Upload
others
View
51
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori
Dalam Aplikasi Reservasi Tiket Berbasis Web
(Studi Kasus: Pulau Tidung - Kali Adem)
Skripsi
Oleh:
Khairatin
11140910000130
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
2019 M / 1440 H
Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori
Dalam Aplikasi Reservasi Tiket Berbasis Web
(Studi Kasus: Pulau Tidung - Kali Adem)
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh:
Khairatin
11140910000130
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA
2019 M / 1440 H
Scanned by CamScanner
Scanned by CamScanner
Scanned by CamScanner
Scanned by CamScanner
vUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
Nama : Khairatin
Program Studi : Teknik Informatika
Judul : Pemilihan Kapal Laut Menggunakan Algoritma Apriori
Dalam Aplikasi Reservasi Tiket Berbasis Web
(Studi Kasus: Pulau Tidung - Kali Adem)
ABSTRAK
Algoritma apriori adalah algoritma data mining biasa digunakan untuk
menentukan pola aturan asosiasi penjualan suatu barang tertentu. Pola aturan
asosiasi yang akan terbentuk berdasarkan data masukan penumpang sebelumnya
yang sudah terlebih dahulu menggunakan layanan transportasi kapal laut tersebut.
Data uji yang digunakan diperoleh dari Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm.
Kepulauan Seribu. Pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai parameter
minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar 85%,
diujikan terhadap 6 kapal laut dengan rute perjalanan Pulau Tidung – Kali Adem
maupun sebaliknya, kesimpulan penelitian ini untuk mengetahui pola aturan
asosiasi yang terbentuk sebagai acuan bagi calon penumpang untuk pemilihan
kapal laut yang dilakukan dalam aplikasi reservasi tiket berbasis web
menggunakan algoritma apriori, hasil perhitungan aturan asosiasi terbaik yang
sudah dilakukan penulis terbentuk aturan asosiasi sebanyak 17 aturan dengan lift
ratio > 1 dan nilai confidence sebesar 97%.
Kata Kunci : Algoritma Apriori, minimum support, minimum
confidence, lift ratio
Daftar Pustaka : 27 (Tahun 1991-2018)
Jumlah Halaman : VI BAB +vi Halaman+ 119 Halaman + 30 Gambar + 67
Tabel
viUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
Name : KhairatinStudy Program : Information EngineeringTitle : Selection of Ships Using Apriori Algorithms in Web-
Based Ticket Reservations Applications (Case Study: Tidung Island - Kali Adem)
ABSTRACT
A priori algorithm is a data mining algorithm that is commonly used to determine
the pattern of sales relations for a particular item. The pattern of association
rules that will be formed is based on the data of the previous transportation that
already exists using the sea transportation service. The test data used was
obtained from the Department of Transportation District. Adm. Thousand Islands.
Tests carried out using a minimum parameter value of support of 55% and a
minimum trust value of 85%, tested on 6 ships with Tidung - Kali Adem Island
route and vice versa, the conclusion of this study is to study the research patterns
for ship selection conducted in the application web-based ticket reservations
using a priori algorithm, the results of the calculation of association rules that
have been made by association rule makers are 17 rules with a lift ratio> 1 and a
trust value of 97%.
Keywords : Apriori Algorithm, minimum support, minimum confidence
Bibliography : 27 (1991-2018)number of pages : VI Chapter +vi Page+ 119 Page + 30 picture + 67 Table
viiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas nikmat dan
rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi
ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar
Sarjana Komputer Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Proses
penyelesaian skripsi ini tidak lepas dari berbagai bantuan, dukungan, saran, dan
kritik yang telah penulis dapatkan, oleh karena itu dalam kesempatan ini peneliti
ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Kedua orangtua penulis, serta keluarga besar yang telah mencurahkan
kasih sayang dan selalu memberikan dukungan penuh serta iringan do’a
kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
2. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si., selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi.
3. Ibu Arini, ST. MT., selaku ketua Program Studi Teknik Informatika juga
sebagai dosen pembimbing II, serta Bapak Feri Fahrianto, M.Sc., selaku
sekretaris Program Studi Teknik Informatika juga sebagai dosen
pembimbing I yang telah sabar selalu memberikan bimbingan, motivasi,
dan arahan kepada penulis sehingga skripsi ini bisa selesai dengan baik.
4. Bapak Teguh selaku narasumber yaitu staf dari Suku Dinas Perhubungan
Kab. Adm. Kepulauan Seribu yang telah membantu untuk memberikan
informasi sehingga penelitian ini bisa selesai, sukses dan lancar.
5. Para wisatawan, masyarakat pulau tidung, dan para pemilik kapal yang
telah membantu untuk memberikan informasi sehingga penelitian ini bisa
selesai, sukses dan lancar.
6. Seluruh Dosen, Staf Karyawan Fakultas Sains dan Teknologi, khususnya
Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan bantuan dan
kerjasama dari awal perkuliahan.
7. Teman - teman seperjuangan Teknik Informatika CCIT angkatan 2014
khususnya TI-A, dan TI-B. Terimakasih buat semua kenangan dan
kebersamaan selama ini
viiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
8. Sahabat baik, teman berbagi cerita, canda tawa bersama semasa kuliah,
Tocil, Alda, Alif, Adi, Ilham Romadhon, Rifal, Romi, Khoko, Adly,
Mahdi, Taufikur, Rakha, Yazid, Umar, Tifany.
9. Teman baik penulis, Anita Fitriyani yang selalu sabar dan setia untuk
selalu mendukung dalam menyelesaikan penulisan ini.
10. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang telah
membantu dalam penyelesaian penulisan skripsi ini.
Akhir kata, penulis menyadari bahwa dalam penyajian skripsi ini masih
jauh dari sempurna. Apabila ada kebenaran dari makalah ini maka kebenaran
tersebut datangnya dari Allah, tetapi apabila ada kesalahan dalam makalah ini
maka kesalahan ini berasal dari penulis. Semoga Allah SWT meridhai segala
usaha kita. Wassalamualaikum Wr. Wb
Jakarta, 12 Februari 2019
Khairatin
11140910000130
ixUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
DAFTAR ISI
LEMBAR PERSETUJUAN.................................................................................. i
LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................. ii
PERNYATAAN ORISINALITAS......................................................................iii
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI SKRIPSI ................................. iv
ABSTRAK .......................................................................................................... v
ABSTRACT ......................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR .......................................................................................vii
DAFTAR ISI ...................................................................................................... ix
DAFTAR GAMBAR.......................................................................................... xi
DAFTAR TABEL .............................................................................................xii
BAB I.................................................................................................................. 1
PENDAHULUAN ............................................................................................... 1
1.1. Latar Belakang ...................................................................................... 1
1.2. Tujuan ................................................................................................... 5
1.3. Manfaat Penelitian................................................................................. 6
1.4. Rumusan Masalah ................................................................................. 6
1.5. Batasan Masalah.................................................................................... 6
1.6. Metodologi Penelitian............................................................................ 7
1.7. Sistematika Penulisan ............................................................................ 8
BAB II................................................................................................................. 9
LANDASAN TEORI........................................................................................... 9
2.1 Data mining........................................................................................... 9
2.2 Algoritma ............................................................................................ 13
2.3 Algoritma Apriori ................................................................................ 14
2.4 Left Ratio............................................................................................. 21
2.5 Reservasi ............................................................................................. 22
2.6 Tiket.................................................................................................... 23
2.7 Kapal (Angkutan Laut) ........................................................................ 24
2.8 Website ............................................................................................... 25
2.9 PHP..................................................................................................... 26
2.10 Basis Data .......................................................................................... 27
xUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
2.11 MySql................................................................................................ 28
2.12 Metode Pengembangan Sistem ............................................................ 30
2.13 Pemodelan Sistem UML (Unified Modelling Language)..................... 33
2.14 Wawancara.......................................................................................... 36
2.15 Observasi............................................................................................. 36
2.15 Studi Pustaka.......................................................................................... 36
2.16 Studi Literatur Sejenis ........................................................................ 37
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ........................................................... 42
3.1. Jenis dan Lokasi Penelitian .................................................................. 42
3.2. Sumber Data........................................................................................ 42
3.3. Pengumpulan Data............................................................................... 42
3.4. Metode Pengembangan Sistem ............................................................ 43
3.5. Kerangka Berpikir ............................................................................... 45
BAB IV ............................................................................................................. 46
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ...................................................... 46
4.1 Fase Perencanaan ................................................................................ 46
4.2 Fase Perancangan ................................................................................ 47
4.3 Preproses ............................................................................................. 62
4.4 Implementasi (Implementation) ........................................................... 71
BAB V .............................................................................................................. 77
HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................................... 77
5.1 Implementasi ....................................................................................... 77
5.2 Pengujian............................................................................................. 82
BAB VI ........................................................................................................... 116
PENUTUP....................................................................................................... 116
6.1 Kesimpulan ....................................................................................... 116
6.2 Saran ................................................................................................. 116
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 118
LAMPIRAN .................................................................................................... 120
xiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3. 1 Kerangka Berpikir ......................................................................... 45
Gambar 4. 1 Usecase Diagram Pemilihan Kapal Laut ........................................ 48
Gambar 4. 2 Activity Diagram Daftar Login ...................................................... 55
Gambar 4. 3 Activity Diagram Login................................................................. 56
Gambar 4. 4 Activity Diagram Cari Jadwal Kapal.............................................. 57
Gambar 4. 5 Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal ............................................ 58
Gambar 4. 6 Activity Diagram Booking tiket ..................................................... 59
Gambar 4. 7 Activity Diagram Edit Data Booking ............................................. 60
Gambar 4. 8 Activity Diagram Hitung Apriori ................................................... 61
Gambar 4. 9 Deployment Diagram Web Pemilihan Kapal Laut.......................... 62
Gambar 4. 11 Langkah Kerja Preproses ............................................................. 63
Gambar 4. 12 Tampilan halaman home.............................................................. 71
Gambar 4. 13 Tampilan halaman Login ............................................................ 73
Gambar 4. 14 Rancangan Interface Booking ..................................................... 73
Gambar 4. 15 Rancangan Interface Verifikasi Data Booking............................. 74
Gambar 4. 16 Rancangan Interface Login Apriori ............................................. 74
Gambar 4. 17 Rancangan Interface Home Apriori............................................. 75
Gambar 4. 18 Rancangan Interface Kumpulan Kamus ...................................... 75
Gambar 4. 19 Rancangan Interface Proses Apriori ............................................. 76
Gambar 4. 20 Rancangan Interface Hasil Apriori ............................................... 76
Gambar 5. 1 Tampilan Login ............................................................................. 77
Gambar 5. 2 Tampilan Menu home.................................................................... 78
Gambar 5. 3 Tampilan Menu Booking ............................................................... 78
Gambar 5. 4 Tampilan Menu Booking ............................................................... 79
Gambar 5. 5 Tampilan Menu Verifikasi Booking............................................... 79
Gambar 5. 6 Tampilan Menu Login Apriori ....................................................... 80
Gambar 5. 7 Tampilan Menu Home Apriori....................................................... 80
xiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
DAFTAR TABEL
Tabel 4. 1 Definisi Use case Diagram Pemilihan Kapal Laut.............................. 49
Tabel 4. 2 Use case Scenario Daftar login .......................................................... 50
Tabel 4. 3 Use case Scenario Lihat Jadwal Kapal............................................... 51
Tabel 4. 4 Use case Scenario Booking Tiket ...................................................... 51
Tabel 4. 5 Use case Scenario Cari Jadwal Kapal ................................................ 52
Tabel 4. 6 Use case Scenario Edit Data Booking................................................ 52
Tabel 4. 7 Use case Scenario Login ................................................................... 53
Tabel 4. 8 Usecase Scenario Hitung Apriori....................................................... 53
Tabel 4. 9 Data Uji (Sumber: Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung) 62
Tabel 4. 10 data uji apriori ................................................................................. 64
Tabel 4. 11 Kandidat 1-itemset (C1) ................................................................. 65
Tabel 4. 12 Large-itemset 1 (L1)........................................................................ 65
Tabel 4. 13 Kandidat 2-itemset (C2) .................................................................. 66
Tabel 4. 14 Large-itemset 2 (L2)........................................................................ 66
Tabel 4. 15 Kandidat 3-itemset (C3) .................................................................. 67
Tabel 4. 16 Large-itemset 3 (L3)........................................................................ 67
Tabel 4. 17 Lanjutan hasil seluruh Large-itemset ............................................... 67
Tabel 4. 18 Aturan hasil perhitungan Confidence............................................... 69
Tabel 4. 19 Total hasil perhitungan Confidence ................................................. 70
Tabel 5. 1 Menu Data Transaksi......................................................................... 81
Tabel 5. 2 Tampilan Proses Apriori.................................................................... 82
Tabel 5. 3 Tampilan Hasil Rule.......................................................................... 82
Tabel 5. 4 Pengujian Sistem Keseluruhan .......................................................... 83
Tabel 5. 5 Data Pengujian Algoritma Apriori ..................................................... 84
Tabel 5. 6 Hasil Percobaan Pengujian 1 ............................................................. 85
Tabel 5. 7 Hasil Percobaan Pengujian 1 ............................................................. 86
Tabel 5. 8 Hasil Percobaan Pengujian 1 ............................................................. 87
Tabel 5. 9 Hasil Percobaan Pengujian 1 ............................................................. 88
Tabel 5. 10 Hasil Percobaan Pengujian 1 ........................................................... 89
Tabel 5. 11 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 90
Tabel 5. 12 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 91
Tabel 5. 13 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 92
Tabel 5. 14 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 93
Tabel 5. 15 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 94
Tabel 5. 16 Hasil Percobaan Pengujian 2 ........................................................... 95
Tabel 5. 17 Hasil Percobaan Pengujian 3 ........................................................... 97
Tabel 5. 18 Hasil Percobaan Pengujian 3 ........................................................... 98
Tabel 5. 19 Hasil Percobaan Pengujian 3 ........................................................... 99
Tabel 5. 20 Hasil Percobaan Pengujian 3 ......................................................... 100
Tabel 5. 21 Hasil Percobaan Pengujian 4 ......................................................... 102
xiiiUIN Syarif Hidayatullah Jakarata
Tabel 5. 22 Hasil Percobaan Pengujian 4 ......................................................... 103
Tabel 5. 23 Hasil Percobaan Pengujian 4 ......................................................... 104
Tabel 5. 24 Hasil Percobaan Pengujian 4 ......................................................... 105
Tabel 5. 25 Hasil Percobaan Pengujian 5 ......................................................... 107
Tabel 5. 26 Hasil Percobaan Pengujian 5 ......................................................... 108
Tabel 5. 27Hasil Percobaan Pengujian 5 .......................................................... 109
Tabel 5. 28 Hasil Percobaan Pengujian 6 ......................................................... 110
Tabel 5. 29 Hasil Percobaan Pengujian 6 ......................................................... 111
Tabel 5. 30 Hasil Percobaan Pengujian 6 ......................................................... 112
Tabel 5. 31 Hasil Pengujian ............................................................................. 113
Tabel 5. 32 Rangkuman Hasil Pengujian.......................................................... 114
1UIN Syarif Hidayatullah Jakarata
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Negara Indonesia merupakan negara kepulauan, maka fungsi
angkutan laut sangat penting dalam pembangunan. Sebagai negara
kepulauan yang mempunyai luas sekitar 1,5 juta km2 dengan wilayah laut
empat kali luas daratan, maka sudah sewajarnya bila negara maritim ini
menempatkan perhubungan laut dalam kedudukan yang amat penting
karena dalam wilayah seluas itu tersebar 17.508 pulau, baik besar maupn
kecil dan hampir setengahnya dihuni oleh manusia yang mutlak saling
berhubungan. Mengingat pentingnya transportasi laut, sungai dan
sejenisnya, maka penyediaan sarana prasarana transportasi laut dan sungai
harus dapat mengatasi kebutuhan permintaan akan jasa transportasi secara
efektif dan efisien.
Transportasi merupakan bagian penting dalam hidup masyarakat.
Dewasa ini, transportasi diberbagai kota besar di Indonesia mempunyai
jaringan transportasi umum yang sangat bervariasi, antara lain meliputi
angkutan perkotaan, taksi, kereta api, kapal laut, dan pesawat udara.
Transportasi umum saat ini masih digunakan masyarakat sebagai sarana
untuk menuju suatu tempat walaupun untuk memiliki kendaraan pribadi di
zaman sekarang ini sangatlah mudah.
Pemerintah Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu merupakan
salah satu wilayah administrasi di bawah Pemerintah Provinsi DKI Jakarta.
Secara geografis letak Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu pada
posisi antara 106º19'30" - 106º44'50" Bujur Timur dan 5º10'00" - 5º57'00"
Lintang Selatan. Total luas wilayah Kabupaten Administrasi Kepulauan
Seribu adalah 4.745,62 km2 yang terdiri dari 8,76 km2 daratan, 4.690,85
km2 dan 46 km2, terdiri lebih dari 110 buah pulau. Pemerintahan
Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu dibagi ke dalam 2 Kecamatan,
yaitu Kecamatan Kepulauan Seribu Utara dan Kecamatan Kepulauan Seribu
Selatan. Adapun jumlah kelurahan di Kabupaten Administrasi Kepulauan
Seribu adalah 6 Kelurahan, yaitu Kelurahan Pulau Kelapa, Kelurahan Pulau
2UIN Syarif Hidayatullah Jakarata
Harapan, Kelurahan Pulau Panggang, Kelurahan Pulau Tidung, Kelurahan
Pulau Pari dan Kelurahan Pulau Untung Jawa. (pulauseribu.jakarta.go.id)
Setelah penulis melakukan survey di lokasi pelabuhan Kali Adem,
Jakarta Utara dan juga Pelabuhan Dermaga Pulau Tidung ternyata ada
beberapa permasalahan yang terjadi dalam pelayanan transportasi laut
(kapal laut) di pelabuhan tersebut, yakni penjualan tiket kapal laut masih
menggunakan cara sederhana, dimana para calon penumpang tiket harus
datang langsung ke loket tiket yang ada dipelabuhan dan harus menyiapkan
uang untuk setiap kali pembelian, jika kuota tiket yang ada sudah habis
sesuai dengan kapasitas kapal yang ada, maka calon penumpang tersebut
tidak bias melajutkan untuk melakukan perjalanannya, tentu saja hal ini
akan merugikan calon penumpang yang sudah datang langsung ke
pelabuhan untuk dapat berlibur atau berkunjung dan berwisata ke Pulau
Tidung. Selain itu masalah kurang jelasnya informasi mengenai jadwal
keberangkatan, rute keberangkatan dan juga harga kapal setiap kali
keberangkatan yang ada diloket. Berdasarkan permasalahan yang sudah
diuraikan diatas ada beberapa hal yang ingin penulis sampaikan,
diantaranya:
1. Jika calon penumpang membutuhkan uang kembalian yang banyak,
maka kasir harus menyiapkan uang pecahan yang banyak juga, dan
proses ini tentunya menambah waktu transaksi karena kasir harus
menghitung terlebih dahulu jumlah uang kembaliannya, sedangkan
bagaimana jika banyak pembeli tiket lain sama-sama membayar
dengan uang bernominal besar, sehingga membutuhkan uang
kembalian yang banyak juga dan menghambat proses yang ada.
