STT
R
STT Atlas Nusantara
Jurnal Antartika Volume 06/2016/02 Dashboard Monitoring Kinerja Dosen Lucia Sri Istiyowati
Sistem Monitoring Ruangan Menggunakan Webcam Berbasis Openwrt Alvyn Jacobus Cornelis Manukoa, Beni Krisbiantoro, Siyamta Sistem Penjadwalan Perkuliahan Di Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang Menggunakan Algoritma Genetika Dwiki Kurniawan Implementasi Algoritma A* (A Star) Pada Permainan Puzzle Geser Gusti Komang Pradhana Virtual Tour Candi Kerajaan Majapahit Di Kecamatan Trowulan Maulana Soni Hari Novada Sistem Pakar Klasikasi Status Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Certainty Factor Meista Bambang Wahyu Saputri Counter Application Of Basic Arithmatic Operations With Edge Detection Method On Text Nurul Mahfuzh
informatic Engineering
ISSN: 2089-2837
JURNAL ANTARTIKA Jurnal ATLAS NUSANTARA Teknik Informatika Volume 6, Nomor 2, Oktober 2016 Dashboard Monitoring Kinerja Dosen Lucia Sri Istiyowati Sistem Monitoring Ruangan Menggunakan Webcam Berbasis Openwrt Alvyn Jacobus Cornelis Manukoa, Beni Krisbiantoro, Siyamta Sistem Penjadwalan Perkuliahan Di Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang Menggunakan Algoritma Genetika Dwiki Kurniawan Implementasi Algoritma A* (A Star) Pada Permainan Puzzle Geser Gusti Komang Pradhana Virtual Tour Candi Kerajaan Majapahit Di Kecamatan Trowulan Maulana Soni Hari Novada Sistem Pakar Klasifikasi Status Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Certainty Factor Meista Bambang Wahyu Saputri Counter Application Of Basic Arithmatic Operations With Edge Detection Method On Text Nurul Mahfuzh
STT ATLAS NUSANTARA MALANG PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
ANTARTIKA
Volume
Nomor
Halaman
6
2
1-62
Malang Oktober 2016
ISSN 2089-2837
JURNAL ANTARTIKA Volume 6, nomor 2, Oktober 2016 Pelindung: Ketua STT ATLAS NUSANTARA Penasehat: Pembantu Ketua STT ATLAS NUSANTARA Pembina: Kepala Program Studi Teknik Informatika Ketua Tim Redaksi: Alun Sujjada, S.Kom, MT
Penyunting: Rizza Muhammad Arief, S.Kom, MH Dharmawan, S.ST
Penyunting Ahli: Betty Dewi Puspasari, S.Kom, MT Beni Krisbiantoro, S.Kom, MT
Tata Usaha: Siti Widyayanti, S.Kom
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 6, nomor 2 DAFTAR ISI 1. Dashboard Monitoring Kinerja Dosen Lucia Sri Istiyowati
1-10
2. Sistem Monitoring Ruangan Menggunakan Webcam Berbasis Openwrt Alvyn Jacobus Cornelis Manukoa, Beni Krisbiantoro, Siyamta
11-20
3. Sistem Penjadwalan Perkuliahan Di Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang Menggunakan Algoritma Genetika Dwiki Kurniawan
21-30
4. Implementasi Algoritma A* (A Star) Pada Permainan Puzzle Geser Gusti Komang Pradhana
31-38
5. Virtual Tour Candi Kerajaan Majapahit Di Kecamatan Trowulan Maulana Soni Hari Novada
39-44
6. Sistem Pakar Klasifikasi Status Gizi Buruk Pada Balita Menggunakan Metode Certainty Factor Meista Bambang Wahyu Saputri 7. Counter Application Of Basic Arithmatic Operations With Edge Detection Method On Text Nurul Mahfuzh
45-52
53-62
UCAPAN TERIMA KASIH Redaksi Jurnal Antartika mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada mitra bestari yang membantu terwujudnya penerbitan Jurnal Antartika Volume 6 Nomor 2: 1. Drs. Suwarno, MM 2. Drs Astu Widodo, M.Pd 3. Dr. Miftahu Soleh, M.Sc
Dashboard Monitoring Kinerja Dosen
Lucia Sri Istiyowati Faculty of Information Technology, Institute Perbanas
[email protected]
ABSTRAK Dosen adalah pendidik profesioal yang memiliki kewajiban tridarma yang harus dipenuhi setiap semesternya. Kinerja dosen tersebut merupakan hal yang sangat pentng dalam kemajuan sebuah perguruan tinggi, karena itu perlu terus ditingkatkan dan dimonitoring. Tugas dosen dalam tridarma perguruan tinggi harus dapat dimonitoring baik oleh dosen atau fakultas yang menaunginya agar target kinerja nya dapat tercapai. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode action research, yang bertujuan mencari cara efektif yang menghasilkan perubahan disengaja dalam suatu lingkungan yang sebagian dikendalikan (dikontrol) dan dilakukan di Fakultas Teknologi Informasi, Institut Perbanas. Dengan Dashboard monitoring ini, dapat mempermudah dalam memantau pencapaian kinerja dengan tampilan yang menarik. Kata Kunci : Dashboard, Monitoring, Performance, KPI
1. PENDAHULUAN Dosen adalah pendidik profesional dan ilmuwan dengan tugas utama mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat[1]. Dosen memiliki kewajiban menjalankan tridarma perguruan tinggi. Tridharma perguruan tinggi merupakan satu kesatuan dharma atau kegiatan, karena ketiga dharma tersebut hanya dapat dibedakan tetapi tidak dapat dipisahkan, karena saling terkait dan mendukung satu sama lain. Institut Perbanas, sebagai salah satu perguruan tinggi di Indonesia memiliki memiliki visi menjadi Perguruan tinggi yang unggul di tingkat Asia dalam usahanya mencapai visi tersebut salah satu hal yang dilakukan adalah mengembangkan Sumber Daya yang ada tidak terkecuali Dosen. Dosen wajib menjalankan kewajiban tridarmanya, dan segala kegiatan tridarma tersebut wajib dilaporkan kepada fakultas. Pelaporan kegiatan dosen yang biasa dilakukan adalah pada setiap akhir semester dengan menggunakan suatu mekanisme pelaporan yang belum dapat melihat kinerja dosen secara utuh dan berkesinambungan. Pada setiap akhir semester, terkadang dosen maupun fakultas sebagai unit pengelola dosen sulit menghitung kinerja yang sudah dilakukan, apakah sudah atau belum memenuhi kriteria kinerja. Pelaporan kegiatan dosen ini yang pada akhirnya nanti dapat membatu dosen meningkatkan jejang kepangkatan dosen. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai penyusunan Key Performance Indicators (KPI), merumuskan dan menyusun KPI, penyusunan dasboard sebagai alat untuk melakukan monitoring, sehingga dapat memberikan gambaran sederhana tentang kinerja dosen dengan demikian diharapkan dapat meningkat pengawasan dan awareness bagi pengguna dan pemangku kepentingan.
1
2. MONITORING Memonitor/me·mo·ni·tor/ menurut kamus besar besar bahasa Indonesia (http://kbbi.web.id/monitor) berate: 1 mengawasi, mengamati, atau mengecek dengan cermat, terutama untuk tujuan khusus; memantau; 2 mengatur atau mengontrol kerja suatu mesin dan sebagainya; 3 mengecek atau mengatur volume bunyi atau suara dalam merekam [2]. Monitoring menurut American Heritage® Dictionary of the English Language adalah: to check the quality or content of (an electronic audio or visual signal) by means of a receiver. [3]. Memonitor atau monitoring adalah suatu kegiatan mengawasi atau memantau atau mengontrol atau memeriksa kualitas kerja atau isi dari suatu mesin dan sebagainya. 2.1 Key Performance Indicator (KPI) Key Performance Indicators (KPI), atau indikator kinerja kunci adalah metrik finansial ataupun non-finansial yang digunakan untuk membantu suatu organisasi menentukan dan mengukur kemajuan terhadap sasaran organisasi. KPI digunakan dalam intelijen bisnis untuk menilai keadaan kini suatu bisnis dan menentukan suatu tindakan terhadap keadaan tersebut. KPI sering digunakan untuk menilai aktivitas-aktivitas yang sulit diukur seperti keuntungan pengembangan kepemimpinan, perjanjian, layanan, dan kepuasan. KPI umumnya dikaitkan dengan strategi organisasi yang contohnya diterapkan oleh teknik-teknik seperti kartu skor berimbang (BSC, balanced scorecard). KPI berbeda tergantung sifat dan strategi organisasi. KPI merupakan bagian kunci suatu sasaran terukur yang terdiri dari arahan, KPI, tolok ukur, target, serta kerangka waktu. [4] Key Performance Indicators (KPI) adalah pengukuran kuantitatif, yang mencerminkan faktor-faktor penentu keberhasilan sebuah organisasi. Sebuah sekolah dapat memfokuskan Key Performance Indicators di tingkat kelulusan para siswa. Sebuah Departemen Layanan Pelanggan mungkin sebagai salah satu Key Performance Indicators (KPI) adalah, persentase menjawab panggilan pelanggan dalam menit pertama. Sebuah Key Performance Indicators (KPI) untuk organisasi pelayanan sosial mungkin jumlah klien dibantu sepanjang tahun. Key Performance Indicators (KPI) apa pun yang dipilih, harus mencerminkan tujuan-tujuan organisasi, mereka harus menjadi kunci untuk keberhasilan, dan mereka harus dihitung (diukur). Key Performance Indicators (KPI) biasanya pertimbangan jangka panjang. Definisi dari apa yang mereka dan bagaimana mereka diukur sering tidak berubah. Tujuan tertentu Key Performance Indicators (KPI) dapat berubah sejalan dengan tujuan organisasi berubah, atau karena mendapat lebih dekat untuk mencapai tujuan. 2.2 Dashboard Dashboard adalah bagian dari Business Intelligent. Dashboard menggabungkan dua hal yaitu: data (penyimpanan, pengumpulan, mengelola baik internal maupun ekternal) dan logika bisnis (kalkulasi, akumulasi) sehingga memungkinkan untuk : o Menampilkan data yang berasal dari beragam sumber o Menampilkan pengukuran yang merupakan hasil dari proses kalkulasi sederhana maupun rumit o Menyediakan informasi baru secara cepat pada layar dengan waktu proses yang minimal o Menawarkan pilihan mulai dari rangkuman data sampai transaksi yang detail. Dashboards have been demonstrated to be effective tools for displaying data for these decision makers. [5]. Tahapan pembuatan Dashboard [6] : 1. Memilih Key Metrics 2. Mengisi dashboard dengan data 3. Menghubungkan bagian-bagian dashboard 4. Forecasting dan skenario 5. Menghubungkan dengan finansaial
2
2.3 Executive Dashboard Executive dashboards are systems that provide business intelligence to company executives and managers by presenting data from a wide variety of sources in ways that support effective monitoring and decision making [7]. Executive Dashboard is a powerful web-based executive information system (EIS) that provides a consolidated view of an organization's performance, making it easy to: [8] Take advantage of a balanced scorecard approach to management. Measure and understand an organization's key performance indicators and performance metrics. Executive Dashboard dapat : Menetapkan tujuan kinerja di setiap tingkatan. Melacak indikator kinerja utama. Menetapkan langkah-langkah dan kriteria untuk memantau kemajuan. Mengidentifikasi, track, tren dan memperbaiki masalah. Merancang dan laporan indikator kinerja kunci. Memahami kesehatan keuangan organisasi. Memenuhi persyaratan peraturan. Executive Dashboard adalah layar yang dirancang untuk para pengambil keputusan (executive) dengan menampilkan informasi yang diperlukan untuk memonior aspek bisnis yang memungkinkan para pengambil keputusan tersebut dengan cepat mengidentifikasi masalah dan menentukan langkah perbaikan untuk meningkatkan kinerja organisasi. 2.3.1 Jenis Dashboard Dashboard dapat dikelompokan kedalam tiga jenis utama [4], yaitu: o Dashboard Strategis, untuk mendukung keselerasan organisasi dengan tujuan strategis organisasi o Dashboard Taktis, untuk mendukung pengukuran pencapaian hasil dari suatu proyek atau kebijakan o Dashboard Operasional, yang mendukung pengendalian aktivitas bisnis tertentu. Cara terbaik untuk menghubungkan orang dalam organisasi dengan jenis dashboard yang sesuai adalah dengan mengekstrapolasi level tanggung jawab dan banyaknya waktu yang mereka gunakan untuk menganalisis data. Meskipun tidak berlaku untuk semua posisi, umumnya mereka yang menduduki posisi rendah pada level operasional dengan tanggung jawab yang lebih kecil, memiliki lebih sedikit waktu untuk melakukan analisis. Untuk posisi level Eksekutif Senior dalam organisasi banyak menggunakan waktunya untuk mengurusi isu-isu taktis namun juga tidak memiliki banyak waktu untuk menganalisis isu secara rinci. diantara kedua level tersebut, terdapat level manajer madya yang terlibat baik dengan isu taktis maupun operasional. Kebanyakan dari mereka diberi tugas untuk menganalisis dan membuat laporan yang mencakup kedua bidang tersebut. Oleh karena itu mereka banyak menggunakan waktu untuk menaganalisis data. 2.4 Penelitian Terdahulu Penelitian-penelitian terdahulu yang telah dilakukan 1. Fitur-fitur dashboard harus sejalan dengan tujuan organisasi seperti yang sehingga fungsional yang cocok dapat dicapai. [9] 2.
