah

seharusnya kita patut senantiasa selalu bersyukur. Bentuk syukur disini

dapat dilakukan dengan cara saling berbagi dan mengembangkan

pengetahuan yang kelak berguna untuk kemaslahatan umat manusia.

Rasulullah SAW bersabda:

Terjemahannya:

“Sebaik-baik manusia adalah yang paling bermanfaat bagi orang

lain” (HR. Thabrani).

Berkata kepada kami Amr bin Dinar, dari Ibnu Umar bahwa seorang

laki-laki datang kepada Rasulullah SAW, maka ia bertanya: “Ya Rasulullah,

siapakah orang yang paling dicintai Allah? Dan apakah amal yang paling

dicintai Allah azza wa jalla?” Rasulullah SAW bersabda : “Orang yang

paling dicintai Allah adalah orang yang paling bermanfaat bagi orang lain”

(HR. Thabrani).

Berdasarkan pendapat, analisa dan juga penelitian terdahulu membuat

penulis ingin membuat aplikasi berbasis WEB yang dapat membantu

sistematisasi dalam pemesanan tiket kapal laut di Pulau Tidung-Kali Adem.

Aplikasi ini di tuangkan dalam skripsi yang berjudul “Pemilihan Kapal

Laut Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Aplikasi Reservasi

Berbasis Web (Studi Kasus Pulau Tidung - Kali Adem)”.

1.2. Tujuan

Tujuan dari penelitian adalah membuat aplikasi berbasis WEB untuk

pemilihan kapal laut, mengimplementasikan algoritma apriori untuk

Pemilihan kapal laut studi kasus Pulau Tidung - Kali Adem dan mengetahui

6

aturan asosiasi yang terbentuk berdasarkan nilai minimum support dan nilai

minimum confidence yang ditentukan.

1.3. Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapatkan dari penelitian ini adalah:

1.3.1. Penulis

Manfaat penelitian ini bagi penulis yaitu untuk menerapkan ilmu dan

pengetahuan selama kuliah.

1.3.2. Universitas

Manfaat penelitian ini bagi Universitas agar penelitian ini dapat

dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya.

1.3.3. Pembaca

Manfaat penelitian ini bagi pembaca yaitu:

1. Menambah wawasan pembaca mengenai rancang bangun dari

pembuatan Aplikasi untuk Pemilihan kapal laut berbasis WEB.

2. Membantu pembaca untuk memahami bagaimana penggunaan

Algoritma Apriori untuk Pemilihan kapal laut.

1.4. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka rumusan masalah

pada penelitian ini adalah:

1. Bagaimana membuat aplikasi reservasi berbasis WEB dan

mengimplementasikan Algoritma Apriori untuk Pemilihan kapal laut

studi kasus Pulau Tidung - Kali Adem?

2. Bagaimana cara mengukur nilai sminimum support dan minimum

confidence untuk mendapatkan aturan asosiasi pada Pemilihan kapal laut

dalam aplikasi reservasi berbasis WEB?

1.5. Batasan Masalah

Batasan masalah pada penelitian ini mencakup aspek sebagai berikut:

1. Aplikasi hanya untuk sistem reservasi kapal laut;

2. Kapal laut yang dimaksud adalah kapal laut tradisional;

7

3. Jumlah kapal yang digunakan untuk data penulisan ini sebanyak 6

kapal;

4. Rute kapal laut yang dipilih yaitu Pulau Tidung - Kali Adem dan

sebaliknya;

5. Aplikasi dibangun berbasis WEB dan menggunakan algoritma Apriori

dengan tahapan Joining dan Prunning;

6. Aplikasi perhitungan apriori hanya sampai itemset 3.

1.6. Metodologi Penelitian

Untuk mencapai tujuan penelitian, maka dalam penelitian ini penulis

menggunakan metode-metode sebagai berikut:

1.6.1 Metodologi Pengumpulan Data

Dalam proses penulisan Skripsi ini, bentuk metodologi

pengumpulan data yang dilakukan antara lain:

a. Studi Lapangan

Metode studi lapangan merupakan metode

pengumpulan data secara langsung ke pelabuhan di Pulau

Tidung dan Kali Adem yang bertujuan untuk mendapatkan

data akurat dari sumber penelitian. Metode studi lapangan

yang dilakukan penulis dalam penelitian ini yaitu metode

wawancara.

· Wawancara

Dalam penelitian ini, penulis melakukan

wawancara kepada Sudinhub Kab. Adm. Kepulauan

Seribu, Pemilik Kapal dan Wisatawan / Masyarakat

Pulau. Tujuan dilakukannya wawancara ini adalah

untuk mendapatkan pengetahuan tentang informasi,

permasalahan sebagai acuan mencari solusi untuk

memperbaikinya

· Observasi

Dalam penelitian ini, penulis melakukan tinjauan

lapangan ke lokasi penelitian yaitu di Pelabuhan

Kali Adem (Muara Angke) dan Pulau Tidung.

8

b. Studi Pustaka

Metode studi pustaka merupakan metode pengumpulan

data dengan mencari buku, referensi jurnal, artikel, dan lain

sebagainya yang berkaitan dengan bahasan penelitian.

Hasil dari studi pustaka nantinya akan digunakan sebagai

landasan teori dalam penulisan laporan. Studi pustaka yang

dilakukan oleh penulis yaitu Studi Literatur.

· Metode studi literatur merupakan metode yang

dilakukan dengan cara mencari skripsi, jurnal atau

penelitian yang berkaitan dengan judul skripsi,

yang kemudian dijadikan bahan referensi serta

bahan pengembangan dalam penelitian ini.

1.7. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan skripsi ini dibagi menjadi 6 (enam) bab, yaitu :

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab ini berisi latar belakang, tujuan, manfaat

penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metodologi

penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

Dalam bab ini berisi teori-teori yang bersumber dari buku,

jurnal, dan e-book yang digunakan sebagai landasan yang

menunjang dalam proses penulisan.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini berisi metode penelitian yang digunakan penulis, baik

pengumpulan data maupun metode yang digunakan dalam

melakukan simulasi.

BAB IV PERANCANGAN DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab ini membahas tentang simulasi sistem dari perancangan

sampai pengujian sistem yang sesuai dengan metode yang

digunakan pada sistem.

9

BAB V HASIL PEMBAHASAN

Bab ini berisi tentang output yang dihasilkan berdasarkan

analisis perancangan dan implementasi yang telah dilakukan

pada sistem.

BAB VI PENUTUP

Bab ini berisi kesimpulan dan saran berdasarkan pembahasan

pada bab-bab sebelumnya.

9

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Data mining

2.1.1 Pengertian Data Mining

Data mining (Kusrini, 2009) adalah proses yang memperkerjakan satu

atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk

menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.

Data mining merupakan proses iterative dan interaktif untuk menemukan

pola atau model baru yang sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat

dimengerti dalam suatu database yang besar (Hermawati, 2013). Hal

penting yang terkait dengan data mining adalah (Listriani, 2016 : 2) :

1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang

sudah ada.

2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.

3. Tujuan data mining adalah untuk mendapatkan hubungan atau pola

yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

Data mining (Turban, 2005) adalah suatu istilah yang digunakan untuk

menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining

adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan

buatan dan machine learning untuk mengekstraksi mengidentifikasi

informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yag terikat dari berbagai

database besar (Selviana., Mustakim, 2016 : 96).

Data Mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu

kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data

mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang

sudah mapan terlebih dahulu. Berawal dari beberapa disiplin ilmu, data

mining bertujuan untuk memperbaiki teknik tradisional sehingga bisa

menangani (Alfannisa, Algifanri, 2018 : 3):

a. Jumlah data yang sangat besar

b. Dimensi data yang tinggi

c. Data yang heterogen dan berbeda sifat

10

Terdapat 5 teknik utama dalam proses data mining menurut Budi

Santoso, data mining : Teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis

(Saputro, 2017 : 29) :

a) Deskripsi

Pola kecenderungan dalam data sering kali sulit dimengerti,

sehingga sering kali peneliti mencoba mencari cara untuk

menggambarkan pola dan kecenderungan dalam data secara

sederhana. Deskripsi dari pola dan kecenderungan sering

memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau

kecenderungan.

b) Klasifikasi

Dalam klasifikasi model data mining memeriksa kumpulan

record yang besar, tiap record mempunyai informasi variabel

target dan kumpulan input atau variabel yang akan muncul

nantinya.

c) Estimasi

Estimasi mirip dengan klasifikasi namun variabel target-nya

bukan kategorikal, melaikan numerik. Model dibangun

menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai variabel

target sebagai nilai prediksi. Untuk analisa selanjutnya, estimasi

nilai dari variabel target dibuat berdasarkan variabel prediksi.

d) Prediksi

Prediksi mirip dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali dalam

prediksi, nilai hasil akan muncul di masa yang akan datang.

e) Clustering

Clustering mengarah kepada pengelompokan data kedalam kelas-

kelas dengan objek yang serupa. kluster merupakan kumpulan

data yang memiliki kemiripan antara satu dengan yang lain, dan

yang tidak memiliki kemiripan dengan data-data pada cluster

yang berbeda. Tidak terdapat variabel target dalam clustering.

f) Asosiasi

Teknik asosiasi dalam data mining adalah teknik untuk

menemukan atribut yang muncul bersamaan dalam satu waktu.

11

Dalam dunia bisnis juga dikenal dengan nama Market Basket

Analysis/Analisis Keranjang Belanja dan digunakan untuk

menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item atau

barang.

2.1.2 Jenis-jenis Data Mining Fungsinya

Data mining (Abdullah, Atje Setiawan, 2009) dibagai menjadi

beberapa jenis menurut dari fungsinya, yaitu (Wicaksono, 2015 : 9) :

a. Konsep atau kelas description

b. Association Analysis

c. Klasifikasi dan prediksi

d. Outlier Analysis

e. Evaluation Analysis

2.1.3 Tahapan Data Mining

Data mining, sering juga disebut sebagai knowledge discovery in

database (KDD), karena kegiatan yang dilakukan meliputi

pengumpulan, pemakaian data, hostoris untuk menemukan

keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar

menurut Budi Santoso, Data Mining : Teknik Pemanfaatan

Data Untuk Keperluan Bisnis. Secara garis besar dapat diuraikan

sebagai berikut (Saputro, 2017 : 29) :

a. Data cleaning (pembersihan data)

Pada kenyataanya, data yang didapat dari suatu database belum

tentu memiliki kualitas yang cukup baik. Misalnya data tersebut

tidak lengkap atau ada informasi yang hilang, maupun data tidak

valid, juga terdapat atribut-atribut data yang tidak relevan terhadap

teknik data mining yang digunakan. Data cleaning bertujuan untuk

membuang data-data yang tidak konsisten, menghilangkan data

tidak penting dan melengkapi data yang kehilangan informasi,

sehingga performansi dari data mining dapat mengikat.

12

b. Data integration (integrasi data)

Data yang akan diproses dalam data mining dapat berasal dari

berbagai database, dan bukan hanya dari satu database. Integrasi

data diperlukan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber

data mengurangi dan menolak redundansi data, sehingga dapat

meninggkatkan akurasi dan kecepatan dari proses data mining.

c. Data selection (pemilihan data)

Sering kali terdapat data yang tidak dipakai dalam database. Hanya

data yang sesuai untuk dianalisis yang diperlukan. Sebagai contoh,

untuk meneliti kebiasaan beli konsumen, cukup dengan id

konsumen saja. Dalam kasus market basket analysis, kuantitas

barang dan harga kurang begitu diperlukan.

d. Data transformation ( transformasi data)

Pada tahapan ini, data diubah atau ditransformasikan menjadi

format data yang sesuai untuk diproses dalam data mining, sebab

ada metode-metode data mining yang memerlukan format data

tertentu untuk diolah. Proses mentransformasikan data yang telah

dipilih sehingga sesuai untuk data mining adalah coding. Proses

coding dalam KDD sangat tergantung pada jenis atau pola

informasi yang akan dicari dalam basis data.

e. Data mining (penggalian data)

Metode dan algoritma yang telah ditentukan mulai diterapkan

untuk mencari pola dan menemukan informasi berharga yang

tersembunyi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat

bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

f. Pattern Evaluation (evaluasi pola)

Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining mungkin

berbeda dan tidak sesuai dengan hipotesa. Bila hal ini terjadi, hasil

tersebut dapat dijadikan umpan balik untuk memperbaiki proses

data mining. Solusi lain adalah dengan mengubah metode yang

digunakan, atau menerima hasil yang ada sebagai pengetahuan

baru yang mungkin dapat dimanfaatkan.

13

g. Knowledge presentation.

Knowledge presentation merupakan tahapan akhir dalam proses

data mining. Bagaimana pengetahuan yang telah ditemukan akan

disajikan kepada user. Tidak semua user memahami data mining,

karenanya penting untuk menyusun dengan baik penyajian hasil

data mining dalam bentuk yang dapat dipahami oleh user. Dalam

hal ini, visulaisasi juga dapat digunakan untuk membantu

menyampaikan hasil data mining.

Menurut CRISP-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus

hidup yang terbagi dalam enam fase seperti gambar dibawah ini :

Gambar 2. 1 Tahapan Data Mining menurut CRISP-DM

2.2 Algoritma

Kata ‘Algoritma’ diturunkan dari nama belakang seorang tokoh

matematikawan Persia bernama Muhammad ibn Musa al-Khuwarizmi (lahir

tahun 730an, meninggal antara tahun 835 dan 850). Al- Khuwarizmi berasal

dari provinsi Khorasan di negara yang saat ini bernama Uzbekistan. Uni

soviet menghormati jasa-jasa al-Khuwarizmi dengan membuat gambar

dirinya sebagai perangko.

14

Algoritma merupakan metode umum yang digunakan untuk

menyelesaikan kasus-kasus tertentu. Dalam menuliskan algoritma, dapat

digunakan Bahasa natural atau menggunakan notasi matematika, sehingga

masih belum dapat dijalankan pada computer.

Dalam kehidupan sehari-hari, kita sudah melakukan penyusunan

algoritma untuk menyelesaikan permasalahan atau tantangan yang dihadapi.

Sebagai contoh, pada saat diminta untuk membuat telur dadar. Sebelum

membuat algoritmanya, kita perlu mendefinisikan masukan (input) dan

keluaran (output) terlebih dahulu, dimana input berupa telur mentah, dan

output berupa telur dadar yang sudah matang (T. Henny Febriana H et al,

2016 : 3).

Susunan algoritmanya sebagai berikut:

· Nyalakan api kompor

· Tuangkan minyak ke dalam wajan

· Pecahkan telur ayam ke dalam mangkok

· Tambahkan garam secukupnya

· Aduk campuran telur dan garam

· Tuang adonan telur ke dalam wajan

· Masak telur hingga matang

2.3 Algoritma Apriori

Algoritma Apriori (Bettiza, Martaleli dkk. (2009)) adalah salah satu

algortima yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan

teknik association rule. Algoritma Apriori menggunakan pengetahuan

frekuensi atribut yang telah diketahui sebelumnya untuk memproses

informasi selanjutnya. Pada Algoritma Apriori menentukan kandidat yang

mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support dan

minimum confidence (Wicaksono, 2015 : 9).

a. Minimum support: parameter yang digunakan sebagai batasan

frekuensi kejadian atau support count yang harus dipenuhi suatu

kelompok data untuk dapat dijadikan aturan. Dimana nilai minimum

support count diperoleh dari ( Tampubolon, Kennedi dkk. (2013)):

Jumlah item barang dari seluruh transaksi x 100%

15

Jumlah total transaksi

b. Minimum confidence: parameter yang mendefinisikan minimum level

dari confidence yang harus dipenuhi oleh aturan yang berkualitas.

