Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PEMESANAN JASA JAHIT PADA MASA PANDEMI DIKOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING
Dina Ulfiani * , Ahmad Zakir, Boni Oktaviana Sembiring Program Studi Sistem Informasi, Universitas Harapan, Medan, Indonesia Email: dinaulfiani3@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No2.pp176-182

## ABSTRACT
Pandemics covid-19 had an impact a slowing economy are one of them is UMKM sector. Residents who work as a seamstress experienced dependence of the production of his income had also won three others. Because of the movement of people so that the decline in economic transactions during the social distancing has experienced a fall in. Therefore, it takes a system to do reservations tailor services without have to do a lot of movement in the time of 33 countries. Building these systems uses the method collaborative filtering where this method used to know a tailor who recommended data they would purchase and the number of ratting any reservations. System that built using language php programming and a database MySQL format and use framework Codeigniter 3. With  the  reservations  system  sewing  services  could  help  residents  of  the  city  of  Medan  to  booking  for  tailor services in the pandemic and by the presence of collaborative filtering can ease the reservation to know the tailor who recommended if do not know to which tailor order.
Keyword: Booking, Tailor Services, Collaborative Filtering.

## ABSTRAK
Pandemi Covid-19 memberikan dampak penurunan ekonomi salah satunya pada sektor UMKM. Masyarakat yang bekerja  sebagai  penjahit  bergantung  pada  penghasilan  dari  produksi  pakaian  yang  mereka  buat.  Dikarenakan menurunnya  pergerakan  manusia  sehingga  transaksi  ekonomi  selama  masa social  distancing mengalami penurunan.  Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  melakukan  pemesanan  jasa  penjahit  tanpa  harus melakukan  banyak  pergerakan  pada  masa  pandemi.  Pembuatan  sistem  ini  menggunakan  metode collaborative filtering dimana  metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  penjahit  yang  direkomendasikan  berdasarakan  data pembelian dan jumlah ratting setiap pemesanan. Sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL serta menggunakan framework Codeigniter 3. Dengan adanya sistem pemesanan jasa jahit ini dapat membantu warga kota medan untuk dapat memesanan jasa penjahit pada masa pandemi dan dengan adanya  collaborative  filtering  dapat  mempermudah  calon  pemesanan  untuk  mengetahui  para  penjahit  yang direkomendasikan jika tidak tahu  penjahit mana yang ingin dipesan.
Kata Kunci: Pemesanan, Jasa Jahit , Collaborative Filtering.

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  secara  kolosal  berdampak pada  berbagai  bidang,  khususnya  bidang  moneter,  di mana  keberadaan  UMKM  yang  pekerjaannya berkontribusi  secara  fundamental  terhadap  laju perekonomian  tidak  dapat  dipisahkan  dari  pengaruh wabah virus corona (Utami, 2021). Penurunan ekonomi juga berdampak pada salah satu UMKM yaitu penjahit, Status  pekerjaan  yang  hanya  mengandalkan  dan bergantug  pada  gaji  sehari-hari,  dan  aktivitas  dalam industri  rumah  tangga  ini  menyebabkan  kerentanan pada ketahanan ekonomi mereka. Pasalnya para warga yang  berprofesi  sebagai  penjahit  mengalami ketergantungan  penghasilan  dari  produksi  baju  yang
didapatkan.  Itu  semua  juga  dikarenakan  menurunnya pergerakan  manusia  sehingga  transaksi  ekonomi selama  masa social  distancing mengalami  penurunan (Farihiyyah, 2020).
Dalam  kondisi  usaha  dimasa  pandemi  corona yang  tidak  menentu,  maka  sistem  informasi  mutlak diperlukan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  logis sehingga  sangat  membutuhkan  pemahaman  tentang permasalahan dan pengetahuan mengenai strategi dan alternative pemecahannya supaya usahanya tetap dapat berjalan.  Dengan  adanya  sistem  informasi  dapat mempermudah  para  penjahit  mempromosikan  produk dan jasa yang dibuat (Rifa’i & Haerani, 2020).
Dari  permasalahan  diatas  penulis  ingin
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
ISSN: 2620-4339 (media online)
mengembangkan  sistem  pemesanan  jasa  penjahit dengan menggunakan metode Collaborative Filtering , dengan tujuan untuk memberikan rekomendasi penjahit yang  popular.  Kerangka  kerja  data  diandalkan  untuk bekerja  pada  pameran  suatu  asosiasi  atau  organisasi menjadi  lebih  kuat,  produktif  dan  sederhana  untuk mendapatkan data yang akan diteruskan.
Metode Collaborative  filtering sudah  banyak digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  dalam  bisnis karena  memiliki  demonstrasi  sederhana  dalam personalisasi  berbasis  web,  teknik  ini  juga  sangat mendasar  dan  tidak  terlalu  rumit  dalam  penerapan dalam  sebuah  sistem  rekomendasi  (Erlangga  & Sutrisno, 2020; Wahyudi, 2017).
Metode collaborative  filtering juga  memiliki kelebihan yang mampu untuk menyelidiki afiliasi yang dapat diverifikasi, khusunya afiliasi yang salah satunya
dapat  dihasilkan  dari  riwayat  keputusan  pelanggan,, sehingga  dengan  kelebihan  ini  dapat  meningkatkan ketepatan rekomendasi item yang dihasilkan (Mustofa, 2018).