Dashboards display the key metrics and facilitate the standardization of metrics across departments and business units. Additionally, they highlight inconsistencies across the organization and levels so that goals can be integrated. By doing so, dashboards should
3
assist within and across three major firm processes: understanding its market, planning, and performance assessment. [6]
2.5 Kerangka Berfikir
PENELITIAN
PENDIDIKAN
PENGABDIAN
PENUNJANG
Gambar 1 Kerangka berfikir Monitoring Kinerja
3. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif tidak memiliki desain atau prosedur standar sebagaimana yanga ada di dalam penelitian eksperimen. Prosedur penelitian kualitatif dapat diilustrasikan sebagai sebuah corong atau piramida terbalik, yang bermakna bahwa perkembangan penelitian dari hal yang umum ke hal yang spesifik. Ilustrasi lainnya adalah spiral yang juga menggambarkan penelitian kualitatif berangkat dari hal umum ke pengumpulan data secara lebih spesifik, selain itu spiral menunjukkan siklus perulangan observasi dan analisis. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah action reasearch. Action reasearch adalah bentuk penelitian terapan (applied research) yang bertujuan mencari cara efektif yang menghasilkan perubahan disengaja dalam suatu lingkungan yang sebagian dikendalikan (dikontrol). Tujuan utama action reasearh adalah memasuki suatu situasi, melakukan perubahan, dan memantau hasilnya. [10]. Tahapan kegiatan yagn dilakukan sebagai berikut : Analisis. Analisa diawali dengan melakukan studi pustaka (melalui buku dan internet), untuk mengetahui penerapan secara tepat guna, pemilihan solusi dan pemilihan tools. Langkah berikutnya dilakukan analisa kebutuhan dan keadaan yang ada saat ini, bertanya pada nara sumber laporan apa yang dibuat secara periodik, metode pengambilan data, asal data, kerahasian data, bentuk penyajian, penentuan KPI, dan lainnya. Desain. Pada tahap ini dilakukan perancang untuk pembuatan Model, Membuat standrisasi format excel dan laporan, guna mendapatkan hasil yang optimum perlu dibuat standrisasi excel yang dikirim dan laporan yang dibuat. Pembuatan Prototype. Membuat prototype laporan, yang akan kirimkan ke nara sumber, mengenai bantuk penyajian dan pengambilan data Klarifikasi ke user, melakukan pengecekan pembuatan prototype ke narasumber apakah prototype laporan yang dibuat sudah benar. Pengujian
4
Deployment / Instalasi Laporan, memindahkan template hasil laporan ke tempat yang telah disediakan oleh nara sumber. Evaluasi
Analisis
Desain
Pembuatan Prototype
Pengujian
Evaluasi
Gambar 2 Tahapan Metodologi Penelitian
3.2 Lokasi Penelitian Penelitian dilakukan Kampus Insitut Perbanas, khususnya di Fakultas Teknologi Informasi. Jl Perbanas Karet Kuningan Setiabudi Jakarta Selatan.
4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Objek Penelitian Fakultas Teknologi Informasi Institut Perbanas Jakarta berdiri pada 1993. Pada mulanya bernama Stimik Perbanas yang berubah nama pada 2007 ketika bergabung dengan STIE Perbanas, yang samasama bernaung dibawah Yayasan Pendidikan Perbanas. 4.2. Analisa Data 4.2.1. Desain Data
4.2.2. Penentuan parameter. Tahap ini adalah tahap di mana didapatkan parameter-parameter apa saja yang berpengaruh pada kinerja dosen. Tahap ini terdiri dari dua langkah, yaitu 4.2.2.1. Analisa Dokumen. 1. Peraturan-peraturan, ketetapan dan surat edaran pimpinan. -
2.
SK Rektor No. 217/SK.P/IX/IKPIA/2012 Tentang Petunjuk Pelaksanaan ekuivalensi Waktu Mengajar Penuh (EWMP) Bagi Tenaga Pengajar di Lingkungan IKPIA (ABFII) Perbanas. Acuan Penilaian Beban Kinerja Dosen Kopertis Wilayah III Jakarta Peraturan Pokok Kepegawaian Institut Perbanas Laporan Beban Kinerja Dosen (BKD)
5
Laporan BKD dosen dilakukan setiap semester. Dosen wajib membuat laporan dengan menggunakan aplikasi yang dikeluarkan oleh DIKTI. Prosedur pelaporan Beban Kinerja Dosen.
Gambar 3 Alur pelaporan kinerja dosen
3.
Evaluasi Proses Mengajar Dosen Evaluasi hasil mengajar dosen diperoleh dari kuisioner yang disebarkan melalui website insitusi dan diisi oleh mahasiswa peserta mata kuliah. Hasil kuesioner seprti pada lampiran 2.
4.
Pencatatan kehadiran dosen Kehadiran Dosen Dosen wajib hadir ke kamus setiap hari sesuai dengan jam kerja. Pencatatan kehadiran dosen dilakukan dengan mesin pencatat kehadiran yang dtanya di simpan dan diolah bagian Sumber Daya Manusia (SDM).
5.
Kartu Kehadiran mengajar Dosen Kartu kehadiran mengajar dosen adalah kartu yang ditandatangani dosen dan juga mahasiswa pada saat mengajar sesuai dengan jadwal mengajarnya. Dosen wajib menulis materi yag diajarkan pada dokumen ini karena kartu ini menjadi dasar penilaian yang dilakukan oleh masing-masing koordinator mata kuliah.
6.
6
Rapat Koordinasi Dosen
Rapat koordinasi dosen dilakukan oleh adalah rapat dosen-dosen yang memiliki rumpun/kelompok mata kuliah yang sejenis, dan dikoordinir oleh satu dosen yang ditunjuk ketua program studi. Rapat koordinasi dilakukan 2 kali setiap semester yaitu pada persiapan perkuliahan dan menjelang akhir perkuliahan. 4.2.2.2. Penentuan Parameter Pada tahap ini ditentukan parameter-parameter kunci. Parameter kunci yang dimaksud disini adalah faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kinerja dosen. Penentuan parameter ini akan lebih difokuskan pada faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja. Data dan informasi yang didapat dari hasil wawancara dan analisa dokumen yang ada (Surat Keputusan, peraturan kepegawawain, surat edaran dan lainnya) menjadi dasar penentuan parameter-parameter ini. Selain mengidentifikasi parameterparameter tersebut, hubungan diantara masing-masing parameter tersebut juga dicari dan ditetapkan. Kinerja dosen ditetapkan berdasarkan acuan-acuan yang digunakan lembaga sebagai standar penilaian yang digunakan sebagai kriteria untuk menentukan bonus bagi karyawan yang menjadi tanggung jawab fakultas. Parameter Kunci Kinerja Dosen : 1. Pelaporan BKD Pelaporan BKD adalah laporan kegiatan yang wajib dilaporkan dosen setiap akhir semester. Dengan ketentuan: Memenuhi kewajiban sks dosen sejumlah 12-16 yang terdiri dari pengajaran, penelitian, pengabdian dan penunjang Diverifikasi dan disahkan oleh 2 orang dosen asesor 2.
Publikasi Jurnal: Tabel kewajiban Penelitian No Jenjang Kepangkatan Akademik 1 Asisten Ahli 2 Lektor 3 Lektor Kepala 4
Guru Besar
Kewajiban Penelitian Publikasi Jurnal Nasional Publikasi Jurnal Nasional Publikasi Jurnal Ilmiah Nasional terakreditasi atau jurnal Internasional Publikasi Jurnal International terindex Scopus
3.
Pengabdian Kepada Masyarakat Pengabdian kepada masyarakat adalah kegiatan 4. Penunjang a. Penulisan Blog b. Publikasi lain c. Prestasi Dosen Masing-masing parameter diukur dengan satuan sks yang ketentuannya disesuaikan dengan ketetapan dan peraturan dari Kopertis. 4.2.3. Laporan Kinerja Dosen Jumlah dosen tetap pada Fakultas Teknologi Informasi pada TA 2015/2016 adalah 20 dosen Data yang digunakan adalah data laporan kinerja semester Gasal 2015-2016 4.3. Desain Pelaporan Database yang digunakan berasal dari beberapa
7
- Laporan Semester BKD Dosen - Evaluasi Mengajar Dosen - Kegiatan Dosen Lain
DATA
Lecturer Performance Monitoring
VISUALISAS I
DIGITAL DASHBOARD
gambar 4 alur dashboard
4.3.1. Database
Desain database yang digunakan seperti pada gambar 5.
gambar 5 Desain database dashboard 4.3.2. Dashboard 4.3.2.1. Tata Letak Dashboard o Dashboard Dosen Dashboard dosen adalah dashboard bagi dosen pribadi berisi kinerja dosen untuk Publikasi , Pengabdian masyarakat dan Evaluasi Pengajaran nya dalam satu semester.
8
gambar 7 Dashboard kinerja dosen o
Dashboard Fakultas Dashboard fakulas adalah dashboard bagi pimpinan fakultasi berisi kinerja seluruh dosen yang berada dalam fakultas, berisi kinerja semua dosen dalam Publikasi , Pengabdian masyarakat dan Evaluasi Pengajaran nya dalam satu semester.
gambar 8 Dashboard kinerja dosen fakultas
5. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI 5.1 Kesimpulan Dalam penelitian ini dipaparkan mengenai penyusunan indikator kinerja bagi dosen yang disusun dari dan berdasarkan tridarma dosen yaitu pengajaran, penelitian, pengabdian kepada masyarakat dan penunjang lain. Indikator kunci kinerja dosen ditetapkan berdasarkan acuan-acuan yang digunakan lembaga sebagai standar penilaian yang digunakan sebagai kriteria untuk menentukan bonus bagi karyawan yang menjadi tanggung jawab fakultas. Untuk mencapai kinerja yang telah ditetapkan dibuat sebuah alat yang dapat memantau perkembangan kinerja dosen. Berdasarkan hasil uji coba dan analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Digital Dashboard adalah alat yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data secara visual dan interaktif. Digital Dashboard yang baik dapat menampilkan data dengan tampilan yang efisien, menarik dan padat informasi.
9
2.
Monitoring Dashboard, dapat membantu dosen dalam memantau pencapaian kinerja dosen
5.2 Saran dan Rekomendasi Saran dan rekondasi untuk penelitian lanjutan adalah : 1. Pengujian efektivitas dan manfaat dari dashboard yang dibuat. 2. Penambahan fungsi yang diperlukan dari dashboard yang sudah dibuat: o Fungi “alert” atau peringatan bagi dosen dalam peningkatan jenjang kepangkatan dosen dan disesuaikan dengan persyaratan yang ditetapkan oleh DIKTI. o Fungsi What If analysis sehingga dapat mamebantu fakultas dalam mengambil keputusan.
DAFTAR PUSTAKA [1] “PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 37 TAHUN 2009 TENTANG DOSEN.” 2007. [2] “Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Kamus versi online/daring (dalam jaringan),” Decision Support Systems Resources, 10-Mar-2007. [Online]. Available: http://kbbi.web.id/monitor. [Accessed: 27-Jul-2016]. [3] “monitoring,” American Heritage® Dictionary of the English Language. Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Published by Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company, 2011. [4] N. Rasmussen, C. Y. Chen, and M. Bansal, Bussiness Dashboard - Mengendalikan Bisnis Melalui Layar Monitor, Indonesia Pertama. PPM, 2010. [5] E. C. Harel and T. D. Sitko, “Digital Dashboards: Driving Higher Education Decisions.” 16-Sep2003. [6] T. A. Koen Pauwels, “Dashboards as a Service : Why, What, How, and What Research Is Needed?,” J. Serv. Res., vol. 12, no. 2, pp. 175–189, 2009. [7] M. L. Resnick, “Building the Executive Dashboard,” Proc. Hum. Factors Ergon. Soc. Annu. Meet., vol. 47, no. 13, pp. 1639–1643, Oct. 2003. [8] “Executive Dashboard Driving Organizations to Exellence.” [Online]. Available: http://www.iexecutivedashboard.com/overview.htm. [Accessed: 30-Oct-2015]. [9] O. M. Yigitbasioglu and O. Velcu, “A review of dashboards in performance management: Implications for design and research,” Int. J. Account. Inf. Syst., vol. 13, no. 1, pp. 41–59, Mar. 2012. [10] S. Guritno and U. Rahardja, Theory an application of IT Reasearch //Metodologi penelitian teknologi Infirmasi. Andi Yogyakarta, 2011.