Support adalah nilai pengunjung atau presentase kombinasi sebuah

item dalam database. Rumus support adalah sebagai berikut:

jumlah Transaksi Mengandung ASupport (A) =

Total Transaksi

Support (A, B) = P (A∩B)

∑ Transaksi Mengandung A dan BSupport (A,B) = x 100%

∑ Total Transaksi

Sedangkan confidence adalah nilai kepercayaan yaitu kuatnya

hubungan antar item dalam sebuah Apriori. Confidence dapat dicari

setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan. Berikut rumus

confidence :

∑ Transaksi Mengandung A dan BConfidence = P(B|A) = x 100%

Transaksi Mengandung A

Secara garis besar cara kerja algoritma apriori adalah

1. Pembentukan kandidat itemset, kandidat k-itemset dibentuk dari

kombinasi (k-1)-itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu ciri

dari algoritma apriori adalah adanya pemangkasan kandidat k-itemset

yang subset-nya yang berisi k-1 item tidak termasuk dalam pola

frekuensi tinggi dengan panjang k-1.

2. Penghitungan support dari tiap kandidat k-itemset. Support dari tiap

kandidat k-itemset didapat dengan men-scan database untuk

menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam

kandidat k-itemset tersebut. Ini adalah juga ciri dari Algoritma Apriori

dimana diperlukan perhitungan dengan scan seluruh database

sebanyak k-itemset terpanjang.

16

3. Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi yang memuat k-

item atau k-itemset ditetapkan dari kandidat k-itemset yang support-

nya lebih besar dari minimum support.

4. Bila tidak didapat pola frekuensi tinggi baru maka seluruh proses

dihentikan. Bila tidak, maka k ditambah satu dan kembali ke bagian 1.

a. Kelebihan dari algoritma apriori ini adalah lebih sederhana dan

dapat menangani data yang besar. Sedangkan algoritma lainnya

memiliki kelemahan dalam penggunaan memori saat jumlah data

besar, tentunya berpengaruh terhadap banyaknya item yang

diproses serta mudah dipahami struktur kerja dan implementasinya.

b. Apriori memiliki kelemahan karena harus melakukan scan

database setiap iterasi, sehingga waktu yang diperlukan bertambah

dengan makin banyak iterasi.

Algoritma apriori (Agrawal & Srikant, 1994) adalah satu algoritma

dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan Srikan pada tahun 1994 untuk

menemukan frequent itemsets pada aturan asosiasi Boolean. Ide utama pada

algoritma apriori adalah : pertama, mencari frequent itemset (himpunan

item-item yang memenuhi minimum support.) dari basis data transaksi,

kedua – menghilangkan itemset degaan frekuensi yang rendah berdasarkan

level minimum support yang telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya

membangun aturan asosiasi dari itemset yang memenuhi nilai minimum

confidence dalam basis data. (Dewi, Anif, Fenty, 2016 : 3).

Untuk membentuk kandidat itemset ada dua proses utama yang

dilakukan algoritma apriori (Han & kamber, 2006) :

1. Join Step (Penggabungan)

Pada proses ini setiap item dikombinasikan dengan item lainnya sampai

tidak terbentuk kombinasi lagi.

2. Prune Step (Pemangkasan)

Pada proses ini, hasil dari item yang dikombinasikan tadi kemudian

dipangkas dengan menggunakan minimum support yang telah ditentukan

oleh user.

Menurut (Adewole, dkk (2014)) Berikut adalah pseudocode dari

algoritma apriori (Dewi, Anif, Fenty, 2016 : 4) :

17

Gambar 2. 2 pseudocode algoritma apriori

Contoh perhitungan Algoritma Apriori adalah sebagai berikut:

Golden rule (threshold) yang digunakan adalah : 60% atau barang yang

dibeli paling sedikit 3.

Tabel 2. 1 Contoh Perhitungan Apriori

18

Untuk mempermudah, nama-nama item di Tabel 2.1, disingkat dengan

diambil huruf awalnya saja, sebagai contoh :

M = Mango

O = Onion

Dan sebagainya

Langkah ke-1 : Hitung banyaknya transaksi untuk setiap item. Hati-hati,

untuk item O (Onion) dibeli sebanyak 4 biji, namun pembelian O hanya ada 3

transaksi.

Langkah ke-2 : Berdasarkan golden rule yang telah disebutkan di atas,

saring data pada Tabel 3, hanya memilih item yang memiliki transaksi minimal

sebanyak 3 transaksi. Item yang banyaknya transaksi kurang dari 3, dibuang.

Hasilnya dapat dilihat di Tabel 2.4.




19

Langkah ke-3 : Buat pasangan item dimulai dari item pertama, yaitu MO,

MK, ME, MY. Kemudian dilanjutkan dengan item kedua. Misalnya OK, OE, OY.

Perhatikan, OM tidak dibuat karena OM = MO (pasangan yang dibuat dari item

pertama).

Langkah ke-4 : Hitung berapa kali suatu pasangan item dibeli bersamaan.

Contohnya pasangan MO dibeli secara bersamaan dalam itemset {M, O, N, K, E,

Y}. Pasangan MK dibeli bersamaan sebanyak 3 kali yaitu di dalam

{M,O,N,K,E,Y}, {M,A,K,E}, dan {M,U,C, K, Y}. Hasilnya dapat dilihat pada

Tabel 2.6.

Langkah ke-5 : Gunakan golden rule, hapus semua pasangan item yang

banyaknya transaksi kurang dari tiga. Hasilnya adalah pada Tabel 2.7.



20

Langkah ke-6 : Buat pasangan tiga item dengan aturan menggunakan

pasangan item pada Tabel 2.7 yang memiliki huruf awal yang sama yaitu :

· OK dan OE, menjadu OKE

· KE dan KY, menjadi KEY

Kemudian hitung ada beberapa banyaknya transaksi dari pasangan tiga

item berdasarkan Tabel 3. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.8.

Dalam langkah ini, misalkan ada tiga pasangan item ABC, ABD, ACD,

ACE, BCD dan akan dibuatkan pasangan 4 item, carilah 2 huruf awal yang sama.

Contoh :

· ABC dan ABD, menjadi ABCD

· ACD dan ACE, menjadi ACDE

Dan seterusnya. Secara umum, carilah pasangan item yang huruf (item)

terakhirnya berbeda.

Langkah ke-7 : Gunakan lagi golden rule, dengan membuang pasangan

tiga item yang banyaknya transaksi kurang dari 3. Hasilnya tinggal OKE karena

KEY hanya dibeli bersamaan dua kali.

Kesimpulan : Tiga item yang sering dibeli bersamaan adalah O, K, dan E.



21

Untuk mengetahui tingkat keyakinan (confidence), frequent itemset (yaitu

{O, K, E}) dapat digunakan untuk mencari aturan-aturan asosiasi antar item di

dalam frequent itemset tersebut. Caranya adalah :

1. Itemset dibuatkan himpunan bagiannya. Hasilnya seperti pada contoh di

bawah:

· {O}

· {K}

· {E}

· {O, K}

· {K, E}

· {O, E}

2. Cari asosiasi pada semua himpunan bagian yang telah dibuat, misal : {O} =>

{K, E} artinya : jika O dibeli, bagaimana kemungkinan K dan E akan dibeli

pada transaksi yang sama. O dibeli pada 3 transaksi dan di dalam 3 transaksi

tersebut, K dan E juga dibeli. Maka keyakinannya adalah :

{O} => {K, E} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%.{K} => {O,E} : keyakinannya adalah 3/5 x 100% = 60%{E} => {O,K} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 75%{K,E} => {O} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%{O,E} => {K} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%{O,K} => {E} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 75%

2.4 Left Ratio

Left Ratio adalah parameter penting selain support dan confidence dalam

association rule. Lift ratio mengukur seberapa penting rule yang telah terbentuk

berdasarkan nilai support dan confidence, Lift Ratio merupakan nilai yang

menunjukan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah benar

produk A dibeli bersamaan dengan produk B.

Menururt (Han,Jiawei dkk.(2011)) Lift Ratio dapat dihitung dengan rumus

(Wicaksono, 2015 : 12) :

Support (A∩B)Lift Ratio =

Support (A) x Support (B)

22

Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai lift lebih dari 1,

yang berarti dalam transaksi tersebut, produk A dan B benar-benar dibeli secara

bersamaan.

2.5 Reservasi

2.5.1 Pengertian Reservasi

Menurut Baker, Bradley dan Huyton (2000:63) reservasi didalam

konteks sebagai hotel adalah memesan sebuah kamar yang dilakukan oleh

seorang tamu. Tipe kamar yang dipesan sudah ada termasuk didalamnya dan

secara jelas diuraikan untuk beberapa orang dalam periode waktu tertentu.

Pada saat reservasi diharapkan pihak hotel berjanji untuk menerima

reservasi tersebut serta menjamin bahwa kamar yang dipesan tersedia pada

saat tamu tersebut datang. Reservasi sendiri merupakan suatu permintaan

seorang tamu agar memperoleh sejumlah kamar yang diinginkan, yang

dilakukan beberapa waktu sebelumnya lewat beberapa sumber dan dengan

berbagai cara pemesanan dengan tujuan memastikan bahwa tamu tersebut

akan mendapatkan kamar pada saat mereka datang atau check-in. Salah satu

bagian penting pada kantor depan hotel adalah pada bagian reservasi karena

banyak sedikitnya pemesanan kamar hotel sangat tergantung pada bagian

ini. Maka dari itu pihak hotel tidak terlalu mengharapkan jumlah tamu yang

sebanyak-banyaknya dari tamu yang datang langsung ke hotel (walk-in).

Proses dalam penjualan kamar dinamakan proses menerima, yg mana

sebelum tamu datang langsung kehotel maka mereka harus terlebih dahulu

melakukan reservasi agar bisa mendapatkan kepastian akan tersedianya

kamar yang dipesan. Pemesanan kamar atau reservasi ini bisa dilakukan

tamu pada beberapa hari ataupu beberapa minggu sebelum kedatangan.

(Aprillia, Astuti, Dewantara, 2017 : 113)

2.5.2 Sumber-sumber Reservasi

Berbagai sumber telah menyediakan berbagai macam cara pemesanan

agar tamu ataupun pelanggan dapat dengan mudah melakukan reservasi,

sehingga tamu ataupun pelanggan merasa puas atas pelayanan yang

23

diberikan oleh pihak hotel. Beberapa sumber-sumber reservasi diantaranya

(Aprillia, Astuti, Dewantara, 2017 : 113):

a. Perusahaan (company)

b. E-mail

c. Hotel Representative

d. Faximile

e. Individu

f. Biro atau agen perjalanan (travel agent)

2.5.3 Manfaat Reservasi

Adanya kegiatan pemesanan kamar sangat berguna bagi pelanggan

maupun hotel. Manfaat adanya reservasi kamar terlebih dahulu (Aprillia,

Astuti, Dewantara, 2017 : 114), maka:

a. Hotel mampu memberikan citra yg baik dan mengesankan kepada

tamu saat mereka memesan kamar serta fasilitas-fasilitas hotel. Hal

ini dapat memotivasi tamu agar segera datang ke hotel.

b. Calon tamu dengan mudah dapat memprediksi secara jelas

mengenai biaya akomodasi perjalanan yang harus dikeluarkan.

c. Pihak hotel dapat memberikan pelayanan dengan sebaik-baiknya

dengan persiapan yang matang kepada pelanggan, seperti jasa

penjemputan, dan lan-lain.

d. Pada saat pelanggan memesan kamar, petugas reservasi juga dapat

menjual fasilitas serta produk lain, misalnya restoran dan banquet.

2.6 Tiket

Tiket adalah suatu dokumen perjalanan yang dikeluarkan oleh suatu

perusahaan yang berisi rute, tanggal, harga, data penumpang yang digunakan

untuk melakukan suatu perjalanan. Tiket merupakan suatu kontrak pengangkutan

atau contract carriage antara perusahaan penerbangan dan penumpang, serta suatu

tanda terima (kuintansi dan invoice) dari perusahaan penerbangan kepada

penumpang atas sejumlah uang yang dibayarkan. Pesan adalah kata baku dari

pemesanan yang memiliki arti “hendak membeli supaya dikirim”. Pesanan adalah

24

barang dipesan, Jadi pemesanan adalah proses perbuatan atau cara memesan

(Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 13).

Pengertian tiket menurut UU RI No. 1 Tahun 2009 , Tiket adalah dokumen

berbentuk cetak, melalui proses elektronik, atau bentuk lainnya, yang merupakan

salah satu alat bukti adanya perjanjian angkutan udara antara penumpang

danpengangkut dan hak penumpang untuk menggunakan pesawat udara atau

diangkut dengan pesawat udara. Pengertian tiket menurut Rahmat Darsono dalam

bukunya, Tarif dan Dokumen Kasasi Tahun 2004, tiket adalah salah satu

dokumen perjalanan yang dikeluarkan oleh maskapai penerbangan dan merupakan

kontrak tertulis suatu pihak yang berisikan ketentuan yang harus dipatuhi oleh

penumpang selama memakai jasa perjalanan dengan masa periode tertentu

(Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 13).

2.7 Kapal (Angkutan Laut)

Seputar Pengertian Transportasi Laut kamus besar bahas indonesia

mendefinisikan kapal sebagai kendaraan pengangkut penumpanng dan barang di

laut (sungai dan sebagainya). Sedang didalam Undang-undang tentang pelayaran,

kapal didefinisikan kendaraan air dengan bentuk dan jenis tertentu, yang

digerakkan dengan tenaga angin, tenaga mekanik, energi lainnya, ditarik atau

ditunda, termasuk kendaraan yang berdaya dukung dinamis, kendaraan dibawah

permukaan air dan bangunan terapung yang tidak berpindah-pindah (Mutmainnah

S. Paseng, 2016 : 14).

Pulau-pulau di Indonesia hanya bisa tersambung melalui laut-laut di antara

pulau-pulaunya. Laut bukan pemisah, tetapi pemersatu berbagai pulau, daerah dan

kawasan Indonesia. Hanya melalui perhubungan antar pulau, antar pantai,

kesatuan Indonesia dapat terwujud. Pelayaran yang menghubungkan pulau-pulau,

adalah urat nadi kehidupan sekaligus pemersatu bangsa dan Negara Indonesia.

Sejarah kebesaran Sriwijaya atau Majapahit menjadi bukti nyata bahwa kejayaan

suatu Negara dinusantara hanya bisa dicapai melalui keunggulan Laut.

Karenanya, pembangunan industri pelayaran nasional sebagai sektor strategis,

perlu diprioritaskan agar dapat meningkatkan daya saing Indonesia di pasar

global. Karena nyaris seluruh komoditi untuk perdagangan internasional diangkut

dengan menggunakan sarana dan prasarana transportasi Laut, dan

25

menyeimbangkan pembangunan kawasan (antara kawasantimur Indonesia dan

barat) demi kesatuan Indonesia, karena daerah terpencil dankurang berkembang

(yang mayoritas berada dikawasan Indonesia timur yang kaya sumber daya alam)

membutuhkan akses ke pasar dan mendapat layanan, yang seringkali hanya biasa

dilakukan dengan transportasi. (Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 14-15).

Sementara itu upaya-upaya yang dilakukan oleh pemerintah dalam bidang

trasportasi laut antara lain merehabilitasi dan meningkatkan kapasitas infrastruktur

yang ada, seperti pengadaan kapal Feri dan kapal pengangkut barang, perbaikan

pelabuhan-pelabuhan laut, terminal peti kemas dan dermaga-dermaga. hal itu

bertujuan untuk lebih memperlancar lalu lintas antar pulau, meningkatkan

perdagangan domestic dan internasional Indonesia.