2. Untuk mendukung efisiensi dalam hal transakaksi pembayaran
disarankan untuk menggunakan sistem transfer/M-Banking, karena
hampir semua orang dari berbagai kalangan saat ini telah
3
3. menggunakan ATM sebagai alat pembayaran, dikarenakan prosesnya
yang cepat dan mudah, sehingga tidak perlu membawa uang yang
cukup banyak untuk bertransaksi secara manual, selain itu juga untuk
keamanan, karena tidak membawa uang yang banyak.
4. Dengan menerapkan sistem reservasi berbasis WEB akan
memudahkan dan mengefisiensikan waktu si calon penumpang untuk
memesan atau membeli tiket kapal laut rute (Pulau Tidung –
Kali Adem), sehingga pada saat di pelabuhan si calon penumpang
hanya perlu memberikan bukti pemesanan tiket yang di pesan
melalui halaman WEB sebelumnya dan juga calon penumpang dapat
merencanakan jadwal keberangkatan dengan matang karena dapat
melihat informasi mengenai jadwal keberangkatan, harga tiket dan
rute keberangkatan yang terdapat dalam sistem ini.
Data mining (Murti, 2015) merupakan proses pencarian secara
otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan berukuran
besar. Sedangkan menurut (Metisen, 2015 : 101) secara sederhana
data mining biasa dikatakan sebagai proses penyaring atau menambang
pengetahuan dari sejumlah data yang besar. Salah satu teknik data mining
adalah Association Rule, dimana Association Rule atau Algoritma Apriori
termasuk dalam jenis aturan asosiasi pada data mining.
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data
mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang
menjadi dasar dari salah satu teknik data mining lainnya. Secara khusus,
salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti
untuk menghasilkan algoritma yang efisien, yaitu analisis pola frekuensi
tinggi (frequent pattern mining) (Chengqi, 2002; Han et al., 2012; Han,
Pei, Yin, & Mao, 2004; Kusrini, Luthfi, 2009).
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Gilang Abi
Saputro yang berjudul “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola
Penjualan di Café (Studi Kasus: Jurney Coffee)” menjelaskan bahwa
algoritma apriori bisa membantu si pemilik café untuk melihat hasil
asosiasi yang dibuat berdasarkan data transaksi yang ada serta membantu
4
menentukan pola penjualan yang baik untuk memilih menu makanan dan
minuman apa yang disukai dan sering dibeli oleh pelanggan di café jurney
coffee .
Dalam penelitian sebelumnya tidak dijelaskan dan dijabarkan
perhitungan mengenai lift ratio yaitu merupakan nilai yang menunjukan
kevalidan suatu data yang dibeli secara bersamaan dan nilai kekuatan
diantara kedua item tersebut.
Setelah melakukan perbandingan dengan penelitian sejenis
sebelumnya, dapat disimpulkan penelitian yang buat oleh penulis dapat
dikembangkan dengan menggunakan algoritma apriori meliputi beberapa
aspek sebagai berikut:
1. Join (Penggabungan). Dalam proses ini, setiap item
dikombinasikan dengan item lain sampai tidak dapat terbentuk
kombinasi lagi;
2. Prunning (Pemangkasan). Pada proses ini, hasil kombinasi item
akan dipangkas berdasarkan minimum support yang telah
ditentukan;
3. Algoritma Apriori dalam sistem ini akan melakukan proses
pola asosiasi dimana si pemilik kapal dapat melakukan proses
asosiasi dengan memasukan nilai parameter minimum support,
minimum confidence, dan memilih dataset kemudian
memprosesnya;
4. Algoritma Apriori akan menampilkan hasil dari proses asosiasi
yaitu si pemilik kapal dapat melihat hasil dari aturan asosiasi
yang terbentuk dari data yang dikumpulkan dari para
penumpang.
Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa menjadi solusi
pengembangan teknologi yang ditawarkan untuk membantu memecahkan
masalah dari latar belakang diatas. Adapun pandangan islam terhadap
perkembangan teknologi dan informasi terdapat dalam ayat Al- Qur’an
yaitu pada Q.S Al-A’raf/7:10 yang berbunyi:
5
Terjemahannya:
“Sesungguhnya Kami telah menempatkan kamu sekalian di muka
bumi dan Kami adakan bagimu di muka bumi itu (sumber)
penghidupan. Amat sedikitlah kamu bersyukur. (Q.S Al- A’raf :10)
Ayat ini menjelaskan bahwa sangat banyak potensi yang Allah
berikan di muka bumi ini. Dengan semua ciptaan Allah tersebut sudah
seharusnya kita patut senantiasa selalu bersyukur. Bentuk syukur disini
dapat dilakukan dengan cara saling berbagi dan mengembangkan
pengetahuan yang kelak berguna untuk kemaslahatan umat manusia.
Rasulullah SAW bersabda:
Terjemahannya:
“Sebaik-baik manusia adalah yang paling bermanfaat bagi orang
lain” (HR. Thabrani).
Berkata kepada kami Amr bin Dinar, dari Ibnu Umar bahwa seorang
laki-laki datang kepada Rasulullah SAW, maka ia bertanya: “Ya Rasulullah,
siapakah orang yang paling dicintai Allah? Dan apakah amal yang paling
dicintai Allah azza wa jalla?” Rasulullah SAW bersabda : “Orang yang
paling dicintai Allah adalah orang yang paling bermanfaat bagi orang lain”
(HR. Thabrani).
Berdasarkan pendapat, analisa dan juga penelitian terdahulu membuat
penulis ingin membuat aplikasi berbasis WEB yang dapat membantu
sistematisasi dalam pemesanan tiket kapal laut di Pulau Tidung-Kali Adem.
Aplikasi ini di tuangkan dalam skripsi yang berjudul “Pemilihan Kapal
Laut Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Aplikasi Reservasi
Berbasis Web (Studi Kasus Pulau Tidung - Kali Adem)”.
1.2. Tujuan
Tujuan dari penelitian adalah membuat aplikasi berbasis WEB untuk
pemilihan kapal laut, mengimplementasikan algoritma apriori untuk
Pemilihan kapal laut studi kasus Pulau Tidung - Kali Adem dan mengetahui
6
aturan asosiasi yang terbentuk berdasarkan nilai minimum support dan nilai
minimum confidence yang ditentukan.
1.3. Manfaat Penelitian
Manfaat yang didapatkan dari penelitian ini adalah:
1.3.1. Penulis
Manfaat penelitian ini bagi penulis yaitu untuk menerapkan ilmu dan
pengetahuan selama kuliah.
1.3.2. Universitas
Manfaat penelitian ini bagi Universitas agar penelitian ini dapat
dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya.
1.3.3. Pembaca
Manfaat penelitian ini bagi pembaca yaitu:
1. Menambah wawasan pembaca mengenai rancang bangun dari
pembuatan Aplikasi untuk Pemilihan kapal laut berbasis WEB.
2. Membantu pembaca untuk memahami bagaimana penggunaan
Algoritma Apriori untuk Pemilihan kapal laut.
1.4. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka rumusan masalah
pada penelitian ini adalah:
1. Bagaimana membuat aplikasi reservasi berbasis WEB dan
mengimplementasikan Algoritma Apriori untuk Pemilihan kapal laut
studi kasus Pulau Tidung - Kali Adem?
2. Bagaimana cara mengukur nilai sminimum support dan minimum
confidence untuk mendapatkan aturan asosiasi pada Pemilihan kapal laut
dalam aplikasi reservasi berbasis WEB?
1.5. Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini mencakup aspek sebagai berikut:
1. Aplikasi hanya untuk sistem reservasi kapal laut;
2. Kapal laut yang dimaksud adalah kapal laut tradisional;
7
3. Jumlah kapal yang digunakan untuk data penulisan ini sebanyak 6
kapal;
4. Rute kapal laut yang dipilih yaitu Pulau Tidung - Kali Adem dan
sebaliknya;
5. Aplikasi dibangun berbasis WEB dan menggunakan algoritma Apriori
dengan tahapan Joining dan Prunning;
6. Aplikasi perhitungan apriori hanya sampai itemset 3.
1.6. Metodologi Penelitian
Untuk mencapai tujuan penelitian, maka dalam penelitian ini penulis
menggunakan metode-metode sebagai berikut:
1.6.1 Metodologi Pengumpulan Data
Dalam proses penulisan Skripsi ini, bentuk metodologi
pengumpulan data yang dilakukan antara lain:
a. Studi Lapangan
Metode studi lapangan merupakan metode
pengumpulan data secara langsung ke pelabuhan di Pulau
Tidung dan Kali Adem yang bertujuan untuk mendapatkan
data akurat dari sumber penelitian. Metode studi lapangan
yang dilakukan penulis dalam penelitian ini yaitu metode
wawancara.
· Wawancara
Dalam penelitian ini, penulis melakukan
wawancara kepada Sudinhub Kab. Adm. Kepulauan
Seribu, Pemilik Kapal dan Wisatawan / Masyarakat
Pulau. Tujuan dilakukannya wawancara ini adalah
untuk mendapatkan pengetahuan tentang informasi,
permasalahan sebagai acuan mencari solusi untuk
memperbaikinya
· Observasi
Dalam penelitian ini, penulis melakukan tinjauan
lapangan ke lokasi penelitian yaitu di Pelabuhan
Kali Adem (Muara Angke) dan Pulau Tidung.
8
b. Studi Pustaka
Metode studi pustaka merupakan metode pengumpulan
data dengan mencari buku, referensi jurnal, artikel, dan lain
sebagainya yang berkaitan dengan bahasan penelitian.
Hasil dari studi pustaka nantinya akan digunakan sebagai
landasan teori dalam penulisan laporan. Studi pustaka yang
dilakukan oleh penulis yaitu Studi Literatur.
· Metode studi literatur merupakan metode yang
dilakukan dengan cara mencari skripsi, jurnal atau
penelitian yang berkaitan dengan judul skripsi,
yang kemudian dijadikan bahan referensi serta
bahan pengembangan dalam penelitian ini.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan skripsi ini dibagi menjadi 6 (enam) bab, yaitu :
BAB I PENDAHULUAN
Dalam bab ini berisi latar belakang, tujuan, manfaat
penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metodologi
penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
Dalam bab ini berisi teori-teori yang bersumber dari buku,
jurnal, dan e-book yang digunakan sebagai landasan yang
menunjang dalam proses penulisan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi metode penelitian yang digunakan penulis, baik
pengumpulan data maupun metode yang digunakan dalam
melakukan simulasi.
BAB IV PERANCANGAN DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini membahas tentang simulasi sistem dari perancangan
sampai pengujian sistem yang sesuai dengan metode yang
digunakan pada sistem.
9
BAB V HASIL PEMBAHASAN
Bab ini berisi tentang output yang dihasilkan berdasarkan
analisis perancangan dan implementasi yang telah dilakukan
pada sistem.
BAB VI PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan dan saran berdasarkan pembahasan
pada bab-bab sebelumnya.
9
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Data mining
2.1.1 Pengertian Data Mining
Data mining (Kusrini, 2009) adalah proses yang memperkerjakan satu
atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk
menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.
Data mining merupakan proses iterative dan interaktif untuk menemukan
pola atau model baru yang sahih (sempurna), bermanfaat dan dapat
dimengerti dalam suatu database yang besar (Hermawati, 2013). Hal
penting yang terkait dengan data mining adalah (Listriani, 2016 : 2) :
1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang
sudah ada.
2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3. Tujuan data mining adalah untuk mendapatkan hubungan atau pola
yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
Data mining (Turban, 2005) adalah suatu istilah yang digunakan untuk
menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining
adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan
buatan dan machine learning untuk mengekstraksi mengidentifikasi
informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yag terikat dari berbagai
database besar (Selviana., Mustakim, 2016 : 96).
Data Mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu
kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data
mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang
sudah mapan terlebih dahulu. Berawal dari beberapa disiplin ilmu, data
mining bertujuan untuk memperbaiki teknik tradisional sehingga bisa
menangani (Alfannisa, Algifanri, 2018 : 3):
a. Jumlah data yang sangat besar
b. Dimensi data yang tinggi
c. Data yang heterogen dan berbeda sifat
10
Terdapat 5 teknik utama dalam proses data mining menurut Budi
Santoso, data mining : Teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis
(Saputro, 2017 : 29) :
a) Deskripsi
Pola kecenderungan dalam data sering kali sulit dimengerti,
sehingga sering kali peneliti mencoba mencari cara untuk
menggambarkan pola dan kecenderungan dalam data secara
sederhana. Deskripsi dari pola dan kecenderungan sering
memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau
kecenderungan.
b) Klasifikasi
Dalam klasifikasi model data mining memeriksa kumpulan
record yang besar, tiap record mempunyai informasi variabel
target dan kumpulan input atau variabel yang akan muncul
nantinya.
c) Estimasi
Estimasi mirip dengan klasifikasi namun variabel target-nya
bukan kategorikal, melaikan numerik. Model dibangun
menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai variabel
target sebagai nilai prediksi. Untuk analisa selanjutnya, estimasi
nilai dari variabel target dibuat berdasarkan variabel prediksi.
d) Prediksi
Prediksi mirip dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali dalam
prediksi, nilai hasil akan muncul di masa yang akan datang.
e) Clustering
Clustering mengarah kepada pengelompokan data kedalam kelas-
kelas dengan objek yang serupa. kluster merupakan kumpulan
data yang memiliki kemiripan antara satu dengan yang lain, dan
yang tidak memiliki kemiripan dengan data-data pada cluster
yang berbeda. Tidak terdapat variabel target dalam clustering.
f) Asosiasi
Teknik asosiasi dalam data mining adalah teknik untuk
menemukan atribut yang muncul bersamaan dalam satu waktu.
11
Dalam dunia bisnis juga dikenal dengan nama Market Basket
Analysis/Analisis Keranjang Belanja dan digunakan untuk
menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item atau
barang.
2.1.2 Jenis-jenis Data Mining Fungsinya
Data mining (Abdullah, Atje Setiawan, 2009) dibagai menjadi
beberapa jenis menurut dari fungsinya, yaitu (Wicaksono, 2015 : 9) :
a. Konsep atau kelas description
b. Association Analysis
c. Klasifikasi dan prediksi
d. Outlier Analysis
e. Evaluation Analysis
2.1.3 Tahapan Data Mining
Data mining, sering juga disebut sebagai knowledge discovery in
database (KDD), karena kegiatan yang dilakukan meliputi
pengumpulan, pemakaian data, hostoris untuk menemukan
keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar
menurut Budi Santoso, Data Mining : Teknik Pemanfaatan
Data Untuk Keperluan Bisnis. Secara garis besar dapat diuraikan
sebagai berikut (Saputro, 2017 : 29) :
a. Data cleaning (pembersihan data)
Pada kenyataanya, data yang didapat dari suatu database belum
tentu memiliki kualitas yang cukup baik. Misalnya data tersebut
tidak lengkap atau ada informasi yang hilang, maupun data tidak
valid, juga terdapat atribut-atribut data yang tidak relevan terhadap
teknik data mining yang digunakan. Data cleaning bertujuan untuk
membuang data-data yang tidak konsisten, menghilangkan data
tidak penting dan melengkapi data yang kehilangan informasi,
sehingga performansi dari data mining dapat mengikat.
12
b. Data integration (integrasi data)
Data yang akan diproses dalam data mining dapat berasal dari
berbagai database, dan bukan hanya dari satu database. Integrasi
data diperlukan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber
data mengurangi dan menolak redundansi data, sehingga dapat
meninggkatkan akurasi dan kecepatan dari proses data mining.
c. Data selection (pemilihan data)
Sering kali terdapat data yang tidak dipakai dalam database. Hanya
data yang sesuai untuk dianalisis yang diperlukan. Sebagai contoh,
untuk meneliti kebiasaan beli konsumen, cukup dengan id
konsumen saja. Dalam kasus market basket analysis, kuantitas
barang dan harga kurang begitu diperlukan.
d. Data transformation ( transformasi data)
Pada tahapan ini, data diubah atau ditransformasikan menjadi
format data yang sesuai untuk diproses dalam data mining, sebab
ada metode-metode data mining yang memerlukan format data
tertentu untuk diolah. Proses mentransformasikan data yang telah
dipilih sehingga sesuai untuk data mining adalah coding. Proses
coding dalam KDD sangat tergantung pada jenis atau pola
informasi yang akan dicari dalam basis data.
e. Data mining (penggalian data)
Metode dan algoritma yang telah ditentukan mulai diterapkan
untuk mencari pola dan menemukan informasi berharga yang
tersembunyi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat
bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
f. Pattern Evaluation (evaluasi pola)
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining mungkin
berbeda dan tidak sesuai dengan hipotesa. Bila hal ini terjadi, hasil
tersebut dapat dijadikan umpan balik untuk memperbaiki proses
data mining. Solusi lain adalah dengan mengubah metode yang
digunakan, atau menerima hasil yang ada sebagai pengetahuan
baru yang mungkin dapat dimanfaatkan.
13
g. Knowledge presentation.
Knowledge presentation merupakan tahapan akhir dalam proses
data mining. Bagaimana pengetahuan yang telah ditemukan akan
disajikan kepada user. Tidak semua user memahami data mining,
karenanya penting untuk menyusun dengan baik penyajian hasil
data mining dalam bentuk yang dapat dipahami oleh user. Dalam
hal ini, visulaisasi juga dapat digunakan untuk membantu
menyampaikan hasil data mining.
Menurut CRISP-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus
hidup yang terbagi dalam enam fase seperti gambar dibawah ini :
Gambar 2. 1 Tahapan Data Mining menurut CRISP-DM
2.2 Algoritma
Kata ‘Algoritma’ diturunkan dari nama belakang seorang tokoh
matematikawan Persia bernama Muhammad ibn Musa al-Khuwarizmi (lahir
tahun 730an, meninggal antara tahun 835 dan 850). Al- Khuwarizmi berasal
dari provinsi Khorasan di negara yang saat ini bernama Uzbekistan. Uni
soviet menghormati jasa-jasa al-Khuwarizmi dengan membuat gambar
dirinya sebagai perangko.
14
Algoritma merupakan metode umum yang digunakan untuk
menyelesaikan kasus-kasus tertentu. Dalam menuliskan algoritma, dapat
digunakan Bahasa natural atau menggunakan notasi matematika, sehingga
masih belum dapat dijalankan pada computer.
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sudah melakukan penyusunan
algoritma untuk menyelesaikan permasalahan atau tantangan yang dihadapi.