10
SISTEM MONITORING RUANGAN MENGGUNAKAN WEBCAM BERBASIS OPENWRT Alvyn Jacobus Cornelis Manukoa, Beni Krisbiantoro, Siyamta Teknik Informatika, STT Atlas Nusantara Malang
Abstrak Sistem monitoring ruangan ini dapat mempermudah pengguna dalam memantau situasi dan kondisi ruangan, sehingga dapat mencegah terjadinya suatu tindakan kejahatan. Sistem monitoring ruangan ini menggunakan perangkat nirkabel yang akan dimodifikasi dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Diharapkan dengan teknologi nirkabel ini sistem akan menjadi lebih praktis dan mudah untuk diakses dari mana saja. CCTV (Closed Circuit Television) adalah teknologi yang dapat digunakan untuk melakukan pengawasan dan pemantauan suatu ruangan. Namun kekurangan dari CCTV adalah harga yang masih belum terjangkau oleh semua lapisan masyarakat. Karena hal tersebut, maka perlu dibangun sistem baru yang memiliki fitur sama dengan alat CCTV yang beredar namun dengan harga yang lebih terjangkau. Webcam dalam sistem ini adalah untuk memonitoring objek apa saja yang terdapat pada area kamera. kamera webcam dengan menggunakan resolusi VGA (Video Graphics Array). Sistem operasi openWRT yang akan dipasang pada sebuah router wireless dengan beberapa alat tambahan untuk mendukung fungsionalitasnya seperti speaker, webcam dan flashdrive. Sistem yang dihasilkan akan memiliki kemampuan mendeteksi gerakan. Sistem juga sistem juga mampu menyimpan gambar ketika terdeteksi gerakan. Selain itu, sistem ini juga memiliki beberapa fitur lain seperti peringatan alarm, dan kemudahan akses melalui jaringan lokal LAN dan WIFI. Kata Kunci: CCTV, OpenWRT, Router Wireless
1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan era globalisasi penggunaan perangkat ini dapat mempermudah dalam memantau situasi dan kondisi suatu ruangan, sehingga dapat mencegah terjadinya suatu tindakan kejahatan. Namun demikian, harga CCTV yang mahal membuat perangkat ini belum bisa dijangkau semua orang. Keamanan merupakan hal yang sangat penting. Berbagai cara dilakukan untuk meningkatkan keamanan. Teknologi keamanan yang banyak digunakan sekarang adalah CCTV (closed-circuit television). CCTV dapat memantau dan merekam segala aktivitas dan kejadian pada suatu tempat setiap saat. CCTV juga banyak di pasang di perusahaan -perusahaan besar, mall, pertokoan dan tempat umum lainnya guna menjamin keamanan bagi pengelolahnya. Selain di tempat - tempat umum, CCTV juga digunakan untuk menjaga rumah atau ruang penyimpanan atau gudang untuk menjaga informasi atau properti di dalamnya. Tanpa harus menempatkan banyak tenaga kerja terpercaya di setiap sudut ruangan yang harus dijaga. CCTV dapat memantau setiap ruangan dengan sebuah monitor. Tetapi monitor CCTV tersebut tetap harus dijaga oleh sumber daya manusia untuk memberikan peringatan apabila terjadi hal - hal yang tidak seharusnya. Kondisi manusia yang tidak tetap, dapat mengakibatkan banyak cela yang mudah saja ditembus oleh pihak - pihak yang tidak diinginkan. Dengan begitu sistem CCTV yang berjalan menjadi kurang efisien. OpenWRT merupakan sistem operasi embedded berdasarkan kernel Linux, dan digunakan pada perangkat embedded untuk lalu lintas jaringan komputer. Pada Sistem ini munggunakan sistem operasi OpenWRT, karena mendukung untuk dijadikan sistem monitoring. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan pemasangan sistem baru yang dibangun dengan memanfaatkan sistem operasi openWRT. Sistem operasi openWRT akan dipasang pada sebuah router wireless yaitu TP-LINK MR3020 dengan
11
beberapa alat tambahan untuk mendukung fungsionalitasnya seperti speaker, usb webcam dan flashdrive. Sistem yang dihasilkan akan memiliki kemampuan mendeteksi gerakan, sistem juga mampu menyimpan gambar ketika mendeteksi gerakan. Sistem ini juga memiliki beberapa fitur lain seperti peringatan alarm, kemudahan akses melalui jaringan lokal LAN dan WIFI. Dengan latar belakang tersebut penulis merasa perlu membangun sebuah sistem yang mampu dijadikan sebagai sarana monitoring ruangan yang mudah diakses, praktis dan hemat. Sistem monitoring ini menggunakan perangkat nirkabel yang akan dimodifikasi dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Diharapkan dengan teknologi nirkabel ini sistem akan menjadi lebih praktis dan mudah untuk digunakan oleh pengguna.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.2 OpenWRT OpenWRT adalah sistem operasi embedded berdasarkan kernel Linux, dan biasanya digunakan pada perangkat embedded untuk lalu lintas jaringan komputer. Komponen utama dari OpenWRT adalah kernel Linux, util-linux, uClibc dan BusyBox. Semua komponen telah dioptimalkan menjadi cukup kecil sehingga pas bagi penyimpanan yang terbatas dan memori yang tersedia di router dengan spesifikasi terbatas. (Sefri Doni, 2014). 2.3 Motion Motion merupakan suatu aplikasi yang mampu memonitoring sinyal video dari sebuah kamera dan mampu mendeteksi perubahan yang terjadi pada potongan video. Motion berkerja secara penuh dalam mode text dan tidak memiliki interface. Motion dikembangkan pertama kali oleh Jeroen Vreeken dan kemudian dilanjutkan oleh Folkert van Heusden dan Kenneth Lavrsen. Aplikasi Motion sendiri ditulis menggunakan bahasa C dan memiliki output berupa gambar jpg ataupun video mpg (Lavrsen, 2006) Motion bekerja dengan membandingkan intesitas pixel dari gambar baru dengan gambar referensi (gambar lama). Ketika tidak ada perubahan intensitas pixel maka gambar referensi bernilai nol. Jika terjadi perubahan maka nilai dari gambar referensi akan berbeda. Untuk mencegah agar tidak terjadi salah deteksi maka dalam pengaturan motion perlu ditentukan batas perubahan pixel yang diperlukan agar bisa disebut gerakan. Dalam proses perbandingan ini warna dalam suatu gambar tidak diperlukan dan hanya diambil citra hitam putihnya saja. Aplikasi Motion memiliki fitur antara lain : 1. Deteksi Gerakan 2. Live Streaming webcam 3. Motion Tracking 4. Pengontrolan Treeshold 5. Mengambil Screenshot dalam interval tertentu 3 PEMBAHASAN 3.1 Blok Diagram Secara umum diagram blok perancangan Sistem Monitoring Ruangan menggunakan Webcam Berbasis OpenWRT ini adalah sebagai berikut : KAMERA
FLASHDRIVE
SOUNDCARD
USB
USB
HUB
USB
ROUTER TPLINK MR3020
USB
Gambar 3.1 Blok Diagram
3.2 Perancangan sistem 3.3 Desain sistem 12
LAN WIFI
PC MONITORING & STROAGE
Sistem monitoring ini akan memiliki 3 level utama. Pada level yang pertama “Default” sistem akan menonaktifkan semua fungsi atau level secara posisi awal, Pada level yang kedua “Streaming”, sistem memiliki fungsi sebagai alat streaming ruangan. Pada level yang ketiga “Streaming dan Deteksi Gerak”, sistem akan memiliki fungsi sebagai alat streaming dengan tambahan menyimpan gerakan yang terdeteksi dalam bentuk gambar, pada level ini akan menggunakan semua fungsi yang terdapat pada sistem monitoring ruangan tersebut. TIDAK
Mulai
Login
Password OK
YA
Menyipan Log
Pilih Level Keamanan
TIDAK Level 3
TIDAK Level 2
YA
YA
Menyipan Log
Menyipan Log
YA
Level 1
YA
Menyipan Log
Ubah Level Keamanan
TIDAK
Logout
Menyipan Log
Berhenti
Gambar 3.2 Flowchart Monitoring Ruangan
Berdasarkan Gambar 3.2, pengguna akan dihadapkan pada menu login untuk pertama kali menghidupkan sistem dengan username : admin password : admin. Pengaturan username dan password dapat di ganti atau di tambah setelah pengguna login ke dalam sistem. Cara kerja masing-masing dijelaskan pada flowchart dibawah ini :
Mulai
Menjalankan Streaming
Berhenti
Gambar 3.3 Flowchart Streaming
Gambar 3.3 Menjelaskan cara kerja Fungsi Streaming. Ini merupakan fungsi kedua dalam sistem ini. Sistem monitoring akan bekerja layaknya sebuah CCTV tanpa ada tambahan fasilitas lainnya. Pada fungsi kedua ini, Webcam sebagai sarana streaming. Sedangkan untuk alat lainnya seperti alarm dan soundcard akan dimatikan untuk sementara. Hasil streaming ini dapat diakses melalui browser.
13
Mulai
Menjalankan Streaming & Sensor Gerak
TIDAK
Gerakan Terdeteksi
YA Menyimpan Gambar
Menyimpan Log
Berhenti
Gambar 3.4 Flowchart Streaming dan Sensor gerak
Cara kerja level yang ketiga dijelaskan pada Gambar 3.4. Pada fungsi kedua ini ada 3 bagian yang bekerja yaitu sensor sebagai pendeteksi gerak, Menyimpan gambar akan terjadi ketika gerak terdeteksi di area kamera dan juga storage yang akan menyimpan hasilnya ketika gerakan terdeteksi. 3.4
Gambaran umum sistem Sistem monitoring ruangan yang akan dibangun merupakan sebuah alternatif baru didalam bidang keamanan. Sistem ini memiliki beberapa keunggulan seperti : 1. Alarm ketika Kamera tidak terhubung dalam sistem 2. Tangkapan gambar keadaan ruangan ketika gerakan terdeteksi 3. Akses Control Panel menggunakan jaringan WIFI dan LAN. Untuk lebih jelasnya dari konsep sistem monitoring ruangan ini dapat dilihat pada gambar 3.2
PC Server Jaringan Wifi
TP-Link MR3020
Flashdisk A-Data
HUB
Sound Card
M-Tech Camera
Gambar 3.2 Desain konsep monitoring ruangan outer TP-LINK MR3020 akan bertugas sebagai alat kontrol terhadap fungsi-fungsi alat dibawahnya yang terbagi menjadi beberapa bagian yaitu : 1. Kamera M-tech sebagai alat pendeteksi gerak dan alat perekam. 2. Alarm dengan alat soundcard sebagai sarana keluaran suara. 3. Flashdisk berukuran 8GB dengan alat USB storage sebagai penyimpan hasil rekaman. 4. Usb hub alat yang berfungsi sebagai media penyambung antara, webcam,flashdisk dan soundcard. 4. HASIL DAN ANALISA 4.1.1 Konfigurasi Router
14
Firmware bawaan yang dimiliki oleh router TP-LINK MR3020 tidak mendukung untuk dijadikan sebuah sistem monitoring, oleh karena itu maka firmware asli dari router perlu diganti dengan sistem operasi OpenWRT. Di bawah ini akan diterangkan proses penggantian firmware dari router TP-LINK MR3020.Router TP-LINK MR3020 secara default memiliki IP gateway 192.168.1.1, maka agar bisa mengakses control panel router perlu konfigurasi IP address pada sisi klien. IP address yang dimasukkan kedalam klien harus satu network dengan IP address pada router seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Konfigurasi IP address pada klien Setelah konfigurasi IP address selesai maka control panel dari router dapat diakses melalui browser pada alamat IP 192.168.1.1 seperti pada gambar 4.3
Gambar 4.3 Tampilan control panel default Untuk mengganti firmware dengan openwrt, maka pilih menu System Tool kemudian Firmware Upgrade seperti pada gambar 4.4 Firmware OpenWRT sendiri dapat di download melalui situs resmi www.openwrt.org
Gambar 4.4 Proses penggantian firmware menjadi OpenWRT
Gambar 4.5 Tampilan control panel OpenWRT
15
Setelah proses penggantian firmware selesai maka router dapat kembali diakses dengan memasukkan alamat IP Adrees 192.168.1.1 pada browser seperti pada gambar 4.5 Tampilan control panel akan berubah karena sudah menggunakan firmware openWRT. Setelah proses penggantian firmware selesai, maka langkah selanjutnya adalah menyusun alat-alat yang digunakan sesuai dengan skema sistem monitoring ruangan yang sudah dijelaskan pada tahap perancangan. 4.1.2 Exroot Karena memory bawaan TP-Link MR3020 yang sangat kecil, dengan exroot ini dapat menggunakan flashdisk bahkan hardisk sebagai memori tambahan. pertama tentu flash firmware bawaan TP-Link MR3020 pakai openwrt, kemudian siapkan flashdisk dengan ukuran 8GB, selanjutnya partisi flashdisk tersebut menjadi 2 partisi. 1 sebagai swap dengan besar 1GB, sisanya sebagai data exroot dengan format ext4. Bisa menggunakan aplikasi gparted / easeus partition. Selanjutnya masukkan Flashdisk ke port USB openwrt. Kalau sudah terdeteksi, edit file /etc/config/fstab config 'global' 'automount' option 'from_fstab' '1' option 'anon_mount' '1' config 'global' 'autoswap' option 'from_fstab' '1' option 'anon_swap' '0' config option option option option option
'mount' 'fstype' 'ext4' 'options' 'rw,sync' 'enabled' '1' 'device' '/dev/sda1' 'target' '/mnt/sda1'
config 'swap' option 'device' '/dev/sda2' option 'enabled' '1' Jalankan fstab tersebut root@OpenWrt:~# /etc/init.d/fstab start root@OpenWrt:~# /etc/init.d/fstab enable
Selanjutnya transfer file konfigurasi ke flashdisk dengan menggunakan perintah berikut : tar -C /overlay -cvf - . | tar -C /mnt/sda1 -xf mkdir -p /tmp/cproot mount --bind / /tmp/cproot tar -C /tmp/cproot -cvf - . | tar -C /mnt/sda1 -xf umount /tmp/cproot
Edit kembali fstab, tambahkan baris option ‘is_rootfs’ ‘1’ pada bagian config ‘mount’ config option option option option option option
'mount' 'fstype' 'ext4' 'options' 'rw,sync' 'enabled' '1' 'device' '/dev/sda1' 'target' '/mnt/sda1' 'is_rootfs' '1'
4.1.3 Install Drive Webcam Dan Motion Detection Webcam yang saya beli M-Tech dengan seri Z-Start Microtonich. Gunakan perintah lsusb untuk memeriksa perangkat yang sudah tersambung ke port USB root@OpenWrt:~# lsusb Bus 001 Device 001: ID Bus 001 Device 002: ID Bus 001 Device 003: ID Bus 001 Device 004: ID Bus 001 Device 005: ID
pertama install drivernya
16
1d6b:0002 1a40:0201 0930:1400 0d8c:000e 1871:0d01
Linux Foundation 2.0 root hub TERMINUS TECHNOLOGY INC. A-DATA C-Media Electronics, Inc. Audio Adapter Z-Start
# opkg install kmod-usb-core kmod-usb2 kmod-video-core # opkg install libpthread zlib libjpeg libfaad2 # opkg install kmod-video-uvc
cek di direktory /dev, muncul device video0 root@OpenWrt:~# ls -al /dev/video0 crw-r--r-- 1 root root, 0 june 6 03:08 /dev/video0
install aplikasi motion sebagai pendeteksi gerak # opkg install motion
edit beberapa parameter di /etc/motion.conf stream_localhost on diganti off locate_motion_mode off diganti on
jalankan motion dengan perintah #motion -c /etc/motion.conf
cek hasil streaming di http://192.168.1.1:8080
Alat-alat sistem monitoring dapat dilihat pada gambar 4.6. Pada penelitian ini penulis menggunakan alat tambahan yaitu speaker mini. Speaker ini digunakan sebagai penyalur suara untuk alarm ketika gerakan terdeteksi.
Gambar 4.6 Sistem Monitoring 4.3
Sensor Webcam yang digunakan pada sensor memiliki 2 fungsi, yaitu untuk streaming dan pendeteksi gerakan. Dua fungsi ini akan bekerja sesuai dengan tingkat keamanan yang diaktifkan. Gambar 4.7 merupakan tampilan halaman untuk penggantian tingkat keamanan yang akan digunakan. Sistem ini memiliki tiga tingkatan keamanan.