Perkembangan trasportasi laut pada dewasa ini tidak terlepas dari kemajuan

teknologi tersebut telah membuat bangsa Indonesia dapat memproduksi kapal

angkut penumpang yaitu Palindo jaya 500. Kapal tersebut diluncurkan

pertama kali pada bulan Agustus 1995. Kapal tersebut dibuat untuk menunjang

sarana trasportasi laut yang lebih cepat dan aman. Dengan demikian, kegiatan

trasportasi laut akan berdampak dalam kehidupan bermasyarakat, berbangsa dan

bernegara. (Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 15)

2.8 Website

2.8.1 Pengertian Website

World Wide Web (WWW) atau yang biasa disebut WEB (Kadir, 2005)

merupakan salah satu sumber daya internet yang berkembang pesat. Saat

ini, informasi web didistribusikan melalui pendekatan hyperlink, yang

memungkinkan suatu teks, gambar, ataupun ojek lain yang menjadi acuan

untuk membuka halaman-halaman web yang lain. Dengan pendekatan

hyperlink ini, seseorang dapat memperoleh informasi dengan meloncat dari

satu halaman ke halaman yang lain. Halaman-halaman yang diakses pun

dapat tersebar diberbagai mesin dan bahkan di berbagai Negara. (Deni

Irawan, 2014 : 15)

Berkaitan dengan web, terdapat beberapa istilah penting seperti situs

web (website), homepage, halaman web (web page) dan URL yang perlu

diketahui (Deni Irawan, 2014 : 16) :

26

1. Situs web menyatakan lokasi pada web yang berisi sekumpulan

halaman web yang saling terkait;

2. Halaman web menyatakan sebuah halaman pada web;

3. Homepage adalah halaman utama pada sebuah situs web.

Halaman inilah yang akan menampilkan ketika memanggil

sebuah situs web walaupun tidak menyebutkan halaman

tersebut;

4. URL (Uniform Resource Locator)adalah suatu teks yang

menyatakan alamat internet.

2.8.2 Konsep Dasar Website

Pertama kali aplikasi WEB dibangun (Kadir, 2005) hanya dengan

menggunakan bahasa yang disebut Hypertext Markup Language (HTML)

dan protocol yang digunakan dinamakan Hypertext Transfer Protocol

(HTTP). Pada perkembangan berikutnya, sejumlah skrip dan objek

dikembangkan untuk memperluas kemampuan HTML.(Deni Irawan, 2014 :

16)

Konsep yang mendasari aplikasi web sebenarnya sederhana. Operasi

yang melatarbelakangi melibatkan pertukaran informasi antara computer

yang meminta informasi, yang disebut client, dan computer yang memasok

informasi (atau disebut server). Secara lebih detail, server yang melayani

permintaan dari client sesungguhnya berupa suatu perangkat lunak yang

disebut web server. Secara internal, web server inilah yang berkomunikasi

dengan perangkat lunak lain atau middleware inilah yang berhubungan

dengan database. (Kadir, 2005)

2.9 PHP

PHP adalah salah satu Bahasa pemograman skrip yang dirancang untuk

membangun aplikasi web. Ketika dipanggil dari web browser, program yang

ditulis dengan PHP akan di-parsing di dalam web server oleh interpreter PHP dan

diterjemahkan ke dalam dokumen HTML, yang selanjutnya akan ditampilkan

kembali ke web browser. Karena pemprosesan program PHP dilakukan di

lingkungan web server, PHP dikatakan sebagai Bahasa sisi server (server-side).

27

Oleh sebab itu, seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, kode PHP tidak akan

terlihat pada saat user memilih perintah “view source” pada web browser yang

yang mereka gunakan. Meskipun PHP 5 dapat digunakan untuk membuat aplikasi

CLI (command Line Interface) dan juga aplikasi desktop (seperti Perl, Phyton dan

Ruby), namun pada umumnya orang menggunakan PHP untuk tujuan pembuatan

aplikasi web (Raharjo, 2014).

2.10 Basis Data

Basis data (database) menurut Yakub (2012) diartikan sebagai markas atau

gedung, tempat bersarang atau berkumpul. Prinsip utama basis data adalah

pengaturan data dengan tujuan utama fleksibilitas dan kecepatan dalam

pengambilan data kembali. Adapun tujuan basis data diantaranya sebagai efisiensi

yang meliputi speed, space, dan accurancy, menangani data dalam jumlah besar,

kebersamaan pemakaian, dan meniadakan duplikasi.

Menurut Connolly dan Begg (2010), basis data adalah sebuah kumpulan data

yang secara logis terkait dan dirancang untuk memenuhi suatu kebutuhan

informasi dari sebuah organisasi. Sedangkan menurut Indrajani (2015), basis data

adalah kumpulan data yang saling berhubungan secara logis dan didesain untuk

mendapatkan data yang dibutuhkan oleh suatu organisasi.

2.10.1 Database Management System (DBMS)

DBMS adalah sebuah sistem perangkat lunak yang mengizinkan

pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol

akses ke dalam basis data (Connoly dan Begg, 2010). Fasilitas yang

disediakan DBMS antara lain:

1. Mengizinkan pengguna untuk mendfinisikan basis data, dengan

melalui Data Definition Language (DDL). DDL mengizinkan

pengguna untuk menentukan tipe, struktur, serta kendala data yang

nantinya akan disimpan ke dalam basis data.

2. Mengizinkan pengguna untuk melakukan menambah, mengubah,

menghapus dan mengambil data dari basis data tersebut, dengan

menggunakan Data Manipulation Language (DML). Standard bahasa

dari DBMS ialah Structured Query Language (SQL).

28

3. Menyediakan akses kontrol ke dalam basis data, seperti sistem

keamanan, yang dapat mencegah pengguna yang tidak diberi kuasa

untuk mengakses basis data. Sistem integritas, yang dapat menjaga

konsistensi dari data yang tersimpan. Sistem kontrol konkurensi, yang

mengizinkan berbagi akses dengan basis data. Sistem kontrol

pemulihan, jika terjadi kegagalan perangkat keras atau perangkat

lunak maka sistem kontrol pemulihan ini dapat mengembalikan basis

data ke keadaan yang konsisten dari yang sebelumnya.

Sistem manajemen database DBMS (Database Management System)

merupakan kumpulan kode program untuk menciptakan dan memelihara

sebuah database yang dilakukan oleh pengguna (user). DBMS merupakan

sistem perangkat lunak (software) yang memiliki fasilitas proses

mendefinisikan (define), membangun (construct) dan memelihara

(manipulate) database pada perangkat aplikasi yang bervariasi (Bagir,

2012).

2.11 MySql

MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL

(bahasa inggris: database management system) atau DBMS yang multithread,

multi-user, dengan sekitar 6 juta instalasi di seluruh dunia. MySQL AB membuat

MySQL tersedia sebagai perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General

Public License (GPL), tetapi mereka juga menjual dibawah lisensi komersial

untuk kasus-kasus dimana penggunaannya tidak cocok dengan penggunaan GPL

(Solichin, 2010).

Tidak seperti PHP atau Apache yang merupakan software yang

dikembangkan oleh komunitas umum, dan hak cipta untuk kode sumber dimiliki

oleh penulisnya masing-masing. MySQL dimiliki dan disponsori oleh sebuah

perusahaan komersial Swedia yaitu MySQL AB. MySQL AB memegang penuh

hak cipta hamper atas semua kode sumbernya. Kedua orang Swedia dan satu

orang Finlandia yang mendirikan MySQL AB adalah: David Axmark, Allan

Larsson, dan Michael “Monty” Widenius (Solichin, 2010). Fitur-fitur MySQL

antara lain:

29

a) Relational Database System. Seperti halnya software database lain

yang ada di pasaran, MySQL termasuk RDBMS.

b) Arsitektur Client-Server. MySQL memiliki arsitektur client-server

dimana server database MySQL terinstal di server. Client MySQL

dapat berada di komputer yang sama dengan server, dan dapat juga di

komputer lain yang berkomunikasi dengan server melalui jaringan

bahkan internet.

c) Mengenal perintah SQL standar. SQL (Structured Query Language)

merupakan suatu bahasa standar yang berlaku di hampir semua

software database. MySQL mendukung SQL versi SQL: 2003.

d) Mendukung Sub Select. Mulai versi 4.1 MySQL telah mendukung

select dalam select (sub select).

e) Mendukung Views. MySQL mendukung views sejak versi 5.0

f) Mendukung Stored Procedured (SP). MySQL mendukung SP sejak

versi 5.0

g) Mendukung Triggers. MySQL mendukung trigger pada versi 5.0

namun masih terbatas. Pengembang MySQL berjanji akan

meningkatkan kemampuan trigger pada versi 5.1

h) Mendukung replication

i) Mendukung transaksi.

j) Mendukung foreign key.

k) Tersedia fungsi GIS.

l) Free (bebas didownload).

m) Stabil dan tangguh.

n) Fleksibel dengan berbagai pemrograman.

o) Security yang baik.

p) Dukungan dari banyak komunitas.

Lisensi MySQL terbagi menjadi dua, yaitu dapat menggunakan MySQL

sebagai produk opensource di bawah General Public License (GNU) secara gratis

atau dapat membeli lisensi dari versi komersialnya. MySQL komersial tentu

memiliki nilai lebih atau kemampuan yang tidak disertakan pada versi gratis. Pada

30

kenyataannya, untuk keperluan industri menengah ke bawah, versi gratis dapat

digunakan dengan baik (Budi Raharjo, 2011).

2.12Metode Pengembangan Sistem

2.12.1 RapidApplication Development

Rapid Aplication Development (RAD) adalah sebuah proses

perkembangan perangkat lunak sekuensial linier yang menekankan siklus

perkembangan yang sangat pendek. Model RAD ini merupakan sebuah

adaptasi “kecepatan tinggi” dari model sekuensial linier dimana

perkembangan cepat dicapai dengan menggunakan pendekatan konstruksi

berbasis komponen (Gunawan Busyaeri, 2017).

Menurut M. Shalahuddin Rapid Aplication Development (RAD)

adalah model proses pengembangan perangkat lunak yang bersifat

incremental terutama untuk waktu pengerjaan yang pendek. Model RAD

adalah adaptasi dari model air terjun versi kecepatan tinggi dengan

menggunakan model air terjun untuk pengembangan setiap komponen

perangkat lunak (M. Shalahuddin, 2014: 34).

Rapid Application Development (RAD) adalah suatu metodologi

pengembangan perangkat lunak yang melibatkan pengembangan aplikasi

secara berulang dan prototipe perangkat lunak.

Metode Rapid Application Development dapat digunakan untuk

mengembangkan aplikasi dengan cepat dan efisien. Dibandingkan dengan

metodologi lain, RAD umumnya meningkatkan komunikasi

pengguna/perancang sistem, kerjasama pengguna, dan komitmen pengguna,

serta membuat dokumentasi yang lebih baik. Berikut ini ilustrasi dari RAD :

Kelebihan Penggunaan Model RAD

· Dimungkinkan dalam proses pembuatan membutuhkan waktu

yang sangat singkat (60-90 hari).

· Menghemat biaya, karena penekannya adalah penggunaan

komponen-komponen yang sudah ada.

· RAD menggunakan kembali komponen-komponen yang sudah

ada, maka beberapa komponen program sudah diuji sehingga kita

dapat melakukan penghematan waktu dalam uji coba

31

Kekurangan Penggunaan Model RAD:

· Bagi proyek yang besar tetapi berskala, RAD memerlukan

sumber daya manusia yang memadai untuk menciptakan jumlah

tim RAD yang baik.

· RAD menuntut pengembangan dan pelanggan yang memiliki

komitmen di dalam aktifitas rapid-fire yang diperlukan untuk

melengkapi sebuah sistem, di dalam kerangka waktu yang sangat

diperpendek. Jika komitmen tersebut tidak ada, proyek RAD akan

gagal. RAD menekankan perkembangan komponen program yang

bisa dipakai kembali. Reusable menjadi batu pertama teknologi

objek dan ditemui di dalam proses rakitan komponen

· Tidak semua aplikasi sesuai untuk RAD. Bila sistem tidak dapat

dimodulkan dengan teratur, pembangunan komponen penting

pada RAD akan menjadi sangat problematis.

· RAD menjadi tidak sesuai jika risiko teknisnya tinggi. Hal ini

terjadi bila sebuah aplikasi baru memforsir teknologi baru atau

bila perangkat lunak baru membutuhkan tingkat interoperabilitas

yang tinggi dengan program komputer yang ada.

2.12.2.1 Fase - Fase Rapid Application Development

Martin dalam bukunya “Rapid Application Developments”

menyarankan empat tahap untuk mengimplementasikan pengembangan

aplikasi yang cepat, diantaranya adalah perencanaan, perancangan,

konstruksi, dan cutover atau tahap implementasi. Berikut ini keempat

tahapan tersebut :

1. Fase Perencanaan

Pada tahap ini dilakukan penelitian terhadap sistem yang telah

digunakan sebelumnya. Hal ini dilakukan untuk mengetahui fasilitas

yang sudah tersedia dan fasilitas mana yang harus ditambah. Terdapat

dua komponen utama diantaranya adalah Kebutuhan Informasi dan

Analisis Sistem sebagai berikut:

32

1) Kebutuhan Informasi

Kebutuhan informasi dalam penelitian ini dimaksudkan untuk

dapat memahami permasalahan dan kendala yang selama ini

dialami dengan dilampirkan data-data dan fakta yang terjadi

didalam lapangan. Pada tahap ini peneliti membagi menjadi dua

bagian untuk melakukan perencanaan kebutuhan informasi yaitu

identifikasi tujuan dan identifikasi masalah.

2) Analisis Sistem

Penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam

bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk

mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-

permasalahan, kesempatan-kesempatan, hambatan-hambatan

yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga

dapat diusulkan perbaikan-perbaikan.

2. Fase Perancangan

Fase Perancangan dalam sistem ini meliputi beberapa tahap,

diantaranya adalah sebagai berikut :

1) Antarmuka (User Interface)

Perancangan antarmuka sistem contohnya dilakukan sesuai

dengan warna pada logo perusahaan.

2) Basis Data

Perancangan Database sistem untuk menyimpan sejumlah data,

sesuai yang dibutuhkan.

3. Fase Konstruksi

Pada tahap ini dilakukan pembuatan program terhadap rancangan-

rancangan yang telah didefinisikan. Pembuatan program yang

dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

4. Fase Implementasi

Kegiatan utama meliputi coding, training user, mengubah atau

menginstal sistem, dan melengkapi dokumentasi yang diperlukan.

Tahap ini juga menjelaskan proses penyelesaian sistem dan

menyerahkannya kepada pengguna untuk bahan evaluasi.

33

2.13 Pemodelan Sistem UML (Unified Modelling Language)

2.13.1 Definisi Pemodelan Sistem

Menurut Rosa A.S. (2014:135), pemodelan adalah gambaran dari

realita yang simpel dan dituangkan dalam bentuk pemetaan dengan aturan

tertentu. Pada dunia pembangunan perangkat lunak sistem informasi,

pemodelan perangkat lunak digunakan untuk mempermudah langkah

berikutnya dari pengembangan sebuah sistem informasi sehingga lebih

terencana. Seperti halnya maket, pemodelan pada pembangunan perangkat

lunak digunakan untuk memvisualkan perangkat lunak yang akan dibuat.