Sebagai contoh, pada saat diminta untuk membuat telur dadar. Sebelum
membuat algoritmanya, kita perlu mendefinisikan masukan (input) dan
keluaran (output) terlebih dahulu, dimana input berupa telur mentah, dan
output berupa telur dadar yang sudah matang (T. Henny Febriana H et al,
2016 : 3).
Susunan algoritmanya sebagai berikut:
· Nyalakan api kompor
· Tuangkan minyak ke dalam wajan
· Pecahkan telur ayam ke dalam mangkok
· Tambahkan garam secukupnya
· Aduk campuran telur dan garam
· Tuang adonan telur ke dalam wajan
· Masak telur hingga matang
2.3 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori (Bettiza, Martaleli dkk. (2009)) adalah salah satu
algortima yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan
teknik association rule. Algoritma Apriori menggunakan pengetahuan
frekuensi atribut yang telah diketahui sebelumnya untuk memproses
informasi selanjutnya. Pada Algoritma Apriori menentukan kandidat yang
mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support dan
minimum confidence (Wicaksono, 2015 : 9).
a. Minimum support: parameter yang digunakan sebagai batasan
frekuensi kejadian atau support count yang harus dipenuhi suatu
kelompok data untuk dapat dijadikan aturan. Dimana nilai minimum
support count diperoleh dari ( Tampubolon, Kennedi dkk. (2013)):
Jumlah item barang dari seluruh transaksi x 100%
15
Jumlah total transaksi
b. Minimum confidence: parameter yang mendefinisikan minimum level
dari confidence yang harus dipenuhi oleh aturan yang berkualitas.
Support adalah nilai pengunjung atau presentase kombinasi sebuah
item dalam database. Rumus support adalah sebagai berikut:
jumlah Transaksi Mengandung ASupport (A) =
Total Transaksi
Support (A, B) = P (A∩B)
∑ Transaksi Mengandung A dan BSupport (A,B) = x 100%
∑ Total Transaksi
Sedangkan confidence adalah nilai kepercayaan yaitu kuatnya
hubungan antar item dalam sebuah Apriori. Confidence dapat dicari
setelah pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan. Berikut rumus
confidence :
∑ Transaksi Mengandung A dan BConfidence = P(B|A) = x 100%
Transaksi Mengandung A
Secara garis besar cara kerja algoritma apriori adalah
1. Pembentukan kandidat itemset, kandidat k-itemset dibentuk dari
kombinasi (k-1)-itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu ciri
dari algoritma apriori adalah adanya pemangkasan kandidat k-itemset
yang subset-nya yang berisi k-1 item tidak termasuk dalam pola
frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
2. Penghitungan support dari tiap kandidat k-itemset. Support dari tiap
kandidat k-itemset didapat dengan men-scan database untuk
menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam
kandidat k-itemset tersebut. Ini adalah juga ciri dari Algoritma Apriori
dimana diperlukan perhitungan dengan scan seluruh database
sebanyak k-itemset terpanjang.
16
3. Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi yang memuat k-
item atau k-itemset ditetapkan dari kandidat k-itemset yang support-
nya lebih besar dari minimum support.
4. Bila tidak didapat pola frekuensi tinggi baru maka seluruh proses
dihentikan. Bila tidak, maka k ditambah satu dan kembali ke bagian 1.
a. Kelebihan dari algoritma apriori ini adalah lebih sederhana dan
dapat menangani data yang besar. Sedangkan algoritma lainnya
memiliki kelemahan dalam penggunaan memori saat jumlah data
besar, tentunya berpengaruh terhadap banyaknya item yang
diproses serta mudah dipahami struktur kerja dan implementasinya.
b. Apriori memiliki kelemahan karena harus melakukan scan
database setiap iterasi, sehingga waktu yang diperlukan bertambah
dengan makin banyak iterasi.
Algoritma apriori (Agrawal & Srikant, 1994) adalah satu algoritma
dasar yang diusulkan oleh Agrawal dan Srikan pada tahun 1994 untuk
menemukan frequent itemsets pada aturan asosiasi Boolean. Ide utama pada
algoritma apriori adalah : pertama, mencari frequent itemset (himpunan
item-item yang memenuhi minimum support.) dari basis data transaksi,
kedua – menghilangkan itemset degaan frekuensi yang rendah berdasarkan
level minimum support yang telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya
membangun aturan asosiasi dari itemset yang memenuhi nilai minimum
confidence dalam basis data. (Dewi, Anif, Fenty, 2016 : 3).
Untuk membentuk kandidat itemset ada dua proses utama yang
dilakukan algoritma apriori (Han & kamber, 2006) :
1. Join Step (Penggabungan)
Pada proses ini setiap item dikombinasikan dengan item lainnya sampai
tidak terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune Step (Pemangkasan)
Pada proses ini, hasil dari item yang dikombinasikan tadi kemudian
dipangkas dengan menggunakan minimum support yang telah ditentukan
oleh user.
Menurut (Adewole, dkk (2014)) Berikut adalah pseudocode dari
algoritma apriori (Dewi, Anif, Fenty, 2016 : 4) :
17
Gambar 2. 2 pseudocode algoritma apriori
Contoh perhitungan Algoritma Apriori adalah sebagai berikut:
Golden rule (threshold) yang digunakan adalah : 60% atau barang yang
dibeli paling sedikit 3.
Tabel 2. 1 Contoh Perhitungan Apriori
18
Untuk mempermudah, nama-nama item di Tabel 2.1, disingkat dengan
diambil huruf awalnya saja, sebagai contoh :
M = Mango
O = Onion
Dan sebagainya
Langkah ke-1 : Hitung banyaknya transaksi untuk setiap item. Hati-hati,
untuk item O (Onion) dibeli sebanyak 4 biji, namun pembelian O hanya ada 3
transaksi.
Langkah ke-2 : Berdasarkan golden rule yang telah disebutkan di atas,
saring data pada Tabel 3, hanya memilih item yang memiliki transaksi minimal
sebanyak 3 transaksi. Item yang banyaknya transaksi kurang dari 3, dibuang.
Hasilnya dapat dilihat di Tabel 2.4.
Tabel 2. 3 Contoh Perhitungan Apriori
Tabel 2. 4 Contoh Perhitungan Apriori
Tabel 2. 2 Contoh Perhitungan Apriori
19
Langkah ke-3 : Buat pasangan item dimulai dari item pertama, yaitu MO,
MK, ME, MY. Kemudian dilanjutkan dengan item kedua. Misalnya OK, OE, OY.
Perhatikan, OM tidak dibuat karena OM = MO (pasangan yang dibuat dari item
pertama).
Langkah ke-4 : Hitung berapa kali suatu pasangan item dibeli bersamaan.
Contohnya pasangan MO dibeli secara bersamaan dalam itemset {M, O, N, K, E,
Y}. Pasangan MK dibeli bersamaan sebanyak 3 kali yaitu di dalam
{M,O,N,K,E,Y}, {M,A,K,E}, dan {M,U,C, K, Y}. Hasilnya dapat dilihat pada
Tabel 2.6.
Langkah ke-5 : Gunakan golden rule, hapus semua pasangan item yang
banyaknya transaksi kurang dari tiga. Hasilnya adalah pada Tabel 2.7.
Tabel 2. 5 Contoh Perhitungan Apriori
Tabel 2. 6 Contoh Perhitungan Apriori
20
Langkah ke-6 : Buat pasangan tiga item dengan aturan menggunakan
pasangan item pada Tabel 2.7 yang memiliki huruf awal yang sama yaitu :
· OK dan OE, menjadu OKE
· KE dan KY, menjadi KEY
Kemudian hitung ada beberapa banyaknya transaksi dari pasangan tiga
item berdasarkan Tabel 3. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.8.
Dalam langkah ini, misalkan ada tiga pasangan item ABC, ABD, ACD,
ACE, BCD dan akan dibuatkan pasangan 4 item, carilah 2 huruf awal yang sama.
Contoh :
· ABC dan ABD, menjadi ABCD
· ACD dan ACE, menjadi ACDE
Dan seterusnya. Secara umum, carilah pasangan item yang huruf (item)
terakhirnya berbeda.
Langkah ke-7 : Gunakan lagi golden rule, dengan membuang pasangan
tiga item yang banyaknya transaksi kurang dari 3. Hasilnya tinggal OKE karena
KEY hanya dibeli bersamaan dua kali.
Kesimpulan : Tiga item yang sering dibeli bersamaan adalah O, K, dan E.
Tabel 2. 7 Contoh Perhitungan Apriori
Tabel 2. 8 Contoh Perhitungan Apriori
21
Untuk mengetahui tingkat keyakinan (confidence), frequent itemset (yaitu
{O, K, E}) dapat digunakan untuk mencari aturan-aturan asosiasi antar item di
dalam frequent itemset tersebut. Caranya adalah :
1. Itemset dibuatkan himpunan bagiannya. Hasilnya seperti pada contoh di
bawah:
· {O}
· {K}
· {E}
· {O, K}
· {K, E}
· {O, E}
2. Cari asosiasi pada semua himpunan bagian yang telah dibuat, misal : {O} =>
{K, E} artinya : jika O dibeli, bagaimana kemungkinan K dan E akan dibeli
pada transaksi yang sama. O dibeli pada 3 transaksi dan di dalam 3 transaksi
tersebut, K dan E juga dibeli. Maka keyakinannya adalah :
{O} => {K, E} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%.{K} => {O,E} : keyakinannya adalah 3/5 x 100% = 60%{E} => {O,K} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 75%{K,E} => {O} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%{O,E} => {K} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%{O,K} => {E} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 75%
2.4 Left Ratio
Left Ratio adalah parameter penting selain support dan confidence dalam
association rule. Lift ratio mengukur seberapa penting rule yang telah terbentuk
berdasarkan nilai support dan confidence, Lift Ratio merupakan nilai yang
menunjukan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah benar
produk A dibeli bersamaan dengan produk B.
Menururt (Han,Jiawei dkk.(2011)) Lift Ratio dapat dihitung dengan rumus
(Wicaksono, 2015 : 12) :
Support (A∩B)Lift Ratio =
Support (A) x Support (B)
22
Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai lift lebih dari 1,
yang berarti dalam transaksi tersebut, produk A dan B benar-benar dibeli secara
bersamaan.
2.5 Reservasi
2.5.1 Pengertian Reservasi
Menurut Baker, Bradley dan Huyton (2000:63) reservasi didalam
konteks sebagai hotel adalah memesan sebuah kamar yang dilakukan oleh
seorang tamu. Tipe kamar yang dipesan sudah ada termasuk didalamnya dan
secara jelas diuraikan untuk beberapa orang dalam periode waktu tertentu.
Pada saat reservasi diharapkan pihak hotel berjanji untuk menerima
reservasi tersebut serta menjamin bahwa kamar yang dipesan tersedia pada
saat tamu tersebut datang. Reservasi sendiri merupakan suatu permintaan
seorang tamu agar memperoleh sejumlah kamar yang diinginkan, yang
dilakukan beberapa waktu sebelumnya lewat beberapa sumber dan dengan
berbagai cara pemesanan dengan tujuan memastikan bahwa tamu tersebut
akan mendapatkan kamar pada saat mereka datang atau check-in. Salah satu
bagian penting pada kantor depan hotel adalah pada bagian reservasi karena
banyak sedikitnya pemesanan kamar hotel sangat tergantung pada bagian
ini. Maka dari itu pihak hotel tidak terlalu mengharapkan jumlah tamu yang
sebanyak-banyaknya dari tamu yang datang langsung ke hotel (walk-in).
Proses dalam penjualan kamar dinamakan proses menerima, yg mana
sebelum tamu datang langsung kehotel maka mereka harus terlebih dahulu
melakukan reservasi agar bisa mendapatkan kepastian akan tersedianya
kamar yang dipesan. Pemesanan kamar atau reservasi ini bisa dilakukan
tamu pada beberapa hari ataupu beberapa minggu sebelum kedatangan.
(Aprillia, Astuti, Dewantara, 2017 : 113)
2.5.2 Sumber-sumber Reservasi
Berbagai sumber telah menyediakan berbagai macam cara pemesanan
agar tamu ataupun pelanggan dapat dengan mudah melakukan reservasi,
sehingga tamu ataupun pelanggan merasa puas atas pelayanan yang
23
diberikan oleh pihak hotel. Beberapa sumber-sumber reservasi diantaranya
(Aprillia, Astuti, Dewantara, 2017 : 113):
a. Perusahaan (company)
b. E-mail
c. Hotel Representative
d. Faximile
e. Individu
f. Biro atau agen perjalanan (travel agent)
2.5.3 Manfaat Reservasi
Adanya kegiatan pemesanan kamar sangat berguna bagi pelanggan
maupun hotel. Manfaat adanya reservasi kamar terlebih dahulu (Aprillia,
Astuti, Dewantara, 2017 : 114), maka:
a. Hotel mampu memberikan citra yg baik dan mengesankan kepada
tamu saat mereka memesan kamar serta fasilitas-fasilitas hotel. Hal
ini dapat memotivasi tamu agar segera datang ke hotel.
b. Calon tamu dengan mudah dapat memprediksi secara jelas
mengenai biaya akomodasi perjalanan yang harus dikeluarkan.
c. Pihak hotel dapat memberikan pelayanan dengan sebaik-baiknya
dengan persiapan yang matang kepada pelanggan, seperti jasa
penjemputan, dan lan-lain.
d. Pada saat pelanggan memesan kamar, petugas reservasi juga dapat
menjual fasilitas serta produk lain, misalnya restoran dan banquet.
2.6 Tiket
Tiket adalah suatu dokumen perjalanan yang dikeluarkan oleh suatu
perusahaan yang berisi rute, tanggal, harga, data penumpang yang digunakan
untuk melakukan suatu perjalanan. Tiket merupakan suatu kontrak pengangkutan
atau contract carriage antara perusahaan penerbangan dan penumpang, serta suatu
tanda terima (kuintansi dan invoice) dari perusahaan penerbangan kepada
penumpang atas sejumlah uang yang dibayarkan. Pesan adalah kata baku dari
pemesanan yang memiliki arti “hendak membeli supaya dikirim”. Pesanan adalah
24
barang dipesan, Jadi pemesanan adalah proses perbuatan atau cara memesan
(Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 13).
Pengertian tiket menurut UU RI No. 1 Tahun 2009 , Tiket adalah dokumen
berbentuk cetak, melalui proses elektronik, atau bentuk lainnya, yang merupakan
salah satu alat bukti adanya perjanjian angkutan udara antara penumpang
danpengangkut dan hak penumpang untuk menggunakan pesawat udara atau
diangkut dengan pesawat udara. Pengertian tiket menurut Rahmat Darsono dalam
bukunya, Tarif dan Dokumen Kasasi Tahun 2004, tiket adalah salah satu
dokumen perjalanan yang dikeluarkan oleh maskapai penerbangan dan merupakan
kontrak tertulis suatu pihak yang berisikan ketentuan yang harus dipatuhi oleh
penumpang selama memakai jasa perjalanan dengan masa periode tertentu
(Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 13).
2.7 Kapal (Angkutan Laut)
Seputar Pengertian Transportasi Laut kamus besar bahas indonesia
mendefinisikan kapal sebagai kendaraan pengangkut penumpanng dan barang di
laut (sungai dan sebagainya). Sedang didalam Undang-undang tentang pelayaran,
kapal didefinisikan kendaraan air dengan bentuk dan jenis tertentu, yang
digerakkan dengan tenaga angin, tenaga mekanik, energi lainnya, ditarik atau
ditunda, termasuk kendaraan yang berdaya dukung dinamis, kendaraan dibawah
permukaan air dan bangunan terapung yang tidak berpindah-pindah (Mutmainnah
S. Paseng, 2016 : 14).
Pulau-pulau di Indonesia hanya bisa tersambung melalui laut-laut di antara
pulau-pulaunya. Laut bukan pemisah, tetapi pemersatu berbagai pulau, daerah dan
kawasan Indonesia. Hanya melalui perhubungan antar pulau, antar pantai,
kesatuan Indonesia dapat terwujud. Pelayaran yang menghubungkan pulau-pulau,
adalah urat nadi kehidupan sekaligus pemersatu bangsa dan Negara Indonesia.
Sejarah kebesaran Sriwijaya atau Majapahit menjadi bukti nyata bahwa kejayaan
suatu Negara dinusantara hanya bisa dicapai melalui keunggulan Laut.
Karenanya, pembangunan industri pelayaran nasional sebagai sektor strategis,
perlu diprioritaskan agar dapat meningkatkan daya saing Indonesia di pasar
global. Karena nyaris seluruh komoditi untuk perdagangan internasional diangkut
dengan menggunakan sarana dan prasarana transportasi Laut, dan
25
menyeimbangkan pembangunan kawasan (antara kawasantimur Indonesia dan
barat) demi kesatuan Indonesia, karena daerah terpencil dankurang berkembang
(yang mayoritas berada dikawasan Indonesia timur yang kaya sumber daya alam)
membutuhkan akses ke pasar dan mendapat layanan, yang seringkali hanya biasa
dilakukan dengan transportasi. (Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 14-15).
Sementara itu upaya-upaya yang dilakukan oleh pemerintah dalam bidang
trasportasi laut antara lain merehabilitasi dan meningkatkan kapasitas infrastruktur
yang ada, seperti pengadaan kapal Feri dan kapal pengangkut barang, perbaikan
pelabuhan-pelabuhan laut, terminal peti kemas dan dermaga-dermaga. hal itu
bertujuan untuk lebih memperlancar lalu lintas antar pulau, meningkatkan
perdagangan domestic dan internasional Indonesia.
Perkembangan trasportasi laut pada dewasa ini tidak terlepas dari kemajuan
teknologi tersebut telah membuat bangsa Indonesia dapat memproduksi kapal
angkut penumpang yaitu Palindo jaya 500. Kapal tersebut diluncurkan
pertama kali pada bulan Agustus 1995. Kapal tersebut dibuat untuk menunjang
sarana trasportasi laut yang lebih cepat dan aman. Dengan demikian, kegiatan
trasportasi laut akan berdampak dalam kehidupan bermasyarakat, berbangsa dan
bernegara. (Mutmainnah S. Paseng, 2016 : 15)
2.8 Website
2.8.1 Pengertian Website
World Wide Web (WWW) atau yang biasa disebut WEB (Kadir, 2005)
merupakan salah satu sumber daya internet yang berkembang pesat. Saat
ini, informasi web didistribusikan melalui pendekatan hyperlink, yang
memungkinkan suatu teks, gambar, ataupun ojek lain yang menjadi acuan
untuk membuka halaman-halaman web yang lain. Dengan pendekatan
hyperlink ini, seseorang dapat memperoleh informasi dengan meloncat dari
satu halaman ke halaman yang lain. Halaman-halaman yang diakses pun
dapat tersebar diberbagai mesin dan bahkan di berbagai Negara. (Deni
Irawan, 2014 : 15)
Berkaitan dengan web, terdapat beberapa istilah penting seperti situs
web (website), homepage, halaman web (web page) dan URL yang perlu
diketahui (Deni Irawan, 2014 : 16) :
26
1. Situs web menyatakan lokasi pada web yang berisi sekumpulan
halaman web yang saling terkait;
2. Halaman web menyatakan sebuah halaman pada web;
3. Homepage adalah halaman utama pada sebuah situs web.
Halaman inilah yang akan menampilkan ketika memanggil
sebuah situs web walaupun tidak menyebutkan halaman
tersebut;
4. URL (Uniform Resource Locator)adalah suatu teks yang
menyatakan alamat internet.
