Pengembangan Aplikasi Android Rekomendasi Lapangan Tenis di Malang Raya dengan GDSS dan LBS
| Main Author: | Mauliate, Erastus |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/195068/1/ERASTUS%20MAULIATE.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/195068/ |
Daftar Isi:
- Olahraga tenis lapangan merupakan salah satu dari lima olahraga terpopuler di Indonesia. Tenis lapangan dapat dimainkan oleh dua orang pemain atau antara dua pasangan yang terdiri dari dua pemain. Tenis lapangan juga cukup digemari oleh para pendatang yang ada di kota Malang. Para pendatang tersebut memiliki permasalahan terkait pencarian lapangan tenis terbaik yang bisa digunakan lebih dari satu orang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi rekomendasi lapangan tenis di kota Malang berbasis Android dengan menggunakan Group Decision Support System (GDSS). Metode ini diharapkan mampu membantu pengguna dalam menentukan rekomendasi lapangan tenis berdasarkan kriteria yang ada. Pada penelitian sebelumnya, Heru Budiyanto telah melakukan hal yang serupa namun lebih menekankan kepada pendekatan rekomendasi yang ditujukan kepada setiap individu saja. Pada penelitian ini, aplikasi difokuskan kepada perhitungan rekomendasi secara berkelompok dengan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to ldeal SoIution (TOPSIS) dan BORDA dengan empat kriteria yang ada seperti harga, jarak, rating, dan jumlah lapangan. Aplikasi ini juga menerapkan metode Location Based Service (LBS) untuk memudahkan pengguna menuju lokasi lapangan yang ditandai dengan fitur penunjuk arah. Data dari setiap lapangan akan tersimpan pada Google Firebase. Aplikasi ini telah diuji berdasarkan tiga metode, yaitu pengujian black-box, pengujian validasi algoritma, dan pengujian usability. Dari ketiga pengujian tersebut, didapatkan hasil bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai dengan fungsionalitasnya dan juga sesuai dengan perhitungan algoritma secara manual. Aplikasi ini mendapatkan skor sebesar 73,5 berdasarkan pengujian usability, yang berarti aplikasi cukup dapat diterima oleh pengguna.