BAB III ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN SISTEM. 2. Perangkat lunak yang digunakan pada pembuatan aplikasi ini adalah:

Transkripsi

1 BAB III ANALISIS KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Alat Dan Bahan Alat 1. Perangkat keras yang digunakan untuk pembuatan aplikasi ini adalah: (a) Komputer dengan spesifikasi : i. Prosesor Intel R i ii. Memori RAM 8GB iii. Harddisk 1TB iv. Sistem operasi Arch Linux (b) Laptop dengan spesifikasi : i. Prosesor Intel ii. Memori RAM 2GB iii. Harddisk 500GB iv. Sistem operasi Windows R Perangkat lunak yang digunakan pada pembuatan aplikasi ini adalah: (a) TypeSafe Activator. (b) IntellijIDEA 14.x (c) Emacs. (d) Peramban Mozilla Firefox, Google Chrome, w3m, links, Midori. (e) Postgresql 9.4.x Bahan 1. Data Barang yang terdiri dari (a) ID barang (b) barang 16

2 17 (c) Harga barang 2. Data Transaksi yang terdiri dari (a) No transaksi (b) ID transaksi (c) ID Barang

3 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan untuk membuat tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 3.1. Gambar 3.1: Metodologi Penelitian Sedangkan untuk penjelasannya sebagai berikut. 1. Persiapan Pada tahap ini, penulis melakukan studi pustaka mengenai algoritma yang akan diterapkan. Selain itu, penulis juga melakukan wawancara kepada rekan penulis yang sudah menerapkan algoritma ini, walau cakupan yang berbeda. 2. Analisis dan Desain Tahap ini, penulis menentukan commit mengenai to user Software requirements specification sistem. Setelah SRS ditentukan, penulis mulai menyusun mengenai diagram

4 19 diagram yang dibutuhkan. Diagram yang telah dibuat antara lain adalah: usecase, activity, sequence, class, dan entity-relationship. Setelah membuat diagram diagram yang dibutuhkan, penulis menentukan penyusunan layout pada sistem. 3. Implementasi Tahap ini, penulis membuat penerapan mengenai penataan layout, basis data, dan sistem secara keseluruhan. 4. Penulisan Laporan Tahap ini, penulis menyusun dokumentasi penelitian Tugas Akhir ini. 3.3 Perancangan Sistem Sistem yang dibuat adalah aplikasi yang bertujuan untuk menentukan association rule atau nilai keterkaitan antar beberapa barang yang terjual menggunakan algoritma apriori. Association rule tadi digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan paket barang yang akan dijual Analisis Kebutuhan Fungsional Analisis kebutuhan fungsional digunakan untuk menentukan proses-proses pada sistem yang dilakukan oleh aktor yang memilik akses terhadap proses sistem. Kebutuhan fungsioanl sistem dapat dihat pada Tabel 3.1 Tabel 3.1: Kebutuhan Fungsional Sistem No Kode Judul Aktor 1 APR001 Input data minimum konfidensi & support Pengguna 2 APR002 Unggah data barang Pengguna 3 APR003 Unggah data transaksi Pengguna 4 APR004 Ubah data minimum konfidensi & support Pengguna 5 APR005 Menampilkan association rule yang dihasilkan Pengguna Analisis Kebutuhan Non-Fungsional Analisis kebutuhan non-fungsional commit untuk to user sistem ini adalah sebagai berikut.

5 20 1. Pengguna dapat masuk ke dalam sistem. 2. Sistem hanya bisa diakses pada jaringan lokal Perancangan Sistem dan Basis Data Perancangan sistem untuk pembuatan aplikasi ini antara lain sebagai berikut: Use Case Berdasarkan kebutuhan fungsional dari aplikasi ini, maka dibuat use-case diagram seperti Gambar 3.2 Gambar 3.2: Diagram use case Aplikasi web penentu bundel produk penjualan. Pada gambar diatas, use case yang ada merupakan Activity Diagram activity berikut menggambarkan alur dari Aplikasi web penentu bundel produk penjualan yang memuat urutan proses dari kondisi awal hingga kondisi akhir dari sebuah proses. 1. Mengatur min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle Gambar 3.3 merupakan diagram aktivitas untuk pengaturan min. confidence, min. support. Sedangkan untuk commit Tabel to user 3.2 merupakan penjelasan untuk diagram aktivitas berikut.