## METODE PENELITIAN
Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu Collaborative Filltering. Terdapat tiga komponen analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  input,  process,  dan output.

## Input
Batas  input  yang  digunakan  diperoleh  dari penilaian data  pengunjung  tentang deskripsi  penjahit kemudian data tersebut diselidiki dari analisis masalah dan analisis data. Tahapan ini adalah untuk menemukan nilai kemiripan antar penjahit yang di bandingkan.
Tabel 1. Tabel Simulasi Ratting Penjahit di Kota Medan Nama Dahniar Tailor Nesmi Tailor Adis Jahit Mama Keca Buk Yus Jahit Ica fadilla Studio Rata-Rata Rating Ayu 5 5 Riski 3 2 4 1 2.5 Rere 5 4 3 4 Dinda 4 1 5 3.3 Rahmi 2 2 4 3.25 Roni 2 4 3 Process
Ada  dua  tahapan  yang  dilakukan  untuk  proses antara lain:
a. Menghitung nilai Adjusted Cosine Similarity Kondisi  perhitungan  yang  akan  dilakukan  jika dua nilai penjahit yang berdekatan harus memiliki nilai rating. Dengan tahapan yang sama, nilai rating 5 dan 5 serta 3 dan 4. Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai similarity  dengan  persamaan.  Menghitung  nilai kemiripan  S(i,j)  antara  komunitas  i  dan  j  yang  sudah memiliki rating menggunakan rumus Adjusted Cosine Similarity.
S(i, j)
=
Σ u  ∈  U ( Ru, i − Řu ) (Ru, j − Řu )
√ Σ u  ∈ U ( Ru, i − Řu ) 2 √ Σ u  ∈  U ( Ru, j − Řu )2
Keterangan:
S(i,j)  =  Nilai  kesamaan  antara  komunitas  i  dan komunitas j.
u Є U = Himpunan pengguna yang memberikan rating untuk komunitas i dan pelanggan j.
Ru, i = Rating pengguna u pada komunitas i. Ru, j = Rating pengguna u di komunitas j.
Řu    = Rata-rata nilai rating pengguna u.
Tabel 2. Tabel Representatif Adjusted  Cosine Similarity Nama Ru, Nesmi Tailor Ru, Adis Jahit Ru Rere 5 4 4 Rahmi 2 2 3.25
Keterangan:
Kondisi perhitungan yang akan dilakukan jika dua nilai penjahit  yang    berdekatan    harus    mempunyai    nilai rating.

