Jurnal Antartika - E-Journal STTAR

STT
Jurnal
Antartika
R
STT Atlas Nusantara
Volume 07/2017/01
Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan Mahasiswa
STT Atlas Nusantara Dengan Augmented Reality Menggunakan Metode
Template Matching
Reza Kurniawan
Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Android Untuk Mengkoordinir
Peserta Jamaah Umroh Pada Setiap Pembagian Kloter
Muhammad Syaifullah
Pengenalan Huruf Hijaiyah Menggunakan Augmented Reality Berbasis
Android
Kharisma Abdi
Deteksi Mata Lelah Menggunakan Transfomasi Hough
Oktavian Endra Prasetya
Sistem Informasi Geogras (SIG) Hotel Di Malang Raya Berbasis
Android Menggunakan Metode Floyd Warshall
Senna Alde Setiawan
Implementasi Google Maps Api Berbasis Android Untuk Lokasi Fasilitas
Umum Di Kabupaten Sumbawa
Kiki Rizki, Ahmat Adil, Muhamad Yunus
Rancangan Sistem Informasi Rumah Sakit Biomedika Mataram
Apriani, Pahrul Irfan
informatic Engineering
ISSN: 2089-2837
JURNAL ANTARTIKA
Jurnal ATLAS NUSANTARA
Teknik Informatika
Volume 7, Nomor 1, April 2017
Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan Mahasiswa STT Atlas
Nusantara Dengan Augmented Reality Menggunakan Metode Template Matching
Reza Kurniawan
Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Android Untuk Mengkoordinir Peserta Jamaah
Umroh Pada Setiap Pembagian Kloter
Muhammad Syaifullah
Pengenalan Huruf Hijaiyah Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android
Kharisma Abdi
Deteksi Mata Lelah Menggunakan Transfomasi Hough
Oktavian Endra Prasetya
Sistem Informasi Geografis (SIG) Hotel Di Malang Raya Berbasis Android Menggunakan
Metode Floyd Warshall
Senna Alde Setiawan
Implementasi Google Maps Api Berbasis Android Untuk Lokasi Fasilitas Umum Di
Kabupaten Sumbawa
Kiki Rizki, Ahmat Adil, Muhamad Yunus
Rancangan Sistem Informasi Rumah Sakit Biomedika Mataram
Apriani, Pahrul Irfan
STT ATLAS NUSANTARA MALANG
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
ANTARTIKA
Volume
7
Nomor
1
Halaman
1-64
Malang
April 2017
ISSN
2089-2837
JURNAL ANTARTIKA
Volume 7, nomor 1, Oktober 2017
Manajer Jurnal:
Alun Sujjada, S.Kom, MT.
Editor:
Irsyad Arif Mashudi, M.Kom
Dharmawan, S.ST
Penyunting Ahli:
Betty Dewi Puspasari, S.Kom, MT
Beni Krisbiantoro, S.Kom, MT
PENERBIT (PUBLISHER)
ATLAS NUSANTARA ENGINEERING COLLEGE PRESS
ALAMAT PENYUNTING (EDITORIAL ADDRESS)
Jl. Teluk Pacitan No. 50 lantai 1 Arjosari Malang 65126
Telp: (0341) 475898 | Fax: (0341) 475897
Email: [email protected]
Homepage: http://www.sttar.ac.id
Jurnal Antartika STTAR terbit sejak 2011 merupakan jurnal ilmiah sebagai bentuk pengabdian
dalam pengembangan bidang Teknik Informatika dan bidang terkait lainnya.
Jurnal Antartika STTAR diterbitkan oleh jurusan Teknik Informatika STT Atlas Nusantara.
Redaksi mengundang para profesional dari dunia usaha, pendidikan dan peneliti untuk menulis
mengenai perkembangan ilmu bidang yang berkaitan dengan teknik Informatika.
Jurnal Antartika STTAR diterbitkan 2 (dua) kali dalam 1 tahun pada bulan April dan Oktober
JURNAL ANTARTIKA
Volume 7, nomor 1
DAFTAR ISI
1. Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Plat Nomor Kendaraan Mahasiswa
STT Atlas Nusantara Dengan Augmented Reality Menggunakan Metode
Template Matching
Reza Kurniawan
2. Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Android Untuk Mengkoordinir
Peserta Jamaah Umroh Pada Setiap Pembagian Kloter
Muhammad Syaifullah
3. Pengenalan Huruf Hijaiyah Menggunakan Augmented Reality Berbasis
Android
Kharisma Abdi
4. Deteksi Mata Lelah Menggunakan Transfomasi Hough
Oktavian Endra Prasetya
5. Sistem Informasi Geografis (SIG) Hotel Di Malang Raya Berbasis
Android Menggunakan Metode Floyd Warshall
Senna Alde Setiawan
6. Implementasi Google Maps Api Berbasis Android Untuk Lokasi Fasilitas
Umum Di Kabupaten Sumbawa
Kiki Rizki, Ahmat Adil, Muhamad Yunus
7. Rancangan Sistem Informasi Rumah Sakit Biomedika Mataram
Apriani, Pahrul Irfan
1-8
9-18
19-26
27-36
37-44
45-54
55-64
UCAPAN TERIMA KASIH
Redaksi Jurnal Antartika mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada mitra
bestari yang membantu terwujudnya penerbitan Jurnal Antartika Volume 7 Nomor 1:
1. Drs. Suwarno, MM
2. Drs Astu Widodo, M.Pd
3. Dr. Miftahu Soleh, M.Sc
RANCANG BANGUN APLIKASI DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN
MAHASISWA STT ATLAS NUSANTARA DENGAN AUGMENTED REALITY
MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING
Reza Kurniawan
Teknik Informatika - STT Atlas Nusantara
[email protected]
Abstrak
Area parkir di STT Atlas Nusantara yang semakin padat membuat kondisi area parkir menjadi tidak tertib.
Masalah utama adalah bahwa kendaraan tersebut diparkir berdesakan yang sebagian besar terkunci,
menyulitkan pengendara lain untuk masuk atau keluar dari area parkir. Dalam situasi yang kacau ini,
mengetahui pemilik kendaraan sangatlah diperlukan dalam kondisi ini, sehingga dibutuhkan suatu aplikasi
untuk mengenali pemilik kendaraan berdasarkan plat nomor kendaraan. Penggunaan Metode Template
Matching dinilai sangat membantu karena dapat mengenali berbagai plat nomor dengan mencocokan
gambar input dan gambar template. Gambar input merupakan gambar plat nomor yang akan dikenali dan
gambar template adalah gambar yang digunakan sebagai acuan untuk mengetahui kecocokan terhadap
gambar input yang dituju. Selanjutnya, Augmented Reality juga diterapkan untuk menampilkan informasi
pemilik kendaraan berupa objek maya dua dimensi yang digabungkan dalam waktu nyata. Hasil dari
aplikasi deteksi plat nomor adalah informasi mengenai data pemilik kendaraan sesuai dengan data pada
kartu mahasiswa serta beberapa informasi kendaraan yang diambil dari STNK.
Kata Kunci: Plat Nomor, Template Matching, Augmented Reality
1. LATAR BELAKANG
Banyak sekali aplikasi pada kamera smartphone yang menggunakan teknologi pengolahan citra,
seperti face detection, smile detection atau berbagai fitur yang memungkinkan untuk melakukan setting
kamera smartphone secara otomatis. Pada dasarnya, pengolahan citra digital merupakan proses untuk
melakukan pengolahan atau menganalisis citra digital untuk mengambil informasi yang ada. Pengolahan
ini berarti mengubah bentuk secara visual dari suatu citra tertentu ataupun hanya mengambil informasi
tertentu dari citra yang dapat diproses lebih lanjut.
Area parkir di STT Atlas Nusantara yang semakin padat membuat kondisi area parkir menjadi
tidak tertib. Masalah utama adalah bahwa kendaraan tersebut diparkir berdesakan yang sebagian besar
terkunci, menyulitkan pengendara lain untuk masuk atau keluar dari area parkir. Mengetahui pemilik
kendaraan sangatlah diperlukan, sehingga dibutuhkan suatu aplikasi untuk permasalahan tersebut. Salah
satu teknologi yang dapat diterapkan untuk kasus tersebut adalah dengan membuat suatu aplikasi
pengenalan plat nomor yang diharapkan dapat mengidentifikasi kepemilikan kendaraan.
Ada beberapa metode pengenalan dan pencocokan pola plat nomor kendaraan, salah satunya
adalah metode template matching dengan teknologi Augmented Reality. Template Matching merupakan
sebuah teknik dalam pengolahan citra digital untuk menemukan bagian-bagian kecil pada gambar yang
sesuai dengan gambar template. Augmented Reality adalah teknologi yang menggabungkan benda maya
dua dimensi ataupun tiga dimensi ke dalam sebuah lingkungan nyata.
Dengan pembuatan aplikasi deteksi plat nomor kendaraan dengan teknologi Augmented Reality
menggunakan metode Template Matching, diharapkan dapat mempermudah pengguna dalam memperoleh
data informasi pemilik kendaraan berdasarkan kartu mahasiswa yang muncul ketika mengarahkan kamera
pada plat nomor untuk menunjang keamanan dan ketertiban area parkir kampus STT Atlas Nusantara.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Plat Nomor Kendaraan
Plat nomor dibuat untuk menertibkan kendaraan-kendaraan agar lebih tertata dan terorganisir
dengan baik. Tanda Nomor Kendaraan Bermotor (TNKB) atau plat nomor berisi data mengenai kode
wilayah pendaftaran, nomor pendaftaran kendaraan bermotor, dan masa berlaku [7].
1
2.2 Pengolahaan Citra Digital
Image Processing atau pengolahan citra adalah manipulasi dan analisis suatu informasi gambar
oleh komputer. Informasi gambar adalah gambar visual dalam dua dimensi. Segala operasi untuk
memperbaiki, analisis, atau pengubahan suatu gambar disebut image processing. Pengolahan citra digital
mampu mengidentifikasi jenis atau banyaknya objek-objek pada suatu citra [1]. Beberapa faktor
menyebabkan perkembangan sistem image processing menjadi berkembang lebih pesat saat ini, faktor
pertama adalah penurunan biaya peralatan komputer yang dibutuhkan. Kedua peralatan unit processing dan
bulk strorage menjadi semakin murah dari tahun ke tahun. Faktor kedua adalah peningkatan tersedianya
peralatan untuk proses digital. Berbagai sektor telah banyak menggunakan aplikasi dari image processing
seperti sektor komersial, industri, dan medis. Bahkan bidang militer telah menggunakan perkembangan
pengolahan citra digital.
Secara umum, tujuan dari image processing adalah mentranformasikan atau menganalisis suatu
gambar sehingga informasi baru tentang gambar dibuat lebih jelas. Ada banyak cara yang dapat
diaplikasikan dalam suatu operasi image processing, hampir sebagian besar dalam bentuk optikal. Gambar
optikal dikonversikan menjadi sinyal elektrik dengan menggunakan kamera video atau peralatan lain
sejenisnya. Konversi ini mengubah representasi gambar dari suatu cahaya optik menjadi sinyal elektrik
yang terus-menerus. Sinyal elektrik ini disebut sinyal analog. Lebih lanjut, gambar analog diubah dan
berubah menjadi data digital. Operasi dalam image processing dapat diaplikasikan pada suatu gambar
dengan format optikal, analog, atau digital.
2.3 Grayscale
Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya,
dengan kata lain nilai bagian RED = GREEN = BLUE [1]. Untuk mengubah citra berwarana yang
mempunyai nilai matrik masing-masing r, g, dan b menjadi citra gray-scale dengan nilai s, maka konversi
dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai r, g, dan b sehingga dapat ditulis menjadi :
r+g+b
𝑠=
................................(1)
3
2.4 Cropping Image
Cropping Image adalah mengambil sebagian gambar dan membuang bagian lainnya yang tidak
diperlukan [8]. Cropping Image merupakan cara pengambilan area tertentu yang akan diamati (area of
interest) dalam citra untuk menganalisa citra dan memperkecil ukuran yang salah pada citra.
Gambar 1. Cropping Image
2.5 Template Matching
Template matching adalah proses mencari suatu objek (template) pada keseluruhan objek yang
berada dalam suatu citra [1]. Template dibandingkan dengan keseluruhan obyek tersebut dan bila template
cocok (cukup dekat) dengan suatu obyek yang belum diketahui pada citra tersebut ditandai sebagai
template. Perbandingan antara template dengan keseluruhan obyek pada citra dapat dilakukan dengan
menghitung selisih jaraknya, seperti berikut :
2
................(2)
I(x,y) menyatakan citra tempat obyek yang akan dibandingkan dengan template T(x,y), R(x,y)
menyatakan jarak antara template dengan obyek pada citra. Pada umumnya ukuran template jauh lebih kecil
dari ukuran citra. Secara ideal, template dikatakan sama persis dengan obyek pada citra bila R(x,y) = 1.
Template matching adalah teknik dalam pengolahan citra digital untuk menemukan bagian-bagian
kecil dari suatu gambar yang cocok dengan gambar objek. Hal ini dapat digunakan dalam manufaktur
sebagai bagian dari kendali mutu, cara untuk navigasi robot mobile, atau sebagai cara untuk mendeteksi
tepi dalam gambar.
2.6 Augmented Reality
Augmented Reality.(AR) merupakan suatu konsep yang menggabungkan antara objek dunia nyata
dan objek dunia maya yang dihasilkan dari sebuah sistem komputer dengan menambah informasi pada
objek nyata, sehingga batas antara keduanya menjadi sangat tipis. Dengan teknologi AR, lingkungan nyata
disekitarnya akan dapat berinteraksi dengan objek digital (virtual). Informasi tentang suatu objek dan
lingkungan sekitar dapat ditambahkan kedalam sistem AR kemudian informasi tersebut ditampilkan diatas
lapisan dunia nyata secara real-time sehingga informasi tersebut terkesan menjadi interaktif dan nyata.
Konsep AR pertama kali diperkenalkan oleh Tom Caudell pada tahun 1990 saat ia bekerja di perusahaan
Boeing [5].
3. PERANCANGAN SISTEM
3.1 Alur Kerja Sistem
Perancangan sistem deteksi plat nomor memiliki tujuan untuk mengidentifikasi kepemilikan
kendaraan berdasarkan plat nomor kendaraan. Menerapkan teknologi Augmented Reality (AR) untuk
menampilkan informasi secara real-time merupakan suatu hal yang lebih efisien dan interaktif. Sebelum
menampilkan informasi menggunakan AR, sistem ini mencocokan plat nomor yang akan dikenali dengan
gambar template yang sudah disediakan yang metodenya biasa disebut dengan Template Matching.
Gambar 2. Alur Sistem Deteksi Plat Nomor
3.2 Flowchart Pembuatan Template
Template plat nomor digunakan untuk mencocokan gambar objek yang akan dideteksi oleh sistem.
Pembuatan template plat nomor kendaraan dilakukan dengan beberapa tahap yaitu Capture Citra, Citra
Input, Crop Citra dan citra plat nomor yang sudah di crop disimpan pada database seperti Gambar 3.
3
Mulai
Capture Citra
Citra Input
Crop Citra
Hasil Crop Citra
data_kendaraan
Selesai
Gambar 3. Flowchart Pembuatan Template Plat Nomor
3.3 Flowchart Template Matching
Plat nomor yang ditangkap oleh kamera akan dilakukan pencocokan dengan gambar template pada
database sesuai dengan flowchart pada Gambar 4.
Mulai
Capture Citra Input
Citra Input
data_kendaraan
Citra Template
Citra Template
Ditemukan ?
Tidak
Ya
Grayscale Citra
Pencocokan dengan metode
Template Matching
Baca Citra Template
Selanjutnya
Tidak
Template
Matching Score
0,8 ?
Ya
Gambar Cocok
4
Selesai
Gambar tidak cocok
Gambar 4 Flowchart Template Matching
3.4 Flowchart Augmented Reality
Menampilkan hasil Augmented Reality sesuai dengan hasil pencocokan Template Matching
sebelumnya jika gambar template cocok maka tampilkan kartu mahasiswa sesuai nim dan jika tidak maka
tampilkan data pemilik kendaraan tidak ditemukan seperti flowchart pada Gambar 5.
Mulai
Hasil pencocokan
Template Matching,
Data NIM
Gambar Template
Cocok ?
Data Pemilik Kendaraan
Tidak Ditemukan
Tidak
Ya
Cari Objek 2D
(Gambar Kartu mahasiswa)
Sesuai Data NIM
Tambah Data
Template Plat
Nomor?
Tidak
data_mahasiswa
Ya
Tampilkan Objek 2D
Kartu Mahasiswa
Data Tidak Ditemukan
Pembuatan Template Plat
Nomor
Selesai
Gambar 5. Flowchart Augmented Reality
4. HASIL PENGUJIAN
4.1 Deteksi Plat Nomor Kondisi Normal
20 Plat Nomor berbeda yang telah dideteksi dengan kondisi normal yang sudah ditentukan
mendapatkan hasil keakuratan dari aplikasi deteksi plat nomor seperti Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Keakuratan Deteksi Plat Nomor dengan Kondisi Normal
No. plat
N2885IU
N2298JQ
N6299OK
N2161HHE
Template
Matching Score
0,81984
0,90120
0,86999
0,82001
Min.
Score
Hasil
Deteksi
0,8
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
% Keakuratan
Deteksi
14/20 * 100%=
70%
5
N3320GU
N2129AV
S2661YU
N2235JA
N2169G
N5413GH
DK3848OP
N3164RS
N3164CU
M2245HM
N6664BL
N2203AAM
N4442TM
N2879AH
B1210EVJ
N3227BL
0,87986
0,82998
0,82755
0,82911
0,85271
0,82159
0,82812
0,82991
0,84198
0,84271
0,82686
0,81946
0,80723
0,82319
0,81244
0,84190
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Cocok
Data Tidak Cocok
Data Tidak Cocok
Data Cocok
Data Tidak Cocok
Data Tidak Cocok
Data Tidak Cocok
Data Cocok
Data Tidak Cocok
Hasil uji deteksi pada Tabel 1 dijelaskan bahwa dari 20 plat nomor berbeda yang diuji dengan
kondisi plat nomor yang sudah ditentukan mendapatkan persentase kekauratan sebesar 70%. Plat nomor
yang diuji menghasilkan nilai rata-rata Template Matching Score diatas 0,8, namun terdapat 6 plat nomor
yang terdeteksi salah oleh sistem. Kesalahan disebabkan adanya kemiripan kombinasi angka pada plat
nomor, serta penentuan minimal template matching score sekitar 0,8 yang sangat mudah didapatkan dari
perhitungan template matching pada sistem meski plat nomor yang akan dideteksi berbeda dengan plat
nomor pada template gambar yang sudah dibuat.