Pemodelan perangkat lunak memiliki beberapa abstraksi, di antaranya yaitu:

1. Petunjuk yang terfokus pada proses yang dimiliki oleh sistem.

2. Spesifikasi struktur secara abstrak dari sebuah sistem (belum detail).

3. Spesifikasi lengkap dari sebuah sistem yang sudah final.

4. Spesifikasi umum atau khusus sistem.

5. Bagian penuh atau parsial dari sebuah sistem.

Perangkat pemodelan adalah suatu model yang digunakan untuk

menguraikan sistem menjadi bagian-bagian yang dapat diatur dan

mengkomunikasikan ciri konseptual dan fungsional kepada pengamat. Peran

perangkat pemodelan adalah: (M. Shalahuddin, 2014:136)

1. Komunikasi

Perangkat pemodelan dapat digunakan sebagai alat komunikasi antara

pemakai dengan analis sistem maupun pengembang (developer) dalam

pengembangan sistem.

2. Eksperimentasi

Pengembangan sistem yang bersifat “trial and error”.

3. Prediksi

Model meramalkan bagaimana suatu sistem akan bekerja.

2.13.2 Definisi UML

UML (Unified Modelling Language) adalah sebuah bahasa yang

berdasarkan grafik atau gambar untuk menvisualisasi, menspesifikasi,

membangun dan pendokumentasian dari sebuah sistem pengembangan

software berbasis object oriented (Yulianti, 2012:96).

34

2.13.3 Use Case Diagram

Use case diagram merupakan pemodelan untuk kelakuan (behavior)

sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah

interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan

dibuat. Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja

yang ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak

menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Berikut adalah simbol-simbol yang

terdapat pada use case diagram: (Shalahuddin, 2011: 130).

Use Case Diagram menggambarkan aktivitas yang dapat dilakukan

oleh sistem dari sudut pandang user (pengguna sistem) sebagai pengguna

(external observer) dan berhubungan dengan skenario-skenario yang dapat

dilakukan oleh user. Use case diagram merupakan sekumpulan actor,

usecase dan komunikasi antar actor dengan usecase (Yulianti, 2012:98).

Tabel 2. 9 Simbol pada Use Case Diagram (Yulianti, 2012:98)

SIMBOL NAMA KETERANGAN

ActorMenspesifikasikan himpuan peran yang pengguna

mainkan ketika berinteraksi dengan use case.

Dependency

Hubungan dimana perubahan yang terjadi pada suatu

elemen mandiri (independent) akan mempengaruhi

elemen yang bergantung padanya elemen yang tidak

mandiri (independent).

Generalization

Hubungan dimana objek anak (descendent) berbagi

perilaku dan struktur data dari objek yang ada di

atasnya objek induk (ancestor).

IncludeMenspesifikasikan bahwa use case sumber secara

eksplisit.

Extend

Menspesifikasikan bahwa use case target memperluas

perilaku dari use case sumber pada suatu titik yang

diberikan.

35

2.13.4 Activity Diagram

Activity Diagram menggambarkan hubungan dari usecase dan

responsibilities dari class. Activity diagram fokus pada behavior dari

operation dan menunjukkan aliran control untuk menyelesaikan proses

tertentu, seperti aktivitas untuk menerima pembayaran. Aliran control

tersebut dimulai dari state awal atau initial state dan diakhiri oleh state yang

lain yang disebut dengan end state (Yulianti, 2012 : 121).

Tabel 2. 10 Simbol pada Activity Diagram (Yulianti, 2012 : 121)

SIMBOL NAMA KETERANGAN

Start pointTitik Awal

End pointTitik Akhir

ActivitiesAktifitas yang dilakukan sistem

DecisionPilihan untuk mengambil Keputusan

AssociationApa yang menghubungkan antara objek satu dengan

objek lainnya.

System Menspesifikasikan paket yang menampilkan sistem

secara terbatas.

Use Case

Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang ditampilkan sistem

yang menghasilkan suatu hasil yang terukur bagi suatu

actor

Collaboration

Interaksi aturan-aturan dan elemen lain yang bekerja

sama untuk menyediakan prilaku yang lebih besar dari

jumlah dan elemen-elemennya (sinergi).

NoteElemen fisik yang eksis saat aplikasi dijalankan dan

mencerminkan suatu sumber daya komputasi

36

ForkDigunakan untuk menunjukkan kegiatan yang

dilakukan secara parallel

JoinDigunakan untuk kegiatan yang di gabungkan

SwimlineMemisahkan organisasi bisnis yang bertanggung

jawab terhadap aktivitas yang terjadi

2.14 Wawancara

Wawancara adalah metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara

proses tanya jawab kepada narasumber yang paham dan kompeten di bidangnya

untuk mendapatkan keterangan, konfirmasi atau pandangan dari suatu masalah

atau suatu berita.

Dalam penelitian ini penulis melakukan wawancara kepada beberapa

narasumber diantarnya: Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu, pemlik

kapal, masyarakat dan wisatawan.

2.15 Observasi

Observasi adalah metode pengumpulan data melalui pengamatan langsung

atau peninjauan secara cermat dan langsung di lapangan atau lokasi penelitian.

Dalam hal ini, peneliti dengan berpedoman kepada desain penelitiannya perlu

mengunjungi lokasi penelitian untuk mengamati langsung berbagai hal atau

kondisi yang ada di lapangan. Dengan observasi kita dapat memperoleh gambaran

tentang kehidupan sosial yang sukar untuk diketahui dengan metode lainnya. Dari

hasil observasi kita akan memperoleh gambaran tentang masalahnya dan mungkin

petunjuk-petunjuk tentang cara pemecahannya. Jadi, jelas bahwa tujuan observasi

adalah untuk memperoleh berbagai data konkret secara langsung di lapangan atau

tempat penelitian.

2.15 Studi Pustaka

Tinjauan pustaka atau literature review adalah bahan yang tertulis berupa

buku, jurnal yang membahas tentang topik yang hendak diteliti. Tinjauan pustaka

membantu peneliti untuk melihat ide-ide, pendapat, dan kritik tentang topik

37

tersebut yang sebelumnya dibangun dan dianalisis oleh para ilmuwan sebelumnya.

Tinjauan pustaka bertujuan untuk melihat dan menganalisa nilai tambah penelitian

ini dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya. Penggunaan metode

penelitian baik kuantitatif maupun kualitatif akan membahas tinjauan pustaka

pada awal penelitian dengan tujuan untuk memberikan peneguhan atas pentingnya

masalah atau topik penelitian yang akan dibahas (Raco, 2010:104).

2.16 Studi Literatur Sejenis

Adapun beberapa studi literature sejenis yang digunakan dalam penelitian

ini dapat dilihat pada tabel 2.11 dibawah ini.

Tabel 2. 11 Studi Literatur

Penulis Judul Penelitian Kelebihan Kekurangan

(Lukman

Hakim, Renaldy

Prabowo, 2017)

Penggunaan Situs

E-Tourism Pada

Pemesanan Homestay

Desa Cibuntu

Kuningan Dengan

Algoritma Apriori

1. Terdapat

perancangan dan

implementasi;

2. Minsup/mincof

30%/70%, tingkat

keakuratan sebesar

79.92%

1. Tidak terdapat

perhitungan

manual dan

hanya

menampilkan

hasil

(Dimas Dewa

Wicaksono,

2015)

Penerapan Data

Mining dengan

Algoritma Apriori

untuk Informasi

Saran Kueri Barang

(Studi Kasus: Situs

“Inkuiri.com’)

1. Terdapat step by

step perhitungan

data sampel

menggunakan

Algorima Apriori;

2. Alur perhitungan

cukup jelas.

3. Minsup/Mincof

0,6%/0,7%Tingkat

keakuratan lift ratio

sebesar 76.47%

1. Terlalu banyak

data sehingga

proses

perhitungan

menjadi lebih

lama.

(Muhammad

Fauzy, Kemas

Penerapan Metode

Association Rule

1. Terdapat

perhitungan left ratio

1. Perancangan

yang

38

Rahmat S W,

Ibnu Asror,

2016)

Menggunakan

Algoritma Apriori

Pada Simulasi

Prediksi Hujan

Wilayah Kota

Bandung

untuk setiap rule.

2. Tingkat Akurasi

sebesar 76.78%

dengan minimum

confidence dan

support sebesar 50%

sederhana.

(Naimah,

2017)

Analisis dan

Implementasi Teknik

Data Mining dengan

Metode Association

Rule Mining untuk

Memprediksi Strategi

Pemasaran Produk

Unilever pada PT.

Tiran Makassar

1. Skenario pengujian

cukup banyak dan

jelas;

2. Terdapat step by

step perhitungan

data sampel

menggunakan

Algorima Apriori;

3. Hasil implementasi

cukup jelas.

4. Tingkat Akurasi

sebesar 75% dengan

confidence 75% dan

support 30%

1. Antarmuka

yang

ditampilkan

kurang

menarik.

(Gilang Abi

Saputro, 2017)

Penerapan Algoritma

Apriori Untuk

Mencari Pola

Penjualan di Café

(Studi Kasus: Jurney

Coffee)

1. Tahapan

perhitungan cukup

jelas;

2. Hasil percobaan

implementasi cukup

jelas.

3. Tingkat Akurasi

confidence item

pertama 52% dan

item kedua 56%.

1.data awal hasil

transformasi data

kurang jelas.

39

Berdasarkan studi literatur yang dijelaskan diatas, penelitian yang

dilakukan oleh penulis memiliki perbedaan sebagai berikut:

Tabel 2. 12 Perbedaan Penulis dengan Studi Literatur yang digunakan

Penulis Judul Asosiasi yang terbentuk

berdasarkan

(Lift Ratio)

MinSupport /

MinConfidence

(Lukman

Hakim, Renaldy

Prabowo, 2017)

Penggunaan Situs

E-Tourism Pada

Pemesanan

Homestay

Desa Cibuntu

Kuningan Dengan

Algoritma Apriori

2 aturan asosiasi

yang dibentuk

dengan lift ratio < 1

30% / 70%

(Dimas Dewa

Wicaksono,

2015)

Penerapan Data

Mining dengan

Algoritma Apriori

untuk Informasi

Saran Kueri Barang

(Studi Kasus: Situs

“Inkuiri.com’)

13 aturan asosiasi

yang dibentuk

dengan lift ratio >1

0,6% / 0,7%

(Muhammad

Fauzy, Kemas

Rahmat S W,

Ibnu Asror,

2016)

Penerapan Metode

Association Rule

Menggunakan

Algoritma Apriori

Pada Simulasi

Prediksi Hujan

Wilayah Kota

Bandung

9 aturan asosiasi

yang dibentuk

dengan lift ratio >1

10% / 50%

(Naimah, Analisis dan 5 aturan asosiasi 30% / 50%

40

2017) Implementasi Teknik

Data Mining dengan

Metode Association

Rule Mining untuk

Memprediksi

Strategi Pemasaran

Produk Unilever

pada PT. Tiran

Makassar

yang dibentuk tanpa

perhitungan lift

ratio >1

(Gilang Abi

Saputro, 2017)

Penerapan Algoritma

Apriori Untuk

Mencari Pola

Penjualan di Café

(Studi Kasus: Jurney

Coffee)

22 aturan asosiasi

yang dibentuk tanpa

lift ratio >1

8% / 50%

(Khairatin,

2019)

Pemilihan Kapal

Laut Menggunakan

Algoritma Apriori

Dalam Aplikasi

Reservasi Tiket

Berbasis WEB (Studi

Kasus: Pulau Tidung

– Kali Adem)

17 aturan asosiasi yang

dibentuk dengan lift

ratio >1

55% / 85%

Berdasarkan rangkuman perbedaan dengan studi literatur sebelumnya

diatas bahwasannya:

1) Dari 5 studi literatur yang sudah dilakukan sebelumnya, ada beberapa penulis

yang tidak melakukan perhitungan lift ratio yang mana merupakan nilai yang

menunjukan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah

benar produk A dibeli bersamaan dengan produk B, sedangkan dalam

penelitian ini penulis melakukan perhitungan lift ratio dengan pola asosiasi

41

yang terbentu sebanyak 17 aturan asosiasi dengan tingkat keakuratan sebesar

97%.

2) Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai lift lebih dari 1, yang

berarti dalam transaksi tersebut, produk A dan B benar-benar dibeli secara

bersamaan. Dalam penelitian ini penulis berhasil menghasilkan 17 aturan

asosiasi dengan nilai lift ratio diatas >1.

42

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Jenis dan Lokasi Penelitian

Dalam melakukan penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah

jenis penelitian kuantitatif. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif

artinya penelitian yang dilakukan adalah menekankan analisanya pada data-data

numerik (angka), yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas

mengenai suatu keadaan berdasarkan data yang diperoleh dengan cara

menyajikan, mengumpulkan dan menganalisis data tersebut sehingga menjadi

informasi baru yang dapat digunakan untuk menganalisa mengenai masalah yang

sedang diteliti.

Adapun lokasi penelitian penulisan ini yakni pelabuhan Pulau Tidung dan

juga pelabuhan Kali Adem (Muara Angke) Jakarta Utara yang dijadikan sebagai

sampel penelitian.

3.2. Sumber Data

Sumber data pada penelitian ini adalah wawancara dengan narasumber

yakni Pak Teguh staff dari Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu.

Selain itu juga diperoleh dengan cara mengumpulkan data dari beberapa buku dan

jurnal yang membahas mengenai data mining serta literatur lainnya yang dapat

dijadikan acuan pembahasan dalam masalah ini. Penelitian ini keterkaitan pada

sumber-sumber data online atau internet ataupun hasil dari penelitian sebelumnya

sebagai bahan referensi bagi peneliti selanjutnya.

3.3. Pengumpulan Data

Pembahasan metodologi yang digunakan dalam proses penyelesaian riset

ini pada dasarnya adalah merupakan urutan langkah-langkah yang harus

dilakukan. Untuk mengumpulkan data dalam kegiatan penelitian diperlukan cara-

cara atau teknik pengumpulan data tertentu, sehingga proses penelitian dapat

berjalan dengan lancar. Peneliti melakukan beberapa langkah pengumpulan data

seperti studi pustaka, wawancara dan observasi.

43

3.3.1. Studi Pustaka

Penulis melakukan pengumpulan data dengan studi pustaka yakni

mencari referensi-referensi di perpustakaan, toko buku, dan internet.

Referensi tersebut berupa buku, e-book, jurnal, penelitian sejenis, dan

website resmi yang berkaitan tentang Pemilihan Kapal Menggunakan

Algoritma Apriori Berbasis WEB. Setelah mendapatkan referensi yang

sesuai dengan objek penelitian ini, penulis mencari informasi yang

dibutuhkan penelitian ini dari referensi-referensi tersebut. Sumber-sumber

referensi dapat di lihat pada Daftar Pustaka.

3.3.2. Wawancara

Pada tahap ini penulis melakukan wawancara terstruktur dengan para

narasumber yang berkompeten dalam bidangnya yaitu Sudin Perhubungan

Kab. Adm. Kepulauan Seribu, para pemilik kapal, dan juga masyarakat

Pulau Tidung / wisatawan sehingga penulis mendapatkan informasi untuk

dipergunakan dalam penyusunan penulisan ini.

3.3.3. Observasi

Pada metode ini data diperoleh dengan melakukan peninjauan

kelapangan guna mendapat fakta pendukung dalam penelitian. Observasi

peneliti dilaksanakan pada bulan Juni 2018 di Pulau Tidung dan Pelabuhan

Kali Adem Kota Administrasi Jakarta Utara. Dari observasi tersebut peneliti

mendapatkan beberapa data dan informasi guna membantu dalam proses

penulisan ini.

