Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4239

## REKOMENDASI PEMILIHAN MODEL SEPEDA MENGGUNAKAN RULE BASED SYSTEM
Trisya Ayu Pratami 1 ,  Tursina 2 ,  Rina Septiriana 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Pontianak Kalimantan Barat
Riwayat artikel:
Received: 26  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Sepeda; Rule based System(RBS) ; Metode Lemond ; Rekomendasi.
Corespondent Email: trisyaayup@gmail.com
Abstrak. Kenyamanan  saat  mengendarai  sepeda  yang  tepat  sangat berpengaruh  dalam  pengeluaran  energi,  keselamatan,  mencegah  cedera  dan meningkatkan kinerja dalam bersepeda. Jika mengendarai sepeda yang kurang sesuai dengan postur tubuh akan menyebabkan ketidaknyamanan berkendara bahkan  bisa  menyebabkan  cedera.  Sehingga  banyak  calon  pesepeda  atau pengendara  sepeda  yang  kesulitan  menentukan  ukuran  sepeda  yang  tepat. Untuk  menentukan  ukuran  sepeda  yang  tepat,  maka  perlu  dilakukannya pengukuran postur tubuh. Dalam pengukuran ini diperlukan perhitungan yang akurat  agar  frame  yang  didapatkan  tidak  merugikan  pengguna  atau  calon pesepeda. Perhitungan ini menggunakan formula dari Greg LeMond bernama metode Lemond .  Metode Lemond adalah  sebuah  formula  yang  digunakan untuk  menghitung  ukuran  komponen  frame  sepeda  yang  sesuai  dengan penggunanya. Metode ini menggunakan tinggi badan dan inseam (jarak dari telapak kaki sampai pangkal paha) sebagai indikator utama dalam menentukan ukuran frame dan komponen frame. Penelitian ini menggunakan tahap SDLC yang dimulai dari analisis kebutuhan dilanjutkan dengan perancangan dalam bentuk UML yang terdiri dari use case diagram,  activity diagram, dan class diagram.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  metode rule  based  system dimana  formula  perhitungan  metode  Lemond  tersebut  direpresentasikan kedalam  bentuk  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  suatu rekomendasi  yang  tepat.  Kemudian  aturan  tersebut  diimplementasikan  ke dalam  sistem  dengan  bahasa  PHP  dan  framework  Laravel.  Selanjutnya, aplikasi  tersebut  diuji  dengan  metode black  box dan  UAT  yang  dilakukan terhadap 35 responden pada aspek fungsionalitas dan komunikasi visual. Dari hasil  penelitian  UAT  diperolehlah,  hasil  persentase  sebesar  82,9%  yang menunjukkan  bahwa  aplikasi  sangat  memuaskan  dan  sesuai  dengan  tujuan penelitian  serta  membuktikan  bahwa rule  based  system berhasil diimplementasikan dengan baik dalam sistem rekomendasi.
Abstract. Comfort  when  riding  a  bicycle  properly  has  a  big  influence  on energy expenditure, safety, preventing injury, and improving performance in cycling. If you ride a bicycle that is not suitable for your body posture, it will cause  riding  discomfort  and  can  even  cause  injury.  So  many  prospective cyclists  have  difficulty  determining  the  right  bicycle  size.  To  determine  the right  bicycle  size,  it  is  necessary  to  measure  your  body  posture.  In  this measurement,  accurate  calculations  are  needed  so  that  the  frame  obtained does not harm users or prospective cyclists. This calculation uses a formula from  Greg  LeMond  called  the  Lemond  method.  The  Lemond  method  is  a formula  used  to  calculate  the  size  of  bicycle  frame  components  that  are suitable for the user. This method uses body height and inseam (the distance from the sole of the foot to the groin) as the main indicators in determining the  size  of  the  frame  and  frame  components.  This  research  uses  the  SDLC stage,  which  starts  with  needs  analysis  followed  by  design  in  UML  form consisting of use case diagrams, activity diagrams, and class diagrams. This
system  is  designed  using  a  rule-based  system  method  where  the  Lemond method calculation formula is represented in the form of rules that are used to produce appropriate recommendations. Then these rules are implemented into the system using the PHP language and the Laravel framework. Next, the application  was  tested  using  the  black  box  and  UAT  methods,  which  were carried  out  on  35  respondents  in  the  aspects  of  functionality  and  visual communication. From the results of the UAT research, the percentage result was  82.9%,  which  shows  that  the  application  is  very  satisfactory  and  in accordance with the research objectives and proves that the rule-based system has been successfully implemented in the recommendation system.

