Upload
others
View
0
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
“Pembuatan Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan
Algoritma K-Means berbasis Android
“(Studi Kasus : Pulau Tidung)”
Skripsi
Oleh
Muhamad Ilham Aldair
NIM : 11140910000132
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M / 1439 H
i
Pembuatan Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan
Algoritma K-Means berbasis Android
“(Studi Kasus : Pulau Tidung)”
Skripsi
Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer
Oleh
Muhamad Ilham Aldair
NIM : 11140910000132
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M / 1439 H
ii
PERNYATAAN ORISINALITAS
Dengan ini saya menyatakan bahwa :
1. Skripsi ini merupakan hasil karya asli saya yang diajukan untuk memenuhi salah
satu persyaratan memperoleh gelar strata 1 di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
2. Semua sumber yang saya gunakan dalam penulisan ini telah saya cantumkan
sesuai dengan ketentuan yang berlaku di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
3. Jika di kemudian hari terbukti bahwa karya ini bukan hasil karya asli saya atau
merupakan hasil jiplakan dari karya orang lain, maka saya bersedia menerima
sanksi yang berlaku di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 22 Februari 2019
Muhamad Ilham Aldair
iii
PENGESAHAN UJIAN
Skripsi yang berjudul “Pembuatan Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan
Algoritma K-Means berbasis Android (Studi Kasus : Pulau Tidung)” telah diujikan
dalam sidang munaqasyah Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
pada Februari 2019. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat memperoleh gelar
Sarjana Komputer (S.Kom) pada program Studi Teknik Informatika.
Jakarta, 22 Februari 2019
Tim Penguji
Penguji I
Hendra Bayu Suseno, M.Kom.
NIP.198212112009121003
Penguji II
Andrew Fiade, M.Kom.
NIP.198208112009121004
Tim Pembimbing
Pembimbing I
Feri Fahrianto, M. Sc.
NIP.198008292011011002
Pembimbing II
Arini, MT
NIP.197601312009012001
Mengetahui,
Dekan FST
Prof. Dr. Lily Surraya Eka Putri, M.Env.Stund
NIP.196904042005012005
Ketua Program Studi
Arini, MT
NIP.197601312009012001
iv
LEMBAR PERSETUJUAN
Pembuatan Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan Algoritma K-Means
berbasis Android
(Studi Kasus : Pulau Tidung)”
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer (S.Kom)
Oleh :
Muhamad Ilham Aldair - 11140910000132
Menyetujui,
Pembimbing I
Feri Fahrianto M. Sc.
NIP. 198008292011011002
Pembimbing II
Arini, MT
NIP. 197601312009012001
Mengetahui,
Ketua Prodi Teknik Informatika
Arini, MT
NIP. 197601312009012001
v
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 penulis
ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.
2. Ibu Arini, ST. MT., selaku ketua Program Studi Teknik Informatika, serta
Bapak Feri Fahrianto M.Sc., selaku sekretaris Program Studi Teknik
Informatika.
3. Bapak Feri Fahrianto M. Sc. selaku Dosen Pembimbing I dan Ibu Arini
ST. MT., selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan,
motivasi, dan arahan kepada penulis sehingga skripsi ini bisa selesai
dengan baik.
4. Seluruh Dosen, Staf Karyawan Fakultas Sains dan Teknologi, khususnya
Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan bantuan dan
kerjasama dari awal perkuliahan.
5. Orang tua dan keluarga penulis selalu mendo’akan, dan mendukung
penulis dalam mengerjakan skripsi.
6. Kepada teman seperjuanganku Taufik, Khairatin, Tifani, Mahdi, Anto,
Rifal, Makar, Adli, Topikur, Umar, Koko, dan Estu yang sudah membantu
penulis dalam menyelesaikan skripsi ini dan seluruh teman - teman TI - A
dan TI - B terima kasih atas dukungannya. Semoga kita bisa lebih baik lagi
dan sukses di masa yang akan datang.
7. Seluruh pihak yang secara langsung maupun tidak langsung membantu
penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
vi
Semoga skripsi ini membawa manfaat bagi pengembangan ilmu, dan
penulis berharap Allah SWT berkenan membalas segala kebaikan semua
pihak yang telah membantu. Penulis menyadari dalam penulisan skripsi ini
masih banyak kekurangan, maka dari itu masukan dan saran pembaca
sangat berguna bagi penulis.
Jakarta, 22 Februari 2019
Muhamad Ilham Aldair
vii
PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI UNTUK
KEPENTINGAN AKADEMIS
Sebagai civitas akademik UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, saya yang bertandatangan
dibawah ini:
Nama : Muhamad Ilham Aldair
NPM : 11140910000132
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Fakultas Sains dan Teknologi
Jenis Karya : Skripsi
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Hak Bebas Royalti Non Eksklusif
(Non-exclusive Royalti Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:
PEMBUATAN APLIKASI RESERVASI HOMESTAY MENGGUNAKAN
ALGORITMA K – MEANS BERBASIS ANDROID
(STUDI KASUS : PULAU TIDUNG)
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non Eksklusif
ini Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta berhak menyimpan,
mengalihmedia/formatkan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database), merawat,
dan mempublikasikan tugas akhir saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai
penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak Cipta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Dibuat di : Jakarta
Pada tanggal : 22 Februari 2019
Yang menyatakan
(Muhamad Ilham Aldair)
viii
Nama : Muhamad Ilham Aldair
Program Studi : Teknik Informatika
Judul : Pembuatan Reservasi Homestay Menggunakan Algoritama K-Means
berbasis Android (Studi Kasus : Pulau Tidung)
ABSTRAK
Pulau tidung merupakan Pulau yang berada di kePulauan Seribu yang menyajikan
pemandangan yang indah. Terdapat banyak tempat wisata yang bisa kita kunjungi
Bersama keluarga, teman ataupun seorang diri. Disamping itu banyak penginapan
yang bisa kita jumpai disana. Untuk memenuhi kebutuhan wisatawan dalam hal
memesan penginapan bisa dilakukan secara manual tetapi cara ini kurang efektif
dimana bisa saja penginapan sudah dipesan oleh orang lain, hal ini membuat repot
parawisatawan jika berkunjung pada hari libur Nasional atau akhir pekan.
Pembuatan aplikasi ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi berbasis android
untuk mempermudah pemesanan homestay dengan algoritma K-Means untuk
mengetagui klaster wisatawannya . Pengujian yang dilakukan yaitu menggunakan
lima buah homestay dengan tiga variable jenis kelamin, usia, dan jumlah
pengunjung. Metode yang digunakan adalah RAD (Rapid application
Development) , tools yang digunakan dalam aplikasi ini yaitu MySQL sebagai
basis datanya dan Android Studio. Hasil aplikasi ini adalah membuat aplikasi
yang melakukan pembookingan homestay dengan alur algoritma pada pencarian
menggunakan 3 variable yaitu usia, jenis kelamin dan jumlah tamu.
Keyword : Reservasi, K-means, Data Mining, Android, MySQL, Pulau Tidung,
ix
Nama : Muhamad Ilham Aldair
Program Studi : Teknik Informatika
Judul : Pembuatan Reservasi Homestay Menggunakan Algoritama K-Means
berbasis Android (Studi Kasus : Pulau Tidung)
ABSTRAK
Tidung Island is an island located in the Thousand Islands which presents a beautiful
view. There are many tourist attractions that we can visit with family, friends or alone.
Besides that, there are many inns that we can find there. To meet the needs of tourists in
terms of booking accommodation, it can be done manually, but this method is less
effective where accommodation can be booked by someone else, this makes it difficult for
tourists to visit National holidays or weekends. Making this application aims to create an
android-based application to make it easier to order a homestay with the K-Means
algorithm to find a cluster of tourists. Tests carried out are using five homestays with
three variables of gender, age, and number of visitors. The method used is RAD (Rapid
Application Development), the tools used in this application are MySQL as its database
and Android Studio. The result of this application is to make an application that performs
homestay booking with the algorithm flow on the search using 3 variables, namely age,
gender and number of guests.
Keyword : Reservasi, K-means, Data Mining, Android, MySQL, Pulau Tidung,
x
DAFTAR ISI
Pembuatan Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan Algoritma K-Means berbasis
Android ............................................................................................................................... i
PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................................................... ii
PENGESAHAN UJIAN ................................................................................................... iii
LEMBAR PERSETUJUAN ............................................................................................. iv
KATA PENGANTAR ....................................................................................................... v
PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ...... vii
ABSTRAK ...................................................................................................................... viii
ABSTRAK ........................................................................................................................ ix
DAFTAR ISI ..................................................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................... xii
DAFTAR TABEL ........................................................................................................... xiv
BAB I ................................................................................................................................. 1
PENDAHULUAN ............................................................................................................. 1
1.1. Latar Belakang ................................................................................................... 1
1.2. Tujuan ................................................................................................................ 3
1.3. Manfaat Penelitian ............................................................................................. 3
1.4. Rumusan Masalah ............................................................................................. 3
1.5. Batasan Masalah ................................................................................................ 3
1.6. Metodologi Penelitian ....................................................................................... 4
1.7. Sistematika Penulisan ........................................................................................ 4
BAB II ............................................................................................................................... 6
LANDASAN TEORI ......................................................................................................... 6
2.1. Reservasi ............................................................................................................ 6
2.2. Data Mining ....................................................................................................... 9
2.3. Algoritma ......................................................................................................... 13
2.4. Algoritma K – Means ...................................................................................... 14
2.5. Bahasa Pemrograman Android ........................................................................ 15
2.6. Arsitektur Android ........................................................................................... 17
2.7. Kelebihan Android .......................................................................................... 18
2.8. Android Studio ................................................................................................ 18
2.9. RAD (Rapid Application Development) .......................................................... 19
xi
2.10. My SQL ........................................................................................................... 20
2.11. UML (Unified Modeling Language) ............................................................... 21
2.12. Pulang Tidung ................................................................................................. 28
2.13. Studi Literature ................................................................................................ 30
BAB III ............................................................................................................................ 35
METODOLOGI PENELITIAN ...................................................................................... 35
3.1. Metode Pengumpulan Data ............................................................................. 35
3.2. Metode Pengembangan RAD .......................................................................... 36
3.3. Kerangka Berpikir ........................................................................................... 38
BAB IV ............................................................................................................................ 39
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ............................................................... 39
4.1. Fase Perencanaan ............................................................................................. 39
4.2. Tahap Design ................................................................................................... 41
4.3. Desain Aplikasi ............................................................................................... 67
BAB V ............................................................................................................................. 72
HASIL DAN PEMBAHASAN ....................................................................................... 72
5.1. Fase Implementasi ........................................................................................... 72
5.2. Pengujian Blackbox ......................................................................................... 80
BAB VI ............................................................................................................................ 82
PENUTUP ....................................................................................................................... 82
6.1. Kesimpulan ....................................................................................................... 82