3.4. Metode Pengembangan Sistem

3.4.1. Fase Perencanaan

Pada fase ini dijelaskan mengenai cakupan sistem yang akan

dikembangkan, melakukan pengidentifikasian tujuan dan permasalahan

yang ada, memahami permasalahan dan kendala yang selama ini dialami

dengan dilampirkan data-data dan fakta yang terjadi didalam lapangan. Pada

fase ini, di tentukan pula masalah yang mungkin di hadapi, user

44

requrements specification diperoleh melalui wawancara secara langsung

mencari dalam dokumentasi dengan memperhatikan sistem yang telah ada.

Hasil yang peneliti dapatkan dari tahap tujuan dan syarat-syarat

informasi adalah sebagai berikut:

a. Memperoleh informasi mengenai berapa jumlah penumpang setiap

kali perjalanan.

b. Memperoleh informasi dari permasalahan dalam pembuatan jadwal

dan juga proses order ataupun pemesanan tiket yang masih manual.

c. Dibutuhkan platform ataupun sistem yang dapat memudahkan dan

menjadi solusi untuk pemesanan tiket kapal rute Pulau Tidung – Kali

Adem (Muara Angke) pun sebaliknya, secara online berbasis Website.

3.4.2. Fase Perancangan

Pada tahap ini dilakukan perancangan proses yaitu perancangan

proses-proses yang akan terjadi di dalam sistem.

a. Perancangan Basis Data

Pada aplikasi sistem pemesanan ini digunakan database sebagai

pelengkap program seperti registrasi, proses pemesanan, input data

produk dan proses penyimpanan data produk. Database yang digunakan

adalah database MySQL.

b. Perancangan Antarmuka (User Interface)

Pada perancangan antarmuka (user interace) dilakukan langkah

menganalisis atau merencanakan tampilan untuk tata letak sesuai

dengan fungsi aplikasi.

3.4.3. Fase Konstruksi

Pada tahap ini dilakukan pembuatan program terhadap rancangan-

rancangan yang telah didefinisikan. Pembuatan program yang dilakukan

menggunakan bahasa pemrograman PHP.

3.4.4. Fase Implementasi

Pada tahap ini peneliti melakukan coding, yaitu implementasi ke

dalam bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang digunakan

menggunakan PHP dan perangkat lunak Sistem Manajemen Basis Data

45

menggunakan MySQL. Sebagai akhir dari fase implementasipeneliti juga

meminta tanggapan user tentang aplikasi ini untuk bahan evaluasi dan

menyerahkannya kepada pengguna, membahas persiapan lokasi instalasi

sistem, dokumentasi, pelatihan personil, implementasi sistem, dan sistem

release.

3.5. Kerangka Berpikir

Kerangka Berpikir merupakan suatu alur diagram yang menjelaskan

proses berjalannya sebuah penelitian. Dalam penelitian ini, penulis mengacu pada

alur diagram sebagai berikut:

Gambar 3. 1 Kerangka Berpikir

46

BAB IV

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

Pada bab ini akan membahas dan mendeskripsikan secara detail dan

terperinci mengenai pembuatan sistem dengan menerapkan metode penelitian

yang telah diuraikan pada bab sebelumnya. Dalam bab sebelumnya telah dibahas

bahwa metode pengembangan sistem yang digunakan dalam pengembangan

sistem kali ini adalah Rapid Application Development (RAD), tahap

pengembangan sistem RAD antara lain: Fase Perencana, Fase Perancangan,

Fase Konstruksi dan Fase Implementasi.

Tahap perancangan menjadi tahap kegiatan yang akan menentukan rincian

sistem yang akan dibuat. Sementara tahap implementasi pada bab ini yaitu tahap

kegiatan dalam penentuan tindakan atau keputusan yang akan menentukan

rancangan sistem.

4.1 Fase Perencanaan

Tahap pertama dalam pengembangan sistem ini yaitu perencanaan

kebutuhan. Pada tahap ini peneliti membagi menjadi tiga bagian untuk melakukan

perencanaan kebutuhan yaitu identifikasi tujuan, identifikasi masalah dan analisa

kebutuhan sistem.

4.1.1 Identifikasi Tujuan Sistem

Pada tahap ini merupakan tahapan untuk identifikasi tujuan sistem

dengan menganalisis permasalahan yang terjadi dalam melakukan

Pemilihan kapal laut Pulau Tidung – Kali Adem (Muara Angke).

Identifikasi ini bertujuan untuk mengetahui sasaran dibentuknya sistem.

Peneliti melakukan penelitian untuk mengumpulkan data dan informasi

sebagai dasar acuan dalam pengaplikasian sistem. Sistem ini bertujuan

untuk mengetahui bagaimana penerapan algoritma Apriori dapat membantu

sistem untuk memberikan informasi permalasahan yang terjadi pada

Pemilihan kapal laut Pulau Tidung – Kali Adem.

47

4.1.2 Identifikasi Masalah

Belum jelasnya informasi secara online yang selama ini ada dalam

aktivitas kepariwisataan yang ada di Pulau Tidung terutama dalam hal

transportasi kapal laut yang mana hal tersebut adalah salah satu jembatan

dalam hal peningkatan minat pariwasata di Pulau Tidung. Informasi jadwal

keberangkatan, informasi jadwal kapal, informasi harga dan lainnya menjadi

suatu permasalahan yang selama ini terjadi, belum lagi kuota untuk jumlah

tiket yang tersedia dalam kapal tersebut yang kurang jelas sehingga ketika

saat weekend ataupun hari libur nasional tiba terjadi pembeludakan

wisatawan yang ingin ke Pulau Tidung tapi ada dan masih banyak yang

wisatawan tidak terakomodir sehingga mereka tidak bisa naik Kapal Laut

tersebut dan membatalkan perjalanan wisatanya. Hal ini yang menjadi dasar

permasalahan dalam pembuatan Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-Kali

Adem. Untuk itu diperlukan suatu sistem berbasis Web dan algoritma yang

mampu memberikan solusi terkait informasi-informasi yang menjadi

permasalahan diatas.

4.1.3 Analisa Kebutuhan Sistem

Pada tahap pembuuatan sistem Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-

Kali Adem (Muara Angke) berbasis Web, peneliti membutuhkan beberapa

perangkat lunak sebagai penunjang dalam pembangunan sistem ini. Berikut

merupakan komponen-komponen yang dibutuhkan oleh sistem:

1. MySql sebagai server untuk membuat basis data yang akan digunakan.

2. Notepad++ untuk melakukan pengkodean sistem dengan bahasa

pemrograman PHP.

3. Astah Profesional untuk membuat UML diagram.

4. Microsoft Visio 2010 untuk membuat flowchart diagram.

5. Microsoft Word 2010 untuk membuat pencatatan laporan.

4.2 Fase Perancangan

Tahapan ini yaitu dengan merancang kerangka sistem yang sesuai dengan

kebutuhan. Pada tahap ini peneliti menggunakan perangkat UML diagram dalam

perancangan sistem, untuk memberikan kemudahan pada saat melakukan

48

perancangan sistem yang nantinya akan dijadikan sebagai bahan acuan dalam

membangun aplikasi Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-Kali Adem berbasis

Web. Adapun UML diagram yang penulis akan gunakan dalam proses

perancangan anatara lain use case diagram, activity diagram, dan deployment

diagram.

4.2.1 Use case Diagram

Berdasarkan identifikasi masalah yang telah dibahas sebelumnya,

pada tahap perancangan use case diagram ini penulis menetapkan aktor

yang dapat mengakses aplikasi ini dan menentukan fitur-fitur apa saja yang

dapat digunakan oleh aktor tersebut. Berikut tabel untuk menjelaskan secara

detail dalam perancangan use case diagram:

Gambar 4. 1 Usecase Diagram Front End

49

Gambar 4. 2 Usecase Diagram Back End

Berikut merupakan deskripsi pendefinisian usecase diagram front end

dan back end berdasarkan diagram usecase yang digambarkan pada gambar

4.1 berikut ini:

Tabel 4. 1 Definisi Use case Diagram Front End

No Usecase Deskripsi

1 Daftar Login Customer atau User yang ingin melakukan transaksi reservasi diharuskan memiliki akun untuk dapat login ke dalam sistem , jika belum memiliki akun maka Userwajib mendaftar untuk membuat akun login.

2 Lihat Jadwal Kapal User dapat melihat jadwal kapal berdasarkan tanggal yang dipilih.

3 Booking Tiket User dapat melakukan Booking tiket kapal laut jika sudah mengisi form booking

50

di halaman web.

4 Cari Jadwal Kapal User dapat mencari jadwal kapal yang sesuai dengan tanggal yang di tentukan.

5 Pembayaran User dapat memilih metode pembayaran yang diinginkan (Transfer ATM/Indomaret) setelah melakukan proses reservasi tiket

Tabel 4. 2 Definisi Use case Diagram Front End

No Usecase Deskripsi

1 Lihat Data Transaksi Admin dapat melihat data transaksi

2 Input Data Transaksi Admin dapat memasukan data transaksi untuk pengujian proses apriori

3 Proses Apriori Admin dapat melakukan perhitungan / proses apriori dengan memilih data kapal, tanggal, dan menginputkan nilai minimum support dan minimum confidence

4 Hasil Rule Admin dapat melihat hasil aturan asosiasi yang terbentuk berdasarkan perhitungan / proses apriori yang telah dilakukan sebelumnya.

Spesifikasi usecase Pemilihan kapal laut ini dilakukan berdasarkan

diagram use case yang digambarkan pada gambar 4.1. Berikut adalah tabel

spesifikasi setiap use case.

Tabel 4. 3 Use case Scenario Daftar login

No Deskripsi

1 Use case : Daftar login

51

Tujuan Mendaftar untuk mendapatkan Username dan Password agar bisa mengakses halaman berikutnya

Deskripsi Proses mendaftarkan user untuk dapat akses ke dalam sistem

Aktor User

Kondisi Awal

User berada pada halaman home

Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu login3. Sistem akan menampilkan halaman login

Kondisi Akhir

User berada di halaman login

Tabel 4. 4 Use case Scenario Lihat Jadwal Kapal

No Deskripsi

2 Use case : Lihat Jadwal Kapal

Tujuan Melihat jadwal kapal yang tersedia

Deskripsi Proses untuk melihat jadwal kapal

Aktor User

Kondisi Awal User berada pada halaman home

Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu kapal3. Sistem akan menampilkan halaman jadwal

kapalKondisi Akhir

User berada di halaman jadwal kapal

Tabel 4. 5 Use case Scenario Booking Tiket

No Deskripsi

3 Use case : Booking Tiket

Tujuan Booking tiket kapal

Deskripsi Proses untuk Booking tiket kapal

52

Aktor User

Kondisi Awal


Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu booking tiket3. Sistem akan menampilkan halaman

booking tiket

Kondisi Akhir

User berada di halaman booking tiket

Tabel 4. 6 Use case Scenario Cari Jadwal Kapal

No Deskripsi

4 Use case : Cari Jadwal Kapal

Tujuan Mencari jadwal kapal yang tersedia

Deskripsi Proses untuk mencari jadwal kapal

Aktor User

Kondisi Awal


Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu kapal3. Sistem akan menampilkan halaman cari

jadwal kapal Kondisi Akhir

User berada di halaman cari jadwal kapal

Tabel 4. 7 Use case Scenario Pembayaran

No Deskripsi

5 Use case : Pembayaran

Tujuan Mengedit data booking yang belum sesuai

Deskripsi Proses untuk mengedit data booking user

Aktor User


Skenario 1. User berada di halaman home

53

2. User memilih menu booking tiket kapal3. Sistem akan menampilkan halaman edit

data bookingKondisi Akhir

User berada di halaman edit data booking

Tabel 4. 8 Use case Scenario Login

No Deskripsi

6 Use case : Login

Tujuan Masuk kedalam sistem dan mendapatkan akses sebagai user

Deskripsi Proses untuk login

Aktor User


Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu login3. Sistem akan menampilkan halaman login

Kondisi Akhir

User berada di halaman login

Tabel 4. 9 Usecase Scenario Hitung Apriori

No Deskripsi

6 Use case : Hitung Apriori

Tujuan Menghitung aturan asosiasi yang terbentuk

Deskripsi Proses untuk perhitungan apriori

Aktor User

Kondisi Awal

User berada pada halaman hitung apriori

Skenario 1. User berada di halaman home apriori2. User memilih proses apriori

54

3. Sistem akan menampilkan halaman proses apriori

Kondisi Akhir

User berada di halaman hitung apriori

4.2.2 Activity Diagram

Tahap perancangan activity diagram yaitu untuk menggambarkan alur

aktifitas yang dilakukan oleh aktor ketika berinteraksi langsung dengan

sistem. Berikut ini merupakan activity diagram yang menggambarkan alur

aktifitas yang terdapat pada sistem Pemilihan Kapal Laut:

1. Activity Diagram Daftar Login

Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan

pengguna dalam proses Mendaftar untuk login sebelum masuk ke

dalam sistem. Proses login dimulai dengan memasukan username dan

password yang sebelumnya telah terdaftar di database sistem. Seperti

yang digambarkan pada gambar berikut :

55

Gambar 4. 3 Activity Diagram Daftar Login

2. Activity Diagram Login


pengguna dalam proses login sebelum masuk ke dalam sistem. Proses

login dimulai dengan memasukan username dan password yang

sebelumnya telah terdaftar di database sistem. Seperti yang

digambarkan pada gambar berikut :

56

Gambar 4. 4 Activity Diagram Login

3. Activity Diagram Cari Jadwal Kapal


pengguna melakukan pencarian jadwal kapal di dalam sistem. Proses

cari jadwal kapal dimulai dengan memilih menu cari jadwal kapal lalu

mengisi form input waktu dan tujuan keberangkatan. Seperti yang

digambarkan pada gambar berikut :

57

Gambar 4. 5 Activity Diagram Cari Jadwal Kapal

4. Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal


pengguna untuk melihat jadwal kapal di dalam sistem. Proses lihat

jadwal kapal dimulai dengan memilih menu kapal dan memilih jadwal

kapal lalu mengisi form inputan waktu dan tujuan keberangkatan.

Seperti yang digambarkan pada gambar berikut :

58

Gambar 4. 6 Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal

5. Activity Diagram Booking Tiket


pengguna melakukan booking tiket kapal di dalam sistem. Proses

booking tiket dimulai dengan memilih menu Booking lalu mengisi form

inputan data booking. Seperti yang digambarkan pada gambar berikut :

59

Gambar 4. 7 Activity Diagram Booking tiket

6. Activity Diagram Edit Data Booking


pengguna melakukan Edit Data Booking tiket kapal di dalam sistem.

Proses Edit Data Booking dimulai dengan memilih menu Booking lalu

mengisi form inputan data booking setelah itu di validasi, jika data

booking ada perubahan maka bisa dilakukan Edit Data Booking. Seperti

yang digambarkan pada gambar berikut:

60

Gambar 4. 8 Activity Diagram Edit Data Booking

7. Activity Diagram Hitung Apriori


pengguna melakukan perhitungan apriori di dalam sistem. Proses

perhitungan apriori dimulai dengan memilih menu Proses Data lalu

mengisi form inputan minimum support dan confidence seperti yang

digambarkan pada gambar berikut:

61

Gambar 4. 9 Activity Diagram Hitung Apriori

4.2.3 Deployment Diagram

Berikut ini merupakan deployment diagram dari Aplikasi Web

reservasi tiket kapal laut menggunakan Algoritma Apriori.

