Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN PAKET RAKITAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE KNOWLEDGE BASE DI CV INNOVISION

## COMPUTER ASSEMBLY PACKAGE SELECTION RECOMMENDATION SYSTEM USING THE KNOWLEDGE BASE METHOD AT CV INNOVISION
Rizal Dwi Saputra 1 , Sri Sumarlinda 2 , Sopingi 3 1,2,3 Tenik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa, Surakarta
202030065@mhs.udb.ac.id

## ABSTRACT
This research is motivated because CV Innovision has a problem in  providing recommendations for computer assembly package products that suit customer needs. So the researchers conducted observations and interviews with  the  owner  of  CV  Innovision  to  find  out  the  most  appropriate  way  to  solve  the  problem.  The recommendation  system  used  by  researchers  is  the  Knowledge  Base  Filtering  method,  the  purpose  of  this method  is  to  help  customers  get  the  computer  assembly  package  they  need.  Attributes  used  to  filter  products include;  spare  parts,  prices,  and  software  installation.  The  computer  assembly  products  used  as  the  object  of research  are  30  products,  from  these  products  there  are  various  specifications  such  as  processor,  RAM, motherboard,  hard  disk,  and  case.  This  also  affects  customer  interest  in  choosing  and  buying  computer assembly products.
Keywords : Computer, Recommendation System, Needs

## ABSTRAK
Penelitian ini dilatarbelakangi karena CV Innovision memiliki masalah dalam memberikan rekomendasi produk paket rakitan komputer yang sesuai kebutuhan pelanggan. Maka peneliti melakukan observasi serta wawancara kepada pemilik CV Innovision untuk mengetahui cara yang paling tepat dalam menyelesaikan masalah tersebut. Sistem rekomendasi yang digunakan peneliti adalah metode Knowledge Base Filtering tujuan metode ini untuk membantu  pelanggan  mendapatkan  paket  rakitan  komputer  yang  dibutuhkan.  Atribut  yang  digunakan  untuk memfilter  produk  antara  lain  ;  spare  part  ,  harga  ,  dan  instalasi software .    Produk  rakitan  komputer  yang digunakan  sebagai objek penelitian sejumlah 30 produk, dari produk tersebut terdapat spefikasi  yang beragam seperti processor, RAM, motherboard ,  harddisk,  dan case .  Hal  ini  juga  yang  mempengaruhi  minat  pelanggan untuk memilih serta membeli produk rakitan komputer.
Kata Kunci : Komputer, Sistem Rekomendasi, Kebutuhan

## PENDAHULUAN
Bagi setiap orang, komputer merupakan  suatu  alat  teknologi  yang digunakan  untuk  mengelola  data.  Selain itu  komputer  masa  kini  juga  digunakan sebagai media untuk mendapatkan informasi,  pendidikan,  hiburan  dan  media pembuatan  desain  grafis  atau  animasi dalam  industri  kreatif.  Maka  komputer telah  menjadi  kebutuhan  primer  ditengah kalangan masyarakat luas.
Bagi  rata-rata  pengguna,  penting untuk  memilih  merek  komputer  yang paling  sesuai  dengan  kebutuhan  Anda, karena  memilih  satu  merek  komputer mungkin  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan Anda.  Selain  itu,  dapat  menyebabkan budget  untuk  membeli  komputer  dapat
membengkak. Dalam penelitian ini, penulis  dan  seorang  teknisi  komputer  dari kota  Surakarta.  Mereka  menjual  berbagai komponen  perangkat  keras  komputer seperti  motherboard,  prosesor,  RAM, harddisk,  SSD,  dan  cassing.  Selain  itu, setiap  kategori  perangkat  lunak  memiliki keunggulannya  masing-masing  tergantung pada kebutuhan Customer.
Di  Cv  innovision  juga  menjual berbagai macam spesifikasi komputer juga bisa memperbaiki berbagai laptop, komputer, printer. Cv Innovision beralamatkan  pucangsawit  Rt03  Rw02 kota  Surakarta.  Jika  customer  missal membutuhkan komputer dengan spesifikasi  untuk design juga  bisa  seperti spesifikasinya  adalah  intel  core  i3  10100
(gen10) Ram 8gb DDR4 SSd 512Gb untuk monitornya  tinggal  disesuaikan  keinginan customer.
Menilai  kesulitan  yang  dihadapi pelanggan  ketika  menerima  rekomendasi dari  penjual  mengenai  komputer  yang mereka  butuhkan,  maka  penulis  ingin membuat  sistem  rekomendasi  pemilihan paket perakitan komputer dengan menggunakan  metode  knowledge  based. Metode  knowledge  base  adalah  jenis sistem  rekomendasi  yang  cocok  untuk banyak  bidang  rekomendasi  produk,  di mana  setiap  produk  dijelaskan  dengan jelas berdasarkan serangkaian fitur (misalnya  Spare  part,  harga,  instalasi perangkat lunak, dll.). Sistem rekomendasi adalah  mengarahkan  user  dalam  memilih produk  sesuai  keinginan  user  (Muhith  et al., 2022).
Penelitian  ini  bertujuan  merancang sistem  rekomendasi  dengan knowledge- based recommendation sebagai pemodelan dari sistem rekomendasi perakitan komputer. Permodelan ini dapat digunakan sebagai  referensi  dalam  membuat  dan menambahkan  inovasi  dalam  sistem  ini. Dengan  adanya  sistem  ini  kami  berusaha mempermudah  customer  untuk  mencari data spare part dalam menentukan spesifikasi komputer yang sedang dibutuhkan  dan  juga  yang  disarankan  dari sistem.