4.2 Deteksi Plat Nomor Kondisi Tidak Normal
5 Plat Nomor berbeda yang telah dideteksi dengan berbagai kondisi plat nomor yang tidak normal
mendapatkan hasil keakuratan seperti Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Keakuratan Deteksi Plat Nomor dengan Kondisi Tidak Normal
No. plat
Template
Matching
Score
M2245HM
0,59211
N2235JA
0,63923
N4161AS
0,57520
N2203AAM
0,31751
N6054AAF
0,73297
Min. Score
Hasil
Deteksi
% Keakuratan
Deteksi
0,8
Tidak
Dikenali
Tidak
Dikenali
Tidak
Dikenali
Tidak
Dikenali
Tidak
Dikenali
0/5 * 100% =
0%
Hasil analisis pada Tabel 2 dijelaskan bahwa dari 5 nomor plat yang diuji, sistem tidak dapat
mengenali 5 plat nomor karena beberapa penjelasan yaitu:
1. Posisi plat nomor M2245HM miring sewaktu dideteksi oleh sistem menyebabkan plat nomor
tidak dikenali, karena perbedaan posisi template yang sudah dibuat.
2. Posisi plat nomor N2234JA terbalik pada saat dideteksi oleh sistem menyebabkan plat nomor
tidak dikenali, karena perbedaan posisi template yang sudah dibuat.
3. Posisi plat nomor N4161AS terlalu dekat dari kamera menyebabkan ukuran plat nomor menjadi
terlihat besar membuat plat nomor tidak dikenali karena perbedaan ukuran plat nomor dengan
template yang sudah dibuat.
6
4.
Posisi plat nomor N2203AAM terlalu jauh dari kamera menyebabkan ukuran plat nomor terlihat
kecil sehingga terlihat perbedaannya dengan template yang sudah dibuat dan menyebabkan plat
nomor tidak dikenali.
5. Kondisi plat nomor N6054AAF terdapat banyak goresan yang membuat sistem tidak mengenali
karena berbeda dengan kondisi template yang tidak ada goresan.
. Semua plat nomor yang diujikan memiliki Template Matching Score kurang dari Minimum Score
yaitu 0,8 namun tidak terlalu signifikan dengan kondisi plat nomor N6504AAF yang terdapat banyak
goresan. Berbeda dengan plat nomor N2203AAM dengan kondisi pengambilan gambar yang terlalu jauh
dari kamera sehingga mendapatkan nilai paling kecil.
4.3 Pengujian Template Matching Score
Template Matching Score merupakan nilai suatu input gambar dikatakan sama dengan gambar
template. Pada pengujian ini dilakukan uji coba berbagai nilai Template Matching dari 0,1 hingga 0,9 untuk
menentukan nilai mana saja yang dapat diterima oleh sistem untuk mengenali suatu plat nomor secara
akurat.
Tabel 3 Hasil Pengujian Template Matching Score
Template Matching
Score
0,1 – 0,5
0,6
0,7
0.8
0.9
Jumlah Plat
Nomor Uji
Keakuratan
5 Plat Nomor
Buruk
Buruk
Buruk
Baik
Baik
Keterangan
Semua Karakteristik Plat Nomor
Dianggap Sama
Semua Plat Nomor dapat dikenali
secara akurat
Pada Tabel 3 menjelaskan hasil dari pengujian dengan beberapa minimum Template Matching
Score yang berbeda-beda sehingga dapat dijelaskan berdasarkan Template Matching Score seperti berikut:
1.
Template Matching Score 0,1 – 0,7
2.
Sistem dapat mengenali dengan mudah berbagai objek plat nomor karena mendapatkan hasil
minimal dari perhitungan Template Matching yang berkisar antara 0,1 hingga 0,7 sangat mudah
dimana objek yang menyerupai plat nomor maka dianggap sama meskipun nomor plat berbeda.
Template Matching Score 0,8
3.
Plat Nomor yang berbeda dapat dikenali dengan baik oleh sistem menggunakan nilai 0,8 meskipun
kondisi objek plat nomor yang akan dikenali tidak harus sama persis dengan template plat nomor.
Template Matching Score 0,9
Merupakan nilai yang cukup sulit untuk didapatkan karena objek plat nomor yang dideteksi
memiliki karakteristik yang sangat mirip dengan template plat nomor yang sudah dibuat.
4.4 Pengujian Berdasarkan Tingkat Pencahayaan
Pada tahap ini, pengujian dilakukan dengan membandingkan plat nomor N2280BT dengan
berbagai tingkat intensitas cahaya dan gambar template yang dibuat dalam kondisi cahaya normal (tidak
terlalu terang dan tidak terlalu gelap).
Tabel 4 Hasil Pengujian Tingkat Pencahayaan
Plat Nomor
Hasil Deteksi
Template
Matching
Score
Tingkat Pencahaya
-an
7
Dikenali
0,88271
Normal
(Indoor)
Tidak Dikenali
0,60192
Terang
(Outdoor)
Tidak Dikenali
0,46920
Redup
(Indoor)
Pada Tabel 4 menjelaskan hasil pengujian sistem tidak bisa mengenali plat nomor ke-2 yang
kondisi pencahayaannya terlalu terang karena trik matahari pada waktu siang hari serta plat nomor ke-3
yang kondisi pencahayaannya terlalu gelap sehingga berbeda dengan template plat nomor yang dibuat
dengan kondisi pencahayaan normal atau tidak terlalu terang dan tidak terlalu gelap.
5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dari aplikasi deteksi plat nomor kendaraan, maka dapat diambil
beberapa kesimpulan, yaitu:
a. Template Matching diterapkan untuk mencocokan citra plat nomor yang akan dikenali dengan
citra template plat nomor yang sudah dibuat.
b. Persentase keakuratan Template Matching dalam mengenali 20 plat nomor berbeda yaitu
sebesar 70%.
c. Augmented Reality diterapkan untuk menampilkan objek dua dimensi berupa kartu
mahasiswa sesuai dengan plat nomor yang berhasil dikenali.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini, 2007. Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi Akuntansi dengan
Visual Basic dan MySQL server. Yogyakarta: ANDI.
[2] Kusuma, Yuliandi. 2011. Membedah Kehebatan: Android. Jakarta :PT Grasindo.
[3] Mullen, Tony. 2011. Protoyping Augmented Reality. Indianapolis: John Wiley & Sons.
[4] Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: ANDI.
[5] Siswosoediro, Henry S. 2009. Buku Pintar Mengurus Surat & Dokumen Kendaraan
Bermotor. Jakarta: Visimedia.
[6] Yudiantoro, Dhani. 2009. Foto Oke dari Kamera Hape. Yogyakarta: ANDI.
8
PEMBUATAN PERANGKAT LUNAK BERBASIS ANDROID
UNTUK MENGKOORDINIR PESERTA JAMAAH UMROH
PADA SETIAP PEMBAGIAN KLOTER
Muhammad Syaifullah
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) Malang
Email: [email protected]
ABSTRAK
Umum sekali apabila banyak jamaah umroh yang terlepas dari rombongannya di tanah suci dan
sulit kembali ke pemondokan. Hampir setiap hari jamaah umroh Indonesia terlepas dari rombongannya
jalan, saat kembali dari Masjid Nabawi usai menunaikan sholat wajib, apalagi ketika usai sholat Isya.
Jumlah jamaah umroh Indonesia yang terlepas dari rombongannya jumlah bisa mencapai ratusan orang,
akan tetapi menanganinya jamaah terlepas dari rombongannya petugas siaga mengantar hingga sampai ke
pemondokan mereka. Akan tetapi terkadang, petugas yang menangani sempat kawalahan, karena tak jarang
jamaah umroh yang tidak mampu berkomunikasi secara baik itu menolak untuk diantar oleh petugas ke
pemondokannya. Karena mereka mengkhawatir akan dibawa ke tempat yang salah.
Untuk menangani masalah tersebut, maka aplikasi ini dibuat. Aplikasi mengkoordinir peserta
jamaah umroh ini akan meminimalisir terlepasnya peserta dari rombongannyanya. Ada 2 aplikasi yang
digunakan yaitu aplikasi ketua dan aplikasi peserta yang saling terhubung dengan system mobile hotspot
(Tethering). Aplikasi ketua akan mengaktifkan hotspot yang akan dihubungkan dengan device peserta. Pada
aplikasi ketua terdapat form pengisian data peserta dan pada aplikasi peserta terdapat form pengisian data
ketua. Aplikasi ketua kloter akan mengetahui jika anggotanya terlepas dari rombongnnya, dan pada aplikasi
peserta akan mendapatkan pemberitahuan jika koneksi dengan ketua kloter terputus.Ketika peserta dalam
kondisi terlepas dengan ketua kloter, peserta dapat melihat informasi atau data ketuanya pada aplikasi
peserta, kemudian device peserta akan bergetar jika terputus dengan ketua dan peserta menelfon ketua
kloternya.
Hasil pengujian aplikasi ketua dapat menampilkan data-data peserta dan status peserta yang akurat.
Pada aplikasi peserta dapat menampilkan data ketua dan status ketua yang akurat. Pemberitahuan pada
aplikasi peserta berupa vibrate jika terputus dengan ketua kloter.
Kata Kunci: Mengkoordinir Peserta, Aplikasi Android, Mobile Hotspot.
1.
PENDAHULUAN
Perkembangan telepon selular (handphone) pada jaman sekarang sudah mengalami kemajuan yang
sangat pesat, menjadi suatu hal yang berguna dan penting bagi masyarakat. Hal ini disebabkan karena
semakin murahnya harga telepon selular untuk ukuran masyarakat kelas menengah di Indonesia. Bertambah
banyaknya pengguna telepon selular di Indonesia juga disebabkan karena semakin murahnya kartu telpon
selular di Indonesia yang ditunjang pula dengan semakin banyaknya pilihan operator selular dengan
kelebihan-kelebihan yang ditawarkan masing-masing operator selular.
Teknologi pada telepon selular sekarang sudah berkembang dengan menggunakan teknologi sistem
operasi Android yang memungkinkan penggunaan telepon selular untuk membuat aplikasi berbasis sistem
operasi Android yang dapat dijalankan pada telepon selular yang mendukung Android platform. Dengan
adanya teknologi Android, pengguna telepon selular dapat melakukan aktivitas dengan mengguakan android,
apalagi jika berada pada luar negeri, android sangat bermanfaat untuk melakukan komunikasi.
Alat-alat komunikasi banyak macamnya. Mulai dari handphone yang paling sederhana tanpa fiturfitur tambahan hingga smartphone dan tablet untuk berbagi foto kegiatan selama haji dan umroh selain dan
melakukan panggilan video (video call) sebagai alat komunikasi. Melalui fitur tambahan, kita tidak hanya
9
bisa menelepon atau berkirim pesan melalui sms, namun dapat bercakap secara langsung menggunakan skype
yang tentu saja membutuhkan jaringan internet.
Satu hal yang tidak bisa diabaikan adalah permasalahan banyaknya jamaah umroh yang terlepas dari
rombongannya. Hal tersebut yang sering kali dialami jamaah umroh ketika berada di tanah suci, tidak hanya
menimpa jamaah yang baru pertama kali ke tanah suci tetapi yang pernah sebelumnya bisa mengalaminya.
Jumlah jamaah yang banyak sekali, bangunan yang berubah-ubah dari tahun ke tahun, kendala bahasa, lupa
jalan, salah masuk dan keluar ketika ada di masjid adalah penyebab-penyebab banyaknya jamaah umroh yang
terlepas dari rombongannya.
Umum sekali apabila banyak jamaah yang terlepas dari rombongannya dan sulit kembali ke
pemondokan. Kejadian seperti ini seringkali dimanfaatkan oleh pihak-pihak tidak bertanggungjawab yang
ingin mengambil keuntungan dengan meminta uang bahkan mencuri. Di beberapa tempat pihak keamanan
juga telah menempatkan personil untuk membantu jamaah-jamaah ini. Meskipun begitu ada beberapa cara
yang bisa dilakukan jamaah agar tidak terlepas dari rombongannya selama umroh di tanah suci. (Maya , 2015
: 1)
Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis tertarik membuat suatu perancangan aplikasi
berbasis Android dengan judul “Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Android Untuk mengkoordinir Peserta
Jamaah Umroh Pada Setiap Sub Kloter”.
2.
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Android Device
Tampilan Android didasarkan pada manipulasi langsung, menggunakan masukan sentuh yang
serupa dengan tindakan didunia nyata, seperti menggesek, mengetuk, mencubit dan membalikkan cubitan
untuk memanipulasi obyek dilayar. Sifat Android yang terbuka telah membuat bermunculanya sejumlah besar
komunitas pengembang aplikasi untuk menggunakan Android sebagai dasar proyek pembuatan aplikasi,
dengan menambahkan fitur-fitur baru bagi Android pada perangkat yang secara resmi dirilis dengan
menggunakan sistem operasi lain (Sherief, 2014 :7).
2.2 Eclipse
Eclipse adalah perangkat pengembangan aplikasi yang tergolong sebagai IDE (Integrated
Development Environment), karena menyediakan berbagai fasilitas untuk pembuatan aplikasi. Perangkat
lunak ini dapat digunakan sebagi piranti pengembangan aplikasi yang menggunakan bahasa seperti java, C++
dan Phyton.Dengan menggunakan IDE inilah aplikasi android dibangun.
Gambar 1 Tampilan Eclipse yang dapat digunakan untuk Membuat Aplikasi Android
10
2.3 Wireless
Wi-Fi merupakan kependekan dari Wireless Fidelity, memiliki pengertian yaitu sekumpulan
standar yang digunakan untuk Jaringan Lokal Nirkabel (Wireless Local Area Networks–WLAN) yang didasari
pada spesifikasi IEEE 802.11. Standar terbaru dari spesifikasi 802.11 a atau b, seperti 802.16 g, saat ini
sedang dalam penyusunan. Spesifikasi terbaru tersebut menawarkan banyak peningkatan mulai dari luas
cakupan yang lebih jauh, hingga kecepatan transfernya.
2.4 Java
Java adalah Bahasa pemrograman serbaguna. Java dapat digunakan untuk membuat suatu program
sebagaimana membuatnya dengan bahasa seperti Pascal atau C++. Yang lebih menarik, Java juga mendukung
sumber daya internet yang saat ini popular, yaitu World Wide Web atau sering disebut Web saja. Java juga
mendukung aplikasi klien/server, baik dalam jaringan local (LAN) maupun jaringan berskala luas (WAN).
2.5 Performa Wap( Wireless Access Point )
Dalam jaringan komputer, Wireless Access Point (WAP) adalah sebuah perangkat yang
memungkinkan perangkat nirkabel untuk terhubung ke dalam jaringan menggunakan Wi-Fi atau perangkat
standart terkait. WAP biasanya terhubung ke router (melalui jaringan kabel) dan dapat merelay data antara
perangkat nirkabel (seperti computer atau printer) dengan wired device dalam jaringan.
Access Point merupakan titik pusat jaringan wireless, alat ini memancarkan frekuensi radio untuk
mengirimkan dan menerima data. Fungsi Wireless Access Point ini kira-kira sama dengan switch / hub dalam
jaringan kabel yang memungkinkan banyak client terhubung ke jaringan.
3.
Perancangan Sistem
Bab III ini akan dibahas bagaimana perencanaan dan perancangan sistem aplikasi berbasis android
untuk mengkoordinir peserta jamaah umroh pada setiap sub kloter .
Gambar 2 Blok Diagram Aplikasi
3.1 Analisa Sistem
Analisa ini dilakukan untuk mengetahui apa saja kebutuhan yang dibutuhkan untuk merancang
aplikasi berbasis android untuk mengkoordinir peserta jamaah umroh pada setiap sub kloter , dan bagaimana
kerja dari program yang dirancang seperti kinerja dari koneksi, input, proses, dan outputnya.
a. Tahap 1
Tahapan awal yang dilakukan adalah menentukan siapa yang akan menjadi ketua sub kloter dan
berapa jumlah anggota pada setiap sub kloter. Ketua sub kloter akan mengaktifkan hotspot dan peserta
akan koneksi dengan hotspot tersebut. Tahapan ini disebut juga tahapan perancangan koneksi.
b. Tahap 2
11
Tahapan ini merupakan tahap untuk melakukan input data yang akan disimpan pada database. Ketua
akan memasukkan data peserta untuk pengenalan peserta sub kloter. Tahapan ini dibagi menjadi dua
bagian yaitu proses untuk melakukan penyimpanan data dan pengecekan data.
c. Tahap 3
Tahap ini merupakan tahap proses data, hasil pemrosesan yang telah dilakukan dan disimpan di
database untuk ditampilkan di aplikasi ketua sub kloter dan aplikasi peserta sub kloter.
d. Tahap 4
Tahap ini merupakan tahapan terakhir dari aplikasi, output dari hasil proses data akan memberikan
pemberitahuan jika koneksi ketua sub kloter dan anggotanya terputus.
3.2 Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsional menggambarkan proses kegiatan yang akan diterapkan dalam sebuah
system. Analisis yang dilakukan dimodelkan dengan menggunakan UML (Unified Modeling Language).
Tahap-tahap pemodelan dalam analisis menggunakan UML antara lain, use case diagram, activity diagram,
sequence diagram, dan class diagram, Deployment diagram.
Gambar 3 Use Case Diagram Aplikasi untuk Mengkoordinir Peserta Jamaah Umroh
Gambar 4 Activity Diagram Peserta Sub Kloter
Pada Gambar 4 menunjukkan aktifitas peserta sub kloter saat melakukan proses pengisian data etua
sub kloter berupa nama ketua, Ip address, dan no tlp, dan akan menghasilkan output menu utama peserta sub
kloter.
12
Gambar 5 Sequence Diagram Aplikasi Ketua dan Aplikasi Peserta
Pada gambar 5 menerangkan tentang prosedur untuk ketua sub kloter. form pendaftaran ketua sub
kloter yang melakukan pengisian data berupa Nama peserta,Ip address, dan no tlp. Form pendaftaran peserta
sub kloter yang melakukan pengisian data berupa Nama ketua,Ip address, dan no tlp. Akan di lakukan validasi
pengisian data, jika Ip address valid maka data akan tampil pada tampilan ketua dan peserta., dan jika berhasil
data akan tersiman pada sistem aplikasi android ketua sub kloter.
Gambar 6 Class Diagram Aplikasi untuk Mengkoordinir Peserta Jamaah Umroh
Pada aplikasi untuk mengkoordinir peserta jamaah umroh dapat digambarkan dengan class diagram .
