REKOMENDASI PEMILIHAN MODEL SEPEDA MENGGUNAKAN RULE BASED SYSTEM - Trisya Ayu Pratami; Tursina Tursina; Rina Septiriana (Universitas Lampung, 2024)
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.