## 1. PENDAHULUAN
Sepeda  adalah  alat  transportasi  yang  sehat dan  ramah  lingkungan.  Bersepeda  sangat bermanfaat  untuk  menjaga  dan  meningkatkan kebugaran  jantung,  paruparu,  sirkulasi  darah, otot,  tulang,  dan  sendi  [1].  Selain  digunakan untuk  berolahraga,  sepeda  juga  menjadi alternatif  transportasi  untuk  menghindari kemacetan  dan  dapat  digunakan  kapan  saja, yang  membuatnya  semakin  diminati  oleh banyak  orang  [2].  Namun,  dengan  beragam jenis, model, merk, ukuran, dan harga sepeda di pasaran, banyak calon pembeli yang mengalami kesulitan  dalam  menentukan  pilihan  [3]. Banyak pesepeda pemula mengalami keengganan  dalam  melanjutkan  olahraga  ini karena kurangnya kenyamanan saat bersepeda, yang  seringkali  disebabkan  oleh  kesalahan dalam pemilihan ukuran sepeda [4]. Penelitian oleh  Marc  R.  et  al.  menunjukkan  bahwa kenyamanan  saat  bersepeda  sangat  penting untuk pengeluaran energi, keselamatan, mencegah  cedera,  dan  meningkatkan  kinerja. Dr.  Dananjaya  Putramega,  SpOT,  seorang spesialis  bedah  ortopedi,  menekankan  bahwa pemilihan  sepeda  yang  sesuai  dengan  ukuran tubuh sangat penting untuk mencegah berbagai masalah  kesehatan  [5].  Oleh  karena  itu, menentukan  ukuran  sepeda  yang  tepat  sangat penting  untuk  kenyamanan  dan  pengendalian yang baik saat bersepeda.
Sebelum  membeli  sepeda,  beberapa  faktor perlu dipertimbangkan, termasuk jenis, ukuran, kebutuhan,  dan  anggaran.  Untuk mendapatkan ukuran  sepeda  yang  tepat,  pengukuran  postur tubuh diperlukan [6]. Model sepeda yang cocok bisa  ditentukan  dengan  menghitung  tinggi badan, berat badan, panjang kaki, dan panjang lengan, yang akan disesuaikan dengan komponen-komponen  sepeda  seperti  stang,
sadel,  rem,  dan  frame.  Meskipun  sepeda memiliki  berbagai  ukuran  seperti  XS  hingga XXL,  banyak  calon  pembeli  yang  masih mengalami kesulitan dalam memahami faktor- faktor ini, seperti yang ditunjukkan oleh survei yang  dilakukan  kepada  59  responden,  dimana 59,3%  mengalami  kesulitan  dalam  memilih sepeda [7]. Perakitan sepeda biasanya dilakukan  di  toko  sepeda  dengan  pengukuran manual,  namun  beberapa  orang  merasa  malu untuk melakukan pengukuran langsung di toko. Oleh karena itu, diperlukan sistem rekomendasi yang  dapat  diakses  secara  umum  untuk membantu dalam pemilihan sepeda. Pengembangan sistem rekomendasi ini menggunakan metode rule-based system, yang merupakan model sederhana yang menggunakan  aturan  logika  yang  telah ditentukan  sebelumnya  untuk  menghasilkan rekomendasi  berdasarkan  variabel-variabel tertentu  seperti  tinggi  badan,  panjang  inseam, dan jenis sepeda yang diinginkan [8] [9].Aturan dalam  pemilihan  sepeda  dapat  disesuaikan dengan  metode  rule  based  system.  Rule  based system  dapat  digunakan  sebagai  pendekatan yang  efektif  dalam  mengembangkan  sistem rekomendasi  ukuran  sepeda  yang  akurat  dan personal [10].
Dengan  menggunakan  aturan-aturan  yang telah  ditentukan  berdasarkan  variabel-variabel kunci, sistem ini dapat memberikan rekomendasi  yang  sesuai  dengan  karakteristik tubuh  pengguna  dan  preferensi  sepeda  yang diinginkan. Rule  based  system merupakan pendekatan yang efektif dalam
mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan  ukuran  sepeda  yang  akurat  dan personal, berdasarkan pengukuran postur tubuh pengendara.  Diharapkan  dengan  sistem  ini, pengendara  sepeda  dapat  memperoleh  sepeda yang sesuai dengan kebutuhan dan
mendapatkan pengalaman bersepeda yang lebih nyaman, aman, dan memuaskan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Rule Based System(RBS)
Rule  Based  System  adalah  program komputer yang menggunakan basis pengetahuan  dan  mesin  inferensi  untuk menghasilkan  informasi  baru.  Ini  adalah  cara untuk  menerapkan  pengetahuan  ke  dalam sistem  dengan  merepresentasikannya  dalam bentuk  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk pengambilan keputusan. Setiap aturan memiliki kondisi  (IF)  dan  tindakan  (THEN),  di  mana sistem  memeriksa  semua  kondisi  (IF)  untuk menentukan tindakan yang tepat . [11].

## 2.2 Anatomi Sepeda
Dapat dilihat pada Gambar 2. 1 dan Gambar
2.  2  yang  merupakan  gambar  dari  anatomi sepeda  road  bike  dan  mountain  beserta penjelasan dari anatomi sepeda yang ditunjukkan pada Tabel 2. 1 sebagai berikut :
Gambar 2.1. Anatomi Road Bike
Gambar 2.2. Anatomi Mountain Bike

## 2.3 Road Bike
Road  Bike adalah    sepeda  yang  dirancang dengan mengutamakan kecepatan dan digunakan  di  jalan    beraspal.  Roda  yang digunakan  berukuran  tipis  dan  mempunyai tekanan  yang  tinggi,  diatas  100  psi,  tujuannya untuk  mengurangi  hambatan  gelinding  roda. Bagian  utama    sepeda  adalah  rangka,  yang
menopang beban pengendara dan menghubungkan seluruh bagian sepeda lainnya.

## 2.4 Mountain Bike
Sepeda gunung  (MTB) adalah  sepeda yang dioptimalkan  untuk  performa off-road .  Dari luar,  kita  bisa  langsung  mengenali  sepeda gunung berkat bentuk setang yang relatif ceper, ban  yang  lebar,  suspensi  kendaraan,  multi- percepatan, dan ground clearance yang tinggi.
.
2.5 Bike Sizing
Bike  sizing adalah  proses  melakukan pengukuran individu dan menerapkan pengukuran  spesifik  untuk  mencocokkan seseorang  dengan  ukuran  frame  sepeda  yang tepat.  Salah  satu  metode  paling  awal  adalah formula  yang  diterapkan  oleh  pelatih  Prancis dan  mantan  pengendara  sepeda  profesional, Cyrille Guimard dimana metode ini berdasarkan  inseam.  Greg  Lemond  juga menggunakan  dan  mempopulerkan  metode mengalikan  pengukuran  inseam  dengan  0,883 untuk  menentukan  tinggi  sadel  dan  ukuran frame.
Metodologi  serupa  tetap  digunakan  hingga saat ini di beberapa toko sepeda yang mengukur inseam  dan  meminta  untuk  berdiri  di  atas sepeda untuk mendapatkan ukuran frame yang tepat.  Jika  menggunakan  metode  pencarian google , mungkin akan menemukan bagan atau tabel  yang  menyarankan  ukuran  terbaik berdasarkan  salah  satu  kriteria  pengukuran (seperti contoh : berdasarkan tinggi badan).