2.8.2 Konsep Dasar Website
Pertama kali aplikasi WEB dibangun (Kadir, 2005) hanya dengan
menggunakan bahasa yang disebut Hypertext Markup Language (HTML)
dan protocol yang digunakan dinamakan Hypertext Transfer Protocol
(HTTP). Pada perkembangan berikutnya, sejumlah skrip dan objek
dikembangkan untuk memperluas kemampuan HTML.(Deni Irawan, 2014 :
16)
Konsep yang mendasari aplikasi web sebenarnya sederhana. Operasi
yang melatarbelakangi melibatkan pertukaran informasi antara computer
yang meminta informasi, yang disebut client, dan computer yang memasok
informasi (atau disebut server). Secara lebih detail, server yang melayani
permintaan dari client sesungguhnya berupa suatu perangkat lunak yang
disebut web server. Secara internal, web server inilah yang berkomunikasi
dengan perangkat lunak lain atau middleware inilah yang berhubungan
dengan database. (Kadir, 2005)
2.9 PHP
PHP adalah salah satu Bahasa pemograman skrip yang dirancang untuk
membangun aplikasi web. Ketika dipanggil dari web browser, program yang
ditulis dengan PHP akan di-parsing di dalam web server oleh interpreter PHP dan
diterjemahkan ke dalam dokumen HTML, yang selanjutnya akan ditampilkan
kembali ke web browser. Karena pemprosesan program PHP dilakukan di
lingkungan web server, PHP dikatakan sebagai Bahasa sisi server (server-side).
27
Oleh sebab itu, seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, kode PHP tidak akan
terlihat pada saat user memilih perintah “view source” pada web browser yang
yang mereka gunakan. Meskipun PHP 5 dapat digunakan untuk membuat aplikasi
CLI (command Line Interface) dan juga aplikasi desktop (seperti Perl, Phyton dan
Ruby), namun pada umumnya orang menggunakan PHP untuk tujuan pembuatan
aplikasi web (Raharjo, 2014).
2.10 Basis Data
Basis data (database) menurut Yakub (2012) diartikan sebagai markas atau
gedung, tempat bersarang atau berkumpul. Prinsip utama basis data adalah
pengaturan data dengan tujuan utama fleksibilitas dan kecepatan dalam
pengambilan data kembali. Adapun tujuan basis data diantaranya sebagai efisiensi
yang meliputi speed, space, dan accurancy, menangani data dalam jumlah besar,
kebersamaan pemakaian, dan meniadakan duplikasi.
Menurut Connolly dan Begg (2010), basis data adalah sebuah kumpulan data
yang secara logis terkait dan dirancang untuk memenuhi suatu kebutuhan
informasi dari sebuah organisasi. Sedangkan menurut Indrajani (2015), basis data
adalah kumpulan data yang saling berhubungan secara logis dan didesain untuk
mendapatkan data yang dibutuhkan oleh suatu organisasi.
2.10.1 Database Management System (DBMS)
DBMS adalah sebuah sistem perangkat lunak yang mengizinkan
pengguna untuk mendefinisikan, membuat, memelihara, dan mengontrol
akses ke dalam basis data (Connoly dan Begg, 2010). Fasilitas yang
disediakan DBMS antara lain:
1. Mengizinkan pengguna untuk mendfinisikan basis data, dengan
melalui Data Definition Language (DDL). DDL mengizinkan
pengguna untuk menentukan tipe, struktur, serta kendala data yang
nantinya akan disimpan ke dalam basis data.
2. Mengizinkan pengguna untuk melakukan menambah, mengubah,
menghapus dan mengambil data dari basis data tersebut, dengan
menggunakan Data Manipulation Language (DML). Standard bahasa
dari DBMS ialah Structured Query Language (SQL).
28
3. Menyediakan akses kontrol ke dalam basis data, seperti sistem
keamanan, yang dapat mencegah pengguna yang tidak diberi kuasa
untuk mengakses basis data. Sistem integritas, yang dapat menjaga
konsistensi dari data yang tersimpan. Sistem kontrol konkurensi, yang
mengizinkan berbagi akses dengan basis data. Sistem kontrol
pemulihan, jika terjadi kegagalan perangkat keras atau perangkat
lunak maka sistem kontrol pemulihan ini dapat mengembalikan basis
data ke keadaan yang konsisten dari yang sebelumnya.
Sistem manajemen database DBMS (Database Management System)
merupakan kumpulan kode program untuk menciptakan dan memelihara
sebuah database yang dilakukan oleh pengguna (user). DBMS merupakan
sistem perangkat lunak (software) yang memiliki fasilitas proses
mendefinisikan (define), membangun (construct) dan memelihara
(manipulate) database pada perangkat aplikasi yang bervariasi (Bagir,
2012).
2.11 MySql
MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL
(bahasa inggris: database management system) atau DBMS yang multithread,
multi-user, dengan sekitar 6 juta instalasi di seluruh dunia. MySQL AB membuat
MySQL tersedia sebagai perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General
Public License (GPL), tetapi mereka juga menjual dibawah lisensi komersial
untuk kasus-kasus dimana penggunaannya tidak cocok dengan penggunaan GPL
(Solichin, 2010).
Tidak seperti PHP atau Apache yang merupakan software yang
dikembangkan oleh komunitas umum, dan hak cipta untuk kode sumber dimiliki
oleh penulisnya masing-masing. MySQL dimiliki dan disponsori oleh sebuah
perusahaan komersial Swedia yaitu MySQL AB. MySQL AB memegang penuh
hak cipta hamper atas semua kode sumbernya. Kedua orang Swedia dan satu
orang Finlandia yang mendirikan MySQL AB adalah: David Axmark, Allan
Larsson, dan Michael “Monty” Widenius (Solichin, 2010). Fitur-fitur MySQL
antara lain:
29
a) Relational Database System. Seperti halnya software database lain
yang ada di pasaran, MySQL termasuk RDBMS.
b) Arsitektur Client-Server. MySQL memiliki arsitektur client-server
dimana server database MySQL terinstal di server. Client MySQL
dapat berada di komputer yang sama dengan server, dan dapat juga di
komputer lain yang berkomunikasi dengan server melalui jaringan
bahkan internet.
c) Mengenal perintah SQL standar. SQL (Structured Query Language)
merupakan suatu bahasa standar yang berlaku di hampir semua
software database. MySQL mendukung SQL versi SQL: 2003.
d) Mendukung Sub Select. Mulai versi 4.1 MySQL telah mendukung
select dalam select (sub select).
e) Mendukung Views. MySQL mendukung views sejak versi 5.0
f) Mendukung Stored Procedured (SP). MySQL mendukung SP sejak
versi 5.0
g) Mendukung Triggers. MySQL mendukung trigger pada versi 5.0
namun masih terbatas. Pengembang MySQL berjanji akan
meningkatkan kemampuan trigger pada versi 5.1
h) Mendukung replication
i) Mendukung transaksi.
j) Mendukung foreign key.
k) Tersedia fungsi GIS.
l) Free (bebas didownload).
m) Stabil dan tangguh.
n) Fleksibel dengan berbagai pemrograman.
o) Security yang baik.
p) Dukungan dari banyak komunitas.
Lisensi MySQL terbagi menjadi dua, yaitu dapat menggunakan MySQL
sebagai produk opensource di bawah General Public License (GNU) secara gratis
atau dapat membeli lisensi dari versi komersialnya. MySQL komersial tentu
memiliki nilai lebih atau kemampuan yang tidak disertakan pada versi gratis. Pada
30
kenyataannya, untuk keperluan industri menengah ke bawah, versi gratis dapat
digunakan dengan baik (Budi Raharjo, 2011).
2.12Metode Pengembangan Sistem
2.12.1 RapidApplication Development
Rapid Aplication Development (RAD) adalah sebuah proses
perkembangan perangkat lunak sekuensial linier yang menekankan siklus
perkembangan yang sangat pendek. Model RAD ini merupakan sebuah
adaptasi “kecepatan tinggi” dari model sekuensial linier dimana
perkembangan cepat dicapai dengan menggunakan pendekatan konstruksi
berbasis komponen (Gunawan Busyaeri, 2017).
Menurut M. Shalahuddin Rapid Aplication Development (RAD)
adalah model proses pengembangan perangkat lunak yang bersifat
incremental terutama untuk waktu pengerjaan yang pendek. Model RAD
adalah adaptasi dari model air terjun versi kecepatan tinggi dengan
menggunakan model air terjun untuk pengembangan setiap komponen
perangkat lunak (M. Shalahuddin, 2014: 34).
Rapid Application Development (RAD) adalah suatu metodologi
pengembangan perangkat lunak yang melibatkan pengembangan aplikasi
secara berulang dan prototipe perangkat lunak.
Metode Rapid Application Development dapat digunakan untuk
mengembangkan aplikasi dengan cepat dan efisien. Dibandingkan dengan
metodologi lain, RAD umumnya meningkatkan komunikasi
pengguna/perancang sistem, kerjasama pengguna, dan komitmen pengguna,
serta membuat dokumentasi yang lebih baik. Berikut ini ilustrasi dari RAD :
Kelebihan Penggunaan Model RAD
· Dimungkinkan dalam proses pembuatan membutuhkan waktu
yang sangat singkat (60-90 hari).
· Menghemat biaya, karena penekannya adalah penggunaan
komponen-komponen yang sudah ada.
· RAD menggunakan kembali komponen-komponen yang sudah
ada, maka beberapa komponen program sudah diuji sehingga kita
dapat melakukan penghematan waktu dalam uji coba
31
Kekurangan Penggunaan Model RAD:
· Bagi proyek yang besar tetapi berskala, RAD memerlukan
sumber daya manusia yang memadai untuk menciptakan jumlah
tim RAD yang baik.
· RAD menuntut pengembangan dan pelanggan yang memiliki
komitmen di dalam aktifitas rapid-fire yang diperlukan untuk
melengkapi sebuah sistem, di dalam kerangka waktu yang sangat
diperpendek. Jika komitmen tersebut tidak ada, proyek RAD akan
gagal. RAD menekankan perkembangan komponen program yang
bisa dipakai kembali. Reusable menjadi batu pertama teknologi
objek dan ditemui di dalam proses rakitan komponen
· Tidak semua aplikasi sesuai untuk RAD. Bila sistem tidak dapat
dimodulkan dengan teratur, pembangunan komponen penting
pada RAD akan menjadi sangat problematis.
· RAD menjadi tidak sesuai jika risiko teknisnya tinggi. Hal ini
terjadi bila sebuah aplikasi baru memforsir teknologi baru atau
bila perangkat lunak baru membutuhkan tingkat interoperabilitas
yang tinggi dengan program komputer yang ada.
2.12.2.1 Fase - Fase Rapid Application Development
Martin dalam bukunya “Rapid Application Developments”
menyarankan empat tahap untuk mengimplementasikan pengembangan
aplikasi yang cepat, diantaranya adalah perencanaan, perancangan,
konstruksi, dan cutover atau tahap implementasi. Berikut ini keempat
tahapan tersebut :
1. Fase Perencanaan
Pada tahap ini dilakukan penelitian terhadap sistem yang telah
digunakan sebelumnya. Hal ini dilakukan untuk mengetahui fasilitas
yang sudah tersedia dan fasilitas mana yang harus ditambah. Terdapat
dua komponen utama diantaranya adalah Kebutuhan Informasi dan
Analisis Sistem sebagai berikut:
32
1) Kebutuhan Informasi
Kebutuhan informasi dalam penelitian ini dimaksudkan untuk
dapat memahami permasalahan dan kendala yang selama ini
dialami dengan dilampirkan data-data dan fakta yang terjadi
didalam lapangan. Pada tahap ini peneliti membagi menjadi dua
bagian untuk melakukan perencanaan kebutuhan informasi yaitu
identifikasi tujuan dan identifikasi masalah.
2) Analisis Sistem
Penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam
bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk
mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-
permasalahan, kesempatan-kesempatan, hambatan-hambatan
yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga
dapat diusulkan perbaikan-perbaikan.
2. Fase Perancangan
Fase Perancangan dalam sistem ini meliputi beberapa tahap,
diantaranya adalah sebagai berikut :
1) Antarmuka (User Interface)
Perancangan antarmuka sistem contohnya dilakukan sesuai
dengan warna pada logo perusahaan.
2) Basis Data
Perancangan Database sistem untuk menyimpan sejumlah data,
sesuai yang dibutuhkan.
3. Fase Konstruksi
Pada tahap ini dilakukan pembuatan program terhadap rancangan-
rancangan yang telah didefinisikan. Pembuatan program yang
dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
4. Fase Implementasi
Kegiatan utama meliputi coding, training user, mengubah atau
menginstal sistem, dan melengkapi dokumentasi yang diperlukan.
Tahap ini juga menjelaskan proses penyelesaian sistem dan
menyerahkannya kepada pengguna untuk bahan evaluasi.
33
2.13 Pemodelan Sistem UML (Unified Modelling Language)
2.13.1 Definisi Pemodelan Sistem
Menurut Rosa A.S. (2014:135), pemodelan adalah gambaran dari
realita yang simpel dan dituangkan dalam bentuk pemetaan dengan aturan
tertentu. Pada dunia pembangunan perangkat lunak sistem informasi,
pemodelan perangkat lunak digunakan untuk mempermudah langkah
berikutnya dari pengembangan sebuah sistem informasi sehingga lebih
terencana. Seperti halnya maket, pemodelan pada pembangunan perangkat
lunak digunakan untuk memvisualkan perangkat lunak yang akan dibuat.
Pemodelan perangkat lunak memiliki beberapa abstraksi, di antaranya yaitu:
1. Petunjuk yang terfokus pada proses yang dimiliki oleh sistem.
2. Spesifikasi struktur secara abstrak dari sebuah sistem (belum detail).
3. Spesifikasi lengkap dari sebuah sistem yang sudah final.
4. Spesifikasi umum atau khusus sistem.
5. Bagian penuh atau parsial dari sebuah sistem.
Perangkat pemodelan adalah suatu model yang digunakan untuk
menguraikan sistem menjadi bagian-bagian yang dapat diatur dan
mengkomunikasikan ciri konseptual dan fungsional kepada pengamat. Peran
perangkat pemodelan adalah: (M. Shalahuddin, 2014:136)
1. Komunikasi
Perangkat pemodelan dapat digunakan sebagai alat komunikasi antara
pemakai dengan analis sistem maupun pengembang (developer) dalam
pengembangan sistem.
2. Eksperimentasi
Pengembangan sistem yang bersifat “trial and error”.
3. Prediksi
Model meramalkan bagaimana suatu sistem akan bekerja.
2.13.2 Definisi UML
UML (Unified Modelling Language) adalah sebuah bahasa yang
berdasarkan grafik atau gambar untuk menvisualisasi, menspesifikasi,
membangun dan pendokumentasian dari sebuah sistem pengembangan
software berbasis object oriented (Yulianti, 2012:96).
34
2.13.3 Use Case Diagram
Use case diagram merupakan pemodelan untuk kelakuan (behavior)
sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah
interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan
dibuat. Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja
yang ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak
menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Berikut adalah simbol-simbol yang
terdapat pada use case diagram: (Shalahuddin, 2011: 130).
Use Case Diagram menggambarkan aktivitas yang dapat dilakukan
oleh sistem dari sudut pandang user (pengguna sistem) sebagai pengguna
(external observer) dan berhubungan dengan skenario-skenario yang dapat
dilakukan oleh user. Use case diagram merupakan sekumpulan actor,
usecase dan komunikasi antar actor dengan usecase (Yulianti, 2012:98).
Tabel 2. 9 Simbol pada Use Case Diagram (Yulianti, 2012:98)
SIMBOL NAMA KETERANGAN
ActorMenspesifikasikan himpuan peran yang pengguna
mainkan ketika berinteraksi dengan use case.
Dependency
Hubungan dimana perubahan yang terjadi pada suatu
elemen mandiri (independent) akan mempengaruhi
elemen yang bergantung padanya elemen yang tidak
mandiri (independent).
Generalization
Hubungan dimana objek anak (descendent) berbagi
perilaku dan struktur data dari objek yang ada di
atasnya objek induk (ancestor).
IncludeMenspesifikasikan bahwa use case sumber secara
eksplisit.
Extend
Menspesifikasikan bahwa use case target memperluas
perilaku dari use case sumber pada suatu titik yang
diberikan.
35
2.13.4 Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan hubungan dari usecase dan
responsibilities dari class. Activity diagram fokus pada behavior dari
operation dan menunjukkan aliran control untuk menyelesaikan proses
tertentu, seperti aktivitas untuk menerima pembayaran. Aliran control
tersebut dimulai dari state awal atau initial state dan diakhiri oleh state yang
lain yang disebut dengan end state (Yulianti, 2012 : 121).
Tabel 2. 10 Simbol pada Activity Diagram (Yulianti, 2012 : 121)
SIMBOL NAMA KETERANGAN
Start pointTitik Awal
End pointTitik Akhir
ActivitiesAktifitas yang dilakukan sistem
DecisionPilihan untuk mengambil Keputusan
AssociationApa yang menghubungkan antara objek satu dengan
objek lainnya.
System Menspesifikasikan paket yang menampilkan sistem
secara terbatas.
Use Case
Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang ditampilkan sistem
yang menghasilkan suatu hasil yang terukur bagi suatu
actor
Collaboration
Interaksi aturan-aturan dan elemen lain yang bekerja
sama untuk menyediakan prilaku yang lebih besar dari
jumlah dan elemen-elemennya (sinergi).
NoteElemen fisik yang eksis saat aplikasi dijalankan dan
mencerminkan suatu sumber daya komputasi
36
ForkDigunakan untuk menunjukkan kegiatan yang
dilakukan secara parallel
JoinDigunakan untuk kegiatan yang di gabungkan
SwimlineMemisahkan organisasi bisnis yang bertanggung
jawab terhadap aktivitas yang terjadi
2.14 Wawancara
Wawancara adalah metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara
proses tanya jawab kepada narasumber yang paham dan kompeten di bidangnya
untuk mendapatkan keterangan, konfirmasi atau pandangan dari suatu masalah
atau suatu berita.
Dalam penelitian ini penulis melakukan wawancara kepada beberapa
narasumber diantarnya: Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu, pemlik
kapal, masyarakat dan wisatawan.