62

Gambar 4. 10 Deployment Diagram Web Pemilihan Kapal Laut

4.3 Preproses

4.3.1 Pemahaman Data

Pembahasan ini tentang pengumpulan data awal. Data yang akan

digunakan untuk memenuhi tujuan bisnis dan tujuan data mining yang

ditetapkan adalah data komentar pengujung terkait reservasi atau yang

menaiki kapal laut dari pelabuhan kali adem (muara angke) – pulau tidung

dan sebaliknya.

4.3.2 Pengolahan Data

Berikut adalah dataset akhir yang dilakukan, seperti pemilihan data,

pembersihan data, menentukan atribut dan variabel yang diperlukan.

Tabel 4. 10 Data Uji (Sumber: Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung)

63

Data diatas adalah data yang didapatkan penulis hasil wawancara

dengan perwakilan Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung

Bapak Teguh. Kemudian data yang didapat dibersihkan (sortir) dengan

cara menghapus data atau atribut yang tidak diperlukan untuk penelitian.

Data yang telah dibersihkan kemudian dimasukan kedalam file dengan

format xlsx.

Gambar 4. 11 Langkah Kerja Preproses

4.3.3 Pemodelan

Memilih teknik data mining yang akan digunakan. Teknik data mining

yang dipilih dalam penelitian ini adalah teknik asosiasi. Pemodelan

bertujuan untuk mencari aturan asosiasi, dimana aturan asosiasi selanjutnya

dijadikan acuan untuk menentukan kegiatan promosi. Adapun langkah-

langkah pembentukan model data mining dengan algoritma apriori adalah

sebagai berikut:

a. Menentukan data yang akan diproses

b. Menentukan nilai minimum support dan nilai minimum confidence

c. Menampilkan hasil aturan-aturan asosiasi yang terbentuk.

Selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan aturan asosiasi dengan

nilai minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar

85%.

64

Tabel 4. 11 data uji apriori

TID ITEMSET

1 toilet,pelampung penumpang,alat keselamatan

2 toilet,harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat

keselamatan

3 toilet,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat keselamatan


keselamatan

5 harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat

keselamatan





keselamatan


11 harga tiket kapal

A. Perhitungan Iterasi 1

Iterasi satu mulai dilakukan dengan tujuan untuk membentuk

kandidat 1-itemset (C1) dari data-data transaksi tersebut dan hitung jumlah

supportnya. Cara menghitung support adalah jumlah kemunculan item

dalam transaksi dibagi dengan jumlah seluruh transaksi.

Support (toilet) = Jumlah transaksi mengandung toilet x 100%

Total transaksi

9 x 100 = 81,82%11

65

Tabel 4. 12 Kandidat 1-itemset (C1)

Itemset Total transaksi Support %

Toilet 9 81,82

harga tiket kapal 5 45,45

pelampung penumpang 10 90,91

kursi penumpang 7 63,64

alat keselamatan 10 90,91

Minimum support yang ditentukan adalah 55%, maka item-item

yang memiliki nilai support kurang dari 55% dihilangkan. Large-itemset 1

(L1) yang dihasilkan yaitu:

Tabel 4. 13 Large-itemset 1 (L1)

Itemset Support %

Toilet 81,82

pelampung penumpang 90,91

kursi penumpang 63,64

alat keselamatan 90,91

B. Perhitungan Iterasi 2

Pada iterasi ke-2 lakukan proses cross item L1 untuk membentuk

C2 (kandidat itemset yang berisi 2 item) dan dihitung supportnya. Untuk

kandidat yang berisi item yang sama maka dihitung satu, misalnya ketika

itemset {toilet} digabungkan dengan {toilet}, maka hasilnya hanya

{toilet} bukan { toilet, toilet }. Kombinasi itemset dengan elemen yang

sama hanya dihitung satu kali. Misalnya { toilet, pelampung penumpang }

dengan { pelampung penumpang, toilet } adalah sama.

Kemudian iterasi selanjutnya dengan langkah yang sama seperti

iterasi 1, dan hasilnya adalah :

Support (toilet, pelampung penumpang) =

Jumlah transaksi mengandung toilet, pelampung penumpang x100%Total transaksi

9 x 100 = 81,82%11

66


Itemset Total transaksi

Support %

toilet, pelampung penumpang 9 81,82

toilet, kursi penumpang 6 54,55

toilet, alat keselamatan 9 81,82

pelampung penumpang, kursi penumpang 7 63,64

pelampung penumpang, alat keselamatan 10 90,91

kursi penumpang, alat keselamatan 7 63,64


Itemset Support %

Toilet, Pelampung penumpang 81,82

Toilet, Alat keselamatan 81,82

Pelampung penumpang, Kursi penumpang 63,64

Pelampung penumpang, Alat keselamatan 90,91

Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64

C. Perhitungan Iterasi 3

Pada iterasi ketiga, lakukan kembali proses cross item L2 set untuk

membentuk kandidat selanjutnya yaitu C3.

Support (toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan) = Jumlah transaksi mengandung toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan x 100%

Total transaksi

9 x 100 = 81,82%11

67


Itemset Total transaksi

Support %

toilet, pelampung penumpang, kursi penumpang 6 54,55

toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan 9 81,82

toilet, kursi penumpang, alat keselamatan 6 54,55

pelampung penumpang, kursi penumpang, alat keselamatan

7 63,64


Itemset Support %

Toilet, Pelampung penumpang, Alat keselamatan 81,82

Pelampung penumpang, Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64

Pada iterasi ketiga , saat dilakukan cross item set L3 , tidak ada

kandidat yang memenuhi syarat untuk dilakukan kombinasi kandidat 4

(C4), hal ini berarti iterasi berhenti sampai di kandidat itemset 3 (C3).

D. Hasil Seluruh Itemset Yang Terbentuk

Berikut adalah seluruh large-itemset hasil iterasi yang memenuhi

minimum support. Lanjutan Hasil seluruh Large-itemset.

Tabel 4. 18 Lanjutan hasil seluruh Large-itemset

Itemset Support %

Toilet, Pelampung penumpang 81,82

Toilet, Alat keselamatan 81,82

Pelampung penumpang, Kursi penumpang 63,64

Pelampung penumpang, Alat keselamatan 90,91

Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64

Toilet, Pelampung penumpang, Alat keselamatan 81,82

Pelampung penumpang, Kursi penumpang, Alat keselamatan

63,64

68

Dari seluruh itemset yang terbentuk hanya diambil hasil dari large

itemset 1(L1) dan large itemset 2 (L2) sesuai dengan aturan Algoritma

Apriori, kemudian dilakukan pemisahan menjadi antecedent dan

consequent, untuk menentukan seluruh kemungkinan aturan asosiasi yang

dapat terbentuk, contoh :

toilet => pelampung penumpang

Dari contoh diatas, penumpang yang merasa harus adanya toilet

juga cenderung merasakan harus adanya pelampung penumpang, namun

bukan berarti bahwa penumpang yang merasa butuh pelampung

penumpang juga cenderung merasa butuh toilet. Menurut posisi dalam

aturan, toilet adalah analysis unit atau biasa disebut antecedent,

sedangkan pelampung penumpang adalah associated unit atau biasa

disebut dengan consequent.

Berikut merupakan cara untuk mengitung Confidence :

Confidence (toilet=>pelampung penumpang) =support item mengandung (toilet, pelampung penumpang) x 100%

support antecedent

Atau

Confidence (A=>B) =support (toilet, pelampung penumpang) x 100%

support (toilet)

69

Tabel 4. 19 Aturan hasil perhitungan Confidence

Item SetSupport Antecedent Support Item Confidence

pelampung penumpang => alat keselamatan , kursi

penumpang 63,64 90,91 70

alat keselamatan , pelampung penumpang => kursi

penumpang 63,64 90,91 70

kursi penumpang => pelampung penumpang , alat

keselamatan63,64 63,64 100,00

kursi penumpang , alat keselamatan => pelampung

penumpang63,64 63,64 100,00

alat keselamatan => kursi penumpang , pelampung

penumpang63,64 90,91 70,00

pelampung penumpang , kursi penumpang => alat

keselamatan 63,64 63,64 100,00

alat keselamatan => pelampung penumpang , toilet81,82 90,91 90,00

pelampung penumpang => toilet , alat keselamatan81,82 90,91 90,00

toilet => alat keselamatan , pelampung penumpang81,82 81,82 100,00

alat keselamatan , toilet => pelampung penumpang81,82 81,82 100,00

pelampung penumpang , alat keselamatan => toilet81,82 90,91 90,00

toilet , pelampung penumpang => alat keselamatan81,82 81,82 100,00

kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00

alat keselamatan => kursi penumpang 63,64 90,91 70,00

kursi penumpang => pelampung penumpang63,64 63,64 100,00

pelampung penumpang => kursi penumpang63,64 90,91 70,00

alat keselamatan => pelampung penumpang90,91 90,91 100,00

pelampung penumpang => alat keselamatan90,91 90,91 100,00

alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00

toilet => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00

pelampung penumpang => toilet 81,82 90,91 90,00

toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00

70

Tabel 4. 20 Total hasil perhitungan Confidence

Item SetSupport

AntecedentSupport

Item Confidencekursi penumpang => pelampung penumpang , alat keselamatan 63,64 63,64 100,00kursi penumpang , alat keselamatan => pelampung penumpang 63,64 63,64 100,00

pelampung penumpang , kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00

alat keselamatan => pelampung penumpang , toilet 81,82 90,91 90,00

pelampung penumpang => toilet , alat keselamatan 81,82 90,91 90,00

toilet => alat keselamatan , pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00

alat keselamatan , toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00

pelampung penumpang , alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00

toilet , pelampung penumpang => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00

kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00

kursi penumpang => pelampung penumpang 63,64 63,64 100,00

alat keselamatan => pelampung penumpang 90,91 90,91 100,00

pelampung penumpang => alat keselamatan 90,91 90,91 100,00

alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00

toilet => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00

pelampung penumpang => toilet 81,82 90,91 90,00

toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00

Hasilnya adalah terbentuk 17 aturan asosiasi hasil proses

berdasarkan parameter yang telah ditentukan yaitu minimum support 55%

dan minimum confidence 85%. Pada salah satu aturan yang terbentuk,

71

misalnya aturan : “toilet pelampung penumpang” dengan nilai

confidence 100%, berarti bahwa 100% dari penumpang yang merasa butuh

toilet yang bersih dan wangi juga membutuhkan pelampung penumpang

yang harus ada di dalam kapal laut tujuan pulau tidung-kali adem, pun

sebaliknya.

4.4 Implementasi (Implementation)

4.4.1 Perancangan Interface

Interface sistem adalah Antarmuka yang merupakan mekanisme

komunikasi antara pengguna (user) dengan sistem. Antarmuka (Interface)

dapat menerima informasi dari pengguna (user) dan memberikan informasi

kepada pengguna (user) untuk membantu mengarahkan alur penelusuran

masalah sampai ditemukan suatu solusi. Berikut tampilan interface Aplikasi

Pemilihan kapal laut berbasis web berikut ini.

4.4.1.1 Tampilan Halaman Home

Halaman home adalah halaman utama yang ditampilkan aplikasi

kepada pengguna ketika aplikasi web reservasi ini di buka. Halaman ini

berisi button home, kapal, contact, search, login, sign up, dan button untuk

booking tiket. Berikut ini adalah rancangan interface halaman home :

Gambar 4. 12 Tampilan halaman home

72

4.4.1.2 Tampilan Halaman Sign Up

Halaman Sign Up merupakan halaman untuk pengguna yang ingin

mendaftar agar mendapatkan akses ke dalam sistem. Di dalam halaman ini

terdapat form input nama akun yang digunakan pengguna, email dan juga

password untuk dapat masuk ke dalam sistem ketika proses aktivasi

berhasil. Berikut ini Gambar 4.12 adalah rancangan interface menu

halaman data latih:

Gambar 4. Tampilan halaman Sign Up

4.4.1.3 Tampilan Halaman Login

Halaman Login merupakan halaman bagi pengguna yang ingin

mengakses masuk ke dalam sistem. Di dalam halaman ini terdapat form

inputan email dan juga password yang harus di isi dan terdaftar pada

proses sebelumnya untuk bisa masuk dan mengakses sistem. Berikut ini

Gambar 4.24 adalah rancangan interface menu halaman data uji.

73

Gambar 4. 13 Tampilan halaman Login

4.4.1.4 Tampilan Halaman Booking

Halaman ini berfungsi untuk melakukan Pemilihan kapal laut.

Berikut ini Gambar 4.13 adalah rancangan interface halaman booking.

Gambar 4. 14 Rancangan Interface Booking

74

4.4.1.5 Tampilan Halaman Verifikasi Data Booking

Halaman ini menampilkan data Pemilihan kapal laut yang sudah

dilakukan sebelumnya pada halaman booking. Berikut ini Gambar 4.14

adalah rancangan interface menu halaman verifikasi data booking.

Gambar 4. 15 Rancangan Interface Verifikasi Data Booking

4.4.1.6 Tampilan Halaman Login Apriori

Halaman ini berisi form inputan username dan password bagi user

yang ingin melakukan masuk ke halaman home aplikasi perhitungan

apriori. Berikut ini Gambar 4.27 adalah rancangan interface menu halaman

login apriori.

Gambar 4. 16 Rancangan Interface Login Apriori

75

4.4.1.7 Tampilan Halaman Home Apriori

Halaman ini berisi beberapa menu diantaranya : data transaksi,

proses apriori dan juga hasil rule. Berikut ini Gambar 4.16 adalah

rancangan interface menu halaman home apriori.

Gambar 4. 17 Rancangan Interface Home Apriori

4.4.1.8 Tampilan Halaman Data Transaksi

Halaman ini berisi data transaksi yang digunakan sebagai bahan

untuk perhitungan apriori. Berikut ini Gambar 4.17 adalah rancangan

interface menu halaman kamus positif.

Gambar 4. 18 Rancangan Interface Kumpulan Kamus

76

4.4.1.9 Tampilan Halaman Proses Apriori

Halaman ini berisi Perhitungan apriori, sebelumnya user harus

memilih tanggal data perhitungan lalu cari dan masukan minimal support

dan confidencenya. Berikut ini Gambar 4.18 adalah rancangan interface

menu halaman Proses Apriori.

Gambar 4. 19 Rancangan Interface Proses Apriori

4.4.1.10 Tampilan Halaman Hasil Rule

Halaman ini berisi hasil perhitungan apriori yang dilakukan

sebelumnya oleh user pada menu proses apriori. Berikut ini Gambar 4.19

adalah rancangan interface menu halaman hasil rule.

Gambar 4. 20 Rancangan Interface Hasil Apriori

77

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Implementasi

Implementasi merupakan tahapan dari penerapan berdasarkan analisa

perancangan sistem yang telah dibuat. Pada tahap ini akan dilihat apakah

sistem telah berjalan sesuai fungsinya. Pembahasan yang akan dijelaskan

pada tahapan implementasi ini adalah sebagai berikut.

5.1.1 Batasan Implementasi

Adapun batasan implementasi pada aplikasi sentimen analisis ini

adalah sebagai berikut:

1. Menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL.

2. Aturan asosiasi yang terbentuk dalam penelitian ini berjumlah 26

aturan,. Data uji apriori yang berkaitan dengan topik penelitian ini

diambil pada Bulan September 2018.