6.2. Saran ................................................................................................................. 82
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................... 83
LAMPIRAN .................................................................................................................... 85
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Basic Reservation Activities. .......................................................................... 8
Gambar 2.2. Informasi yang dibutuhkan dalam pembuatan reservasi ................................ 8
Gambar 2. 3 Tahapan Data Mining menurut CRISP-DM ................................................ 13
Gambar 3.1. Kerangka Berpikir ....................................................................................... 38
Gambar 4.1. Flowchart ..................................................................................................... 40
Gambar 4.2. Use Case Diagram untuk User ..................................................................... 43
Gambar 4.3. Activity Diagram untuk Login ..................................................................... 49
Gambar 4.4. Activity Diagram Pendaftaran ..................................................................... 50
Gambar 4.5. Activity Diagram Pencarian, Pesan dan Pembayaran Homestay ................. 51
Gambar 4.6. Activity Diagram Status Pemesanan ............................................................ 52
Gambar 4.7. Activity Diagram Edit Profile ...................................................................... 53
Gambar 4.8. Class Diagram .............................................................................................. 54
Gambar 4.9. Sequance Diagram Login ............................................................................. 55
Gambar 4.10. Sequance Diagram pendaftaran ................................................................. 55
Gambar 4.11. Sequance Diagram Pencarian, Pesan dan Pembayaran Homestay ............ 56
Gambar 4.12. Sequance Diagram Status Pemesanan ....................................................... 56
Gambar 4.13. Sequance Diagram Edit Profile .................................................................. 57
Gambar 4.14. Deployment Diagram Reservasi Homestay ............................................... 58
Gambar 4.15. Fitur Login ................................................................................................. 68
Gambar 4.16. Fitur Pendaftaran ........................................................................................ 68
Gambar 4.17. Fitur Menu Awal ........................................................................................ 69
Gambar 4.18. Fitur Lihat Homestay ................................................................................. 69
Gambar 4.19. Fitur Booking Homestay ............................................................................. 70
Gambar 4.20. Fitur Pesanan .............................................................................................. 70
Gambar 4.21. Fitur Menu ................................................................................................. 71
Gambar 5.1. Antarmuka Pendaftaran................................................................................ 73
Gambar 5.2. Antarmuka Login ......................................................................................... 74
xiii
Gambar 5.3. Antarmuka Tampilan Awal .......................................................................... 75
Gambar 5.4. Tampilan Cari Homestay ............................................................................. 75
Gambar 5.5. Tampilan Booking Homestay ...................................................................... 76
Gambar 5.6. Tampilan Menu Profile ................................................................................ 77
Gambar 5.7. Tampilan Edit Profil .................................................................................... 77
Gambar 5.8 Parameter Input K-Means ............................................................................. 78
Gambar 5.9 Parameter Input K-Means ............................................................................. 79
Gambar 5.10. Output / Hasil Klasifikasi Uji ..................................................................... 79
Gambar 5.10. Output / Hasil Klasifikasi Uji ..................................................................... 80
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Simbol Use Case Diagram (Sumber : Yulianti,2012:98) .......................... 23
Tabel 2.2 Simbol Class Diagram (Sumber Yulianti, 2012:104) ............................... 25
Tabel 2.3 Simbol Activity Diagram (Sumber Yulianti,2012:122) ............................ 27
Tabel 2.4. Perbandingan Model Pengembangan ....................................................... 30
Tabel 2.5. Perbandingan Penelitian Sejenis dengan Sistem Peneliti ........................ 32
Tabel 4.1 Aktor ......................................................................................................... 41
Tabel 4.2 Identifikasi Use case ................................................................................. 42
Tabel 4.3. Skenario Login ......................................................................................... 43
Tabel 4.4. Skenario Daftar Akun .............................................................................. 44
Tabel 4.5. Skenario Pesan Homestay ........................................................................ 45
Tabel 4.6. Skenario Pembayaran Homestay.............................................................. 47
Tabel 4.7. Skenario Review/ Ubah Profile Homestay ............................................... 48
Tabel 4.6. Nilai Data ................................................................................................. 58
Tabel 4.7. Centroid Awal .......................................................................................... 58
Tabel 4.8. Matriks Jarak ke-1 ................................................................................... 59
Tabel 4.9. Pengelompokkan Data pada Iterasi ke-1.................................................. 59
Tabel 4.11. Perhitungan centroid baru pada C1 iterasi ke-1 ..................................... 60
Tabel 4.10. Perhitungan centroid baru pada C2 iterasi ke-1 ..................................... 60
Tabel 4.11. Perhitungan centroid baru pada C3 K-Means iterasi ke-1 ..................... 60
Tabel 4.12. Perhitungan centroid baru pada C4 K-Means iterasi ke-1 ..................... 60
Tabel 4.13. Centroid baru pada K-Means Iterasi ke-1 .............................................. 60
Tabel 4.14. Matriks Jarak iterasi 2 ............................................................................ 61
Tabel 4.15. Pengelompokkan Data pada Iterasi 2 ..................................................... 61
Tabel 4.16. Perhitungan centroid baru pada C1 iterasi 2 .......................................... 61
Tabel 4.17. Perhitungan centroid baru pada C2 iterasi 2 .......................................... 62
Tabel 4.17. Perhitungan centroid baru pada C3 iterasi 2 .......................................... 62
Tabel 4.18. Perhitungan centroid baru pada C4 iterasi 2 .......................................... 62
Tabel 4.19. Centroid baru pada Iterasi 2 ................................................................... 62
Tabel 4.20. Perbandingan Anggota Cluster Iterasi 1 dan 2 ...................................... 62
Tabel 4.21. Table Booking........................................................................................ 63
Tabel 4.22. Table Centroid ....................................................................................... 63
Table 4.23. Table Klaster .......................................................................................... 64
xv
Tabel 4.24. Table Customer ...................................................................................... 64
Tabel 4.25. Table Homestay ..................................................................................... 64
Tabel 4.26. Table Inap .............................................................................................. 65
Tabel 4.27. Table Owner .......................................................................................... 65
Tabel 4.28. Table Perhitungan Data ......................................................................... 66
Tabel 4.29. Pic Homestay ......................................................................................... 66
Tabel 4.30. Table Rekap ........................................................................................... 66
Tabel 4.31. Table User .............................................................................................. 67
Table 5.1 Pengujian Blackbox .................................................................................. 81
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pulau Tidung merupakan pulau terbesar di Kepulauan Seribu Selatan
dengan luas kurang lebih 50 hektar. Panjangnya sekitar 4 km. Pulau ini berada
di Kelurahan Tidung, Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan, Kabupaten
Administrasi Kepulauan Seribu, Provinsi DKI Jakarta.
(pulauseribu.jakarta.go.id/2018). Pulau Tidung ramai dikunjungi para
wisatawan kakrena memiliki potensi wisata yang bagus dengan kondisi alam
yang mendukung. Wisata Pulau Tidung adalah jenis wisata berbasis
penduduk, yakni berwisata yang berbaur dengan penduduk pemukiman warga.
Banyak sekali kegiatan wisata yang ada di Pulau Tidung seperti bersepeda,
mengunjungi makam Raja Pandita dan Panglima hitam, snorkeling,
menyelam, menanam bakau, transplatasi terumbu karang, olahraga air, banana
boat, donat boat, perahu kuno, jetski dan masih banyak kegiatan menarik
lainnya. (pulauseribu.jakarta.go.id/2018)
Untuk menuju ke masing-masing pulau wisata di Kepulauan Seribu,
terdapat 4 opsi, yaitu dengan kapal tradisional (kapal kayu), kapal PELNI,
kapal feri, dan kapal cepat (KM. Kerapu atau speedboat). Jika anda memilih
untuk naik kapal tradisional atau KM. Kerapu atau kapal feri, Anda harus
menuju Pelabuhan kaliadem yang terletak di belakang Pasar Ikan Muara
Angke. Namun jika Anda ingin naik speedboat, maka Anda harus naik dari
Dermaga Marina, Ancol. Untuk naik kapal PELNI, Anda harus naik dari
Pelabuhan Sunda Kelapa. (www.skyscanner.co.id/)
Berkembangnya Pulau Tidung sebagai destinasi wisata unggulan juga
menjadikan kawasan ini memiliki cukup banyak penginapan. Harga yang
ditawarkan pun bervariasi, bahkan banyak juga yang menyediakan
perlengkapan untuk berenang, menyelam, dan bersepeda untuk menunjang
aktivitas wisatawan selama berlibur (www.traveloka.com). Penginapan di
2
pulau tidung biasanya masih ditawarkan setiap pemilik homestay itu sendiri
kepada wisatawan yang datang. Sehingga wisatawan sulit untuk reservasi atau
pemesanan homestay di Pulau Tidung sebelum melakukan wisata.
Maka dari itu diperlukan sebuah sistem untuk melakukan pemesanaan
homestay di Pulau Tidung. Aplikasi yang dibangun menggunakan berbasis
android, karena setiap wisatawan menggunakan Android menurut CIRP
(Consumer Intelligence Research Partners) pengguna Android meningkat dan
stabil sejak awal 2016. Sebelumnya Android memiliki pengguna mencapai 78
persen, hingga Android memuncak berada di angka 91 persen pada Desember
2017. (tecno.kompas.com/2018)
Menurut (Nazruddin : 2012) Android merupakan sistem operasi
berbasis linux yang dirancang untuk perangkat seluler layar sentuh. Android
adalah sistem operasi dengan sumber terbuka, dan Google merilis kodenya di
bawah lisensi Apache. Kode dengan sumber terbuka dan lisensi perizinan
pada Android memungkinkan perangkat lunak untuk dimodifikasi secara
bebas dan didistribusikan oleh para pembuat perangkat, operator nirkabel, dan
pengembang aplikasi, selain itu Android memiliki sejumlah besar komunitas
pengembang aplikasi (apps) yang memperluas fungsionalitas perangkat,
umumnya ditulis dalam versi kustomisasi bahasa pemrograman Java .
(Kusuma dkk, 2015 : 19)
Algoritma K-Means clustering merupakan metode yang mempartisi
data yang ada ke dalam dua kelompok atau lebih. Metode ini mempartisi data
ke dalam kelompok (cluster) sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan
ke dalam satu cluster yang sama dan data yang berbeda dikelompokkan ke
dalam cluster yang lain. Tujuan pengelompokkan data menggunakan K-
Means clustering adalah untuk meminimalkan variasi di dalam suatu cluster
dan memaksimalkan variasi antar cluster (Ningrat, 2016 : 642).
Dari permasalahan diatas maka penulis ingin membangun suatu
aplikasi berbasis android yang dapat melakukan pemesanan homestay di Pulau
Tidung. sehingga dapat membantu wisatawan yang berencana berlibur di
Pulau Tidung tanpa harus mendatanginya langsung. Degan adanya aplikasi ini
3
memudahkan wisatawan untuk memesan homestay dengan sesuai dengan
keinginan para wisatawan.
1.2. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat aplikasi pemesanan
homestay berbasis android yang di dalam proses aplikasinya menerapakan
algoritma k – means.
1.3. Manfaat Penelitian
Manfaat yang di didapat dari penelitian ini adalah :
1. Manfaat penelitian ini untuk Universitas agar dapat dijadikan referensi
untuk penelitian selanjutnya.
2. Menambah wawasan pembaca mengenai bagaimana algoritma K-
Means dalam aplikasi berbasis android untuk reservasi homestay di
Pulau Tidung.
1.4. Rumusan Masalah
Dari skripsi penulis yang berjudul “Pembuatan Aplikasi Reservasi
Homestay menggunakan Algoritma K-Means berbasis Android (Studi Kasus
: Pulau Tidung ) didapatkan rumusan masalahnya yaitu : Bagaimana
mengimplementasikan algoritma K – Means pada aplikasi berbasis android ?
1.5. Batasan Masalah
Batasan masalah pada skripsi ini yaitu sebagai berikut :
1. Menggunakan Algoritma K – Means untuk melakukan pengklasteran
pengunjung di Pulau Tidung.
2. Menggunakan Android Studio untuk membangun Aplikasi.
3. Menggunakan MySQL untuk penyimpanan datanya.
4. Input datanya berupa pemesanan wisatawan yaitu nama homestay dan
lama penginapannya, prosenya aplikasi menyimpan data dan dilakukan
4
klastering berdasarkan jenis kelamin, usia, jumlah pengunjung dan lama
inap dengan menggunakan algoritma K – Means dengan centroid dinamis.
