## Aplikasi E-Marketing Panglong Kayu Menggunakan Metode Colaborative Filtering

## Erlangga, Mar Hidayati Anggraini, Fenty Ariani, Yuthsi Aprilinda
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar lampung Bandar Lampung, Indonesia erlangga@ubl.ac.id, mar.15411056@student.ubl.ac.id, fenty.ariani@ubl.ac.id, Yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id
Abstract- The wood processing business is increasing, and is one of the potential business opportunities in the current era. Wood processing industries such as teak processing, wood  construction, creative industries also use wood materials. However, many businesses stop because they are lagging behind with technological advancements, including wood processing. Problems agreed, most of the long-term entrepreneurs are still supported by traditionally managed marketing. The product marketing process is done manually only through direct interaction with consumers. In addition, product marketing is only focused on certain places such as coming directly to the place of craftsman or when there is an exhibition. For this reason, the design and development of a panglong kayu  e-marketing  application  is  needed  to  find  the  information  needed  in  a  fast  and  accurate  time.  Application  built  using Collaborative Filters. Based on the results of research using panglong wood e-marketing in the city of Bandar Lampung, it provides all information about the market, provides information for customers, and provides users in providing information about panglong wood based on assessments given by other users
Keywords : E-marketing, Panglong Kayu, Rating, Collaborative Filtering
Abstrak - Usaha pengolahan kayu semakin makin berkembang, dan menjadi salah satu peluang bisnis yang berpotensial di zaman sekarang.  Industri  pengolahan  kayu  seperti  pengolahan  kayu  jati,  kayu  konstruksi  bangunan,  industri  kreatif  juga  banyak  yang menggunakan  bahan  kayu.  Namun,  Banyak  usaha-usaha  yang  terpaksa  terhenti  karena  tertinggal  dengan  kemajuan  teknologi termasuk usaha pengolahan kayu. Permasalahan yang dihadapi, kebanyakan pengusaha panglong masih sepenuhnya berharap pada pemasaran yang dikelola secara tradisional saja. Proses pemasaran produk tersebut dilakukan secara manual hanya melalui interaksi langsung dengan konsumen. Selain itu, pemasaran produk hanya terfokus pada tempat-tempat tertentu seperti datang langsung ke tempat  pengrajin  atau  ketika  ada  pameran.  Untuk  alasan  ini,  desain  dan  pengembangan  aplikasi  e-marketing  panglong  kayu diperlukan untuk menemukan informasi yang dibutuhkan dalam waktu yang cepat dan akurat. Aplikasi dibangun menggunakan pendekatan Collaborative Filtering. Berdasarkan hasil penelitian dengan menerapkan aplikasi e-marketing panglong kayu di Kota Bandar Lampung dapat memperluas pangsa pasar, memberikan kemudahan dalam pemberian informasi kepada konsumen, dan memudahkan  pengguna  dalam  memberikan  rekomendasi  panglong  kayu  berdasarkan  rating  yang  telah  diberikan  oleh  para pengguna lainya.
Kata Kunci : E-marketing, Panglong Kayu, Rating, Collaborative Filtering

## 1. Pendahuluan
Pesatnya perkembangan dan pertumbuhan teknologi informasi memiliki dampak positif pada perusahaan atau organisasi yang bergerak di industri, pemasaran dan jasa. Keberadaan  teknologi  informasi  telah  memberikan perubahan  yang  sangat  signifikan  dalam  transformasi bisnis  dari  tradisional  ke  digitalisasi.  Kondisi  ini memungkinkan pengurangan biaya sehingga meningkatkan jumlah interaksi menjadi lebih mudah. Ini menjadi lebih mudah karena tidak perlu hadir secara fisik,
ada  lebih  banyak  alternatif,  lebih  murah,  dan  memiliki peluang untuk memperluas pemasaran [1].