Gambar 6 adalah class diagram pada sistem aplikasi untuk mengkoordinir peserta jamaah haji pada setiap sub
kloter.
Gambar 7 Deployment Diagram Aplikasi
Deployment diagram menggambarkan bagaimana infrastruktur sistem dari aplikasi Kuliner Bandung
yang terdiri dari handphone client, server. Komunikasi data yang di lakukan oleh client dan server adalah
dengan menggunakan WAP(Wireless Application Protocol). Wireless Application Protocol merupakan
sebuah protocol pengembangan dari protocol wireless data yang telah ada. Phone.com menciptakan sebuah
versi standart HTML (HyperText Markup Language) Internet protocol yang didisain khusus untuk transfer
13
informasi antar mobile network yang efisien. Terminal wireless dengan HDML (Handheld Device Markup
Language) microbrowser, dan Handheld Device Transport Protocol (HDTP) dari Phone.com terhubung
dengan UP.Link Server Suite yang berikutnya terhubung ke Internet atau intranet dimana informasi yang
dibutuhkan berada. Teknologi inilah yang kemudian dikenal sebagai WAP.
4.
PENGUJIAN DAN ANALISA
4.1 Hasil Pengujian
Gambar 8 Tampilan Status Tidak Aktif
Gambar 9 Tampilan Status Tidak Aktif
Pada gambar 8 aplikasi ketua menampilkan status tethering yang belum aktif sehingga belum bisa
terkoneksi dengan aplikasi peserta. Pada Gambar 9 alikasi ketua menampilkan status tethering yang sudah
aktif sehingga dapat menyediakan IP address untuk aplikasi peserta.
Gambar 10 Show/Hide untuk Data Peserta
Gambar 11 Pengisisan Data peserta
Pada Gambar 10 dan Gambar 11 aplikasi ketua menampilkan form data peserta, setelah diisi dengan
data peserta yaitu nama, Ip address dan no tlp, kemudian akan tersimpan ke database. Jika ketua mengisi data
dengan valid maka status dan data peserta juga akan valid.
14
Gambar 12 Tampilan Status Peserta pada Aplikasi Ketua Jika Terhubung
Pada Gambar 12 aplikasi ketua menampilkan status peserta, jika peserta masih dalam jangkaun
aplikasi ketua maka status akan terhubung, sebaliknya jika peserta melibihi jangkauan aplikasi ketua maka
status akan terputus.
Gambar 4.13 Tampilan Daftar Peserta pada Aplikasi Ketua
Pada Gambar 4.13 aplikasi ketua menampilkan data peserta, jika peserta sukses menginputkan data
peserta, maka data tersebut tersimpa di database ketua.
Gambar 4.14 Pengisian Data Keta kloter di Aplikasi Peserta
Gambar 4.15 data ketua dan status ketua
15
Pada gambr 4.14 dan gambar 4.15 Pengisian data ketua dengan meng-inputkan nama ketua,Ip
address, dan no tlp, Kemudian jika ip addres yang di inputkan valid maka data ketua akan tampil dan akan
menampilkan status ketua terhubung.
Gambar 4.16 Status Terhubung Pada Aplikasi Peserta
Gambar 4.17 Tombol telfon
Pada gambar 4.16 dan 4.17 peserta dapat membuka aplikasinya kembali dan melihat data – data
ketua kemudian bisa menghubungi ketua.
5.
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil Pembuatan Perangkat Lunak Berbasis Android Untuk Mengkoordinir Peserta Jamaah
Umroh Pada Setiap Sub Kloter, maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
a. Perancangan perangkat lunak berbasis android untuk mengkoordinir peserta jamaah umroh pada setiap
sub kloter dan dapat memberikan solusi bagi para peserta jamaah umroh agar tidak terlepas dari
rombongannya dengan pemberitahuan kepada aplikasi ketua sub kloter dan peserta sub kloter pada saat
koneksi terhubung dan terputus.
b. Pembutan aplikasi ketua untuk mengkoordinasi peserta umroh pada setiap sub kloter dirancang untuk
ketua kloter. Peran penting ketua kloter adalah meng-inputkan data peserta sehingga dapat mengetahui
peserta yang terhubung dan terputus koneksi dengan ketua kloter.
Pembutan aplikasi peserta dirancang untuk peserta jamaah umroh,peserta akan meng-inputkan data
ketua sehingga peserta dapat mengetahui apakah peserta masih dalam jangkauan ketua atau sudah
terlepas dari rombongan, dan jika peserta mendapatkan pemberitahuan bahwa sudah terputus koneksi,
maka .peserta dapat menelpon ketua kloter.
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan oleh penulis untuk pembuatan perangkat lunak berbasis
android untuk mengkoordinir peserta jamaah umroh pada setiap sub kloter ini antara lain:
a. Dapat dikembangkan dengan menambahkan aplikasi ketiga yaitu aplikasi web server, sehingga
aplikasi ketua dapat menampung lebih banyak peserta dan system database lebih terorganisir dengan
baik.
b. Menambahkan fungsi chatting ke aplikasi ketua kloter, agar ketua kloter dapat memberitahukan
informasi-informasi penting.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Benny Hermawan. 2004. Menguasai JAVA 2 7 Object Oriented Programming. ANDI. Yogyakarta.
16
[2] Jogiyanto, HM, 2005, “Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik
Aplikasi Bisnis”, Yogyakarta : CV ANDI.
[3] Kadir, 2013. Android Device, Halaman 2,Buku.
[4] Fowler, Martin. 2005. UML Distilled Edisi 3, Yogyakarta: Andi.
17
PENGENALAN HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN
AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID
Kharisma Abdi
Teknik Informatika, STTAR Malang
Email : [email protected]
ABSTRAK
Berkembangnya teknologi yang semakin pesat saat ini telah membantu masyarakat dalam
menyelesaikan pekerjaannya. Image recognition adalah kemampuan mesin atau program untuk
mengidentifikasi pola dan bentuk dalam suatu gambar dan mengkonversikannya ke format yang dapat
dibaca oleh mesin. Vuforia merupakan salah satu library untuk Augmented Reality yang menggunakan
sumber yang konsisten mengenai computer vision yang fokus pada image recognition. Augmented Reality
(AR) adalah suatu teknologi dimana menggabungkan dunia nyata dengan data digital. Dengan
memanfaatkan kemajuan teknologi tersebut, akan dibuat sebuah aplikasi Pengenalan Huruf Hijaiyah
sebagai alat pembelajaran. Kelebihan alat pembelajaran pengenalan huruf hijaiyah menggunakan
Augmented Reality adalah tampilan yang lebih realita sehingga menjadi daya tarik tersendiri pada saat
menjalankan aplikasi tersebut.
Terdapat beberapa tahapan dalam pembuatan aplikasi Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan
Augmented Reality Berbasis Android. Langkah awal adalah menyiapkan huruf hijaiyah yang akan
dijadikan marker. Kemudian huruf hijaiyah tersebut di-upload ke dalam website vuforia untuk di-convert
sebagai marker. Hasil dari convert tersebut akan menghasilkan file dengan format .unitypackage. File ini
nantinya akan di-import ke dalam tool unity sebagai editor untuk membuat aplikasi pengenalan huruf
hijaiyah.
Cara kerja aplikasi pengenalan huruf hijaiayah ini adalah dengan mengarahkan kamera
smartphone pada marker huruf hijaiyah yang telah tercetak dalam selembar kertas. Kemudian akan
tampil informasi pada layar smartphone berupa tulisan dan suara berdasarkan huruf hijaiyah yang
dikenali.Dari total 28 huruf hijiayah terdapat 5 huruf yang belum dapat dikenali oleh sistem. Sehingga
dapat diambil kesimpulan bahwa akurasi sistem dalam mengenali marker sebesar 82.1 %.
Kata Kunci: Huruf Hijaiyah, Augmented Reality, Android, Aplikasi.
1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi yang pesat serta pemanfaatannya secara luas telah membantu
manusia dalam menyelesaikan pekerjaannya. Salah satunya adalah teknologi yang terdapat pada telepon
seluler (ponsel) yang kini lebih dikenal dengan istilah ponsel pintar (smartphone). Dengan
berkembangnya teknologi yang terdapat pada smartphone, seiring itu juga banyak teknologi baru
diciptakan seperti video call, text to speech dan image recognition. Image recognition atau pengenalan
citra merupakan kemampuan mesin atau program untuk mengidentifikasi pola dan bentuk dalam suatu
gambar dan mengkonversikannya ke format yang dapat dibaca oleh mesin. Huruf hijaiyah adalah huruf
arab yang sudah ada sejak berabad-abad yang lalu. Huruf hijaiyah terdiri dari 28 huruf, mulai dari huruf
alif (‫ )ﺍ‬sampai dengan ya’ (‫)ﻱ‬. Saat ini banyak bermunculan aplikasi di smartphone yang digunakan unutk
pembelajaran huruf hijaiyah. Oleh karena itu akan dibuat alat pembelajaran huruf hijaiyah dengan
memanfaatkan teknologi Augmented Reality yang terdapat pada smartphone. Kelebihan alat pembelajaran
pengenalan huruf hijaiyah menggunakan Augmented Reality adalah tampilan yang lebih realita sehingga
menjadi daya tarik tersendiri pada saat menjalankan aplikasi tersebut.
Augmented Reality (AR) adalah penggabungan benda-benda nyata dan maya di lingkungan
nyata. Secara sederhana dapat diartikan sebagai dunia maya yang hadir dalam kehidupan nyata. Beberapa
kelebihan menggunakan AR adalah dapat diimplementasikan ke dalam smartphone, pengembangannya
yang lebih mudah dan serta dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang seperti dunia hiburan, kedokteran
dan otomotif. Sedangkan Android adalah sistem operasi yang berbasis Linux untuk ponsel. Menggunakan
Android memiliki keuntungan sendiri diantaranya adalah banyaknya aplikasi yang gratis, user friendly
dan multitasking.
Dalam penelitian ini, penulis mengambil judul “Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Augmented
Reality Berbasis Android”. Cara kerja aplikasi ini adalah dengan mengarahkan kamera smartphone pada
19
marker huruf hijaiyah yang telah tercetak dalam selembar kertas. Kemudian akan tampil informasi pada
layar smartphone berupa tulisan dan suara berdasarkan huruf hijaiyah yang dikenali. Dengan dibuatnya
aplikasi pengenalan huruf hijaiyah diharapkan dapat dijadikan sebagai salah satu bentuk alat
pembelajaran bagi masyrakat yang ingin mengenal huruf hijaiyah.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengenalan Gambar
Pengenalan gambar (image recognition) adalah kemampuan mesin atau program untuk
mengidentifikasi pola dan bentuk dalam suatu gambar dan mengkonversikannya ke format yang dapat
dibaca oleh mesin. Manusia bisa mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar
mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu membedakan suatu objek lainnya. Kemampuan
sistem visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa gambar
objek yang akan diidentifikasi, memproses gambar tersebut dan memberikan keluaran berupa deskripsi
objek seperti Gambar 2.1 [1].
Gambar 2.1 Proses Pengenalan Gambar
2.2 Huruf Hijaiyah
Huruf hijaiyah adalah huruf-huruf yang terdapat di dalam Al-Qur’an. Huruf hijaiyah juga
disebut huruf arab karena Al-Qur’an diturunkan di Arab sejak berabad-abad yang lalu. Sebagai umat
muslim, kita diwajibkan untuk mempelajari huruf hijaiyah karena huruf ini dipergunakan dalam penulisan
Al Quran. Al Quran adalah kitab suci yang diwahyukan kepada Nabi Muhammad Salallahu Alaihi
Wassalam yang menjadi petunjuk bagi seluruh umat manusia. Huruf hijaiyah terdiri dari 28, mulai dari
huruf alif (‫ )ﺍ‬sampai ya’ (‫ )ﻱ‬seperti Tabel 2.1 [2].
Tabel 1. Huruf Hijaiyah
NO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
20
HURUF HIJAIYAH
‫ﺍ‬
‫ب‬
‫ت‬
‫ث‬
‫ج‬
‫ح‬
‫خ‬
‫د‬
‫ذ‬
‫ر‬
‫ز‬
‫س‬
‫ش‬
‫ص‬
‫ض‬
CARA MEMBACA
Alif
Ba’
Ta’
Tsa’
Jim
Ha’
Kha’
Dal
Dzal
Ra’
Za’
Sin
Syin
Shad
Dhad
NO
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
HURUF HIJAIYAH
CARA MEMBACA
‫ط‬
‫ظ‬
‫ع‬
‫غ‬
‫ف‬
‫ق‬
‫ك‬
‫ل‬
‫م‬
‫ن‬
‫و‬
‫ﻫ‬
‫ي‬
Tha’
Zha’
‘Ain
Ghin
Fa’
Qaf
Kaf
Lam
Mim
Nun
Wau
Ha’
Ya’
2.3 AUGMENTED REALITY
Augmented Reality (AR) adalah suatu teknologi dimana menggabungkan dunia nyata dengan
data digital. Sistem Augmented Reality pertama kali dikembangkan di Sutherland pada tahun 1965 dan
sampai sekarang terus berkembang. Saat ini sebagian penelitian Augmented Reality menggunakan gambar
langsung untuk marker sebagai penandanya. Virtual objek yang ditambahkan hanya bersifat
menambahkan bukan menggantikan objek nyata. Sedangkan tujuan dari Augmented Reality ini adalah
menyederhanakan objek nyata dengan membawa objek [3].
2.4 MARKER
Marker adalah suatu pola yang dibuat dalam bentuk gambar yang akan dikenali oleh webcam.
Marker adalah kunci dari Augmented Reality. Informasi marker akan digunakan untuk menampilkan
sebuah objek. Marker biasanya identik dengan warna hitam dan putih. Cara pembuatannya pun sederhana
tetapi harus diperhatikan ketebalan marker yang akan dibuat, ketebalan jangan kurang dari 25% dari
panjang garis tepi agar pada saat proses deteksi marker dapat lebih akurat. Marker juga merupakan
gambar yang terdiri atas border outline dan pattern image [4].
2.5 UNITY
Unity adalah sebuah sebuah tool untuk membuat game, arsitektur bangunan dan simulasi. Unity
bisa untuk games PC dan games online. Untuk games Online memerlukan sebuah plugin, yaitu Unity
Web Player, sama halnya dengan Flash Player pada browser. Pada Unity, tidak bisa melakukan desain /
modelling, dikarenakan Unity bukan tool untuk mendesain. Jadi jika ingin mendesain, harus memerlukan
3D editor lain seperti 3dsmax atau Blender. Banyak hal yang bisa di lakukan di Unity , ada fitur audio
reverb zone , particle effect , Sky Box Untuk menambahkan langit dan masih banyak lagi tentunya. Selain
itu juga bisa langsung mengedit texture dari editor seperti photoshop. Unity bagus untuk pemula maupun
expert [5].
2.6 VUFORIA
Vuforia merupakan salah satu library untuk Augmented Reality yang menggunakan sumber yang
konsisten mengenai computer vision yang fokus pada image recognition. Vuforia mempunyai banyak
fitur-fitur dan kemampuan yang dapat membantu pengembang untuk mewujudkan pemikiran mereka
tanpa adanya batas secara teknikal [6].
2.7 ANDROID
Android adalah sistem operasi yang berbasis Linux untuk telepon seluler seperti telepon pintar
dan komputer tablet. Linux adalah nama yang diberikan kepada sistem operasi komputer bertipe Unix.
Linux merupakan salah satu contoh hasil pengembangan perangkat lunak bebas dan sumber terbuka
utama. Seperti perangkat lunak bebas dan sumber terbuka lainnya pada umumnya, kode sumber Linux
21
dapat dimodifikasi, digunakan dan didistribusikan kembali secara bebas oleh siapa saja. Android
menyediakan platform terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka sendiri.
Android pertama kali dikembangkan oleh perusahaan bernama Android Inc. Awalnya, Google Inc.
membeli Android Inc., pendatang baru yang membuat peranti lunak untuk ponsel 7.
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 ANALISIS MASALAH
Dalam pembuatan aplikasi pembelajaran huruf hijaiyah, hasil yang ingin dicapai adalah sistem
dapat menampilkan informasi dan suara berdasarkan huruf hijaiyah yang dikenali. Suara huruf hijaiyah
akan keluar bersamaan dengan tulisan yang tampil pada layar smartphone. Contoh output dari tampilan
informasi aplikasi pembelajaran huruf hijaiyah seperti Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Output Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah
3.2 ALAT BANTU MARKER
Alat bantu marker adalah sebuah media yang terbuat dari kaca berbentuk balok dengan ukuran
panjang 25 cm, lebar 18 cm dan tinggi 15 cm. Alat ini digunakan sebagai media untuk meletakkan mobile
dengan posisi di atas dan posisi marker yang akan dikenali di bawah. Jadi cara kerjanya adalah dengan
meletakkan mobile di atas sedangkan huruf hijaiyah digerakkan satu per satu untuk dikenali. Untuk
ukuran alat bantu marker dapat dilihat pada Gambar 3.16.
Gambar 3.16 Ukuran Alat Bantu Marker
3.3 PROSES PEMBENTUKAN MARKER
Marker digunakan sebagai penanda sebuah pola yang terekam dalam sebuah kamera. Marker
biasanya identik dengan ilustrasi hitam dan putih dalam sebuah persegi dengan batas hitam tebal dan latar
belakang putih. Penanda dilakukan dengan cara menggunakan objek gambar sebagai marker-nya. Proses
tracking ini menggunakan tekstur gambar yang disimpan dalam library vuforia sebagai sumber
referensinya, dan membandingkan tekstur yang tertangkap oleh kamera dengan tekstur gambar yang ada
22
disistem marker-nya. Dalam perancangan aplikasi dengan teknologi Augmented Reality, menggabungkan
objek virtual dengan objek nyata. Dalam hal ini objek virtual berupa objek text serta objek nyatanya
berupa gambar huruf hijaiyah dalam media kertas. Untuk rancang bangun pembentukan marker dapat
dilihat pada Gambar 3.19.
Gambar 3.19 Rancang Bangun Marker
Adapun proses pembentukan image target dapat dilihat pada Gambar 3.20.
Gambar 3.20 Pembentukan Image Target
Berdasarkan Gambar 3.20 image target dari sebuah gambar yang akan dijadikan target marker
sebagai pengenalan pola pada vuforia akan dikenali dan dideteksi keberadaan polanya. Proses pembuatan
image target dilakukan dengan meng-upload gambar pada website vuforia (www.developer.vuforia.com)
sebagai penyedia fasilitas untuk menghasilkan target.package. Setelah gambar di-convert menghasilkan
file dengan format .package. File ini nantinya akan dijadikan masukan pada sistem untuk mengenali
gambar yang akan dijadikan marker.
