dinamikarepository.dinamika.ac.id/1223/8/bab_iv.pdf · bab iv . implementasi dan evaluasi . 4.1...
Post on 08-Jul-2020
2 Views
Preview:
TRANSCRIPT
BAB IV
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
4.1 Implementasi Sistem
Tahap ini merupakan pembuatan perangkat lunak yang disesuaikan dengan
rancangan atau desain sistem yang telah dibuat. Aplikasi yang dibuat akan
diterapkan berdasarkan kebutuhan. Sebelum dapat menggunakan sistem
pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk
promosi paket wisata ini, ada beberapa kebutuhan sistem yang harus terpenuhi
agar dapat mengakses sistem dengan baik. Beberapa kebutuhan minimal tersebut
yaitu:
4.1.1 Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras adalah komponen fisik peralatan yang membentuk
sistem komputer, serta peralatan lain yang mendukung komputer dalam
menjalankan tugasnya. Sifat umum dari perangkat keras adalah dapat dilihat dan
dipegang bentuk fisiknya. Adapun perangkat keras yang dibutuhkan untuk
menjalankan aplikasi ini yaitu:
a. Processor Dual Core 2.0 GHz atau yang lebih tinggi.
b. Memory (RAM) 1 GB atau yang lebih tinggi.
c. Harddisk 5 Gb atau lebih
d. Printer, mouse, dan keyboard
e. Monitor dengan resolusi minimal 1024 x 768
107
108
4.1.2 Kebutuhan Perangkat Lunak
Perangkat lunak merupakan kebalikan dari perangkat keras dimana
fisiknya adalah mempunyai bentuk fisik yang tidak dapat dipegang. Adapun
perangkat lunak yang dibutuhkan dan telah di uji cobakan yaitu:
1. Sistem operasi menggunakan Microsoft Windows XP Professional Service
Pack minimal 3.
2. .Net Framework Component minimal versi 3.0.
3. Microsoft SQL Server 2005 Express Edition.
4. Microsoft Office Excel minimal versi 2003.
5. Jaringan Internet.
4.1.3 Instalasi Program dan Pengaturan Sistem
Pengembangan aplikasi sistem pengelompokan pelanggan potensial
menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata membutuhkan
perangkat lunak yang telah terinstalasi, adapun tahapan-tahapan instalasi dan
pengaturan sistem adalah:
a. Install sistem operasi Microsoft Windows XP Professional.
b. Install .Net Framework Component.
c. Install aplikasi database Microsoft SQL Server 2005 Express Edition lalu
attach database SPPotensialBSM.
d. Install Microsoft Office Excel 2007
e. Sambungkan jaringan konputer ke internet.
f. Instal aplikasi sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan
metode k-means untuk promosi paket wisata.
109
4.2 Evaluasi Sistem
Evaluasi sistem bertujuan untuk memastikan bahwa aplikasi telah dibuat
dengan benar sesuai dengan kebutuhan atau tujuan yang diharapkan. Tahapan ini
terbagi menjadi tiga yaitu evaluasi hasil uji coba sistem, uji coba perhitungan
sistem dan analisa hasil uji coba. Evaluasi hasil uji coba dilakukan untuk menguji
kembali semua tahapan yang sudah dilakukan selama pengujian berlangsung, uji
coba perhitungan sistem dilakukan untuk menguji perhitungan dengan metode k-
means dan analisa hasil uji coba sistem bertujuan untuk menarik kesimpulan
terhadap hasil-hasil uji coba yang dilakukan terhadap sistem.
4.2.1 Evaluasi Hasil Uji Coba Sistem
Untuk memastikan bahwa sistem telah dibuat sesuai dengan kebutuhan
atau tujuan yang diharapkan maka dilakukan beberapa uji coba. Uji coba ini
bertujuan untuk mengecek apakah semua fitur yang ada dalam aplikasi telah
berjalan sesuai dengan fungsinya.
A. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Login
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada Tabel 4.1. Proses login
dilakukan dengan cara menginputkan nama pengguna dan kata sandi. Test case
login yang digunakan terlihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.1. Data Uji Coba Pengguna Nama Field Data 1 Data 2 Data 3 Data 4
Nama Pengguna hendra man test
Kata Sandi hendra man test manajer
110
Tabel 4.2. test case login Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
1
Deskripsi nama pengguna dan kata sandi yang valid
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba pengguna
Form login tertutup dan menu muncul sesuai dengan bagian nama pengguna.
1.Sukses 2. Menu Terlihat 3. Gambar 4.1, 4.2
2
Deskripsi nama pengguna kurang karakter dan kata sandi yang valid
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba pengguna
Form login mengeluarkan message box "Kata Sandi minimal 4 karakter"
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.3
3
Deskripsi nama pengguna dan kata sandi yang tidak adadi dalam database
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba pengguna
Form login mengeluarkan message box "Akses Ditolak”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.4
4
Deskripsi nama pengguna kosong dan kata sandi yang valid
Memasukan data 4 dari tabel data uji coba pengguna
Form login mengeluarkan message box "Nama Pengguna harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.5
Gambar 4.1 Form Login
111
Gambar 4.2 Form Utama Admin
Gambar 4.3 Pesan Kata Sandi Minimal 4 Karakter
Gambar 4.4 Pesan Akses Ditolak
112
Gambar 4.5 Pesan Nama Pengguna Harus Diisi
B. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Pelanggan
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.3. Proses
manipulasi data pelanggan adalah proses penyimpanan untuk data pelanggan baru,
perubahan data pelanggan yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan
proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Pelanggan,
pengguna harus masuk ke form Pelanggan dengan memilih menu Pelanggan di
menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS
DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Untuk test case data pelanggan dapat
dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.3. Data Uji Coba Pelanggan Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Pelanggan Hideki Oshima C. A. J. van Eijktest
Alamat Pelanggan
4-2-16 Osaki, Shinagawa-ku Tokyo 141-8602
2029 Huntington Ave VA
EH7.25 T. U. Eindhoven NL - 5600 MB EINDHOVEN The Netherlands
113
Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Kota Pelanggan Tokyo Alexandria Eindhoven
Negara Pelanggan Jepang Amerika Serikat Belanda
Telepon Pelanggan
81-3 5487 3311 703-960-3170 31 40 ADDS
Ponsel Pelanggan
81-3- 3207 8085 703-597-1170 31 40 46 45 27
Email Pelanggan auxin@ris.ac.jp Derex.griffin@ang.dfimil C.A.J.v.Eijk@ele.tue.nl
Tabel 4.4. Test Case Data Pelanggan Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
5
Menambah data baru ke tabel pelanggan dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”
Form Data Pelanggan tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Pelanggan bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.6, 4.7
6
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama pelanggan
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba pelanggan dengan mengosongkan nama pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”
Form Data Pelanggan mengeluarkan pesan “Nama Pelanggan harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.8
114
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
7
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba pelanggan pada form Data Pelanggan lalu menekan tombol “SIMPAN”
Form Data Pelanggan tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
8 Menyimpan perubahan data
Data Pelanggan yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Pelanggan tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview pada form Pelanggan terseleksi.
1.Sukses
9
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data Pelanggan yang terpilih yang dirubah atau Data Pelanggan baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data Pelanggan akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan
1.Sukses
115
Gambar 4.6 Form Data Pelanggan
Gambar 4.7 Data Pelanggan Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.8 Pesan Nama Pelanggan Harus Diisi
116
C. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Hotel
1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Hotel
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.5. Proses
manipulasi data hotel adalah proses penyimpanan untuk data hotel baru,
perubahan data hotel yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses
penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Hotel, pengguna
harus masuk ke form Hotel dengan memilih menu Hotel di menu utama, di
dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH
DATA”, “EXPORT”. Unntuk test case data hotel dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.5. Data Uji Coba Hotel Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Hotel Amanusa Aston Bali Beach
Resort
Alamat Hotel
PO Box 33, Nusa Dua 80363, Bali, Indonesia
Jl. Padma Utara, Legian Kuta, Bali
JL. Pratama No. 68X, Tanjung Benoa Nusa Dua 80363 B a l i - I n d o n e s i a
Kota Hotel Badung Badung Badung
Telepon Hotel 0361-772333 62361-3615152 62361-asdasda
Fax Hotel 0361-772335 62361-763909 62361-*&*^%^
Email Hotel amanusa@amanresorts.com info@adikasari.com Aston bali
117
Tabel 4.6. Test Case Data Hotel Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
10
Menambah data baru ke tabel hotel dengan data lengkap
(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 1 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Hotel tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Hotel bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.9, 4.10
11
Menambah data baru ke tabel hotel dengan data lengkap tapi data kamar kosong
(Data kamar kosong) memasukan data 1 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Hotel akan mengeluarkan pesan “Data kamar masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.11
12
Menambah data baru ke tabel hotel dengan nama hotel kosong
(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 2 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Nama Hotel harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.12
13
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Hotel tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
14
Menguji respon program dengan isian email yang tidak sesuai.
(Asumsi data kamar sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba hotel lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.13
118
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
15
Menguji respon program dengan menekan “Hapus” dan “Ubah” saat data kamar belum terseleksi.
tekan “Hapus” atau “Ubah”
Form Data Hotel mengeluarkan pesan “Pilih data kamar terlebih dahulu!”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.14
16 Menyimpan perubahan data
Data Hotel yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Hotel tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Hotel berubah dan terseleksi.
1.Sukses
Gambar 4.9 Form Data Hotel
Gambar 4.10 Data Hotel Bertambah dan Terseleksi
119
Gambar 4.11 Pesan Data Kamar Masih Kosong
Gambar 4.12 Pesan Nama Hotel Harus Diisi
Gambar 4.13 Pesan Email Harus Diisi
Gambar 4.14 Pesan Pilih Data Terlebih Dahulu
120
2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Kamar
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.7. Data kamar
merupakan tabel detail dari data hotel dan proses manipulasi data kamar adalah
proses penyimpanan untuk data kamar baru, perubahan data kamar yang telah
disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data.
Untuk mengakses form Data Kamar, pengguna harus masuk ke form Data Hotel
dengan memilih tombol “Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data kamar
dapat dilihat pada Tabel 4.8.
Tabel 4.7. Data Uji Coba Kamar Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Kamar Deluxe Suite
Harga Kamar 2000000 1500000 15asd
Tabel 4.8. Test Case Data Kamar Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
17
Menambah data baru ke tabel kamar dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba kamar lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kamar tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Hotel bertambah dan terseleksi.