Usaha  pengolahan  kayu  tidak  akan  pernah  lekang dimakan  waktu  bahkan  akan  semakin  berkembang  dan menjadi salah satu peluang bisnis yang potensial. Usaha pengolahan kayu tetap menjadi pilihan usaha terbaik dari masa ke masa. Bahkan saat ini tak sulit untuk menemukan pengusaha  pengolahan  kayu.  Kayu  merupakan  bahan baku  olahan  yang  banyak  dan  mudah  untuk  dibentuk sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan.  Beberapa

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
industri seperti konstruksi bangunan, industri kreatif juga banyak yang menggunakan bahan kayu. Namun banyak juga  yang  terpaksa  berhenti  karena  tertinggal  oleh kemajuan teknologi dan sistem informasi.
Internet  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan berbagai  kegiatan  termasuk  memasarkan  produk  online kepada siapa saja yang membutuhkan dan terhubung ke internet.  Ini  disebut  e-marketing,  pemasaran  elektronik yang menghadirkan banyak kemudahan bagi perusahaan, pelanggan, dan mitra bisnis [2].
E-marketing yang efektif akan mengubah pengetahuan  masyarakat  tentang  ketersediaan  barang  / jasa.  Elastisitas  permintaan  barang/jasa  sangat dipengaruhi  oleh  kegiatan  pemasaran  yang  kemudian dipromosikan secara intensif melalui media massa dalam bentuk  pemasaran  dengan  teknik  modern  [3].  Bagi perusahaan,  pemasaran  secara  elektronik  dapat memperluas  pasar  dan  memberikan  kemudahan  dalam menyajikan  informasi.  Bagi  pelanggan,  mencari barang/jasa  yang  diinginkan  dapat  diperoleh  dengan mudah tanpa harus meninggalkan kantor atau rumah.
Masalah  yang  ditemukan  adalah  kurangnya pengembangan bisnis saat ini. Sebagian besar pengusaha panglong  masih  mengandalkan  pemasaran  tradisional, yaitu word of mouth marketing; pemasaran dari mulut ke mulut. Sistem pemasaran seperti ini masih sangat manual, harus berinteraksi langsung dengan konsumen dan masih terfokus  pada  lokasi  tertentu  saja  seperti  ketika  ada pameran  saja  atau  datang  langsung  ke  pengrajin. Terkadang  penjual  kesulitan  menemukan  alamat konsumen  yang  tidak  jelas.  Masalah  lain  calon  pembeli seringkali  merasa  kesulitan  mencari  berbagai  informasi kebutuhan produk, informasi tentang harga, dan proses pencatatan  barang  inventaris  yang  masih  dilakukan dengan  cara  sederhana,  dimana  ketika  diperiksa  oleh pemilik panglong secara langsung, stok barang yang tidak masuk sesuai dengan kondisi nyata yang ditemukan oleh pemilik panglong.
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  sistem  informasi pemasaran  online  yang  dapat  menjangkau  pangsa  pasar yang lebih luas dan memfasilitasi promosi dan pemasaran produk pengolahan kayu. Output yang dihasilkan berupa informasi produk, informasi pesanan terperinci, laporan stok,  dan  laporan  transaksi  penjualan.  Aplikasi  ini bertujuan untuk membuat sistem pencatatan terkomputerisasi yang dapat memfasilitasi pemilik jangka panjang  dalam  menemukan  informasi  yang  diperlukan dalam  waktu  cepat  dan  akurat  untuk  merancang  dan mengembangkan  aplikasi  e-marketing  online  di  Kota Bandar Lampung, sehingga dapat memperluas pemasaran dan  dapat  memesan  kayu  kapan  dan  dimana  saja,  dan untuk  mengetahui  analisis  dan  implementasi  aplikasi  e- marketing  online  di  Kota  Bandar  Lampung,  dan  untuk membuat  sistem  inventaris  yang  terkomputerisasi sehingga mudah ditemukan.
Manfaat  penelitian  ini  untuk  pemilik  bisnis  dapat memperluas pasar dan memudahkan pemilik bisnis dalam
mensajikan  informasi  kepada  pelanggan  mereka.  Untuk pelanggan  sendiri,  produk  yang  diinginkan  dapat diperoleh  dengan  mudah  tanpa  harus  khawatir  pergi meninggalkan  rumah  atau  kantor,  pelanggan  cukup dengan  mengakses  aplikasi,  memilih  produk,  memesan produk,  melakukan  transaksi  dan  menunggu  produk dikirim.