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Implementasi Antarmuka
Pada tahap ini dilakukan penerapan hasil perancangan antarmuka ke dalam sistem yang
dibangun dengan perangkat lunak yang telah dipaparkan pada sub bab implementasi perangkat lunak.
Berikut ini beberapa tampilan antarmuka yang telah diimplementasikan.
a.
Implementasi Antarmuka Halaman Awal
Antarmuka halaman awal merupakan tampilan yang pertama kali muncul pada saat pengguna
membuka aplikasi pengenalan huruf hiajiyah berbasis Android. Berikut ini adalah hasil
implementasi antarmuka halaman awal seperti pada Gambar 4.1.
23
Gambar 4.1 Implementasi Antarmuka Halaman Awal
b.
Implementasi Antarmuka Menu Utama
Pada tampilan menu utama terdapat 4 tombol yaitu mulai, tutorial, tentang dan keluar.
c.
Implementasi Antarmuka Menu Mulai
Menu mulai adalah menu yang digunakan untuk mengenali huruf hijaiyah dengan menggunakan
kamera mobile. Cara menggunakannya adalah dengan mengarahkan kamera mobile ke marker
berupa huruf hijaiyah yang telah tercetak dalam selembar kertas. Setelah itu akan tampil teks
informasi berwarna hijau berupa keterangan huruf hijaiyah sesuai dengan marker yang telah
dikenali.
d.
Implementasi Antarmuka Menu Tutorial
Menu tutorial berisikan langkah-langkah dalam menggunakan aplikasi pengenalan huruf hijaiyah
berbasis Android.
e.
Implementasi Antarmuka Menu Tentang
Menu tentang berisikan informasi singkat mengenai aplikasi pengenalan huruf hijaiyah berbasis
Android.
f.
Implementasi Antarmuka Menu Keluar
Menu keluar digunakan untuk keluar dari aplikasi pengenalan huruf hijaiyah berbasis Android.
5. KESIMPULAN
a.
b.
Kesimpulan dari pembuatan aplikasi pengenalan huruf hijaiyah ini adalah :
Dalam membuat aplikasi pengenalan huruf hijaiyah menggunakan Augmented Reality berbasis
Android ini adalah dengan cara terlebih dahulu menentukan gambar huruf hijaiyah yang akan
dikenali di dalam aplikasi. Kemudian membuka website vuforia (www.developer.vuforia.com)
sebagai fasilitas untuk menghasilkan target.package. Di dalam website vuforia tersebut kita mengupload gambar huruf hijaiyah yang kemudian di-convert sehingga menghasilkan file dengan format
.package. File dengan format .package kemudian diedit ke dalam unity sebagai tool yang digunakan
untuk membuat arsitektur aplikasi pengenalan huruf hijaiyah.
Dalam menguji aplikasi pengenalan huruf hijaiyah menggunakan Augmented Reality berbasis
Android ini adalah dengan cara menyediakan huruf hijaiyah telah tercetak pada kertas yang akan
digunakan sebagai marker untuk dikenali. Convert hasil kerja dari tool unity menjadi file .apk yang
kemudian diinstal ke dalam perangkat mobile. Kemudian meletakkan mobile dan marker pada alat
bantu marker untuk memudahkan proses pengenalan huruf hijaiyah. Kamera mobile akan
mengenali marker yang kemudian akan tampil informasi berupa tulisan dan suara sesuai dengan
huruf hijaiyah yang dikenali. Namun masih terdapat beberapa huruf hijaiyah yang belum dapat
dikenali sejumlah 5 huruf dari total jumlah 28 huruf hijaiyah. Sehingga dapat diambil kesimpulan
bahwa akurasi sistem dalam mengenali marker sebesar 82.1 %. Dengan presentase kesalahan
sebesar 17.9%. Selain itu besar pixel kamera pada smartphone akan mempengaruhi kecepatan dalam
pengenalan marker. Semakin besar pixel kamera smartphone akan semakin cepat proses pengenalan
marker. Namun apabila pixel smartphone tersebut kecil akan memperlambat dalam proses
pengenalan marker.
[1] Priatama, Devy. 2010. Aplikasi Search Engine Berdasarkan Image Recognition Dengan jaringan
Syaraf Tiruan – Learning Vector Quantization (Studi Kasus Pariwisata Di Kota Bandung). Skripsi.
Bandung: Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.
[2] Mardiyah, Isra. 2008. Perancangan Media Pembelajaran Hijaiyah Untuk Anak. Skripsi. Bandung:
Fakultas Desain, Universitas Komputer Indonesia.
[3] Wicaksono, Wingky Resi. 2014. Aplikasi Augmented Reality Untuk Pengenalan Tipe-Tipe Rumah
Di PT. KARYA SEHATI UTAMA. Skripsi. Bandung: Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer,
Universitas Komputer Indonesia.
24
[4] Muslim, Imam. 2014. Implementasi Teknologi Augmented Reality Pada Buku Ensiklopedia Animal
Untuk Anak-Anak Berbasis Android. Skripsi. Bandung: Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer,
Universitas Komputer Indonesia.
[5] Aryana, Faiq Ahmed. 2014. Implementasi Teknologi Augmented Reality Untuk Informasi Tiga
Dimensi Pada Bangunan Rumah. Skripsi. Bandung: Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer,
Universitas Komputer Indonesia.
[6] Ardiyansyah, Feri. 2014. Implementasi Pattern Recognition Pada Pengenalan Monumen-Monumen
Bersejarah Di Kota Bandung Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android. Skripsi.
Bandung: Fakultas Desain, Universitas Komputer Indonesia.
[7] Muchten, Hiraqi Al. 2014. Aplikasi Jarimatika Berbasis Mobile Android (Studi Kasus Di SDN
Cibuntu IV Jalan Holis No. 31 Bandung). . Skripsi. Bandung: Fakultas Desain, Universitas
Komputer Indonesia.
25
DETEKSI MATA LELAH MENGGUNAKAN
TRANSFOMASI HOUGH
Oktavian Endra Prasetya
Program Studi Teknik Informatika, STT Atlas Nusantara
Email: [email protected]
ABSTRAK
Mata yang merupakan indra dominan yang digunakan dapat mengalami gangguan seperti
miyopia / rabun dekat juga terkena sinar radiasi VDU secara signifikan. Gejala yang sering timbul
akibat penggunaan VDU secara berlebihan adalah mata lelah yang salah satunya ditandai dengan
sensivitas mata terhadap cahaya. Hal ini dapat diketahui dari diameter pupil yang mengecil
dibandingkand dengan mata normal pada umumnya. Sistem pencegahan dengan mendeteksi perubahan
diameter pupil terhadap iris. Iris dan pupil dapat dideteksi menggunakan transformasi Hough untuk
mendeteksi bentuk dan dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan algoritma perceptron untuk
mengenali pola mata.
Aplikasi deteksi mata lelah dapat menentukan kondisi mata pengguna TIK dengan tingkat
keakurasian metode yang digunakan untuk mendeteksi Iris dan Pupil menggunakan transformasi hough
adalah 100% pada warna Iris coklat, 50% pada warna Iris biru, 33.3% pada warna Iris hijau, 100%
untuk mendeteksi Iris yang menyerupai Pupil, 28.6% untuk mendeteksi Pupil yang menyerupai warna
Iris. Tingkat keakurasian studi kasus perbedaan alat deteksi pada kamera smartphone adalah 100%
untuk mendeteksi Iris dan 28.6% untuk mendeteksi Pupil, pada kamera SLR adalah 100% untuk
mendeteksi Iris dan 71.4% untuk mendeteksi pupil dan pada kamera digital adalah 14.28% untuk
mendeteksi Iris dan 0% untuk mendeteksi pupil. Ketepatan algoritma perceptron dalam mengenali pola
mata lelah adalah 70% dengan 20 data uji.
Kata Kunci: mata lelah, transformasi hough, iris dan pupil.
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang terjadi pada awal abad 21 memunculkan berbagai macam alat
penunjang kehidupan masyarakat, khususnya dalam bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi
(TIK). Perkembangan signifikan yang terjadi pada bidang TIK yaitu munculnya alat penunjang
kehidupan sehari-hari, seperti Personal Computer (PC) dan Notebook untuk melakukan pekerjaan
kantor atau pelayanan publik, smartphone dan tablet sebagai alat komunikasi atau media hiburan.
Kemudahan berkomunikasi dan mengerjakan pekerjaan kantor serta sebagai sarana hiburan
adalah beberapa manfaat dari adanya TIK. Namun, manfaat tersebut dapat dirasakan jika pengguna
mengikuti pola penggunaan secara teratur. Pada tahun 2013, Departemen Kesehatan Amerika Serikat
tidak merekomendasikan penggunaan TIK yang menggunakan layar atau Visual Display Unit (VDU)
untuk anak dibawah usia 2 tahun sedangkan untuk usia diatasnya tidak lebih dari 2 jam sehari [6]. Hal
ini dikarenakan penggunaan secara berlebihan dapat berpengaruh buruk terhadap kesehatan tubuh
manusia, khususnya pada bagian mata.
Mata merupakan bagian yang penting pada tubuh manusia. Dengan mata, manusia dapat
melihat objek-objek yang ada disekitarnya. Hampir setiap kegiatan yang dilakukan oleh manusia
melibatkan mata dalam prosesnya. Mata yang terlalu lama melakukan aktivitas berat seperti membaca,
menulis, maupun beraktivitas di depan komputer dapat mengakibatkan mata lelah atau eye strain yang
berpengaruh buruk pada kesehatan mata itu sendiri.
Salah satunya jenis kelelahan mata yang disebabkan oleh komputer atau alat sejenisnya
adalah computer eye strain. Hal ini terjadi karena komputer atau alat sejenisnya menggunakan layar
sebagai media memancarkan sinar cahaya terus menerus yang kemudian ditangkap oleh mata.
Mata lelah merupakan gejala awal dari berbagai macam penyakit mata serius, diantaranya
glaukoma dan miyopia (rabun dekat). Kepala program miyopia di Brien Holden Vision Institue
Padmaja Sankaridurg menyatakan bahwa satu banding tiga populasi penduduk di dunia berpeluang
menderita rabun dekat pada akhir dekade ini. Hal ini didukung dengan data yang ada yaitu sekitar
90% remaja di China mengidap miyopia [2].
27
Penerapan TIK di bidang kesehatan mata lelah dapat dihindari dengan melakukan deteksi
kelelahan mata. Penerapan deteksi kelelahan mata dibidang ini bukan kali pertama dilakukan.
Penerapan sebelumnya pernah dilakukan oleh Matjaž Divjak dan Horst Bischof pada jurnalnya yang
berjudul “Eye blink based fatigue detection for prevention of Computer Vision Syndrome” dengan
memanfaatkan Image processing untuk mendeteksi kedipan pada mata [1]. Kelebihan penelitian ini
adalah kemudahan dalam mengamati aktivitas kedipan mata. Image processing atau pengolahan citra
digital adalah proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan
komputer.
Beberapa metode image processing dapat membantu dalam mendeteksi kelelahan mata salah
satunya adalah transformasi Hough. Transformasi Hough dapat menyeleksi Region of Interest (ROI)
atau daerah citra yang dipilih pada sebuah objek yang diinginkan untuk kemudian dianalisis lebih
lanjut menurut indikasi kelelahan mata yang ada. Dalam pembahasan ini, indikasi kelelahan mata
diukur dari meningkatnya sensivitas terhadap cahaya dengan menghitung perbedaan jarak antara pupil
dan iris pada saat keadaan mata normal dan mata lelah menggunakan transformasi Hough untuk
menyeleksi iris dan pupil yang merupakan ROI dari objek mata. Penelitian deteksi mata lelah dengan
gejala meningkatnya sensitivitas terhadap cahaya belum pernah dilakukan sehingga penulis memilih
gejala tersebut sebagai variabel yang diamati.
Setelah diketahui indikasi kelelahan mata dari pengukuran diatas maka diperlukan sebuah
algoritma pelatihan dan pengujian untuk mengetahui pola kelelahan yang terjadi pada mata. Jaringan
Syaraf Tiruan (JST) merupakan paradigma proses pengolahan informasi yang digunakan untuk
menentukan hasil dari proses pelatihan pola yang diajarkan. Kombinasi Image processing dan JST
diharapkan dapat mendeteksi setiap kelelahan yang terjadi pada mata. Oleh karena itu, penulis merasa
perlu mengembangkan sebuah aplikasi deteksi mata lelah menggunakan transformasi Hough sebagai
pengontrol penggunaan PC yang ada.
Tulisan ini dibagi menjadi 5(lima) bagian. Latar belakang permasalahan dikemukakan pada
bagian 1. Pada bagian 2 dipaparkan metode transformasi hough dan jaringan syaraf tiruan dengan
algoritma perceptron lapis tunggal. Rancangan sistem dan uji coba dijelaskan pada bagian 3 dan 4.
Pada akhir tulisan diuraikan kesimpulan yang diambil dari hasil penelitian.
2. METODE DETEKSI MATA LELAH
Mata Adalah organ tubuh yang menghantarkan dan menfokuskan spektrum cahaya yang
datang ke photoreceptor yang ada pada bagian belakang organ tersebut [3]. Saraf penghantar dari
photoreceptor yang distimulasi menyampaikan objek yang dilihat ke otak melalui opsipital yang
terhubung melalui otak dimana rasa akan pengelihatan itu diterima. Mata yang digunakan beraktifitas
secara terus menerus terutama beraktifitas menggunakan alat sejenis komputer dapat menyebabkan
penyakit mata. Computer Vision Syndrome merupakan salah satu contoh penyakit tersebut. Gejala
awal yang muncul akibat aktifitas berlebih adalah mata lelah dengan salah satu tandanya berupa
terjadinya perubahan tingkat sensitivitas mata terhadap cahaya[7]. Hal ini dapat diamati dengan
melihat perubahan ukuran diameter pupil dan iris.
Dengan memanfaatkan gejala mata lelah yaitu terjadinya perubahan sensitivitas mata
terhadap cahaya, kondisi mata dapat dideteksi menggunakan transformasi hough dengan menyeleksi
bagian pupil dan iris untuk dibandingkan kondisi iris dan pupil pada saat mata normal dan lelah
menggunakan jaringan syaraf tiruan. Transformasi hough pada dasarnya digunakan untuk mendeteksi
bentuk bentuk dasar seperti lingkaran, segitiga, segi empat, maupun bentuk paling dasar yaitu garis.
Bentuk pupil dan iris yang berupa lingkaran merupakan dasar dari dipilihnya transformasi hough
sebagai metode utama dalam mendeteksi kondisi kelelahan pada mata. Jaringan syaraf tiruan sendiri
digunakan untuk mempelajari pola perubahan bentuk pupil dan iris pada saat mata normal dan mata
lelah.
2.1 Transformasi Hough
Hough transform pertama kali diperkenalkan oleh paul Hough pada tahun 1962 untuk
mendeteksi garis lurus. Hough Transform adalah teknik transformasi citra yang dapat digunakan
untuk mengisolasi suatu objek pada citra dengan menemukan batas-batasnya (boundary detection)
[8]. Karena tujuan dari sebuah transformasi adalah mendapatkan suatu fitur yang lebih spesifik,
Classical Hough Transform merupakan teknik yang paling umum digunakan untuk mendeteksi objek
yang berbentuk kurva seperti garis, lingkaran, elips, dan parabola. Keuntungan utama dari
transformasi Hough adalah dapat mendeteksi sebuah tepian dengan celah pada batas fitur dan secara
28
relatif tidak dipengaruhi oleh derau atau noise. Transformasi Hough memiliki beberapa perbedaan
rumus yang diterapkan.
Jika objek yang dicari berupa lingkaran maka digunakan transformasi lingkaran Hough.
Prosedur yang digunakan dalam mendeteksi lingkaran adalah sama dengan transformasi Hough pada
objek garis, tetapi dikerjakan pada ruang dimensi yang lebih kompleks yaitu dalam parameter ruang
3D(x0,y0,r). Dimana x0 dan y0 merupakan koordinat pusat lingkaran dan r adalah jari-jari lingkaran
seperti persamaan berikut.
1.
2.
3.
…………………………………………………… (1)
Dalam proses transformasi lingkaran Hough, meliputi tiga bagian dasar.
Deteksi tepi. Tujuannya adalah menurunkan jumlah titik dalam pencarian ruang bagi objek.
Ketika titik tepi ditemukan oleh detektor tepi, algoritma transformasi Hough dikerjakan
hanya pada titik tersebut. Untuk deteksi tepi digunakan deteksi tepi Canny, Roberts Cross,
atau sobel yang tujuannya memaksimalkan sinyal pada rasio derau dan lokasi serta
meminimalisir kesalahan pada deteksi tepi.
Transformasi lingkaran Hough membentuk lingkarang sepanjang tepian yang ditemukan
dengan jari-jari sebesar r.
Setelah penggambaran lingkaran sepanjang garis tepian selesai maka dicari daerah yang
paling banyak dilewati garis dan kemudian daerah tersebut diasumsikan sebagai titik tengah
citra yang dicari.
2.2 Perceptron
Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh
sistem saraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia [9]. Cara kerja JST seperti
cara kerja otak manusia, yaitu belajar melalui contoh. Sebuah JST dikonfigurasikan untuk aplikasi
tertentu, seperti pengenalan pola atau klasifikasi data, melalui proses pembelajaran.
Perceptron merupakan salah satu contoh algoritma jaringan saraf tiruan lapis tunggal[9].
Model jaringan perceptron merupakan model yang paling baik pada tahun 1980an. Model ini
ditemukan oleh resonblatt dan minsky-papert pada tahun 1962.
Gambar 1. Arsitektur Perceptron
Algoritma pelatihan perceptron:
1. Inisialisasi semua bobot dengan bias (nilai awal=0)
Set learning rate: α( 0 < α ≤ 1). Untuk penyederhanaan set sama dengan 1. Nilai threshold(θ)
untuk fungsi aktivasi.
2. Untuk setiap pasangan pembelajaran s-t, kerjakan:
i.
Set aktivasi input xi =Si;
ii.
Hitung respons untuk unit output:
Y _in=b+
iii.
……………………………………………………(2)
Masukkan ke dalam fungsi aktivasi:
………………………………… (3)
iv.
Bandingkan nilai output jaringan y dengan target t Jika y≠t, lakukan perubahan bobot
dan bias dengan cara berikut.