1. Sukses 2. Gambar 4.15, 4.16
18
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama kamar
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba kamar lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kamar akan mengeluarkan pesan “Nama Kamar harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.17
121
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
19
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba kamar lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kamar tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
20 Menyimpan perubahan data
Data Kamar yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kamar tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Hotel berubah dan terseleksi.
1.Sukses
21
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data Kamar yang terpilih yang dirubah atau Data Kamar baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data Kamar akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan.
1.Sukses
Gambar 4.15 Form Data Kamar
122
Gambar 4.16 Data Kamar Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.17 Pesan Nama Kamar Harus Diisi
D. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Transport
1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Transport
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.9. Proses
manipulasi data transport adalah proses penyimpanan untuk data transport baru,
perubahan data transport yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan
proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Transport,
pengguna harus masuk ke form Transport dengan memilih menu Transport di
menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS
DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan mengetahui dan
menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data
Transport. Untuk test case data transport dapat dilihat pada Tabel 4.10.
123
Tabel 4.9. Data Uji Coba Transport Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Transport Ade Rent Car Bali Car Rental
Alamat Transport
Tukad Batanghari Street IX/ 2 Renon, Denpasar, Bali, Indonesia
Jln. Sedap Malam III Gg. Ratna No. 14 Denpasar
Jl. Pantai Balangan Block C2/11 Ungasan, Kuta Selatan - Bali 80364, Indonesia
Kota Transport Denpasar Denpasar Badung
Telepon Transport 62 361 242619 62 361 8005662 62 81 23842670
Fax Transport 62 361 242619 62 361 8005662 62361-asd
Email Transport aderentcarbali@yahoo.com info@adikasari.com Bali Car Rental
Tabel 4.10. Test Case Data Transport Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
22
Menambah data baru ke tabel transport dengan data lengkap
(Asumsi data kendaraan sudah terisi), memasukan data 1 dari tabel data uji coba transport lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Transport tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Transport bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.18, 4.19
23
Menambah data baru ke tabel transport dengan data lengkap tapi data kendaraan kosong
(Data kendaraan kosong) memasukan data 1 dari tabel data uji coba transport lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Transport akan mengeluarkan pesan “Data kendaraan masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.20
124
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan Output Sistem
24
Menambah data baru ke tabel transport dengan nama transport kosong
(Asumsi data kendaraan sudah terisi), memasukan data 2 dari tabel data uji coba transport lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Transport mengeluarkan pesan “Nama Transport harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.21
25
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
(Asumsi data kendaraan sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba transport lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Transport tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
26
Menguji respon program dengan isian email yang tidak sesuai.
(Asumsi data kendaraan sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba transport lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Transport mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.22
Gambar 4.18 Form Data Transport
125
Gambar 4.19 Data Transport Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.20 Pesan Data Kendaraan Masih Kosong
Gambar 4.21 Pesan Nama Transport Harus Diisi
Gambar 4.22 Pesan Email Tidak Sesuai
126
2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Kendaraan
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.11. Data
kendaraan merupakan tabel detail dari data transport dan proses manipulasi data
kendaraan adalah proses penyimpanan untuk data kendaraan baru, perubahan data
kendaraan yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses
penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Kendaraan,
pengguna harus masuk ke form Data Transport dengan memilih tombol
“Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data kendaraan dapat dilihat pada
Tabel 4.12.
Tabel 4.11. Data Uji Coba Kendaraan Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Jenis Kendaraan MPV MPV MPV Nama Kendaraan Daihatsu Xenia Toyota Avanza Kapasitas Kendaraan 6 6 a Harga Kendaraan 300000 275000 150asd
Tabel 4.12. Test Case Data Kendaraan Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
27
Menambah data baru ke tabel kendaraan dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba kendaraan lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kendaraan tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Transport bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.23, 4.24
127
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
28
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama kendaraan
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba kendaraan lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kendaraan akan mengeluarkan pesan “Nama Kendaraan harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.25
29
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba kendaraan lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kendaraan tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
30 Menyimpan perubahan data
Data Kendaraan yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Kendaraan tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Transport berubah dan terseleksi.
1.Sukses
31
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data Kendaraan yang terpilih yang dirubah atau Data Kendaraan baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data Kendaraan akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan.
1.Sukses
128
Gambar 4.23 Form Data Kendaraan
Gambar 4.24 Data Kendaraan Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.25 Pesan Nama Kendaran harus Diisi
129
E. Evaluasi Hasil Uji Coba Fitur Restoran
1. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Restoran
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.13. Proses
manipulasi data restoran adalah proses penyimpanan untuk data restoran baru,
perubahan data restoran yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan
proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form Data Restoran,
pengguna harus masuk ke form Restoran dengan memilih menu Restoran di menu
utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”,
“UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan
keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data Restoran.
Untuk test case data restoran dapat dilihat pada Tabel 4.14.
Tabel 4.13. Data Uji Coba Restoran Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Restoran Antique Feyloon Restaurant
Alamat Restoran
Jl. Diana Pura - Abimanyu arcade 7 Seminyak - Kuta -Bali - Indonesia
Jl. Bypass Ngurah Rai 102xx,Sanur,BALI
Jl. Pantai Balangan Block C2/11 Ungasan, Kuta Selatan - Bali 80364, Indonesia
Kota Restoran Badung Denpasar Badung
Telepon Restoran 0361-730907 0361 286 818 0361-766308
Fax Restoran 0361-485501 0361 287 588 0361-asd
Email Restoran
antiquebali@ dps.centrin.net.id info@ayodya.com Feyloon Restaurant
130
Tabel 4.14. Test Case Data Restoran Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
32
Menambah data baru ke tabel restoran dengan data lengkap
(Asumsi data menu sudah terisi), memasukan data 1 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Restoran tertutup, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Restoran bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.26, 4.27
33
Menambah data baru ke tabel restoran dengan data lengkap tapi data menu kosong
(Data menu kosong) memasukan data 1 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Restoran akan mengeluarkan pesan “Data menu masih kosong, apakah anda yakin untuk keluar?”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.28
34
Menambah data baru ke tabel restoran dengan nama restoran kosong
(Asumsi data menu sudah terisi), memasukan data 2 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Restoran mengeluarkan pesan “Nama restoran harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.29
35
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
(Asumsi data menu sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Restoran tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
36
Menguji respon program dengan isian email yang tidak sesuai.
(Asumsi data menu sudah terisi), memasukan data 3 dari tabel data uji coba restoran lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Restoran mengeluarkan pesan “Email tidak sesuai”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.30
131
Gambar 4.26 Form Data Restoran
Gambar 4.27 Data Restoran Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.28 Pesan Data Menu Masih Kosong
132
Gambar 4.29 Pesan Nama Restoran Harus Diisi
Gambar 4.30 Pesan Email Tidak Sesuai
2. Evaluasi Hasil Manipulasi Data Menu
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.15. Data menu
merupakan tabel detail dari data restoran dan proses manipulasi data menu adalah
proses penyimpanan untuk data menu baru, perubahan data menu yang telah
133
disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data.
Untuk mengakses form Data Menu, pengguna harus masuk ke form Data Restoran
dengan memilih tombol “Tambah”, “Hapus”, “Ubah”. Untuk test case data menu
dapat dilihat pada Tabel 4.16.
Tabel 4.15. Data Uji Coba Menu Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Menu Menu A Menu B
Harga Menu 125000 110000 150asd
Isi Menu
Berbeque Meat 5 Combination"Feyloon Style Double Boiled Chicken with Coconut Steamed Braised Garoupa Deep Fried Solf Sheel
Jelly Fish with Marinated Slice Pork Shank Seasonal Soup" feyloon Style" Hot Plate Garoupa Stir Fried Soft with Shell Crab
Seasonal Soup "Feyloon Style" Hot Plate Garoupa Stir Fried Soft with Shell Crab with Salted Egg yolk Stir Fried clams
Tabel 4.16. Test Case Data Menu
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
37
Menambah data baru ke tabel menu dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba menu lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Menu tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Restoran bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.31, 4.32
38
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama menu
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba menu lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Menu akan mengeluarkan pesan “Nama menu harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.33
134
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
39
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba menu lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Menu tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
40 Menyimpan perubahan data
Data menu yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Menu tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Data Restoran berubah dan terseleksi.
1.Sukses
41
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data menu yang terpilih yang dirubah atau Data menu baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data menu akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan.
1.Sukses
Gambar 4.31 Form Data Menu
135
Gambar 4.32 Data Menu Bertambah dan terseleksi
Gambar 4.33 Pesan Nama Menu Harus Diisi
F. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Objek Wisata
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.17. Proses
manipulasi data objek wisata adalah proses penyimpanan untuk data objek wisata
baru, perubahan data objek wisata yang telah disimpan sebelumnya, dan
membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Untuk mengakses form
Data Objek Wisata, pengguna harus masuk ke form Objek Wisata dengan memilih
menu Objek Wisata di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH
DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”. Proses ini bertujuan
mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada dalam
desain Form Data Objek Wisata. Untuk test case data objek wisata dapat dilihat
pada Tabel 4.18.
136
Tabel 4.17. Data Uji Coba Objek Wisata Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Objek Wisata
Bali Butterfly Park Pura Besakih Paintball Bali
Alamat Objek Wisata
Jalan Batukaru, Sandan Wanasari, Tabanan-Bali 80351
Jl. Karang Putih No. 1 Br. Jaba Pura, Ds. Kutuh Kec. Kuta Selatan, Badung-Bali 80364
Kota Objek Wisata Tabanan Karangasem Badung
Telepon Objek Wisata
62361-8940594 - 62361-7703asd
Fax Objek Wisata 62361-8940594 - 62361-770310
Email Objek Wisata
balibutterflyzoo @gmail.com - -
Keterangan Objek Wisata
Open Everyday 8am-5pm -
Complete Package Includes your playing gears.
Harga Objek Wisata
20000 - 550000
137
Tabel 4.18. Test Case Objek Wisata Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
42
Menambah data baru ke tabel objek wisata dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba objek wisata lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Objek Wisata tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Objek Wisata bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.34, 4.35
43
Menguji respon program dengan menghindari isian data alamat objek wisata
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba objek wisata lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Objek Wisata mengeluarkan pesan “Alamat objek wisata harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.36
44
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba objek wisata lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Objek Wisata tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
45 Menyimpan perubahan data
Data objek wisata yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Objek Wisata tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview pada form Objek Wisata terseleksi.
1.Sukses
46
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data objek wisata yang terpilih yang dirubah atau Data objek wisata baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data Objek Wisata akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan
1.Sukses
138
Gambar 4.34 Form Data Objek Wisata
Gambar 4.35 Data Objek Wisata Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.36 Pesan Alamat Objek Wisata Harus Diisi
139
G. Evaluasi Hasil Uji Coba Manipulasi Data Paket Wisata
Proses manipulasi data paket wisata adalah proses penyimpanan untuk
data paket wisata baru, perubahan data paket wisata yang telah disimpan
sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan dan perubahan data. Tabel
paket wisata mempunyai tabel detail menu pilihan, kamar pilihan, dan objek
wisata pilihan. Oleh karena itu, proses manipulasi data paket wisata juga termasuk
penyimpanan data menu pilihan baru, kamar pilihan baru dan objek wisata pilihan
baru, serta penghapusan data pada tabel-tabel detail tersebut. Untuk mengakses
form Data Paket Wisata, pengguna harus masuk ke form Paket Wisata dengan
memilih menu Paket Wisata di menu utama, di dalamnya terdapat tombol
“TAMBAH DATA”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”, “EXPORT”,
“CHART”. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari
obyek-obyek yang ada dalam desain Form Data Paket Wisata. Untuk data uji coba
paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.19, data uji coba menu pilihan dapat
dilihat pada Tabel 4.20, data uji coba kamar pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.21,
data uji coba objek wisata pilihan dapat dilihat pada Tabel 4.22 dan untuk test
case data paket wisata, menu pilihan, kamar pilihan dan objek wisata pilihan
dapat dilihat pada Tabel 4.23.
Tabel 4.19. Data Uji Coba Paket Wisata Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Nama Paket Wisata
Ahimsa Karangasem 3D/2N Aneka Singaraja
2D/1N
Nama Hotel The Ahimsa Amanusa Aneka Lovina Villas and Spa
Nama Transport Barata Travel Bayu Gede Wisata
Car Rent Bali Car Rental
140
Nama Field Data 1 Data 2 Data 3 Nama Kendaraaan Daihatsu Xenia Suzuki Karimun Toyota Avanza
Jumlah Hari 3 2 2
Paket untuk ber 2 2 asd
Tabel 4.20. Data Uji Coba Menu Pilihan Nama Field Data 1 Data 2
Nama Restoran Bali Café 21 Ulam Segara Lovina
Menu Package BSM A Ulam
Tabel 4.21. Data Uji Coba Kamar Pilihan Nama Field Data 1 Data 2
Nama Hotel The Ahimsa Ayodya Resort
Nama Kamar One Bedroom Deluxe
Tabel 4.22. Data Uji Coba Objek Wisata Pilihan Nama Field Data 1 Data 2
Nama Objek Wisata Pantai Candidasa Gitgit Waterfall
Tabel 4.23. Test Case Data Paket Wisata Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
47
Menambah data baru ke tabel paket wisata dengan data lengkap
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, data 1 dari tabel data uji coba menu pilihan, data 1 dari tabel data uji coba kamar pilihan, data 1 dari tabel data uji coba objek wisata pilihan lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Paket Wisata tertutup lalu data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview pada form Paket Wisata bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.37, 4.38
141
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
48
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama paket wisata
Memasukan data 2 dari tabel data uji coba paket wisata lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Nama paket wisata harus diisi”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.39
49
Menguji respon program dengan isian data yang tidak sesuai tipe data.
Memasukan data 3 dari tabel data uji coba paket wisata lalu tekan “SIMPAN”
Form Data Paket Wisata tidak akan merespon masukan dari keyboard jika data angka dimasukan data huruf.
1.Sukses
50 Menyimpan perubahan data
Data paket wisata yang terpilih dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Form Data PaketWisata tertutup lalu data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview pada form Paket Wisata terseleksi.
1.Sukses
51
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Data paket wisata yang terpilih yang dirubah atau Data paket wisata baru telah terisi, lalu tekan “BATAL”
Form Data Paket Wisata akan tertutup, data yang sudah dirubah atau di tambahkan tidak akan mengalami perubahan atau penambahan
1.Sukses
52
Menguji respon program dengan isian data menu pilihan sama.
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, memasukkan data 2 dari tabel data uji coba menu pilihan sebanyak dua kali
Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih menu lainnya”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.40
142
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
53
Menguji respon program dengan isian data kamar pilihan sama.
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, memasukkan data 2 dari tabel data uji coba kamar pilihan sebanyak dua kali
Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih kamar lainnya”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.41
54
Menguji respon program dengan isian data objek wisata pilihan sama.
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, memasukkan data 2 dari tabel data uji coba objek wisata pilihan sebanyak dua kali
Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data sudah ada, silahkan memilih objek wisata lainnya”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.42
55
Menguji respon program dengan isian data menu pilihan kosong atau data kamar pilihan kosong atau data objek wisata pilihan kosong
Memasukan data 1 dari tabel data uji coba paket wisata, dan mengosongkan data menu pilihan atau data kamar pilihan atau data objek wisata pilihan lalu tekan “SIMPAN” dan “KELUAR”
Form Data Paket Wisata mengeluarkan pesan “Data pilihan menu atau objek wisata atau kamar masih kosong, Jika keluar maka paket data wisata ini akan terhapus. Apakah anda yakin untuk keluar”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.43
143
Gambar 4.37 Form Paket Wisata
Gambar 4.38 Data Paket Wisata Bertambah dan Terseleksi
Gambar 4.39 Pesan Nama Paket Wisata Harus Diisi
Gambar 4.40 Pesan Data Menu Pilihan Sudah Ada
144
Gambar 4.41 Pesan Data Kamar Pilihan Sudah Ada
Gambar 4.42 Pesan Data Objek Wisata Pilihan Sudah Ada
Gambar 4.43 Pesan Data Pilihan Masih Ada Kosong
H. Evaluasi Hasil Uji Coba Transaksi
Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses inputan data
yang dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.24. Proses
transaksi adalah proses penyimpanan untuk data transaksi baru, perubahan data
transaksi yang telah disimpan sebelumnya, dan membatalkan proses penyimpanan
dan perubahan data. Untuk mengakses form Transaksi, pengguna dapat memilih
menu Transaksi di menu utama, di dalamnya terdapat tombol “TAMBAH
DATA”, “BATAL”, “EXPORT”, “HAPUS DATA”, “UBAH DATA”. Proses ini
145
bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan dari obyek-obyek yang ada
dalam desain Form Transaksi. Untuk test case transaksi dapat dilihat pada Tabel
4.25.
Tabel 4.24. Data Uji Coba Transaksi Nama Field Data 1 Data 2
Nama Pelanggan Akihiro Mihosi Tankun Boonpun
Nama Paket Wisata Ahimsa Karangasem 3D
Tanggal Check In 6 Juni 2012
Tabel 4.25. Test Case Transaksi Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
56
Menambah data baru ke tabel transaksi dengan data lengkap
Tekan “TAMBAH DATA” lalu masukkan data 1 dari tabel data uji coba transaksi lalu tekan “SIMPAN”
Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dimasukkan tersimpan di database dan data gridview transaksi bertambah dan terseleksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.44, 4.45
57
Menguji respon program dengan menghindari isian data nama paket wisata atau tanggal check in
Tekan “TAMBAH DATA” lalu masukkan data 2 dari tabel data uji coba transaksi lalu tekan “SIMPAN”
Tombol “SIMPAN” pada Form Transaksi tidak akan merespon pengguna karena isian data masih ada yang kosong.
1.Sukses
58 Menyimpan perubahan data
Pilih data transaksi, tekan “UBAH DATA” dirubah lalu tekan “SIMPAN”
Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dirubah tersimpan di database dan data gridview transaksi berubah dan terseleksi.
1.Sukses
146
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
59
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
Pilih data transaksi, tekan “UBAH DATA” atau “TAMBAH DATA” untuk menambah transaksi lalu tekan “BATAL”
Kontrol pada Form Transaksi terkunci, data yang sudah dirubah tidak tersimpan di database dan data gridview transaksi tidak berubah
1.Sukses
Gambar 4.44 Form Transaksi
Gambar 4.45 Data Transaksi Bertambah dan Terseleksi
I. Evaluasi Hasil Uji Coba Promosi Paket Wisata
Promosi Paket Wisata dapat dipilih melalui menu utama dengan memilih
menu Promosi Paket Wisata. Proses ini terdiri dari 3 form, yaitu form Pilih Paket
Wisata Promosi, form Pengelompokan Pelanggan Potensial, dan form Pengiriman
147
Email. Proses yang ada adalah pada form Pilih Paket Wisata Promosi proses
pemilihan paket wisata yang akan di promosikan, pemilihan jumlah cluster,
seleksi pelanggan berdasarkan paket wisata dan transaksi, pada form
Pengelompokan Pelanggan Potensial proses pengelompokan pelanggan, hasil
perhitungan, diagram pengelompokan, daftar pelanggan potensial, pada form
Pengiriman Email proses pengisian data email, penyimpanan dan pelaporan data
promosi, serta pengiriman email ke masing-masing pelanggan potensial. Semua
proses yang akan dilakukan bertujuan mengetahui dan menentukan keberhasilan
dari obyek-obyek yang ada didalam form-form yang sudah disebutkan
sebelumnya. Untuk data uji coba promosi paket wisata form Pilih Paket Wisata
Promosi dapat dilihat pada Tabel 4.26, untuk data uji coba promosi paket wisata
form Pengiriman Email dapat dilihat pada Tabel 4.27, untuk test case form Pilih
Paket Wisata Promosi dapat dilihat pada Tabel 4.28, untuk test case form
Pengelompokan Pelanggan Potensial dapat dilihat pada Tabel 4.29, untuk test
case form Pengiriman Email dapat dilihat pada Tabel 4.30.
Tabel 4.26. Data Uji Coba Promosi Paket Wisata – Form Pilih Paket Wisata Promosi
Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
Pilih Paket Wisata Desa Badung 3D Abian Badung 2D
Jumlah Cluster 3 3 8
Tabel 4.27. Data Uji Promosi Paket Wisata – Form Pengiriman Email Nama Field Data 1 Data 2
Isi Email Sesuai isi pada teks isi email
148
Tabel 4.28. Test Case form Pilih Paket Wisata Promosi Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
60
Melakukan seleksi pelanggan sesuai dengan paket wisata yang dipilih dan jumlah cluster.
Pilih textbox “Pilih Paket Wisata”, lalu masukkan data 1 dari tabel 3.64
Tombol “LANJUT” pada Form Pilih Paket Wisata Promosi akan aktif dan proses bisa di lanjutkan ke tahap berikutnya.
1.Sukses 2. Gambar 4.46
61
Menguji respon program dengan menghindari isian data pilih paket wisata.
masukkan data 2 dari tabel 3.64
Tombol “LANJUT” pada Form Pilih Paket Wisata Promosi tidak akan aktif dan proses tidak bisa di lanjutkan ke tahap berikutnya.
1.Sukses 2. Gambar 4.47
62
Menguji respon program dengan mengisikan jumlah cluster melebihi jumlah seleksi pelanggan.
masukkan data 3 dari tabel 3.64 lalu tekan tombol “LANJUT”
Form Pilih Paket Wisata Promosi akan mengeluarkan pesan “Jumlah cluster melebihi jumlah pelanggan yang terseleksi. Jumlah cluster harus kurang dari (<) atau sama dengan (=) 7”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.48
63
Membatalkan penambahan data atau perubahan data
masukkan data 1 dari tabel 3.64, lalu tekan “BATAL”
Form Pilih Paket Wisata Promosi akan mengeluarkan pesan “Apakah anda yakin untuk keluar?”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.49
149
Gambar 4.46 Tombol LANJUT aktif
Gambar 4.47 Tombol LANJUT Tidak Aktif
Gambar 4.48 Pesan Jumlah Cluster Melebihi Hasil Seleksi
Gambar 4.49 Pesan Sebelum Keluar
Tabel 4.29. Test Case form Pengelompokan Pelanggan Potensial Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
64
Menguji respon program jika kembali ke proses sebelumnya
Tekan tombol “KEMBALI”
form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan tertutup dan form Pilih Paket Wisata Promosi akan muncul.
1.Sukses
150
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
65
Menguji respon program jika lanjut ke proses selanjutnya
Tekan tombol “LANJUT”
form Pengiriman Email akan muncul dan form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan tertutup.
1.Sukses
66
Menguji respon program dengan titik pada diagram di pilih dengan data 1 pelanggan
Tekan diagram pada titik dengan koordinat (2,2)
form Data Pelanggan sesuai koordinat yang di pilih akan muncul
1.Sukses 2. Gambar 4.50, 4.51
67
Menguji respon program dengan titik pada diagram di pilih dengan data lebih dari 1 pelanggan
Tekan diagram pada titik dengan koordinat (1,1)
Sebelum form Data Pelanggan muncul, form List Pelanggan sesuai koordinat yang di pilih dengan jumlah 2 pelanggan akan muncul terlebih dahulu.
1.Sukses 2. Gambar 4.52
Gambar 4.50 Form Pengelompokan Pelanggan Potensial
151
Gambar 4.51 Form Data Pelanggan Sesuai Koordinat (2,2)
Gambar 4.52 Form List Pelanggan Sesuai Koordinat (1,1)
152
Tabel 4.30. Test Case form Pengiriman Email Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
68
Menguji respon program jika kembali ke proses sebelumnya
Tekan tombol “KEMBALI”
form Pengiriman Email akan tertutup dan form Pengelompokan Pelanggan Potensial akan muncul.
1.Sukses
69 Menguji respon program jika proses selesai.
masukkan data 1 dari tabel 3.65 lalu tekan “KIRIM” lalu tekan “SELESAI”
form Pengiriman Email akan tertutup dan kembali ke menu utama dengan data promosi baru sudah ditambahkan ke dalam database.
1.Sukses
70
Menguji respon program jika isian isi email masih kosong
masukkan data 2 dari tabel 3.65 lalu tekan “KIRIM”
form Pengiriman Email akan mengeluarkan pesan “Isi email masih kosong!”
1.Sukses 2. Keluar pesan yang diharapkan 3. Gambar 4.53
Gambar 4.53 Pesan Isi Email Masih Kosong
J. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan
1. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Paket Wisata
Proses cetak laporan paket wisata adalah proses untuk mengetahui
keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan
yang berbeda-beda. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan
153
keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba
laporan paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.31 dan untuk test case laporan
paket wisata dapat dilihat pada Tabel 4.32.
Tabel 4.31. Data Uji Coba Laporan Paket Wisata Nama Field Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 Data 5
Nama Paket Wisata
Abian Badung 2D
Nama Hotel Sanur Beach Bali
Nama Transport Ade Rent
Car
Jumlah Hari 3
Jumlah Orang 2
Tabel 4.32. Test Case Laporan Paket Wisata
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
71
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan nama paket wisata
pilih menu laporan lalu klik “Paket Wisata”, pilih data sesuai data 1 dari tabel 3.69
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi data sesuai paket wisata yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.54
72
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan nama hotel
pilih menu laporan lalu klik “Hotel”, pilih data sesuai data 2 dari tabel 3.69
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi data sesuai hotel yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.55
73
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan nama transport
pilih menu laporan lalu klik “Transport”, pilih data sesuai data 3 dari tabel 3.69
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi data sesuai transport yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.56
154
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
74
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan jumlah hari
pilih menu laporan lalu klik “Jumlah Hari”, lalu masukkan data 4 dari tabel 3.69
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi data sesuai jumlah hari yang diisi.
1.Sukses 2. Gambar 4.57
75
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan jumlah orang
pilih menu laporan lalu klik “Jumlah Orang”, lalu masukkan data 5 dari tabel 3.69
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi data sesuai jumlah orang yang diisi.
1.Sukses 2. Gambar 4.58
76
Menampilkan laporan paket wisata dengan semua data yang ada
pilih menu laporan lalu klik “Semua Paket Wisata”
Form Laporan Paket Wisata menampilkan laporan dengan isi semua data paket wisata.
1.Sukses 2. Gambar 4.59
Gambar 4.54 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Paket Wisata
155
Gambar 4.55 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Hotel
Gambar 4.56 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Transport
156
Gambar 4.57 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Jumlah Hari
Gambar 4.58 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Jumlah Orang
157
Gambar 4.59 Laporan Paket Wisata Berdasarkan Semua Data
2. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Transaksi
Proses cetak laporan transaksi adalah proses untuk mengetahui
keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan
yang berbeda-beda. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan
keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba
laporan transaksi dapat dilihat pada Tabel 4.33 dan untuk test case laporan
transaksi dapat dilihat pada Tabel 4.34.
Tabel 4.33. Data Uji Coba Laporan Transaksi Nama Field Data 1 Data 2 Data 3 Data 4
ID Transaksi TR110919001 Nama Pelanggan Joung
Kim
Nama Paket Wisata Abian
Badung 2D
Periode 6-Juni-2012 s/d 8-Juni-2012
158
Tabel 4.34. Test Case Laporan Transaksi Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
77
Menampilkan laporan transaksi berdasarkan ID Transaksi
pilih menu laporan lalu klik “Transaksi”, pilih data sesuai data 1 dari tabel 3.71
Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai id transaksi yang dipilih.
1.Sukses 2.Gambar 4.60
78
Menampilkan laporan transaksi berdasarkan nama pelanggan
pilih menu laporan lalu klik “Pelanggan”, pilih data sesuai data 2 dari tabel 3.71
Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai pelanggan yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.61
79
Menampilkan laporan transaksi berdasarkan nama paket wisata
pilih menu laporan lalu klik “Paket Wisata”, pilih data sesuai data 3 dari tabel 3.71
Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai paket wisata yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.62
80
Menampilkan laporan paket wisata berdasarkan periode
pilih menu laporan lalu klik “Periode”, lalu masukkan data 4 dari tabel 3.71
Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi data sesuai periode yang diisi.
1.Sukses 2. Gambar 4.63
81
Menampilkan laporan transaksi dengan semua data yang ada
pilih menu laporan lalu klik “Semua Transaksi”
Form Laporan Transaksi menampilkan laporan dengan isi semua data transaksi.
1.Sukses 2. Gambar 4.64
159
Gambar 4.60 Laporan Transaksi Berdasarkan ID Transaksi
Gambar 4.61 Laporan Transaksi Berdasarkan Pelanggan
160
Gambar 4.62 Laporan Transaksi Berdasarkan Paket Wisata
Gambar 4.63 Laporan Transaksi Berdasarkan Periode
161
Gambar 4.64 Laporan Transaksi Berdasarkan Semua Data
3. Evaluasi Hasil Uji Coba Laporan Promosi
Proses cetak laporan promosi adalah proses untuk mengetahui
keberhasilan pembuatan laporan yang diambil dari database berdasarkan inputan
yang berbeda-beda. Untuk mencetak laporan ini dapat diakses melalui dua cara
yaitu melalui menu utama dan melalui form pengiriman email pada proses
promosi paket wisata. Proses ini bertujuan mengetahui dan menentukan
keberhasilan dari fitur-fitur didalam form laporan tersebut. Untuk data uji coba
laporan promosi dapat dilihat pada Tabel 4.35 dan untuk test case laporan
promosidapat dilihat pada Tabel 4.36.
162
Tabel 4.35. Data Uji Coba Laporan Promosi Nama Field Data 1 Data 2 Data 3
ID Promosi PR120402003
Nama Paket Wisata
Desa Badung 3D
Periode
12-Mei-2012 s/d 6-Juni-2012
Tabel 4.36. Test Case Laporan Promosi
Test Case ID
Tujuan Input Output yang diharapkan
Output Sistem
82
Menampilkan laporan promosi berdasarkan ID Promosi
pilih menu laporan lalu klik “Promosi”, pilih data sesuai data 1 dari tabel 3.73
Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai id promosi yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.65
83
Menampilkan laporan promosi berdasarkan nama paket wisata
pilih menu laporan lalu klik “Paket Wisata”, pilih data sesuai data 2 dari tabel 3.73
Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai paket wisata yang dipilih.
1.Sukses 2. Gambar 4.66
84
Menampilkan laporan promosi berdasarkan periode
pilih menu laporan lalu klik “Periode”, lalu masukkan data 3 dari tabel 3.73
Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi data sesuai periode yang diisi.
1.Sukses 2. Gambar 4.67
85
Menampilkan laporan promosi dengan semua data yang ada
pilih menu laporan lalu klik “Semua Promosi”
Form Laporan Promosi menampilkan laporan dengan isi semua data promosi.
1.Sukses 2. Gambar 4.68
163
Gambar 4.65 Laporan Promosi Berdasarkan ID Promosi
Gambar 4.66 Laporan Promosi Berdasarkan Paket Wisata
164
Gambar 4.67 Laporan Promosi Berdasarkan Periode
Gambar 4.68 Laporan Promosi Berdasarkan Semua Data
165
4.2.2 Uji Coba Perhitungan Sistem
Uji coba sistem ini dilakukan pada proses promosi paket wisata pada
menu utama Proses. Uji coba ini dilakukan dengan mengambil contoh promosi
paket wisata Ahimsa Badung 2D dengan hanya menggunakan 2 kelompok atau
cluster. Hal itu dilakukan agar mempermudah melihat urutan proses yang terjadi
dalam sistem pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means
ini. Untuk urutan proses perhitungan yang terjadi di dalam sistem dapat dilihat
pada gambar 4.69.
Data Masukan1. Paket Wisata2. Jumlah Cluster
Proses seleksi pelanggan pada data transaksi
berdasarkan hotel dan paket wisata
Proses pengelompokan
pelanggan terseleksi sesuai dengan jumlah
cluster
Pengiriman email kepada pelanggan potensial yang ada
pada cluster dengan nilai
terbesar
Gambar 4.69 Proses Perhitungan Sistem A. Data Masukan
Pada sistem ini telah terdapat 41 paket wisata yang dapat digunakan untuk
promosi, sesuai diagram proses perhitungan sistem, hal pertama yang dibutuhkan
pengguna dalam hal ini manajer operasional adalah data masukan untuk uji coba
sistem ini. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.37.
Tabel 4.37. Data Uji Coba Perhitungan Sistem Nama Field Data 1
ID Paket Wisata PW120514019
Nama Paket Wisata Ahimsa Badung 2D
Jumlah Cluster 2
Selain data masukan, terdapat juga data pelanggan dan data transaksi yang
nantinya digunakan untuk proses seleksi pelanggan, data pelanggan dan transaksi
disini sudah dimasukkan sebelumnya. Data pelanggan berjumlah 199 pelanggan
dan data transaksi yang telah dilakukan berjumlah 555 transaksi.
166
B. Seleksi Pelanggan
Dari data masukkan tersebut, maka proses seleksi pelanggan dapat
dilakukan. Proses ini dimulai dari pengguna mengakses menu utama di form
Utama, pengguna untuk hak akses admin atau manajer operasional dapat memilih
menu Promosi Paket Wisata pada kelompok menu Proses. Setelah itu, akan
muncul tampilan form Pilih Paket Wisata Promosi, ini adalah form untuk tahap
pertama, bisa dilihat pada gambar 4.70.
Gambar 4.70 form Pilih Paket Wisata Promosi Kosong
Setelah form Pilih Paket Wisata Promosi muncul, pengguna dapat
menekan textbox Pilih Paket Wisata, setelah itu, akan muncul form List Paket
Wisata, cari paket wisata lalu double click pada paket wisata Ahimsa Badung 2D
sesuai dengan data uji coba pada tabel 4.37. Untuk gambar dapat dilihat pada
gambar 4.71.
167
Gambar 4.71 form Cari Paket Wisata
Setelah paket wisata dipilih, pada textbox Pilih Paket Wisata akan terisi ID
Paket Wisata. Nama Paket Wisata dan Nama Hotel juga tersisi. Dan tabel akan
otomatis menyeleksi pelanggan. Selanjutnya masukkan jumlah cluster sebanyak 2
sesuai dengan data uji coba pada tabel 4.37. Paket wisata yang terpilih yaitu
Ahimsa Badung 2D, maka form ini juga akan menampilkan hotel yang dipakai
pada paket wisata tersebut, yaitu hotel The Ahimsa. Untuk gambar dapat dilihat
pada gambar 4.72.
Gambar 4.72 form Pilih Paket Wisata Promosi
168
Pada form ini terjadi proses penyeleksian pelanggan pada data transaksi
yang ada. Tahap pertama data transaksi diseleksi per-pelanggan berdasarkan hotel
The Ahimsa yang di pakai pada paket wisata Ahimsa Badung 2D yang akan di
promosikan, hal ini dilakukan melalui query dengan melakukan join tabel
transaksi, paket wisata, hotel dan pelanggan lalu menyeleksi ID Pelanggan dan
Nama Pelanggan dimana penyeleksian berdasarkan Nama Hotel = ‘The Ahimsa’.
Hasil seleksi tahap pertama dapat dilihat pada tabel 4.38.
Tabel 4.38. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Hotel The Ahimsa ID Pelanggan Nama Pelanggan
PE120501016 Akihiro Mihoshi
PE120502023 David Johnson
... ...
PE120517048 William G Brohier
Tahap kedua data transaksi juga di seleksi per-pelanggan berdasarkan paket
wisata Ahimsa Badung 2D yang akan di promosikan. Caranya adalah melalui
query dengan melakukan join tabel transaksi, paket wisata, hotel dan pelanggan
lalu menyeleksi ID Pelanggan dan Nama Pelanggan dimana penyeleksian
berdasarkan Nama Paket Wisata = ‘Ahimsa Badung 2D’. Hasil seleksi tahap
kedua dapat dilihat pada tabel 4.39.
Tabel 4.39. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Paket Wisata Ahimsa Badung 2D
ID Pelanggan Nama Pelanggan
PE120501016 Akihiro Mihoshi
PE120502023 David Johnson
PE120503023 Wendell Carlisle
… …
PE120517048 William G Brohier
169
Terdapat dua tahap penyeleksian dikarenakan sistem ini menggunakan 2
parameter penyeleksian yaitu berdasarkan “Hotel” dan “Paket Wisata”. Pada tabel
4.38. Hasil Seleksi Pelanggan Berdasarkan Hotel The Ahimsa terseleksi 39
transaksi yang sesuai yang pernah melakukan transaksi paket wisata yang
menggunakan hotel The Ahimsa (data lengkapnya dapat dilihat pada lampiran).
Untuk seleksi tahap dua didapatkan 21 pelanggan yang pernah melakukan
transaksi terhadap paket wisata Ahimsa Badung 2D (data lengkapnya dapat dilihat
pada lampiran). Dari 2 tabel tersebut dijumlah total transaksi per-pelanggan sesuai
jumlah transaksi terhadap hotel dan terhadap paket wisata. Hasil tersebut dapat
dilihat pada tabel 4.40.
Tabel 4.40. Hasil Seleksi Total Transaksi Pelanggan Berdasarkan Hotel dan Paket Wisata
ID Pelanggan Nama Pelanggan
Jumlah Transaksi
Hotel
Jumlah Transaksi
Paket Wisata
PE120401005 Akachai Leelitthum 1 1
PE120501003 Betsy Buxer 4 2
… … … …
PE120517048 William G Brohier 5 4
Sesuai hasil dari penjumlahan transaksi berdasarkan hotel dan paket wisata
maka di dapat 13 pelanggan yang dengan masing-masing jumlah parameter hotel
dan paket wisata dapat dilihat pada tabel 4.40 (data selengkapnya dapat dilihat
pada lampiran). Hasil dari tabel inilah nantinya yang akan digunakan untuk proses
selanjutnya yaitu pengelempokan pelanggan dengan metode k-means.
170
C. Pengelompokan Pelanggan
Proses ini dilakukan dengan menekan tombol LANJUT pada form Pilih
Paket Wisata Promosi, lalu sistem akan mulai melakukan perhitungan
pengelompokan pelanggan dengan metode k-means, jika sudah selesai, maka form
Pengelompokan Pelanggan Potensial akan muncul. Di dalam form ini terdapat
diagram pembagian cluster, hasil seleksi pelanggan dengan cluster-nya, nilai
masing-masing centroid atau pusat cluster terakhir serta daftar pelanggan
potensial yang sudah terpilih. Pada diagram tersebut, pengguna juga dapat
menekan titik-titik koordinat untuk melihat pelanggan siapa saja pada titik
tersebut. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.73.
Gambar 4.73 form Pengelompokan Pelanggan Potensial
Sebelum ke tahap selanjutnya, akan dijelaskan terlebih dahulu proses-
proses yang terjadi pada form ini. Dari data pada tabel 4.40 dan masukan jumlah
cluster, sistem akan memulai pengelompokan pelanggan dengan metode k-means.
Hal pertama yang dilakukan pada iterasi 0 atau awal adalah mencari nilai centroid
atau pusat cluster awal. Sistem disini mengambil nilai Centroid 1 dari pelanggan
171
1 dengan nilai (1,1) dan Centroid 2 dari pelanggan 2 dengan nilai (4,2). Proses
selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing pelanggan terhadap centroid
(untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji coba
perhitungan sistem). Lalu setelah didapatkan jarak, maka pelanggan-pelanggan
tersebut dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat terhadap masing-masing
centroid. Didapatkan data sebagai berikut sesuai tabel 4.41.
Tabel 4.41 Anggota Masing-masing Cluster Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2
PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120502046 PE120503024 PE120503023
PE120516011 PE120517020 PE120517048
Sesuai tabel 4.41 maka akan pada iterasi 1 akan dilakukan penghitungan
centroid ulang (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada bagian analisa uji
coba perhitungan sistem) dan dihasilkan nilai Centroid 1 (1.6 , 0.8) dan Centroid
2 (3.875 , 2.125). Proses selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing
pelanggan terhadap centroid (untuk perhitungan lebih detail dapat dilihat pada
bagian analisa uji coba perhitungan sistem). Lalu setelah didapatkan jarak, maka
pelanggan-pelanggan tersebut dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat terhadap
masing-masing centroid. Didapatkan data sebagai berikut sesuai tabel 4.42.
Tabel 4.42 Anggota Masing-masing Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2
PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120503023
172
Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 PE120502046 PE120516011 PE120503024 PE120517020
PE120517048
Sesuai tabel 4.42, data anggota atau pelanggan pada masing-masing
cluster mengalami perubahan dari cluster pada iterasi sebelumnya, maka iterasi di
lanjutkan dengan menghitung centroid ulang dan di dapatkan nilai centroid C1
(1.834 , 0.834) dan centroid C2 (4 , 2.286). Proses selanjutnya adalah menghitung
jarak masing-masing pelanggan terhadap centroid (untuk perhitungan lebih detail
dapat dilihat pada bagian analisa uji coba perhitungan sistem). Lalu setelah
didapatkan jarak, maka pelanggan-pelanggan tersebut dikelompokkan
berdasarkan jarak terdekat terhadap masing-masing centroid. Didapatkan data
sebagai berikut sesuai tabel 4.43.
Tabel 4.43 Anggota Masing-masing Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2
PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120503023 PE120502046 PE120516011 PE120503024 PE120517020
PE120517048
Karena anggota cluster pada iterasi 1 dan iterasi 2 tidak berubah atau
anggotanya tidak ada berpindah cluster, maka perhitungan diberhentikan. Setelah
itu dilakukan perhitungan nilai centroid terbesar pada masing-masing cluster dan
cluster C2 dengan nilai terbesar, maka pelanggan-pelanggan pada cluster C2 lah
yang masuk sebagai kategori pelanggan potensial. Untuk mengetahui apakah
173
benar pelanggan-pelanggan yang ada pada cluster C2 adalah pelanggan yang
potensial yaitu yang banyak melakukan transaksi terhadap hotel The Ahimsa dan
paket wisata Ahimsa Badung 2D, dapat dilihat pada tabel 4.44.
Tabel 4.44 Perbandingan data anggota antar cluster Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2
ID Pelanggan X Y ID Pelanggan X Y PE120401005 1 1 PE120501003 4 2 PE120501016 2 2 PE120501026 4 3 PE120502027 2 1 PE120502023 3 2 PE120502028 2 0 PE120503023 5 1 PE120502046 3 1 PE120516011 4 1 PE120503024 1 0 PE120517020 3 3
PE120517048 5 4
Dari hasil perbandingan pada tabel 4.44 cluster yang dianggap potensial
berdasarkan metode k-means adalah cluster C2, jika dibandingkan antar anggota
pada cluster tersebut, terlihat nilai seleksi dari anggota C2 rata-rata lebih besar
dari anggota C1. Dari hal ini dapat disimpulkan bahwa sistem dengan metode k-
means dapat melakukan pengelompokan pelanggan dan mengetahui mana saja
pelanggan yang termasuk di dalam kelompok pelanggan potensial.
D. Pengiriman Email
Proses selanjutnya adalah menekan tombol LANJUT pada form
Pengelompokan Pelanggan Potensial, lalu form Pengiriman Email akan muncul,
didalam form tersebut terdapat daftar pelanggan potensial, textbox isi email yang
sudah terisi secara default. Oleh karena itu, pengguna hanya tinggal menekan
tombol KIRIM untuk melakukan promosi melalui email ke setiap pelanggan
174
potensial yang terpilih. Untuk gambar dapat dilihat pada gambar 4.74 dan gambar
4.75.
Gambar 4.74 form Pengiriman Email
Gambar 4.75 Pesan Email Sudah Terkirim
Untuk melihat laporan promosi paket wisata yang bersangkutan, pengguna
dapat menekan tombol LAPORAN pada form Pengiriman Email. Lalu Laporan
Promosi sesuai paket wisata yang dipilih akan muncul.
175
4.2.3 Analisa Hasil Uji Coba
A. Analisa Hasil Uji Coba Sistem
Analisa hasil uji coba dari seluruh uji yang dilakukan akan menentukan
kelayakan dari fitur dasar sistem berdasarkan desain yang telah di buat. Fitur-fitur
dasar sistem disebut layak apabila keseluruhan hasil uji coba sesuai dengan output
yang diharapkan. Pada uji coba yang telah dilakukan pada fitur-fitur sistem dapat
disimpulkan bahwa fitur-fitur tersebut telah berjalan dengan baik dan tidak
terdapat kesalahan. Fungsi tambah data, ubah data, hapus data, simpan, tampil,
maupun perhitungannya dapat berjalan dengan sebagaimana alur yang akan
dicapai.
B. Analisa Hasil Uji Coba Perhitungan Sistem
Pengujian ketepatan perhitungan dengan metode K-Means yang telah
dilakukan pada bahasan sebelumnya akan dibandingkan dengan perhitungan
manual. Hal ini dilakukan untuk mengecek apakah perhitungan metode K-Means
yang diimplementasikan pada sistem sudah benar. Selain menggunakan 2 cluster,
disini juga akan di jelaskan perhitungan dengan masukan 3 cluster.
B.1 Jumlah Cluster 2
Paket Wisata dan jumlah cluster disamakan yaitu Ahimsa Badung 2D
dengan jumlah cluster 2. Dari pemilihan paket wisata tersebut, pelanggan-
pelanggan terseleksi dan dapat dilihat pada tabel 4.45 dan hasil seleksi pelanggan
dari program dapat dilihat pada gambar 4.76.
176
Tabel 4.45 Hasil Seleksi Pelanggan
ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) Jumlah Paket Wisata (Y)
PE120401005 1 1 PE120501003 4 2 PE120501016 2 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120502027 2 1 PE120502028 2 0 PE120502046 3 1 PE120503023 5 1 PE120503024 1 0 PE120516011 4 1 PE120517020 3 3 PE120517048 5 4
Gambar 4.76 Hasil Seleksi Pelanggan dengan Program
Clustering atau pengelompokan dilakukan dengan dua atribut yaitu atribut
X dan atribut Y. Atribut X adalah jumlah transaksi pelanggan terhadap hotel yang
digunakan pada paket wisata Ahimsa Badung 2D. Atribut Y adalah jumlah
transaksi pelanggan terhadapa paket wisata Ahimsa Badung 2D.
177
Adapun langkah – langkah dalam melakukan pengelompokan pelanggan
menggunakan metode K-Means, yaitu :
1. Iterasi 0 (Iterasi awal)
a. Menentukan jumlah cluster (K).
K = 2. Karena K = 2 maka semua pelanggan pada tabel 4.45 akan
dipetakan kedalam 2 cluster atau kelompok dan akan terdapat 2 centroid
(Pusat cluster).
b. Menentukan nilai centroid
Karena saat ini adalah iterasi 0 (iterasi awal) maka nilai centroid dapat
diisi dengan nilai obyek acak (random). Misalkan nilai Pelanggan
PE120401005 dan Pelanggan PE120501003 dijadikan nilai centroid 1
(C1) dan centroid 2 (C2).
Jadi :
centroid 1 (C1) = (1,1)
centroid 2 (C2) = (4,2)
c. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Berikut adalah rumus untuk menghitung jarak antara 2 obyek A(
178
Jarak PE120501003 ke C1 = 3,16227766016838
Jarak PE120501003 ke C2 = 0
Jarak PE120501016 ke C1 = 1,4142135623731
Jarak PE120501016 ke C2 = 2
Jarak PE120501026 ke C1 = 3,60555127546399
Jarak PE120501026 ke C2 = 1
Jarak PE120502023 ke C1 = 2,23606797749979
Jarak PE120502023 ke C2 = 1
Jarak PE120502027 ke C1 = 1
Jarak PE120502027 ke C2 = 2,23606797749979
Jarak PE120502028 ke C1 = 1,4142135623731
Jarak PE120502028 ke C2 = 2,82842712474619
Jarak PE120502046 ke C1 = 2
Jarak PE120502046 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120503023 ke C1 = 4
Jarak PE120503023 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120503024 ke C1 = 1
Jarak PE120503024 ke C2 = 3,60555127546399
Jarak PE120516011 ke C1 = 3
Jarak PE120516011 ke C2 = 1
Jarak PE120517020 ke C1 = 2,82842712474619
Jarak PE120517020 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120517048 ke C1 = 5
Jarak PE120517048 ke C2 = 2,23606797749979
179
d. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat (ED terkecil).
Dari hasil perbandingan ED terkecil terhadap masing-masing cluster pada
masing-masing pelanggan, maka pelanggan-pelanggan tersebut dapat
dikelompokkan berdasarkan tabel 4.46
Tabel 4.46 Anggota Cluster Iterasi 0 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2
PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120502046 PE120503024 PE120503023
PE120516011 PE120517020 PE120517048
2. Iterasi 1
a. Menentukan nilai centroid baru.
Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai
rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1 didapat dari rata–rata
semua anggota C1 sedangkan C2 didapat dari rata–rata semua anggota C2.
Hitung C1 : C1(x,y) = (1.6 , 0.8)
Hitung C2 : C2(x,y) = (3.875 , 2.125)
b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid
baru (C1 dan C2) :
Jarak PE120401005 ke C1 =
180
Jarak PE120401005 ke C2 =
181
Jarak PE120517048 ke C1 = 4,6690470119715
Jarak PE120517048 ke C2 = 2,18660696056699
Tabel 4.47 Anggota Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1
Baru Anggota Cluster C2
Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120503023 PE120502046 PE120516011 PE120503024 PE120517020
PE120517048
Karena anggota cluster-cluster pada iterasi 1 berbeda dengan
cluster-cluster iterasi 0 maka iterasi dilanjutkan.
3. Iterasi 2
a. Menentukan nilai centroid baru.
Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai
rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1 didapat dari rata–rata
semua anggota C1 sedangkan C2 didapat dari rata–rata semua anggota C2.
Hitung C1 : C1(x,y) = (1.834 , 0.834)
Hitung C2 : C2(x,y) = (4 , 2.286)
b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid
baru (C1 dan C2) :
Jarak PE120401005 ke C1 =
182
Jarak PE120401005 ke C2 =
183
Jarak PE120517048 ke C1 = 4,4783429475148
Jarak PE120517048 ke C2 = 1,98463485563569
Tabel 4.48 Anggota Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1
Baru Anggota Cluster C2
Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120501026 PE120502027 PE120502023 PE120502028 PE120503023 PE120502046 PE120516011 PE120503024 PE120517020
PE120517048
Karena anggota pada ke dua cluster baru tersebut tidak berubah
jika dibandingkan dengan cluster lama (pada iterasi 1), maka perhitungan
diberhentikan dan dari dua cluster yang ada maka dibandingkan, mana
cluster yang memiliki nilai centroid terbesar.
C1 = (1.834 , 0.834) dan C2 = (4 , 2.286)
Jadi cluster dengan nilai centroid terbesar adalah cluster C2.
Karena C2 terbesar maka C2 adalah cluster yang potensial, artinya,
anggota dari cluster C2 adalah pelanggan–pelanggan yang potensial untuk
diberikan promosi (Tabel 4.49).
Tabel 4.49 Pelanggan Potensial Anggota Cluster C2 Baru
ID Pelanggan Nama Pelanggan PE120501003 Betsy Buxer PE120501026 Ishi Masaaki Shiraishi PE120502023 David Johnson PE120503023 Wendell Carlisle PE120516011 Bharathi PE120517020 Kenny Nguyen PE120517048 William G Brohier
184
Gambar 4.77 Daftar Pelanggan Potensial Sistem
Jika dilihat dari keluaran dari sistem atau program pada gambar
4.77 dibandingkan dengan hasil cara manual pada tabel 4.49 maka dapat
dikatakan bahwa perhitungan metode K-Means dalam sistem
pengelompokan pelanggan potensial menggunakan metode k-means untuk
promosi paket wisata tepat atau sesuai dengan cara metode tersebut.
B.2 Jumlah Cluster 3
Pada perhitungan ini merupakan analisa jika data paket wisata Ahimsa
Badung 2D dipilih untuk perhitungan dengan jumlah cluster 3. Dari pemilihan
paket wisata tersebut, pelanggan-pelanggan terseleksi dan dapat dilihat pada tabel
4.45 dan hasil seleksi pelanggan dari program dapat dilihat pada gambar 4.76.
Adapun langkah – langkah dalam melakukan pengelompokan pelanggan
menggunakan metode K-Means, yaitu :
1. Iterasi 0 (Iterasi awal)
a. Menentukan jumlah cluster (K).
185
K = 3. Karena K = 3 maka semua pelanggan pada tabel 4.45 akan
dipetakan kedalam 3 cluster atau kelompok dan akan terdapat 3 centroid
(Pusat cluster).
b. Menentukan nilai centroid
Karena saat ini adalah iterasi 0 (iterasi awal) maka nilai centroid dapat
diisi dengan nilai obyek acak (random). Misalkan nilai Pelanggan
PE120401005, Pelanggan PE120501003, Pelanggan PE120501016
dijadikan nilai centroid 1 (C1), centroid 2 (C2), centroid 3 (C3).
Jadi :
centroid 1 (C1) = (1,1)
centroid 2 (C2) = (4,2)
centroid 3 (C3) = (2,2)
c. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Berikut adalah rumus untuk menghitung jarak antara 2 obyek A(
186
Jarak PE120501016 ke C1 = 1,4142135623731
Jarak PE120501016 ke C2 = 2
Jarak PE120501016 ke C3 = 0
Jarak PE120501026 ke C1 = 3,60555127546399
Jarak PE120501026 ke C2 = 1
Jarak PE120501026 ke C3 = 2,23606797749979
Jarak PE120502023 ke C1 = 2,23606797749979
Jarak PE120502023 ke C2 = 1
Jarak PE120502023 ke C3 = 1
Jarak PE120502027 ke C1 = 1
Jarak PE120502027 ke C2 = 2,23606797749979
Jarak PE120502027 ke C3 = 1
Jarak PE120502028 ke C1 = 1,4142135623731
Jarak PE120502028 ke C2 = 2,82842712474619
Jarak PE120502028 ke C3 = 2
Jarak PE120502046 ke C1 = 2
Jarak PE120502046 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120502046 ke C3 = 1,4142135623731
Jarak PE120503023 ke C1 = 4
Jarak PE120503023 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120503023 ke C3 = 3,16227766016838
Jarak PE120503024 ke C1 = 1
Jarak PE120503024 ke C2 = 3,60555127546399
Jarak PE120503024 ke C3 = 2,23606797749979
187
Jarak PE120516011 ke C1 = 3
Jarak PE120516011 ke C2 = 1
Jarak PE120516011 ke C3 = 2,23606797749979
Jarak PE120517020 ke C1 = 2,82842712474619
Jarak PE120517020 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120517020 ke C3 = 1,4142135623731
Jarak PE120517048 ke C1 = 5
Jarak PE120517048 ke C2 = 2,23606797749979
Jarak PE120517048 ke C3 = 3,60555127546399
d. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat (ED terkecil).
Dari hasil perbandingan ED terkecil terhadap masing-masing cluster pada
masing-masing pelanggan, maka pelanggan-pelanggan tersebut dapat
dikelompokkan berdasarkan tabel 4.50
Tabel 4.50 Anggota Cluster Iterasi 0 Anggota Cluster C1 Anggota Cluster C2 Anggota Cluster C3
PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120502028 PE120501026 PE120502023 PE120503024 PE120503023 PE120502027
PE120516011 PE120502046 PE120517048 PE120517020
2. Iterasi 1
a. Menentukan nilai centroid baru.
Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai
rata–rata semua anggota masing–masing cluster. C1, C2 dan C3 didapat
dari rata–rata semua anggota C1, C2 dan C3.
C1(x,y) = (1.334 , 0.334) ; C2(x,y) = (4.4 , 2.2)
188
C3(x,y) = (2.6 , 1.8)
b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid
baru (C1, C2 dan C3) :
Jarak PE120401005 ke C1 = 0,74535599249993
Jarak PE120401005 ke C2 = 3,60555127546399
Jarak PE120401005 ke C3 = 1,78885438199983
Jarak PE120501003 ke C1 = 3,1446603773522
Jarak PE120501003 ke C2 = 0,447213595499958
Jarak PE120501003 ke C3 = 1,41421356237309
Jarak PE120501016 ke C1 = 1,7950549357115
Jarak PE120501016 ke C2 = 2,40831891575846
Jarak PE120501016 ke C3 = 0,632455532033676
Jarak PE120501026 ke C1 = 3,77123616632825
Jarak PE120501026 ke C2 = 0,894427190999916
Jarak PE120501026 ke C3 = 1,84390889145858
Jarak PE120502023 ke C1 = 2,35702260395516
Jarak PE120502023 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120502023 ke C3 = 0,447213595499958
Jarak PE120502027 ke C1 = 0,942809041582063
Jarak PE120502027 ke C2 = 2,68328157299975
Jarak PE120502027 ke C3 = 1
Jarak PE120502028 ke C1 = 0,74535599249993
Jarak PE120502028 ke C2 = 3,25576411921994
189
Jarak PE120502028 ke C3 = 1,89736659610103
Jarak PE120502046 ke C1 = 1,7950549357115
Jarak PE120502046 ke C2 = 1,84390889145858
Jarak PE120502046 ke C3 = 0,894427190999916
Jarak PE120503023 ke C1 = 3,72677996249965
Jarak PE120503023 ke C2 = 1,34164078649987
Jarak PE120503023 ke C3 = 2,5298221281347
Jarak PE120503024 ke C1 = 0,471404520791032
Jarak PE120503024 ke C2 = 4,04969134626332
Jarak PE120503024 ke C3 = 2,40831891575846
Jarak PE120516011 ke C1 = 2,74873708374511
Jarak PE120516011 ke C2 = 1,26491106406735
Jarak PE120516011 ke C3 = 1,61245154965971
Jarak PE120517020 ke C1 = 3,1446603773522
Jarak PE120517020 ke C2 = 1,61245154965971
Jarak PE120517020 ke C3 = 1,26491106406735
Jarak PE120517048 ke C1 = 5,18544972870135
Jarak PE120517048 ke C2 = 1,89736659610103
Jarak PE120517048 ke C3 = 3,25576411921994
Tabel 4.51 Anggota Cluster Baru Iterasi 1 Anggota Cluster C1
Baru Anggota Cluster C2
Baru Anggota Cluster C3
Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120502027 PE120501026 PE120502023 PE120502028 PE120503023 PE120502046 PE120503024 PE120516011 PE120517020
PE120517048
190
Karena anggota cluster-cluster pada iterasi 1 berbeda dengan
cluster-cluster iterasi 0 maka iterasi dilanjutkan.
3. Iterasi 2
a. Menentukan nilai centroid baru.
Pada iterasi ini dan iterasi selanjutnya, nilai centroid baru didapat dari nilai
rata–rata semua anggota masing–masing cluster.
C1(x,y) = (1.5 , 0.5)
C2(x,y) = (4.4 , 2.2)
C3(x,y) = (2.75 , 2)
b. Menghitung jarak (Euclidean Distance) obyek ke centroid.
Hitung jarak atau ED tiap obyek (semua pelanggan) ke semua centroid
baru (C1 dan C2) :
Jarak PE120401005 ke C1 = 0,707106781186548
Jarak PE120401005 ke C2 = 3,60555127546399
Jarak PE120401005 ke C3 = 2,01556443707464
Jarak PE120501003 ke C1 = 2,91547594742265
Jarak PE120501003 ke C2 = 0,447213595499958
Jarak PE120501003 ke C3 = 1,25
Jarak PE120501016 ke C1 = 1,58113883008419
Jarak PE120501016 ke C2 = 2,40831891575846
Jarak PE120501016 ke C3 = 0,75
Jarak PE120501026 ke C1 = 3,53553390593274
Jarak PE120501026 ke C2 = 0,894427190999916
Jarak PE120501026 ke C3 = 1,60078105935821
191
Jarak PE120502023 ke C1 = 2,12132034355964
Jarak PE120502023 ke C2 = 1,4142135623731
Jarak PE120502023 ke C3 = 0,25
Jarak PE120502027 ke C1 = 0,707106781186548
Jarak PE120502027 ke C2 = 2,68328157299975
Jarak PE120502027 ke C3 = 1,25
Jarak PE120502028 ke C1 = 0,707106781186548
Jarak PE120502028 ke C2 = 3,25576411921994
Jarak PE120502028 ke C3 = 2,13600093632938
Jarak PE120502046 ke C1 = 1,58113883008419
Jarak PE120502046 ke C2 = 1,84390889145858
Jarak PE120502046 ke C3 = 1,03077640640442
Jarak PE120503023 ke C1 = 3,53553390593274
Jarak PE120503023 ke C2 = 1,34164078649987
Jarak PE120503023 ke C3 = 2,46221445044903
Jarak PE120503024 ke C1 = 0,707106781186548
Jarak PE120503024 ke C2 = 4,04969134626332
Jarak PE120503024 ke C3 = 2,65753645318366
Jarak PE120516011 ke C1 = 2,54950975679639
Jarak PE120516011 ke C2 = 1,26491106406735
Jarak PE120516011 ke C3 = 1,60078105935821
Jarak PE120517020 ke C1 = 2,91547594742265
Jarak PE120517020 ke C2 = 1,61245154965971
Jarak PE120517020 ke C3 = 1,03077640640442
192
Jarak PE120517048 ke C1 = 4,94974746830583
Jarak PE120517048 ke C2 = 1,89736659610103
Jarak PE120517048 ke C3 = 3,01039864469807
Tabel 4.52 Anggota Cluster Baru Iterasi 2 Anggota Cluster C1
Baru Anggota Cluster C2
Baru Anggota Cluster C3
Baru PE120401005 PE120501003 PE120501016 PE120502027 PE120501026 PE120502023 PE120502028 PE120503023 PE120502046 PE120503024 PE120516011 PE120517020
PE120517048
Karena anggota pada ke 3 cluster baru tersebut tidak berubah jika
dibandingkan dengan cluster lama (pada iterasi 1), maka perhitungan
diberhentikan dan dari 3 cluster yang ada maka dibandingkan, mana
cluster yang memiliki nilai centroid terbesar.
C1(x,y) = (1.5 , 0.5)
C2(x,y) = (4.4 , 2.2)
C3(x,y) = (2.75 , 2)
Jadi cluster dengan nilai centroid terbesar adalah cluster C2.
Karena C2 terbesar maka C2 adalah cluster yang potensial, artinya,
anggota dari cluster C2 adalah pelanggan–pelanggan yang potensial untuk
diberikan promosi (Tabel 4.53).