6 21 Gambar 3.3: Diagram activity untuk usecase pengaturan. Tabel 3.2: Deskripsi Use Case Pengaturan use case Pengaturan min. confidence, min. support dan jumlah bundle pada paket Tingkat Pentingnya Tinggi Pemegang kepentingan 1. Pengguna Deskripsi singkat Pengguna memasukkan pengaturan jumlah bundle pada paket dan nilai minimum confidence dan support agar sistem mampu melakukan penghitungan. Pemicu Pengguna ingin mengatur tingkat konfidensi dan support sesuai dengan jumlah yang diinginkan. Hubungan Asosiasi Pengguna Include - Extend -

7 Alir kejadian Normal Generalisasi - (1.) Pengguna memilih tombol home pada laman di peramban. (2.) Pengguna memasukkan 3 nilai pada borang yang telah disediakan yang masing masing bernilai integer. (3.) Pengguna menekan tombol Save pada borang. (4.) Pengaturan tersimpan. Anak alir - Alir alternatif / Pengecualian 2 Nilai masukan tidak memenuhi syarat Mengunggah data barang. Gambar 3.4 merupakan diagram aktivitas untuk pengunggahan data barang. Sedangkan untuk Tabel 3.3 merupakan penjelasan untuk diagram aktivitas berikut. Gambar 3.4: Diagram activity untuk pengunggahan data barang. Tabel 3.3: Deskripsi usecase pengunggahan data barang. use case Tingkat Pentingnya Pemegang kepentingan Pengunggahan data barang Penting 1. Pengguna

8 23 Deskripsi singkat Pemicu sehingga data bisa diolah Hubungan Asosiasi Pengguna Alir kejadian Normal Pengguna mengunggah berkas dengan jenis xls atau xlsx yang berisi data barang. Baik jenis maupun harga. Pengguna ingin mengunggah data dari komputer ke server, Include - Extend - Generalisasi - (1.) Pengguna memilih tombol Barang pada laman di peramban. (2.) Pengguna menekan tombol Unggah pada laman yang ditampilkan. (3.) Pengguna memilih berkas yang akan diunggah. (4.) Pengguna memilih menekan tombol Unggah pada borang. (5.) Apabila berkas yang diunggah tidak valid, maka kembali pada laman pemilihan berkas (6.) Berkas terunggah dan data tersimpan pada basis data. Anak alir - Alir alternatif / Pengecualian 4 Berkas yang diunggah bukan berupa berkas dengan jenis xlsx atau xls 4 Berkas yang diunggah tidak mempunyai format pengaturan sesuai yang ditentukan. 3. Mengunggah data transaksi. Gambar 3.5 merupakan diagram aktivitas untuk pengunggahan data transaksi. Sedangkan untuk Tabel 3.4 merupakan penjelasan untuk diagram aktivitas berikut.

9 24 Gambar 3.5: Diagram activity untuk pengunggahan data transaksi. use case Tingkat Pentingnya Pemegang kepentingan Deskripsi singkat Pemicu Tabel 3.4: Deskripsi usecase pengunggahan data transaksi. Pengunggahan data transaksi Penting 1. Pengguna sehingga data bisa diolah Hubungan Asosiasi Pengguna Pengguna mengunggah berkas dengan jenis xls atau xlsx yang berisi data transaksi yang berisi urutan nomor transaksi dan barang yang dibeli. Pengguna ingin mengunggah data dari komputer ke server, Include - Extend - Generalisasi -