Gambar 4.7 Tampilan halaman tingkat keamanan Ketika fungsi pertama diaktifkan maka webcam akan berfungsi sebagai alat streaming. Berikut perintah yang digunakan untuk menjalankan fungsi streaming: # mjpg_streamer -i "input_uvc.so -d /dev/video0 –r 320x240 -f 30 -y" -o "output_http.so" –b
Perintah diatas akan menjalankan fungsi streaming menggunakan aplikasi mjpg_streamer dengan mengambil sumber video dari port /dev/video0 dengan resolusi 320 x 240 pixel. Ketika fungsi kedua dan ketiga diaktifkan maka webcam akan berfungsi sebagai sensor pendeteksi gerak. Sensor pendeteksi gerak akan diatur menggunakan aplikasi motion. Aplikasi motion ini bekerja berdasar konfigurasi yang terletak pada file /etc/motion.conf. Berikut listing dari file motion.conf yang dirubah untuk digunakan sebagai pendeteksi gerak.
17
###### motion configuration ####### videodevice /dev/video0 width 320 height 240 framerate 30 threshold 1500 threshold_tune off noise_level 32 noise_tune on despeckle_filter EedDl ; area_detect value ; mask_file value smart_mask_speed 0 lightswitch 0 minimum_motion_frames 1 pre_capture 0 post_capture 0 event_gap 60 max_movie_time 0 emulate_motion off output_pictures on ffmpeg_output_movies off text_right %d-%m-%Y\n%T-%q target_dir /www/cctv snapshot_filename %d:%m:%Y-%H:%M:%s-snapshot picture_filename %d-%m-%Y %H:%M:%S stream_port 8080 stream_quality 50 stream_motion on stream_maxrate 30 stream_localhost off
Ketika gerakan terdeteksi oleh sensor ini maka pada layar tangkapan akan ditandai dengan menggunakan kotak merah seperti pada gambar 4.8 dibawah
Gambar 4.8 Tampilan ketika gerakan terdeteksi 1.5
Storage
Gambar 4.10 Tampilan Halaman Storage
18
Storage memiliki fungsi utama yaitu untuk sistem openWRT itu sendiri dan tempat penyimpanan data hasil tangkapan dari sensor pendeteksi gerak. Hasil dari tangkapan sensor pendeteksi gerak akan berupa gambar dengan tipe jpg. file backup ini akan disimpan pada folder /www/cctv. Agar mudah dalam mengakses file-file tersebut maka pada storage ini dipasang aplikasi samba server. Dengan samba server ini file-file yang ada pada storage akan dapat diakses menggunakan laptop/komputer pengguna secara langsung seperti pada gambar 4.11
Gambar 4.11 Tampilan Akses Samba Server 4.6
Pengujian Sistem Tahap selanjutnya adalah tahap pengujian sistem. Tujuan dari tahap ini ialah untuk mengetahui apakah sistem yang dibuat sudah sesuai dengan tujuan pembuatan laporan tugas akhir atau belum. Pada tahap ini dilakukan pengujian fungsionalitas sistem yang dilakukan oleh penulis sendiri.pengujian ini dilakukan pada ruangan terang dengan posisi kamera yang baik. 4.6.1 Pengujian Fungsionalitas Sistem Pengujian fungsionalitas sistem berdasarkan level yang telah ditentukan pada bab perancangan. Skenario pengujian dengan menggunakan tingkat keamanan yang berfungsi antara lain : Sensor, Alarm, dan Storage. Hasil dari pengujian dapat dilihat pada tabel 4.1 :
Tabel 4.1 Tabel pengujian scenario No Kamera 1 2
Terhubung Terhubung
3 Terhubung 4 Terhubung 5
Tidak Terhubung
6 Terhubung 7
Tidak Terhubung
8
Tidak Terhubung
9 Terhubung 10 Terhubung
Sensor
Alarm Storage Log
Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Tidak Foto Ya Tersimpan berjalan Tidak Tersimp an Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Tidak Foto Ya Tersimpan berjalan Tidak Tersimp Tidak Foto an Ya Tersimpan berjalan Tidak Tersimp an Terdeteksi Tidak Foto Tersimpan tersimpa n Tersimpan Terdeteksi Tidak Foto tersimpa n
19
Hasil pengujian sistem berdasarkan fungsionalitas sistem diperoleh kesimpulan bahwa sebagian besar responden menyatakan fungsionalitas sistem berfungsi dengan baik. Berdasarkan kedua pengujian diatas, dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring ini layak digunakan sebagai alternatif CCTV 4.7 Pemeliharaan Untuk menunjang kinerja sistem yang optimal, maka diperlukan perawatan terhadap sistem secara keseluruhan. Perawatan ini meliputi perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan. Pada perangkat lunak pemeliharaan sistem meliputi pengecekan konfigurasi-konfigurasi yang digunakan, kapasitas dari flash drive apakah sudah penuh atau belum dan koneksi antara router dengan perangkat lainnya. Sedangkan untuk pemeliharaan perangkat keras meliputi pengecekan posisi kamera, pengecekan suara pada speaker dan pengecekan pada USB Hub. 5.1 KESIMPULAN Setelah dilakukan penelitian maka diambil beberapa kesimpulan antara lain : 1. Telah berhasil membangun system Monitoring ruangan dengan menggunakan sistem operasi OpenWRT. 2. Sistem telah mampu mendeteksi gerakan pada ruangan dengan menggunakan webcam. 3. Sistem telah mampu memberikan peringatan secara realtime menggunakan alarm. 4. Hasil dari pengamatan berupa file gambar yang dapat diakses langsung melalui komputer pengguna. 5. Sistem dapat diakses secara lokal melalui koneksi LAN dan WIFI serta secara luas melalui internet. 5.2 SARAN Penelitian yang dilakukan oleh penulis ini tentunya tidak lepas dari kekurangan dan kelemahan. Oleh karena itu, untuk pengembangan sistem lebih lanjut diperlukan perhatian terhadap beberapa hal, diantaranya : 1. Penggunaan kamera webcam dengan resolusi yang tinggi agar gambar 2. yang ditangkap lebih jelas. 3. Pada sistem ini masih sering terjadi false alarm sehingga perlu membuat sebuah aplikasi pendeteksi gerak sendiri yang dapat berjalan dibawah sistem operasi linux. 4. Perlu modifikasi lebih lanjut pada hardware router agar perangkat dapat dipasang secara langsung sebagai pengganti usb hub. 5. Penggunaan internet dengan kecepatan upload yang tinggi agar sistem monitoring ini lancar diakses.
DAFTAR PUSTAKA Anonymous, 2013. Pengertian sistem menurut para ahli.http://www.pengertianahli.com/2013/08/pengertiansistem-menurut-para-ahli.html. Diakses pada tanggal 18 Agustus 2016 Anonymous, 2015. Webcam M-Tech https://www.tokopedia.com/dunia-belanja/webcam-m-tech-livecam-camera-untuk-komputer-ataulaptop-tanpa-driver. Diakses pada tanggal 22 Agustus 2016 Anazyha, Veyran. 2013. Monitoring Pengertian Dan Tujuan.http://veyranazyha.co.id/2013/03/monitoringpengertian-dan-tujuan.html. Diakses pada tanggal 19 Agustus 2016 Indahf,2014. Pengertian dan definisi ruang. https://carapedia.com/pengertian_definisi_ruang_info2120.html. Diakses pada tanggal 18 Agustus 2016 Permanasari, Ayu, Rahmania. 2013. Tentang WLAN (Wireless Local Area Network). http://teknologi.kompasiana.com/internet/2013/01/31/tentang-wlan-wireless-local-area-network530142.html. Diakses pada tanggal 10 Februari 2015 Fajar. 2014. Pengantar Pemrograman Bash Shell di Linux. http://opensource.telkomspeedy.com/wiki/index.php/Pengantar_Pemrograman_Bash_Shell_di_Linux. Diakses pada tanggal 10 Februari 2015 Saluky. 2013. Pengertian MySQL. http://www.etunas.com/web/pengertian-mysql.htm. Diakses pada tanggal 10 Februari 2015 Retno, Are. 2014. Arti CCTV & Sejarahnya. http://www.planetelektro.com/2014/06/arti-cctv-sejarah-nya.html. Diakses pada tanggal 11 Februari 2015
20
SISTEM PENJADWALAN PERKULIAHAN DI SEKOLAH TINGGI TEKNIK ATLAS NUSANTARA MALANG MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Dwiki Kurniawan Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) Malang Email:
[email protected] ABSTRAK Perkuliahan adalah proses belajar mengajar yang diadakan di perguruan tinggi. Proses belajar mengajar meliputi empat komponen yang harus ada. Komponen perkuliahan tersebut adalah mahasiswa, dosen, mata kuliah, dan ruang. Namun apabila tidak ada waktu untuk menjadwalkan proses perkuliahan, maka kemungkinan yang terjadi adalah terjadinya benturan antara satu komponen dengan komponen perkuliahan lain. Solusi yang dapat dilakukan adalah membuat jadwal perkuliahan agar proses perkuliahan dapat dilaksanakan lebih terjadwal atau terperinci waktunya. Proses penjadwalan sebaiknya dilakukan dengan proses komputasi agar menghasilkan jadwal yang maksimal. Jadwal maksimal adalah jadwal dengan tidak adanya benturan beberapa komponen penjadwalan. Algoritma Genetika adalah teknik pencarian yang di dalam ilmu komputer untuk menemukan penyelesaian perkiraan untuk optimisasi dan masalah pencarian. Metode ini sangat tepat digunakan dalam membangun sistem penjadwalan ini. Metode ini bekerja melalui beberapa proses yaitu inisialisasi, evaluasi, seleksi, penyilangan, dan mutasi. Dari proses proses tersebut akan didapat nilai optimal suatu jadwal. Pengujian dari sistem penjadwalan perkuliahan ini telah diuji melalui pengujian black box, guna untuk mengetahui letak kesalahan fungsi fungsi dari sistem ini. Selain melakukan pengujian berdasarkan fungsi, dalam sistem penjadwalan ini juga dilakukan pengujian parameter algoritma genetika untuk mengetahui seberapa besar pengaruh parameter terhadap jadwal yang dihasilkan. Setelah melakukan pengujian parameter didapatkan nilai parameter, nilai optimasi sebesar 50, nilai parameter penyilangan sebesar 50% dan nilai parameter mutasi sebesar 10%. Untuk mendapatkan hasil jadwal dengan kondisi minimum yang akan mengakibatkan bentrokan komponen penjadwalan seperti kelas, ruang, hari, jam, mata kuliah dan dosen. Kata Kunci: Perkuliahan, Penjadwalan,Sistem, Algoritma Genetika.
1. PENDAHULUAN Pengertian jadwal menurut kamus besar bahasa Indonesia adalah pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja, daftar atau tabel kegiatan atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan yang terperinci, sedangkan pengertian penjadwalan adalah proses, cara, perbuatan menjadwalkan atau memasukkan dalam jadwal. Menurut Heizer dan Render 1996, penjadwalan berhubungan dengan alokasi yang memuaskan antara sumber daya dan waktu untuk mencapai kelancaran tugas organisasi (Lee, 2000). Beberapa contoh kegiatan yang memerlukan penjadwalan antara lain penjadwalan proses penerimaan mahasiswa baru, penjadwalan pelatihan atau sertifikasi tertentu, penjadwalan proses herregistrasi mahasiswa, penjadwalan dan pembagian lokasi mahasiswa pada kegiatan Kuliah Kerja Industri (KKI), penjadwalan mata kuliah dan ujian di setiap Program Studi dan sejumlah masalah penjadwalan yang lain. Penjadwalan yang diteliti pada penelitian ini akan berkisar pada masalah penjadwalan perkuliahan Program Studi Teknik Informatika di Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang. Ada 2 macam masalah penjadwalan yang bisa dibuat dari kegiatan belajar mengajar dan menguji, yaitu masalah penjadwalan perkuliahan dan masalah penjadwalan ujian mata kuliah. Keduanya adalah hal yang hampir sama, setidaknya pada komponen-komponen utama pendukungnya. Masalah penjadwalan yang dipilih lebih spesifik untuk diselesaikan pada penelitian kali ini adalah masalah penjadwalan perkuliahan. Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) Malang merupakan sebuah institusi pendidikan tinggi yang berorientasi pada perkembangan dunia usaha dan industri. STTAR memiliki dua program studi
21
yaitu Teknik Informatika dan Teknik Elektro. Teknik Elektro memimiliki tiga keahlian yaitu Teknik Mekatronika Industri, Teknik Mekatronika Otomotif Dan Teknik Otomasi Industri. Mahasiswa teknik informatika yang saat ini masih aktif dalam perkuliahan di STTAR terdiri dari angkatan 4, angkatan 5, angkatan 6 dan angkatan 7. Jumlah kelas Program Studi Teknik Informatika adalah 12 kelas. Teknik Informatika di STTAR menggunakan 11 ruangan perkuliahan yang berada di gedung utara. Kapasitas setiap ruangan berkisar antara 15 hingga 30 mahasiswa. Faktor penjadwalan perkuliahan ditentukan oleh enam faktor yaitu kelas, ruangan, mata kuliah, hari, jam dan dosen. Penjadwalan mata kuliah dan dosen yang mengajar ditentukan oleh masing masing Kepala Program Studi dan kemudian diserahkan kepada Biro Administrasi Akademik Kemahasiswaan (BAAK) untuk menjadwalkan penggunaan ruangan dan fasilitas perkuliahan lainya. Pada umumnya, BAAK mengelola penjadwalan perkuliahan secara manual, sehingga cara ini membutuhkan waktu yang lama untuk menyelesaikannya dan sering kali semakin banyak jumlah anggota komponen penjadwalan yang terlibat maka semakin banyak aturan penjadwalan yang tidak dapat dipenuhi. Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) membutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu mengoptimalkan penjadwalan perkuliahan sehingga tidak terjadi bentrok jadwal. Masalah tersebut bisa diselesaikan menggunakan algoritma genetika. Algoritma ini dipakai untuk mendapatkan solusi optimal dari satu variabel atau multi variabel. Algoritma genetika sangat tepat digunakan untuk penyelesaian masalah optimasi yang kompleks dan sukar diselesaikan dengan menggunakan metode yang konvensional. Dengan membangun sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika diharapkan dapat membantu proses optimasi penjadwalan pekuliahan.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Menurut McLeod (2004:9), sistem adalah sekelompok elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan. Sedangkan menurut O’Brien (2005:29), sistem didefinisikan sebagai sekumpulan komponen yang saling terhubung dan saling berinteraksi untuk mencapai tujuan bersama dengan menerima input serta menghasilkan output dalam proses transformasi yang teratur atau terorganisir. Jadi dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur prosedur yang saling berhubungan, terintegrasi, dan berkumpul bersama sama untuk melakukan suatu kegiatan dalam menyelesaikan suatu sasaran tertentu (O’Brien, 2005). Input yang masuk dalam sistem akan diproses dan diolah sehingga menghasilkan output. Output tersebut akan menjadi umpan balik bagi penerima dan dari umpan balik ini akan muncul segala macam pertimbangan untuk input selanjutnya. Siklus ini akan berlanjut dan berkembang sesuai dengan permasalahan yang ada (A.Kristanto, 2008) 2.2 Penjadwalan Berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia, jadwal merupakan pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja. Jadwal juga didefinisikan sebagai daftar atau tabel kegiatan atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan yang terperinci. Sedangkan arti dari penjadwalan adalah proses, cara, perbuatan menjadwalkan atau memasukkan dalam jadwal. Menurut Ross P. (1994) dikutip Wisnu Yudho U. (2009:21), penjadwalan mata kuliah (lecture timetabling) adalah masalah menempatkan waktu dan ruangan kepada sejumlah mata kuliah, tutorial, dan kegiatan akademik sejenis, dengan memperhatikan sejumlah aturan yang berhubungan dengan kapasitas dan lokasi dari ruangan yang tersedia, waktu bebas yang diperlukan dan sejumlah aturan lain yang berkaitan dengan toleransi untuk dosen, dan hubungan antara mata kuliah pilihan. 2.3 Algoritma Genetika Algoritma genetika dapat didefinsikan sebagai suatu model dari machine learning yang menurunkan kelakuannya dari beberapa mekanisme evolusi di alam, dari suatu populasi yang merupakan representasi abstrak dari kandidat solusi bagi suatu masalah optimisasi yang diseleksi, dikombinasi, dimutasi dan kemudian dihilangkan atau dipertahankan, berdasarkan fitness relatifnya. Sifat dari algoritma genetika adalah mencari kemungkinan-kemungkinan dari kandidat solusi untuk mendapatkan suatu solusi yang optimal bagi penyelesaian masalah. Ruang cakupan dari semua solusi yang layak (feasible) yaitu obyek-obyek diantara solusi yang sesuai dinamakan ruang pencarian (search space).