## 2. Dasar Teori

## A. Penelitian Serupa
Penelitian  dengan  judul  Pemanfaatan  Aplikasi  E- marketing  pada  PT.  JEAH  untuk  memenangkan persaingan usaha menyatakan bahwa aplikasi e-marketing cocok untuk digunakan di perusahaan yang menginginkan adanya  perluasan  pasar  mereka,  karena  aplikasi  ini diharapkan mampu menjangkau lebih banyak konsumen. Menggunakan  script  bahasa  Microsoft  Active  Server Pages (ASP). Sistem dibangun berbasis client-server [2]. Sementara  aplikasi  panglong  kayu  menggunakan  script bahasa  pemrograman  PHP.  Sistem  dibangun  berbasis webview.
Penelitian dengan judul Perancangan dan Pengembangan  Web  dengan  Strategi  E-marketing  pada PT  Columbindo  Perdana  menyatakan  bahwa  sistem  ini dapat  dipakai  sebagai  wadah  untuk  mendistribusikan informasi supaya melebarkan pangsa pasar menjadi lebih luas.  Menggunakan  kerangka  kerja  7C,  pengembangan sistem  ini  menggunakan  pendekatan  Rational  Unified Process    (RUP)  [4].  Sementara  aplikasi  panglong  kayu menggunakan Framework Codeigneter. Metode pengembangan sistem menggunakan waterfall.
Penelitian  dengan  judul  Perancangan  E-marketing UMKM  Kerajinan  Tas  menyatakan  bahwa  sistem  e- marketing mampu masuk diberbagai lapisan masyarakat, penjual dapat berhubungan secara intens dengan pembeli tanpa  khawatir  dibatasi  oleh  ruang  waktu.  Dengan semakin  banyak  pembeli  dari  sistem  pemasaran tradisional  sadar  akan  ini,  yang  pada  gilirannya  dapat meningkatkan  ekonomi  masyarakat,  terutama  para pengrajin  tas.  Belum  menggunakan  filtering  pada pencarian  item  barang.  Pembahasan  produk  yang dipasarkan  berupa  kerajinan  tas  [5].  Sementara  aplikasi panglong  kayu  menggunakan  metode  pencarian  item barang yaitu metode Colaborative Filtering. Pembahasan produk yang dipasarkan berupa panglong kayu.
Penelitian  dengan  judul  Peran  E-marketing  dalam Memediasi  Pengaruh  Orientasi  Pasar  Terhadap  Kinerja Bisnis menyatakan bahwa market orientation membawa pengaruh  positif  dan  memegang  peranan  penting terhadap  kinerja  bisnis  dan  e-marketing  itu  sendiri. Penelitian  ini  menganalisis  peran  e-marketing  pada lapisan masyarakat [6]. Sementara aplikasi panglong kayu menerapkan e-marketing pada sistem pemasaran sample panglong kayu di Bandar Lampung.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  model  sistem  Waterfall, disebut  juga  siklus  hidup  klasik,  adalah  pendekatan sistematis dan berurutan untuk pengembangan perangkat lunak.  Terdiri  dari  5  tahap;  Komunikasi  (persyaratan pengumpulan),  Perencanaan  (estimasi,  penjadwalan, pelacakan),  Pemodelan  (analisis  desain),  Konstruksi (sistem  pengkodean  dan  pengujian),  Penyebaran (pengiriman, dukungan, umpan balik) [7].

## C. Metode Collaborative Filtering [8]
Collaborative  Filtering  (CF)  adalah  teknologi  sistem rekomendasi  paling  sukses  saat  ini,  dikenal  dan  disukai banyak  orang  karena  sesuai  dengan  kebutuhan masyarakat  pada  umumnya.  Penggunaan  metode  CF sangat  sukses  untuk  berbagai  sistem  rekomendasi  di internet.  Teknik  statistik  disini  digunakan  untuk menemukan  satu  kelompok  pengguna  yang  dikenal sebagai  neighbors,  dimana  setiap  pengguna  memiliki opini  dan  minat  yang  sama  dengan  pengguna  yang ditargetkan  (yaitu,  mereka  yang  memiliki  beberapa  item dengan peringkat yang sama atau memiliki kecenderungan untuk menyukai item yang sama). Setelah lingkungan neighbors terbentuk, sistem akan mengindahkan  beberapa  algoritma  untuk  membuat rekomendasi.