29
Wi(baru)=w(lama)+α*t*xi…………………………………………………………. (4)
b(baru)=b(lama)+α*t
…………………………………………………………. (5)
Jika y=t, tidak ada perubahan bobot atau bias:
Wi(baru)=Wi(lama)
.…………………………………………………………. (6)
bi(baru)= bi(lama)
.…………………………………………………………. (7)
3.Lakukan iterasi terus-menerus hingga semua pola memiliki output jaringan yang sama
dengan targetnya. Artinya bila semua output jaringan sama dengan target maka jaringan
telah mengenali pola dengan baik dan iterasi dihentikan.
Algoritma pelatihan perceptron digunakan baik untuk input biner maupun bipolar, dengan θ
tertentu, dan bias yang dapat diatur. Satu siklus pelatihan yang melibatkan seluruh data input disebut
disebut satu epoch[4].
2.3 Deteksi Mata
Untuk mendeteksi mata khususnya bagian iris dan pupil dilakukan dengan
mengkombinasikan metode haar cascade classifier dengan transformasi Hough. Bila objek mata
ditangkap oleh kamera secara dekat maka proses deteksi mata akan dilakukan oleh transformasi
Hough, sebaliknya bila yang tertangkap oleh kamera merupakan objek wajah akan diseleksi terlebih
dahulu objek mata melalui metode haar cascade classifier.
Terdapat 4 proses pada metode haar cascade classifier diantaranya adalah (1) training data,
(2) fitur haar, (3) integral image, (4) cascade classifier. Proses awal yaitu training data yaitu dengan
menggunakan positive sample berisi objek yang ingin dideteksi, dan negative sample berisi objek
selain objek yang dikenali, kemudian informasi dari hasil training ini lalu dikonversi menjadi sebuah
parameter model statistic yang digunakan pada proses selanjutnya. Haar Feature adalah fitur yang
digunakan oleh Viola dan Jones didasarkan pada Wavelet Haar. Wavelet Haar adalah gelombang
tunggal bujur sangkar (satu interval tinggi dan satu interval rendah) [10]. Untuk dua dimensi, satu
terang dan satu gelap. Adanya fitur Haar ditentukan dengan cara mengurangi rata-rata piksel pada
daerah gelap dari rata-rata piksel pada daerah terang. Jika nilai perbedaannya itu diatas nilai ambang
atau treshold, maka dapat dikatakan bahwa fitur tersebut ada. Nilai dari Haar-like feature adalah
perbedaan antara jumlah nilai-nilai piksel gray level dalam daerah kotak hitam dan daerah kotak putih:
………………. (8)
Kotak Haar-like feature dapat dihitung secara cepat menggunakan “integral image”. Integral
Image digunakan untuk menentukan ada atau tidaknya dari ratusan fitur Haar pada sebuah gambar dan
pada skala yang berbeda secara efisien. Pada umumnya, pengintegrasian tersebut berarti
menambahkan unit-unit kecil secara bersamaan. Dalam hal ini unit-unit kecil tersebut adalah nilainilai piksel. Nilai integral untuk masing-masing piksel adalah jumlah dari semua piksel-piksel dari
atas sampai bawah. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah, keseluruhan gambar itu dapat
dijumlahkan dengan beberapa operasi bilangan bulat per piksel. Nilai pada lokasi piksel (x,y) berisi
jumlah dari semua piksel di dalam daerah segiempat dari kiri atas sampai pada lokasi (x, y) atau
daerah yang diarsir. Untuk menentukan nilai rata-rata piksel pada area segiempat (daerah yang diarsir)
ini dapat dilakukan hanya dengan membagi nilai pada (x, y) oleh area segiempat.
Rumus yang digunakan untuk menghitung integral image adalah.
…………………………………………… (9)
…………………………………………….. (10)
Dimana:
ii(x,y) = nilai integral image,
i(x,y)= nilai grayscale.
Cascade classifier adalah sebuah rantai stage classifier, dimana setiap stage classifier
digunakan untuk mendeteksi apakah didalam image sub window terdapat obyek yang diinginkan
(object of interest).
30
Stage classifier dibangun dengan menggunakan algoritma adaptive-boost (AdaBoost).
Algoritma tersebut mengkombinasikan performance banyak weak classifier untuk menghasilkan
strong classifier. Weak classifier dalam hal ini adalah nilai dari haar-like feature. Jenis AdaBoost yang
digunakan adalah Gentle AdaBoost.
Gambar 2. Cascade Classifier
3. SKENARIO UJI COBA
Skenario uji coba dirancang dengan tujuan mengetahui tingkat akurasi aplikasi dalam
mendeteksi kondisi mata. Uji coba dilakukan menggunakan data latih sebanyak 20 citra diantaranya
10 citra mata normal dan 10 citra mata lelah. Basis data terdiri dari citra iris dan pupil depan
berukuran 20x20 piksel yang bertipe RGB. Data latih digunakan dalam pelatihan perceptron untuk
mendapatkan bobot terbaik yang dapat digunakan untuk deteksi mata lelah.
Beberapa uji coba dilakukan guna mengetahui tingkat akurasi transformasi hough yang
digunakan adalah (1) uji coba perbedaan warna iris, (2) uji coba perbedaan alat deteksi. Masingmasing uji coba dilakukan dengan menggunakan 7 data uji yang berbeda.
3.1 Rancangan Sistem
Deteksi mata lelah menggunakan transformasi Hough berguna untuk mengontrol penggunaan
PC secara berlebihan. Sistem disusun menggunakan beberapa metode diantaranya, haar cascade
classifier untuk mendeteksi objek wajah, transformasi Hough untuk mendeteksi pupil dan iris pada
mata, dan jaringan saraf tiruan untuk menentukan kondisi mata. Transformasi Hough merupakan
metode utama dalam membangun sistem ini dikarenakan transformasi Hough berperan penting dalam
mendeteksi dan menyeleksi bagian pupil dan iris untuk data pengujian mata normal dan mata lelah.
Penjelasan mengenai sistem deteksi mata lelah dapat dilihat pada Gambar 3.
Penelitian yang pernah dilakukan
Deteksi Wajah
(Haar Cascade
Classifier)
Seleksi objek mata
Metode yang digunakan pada penelitian kali ini
Jadikan data
pelatihan/pengujian
mata normal/lelah
Transformasi
hough
Uji dengan
algoritma
perceptron
Kondisi mata
Gambar 3. Sistem Deteksi Mata Lelah
Sistem dimulai saat user menjalankan program kemudian mendeteksi keberadaan kedua
mata user. Lakukan proses deteksi mata, kemudian seleksi iris dan pupil mata kemudian menjadi data
31
pelatihan. Didalam proses memasukkan data pelatihan sistem mengecek data pelatihan dengan data
pelatihan mata yang sudah ada, jika data pelatihan mata yang dimasukkan oleh user ternyata tidak
sama dengan data pelatihan yang sudah ada maka akan muncul notifikasi konfirmasi perubahan data
pelatihan. Setelah user memasukkan data pelatihan mata. User dapat melatih algoritma pembelajaran
jaringan syaraf tiruan untuk menentukan kondisi mata user dan kemudian mengecek kondisi mata user
pada saat itu. Pengecekkan kondisi mata dilakukan dengan cara mendeteksi keberadaan mata user.
Lakukan proses deteksi objek mata, kemudian seleksi iris dan pupil user di seleksi menggunakan
transformasi Hough untuk kemudian dijadikan data pengujian. Setelah data pengujian didapat
selanjutnya lakukan perhitungan data pengujian menggunakan jaringan saraf tiruan. Hasil dari
perhitungan jaringan syaraf tiruan akan memunculkan kondisi mata dan saran penggunaan TIK pada
saat itu. Sistem juga akan mengingatkan pengecekan kondisi mata melalui notifikasi yang muncul
sesuai timer.
3.2 Langkah-langkah Deteksi
Dalam mendapatkan kondisi mata lelah melalui sistem deteksi mata lelah diperlukan
beberapa tahapan penyeleksian agar data pelatihan iris dan pupil didapatkan. Tahapan-tahapan
tersebut mengandung subproses yang dapat dijelaskan lebih detail. Beberapa subproses yang dapat
dijelaskan lebih lanjut diantaranya adalah (1) deteksi mata, (2) seleksi iris dan pupil, (3) membuat data
pelatihan mata, (4) analisa data latih yang digunakan, (5) desain arsitektur jaringan syaraf tiruan, dan
(6) deteksi kondisi mata.
Pada subproses deteksi mata metode yang digunakan merupakan haar cascade classifier
untuk mendeteksi keberadaan mata pada wajah. Mata yang telah dideteksi kemudian di seleksi bagian
iris dan pupil yang digunakan sebagai ROI deteksi. Seleksi bagian iris dan pupil dijelaskan pada
Gambar 4.
Start
Objek Mata
Transformasi
hough
Seleksi iris dan
pupil
Objek iris
dan pupil
End
Gambar 4. Flowchart Seleksi Objek Iris dan Pupil.
Deteksi kondisi mata dapat dilakukan jika telah dilakukan pelatihan terhadap jaringan syaraf
tiruan dengan data latih yang telah diproses sebelumnya. Proses-proses pembuatan data latih mata
dijelaskan pada Gambar 5.
32
Start
Objek iris
dan pupil
thresholding
Ubah data citra
menjadi biner
Simpan data latih
kedalam file .csv
Set data biner citra ke
varibel data pelatihan
baru
Data
pelatihan
End
Gambar 5. Flowchart Pelatihan Data
Masukan berupa objek pupil dan iris merupakan masukan yang telah diseleksi, dimana
terdapat 3 kategori penyeleksian yaitu terdeteksi, terdeteksi salah, dan tidak terdeteksi. Data masukkan
yang akan dijadikan data pelatihan merupakan data yang termasuk dalam kategori iris dan pupil
terdeteksi. Langkah-langkah pembuatan data latih dimulai dari proses Thresholding yang dilakukan
pada objek pupil dan iris untuk mendapatkan nilai biner dari objek tersebut. Nilai biner tersebut
kemudian dijadikan sebagai data pelatihan jaringan syaraf tiruan. Data latih disimpan ke dalam file
.csv agar dapat di muat ulang dalam proses pelatihan guna meningkatkan ketepatan Jaringan Syaraf
Tiruan dalam menentukan kondisi mata.
Data latih yang digunakan dibagi menjadi dua jenis yiatu mata lelah dan mata normal. Mata
dikatakan lelah adalah pada saat jarak antara iris dan pupil melebar. Hal ini dikarenakan meningkatnya
sensitifitas mata terhadap cahaya mempengaruhi diameter pupil untuk memangkap cahaya.
Jaringan syaraf tiruan lapis tunggal yang digunakan adalah perceptron lapis tunggal dengan
pertimbangan input yang digunakan yaitu citra yang dikonversikan ke bilangan biner yang berjumlah
400 input. Output kondisi mata juga menjadi pertimbangan perceptron lapis tunggal, karena hanya
terdapat 2 kategori kondisi mata sehingga pada proses pelatihan dan pengujian tidak diperlukan
banyak lapisan untuk menentukan kondisi mata.
Dalam proses deteksi kondisi mata terdapat penambahan proses pengujian algoritma
perceptron dengan menggunakan bobot yang dihasilkan dari proses pelatihan sebelumnya pada citra
yang telah dikonversikan menjadi biner guna menjadi data uji. Gambar 6 menjelaskan mengenai
proses deteksi kondisi mata.
33
Start
Objek iris
dan pupil,
bobot
pengujian
thresholding
Ubah data citra
menjadi biner
Pengujian algoritma
Perceptron
Set biner citra ke
varibel data
pengujian
Kondisi
mata,
saran
End
Gambar 6. Flowchart Deteksi Kondisi Mata
Output yang dihasilkan dari perhitungan pengujian algoritma Perceptron terhadap data mata
yang diuji adalah kondisi mata beserta saran penggunaan PC. Proses deteksi Kondisi mata dapat
dilakukan setelah user melakukan proses pelatihan jaringan syaraf tiruan perceptron.
4. HASIL UJI COBA
Sistem deteksi mata lelah yang dikembangkan berdasarkan rancangan sistem yang dibuat
telah dapat digunakan untuk menguji beberapa citra mata dengan tujuan mengetahui tingkat
keakurasian metode deteksi yang digunakan.
4.1 Pengujian Transformasi Hough
Pengujian pertama yaitu deteksi iris dan pupil pada 14 citra mata yang berbeda ,10 citra mata
terdiri dari 2 kategori yang berbeda yaitu 7 citra mata yang warna irisnya bebeda dan 7 gambar mata
yang mempunyai warna iris yang menyerupai warna pupil. Pengujian dilakukan dengan Threshold iris
125 dan threshold pupil 50. Pengujian deteksi iris dan pupil pada kategori warna iris berbeda
menghasilkan:
a. Iris
i. 5 iris terdeteksi
ii. 2 iris terdeteksi salah
b.Pupil
i. 4 pupil terdeteksi
ii. 1 pupil terdeteksi salah
iii. 2 pupil tidak terdeteksi
Sedangkan pengujian pada kategori warna iris yang hampir menyerupai warna pupil
menghasilkan:
a. Iris
i. 7 iris terdeteksi
34
b. Pupil
i. 2 pupil terdeteksi
ii. 4 pupil terdeteksi salah
iii. 1 pupil tidak terdeteksi
Pengujian deteksi iris dan pupil terhadap 21 citra mata yang diambil dari 3 alat deteksi yang
berbeda yaitu 7 citra dari kamera SLR Model Nikon E5700 16 MP, 7 citra dari kamera smartphone
xiaomi mi 4 13 MP, dan kamera digital Kodak Easy share Z981 10 MP.
Pengujian deteksi iris dan pupil menggunakan kamera smarthphone Xiaomi mi 4 8 MP pada
ruangan bercahaya sedang menghasilkan:
a. Iris
i. 6 iris terdeteksi
ii. 1 iris tidak terdeteksi
b. Pupil
i. 5 pupil terdeteksi salah
ii. 2 pupil tidak terdeteksi
Pengujian deteksi iris dan pupil menggunakan kamera SLR Model Nikon E5700 16 MP pada
ruangan bercahaya sedang menghasilkan:
a. Iris
i. 7 iris terdeteksi
b. Pupil
i. 5 pupil terdeteksi
ii. 1 pupil terdeteksi salah
iii. 1 pupil tidak terdeteksi
Pengujian deteksi iris dan pupil menggunakan kamera digital Kodak Easy share Z981 10 MP
pada ruangan bercahaya sedang menghasilkan:
a. Iris
i. 2 iris terdeteksi
ii. 1 iris terdeteksi salah
iii. 4 iris tidak terdeteksi
b. Pupil
i. 3 pupil terdeteksi salah
ii. 4 pupil tidak terdeteksi
4.2 Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan
Pada hasil pengujian jaringan syaraf tiruan perceptron lapisan tunggal telah ditemukan bobot
yang sesuai dari proses pelatihan 5 kali perulangan.
Proses perulangan berhenti setelah 5 kali perulangan karena telah menemukan bobot yang
sesuai, sehingga tidak memerlukan perulangan sampai 1000 kali. Bias yang didapatkan untuk proses
pengujian adalah 0 sedangkan bobot yang digunakan pada proses pengujian adalah bobot pada
Gambar 7.
Gambar 7. Bobot Optiomal
35
5. KESIMPULAN
Dari proses penelitian deteksi mata lelah menggunakan transformasi hough yang telah
dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Proses penyeleksian Region of Interest (ROI) pada objek mata dari citra input wajah adalah
dengan menggunakan metode Haar Cascade Classfier untuk mendeteksi citra wajah dan
mata. Citra mata yang diseleksi dari wajah kemudian diproses menggunakan transformasi
hough untuk mendapatkan daerah ROI yang dimaksud.
2. Mata lelah dapat dideteksi menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan data inputan hasil
seleksi iris dan pupil yang kemudian di konversikan menjadi bilangan bipolar. Proses
penyeleksian iris dan pupil sendiri menggunakan transformasi hough untuk mendeteksi dan
menyeleksi daerah lingkaran iris dan pupil.
3. Pengujian tingkat akurasi metode dilakukan dengan menggunakan algoritma Perceptron
Single Layer yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan dengan 20 data latih.
4. Tingkat keakurasian metode yang digunakan untuk mendeteksi iris dan pupil menggunakan
transformasi hough adalah 100% untuk warna iris coklat, 50% untuk warna iris biru, 33.3%
untuk warna iris hijau, 100% untuk mendeteksi iris yang menyerupai pupil, 28.6% untuk
mendeteksi pupil yang menyerupai warna iris. Tingkat keakurasian transformasi hough pada
studi kasus perbedaan alat deteksi pada smartphone Xiaomi MI 4 13 MP adalah 100% untuk
mendeteksi iris dan 28.6% untuk mendeteksi pupil dan pada Kamera DSLR Model Nikon
E5700 15MP adalah 100% untuk mendeteksi iris dan 71.4% untuk mendeteksi pupil.
Sedangkan tingkat ketepatan algoritma Perceptron untuk menentukan kondisi mata adalah
70%.
Hasil ini kedepannya dapat digunakan sebagai landasan untuk pengembangan deteksi mata
lelah menggunakan metode transformasi hough maupun metode lain yang dapat diterapkan untuk
mendeteksi keadaan atau kondisi mata.
.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Divjak, M. & Bischof, H. 2009. “Eye blik based fatigue detection for prevenntion of Computer
Vision Syndrome”. 1st International Workshop on Tracking Humans for the Evaluation
of their Motion in Image Sequences (THEMIS). pp. 99-107, November 2015.
[2] Dolgin, Ellie. 2015. The Myopia Boom. <URL:http://www.nature.com/news/the-myopiaboom-1.17120>.
[3] Graff, Van D. 2001. Van De Graaff: Human Anatomy. New York: McGraw-Hill Companies,
Inc.
[4] Hermawan, Arief. 2006. Jaringan Saraf Tiruan. Yogyakarta: ANDI.
[5] Hermawati, Fajar astuti. 2013. Pengolahan Citra Digital: Konsep dan teori. Yogyakarta:
ANDI.
[6] Jary, Simon. 2015. How much screen time is healthy for children? Expert tips on screen
safety,
education,
mental
development
and
sleep.
<URL:
http://www.pcadvisor.co.uk/feature/digital-home/how-much-screen-time-is-healthy-forchildren-benefits-3520917/>.
[7] Mangoenprasodjo, A. Setiono. 2005. Mata Indah Mata Sehat. Yogyakarta: Thinkfresh.
[8] Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: ANDI.
[9] Suhartono, Vincent. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: ANDI.