## 2.6 Metode Lemond
Metode  Lemond  adalah  sebuah  formula yang  digunakan  untuk  menghitung  ukuran komponen  frame  sepeda  yang  sesuai  dengan penggunanya. Metode ini diciptakan oleh Greg LeMond  yang  merupakan  pemenang  Tour  de France  tiga  kali.  Metode  ini  menggunakan inseam sebagai indikator utama dalam menentukan  ukuran  frame  dan  komponen frame.  Adapun  indikator  lainnya  yang  juga digunakan  dalam  menentukan  ukuran  sepeda yang  sesuai  dengan  pengguna  seperti  tinggi badan dan inseam.
Setelah mengetahui indikator apa saja yang digunakan sebagai penentu perhitungan ukuran frame  sepeda,  maka  perhitungan  sudah  bisa dilakukan.  Rumus yang digunakan didapatkan dari  (Lopez,  2017)  dan  juga  merupakan  hasil
dari  mewawancarai  teknisi  atau  ahli  sepeda. Rumus tersebut bisa dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Pengukuran Frame Road Bike
Gambar 3. Pengukuran frame Mountain Bike

## 3. METODE PENELITIAN
Agar  penelitian  ini  lebih  terstruktur  dan sistematis  dalam  mencapai  tujuan  yang diharapkan, maka penulis merancang penelitian ini  dalam  beberapa  proses.  Terdapat  beberapa langkah  penelitian  yang  akan  dikerjakan, dimana  penelitian  ini  harus  dilalui  secara berurutan,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4 berikut.
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian
Setiap langkah yang dilalui, mulai dari studi literatur, identifikasi masalah hingga penarikan kesimpulan dalam penelitian ini akan menghasilkan  beberapa  hal;  bisa  berupa  data,
analisis, rancangan dan sebagainya, yang akan dijelaskan dalam poin-poin berikutnya

## 3.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  untuk menemukan akar permasalahan dalam
pemilihan model sepeda yang tepat, memungkinkan  pencarian  solusi  yang  tepat.
Proses  ini  dimulai  dengan  mempelajari  dan menganalisis  proses  pemilihan  model  sepeda, terutama berfokus pada aspek tinggi badan dan inseam.
Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi  masalah  yang  muncul  dan membantu calon pesepeda memperoleh rekomendasi  sepeda  dengan  ukuran  yang sesuai. Hasil analisis menunjukkan bahwa calon pesepeda  mengalami  kebingungan  dalam menentukan ukuran frame yang sesuai berdasarkan pengukuran tubuh mereka, membutuhkan  aturan  atau  panduan  yang  jelas berdasarkan kriteria tersebut. Dari hasil analisis ini,  dibentuklah  sistem  berbasis  aturan  (rule- based  system)  untuk  memudahkan  calon pesepeda  dalam  memilih  model  sepeda  yang sesuai.

## 3.2. Pengumpulan Data
` Proses  pengumpulan  data  untuk  penelitian ini  melibatkan  metode  wawancara  dan  studi literatur.  Melalui  wawancara  dengan  anggota komunitas sepeda atau penjual sepeda, konsep, tuntutan, persepsi, dan harapan subjek penelitian  dalam  memilih  model  sepeda  yang sesuai dengan kebutuhan mereka dikaji. Selain itu,  pendalaman  materi  dilakukan  melalui pembacaan,  studi  buku,  jurnal,  dan  referensi internet  yang  relevan.  Data  yang  terkumpul akan  dianalisis  menggunakan  metode  forward chaining.  Pengumpulan  data  juga  melibatkan penggunaan  kuisioner  yang  disebar  kepada  58 responden  untuk  memperoleh  data  diri  seperti tinggi  badan,  panjang inseam,  umur,  dan  jenis kelamin,  yang  akan  menjadi  patokan  dalam pembuatan rule dalam penelitian ini.
3.3. Analisis Kebutuhan 3.3.1. Kebutuhan Pengguna Website ini memiliki dua level pengguna,  yaitu  admin  dan  pengguna  biasa. Admin  memiliki  akses  untuk  melihat  dan memperbarui  informasi  sepeda,  termasuk melakukan  pembaruan  data  sepeda  di  situs. Sedangkan pengguna biasa adalah mereka yang
mengunjungi situs untuk mendapatkan rekomendasi model sepeda yang sesuai dengan ukuran tubuh mereka..

## 3.4. Perancangan Sistem 3.4.1. Perancangan Arsitektur Sistem
Pada arsitektur sistem ini, terdapat dua aktor,  yaitu  Admin  dan  Pesepeda/Calon Pesepeda.  Pesepeda  dapat  mengakses  sistem melalui browser untuk memasukkan data yang diperlukan  guna  mendapatkan  rekomendasi sepeda  yang  sesuai  dan  untuk  mengakses informasi atau artikel seputar sepeda.
Sementara  itu,  Admin  bertanggung  jawab dalam  pengelolaan  data  informasi  atau  artikel serta  model  sepeda  secara  berkala,  serta  dapat memantau data record (input-output) pesepeda.
3.4.2. Use Case Diagram Use case dari sistem rekomendasi pemilihan model sepeda merupakan suatu proses penggambaran  hubungan  antara  aktor  pada sebuah sistem yang saling berinteraksi melalui sebuah alur proses, seperti pada Gambar 6 yang merupakan use case sistem.