5. Menggunakan RAD sebagai metode penelitian.
1.6. Metodologi Penelitian
1.6.1. Metode pengumpulan data
Pada penelitian ini data dikumpulkan dengan menggunakan
kuisioner. Kuisioner disebarkan kepada wisatawan Pulau Tidung
dengan teknik random sampling
1.6.2. Metode RAD
Rapid Application Development adalah suatu metodologi
pengembangan perangkat lunak yang melibatkan pengembangan
aplikasi secara berulang dan prototipe perangkat lunak
(Musawarman, 2011 : 2).
a. Fase perencanaan Kebutuhan (Requirements Planning )
Menentukan tujuan dibentuknya aplikasi dan kebutuhannya.
b. Fase Proses Desain (Workshop Design)
Merancang sistem dengan UML.
c. Fase Implementasi (Implementation System)
Dilakukannya pengujian terhadap sistem.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematik penulisan skripsi ini dibagi menjadi enam bab, yaitu :
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini membahas latar belakang, tujuan, manfaat
penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metodologi
penelitian dan sistematika penulisan.
5
BAB II LANDASAN TEORI
Pembahasan pada 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
Pada bab ini membahas metode penelitian yang digunakan
penulis, yakni pengumpulan data maupun metode yang
digunakan dalam membangun aplikasi.
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini membahas perancangan aplikasi reservasi hingga
melakukan pengajuan system.
BAB V HASIL PEMBAHASAN
Pada bab ini membahas output aplikasi pemesanan homestay
dari mulai memilih homestay, memesan dan membayar.
BAB VI PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan dan saran berdasarkan pembahasan
pada bab-bab sebelumnya.
6
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1. Reservasi
Pemesanan dalam bahasa Inggris adalah Reservation yang
berasal dari kata to reserve yaitu menyediakan atau mempersiapkan
tempat sebelumnya. Sedangkan reservation yaitu pemesanan suatu
tempat fasilitas. Jadi secara umum reservation yaitu pemesanan
fasilitas yang diantaranya akomodasi, meal, seat pada pertunjukan,
pesawat terbang, kereta api, bus, hiburan, night club, discoutegue dan
sebagainya (Suartana, 1987). Sehingga sistem informasi reservasi
merupakan suatu sistem yang mengelola data pemesanan fasilitas dan
menyajikan informasi fasilitas pada waktu tertentu (Rochanif, 2015 :
10).
2.1.1. Dasar – dasar Reservasi
Manfaat pemesanan kamar Ada beberapa manfaat
yang diperoleh hotel dalam proses pemesanan kamar yaitu:
(Suwithi, Boham 2008 : 100),
a. Hotel akan mendapatkan informasi dari calon tamu
sebelum tamu tiba, sehingga hotel menyiapkan
perlengkapan yang diperlukan pada saat check in.
b. Hotel/ Homestay dapat memesan kamar, sehingga
tingkat hunian kamar dapat diketahui dalam jangka
waktu tertentu.
c. Hotel dapat membuat perkiraan, sehingga perkiraan
tingkat hunian kamar pada periode tertentu pula
sehingga memudahkan pengaturan kebutuhan dan
pelayanan kepada pihak tamu.
7
2.1.2. Klasifikasi
Klasifikasi reservasi yaitu : (Suwithi, Boham 2008 : 101)
Individual reservation merupakan pemesanan
kamar untuk seorang calon tamu, pasangan atau sebuah
keluarga. Pemesanan kamar ini biasanya dilakukan sendiri
oleh calon tamu atau oleh agen. Harga yang diberikan
adalah harga normal atau harga paket (normal
rates/package rates/ family plan rates).
a. Group reservation Pemesanan kamar yang dibuat oleh
agen perjalanan atau perusahaan dan biasanya secara
spesifik satu jenis kamar. Seringkali harga yang diberikan
adalah harga diskon (discount rates/ group rates).
b. Conference reservation Pemesanan kamar untuk sebuah
rombongan yang akan melakukan pertemuan di hotel.
Pemesanan kamar ini biasanya dibuat oleh sebuah
organisasi, perusahaan atau suatu asosiasi. Harga kamar
yang diberikan biasanya adalah harga komersial.
2.1.3. Sistem Reservasi
Berbeda hotel maka akan berbeda pula sistem yang
digunakan dalam menerima pemesanan kamar, hanya
disesuaikan dengan kebutuhan dan keinginan masing-
masing hotel, namun umumnya proses penanganan
pemesanan kamar dapat dilihat gambaran tentang basic
reservation activities (Suwithi, Boham 2008 : 105).
8
Gambar 2.1. Basic Reservation Activities.
Menerima permintaan pemesanan kamar adalah
suatu kegiatan atau proses mengumpulkan informasi atau
data tentang calon tamu dan orang yang melakukan
pemesanan kamar. Informasi yang diperlukan oleh pihak
hotel/homestay antara lain:
Gambar 2.2. Informasi yang dibutuhkan dalam pembuatan
reservasi
9
2.2. Data Mining
2.2.1. Pengertian Data Mining
Secara sederhana, data mining atau penambangan
data dapat didefinisikan sebagai proses seleksi, eksplorasi,
dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan
pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari
keberadaannya. Data mining dapat dikatakan sebagai
proses mengekstrak pengetahuan dari sejumlah besar data
yang tersedia. Pengetahuan yang dihasilkan dari proses data
mining harus baru, mudah dimengerti, dan bermanfaat.
Dalam data mining, data disimpan secara elektronik dan
diproses secara otomatis oleh komputer menggunakan
teknik dan perhitungan tertentu (Pramadhani., Setiadi,
2014).
Menurut Gartner Group, data mining adalah proses
menemukan hubungan baru yang mempunyai arti, pola dan
kebiasaan dengan memilah-milah sebagian besardata yang
disimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan
teknologi pengenalan pola seperti teknik statistik dan
matematika. Data mining merupakan gabungan dari
beberapa disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari
pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database,
dan visualisasi untuk penanganan permasalahan
pengambilan informasi dari database yang besar (Mardi,
2013).
Data mining adalah proses yang menggunakan
teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan
machine learning untuk mengekstraksi dan
mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan
pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali
10
nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan
yang selama ini tidak diketahui secara manual.
Dari definisi-definisi yang telah disampaikan, hal
penting yang terkait dengan data mining adalah : (Mardi,
2013).
1. Data mining merupakan suatu proses otomatis
terhadap data yang sudah ada.
2. Data yang akan diproses merupakan data yang
sangat besar.
3. Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan
atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang
bermanfaat.
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 dulu
sudah mapan terlebih dulu. Gambar 2 menunjukkan bahwa
data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu
yang berbeda seperti kecerdasan buatan (artificial
intelligent), machine learning, statistik, database, dan juga
information retrieval.
2.2.2. 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.
11
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 noise dan
melengkapi data yang kehilangan informasi,
sehingga performansi dari data mining dapat
mengikat.
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)
12
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.
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,
13
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. 3 Tahapan Data Mining menurut CRISP-DM
2.3. Algoritma
Algoritma pada dasarnya, adalah alur pikiran dalam
menyelesaikan suatu pekerjaan, yang dituangkan dalam bentuk tertulis
yang dapat dimengerti orang lain. Yang ditentukan disini adalah alur
pikiran. Alur pikiran seorang dapat berbeda dengan alur pikiran orang
lain untuk menyelesaikan suatu pekerjaan yang sama dengan hasil
yang sama (Sjukani 2010 : 1).
14
2.4. Algoritma K – Means
2.4.1. Definisi K-Means
K-Means menurut Jain (2009) merupakan salah satu
algoritma klastering dengan metode (partitioning method)
yang berbasis titik pusat (centroid). Algoritma ini pertama
kali diusulkan oleh MacQueen (1967) dan dikembangkan
oleh Hartigan dan Wong tahun 1975 dengan tujuan untuk
dapat membagi M data point dalam N dimensi dengan
meminimalkan jarak sum squares antara data dengan
masing-masing pusat cluster (centroid-based). Algoritma
K-Means memerlukan tiga parameter yang seluruhnya
ditentukan pengguna yaitu jumlah cluster k, inisialisasi
klaster, dan jarak system. Algoritma K-Means dijalankan
secara independen dengan inisialisasi yang berbeda
menghasilkan cluster akhir yang berbeda. Salah satu cara
mengatasi local minimal adalah dengan
mengimplementasikan algoritma K-Means untuk K yang
diberikan, dengan beberapa nilai initial partisi yang berbeda
dan selanjutnya dipilih partisi dengan kesalahan kuadrat
terkecil (Irwansyah, 2015 : 11).
2.4.2. Langkah Algoritma K-Means
Berikut merupakan langkah – langkah algoritma K-
Means : (Rohmawati dkk, 2015 : 64)
1. Menentukan k sebagai jumlah kluster yang ingin di
bentuk.
2. Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal
(centroid) sebanyak k.
3. Menghitung jarak setiap data input terhadap masing –
masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean
(Euclidean Distance) hingga ditemukan jarak yang
15
paling dekat dari setiap data dengan centroid. Berikut
adalah persamaan Euclidian Distance:
(1)
dimana :
a. : data kriteria,
µj : centroid pada cluster ke-j
4. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan
kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid baru di
peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan
menggunakan rumus:
(2)
dimana:
µj(t+1) : centroid baru pada iterasi ke (t +1)
Nsj : banyak data pada cluster Sj.
6. Melakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5,
sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
7. Jika langkah 6 telah terpenuhi, maka nilai pusat cluster
(µj) pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai
parameter untuk menentukan klasifikasi data
(Sarwono).
2.5. Bahasa Pemrograman Android
2.5.1 Definisi Android
Android adalah system operasi Linux yang
dirancang untuk perangkat gerak layer sentuh seperti
telepon pintar dan computer tablet. Android awalnya
16
dikembangkan oleh Android. Inc., dengan dukungan
finansial dari Google, yang kemudian membelinya pada
tahun 2005. System operasi ini dirilis secara resmi pada
tahun 2007, bersamaan dengan didirikannya Open Handset
Alliance, konsorsium dari perusahaan – perusahaan
perangkat keras, perangkat lunak, dan perangkat selurer
(Yudhanto., Wijayanto, 2017 :1).
2.5.2. Android SDK
Android SDK adalah tools API (Application
Programming Interface) yang digunakan untuk mulai
mengembangkan aplikasi platform android menggunakan
Bahasa pemograman java. Android merupakan subset
perangkat lunak untuk ponsel yang meliputi sistem operasi,
middleware dan aplikasi kunci yang dikeluarkan oleh
Google. Saat ini disediakan Android SDK (Software
Development Kit) sebagai dari alat bantu dari API untuk
mulai mengembangkan aplikasi pada platform android
menggunakan Bahasa pemograman java.
Beberapa fitur android yang paling penting adalah
(Safaat 2011 : 5)
a. Framework Aplikasi yang mendukung penggantian
komponen dan reusable
b. Mesin Virtual Dalvik dioptimalkan untuk perangkat
mobile
c. Integrated browser berdasarkan engine open source
WebKit
d. Grafis yang dioptimalkan dan didukung oleh libraries
grafis2D, grafis 3D berdasarkan spesifikasi openg ES
1,0 (Opsional akselerasi hardware)
e. SQL untuk menyimpan data
17
f. Media Support yang mendukung audio, video, dan
gambar
g. Bluetooth, EDGE, 3G dan WiFi
h. Kamera, GPS, kompas dan accelerometer
i. Lingkungan Development yang lengkap dan
kayatermasuk perangkat, emulator, toolsuntuk
debungging, profil dan kinerja memori, dan plugin
untuk IDE Eclipse
2.6. Arsitektur Android
Secara garis besar arsitektur Android dapat dijelaskan dan
digambarkan sebagai berikut :
2.6.1. Applications dan Widgets
Applications dan Widgets ini adalah layer dimana kita
berhubungan dengan aplikasi saja, dimana biasanya kita
download aplikasi kemudian kita, lakukan instalasi dan
jalankan aplikasi tersebut. Di layer terdapat aplikasi inti
termasuk klien email, program SMS, kalender, peta, browser,
kotak, dan lain – lain (Safaat 2011 : 6).