22
Tiap titik dalam ruang pencarian merepresentasikan satu solusi yang layak yang dapat ditandai dengan nilai fitness yang sesuai dengan masalah. Solusi yang dicari dalam algoritma genetika adalah titik 1 atau lebih di antara solusi yang layak dalam ruang pencarian. Sifat dari pencarian inilah yang menyebabkan algoritma genetika baik diterapkan untuk menyelesaikan masalah NP-complete. Masalah NP-complete (nondeterministic polynomial) adalah masalah yang sangat sulit ditemukan solusinya (intractable problem), yang tidak dapat diselesaikan dengan waktu polinomial, tetapi jika suatu solusi untuk satu masalah NPcomplete ditemukan, misalnya dengan ditemukannya suatu algoritma waktu polinomial (polynomial-time algorithm), maka untuk semua masalah yang tergolong NP-complete lainnya juga dapat dicari solusinya dengan mentransformasikan algoritma tersebut ke masalah NP-complete yang lain (Oskar, 1999). Dalam ruang pencarian, hal yang harus dipikirkan sehubungan dengan penggunaan algoritma genetika untuk masalah optimisasi adalah bahwa algoritma genetika harus dapat melakukan eksploitasi titiktitik solusi dalam ruang pencarian yang telah diperoleh kemudian mengevaluasinya, dan mengeksplorasi titiktitik baru dalam ruang pencarian, sedangkan eksploarsi penting untuk menghindari terperangkapnya pencarian dalam optimum lokal (local optima), yaitu titik-titik dalam ruang pencarian yang optimum pada bagian ruang pencarian tertentu saja, sedangkan dalam optimisasi, hasil yang diharapkan adalah optimum global (global optima), yaitu titik-titik yang paling optimum dalam seluruh ruang pencarian (Oskar, 1999). Secara sederhana, proses algoritma genetika adalah sebagai berikut: a. [Mulai] Membangun populasi random sebanyak n kromosom (sesuai dengan masalahnya) b. [Fitness] Evaluasi setiap fitness f(x) dari setiap kromosom x pada populasi c. [Populasi baru] Membuat populasi baru dengan mengulang langkah-langkah berikut sampai populasi lengkap. 1) [Seleksi] Pilih 2 kromosom orangtua dari populasi berdasarkan fitnessnya (semakin besar fitnessnya semakin besar kemungkinannya untuk terpilih) 2) [Perkawinan silang] Sesuai dengan besarnya kemungkinan perkawinan silang, orangtua terpilih disilangkan untuk membentuk anak. Jika tidak ada perkawinan silang, maka anak merupakan salinan dari orangtuanya. 3) [Mutasi] Sesuai dengan besarnya kemungkinan mutasi, anak dimutasi pada setiap lokus (posisi pada kromosom). 4) [Penerimaan] Tempatkan anak baru pada populasi baru. d. [Ganti] Gunakan populasi yang baru dibentuk untuk proses algoritma selanjutnya. e. [Tes] Jika kondisi akhir terpenuhi, berhenti, dan hasilnya adalah solusi terbaik dari populasi saat itu. f. [Ulangi] Ke poin “b”.
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang lengkap ke dalam bagian bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan permasalahan, hambatan, kesempatan dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikannya. Hasil dari analisis tersebut akan digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan hambatan yang terdapat pada sistem yang sudah dimiliki Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) serta sebagai dasar dalam merancang sistem yang akan dibangun. Tahap pertama yang dilakukan agar bisa menghasilkan sistem yang baik adalah dengan mempelajari bagaimana sistem yang sedang berjalan saat ini. Prosedur yang dilakukan pada kegiatan penjadwalan perkuliahan Teknik Informatika STTAR Malang, diantaranya: a. Prosedur penjadwalan perkuliahan sebelum kegiatan perkuliahan dimulai. b. Prosedur penjadwalan perkuliahan setelah perkuliahan dimulai. 3.1 Flowchart Algoritma Genetika Gambar 1 merupakan flowchart algoritma genetika untuk sistem penjadwalan perkuliahan ini.
23
Gambar 1 Flowchart Algoritma Genetika 3.2 Diagram Konteks Hakekatnya sistem mempunyai keterkaitan dengan sejumlah entitas, baik itu keterkaitan dengan entitas luar sistem maupun keterkaitan dengan entitas dalam sistem. Hubungan antara entitas dengan sistem digambarkan dengan Diagram Konteks. Pada diagram ini, digambarkan siapa saja yang memberikan data dan data apa saja yang masuk ke sistem, serta informasi apa saja yang dihasilkan sistem dan kepada siapa saja informasi tersebut ditujukan. Diagram konteks hanya mempunyai satu lingkaran yang mewakili seluruh proses yang terdapat dalam suatu sistem. Diagram Konteks pada Sistem Penjadwalan Perkuliahan yang akan dibangun ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Diagram Konteks Sistem Penjadwalan
24
3.3 Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 3 ERD Sistem Penjadwalan Dalam sistem penjadwalan perkuliahan ini, memiliki 6 tabel data yang setiap tabel akan berhubungan dengan tabel jadwal. Tabel kelas memiliki atribut Id_kelas, Nama_kelas, Sem_kelas. Pada tabel mata kuliah memiliki id_matkul, Nama_matkul, Sem_matkul. Pada tabel ruang memiliki atribut Id_ruang, Nama_ruang. Pada tabel hari memiliki Id_hari, Nama_hari. Pada tabel dosen memiliki atribut Id_dosen, Nama_dosen. Pada tabel jam memiliki Id_jam, Nama_jam.
4. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Hasil Program Implementasi antarmuka untuk admin system penjadwalan perkuliahan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Interface Hak Akses Admin Implementasi antarmuka untuk koordinator dan petugas tata usaha perangkat lunak penjadwalan dapat dilihat pada gambar 5.
25
Gambar 5 Interface Halaman User 4.2 Pengujian Black Box Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian black box. Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak berfungsi dengan benar. Tabel 1 Pengujian Form Login Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Username dan Sistem menampilkan halaman Sistem menampilkan halaman Diterima password benar utama sesuai dengan hak sesuai hak akses akses Username dan Sistem tetap berada di Sistem tetap berada di Diterima password salah halaman login halaman login Hasil pengujian terhadap form login dapat dilihat pada Tabel 1 Data yang dimasukan adalah username dan password pengguna.
Data Masukan Data user yang ditambah Data user yang diubah Data user yang dihapus
Tabel 2 Pengujian Data User Yang Diharapkan Pengamatan Data tersimpan di tabel Data tersimpan di tabel user user Data ter-update di tabel Data ter-update di tabel user user Data terhapus di tabel user Data terhapus di tabel user
Kesimpulan Diterima Diterima Diterima
Hasil pengujian terhadap form data pengguna dapat dilihat pada Tabel 2 Data yang diuji adalah data user yang ditambah, diubah, dan dihapus.
Data Masukan Data ruang yang ditambah Data ruang yang diubah Data ruang yang dihapus
26
Tabel 3 Pengujian Data Ruangan Yang Diharapkan Pengamatan Data tersimpan di tabel Data tersimpan di tabel ruang ruang Data ter-update di tabel Data ter-update di tabel ruang ruang Data terhapus di tabel Data terhapus di tabel ruang ruang
Kesimpulan Diterima Diterima Diterima
Hasil pengujian terhadap form data ruangan dapat dilihat pada Tabel 3 Data yang diuji adalah data ruangan yang ditambah, diubah, dan dihapus. 4.3 Pengujian Parameter Algoritma Genetika Pengujian parameter algoritma dilakukan untuk mengamati bagaimana pengaruh jumlah populasi, probabilitas penyilangan, dan probabilitas mutasi terhadap jumlah generasi untuk menemukan solusi jadwal. Pada Gambar 6 merupakan hasil jadwal dari pengujian parameter pada percobaan pertama.
Gambar 6 Pengujian Parameter Pada percobaan pertama, proses generate jadwal menggunakan proses iterasi sebanyak 50 kali. Nilai parameter penyilangan menggunakan 30% dan nilai parameter mutasi sangat kecil senilai 10%. Pada Gambar 7 merupakan hasil pengujian parameter pada percobaan kedua.
27
Gambar 7 Pengujian Parameter Pada percobaan kedua, proses generate jadwal menggunakan proses iterasi sebanyak 50 kali. Nilai parameter penyilangan menggunakan 50% dan nilai parameter mutasi sangat kecil senilai 30%. Pada Gambar 8 adalah hasil jadwal dari pengujian parameter pada percobaan ketiga.
28
Gambar 8 Pengujian Parameter Pada percobaan ketiga, proses generate jadwal menggunakan proses iterasi sebanyak 100 kali. Nilai parameter penyilangan menggunakan 50% dan nilai parameter mutasi sangat kecil senilai 50%. Parameter algoritma yang disarankan adalah probabilitas penyilangan yang cukup besar (berkisar 50%), probabilitas mutasi yang cukup kecil (10%).
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dari penelitian ini maka dapat disimpulkan beberapa hal, antara lain: a. Sistem penjadwalan ini berhasil dibangun menggunakan metode algoritma genetika. Proses penjadwalan diperoleh dari langkah inisialisasi, evaluasi, seleksi, penyilangan dan mutasi. Parameter algoritma genetika terdiri dari nilai populasi, nilai probabilitas penyilangan, nilai probabilitas mutasi. b. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan Nilai parameter yang disarankan adalah nilai populasi 50, nilai probabilitas penyilangan 50% dan nilai probabilitas mutasi 10%. Berdasarkan penelitian ini nilai parameter tersebut sudah sangat ideal untuk menentukan jadwal dalam sistem ini.
29
5.2 Saran Sistem penjadwalan ruangan yang dibangun masih memiliki banyak kekurangan dan kelemahan. Oleh karena itu terdapat beberapa saran untuk pengembangan selanjutnya agar sistem ini lebih bermanfaat, yaitu: a. Menambahkan proses penjadwalan perkuliahan untuk Program Studi Teknik Elektro karena pada aplikasi yang telah dibangun ini hanya Program Studi Teknik Informatika. b. Perlu mengembangkan sistem penjadwalan perkuliahan untuk kasus waktu berhalangan dosen pengajar dan pergantian jam kuliah yang kosong. c. Membangun sistem penjadwalan perkuliahan blok sebelum mahasiswa melakukan Kuliah Kerja Industri. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Lee, H.S.C., 2000, Timetabling Highly Constrained System Via Genetic Algorithm (tesis), Department of Mathematics, College of Science,University of the Philippines, Diliman, Quezon City [2] McLeod, Raymond. 2004. Sistem Informasi Manajemen, Edisi Kedelapan. Jakarta:Indeks [3] O’Brien, James A. 2005. Introduction to Information System, 12th Edition. Jakarta: Salemba Empat. [4] A.Kristanto. 2008. Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Yogyakarta:Gava Media, 2008 [5] Untoro, Wisnu Yudho. 2009. “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Penjadwalan Mata Kuliah”. Program Studi Manajemen informatika. Universitas Kanjuruhan Malang, Indonesia. [6] Oskar, 1999, Penerapan Algoritma Genetika dalam Penyelesaian Masalah NP- Complete (skripsi), Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
30
Implementasi Algoritma A* (A Star) Pada Permainan Puzzle Geser Gusti Komang Pradhana Konsentrasi Manajemen Teknologi Informasi SEKOLAH TINGGI TEKNIK ATLAS NUSANTARA MALANG Program Studi Teknik Informatika Email :
[email protected] ABSTRAK Permainan puzzle geser adalah permainan yang membutuhkan strategi yang tepat agar dapat menyusun deretan gambar-gambar yang telah disusun secara acak menjadi deretan yang benar. Permasalahan yang ada adalah bagaimana menyusun deretan puzzle tersebut menjadi deretan gambar-gambar yang benar? salah satu algoritma yang dapat di-implementasikan pada permainan puzzle geser ini adalah A* (A Star). Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk membuat suatu sistem yang mampu memecahkan masalah pada permainan puzzle geser menggunakan algoritma A*. Penggunaan algoritma A* pada permainan puzzle geser ini dinilai membantu dalam menyelesaikan permasalahan dan algoritma A* dapat menemukan langkah-langkah untuk mencapai solusi terbaik dari berbagai keadaan awal puzzle sehingga dicapai tujuannya. Peran lain dari algoritma A* ini adalah menampilkan informasi berupa langkah-langkah atau solusi terbaik pada list langkah solve sehingga pemain nantinya dengan mudah dapat mengikuti langkah-langkah tersebut hingga mencapai puzzle tujuannya. Hasil akhir dari aplikasi puzzle geser dengan algoritma A* ini adalah berupa permainan 8 puzzle dan 16 puzzle geser sesuai ukuran pap2an permainan yang dipilih, dan suatu sistem bantuan atau "solve" yang merupakan hasil pengimplementasian algoritma A*. Sehingga permasalahan yang ada pada permainan puzzle dapat ditemukan sebuah solusi.