## Gambar 5. Use Case Diagram

## 3.4.3. Class Diagram
Class diagram yang digunakan untuk memvisualisasikan struktur database dari sistem aplikasi yang akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 7 berikut:
Gambar 6. Class Diagram

## 3.4.4. Perancangan Rule Base
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  sepeda, ukuran  badan,  dan  panjang  langkah  sebagai masukan, serta merekomendasikan jenis
sepeda, beberapa ukuran komponen sepeda, dan foto sepeda sebagai keluaran.
Untuk menyelesaikan penelitian ini, rule base system diterapkan yang mengenali aturan yang ditetapkan  untuk  jenis  sepeda,  tinggi,  dan panjang langkah untuk memproses rekomendasi ukuran sepeda yang sesuai.
Pembuatan  sistem  berbasis  aturan  dibagi menjadi tiga langkah [14] :
1. Perancangan Akuisisi Pengetahuan Basis pengetahuan mengandung pengetahuan  untuk  pemahaman  dan penyelesaian masalah. Pengetahuan ini didapatkan  dari  hasil  wawancara  yang dilakukan dengan para teknisi sepeda.
2. Representasi Pengetahuan Representasi  pengetahuan  merupakan
metode yang digunakan untuk mengodekan pengetahuan dalam sebuah sistem yang berbasis pengetahuan. Representasi
pengetahuan  dalam  merancang  rule based system ini menggunakan kaidah produksi.  Kaidah  produksi  dituliskan dalam  bentuk IF-THEN .  Kaidah IF- THEN menghubungkan  fakta-fakta dengan  konsekuensi  yang  diakibatkan. Kaidah  produksi  yang  akan  dihasilkan dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
IF kondisi THEN rekomendasi
3. Teknik Inferensi Model Data Teknik  inferensi  yang  digunakan sistem  dalam  penelitian  ini  adalah metode  inferensi  perantaian  maju (forward chaining). Hal ini dapat dilihat data user memasukkan input, selanjutnya  sistem  akan  mencari  data kondisi  yang  ada  sehingga  didapatkan rekomendasi  yang  sesuai  dengan kondisi.  Penerapan  inferensi  forward chaining  dapat  dilihat  pada  Gambar  8 berikut ini :
Gambar 7.Forward Chaining

## 3.4.5. Implementasi Rule Base
Berdasarkan  hasil  identifikasi  masalah, pengumpulan  data  dan  informasi,  serta perancangan  sistem  yang  sudah  dilakukan sebelumnya  maka  akan  direalisasikan  pada tahapan  ini  dalam  bentuk  sistem  yang
sebenarnya.  Sistem  yang  telah  dirancang  akan diimplementasikan  agar  dapat  dilakukannya tahap  pengujian  terhadap  sistem.  Sistem rekomendasi  pemilihan  model  sepeda  ini diimplementasikan kedalam bentuk web dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dengan framework Laravel. Implementasi rule based system pada penelitian dapat dilihat pada Gambar dibawah ini.
Gambar 8. Implementasi Rule Based System