10 25 Alir kejadian Normal (1.) Pengguna memilih tombol Transaksi pada laman di peramban. (2.) Pengguna menekan tombol Unggah pada laman yang ditampilkan. (3.) Pengguna memilih berkas yang akan diunggah. (4.) Pengguna memilih menekan tombol Unggah pada borang. (5.) Apabila berkas yang diunggah tidak valid, maka kembali pada laman pemilihan berkas (6.) Berkas terunggah dan data tersimpan pada basis data. Anak alir - Alir alternatif / Pengecualian 4 Berkas yang diunggah bukan berupa berkas dengan jenis xlsx atau xls 4 Berkas yang diunggah tidak mempunyai format pengaturan sesuai yang ditentukan. 4. Mengubah data min. confidence, min. support dan jumlah barang. pada bundle. Gambar 3.6 merupakan diagram aktivitas untuk pengubahan data min. confidence, min. support dan jumlah barang. pada bundle. Sedangkan untuk Tabel 3.5 merupakan penjelasan untuk diagram aktivitas berikut.

11 26 Gambar 3.6: Diagram activity untuk pengubahan min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle. Tabel 3.5: Deskripsi usecase pengubahan nilai. use case Pengubahan nilai min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle Tingkat Pentingnya Penting Pemegang kepentingan 1. Pengguna Deskripsi singkat Pengguna mengubah pengaturan nilai min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle yang sudah diatur sebelumnya. Pemicu Pengguna ingin melakukan pengubahan nilai min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle yang sudah diatur sebelumnya Hubungan Asosiasi Pengguna Include -

12 Alir kejadian Normal Extend Tabel 3.2 Generalisasi - (1.) Pengguna memilih tombol Home pada laman di peramban. (2.) Pengguna menekan tombol Hapus pada tabel di laman yang ditampilkan. (3.) Pengguna memasukkan nilai min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle yang diinginkan pada borang. (4.) Pengguna menekan tombol Simpan pada borang. Anak alir - Alir alternatif / Pengecualian 3 Nilai yang dimasukkan pengguna tidak memenuhi persyaratan Menampilkan hasil penghitungan. Gambar 3.7 merupakan diagram aktivitas untuk menampilkan hasil penghitungan. Sedangkan untuk Tabel 3.6 merupakan penjelasan untuk diagram aktivitas berikut. Gambar 3.7: Diagram activity untuk penampilan hasil penghitungan.

13 28 use case Tingkat Pentingnya Pemegang kepentingan Deskripsi singkat Pemicu Tabel 3.6: Deskripsi usecase penampilan hasil penghitungan. Menampilkan hasil penghitungan Penting 1. Pengguna Sistem menampilkan hasil penghitungan berdasarkan nilai yang sudah ditentukan oleh pengguna pada tahapan di Tabel 3.2 menggunakan data dari tahapan Tabel 3.3 dan Tabel 3.4 Pengguna ingin mendapatkan hasil penghitungan Hubungan Asosiasi Pengguna Alir kejadian Normal Include - Extend - Generalisasi - (1.) Pengguna menekan tombol Apriori pada panel navigasi di peramban. (2.) Pengguna menekan tombol Hitung pada tabel yang ditampilkan. memenuhi kriteria. Anak alir - Alir alternatif / Pengecualian (3.) Sistem akan menampilkan hasil penghitungan yang 3 Persyaratan tidak lengkap.

14 ERD Diagram relasi pada Aplikasi web penentu bundel produk penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.8 Sebagaimana pada gambar, terdapat 12 tabel dan satu relasi. Gambar 3.8: Diagram relasi Aplikasi web penentu bundel produk penjualan

15 Rancangan Basis Data 1. asosrule Tabel asosrule (Tabel 3.7) digunakan untuk menyimpan data hasil penghitungan sistem. Tabel ini mempunyai satu kolom indeks, yaitu kolom daftar. Tabel 3.7: Tabel Asosrule Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi deks daftar integer[] daftar barang rule hstore rule pembelian konfid double Konfidensi precision 1.00 Unik In- Tidak Berisi daftar barang yang dibeli Tidak Berisi Tidak Berisi nilai konfidensi hasil penghitungan algoritma 2. barang Tabel barang (Tabel 3.8) digunakan untuk menyimpan data barang yang digunakan pada sistem. Tabel ini mempunyai satu kolom indeks yaitu kolom idbarang. Tabel 3.8: Tabel Barang Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi idbarang integer id barang nabarang varchar nama (254) barang habarang integer harga barang Unik Indeks Tidak Merupakan no id dari barang Tidak Berisi nama barang Tidak Berisi harga dari barang