## METODE
A. Jenis dan Sumber Data Dalam  penelitian  ini  bersumber  dari sebuah  CV  yang  terdapat  masalah  saat pemilihan paket komputer untuk customer agar sesuai dengan kebutuhan maka data yang didapat dari wawancara terdapat beberapa spesifikasi yang biasa dipesan.
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :
a. Metode wawancara Merupakan proses memperoleh keterangan  untuk  tujuan  penelitian dengan  cara  tanya  jawab  dengan pihak CV yaitu dengan pemilik yang
Bernama  Joko  wardoyo  pada  CV innovision  berupa  spesifikasi  yang biasa di pesan. b. Metode Observasi Metode Observasi
merupakan metode  pengamatan  langsung  objek penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  yaitu  di  Pucang  Sawit  , Surakarta.  Observasi  ini  dilakukan untuk  mengetahui  riil  keadaan  yang ada di di tempat tersebut.
B. Metode Pengembangan Sistem Untuk  pengembangan  sistem  sistem rekomendasi  pemilihan  paket  rakitan komputer menggunakan metode
Knowledge  Based  pada  CV  Innovision menggunakan metode Waterfall.
Sedangkan  pemodelan  yang  digunakan untuk  pengembangan  sistem  yang dilakukan  adalah  Model Waterfall . Menurut  (Sukamto  &  Shalahuddin, 2018),  Model Waterfall adalah  “model menyediakan  pendekatan  alur  hidup perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau berurutan  dimulai  dari  analisis,  desain, pengkodean,  dan  pengujian”.  Berikut gambar  dari  model  waterfall  dalam SDLC.

## Gambar 1. Waterfall
Sumber : Sukamto & Shalahuddin, 2018 terdapat  beberapa  tahapan  di  metode waterfall yang antara lain:
a) Requirements Analysis
Pada tahap awal, solusi ditemukan
dengan mengidentifikasi  kebutuhan  dan menganalisis  sistem  yang  ada.
Informasi diperoleh melalui wawancara kepada pemilik usaha, literatur  seperti  jurnal  ilmiah  dan observasi.  Data  ini  dianalisis untuk memperoleh informasi yang  dibutuhkan  pengguna  untuk mengidentifikasi
masalah, merumuskan tujuan dan
memperoleh manfaat dari penelitian..
b) System Design and Design Tahap  ini  melibatkan  persiapan alur,  proses  dan  tampilan  sistem atau  aplikasi.  Perancangan  sistem dibuat dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML)  sebagai  model  sistemnya. Ini  termasuk  kasus  penggunaan untuk mengidentifikasi aktor, diagram  kelas  untuk  memetakan hubungan  antar  tabel,  diagram aktivitas  untuk  menggambarkan aliran  sistem,  dan  diagram  urutan untuk  menggambarkan  interaksi antar objek..
c) Implementation
Tahap  ini  menggunakan  Metode Knowledge Based untuk memprogram atau merancang sistem  rekomendasi  pemilihan paket perakitan komputer berdasarkan  hasil  desain  dari tahap desain dan desain sistem. d) System Testing
Metode  pengujian  black  box digunakan dalam proses pengujian  atau  pengujian  sistem. Apabila keluarannya kurang sesuai atau masih terdapat kesalahan maka dilakukan perbaikan  hingga  hasilnya  sesuai dengan harapan. e) System Installation and Maintenance Pada tahap ini, penulis menginstal sistem rekomendasi yang dikembangkan  untuk penggunaan rutin dan melakukan pemeliharaan sistem secara berkala.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Kebutuhan Sistem Analisis  kebutuhan  sistem  merupakan suatu kebutuhan yang dibutuhkan untuk membuat perancangan sistem baru guna mengatasi  permasalahan  pada  sistem yang berjalan. Perancangan dan
pengembangan  suatu  sistem  memiliki tujuan agar dapat memperoleh
informasi  yang  lebih  cepat,  tepat  dan berkualitas. Dalam rangka
pengembangan sistem rekomendasi pemilihan  kain  menggunakan  metode knowledge  based  recommendation ini ada dua jenis kebutuhan yaitu kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan non fungsional. B. Analisis Kelemahan Sistem Analisis PIECES (Performance,
information, economy, Control, efficiency,  Service)  digunakan  untuk menganalisis  kelemahan  dalam  suatu sistem.  Komponen  analisis  PIESES yang umum digunakan sebagai referensi adalah:
1) Analisis Kinerja Tabel 1. Analisis Kinerja Kinerja Sistem Lama Sistem Baru 1. Pengolahan data  pesanan  , penjualan menggunakan manual 2. Membutuhkan waktu lama untuk melakukan rekapan  karena masih menggunakan manual 1. Pengolahan data sudah terkomputer isasi sehingga bisa meningkatk an kinerja Cv Innovision 2. Waktu yang digunakan untuk melakukan rekapan menjadi cepat dikarenakan ada sistem yang baru