[10] Viola, P. & Jones, M.J. 2004. Robust Real-Time Face Detection. Canada: Vancouver
36
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) HOTEL DI
MALANG RAYA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN
METODE FLOYD WARSHALL
Senna Alde Setiawan
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) Malang
Email: [email protected]
ABSTRAK
Kota Malang dan kota Batu adalah salah satu kota di provinsi Jawa Timur yang memiliki hotel dalam
jumlah yang bisa dikatakan sangat banyak. Jumlah hotel di kota Malang dan kota Batu berkembang dengan
pesat disertai dengan perkembangan ekonomi kota Malang dan kota Batu yang meningkat. Pada pertumbuhan
ekonomi 2013, perkembangan perdagangan, hotel dan restoran yang menyumbang 9,24 persen, maka pesatnya
perkembangan ekonomi kota Malang disumbang paling banyak dari sektor perdagangan, hotel, dan restoran.
Dengan banyaknya jumlah hotel di kota Malang dan kota Batu maka di buatlah aplikasi android
dengan sistem informasi geografis kota Malang dan kota Batu untuk pencarian lokasi hotel menggunakan
metode Floyd Warshall. Metode Floyd Warshall digunakan untuk melakukan pencarian rute terpendek lokasi
hotel-hotel yang berada di kota Malang dan kota Batu. Dalam penelitian ini implementasi metode telah
dilakukan pada pengujian studi kasus yaitu dari hotel Harris menuju hotel Horison
Dalam pengujian studi kasus yang telah dilakukan telah didapatkan hasil rute terpendek dari hotel
Harris menuju hotel Horison sejauh 2,14 Km. Dalam pengujian yang juga dilakukan sebagai perbandingan
dengan Google Maps untuk hasil rute terpendek dari hotel Harris menuju hotel Horison sejauh 2,7 Km.
Kata Kunci: Hotel, Android, Algoritma Floyd Warshall
1. PENDAHULUAN
Dalam telepon genggam tekonologi bisa dikatakan sangat berkembang. Bisa dilihat dari awal
kemunculannya telepon genggam hanya bisa melakukan panggilan telepon saja. Sekitar tahun 2000 awal
telepon genggam memiliki fitur baru yaitu dapat menerima sms, setelah itu bermunculan fitur-fitur baru seperti
adanya radio, kamera, perekam suara dan masih banyak lagi.
Dalam hal perkembangan ekonomi, kota Malang bisa dikatakan cukup pesat perkembangannya. Pada
pertumbuhan ekonomi 2013, tiga besar penyumbang terbesar adalah sektor perdagangan, hotel, dan restoran
yang mencapai 9,24 persen. Sektor bangunan yang menyumbang 9,15 persen serta sektor pengangkutan dan
komunikasi yang memberi sumbangsih sebesar 8,26 persen. Dilihat dari perkembangan perdagangan, hotel dan
restoran yang menyumbang 9,24 persen, maka pesatnya perkembangan ekonomi kota Malang disumbang paling
banyak dari sektor perdagangan, hotel, dan restoran. (2015, Radar Malang)
Oleh karena itu dalam penelitian ini dipilihlah topik hotel untuk menentukan rute terpendek dari lokasi
hotel. Dalam sistem ini pencarian lokasi hotel akan menggunakan metode Floyd Warshall. Metode Floyd
Warshall adalah metode pencarian rute terpendek, metode Floyd Warshall akan membantu mencari rute
terpendek untuk menuju ke lokasi hotel yang akan dituju. Metode Floyd Warshall menghitung bobot terpendek
dalam mencari rute dari semua titik marker yang telah ditentukan.
Dalam sistem ini akan terdapat fitur pencarian lokasi tujuan dari hotel asal menuju ke hotel tujuan. Di sistem
ini juga akan memberikan informasi tentang letak lokasi hotel berada, tetapi dalam sistem ini hanya hotel
berbintang yang terdapat di Traveloka dengan review terbaik dari para pengunjung yang telah mengunjungi
hotel-hotel berbintang di kota Malang.
2. TINJAUAN PUSTAKA
37
2.1 SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG)
Salah satu bentuk teknologi komputer yang secara luas telah digunakan untuk meningkatkan proses
perencanaan wilayah dan kota adalah Geographic Information Systems (GIS). Banyak implementasi dari GIS
berhasil menunjukkan peningkatan dan perbaikan yang signinfikan pada proses pengambilan keputusan karena
GIS dapat menyediakan informasi kuantitatif dan kualitatif yang dibutuhkan pada proses perencanaan wilayah
dan kota. Selain itu, GIS menawarkan kerangka yang solid untuk mendukung proses pengambilan keputusan
jika digunakan sebagai komponen utama pada sistem informasi perencanaan. Penggunaan GIS bersama-sama
dengan teknik pemodelan komputer dapat memperluas cakupan dari proses analisa dan proses pengambilan
keputusan pada perencanaan wilayah dan kota.
Sistem Informasi Geografis (Geographic Information System/GIS) merupakan sistem informasi berbasis
komputer yang digunakan untuk mengolah dan menyimpan data atau informasi geografis. Secara umum
pengertian GIS adalah “Suatu komponen yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data geografis dan
sumberdaya manusia yang bekerja bersama secara efektif untuk memasukan, menyimpan, memperbaiki,
memperbaharui, mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan, menganalisa dan menampilkan data dalam suatu
informasi berbasis geografis” (Susetyo, 2014).
.
2.2 Hotel
Hotel menurut KBBI V5 adalah bangunan berkamar banyak yang disewakan sebagai tempat untuk
menginap dan tempat makan orang yang sedang dalam perjalanan; bentuk akomodasi yang dikelola secara
komersial, disediakan bagi setiap orang untuk memperoleh pelayanan, penginapan, makan dan minum (KBBI
V5, 2016).
2.3 Algoritma Floyd Warshall
Algoritma Floyd-Warshall adalah salah satu varian dari pemrograman dinamis, yaitu suatu metode
yang melakukan pemecahan masalah dengan memandang solusi yang akan diperoleh sebagai suatu keputusan
yang saling terkait. Artinya solusi-solusi tersebut dibentuk dari solusi yang berasal dari tahap sebelumnya dan
ada kemungkinan solusi lebih dari satu.
Algoritma Floyd-Warshall membandingkan semua kemungkinan lintasan pada graf untuk setiap sisi
dari semua simpul. Menariknya, algoritma ini mampu mengerjakan proses perbandingkan ini sebanyak V3 kali
(bandingkan dengan kemungkinan jumlah sisi sebanyak V2 (kuadrat jumlah simpul) pada graf, dan setiap
kombinasi sisi diujikan). Hal tersebut bisa terjadi karena adanya perkiraan pengambilkan keputusan (pemilihan
jalur terpendek) pada setiap tahap antara dua simpul, hingga perkiraan tersebut diketahui sebagai nilai optimal,
Misalkan terdapat suatu graf G dengan simpul-simpul V yang masing-masing bernomor 1 s.d. N (sebanyak N
buah). Misalkan pula terdapat suatu fungsi shortest Path (i, j, k) yang mengembalikan kemungkinan jalur
terpendek dari i ke j dengan hanya memanfaatkan simpul 1 s.d. k sebagai titik perantara. Tujuan akhir
penggunaan fungsi ini adalah untuk mencari jalur terpendek dari setiap simpul i ke simpul j dengan perantara
simpul 1 s.d. k+1. Ada dua kemungkinan yang terjadi:
a. Jalur terpendek yang sebenarnya hanya berasal dari simpul-simpul yang berada antara 1 hingga k.
b. Ada sebagian jalur yang berasal dari simpul-simpul i s.d. k+1, dan juga dari k+1 hingga j.
Perlu diketahui bahwa jalur terpendek dari i ke j yang hanya melewati simpul 1 s.d. k telah
didefinisikan pada fungsi shortest Path(i, j, k) dan telah jelas bahwa jika ada solusi dari i s.d. k+1 hingga j,
maka panjang dari solusi tadi adalah jumlah (konkatenasi) dari jalur terpendek dari i s.d. k+1 (yang melewati
simpul-simpul 1 s.d. k), dan jalur terpendek dari k+1 s.d. j (juga menggunakan simpul-simpul dari 1 s.d. k).
Dalam usaha untuk mencari lintasan terpendek, algoritma Floyd-Warshall memulai iterasi dari titik
awalnya kemudian memperpanjang lintasan dengan mengevaluasi titik demi titik hingga mencapai titik tujuan
dengan jumlah bobot yang seminimum mungkin.Misalkan W0 adalah martiks hubung graf berarah berlabel
mula-mula. W* adalah matriks hubung minimal dengan Wij*= lintasan terpendek dari titik vi ke vj. Algoritma
Floyd-Warshall untuk mencari lintasan terpendek adalah sebagai berikut.
a. W = W0
b. Untuk k = 1 hingga n, lakukan:
Untuk i = 1 hingga n, lakukan:
Untuk j = 1 hingga n lakukan;
38
Jika W[i, j] > W[i, k] + W[k, j] maka
Tukar W[i, j] dengan W[i, k] + W[k, j]
c. W* = W
Keterangan:
W = matriks W0= Matrik hubung graf mula-mula
k = iterasi 1 sampai ke-n
i = titik awal pada vi
j = titik akhir pada vj
W*
= hasil matriks setelah perbandingan
Dalam iterasinya untuk mencari lintasan terpendek, algoritma Floyd-Warshall membentuk n matriks
sesuai dengan iterasi-k. Itu menyebabkan waktu prosesnya lambat, terutama untuk n yang besar. Meskipun
waktu prosesnya bukanlah yang tercepat, algoritma Floyd-Warshall sering dipergunakan untuk menghitung
lintasan terpendek karena kesederhanaan algoritmanya.
Algoritma ini menghitung bobot terkecil dari semua jalur yang menghubungkan sebuah pasangan
titik, dan melakukannya sekaligus untuk semua pasangan titik. Dengan kata lain pada saat perhitungan rute
optimum yang akan dilalui terlebih dahulu. Algoritma Floyd-Warshall bekerja berdasarkan formulasi dynamic
programming. Setiap langkahnya akan memeriksa lintasan antara vi dan vj apakah bisa lebih pendek jika
melalui vi-vk dan vk-vj (Fitrahsani, 2013)
2.4 Google API
Google Maps API adalah kumpulan API yang memungkinkan untuk menggambarkan data di peta
khusus Google. Pengguna dapat membuat aplikasi web dan seluler menarik dengan platform pemetaan canggih
dari Google, termasuk basis data citra satelit, street view, profil ketinggian, petunjuk arah mengemudi, peta
dengan sentuhan gaya, demografi, analisis, dan basis data yang besar. Dengan cakupan global yang paling
akurat di dunia, dan komunitas pemetaan yang aktif memperbarui setiap harinya, pengguna akan mendapatkan
manfaat dari layanan yang ditingkatkan secara terus-menerus.
Fitur utama Google Maps API adalah perutean dan petunjuk Arah. Google Maps API menyediakan
mesin perutean Google yang canggih pada aplikasi. Pengguna dapat membuat rute hingga maksimum 23 lokasi
untuk mengemudi, berjalan kaki, atau bersepeda. Pengguna juga dapat membuat rute yang menghindari jalan
tol atau jalan raya, dan mengurangi waktu tempuh dengan memperhitungkan urutan yang optimal untuk
mengunjungi setiap lokasi. Waktu dan jarak tempuh di antara lokasi juga dapat diperhitungkan, misalnya
dengan cara memfilter hasil penelusuran berdasarkan waktu mengemudi.
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Blok Diagram
Diagram Blok merupakan penggambaran suatu sistem dalam bentuk blok. Setiap blok mewakili
elemen sistem dan memiliki fungsi tertentu.
Lokasi awal (GPS)
Aplikasi GIS
dan Lokasi
Hotel
Web
Server
,Google API
Pencarian rute
Algoritma Floyd
Tujuan
OUTPUT : Rute
terpendek
Gambar 1 Blok Diagram
39
Pada Gambar 1 awal mula sistem yaitu menginputkan lokasi awal dan tujuan pada aplikasi GIS Hotel,
dengan menggunakan fitur GPS yang ada di handphone secara otomatis akan mendapatkan lokasi awal
pengguna aplikasi. Android menggunakan Google API untuk menggambarkan peta pada web. Google API
tersebut akan di eksekusi di web server. Data yang sudah diberikan node-node dalam web server di proses
menggunakan algoritma Floyd Warshall kemudian dikirim ke Android dan keluarlah output rute terpendek yang
digambarkan menggunakan Google API tersebut
3.2 Diagram Konteks
Pada diagram konteks akan ditunjukkan jalannya sistem aplikasi GIS (Geographical Information
System) hotel Malang raya menggunakan metode Floyd Warshall akan ditunjukkan pada gambar 3.7 sebagai
berikut:
Data GIS Hotel
Data Hotel
Data GIS Hotel
User
Data Hotel
Searching Hotel
Data Hotel
Aplikasi GIS Hotel di
Malang
Admin
Data GIS Hotel
Data GIS Hotel
Gambar 2 Diagram Konteks
3.3 DFD Level 1
Pada DFD level 1 akan ditunjukkan jalannya sistem aplikasi GIS (Geographical Information System)
hotel Malang raya menggunakan metode Floyd Warshall seperti pada gambar 3.8:
Data Jalan
Data Hotel
Data Hotel
Data Jalan
Data Hotel
Data GIS Hotel
GIS Hotel Malang
Data Login
Admin
User
Searching Hotel
Login
Location Location
Rute
Rute
Location
Gambar 3 DFD Level 1
40
Rute
3.4.1
Flowchart Sistem
Pada flowchart sistem akan ditunjukkan jalannya sistem aplikasi Geographical Information System
(GIS) hotel Malang raya menggunakan metode Floyd Warshall akan ditunjukkan pada gambar 3.6 sebagai
berikut:
Start
Memasukkan Posisi Asal
Hitung apakah jarak
tersebut lebih kecil?
T
Hitung kembali jarak
Memasukkan Tujuan
Y
Lakukan perbandingan dengan
jarak sebelumnya
T
Lakukan perhitungan pada
jarak total titik
Y
Simpan jarak yang terpilih
Lakukan jarak perhitungan
jarak antar titik
Tampil Rute Terpendek
End
Gambar 4 Flowchart Sistem
4. PENGUJIAN DAN ANALISA
4.1.1 Studi Kasus III (Hotel Harris – Hotel Ibis)
Penelitian ini akan diuji kembali pada studi kasus yang ketiga. Dalam studi kasus kali ini akan diuji
dari Hotel Harris menuju Hotel Ibis. Studi kasus kali ini hanya memperhitungkan perhitungan algoritma Floyd
Warshall dalam pencarian rute terpendek. Jalur yang dilewati serta jarak yang didapat dari Hotel Harris ke Hotel
Ibis rute 1 adalah seperti yang ditunjukkan pada tabel 4.7.
Tabel 4.7 Rute 1 Hotel Harris – Hotel Ibis
Titik Marker
Jarak
Hotel Harris – Titik 1
0.1176 Km
Titik 1 – Titik 2
0.1243 Km
Titik 2 – Titik 3
0.1627 Km
41
Titik 3 – Titik 4
Titik 4 – Titik 5
Titik 5 – Titik 6
Titik 6 – Titik 7
Titik 7 – Titik 8
Titik 8 – Titik 9
Titik 9 – Hotel Ibis
0.3979 Km
0.007931 Km
0.5038 Km
1.478 Km
1.023 Km
0.005125 Km
0.3311 Km
Dari tabel 4.7 didapatkan hasil bahwa dari hotel Harris menuju Hotel Ibis melewati 12 persimpangan serta
dengan jarak 4.151456 Km di rute 1. Sedangkan untuk dapat menyimpulkan rute terpendek maka harus
membandingkan dengan rute 2. Data yang dilewati untuk rute 2 adalah seperti yang ditunjukkan pada Tabel
4.8.
Tabel 4.8 Rute 2 Hotel Harris – Hotel Ibis
Titik Marker
Jarak
Hotel Harris – Titik 1
0.1176 Km
Titik 1 – Titik 2
0.1243 Km
Titik 2 – Titik 3
0.1627 Km
Titik 3 – Titik 4
0.3979 Km
Titik 4 – Titik 5
0.007931 Km
Titik 5 – Titik 6
0.5038 Km
Titik 6 – Titik 7
0.01851 Km
Titik 7 – Titik 8
0.2107 Km
Titik 9 – Titik 10
0.2445 Km
Titik 10 – Titik 11
0.7986 Km
Titik 11 – Titik 12
0.5113 Km
Titik 12 – Titik 13
0.3479 Km
Titik 13 – Titik 14
0.224 Km
Titik 14 – Titik 15
0.1161 Km
Titik 15 – Titik 16
0.3068 Km
Titik 16 – Titik 17
0.7298 Km
Titik 17 – Titik 18
0.005125 Km
Titik 18 – Hotel Ibis
0.3311 Km
Dari tabel 4.8 didapatkan hasil bahwa dari hotel Harris menuju Hotel Atria melewati 20 persimpangan serta
dengan
jarak
5.158666
Km
di
rute
2.
Gambar 4.13 Rute Hotel Harris – Hotel Ibis
Dari gambar 4.13 algoritma Floyd Warshall telah menentukan rute yang terpendek yaitu rute 1 dengan jarak
tempuh 4.151456 Km. Untuk rute 2 menjadi rute alternatif karena menempuh jarak 5.158666 Km, artinya rute
2 memiliki jarak tempuh lebih jauh daripada rute 1.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 KESIMPULAN
42
Kesimpulan dari implementasi algoritma Floyd Warshall untuk pencarian rute terpendek lokasi Hotel
di kota Malang dan Kota Batu yaitu:
a. Dalam 3 studi kasus yang telah dilakukan pengujian telah didapatkan hasil bahwa algoritma Floyd
Warshall dapat menentukan rute dari hotel Harris – hotel Horison sejauh 2,14 Km, rute dari hotel Harris
– hotel Atria sejauh 3,82 Km, serta rute hotel Harris – hotel Ibis sejauh 4,15 Km.
b. Sistem Informasi Geografis (SIG) Hotel Di Malang Raya dapat diakses menggunakan handphone yang
menggunakan sistem operasi Android.
5.2 SARAN
a.
b.
c.
d.
Beberapa saran yang dapat diberikan oleh penulis untuk perkembangan aplikasi Android ini antara lain:
Layout yang ada kurang berserta background yang ada kurang menarik.
Pengembangan jalan yang ditempuh menjadi dua arah.
Membuat menu rute alternatif.