16 31 3. itemset Tabel barang (Tabel 3.9) digunakan untuk menyimpan data koleksi yang merupakan hasil sementara penghitungan yang dilakukan oleh sistem. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.9: Tabel Itemset Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi daftar integer[] daftar id barang koleksi integer koleksi barang support integer support barang Tidak Merupakan set atau kumpulan dari barang Tidak Merupakan jumlah anggota pada kolom daftar Tidak Berisi kejadian pembelian pada kelompok barang pada kolom daftar 4. logininfo Tabel barang (Tabel 3.10) digunakan untuk menyimpan data informasi login. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.10: Tabel Login Info Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi id bigint no identitas providerid varchar Identitas (254) Provider Tidak Merupakan id pengguna yang masuk kedalam sistem Tidak Merupakan nomor identitas penyedia layanan masuk / otentikasi

17 32 providerkeyvarchar (254) Kunci Provider Tidak Merupakan kunci unik dari penyedia layanan masuk / otentikasi 5. oauth1info Tabel barang (Tabel 3.11) digunakan untuk menyimpan data informasi penyedia layanan OAuth versi 1. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.11: Tabel Info OAuth1 Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi id bigint no identitas token varchar Token (254) rahasia secret varchar Kata (254) sandi logininfoidbigint ID Informasi Login Tidak Merupakan id pengguna yang masuk kedalam sistem Tidak Token rahasia dari id OpenAuth versi 1. Tidak Kata sandi yang ada pada pengaturan sistem. Tidak No. Identitas yang digunakan untuk masuk. 6. oauth2info Tabel barang (Tabel 3.12) digunakan untuk menyimpan data informasi penyedia layanan OAuth versi 2. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.12: Tabel Info OAuth2 Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi

18 33 id bigint no identitas accesstokenvarchar Token (254) rahasia tokentype varchar Tipe token (254) expiresin integer Kadaluarsa dalam refreshtokenvarchar Penyegaran (254) token logininfoid bigint ID Informasi Login Tidak Merupakan id pengguna yang masuk kedalam sistem Tidak Token akses rahasia dari id OpenAuth versi 2. Ya Tipe token yang digunakan masuk. Ya Waktu yang dibutuhkan agar akun kadaluarsa masa login. Ya Tipe token yang digunakan masuk. Tidak No. Identitas yang digunakan untuk masuk. 7. passwordinfo Tabel barang (Tabel 3.14) digunakan untuk menyimpan data informasi kata sandi yang digunakan untuk masuk ke sistem. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.13: Tabel Info Password Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi hasher password varchar (254) varchar (254) Algoritma hash Kata sandi Tidak Merupakan algoritma hash yang digunakan untuk menyembunyikan sandi. Tidak merupakan hasil penyandian dari kata sandi.

19 34 salt varchar (254) Tambahan kata sandi logininfoidbigint ID Informasi Login Ya Merupakan string tambahan yang digunakan saat hashing Tidak No. Identitas yang digunakan untuk masuk. 8. play evolutions Tabel barang (Tabel 3.14) digunakan untuk menyimpan data dan catatan eksekusi evolutions ke basis data. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.14: Tabel Play Evolutions Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi id integer no identitas Tidak Merupakan nomor identitas eksekusi evolution dari framework. hash varchar Token Tidak (254) rahasia applied at timestamp Waktu Tidak Waktu pengeksekusian eksekusi evolution dari framework. apply scriptext Skrip Ya Skrip yang diterapkan yang diterapkan oleh evolution. revert scriptext Skrip Ya Skrip yang diterapkan ulang oleh evolution saat terjadi perubahan ddl. state varchar Status Ya Apakah skrip sudah (254) diterapkan atau belum.

