Implementasi Topsis Pada Sistem Rekomendasi Tempat Latihan Bela Diri Di Kota Malang Berbasis Lokasi

Paypas, Ade Armawi (2019) Implementasi Topsis Pada Sistem Rekomendasi Tempat Latihan Bela Diri Di Kota Malang Berbasis Lokasi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Terdapat berbagai macam jenis aliran beladiri yang ada di dunia, diantaranya yaitu silat yang berasal dari Indonesia, kung fu yang berasal dari china, dan karate yang berasal dari jepang. Karena banyaknya jenis beladiri tersebut, dengan semakin berkembangnya zaman, maka semakin banyak juga tempat latihan beladiri yang tersebar di seluruh dunia. Namun dengan banyaknya tempat beladiri tersebut, terkadang orang tidak tahu manakah yang lebih baik. Dengan aplikasi ini, pengguna bisa mendapatkan rekomendasi tempat latihan beladiri berdasarkan lokasi berbasis GPS. Sistem rekomendasi tempat latihan beladiri ini dirancang dengan menggunakan metode TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dengan kriteria data berupa jarak antara pengguna dengan tempat latihan, biaya pelatihan dalam 1 bulan, dan jumlah waktu latihan dalam 1 minggu, dan diimplementasikan pada platform android. Hasil dari pengujian blackbox ini didapatkan hasil bahwa 100% dari fungsionalitas sudah valid. Pengujian lainnya yang dilakukan yaitu pengujian validasi algoritma, dimana pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil keluaran sistem dengan perhitungan manual. Hasil dari perhitungan sistem dan perhitungan manual adalah 100% sama, dan pengujian rank consistency, dimana pengujian dilakukan untuk mengetahui konsistensi dari hasil rekomendasi ketika jumlah kriteria ditambah atau dikurangi. Hasil pengujian rank consistency menunjukkan hasil ranking tetap konsisten saat kriteria ditambah, dan akan berubah ketika jumlah kriteria dikurangi.

English Abstract

There are various types of martial arts that exist in the world, including silat from Indonesia, kung fu from China, and karate from Japan. Because of the many types of martial arts, with the growing age, more and more martial arts training centers are scattered throughout the world. But with so many martial arts places, sometimes people don't know which is better. With this application, users can get recommendations for martial arts training sites based on GPS-based locations. The recommendation system for the martial arts training site was designed using the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method with data criteria in the form of distance between users and training sites, training costs in 1 month, and number of training times in 1 week, and implemented in Android platform. The results of this blackbox test show that 100% of the functionality is valid. Other tests carried out are testing the validation of algorithms, where testing is done by comparing the results of the system with manual calculations. The results of system calculations and manual calculations are 100% the same, and rank consistency testing, where testing is carried out to determine the consistency of the recommendations when the number of criteria is added or reduced. The rank consistency test results show that the ranking results are consistent when the criteria are added, and will change when the number of criteria is reduced.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FILKOM/2019/25/051902195
Uncontrolled Keywords: sistem pendukung keputusan, beladiri, topsis, rank consistency-decision support system, martial arts, topsis, rank consistency
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.4 Systems programming and programs > 005.43 Systems programs > 005.437 User interfaces > 005.437 682 User interfaces (Programs for specific operating sytems)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: soegeng sugeng
Date Deposited: 24 Aug 2020 06:45
Last Modified: 19 Oct 2021 09:26
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/168857
[thumbnail of Ade Armawi Paypas.pdf]
Preview
Text
Ade Armawi Paypas.pdf

Download (11MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item