## 3.5. Pengujian Sistem
Setelah  implementasi  web  selesai,  sistem akan  diuji  untuk  memastikan  kesesuaian dengan  tujuan  penelitian.  Metode  pengujian yang  digunakan  meliputi  Blackbox  Testing, User  Acceptance  Test  (UAT),  dan  pengujian Rule Based System. Blackbox Testing digunakan  untuk  memeriksa  fungsionalitas perangkat lunak terutama pada sistem rekomendasi  pemilihan  model  sepeda  dengan metode  Rule  Based  System.  Pengujian  Rule Based System dilakukan untuk membandingkan  hasil  rekomendasi  sistem dengan  basis  pengetahuan  yang  ada.  UAT digunakan  untuk  mengevaluasi  kepuasan pengguna terhadap sistem yang telah dibuat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1.1. Hasil  Implementasi  Rule  Based System
Dalam  pembuatan  sistem  berbasis  aturan, tahapan implementasi akan mengikuti prosedur yang telah dijelaskan sebelumnya. Input terdiri dari  jenis  sepeda,  tinggi  badan,  dan  inseam, sedangkan  outputnya  mencakup  jenis  sepeda, ukuran komponen sepeda, dan foto sepeda yang direkomendasikan. Jenis sepeda yang digunakan  adalah  Road  Bike  dan  Mountain
Bike, dengan rentang tinggi badan 140 hingga 190 cm dan rentang inseam 61 sampai 87 cm. Setiap ukuran tinggi badan memiliki 4 sampai 6 kemungkinan  ukuran  rata-rata  inseam,  yang ditentukan  dengan  membagi  tinggi  badan dengan  faktor  tertentu.  Untuk  memvalidasi formula  tersebut,  dilakukan  survei  kepada sejumlah responden. Hasil survei menunjukkan bahwa  41  responden  sesuai  dengan  estimasi tersebut, sementara 17 responden lainnya tidak sesuai. Output berupa ukuran komponen sepeda dan  foto  disesuaikan  dengan  input  pengguna, yang  diproses  menggunakan  metode  Lemond untuk  mendapatkan  ukuran  sepeda  yang  tepat. Aturan kondisi dan rekomendasi hasil terdapat dalam  Tabel  4  berdasarkan  data  yang terkumpul.
Tabel 4. Aturan Pemilihan Sepeda No. Aturan dalam Pemilihan Sepeda Rule 1 Jika jenis sepeda adalah road bike dan tinggi badan adalah 140 cm dengan inseam 64 cm, maka sepeda yang  direkomendasikan  adalah  dengan  ukuran bb saddle sebesar 56,61 cm, seat tube cc sebesar 41,60 cm, seat tube ct sebesar 42,88 cm, dan contoh sepeda road bike dengan ukuran frame sebesar 43 cm. Rule 2 Jika jenis sepeda adalah road bike dan tinggi badan adalah 140 cm dengan inseam 63 cm, maka sepeda yang  direkomendasikan  adalah  dengan  ukuran bb saddle sebesar 55,63 cm, seat tube cc sebesar 40,95 cm, seat tube ct sebesar 42,21 cm, dan contoh sepeda road bike dengan ukuran frame sebesar 42 cm. Rule 3 Jika jenis sepeda adalah road bike dan tinggi badan adalah 140 cm dengan inseam 62 cm, maka sepeda yang  direkomendasikan  adalah  dengan  ukuran bb saddle sebesar 54,75 cm, seat tube cc sebesar 40,30 cm, seat tube ct sebesar 41,54 cm, dan contoh sepeda road bike dengan ukuran frame sebesar 42 cm. Rule 4 Jika jenis sepeda adalah road bike dan tinggi badan adalah 140 cm dengan inseam 61 cm, maka sepeda yang  direkomendasikan  adalah  dengan  ukuran bb saddle sebesar 53,86 cm, seat tube cc sebesar 39,65 cm, seat tube ct sebesar 40,87 cm, dan contoh sepeda road bike dengan ukuran frame sebesar 41 cm. Rule 5
Jika jenis sepeda adalah road bike dan tinggi badan adalah 141 cm dengan inseam 65 cm, maka sepeda yang  direkomendasikan  adalah  dengan  ukuran bb saddle sebesar 54,70 cm, seat tube cc sebesar 42,25 cm, seat tube ct sebesar 43,55 cm, dan contoh sepeda road bike dengan ukuran frame sebesar 44 cm. …
Rule 500
Jika  jenis  sepeda  adalah mountain  bike dan  tinggi badan  adalah  190  cm  dengan inseam 87  cm,  maka sepeda  yang  direkomendasikan  adalah  dengan ukuran bb  saddle sebesar  76,82  cm, seat  tube  ct sebesar 58,29 cm, dan contoh sepeda mountain bike dengan ukuran frame sebesar 58 cm.
Rule 501 Jika  jenis  sepeda  adalah mountain  bike dan  tinggi badan  adalah  190  cm  dengan inseam 86  cm,  maka sepeda  yang  direkomendasikan  adalah  dengan ukuran bb  saddle sebesar  75,94  cm, seat  tube  ct sebesar 57,62 cm, dan contoh sepeda mountain bike dengan ukuran frame sebesar 58 cm. Rule 502 Jika  jenis  sepeda  adalah mountain  bike dan  tinggi badan  adalah  190  cm  dengan inseam 85  cm,  maka
sepeda  yang  direkomendasikan  adalah  dengan ukuran bb  saddle sebesar  75,06  cm, seat  tube  ct sebesar 56,95 cm, dan contoh sepeda mountain bike dengan ukuran frame sebesar 57 cm. Rule
503 Jika  jenis  sepeda  adalah mountain  bike dan  tinggi badan  adalah  190  cm  dengan inseam 84  cm,  maka sepeda  yang  direkomendasikan  adalah  dengan ukuran bb  saddle sebesar  74,17  cm, seat  tube  ct sebesar 56,28 cm, dan contoh sepeda mountain bike dengan ukuran frame sebesar 56 cm. Rule
504
Jika  jenis  sepeda  adalah mountain  bike dan  tinggi badan  adalah  190  cm  dengan inseam 83  cm,  maka sepeda  yang  direkomendasikan  adalah  dengan ukuran bb  saddle sebesar  73,29  cm, seat  tube  ct sebesar 55,61 cm, dan contoh sepeda mountain bike dengan ukuran frame sebesar 56 cm.