CF adalah proses memfilter atau mengevaluasi suatu barang  menggunakan  pendapat  orang  lain.  Dalam prosesnya,  CF  menyaring  data  berdasarkan  kesamaan karakteristik  pengguna  sehingga  dapat  menyediakan informasi  baru kepada pengguna karena informasi yang disediakan oleh sistem mengacu pada pola satu kelompok pengguna yang hampir serupa. Pilihan yang berbeda dari beberapa  anggota  kelompok  menjadi  sumber  informasi baru yang tidak mengesampingkan kemungkinan berguna bagi anggota kelompok lainnya.
Proses pembuatan rekomendasi umumnya terdiri dari 3  langkah:  menemukan  pengguna  yang  sama,  membuat neighbors,  dan  menghitung  prediksi  berdasarkan neighbors  yang  dipilih.  Sementara  itu  bentuk  peringkat dalam penyaringan kolaboratif juga terdiri dari 3 bentuk, yaitu  model  peringkat  skalar  yang  terdiri  dari  peringkat numerik  (seperti  memilih  1-5),  model  peringkat  biner (seperti setuju atau tidak setuju), model peringkat unary (dapat  menunjukkan  bahwa  pengguna  telah  melakukan pengamatan, membeli atau menilai barang dengan benar.
Menurut  teori  dan  kepraktisan,  algoritma  CF  dibagi menjadi  dua  yaitu  algoritma  probabilistik  dan  algoritma non-probabilistik.  Dikatakan  probabilistik  jika  suatu algoritma  didasarkan  pada  model  kemungkinan  itu sendiri. Algoritma ini mewakili persebaran kemungkinan ketika  menentukan  prediksi  peringkat  atau  daftar peringkat.  Diantaranya  adalah  Nearest  Neighbor Algorithm (NNA) yang merupakan algoritma yang paling
sering  digunakan  dan  merupakan  algoritma  non- probabilistik.  Algoritma  NNA  pun  dibagi  menjadi  dua, yaitu berbasis item dan berbasis pengguna.
Algoritma User-Based Collaborative Filtering bekerja berdasarkan dugaan bahwa setiap pengguna adalah bagian dari grup yang memiliki kesamaan dengan pengguna lain. Dasar  pertimbangan  yang  digunakan  bahwa  setiap rekomendasi  yang  didapatkan  berlandaskan  pada  item yang disukai oleh setiap pengguna. Item yang disarankan adalah hasil rekomendasi sesuai dengan apa yang disukai pengguna lain. Dengan kata lain, pengguna yang memiliki hubungan (atribut) yang sama akan tertarik ke item yang sama.
Algoritma Item-Based Collaborative Filtering adalah metode rekomendasi berdasarkan pada kesamaan antara peringkat  produk  dan  produk  yang  dibeli.  Dari  tingkat kesamaan  produk,  maka  dibagi  dengan  parameter  dari kebutuhan  pelanggan  guna  mendapatkan  nilai  manfaat produk.  Produk  yang  punya  nilai  utilitas  tertinggi  akan digunakan sebagai rekomendasi [9].
Langkah  penting  dalam  algoritma  penyaringan kolaboratif berbasis item adalah penghitungan kesamaan antar item dan pemilihan item yang paling hampir sama. Dasar  untuk  menghitung  kesamaan  antara  dua  item adalah  memisahkan  pengguna  yang  telah  memberikan penilaian  pada  kedua  item,  selanjutnya  menerapkan teknik kesamaan item untuk mendapatkan nilai kesamaan. Setelah  mendapatkan  serangkaian  produk  yang  sangat mirip,  proses  prediksi  dilakukan  yang  memperkirakan nilai  tingkat  pengguna.  Prediksi  yang  diprediksi  adalah produk  yang  belum  dinilai  oleh  pengguna.  Jika  nilai prediksi  sangat  tinggi,  ini  berarti  pengguna  target mungkin tertarik pada item tersebut [10].

