BAB IV HASIL DAN UJI COBA

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB I PENDAHULUAN. Kelapa Sawit Merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia. Hal

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DIi SMK N 1 SUKOHARJO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA. yang digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB I PENDAHULUAN. pengambilan keputusan dengan berbagai kriteria diantaranya umur, alamat,

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan pada PT.Intan Sengkuyit Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB I PENDAHULUAN. utama penduduk berasal dari perkebunan agroindustri. Dari banyaknya perkebunan

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL IMPLEMENTASI

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJICOBA. Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari penerapan metode

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI... iii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... xii

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN USAHA MIKRO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB I PENDAHULUAN. dibutuhkan tingkat kematangan yang sesuai ketika dilakukan kegiatan panen.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

BAB IV IMPLEMENTASI SISTEM DAN PENGUJIAN

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika OLEH :

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. 4.1 Implementasi sistem Implementasi halaman login Halaman login adalah halaman awal saat kita membuka sistem

Bab 4 Implementasi dan Evaluasi

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM. yang tidak sesuai minat, bakat dan kemampuan, merupakan pekerjaan yang sangat

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA. metode TOPSIS pada Kantor Perhubungan Syahbandar Utama Belawan. Hasil

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional. penentuan kecocokan penanaman pohon. Proses tersebut seperti yang telah

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH KOST MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLEADDITIVE WEIGHTING) (Studi Kasus : Kec. Mojoroto, Kota Kediri)

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA. Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari Perancangan Analisa

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi:

BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini akan dijelaskan tampilan hasil dari aplikasi yang telah dibuat, yang digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Buah Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara II Kebun Bandar Klippa Sehingga hasil implementasinya dapat dilihat sesuai dengan hasil program yang telah dibuat. Dibawah ini akan dijelaskan tiap-tiap tampilan yang ada pada program. IV.1.1. Tampilan Login Tampilan halaman ini berisikan tampilan awal dalam menjalankan aplikasi sistem pendukung keputusan menentukan kualitas buah kelapa sawit yaitu berupa tampilan Login aplikasi, ditunjukkan pada Gambar IV.1. berikut ini: Gambar IV.1. Tampilan Login 67

68 IV.1.2. Tampilan Home Tampilan halaman ini berisikan tampilan setelah admin melakukan login dalam menjalankan aplikasi sistem pendukung keputusan menentukan kualitas buah kelapa sawit, yaitu berupa tampilan Home aplikasi, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.2. berikut ini: Gambar IV.2. Tampilan Home IV.1.3. Tampilan Ganti Profil Tampilan halaman ini berisikan tampilan admin dalam menganti profil pengguna, yaitu berupa tampilan Ganti Profil, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.3. berikut ini:

69 Gambar IV.3. Tampilan Ganti Profil IV.1.4. Tampilan Kriteria Tampilan halaman ini berisikan tampilan admin dalam menambah kriteria, yaitu berupa tampilan kriteria, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.4. berikut ini: Gambar IV.4. Tampilan Kriteria

70 IV.1.5. Tampilan Nilai Crips Tampilan halaman ini berisikan tampilan nilai crips sistem dalam menambah data nilai crips sesuai dengan nama kriteria, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.5. berikut ini: Gambar IV.5. Tampilan Nilai Crips IV.1.6. Tampilan Alternatif Tampilan halaman ini berisikan tampilan admin dalam menambah alternatif, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.6. berikut ini: Gambar IV.6. Tampilan Alternatif

71 IV.1.7. Tampilan Nilai Alternatif Tampilan halaman ini berisikan tampilan nilai alternatif dalam melakukan penilaian berdasarkan kriteria buah kelapa sawit, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.7. berikut ini : Gambar IV.7. Tampilan Nilai Alternatif IV.1.8. Tampilan Pengguna Tampilan halaman ini berisikan tampilan pengguna untuk melakukan menambahan pengguna sistem. seperti ditunjukkan pada Gambar IV.8. berikut ini: Gambar IV.8. Tampilan Pengguna

72 IV.1.9. Tampilan Hasil Hitung Tampilan halaman ini berisikan tampilan hasil hitung setelah melakukan penilaian alternatif maka melakukan Cetak Hasil Analisa, Cetak Normalisasi, Cetak Perankingan. seperti ditunjukkan pada Gambar IV.9. berikut ini: Gambar IV.9. Tampilan Hasil Hitung IV.1.10. Tampilan Tentang Pembuat Tampilan halaman ini berisikan tampilan tentang pembuat aplikasi, seperti ditunjukkan pada Gambar IV.10. berikut ini:

73 Gambar IV.10. Tampilan Tentang Pembuat IV.2. Uji Coba Hasil IV.2.1. Skenario Pengujian Pada aplikasi ini penulis melakukan pengujian menggunakan metode Black Box dimana pengujian yang dilakukan adalah pengujian fungsionalitas dari sistem, apakah sistem berfungsi dengan hasil yang diinginkan atau tidak. Pada Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Buah Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara II Kebun Bandar Klippa pengujian merujuk pada fungsi-fungsi yang dimiliki sistem, kemudian membandingkan hasil keluaran dengan hasil yang diharapkan. Bila hasil yang diharapkan sesuai dengan hasil pengujian, hal ini berarti perangkat lunak sesuai dengan desain yang telah ditentukan sebelumnya. Bila belum sesuai maka perlu dilakukan pengecekan lebih lanjut dan perbaikan. Adapun skenario pengujian sistem yang telah dilakukan ditunjukkan pada Tabel IV.1 dibawah ini :

74 Tabel IV.1. Skenario Pengujian Sistem Item Uji Login Pengolahan Data Pengguna Pengolahan Data Kriteria Nilai Crips Alternatif Hasil Hitung Detail Pengujian Vertifikasi akun pengguna dan kata sandi pengguna Tambah Ganti Profil Cetak Rekap Tambah Edit Hapus Cetak Rekap Tambah Edit Hapus Cetak Rekap Tambah Edit Hapus Nilai Alternatif Cetak Rekap Refresh Cetak Hasil Analisa Cetak Normalisasi Cetak Perangkingan Cetak Perangkingan Jenis Pengujian

75 IV.2.2. Hasil Pengujian Setelah dilakukan tahap uji coba sistem maka penulis mengetahui apakah aplikasi yang telah dirancang sesuai dengan hasil yang diharapkan. Dimana dari hasil pengujian menggunakan metode black box penulis dapat menarik kesimpulan bahwa hasil keluaran sistem sesuai dengan yang diharapkan. Dari sistem yang dirancang dapat memberikan informasi yang lebih akurat, karena sudah menggunakan metode Simple Additive Weighting, sehingga tidak ada lagi keraguan dalam mengambil sebuah keputusan. Aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting diharapkan mampu mempermudah PT. Perkebunan Nusantara II Kebun Bandar Klippa dalam menentukan kualitas produksi buah kelapa sawit sesuai dengan kriteria kriteria yang ada. Pengujian dilakukan dengan cara mengimputkan data pada sistem sehingga akan muncul hasil pengujian. Berikut adalah rencana pengujian sistem dapat dilihat pada tabel berikut: IV.2.2.1. Pengujian Login Tabel IV.2. Tabel Sistem Login Data Masukkan Akun Pengguna : Admin Kata Sandi Pengguna : 12345 Yang Pengamatan Diharapkan Login Berhasil Nama pengguna, kata sandi pengguna login berhsil sesuai yang diharapkan Kesimpulan

76 IV.2.2.2. Pengolahan Data Pengguna 1. Tambah Pengguna Tabel IV.3. Tabel Tambah Pengguna Akun Pengguna : Admin Kata Sandi Pengguna : 12345 Nama Pengguna : Aswan Amin Berhasil menambah Pengguna dan disimpan dalam table pengguana Berhasil menambah Pengguna 2. Ganti Profil Tabel IV.4. Tabel Ganti Pengguna Kata Sandi Pengguna : 1234 Nama Pengguna : Aswan Amin Berhasil mengganti profil pengguna dan tersimpan kedalam table pengguna Berhasil mengganti profil pengguna 3. Cetak Data Pengguna Tabel IV.5. Tabel Cetak Data Pengguna Berhasil mencetak data pengguna dan Berhasil mencetak Cetak lanjut ke print data pengguna

77 4. Rekap Data Pengguna Tabel IV.6. Tabel Rekap Data Pengguna Merekap data pengguna Rekap dan tersimpan kedalam Berhasil Merekap Ms. Excel data pengguna IV.2.2.3. Pengolahan Data Kriteria 1. Tambah Data Kriteria Tabel IV.7. Tabel Tambah Data Kriteria Nama Kriteria : C1-Warna Buah Kelapa Sawit Atribut Kriteria : Benefit Bobot Kriteria : 25 Berhasil menambah kriteria dan disimpan dalam table kriteria Berhasil menambah criteria 2. Edit Data Kriteria Tabel IV.8. Tabel Edit Data Kriteria Nama Kriteria : C1-Warna Buah Kelapa Sawit Berhasil mengedit Atribut Kriteria : Benefit kriteria dan Berhasil mengedit Bobot Kriteria : 25 disimpan dalam kriteria table kriteria

78 3. Hapus Data Kriteria Tabel IV.9. Tabel Hapus Data Kriteria Nama Kriteria : C1-Warna Buah Kelapa Sawit Atribut Kriteria : Benefit Yakin mmenghapus data tersebut (Ok), Berhasil menghapus Bobot Kriteria : 25 Berhasil kriteria menghapus kriteria 4. Cetak Data Kriteria Tabel IV.10. Tabel Cetak Data Kriteria Cetak Berhasil mencetak data kriteria dan lanjut ke print Berhasil mencetak data kriteria 5. Rekap Data Kriteria Tabel IV.11. Tabel Rekap Data Kriteria Rekap Merekap data kriteria dan tersimpan kedalam Ms. Excel Berhasil Merekap data kriteria