20 35 last problemtext Masalah terakhir Ya Masalah yang terjadi saat diterapkannya skrip pada kolom apply s cript. 9. supkon Tabel barang (Tabel 3.15) digunakan untuk menyimpan data support dan confidence. Tabel ini tidak mempunyai kolom indeks. Tabel 3.15: Tabel Support & Konfidensi Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi id integer no identitas Tidak Merupakan id support dan konfi- densi yang masuk kedalam sistem bundle integer Jumlah bundle Tidak Jumlah barang pada bundle. support integer support Tidak Jumlah kejadian minimum pembelian barang. konfidensi double Konfidensi Tidak Nilai konfidensi precision minimum agar barang dimasukkan ke penghitungan. 10. transaksi Tabel barang (Tabel 3.16) digunakan untuk menyimpan data transaksi yang akan digunakan pada penghitungan oleh sistem. Tabel ini memiliki satu kolom indeks, yaitu no. Tabel 3.16: Tabel Transaksi Tipe Deskriptif commit Nilai to user valid indeks Boleh null Deskripsi

21 36 no integer No Transaksi idtrans integer Id Transaksi idbarang integer ID Barang Unik Indeks Tidak No transaksi Tidak Berisi nomor identitas dari transaksi Tidak Merupakan foreign key dari ID barang. 11. userlogininfo Tabel barang (Tabel 3.17) digunakan untuk menyimpan data login pengguna pada sistem. Tabel ini tidak memiliki kolom indeks. Tabel 3.17: Tabel User Login Info Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi userid varchar (254) logininfoidbigint ID User Tidak Identitas Pengguna Pada sistem. No Identitas Tidak Berisi nomor identigin Lotas dari login peng- Info guna. 12. useruser Tabel barang (Tabel 3.18) digunakan untuk menyimpan data pengguna pada sistem. Tabel ini memiliki satu kolom indeks yaitu userid. Tabel 3.18: Tabel Useruser Tipe Deskriptif Nilai valid indeks Boleh null Deskripsi userid username varchar (254) varchar (254) ID User Tidak Identitas Pengguna Pada sistem. Tidak Berisi nama atau Pengguna identitas dari login pengguna.

22 Sequence 1. Pengaturan min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle. Diagram sequence pengaturan min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle dapat dilihat pada Gambar 3.9 Gambar 3.9: Diagram sequence pengaturan min. confidence, min. support dan jumlah barang pada bundle. Pada gambar diatas, alur yang terjadi adalah sistem akan menampilkan borang pengaturan data min. support dan konfidensi yang pada nantinya akan disimpan pada basis data. 2. Pengunggahan data barang. Diagram sequence pengunggahan data barang dapat dilihat pada Gambar 3.10 Gambar 3.10: Diagram sequence pengunggahan data barang Pada gambar diatas, alur yang commit terjadi to user adalah ketika pengguna memilih untuk mengunggah data barang, sistem akan menampilkan sebuah borang yang

23 38 pada nantinya akan mempunyai nilai kembalian berupa berkas. Selanjutnya, sistem akan mengubah nilai kembalian tadi menjadi tipe data yang akan disimpan ke basis data. 3. Pengunggahan data transaksi. Diagram sequence pengunggahan data transaksi dapat dilihat pada Gambar 3.11 Gambar 3.11: Diagram sequence pengunggahan data transaksi Pada gambar diatas, alur yang terjadi adalah ketika pengguna memilih untuk mengunggah data transaksi, sistem akan menampilkan sebuah borang yang pada nantinya akan mempunyai nilai kembalian berupa berkas. Selanjutnya, sistem akan mengubah nilai kembalian tadi menjadi tipe data yang akan disimpan ke basis data. 4. Pengubahan data min. confidence, min. support dan jumlah barang. Diagram sequence pengubahan data min. confidence, min. support dan jumlah barang dapat dilihat pada Gambar 3.12