2.6.2. Applications Frameworks
Android adalah “Open Development Platform” yaitu
Android menawarkan kepada pengembang untuk
membangun aplikasi yang bagus dan inovatif. Pengembang
bebas untuk mengakses perangkat keras, akses informasi
resources, menjalankan service background, mengatur alarm,
dan menambah situs notifications, dan sebagainya (Safaat
2011 : 7).
.
18
2.6.3. Libraries
Libraries ini adalah layer dimana fitur – fitur Android
berada, biasanya para pembuat aplikasi mengakses libraries
untuk menjalankan aplikasinya. Layer ini meliputi berbagai
library C/C++ inti seperti Libe dan SSL, serta : (Safaat 2011 :
8)
• Libraries untuk pemutaran media audio dan video
• Untuk manajemen tampilan
• SQL Lite intuk dukungan database
• SSL dan WebKit terintegrasi dengan web browser dan
security
2.7. Kelebihan Android
Kelebihan Android antara lain : (Irsyad, 2015 : 7)
1) Use Friendly, dalam artian Android sangat – sangat mudah
dioperasikan
2) Bersifat Open Source, karena Android dibangun atas karel
Linux.
3) Merakyat, system operasi ini sangat cocok untuk berbagai
kalangan
4) Dukungan berbagai aplikasi, Android didukung oleh ribuan
bahkan jutaan aplikasi yang tersedia untuk menunjang kinerja
Android.
2.8. Android Studio
Android Studio merupakan sebuah software tools
integrated Development Environment (IDE) untuk platfrom
Android. Android Studio ini diluncurkan pada tanggal 16 Mei
2013 pada konferensi Google I/O oleh Produk Manajer Google,
Ellie Powers. Android studio ini bersifat free di bawah Apache
License 2.0. Android Studio awalnya dimulai dengan versi 0.1
19
pada bulan mei 2013, kemudian dibuat versi 0.8 pada tahun 2014.
Yang paling terbaru dirilis v.3 pada bulan Oktober 2017.
Berbasiskan JetBrains’ IntelliJ IDEA, Studio didesain khusus
untuk Android Development (Irsyad, 2015 : 17).
2.9. RAD (Rapid Application Development)
Rapid Application Development adalah suatu metodologi
pengembangan perangkat lunak yang melibatkan pengembangan
aplikasi secara berulang dan prototipe perangkat lunak. Teknik
terstruktur dan prototyping digunakan untuk menetapkan kebutuhan
pengguna dan untuk merancang sistem akhir. Metode ini dapat
dignakan untuk mengembangkan aplikasi dengan cepat dan efisien
(Musawarman, 2011 : 2).
Fase – fase Rapid Application Devlopment (Musyawarman, 2011 : 2)
:
a. Fase perencanaan Kebutuhan (Requirements Planning )
Menentukan tujuan dibentuknya aplikasi dan kebutuhannya.
Menurut Mcleod fan shell pada fase ini dijelaskan mengenai
cakupan sistem yang akan dikembangkan, definisi masalah
yang berhubungan dengan sistem, dan identifikasi tujuan yang
diharapkan nantinya.
b. Fase Proses Desain (Workshop Design)
Data yang mengalir dalam sistem dipresentasikan dalam suatu
diagram aliran data. Diagram tersebut terdiri dari diagram level
0 (diagram konteks), level 1 dan level 2. Perancangan
antarmuka sistem contohnya dilakukan sesuai dengan warna
pada logo perusahaan
c. Fase Implementasi (Implementation System)
Dilakukannya pengujian terhadap sistem, mengubah atau
menginstak sistem tahap inin juga menjelaskan proses
penyelesaian sistem dan menyerahkan kepada pengguna.
20
2.10. My SQL
MySQL mulai dikembangkan pada tahun 1979 dengan
tools UNIREG yang dibuat Michael Monty Widenius untuk
perusahaan Text di Swedia. MySQL merupakan sistem manajemen
database yang bersipan open source, keunggulannya yang kita bisa
ketahui antara lain (Yanto 2016 : 71).
1. Kecepatan.
2. Kemudahan bagi user dalam penggunaannya.
3. Bersifat open source.
4. Support dengan bahasa querry.
5. User dapat mengakses lebih dari satu waktu.
MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen
basis data SQL atau DBMS yang multithread, multi – user dengan
sekitar 6 juta instalasi diseluruh dunia. MySQL tersedia sebagai
perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General Public
License (GPL). Fitur yang ada pada MySQL antara lain : (Solichin
2010 : 8)
• Relational Database System : seperti halnya software
database lain yang ada si pasaran, MySQL termasuk
RDBMS.
• Arsitektur Client-Server MySQL memiliki arsitektur
dimana server database MySQL terinstal di server. Client
MySQL dapat berbeda di computer yang sama dengan
server dan dapat juga di computer lain yang berkomunikasi
dengan server melalui jaringan bahkan internet.
• Mengenal perintah SQL Standar merupakan suatu Bahasa
standar yang berlaku di hamper semua software database.
MySQL mendukung SQL versi SQL 2003
• Mendukung views sejak versi 5.0
• Mendukung replication
• Mendukung foreign key
21
2.11. UML (Unified Modeling Language)
UML (Unified Modeling Language) adalah Sebuah Bahasa
yang yang di gunakan untuk membuat grafik/memvisualisasi,
menspesifikasikan, membangun. dan pendokumentasian dari
pengembangan software berbasis OO (Object-Oriented). UML
sendiri juga memberikan standar penulisan sebuah sistem blue
print, yang meliputi konsep bisnis proses, penulisan kelas-kelas
dalam bahasa program yang spesifik, skema database, dan
komponen-komponen yang diperlukan dalam sistem software
(Yulianti, 2012:96).
Secara resmi UML dimulai pada bulan oktober 1994, ketika
Rumbaugh bergabung dengan booch untuk membuat sebuah
project pendekatan metoda yang uniform/seragam dari masing –
masing metoda mereka. Saat itu baru dikembangkan draft metoda
UML version 0.8 dan diselesaikan serta di release pada bulan
Oktober 1995. Bersamaan dengan saat itu, Jacobson bergabung dan
UML tersebut diperkaya ruang lingkupnya dengan metoda OOSE
sehingga muncul release version 0.9 pada bulan Juni 1996. Hingga
saat ini sejak Juni 1998 UML version 1.3 telah diperkaya dan
diresponsoleh OMG (Object Management Group), Anderson
Consulting, Ericsson, Platinum Technology Obiect Time Limited,
dll serta dipelihara oleh OMG yang dipimpin oleh Cris Kobryn
(Yulianti, 2012 : 96).
Kelemahan yang disadari pada oleh Booch maupun
Rumbaugh adalah tidak adanya standar penggunaan model yang
berbasis OO, ketika mereka berdiskusi yang pada saat itu ditemani
oleh Ivar Jacobson dari Objectory mulai mendiskusikan untuk
mengadopsi pendekatan metoda OO untuk membuat model Bahasa
yang uniform/seragam (Yulianti, 2012:97).
22
Beberapa literatur menyebutkan bahwa UML menyediakan
sembilan jenis diagram. jenis diagram itu adalah : (Yulianti,
2012:98)
1. Class Diagram
Bersifat statis memperlihatkan himpunan dari class,
interface, collaborate, dan relation
2. Package Diagram
Bersifat statis dengan memperlihatkan kumpulan dari class,
adalah komponen dari diagram
3. Use case diagram
Memperlihatkan himpunan use case dan actor
4. Sequence diagram
Bersifat dinamis, bertujuan pada pengeriman pesan tertentu
5. Communication diagram
Dianggap sebagai pengganti collaborate diagram yang
menekankan pada organisasi structural dari objek yang
meneriman dan mengirim pesan
6. Statechart diagram
Bersifat dinamis, memperlihatkan keadaan-keadaan pada
system, memuat state (status), transisi, kejadian serta
aktivitas. Diagram ini penting untuk memperlihatkan sifat
dinamis dari interface, class, collanorate dan pemodelan
system yang reaktif.
7. Activity diagram.
Bersifat dinamis yang memperlihatkan aliran dari suatu
aktivitas ke aktivitas lainnya dalam suatu system. Diagram
ini penting dalam permodelan fungsi-fungsi system dan
member tekanan pada aliran kendali antar objek.
8. Component diagram.
Bersifat statis yang memperlihatkan organisasi serta
ketergantungan system/perangkat lunak pada komponen-
23
komponen yang telah ada sebelumnya. Diagram ini
berhubungan dengan class diagram. dimana komponen
secara tipikal dipetakan ke dalam satu atau lebih class,
interface serta collaborate.
9. Deployment diagram.
Bersifat statis, memperlihatkan konfigurasi saat aplikasi
dijalankan (run time). Memuat simpul-simpul beserta
komponen-komponen yang ada di dalamnya. Diagram ini
berhubungan dengan component diagram
2.11.1. Use Case Diagram
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 (Boochet al., 1999). Use case diagram
merupakan sekumpulan actor, use case dan komunikasi
antar actor dengan use case. (Yulianti, 2012:98)
Tabel 2.1 Simbol Use Case Diagram (Sumber : Yulianti,2012:98)
SIMBOL NAMA KETERANGAN
Actor Menspesifikasikan 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).
24
Generalization Hubungan dimana objek anak
(descendent) berbagi perilaku
dan struktur data dari objek
yang ada di atasnya objek
induk (ancestor).
Include Menspesifikasikan bahwa use
case sumber secara eksplisit.
Extend Menspesifikasikan bahwa use
case target memperluas
perilaku dari use case sumber
pada suatu titik yang
diberikan.
Association Apa 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
aktor
Collaboration Interaksi aturan-aturan dan
elemen lain yang bekerja
sama untuk menyediakan
prilaku yang lebih besar dari
jumlah dan elemen-
elemennya (sinergi).
25
Note Elemen fisik yang eksis saat
aplikasi dijalankan dan
mencerminkan suatu sumber
daya komputasi
2.11.2. Class Diagram
Class diagram merupakan inti dari proses
pemodelan objek. Forward engineering maupun reverse
engineering memanfaatkan diagram ini. Forward
engineering adalah proses perubahan model menjadi kode
program, sedangkan reverse engineering adalah mengubah
kode menjadi model. Class menggambarkan suatu grup
yang memiliki kesamaan keadaan dan prilaku. Class
merupakan blueprint dari object dalam sistem berorientasi
object. Contohnya Volkswagen, Toyota dan Ford bias
dikelompokkan dalam class yang diberi nama mobil. Class
dapat menyatakan konsep yang dapat dilihat ataupun yang
abstract. (Yulianti, 2012:103).
Tabel 2.2 Simbol Class Diagram (Sumber Yulianti, 2012:104)
SIMBOL NAMA KETERANGAN
Generalization Hubungan dimana objek anak
(descendent) berbagi perilaku dan
struktur data dari objek yang ada di
atasnya objek induk (ancestor).
Nary
Association
Upaya untuk menghindari asosiasi
dengan lebih dari 2 objek.
Class Himpunan dari objek-objek yang
berbagi atribut serta operasi yang sama.
Collaboration Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang
ditampilkan sistem yang menghasilkan
26
2.11.3. Statechart Diagram
State chart diagram dalam UML kadang disebut
dengan istilah state machine diagram. Diagram ini
menggambarkan prilaku system perangkat lunak yang
dibuat dan prilaku class, sub sistem dan seluruh aplikasi.
State machine diagram berguna untuk menyediakan cara
yang baik dalam memodelkan komunikasi yang terjadi
dengan entitas luar. (Yulianti, 2012:116)
2.11.4. Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan hubungan dari
use case 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)
suatu hasil yang terukur bagi suatu
actor.