Kata Kunci: Artificial Intelligence (AI),Game Puzzle Geser, Algoritma A*.
1.
PENDAHULUAN
Permainan atau game merujuk pada pengertian "kelincahan intelektual", permainan juga bisa diartikan sebagai suatu keputusan dan aksi dari pemainnya. Permainan puzzle geser adalah salah satu contoh dari AI game playing dimana pada permianan ini kita harus menyusun puzzle gambar yang telah diacak menjadi puzzle dengan urutan gambar yang benar. Namun untuk menyusunnya dibutuhkan strategi yang tepat, selama ini tidak banyak permainan puzzle geser yang menggunakan algoritma A* untuk mencari solusi terbaik dalam permainannya. Dengan melihat hal tersebut diatas, maka dibuatkanlah fungsi bantuan pada permainan puzzle geser menggunakan algoritma A*. Algoritma A* digunakan untuk menemukan jalur terpendek yang di-implementasikan pada permainan komputer. 2.
KAJIAN PUSTAKA
2.1 Artificial Intelligence Sebagian kalangan menerjemahkan Artificial Intelligence sebagai kecerdasan buatan, kecerdasan artifisial, atau intelijensia buatan. Para ahli mendefinisikan AI secara berbeda-beda tergantung pada sudut pandang mereka masing-masing. Ada yang fokus pada logika berpikir manusia saja, tetapi ada juga yang mendefinisikan AI secara lenih luas pada tingkah laku manusia. Stuart Russel dan Peter Norvig mengelompokkan definisi AI, yang diperoleh dari beberapa textbook berbeda, ke dalam empat kategori, yaitu : (Russel, Stuart. dan Norvig, Peter, 2003 : 3) a.Thinking Humanly : the cognitive modeling approach. b. Acting Humanly : the Turing test approach. c.Thinking rationally : the laws of thought approach. d.Acting rationally : the rational agent approach.
31
2.2 Metode Pencarian Heuristik Kata heuristic berasal dari sebuah kata kerja bahasa Yunani, heuriskein, yang berarti 'mencari' atau 'menemukan'. Dalam dunia pemrograman, sebagian orang menggunakan kata heuristik sebagai lawan kata dari algoritmik, dimana kata heuristik ini diartikan sebagai 'suatu proses yang mungkin dapat menyelesaikan suatu masalah tetapi tidak ada jaminan bahwa solusi yang dicari selalu dapat ditemukan'. Di dalam mempelajari metode-metode pencarian ini, kata heuristik diartikan sebagai suatu fungsi yang memberikan suatu nilai berupa biaya perkiraan dari suatu solusi.(Suyanto, 2014 : 14). 2.3 ALgoritma A* A* adalah algoritma untuk menemukan jalur yang sering dipakai pada games. Penemuan jalur yang dimaksud menjawab pertanyaan, “Bagaimanakah jalur terbaik dari sini menuju ke sana ?”. Algoritma A* bekerja dengan 2 konsep inti. Yang pertama adalah,“Saya mengetahui seberapa besar biaya dari starting point sampai dengan di A”. Kata “di A” yang dimaksud adalah sejauh mana algoritma telah berkembang. Konsep yang kedua adalah, “Saya dapat memperkirakan biaya dari A menuju ke tujuan”. (Kirby, 2009 : 329). Algoritma ini menerapkan teknik heuristik dalam menyelesaikan persoalan. Dengan heuristik yang tepat, maka algoritma ini dipastikan akan mendapat solusi. Dengan menerapkan suatu heuristik, algoritma ini membuang langkah-langkah yang tidak perlu dengan pertimbangan bahwa langkah-langkah yang dibuang tidak akan mencapai solusi yang diinginkan. Algoritma ini merupakan algoritma Best First Search yang menggabungkan Uniform Cost Search dan Greedy Best-First Search. Biaya yang diperhitungkan didapat dari biaya sebenarnya ditambah dengan biaya perkiraan. Dalam notasi matematika dituliskan sebagai : f(n) = g(n) + h(n), dimana f(n)= fungsi evaluasi, g(n)= biaya (cost) yang sudah dikeluakan dari keadaan sampai keadaan n, h(n)= estimasi biaya untuk sampai pada suatu tujuan mulai dari n. Dengan perhitungan biaya seperti ini, algoritma A* adalah complete dan optimal. (Suyanto, 2014 : 33). 2.4 Perkembangan Game Komputer Permainan komputer (game) adalah program komputer yang terdiri dari dunia maya yang dikendalikan oleh sebuah komputer di mana pemainnya bisa berinteraksi untuk mencapai sejumlah tujuan (goal). Permainan komputer juga dapat digolongkan ke dalam beberapa aliran/genre : (Rahayu,Dewi Nurul, 2011 : 37) a. Laga (Action) b. Petualangan (Adventure) c. Bermain Peran (Role-Playing (RPG)) d. Simulasi (Simulation) e. Olahraga (Sports) 2.5 Pemrograman VB.NET Pemrograman Visual Basic .NET adalah salah satu dari kumpulan tools pemrograman yang terdapat pada paket Visual Studio .NET. Pada Visual Studio .NET terdapat beberapa tools pemrograman lain seperti Visual C++ .NET, Visual C# .NET, dan Visual J# .NET. Lingkungan pengembangan dari VB .NET disebut dengan .NET Framework. Framework ini menangani bagaimana .NET programming membangun tipe intrinsik, class, dan antarmuka. Pada Maret 2015, .NET Framework terbaru adalah versi 4.5.2. Komponen paling penting dari framework ini adalah (CLR) Common Language Runtime. (Hidayatullah P, 2015 : 3 ).
32
3.
METODOLOGI
3.1 Proses Sistem Proses sistem secara umum dapat dilihat pada gambar 3.1, dimulai dengan pemain meng-klik tombol "Permainan Baru" pada tampilan awal permainan dan dilanjutkan dengan tampilnya form skenario yang menceritakan alur permainan puzzle, kemudian apabila pemain ingin merubah pengaturan game pemain dapat merubahnya dengan masuk ke menu pengaturan. Proses pengacakan puzzle ditentukan oleh pemain secara manual atau otomatis. Setelah proses pengacakan ini, pemain diberi kesempatan untuk menyelesaikan permainan secara mandiri. Puzzle yang telah teracak kemudian diproses berdasarkan algoritma A* sehingga menghasilkan keluaran berupa langkah-langkah yang paling optimal untuk mencapai tujuan yang diinginkan..
Gambar 1 Proses Sistem Secara Umum. 3.2 Algoritma Dan Flowchart Sistem Pada saat pemain mulai meng-klik tombol new game, maka skenario permainan puzzle akan tampil dan kemudian masuk kepermainan puzzle setelah tombol "Tutup" di klik. Apabila sebelum bermain puzzle pemain melakukan pengaturan maka pemain harus menentukan ukuran papan permainan dan jenis pengacakannya, apabila pemain memilih pengacakan manual maka pemain harus mengacak puzzle-nya secara manual, sedangkan bila pemain memilih pengacakan otomatis maka permainan puzzle akan mengacak secara otomatis sesuai dengan jumlah pengacakan, kemudian pemain dapat menyelesaikan puzzle baik sendiri maupun dengan bantuan sistem.
Mulai
Pilih Pengaturan Puzzle
Pengaturan
Ya
Tidak Permainan Baru
Tampil Form Skenario
Muncul Window Pengacakan Manual
Ya
Ya
Ya
Melakukan Permainan?
Pengacakan == Manual ?
Tidak Acak Secara Manual
Konfirmasi Pengacakan Untuk di selesaikan
Acak otomatis
Penyelesaian Puzzle Tidak
Main Lagi? Tidak Selesai
Gambar 2 Flowchart Sistem
33
Pada saat pemain mulai meng-klik tombol new game, maka skenario permainan puzzle akan tampil dan kemudian masuk kepermainan puzzle setelah tombol "Tutup" di klik. Apabila sebelum bermain puzzle pemain melakukan pengaturan maka pemain harus menentukan ukuran papan permainan dan jenis pengacakannya, apabila pemain memilih pengacakan manual maka pemain harus mengacak puzzle-nya secara manual, sedangkan bila pemain memilih pengacakan otomatis maka permainan puzzle akan mengacak secara otomatis sesuai dengan jumlah pengacakan, kemudian pemain dapat menyelesaikan puzzle baik sendiri maupun dengan bantuan sistem. Mulai
Pilih Besar Papan Permainan Pilih Metode Pengacakan
Simpan Pengaturan
Besar papan, metode pengacakan
End
Gambar 3 Flowchart Pengaturan.
Mulai
State_Awal State_Tujuan
State_Sekarang = State_Awal
Memasukkan State_Sekarang ke dalam List
State_Sekarang != State_Tujuan
Ya
Keluarkan State dengan biaya terkecil dari List dan Set sebagai State_Sekarang
Pembangkitan Suksesor State_Sekarang Tidak
Penghitungan Nilai Heuristik untuk tiap Suksesor
Masukkan tiap suksesor dalam List
Selesai
Gambar 4 Flowchart Penyelesaian Puzzle dengan Algoritma A*.
34
Penyelesaian puzzle dengan Algoritma A* dilakukan. dari state awal atau posisi awal sampai state tujuan, nilai state awal dimasukkan ke dalam state sekarang setelah itu nilai state sekarang dimasukkan ke dalam list. Apabila state sekarang tidak sama dengan state tujuan maka keluarkan state biaya terkecil dari list dan di set sebagai state sekarang kemudian suksesor state sekarang dibangkitkan dan nilai heuristik untuk setiap suksesor di hitung setelah itu suksesor dengan nilai terbaik dimasukkan ke dalam list. 3.3 Kebutuhan Perangkat Pada tahapan ini diuraikan proses analisa kebutuhan perangkat, yaitu merencanakan bagaimana nantinya sistem yang akan dibuat. Sistem ini membutuhkan perangkat yang dibagi menjadi perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras hanya terdiri dari Komputer atau Laptop, sedangkan untuk perangkat lunak terdiri dari sistem operasi Windows dan VB.Net. Adapun spesifikasi mininum untuk perangkat keras dan perangkat lunak tersebut. Untuk itu maka penulis memberikan spesifikasi kebutuhan sebagai berikut : a. Perangkat Keras : 1. Satu unit komputer atau laptop dengan spesifikasi minimal : Tabel 1 Spesifikasi Minimal Komputer Processor RAM HDD VGA
Intel Core i3 2 GB atau lebih 300 GB atau lebih Intel (R) HD Graphics 4600
b. Perangkat Lunak : i. Sistem Operasi Windows 7. 4.
ii. VB.NET 2015
PEMBAHASAN (IMPLEMENTASI)
Bab ini membahas tentang form - form yang berisi hasil dari pengimplementasian algoritma A* pada permainan puzzle geser. Uji coba dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi yang telah dibangun dapat berjalan dengan baik dan memberikan manfaat sesuai dengan tujuan awal. Yaitu memberikan informasi tentang rute pencarian jarak terpendek menggunakan algoritma A*. Pada bab ini uji coba dilakukan dengan menjalankan aplikasi puzzle geser. Kemudian menganalisa implementasi algoritma A* dalam menyelesaikan permainan puzzle geser. 4.1 Pengujian dan Analisa Sistem Sub bab ini membahas tentang analisa program terkait dengan penerapan algoritma A* di dalamnya. Pengamatan ini dilakukan untuk mengetahui apakah program yang dibangun sudah mampu menerapkan algoritma A*. Gambar 4.7 berikut merupakan kondisi awal puzzle. Dari keadaan awal tersebut terdapat kemungkinan 4 kotak untuk digerakkan yaitu kotak 7, kotak 2, kotak 8, dan kotak 4. Untuk mengetahui kotak yang harus digerakkan, maka dilakukan pengimplementasian algoritma A* pada program. Hal yang harus dilakukan adalah penghitungan biaya state - state yang mungkin terjadi.
35
Gambar 5 Tampilan Papan Permainan Puzzle Geser.
Kotak yang seharusnya digerakkan adalah kotak 7. Program melakukan gerakan sesuai dengan hasil yang diharapkan seperti tampak pada gambar 6.
Gambar 6 Kondisi Puzzle setelah 1 kali pergeseran.
4.2
Analisa Permainan Puzzle Geser dengan Menerapkan Algoritma A*.
Pengamatan ini dilakukan untuk mengetahui apakah program dapat menemukan solusi untuk berbagai macam keadaan awal. Tabel 4.1 menunjukkan berbagai macam keadaan awal suatu puzzle, apakah memiliki solusi, dan jumlah langkah menuju solusi. Berdasarkan data yang berhasil diamati pada Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa program selalu dapat menemukan solusi.
36
Tabel 2 Pengamatan Pencarian Solusi Ukuran Papan Permainan 3x3.