## 2) Analisis Informasi
Tabel 2. Analisis Informasi Informasi Sistem lama Sistem Baru Proses Pencatatan pemesanan , penjualan, pembelian masih menggunakan manual dengan buku pada saat restock Proses Pencatatan pemesanan , penjualan , pembelian yang sudah terkomputerisasi sehingga dapat memberikan sistem yang lebih akurat
3) Analisis Ekonomi

## Tabel 3. Analisis Ekonomi
Biaya Sistem Lama Sistem Baru Penggunaan  masih menggunakan Manual  dan  hanya terpacu pada katalog Dengan adanya sistem baru diharapkan  informasi yang akurat sehingga pengeluaran dapat ditekankan

## 4) Analisis Pelayanan
Tabel 4. Analisis Pelayanan Service Sistem Lama Sistem Baru
Pelayanan pengecekan informasi paket Komputer terkadang masih belum sama dengan di sistem jadi terkadang masih menggunakan katalog untuk melihat ketersediaannya Dengan sistem informasi yang diusulkan diharapkan semua pelayanan yang diberikan Customer bisa maksimal
C. Use Case Diagram Penulis  membuat  use  case  diagram untuk menyederhanakan analisis sistem. Diagram  Use  Case  sistem  rekomendasi yang dibuat dapat dilihat di sini.
Gambar 2. Use Case Diagram sistem

## rekomendasi
Pada Use  Case dapat  dilihat  bahwa admin  memiliki  hak  akses  menambah paket  komputer  ,  edit  ,  menghapus  , melihat detail sistem rekomendasi yang telah di rekomendasikan oleh customer. Untuk  dapat  melakukan  rekomendasi tersebut  maka  admin  harus  login terlebih dahulu.
Berbeda dengan pengguna, ada beberapa  hal  yang    dilakukan  seperti sekedar  menanyakan  rekomendasi  dan hasil rekomendasi, namun disini
pengguna  tidak  perlu  login  sehingga lebih mudah dalam memilih
rekomendasi.
D. Class Diagram Diagram kelas digunakan untuk menggambarkan  kelompok  atau  kelas yang  dimaksud.  Diagram  kelas  juga digunakan untuk menggambarkan keadaan  yang  diwakili  sebagai  atribut suatu  sistem  dan  menawarkan  layanan untuk  menunjukkan  keadaan  tersebut berupa  metode  atau  fungsi.  Berikut perancangan sistem rekomendasi pemilihan  paket  rakitan  komputer  di CV Innovision.

## Gambar 3. Class Diagram sistem rekomendasi
E. Interface Halaman Berikut  adalah  perancangan  halaman interface sistem rekomendasi pemilihan paket rakitan komputer : a) Interface halaman utama Halaman  utama  merupakan  halaman pertama  yang  muncul  pada  saat program  dijalankan.  Isi  menu  ini terdiri dari halaman dengan deskripsi program  dan  form  untuk  mencari rekomendasi.
Gambar 4. Halaman Interface Utama
b) Interface halaman rekomendasi
Pada halaman ini customer melakukan inputan preferensi
pengguna sesuai keinginan customer.

## Gambar 5. Halaman Interface Rekomendasi

## SIMPULAN
Sistem  rekomendasi  perancangan pemilihan  rakitan  komputer  dalam  artikel ini merupakan perancangan sistem rekomendasi  tersebut.  Artikel  ini  sebagai pedoman penting dalam pembuatan sistem rekomendasi  pemilihan  rakitan  komputer sehingga  menghasilkan  website  sistem rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan CV Innovision. Sistem rekomendasi  ini  dapat  dikembangkan sesuai  inovasi  fitur  atribut  CV  Innovision dan saran dari customer.

