PERANCANGAN APLIKASI PERENCANAAN WISATA OVERLAND MENGGUNAKAN METODE THROWAWAY PROTOTYPING PADA STARTUP TRAVEDIA

ERZA PUTRA ALBASORI

Informasi Umum

Kode

22.04.248

Klasifikasi

005.17 - COMPUTER SOFTWARE

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Software Development

Dilihat

276 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Wisata secara overland merupakan salah satu jenis wisata yang banyak dipilih oleh wisatawan mancanegara berdasarkan data BPS tahun 2019. Wisatawan yang memilih metode overland cenderung membutuhkan tour guide atau pemandu wisata untuk menemani perjalanan wisatawan. Melihat potensi tersebut, aplikasi Travedia menyediakan layanan untuk mengakomodasi kebutuhan overland berupa rekomendasi itinerary perjalanan wisata dan pemesanan pemandu wisata untuk wisatawan khususnya mancanegara. Aplikasi Travedia diharapkan dapat membantu proses perencanaan itinerary untuk wisata overland di Indonesia dan mempermudah wisatawan dalam mencari dan memesan pemandu wisata. Pengembangan aplikasi Travedia menggunakan metode throwaway prototyping karena mengedepankan oritentasi kepada calon pengguna. Wisatawan khususnya mancanegara sebagai calon pengguna akan menjadi early adopter pada aplikasi Travedia. Pengembangan aplikasi menggunakan metode throwaway prototyping yang dibagi menjadi empat tahap, yaitu tahap planning, analysis, design, implementasi dan pengujian. Setiap tahap pada throwaway prototyping menghasilkan artefak yang akan digunakan untuk pembuatan aplikasi Travedia pada tahap terakhir. Fitur utama aplikasi Travedia yaitu rekomendasi itinerary perjalanan wisata berdasarkan karakteristik wisatawan. Karakteristik wisatawan tersebut dibedakan menjadi biaya, waktudan juga topik. Implementasi algoritma optimasi dibutuhkan untuk memaksimalkan parameter karateristik wisatawan tersebut. Pemesanan pemandu wisata juga dapat dilakukan di aplikasi Travedia dengan Himpunan Pramuwisata Indonesia (HPI) regional Jawa Barat sebagai mitra Travedia. Hasil akhir penelitian berupa aplikasi Travedia berbasis website dengan mengimplementasikan greedy algorithm sebagai algoritma optimasi pada fitur rekomendasi. Setelah dilakukan pengujian secara black box dan white box, fitur Travedia sudah sesuai dengan apa yang diharapkan khususnya fitur rekomendasi yang dapat diakses oleh 50 pengguna secara langsung dengan memberikan respon waktu 700 sampai 800 milidetik secara konstan.