4.3
No
Kondisi Awal
Menemukan Solusi (Ya/Tidak)
Jumlah Langkah Menuju Solusi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
6,1,2,7,0,3,8,4,5 4,0,2,1,8,3,6,7,5 6,2,5,4,3,1,7,8,0 1,4,2,6,0,8,5,3,7 1,5,4,3,2,0,6,7,8 1,4,2,5,0,8,3,6,7 5,1,7,3,8,2,0,4,6 1,2,0,4,6,5,3,7,8 3,1,5,4,6,7,8,2,0 1,4,2,6,5,8,7,3,0
Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya
14 13 16 10 7 8 20 12 20 8
Kelebihan Game Puzzle Geser dengan Algoritma A* dari Game Puzzle Yang Lain.
Game puzzle geser dengan algoritma A* ini memiliki beberapa kelebihan dibandingkan game puzzle yang lain pada umumnya, seperti yang dapat dilihat dibawah ini :
a. Skor, game puzzle geser dengan algoritma A* ini memiliki skor untuk permainannya, sehingga pemain yang memainnkan game ini dapat memperoleh skor sesuai dengan tingkat keberhasilan yang diperolehnya. b. Pencatat Waktu, game puzzle geser ini juga memiliki pencatat waktu untuk mengetahui berapa lama pemain membutuhkan waktu untuk setiap kali pemain memainkan game puzzle geser. 5.
KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang telah dilakukan terhadap sistem, serta memperhatikan karakteristik dan hasil yang diperoleh pada saat dilakukan uji coba, maka dapat diambil kesimpulan : a. Algoritma A* dapat di implementasikan dalam sistem untuk menyelesaikan permainan puzzle geser. b. Sistem dapat menemukan langkah – langkah mencapai solusi untuk berbagai macam keadaan awal puzzle. c. Algoritma A* dapat berjalan dengan efektif pada permainan puzzle geser. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5] .[6] [7] [8]
Hidayatullah, Priyanto. 2015. Visual Basic .NET. Bandung : Informatika Bandung. Kirby, Neil. 2009. Introduction to Game AI. Boston : Course Technology Cengage Learning. Luger, George F. 2002. Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving. England : Addison-Wesley. Noor, Teuku Ricky. 2000. Efisiensi Waktu Algoritma A* Untuk Penentuan Jalur Optimal Pada Peta Geografis. Jakarta : Univesitas Pancasila. Rahayu, Dewi Nurul. 2011. A Star dalam Game Path Finding. Bandung : Universitas Komputer Indonesia. Rich E, and Knight, K. 1991. Artificial Intelligence. New York : Second Edition. Russell Stuart, and Norvig, Peter. 2003. Artificial Intelligence A Modern Approach. New Jersey : Pearson Education, Inc. Suyanto. 2014. Artificial Intelligence. Bandung : Informatika Bandung.
37
[9]
Winarto Edy, Zaki Ali, SmitDev Community. 2015. VB.NET untuk Elex Media Komputindo.
Skripsi. Jakarta : PT.
RIWAYAT HIDUP PENULIS Gusti Komang Pradhana lahir di Denpasar pada tanggal 30 Maret 1994. Sekarang sedang menempuh pendidikan semester 8 di Sekolah Tinggi Teknik Atas Nusantara Malang. Berharap lulus tahun 2016.
38
VIRTUAL TOUR CANDI KERAJAAN MAJAPAHIT DI KECAMATAN TROWULAN Maulana Soni Hari Novada Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang Email :
[email protected] ABSTRAK Virtual tour telah banyak digunakan untuk memperkenalkan bangunan yang memang digunakan untuk kepentingan umum atau komersial misalnya seperti apartment atau bangunan perkantoran. Sedangkan untuk bangunan yang ditujukan sebagai sarana pendidikan belum banyak dikembangkan dan di Candi Kerajaan Majapahit sendiri belum menggunakan aplikasi tersebut. Selama ini penyampaian informasi dari Candi Kerajaan Majapahit masih terbatas dalam bentuk brosur atau webpage yang menyediakan list fasilitas dan gambar ruangan. Dengan aplikasi ini user tidak hanya melihat gambar namun dapat menjalankan aplikasi dengan input dari keyboard dan mouse, selain itu juga dapat mengetahui informasi lebih banyak tentang bangunan yang menunjang pembelajaran. Aplikasi ini dirancang dengan user interface yang menarik, interaktif dan user-friendly dalam bentuk tiga dimensi (3D dan 2D). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode obsevasi dan studi pustaka, sedangkan metode perancangan dilakukan dengan merancang tampilan layar, membuat karakter, animasi dengan menggunakan Blender, Unity dan Adobe Photoshop serta evaluasi terhadap aplikasi virtual yang telah dibangun penyusun, dapat disimpulkan bahwa. Aplikasi virtual tour ini menarik, interaktif, dan mudah digunakan juga memberikan kesan berkunjung kedalam sebuah tempat wisata Candi Kerajaan Majapahit. Kata Kunci: Virtual Tour, 3D, Candi Kerajaan Majapahit
1. PENDAHULUAN Objek pariwisata yang semakin banyak bermunculan di berbagai tempat, namun kebanyakan hanya berupa tempat rekreasi hiburan keluarga yang kurang memberikan nilai pendidikan bagi para pengunjungnya. Sementara objek wisata seperti candi peninggalan dari kerajaan Majapahit yang mempunyai nilai sejarah tinggi justru tidak banyak dijumpai. Candi merupakan salah satu warisan peninggalan dari kerajaan Majapahit yang berada di kecamatan Trowulan. Kawasan ini dinyatakan sebagai tempat konservasi dan pelestarian peninggalan budaya dari Kerajaan Majapahit dan telah diakui oleh UNESCO sejak tahun 2009 sebagai salah satu warisan dunia. Selain digunakan untuk konservasi tempat ini juga sering menjadi destinasi wisata budaya bagi para wisatawan lokal maupun wisatawan asing saat berkunjung ke Mojokerto. Berdasarkan hasil penelitian di lapangan wilayah Trowulan dahulunya merupakan pusat pemerintahan dan pemukiman dari peradaban maju pada masa Kerajaan Majapahit. Mengatasi kondisi yang sedemikian, maka perlu diadakan usaha-usaha penyampaian informasi dan dokumentasi yang dikemas dengan menarik mengenai informasi tentang Candi Kerajaan Majapahit berupa aplikasi virtual tour. Aplikasi ini akan mempermudah masyarakat untuk lebih 2 mengenal Candi Kerajaan Majapahit dan informasi dari objek-objek di dalamnya dengan berbasis 3D, sehingga masyarakat dapat mempelajari tentang Candi Kerajaan Majapahit.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Multimedia Multimedia meupakan kombinasi teks, gambar, seni grafis, suara, animasi, dan elemen-elemen video yang dimanipulasi secara digital. Meskipun definisi multimedia sangat sederhana, cara untuk menjalankannya sangat kompleks (Vaughan, 2006:37). Tidak cukup pemahaman tentang bagaimana setiap elemen multimedia dibuat dan bergerak. Namun juga diperlukan pengetahuan tentang bagaimana cara menggunakan piranti dan teknologi komputer multimedia untuk menggabungkan semua elemen bersamasama.
39
2.2 Modelling 3D Pemodelan adalah membentuk suatu benda-benda atau objek. Membuat dan mendesain objek tersebut hingga terlihat seperti hidup. Sesuai dengan objek dan basisnya, proses ini secara keseluruhan dikerjakan dengan komputer. Melalui konsep dan proses desain, keseluruhan objek bisa diperlihatkan secara 3 dimensi sehingga banyak yang menyebut hasil ini sebagai pemodelan 3 dimensi (3D modelling). Dalam membangun model sebuah objek ada beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan untuk memberi kualitas hasil akhir sebuah objek. Aspek-aspek tersebut meliputi metode untuk mendapatkan atau membuat data yang mendeskripsikan objek, tujuan dari model, tingkat kerumitan, biaya pembuatan, kesesuaian, kenyamanan dan kemudahan dalam memanipulasi model (Fleming, 1999:40) 2.3 Virtual Tour Virtual Tour adalah suatu simulasi atas sebuah lokasi yang sebenarnya sudah ada, biasanya berupa urutan gambar atau video. Virtual Tour juga dapat menggunakan elemen multimedia lain seperti efek suara, musik, narasi, dan teks. Ungkapan virtual tour sering digunakan untuk menggambarkan berbagai video dan fotografi yang berbasis media. Salah satu jenis wisata virtual pada dasarnya tidak lebih dari sebuah film yang menunjukkan interior bangunan yang dihasilkan komputer seperti terlihat dari berbagai sudut kamera muncul untuk bergerak melalui itu. Atau mungkin menggunakan foto yang diambil dari setiap sudut untuk membuat urutan animasi. Jenis ini biasanya ditampilkan sebagai presentasi ke grup, akan sedikit atau tidak ada interaksi bagian mereka, atau sebagai film online. 2.4 Metode EGameflow Metodologi pendekatan kami didasarkan pada teori skala pengembangan dan metode yang diusulkan oleh DeVellis (1991) , yang menggambarkan delapan langkah pembangunan skala: jelas mendefinisikan konsep yang akan diukur, membuat daftar item, menentukan format pengukuran, meminta para profesional untuk meninjau skala disusun, mengingat penambahan item kehandalan-pengujian, memilih sampel dan Testing item, mengevaluasi item, dan memutuskan pada panjang skala. Setelah skala yang dikembangkan, harus diuji validitas dankeandalan. Pengujian validitas terdiri menilai validitas isi, validitas konstruksi, validitas terkait kriteria, validitas konvergen, dan validitas divergen Indikator keandalan adalah: reliabilitas konsistensi internal, tes-tes ulang kehandalan, alternatif-bentuk kehandalan, dan split-setengah kehandalan. Pengembangan skala dalam penelitian ini terdiri dari tiga tahap. Pada tahap pertama, evaluasi validitas item skala yang valuated; itu tahap kedua terdiri dari pre-test, uji reliabilitas, dan uji validitas; pengujian formal keandalan dan validitas skala ini dilakukan ketiga dan terakhir tahap. Selama tahap pertama, skala dirancang berdasarkan mereka yang sudah dijelaskan dalam literature. Rancangan itu kemudian untuk validitas isi dalam upaya untuk membangun skala untuk prapengujian. Poin penting dalam penilaian ini adalah: relevansi item, pilihan kata-kata, kecukupan dimensi, kemudahan dalam coding, urutan item, tata bahasa dan aliran barang, dan variabilitas isi ditutupi oleh item. Setelah konten itu dinilai untuk validitasnya, versi modifikasi digunakan untuk pre-test, uji reliabilitas, dan validitas uji. Tantangan terbesar pada tahap ini terdiri dari pra-pengujian, pengujian ulang, dan merancang skala akhir. Kuesioner diambil dari pra-pengujian faktor, kehandalan, dan item-total menjalani analisis korelasi. Tes ulang ini dilakukan setelah periode 10 hari dan data yang dikumpulkan menjadi sasaran uji reliabilitas lain. Hasil dari empat analisis yang digunakan untuk memprediksi kekuatan skala dan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menurunkan efisiensi. Kemudian, barang masing-masing dimensi ditambahkan atau dihapus dan kata-kata itu diubah agar lebih sesuai dengan tujuan skala. Versi yang dimodifikasi menjadi skala resmi, yang digunakan. Tabel 2.1. Skala EGameflow Faktor Konsentrasi
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
40
Konten Permainan menarik perhatian pengguna Permainan memberikan konten yang merangsang perhatian pengguna Sebagian besar kegiatan game yang berkaitan dengan tugas belajar Tidak ada gangguan dari tugas disorot Secara umum, bisa tetap berkonsentrasi dalam permainan Secara umum, saya bisa tetap berkonsentrasi dalam permainan Saya tidak terganggu dari tugas-tugas yang pemain harus berkonsentrasi padagame Beban kerja dalam permainan memadai
Kejelasan Sasaran
Umpan Balik
Tantangan
G1 G2 G3 G4 G5 F1 F2 F3 F4 F5 F6 H1
Tujuan permainan secara keseluruhan disajikan di awal permainan Secara keseluruhan tujuan permainan yang disajikan jelas Tujuan menengah disajikan pada adegan Tujuan menengah disajikan dengan jelas Saya memahami tujuan pembelajaran melalui permainan Saya menerima umpan balik tentang kemajuan saya dalam permainan Saya menerima umpan balik langsung pada tindakan saya Saya diberitahu tugas baru segera Saya diberitahu kejadian baru segera Saya menerima informasi tentang keberhasilan saya (atau kegagalan) tujuan menengah segera Saya menerima informasi tentang status saya, seperti skor atau tingkat Saya menikmati permainan tanpa bosan
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Analisi Metode analisis digunakan untuk menguraikan sistem virtual 3D Candi Kerajaan Majapahitdi Kecamatan Trowulanmenjadi komponen-komponen untuk diidentifikasi dan dievaluasi permasalahannya. Sistem yang dianalisis adalah sistem yang berisi informasi tentang segala sesuatu yang berkaitan dengan pengeksplorasian desain bangunan, dalam bentuk multimedia, yang berupa informasi teks, gambar, animasi, grafis 3D dan suara yang diaplikasikan menggunakan komputer. Sistem yang dianalisis adalah cara kerja aplikasi virtual tour Candi Kerajaan Majapahit di Kecamatan Trowulan 3D secara interaktif. Tahap analisis ini merupakan tahapan yang paling penting dalam program yang dirancang, karena jika terjadi kesalahan dalam tahap ini akan menyebabkan terjadinya kesalahan pada tahap selanjutnya. Karena itu dibutuhkan suatu metode sebagai pedoman dalam mengembangkan sistem yang dibangun.
3.2 Proses Perancangan Diagram HIPO Proses perancangan model diagram HIPO dapat dilihat aliran kerja sistem dari menu utama ke submenu yang lain. Dengan HIPO dapat ditunjukkan menu apa saja yang dipanggil oleh program pemanggil. Jadi pengguna bisa mengetahui cara kerja dari aplikasi virtual tour candi Kerajaan Majapahit di Kecamatan Trowulan ini. Pada Gambar 3.1 berikut ini adalah diagram HIPO yang menunjukkan menu apa saja yang dipanggil.