## S(Nesmi Tailor, Adis Jahit)
= (5 − 4)(4 − 4) + (2 − 3.25)(2 − 3.25)
√ (5 − 4 ) + (2 − 3.25)2 √ (2 − 3.25) + (4 − 4 )2
S(Nesmi Tailor , Adis Jahit)
=
(1)(0) + (−1.25)(−1.25) √ (5 − 4) + (2 − 3.25)2 √ (2 − 3.25) + (4 − 4 )2
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021) ISSN: 2620-4339 (media online)
S(Nesmi Tailor, Adis Jahit) = 1.5625 √ (5 − 4 ) + (2 − 3.25)2 √ (2 − 3.25) + (4 − 4 )2 S(Nesmi Tailor, Adis Jahit) = 1.5625 √ 2.5625  √ 1.5625
= 0.780869
Jadi,  hasil  perbandingan  penjahit  Nesmi  Tailor  dan penjahit Adis  adalah 0.780869
Tabel 3. Hasil Perhitungan Keseluruhan Nama Penjahit yang dibandingkan Nama Penjahit yang dibandingkan Nilai Kemiripan Dahniah Tailor Mama Keca -1 Nesmi Tailor Adis Jahit 0.780869 Nesmi Tailor Mama Keca -0.96828 Dahniar Tailor Icafadilla Studio -1 Adis Jahit Mama Keca -0.65517 Adis Jahit Buk Yus Jahit 1 Adis Jahit Icafadilla Studio -0.94665 Mama Keca Buk Yus Jahit -1 Mama Keca Icafadilla Studio 0.992734 Buk Yus Jahit Icafadilla Studio -1
b. Menghitung nilai prediksi
Menghitung  nilai  prediksi  P  (a,  j)  terhadap komunitas j oleh pengguna a yang belum mendapatkan rating menggunakan rumus Weighted Sum.
P(a, j) = Σi  ∈  I(Ra, i .  Si, j) Σi  ∈  I|Si, j Keterangan:
P (a, j)   = Prediksi rating komunitas j oleh pengguna a.
i  Є  I  =  Himpunan  penjahit  yang  mirip  dengan komunitas j.
Ra, i = Rating pengguna a pada komunitas i. S(i, j)  =  Nilai  similarity  antara  komunitas  i  dan komunitas j. Tabel 4. Perhitungan Prediksi Pelanggan  Penjahit Ru,i Si,j Rere Adis Jahit 4 1
Persamaannya :
P(p1, e) = (4 ∗ 1) 1 = 4 1 =  4

## Output
Keluaran/output  yang  dihasilkan  adalah: rekomendasi  penjahit  dengan nilai  prediksi tertinggi.
Tabel 5. Hasil Prediksi Nama Penjahit Nilai Hasil Prediksi (u,j) Rere Buk Yus Jahit 4 Icafadilla Studio 4 Riski Nesmi Tailor 4 Ayu Adis Jahit 4 Mama Keca 5 Roni Adis Jahit 4 Icafadilla Studio 4
Pelanggan  memberi    rating  kepada  penjahit melalui sistem. Dalam membangun sistem ini peneliti menggunakan  kuisiner  untuk  mendapatkan  data  awal seperti pada tabel 6 dengan skala pengukuran.
Tabel 6. Skala Pengukuran Tingkat Kepuasan
No Skala Pengukuran Keterangan 1 1 Tidak Puas 2 2 Kurang Puas 3 3 Cukup Puas 4 4 Puas 5 5 Sangan Puas