2.15 Observasi
Observasi adalah metode pengumpulan data melalui pengamatan langsung
atau peninjauan secara cermat dan langsung di lapangan atau lokasi penelitian.
Dalam hal ini, peneliti dengan berpedoman kepada desain penelitiannya perlu
mengunjungi lokasi penelitian untuk mengamati langsung berbagai hal atau
kondisi yang ada di lapangan. Dengan observasi kita dapat memperoleh gambaran
tentang kehidupan sosial yang sukar untuk diketahui dengan metode lainnya. Dari
hasil observasi kita akan memperoleh gambaran tentang masalahnya dan mungkin
petunjuk-petunjuk tentang cara pemecahannya. Jadi, jelas bahwa tujuan observasi
adalah untuk memperoleh berbagai data konkret secara langsung di lapangan atau
tempat penelitian.
2.15 Studi Pustaka
Tinjauan pustaka atau literature review adalah bahan yang tertulis berupa
buku, jurnal yang membahas tentang topik yang hendak diteliti. Tinjauan pustaka
membantu peneliti untuk melihat ide-ide, pendapat, dan kritik tentang topik
37
tersebut yang sebelumnya dibangun dan dianalisis oleh para ilmuwan sebelumnya.
Tinjauan pustaka bertujuan untuk melihat dan menganalisa nilai tambah penelitian
ini dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya. Penggunaan metode
penelitian baik kuantitatif maupun kualitatif akan membahas tinjauan pustaka
pada awal penelitian dengan tujuan untuk memberikan peneguhan atas pentingnya
masalah atau topik penelitian yang akan dibahas (Raco, 2010:104).
2.16 Studi Literatur Sejenis
Adapun beberapa studi literature sejenis yang digunakan dalam penelitian
ini dapat dilihat pada tabel 2.11 dibawah ini.
Tabel 2. 11 Studi Literatur
Penulis Judul Penelitian Kelebihan Kekurangan
(Lukman
Hakim, Renaldy
Prabowo, 2017)
Penggunaan Situs
E-Tourism Pada
Pemesanan Homestay
Desa Cibuntu
Kuningan Dengan
Algoritma Apriori
1. Terdapat
perancangan dan
implementasi;
2. Minsup/mincof
30%/70%, tingkat
keakuratan sebesar
79.92%
1. Tidak terdapat
perhitungan
manual dan
hanya
menampilkan
hasil
(Dimas Dewa
Wicaksono,
2015)
Penerapan Data
Mining dengan
Algoritma Apriori
untuk Informasi
Saran Kueri Barang
(Studi Kasus: Situs
“Inkuiri.com’)
1. Terdapat step by
step perhitungan
data sampel
menggunakan
Algorima Apriori;
2. Alur perhitungan
cukup jelas.
3. Minsup/Mincof
0,6%/0,7%Tingkat
keakuratan lift ratio
sebesar 76.47%
1. Terlalu banyak
data sehingga
proses
perhitungan
menjadi lebih
lama.
(Muhammad
Fauzy, Kemas
Penerapan Metode
Association Rule
1. Terdapat
perhitungan left ratio
1. Perancangan
yang
38
Rahmat S W,
Ibnu Asror,
2016)
Menggunakan
Algoritma Apriori
Pada Simulasi
Prediksi Hujan
Wilayah Kota
Bandung
untuk setiap rule.
2. Tingkat Akurasi
sebesar 76.78%
dengan minimum
confidence dan
support sebesar 50%
sederhana.
(Naimah,
2017)
Analisis dan
Implementasi Teknik
Data Mining dengan
Metode Association
Rule Mining untuk
Memprediksi Strategi
Pemasaran Produk
Unilever pada PT.
Tiran Makassar
1. Skenario pengujian
cukup banyak dan
jelas;
2. Terdapat step by
step perhitungan
data sampel
menggunakan
Algorima Apriori;
3. Hasil implementasi
cukup jelas.
4. Tingkat Akurasi
sebesar 75% dengan
confidence 75% dan
support 30%
1. Antarmuka
yang
ditampilkan
kurang
menarik.
(Gilang Abi
Saputro, 2017)
Penerapan Algoritma
Apriori Untuk
Mencari Pola
Penjualan di Café
(Studi Kasus: Jurney
Coffee)
1. Tahapan
perhitungan cukup
jelas;
2. Hasil percobaan
implementasi cukup
jelas.
3. Tingkat Akurasi
confidence item
pertama 52% dan
item kedua 56%.
1.data awal hasil
transformasi data
kurang jelas.
39
Berdasarkan studi literatur yang dijelaskan diatas, penelitian yang
dilakukan oleh penulis memiliki perbedaan sebagai berikut:
Tabel 2. 12 Perbedaan Penulis dengan Studi Literatur yang digunakan
Penulis Judul Asosiasi yang terbentuk
berdasarkan
(Lift Ratio)
MinSupport /
MinConfidence
(Lukman
Hakim, Renaldy
Prabowo, 2017)
Penggunaan Situs
E-Tourism Pada
Pemesanan
Homestay
Desa Cibuntu
Kuningan Dengan
Algoritma Apriori
2 aturan asosiasi
yang dibentuk
dengan lift ratio < 1
30% / 70%
(Dimas Dewa
Wicaksono,
2015)
Penerapan Data
Mining dengan
Algoritma Apriori
untuk Informasi
Saran Kueri Barang
(Studi Kasus: Situs
“Inkuiri.com’)
13 aturan asosiasi
yang dibentuk
dengan lift ratio >1
0,6% / 0,7%
(Muhammad
Fauzy, Kemas
Rahmat S W,
Ibnu Asror,
2016)
Penerapan Metode
Association Rule
Menggunakan
Algoritma Apriori
Pada Simulasi
Prediksi Hujan
Wilayah Kota
Bandung
9 aturan asosiasi
yang dibentuk
dengan lift ratio >1
10% / 50%
(Naimah, Analisis dan 5 aturan asosiasi 30% / 50%
40
2017) Implementasi Teknik
Data Mining dengan
Metode Association
Rule Mining untuk
Memprediksi
Strategi Pemasaran
Produk Unilever
pada PT. Tiran
Makassar
yang dibentuk tanpa
perhitungan lift
ratio >1
(Gilang Abi
Saputro, 2017)
Penerapan Algoritma
Apriori Untuk
Mencari Pola
Penjualan di Café
(Studi Kasus: Jurney
Coffee)
22 aturan asosiasi
yang dibentuk tanpa
lift ratio >1
8% / 50%
(Khairatin,
2019)
Pemilihan Kapal
Laut Menggunakan
Algoritma Apriori
Dalam Aplikasi
Reservasi Tiket
Berbasis WEB (Studi
Kasus: Pulau Tidung
– Kali Adem)
17 aturan asosiasi yang
dibentuk dengan lift
ratio >1
55% / 85%
Berdasarkan rangkuman perbedaan dengan studi literatur sebelumnya
diatas bahwasannya:
1) Dari 5 studi literatur yang sudah dilakukan sebelumnya, ada beberapa penulis
yang tidak melakukan perhitungan lift ratio yang mana merupakan nilai yang
menunjukan kevalidan proses transaksi dan memberikan informasi apakah
benar produk A dibeli bersamaan dengan produk B, sedangkan dalam
penelitian ini penulis melakukan perhitungan lift ratio dengan pola asosiasi
41
yang terbentu sebanyak 17 aturan asosiasi dengan tingkat keakuratan sebesar
97%.
2) Sebuah transaksi dikatakan valid jika mempunyai nilai lift lebih dari 1, yang
berarti dalam transaksi tersebut, produk A dan B benar-benar dibeli secara
bersamaan. Dalam penelitian ini penulis berhasil menghasilkan 17 aturan
asosiasi dengan nilai lift ratio diatas >1.
42
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Jenis dan Lokasi Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, jenis penelitian yang digunakan adalah
jenis penelitian kuantitatif. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif
artinya penelitian yang dilakukan adalah menekankan analisanya pada data-data
numerik (angka), yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas
mengenai suatu keadaan berdasarkan data yang diperoleh dengan cara
menyajikan, mengumpulkan dan menganalisis data tersebut sehingga menjadi
informasi baru yang dapat digunakan untuk menganalisa mengenai masalah yang
sedang diteliti.
Adapun lokasi penelitian penulisan ini yakni pelabuhan Pulau Tidung dan
juga pelabuhan Kali Adem (Muara Angke) Jakarta Utara yang dijadikan sebagai
sampel penelitian.
3.2. Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini adalah wawancara dengan narasumber
yakni Pak Teguh staff dari Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu.
Selain itu juga diperoleh dengan cara mengumpulkan data dari beberapa buku dan
jurnal yang membahas mengenai data mining serta literatur lainnya yang dapat
dijadikan acuan pembahasan dalam masalah ini. Penelitian ini keterkaitan pada
sumber-sumber data online atau internet ataupun hasil dari penelitian sebelumnya
sebagai bahan referensi bagi peneliti selanjutnya.
3.3. Pengumpulan Data
Pembahasan metodologi yang digunakan dalam proses penyelesaian riset
ini pada dasarnya adalah merupakan urutan langkah-langkah yang harus
dilakukan. Untuk mengumpulkan data dalam kegiatan penelitian diperlukan cara-
cara atau teknik pengumpulan data tertentu, sehingga proses penelitian dapat
berjalan dengan lancar. Peneliti melakukan beberapa langkah pengumpulan data
seperti studi pustaka, wawancara dan observasi.
43
3.3.1. Studi Pustaka
Penulis melakukan pengumpulan data dengan studi pustaka yakni
mencari referensi-referensi di perpustakaan, toko buku, dan internet.
Referensi tersebut berupa buku, e-book, jurnal, penelitian sejenis, dan
website resmi yang berkaitan tentang Pemilihan Kapal Menggunakan
Algoritma Apriori Berbasis WEB. Setelah mendapatkan referensi yang
sesuai dengan objek penelitian ini, penulis mencari informasi yang
dibutuhkan penelitian ini dari referensi-referensi tersebut. Sumber-sumber
referensi dapat di lihat pada Daftar Pustaka.
3.3.2. Wawancara
Pada tahap ini penulis melakukan wawancara terstruktur dengan para
narasumber yang berkompeten dalam bidangnya yaitu Sudin Perhubungan
Kab. Adm. Kepulauan Seribu, para pemilik kapal, dan juga masyarakat
Pulau Tidung / wisatawan sehingga penulis mendapatkan informasi untuk
dipergunakan dalam penyusunan penulisan ini.
3.3.3. Observasi
Pada metode ini data diperoleh dengan melakukan peninjauan
kelapangan guna mendapat fakta pendukung dalam penelitian. Observasi
peneliti dilaksanakan pada bulan Juni 2018 di Pulau Tidung dan Pelabuhan
Kali Adem Kota Administrasi Jakarta Utara. Dari observasi tersebut peneliti
mendapatkan beberapa data dan informasi guna membantu dalam proses
penulisan ini.
3.4. Metode Pengembangan Sistem
3.4.1. Fase Perencanaan
Pada fase ini dijelaskan mengenai cakupan sistem yang akan
dikembangkan, melakukan pengidentifikasian tujuan dan permasalahan
yang ada, memahami permasalahan dan kendala yang selama ini dialami
dengan dilampirkan data-data dan fakta yang terjadi didalam lapangan. Pada
fase ini, di tentukan pula masalah yang mungkin di hadapi, user
44
requrements specification diperoleh melalui wawancara secara langsung
mencari dalam dokumentasi dengan memperhatikan sistem yang telah ada.
Hasil yang peneliti dapatkan dari tahap tujuan dan syarat-syarat
informasi adalah sebagai berikut:
a. Memperoleh informasi mengenai berapa jumlah penumpang setiap
kali perjalanan.
b. Memperoleh informasi dari permasalahan dalam pembuatan jadwal
dan juga proses order ataupun pemesanan tiket yang masih manual.
c. Dibutuhkan platform ataupun sistem yang dapat memudahkan dan
menjadi solusi untuk pemesanan tiket kapal rute Pulau Tidung – Kali
Adem (Muara Angke) pun sebaliknya, secara online berbasis Website.
3.4.2. Fase Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan proses yaitu perancangan
proses-proses yang akan terjadi di dalam sistem.
a. Perancangan Basis Data
Pada aplikasi sistem pemesanan ini digunakan database sebagai
pelengkap program seperti registrasi, proses pemesanan, input data
produk dan proses penyimpanan data produk. Database yang digunakan
adalah database MySQL.
b. Perancangan Antarmuka (User Interface)
Pada perancangan antarmuka (user interace) dilakukan langkah
menganalisis atau merencanakan tampilan untuk tata letak sesuai
dengan fungsi aplikasi.
3.4.3. Fase Konstruksi
Pada tahap ini dilakukan pembuatan program terhadap rancangan-
rancangan yang telah didefinisikan. Pembuatan program yang dilakukan
menggunakan bahasa pemrograman PHP.
3.4.4. Fase Implementasi
Pada tahap ini peneliti melakukan coding, yaitu implementasi ke
dalam bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang digunakan
menggunakan PHP dan perangkat lunak Sistem Manajemen Basis Data
45
menggunakan MySQL. Sebagai akhir dari fase implementasipeneliti juga
meminta tanggapan user tentang aplikasi ini untuk bahan evaluasi dan
menyerahkannya kepada pengguna, membahas persiapan lokasi instalasi
sistem, dokumentasi, pelatihan personil, implementasi sistem, dan sistem
release.
3.5. Kerangka Berpikir
Kerangka Berpikir merupakan suatu alur diagram yang menjelaskan
proses berjalannya sebuah penelitian. Dalam penelitian ini, penulis mengacu pada
alur diagram sebagai berikut:
Gambar 3. 1 Kerangka Berpikir
46
BAB IV
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
Pada bab ini akan membahas dan mendeskripsikan secara detail dan
terperinci mengenai pembuatan sistem dengan menerapkan metode penelitian
yang telah diuraikan pada bab sebelumnya. Dalam bab sebelumnya telah dibahas
bahwa metode pengembangan sistem yang digunakan dalam pengembangan
sistem kali ini adalah Rapid Application Development (RAD), tahap
pengembangan sistem RAD antara lain: Fase Perencana, Fase Perancangan,
Fase Konstruksi dan Fase Implementasi.
Tahap perancangan menjadi tahap kegiatan yang akan menentukan rincian
sistem yang akan dibuat. Sementara tahap implementasi pada bab ini yaitu tahap
kegiatan dalam penentuan tindakan atau keputusan yang akan menentukan
rancangan sistem.
4.1 Fase Perencanaan
Tahap pertama dalam pengembangan sistem ini yaitu perencanaan
kebutuhan. Pada tahap ini peneliti membagi menjadi tiga bagian untuk melakukan
perencanaan kebutuhan yaitu identifikasi tujuan, identifikasi masalah dan analisa
kebutuhan sistem.
4.1.1 Identifikasi Tujuan Sistem
Pada tahap ini merupakan tahapan untuk identifikasi tujuan sistem
dengan menganalisis permasalahan yang terjadi dalam melakukan
Pemilihan kapal laut Pulau Tidung – Kali Adem (Muara Angke).
Identifikasi ini bertujuan untuk mengetahui sasaran dibentuknya sistem.
Peneliti melakukan penelitian untuk mengumpulkan data dan informasi
sebagai dasar acuan dalam pengaplikasian sistem. Sistem ini bertujuan
untuk mengetahui bagaimana penerapan algoritma Apriori dapat membantu
sistem untuk memberikan informasi permalasahan yang terjadi pada
Pemilihan kapal laut Pulau Tidung – Kali Adem.
47
4.1.2 Identifikasi Masalah
Belum jelasnya informasi secara online yang selama ini ada dalam
aktivitas kepariwisataan yang ada di Pulau Tidung terutama dalam hal
transportasi kapal laut yang mana hal tersebut adalah salah satu jembatan
dalam hal peningkatan minat pariwasata di Pulau Tidung. Informasi jadwal
keberangkatan, informasi jadwal kapal, informasi harga dan lainnya menjadi
suatu permasalahan yang selama ini terjadi, belum lagi kuota untuk jumlah
tiket yang tersedia dalam kapal tersebut yang kurang jelas sehingga ketika
saat weekend ataupun hari libur nasional tiba terjadi pembeludakan
wisatawan yang ingin ke Pulau Tidung tapi ada dan masih banyak yang
wisatawan tidak terakomodir sehingga mereka tidak bisa naik Kapal Laut
tersebut dan membatalkan perjalanan wisatanya. Hal ini yang menjadi dasar
permasalahan dalam pembuatan Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-Kali
Adem. Untuk itu diperlukan suatu sistem berbasis Web dan algoritma yang
mampu memberikan solusi terkait informasi-informasi yang menjadi
permasalahan diatas.
4.1.3 Analisa Kebutuhan Sistem
Pada tahap pembuuatan sistem Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-
Kali Adem (Muara Angke) berbasis Web, peneliti membutuhkan beberapa
perangkat lunak sebagai penunjang dalam pembangunan sistem ini. Berikut
merupakan komponen-komponen yang dibutuhkan oleh sistem:
1. MySql sebagai server untuk membuat basis data yang akan digunakan.
2. Notepad++ untuk melakukan pengkodean sistem dengan bahasa
pemrograman PHP.
3. Astah Profesional untuk membuat UML diagram.
4. Microsoft Visio 2010 untuk membuat flowchart diagram.
5. Microsoft Word 2010 untuk membuat pencatatan laporan.
4.2 Fase Perancangan
Tahapan ini yaitu dengan merancang kerangka sistem yang sesuai dengan
kebutuhan. Pada tahap ini peneliti menggunakan perangkat UML diagram dalam
perancangan sistem, untuk memberikan kemudahan pada saat melakukan
48
perancangan sistem yang nantinya akan dijadikan sebagai bahan acuan dalam
membangun aplikasi Pemilihan kapal laut Pulau Tidung-Kali Adem berbasis
Web. Adapun UML diagram yang penulis akan gunakan dalam proses
perancangan anatara lain use case diagram, activity diagram, dan deployment
diagram.
4.2.1 Use case Diagram
Berdasarkan identifikasi masalah yang telah dibahas sebelumnya,
pada tahap perancangan use case diagram ini penulis menetapkan aktor
yang dapat mengakses aplikasi ini dan menentukan fitur-fitur apa saja yang
dapat digunakan oleh aktor tersebut. Berikut tabel untuk menjelaskan secara
detail dalam perancangan use case diagram:
Gambar 4. 1 Usecase Diagram Front End
49
Gambar 4. 2 Usecase Diagram Back End
Berikut merupakan deskripsi pendefinisian usecase diagram front end
dan back end berdasarkan diagram usecase yang digambarkan pada gambar
4.1 berikut ini:
Tabel 4. 1 Definisi Use case Diagram Front End
No Usecase Deskripsi
1 Daftar Login Customer atau User yang ingin melakukan transaksi reservasi diharuskan memiliki akun untuk dapat login ke dalam sistem , jika belum memiliki akun maka Userwajib mendaftar untuk membuat akun login.