Realization Operasi yang benar-benar dilakukan
oleh suatu objek.
Dependency Hubungan dimana perubahan yang
terjadi pada suatu elemen mandiri
(independent) akan mempegaruhi
elemen yang bergantung padanya
elemen yang tidak mandiri.
Association Apa yang menghubungkan antara objek
satu dengan objek lainnya.
27
2.11.5. Symbol pada Activity Diagram
Simbol-simbol yang digunakan pada activity
diagram seperti tabel di bawah ini.
Tabel 2.3 Simbol Activity Diagram (Sumber Yulianti,2012:122)
SIMBOL NAMA KETERANGAN
Start point Titik Awal
End point Titik Akhir
Activities Aktifitas yang
dilakukan sistem
Decision Pilihan untuk
mengambil Keputusan
Fork
Digunakan untuk
menunjukkan kegiatan
yang dilakukan secara
parallel
Join Digunakan untuk
kegiatan yang di
gabungkan
Swimline Memisahkan organisasi
bisnis yang
bertanggung jawab
terhadap aktivitas yang
terjadi
2.11.6. Component Diagram
Component diagram menggambarkan struktur dan
hubungan antar komponen, termasuk ketergantungan (dependency)
di antaranya. Component diagram akan sangat membantu bila ada
salah satu komponen yang rusak atau tidak sesuai dengan tujuan
28
system. Hubungan komponen dengan class adalah bahwa
component merupakan subsistem berisi class yang bekerja sama
merealisasikan antarmuka yang di instruksikan. Component dapat
berupa executable file, misalnya Enterprise Java Bean (EJB).
(Yulianti, 2012:132)
2.12. Pulang Tidung
2.12.1. Pengertian Pulau Tidung
Pulau Tidung merupakan pulau terbesar di Kepulauan
Seribu Selatan dengan luas kurang lebih 50 hektare.
Panjangnya sekitar 4 km. Pulau ini berada di Kelurahan
Tidung, Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan, Kabupaten
Administrasi Kepulauan Seribu, Provinsi DKI Jakarta
(www.pulauseribu.jakarta.go.id).
2.12.2. Sejarah Pulau Tidung
Sejarah singkat Pulau Tidung menurut hasil-hasil
penelitian mengungkap bahwa Pulau Tidung berkaitan erat
dengan nama Suku Tidung di daerah Malinau Kalimantan
Utara. Hal ini diperkuat dengan hadirnya tokoh Raja
Pandita aluas Muhammad Sapu, aluas Kaca. Sosok
berpengaruh dalam kaitan penamaan Pulau Tidung. Makan
Raja Pandita terletak di sebelah utara Pulau Tidung
tepatnya disebelah timur gedung Kantor urusan Agama.
Selain Raja Pandita, sosok berpengaruh lainnya adalah
Panglima Hitam atau biasa dipanggil dengan sebutan Bek
Turu. Makan Panglima Hitam ditemukan pada tahun 2006
serta sisa peninggalan Panglima Hitam berupa keris,
pedang dan lainnya. Makam tersebut oleh masyarakat
setempat lalu direnovasi secara swadaya, dan dijadikan
sebagai salah satu cagar budaya Pulau Tidung. Pulau
29
Tidung ramai dikunjungi para wisatawan kakrena memiliki
potensi wisata yang bagus dengan kondisi alam yang
mendukung. Wisata Pulau Tidung adalah jenis wisata
berbasis penduduk, yakni berwisata yang berbaur dengan
penduduk pemukiman warga. Banyak sekali kegiatan
wisata yang ada di Pulau Tidung seperti bersepeda,
mengunjungi makam Raja Pandita dan Panglima hitam,
snorkeling, menyelam, menanam bakau, transplatasi
terumbu karang, olahraga air, banana boat, donat boat,
perahu kuno, jetski dan masih banyak kegiatan menarik
lainnya. Pulau Tidung besar dan Tidung kecil dihubungkan
dengan sebuah jembatan yang disebut Jembatan Cinta yang
telah menjadi icon Pulau Tidung. Jembatan ini biasanya
digunakan untuk berfoto atau melakukan ritual melompat
dari atas jembatan. (www.pulauseribu.jakarta.go.id)
30
2.13. Studi Literature
Berikut merupakan studi literature sebagai referensi penelitian yang penulis gunakan dapat dilihat di tabel.
Tabel 2.4. Perbandingan Model Pengembangan
Penulis Judul Penelitian Kelebihan Kekurangan
(Setyawan,
Anggara,
Styawan,
Pramartha,
Indrawan, 2015)
Pengelompokan Pelanggan
Menggunakan Klaster
Dinamik Pada Lgoritma K-
Means Guna Menentukan
Paket Wisata Masa Depan
1. Adanya pembahasan
Algoritma K- means
2. Terdapat tahapan dan
langkah – langkah
algoritma k – means .
1. Tidak terdapat
pengujian sitem
2. Hasil dan Analisis
klaster kurang jelas
dan tidak lengkap
31
(Andriani, 2014) Sistem Rekomendasi Promosi
Hotel Pada Wisatawan
Mancanegara Berbasis Data
Maining.
1. Penjelasan Lengkap dari
tahapan kebutuhan
system
1. Masih terdapat
kesalahan pada
punulisan kata.
(Setiawan, 2016) Penerapan Data Maining
Menggunakan Algoritma K –
Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi Promosi
Mahasiswa Baru
1. Terdapat Analisa aplikasi
1. Tidak terpaparkan
perhitungan
algoritma yang
dipakai.
2. Simulasinya
menggunakan tools
Rapidmainer
32
Berdasarkan table di atas, berikut merupakan perbandingan
penelitian sejenis dengan penelitian yang peneliti lakukan :
Tabel 2.5. Perbandingan Penelitian Sejenis dengan Sistem Peneliti
Penelitian
Basis
Aplikasi Deskripsi
Algoritma K –
Means
Setyawan,
Anggara,
Styawan,
Pramartha,
Indrawan,
2015)
Website
Melakukan
pengelompokan
pelanggan menggunakan k
– means untuk
merekomendasikan paket
wisata dengan membuat
reservasi online berbasis
website.
Menggunakan k –
menas dinamik dengan
mengelompokan data
pelanggan kedalam 3
klaster berdasarkan
produk, lokasi dan asal
negara.
(Andriani,
2014) Java
Melakukan klastering
tamu hotel wisawan
manca negara
berdasarkan waktu
kedatangan dan asal
negara yang dibuat
dalam aplikasi
rekomendasi promosi
hotel untuk menentukan
waktu dan negara yang
tepat untuk promosi.
Datanya berupa asal
negara dan waktu
(Setiawan,
2016) Tidak Ada
Penelitian ini membahas
tentang penerapan data
mining menggunakan
algotitma k – means untuk
menentukan promosi
mahasiswa baru
Data yang di
klastering berupa
calon mahasisawa
yang berisi usia,
agama, status ujian.
Data tersebut
33
diklastering dalam
rapid mainer 7.0.
Muhamad
Ilham Aldair Android
Membangun aplikasi
reservasi homestay
berbasis android dengan
menerapkan algoritma k
- means untuk
mengklasterkan
wisatawan.
Menggunakan 3
variable yaitu jumlah
tamu, jenis kelamin,
usia dan durasi inap.
Jenis kelamin, usia
dan durasi inap dibagi
2 kriteria yaitu laki –
laki dan perempuan,
sedangkan untuk usia
di buat berdasarkan
range lebih dari dan
kurang dari 25 tahun
sama dengan usia
durasi inap lebih dari
dan kurang dari 5 hari.
Dari 4 variable
tersebut penulis akan
melakukan klastering
dengan centroid
awalnya secara
dinamis, untuk
mengetahui
pengunjung memesan
homestay.
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa setelah melakukan
perbandingan dengan beberapa studi literature dari berbagai sumber,
dapat disimpulkan peneliti dapat dikembangkan dengan berbagai
34
aspek yaitu dengan sistem metode RAD dan algoritma k – means
sebagai berikut :
1. Pencarian pusat klaster secara dinamis dari data wisatawan
yang sudah di beri nilai.
2. Perhitungan jarak antara pusat klaster dengan data
wisatawan
3. Pengelompokan klaster wistawan
4. Menghitung nilai klastering yang baru
5. Ulangin langkah ke 3 dan ke 4 sampai hasil hasil posisi
klaster tidak berubah.
Merujuk pada tabel 2.5. (Tabel Studi Literatur), penulis
menambahkan beberapa fitur untuk melengkapi kekurangan dan
kelebihan yang ada pada penelitian sebelumnya. Berikut ini
beberapa fitur yang penulis tambahkan pada Aplikasi Reservasi
Homestay ini :
1. Fitur Clustering K – Means dengan 3 variabel
Fitur clustering ini hanya dapat dilihat oleh peneliti, dengan
fitur ini penulis dapat mengetahui pemesan homestay di
Pulau Tidung termasuk dalam cluster tertentu berdasarkan
variable yaitu jenis kelamin, usia, jumlah tamu.
2. Fitur centroid awal dinamis
Fitur data dinamis ini diambil dari data setiap user yang
login.
35
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam penulisan skripsi ini penulis menggunakan data
yang berkaitan dengan tema skripsi yaitu “Pembuatan Aplikasi
Reservasi Homestay menggunakan Algoritma K-Means berbasis
Android (Studi Kasus : Pulau Tidung )”. Pada proses pengumpulan
data penulis menggunakan kuesioner dan studi pustaka, prosesnya
sebagai berikut :
3.1.1. Kuesioner
Penulis menyebarkan kuesioner kepada sejumlah 26
responden, dengan menggunakan teknik sampling random.
Kuesioner berupa kuesioner online menggunakan Google
Form. Adapun responden yang untuk penelitian ini yaitu
pengunjung yang pernah menginap di homestay Pulau
Tidung. Kuesioner dapat di lihat pada lampiran.
3.1.2. Studi Pustaka
Penulis mengumpulkan data menggunakan studi
pustaka yaitu dengan mencari referensi-referensi di
perpustakaan, toko buku, dan internet. Referensi yang
digunakan yaitu jurnal, buku, e-book, studi literatur, dan
website resmi yang membahas tentang Android, dan Pulau
Tidung. Kemudian referensi yang sesuai digunakan sebagai
informasi yang dibutuhkan pada skripsi ini. Sumber-sumber
referensi dapat di lihat pada Daftar Pustaka.
36
3.1.3. Wawancara
a. Penulis melakukan wawancara terstruktur dengan Pihak
Suku Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kepulauan Seribu
yaitu Pak Martin selaku Pegawai Negeri Sipil. Wawancara
dilakukan untuk menggali informasi yang berhubungan
tentang data Homestay di Kepulauan Seribu khususnya di
Pulau Tidung.
b. Penulis melakukan wawancara terstruktur dengan pemilik
homestay yang ada di Pulau Tidung. Wawancara
dilakukan untuk menggali informasi yang berhubungan
tentang infomasi data yang akan diterapkan pada aplikasi
yang akan dibuat.
3.2. Metode Pengembangan RAD
Adapun tahapan – tahanpan dalam metode RAD yang
penulis gunakan yaitu :
3.2.1. Fase Perencanaan
Pada fase ini penulis menjelaskan sistem yang akan
dibangun. Dengan meng-identifikasi inputan, proses,
maupun output yang ada pada sistem. Hasil yang akan
didapatkan antara lain :
Tahapan – tahapan pada fase ini yaitu sebagai
berikut
a. Informasi homestay yang cocok dengan kriteria
pengunjung yang ada dipulau tidung.
b. Mengetahui hasil cluster pengunjung homestay.
c. Untuk itu dibutuhkan aplikasi pemesanan
homestay dan dapat melakukan pengklasteran
terhadap pegunjung homestay.
d. Input-nya berupa data pengunjung homestay di
Pulau Tidung.