5.1.2 Lingkupan Implementasi

Lingkungan implementasi adalah lingkungan dimana aplikasi ini

dikembangkan. Lingkungan implementasi aplikasi orientasi sentimen ini

terdiri atas dua lingkungan yaitu lingkungan perangkat keras dan perangkat

lunak. Berikut ini merupakan spesifikasi lingkungan tersebut:

1. Perangkat keras

Processor : Intel® Core™ i3-3110M CPU 2.40GHz(4 CPUs)

Memori (RAM) : 2048 MB RAM

Hardisk : 500 GB

2. Perangkat Lunak

Sistem Operasi : Windows 7 Professional 32-bit

Tools perancangan : Notepad++

Web Browser : Google Chrome

Bahasa pemrograman : Hypertext Preprocessor (PHP) 7.1.11

DBMS : MySQL (mysqlnd 5.0.12)

Perangkat Pendukung : Xampp 1.8.2, Apache/2.4.9

77

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

5.1.3 Implementasi Antar Muka Sistem

Tahapan ini merupakan tahap implementasi hasil perancangan

antarmuka yang telah dibuat. Pada sistem Pemilihan Kapal Laut ini

memiliki 4 menu utama yaitu login home, booking, dan hitung apriori

Berikut ini merupakan implementasi aplikasi orientasi sentimen sesuai

dengan menu yang tersedia

5.1.3.1 Implementasi Antar Muka Login

Halaman ini merupakan form login yaitu setiap pengguna

yang akan masuk ke halaman home harus memasukan username

dan password yang sudah terdaftar. Tampilan antar muka login

dilihat seperti pada Gambar 5.1 dibawah ini.

Gambar 5. 1 Tampilan Login

5.1.3.2 Implementasi Antar Muka Menu Home

Halaman ini merupakan halaman awal ketika user

membuka aplikasi web untuk Pemilihan kapal laut ini. Tampilan

antar muka menu home dilihat seperti pada Gambar 5.2 dibawah

ini.

78


Gambar 5. 2 Tampilan Menu home

5.1.3.3 Implementasi Antar Muka Menu Booking

Pada halaman ini, user dapat melakukan reservasi atau

booking tiket kapal laut di Web ojekpulo.000webhostapp.com,

pada halaman ini berisi form inputan Asal, Tujuan, Tanggal

Keberangkatan dan Jumlah Penumpang. Tampilan antarmuka

menu booking dapat dilihat seperti pada Gambar 5.3 dan 5.4

dibawah ini.

Gambar 5. 3 Tampilan Menu Booking

79


Gambar 5. 4 Tampilan Menu Booking

5.1.3.4 Implementasi Antar Muka Menu Verifikasi Booking

Halaman ini memuat informasi data booking dari user yang

sebelumnya sudah dilakukan pada menu booking. Selain data

booking user, pada halaman ini berisikan form inputan data

pemesanan yang dapat dihubungi untuk konfirmasi pemesanan

serta form inputan data penumpang untuk manifest. Tampilan

antarmuka menu verifikasi booking dapat dilihat seperti pada

Gambar 5.5 dibawah ini.

Gambar 5. 5 Tampilan Menu Verifikasi Booking

80


5.1.3.5 Implementasi Antar Muka Menu Login Apriori

Halaman ini menampilkan sebuah form inputan username

dan password untuk bisa masuk ke dalam halaman home untuk

selanjutnya melakukan proses perhitungan apriori. Tampilan

antarmuka menu login apriori dapat dilihat seperti pada Gambar

5.6 dibawah ini.

Gambar 5. 6 Tampilan Menu Login Apriori

5.1.3.6 Implementasi Antar Muka Menu Home Apriori

Pada halaman ini terdapat 3 menu utama yaitu menu Data

Transaksi, Proses Apriori dan Hasil Rule. Tampilan antarmuka

menu home apriori dapat dilihat seperti pada Gambar 5.7 dibawah

ini.

Gambar 5. 7 Tampilan Menu Home Apriori

81


5.1.3.7 Implementasi Antar Muka Menu Data Transaksi

Pada halaman ini berisi data-data transaksi yang nantinya

akan dilakukan perhitungan apriori, jika user belum memiliki data

transaksi maka harus mengupload data berekstensi xls terlebih

dahulu untuk selanjutnya dapat di proses. Tampilan antarmuka

menu hitung akurasi sistem dapat dilihat seperti pada Tabel 5.1

dibawah ini.

Tabel 5. 1 Menu Data Transaksi

5.1.3.8 Implementasi Antar Muka Menu Proses Apriori

Halaman ini menampilkan proses dan perhitungan dari algoritma

apriori. User harus mencari terlebih dahulu data transaksi berdasarkan

tanggal transaksi, setelah itu masukan minimum support dan confidence

ingin di hitung, dalam hal ini penulis memasukan minimum support 55%

dan minimum confidence 85%. Tampilan antarmuka menu proses apriori

dapat dilihat seperti pada Gambar 5..9 dibawah ini.

82


Tabel 5. 2 Tampilan Proses Apriori

5.1.3.9 Implementasi Antar Muka Menu Hasil Rule

Halaman ini berisi hasil perhitungan rule (assosiasi) dari

algoritma apriori yang sudah dilakukan pada proses apriori.

Tampilan antarmuka menu kumpulan kamus dapat dilihat seperti

pada Gambar 5.13 dibawah ini.

Tabel 5. 3 Tampilan Hasil Rule

5.2 Pengujian

Tahap pengujian merupakan tahapan untuk melihat sejauh mana

sistem dapat berjalan sesuai dengan analisa perancangan yang diinginkan.

Penting untuk melihat apakah sistem dapat berjalan sesuai rencana agar

sistem mampu menjadi solusi dari permasalahan yang telah diidentifikasi.

83


5.2.1 Pengujian Aplikasi

Pada tahap pertama pengujian, penulis akan melakukan pengujian

dengan metode pendekatan black box. Dengan pendekatan black box,

dapat melakukan uji coba dengan mengetahui input dan output yang

dihasilkan. Berikut merupakan uji coba dari sistem orientasi sentimen

yang dibangun.

Tabel 5. 4 Pengujian Sistem Keseluruhan

No Fungsi Kegiatan Hasil yang diharapkan Status Hasil

1 Login

Input

username

dan

password

Dapat masuk ke halaman

home dengan akun yang

sesuai.Ya Gambar 5.1

2Booking

tiket

Pilih menu

booking

Dapat menampilkan halaman

menu booking YaGambar

5.3&5.4

3Edit Data

Booking

Klik menu

edit pada

menu

booking

Dapat menampilkan form

edit data dan merubah data

bookingYa Gambar 5.5

4Login

Apriori

Klik menu

login

apriori


login apriori Ya Gambar 5.6

5Data

Transaksi

Pilih menu

data

transaksi


data transaksi Ya Tabel 5.1

6Proses

Apriori

Pilih menu

proses

apriori


proses apriori Ya Tabel 5.2

7Hasil

Rule

Pilih menu

hasil rule


hasil rule (aturan asosiasi)Ya Tabel 5.3

5.2.2 Pengujian Algoritma Apriori

Pengujian pada tahap ini adalah pengujian terhadap algoritma

apriori. Dimana akan dilakukan pengujian dengan sistem perhitungan

apriori berdasarkan data yang diterima oleh penulis dari Suku Dinas

Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu bulan September 2018 dengan

pengujian minimum support dan minimum confidence sebagai berikut:

84


Tabel 5. 5 Data Pengujian Algoritma Apriori

Pengujian Min. Support (%) Min. Confidence (%)

Kapal Bisma 55 85

Kapal Transpasific 55 85

Kapal Islani 55 85

Kapal Anterja 55 85

Kapal Hasbi Jaya 55 85

Kapal Cahaya Laut 55 85

A. Hasil Pengujian 1

Pada pengujian 1 menggunakan data reservasi bersumber dari

Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu untuk kapal laut

“BISMA” periode bulan September 2018 dengan parameter nilai

minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar

85%.

113


5.2.3 Rangkuman Hasil Pengujian

Setelah dilakukan pengujian sebanyak 6 kali dengan nilai parameter minimum

support dan minimum confidence yang sama yaitu 55% / 85%, maka berikut adalah

hasil dari kesimpulan dari pengujian yang telah dilakukan:

Tabel 5. 31 Hasil Pengujian

Pengujian Hasil Pengujian

Kapal Bisma

Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 22

aturan asosiasi sampai iterasi ketiga dengan nilai minimum confidence

sebesar 85%, akan tetapi menjadi 17 aturan asosiasi yang terbentuk

setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.

Kapal

Transpasific





Kapal Islani





Kapal

Anterja


aturan asosiasi sampai iterasi kedua dengan nilai minimum confidence



Kapal Hasbi

Jaya





Kapal

Cahaya Laut





Berikut adalah tabel hasil pengujian yang dilakukan penulis mulai dari

pengujian 1 s.d pengujian 6:

114


Tabel 5. 32 Rangkuman Hasil Pengujian

Pengujian

Minimum

Support

%

Minimum

Confidence

%

Aturan yang

terbentuk

(Lift Ratio>1)

Confidence %

Kapal Bisma 55 85 17 97%

Kapal Transpasific 55 85 15 97%

Kapal Islani 55 85 1 88%

Kapal Anterja 55 85 3 97%

Kapal Hasbi Jaya 55 85 2 95%

Kapal Cahaya

Laut

55 85 2 95%

Dari semua percobaan diatas banyak sekali perbedaan antara aturan asosiasi yang

terbentuk hasil pengujian kapal satu dengan lainnya, hal ini dikarenakan data yang di

masukan berbeda-beda dari setiap kapal yang ada. Pada tabel rangkuman yang sudah

dibuat oleh penulis dapat dilihat bahwasannya jumlah aturan terbanyak terdapat pada

percobaan “Kapal Bisma” dengan jumlah aturan yang di hasilkan sebanyak 17 aturan

dengan confidence mencapai 97% dari perhitungan dari seluruh nilai confidence yang

terbentuk di jumlahkan dibagi dengan jumlah aturan asosiasi yang terbentuk lalu dikali

dengan 100%, dengan nilai aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 17 aturan dan nilai

lift ratio>1. Dan nilai confidence terendah terdapat pada pengujian “Kapal Islani”

dengan nilai confidence 88% dengan nilai aturan asosiasi yang terbentuk hanya 1 aturan

dari nilai lift ratio>1 .

Namun dengan banyak nya aturan yang terbentuk tersebut membuat data yang

dihasilkan sangat menumpuk sehingga tidak efisien. Pada kasus ini penulis

merekomendasikan hasil terbaik yaitu “Kapal Bisma” karena berhasil memberikan

tingkat kepercayaan tertinggi dan juga dapat menghasilkan tingkat kepuasan

penumpang yang tinggi terbukti dengan banyaknya aturan asosiasi yang terbentuk

dengan nilai parameter minimum support sebesar 55% dan minimum confidence sebesar

85% yang dapat menghasilkan 17 aturan dengan lift ratio >1, bahkan dalam beberapa

kombinasi itemset yang terbentuk ada aturan yang mencapai nilai 100% sebagai contoh

“Jika customer membutuhkan toilet, pelampung penumpang maka ia juga membutuhkan

alat keselamatan”.

116


BAB VI

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan rumusan masalah dan penejelasan yang telah peneliti

deskripsikan pada bab sebelumnya, maka peneliti dapat menarik

kesimpulan sebagai berikut:

a. Sistem reservasi berbasis web untuk pemilihan kapal laut telah

berjalan dengan maksimal.

b. Sistem reservasi berbasis web untuk pemilihan kapal laut telah

support dengan tampilan responsive yang memudahkan pengguna

dalam mengaksesnya.

c. Dengan hasil pengolahan data mining ditemukan bahwa hubungan

antar item pada transaksi dapat dihitung dengan menggunakan

Algoritma Apriori. Hasil yang didapat juga dirasa akurat dan sesuai

dengan perhitungan yang diinginkan.

d. Data yang direkomendasikan penulis berdasarkan percobaan yaitu

“Kapal Bisma” dengan nilai minimum support sebesar 55% dan

minimum confidence sebesar 85% dapat menghasilkan 17 aturan

dengan lift ratio >1.

e. Nilai Confidence yang dihasilkan sebesar 97% hasil dari

perhitungan dari seluruh nilai confidence yang terbentuk di

jumlahkan dibagi dengan jumlah aturan asosiasi yang terbentuk

lalu dikali dengan 100%.

6.2 Saran

Penulis menyadari bahwa aplikasi ini masih memiliki beberapa

kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu, ada beberapa hal yang perlu

dipertimbangkan untuk mengembangkan aplikasi ini agar lebih baik, yaitu:

a. Perlu adanya perbaikan aplikasi untuk menyempurnakan dan

mengembangkan lagi aplikasi.

117


b. Perawatan juga dilakukan agar sistem dapat dijalankan semaksimal

mungkin dan perlu adanya evaluasi sistem mengenai kekurangan

dari sistem agar lebih jelas dan akurat.

118

118


DAFTAR PUSTAKA

Adewole, K.S, dkk. Frequent Pattern and Association Rule Mining from

Inventory Database Using Apriori Algorithm. Computer Science. Nigeria :

University of Ilorin.

Alfannisa Annurullah Fajrin, Algifanri Maulana. (2018). Penerapan Data Mining

Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma FP-Growth

Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor, Vol. 5, No. 1 Bulan

Februari 2018 ISSN : 2406-7857.

Bagir Muhammad, Indah Ayu Yuliani. 2012. Database Introduction. Depok:

CCIT-FTUI.

Berry, M.J.A., (2004). Data Mining Techniques. Jhon Wiley&Sons.

Chengqi, Z. (2002). Association Rule Mining : Models and Algorithms.

Devi Fitrianah dan Ade Hodijah. 2011. Penerapan Algoritma Apriori untuk

memperoleh Association Rule antar Itemset Berdasarkan Periode

Penjualan Dalam Satu Transaksi. Jurnal Program Studi Teknik

Informatika Fakultas Ilmu Komputer. Universitas Mercu Buana Jakarta.

Dewi Listriani, Anif Hanifa SetyaNingrum Dkk. (2016). Penerapan Metode

Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola

Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro), Vol. 9,

No. 2 Bulan Oktober 2016 ISSN : 1979-9160.

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (Computer scientist). (2012). Data mining :

concepts and techniques. Elsevier/Morgan Kaufmann.

Han, Jianwei & Micheline Kamber. 2006. Data Mining Concept and Techniques.

United States of America : Elsevier Inc.

Han, J., Pei, J., Yin, Y., & Mao, R. (2004). Mining frequent patterns without

candidate generation: A frequent-pattern tree approach. Data Mining and

Knowledge Discovery, 8(1), 53–87.

Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Data Mining. Yogyakarta : Andi.

Ian H Witten, Eibe Frank and Mark A Hall, Data Mining. 2011. Practical

Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. USA: Elsevier.

Kadir, Abdul, Pemrograman WEB mencakup: HTML, CSS, Javascript & PHP,

Yogyakarta: Andi, 2003.

Kusrini, Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Andi Yogyakarta.

119


Kusrini dan Andri Koniyo. Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi

Akuntansi dengan Visual Basic dan Microsoft SQL Server. Yogyakarta.

Kusumo, D., Bijaksana, M., & Darmantoro, D. (2016). Data Mining Dengan

Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle. Jurnal Penelitian Dan, 1–5

Listiwan, Tomi. 2013. Pembuatan Prototype Perangkat Lunak Data Mining

berbasis Web untuk Penggalian Kaidah Assosiasi ( Mining Association

Rules) Berdasarkan Algoritma Apriori Menggunakan PHP, Jurnal Program

Studi Pendidikan Matematika, STKIP PGRI Tulungagung .

Lukman Hakim, Renaldy Prabowo (2017. Penggunaan E-Tourism pada

Pemesanan Homestay Desa Cibuntu Kuningan Dengan Algoritma Apriori.