## 3. Metodologi
Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap yaitu Problem  Identification – tahap  awal  penelitian  dengan cara  melakukan  kajian  literatur  dan  pengidentifikasian masalah; Intervention – tahap pengumpulan data, analisis terhadap  sistem  yang  berjalan  saat  ini  dan  membuat rancangan  konseptual  dan  rancangan  interface  sistem yang  akan  diusulkan;  Evaluation – tahap  pengkodingan sistem  dan  pengujian  terhadap  sistem  yang  diusulkan; Reflection  and  Learning  ¬ – tahap  implementasi  dan maintenance sistem baru tersebut.
Usecase diagram Gambar 1 menjelaskan peran aktor atau  peran  masing-masing  pengguna  dalam  aplikasi panglong ini.
Class  diagram  Gambar  2  menjelaskan  model  yang digunakan dalam mendesain atribut dan fungsi yang akan digunakan untuk membangun aplikasi panglong ini.
Gambar 1. Usecase Diagram Aplikasi Panglong
Gambar 2. Class Diagram Aplikasi Panglong

## 4. Hasil dan Pembahasan
A. Implementasi Item-Based Collaborative Filtering Tahap awal melakukan penghitungan pada kesamaan antara item yang telah dinilai oleh pengguna, bentuk penilaian diberi peringkat pada skala 1-5. Tabel 1. Hasil Skenario Rating No. Nama Pelanggan Produk Kayu A Produk Kayu B Produk Kayu C Produk Kayu D Produk Kayu E Produk Kayu F Rata-rata Rating 1 Nana 0 5 4 3 0 0 4.00 2 Vera 0 0 3 2 4 1 2.50 3 Dila 0 3 0 0 0 3 3.00 4 Agus 4 0 0 1 0 0 2.50 5 Angga 0 2 2 4 0 5 3.25 6 Andi 0 5 0 4 0 0 4.50
Menggunakan persamaan adjusted cosine, berikut adalah persamaan antara produk B dan produk C:
Dalam penghitungan nilai kesamaan, nilai yang dihasilkan dari cosine-adjusted  similarity adalah  antara  +1.0  dan  -1.0. Informasi cakupan antara dua item bernilai 0 jika kedua item  memiliki  nilai  kesamaan,  nilai  mendekati  +1.0  jika kedua  item  cenderung  mirip  satu  sama  lain,  nilai mendekati -1.0 jika kedua item saling bertentangan satu sama lain.
Selanjutnya melakukan penghitungan kesamaan nilai-nilai tersebut maka didapat tabel kesamaan pada Tabel 2
Tabel 2. Kesamaan antar Produk Kayu
Produk Kayu 1 Produk Kayu 2 Nilai Kemiripan Produk Kayu A Produk Kayu B 0.00 Produk Kayu A Produk Kayu C 0.00 Produk Kayu A Produk Kayu D -1.00 Produk Kayu A Produk Kayu E 0.00 Produk Kayu A Produk Kayu F 0.00 Produk Kayu B Produk Kayu C 0.78 Produk Kayu B Produk Kayu D -0.97 Produk Kayu B Produk Kayu E 0.00 Produk Kayu B Produk Kayu F -1.00 Produk Kayu C Produk Kayu D -0.66 Produk Kayu C Produk Kayu E 1.00 Produk Kayu C Produk Kayu F -0.95 Produk Kayu D Produk Kayu E -1.00 Produk Kayu D Produk Kayu F 0.99 Produk Kayu E Produk Kayu F -1.00
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  nilai  taksiran. Setelah  mendapatkan  satu  set  item  yang  sangat  mirip berdasarkan  pada  perhitungan  kesamaan,  dilakukan proses  prediksi  yang  kemudian  akan  memperkirakan
peringkat pengguna untuk item yang belum dinilai oleh pengguna.