24 39 Gambar 3.12: Diagram sequence pengubahan pengaturan Pada gambar diatas, alur yang terjadi adalah ketika pengguna ingin mengubah nilai min. support dan konfidensi, sistem akan melakukan penghapusan data min. support dan konfidensi. Selanjutnya, sistem akan melanjutkan dengan alur pengaturan nilai min. support dan konfidensi. 5. Penampilan hasil penghitungan. Diagram sequence penampilan hasil penghitungan dapat dilihat pada Gambar 3.13 Gambar 3.13: Diagram sequence penampilan hasil penghitungan Pada gambar diatas, alur yang terjadi adalah ketika pengguna ingin mendapatkan hasil penghitungan association rule dari data yang sudah diunggah adalah sistem akan melakukan penghitungan dan menampilkan hasilnya kepada pengguna.

25 Class Diagram class untuk Aplikasi web penentu bundel produk penjualan akan disajikan dalam beberapa package. Antara lain: 1. Package apriori Pada package ini, ada dua kelas yang dibuat. Antara lain, kelas Excel dan Apriori. Untuk kelas Excel, kelas ini menangani pengubahan berkas.xls dan.xlsx menjadi data yang akan dimasukkan ke basis data. Sedangkan untuk kelas Apriori, kelas ini menangani penghitungan data dari basis data menjadi kelompok barang yang disarankan kepada pengguna. Sedangkan gambar bisa dilihat pada Gambar 3.14 Gambar 3.14: Diagram class untuk package apriori 40

26 2. Package controllers Pada package ini, ada enam kelas yang dibuat. Antara lain, kelas ApplicationController, AprioriController, BarangController, CredentialController, SignUpController, dan TransaksiController. Tiap kelas mempunyai kewajiban untuk menangani fungsionalitas pada nama kelas tersebut. Untuk kelas BarangController, kelas ini bertugas untuk menerjemahkan kejadian pada sistem menjadi permintaan layanan kepada model atau views yang berhubungan dengan data barang. Sedangkan gambar bisa dilihat pada Gambar 3.15 Gambar 3.15: Diagram class untuk package controllers 41

27 3. Package models Untuk package ini, beberapa sub-package, kelas, trait, dan singleton object yang dibuat. Untuk sub-package, penulis membagi menjadi tiga. Antara lain daos, daoapriori, dan services. Sedangkan untuk trait dan singleton object, ada beberapa kelas yang ada pada sistem. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 3.15 Gambar 3.16: Diagram class untuk package models 42

28 4. Package models.daoapriori Package ini secara umum merupakan paket yang menaungi kelas-kelas yang bertugas untuk penyimpanan data, khususnya untuk penyimpanan data untuk penghitungan yang dilakukan oleh sistem menggunakan algoritma Apriori. Terdapat beberapa singleton object, trait, sub-package, dan case class yang digunakan untuk menentukan jenis data, tabel pada basis data, dan perilaku dari representasi basis data pada sistem. Gambar 3.17 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.17: Diagram class untuk package daoapriori 43

29 5. Package models.daoapriori.apriori Package ini secara umum merupakan paket yang menaungi kelas-kelas yang bertugas untuk penyimpanan data, khususnya untuk penyimpanan data untuk penghitungan yang dilakukan oleh sistem menggunakan algoritma Apriori. Terdapat beberapa case class yang digunakan untuk menentukan jenis data, tabel pada basis data, dan perilaku dari representasi basis data pada sistem. Gambar 3.18 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.18: Diagram class untuk package models.daoapriori.apriori 44

30 6. Package models.daoapriori.barang Package ini secara umum merupakan paket yang menaungi kelas-kelas yang bertugas untuk penyimpanan data, khususnya untuk penyimpanan data untuk penghitungan yang dilakukan oleh sistem menggunakan algoritma Apriori. Terdapat beberapa case class yang digunakan untuk menentukan jenis data, tabel pada basis data, dan perilaku dari representasi basis data pada sistem. Gambar 3.19 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.19: Diagram class untuk package models.daoapriori.barang 45