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  pemesanan  jasa  penjahit  kota  medan berbasis website menggunakan framework codeigniter bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  SQL  serta berdasarkan  penggunanya,  sistem  ini  terdiri  dari  dua pengguna yaitu admin dan customer. Adapun fitur yang dapat digunakan pada sistem ini yaitu halaman login, halaman  registrasi,  halaman  admin,  dan  halaman customer.
Gambar 1. Halaman Login Customer
Pada  gambar  1  menjelaskan  halaman  login, dimana  customer  dapat  mengaksesnya  dengan  cara memasukkan  username  dan  password,  jika  usernme
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021) ISSN: 2620-4339 (media online)
dan    password  benar  maka  customer  dapat  masuk  ke halaman customer.
Gambar 2. Halaman Login Admin
Pada  gambar  2  menjelaskan  halaman  login, dimana  admin  dapat  mengaksesnya  dengan  cara menginputkan  email  dan  password,  jika  email  dan password  benar  maka  admin  dapat  login  ke  halaman admin.
Gambar 3. Halaman Registrasi
Pada gambar 3 menjelaskan halaman registrasi, dimana  customer  dapat  mendaftar  terlebih  dahulu dengan menginputkan username, email dan password. Setelah itu baru customer bisa melakukan login untuk melakukan pemesanan.
Gambar 4. Halaman Utama
Pada  gambar  4  menjelaskan  halaman  utama, dimana halaman ini akan tampil ketika ketika customer selesai login atau sebelum melakukan login.
Gambar 5. Halaman Pemesanan
Pada  gambar  5  menjelaskan  halaman pemesanan, dimana pada halaman ini customer dapat melihat penjahit untuk melakukan pemesanan.
Gambar 6. Halaman Detail Pemesanan
Pada  gambar  6  menjelaskan  halaman  detail pemesanan, dimana pada halaman ini customer dapat melihat detail penjahit.
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 7. Halaman Pemesanan Penjahit
Pada  gambar  7  menjelaskan  halaman pemesanan  penjahit,  dimana  pada  halaman  ini customer dapat melakukan pemesanan penjahit.
Gambar 8. Halaman Pembayaran
Pada  gambar  8  menjelaskan  halaman pembayaran, dimana pada halaman ini customer dapat melakukan pembayaran.
Gambar 9. Halaman Cek Status
Pada gambar 9 menjelaskan halaman cek status, dimana  pada  halaman  ini  pesanan  customer  belum dikonfirmasi oleh admin.
Gambar 10. Halaman Cek Status
Pada  gambar  10  menjelaskan  halaman  cek status,  dimana  pada  halaman  ini  pesenan  customer sudah dikonfirmasi oleh admin.
Gambar 11. Halaman Kategori
Pada gambar 11 menjelaskan halaman kategori, dimana pada halaman ini admin bisa melihat kategori yang sudah ada.
Gambar 12. Halaman Kategori
Pada gambar 12 menjelaskan halaman kategori, pada halaman ini admin bisa mengupload kategori baru atau mengupdate kategori yang sudah ada.
Gambar 13. Halaman Brand
Pada  gambar  13  menjelaskan  halaman  brand, dimana  pada  halaman  ini  admin  bisa  melihat  brand yang sudah ada.
Gambar 14. Halaman Brand
Pada  gambar  14  menjelaskan  halaman  brand, pada  halaman  ini  admin  dapat  menambahkan  brand atau mengupdate data brand yang sudah ada.
Gambar 15. Halaman Produk
Pada gambar 15 menjelaskan halaman produk, pada  halaman  ini  admin  dapat  melihat  produk  yang sudah ada.
Gambar 16. Halaman Produk
Pada gambar 16 menjelaskan halaman produk, pada halaman ini admin dapat menambahkan item atau memperbarui informasi item yang sudah ada..
Gambar 17. Halaman User
Pada  gambar  17  menjelaskan  halaman  user, pada halaman ini admin dapat melihat pengguna yang sudah ada.
Gambar 18. Halaman User
Pada  gambar  18  menjelaskan  halaman  user, pada halaman ini admin dapat menambahkan user atau mengupdate user.
Gambar 19. Halaman Transaksi
Pada gambar 19 menjelaskan halaman transaksi, di  halaman  ini  admin  dapat  melihat  transaksi  yang masuk.
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021) ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 20. Halaman Transaksi
Pada gambar 20 menjelaskan halaman transaksi, pada  halaman  ini  admin  dapat  mengkonfirmasi pembayaran yang sudah masuk.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sistem  pemesanan  jasa  penjahit  Kota  Medan berhasil  di  bangun  untuk  membantu  customer dalam memesan jasa penjahit.
2. Metode  collaborative  filtering  diterapkan  pada sistem untuk mengetahui penjahit yang direkomendasikan.
3. Sistem  pemesanan  jasa  jahit  di  Kota  medan  ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  database  MySQL  serta  Framework CodeIgniter.

## DAFTAR PUSTAKA
Erlangga, E., & Sutrisno, H. (2020). Sistem Rekomendasi Beauty Shop Berbasis Collaborative Filtering. EXPERT: Jurnal
Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi , 10 (2), 47. https://doi.org/10.36448/jmsit.v10i2.1611 Farihiyyah, M. B. M. (2020). PENERAPAN ANALISIS SWOT SEBAGAI STRATEGI DALAM MENGHADAPI DAMPAK PEREKONOMIAN MASYARAKAT DI ERA PANDEMI (Studi Kasus Penurunan Omset Penjahit UD. Ahass BJ Di Desa Dukunanyar Kecamatan Dukun Kabupaten Gresik). Jurnal Manajemen Dan Inovasi (MANOVA) , Volume 3 N , 43–54. Mustofa, A. R. (2018). Sistem Rekomendasi Wisata Di Kediri Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim. Rifa’i, A., & Haerani, A. (2020). Sistem Informasi Manajemen Mendukung Kelangsungan Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) Dampak Situasi Pandemi Covid-19. Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 2 , 2014–2026.
Utami, B. S. A. (2021). Dampak pandemi covid 19 terhadap sektor UMKM di Indonesia. Economie ,
3 (1), 1–7. Wahyudi, I. S. (2017). Mesin Rekomendasi Film
Menggunakan Metode Kemiripan Genre Berbasis Collaborative Filtering . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.