Setelah mendapatkan nilai kesamaan antara produk kayu, nilai  lebih  besar  dari  nol  akan  digunakan  untuk memperoleh  nilai  taksiran,  karena  nilai  ini  dianggap sebagai  batas  bawah  konektivitas  antar  produk.  Untuk mendapatkan  nilai  taksiran  suatu  produk  yang  belum dinilai oleh pengguna, digunakan persamaan weighted sum . Berikut perhitungan nilai prediksi User1 terhadap produk kayu A:
Setelah melakukan penghitungan terhadap  nilai taksiran lainnya  menggunakan  rumus  yang  sama  seperti  di  atas, maka didapatkan tabel hasil taksiran pada Tabel 3. Berdasarkan  Tabel  3  ditemukan  bahwa  pengguna  1 (Nana) mendapat rekomendasi produk kayu E, pengguna 3  (Dila)  mendapat  rekomendasi  produk  kayu  D, pengguna 4 (Agus) mendapat rekomendasi produk kayu F, dan pengguna 6 (Andi) mendapat produk kayu C .
Tabel 3. Hasil Nilai Taksiran
Pelanggan Produk Kayu (PK) Prediksi Rekomendasi PK 1 A -3.00 E 1 E 0.50 1 F -1.98 2 A -2.00 - 2 B -0.22
3 A
0.00 D 3 C -0.29 3 D 0.03 3 E -3.00
4 B
-1.00
F 4
C -1.00 4 E -1.00 4 F 1.00 5 A -4.00 - 5 E -2.33
6 A -4.00
C
6
C 0.88
6 E -4.00 6 F -0.52 B. Alur Proses Alur flowchart berikut  untuk  menggambarkan  urutan proses  dan  hubungan  antar  proses  pada  aplikasi panglong.
Gambar 3. Flowchart Admin Panglong pada Aplikasi

## C. Interface E-Marketing Panglong
Gambar 5 Halaman Dashboard Administrator berisi opsi menu  yang  terkait  dengan  semua  program  penggunaan aplikasi.  Ada  beberapa  komponen  menu  pada  halaman utama  admin  seperti  Menu  dan  Pengaturan  Data Panglong.
Gambar 5. Dashboard Administrator E-Marketing Gambar 6 Halaman Dashboard Admin Panglong berisi opsi menu yang terkait dengan semua program penggunaan aplikasi. Ada beberapa komponen menu pada halaman admin utama, seperti Menu Data Unit, Data Kategori, Data Produk, Transaksi, Pembayaran, Laporan dan Pengaturan.
Gambar 6. Dashboard Admin Panglong
Gambar 7 Halaman Beranda untuk pengguna aplikasi e- marketing kayu panglong yang berisi opsi menu yang terkait dengan semua program penggunaan aplikasi. Ada beberapa komponen menu pada halaman utama pengguna seperti Menu Status Pesanan, Konfirmasi Pembayaran, Entri Kontak dan Resume Pesanan.
Gambar 7. Halaman Dashboard User Panglong
Gambar 8 adalah halaman untuk memesan barang yang berfungsi untuk melakukan pemesanan. Pada halaman ini ada  tombol  yang  berfungsi  untuk  memproses  pesanan yang akan disimpan dalam database .
Gambar  10  Halaman  Input  Rating  untuk  memasukkan data rating. Pada halaman ini ada tombol simpan, tombol simpan berfungsi untuk menyimpan data peringkat yang telah dimasukkan.
Gambar 10. Halaman Input Rating
Gambar 8. Halaman Input Pemesanan
Gambar 9 Halaman Input Pembayaran yang berisi Opsi Faktur,  Nama  Pengirim,  Bukti  Transfer.  Halaman  ini berfungsi  untuk  memasukkan  data  pembayaran
pengguna.  Di  halaman  ini  ada  tombol  unggah  yang berfungsi untuk menyimpan data pembayaran ke dalam basis data.
Gambar 9. Halaman Input Pembayaran
Gambar  11  Halaman  Laporan  Transaksi  adalah  admin tampilan  admin  untuk  melihat  pendapatan  berdasarkan periode yang dipilih. Berisi detail dari tabel Transaksi  dan Aksi, seperti mencetak ke printer.