2 Lihat Jadwal Kapal User dapat melihat jadwal kapal berdasarkan tanggal yang dipilih.
3 Booking Tiket User dapat melakukan Booking tiket kapal laut jika sudah mengisi form booking
50
di halaman web.
4 Cari Jadwal Kapal User dapat mencari jadwal kapal yang sesuai dengan tanggal yang di tentukan.
5 Pembayaran User dapat memilih metode pembayaran yang diinginkan (Transfer ATM/Indomaret) setelah melakukan proses reservasi tiket
Tabel 4. 2 Definisi Use case Diagram Front End
No Usecase Deskripsi
1 Lihat Data Transaksi Admin dapat melihat data transaksi
2 Input Data Transaksi Admin dapat memasukan data transaksi untuk pengujian proses apriori
3 Proses Apriori Admin dapat melakukan perhitungan / proses apriori dengan memilih data kapal, tanggal, dan menginputkan nilai minimum support dan minimum confidence
4 Hasil Rule Admin dapat melihat hasil aturan asosiasi yang terbentuk berdasarkan perhitungan / proses apriori yang telah dilakukan sebelumnya.
Spesifikasi usecase Pemilihan kapal laut ini dilakukan berdasarkan
diagram use case yang digambarkan pada gambar 4.1. Berikut adalah tabel
spesifikasi setiap use case.
Tabel 4. 3 Use case Scenario Daftar login
No Deskripsi
1 Use case : Daftar login
51
Tujuan Mendaftar untuk mendapatkan Username dan Password agar bisa mengakses halaman berikutnya
Deskripsi Proses mendaftarkan user untuk dapat akses ke dalam sistem
Aktor User
Kondisi Awal
User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu login3. Sistem akan menampilkan halaman login
Kondisi Akhir
User berada di halaman login
Tabel 4. 4 Use case Scenario Lihat Jadwal Kapal
No Deskripsi
2 Use case : Lihat Jadwal Kapal
Tujuan Melihat jadwal kapal yang tersedia
Deskripsi Proses untuk melihat jadwal kapal
Aktor User
Kondisi Awal User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu kapal3. Sistem akan menampilkan halaman jadwal
kapalKondisi Akhir
User berada di halaman jadwal kapal
Tabel 4. 5 Use case Scenario Booking Tiket
No Deskripsi
3 Use case : Booking Tiket
Tujuan Booking tiket kapal
Deskripsi Proses untuk Booking tiket kapal
52
Aktor User
Kondisi Awal
User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu booking tiket3. Sistem akan menampilkan halaman
booking tiket
Kondisi Akhir
User berada di halaman booking tiket
Tabel 4. 6 Use case Scenario Cari Jadwal Kapal
No Deskripsi
4 Use case : Cari Jadwal Kapal
Tujuan Mencari jadwal kapal yang tersedia
Deskripsi Proses untuk mencari jadwal kapal
Aktor User
Kondisi Awal
User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu kapal3. Sistem akan menampilkan halaman cari
jadwal kapal Kondisi Akhir
User berada di halaman cari jadwal kapal
Tabel 4. 7 Use case Scenario Pembayaran
No Deskripsi
5 Use case : Pembayaran
Tujuan Mengedit data booking yang belum sesuai
Deskripsi Proses untuk mengedit data booking user
Aktor User
Kondisi Awal User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home
53
2. User memilih menu booking tiket kapal3. Sistem akan menampilkan halaman edit
data bookingKondisi Akhir
User berada di halaman edit data booking
Tabel 4. 8 Use case Scenario Login
No Deskripsi
6 Use case : Login
Tujuan Masuk kedalam sistem dan mendapatkan akses sebagai user
Deskripsi Proses untuk login
Aktor User
Kondisi Awal User berada pada halaman home
Skenario 1. User berada di halaman home2. User memilih menu login3. Sistem akan menampilkan halaman login
Kondisi Akhir
User berada di halaman login
Tabel 4. 9 Usecase Scenario Hitung Apriori
No Deskripsi
6 Use case : Hitung Apriori
Tujuan Menghitung aturan asosiasi yang terbentuk
Deskripsi Proses untuk perhitungan apriori
Aktor User
Kondisi Awal
User berada pada halaman hitung apriori
Skenario 1. User berada di halaman home apriori2. User memilih proses apriori
54
3. Sistem akan menampilkan halaman proses apriori
Kondisi Akhir
User berada di halaman hitung apriori
4.2.2 Activity Diagram
Tahap perancangan activity diagram yaitu untuk menggambarkan alur
aktifitas yang dilakukan oleh aktor ketika berinteraksi langsung dengan
sistem. Berikut ini merupakan activity diagram yang menggambarkan alur
aktifitas yang terdapat pada sistem Pemilihan Kapal Laut:
1. Activity Diagram Daftar Login
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna dalam proses Mendaftar untuk login sebelum masuk ke
dalam sistem. Proses login dimulai dengan memasukan username dan
password yang sebelumnya telah terdaftar di database sistem. Seperti
yang digambarkan pada gambar berikut :
55
Gambar 4. 3 Activity Diagram Daftar Login
2. Activity Diagram Login
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna dalam proses login sebelum masuk ke dalam sistem. Proses
login dimulai dengan memasukan username dan password yang
sebelumnya telah terdaftar di database sistem. Seperti yang
digambarkan pada gambar berikut :
56
Gambar 4. 4 Activity Diagram Login
3. Activity Diagram Cari Jadwal Kapal
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna melakukan pencarian jadwal kapal di dalam sistem. Proses
cari jadwal kapal dimulai dengan memilih menu cari jadwal kapal lalu
mengisi form input waktu dan tujuan keberangkatan. Seperti yang
digambarkan pada gambar berikut :
57
Gambar 4. 5 Activity Diagram Cari Jadwal Kapal
4. Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna untuk melihat jadwal kapal di dalam sistem. Proses lihat
jadwal kapal dimulai dengan memilih menu kapal dan memilih jadwal
kapal lalu mengisi form inputan waktu dan tujuan keberangkatan.
Seperti yang digambarkan pada gambar berikut :
58
Gambar 4. 6 Activity Diagram Lihat Jadwal Kapal
5. Activity Diagram Booking Tiket
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna melakukan booking tiket kapal di dalam sistem. Proses
booking tiket dimulai dengan memilih menu Booking lalu mengisi form
inputan data booking. Seperti yang digambarkan pada gambar berikut :
59
Gambar 4. 7 Activity Diagram Booking tiket
6. Activity Diagram Edit Data Booking
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna melakukan Edit Data Booking tiket kapal di dalam sistem.
Proses Edit Data Booking dimulai dengan memilih menu Booking lalu
mengisi form inputan data booking setelah itu di validasi, jika data
booking ada perubahan maka bisa dilakukan Edit Data Booking. Seperti
yang digambarkan pada gambar berikut:
60
Gambar 4. 8 Activity Diagram Edit Data Booking
7. Activity Diagram Hitung Apriori
Activity Diagram di bawah ini menjelaskan mengenai tahapan
pengguna melakukan perhitungan apriori di dalam sistem. Proses
perhitungan apriori dimulai dengan memilih menu Proses Data lalu
mengisi form inputan minimum support dan confidence seperti yang
digambarkan pada gambar berikut:
61
Gambar 4. 9 Activity Diagram Hitung Apriori
4.2.3 Deployment Diagram
Berikut ini merupakan deployment diagram dari Aplikasi Web
reservasi tiket kapal laut menggunakan Algoritma Apriori.
62
Gambar 4. 10 Deployment Diagram Web Pemilihan Kapal Laut
4.3 Preproses
4.3.1 Pemahaman Data
Pembahasan ini tentang pengumpulan data awal. Data yang akan
digunakan untuk memenuhi tujuan bisnis dan tujuan data mining yang
ditetapkan adalah data komentar pengujung terkait reservasi atau yang
menaiki kapal laut dari pelabuhan kali adem (muara angke) – pulau tidung
dan sebaliknya.
4.3.2 Pengolahan Data
Berikut adalah dataset akhir yang dilakukan, seperti pemilihan data,
pembersihan data, menentukan atribut dan variabel yang diperlukan.
Tabel 4. 10 Data Uji (Sumber: Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung)
63
Data diatas adalah data yang didapatkan penulis hasil wawancara
dengan perwakilan Sudin Perhubungan Kep. Seribu – Pulau Tidung
Bapak Teguh. Kemudian data yang didapat dibersihkan (sortir) dengan
cara menghapus data atau atribut yang tidak diperlukan untuk penelitian.
Data yang telah dibersihkan kemudian dimasukan kedalam file dengan
format xlsx.
Gambar 4. 11 Langkah Kerja Preproses
4.3.3 Pemodelan
Memilih teknik data mining yang akan digunakan. Teknik data mining
yang dipilih dalam penelitian ini adalah teknik asosiasi. Pemodelan
bertujuan untuk mencari aturan asosiasi, dimana aturan asosiasi selanjutnya
dijadikan acuan untuk menentukan kegiatan promosi. Adapun langkah-
langkah pembentukan model data mining dengan algoritma apriori adalah
sebagai berikut:
a. Menentukan data yang akan diproses
b. Menentukan nilai minimum support dan nilai minimum confidence
c. Menampilkan hasil aturan-aturan asosiasi yang terbentuk.
Selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan aturan asosiasi dengan
nilai minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar
85%.
64
Tabel 4. 11 data uji apriori
TID ITEMSET
1 toilet,pelampung penumpang,alat keselamatan
2 toilet,harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat
keselamatan
3 toilet,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat keselamatan
4 toilet,harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat
keselamatan
5 harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat
keselamatan
6 toilet,pelampung penumpang,alat keselamatan
7 toilet,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat keselamatan
8 toilet,pelampung penumpang,alat keselamatan
9 toilet,harga tiket kapal,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat
keselamatan
10 toilet,pelampung penumpang,kursi penumpang,alat keselamatan
11 harga tiket kapal
A. Perhitungan Iterasi 1
Iterasi satu mulai dilakukan dengan tujuan untuk membentuk
kandidat 1-itemset (C1) dari data-data transaksi tersebut dan hitung jumlah
supportnya. Cara menghitung support adalah jumlah kemunculan item
dalam transaksi dibagi dengan jumlah seluruh transaksi.
Support (toilet) = Jumlah transaksi mengandung toilet x 100%
Total transaksi
9 x 100 = 81,82%11
65
Tabel 4. 12 Kandidat 1-itemset (C1)
Itemset Total transaksi Support %
Toilet 9 81,82
harga tiket kapal 5 45,45
pelampung penumpang 10 90,91
kursi penumpang 7 63,64
alat keselamatan 10 90,91
Minimum support yang ditentukan adalah 55%, maka item-item
yang memiliki nilai support kurang dari 55% dihilangkan. Large-itemset 1
(L1) yang dihasilkan yaitu:
Tabel 4. 13 Large-itemset 1 (L1)
Itemset Support %
Toilet 81,82
pelampung penumpang 90,91
kursi penumpang 63,64
alat keselamatan 90,91
B. Perhitungan Iterasi 2
Pada iterasi ke-2 lakukan proses cross item L1 untuk membentuk
C2 (kandidat itemset yang berisi 2 item) dan dihitung supportnya. Untuk
kandidat yang berisi item yang sama maka dihitung satu, misalnya ketika
itemset {toilet} digabungkan dengan {toilet}, maka hasilnya hanya
{toilet} bukan { toilet, toilet }. Kombinasi itemset dengan elemen yang
sama hanya dihitung satu kali. Misalnya { toilet, pelampung penumpang }
dengan { pelampung penumpang, toilet } adalah sama.
Kemudian iterasi selanjutnya dengan langkah yang sama seperti
iterasi 1, dan hasilnya adalah :
Support (toilet, pelampung penumpang) =
Jumlah transaksi mengandung toilet, pelampung penumpang x100%Total transaksi
9 x 100 = 81,82%11
66
Tabel 4. 14 Kandidat 2-itemset (C2)
Itemset Total transaksi
Support %
toilet, pelampung penumpang 9 81,82
toilet, kursi penumpang 6 54,55
toilet, alat keselamatan 9 81,82
pelampung penumpang, kursi penumpang 7 63,64
pelampung penumpang, alat keselamatan 10 90,91
kursi penumpang, alat keselamatan 7 63,64
Tabel 4. 15 Large-itemset 2 (L2)
Itemset Support %
Toilet, Pelampung penumpang 81,82
Toilet, Alat keselamatan 81,82
Pelampung penumpang, Kursi penumpang 63,64
Pelampung penumpang, Alat keselamatan 90,91
Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64
C. Perhitungan Iterasi 3
Pada iterasi ketiga, lakukan kembali proses cross item L2 set untuk
membentuk kandidat selanjutnya yaitu C3.
Support (toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan) = Jumlah transaksi mengandung toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan x 100%
Total transaksi
9 x 100 = 81,82%11
67
Tabel 4. 16 Kandidat 3-itemset (C3)
Itemset Total transaksi
Support %
toilet, pelampung penumpang, kursi penumpang 6 54,55
toilet, pelampung penumpang, alat keselamatan 9 81,82
toilet, kursi penumpang, alat keselamatan 6 54,55
pelampung penumpang, kursi penumpang, alat keselamatan
7 63,64
Tabel 4. 17 Large-itemset 3 (L3)
Itemset Support %
Toilet, Pelampung penumpang, Alat keselamatan 81,82
Pelampung penumpang, Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64
Pada iterasi ketiga , saat dilakukan cross item set L3 , tidak ada
kandidat yang memenuhi syarat untuk dilakukan kombinasi kandidat 4
(C4), hal ini berarti iterasi berhenti sampai di kandidat itemset 3 (C3).
D. Hasil Seluruh Itemset Yang Terbentuk
Berikut adalah seluruh large-itemset hasil iterasi yang memenuhi
minimum support. Lanjutan Hasil seluruh Large-itemset.
Tabel 4. 18 Lanjutan hasil seluruh Large-itemset
Itemset Support %
Toilet, Pelampung penumpang 81,82
Toilet, Alat keselamatan 81,82
Pelampung penumpang, Kursi penumpang 63,64
Pelampung penumpang, Alat keselamatan 90,91
Kursi penumpang, Alat keselamatan 63,64
Toilet, Pelampung penumpang, Alat keselamatan 81,82
Pelampung penumpang, Kursi penumpang, Alat keselamatan
63,64
68
Dari seluruh itemset yang terbentuk hanya diambil hasil dari large
itemset 1(L1) dan large itemset 2 (L2) sesuai dengan aturan Algoritma
Apriori, kemudian dilakukan pemisahan menjadi antecedent dan
consequent, untuk menentukan seluruh kemungkinan aturan asosiasi yang
dapat terbentuk, contoh :
toilet => pelampung penumpang
Dari contoh diatas, penumpang yang merasa harus adanya toilet
juga cenderung merasakan harus adanya pelampung penumpang, namun
bukan berarti bahwa penumpang yang merasa butuh pelampung
penumpang juga cenderung merasa butuh toilet. Menurut posisi dalam
aturan, toilet adalah analysis unit atau biasa disebut antecedent,
sedangkan pelampung penumpang adalah associated unit atau biasa
disebut dengan consequent.
Berikut merupakan cara untuk mengitung Confidence :
Confidence (toilet=>pelampung penumpang) =support item mengandung (toilet, pelampung penumpang) x 100%
support antecedent
Atau
Confidence (A=>B) =support (toilet, pelampung penumpang) x 100%
support (toilet)
69
Tabel 4. 19 Aturan hasil perhitungan Confidence
Item SetSupport Antecedent Support Item Confidence
pelampung penumpang => alat keselamatan , kursi
penumpang 63,64 90,91 70
alat keselamatan , pelampung penumpang => kursi
penumpang 63,64 90,91 70
kursi penumpang => pelampung penumpang , alat
keselamatan63,64 63,64 100,00
kursi penumpang , alat keselamatan => pelampung
penumpang63,64 63,64 100,00
alat keselamatan => kursi penumpang , pelampung
penumpang63,64 90,91 70,00
pelampung penumpang , kursi penumpang => alat
keselamatan 63,64 63,64 100,00
alat keselamatan => pelampung penumpang , toilet81,82 90,91 90,00
pelampung penumpang => toilet , alat keselamatan81,82 90,91 90,00
toilet => alat keselamatan , pelampung penumpang81,82 81,82 100,00
alat keselamatan , toilet => pelampung penumpang81,82 81,82 100,00
pelampung penumpang , alat keselamatan => toilet81,82 90,91 90,00
toilet , pelampung penumpang => alat keselamatan81,82 81,82 100,00
kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00
alat keselamatan => kursi penumpang 63,64 90,91 70,00
kursi penumpang => pelampung penumpang63,64 63,64 100,00
pelampung penumpang => kursi penumpang63,64 90,91 70,00
alat keselamatan => pelampung penumpang90,91 90,91 100,00
pelampung penumpang => alat keselamatan90,91 90,91 100,00
alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00
toilet => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00
pelampung penumpang => toilet 81,82 90,91 90,00
toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00
70
Tabel 4. 20 Total hasil perhitungan Confidence
Item SetSupport
AntecedentSupport
Item Confidencekursi penumpang => pelampung penumpang , alat keselamatan 63,64 63,64 100,00kursi penumpang , alat keselamatan => pelampung penumpang 63,64 63,64 100,00
pelampung penumpang , kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00
alat keselamatan => pelampung penumpang , toilet 81,82 90,91 90,00
pelampung penumpang => toilet , alat keselamatan 81,82 90,91 90,00
toilet => alat keselamatan , pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00
alat keselamatan , toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00
pelampung penumpang , alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00
toilet , pelampung penumpang => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00
kursi penumpang => alat keselamatan 63,64 63,64 100,00
kursi penumpang => pelampung penumpang 63,64 63,64 100,00
alat keselamatan => pelampung penumpang 90,91 90,91 100,00
pelampung penumpang => alat keselamatan 90,91 90,91 100,00
alat keselamatan => toilet 81,82 90,91 90,00
toilet => alat keselamatan 81,82 81,82 100,00
pelampung penumpang => toilet 81,82 90,91 90,00
toilet => pelampung penumpang 81,82 81,82 100,00
Hasilnya adalah terbentuk 17 aturan asosiasi hasil proses
berdasarkan parameter yang telah ditentukan yaitu minimum support 55%
dan minimum confidence 85%. Pada salah satu aturan yang terbentuk,
71
misalnya aturan : “toilet pelampung penumpang” dengan nilai
confidence 100%, berarti bahwa 100% dari penumpang yang merasa butuh
toilet yang bersih dan wangi juga membutuhkan pelampung penumpang
yang harus ada di dalam kapal laut tujuan pulau tidung-kali adem, pun
sebaliknya.