## DAFTAR PUSTAKA
Amriana, A., Dodu, A., & Mas, P. (2020).
Pendeteksian Kerusakan Printer menggunakan Metode Forward
Chaining. ILKOM  Jurnal  Ilmiah,
12 (1), 47-57.
doi:https://doi.org/10.33096/ilkom.v 12i1.523.47-57 Atina,  V.,  &  Hartanti,  D.  (2022). KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION MODELING FOR CLOTHING PRODUCT SELECTION
RECOMMENDATION  SYSTEM.
Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) ,
3 (5),
1407-1413.
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022. 3.5.584 Habibi,  R.,  &  Albanna,  M.  D.  (2022). Jurnal Teknik Informatika. ANALISIS SISTEM REKOMENDASI PADA  JOB  RECOMMENDATION BERDASARKAN PROFIL LINKEDIN MENGGUNAKAN COSINE  SIMILARITY , 14 (Vol.  14 No. 3 (2022): Jurnal Teknik Informatika  Volume  14-Nomor  3, Agustus 2022), 118–122. Hargani,  N.  (2022). Analisis  Sistem Akuntabilitas Kinerja Instansi Pemerintah (SAKIP) Pada Pemerintah  Kabupaten  Sukoharjo (thesis). Hirda  Wati,  R.  I.  A.  (2023). Analisis Motivasi Belajar Siswa Pada Pembelajaran Matematika Kelas VII
G DI SMP NEGERI 6 SURAKARTA Tahun Ajaran 2022 / 2023 (thesis). https://doi.org/https://doi.org/10.53513/jct.
v2i5.2581

## Merdiana,  M.  F.  (2020).  APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA UNTUK KERUSAKAN PADA KENDARAAN  MOBIL  LISTRIK
BERBASIS  WEB. JTIK  (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 4 (2), 152–161.
https://doi.org/10.59697/jtik.v4i2.60 2 Muhith , M., Hartanti, D., & Maulindar, J. (2022). Sistem Rekomendasi
Pemilihan  Paket  Instalasi  CCTV Menggunakan  Metode  Knowledge Based Pada CCTV Center Delanggu , (Prosiding Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan Bisnis (SENATIB) 2022), 222–227.
Oktamar,  J.  (2023). Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Produktivitas
Panen Buah Di Kabupaten
Sukoharjo Dengan Metode K-MEAN
(thesis).
Putra, A., & Sonita, A. (2022). Implementasi Decision
Support System  Dengan  Metode  Topsis Untuk  Pemilihan  Laptop  Pada  Toko
Thera Kom Curup. JURNAL MEDIA INFOTAMA , 18 (1), 1-7. https://doi.org/10.37676/jmi.v18i1.1 677
Putra,  I.  P.  A.,  Indra  Iswara,  I.  B.  A.,  & Thalib , E. F. (2022). Jurnal Resistor . KNOWLEDGE  BASED  SYSTEM
UNTUK  REKOMENDASI  DEWASA PENGABENAN  PADA  DESA  ADAT MAMBAL , 5 (1), 103–108. https://doi.org/https://doi.org/10.315
98
Salzadila,  D.,  Diva,  T.  M.,  &  Fahmi,  I.
(2023).  Prosiding  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Bisnis
(SENATIB). Penerapan Metode Knowledge-Based  Recommendation Dalam Menganalisis Makanan Legendaris Solo , (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi  dan  Bisnis  (SENATIB) 2023), 19–24. Selan, R. D., Nababan, D., P. K. Kelen, Y.,
&  Ullu,  H.  H.  (2023).  SisInfo  - Jurnal Sistem Informasi dan Informatika. Sistem Pakar  Diagnosa Kerusakan  Motor  Matic  Injection Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web , 5 (1), 16–22. Solecha, K., Jefi, J., Hendri, H., Badri, E.,
&  Haidir,  A.  (2021).  Sistem  Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Komputer  Dengan  metode  forward chaining. Jurnal  Infortech , 3 (2), 164–170. https://doi.org/10.31294/infortech.v3 i2.11801 Trisnawan , R., Boy , A. F., & Mariami , I. (2021). Sistem  Pakar  Mendeteksi Kerusakan ECU  (Electronic Control Unit)  Pada  Motor  Injeksi  Honda
PCX  Di  PT.  Supra  Jaya  Abadi  Titi
Kuning  Medan  Dengan  Metode
Certainty Factor , 4 (1), 78–87.
V. Atina and D. Hartanti, “KNOWLEDGE BASED RECOMMENDATION MODELING FOR CLOTHING PRODUCT SELECTION
RECOMMENDATION  SYSTEM”,
J.  Tek.  Inform.  (JUTIF) ,  vol.  3,  no.
5, pp. 1407-1413, Oct. 2022.