Pada penelitian yang dilakukan proses bisnis sebelumnya umumnya setiap rekomendasi atlit panjat tebing ini belum efektif dan belum tepat dikarenakan masih menggunakan metode standart yang menghitungnya hanya penjumlahan semua kriteria dan dilakukan rata – rata / mengira ngira, dan tujuan dalam penelitian ini adalah: Mendapatkan proses yang lebih efektif di dalam rekomendasi pemilihan atlit panjat tebing, Mendapatkan ketepatan dalam rekomendasi atlit panjat tebing, Mengembangkan prototype aplikasi rekomendasi atlit panjat tebing, Mengukur tingkat ketepatan dan keefektifitasan penerapan metode K-means dan metode Simple Addtive Weighting [SAW] untuk rekomendasi atlit panjat tebing. Pelaksanaan pengembangan ini menggunakan metode Prototype, adapun langkah-langkahnya: Mengumpulkan dan menganalisa kebutuhan, Melakukan perancangan cepat, Membangun sebuah prototype, Evaluasi dilakukan oleh pengguna atas prototype, Perubahan rancangan dari prototype, Apabila prototype tidak sesuai dengan yang diharapkan pengguna, ulangi Langkah sebelumnya, dan Apabila pengguna merasa puas terhadap prototype, pengambangan rekayasa produk dapat di mulai. Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan dokumentasi. Hasil pengembangan menunjukan bahwa: Aplikasi yang dibuat sudah dapat menghasilkan solusi optimal dengan mendapatkan dan menentukan rekomendasi atlit panjat tebing, Aplikasi mampu membantu
StakeHolder dalam mengambil keputusan, Aplikasi mampu mencetak laporan, dan aplikasi yang dikembangkan di kategorikan “Layak” karena diperoleh presentase kelayakan Pada aplikasi yang dibangun telah dilakukan uji kelayakan dengan ahli sistem dan ahli Pengguna sehingga diperoleh hasil presentase kelayakan menggunakan kuisioner BlackBox dan PSSUQ sesuai dengan kategori PSSUQ diantaranya yaitu overall 85,7%, Usefulness 81,3%, Infoqual 79,8%, dan interqual 82,1% . Serta telah dilakukan uji hasil menggunakan Davies Bouldin Index [DBI] dengan hasil akurasi 0.6468400205 dan rank spearman dengan hasil akurasi 0,82 dari skala 1.

No other version available

No Data