Tabel aturan yang dihasilkan pada Tabel 4  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menyusun kaidah  produksi  dengan  menggunakan  atribut kondisi  sebagai  premis.  Berikut  adalah gambaran  dari  daftar  kaidah  produksi  yang dijadikan sebagai rule based system pada sistem ini :
Tabel 5. Daftar Kaidah Produksi
RULE 1 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 141 AND inseam = 64 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 56,61 cm, seat tube cc = 41,60 cm, seat tube ct = 42,88 cm, sepeda ukuran frame sebesar 43 cm. RULE 2 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 142 AND inseam = 65 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 57,40 cm, seat tube cc = 42,25 cm, seat tube ct = 43,55 cm, sepeda ukuran frame sebesar 44 cm. RULE 3 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 143 AND inseam = 63 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 55,63 cm, seat tube cc = 40,95 cm, seat tube ct = 42,21 cm, sepeda ukuran frame sebesar 42 cm. RULE 4 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 144 AND inseam = 64 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 56,61 cm, seat tube cc = 41,60 cm, seat tube ct = 42,88 cm, sepeda ukuran frame sebesar 43 cm.
RULE 5 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 145 AND inseam = 67 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 59,16 cm, seat tube cc = 43,55 cm, seat tube ct = 44,89 cm, sepeda ukuran frame sebesar 45 cm. RULE 6 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 146
AND inseam = 66 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 58,28 cm, seat tube cc = 42,90 cm, seat tube ct = 44,22 cm, sepeda ukuran frame sebesar 44 cm. RULE 7 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 147 AND inseam = 64 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 56,61 cm, seat tube cc = 41,60 cm, seat tube ct = 42,88 cm, sepeda ukuran frame sebesar 43 cm. RULE 8 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 148 AND inseam = 65 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 57,40 cm, seat tube cc = 42,25 cm, seat tube ct = 43,55 cm, sepeda ukuran frame sebesar 44 cm. RULE 9 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 149 AND inseam = 66 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 58,28 cm, seat tube cc = 42,90 cm, seat tube ct = 44,22 cm, sepeda ukuran frame sebesar 44 cm. RULE 10 IF jenis sepeda = Road Bike AND tinggi badan = 150 AND inseam = 69 THEN rekomendasi = ukuran bb saddle = 60,93 cm, seat tube cc = 44,85 cm, seat tube ct = 46,23 cm, sepeda ukuran frame sebesar 46 cm.
4.1.2. Hasil Perancangan Antarmuka
Tampilan  antarmuka  pada  sistem  akan  dibagi menjadi  2  pengguna,  yaitu  Admin  dan Pengguna sistem.
1. Halaman  Login  :  adalah  tampilan halaman login yang berisi form dengan kolom email dan password.
Gambar 9. Halaman Login
2. Halaman Dashboard Admin :
merupakan  halaman  dashboard  admin yang  menampilkan  informasi  jumlah artikel, jumlah data sepeda dan jumlah record pencarian sepeda.
Gambar 10. Halaman Dashboard Admin
3. Halaman Informasi Sepeda : merupakan  halaman  dari  informasi sepeda yang menampilkan seluruh data informasi  atau  artikel  pada  tabel dengan aksi read, edit, dan delete serta tombol tambah artikel untuk melakukan fungsi create.
Gambar 11. Halaman Informasi Sepeda
4. Halaman  Tambah  Data  Informasi  : merupakan  tampilan  halaman  tambah artikel  yang  menampilkan  form  untuk menambah  data  artikel  baru  dengan tombol  publish  pada  bagian  bawah untuk menyimpan data.
Gambar 12. Halaman Tambah Data
Informasi
5. Halaman  Hapus  Data  Informasi  : merupakan  tampilan  apabila  akan dilakukan  penghapusan  pada  data artikel.  Terdapat  tulisan  konfirmasi dengan tombol ok dan cancle.
Gambar 13. Halaman Hapus Data Informasi
6. Halaman  Ubah  Data  Informasi  : merupakan  tampilan  halaman  edit artikel  yang  menampilkan  form  untuk mengubah  data  artikel  lama  dengan tombol  publish  pada  bagian  bawah untuk  menyimpan  data  yang  baru diubah.
Gambar 14. Halaman Ubah Data Informasi
7. Halaman Sepeda : merupakan halaman dari  data  sepeda  yang  menampilkan seluruh data sepeda pada  tabel dengan aksi view, edit, dan delete serta tombol tambah  data  sepeda  untuk  melakukan fungsi create.
Gambar 15. Halaman Sepeda 8. Halaman  Tambah  Data  Sepeda  : merupakan  tampilan  halaman  tambah artikel  yang  menampilkan  form  untuk menambah  data  sepeda  baru  dengan tombol  simpan  pada  bagian  bawah untuk menyimpan data.
Gambar 16. Halaman Tambah Data
Sepeda
9. Halaman  Hapus  Data  Sepeda  : merupakan  tampilan  apabila  akan dilakukan  penghapusan  pada  data sepeda.  Terdapat  tulisan  konfirmasi dengan tombol ok dan cancle.
Gambar 17. Halaman Hapus Data
Sepeda 10. Halaman Ubah Data Sepeda : merupakan tampilan halaman edit data sepeda  yang menampilkan  form  untuk mengubah  data  sepeda  lama  dengan tombol  simpan  pada  bagian  bawah untuk  menyimpan  data  sepeda  yang baru diubah