Vol. 14 No. 2. Hal 137-149.

Martin, J. 1991. Rapid Application Development, New York: Macmillan.

Musawarman, 2012. Rapid Application Development with Sharia Compliance.

Depok.

Nurdiyanto, Amin. 2009. Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori.

Skripsi. Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Rosa A. S dan M. Shalahuddin. 2014. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat

Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung.

Saputro, F. C., Anggraini, W.&Mukhlason, A. Pembuatan Dashbord Berbasis

Web Sebagai Sarana Evaluasi Diri Berkala Untuk Persiapan Penilaian

Akreditasi Berdasarkan Standar Badan Akreditasi Nasional Perguruan

Tinggi, Jurnal Teknik ITS Vol. 1.

Tampubolon, Kennedi Dkk. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori

Pada Sistem Persediaan Alat-alat Kesehatan. Jurnal Informasi dan

Teknologi Ilmiah (INTI), Vol. 1, No. 1 Bulan Oktober 2013. ISSN : 2339-

210X.

Yulianti Emma, Indah Ayu Yuliani, Riza Muhammad Nurman. 2012. Software

Engineering. Depok: CCIT-FTUI.

Yulianti Emma. 2012. Sharia Banking Information System Analysis And Design.

Depok : CEP-CCIT FTUI

120


LAMPIRAN

Lampiran 1

DATA PENUMPANG KAPAL

Berikut adalah lampiran data penumpang yang berhasil penulis dapatkan dari

pihak Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu pada hari Sabtu,

Tanggal 22 September 2018.

122


Lampiran 3

WAWANCARA I

Hari / Tanggal : Sabtu, 22 September 2018

Narasumber : Pak Teguh

Jabatan : Staf Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu

1. Tanya: Dalam satu hari ada berapa kapal yang berangkat dari Pelabuha Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem dan sebaliknya ?

Jawab: setiap hari nya ada banyak kapal yang berangkat dari Pelabuhan

Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem, untuk jadwal kapal ojek

(tradisonal) milik masyarakat ada 1 kapal jadwal regular dan 2 kapal

cadangan jika banyak penumpang yang berangkat, dan jadwal

keberangkatan kapal ini setiap pukul 08.00 WIB pagi. Untuk jadwal kapal

cepat lebih siang yaitu pukul 10.00 WIB dan 14.00 WIB tergantung cuaca

laut.

2. Tanya: Ada berapa jumlah kapal ojek (tradisional) yang terdaftar di Suku

Dinas Perhubungan untuk rute keberangkatan dari Pelabuhan Pulau Tidung

menuju Pelabuhan Kali Adem dan sebaliknya?

Jawab: Jumlah Kapal Ojek atau Tradisional untuk rute keberangkatan dari

Pelabuhan Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem sebanyak 11 kapal.

3. Tanya: Bagaimana mekanisme penjadwalan kapal ojek (tradisional) ini?

Jawab: Jadwal keberangkatannya untuk kapal ojek ini saling bergantian

berurutan secara terus menerus mengingat jumlah kapal yang ada dan

tercatat di kami sebanyak 11 kapal oleh karenanya penjadwalan kapalpun

bergantian antara kapal si A dan juga si B kecuali kapal itu cateran atau

booking an.

123


4. Tanya: Dalam satu kapal ojek tersebut berapa kapasitas atau kuota

penumpang yang tersedia?

Jawab: Untuk kapasitas penumpang disetiap kapal berbeda-beda, misalnya

kapal Islani bisa menampung penumpang kurang lebih 300 orang

didalamnya, dan kapal Hasbi Jaya yang hanya bisa menampung kira-kira

150 orang saja. Jadi kalau untuk kapasitas kapal itu variatif.

124


Lampiran 4

WAWANCARA II


Narasumber : cBapak Opik

Jabatan : Pemilik Kapal Transpasific

1. Tanya: Setiap hari apakah kapal bapak berangkat?

Jawab: Kapal saya berangkat tergantung jadwal regular yang ada, dan

tergantung cuaca laut juga karena kondisi alam yang saat ini tidak menentuk

dan ombak dilautan juga cukup tinggi jadi hal itu juga jadi salah satu factor

keberangkatan kapal.

2. Tanya: Berapa kapasitas penumpang yang tersedia di kapal bapak?

Jawab: Kapal saya mampu mengangkut penumpang sampai 250 orang tapi

karena sekarang ada kebijakan manifest dari perhubungan dan di cek sebelum

keberangkatan maka tidak bisa dimasukan full 250 orang tersebut.

3. Tanya: Fasilitas apasaja yang ada di kapal bapak untuk menunjang

penumpang selama perjalanan?

Jawab: Untuk fasilitas dikapal saya umunya pasti ada toilet, kursi

penumpang yang sekarang diwajibkan karena standarisasi dari dishub,

pelampung dan juga alat keselamatan.

125


Lampiran 5

WAWANCARA III


Narasumber : cBang Asep Eman Surahman

Jabatan : Warga Pulau

1. Tanya: Bagaimana cara memesan tiket kapal ojek untuk berangkat dari Pulau Tidung ke Kali Adem ataupun sebaliknya?

Jawab: Untuk pemesanan tiket kita harus ke loket tiket langsung beli disana,

kalau di tidung loketnya di dekat pintu masuk, sedangkan untuk di kali adem

pembelian tiket nya di dalam gedung nanti disana ada loket tiket kapal dari

mulai kapal ojek (tradisional) sampai kapal cepat jadi satu dalam gedung

tersebut. Cuma kalau sedang ramai ya siap-siap aja kita antri panjang dan

lama.

Selain itu, saya rasa harus ada informasi papan nama dan juga mungkin

information center untuk menginformasikan keberadaan letak loket tersebut

karena kalau wisatawan yang baru pertama kali ke pulau pasti nya bingung.

2. Tanya: Berapa harga tiket kapal untuk sekali perjalanan?

Jawab: Harga tiket kapal itu Rp 45000 untuk sekali perjalanan.

3. Tanya: Apa saja fasilitas yang tersedia di kapal ojek?

Jawab: Umumnya sih seperti toilet, kursi, pelampung ya seperti itu, cuman

yang jadi masalah terkadang waktu keberangkatan yang lama karena suka

menunggu wisatawan yang telat tentu saja ini tidak baik untuk pelayanan

yang kami terima.

126


4. Tanya: Apakah perlu adanya aplikasi pemesanan tiket untuk reservasi tiket

kapal laut ojek (tradisional) ?

Jawab: Menurut saya sangat perlu, karena sekarang kan jaman sudah

canggih dan untuk mempermuah juga biar tidak perlu repot-repot ngantri,

kita beli tiket di aplikasi terus bayarnya juga kalau bisa ditransfer jadi

nantinya di pelabuhan tinggal tunjukan aja bukti pemesanan kita.

127


Lampiran 6

KODE PROGRAM

<?php

//session_start();

if (!isset($_SESSION['apriori_toko_id'])) {

header("location:index.php?menu=forbidden");

}

include_once "database.php";

include_once "fungsi.php";

include_once "mining.php";

include_once "display_mining.php";

$base =

"https://ojekpulo.000webhostapp.com/RestAPI/JSON/datakapal.php";

$param = array(

'opsi' => 'datakapal',

);

$options = array(

'http' => array(

'header' => "Content-type: application/x-www-form-

urlencoded\r\n",

'method' => 'POST',

'content' => http_build_query($param),

),

);

$context = stream_context_create($options);

$result = file_get_contents($base, false, $context);

128


$result = json_decode($result);

?>

<section class="page_head">

<div class="container">

<div class="row">

<div class="col-lg-12 col-md-12 col-sm-12">

<div class="page_title">

<h2>Proses Apriori</h2>

</div>

</div>

</div>

</div>

</section>

<?php

//object database class

$db_object = new database();

$pesan_error = $pesan_success = "";

if (isset($_GET['pesan_error'])) {

$pesan_error = $_GET['pesan_error'];

}

if (isset($_GET['pesan_success'])) {

$pesan_success = $_GET['pesan_success'];

}

if (isset($_POST['submit'])) {

?>

<div class="super_sub_content">


<div class="row">

<?php

$can_process = true;

129


if (empty($_POST['min_support']) ||

empty($_POST['min_confidence'])) {

$can_process = false;

?>

<script> location.replace("?menu=proses_apriori&pesan_error=Min

Support dan Min Confidence harus diisi");</script>

<?php

}

if(!is_numeric($_POST['min_support']) ||

!is_numeric($_POST['min_confidence'])){

$can_process = false;

?>

<script> location.replace("?menu=proses_apriori&pesan_error=Min

Support dan Min Confidence harus diisi angka");</script>

<?php

}

// 01/09/2016 - 30/09/2016

if($can_process){

$nokal = $_POST['nokal'];

$tgl = explode(" - ", $_POST['range_tanggal']);

$start = format_date($tgl[0]);

$end = format_date($tgl[1]);

if(isset($_POST['id_process'])){

$id_process = $_POST['id_process'];

//delete hitungan untuk id_process

reset_hitungan($db_object, $id_process);

//update log process

$field = array(

"nomorkapal"=>$nokal,

130


"start_date"=>$start,

"end_date"=>$end,

"min_support"=>$_POST['min_support'],

"min_confidence"=>$_POST['min_confidence']

);

$where = array(

"id"=>$id_process

);

$query = $db_object->update_record("process_log", $field,

$where);

}

else{

//insert log process

$field_value = array(

"nomorkapal"=>$nokal,

"start_date"=>$start,

"end_date"=>$end,

"min_support"=>$_POST['min_support'],

"min_confidence"=>$_POST['min_confidence']

);

$query = $db_object->insert_record("process_log", $field_value);

$id_process = $db_object->db_insert_id();

}

//show form for update

?>

<form method="post" action="">

<div class="row">

<div class="col-lg-6 " >

<div class="form-group">

<label>Min Support: </label>

<input name="min_support" type="text"

value="<?php echo $_POST['min_support']; ?>"

131


class="form-control" placeholder="Min Support">

</div>


<label>Min Confidence: </label>

<input name="min_confidence" type="text"

value="<?php echo $_POST['min_confidence']; ?>"

class="form-control" placeholder="Min Confidence">

</div>

<input type="hidden" name="id_process" value="<?php echo

$id_process; ?>">


<input name="submit" type="submit" value="Proses"

class="btn btn-success">

</div>

</div>





<label>Tanggal: </label>

<div class="input-group">

<div class="input-group-addon">

<i class="fa fa-calendar"></i>

</div>

<input type="hidden" class="form-control pull-right"

name="range_tanggal"

id="reservation" required="" placeholder="Date

range"

value="<?php echo $_POST['range_tanggal']; ?>">

</div>

</div>

</div>

</div>

</form>

132


<?php

echo "Min Support Absolut: " . $_POST['min_support'];

echo "<br>";

echo "Min Confidence: " . $_POST['min_confidence'];

echo "<br>";

echo "Start Date: " . $_POST['range_tanggal'];

echo "<br>";

//get transaksi data to array variable

/*

* oret-oretan

$sql_trans = "SELECT * FROM transaksi

WHERE transaction_date BETWEEN '$start' AND '$end' ";

$result_trans = $db_object->db_query($sql_trans);

$dataTransaksi = $item_list = array();

$jumlah_transaksi = $db_object->db_num_rows($result_trans);

$min_support_relative = ($min_support/$jumlah_transaksi)*100;

$x=0;

while($myrow = $db_object->db_fetch_array($result_trans)){

$dataTransaksi[$x]['tanggal'] = $myrow['transaction_date'];

$dataTransaksi[$x]['produk'] = $myrow['produk'].",";

$dataTransaksi[$x]['id'] = $myrow['id'];

$produk = explode(",", $myrow['produk']);

$produk = str_replace(" ,", ",", $produk);




$produk = str_replace(", ", ",", $produk);



133



//all items

foreach ($produk as $key => $value_produk) {

//if(!in_array($value_produk, $item_list)){

if(!in_array(strtoupper($value_produk), array_map('strtoupper',

$item_list))){

if(!empty($value_produk)){

$item_list[] = $value_produk;

}

}

}

$x++;

}

$sql_trans = "SELECT * FROM itemset2 ";

$result_trans = $db_object->db_query($sql_trans);

while($myrow = $db_object->db_fetch_array($result_trans)){

if($myrow['atribut1']=='bendera cair coklat botol'

&& $myrow['atribut2']=='cair coklat kotak'){

$aaaaa="jjjjj";

}

$jumlahItemset2[] = jumlah_itemset2($dataTransaksi,

$myrow['atribut1'], $myrow['atribut2']);

}

echo "aaa";

*/

$result = mining_process($db_object, $_POST['nokal'],

$_POST['min_support'], $_POST['min_confidence'],

$start, $end, $id_process);

134


if ($result) {

display_success("Proses mining selesai");

} else {

display_error("Gagal mendapatkan aturan asosiasi");

}

display_process_hasil_mining($db_object, $id_process);

}

?>

</div>

</div>

</div>

<?php

}

else {

$where = "ga gal";

if(isset($_POST['range_tanggal'])){

$nokal = $_POST['nokal'];

$tgl = explode(" - ", $_POST['range_tanggal']);

$start = format_date($tgl[0]);

$end = format_date($tgl[1]);

$where = " WHERE nomorkapal = '$nokal' AND transaction_date "

. " BETWEEN '$start' AND '$end'";

}

$sql = "SELECT

*

FROM

transaksi ".$where;

$query = $db_object->db_query($sql);

$jumlah = $db_object->db_num_rows($query);

135


?>

<div class="super_sub_content">


<div class="row">

<form method="post" action="">

<div class="row">



<input name="min_support" type="text" class="form-control"

placeholder="Min Support">

</div>


<input name="min_confidence" type="text" class="form-

control" placeholder="Min Confidence">

</div>


<input name="submit" type="submit" value="Proses"

class="btn btn-success">

</div>

</div>






</div>

<select class="form-control pull-right" name="nokal"

required>

<?php

foreach($result->data as $isi)

{

?>

136


<option <?php if($_POST['nokal'] == $isi-

>nomor_kapal) echo "selected";?> value="<?php echo $isi-

>nomor_kapal;?>"><?php echo $isi->nomor_kapal." - ".$isi-

>nama_kapal;?></option>

<?php

}

?>

</select>


</div>







</div>

<input type="text" class="form-control pull-right"

name="range_tanggal"

id="reservation" required="" placeholder="Date range"

value="<?php echo $_POST['range_tanggal']; ?>">


</div>


<input name="search_display" type="submit" value="Search"

class="btn btn-default">

</div>

</div>

</div>

</form>

<?php

if (!empty($pesan_error)) {

137


display_error($pesan_error);

}

if (!empty($pesan_success)) {

display_success($pesan_success);

}

echo "Jumlah data: " . $jumlah . "<br>";

if ($jumlah == 0) {

echo "Data kosong...";

}

else {

?>

<table class='table table-bordered table-striped table-hover'>

<tr>

<th>No</th>

<th>Nomor Kapal</th>

<th>Tanggal</th>

<th>Item</th>

</tr>

<?php

$no = 1;

while ($row = $db_object->db_fetch_array($query)) {

echo "<tr>";

echo "<td>" . $no . "</td>";

echo "<td>" . $row['nomorkapal'] . "</td>";

echo "<td>" . $row['transaction_date'] . "</td>";

echo "<td>" . $row['produk'] . "</td>";

echo "</tr>";

$no++;

}

?>

</table>

138


<?php

}

?>

</div>

</div>

</div>

<?php

}

?>

Documents

Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori Dalam ...repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/47485/1/KHAIRATIN-FST.pdf · Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma