BAB I PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Masalah Makanan merupakan salah satu kebutuhan primer dari manusia (Sasrawan,
2013). Kebutuhan akan makanan akan selalu meningkat karena jumlah penduduk yang semakin banyak. Oleh karena itu tempat makan pun semakin banyak yang bermunculan, baik yang menggunakan franchise ataupun yang menggunakan nama sendiri (Anonim, 2012). Masalah yang sering muncul akibat banyaknya tempat makan yang tersedia bagi konsumen adalah kebingungan untuk memilih tempat makan, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk memutuskan pilihan tempat makan. Masalah lainnya adalah banyak tempat makan yang terlihat menarik akan tetapi kurang sesuai dengan harapan (Anonim, 2012). Saat ini banyak aplikasi yang bisa memberikan rekomendasi tempat makan yang ada di sekitar, seperti Foodspotting, Zomato dan Foursquare. Akan tetapi, kebanyakan dari aplikasi tersebut membutuhkan masukan dari pengguna lain untuk menampilkan daftar tempat makan yang ada di sekitar. Jika belum ada pengguna yang memberikan masukan untuk suatu tempat makan, maka tempat makan tersebut tidak akan ditampilkan pada aplikasi. Untuk memberikan rekomendasi, terdapat banyak metode yang bisa digunakan diantaranya Collaborative filtering, Content-based filtering, dan Hybrid. Collaborative filtering adalah metode dimana rekomendasi yang diberikan didapat dari analisa dan perhitungan informasi yang didapatkan dari
1
tingkah laku, preferensi dan aktivitas dari user lain. Content-based filtering adalah metode dimana rekomendasi yang diberikan berdasarkan item–item yang pernah disukai oleh seorang user kemudian item–item tersebut akan dianalisa dan dicari item yang memiliki kemiripan. Untuk menggunakan Content-based filtering, setiap user memiliki profil masing–masing. Metode Hybrid adalah metode yang menggabungkan metode Content-based filtering dengan Collaborative filtering. Cara kerja dari metode Hybrid adalah dengan menggabungkan metode Contentbased filtering dan Collaborative filtering. Penggabungan metode Content-based filtering dan Collaborative filtering dapat dilakukan secara linear dan sequential. Penggabungan secara linear dilakukan dengan cara melakukan pencarian menggunakan metode Content-based dan Collaborative filtering secara terpisah dan menggabungkan kedua hasil. Penggabungan secara sequential dilakukan dengan cara melakukan pencarian dengan salah satu metode Content-based atau Collaborative filtering kemudian hasil dari pencarian pertama digunakan untuk pencarian dengan metode kedua(Kim dkk., 2005). Pada penelitian ini, rekomendasi yang diberikan dihitung menggunakan algoritma Slope One. Algoritma Slope One merupakan Item-based Collaborative filtering, yang merupakan pengembangan dari metode Collaborative filtering. Perbedaan Item-based Collaborative filtering dengan Collaborative filtering adalah pada Item-based, hasil rating yang dibandingkan untuk memberikan rekomendasi (Sarwar,dkk, 2001). Selain algoritma Slope One, algoritma lain yang sering digunakan untuk memberikan rekomendasi adalah algoritma Squeezer, Improved Adaptive Genetic Algorithm, dan banyak algoritma lainnya berdasarkan metode Collaborative
2
filtering, Content-based filtering, dan Hybrid. Alasan pemilihan algoritma Slope One karena algoritma Slope One hanya memerlukan weight dari setiap item yang dibandingkan, sehingga lebih cepat memberikan rekomendasi dan memiliki hasil yang hampir sama akuratnya dibandingkan metode lainnya. Sebelum penelitian ini, penelitian mengenai aplikasi rekomendasi tempat makan sudah pernah dilakukan dengan judul Implementasi Algoritma Squeezer Dan Term Frequency Ranking dalam Pembangunan Sistem Rekomendasi Tempat Makan (Wirawan, 2014). Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah pada penelitian sebelumnya digunakan algoritma Squeezer, sedangkan pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah algoritma Slope One, serta pada penelitian ini data yang digunakan didapatkan dari Google Places API, sedangkan pada penelitian sebelumnya data yang digunakan di-input secara manual oleh peneliti. Sementara itu, latar belakang dipilihnya Android sebagai basis dari penelitian ini, karena android merupakan sistem operasi pada mobile yang paling banyak digunakan. Berdasarkan data yang didapat dari IDC pada tahun 2015 kuartral pertama, 78% dari total 334,4 juta smartphone yang dipasarkan menggunakan sistem operasi android (IDC, 2015). 1.2
Rumusan Masalah
a.
Bagaimana cara merancang bangun aplikasi rekomendasi tempat makan?
b.
Bagaimana cara kerja aplikasi dalam memberikan rekomendasi dengan menggunakan algoritma Slope One?
3
1.3
Batasan Masalah Berdasarkan rumusan masalah, batasan-batasan yang terdapat dalam
penelitian: a.
Aplikasi Pencarian Tempat Makan hanya menampilkan daftar tempat makan yang terdapat pada Google Places API.
b.
Aplikasi
hanya merekomendasikan maksimal
120 restoran
yang
ditampilkan karena dibatasi oleh Google Places API. c.
Aplikasi hanya memberikan rekomendasi berdasarkan dua faktor, yaitu tingkat popularitas dan jarak, karena pengambilan data pada Google Places API hanya dapat dilakukan berdasarkan tingkat popularitas dan jarak.
1.4
Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat rancang bangun sebuah
aplikasi sistem rekomendasi tempat makan berbasis android berdasarkan faktor tingkat popularitas dan jarak dengan menggunakan algoritma Slope One sehingga dapat memberikan rekomendasi tempat makan di sekitar pengguna. 1.5
Manfaat Penelitian Berikut adalah manfaat yang didapatkan dari penelitian:
a.
Penggunaan aplikasi dapat menghemat waktu untuk menentukan tempat makan.
b.
Penggunaan aplikasi dapat membantu pencarian tempat makan yang ada di sekitar.
c.
Aplikasi dapat menampilkan rute menuju tempat makan yang sudah dipilih.
4
Sistematika Penulisan
1.6
Sistematika penulisan yang digunakan dalam penyajian skripsi ini adalah sebagai berikut. BAB I
PENDAHULUAN Bab ini berisikan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II
LANDASAN TEORI Bab ini berisikan teori-teori yang digunakan oleh peneliti dalam melakukan
penelitian,
meliputi
algoritma
Slope
One,
sistem
rekomendasi, dan Google Places API. BAB III METODE DAN PERANCANGAN APLIKASI Bab ini berisikan metode penelitian yang digunakan dan rancangan dari aplikasi yang dihasilkan, yakni analisa sistem, perancangan antar muka aplikasi dan pembuatan diagram. BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENELITIAN Bab ini berisikan implementasi sistem dan data hasil penelitian. BAB V
SIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisikan simpulan dari hasil penelitian berdasarkan tujuan yang ada, dan saran untuk penelitian selanjutnya.
5