Gambar 18. Halaman Ubah Data
Sepeda 11. Halaman Record Pencarian : merupakan halaman dari record pencarian  sepeda  yang  menampilkan seluruh data input dan output user yang pernah menggunakan sistem.
Gambar 19. Halaman Record Pencarian 12. Halaman Utama : merupakan tampilan dari halaman utama dari awal membuka website serta terdapat informasi singkat.
Gambar 20. Halaman Utama
13. Halaman Informasi Sepeda : merupakan  tampilan  dari  halaman informasi  atau  artikel  yang  diurutkan berdasarkan tanggal pembuatan artikel. Pada  setiap  artikel  dilengkapi  dengan tombol  untuk  melihat  keseluruhan artikel serta ada tombol kembali untuk melihat  semua  artikel  yang  sudah dibuat.
Gambar 21. Halaman Informasi
Sepeda
14. Halaman Cari Model Sepeda  : merupakan tampilan dari halaman cari model  sepeda.  Pada  halaman  ini,  user dapat  memasukkan  data  pada  form yang  telah  tersedia.  Terdapat  tombol cek  rekomendasi  untuk  mendapatkan hasil  rekomendasi  yang  sesuai  dengan data  yang  user  dan  ada  tabel  tinggi badan dan inseam yang telah
disesuaikan dengan rules yang dirancang sesuai dengan penelitian ini.
Gambar 22. Halaman Cari Model
Sepeda 15. Halaman Hasil Rekomendasi : merupakan tampilan dari halaman hasil rekomendasi sepeda. Pada halaman ini, user  dapat  melihat  ukuran  frame  yang disertai dengan beberapa model sepeda yang sesuai dengan data user. Terdapat tombol  selesai  dan  cek  rekomendasi lagi  untuk  kembali  ke  halaman  cari model sepeda.
Gambar 23. Halaman Hasil Rekomendasi 16. Halaman Service : merupakan tampilan dari halaman service. Pada halaman ini,
user  dapat  melihat  gambaran  umum tentang metode yang digunakan dalam membuat  sistem  dan  ada  tabel  tinggi badan dan inseam yang telah disesuaikan dengan rules yang dirancang sesuai dengan penelitian ini.
Gambar 24. Halaman Service 17. Halaman Review : merupakan tampilan dari  halaman  review.  User  dapat menyampaikan  penilaiannya  terhadap sistem yang sudah dibangun, penilaian
tersebut  akan  tampil  dan  bisa  dilihat oleh user lainnya.
Gambar 25. Halaman Review
4.1.3. Hasil Pengujian  Rule Based System Tabel 6. Hasil Pengujian Black Box Rules No Input System Hasil Yang Diharapkan Keterangan 1 Jenis sepeda = Road Bike Tinggi badan = 144 Inseam = 63 BB saddle = 55.63 Seat tube c-c = 40.95
Seat tube c-t = 42
Saddle Height = 13.42
Jenis sepeda dan ukurannya = RB , 42 Ukuran Frame lainnya = 35-42 Ukuran Saddle Height lainnya = 13- 20 Sesuai 2 Jenis sepeda = Road Bike Tinggi badan = 156 Inseam = 68 BB saddle = 60.04 Seat tube c-c = 44.20 Seat tube c-t = 46
Saddle Height = 14.48
Jenis sepeda dan ukurannya = RB , 43 Ukuran Frame lainnya = 39-46 Ukuran Saddle Height lainnya = 14- 21 Sesuai 3 Jenis sepeda =
Road Bike Tinggi badan = 165 Inseam = 72 BB saddle = 63.58 Seat tube c-c = 46.80 Seat tube c-t = 48
Saddle Height = 15.34
Jenis sepeda dan ukurannya = RB , 48 Ukuran Frame lainnya = 41-48 Ukuran Saddle Height lainnya = 15- 22 Sesuai 4 Jenis sepeda =
Road Bike Tinggi badan = 173 Inseam = 76 BB saddle = 67.11 Seat tube c-c = 49.40
Seat tube c-t = 51 Saddle Height = 16.19
Jenis sepeda dan ukurannya = RB , 51 Sesuai
Ukuran Frame lainnya = 43-51
Ukuran Saddle Height lainnya = 16- 23 5 Jenis sepeda = Road Bike Tinggi badan = 180 Inseam =
78 BB saddle = 68.87 Seat tube c-c = 50.70
Seat tube c-t =52 Saddle Height = 16.61 Jenis sepeda dan ukurannya = RB , 42
Ukuran Frame lainnya = 45-52
Ukuran Saddle
Height lainnya = 17- 24 Sesuai 6 Jenis sepeda = Mountain
Bike Tinggi badan = 140 Inseam = 64 BB saddle = 56.51 Seat tube c-t = 43
Saddle Height = 13.63 Jenis sepeda dan ukuranny = MTB , 43 Ukuran Frame lainnya = 34-43
Ukuran Saddle Height lainnya = 13- 21 Sesuai 7 Jenis sepeda = Mountain Bike Tinggi badan = 160 Inseam =
73
BB saddle = 64.46 Seat tube c-t = 49
Saddle Height =
15.55
Jenis sepeda dan ukuranny = MTB , 49
Ukuran Frame lainnya = 40-49
Ukuran Saddle Height lainnya = 15- 23 Sesuai 8 Jenis sepeda = Mountain Bike Tinggi badan = 170 Inseam =
78
BB saddle = 68.87 Seat tube c-t = 52
Saddle Height =
16.61 Jenis sepeda dan ukuranny = MTB , 52
Ukuran Frame lainnya = 43-52
Ukuran Saddle Height lainnya = 16- 24 Sesuai 9 Jenis sepeda = Mountain Bike Tinggi badan = 179 Inseam = 80 BB saddle = 70.64 Seat tube c-t = 53.60
Saddle Height =
17.04 Jenis sepeda dan ukuranny = MTB , 54
Ukuran Frame lainnya = 45-54
Ukuran Saddle Height lainnya = 17- 24 Sesuai 10 Jenis sepeda = BB saddle = 74.17 Seat tube c-t = 56
Sesuai
Mountain Bike Tinggi badan = 183 Inseam = 84 Saddle Height =
17.89
Jenis sepeda dan ukuranny = MTB , 56
Ukuran Frame lainnya = 47-56
Ukuran Saddle Height lainnya = 17- 25
Hasil pengujian Rule Based System pada Sistem
Rekomendasi Pemilihan Model Sepeda didapatkan 10 hasil benar dan juga 0 kesalahan.
Berdasarkan  hasil  tersebut  kemudian  dapat dihitung akurasi menggunakan persamaan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10
(10 + 0) 𝑥100% = 100%