37
e. Prosesnya dengan membuat aplikasi reservasi
homestay yang menerapkan algoritma K-Means
clustering.
f. Output-nya berupa hasil clustering wisatawan
homestay.
3.2.2. Fase Proses Desain (Workshop Design)
Pada tahapan ini dilakukan dilakukan perancangan
proses – proses yang akan terjadi di dalam sistem.
a. Perancangan Sistem
Perancangan proses yang dilakukan dalam sistem
menggunakan UML untuk membuat use case
diagram, activity diagram, squance diagram,
deployment diagram.
b. Perancangan Basis Data
Penulis melakukan perancangan basis data pada
aplikasi reservasi homestay menggunakan database
yaitu MySQL
c. Perancangan Antarmuka
Penulis melakukan perancangan antarmuka dengan
mendesain tampilan aplikasi posisi, tulisan, gambar
maupun fungsi – fungsi pada aplikasi.
3.2.3. Fase Implementasi (Implementation System)
Pada aplikasi ini penulis melakukan pengkodean
program yaitu dengan menggunakan bahasa pemograman
Java dengan platfrom Android yang dikoneksikan dengan
MySQL sebagai penyimpan datanya.
38
3.3. Kerangka Berpikir
Kerangka berpikir yang penulis gunakan terlihat pada gambar berikut :
Gambar 3.1. Kerangka Berpikir
39
BAB IV
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini akan membahas dan mendeskripsikan mengenai
pembuatan sistem yang akan mengaplikasikan dengan menerapkan metode
yang sudah dibahas pada bab sebelumnya. Dalam bab sebelumnya telas
dibahas bahwa metode pengembangan sistem yang digunakan dalam
pengembangan sistem kali ini adalah Rapid Aplication Development
(RAD).
Tahap perancangan menjadi tahapan kegiatan yang akan
memnentukan sistem yang akan dibuat. Sementara tahap implementasi
pada bab ini yaitu tahapan kegitan dalam penentuan tindakan atau
keputusan yang akan menentukan rancangan sistem.
4.1. Fase Perencanaan
4.1.1. Identifikasi Permasalahan
Adanya informasi secara online yang selama ini kurang
dapat dipahami dalam pariwisata di Pulau Tidung terutama pada
masalah penginapan dimana hal tersebut merupakan salah satu hal
terpenting bagi para wisatawan untuk berlibur ke Pulau Tidung.
Informasi ketersedian Homestay, informasi harga, informasi fisik
dari Homestay tersebut menjadi suatu permasalahan yang selama
ini terjadi, selain itu banyaknya peningkatan jumlah wisatawan
untuk berlibur ke Pulau Tidung dan sulit untuk mendapatkan
penginapan yang sesuai dan dapat di booking dari jauh hari. Hal ini
yang menjadi dasar permasalahan dalam pembuatan “Reservasi
Homestay Berbasis Android Untuk itu diperlukan suatu sistem
berbasis android dan algoritma yang mampu memberikan solusi
terkait informasi yang menjadi permasalahan diatas.
40
Berikut alur aplikasi yang penulis rangkum dalam bentuk
flowchart :
Mulai
pendaftaran
verifikasi
Tampilan
login
Email dan
password
login
validasi
pencarian
Cari homestay
Homestay
yang tersedia
Booking
homestay
selesai
Form tidak
lengkap Form lengkap
Email dan password
salah Email dan password
benar
Gambar 4.1. Flowchart
41
4.1.2. Tujuan Informasi
Pada tahap ini merupakan tahapan untuk identifikasi tujuan
sistem dengan menganalisis permasalahan yang terjadi dalam
melakukan Reservasi. Identifikasi ini bertujuan untuk mengetahui
sasaran dibentuknya sistem. Peneliti melakukan penelitian untuk
mengumpulkan data dan informasi sebagai dasar acuan dalam
pengaplikasian sistem. Tujuannnya adalah untuk mengetahui
penerapan algoritma K – Means yang dapat membantu sistem
untuk memberikan informasi permasalahan yang terjadi pada
Reservasi.
4.2. Tahap Design
4.2.1. Mendesain UML
Sebelum membangun sistem perlu dilakukan
perancangan UML, yaitu dilakukan identifikasi aktor yaitu
sebagai berikut :
1. Identifikasi Aktor
Identifikasi actor user yang dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.1 Aktor
No Aktor Deskripsi
1 User User adalah pengguna yang akan
menggunakan sistem reservasi ini untuk
memesan homestay.
2. Identifikasi Use Case
Pada aplikasi yang penulis buat ada proses – proses dalam
sebuah use case. Di bawah ini merupakan tabel identifikasi
use case.
42
Tabel 4.2 Identifikasi Use case
3. Use Case Diagram
a. Use case Diagram untuk User
User adalah orang yang menggunakan aplikasi yang akan
memesan homestay. Dibawah ini merupakan usecase
diagram user pada sistem.
No Nama use case Deskripsi Aktor
1.
Login
Use case yang menggambarkan kegiatan
memasukkan username dan password untuk dapat
mengakses menu
User
2. Daftar Akun
Use case yang menggambarkan aktifitas menginput
data pendaftaran
User
3. Pencarian, Pesan
dan Pembayaran
Homestay
Use case yang menggambarkan aktifitas pencarian,
pemesanan dan pembayaran Homestay
User
4. Status Pemesanan
Use case yang menggambarkan aktifitas melihat
satatus pemesanan
User
5. Ubah Profile
Use case yang menggambarkan aktifiktas melihat
dan merubah data profile pengguna
User
43
Gambar 4.2. Use Case Diagram untuk User
4. Use Case Diagram Skenario
a. Skenario Login
Berikut merupakan tabel yang berisi penjelasan use case
diagram skenario login.
Tabel 4.3. Skenario Login
Use Case Login
Use Case ID 1
Actor User
Description Use case yang menggambarkan kegiatan
memasukkan username dan password untuk
dapat mengakses menu.
Pre-condition User harus memiliki username dan password
yang telah terdaftar pada sistem
Course of
event
Actor Action System
Response
1. Aktor masuk ke
halaman login
1. Menampilk
an halaman
44
login
2. Aktor memasukkan
email dan password
3. Memvalida
si email
dan
password
4. Sistem akan
menampilka
n halaman
utama
Alternate
course
Jika email dan password yang dimasukkan
belum terdapat pada sistem maka sistem akan
menampilkan pesan kesalahan dan kembali
menampilkan halaman login
Post
Condition
Aktor berhasil masuk ke dalam sistem
b. Skenario Daftar Akun
Berikut merupakan tabel yang berisi penjelasan use case
diagram skenario daftar akun.
Tabel 4.4. Skenario Daftar Akun
Use Case Daftar Akun
Use Case ID 2
Actor User
Description Use case yang menggambarkan kegiatan
pendaftaran untuk membuat akun
Pre-condition 1. User masuk kehalaman pendaftaran
2. User mengisi form pendaftaran
Course of
event
Actor Action System
Response
45
1. User masuk ke
halaman pendaftaran
1. Menampilka
n halaman
pendaftaran
2. User mengisi form
pendaftaran (nama,
email dan password)
2. Melakukan
validasi
email dan
password
3. Sistem
akan
menampilk
an halaman
utama
Alternate
course
Jika email dan password yang dimasukkan
sudah terdapat pada sistem maka sistem akan
menampilkan pesan kesalahan dan kembali
menampilkan halaman login
Post
Condition
Aktor berhasil masuk ke dalam sistem
c. Skenario Pencarian, Pemesanan dan Pembayaran Homestay
Berikut merupakan tabel yang berisi penjelasan use case
diagram skenario pencarian, pesan dan pembayaran homestay.
Tabel 4.5. Skenario Pesan Homestay
Use Case Pencarian, pesan dan pembayaran homestay
Use Case ID 4
Actor User
Description Use case yang menggambarkan kegiatan
pencarian, pemesanan dan pembayaran
homestay
Pre-condition 1. User masuk kehalaman Login
46
2. User masuk ke halaman cari homestay
3. User memilih dan memesan homestay
4. User melakukan booking hingga
pembayaran
Course of
event
Actor Action System
Response
1. User Masuk kedalam
halaman login dan
masuk ke menu utama
1. Menampilkan
halaman
login dan
menu utama
2. User memilih menu
pencarian dan
melakukan pencarian
homestay
2.
Menampilkan
data
homestay
3. User memilih dan
memesan homestay
3. Menampilka
n data
homestay
yang dipilih
dan dipesan
4. User melakukan
booking hingga
pembayaran
4. Menampilka
n form/isian
booking dan
memilih
metode
pembayaran
Alternate
course
-
Post
Condition
Aktor berhasil memesan/booking homestay
d. Skenario Status Pemesanan
47
Berikut merupakan tabel yang berisi penjelasan use case diagram
skenario pembayaran homestay.
Tabel 4.6. Skenario Pembayaran Homestay
Use Case Status Pemesanan
Use Case ID 5
Actor User
Description Use case yang menggambarkan aktifitas
melihat satatus pemesanan
Pre-condition 1. User masuk kehalaman Login
2. User masuk ke menu pesanan
3. User memilih item
Course of
event
Actor Action System
Response
1. User Masuk kedalam
halaman login dan
masuk ke menu utama
1. Menampil
kan
halaman
login dan
halaman
utama
2. User memilih menu
pesanan
2. Menampil
kan menu
pesanan
3. User memilih item
yang ingin dilihat
3. Menampil
kan review
pemesanan
Alternate
course
-
Post
Condition
Aktor berhasil melihat status pemesanan
48
e. Ubah Profile
Berikut merupakan tabel yang berisi penjelasan use case diagram
skenario ubah profile.
Tabel 4.7. Skenario Review/ Ubah Profile Homestay
Use Case Review / Ubah Profile
Use Case ID 6
Actor User
Description Use case yang menggambarkan aktifiktas
melihat dan merubah data profile pengguna
Pre-condition 1. User masuk kehalaman Login
2. User masuk ke menu (menu)
3. User mengklik button Akun
4. User merubah data profile
Course of
event
Actor Action System
Response
1. User Masuk kedalam
halaman login dan
masuk ke menu utama
1.
Menampilkan
halaman login
dan halaman
utama
2. User memilih menu
(menu)
2.
Menampilkan
menu (menu)
3. User mengklik button
Akun
3. Menampilk
an data
profile
4. User merubah data
profile
4. Kembali ke
menu
(menu)
Alternate -
49
course
Post
Condition
Aktor berhasil melihat dan merubah data
profile
5. Activity Diagram
Activity Diagram adalah gambaran aktifitas – aktifitas yang
berjalan di dalam sistem. Aliran kerja tersebut digambarkan secara
grafis. Berikut adalah Activity Diagram yang ada pada sistem :
a. Activity Diagram Login
Proses login berawal dari memasukan email dan password user.
Jika user sudah mendaftarkan diri maka setelah memasukan
email dan password akan langsung ke menu utama.
Gambar 4.3. Activity Diagram untuk Login
b. Activity Diagram Pendaftaran
Proses pendaftaran diawali dengan membuka sistem lalu
memilih menu daftar kemudian sistem akan menampilkan
halaman pendaftaran user kemudian mengisi form pendaftaran
jika sudah divalidasi maka pendaftaran selesai.
50
Gambar 4.4. Activity Diagram Pendaftaran
c. Activity Diagram Pencarian, Pesan dan Pembayaran
Homestay
Proses ini diawali dengan Login kemudian menampilkan
menu utama lalu memilih menu pencarian lalu mencari homestay
yang tersedia kemudian mengisi form pemesanan lalu bayar .