Gambar 11. Halaman Laporan Transaksi
Gambar  12  Halaman  Laporan  Rating  adalah  halaman yang memungkinkan admin panglong untuk melihat hasil penilaian  berdasarkan  periode  yang  diperlukan.  Berisi detail dari tabel Rating dan Action seperti  mencetak ke printer.
Gambar 12. Halaman Laporan Rating
Gambar  13  Halaman  Laporan  Stok  berisi  rincian  dari tabel  Inventaris  dan  Tindakan.  Halaman  ini  adalah
tampilan  yang  dimiliki  oleh  admin  dalam  melihat inventaris barang yang masih ada.
Gambar 13. Halaman Laporan Stok

## 5. Kesimpulan
Dari hasil pembuatan aplikasi e-marketing panglong kayu, disimpulkan  bahwa  dengan  menerapkan  sistem  e- marketing panglong kayu di Kota Bandar Lampung dapat memperluas  pasar  kayu  dan  memudahkan  konsumen untuk memesan tanpa meninggalkan rumah atau tempat kerja,  hanya  dengan  mengakses  aplikasi  e-marketing panglong  kayu,  memilih  produk  yang  diinginkan,  lalu transaksi  pembayaran,  produk  yang  dipesan  diterima. Dari  hasil  pengujian  perangkat  lunak  menunjukkan bahwa penerapan e-marketing panglong kayu memenuhi kreteria  kelayakan.  Penilaian  kuesioner  diukur berdasarkan  skala  linkert  dan  dikonversi  berdasarkan kelayakan sistem konversi. Hasil uji kelayakan sistem dari aspek fungsional diperoleh nilai 93%.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Kosasi,  S.,  2014.  Pembuatan  Sistem  Informasi Penjualan Berbasis Web untuk Memperluas Pangsa Pasar. Prosiding  Snatif  Ke-1  Tahun  2014  ISBN:  978- 602-1180-04-4 Sistem Informasi, STMIK Pontianak.
[2] Pangestu, H. et al., 2010. Pemanfaatan Aplikasi E- Marketing  Pada  PT  Jeah  Untuk  Memenangkan Persaingan  Usaha. Jurnal  ComTech  Vol.1  No.2 Desember 2010: 477-492.
[3] Erlangga,  E.,  2014.  Portal  e-Brosur  Berbasis Modern  Advertising  Methods  Untuk  Efektifitas Periklanan. Expert-Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi Dan Teknologi, Universitas Bandar Lampung.
[4] Sari,  M.  A.  &  Sari,  R.  P.,  2014.  Perancangan  dan Pengembangan  Web  dengan  Strategi E- Marketing pada  PT.Columbindo  Perdana. Jurnal  Sistem Informasi STMIK GI MDP.
[5] Susanti, N., 2018. Perancangan E- Marketing Umkm Kerajinan Tas. Jurnal Simetris, Vol. 9 No. 1 April 2018 ISSN: 2252-4983.
[6] Wahirayasa, C. G. & Kusuma, A. G.  A. A., 2018. Peran E- Marketing  Dalam  Memediasi  Pengaruh Orientasi  Pasar  Terhadap  Kinerja  Bisnis. Jurnal Manajemen  Unud,  Vol.  7,  No.  6,  2018:  3291-3319 ISSN : 2302-8912.
[7] Pressman,  R.  S.,  2010. Software  Engineering:  A Practi tioner’s  Approach,  Seventh  Edition. New  York: Mcgraw-Hill.
[8] Schafer,  J.  F.,  Herlocker,  J.  &  Sen,  S.,  2007. Collaborative  Filtering  Recommender  System. Berlin- Heidelber: Springer-Verlag.
[9] Purwanto, S., 2009. Pembangunan Perangkat Lunak Sistem  Rekomendasi  Bursa  Elektronis  Telepon Genggam. Tesis - Insitut Teknologi Bandung.
[10] Sarwar,  B.,  2001. Item-Based  Collaborative  Filtering Algorithms. Minneapolis: University of Minnesota.