## 4.1.4. Hasil  Pengujian  User  Acceptance Test(UAT)
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui kualitas  dari  sistem  yang  dibangun,  apakah sudah  sesuai  dengan  harapan  pengguna  atau belum.  Pada  penelitian  ini,  pengujian  User Acceptance  Test  dilakukan  dengan  kuesioner. Dimana  35  responden  telah  menguji  aplikasi dan  memberikan  penilaian  terhadap  aplikasi sesuai dengan pertanyaan dan pernyataan yang diberikan. Setelah responden selesai melakukan uji  coba,  maka  akan  dilanjutkan  dengan pengisian  kuesioner.  Adapun  pertanyaan  yang ada  di  dalam  kuesioner  tersebut  termasuk penilaian sistem dalam aspek fungsionalitas dan komunikasi  visual.  UAT  akan  diisi  oleh  satu responden  pada  masing-masing  pengguna dengan  rentang  penilaian  1-5  dimana  1  adalah nilai terendah dan 5 adalah nilai tertinggi.
4.1.5. Analisis Hasil Pengujian Hasil pengujian sistem menggunakan metode
Rule  Based  System,  Black  Box,  dan  User Acceptance Test menunjukkan bahwa pengujian  fungsionalitas  dengan  Black  Box Testing  dan  Rule  Based  System  berhasil, dengan  setiap  test  case  berjalan  lancar  dan menghasilkan output yang sesuai. Berdasarkan User Acceptance Test, sistem ini mendapatkan tingkat  kepuasan  yang  tinggi  dari  responden, mencapai  bobot  82,9%.  Sebagian  besar pengguna  merasa  puas  dengan  kualitas  dan kinerja  sistem.  Evaluasi  ini  memperlihatkan bahwa  aspek  fungsionalitas  dan  komunikasi visual  memiliki  penilaian  yang  baik,  dengan bobot masing-masing 78,7% dan 83,9%. Hal ini menunjukkan bahwa desain antarmuka aplikasi
menarik  dan  mudah  dipahami.  Dengan demikian,  sistem  Rekomendasi  Pemilihan Model  Sepeda  menggunakan  Rule  Based System  terbukti  memuaskan  dan  layak digunakan  oleh  pengguna  untuk  pemilihan sepeda yang sesuai.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  analisis hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  terhadap Sistem Rekomendasi Pemilihan Model Sepeda Menggunakan Rule Based System, maka dapat disimpulkan  bahwa  Sistem  rekomendasi  ini menggunakan  tiga  variabel  pengukuran  untuk menentukan  sepeda  yang  sesuai,  yaitu  jenis sepeda, tinggi badan, dan inseam. Jenis sepeda dinilai berdasarkan kesesuaian ukuran pesepeda,  sementara  tinggi  badan  dan  inseam dipertimbangkan untuk proporsi tubuh, dengan tinggi  badan  umumnya  menentukan  ukuran sepeda  dan  inseam  mengukur  panjang  kaki untuk  menyesuaikan  tinggi  sadel.  Rule  Based System yang dihasilkan mencakup  504 aturan, dan  telah  berhasil  diterapkan  dalam  sistem rekomendasi  berbasis  web  menggunakan framework  Laravel.  Pengujian  Black  Box menunjukkan  bahwa  seluruh test  case  berhasil dan  output  sesuai  dengan  basis  pengetahuan, sedangkan UAT menunjukkan tingkat kepuasan pengguna  sebesar  82,9%.  Keseluruhan,  sistem ini  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna dengan  baik  dan  menyediakan  rekomendasi ukuran sepeda yang sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  B.  Setiawan,  "Komunikasi  Organisasi Komunitas Sepeda Gunung (Adventure Freedom Bike) Bondowoso Dalam
Mempertahankan  Eksistensi  Diri,"  Universitas Muhammadiyah Jember, 2019
[2]  A.  Sabran,  "Peran  Sepeda  Sebagai  Manifestasi Smart Mobility Dalam Mengurangi Kemacetan Jakarta," 12 Januari 2018. [Online]. Available: Https://Www.Scribd.Com/Document/3689858 32/Peran-Sepeda-Sebagai-Manifestasi-Smart- Mobility-Dalam-Mengurangi-Kemacetan- Jakarta#. [Accessed: 12/5/2023].
[3]  M.  Riadi,  "Sepeda  (Sejarah,  Bagian,  Prinsip Kerja,  Jenis-Jenis  Dan  Manfaat),"  6  Agustus 2020. [Online]. Available: Https://Www.Kajianpustaka.Com/2020/08/Sep eda.Html. [Accessed: 12/5/2023].
[4]  E.  A.  Permadi,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Sepeda  Menggunakan  Metode  Saw
(Simple  Additive  Weighting)  Dan  K-Nn (Nearest  Neighbor),"  Simki-Techsain,  Hal.  1- 12, 2021.
[5] R. Marc, S. Webner, S. Collina, Dan B. J. Shiple, "Road  Bicycle  Fit,"  Clinical  Journal  Of  Sport Medicine, 2005.
[6]  A.  W.  Nugraha,  "Pembangunan  Aplikasi Rekomendasi  Perakitan  Sepeda  Berdasarkan Bentuk Tubuh Pengendara Dalam Simulasi 3d," Doktoral  Dissertation,  Universitas  Komputer Indonesia, 2018.
[7]  I.  Hintoro  Dan  David,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Sepeda  Menggunakan Metode  Promethee,"  Stmikprofesional,  2022, Hal. 8.
[8]  L.  Valatehan,  M.  Fachrurrozi,  Dan  O.  Arsalan, "Identifikasi Kalimat Pemborosan Menggunakan Rule Based Reasoning," Annual Research  Seminar:  Computer  Science  And Information And Communications Technology 2016.
[9]  A.  Harahap,  "Metode  Rule  Based  System  Dan Binary Search Pada Aplikasi Transliterasi Kata Latin  Ke  Aksara  Mandailing  Berbasis  Web Studi Kasus: Sdn 0309 Pagaran Bira," 2019.
[10]  K.  Gulen,  "Rule  Based  System  In  Artificial Intelligence," 25 April 2023. [Online].
Available:
Https://Dataconomy.Com/2023/04/25/Rule-
Based-System-In-Artificial-Intelligence/.
[Accessed: 17/5/2023].
[11] S. Dwi, "Transliterasi Manuskrip Aksara Batak Digital  Dengan  Pemetaan  Rule  Based  Uli Kozok," Universitas Sumatera Utara, 2017.
[12] S. Mulyani, "Unified Modeling Language,"  In Analisis  Dan  Perancangan  Sistem,  Bandung: Abdi Sistematika, 2016, P. 243.
[13]  W.  Marvin  Dan  D.  B.  Tonara,  "Rancang Bangun Sistem Pakar Pendukung Pengambilan Keputusan  Perbaikan  Kerusakan,"  Juisi,  2017, Hal. 77.
[14] F. Widyatama, "Sistem Pendukung Keputusan Komoditas  Strategis  Menggunakan  Metode Rule-Based System Untuk Mendukung Stabilitas  Pangan  Di  Indonesia,"  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[15] Matthews, J. (2022, Juni 13). "Average Inseam By  Height  (Things  You  Must  Know)." Outdoorspree. [Online].
Available: Https://Www.Outdoorspree.Com/Average- Inseam-By-Height/.