51
Gambar 4.5. Activity Diagram Pencarian, Pesan dan
Pembayaran Homestay
d. Activity Diagram Status Pemesanan
Proses ini diawali dengan Login kemudian menampilkan
menu utama lalu memilih menu pesanan lalu kemudian akan
menampilkan Status Pemesanan.
52
Gambar 4.6. Activity Diagram Status Pemesanan
e. Activity Diagram Ubah Profile
Proses ini diawali dengan Login kemudian
menampilkan menu utama lalu memilih menu lalu kemudian
mengklik tombol akun sistem akan menampilkan data
pengguna, lalu pengguna akan mengubah data yang
diinginkan lalu validasi kemudian data akan disimpan.
53
Gambar 4.7. Activity Diagram Edit Profile
5. Class Diagram
Class Diagram adalah diagram yang menunjukan class-class yang ada
dari sebuah sistem dan hubungannya secara logika. Class diagram
menggambarkan struktur statis dari sebuah sistem.
54
Gambar 4.8. Class Diagram
6. Sequance Diagram
Sequance diagram dignakan untuk menggambarkan perilaku pada
sebuah sekenario. Sequence diagram juga berfungsi menggambarkan
hubungan objek yang terlibat pada sistem.
55
a. Sequence Diagram Login
Gambar 4.9. Sequance Diagram Login
b. Sequance Diagram Pendaftaran
Gambar 4.10. Sequance Diagram pendaftaran
56
c. Sequence Diagram Pencarian, Pesan dan Pembayaran
Homestay
Gambar 4.11. Sequance Diagram Pencarian, Pesan dan
Pembayaran Homestay
d. Sequence Diagram Status Pemesanan
Gambar 4.12. Sequance Diagram Status Pemesanan
57
e. Sequence Diagram Edit Profile
Gambar 4.13. Sequance Diagram Edit Profile
7. Deployment Diagram
Berikut ini merupakan deployment diagram dari Aplikasi
Reservasi Homestay. Aplikasi Reservasi Homestay menggunakan
Algoritma K-Means berbasis Android.
58
Gambar 4.14. Deployment Diagram Reservasi Homestay
4.2.2. Konstruksi Algoritma K – Means
Dengan melakukan konstruksi Algoritma K-Means
memudahkan penulis dalam membuat “Aplikasi Reservasi
Homestay menggunakan Algoritma K-Means berbasis Android (
Studi Kasus : Pulau Tidung )”. Penulis melakukan perhitungan
manualnya dalam Microsot Excel. Jumlah data responden yang
dihitung manual yaitu 5 responden. Tahapan – tahapan yang
dilakukan antara lain :
a. Inisialisasi
Parameter - parameter yang digunakan yaitu :
Jumlah cluster = 4
Jumlah data = 5
Jumlah atribut = 4
Iterasi Awal (t) = 1
Tabel 4.6. Nilai Data
Langkah awal yaitu memilih K data sebagai centroid awal
secara random, data yang dipilih terlihat pada tabel 4.7.
Tabel 4.7. Centroid Awal
59
b. Iterasi ke-1
Langkah selanjutnya ialah menghitung jarak setiap data ke
centroid terdekat. Berdasarkan rumus (1) perhitungan jarak ke
setiap centroid pada data ke-1 yaitu sebagai berikut :
Dihitung hingga data ke 5, dan hasil matrik jaraknya terlihat pada
tabel 4.8.
Tabel 4.8. Matriks Jarak ke-1
Setelah dihitung jarak terdekat dengan pusat cluster pada tabel
4.8. Kemudian dilakukan pengelompokkan data yang dapat
dilihat pada tabel 4.9. Nilai 0 berarti data tersebut tidak masuk
ke dalam group, sedangkan nilai 1 menunjukkan bahwa data
tersebut masuk ke dalam group.
Tabel 4.9. Pengelompokkan Data pada Iterasi ke-1
Selanjutnya dilakukan perhitungan centroid baru berdasarkan
data yang masuk ke dalam cluster-nya.
60
Tabel 4.11. Perhitungan centroid baru pada C1 iterasi ke-1
Didapatkan Centroid baru pada C1 = (5.5, 4.5,6.5, 3.5,5.5, 4.5,
7.5, 2.5)
Tabel 4.10. Perhitungan centroid baru pada C2 iterasi ke-1
Didapatkan Centroid baru pada C2 = (5,5,9,1,5,5,8,2)
Tabel 4.11. Perhitungan centroid baru pada C3 K-Means iterasi ke-1
Didapatkan Centroid baru pada C3 = (4,6,7,3,10,0,7,3)
Tabel 4.12. Perhitungan centroid baru pada C4 K-Means iterasi ke-1
Didapatkan Centroid baru pada C2 = (4,6,5,5,5,5,6,4)
centroid baru pada C1 hingga C4 yang tertulis pada tabel 4.13
berikut.
Tabel 4.13. Centroid baru pada K-Means Iterasi ke-1
61
Dikarenakan perubahan posisi anggota cluster belum dapat
ditentukan berubah, maka proses dilanjutkan ke iterasi
berikutnya.
b. Iterasi ke-2
Tabel 4.14. Matriks Jarak iterasi 2
Setelah dihitung jarak terdekat dengan pusat cluster pada tabel
4.13. Kemudian dilakukan pengelompokkan data yang dapat
dilihat pada tabel 4.14. Nilai 0 berarti data tersebut tidak masuk
ke dalam group, sedangkan nilai 1 menunjukkan bahwa data
tersebut masuk ke dalam group.
Tabel 4.15. Pengelompokkan Data pada Iterasi 2
Selanjutnya dilakukan perhitungan centroid baru berdasarkan
data yang masuk ke dalam cluster-nya.
Tabel 4.16. Perhitungan centroid baru pada C1 iterasi 2
62
Didapatkan Centroid baru pada C1 = (5.5, 4.5,6.5, 3.5,5.5, 4.5,
7.5, 2.5)
Tabel 4.17. Perhitungan centroid baru pada C2 iterasi 2
Didapatkan Centroid baru pada C2 = (5,5,9,1,5,5,8,2)
Tabel 4.17. Perhitungan centroid baru pada C3 iterasi 2
Didapatkan Centroid baru pada C3 = (4,6,7,3,10,0,7,3)
Tabel 4.18. Perhitungan centroid baru pada C4 iterasi 2
Didapatkan Centroid baru pada C2 = (4,6,5,5,5,5,6,4)
Tabel 4.19. Centroid baru pada Iterasi 2
Tabel 4.20. Perbandingan Anggota Cluster Iterasi 1 dan 2
63
Karena sudah tidak ada perubahan posisi anggota cluster 1
hingga cluster 4 dari iterasi ke-1 dan iterasi ke-2, maka iterasi
diberhentikan.
4.2.3. Desain Database
Desain database yang dilakukan oleh penulis meliputi tabel –
tabel berikut :
a. Table Booking
Tabel 4.21. Table Booking
Nama Tipe
No_booking Varchar(100)
Id_homestay Varchar(100)
Id_costomer Varchar(100)
No_dentitas Bigint (20)
Nama_pemesan Varchar(100)
Tgl_booking Date
Tgl_mulai Date
Tgl_selesai Date
Jumlah_tamu Bigint (20)
Status Varchar(100)
b. Table Centroid
Tabel 4.22. Table Centroid
Nama Tipe
Id_costemer Float (100,20)
Jk_l Float (100,20)
Jk_p Float (100,20)
U_r Float (100,20)
U_t Float (100,20)
T_s Float (100,20)
64
T_b Float (100,20)
c. Table Klaster
Table 4.23. Table Klaster
Nama Tipe
Id_costemer Varchar (100)
Id_homestay Int (11)
Cluster_ikut Varchar (100)
d. Table Customer
Tabel 4.24. Table Customer
Nama Tipe
No Bigint(20)
Id_customer Varchar(100)
Noktp Bigint(100)
Nama Varchar(100)
Alamat Varchar(100)
Jenis_kelamin Varchar(100)
Notelp Varchar(100)
Usia Varchar(100)
Pekerjaan Varchar(100)
Foto longblob
e. Homestay
Tabel 4.25. Table Homestay
Nama Tipe
Id_homestay Varchar(100)
Id_owner Varchar(100)
65
Nama_homestay Varchar(100)
Alamat_homestay Text
Harga_homestay Bigint(20)
Gambar_homestay Longblob
f. Inap
Tabel 4.26. Table Inap
Nama Tipe
id_inap varchar(100)
no_booking varchar(100)
tgl_checkin date
tgl_checkout date
lama_inap varchar(100)
g. Owner
Tabel 4.27. Table Owner
Nama Tipe
id_owner varchar(100)
nama_owner varchar(100)
alamat_owner varchar(100)
no_telfon varchar(100)
66
h. Perhitungan Data
Tabel 4.28. Table Perhitungan Data
Nama Tipe
Id bigint(20)
id_customer varchar(100)
id_homestay bigint(20)
cluster varchar(100)
data float(100,2)
i. Pic Homestay
Tabel 4.29. Pic Homestay
Nama Tipe
No bigint(20)
id_homestay varchar(100)
Gambar longblob
j. Rekap
Tabel 4.30. Table Rekap
Nama Tipe
Id bigint(20)
id_homestay bigint(20)
jumlah_tamu bigint(20)
usia bigint(20)
Jk varchar(1)
67
k. User
Tabel 4.31. Table User
Nama Tipe
id_users bigint(20)
id_customer varchar(100)
Email varchar(100)
password varchar(100)
status varchar(100)
Phone_id varchar(100)
kode_verifikasi varchar(100)
link_verifikasi varchar(100)
4.3. Desain Aplikasi
4.3.1. Perancangan Interface
Interface sistem adalah merupakan mekanisme komunikasi
antara pengguna (user) dengan sitem. Interface dapat menerima
informasi dari pengguna dan memberikan informasi kepada
pengguna (user) untuk membantu mengarahkan alur penelusuran
masalah sampai ditemukan sebuah solusi. Berikut tampilan
interface Aplikasi Reservasi Homestay Berbasis Android studi
kasus (Pulau Tidung).
a. Fitur Login
Fitur Login menggambarkan antarmuka saat ingin
saat memasuki menu awal aplikasi, akan muncul tampilan
untuk memasukan email dan password
68
Gambar 4.15. Fitur Login
b. Fitur Pendaftaran
Fitur Pendaftaran menggambarkan antarmuka saat ingin
melakukan pendaftaran untuk bisa login. Setelah
melakukan pendaftaran barulah user bisa melakukan login.
Gambar 4.16. Fitur Pendaftaran
c. Fitur Menu Awal
Fitur Menu Awal merupakan desain tampilan awal saat
setelah melakukan login. Pada tampilan ini user bisa
memilih tanggal pesan, durasi menginap, dan jumlah tamu.
69
Gambar 4.17. Fitur Menu Awal
d. Fitur Lihat Homestay
Fitur Lihat Homestay adalah tampilan antarmuka yang
akan memperlihatkan daftar homestay yang tersedia.
Gambar 4.18. Fitur Lihat Homestay
e. Fitur Booking
Fitur Booking merupakan tampilan antarmuka saat ingin
melakukan booking homestay.
70
Gambar 4.19. Fitur Booking Homestay
f. Fitur Menu Pesanan
Fitur Menu Pesanan merupakan tampilan
antarmuka menu pesanan. Ketika user ingin melihat
pesanan yang sudah di pesan user bisa melihanya di menu
ini.
Gambar 4.20. Fitur Pesanan
71
g. Fitur Menu
Fitur Menu merupakan tampilan antarmuka menu.
Ketika user ingin melihat profil yang sudah di isi.
Gambar 4.21. Fitur Menu
72
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Fase Implementasi
Tahap implementasi bertujuan untuk melihat apakah sistem
telah berjalan sesuai dengan fungsinya. Pembahasan yang akan
dijelaskan pada tahapan implementasi ini adalah sebagai berikut.