Penambahan sistem pengambilan keputusan untuk pemilihan hotel
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Susetyo, Cahyono. 2014. Geographic Information System. http://www.pwktech .info/sistem-informasigeografis/
[2] KBBI V5, 2016. Kamus Besar Bahasa Indonesia.
[3] Fitrahsani, 2015. E-Jurnal Matematika Algoritma Floyd Warshall Untuk Menentukan Jalur Terpendek
Evakuasi Tsunami Di Kelurahan Sanur.
43
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5
ISSN: 1978-1520
IMPLEMENTASI GOOGLE MAPS API BERBASIS
ANDROID UNTUK LOKASI FASILITAS UMUM DI
KABUPATEN SUMBAWA
1 Kiki
Rizki , 2Ahmat Adil, 3Muhamad Yunus
1,2,3
STMIK Bumigora Mataram
Jl. Ismail Marzuki Mataram, NTB, Telp. (0370) 634498, Fax. (0370) 638369
e-mail: 1 [email protected], [email protected], [email protected]
ABSTRAK
Dalam perjalanan dari satu tempat ke tempat yang lain, orang akan mempertimbangkan efisiensi waktu
dan biaya untuk menuju lokasi fasilitas umum. Sehingga informasi mengenai lokasi bengkel tambal ban,
toko sparepart, dan ATM sangat diperlukan untuk pengguna smartphone Android. Informasi lokasi yang
telah di definisikan tersebut dapat dilihat pada aplikasi Google Maps Android, namun data lokasi yang
terkait masih terbatas. Dalam mengembangkan aplikasi sistem pemetaan lokasi bengkel tambal ban, toko
sparepart, dan ATM, penulis menggunakan tahapan metode waterfall sampai pada proses pengujian.
Berikut ini merupakan tahapan metode waterfall yang penulis gunakan, 1). Analisis. 2) Desain Sistem, 3)
Pengkodean, 4) Implementasi Sistem, 5) Dan Pengujian Sistem. Adanya teknologi API dan pemetaan
Google yaitu Google Maps dapat digunakan untuk mengembangkan suatu aplikasi pemetaan lokasi
bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM. Hasil dari aplikasi yang dikembangkan adalah dapat
memberikan informasi jarak, waktu, dan rute menuju lokasi fasilitas umum seperti bengkel tambal ban,
toko sparepart, dan ATM. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem pemetaan lokasi bengkel
tambal ban, toko sparepart, dan ATM ini layak dan dapat dipergunakan di smartphone Android karena
data yang terkandung pada aplikasi tersebut lebih fokus memiliki data lokasi bengkel tambal ban, toko
sparepart, dan ATM.
Kata kunci : Google Maps API, Android, GPS.
1. PENDAHULUAN
Kabupaten Sumbawa adalah salah satu kabupaten di provinsi Nusa Tenggara Barat, dengan
Ibukotanya adalah Sumbawa Besar. Berdasarkan informasi dari website resmi kabupaten Sumbawa,
kabupaten sumbawa memiliki luas wilayah 6.643,98 km² dengan jumlah penduduk adalah 504.308
jiwa[1].
Pesatnya kemajuan zaman, membuat kendaraan bermotor sangat dibutuhkan sebagai media
trasportasi. Kendaraan bermotor membuat efisiensi waktu dan tenaga, karena kendaraan bermotor di
produksi atau di buat untuk membantu aktivitas manusia. Jumlah kendaraan bermotor di Kabupaten
Sumbawa dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 1.1 Data kendaraan bermotor
Tahun
No
Jenis
2013
1
Mobil Penumpang
2.568
2
Mobil Barang
3.534
3
Bus
435
4
Sepeda Motor
102.177
Jumlah
108.714
Sumber: Kepolisian Daerah Nusa Tenggara Barat
Salah satu faktor yang dapat mengakibatkan masalah dalam berkendara adalah kendaraan bermotor
mengalami ban bocor karena tertusuk paku, ataupun sebab lainnya. Hal tersebut mempengaruhi
45
kebutuhan akan layanan kendaraan bermotor seperti bengkel tambal ban, sehingga dibutuhkan media
informasi untuk membantu mencari lokasi bengkel tambal ban. Selain media informasi bengkel tambal
ban, media informasi mengenai lokasi toko sparepart dan ATM juga dibutuhkan dikarenakan lokasinya
yang masih terbatas. Media informasi tersebut dapat berupa teknologi yang mengikuti perkembangan
teknologi informasi, teknologi yang tepat digunakan adalah teknologi Global Positioning Sistem (GPS),
yang terintegritas dengan smartphone, salah satunya adalah smartphone berbasis sistem operasi Android.
Berdasarkan informasi yang telah penulis uraikan, maka diperlukan sebuah teknologi atau aplikasi
yang mampu menyimpan dan mendistribusikan data bengkel tambal ban, toko spare part, dan ATM yang
dapat membantu pengguna smartphone Android khususnya wilayah Kabupaten Sumbawa. Oleh sebab itu,
penulis membuat aplikasi menggunakan teknologi Google Maps API berbasis Android, karena terhubung
dengan LBS (Location Based Service) atau layanan berbasis lokasi yang dapat mengakses informasi
dengan perangkat bergerak melalui jaringan smartphone dan mampu menampilkan posisi secara geografis
keberadaan perangkat smartphone tersebut.
Untuk penjelasan yang lebih spesifik, penulis menyediakan aplikasi mobile berbasis Android untuk
mengetahui lokasi dan dapat menunjukkan rute lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM.
Sehingga memudahkan pengguna smartphone Android dalam Menemukan lokasi bengkel tambal ban,
toko sparepart, dan ATM berdasarkan data daftar lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM
dari server dan dapat Menunjukkan rute antara pengguna smartphone Android menuju bengkel tambal
ban, toko sparepart, dan ATM.
Dalam pembuatan aplikasi, penulis menggunakan kajian teori yang sangat dibutuhkan untuk
mengembangkan aplikasi mobile berbasis Android agar sesuai procedure. Berikut ini merupakan kajian
teori yang penulis gunakan, di antaranya adalah sebagai berikut:
a. Android, adalah sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem
operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang
untuk menciptakan aplikasi mereka[2].
b. LBS (Location Based Service), atau layanan berbasis lokasi adalah sebuah layanan informasi yang
dapat diakses dengan perangkat bergerak melalui jaringan dan mampu menampilkan posisi secara
geografis keberadaan perangkat bergerak tersebut. LBS dapat berfungsi sebagai layanan untuk
mengidentifikasi lokasi dari seseorang atau suatu objek tertentu, seperti menemukan lokasi Bengkel
terdekat atau lokasi lainnya[3].
c. GPS (Global Positioning System), adalah sistem radio navigasi dan penetuan posisi dengan
menggunakan satelit yang dimiliki dan dikelola oleh Departemen Pertahanan Keamanan Amerika
Serikat. Sistem ini didesain untuk memberikan posisi dan kecepatan tiga dimensi dan informasi
mengenai waktu secara kontinu[4].
d. API (Application Program Interface), API adalah sekumpulan perintah, fungsi, serta protocol yang
dapat digunakan oleh programmer saat membangun perangkat lunak untuk sistem operasi tertentu.
API memungkinkan programmer untuk menentukan fungsi standar untuk berinteraksi dengan sistem
operasi[5].
e. Google Maps API, Google Maps adalah sebuah jasa peta globe virtual gratis dan online yang
disediakan oleh Google dan dapat ditemukan di http://maps.google.com/. Google map API
merupakan aplikasi interface yang dapat diakses menggunakan JavaScript agar Google Map dapat
ditampilkan pada halaman web yang sedang kita bangun. Untuk dapat mengakses Google Map, kita
harus melakukan pendaftaran API Key terlebih dahulu dengan data pendaftaran berupa nama domain
web yang kita bangun[6].
2. METODE PERANCANGAN
Dalam mengembangkan aplikasi sistem pemetaan lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan
ATM, penulis menggunakan tahapan metode waterfall sampai pada proses pengujian[7]. Berikut ini
merupakan tahapan metode waterfall yang penulis gunakan, 1). Analisis. 2) Desain Sistem, 3)
Pengkodean, 4) Implementasi Sistem, 5) Dan Pengujian Sistem.
Tahapan ini dilakukan guna untuk mendapatkan suatu data yang valid sampai ke tahap normalisasi
data yang akan menghasilkan tabel-tabel dan relasi antar tabel. Diagram relasi entitas ini menggambarkan
IJCCS Vol. x, Nost_page–end_page
46
bagaimana relasi antar tabel dalam database sehingga dapat ditentukan field yang saling berhubungam.
Berikut merupakan gambar relasi antar tabel :
id_bengkel
Bengkel_id_bengkel
bengkel
id_bengkel
nama_bengkel
jenis_bengkel
telp_bengkel
alamat_bengkel
longitude
latitude
Input data
atm
id_atm
nama_atm
alamat_atm
longitude
latitude
user
id_admin
nama_admin
email
Username
Password
bengkel_id_bengkel
atm_id_atm
toko_sparepart_id_toko
toko_sparepart_id_toko
Input data
id_toko
toko_sparepart
Atm_id_atm
Input data
id_atm
id_toko
nama_toko
alamat_toko
longitudel
latitude
Gambar 2.1 ERD
2.1 Arsitektur Sistem
Arsitektur system ini dapat dilihat pada gambar 2.2. Penjelasan arsitektur system ini pengguna
aplikasi dibagi menjadi dua kategori, yaitu admin dan user. Admin memiliki aktivitas melakukan
manajemen data lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM. Kemudian user memiliki aktivitas
menentukan lokasi yang ingin dituju dengan cara melakukan request data lokasi ke server setelah itu
server akan mengirimkan data yang telah di request oleh user.
Gambar 2.2 Arsitektur Sistem
2.2 Desain Sistem
1. Desain Sistem yang diusulkan
Penulis menawarkan sistem baru sebagai alternative dari sistem lama, berikut ini merupakan desain
sistem alternative dari sistem lama.
1) Desain sistem alternative pada pengguna smartphone Android.
Desain Sistem Baru
Pengguna
<Rest Service>
Start
Request data Lokasi
Bengkel tambal ban,
spare part, atau ATMi
Memilih Lokasi Bengkel
tambal ban, spare part,
atau ATM
Pencarian Lokasi
Bengkel tambal ban,
spare part, atau ATM
Data Lokasi
Validasi data Lokasi
Bengkel tambal ban,
spare part, atau ATM
T
Data lokasi valid
Informasi lokasi
bengkel tambal
ban, spare part,
atau ATM
Y
Rute menuju Lokasi
Bengkel tambal ban,
spare part, atau ATM
End
Ganbar 2.3 Desain Sistem Alternative Pengguna Android
47
Berikut ini merupakan penjelasan terhadap tahapan alur dari proses desain sistem alternative untuk
pengguna Android, diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Pengguna kendaraan bermotor memilih lokasi yang diinginkan yang diantaranya adalah
lokasi bengkel tambal ban, spare part, atau ATM yang telah tersedian di aplikasi.
b. Setelah lokasi dipilih, kemudian proses pencarian data lokasi.
c. Rest service atau request data menerima data lokasi dan mengirim data lokasi ke tabel lokasi
kemudian melakukan validasi lokasi yang diproses.
d. Jika lokasi yang dipilih tidak ada di database lokasi maka, pengguna melakukan pilihan
lokasi kembali.
e. Jika lokasi yang dipilih ada di database maka, pengguna akan menerima informasi lokasi
yang akan dituju.
f. Setelah itu pengguna memilih rute menuju lokasi.
2) Desain sistem alternative untuk admin yang memiliki hak akses untuk mengotrol semua aktifitas
yang ada di sistem.
Start
Input username
dan password
Login
Data admin
Verivikasi data admin
Berhasil ?
Login Gagal
Login berhasil
Lihat data Lokasi Bengkel
tambal ban, spare part, atau
ATM
CRUD lokasi ?
T
Y
Data lokasi
Data Lokasi Bengkel tambal
ban, spare part, atau ATM
Y
T
Data Lokasi Bengkel tambal
ban, spare part, atau ATM
Logout
Gambar 2.4 Desain Sistem Alternative Admin
Berikut merupakan penjelasan dari alur sistem alternative admin.
a. Admin melakukan proses login dengan memasukkan username dan password.
b. Sistem melakukan verifikasi username dan password yang diinpuntkan dengan data admin
yang ada.
c. Jika login berhasil, maka admin malakukan rekapitulasi data lokasi bengkel tambal ban,
spare part, atau ATM.
2.3 Rancangan Class Diagram
IJCCS Vol. x, Nost_page–end_page
48
Class diagram menunjukkan hubungan antar class dalam sistem yang sedang dibangun dan
begaimana mereka saling berkolaborasi untuk mencapai suatu tujuan[8]. Berikut ini merupakan
rancangan class diagram yang penulis kembangkan.
Gambar 2.5 Class Diagram
2.4 Rancangan Activity Diagram
Activity Diagram adalah teknik untuk menggambarkan logika procedural, proses bisnis, dan jalur.
Dalam perancangan sistem ini penulis menggambarkan activity diagram sebagai berikut :
1. Pengguna Android
Gambar 2.6 Activity Diagram Pengguna Android
2.5 Rancangan Use Case Diagram
Use Case Diagram menjelaskan urutan kegiatan yang dilakukan actor dan sistem untuk mencapai
suatu tujuan tertentu. Walaupun menjelaskan kegiatan namun use case hanya menjelaskan apa yang
dilakukan actor dan sistem, bukan bagaimana actor dan sistem melakukan kegiatan tersebut. Dalam
perancangan sistem ini penuli menggambarkan use case diagram sebagai berikut :
49
Gambar 2.7 Use Case Diagram
2.6 Rancangan Sequence Diagram
Sequence diagram menjelaskan secara detail urutan proses yang dilakukan dalam sistem untuk
mencapa tujuan dari use case.
1. Sequence Diagram Login
2.
Gambar 2.8 Sequence Diagram Proses Login
Sequence Diagram Pengguna Android
Gambar 2.9 Sequence Diagram Pengguna Android
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini dilakukan beberapa persiapan sebelum melakukan implementasi aplikasi yang
dikembangkan, berikut ini merupakan tahapan yang dilakukan saat implementasi aplikasi.
1. cPanel, diguanakan untuk sebagai internet server[9].
IJCCS Vol. x, Nost_page–end_page
50
2.
3.
4.
Android Studio, Atom merupakan aplikasi editor yang digunakan untuk mendesain aplikasi yang
dibangun.
Java, XML, PHP, HTML, Json, bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun aplikasi.
Perangkat smartphone untuk menjalankan aplikasi, dan droid@screen untuk menampilkan
smartphone ke layar computer.
Tahap Pengujian Aplikasi Penulis
1. Website
Setelah berhasil login maka akan muncul halaman beranda yang digunakan untuk ke halaman lainnya.
a. Halaman Data admin
Halaman data admin digunakan untuk mengetahui data admin yang telah terdaftar.
b.
c.
Gambar 3.1 Halaman Data Admin
Halaman Data ATM
Halaman data ATM digunakan untuk mengetahui informasi data ATM yang telah di daftarkan
melalui form input data ATM.
Gambar 3.2 Halaman Data ATM
Data Toko Sparepart
Halaman data toko sparepart digunakan untuk mengetahui informasi data toko sparepart yang telah di
daftarkan melalui form input data toko sparepart.
51
Gambar 3.3 Halaman Data Toko Sparepart
2. Android
a. Halaman Splash Screen
Pada halaman ini merupakan proses pertama kali ketika ingin menggunakan aplikasi ini, setelah
melalui proses ini maka akan masuk ke halaman menu utama.
Gambar 3.4 Halaman Splash Screen
b.
c.
Halaman Menu Utama
Setelah melalui proses splash screen¸ maka sekarang berada di menu utama. Di menu utama terdapat
beberapa menu yang diantaranya adalah menu ATM, menu toko sparepart, dan menu bengkel.
Gambar 3.5 Halaman Menu Utama
Halaman Map Bengkel
Setelah melalui menu bengkel, selanjutnya pengguna ingin menuju melihat data bengkel dalam
bentuk Map.
IJCCS Vol. x, Nost_page–end_page
52
d.
e.
Gambar 3.6 Halaman Map Bengkel
Halaman Map Detail Bengkel dengan Pengguna
Setelah melihat detail jarak dan waktu, maka pengguna akan melakukan proses direct location atau
menuju lokasi bengkel menggunakan navigasi yang berada di halaman direct route.
Gambar 3.7 Halaman Map Lokasi Bengkel
Halaman Rute ke lokasi Bengkel
Pada halaman ini, pengguna akan diberi uraian infomasi mengenai jalan atau rute ke lokasi bengkel
yang telah dipilih.
Gambar 3.8 Proses Rute Lokasi Bengkel
53
4. SIMPULAN
Berdasarkan dari hasil implementasi yang telah dilakukan maka disimpulkan sebagai berikut :
Lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM dapat diketahui dengan menu data lokasi dan
peta lokasi.
2. Pengguna aplikasi dapat melihat posisinya dengan Location-Based Service (LBS) Google Maps dan
melihat lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM.
3. Aplikasi ini menggunakan Google Direction API untuk menampilkan rute menuju lokasi bengkel
tambal ban, toko sparepart, dan ATM.
Tingkat akurasi perbandingan aplikasi yang penulis kembangkan dengan Google Map Android mengenai
data lokasi bengkel tambal ban, toko sparepart, dan ATM adalah mencapai 80%, karena aplikasi yang
penulis kembangkan lebih fokus pendataan lokasi yang terkait.
1.
Daftar Pustaka
[1] Kab Sumbawa. (2012). Statistik Daerah Kabupaten Sumbawa. Akses Juni 2016, dari
https://sumbawakab.go.id
[2] Safaat, H Nazruddin. (2012). Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis
Android. Informatika Bandung.
[3] Bambang Sumarsono. (2014). Perancangan Aplikasi Mobile Tambal Ban Terdekat Di Kabupaten
Sleman Menggunakan Location-Based-Service Pada Platform Android . Skripsi Sekolah Tinggi
Managemen Informatika Dan Komputer AMIKOM Yogyakarta. Yogyakarta.
[4] Tanoe, Andre. (2011). Berkenalan Dengan GPS & Penerapannya Pada Kesehatan Masyarakat.
Yogyakarta: Pohon Cahaya
[5] Saputra, Agus. (2014). API Developer Buku Sakti Para Pengembang Web. Cirebon: Asfa
[6] Google
APIs.
API
Manager.
Akses
9
Januari
2017,
dari
https://console.developers.google.com/apis/credentials?project=genuine-charger-155116
[7] Roger S. Pressman, P. D. (2010). Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi. Yogyakarta:
ANDI.