Tabel 4.53 Pelanggan Potensial Anggota Cluster C2 Baru
ID Pelanggan Nama Pelanggan PE120501003 Betsy Buxer PE120501026 Ishi Masaaki Shiraishi PE120503023 Wendell Carlisle PE120516011 Bharathi PE120517048 William G Brohier
193
Gambar 4.78 Daftar Pelanggan Potensial Sistem
Jika dilihat dari keluaran dari sistem atau program pada gambar 4.78
dibandingkan dengan hasil cara manual pada tabel 4.52 maka dapat dikatakan
bahwa perhitungan metode K-Means dalam sistem pengelompokan pelanggan
potensial menggunakan metode k-means untuk promosi paket wisata tepat atau
sesuai dengan cara metode tersebut.
C. Analisa Perbandingan Uji Coba Dengan Menggunakan Metode K-Means
Clustering Dengan Tanpa Mengunakan Metode K-Means Clustering
Perbandingan uji coba penggunaan metode k-means dengan tanpa
menggunakan metode pada PT. Bali Sinar Mentari dilakukan untuk
membandingkan keluaran sistem terhadap pelanggan-pelanggan yang akan
dipromosikan. Dengan memilih paket wisata Ahimsa Badung 2D, berikut hasil
perbandingannya :
Tabel 4.54 Data Pelanggan Sebelum Sistem
ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) Jumlah Paket Wisata (Y)
PE120401005 1 1 PE120501003 4 2
194
ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) Jumlah Paket Wisata (Y)
PE120501016 2 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120502027 2 1 PE120502028 2 0 PE120502046 3 1 PE120503023 5 1 PE120503024 1 0 PE120516011 4 1 PE120517020 3 3 PE120517048 5 4
Tabel 4.55 Data Pelanggan Sesudah Sistem 2 Cluster
ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) Jumlah Paket Wisata (Y)
PE120501003 4 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120503023 5 1 PE120516011 4 1 PE120517020 3 3 PE120517048 5 4
Tabel 4.56 Data Pelanggan Sesudah Sistem 3 Cluster
ID Pelanggan Jumlah Hotel (X) Jumlah Paket Wisata (Y)
PE120501003 4 2 PE120501026 4 3 PE120502023 3 2 PE120503023 5 1 PE120516011 4 1
Tabel 4.57 Perbandingan Dengan dan Tanpa K-Means
Tidak Menggunakan Metode Menggunakan Metode
Semua pelanggan memperoleh
promosi
Pelanggan yang potensial saja
yang memperoleh promosi
Promosi tidak tepat sasaran Promosi tepat sasaran
Dari perbandingan tabel 4.54 dengan tabel 4.55 serta tabel 4.56 dan
melihat tabel 4.57 bisa disimpulkan bahwa setelah menggunakan Sistem
195
Pengelompokan Pelanggan Potensial Menggunakan Metode K-Means Untuk
Promosi Paket Wisata dapat menghasilkan pelanggan yang potensial untuk
membeli paket wisata yang akan di promosikan sehingga promosi menjadi tepat
sasaran.
D. Analisa Uji Coba Hasil Kuisioner
Uji coba berikut yaitu uji coba pada kasus nyata yang terjadi di perusahaan
tepatnya di PT. Bali Sinar Mentari, data yang digunakan adalah data yang berasal
dari 2 responden selaku bagian operasional dan 1 responden selaku manajer.
Berikut adalah hasil dari kuesioner tersebut :
Tabel 4.58 Rekap Hasil Kuesioner Bagian Operasional
Pertanyaan 5
(Sangat Baik)
4 (Baik)
3 (Cukup Baik)
2 (Kurang)
1 (Sangat Kurang)
Total Skor
1 10 10 100% 2 5 4 9 90% 3 5 4 9 90% 4 5 4 9 90% 5 8 8 80% 6 10 10 100% 7 5 4 9 90% 8 10 10 100% 9 10 10 100% 10 5 4 9 90% 11 10 10 100% 12 5 4 9 90% 13 8 8 80% 14 5 4 9 90% 15 10 10 100% 16 10 10 100% 17 8 8 80% 18 5 4 9 90% 19 5 4 9 90% 20 5 4 9 90%
Total
88%
196
Tabel 4.59 Rekap Hasil Kuesioner Bagian Manajer Operasional
Pertanyaan 5
(Sangat Baik)
4 (Baik)
3 (Cukup Baik)
2 (Kurang)
1 (Sangat Kurang)
Total Skor
1 5 5 100% 2 5 5 100% 3 5 5 100% 4 4 4 80% 5 4 4 80% 6 4 4 80% 7 5 5 100% 8 5 5 100% 9 5 5 100% 10 4 4 80% 11 5 5 100% 12 5 5 100% 13 4 4 80% 14 5 5 100% 15 5 5 100%
Total
93%
Menurut Paul Hague (Hague, 1993), rumus untuk mengitung nilai kolom
‘Total’ dan ‘Skor’ adalah sebagai berikut :
Total = ∑ (jumlah orang * bobot
nilai)...................................................................(4.1)
Jumlah orang disini berarti beberapa responden yang memilih nilai
tertentu dari pertanyaan yang diajukan. Sedangkan bobot nilai adalah rentang nilai
antara 5 – 1, dimana 5 adalah sangat baik dan 1 adalah sangat kurang. Hasil dari
jumlah orang dikali dengan bobot nilai akan menghasilkan nilai total, dimana total
tersebut akan digunakan untuk menghitung skor akhir.
Skor =
197
Contoh, untuk pertanyaan nomor 1 yaitu “Apakah sistem dapat menyimpan,
merubah dan menghapus data pelanggan?”, jika skor akhir dari pertanyaan
tersebut adalah 100%, termasuk kedalam interpretasi sangat baik (sesuai dengan
tabel kriteria interpretasi skor pada Tabel 4.60), yang berarti bahwa rata-rata
responden beranggapan bahwa “Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan
menghapus data pelanggan?” terbilang bermanfaat, sesuai dengan skor akhir yang
dihasilkan dari hasil rekap angket.
Tabel 4.60 Kriteria Interpretasi Skor Jangkaun Skor Interpretasi Antara 0% - 20% Tidak Baik Antara 21% - 40% Kurang Baik Antara 41% - 60% Sedang Antara 61% - 80% Baik Antara 81% - 100% Sangat Baik
Tabel 4.60 menjelaskan interpretasi dari tiap nilai pada kolom ‘Skor’ pada
Tabel 4.58 dan Tabel 4.59. Berikut adalah kesimpulan dari kuesioner ini:
Tabel 4.61 Kesimpulan Kuesioner Bagian Operasional No Pertanyaan Skor Interpretasi 1. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah
dan menghapus data pelanggan? 100% Sangat Baik
2. Apakah sistem dapat menampilkan semua data pelangggan?
90% Sangat Baik
3. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data hotel?
90% Sangat Baik
4. Apakah sistem dapat menampilkan semua data hotel?
90% Sangat Baik
5. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data kamar?
80% Baik
6. Apakah sistem dapat menampilkan semua data kamar?
100% Sangat Baik
7. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data transport?
90% Sangat Baik
8. Apakah sistem dapat menampilkan semua data transport?
100% Sangat Baik
9. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data kendaraan?
100% Sangat Baik
10. Apakah sistem dapat menampilkan semua data kendaraan?
90% Sangat Baik
198
No Pertanyaan Skor Interpretasi 11. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah
dan menghapus data restoran? 100% Sangat Baik
12. Apakah sistem dapat menampilkan semua data restoran?
90% Sangat Baik
13. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data menu?
80% Baik
14. Apakah sistem dapat menampilkan semua data menu?
90% Sangat Baik
15. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah dan menghapus data objek wisata?
100% Sangat Baik
16. Apakah sistem dapat menampilkan semua data objek wisata?
100% Sangat Baik
17 Apakah sistem dapat menyimpan semua data transaksi?
80% Baik
18 Apakah sistem dapat menampilkan semua data transaksi?
90% Sangat Baik
19 Apakah sistem dapat menampilkan laporan transaksi sesuai kriteria yang di pilih?
90% Sangat Baik
20 Apakah sistem dapat mencetak laporan transaksi sesuai kriteria yang di pilih?
90% Sangat Baik
RATA-RATA 88% Sangat Baik
Tabel 4.62 Kesimpulan Kuesioner Bagian Manajer Operasional No Pertanyaan Skor Interpretasi 1. Apakah sistem dapat menyimpan, merubah
dan menghapus data paket wisata? 100% Sangat Baik
2. Apakah sistem dapat menampilkan semua data paket wisata?
100% Sangat Baik
3. Apakah sistem dapat menyimpan dan menghapus data kamar pilihan?
100% Sangat Baik
4. Apakah sistem dapat menyimpan dan menghapus data menu pilihan?
80% Baik
5. Apakah sistem dapat menyimpan dan menghapus data objek wisata pilihan?
80% Baik
6. Apakah sistem dapat menampilkan data kamar pilihan, menu pilihan dan objek wisata pilihan?
80% Baik
7. Apakah sistem dapat melakukan pemilihan paket wisata yang akan dipromosikan?
100% Sangat Baik
8. Apakah sistem dapat melakukan penyeleksian pelanggan sesuai paket wisata yang akan dipromosikan?
100% Sangat Baik
9. Apakah sistem dapat melakukan pengelompokan pelanggan potensial sesuai jumlah cluster yang diisi?
100% Sangat Baik
199
No Pertanyaan Skor Interpretasi 10. Apakah sistem dapat melakukan pengiriman
email ke pelanggan-pelanggan potensial? 80% Baik
11. Apakah sistem dapat menampilkan laporan paket wisata sesuai kriteria yang di pilih?
100% Sangat Baik
12. Apakah sistem dapat mencetak laporan paket wisata sesuai kriteria yang di pilih?
100% Sangat Baik
13. Apakah sistem dapat menampilkan history semua data promosi?
80% Baik
14. Apakah sistem dapat menampilkan laporan promosi sesuai kriteria yang di pilih?
100% Sangat Baik
15. Apakah sistem dapat mencetak laporan promosi sesuai kriteria yang di pilih?
100% Sangat Baik
RATA-RATA 93% Sangat Baik
Dari Kesimpulan pada Tabel 4.61 dan Tabel 4.62 dapat disimpulkan
secara garis besar :
1. Rata-Rata skor untuk Tabel 4.61 pada bagian operasional adalah 88% yang
berarti responden memiliki interpretasi yang sangat baik untuk sistem yang
digunakan.
2. Rata-Rata skor untuk Tabel 4.62 pada bagian manajer operasional adalah 93%
yang berarti responden memiliki interpretasi yang sangat baik untuk sistem
yang digunakan.
3. Rata-rata skor untuk keseluruhan bagian adalah 90,5% yang berarti sistem
sudah berjalan sesuai dengan responden butuhkan.
top related