31 7. Package models.daoapriori.transaksi Package ini secara umum merupakan paket yang menaungi kelas-kelas yang bertugas untuk penyimpanan data, khususnya untuk penyimpanan data untuk penghitungan yang dilakukan oleh sistem menggunakan algoritma Apriori. Terdapat beberapa case class yang digunakan untuk menentukan jenis data, tabel pada basis data, dan perilaku dari representasi basis data pada sistem. Gambar 3.20 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.20: Diagram class untuk package models.daoapriori.transaksi 46

32 47 8 Package models.daos Package ini secara umum merupakan paket yang menaungi kelas-kelas yang bertugas untuk penyimpanan data, khususnya untuk penyimpanan data untuk otentikasi sistem. Gambar 3.21 merupakan diagram kelas untuk paket ini.

33 48 Gambar 3.21: Diagram class untuk package models.daos

34 9 Package models.services Package ini kurang lebih merupakan penerapan untuk paket models.daos. Gambar 3.22 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.22: Diagram class untuk package models.services 49

35 10 Package utils.di Package ini digunakan untuk pengaturan otentikasi sistem. Gambar 3.23 merupakan diagram kelas untuk paket ini. Gambar 3.23: Diagram class untuk package utils.di 50

36 3.3.4 Perancangan Antar Muka 1. Laman Muka Pada laman muka, terdapat navigation bar yang berisi tautan untuk masuk, daftar dan laman utama. Selain itu, terdapat borang yang berisi kolom username dan password pengguna sehingga dapat masuk. Gambar 3.24: Desain laman muka saat login 51

37 2. Laman Beranda Pada laman beranda, terdapat navigation bar yang berisi tautan untuk laman muka, barang, transaksi, apriori, dan tautan untuk keluar dari sistem. Selain itu, terdapat borang yang berisi kolom untuk nilai support, jumlah barang pada bundle, dan nilai confidence. Gambar 3.25: Desain laman muka setelah login 52

38 Bila pengguna menyimpan nilai pengaturan, maka laman yang ditampilkan berisi nilai pengaturan seperti pada Gambar 3.26 Gambar 3.26: Desain laman muka setelah pengaturan terisi 53

39 3. Laman Barang Pada laman barang, terdapat navigation bar yang berisi tautan untuk laman muka, barang, transaksi, apriori, dan tautan untuk keluar dari sistem. Untuk bagian utama, terdapat tabel yang berisi daftar barang yang telah diunggah oleh pengguna. Selain itu, terdapat tombol yang berisi tautan untuk pengunggahan data barang. Gambar 3.27: Desain laman barang 54

40 4. Laman Transaksi Pada laman transaksi, terdapat navigation bar yang berisi tautan untuk laman muka, barang, transaksi, apriori, dan tautan untuk keluar dari sistem. Untuk bagian utama, terdapat tabel yang berisi daftar transaksi yang telah diunggah oleh pengguna. Selain itu, terdapat tombol yang berisi tautan untuk pengunggahan data transaksi. Gambar 3.28: Desain laman transaksi 55

41 5. Laman Apriori Pada laman apriori, terdapat navigation bar yang berisi tautan untuk laman muka, barang, transaksi, apriori, dan tautan untuk keluar dari sistem. Untuk bagian utama, terdapat tabel yang berisi daftar rule yang telah dihasilkan oleh sistem. Gambar 3.29: Desain laman hasil akhir 56

42 Cara Analisis Dalam melakukan analisis, yang penulis lakukan adalah mengembangkan aplikasi Play!Framework yang dimulai dengan melakukan pengembangan secara incremental. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Instalasi Play!Framework 2. Pembuatan layout aplikasi. 3. Penerjemahan diagram relasional ke package Model. 4. Input data minimum konfidensi & support. 5. Pengubahan data minimum konfidensi & support. 6. Fungsi unggah data barang dan transaksi. 7. Fungsi penghitungan menggunakan algoritma apriori.