5.1.1. Batasan Implementasi
Adapun batasan implementasi pada aplikasi Reservasi
Homestay ini adalah sebagai berikut:
1. Menggunakan bahasa pemrograman JAVA, PHP dan
DBMS MySQL.
2. Hanya menggunakan 5 Homestay dengan 4 jenis
variable yaitu jenis kelamin, usia, jumlah pengunjung
dan durasi inap.
5.1.2. Lingkupan Implementasi
Terdapat dua lingkupan implementasi pada aplikasi
Reservasi Homestay yaitu lingkungan perangkat keras dan
perangkat lunak. Berikut ini merupakan spesifikasi lingkungan
tersebut :
1. Perangkat keras
Processor : Intel® Core™ i3-5010U CPU
2.10GHz(4 CPUs)
Memori (RAM) : 4096 MB RAM
Hardisk : 500 GB
2. Perangkat Lunak
Sistem Operasi : Windows 10 Professional 64-bit
Tools perancangan : Android Studio
Web Browser : Google Chrome
73
Bahasa pemrograman : JAVA dan Hypertext Preprocessor
(PHP) 7
DBMS : MySQL (mysqlnd 5.0.12)
Perangkat Pendukung : Xampp 1.8.2, Apache/2.4.9
5.1.3. Implementasi Antarmuka Sistem
Implementasi antarmuka sistem pada aplikasi
Reservasi Homestay memiliki 3 menu utama yaitu menu cari,
menu pesanan, dan menu akun. Berikut merupakan
implementasi antarmuka sistem sesuai dengan menu yang
tersedia.
5.1.3.1. Implementasi Antarmuka Pendaftaran
Halaman ini merupakan form pendaftaran yaitu setiap
pengguna yang akan masuk ke dalam aplikasi harus mendaftar
terlebih dahulu agar bisa meng-akses aplikasi Reservasi
Homestay. Tampilan antar muka pendaftaran dilihat seperti
pada gambar 5.1 berikut.
Gambar 5.1. Antarmuka Pendaftaran
74
5.1.3.2. Implementasi Antarmuka Login
Halaman ini merupakan form login yaitu setiap
pengguna yang akan masuk ke halaman ini harus memasukan
username dan password yang sudah terdaftar. Tampilan antar
muka login dilihat seperti pada gambar 5.2.
Gambar 5.2. Antarmuka Login
5.1.3.3.Implementasi Tampilan Awal
Halaman ini adalah tampilan dimana user dapat
mengisi tanggal check-in, durasi menginap dan jumlah tamu
yang akan menginap. Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.3.
75
Gambar 5.3. Antarmuka Tampilan Awal
5.1.3.4. Implementasi Cari Homestay
Halaman ini menampikan tampilan pencarian
homestay, user akan melihat pilihan homestay yang tersedia.
Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.4.
Gambar 5.4. Tampilan Cari Homestay
76
5.1.3.5. Implementasi Booking Homestay
Halaman Boooking Homestay merupakan tampilan
dimana jika sudah memilih homestay dari gambar 5.4, dan
user perlu meng-klik tombol booking untuk melakukan
booking sekaligus pembayaran. Hal ini dapat dilihat pada
gambar 5.5.
Gambar 5.5. Tampilan Booking Homestay
5.1.3.6. Implementasi Menu Profile
Pada halaman ini user dapat melihat dan mengubah
profile. Jika user ingin mengubah data atau menambahkan
data yang diinginkan. Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.6.
77
Gambar 5.6. Tampilan Menu Profile
5.1.3.7. Implementasi Edit Akun
Pada halaman ini user dapat mengubah data profile.
Jika user ingin mengubah data atau menambahkan data yang
diinginkan. Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.7.
Gambar 5.7. Tampilan Edit Profil
78
5.1.3.8.Hasil Klasifikasi K-Means
Sub bab ini menampilkan hasil homestay yang tersedia
yang terdapat pada halaman Available Homestay pada aplikasi
Android. Hasil yang ditampilkan berdasarkan parameter inputan
yang terdiri dari Jenis Kelamin, Usia, Jumlah Tamu dan Lama Inap
yang di uji coba kedalam tiga percobaan. Berikut hasil percobaan
algoritma K-Means.
a. Hasil Klasifikasi K-Means Uji
Parameter Input 1 : Jenis Kelamin : Laki-Laki
Parameter Input 2 : Usia : 20 Tahun
Parameter Input 3 : Durasi Inap : 6 Malam
Parameter Input 4 : Jumlah Tamu : 3 Tamu
Gambar 5.8 Parameter Input K-Means
80
Gambar 5.10. Output / Hasil Klasifikasi Uji
Berdasarkan hasil klasifikasi uji pertama yang dilakukan oleh
penulis, Homestay Sisca cocok berdasarkan jumlah tamu, Homestay
Mando cocok berdasarkan jenis kelamin, Homestay Atin cocok
berdasarkan jenis kalamin, Homestay Rona cocok berdasarkan usia,
Homestay Amanda cocok berdasarkan lama inap.
5.2.Pengujian Blackbox
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.
81
Table 5.1 Pengujian Blackbox
No Fungsi Kegiatan Hasil yang diharapkan Status Hasil
1 Pendaftar
an
Melakukan
pendaftaran
akun
Mengisi semua form yang
sudah disediakan dan akan
dikirimkan password
verifikasi pendaftaran ke
email yang sudah
didaftarkan
Ya Gambar
5.1
2 Login
Input email
dan
password
Dapat masuk ke halaman
utama dengan akun yang
sesuai.
Ya Gambar
5.2
3 Tampilan
awal
Memilih
tanggal
inap, durasi
dan jumlah
pengunjung
.
Menampilkan halaman
utama aplikasi dan tampilan
cari homestay. Ya
Gambar
5.3
4 Cari
Homestay
Klik Cari
Homestay
Dapat menampilkan
halaman homestay yang
sudah tersedia
Ya 5.4
5 Booking
Homestay
Klik
Booking
Homestay
Dapat menampilkan
tampilan pembayaran
sehingga pengguna bis
alangsung membayar
Ya Gambar
5.5
6 Menu
Profile Pilih menu
Dapat menampilkan akun Ya
Gambar
5.6
7 Edit
Profile
Pilih menu
akun profile
Dapat mengubah data dalam
profile Ya Gambar
5.7
82
BAB VI
PENUTUP
6.1. Kesimpulan
Implementasi algoritma K – Means dalam aplikasi android dapat
penulis terapkan pada penelitian ini dengan menggunakan android studio
dan MySQL sebagai basis data. Aplikasi yang dibuat utuk booking
homestay ini menggunakan algoritma k – means dan menggunakan 4
variabel sebagai penentu kalsteringnya. Variable yang di gunakan yaitu
menggunakan 4 variable yaitu usia, jenis kelamin, jumlah tamu dan lama
inap. Variable tersebut digunakan untuk menentukan kalster berdasarkan
data pengunjung homestay. Aplikasi ini beerja dengan inputan dengan data –
data tersebut kemudian dihitung dengan algoritma k – means dan dapat
menampilkan output berupa rekomendasi homestay berdasarkan kriteria pemesan.
Aplikasi ini memudahkan pengguna untuk mendapatkan homestay yang
berdasarkan kriteria yang diinginkan.
6.2. Saran
Saran yang dapat penulis berikan yaitu untuk pembayaran bisa
menggunakan e -money, gopay, ovo, dokuwallet dan sebagainya. Selain itu
pemesan homestay bisa diperluas lagi tidak hanya di Pulau Tidung
melainkan bisa di semua Pulau Seribu. Selain itu bisa di tambahkan fitur
untuk pemesanan kapal dan paket wisata yang lainnya.
83
DAFTAR PUSTAKA
Agustin, Fitria, Hanifah. 2015. Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan
Kelompok Pengayaan Materi Mata Pelajaran Ujian Nasional (Studi Kasus : SMP
NEGRI 101 Jakarta). Jakarta : Universitas Islam Negri Syarif Hidayatullah Jakarta
Andriani 2014. Sistem Rekomendasi Hotel Pada Wisatawan Mancanegara Berbasis Data
Mining. Yogyakarta : STMIK Yogyakarta
Irwansyah, Edy., Faisal, Muhammad. 2015. Advanced Clustering Teori dan Aplikasi..
Jakarta: Bina Nusantara University.
Ningrat, Desy., Maruddani, Di., Wuryandari, Triastuti. 2016. Analisis Cluster dengan
Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Obligasi
Korporasi. Semarang: Universitas Diponegoro.
Setyawan., Anggara., Styawan., Pramartha., Indrawan. 2016. Pengelompokan Pelanggan
MenggunakanKlaster dinamik Pada Algoritma K-Means guna Menentukan Paket Wisata
Masa Depan. Banjarmasin : Universitas Pendidikan Ganesha
Safaat 2011. Pemrograman Mobile Smarthphone dan Tablet PC Berbasis Android.
Bandung : Informatika Bandung
Sjukani 2010. Algoritma danstruktur data dengan C, C++, dan Java.
Jakarta : Mitra Wacana Media.
Yudhanto, Wijayanto . 2017 . Mudah membuat dan Berbisnis Aplikasi Android Dengan
Android Studio. Jakarta : Kompas Gramedia
Yulianti 2012. Sharia Banking Information System Analisis and Design.
Depok : CEP-CCIT FTUI
http://pulauseribu.jakarta.go.id/web/v3/?p=pulau.wisata&id=7
84
Diakses pada: 20 Mei 2018
https://www.skyscanner.co.id/berita/saran/panduan-liburan-ke-kepulauan-seribu-jakarta/
Diakses pada: 20 Mei 2018
https://www.traveloka.com/packages/indonesia/area/tidung-island-102896
Diakses pada: 20 Mei 2018
https://tekno.kompas.com/read/2018/03/11/11370017/membandingkan-kesetiaan-
pengguna-android-dan-ios
Diakses pada: 24 Mei 2018
85
LAMPIRAN
WAWANCARA
Hari / Tanggal : Senini, 10 September 2018
Narasumber : Bapak Martin
Jabatan : Suku Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kepulauan Seribu
1. Ada berapa homestay yang ada di pulau tidung?
Jawab: di Pulau Tidung terdapat 156 homestay yang terdiri dari RW 01
dengan jumlah 36, RW 02 terdapat 66, RW 03 terdapat 15 dan RW 04
terdapat 39 homestay yang masih aktif berdasarkan data yang ada di
kelurahan pulau tidung
2. Bagaimana sistem pemesanan homestay di kelpualauan seribu khususnya di
pulau tidung ?
Jawab: para pengunjung atau wisatawan masih melakukan pemesanan
secara manual atau lewat travel agent
3. Apakah diperlukan Aplikasi pemesanan Homestay di Pulau Tidung
berbasis Android?
Jawab : perlu karana di jaman sekarang ini diperlukan sistem yang
memudahkan pengguna untuk memesan homestay di kepulauan seribu
khususnya di pulau tidung
86
WAWANCARA
Hari / Tanggal : Selasa, 11 September 2018
Narasumber : Ibu Idawati.
Jabatan : Pemilih Homestay
Wawancara salah satu pemilik homestay :
1. Dalam waktu 1 Minggu ada berapa pengunjung yang menginap di
homestay ibu ?
Jawab : jumlah pengunjung yang menginap dihomestay saya sekitar 10
orang dalam waktu 1 Bulan.
2. Apakah pengunjung yang menginap dihomestay ibu kebanyakan keluarga,
mahasiswa atau dari perkantoran?
Jawab: tergantung sih tapi kebanyakan di homestay saya kebanyakan
mahasiswa di karenakan dekat pantai.
3. Apakah ibu punya data pengunjung dalam waktu 1 Bulan ?
Jawab : ada bisa di lihat di daftar buku tamu.