4.4 Implementasi (Implementation)
4.4.1 Perancangan Interface
Interface sistem adalah Antarmuka yang merupakan mekanisme
komunikasi antara pengguna (user) dengan sistem. Antarmuka (Interface)
dapat menerima informasi dari pengguna (user) dan memberikan informasi
kepada pengguna (user) untuk membantu mengarahkan alur penelusuran
masalah sampai ditemukan suatu solusi. Berikut tampilan interface Aplikasi
Pemilihan kapal laut berbasis web berikut ini.
4.4.1.1 Tampilan Halaman Home
Halaman home adalah halaman utama yang ditampilkan aplikasi
kepada pengguna ketika aplikasi web reservasi ini di buka. Halaman ini
berisi button home, kapal, contact, search, login, sign up, dan button untuk
booking tiket. Berikut ini adalah rancangan interface halaman home :
Gambar 4. 12 Tampilan halaman home
72
4.4.1.2 Tampilan Halaman Sign Up
Halaman Sign Up merupakan halaman untuk pengguna yang ingin
mendaftar agar mendapatkan akses ke dalam sistem. Di dalam halaman ini
terdapat form input nama akun yang digunakan pengguna, email dan juga
password untuk dapat masuk ke dalam sistem ketika proses aktivasi
berhasil. Berikut ini Gambar 4.12 adalah rancangan interface menu
halaman data latih:
Gambar 4. Tampilan halaman Sign Up
4.4.1.3 Tampilan Halaman Login
Halaman Login merupakan halaman bagi pengguna yang ingin
mengakses masuk ke dalam sistem. Di dalam halaman ini terdapat form
inputan email dan juga password yang harus di isi dan terdaftar pada
proses sebelumnya untuk bisa masuk dan mengakses sistem. Berikut ini
Gambar 4.24 adalah rancangan interface menu halaman data uji.
73
Gambar 4. 13 Tampilan halaman Login
4.4.1.4 Tampilan Halaman Booking
Halaman ini berfungsi untuk melakukan Pemilihan kapal laut.
Berikut ini Gambar 4.13 adalah rancangan interface halaman booking.
Gambar 4. 14 Rancangan Interface Booking
74
4.4.1.5 Tampilan Halaman Verifikasi Data Booking
Halaman ini menampilkan data Pemilihan kapal laut yang sudah
dilakukan sebelumnya pada halaman booking. Berikut ini Gambar 4.14
adalah rancangan interface menu halaman verifikasi data booking.
Gambar 4. 15 Rancangan Interface Verifikasi Data Booking
4.4.1.6 Tampilan Halaman Login Apriori
Halaman ini berisi form inputan username dan password bagi user
yang ingin melakukan masuk ke halaman home aplikasi perhitungan
apriori. Berikut ini Gambar 4.27 adalah rancangan interface menu halaman
login apriori.
Gambar 4. 16 Rancangan Interface Login Apriori
75
4.4.1.7 Tampilan Halaman Home Apriori
Halaman ini berisi beberapa menu diantaranya : data transaksi,
proses apriori dan juga hasil rule. Berikut ini Gambar 4.16 adalah
rancangan interface menu halaman home apriori.
Gambar 4. 17 Rancangan Interface Home Apriori
4.4.1.8 Tampilan Halaman Data Transaksi
Halaman ini berisi data transaksi yang digunakan sebagai bahan
untuk perhitungan apriori. Berikut ini Gambar 4.17 adalah rancangan
interface menu halaman kamus positif.
Gambar 4. 18 Rancangan Interface Kumpulan Kamus
76
4.4.1.9 Tampilan Halaman Proses Apriori
Halaman ini berisi Perhitungan apriori, sebelumnya user harus
memilih tanggal data perhitungan lalu cari dan masukan minimal support
dan confidencenya. Berikut ini Gambar 4.18 adalah rancangan interface
menu halaman Proses Apriori.
Gambar 4. 19 Rancangan Interface Proses Apriori
4.4.1.10 Tampilan Halaman Hasil Rule
Halaman ini berisi hasil perhitungan apriori yang dilakukan
sebelumnya oleh user pada menu proses apriori. Berikut ini Gambar 4.19
adalah rancangan interface menu halaman hasil rule.
Gambar 4. 20 Rancangan Interface Hasil Apriori
77
BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Implementasi
Implementasi merupakan tahapan dari penerapan berdasarkan analisa
perancangan sistem yang telah dibuat. Pada tahap ini akan dilihat apakah
sistem telah berjalan sesuai fungsinya. Pembahasan yang akan dijelaskan
pada tahapan implementasi ini adalah sebagai berikut.
5.1.1 Batasan Implementasi
Adapun batasan implementasi pada aplikasi sentimen analisis ini
adalah sebagai berikut:
1. Menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL.
2. Aturan asosiasi yang terbentuk dalam penelitian ini berjumlah 26
aturan,. Data uji apriori yang berkaitan dengan topik penelitian ini
diambil pada Bulan September 2018.
5.1.2 Lingkupan Implementasi
Lingkungan implementasi adalah lingkungan dimana aplikasi ini
dikembangkan. Lingkungan implementasi aplikasi orientasi sentimen ini
terdiri atas dua lingkungan yaitu lingkungan perangkat keras dan perangkat
lunak. Berikut ini merupakan spesifikasi lingkungan tersebut:
1. Perangkat keras
Processor : Intel® Core™ i3-3110M CPU 2.40GHz(4 CPUs)
Memori (RAM) : 2048 MB RAM
Hardisk : 500 GB
2. Perangkat Lunak
Sistem Operasi : Windows 7 Professional 32-bit
Tools perancangan : Notepad++
Web Browser : Google Chrome
Bahasa pemrograman : Hypertext Preprocessor (PHP) 7.1.11
DBMS : MySQL (mysqlnd 5.0.12)
Perangkat Pendukung : Xampp 1.8.2, Apache/2.4.9
77
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
5.1.3 Implementasi Antar Muka Sistem
Tahapan ini merupakan tahap implementasi hasil perancangan
antarmuka yang telah dibuat. Pada sistem Pemilihan Kapal Laut ini
memiliki 4 menu utama yaitu login home, booking, dan hitung apriori
Berikut ini merupakan implementasi aplikasi orientasi sentimen sesuai
dengan menu yang tersedia
5.1.3.1 Implementasi Antar Muka Login
Halaman ini merupakan form login yaitu setiap pengguna
yang akan masuk ke halaman home harus memasukan username
dan password yang sudah terdaftar. Tampilan antar muka login
dilihat seperti pada Gambar 5.1 dibawah ini.
Gambar 5. 1 Tampilan Login
5.1.3.2 Implementasi Antar Muka Menu Home
Halaman ini merupakan halaman awal ketika user
membuka aplikasi web untuk Pemilihan kapal laut ini. Tampilan
antar muka menu home dilihat seperti pada Gambar 5.2 dibawah
ini.
78
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Gambar 5. 2 Tampilan Menu home
5.1.3.3 Implementasi Antar Muka Menu Booking
Pada halaman ini, user dapat melakukan reservasi atau
booking tiket kapal laut di Web ojekpulo.000webhostapp.com,
pada halaman ini berisi form inputan Asal, Tujuan, Tanggal
Keberangkatan dan Jumlah Penumpang. Tampilan antarmuka
menu booking dapat dilihat seperti pada Gambar 5.3 dan 5.4
dibawah ini.
Gambar 5. 3 Tampilan Menu Booking
79
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Gambar 5. 4 Tampilan Menu Booking
5.1.3.4 Implementasi Antar Muka Menu Verifikasi Booking
Halaman ini memuat informasi data booking dari user yang
sebelumnya sudah dilakukan pada menu booking. Selain data
booking user, pada halaman ini berisikan form inputan data
pemesanan yang dapat dihubungi untuk konfirmasi pemesanan
serta form inputan data penumpang untuk manifest. Tampilan
antarmuka menu verifikasi booking dapat dilihat seperti pada
Gambar 5.5 dibawah ini.
Gambar 5. 5 Tampilan Menu Verifikasi Booking
80
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
5.1.3.5 Implementasi Antar Muka Menu Login Apriori
Halaman ini menampilkan sebuah form inputan username
dan password untuk bisa masuk ke dalam halaman home untuk
selanjutnya melakukan proses perhitungan apriori. Tampilan
antarmuka menu login apriori dapat dilihat seperti pada Gambar
5.6 dibawah ini.
Gambar 5. 6 Tampilan Menu Login Apriori
5.1.3.6 Implementasi Antar Muka Menu Home Apriori
Pada halaman ini terdapat 3 menu utama yaitu menu Data
Transaksi, Proses Apriori dan Hasil Rule. Tampilan antarmuka
menu home apriori dapat dilihat seperti pada Gambar 5.7 dibawah
ini.
Gambar 5. 7 Tampilan Menu Home Apriori
81
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
5.1.3.7 Implementasi Antar Muka Menu Data Transaksi
Pada halaman ini berisi data-data transaksi yang nantinya
akan dilakukan perhitungan apriori, jika user belum memiliki data
transaksi maka harus mengupload data berekstensi xls terlebih
dahulu untuk selanjutnya dapat di proses. Tampilan antarmuka
menu hitung akurasi sistem dapat dilihat seperti pada Tabel 5.1
dibawah ini.
Tabel 5. 1 Menu Data Transaksi
5.1.3.8 Implementasi Antar Muka Menu Proses Apriori
Halaman ini menampilkan proses dan perhitungan dari algoritma
apriori. User harus mencari terlebih dahulu data transaksi berdasarkan
tanggal transaksi, setelah itu masukan minimum support dan confidence
ingin di hitung, dalam hal ini penulis memasukan minimum support 55%
dan minimum confidence 85%. Tampilan antarmuka menu proses apriori
dapat dilihat seperti pada Gambar 5..9 dibawah ini.
82
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Tabel 5. 2 Tampilan Proses Apriori
5.1.3.9 Implementasi Antar Muka Menu Hasil Rule
Halaman ini berisi hasil perhitungan rule (assosiasi) dari
algoritma apriori yang sudah dilakukan pada proses apriori.
Tampilan antarmuka menu kumpulan kamus dapat dilihat seperti
pada Gambar 5.13 dibawah ini.
Tabel 5. 3 Tampilan Hasil Rule
5.2 Pengujian
Tahap pengujian merupakan tahapan untuk melihat sejauh mana
sistem dapat berjalan sesuai dengan analisa perancangan yang diinginkan.
Penting untuk melihat apakah sistem dapat berjalan sesuai rencana agar
sistem mampu menjadi solusi dari permasalahan yang telah diidentifikasi.
83
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
5.2.1 Pengujian Aplikasi
Pada tahap pertama pengujian, penulis akan melakukan pengujian
dengan metode pendekatan black box. Dengan pendekatan black box,
dapat melakukan uji coba dengan mengetahui input dan output yang
dihasilkan. Berikut merupakan uji coba dari sistem orientasi sentimen
yang dibangun.
Tabel 5. 4 Pengujian Sistem Keseluruhan
No Fungsi Kegiatan Hasil yang diharapkan Status Hasil
1 Login
Input
username
dan
password
Dapat masuk ke halaman
home dengan akun yang
sesuai.Ya Gambar 5.1
2Booking
tiket
Pilih menu
booking
Dapat menampilkan halaman
menu booking YaGambar
5.3&5.4
3Edit Data
Booking
Klik menu
edit pada
menu
booking
Dapat menampilkan form
edit data dan merubah data
bookingYa Gambar 5.5
4Login
Apriori
Klik menu
login
apriori
Dapat menampilkan halaman
login apriori Ya Gambar 5.6
5Data
Transaksi
Pilih menu
data
transaksi
Dapat menampilkan halaman
data transaksi Ya Tabel 5.1
6Proses
Apriori
Pilih menu
proses
apriori
Dapat menampilkan halaman
proses apriori Ya Tabel 5.2
7Hasil
Rule
Pilih menu
hasil rule
Dapat menampilkan halaman
hasil rule (aturan asosiasi)Ya Tabel 5.3
5.2.2 Pengujian Algoritma Apriori
Pengujian pada tahap ini adalah pengujian terhadap algoritma
apriori. Dimana akan dilakukan pengujian dengan sistem perhitungan
apriori berdasarkan data yang diterima oleh penulis dari Suku Dinas
Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu bulan September 2018 dengan
pengujian minimum support dan minimum confidence sebagai berikut:
84
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Tabel 5. 5 Data Pengujian Algoritma Apriori
Pengujian Min. Support (%) Min. Confidence (%)
Kapal Bisma 55 85
Kapal Transpasific 55 85
Kapal Islani 55 85
Kapal Anterja 55 85
Kapal Hasbi Jaya 55 85
Kapal Cahaya Laut 55 85
A. Hasil Pengujian 1
Pada pengujian 1 menggunakan data reservasi bersumber dari
Sudin Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu untuk kapal laut
“BISMA” periode bulan September 2018 dengan parameter nilai
minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar
85%.
113
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
5.2.3 Rangkuman Hasil Pengujian
Setelah dilakukan pengujian sebanyak 6 kali dengan nilai parameter minimum
support dan minimum confidence yang sama yaitu 55% / 85%, maka berikut adalah
hasil dari kesimpulan dari pengujian yang telah dilakukan:
Tabel 5. 31 Hasil Pengujian
Pengujian Hasil Pengujian
Kapal Bisma
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 22
aturan asosiasi sampai iterasi ketiga dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 17 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Kapal
Transpasific
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 22
aturan asosiasi sampai iterasi ketiga dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 15 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Kapal Islani
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 18
aturan asosiasi sampai iterasi ketiga dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 1 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Kapal
Anterja
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 4
aturan asosiasi sampai iterasi kedua dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 3 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Kapal Hasbi
Jaya
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 6
aturan asosiasi sampai iterasi kedua dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 2 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Kapal
Cahaya Laut
Pada pengujian ini, jumlah aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 6
aturan asosiasi sampai iterasi kedua dengan nilai minimum confidence
sebesar 85%, akan tetapi menjadi 2 aturan asosiasi yang terbentuk
setelah dilakukan perhitungan lift ratio >1.
Berikut adalah tabel hasil pengujian yang dilakukan penulis mulai dari
pengujian 1 s.d pengujian 6:
114
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Tabel 5. 32 Rangkuman Hasil Pengujian
Pengujian
Minimum
Support
%
Minimum
Confidence
%
Aturan yang
terbentuk
(Lift Ratio>1)
Confidence %
Kapal Bisma 55 85 17 97%
Kapal Transpasific 55 85 15 97%
Kapal Islani 55 85 1 88%
Kapal Anterja 55 85 3 97%
Kapal Hasbi Jaya 55 85 2 95%
Kapal Cahaya
Laut
55 85 2 95%
Dari semua percobaan diatas banyak sekali perbedaan antara aturan asosiasi yang
terbentuk hasil pengujian kapal satu dengan lainnya, hal ini dikarenakan data yang di
masukan berbeda-beda dari setiap kapal yang ada. Pada tabel rangkuman yang sudah
dibuat oleh penulis dapat dilihat bahwasannya jumlah aturan terbanyak terdapat pada
percobaan “Kapal Bisma” dengan jumlah aturan yang di hasilkan sebanyak 17 aturan
dengan confidence mencapai 97% dari perhitungan dari seluruh nilai confidence yang
terbentuk di jumlahkan dibagi dengan jumlah aturan asosiasi yang terbentuk lalu dikali
dengan 100%, dengan nilai aturan asosiasi yang terbentuk sebanyak 17 aturan dan nilai
lift ratio>1. Dan nilai confidence terendah terdapat pada pengujian “Kapal Islani”
dengan nilai confidence 88% dengan nilai aturan asosiasi yang terbentuk hanya 1 aturan
dari nilai lift ratio>1 .
Namun dengan banyak nya aturan yang terbentuk tersebut membuat data yang
dihasilkan sangat menumpuk sehingga tidak efisien. Pada kasus ini penulis
merekomendasikan hasil terbaik yaitu “Kapal Bisma” karena berhasil memberikan
tingkat kepercayaan tertinggi dan juga dapat menghasilkan tingkat kepuasan
penumpang yang tinggi terbukti dengan banyaknya aturan asosiasi yang terbentuk
dengan nilai parameter minimum support sebesar 55% dan minimum confidence sebesar
85% yang dapat menghasilkan 17 aturan dengan lift ratio >1, bahkan dalam beberapa
kombinasi itemset yang terbentuk ada aturan yang mencapai nilai 100% sebagai contoh
“Jika customer membutuhkan toilet, pelampung penumpang maka ia juga membutuhkan
alat keselamatan”.
116
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
BAB VI
PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Berdasarkan rumusan masalah dan penejelasan yang telah peneliti
deskripsikan pada bab sebelumnya, maka peneliti dapat menarik
kesimpulan sebagai berikut:
a. Sistem reservasi berbasis web untuk pemilihan kapal laut telah
berjalan dengan maksimal.
b. Sistem reservasi berbasis web untuk pemilihan kapal laut telah
support dengan tampilan responsive yang memudahkan pengguna
dalam mengaksesnya.
c. Dengan hasil pengolahan data mining ditemukan bahwa hubungan
antar item pada transaksi dapat dihitung dengan menggunakan
Algoritma Apriori. Hasil yang didapat juga dirasa akurat dan sesuai
dengan perhitungan yang diinginkan.
d. Data yang direkomendasikan penulis berdasarkan percobaan yaitu
“Kapal Bisma” dengan nilai minimum support sebesar 55% dan
minimum confidence sebesar 85% dapat menghasilkan 17 aturan
dengan lift ratio >1.
e. Nilai Confidence yang dihasilkan sebesar 97% hasil dari
perhitungan dari seluruh nilai confidence yang terbentuk di
jumlahkan dibagi dengan jumlah aturan asosiasi yang terbentuk
lalu dikali dengan 100%.
6.2 Saran
Penulis menyadari bahwa aplikasi ini masih memiliki beberapa
kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu, ada beberapa hal yang perlu
dipertimbangkan untuk mengembangkan aplikasi ini agar lebih baik, yaitu:
a. Perlu adanya perbaikan aplikasi untuk menyempurnakan dan
mengembangkan lagi aplikasi.
117
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
b. Perawatan juga dilakukan agar sistem dapat dijalankan semaksimal
mungkin dan perlu adanya evaluasi sistem mengenai kekurangan
dari sistem agar lebih jelas dan akurat.
118
118
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
DAFTAR PUSTAKA
Adewole, K.S, dkk. Frequent Pattern and Association Rule Mining from
Inventory Database Using Apriori Algorithm. Computer Science. Nigeria :
University of Ilorin.
Alfannisa Annurullah Fajrin, Algifanri Maulana. (2018). Penerapan Data Mining
Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma FP-Growth
Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor, Vol. 5, No. 1 Bulan
Februari 2018 ISSN : 2406-7857.
Bagir Muhammad, Indah Ayu Yuliani. 2012. Database Introduction. Depok:
CCIT-FTUI.
Berry, M.J.A., (2004). Data Mining Techniques. Jhon Wiley&Sons.