[8] Nugroho, Adi. (2010). Rekaya Perangkat Lunak Menggunakan UML dan JAVA. Yogyakarta: ANDI.
[9] Sejuta Domain. (2016). Kementrian Komunikasi dan Informatika. Akses Agustus 2016, dari
https://1juta.id
IJCCS Vol. x, Nost_page–end_page
54
RANCANGAN SISTEM INFORMASI
RUMAH SAKIT BIOMEDIKA MATARAM
Apriani, Pahrul Irfan
1)
Program Studi Teknik Informatika , STMIK Bumigora
Email:[email protected]
ABSTRAK
Rumah Sakit Biomedika Mataram adalah Rumah sakit swasta yang terletak di Jalan Bung
Karno No. 143 Pagutan – Mataram –Nusa Tenggara Barat .Rumah sakit Biomedika Mataram memiliki
visi untuk memberikan pelayanan yang ideal bagi para pengunjung.Untuk mencapai visi tersebut pihak
Biomedika seharusnya memiliki website yang kompleks berisi informasi rumah sakit Biomedika
terutama dari segi layanan dan fasilitas.Kenyataannya pihak Biomedika hanya memiliki sebuah blog
sebatas informasi profil rumah sakit, tidak ada informasi yang jelas dan detail mengenai fasilitas dan
layanan rumah sakit.Rancangan sistem informasi
dibuat berbasis web dan disesuaikan dengan
kebutuhan pengguna Perancangan sistem dibuat terdiri dari perancangan sistem secara umum dan
terinci. Perancangan sistem secara umum meliputi desain sistem alternatif sedangkan perancangan
sistem terinci terdiri dari perancangan data flow diagram dan rancangan tampilan halaman sistem
informasi yang akan dibuat. Untuk perancangan data flow diagram terdiri data flow diagram level 0 dan
data flow diagram level 1.Rancangan tampilan halaman sistem informasi terdiri dari rancangan
tampilan halaman untuk pengunjung, admin dan direktur.Adanya perancangan sistem informasi
diharapkan menjadi salah satu acuan pihak rumah sakit dalam membuat website Rumah Sakit
Biomedika yang bertujuan untuk promosi rumah sakit dan bisa membuat Rumah Sakit Biomedika
menjadi lebih baik lagi di masa mendatang.
Kata Kunci: rancangan, sistem informasi, rumah sakit
1. PENDAHULUAN
Rumah Sakit Biomedika Mataram adalah salah satu rumah sakit swasta yang terletak di
Jalan Bung Karno No. 143 Pagutan – Mataram.Saat ini Rumah Sakit Biomedika hanya memiliki
sebuah blog sebatas informasi profil rumah sakit.Dalam mencapai visi misinya pihak rumah sakit
seharusnya membuat sebuah website yang lebih kompleks dari sebuah blog sehingga informasi yang
diterima oleh masyarakat bisa diakses secara cepat.Rancangan website yang akan dibuat akan
difokuskan ke informasi pelayanan rumah sakit, fasilitas rumah sakit,jadwal dokter, biaya rawat inap
pasien serta rawat jalan pasien, pembuatan forum konsultasi , gallery yang berisi informasi kegiatan
yang pernah dilakukan oleh pihak rumah sakit.Adanya rancangan website diharapkan menjadi salah
satu acuan pihak rumah sakit dalam membuat website Rumah Sakit Biomedika yang bertujuan untuk
promosi rumah sakit .Penelitian sebelumnnya tentang perancangan sistem informasi rumah sakit
adalah:
1.1. Susilowati, E. B., & Purnama, B. E. (2012). [1]
Penelitian ini mengusulkan untuk membangun sistem informasi pasien pada Rumah Sakit
Nirmala Suri Sukoharjo. Penelitian ini digunakan untuk pengolahan data dokter dan data dokter yang
ada di poliklinik serta pembuatan laporan data pasien .Kelemahan dari sistem ini adalah belum
adanya sistem keamanan.
1.2. Cahyanti, A. N., & Purnama, B. E. (2012). [2]
Penelitian ini mengusulkan untuk membuat sistem informasi Puskesmas Pakis Baru yang
bertujuan untuk mengidentifikasi pasien lama dengan pasien baru.Aplikasi diharapkan dapat
membantu meringankan pekerjaan petugas Puskesmas agar memperoleh informasi yang lebih cepat
dan efisien.
1.3. Primasari, D. D. (2009) .[3]
55
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi rekam medik rawat inap di
Rumah SakitPanti Waluyo Surakarta .Penelitian ini bermanfaat untuk membantu pengolahan data
rekam medik, memudahkan dalam mendapatkan informasi rekam medik pasien.
1.4. Setyorahayu, E., & Riasti, B. K. (2013).[4]
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkansistem informasi pengolahan data pasien
rawat inap Puskesmas Wonokarto yang dapat membantudalam memproses pengolahan data,
mempermudah pencarian pasien dan pembuatan laporan. Hasilyang diperoleh dari penelitian
adalah sistem pengolahan data pasien rawat inap PuskesmasWonokarto dapat digunakan untuk
melakukan pendataan registrasi pasien dan pembuatan laporanserta meningkatkan kecepatan
dalam menyediakan data pasien.
1.5. Prastika, M. R. (2013).[5]
Penelitian ini menghasilkan Sistem Informasi Rekapitulasi pendapatan yang diharapkan
dapat membantu Puskesmas Pembantu Sidomulyo dalampengolahan data, rekapan data dan
pendapatan.Kekurangan dari aplikasi ini adalah belum adanya laporan yang lebih detail lagi
trutama pada laporan tindakan KB.
1.6. Handayani, T. S., & Wardati, I. U. (2014) .[6]
Penelitian Handayani dan Wardati menghasilkan perancangan sistem informasi
persediaan obat pada pos kesehatan Desa. Wonoanti Perancangan sistem meliputi data flow
diagram, entity relationthip diagram, rancangan tabel dan rancangan interface.
1.7. Susanto, G. (2012) .[7]
Penelitian ini membahas tentang sistem informasi rekam medis yang dapat digunakan
sebagai sarana penyedia layanan penyedia layanan dan informasi bagi penggunanya baik untuk
dokter, paramedis, karyawan, dan pasien rumah sakit dimanapun dan kapanpun mereka berada,
sehingga bisa mendapatkan informasi akurat karenainformasi yang tersedia senantiasa terbaharui.
2.
METODE PERANCANGAN
Berikut tahapan-tahapan yang dilakukan di dalam perancangan adalah [6]:
2.1 Studi Pendahuluan
Tahapan ini bertujuan mengidentifikasi sistem secara awal, perkiraan biaya yang
dibutuhkan dan waktu yang diperlukan.
2.2 Studi Kelayakan
Studi kelayakan merupakan suatu tinjauan sekilas pada faktor-faktor utama yang akan
mempengaruhi kemampuan sistem untuk mencapai tujuan yang diinginkan.
2.3 Mengidentifikasi Permasalahan dan Kebutuhan Informasi Pemakai
Tahapan ini bertujuan untuk memahami sistem yang ada untuk mendapatkan data dan
menganalisis permasalahannya
2.4 Perancangan Sistem
Perancangan sistem terdiri dari perancangan sistem secara umum dan terinci.Perancangan
sistem secara umum memberikan gambaran umum kepada pemakai sistem tentang sistem
teknologi informasi yang baru.Perancangan sistem terinci dimaksudkan untuk menggambarkan
bentuk secara fisik dari komponen-komponen sistem teknologi informasi yang akan dibangun
oleh pemrogram dan ahli teknik lainnya
diinginkan.
56
3. HASIL dan PEMBAHASAN
Berikut hasil dan pembahasan dari perancangan yang dilakukan:
3.1 Studi Pendahuluan
Identifikasi sistem dilakukan menggunakan wawancara, observasi langsung ke tempat
penelitian dan pihak-pihak terkait.Waktu yang diperlukan dalam penelitian selama empat bulan .
3.2 Studi Kelayakan
Studi kelayakan yang dilakukan meliputi kelayakan sarana prasarana, kelayakan sumber daya
manusia serta kelayakan hukum.Kelayakan sarana prasarana : di Rumah Sakit Biomedika sudah
mempunyai jaringan yang dapat mendukung penggunaan internet dalam aplikasi yang akan
dibuat.Kelayakan sumber daya manusia: seluruh staf
sudah terbiasa mengoperasikan
komputer.Kelayakan hukum: sistem informasi ini dibangun secara legal karena tidak merugikan pihak
manapun. Sistem ini layak dibangun sesuai permintaan kebutuhan pemakai sistem yaitu pihak Rumah
Sakit Biomedika Mataram .
3.3 Mengidentifikasi Permasalahan dan Kebutuhan Informasi Pemakai
Rumah Sakit Biomedika hanya memiliki blog yang informasinya hanya sebatas profil pendiri
Rumah Sakit Biomedika, fasilitas, konsultasi dokter dan home yang berisi beberapa artikel mengenai
penyakit. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu website yang lebih kompleks dari blog yang dapat diakses
oleh masyarakat umum. Dari website yang akan dibuat akan difokuskan ke informasi
pelayanan,fasilitas, jadwal,biaya rawat inap dan jalan, forum konsultasi dan gallery.
3.4 Perancangan Sistem
Perancangan sistem secara umum meliputi rancangan sistem alternatif dan rancangan sistem
terinci terdiri dari data flow diagram dan rancangan form
3.4.1 Rancangan Sistem Alternatif
Gambar 1. Rancangan sistem alternatif
Rancangan sistem alterrnatif digunakan untuk model baru penggunaan sistem.Rancangan
menjelaskan hubungan antara admin, direktur utama dan pengunjung. Admin melakukan login untuk
57
dapat mengakses informasi pada sistem dengan menginputkan user name dan password yang telah
ada pada sistem.Admin melakukan penginputan data profil Rumah Sakit Biomedika Mataram yang
terdiri dari:data pelayanan rumah sakit, data fasilitas rumah sakit, data jadwal dokter, data biaya
rawat inap dan jalan, data forum konsultasi, data gallery.Setelah melakukan penginputan dihasilkan
informasi profil Rumah Sakit Biomedika Mataram.Jika admin membutuhkan rekapitulasi data profil
rumah sakit maka rekapitulasi data akan dijadikan sebagai arsip.Direktur utama melakukan login
untuk mengakses informasi profil rumah sakit pada sistem dan dapat mencetak seperti
admin;Pengunjung bisa mencari informasi dan mendaptkan informasi berupa profil rumah sakit
yang terdiri dari informasi pelayanan rumah sakit, informasi fasilitas rumah sakit, informasi jadwal
dokter, informasi biaya rawat inap dan jalan, informasii forum konsultasi, informasi gallery;
3.4.2 Data Flow Diagram
Menurut Jogiyanto(2005:700)[8],DFD adalah diagram yang menggunakan notasi-notasi
untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara
logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau lingkungan fisik
dimana data tersebut akan disimpan.
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0
Terdapat 3 entitas yang berada di dalam sistem : entitas admin,entitas pengunjung, dan
entitas direktur utama.Dari admin menginputkan user id dan password ke sistem dan menginputkan
data pekayanan rumah sakit, data fasilitas rumah sakit, data jadwal dokter, data biaya rawat inap dan
jalan, data forum konsultasi dan gallery.Dari pengunjung menginputkan alamat website Rumah Sakit
Biomedika dan mendapatkan informasi mengenai profil rumah sakit.Dari direktur utama
menginputkan user id dan mendaptkan informasi data profil rumah sakit.
58
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 1
3.4.2 Data Flow Diagram
Adapun rancangan interface dalam pembuatan Sistem Informasi Kepegawaian Rumah Sakit
Biomedika Mataram secara garis besar dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian antara lain :
a.
b.
c.
Halaman untuk Pengunjung
Halaman untuk Admin
Halaman untuk Direktur
a.
Rancangan Form Untuk Pengunjung
Rancanganform halaman pengunjug terdiri dari 7buah menu utama yaitu :Menu
Beranda, Menu Profil, Menu Fasilitas, Menu Layanan, Menu Konsultasi,Menu gallery dan
Menu Login. Berikut salah satu rancangan tampilan untuk halaman pengunjung:
1. Rancangan tampilan halaman beranda untuk pengunjung
Gambar 4. Rancangan tampilan halaman beranda untuk pengunjung
59
2. Rancangan tampilan halaman profil pengunjung
Gambar 5. Rancangan tampilan halaman profil pengunjung
3.
Rancangan tampilan halaman fasilitas pengunjung
Gambar 6. Rancangan tampilan halaman fasilitas pengunjung
4.
Rancangan tampilan halaman layanan pengunjung
Gambar 7. Rancangan tampilan halaman layanan pengunjung
60
5.
Rancangan tampilan halaman konsultasi untuk pengunjung
Gambar 8. Rancangan tampilan halaman konsultasi pengunjung
6.
Rancangan tampilan halaman gallery untuk pengunjung
Gambar 9. Rancangan tampilan halaman gallery pengunjung
b.
Rancangan Form Untuk Admin
Pada tampilan untuk admin terdapat 6 menu utama dan beberapa sub-sub tampilan
untuk melakukan pengolahan data Rumah Sakit Biomedika menjadi informasi yang layak di
tampilkan.
Berikut contoh rancangan tampilan halaman admin :
Gambar 10. Rancangan tampilan halaman admin
61
Pada tampilan halaman admin terdapat menu Beranda, Data, Jadwal, Rekap Cetak dan
Logut.Pada menu data terdapat submenu layanan, fasilitas, rawat inap & jalan, forum
konsultasi dan gallery.Pada menu jadwal terdapat submenu jadwal dokter dan pada menu
rekap terdapat submenu rawat inap dan jalan.
Gambar 11. Rancangan tampilan halaman input pelayanan rumah sakit
Pada tampilan halaman input pelayanan rumah sakit akan diinputkan dua pelayanan rumah
sakit yang terdiri dari administrasi ,pelayanan manajemen . Untuk pelayanan medis terdiri
dari pelayanan rawat jalan, pelayanan poliklinik spesialis, pelayanan medical check up,
pelayanana rawat inap, pelayanan gawat darurat, dan pelayanan penunjang.
Gambar 12. Rancangan tampilan halaman input fasilitas rumah sakit
Pada tampilan halaman input fasilitas rumah sakit akan diinputkan fasilitas rumah sakit
yang terdiri dari Ruang perawatan kelas 3, kelas 2, kelas 1, VIP, dan VIP plus.
Gambar 13. Rancangan tampilan halaman input rawat inap dan jalan
62
Pada tampilan halaman input rawat inap dan jalan akan diinputkan biaya untuk jumlah
rawat inap pasien dan rawat jalan pasien.
Gambar 14. Rancangan tampilan halaman input forum konsultasi
Pada rancangan tampilan halaman input forum konsultasi akan diinputkan form konsultasi
yang terdiri dari nama, keluhan, dan tanggapan dari dokter spesialis.
Gambar 15. Rancangan tampilan halaman input data gallery
Pada rancangan tampilan data gallery akan dimunculkan data kegiatan yang pernah
dilakukan oleh pihak rumah sakit yang terdiri dari nama kegiatan, jenis kegiatan, tempat
kegiatan, tanggal kegiatan dan foto kegiatan.
Gambar 16. Rancangan tampilan halaman input data jadwal dokter
Pada rancangan tampilan halaman input data jadwal dokter dokter akan diinputkan Nomor
Induk Kepegawaian (NIK)dokter, nama_dokter, spesialis, hari praktek dan jam praktek.
63
c.
Rancangan Form Untuk Admin Direktur
Pada halaman untuk direktur terdapat 6 buah menu utama yaitu : Menu Beranda,
Menu Data , Menu Jadwal, Menu Rekap, Menu Cetak dan Menu Logout. Pada menu data
terdapat 5 sub menu yaitu sub menu layanan, menu fasilitas, menu rawat inap& jalan, menu
forum konsultasi, menu gallery. Pada menu jadwal terdapat 1 sub menu yaitu sub menu
jadwal dokter dan pada menu rekap terdapat submenu rawat inap & jalan.
Berikut salah satu contoh tampilan rancangan tampilan halaman direktur:
Gambar 17. Rancangan tampilan halaman input data jadwal dokter
4. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan yang dapat diuraikan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan:
a.
Dengan adanya perancangan sistem maka akan memudahkan pihak Biomedika untuk membuat
sistem informasi rumah sakit sehingga memudahkan pengunjung dalam mendapatkan informasi
terutama informasi fasilitas dan layanan yang ada di Rumah Sakit Biomedika Mataram,
b. Perancangan sistem informasi disesuaikan dengan kebutuhan pengguna terutama dalam
melakukan promosi rumah sakit
c.
Pihak rumah sakit bisa melakukan pengembangan manajemen rumah sakit menjadi lebih baik
dengan adanya rancangan menu konsultasi.
Berikut saran-saran dari peneliti yang telah dilakukan:
a. Rancangan sistem bisa ditambahkan dengan menu kritik dan saran,
b. Perancangan sistem dibuat berbasis web,untuk kedepannya dibuat berbasis android
c. Penambahan menu testimoni untuk pasien yang pernah berobat ke Rumah Sakit Biomedika
5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Susilowati, E. B., & Purnama, B. E. (2012). Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Pasien
Rumah Sakit Umum Nirmala Suri Sukoharjo. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan
Edukasi, 3(4).
[2] Cahyanti, A. N., & Purnama, B. E. (2012). Pembangunan Sistem Informasi Manajemen
Puskesmas Pakis Baru Nawangan. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 4(4).
[3] J Primasari, D. D. (2009). Sistem informasi manajemen rekam medik rawat inap Rumah sakit
umum panti waluyo surakarta. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 1(4).
[4] Setyorahayu, E., & Riasti, B. K. (2013). Pembangunan Sistem Informasi Pengolahan Data
Pasien Rawat Inap Puskesmas Wonokarto. IJNS-Indonesian Journal on Networking and
Security, 4(3).
[5] Prastika, M. R. (2013). Sistem Informasi Rekapitulasi Pendapatan Pada Puskesmas Pembantu
Sidomulyo Mirza Rida Prastika. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 7(1).
[6] Handayani, T. S., & Wardati, I. U. (2014). Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi
Pengolahan Data Persediaan Obat Pada Pos Kesehatan Desa Wonoanti. IJNS-Indonesian
Journal on Networking and Security, 4(3)..
[7] Susanto, G. (2012). Sistem Informasi Rekam Medis Pada Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD)
Pacitan Berbasis Web Base. Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 3(4).
[8] Jogiyanto.[2005]. “Analisa Desain dan Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori
dan Praktik Aplikasi Bisnis”.Andi Offset: Yogyakarta
64