79 IV.2.2.4. Nilai Crips 1. Tambah Nilai Crips Tabel IV.12. Tabel Tambah Nilai Crips Nama Kriteria : C1-Warna Buah Kelapa Sawit Berhasil menambah Nama Crips : merah mengkilat nilai crips dan disimpan dalam Berhasil menambah nilai crips Nilai Crips : 100 table nilai crips 2. Edit Nilai Crips Tabel IV.13. Tabel Edit Nilai Crips Nama Kriteria : C1-Warna Berhasil mengedit Buah Kelapa Sawit Nama Crips : merah mengkilat Nilai Crips : 100 nilai crips dan disimpan dalam table nilai crips Berhasil mengedit nilai crips 3. Hapus Nilai Crips Tabel IV.14. Tabel Hapus Nilai Crips Nama Kriteria : C1-Warna Buah Kelapa Sawit Yakin menghapus data tersebut (Ok),

80 Nama Crips : merah mengkilat Nilai Crips : 100 Berhasil menghapus nilai crips Berhasil menghapus nilai crips IV.2.2.5. Alternatif 1. Tambah Alternatif Tabel IV.15. Tabel Tabel Tambah Alternatif Kode alternatif : 001 Berhasil menambah alternatif dan Berhasil menambah disimpan dalam alternatif Nama alternatif : TBS1 table nilai alternatif 2. Edit Alternatif Tabel IV.16. Tabel Edit Alternatif Kode alternatif : 004 Berhasil mengedit alternatif dan Berhasil mengedit disimpan dalam alternatif Nama alternatif : TBS4 table nilai alternatif

81 3. Hapus Alternatif Tabel IV.17. Tabel Hapus Alternatif Kode alternatif : 004 Yakin mmenghapus data tersebut (Ok), Berhasil menghapus Berhasil nilai alternatif Nama alternatif : TBS4 menghapus nilai alternatif 4. Nilai Alternatif Tabel IV.18. Tabel Nilai Alternatif Warna buah kelapa sawit : kemerahan Kualitas kematangan : Matang Berat buah kelapa sawit : sekitar 16 kg 35 kg Ukuran buah kelapa sawit : sekitar 2cm 3cm Buah sawit siap panen : 5-10 butir brondolan di pinggiran Berhasil menilai alternatif dan disimpan dalam table nilai alternatif Berhasil menilai alternatif

82 IV.2.2.6. Hasil Hitung 1. Refresh Hasil Hitung Tabel IV.19. Tabel Refresh Hasil Hitung Berhasil refresh Berhasil refresh Refresh hasil hitung 2. Cetak Hasil Analisa Tabel IV.20. Tabel Cetak Hasil Analisa Cetak hasil analisa Berhasil mencetak hasil analisa dan lanjut ke print Berhasil mencetak hasil analisa 3. Cetak Normalisasi Tabel IV.21. Tabel Normalisasi Berhasil mencetak Cetak Normalisasi Normalisasi dan Berhasil mencetak lanjut ke print normalisai

83 4. Cetak Perangkingan Tabel IV.22. Tabel Cetak Perangkingan Cetak perangkingan Berhasil mencetak perangkingan dan lanjut ke print Berhasil mencetak perangkingan IV.3. Kelebihan dan Kekurangan Sistem Yang Dirancang IV.3.1. Kelebihan Sistem Adapun beberapa kelebihan sistem baru yang penulis rancang adalah sebagai berikut: 1. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Produksi Buah Kelapa Sawit pada PT. Perkebunan Nusantara II Kebun Bandar Klippa Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini, dirancang dengan mengunakan program aplikasi PHP dengan databasenya MySQL. 2. Aplikasi yang dibangun sudah memiliki fasilitas rekap data. 3. Terdapat Hak akses pengguana, sehingga tidak sembarangan orang mengakses sistem. 4. Sistem Pendukung Keputusan yang dibangun dapat membantu dalam menentukan kualitas produksi buah kelapa sawit yang ada pada perkebunan, sehingga dapat dilakukan penentuan buah kelapa sawit sebelum melakukan pengolahan produksi.

84 IV.3.2. Kekurangan Sistem Adapun beberapa kekurangan sistem baru yang penulis rancang adalah sebagai berikut: 1. Sistem pendukung keputusan yang dibangun masih bersifat userfriendly. 2. Kriteria - kriteria dalam sistem pendukung keputusan menentukan buah kelapa sawit pada PT. Perkebunan Nusantara II Kebun Bandar Klippa masih terbatas pada kriteria kriteria yang umum saja. 3. Interface sistem yang dibagun masih tampak sederhana dapat dikembangkan lebih baik.