Chengqi, Z. (2002). Association Rule Mining : Models and Algorithms.
Devi Fitrianah dan Ade Hodijah. 2011. Penerapan Algoritma Apriori untuk
memperoleh Association Rule antar Itemset Berdasarkan Periode
Penjualan Dalam Satu Transaksi. Jurnal Program Studi Teknik
Informatika Fakultas Ilmu Komputer. Universitas Mercu Buana Jakarta.
Dewi Listriani, Anif Hanifa SetyaNingrum Dkk. (2016). Penerapan Metode
Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola
Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro), Vol. 9,
No. 2 Bulan Oktober 2016 ISSN : 1979-9160.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (Computer scientist). (2012). Data mining :
concepts and techniques. Elsevier/Morgan Kaufmann.
Han, Jianwei & Micheline Kamber. 2006. Data Mining Concept and Techniques.
United States of America : Elsevier Inc.
Han, J., Pei, J., Yin, Y., & Mao, R. (2004). Mining frequent patterns without
candidate generation: A frequent-pattern tree approach. Data Mining and
Knowledge Discovery, 8(1), 53–87.
Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Data Mining. Yogyakarta : Andi.
Ian H Witten, Eibe Frank and Mark A Hall, Data Mining. 2011. Practical
Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. USA: Elsevier.
Kadir, Abdul, Pemrograman WEB mencakup: HTML, CSS, Javascript & PHP,
Yogyakarta: Andi, 2003.
Kusrini, Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Andi Yogyakarta.
119
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Kusrini dan Andri Koniyo. Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi
Akuntansi dengan Visual Basic dan Microsoft SQL Server. Yogyakarta.
Kusumo, D., Bijaksana, M., & Darmantoro, D. (2016). Data Mining Dengan
Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle. Jurnal Penelitian Dan, 1–5
Listiwan, Tomi. 2013. Pembuatan Prototype Perangkat Lunak Data Mining
berbasis Web untuk Penggalian Kaidah Assosiasi ( Mining Association
Rules) Berdasarkan Algoritma Apriori Menggunakan PHP, Jurnal Program
Studi Pendidikan Matematika, STKIP PGRI Tulungagung .
Lukman Hakim, Renaldy Prabowo (2017. Penggunaan E-Tourism pada
Pemesanan Homestay Desa Cibuntu Kuningan Dengan Algoritma Apriori.
Vol. 14 No. 2. Hal 137-149.
Martin, J. 1991. Rapid Application Development, New York: Macmillan.
Musawarman, 2012. Rapid Application Development with Sharia Compliance.
Depok.
Nurdiyanto, Amin. 2009. Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori.
Skripsi. Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Rosa A. S dan M. Shalahuddin. 2014. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat
Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung.
Saputro, F. C., Anggraini, W.&Mukhlason, A. Pembuatan Dashbord Berbasis
Web Sebagai Sarana Evaluasi Diri Berkala Untuk Persiapan Penilaian
Akreditasi Berdasarkan Standar Badan Akreditasi Nasional Perguruan
Tinggi, Jurnal Teknik ITS Vol. 1.
Tampubolon, Kennedi Dkk. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori
Pada Sistem Persediaan Alat-alat Kesehatan. Jurnal Informasi dan
Teknologi Ilmiah (INTI), Vol. 1, No. 1 Bulan Oktober 2013. ISSN : 2339-
210X.
Yulianti Emma, Indah Ayu Yuliani, Riza Muhammad Nurman. 2012. Software
Engineering. Depok: CCIT-FTUI.
Yulianti Emma. 2012. Sharia Banking Information System Analysis And Design.
Depok : CEP-CCIT FTUI
120
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
LAMPIRAN
Lampiran 1
DATA PENUMPANG KAPAL
Berikut adalah lampiran data penumpang yang berhasil penulis dapatkan dari
pihak Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu pada hari Sabtu,
Tanggal 22 September 2018.
122
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 3
WAWANCARA I
Hari / Tanggal : Sabtu, 22 September 2018
Narasumber : Pak Teguh
Jabatan : Staf Suku Dinas Perhubungan Kab. Adm. Kepulauan Seribu
1. Tanya: Dalam satu hari ada berapa kapal yang berangkat dari Pelabuha Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem dan sebaliknya ?
Jawab: setiap hari nya ada banyak kapal yang berangkat dari Pelabuhan
Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem, untuk jadwal kapal ojek
(tradisonal) milik masyarakat ada 1 kapal jadwal regular dan 2 kapal
cadangan jika banyak penumpang yang berangkat, dan jadwal
keberangkatan kapal ini setiap pukul 08.00 WIB pagi. Untuk jadwal kapal
cepat lebih siang yaitu pukul 10.00 WIB dan 14.00 WIB tergantung cuaca
laut.
2. Tanya: Ada berapa jumlah kapal ojek (tradisional) yang terdaftar di Suku
Dinas Perhubungan untuk rute keberangkatan dari Pelabuhan Pulau Tidung
menuju Pelabuhan Kali Adem dan sebaliknya?
Jawab: Jumlah Kapal Ojek atau Tradisional untuk rute keberangkatan dari
Pelabuhan Pulau Tidung menuju Pelabuhan Kali Adem sebanyak 11 kapal.
3. Tanya: Bagaimana mekanisme penjadwalan kapal ojek (tradisional) ini?
Jawab: Jadwal keberangkatannya untuk kapal ojek ini saling bergantian
berurutan secara terus menerus mengingat jumlah kapal yang ada dan
tercatat di kami sebanyak 11 kapal oleh karenanya penjadwalan kapalpun
bergantian antara kapal si A dan juga si B kecuali kapal itu cateran atau
booking an.
123
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
4. Tanya: Dalam satu kapal ojek tersebut berapa kapasitas atau kuota
penumpang yang tersedia?
Jawab: Untuk kapasitas penumpang disetiap kapal berbeda-beda, misalnya
kapal Islani bisa menampung penumpang kurang lebih 300 orang
didalamnya, dan kapal Hasbi Jaya yang hanya bisa menampung kira-kira
150 orang saja. Jadi kalau untuk kapasitas kapal itu variatif.
124
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 4
WAWANCARA II
Hari / Tanggal : Sabtu, 22 September 2018
Narasumber : cBapak Opik
Jabatan : Pemilik Kapal Transpasific
1. Tanya: Setiap hari apakah kapal bapak berangkat?
Jawab: Kapal saya berangkat tergantung jadwal regular yang ada, dan
tergantung cuaca laut juga karena kondisi alam yang saat ini tidak menentuk
dan ombak dilautan juga cukup tinggi jadi hal itu juga jadi salah satu factor
keberangkatan kapal.
2. Tanya: Berapa kapasitas penumpang yang tersedia di kapal bapak?
Jawab: Kapal saya mampu mengangkut penumpang sampai 250 orang tapi
karena sekarang ada kebijakan manifest dari perhubungan dan di cek sebelum
keberangkatan maka tidak bisa dimasukan full 250 orang tersebut.
3. Tanya: Fasilitas apasaja yang ada di kapal bapak untuk menunjang
penumpang selama perjalanan?
Jawab: Untuk fasilitas dikapal saya umunya pasti ada toilet, kursi
penumpang yang sekarang diwajibkan karena standarisasi dari dishub,
pelampung dan juga alat keselamatan.
125
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 5
WAWANCARA III
Hari / Tanggal : Sabtu, 22 September 2018
Narasumber : cBang Asep Eman Surahman
Jabatan : Warga Pulau
1. Tanya: Bagaimana cara memesan tiket kapal ojek untuk berangkat dari Pulau Tidung ke Kali Adem ataupun sebaliknya?
Jawab: Untuk pemesanan tiket kita harus ke loket tiket langsung beli disana,
kalau di tidung loketnya di dekat pintu masuk, sedangkan untuk di kali adem
pembelian tiket nya di dalam gedung nanti disana ada loket tiket kapal dari
mulai kapal ojek (tradisional) sampai kapal cepat jadi satu dalam gedung
tersebut. Cuma kalau sedang ramai ya siap-siap aja kita antri panjang dan
lama.
Selain itu, saya rasa harus ada informasi papan nama dan juga mungkin
information center untuk menginformasikan keberadaan letak loket tersebut
karena kalau wisatawan yang baru pertama kali ke pulau pasti nya bingung.
2. Tanya: Berapa harga tiket kapal untuk sekali perjalanan?
Jawab: Harga tiket kapal itu Rp 45000 untuk sekali perjalanan.
3. Tanya: Apa saja fasilitas yang tersedia di kapal ojek?
Jawab: Umumnya sih seperti toilet, kursi, pelampung ya seperti itu, cuman
yang jadi masalah terkadang waktu keberangkatan yang lama karena suka
menunggu wisatawan yang telat tentu saja ini tidak baik untuk pelayanan
yang kami terima.
126
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
4. Tanya: Apakah perlu adanya aplikasi pemesanan tiket untuk reservasi tiket
kapal laut ojek (tradisional) ?
Jawab: Menurut saya sangat perlu, karena sekarang kan jaman sudah
canggih dan untuk mempermuah juga biar tidak perlu repot-repot ngantri,
kita beli tiket di aplikasi terus bayarnya juga kalau bisa ditransfer jadi
nantinya di pelabuhan tinggal tunjukan aja bukti pemesanan kita.
127
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Lampiran 6
KODE PROGRAM
<?php
//session_start();
if (!isset($_SESSION['apriori_toko_id'])) {
header("location:index.php?menu=forbidden");
}
include_once "database.php";
include_once "fungsi.php";
include_once "mining.php";
include_once "display_mining.php";
$base =
"https://ojekpulo.000webhostapp.com/RestAPI/JSON/datakapal.php";
$param = array(
'opsi' => 'datakapal',
);
$options = array(
'http' => array(
'header' => "Content-type: application/x-www-form-
urlencoded\r\n",
'method' => 'POST',
'content' => http_build_query($param),
),
);
$context = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($base, false, $context);
128
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
$result = json_decode($result);
?>
<section class="page_head">
<div class="container">
<div class="row">
<div class="col-lg-12 col-md-12 col-sm-12">
<div class="page_title">
<h2>Proses Apriori</h2>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<?php
//object database class
$db_object = new database();
$pesan_error = $pesan_success = "";
if (isset($_GET['pesan_error'])) {
$pesan_error = $_GET['pesan_error'];
}
if (isset($_GET['pesan_success'])) {
$pesan_success = $_GET['pesan_success'];
}
if (isset($_POST['submit'])) {
?>
<div class="super_sub_content">
<div class="container">
<div class="row">
<?php
$can_process = true;
129
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
if (empty($_POST['min_support']) ||
empty($_POST['min_confidence'])) {
$can_process = false;
?>
<script> location.replace("?menu=proses_apriori&pesan_error=Min
Support dan Min Confidence harus diisi");</script>
<?php
}
if(!is_numeric($_POST['min_support']) ||
!is_numeric($_POST['min_confidence'])){
$can_process = false;
?>
<script> location.replace("?menu=proses_apriori&pesan_error=Min
Support dan Min Confidence harus diisi angka");</script>
<?php
}
// 01/09/2016 - 30/09/2016
if($can_process){
$nokal = $_POST['nokal'];
$tgl = explode(" - ", $_POST['range_tanggal']);
$start = format_date($tgl[0]);
$end = format_date($tgl[1]);
if(isset($_POST['id_process'])){
$id_process = $_POST['id_process'];
//delete hitungan untuk id_process
reset_hitungan($db_object, $id_process);
//update log process
$field = array(
"nomorkapal"=>$nokal,
130
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
"start_date"=>$start,
"end_date"=>$end,
"min_support"=>$_POST['min_support'],
"min_confidence"=>$_POST['min_confidence']
);
$where = array(
"id"=>$id_process
);
$query = $db_object->update_record("process_log", $field,
$where);
}
else{
//insert log process
$field_value = array(
"nomorkapal"=>$nokal,
"start_date"=>$start,
"end_date"=>$end,
"min_support"=>$_POST['min_support'],
"min_confidence"=>$_POST['min_confidence']
);
$query = $db_object->insert_record("process_log", $field_value);
$id_process = $db_object->db_insert_id();
}
//show form for update
?>
<form method="post" action="">
<div class="row">
<div class="col-lg-6 " >
<div class="form-group">
<label>Min Support: </label>
<input name="min_support" type="text"
value="<?php echo $_POST['min_support']; ?>"
131
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
class="form-control" placeholder="Min Support">
</div>
<div class="form-group">
<label>Min Confidence: </label>
<input name="min_confidence" type="text"
value="<?php echo $_POST['min_confidence']; ?>"
class="form-control" placeholder="Min Confidence">
</div>
<input type="hidden" name="id_process" value="<?php echo
$id_process; ?>">
<div class="form-group">
<input name="submit" type="submit" value="Proses"
class="btn btn-success">
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 " >
<!-- Date range -->
<div class="form-group">
<label>Tanggal: </label>
<div class="input-group">
<div class="input-group-addon">
<i class="fa fa-calendar"></i>
</div>
<input type="hidden" class="form-control pull-right"
name="range_tanggal"
id="reservation" required="" placeholder="Date
range"
value="<?php echo $_POST['range_tanggal']; ?>">
</div><!-- /.input group -->
</div><!-- /.form group -->
</div>
</div>
</form>
132
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
<?php
echo "Min Support Absolut: " . $_POST['min_support'];
echo "<br>";
echo "Min Confidence: " . $_POST['min_confidence'];
echo "<br>";
echo "Start Date: " . $_POST['range_tanggal'];
echo "<br>";
//get transaksi data to array variable
/*
* oret-oretan
$sql_trans = "SELECT * FROM transaksi
WHERE transaction_date BETWEEN '$start' AND '$end' ";
$result_trans = $db_object->db_query($sql_trans);
$dataTransaksi = $item_list = array();
$jumlah_transaksi = $db_object->db_num_rows($result_trans);
$min_support_relative = ($min_support/$jumlah_transaksi)*100;
$x=0;
while($myrow = $db_object->db_fetch_array($result_trans)){
$dataTransaksi[$x]['tanggal'] = $myrow['transaction_date'];
$dataTransaksi[$x]['produk'] = $myrow['produk'].",";
$dataTransaksi[$x]['id'] = $myrow['id'];
$produk = explode(",", $myrow['produk']);
$produk = str_replace(" ,", ",", $produk);
$produk = str_replace(" ,", ",", $produk);
$produk = str_replace(" ,", ",", $produk);
$produk = str_replace(" ,", ",", $produk);
$produk = str_replace(", ", ",", $produk);
$produk = str_replace(", ", ",", $produk);
$produk = str_replace(", ", ",", $produk);
133
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
$produk = str_replace(", ", ",", $produk);
//all items
foreach ($produk as $key => $value_produk) {
//if(!in_array($value_produk, $item_list)){
if(!in_array(strtoupper($value_produk), array_map('strtoupper',
$item_list))){
if(!empty($value_produk)){
$item_list[] = $value_produk;
}
}
}
$x++;
}
$sql_trans = "SELECT * FROM itemset2 ";
$result_trans = $db_object->db_query($sql_trans);
while($myrow = $db_object->db_fetch_array($result_trans)){
if($myrow['atribut1']=='bendera cair coklat botol'
&& $myrow['atribut2']=='cair coklat kotak'){
$aaaaa="jjjjj";
}
$jumlahItemset2[] = jumlah_itemset2($dataTransaksi,
$myrow['atribut1'], $myrow['atribut2']);
}
echo "aaa";
*/
$result = mining_process($db_object, $_POST['nokal'],
$_POST['min_support'], $_POST['min_confidence'],
$start, $end, $id_process);
134
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
if ($result) {
display_success("Proses mining selesai");
} else {
display_error("Gagal mendapatkan aturan asosiasi");
}
display_process_hasil_mining($db_object, $id_process);
}
?>
</div>
</div>
</div>
<?php
}
else {
$where = "ga gal";
if(isset($_POST['range_tanggal'])){
$nokal = $_POST['nokal'];
$tgl = explode(" - ", $_POST['range_tanggal']);
$start = format_date($tgl[0]);
$end = format_date($tgl[1]);
$where = " WHERE nomorkapal = '$nokal' AND transaction_date "
. " BETWEEN '$start' AND '$end'";
}
$sql = "SELECT
*
FROM
transaksi ".$where;
$query = $db_object->db_query($sql);
$jumlah = $db_object->db_num_rows($query);
135
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
?>
<div class="super_sub_content">
<div class="container">
<div class="row">
<form method="post" action="">
<div class="row">
<div class="col-lg-6 " >
<div class="form-group">
<input name="min_support" type="text" class="form-control"
placeholder="Min Support">
</div>
<div class="form-group">
<input name="min_confidence" type="text" class="form-
control" placeholder="Min Confidence">
</div>
<div class="form-group">
<input name="submit" type="submit" value="Proses"
class="btn btn-success">
</div>
</div>
<div class="col-lg-6 " >
<div class="form-group">
<div class="input-group">
<div class="input-group-addon">
<i class="fa fa-calendar"></i>
</div>
<select class="form-control pull-right" name="nokal"
required>
<?php
foreach($result->data as $isi)
{
?>
136
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
<option <?php if($_POST['nokal'] == $isi-
>nomor_kapal) echo "selected";?> value="<?php echo $isi-
>nomor_kapal;?>"><?php echo $isi->nomor_kapal." - ".$isi-
>nama_kapal;?></option>
<?php
}
?>
</select>
</div><!-- /.input group -->
</div>
<!-- Date range -->
<div class="form-group">
<div class="input-group">
<div class="input-group-addon">
<i class="fa fa-calendar"></i>
</div>
<input type="text" class="form-control pull-right"
name="range_tanggal"
id="reservation" required="" placeholder="Date range"
value="<?php echo $_POST['range_tanggal']; ?>">
</div><!-- /.input group -->
</div><!-- /.form group -->
<div class="form-group">
<input name="search_display" type="submit" value="Search"
class="btn btn-default">
</div>
</div>
</div>
</form>
<?php
if (!empty($pesan_error)) {
137
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
display_error($pesan_error);
}
if (!empty($pesan_success)) {
display_success($pesan_success);
}
echo "Jumlah data: " . $jumlah . "<br>";
if ($jumlah == 0) {
echo "Data kosong...";
}
else {
?>
<table class='table table-bordered table-striped table-hover'>
<tr>
<th>No</th>
<th>Nomor Kapal</th>
<th>Tanggal</th>
<th>Item</th>
</tr>
<?php
$no = 1;
while ($row = $db_object->db_fetch_array($query)) {
echo "<tr>";
echo "<td>" . $no . "</td>";
echo "<td>" . $row['nomorkapal'] . "</td>";
echo "<td>" . $row['transaction_date'] . "</td>";
echo "<td>" . $row['produk'] . "</td>";
echo "</tr>";
$no++;
}
?>
</table>
138
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
<?php
}
?>
</div>
</div>
</div>
<?php
}
?>