Gambar 3.1 Diagram HIPO Skenario Menu
Gambar 3.2 Diagram HIPO Virtual Tour 4. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Hasil Program Gambar 4.1 menjelaskan mengenai tampilan dari interface halaman utama pada game virtual tour candi kerjaan majapahit
Gambar 4.1 Halaman utama Gambar 4.2 menjelaskan mengenai tampilan dari interface dalam game virtual tour candi kerjaan majapahit
42
Gambar 4.2 Tampilan pada game 4.2 Pengujian Software Pengujian software merupakan pengujian yang dilakukan secara objektif dimana aplikasi diuji secara langsung dibeberapa perangkat laptop dengan menjalankan aplikasi Virtual Tour Candi Kerajaan Majapahit yang bisa diaplikasikan di notebook/laptop. Tabel 4.1. Data Hasil Pengujian FPS NO 1 2 3 4 5 6 7 8
Merk/Type ACER ASPIRE E1-422 ACER ASPIRE E5-473G DELL 5447 ASUS A455LF ASUS GL752VW-T4211T MSI GE62 6QC HP PAVILION 14-V201TX LENOVO IDEAPAD 305
Low 60 77 55 57 94 96 79 50
Kualitas Grafik Medium 45 63 47 44 88 89 70 37
High 20 57 33 27 79 81 66 20
Jika ditampilkan dalam bentuk grafik maka data yang didapat sebagai berikut:
Pengujian Nilai FPS Kualitas Kualitas Kualitas Kualitas Grafik Low, Grafik Low, Kualitas Grafik Kualitas Grafik MSI GE62 Kualitas ASUS Kualitas Grafik High, Medium, MSI Grafik High, 6QC, 96 Medium, Grafik Low, Kualitas GL752VWGrafik Low, Kualitas GE62 6QC, 89 MSI GE62 ASUS ASUS Kualitas HP Grafik T4211T, 94 ACER ASPIRE Kualitas Kualitas Grafik Kualitas High, Kualitas GL752VW6QC, 81 GL752VWKualitas Grafik PAVILION14Medium, HP E5-473G , 77 Grafik Low, Kualitas HP Grafik High, Grafik Low, 8880 V201TX, T4211T, Kualitas Grafik Low, KualitasT4211T, Medium, 79Kualitas Kualitas Grafik PAVILION14ACER ASPIRE Grafik Low, PAVILION14ACER ASPIRE ASUS A455LF Grafik ACER ASPIRE DELL 5447 , Kualitas Kualitas Kualitas Grafik Grafik Grafik High, Medium, V201TX, 70 E1-422, 60 LENOVO V201TX, 66 E5-473G ,55 57 High, , Grafik 57 Medium, E5-473G , 63 Grafik High, Grafik High, Medium, Medium, LENOVO IDEAPAD 305, 5447 , , A455LF ACER ASUS IDEAPAD 305, ACERASPIRE ASPIRE DELL DELL 5447 ASUS A455LF 50 4733 , 44, 27 37 E1-422,45 20 E1-422, 20 Kualitas Grafik Low Kualitas Grafik Medium Kualitas Grafik High
Gambar 4.3 Grafik Pengujian FPS
5. KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian, analisis, perancangan sistem dan pembuatan program sampai dengan tahap penyelesaian maka dapat ditarik yaitu: 1. Aplikasi Virtual Tour Candi Kerajaan Majapahit Di Kecamatan Trowulan telah berhasil dibangun dengan cara melakukan analisis data terhadap objek bangunan candi kerajaan majapahit di kecamatan Trowulan secara visual maupun historis, merancang desain sistem, menvisualisasikan model bangunan candi yang telah dibuat dalam blender ke dalam unity, kemudian membangun aplikasi menjadi stand alone. 2. Berdasarkan hasil analisis pengujian software yang didapatkan dari pengujian kuesioner yang dibagikan kepada 20 orang yang mengatakan bahwa aplikasi Virtual tur Candi Kerajaan Majapahit di Kecamatan Trowulan mudah digunakan, mudah dipelajari, tampilan interface cukup menarik, keaslian bangunan hampir seperti kondisi aslinya dan untuk pengembangan aplikasi kedepan user mengharapkan penambahan objek serta kondisi objek dibuat sama dengan bangunan asli dari candi tersebut. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] Alfatta, Hanif. 2007. Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan Dan Organisasi Modern. Yogyakarta: C.V ANDI Offset. [2] Anonymous. Unity 3D,http://Unity3d.com/. Diakses tanggal 4 November 2015 [3] Ariyus, Doni. 2009. Keamanan Multimedia. Yogyakarta: Andi Offset. [4] Binanto, Iwan. 2007. Multimedia Digital Dasar Teori dan Pengembanganya. Yogyakarta: Andi Offset. [5] Fatah Sofyan, Amir dan Agus Purwanto. 2008. Multimedia Digital: Animasi, Sound Editing, dan Video Editing. Yogyakarta: Andi Offset. [6] Fleming. 1999. 3D Modelling and Surfacing, Morgan Kaufmann. San Francisco California [7] Fong Ling, Rong Chang, dkk. 2009. ”EGameFlow: A scale to measure learners’ enjoyment of elearning games”. Computer & Education 52: 101-112 [8] MADCOMS. 2005. Mahir dalam 7 Hari Adobe Photoshop CS. Yogyakarta: Andi Offset. [9] Pinuluh, Esa Damar. 2010. Pesona Majapahit. Yogyakarta: Buku Biru. [10] Rhesky N, Reinaldo dkk. 2013. Simulasi Digital Jilid 2. Jakarta: Kementerian Pendidikan & Kebudayaan [11] Vaughan, Tay. 2006. Multimedia :Making it Work, Edisi 6. Versi Indonesia. Yogyakarta: Andi Offset.
44
SISTEM PAKAR KLASIFIKASI STATUS GIZI BURUK PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Meista Bambang Wahyu Saputri Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknik Atlas Nusantara Malang Email :
[email protected] ABSTRAK Gizi buruk atau malnutrisi adalah suatu bentuk terparah akibat kurang gizi menahun. Selain akibat kurang konsumsi jenis makanan bernutrisi seimbang,Gizi buruk pada anakjuga bisa disebabkan oleh penyakit-penyakit tertentu yang menyebabkan gangguan pencernaan atau gangguan penyerapan zat makanan yang penting untuk tubuh.Melihat permasalahan tersebut sehingga perlu adanya suatu sistem yang dapat membantu menentukan tipe gizi buruk balita. Dengan sistem ini, tingkat keselahan pada penginputan data dan perhitungan oleh sistem yang telah disesuaikan dengan kriteria yang sudah ada. Untuk menentukan tipe gizi buruk balita digunakan beberapa kriteria yang dianggap mampu mempengaruhi penentuan nilai tersebut. Metode Certainty Factor(CF) dianggap efektif diterapkan pada penentuan tipe gizi buruk balita karena hasilnya akan valid apabila nilai atau bobot didapat dari pakar, bertujuan untuk mengolah sesuatu yang belum diketahui keputusannya. Tetapi apabila nilai yang didapat dari pakar tidak valid maka hasilnya akan salah. Setelah itu lakukan proses perhitungan dengan menggunakan metode yang hasil akhirnya didapati dalam bentuk prosentase manakah yang lebih besar. Hasil dari sistem pakar kualifikasi status gizi buruk balita ini telah diuji melalui pengujian black box, pengujian menggunakan metode certainty factor, pegujian menggunakan aplikasi mobile yang juga hasilnya dibandingkan pada saat melakukan observasi. Pengujian black box menghasilkan kesimpulan sistem sudah berjalan cukup maksimal. Pengujian menggunakan metode certainty factor memberikan hasil yang sama pada saat melakukan pengujian melalui aplikasi mobile. Kata Kunci: Gizi Buruk, Balita, sistem pakar, certainty factor (CF). 1. PENDAHULUAN Gizi berasal dari bahasa mesir yang mempunyai arti “Makanan” terjemahan dari “Nutrition”. Gizi adalah suatu zat yang dibutuhkan oleh tubuh sebagai pertumbuhan, perkembangan, pemeliharaan serta memperbaiki jaringan tubuh terlebih pada seorang balita. SepertidiungkapkanUnicef, jumlah anak balita penderita gizi buruk mengalami lonjakan dari 1,8juta (tahun 2005) menjadi 2,3 juta (2006).Di luar 2,3 juta penderita gizi buruk masih ada 5 juta lebih mengalami gizi kurang. Jumlah penderita gizi buruk dan gizi kurang ini sekitar 28% dari total balita di seluruh Indonesia. Balita yang tercukupi dengan baik akan kebutuhan gizi bagi kesehatan tubuhnya, dapat dilihat dari aktif, cerdas dan ceria tidaknya balita tersebut. Ini dikarenakan gizi merupakan salah satu faktor yang cukup penting bagi proses kesehatan, pertumbuhan dan perkembangan pada balita. Salah satu cara mengasi hal yang membahayakan bagi kesehatan balita adalah memperhatikan dengan baik pola makan dan pola istirahat untuk balita. Berdasarkan kondisi diatas, maka dibangunlah sebuah sistem yang menggunakan teknologi komputerisasi yang dapat mengadopsi kemampuan seorang ahli atau pakarya itu teknologi Kecerdasan Buatan. Salah satu bagian dari Kercerdasan Buatan adalah Sistem Pakar yaitu suatu sistem yang mengandung pengetahuan dan pengalaman dari satu atau banyak pakar dalam suatu area pengetahuan, sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi terhadap suatu masalah, dalam hal ini dibangun system pakar penentuan kebutuhan gizi pada penyakit gizi buruk balita. Dengan latar belakang diatas, maka perlu dibangun sebuah system pakar dengan metode certainty factor yang dimana dalam prosesnya digunakan untuk mengolah sesuatu yang tidak diketahui
45
keputusannya sehingga dapa tmembantu ahli gizi untuk mengetahui apakah si balita mengalami gizi buruk berdasarkan gejala-gejala yang dialaminya dan menentukan jenis makanan yang sesuai. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pakar Kecerdasan buatan adalah salah satu bidang ilmu komputer yang mendayagunakan komputer sehingga dapat berperilaku cerdas seperti manusia. Aktifitas manusia yang ditirukan seperti penalaran, penglihatan, pembelajaran, pemecahan masalah, pemahaman bahasa alami dan sebagainya [1]. Sistem pakar dibuat hanya pada domain pengetahuan tertentu suatu kepakaran tertentu yang mendekati kemampuan manusia disalah satu bidang.Sistem pakar mencoba mencari penyelesaian yang memuaskan, yaitu dengan mengerjakan pekerjaan yang dapat berjalan walaupun itu bukan penyelesaian yang optimal[1]. 2.2 Klasifikasi Klasifikasi adalah proses pengelompokan, artinya mengumpulkan benda/entitas yang sama serta memisahkan benda/entitas yang tidak sama. Secara umum dapat dikatakan bahwa batasan klasifikasi adalah usaha menata alam pengetahuan ke dalam tata urutan sistematis. Towa P. Hmakotrda dan J.N.B. Tairas (1995) mengatakan bahwa klasifikasi adalah pengelompokan yang sistematis daripada sejumlah obyek, gagasan, buku atau benda-benda lain ke dalam kelas atau golongan tertentu berdasarkan ciri-ciri yang sama[2]. 2.3 Gizi Buruk Gizi buruk atau malnutrisi adalah suatu bentuk terparah akibat kurang gizi menahun. Selain akibat kurang konsumsi jenis makanan bernutrisi seimbang, Gizi buruk pada anak juga bias disebabkan oleh penyakit-penyakit tertentu yang menyebabkan gangguan pencernaan atau gangguan penyerapan zatmakanan yang penting untuk tubuh[3]. 2.4 Balita Anak balita adalah anak yang telah menginjak usia di atas satu tahun atau lebih popular dengan pengertian usia anak di bawah lima tahun. Menurut Sutomo. B. dan Anggraeni. DY, (2010), Balita adalah istilah umum bagi anak usia 1-3 tahun (batita) dan anak prasekolah (3-5 tahun)[4]. Saat usia batita, anak masih tergantung penuh kepada orang tua untuk melakukan kegiatan penting, seperti mandi, buang air dan makan. Perkembangan berbicara dan berjalan sudah bertambah baik. Namun kemampuan lain masih terbatas[4]. 2.5 Certainty Factor (CF) Certainty Factor (CF) adalah sebuah metode untuk mengelola sesuatu yang tidak diketahui kepastiannya. Seorang pakar, (misalnya dokter) sering kali menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”, “kemungkinan besar”, “hampir pasti”[5]. Untuk mengakomodasi hal ini kita menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi. Suatu cara dalam mendapatkan tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule, yaitu dengan cara mewawancarai seorang pakari[5]. 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Blok Diagram Gambar 1 adalah merupakan proses dari penilaian bobot gejala dari sistem pakar diagnosa penyakit Gizi Buruk Balita yang dilakukan oleh sistem. Pada proses pertama, User sebagai aktor yang menjalankan sistem pakar diagnosa penyakit Gizi Buruk akan melakukan proses menginputkan data. Kemudian dari data tersebut akan dilakukan perhitungan bobot gejala dari masing-masing kriteria. Dan selanjutnya, sistem akan secara otomatis melakukan proses perhitungan menggunakan metode certainty factor dengan menghitung total angka dari seluruh kriteria gejala, setelah itu total angka gejala akan disimpan kedalam database. Dan dari penjumlahan total angka gejala tersebut akan diperoleh keputusan penilaian berupa keterangan apakah Balita tersebut terkena Gizi Buruk atau tidak, dimana hasil keputusan tersebut akan disimpan di dalam database.
46
Gambar 1. Blok Diagram 3.2 Use Case Diagram Gambar 2 menjelaskan bahwa admin dapat melihat isi history yang berisi data-data dari user. Sedangkan user dapat melakukan diagnosa.
Gambar 2. Use Case Diagram 3.3 Entity Relationship Diagram (ERD) Gambar 4 menjelaskan bahwa Admin melakukan login yaitu dengan menginputkan username dan password. Pada tabel data admin terdapat field id_admin, username dan password. Pada tabel data balita terdapat beberapa field yaitu id_balita, nama_balita, berat_badan,panjang_badan, jenis_kelamin, dan umur_balita. Pada tabel data gejala terdapat tiga field yaitu id_gejala, nama_gejala dan id_konsultasi.
Pada tabel data_konsultasi terdapat field yaitu id_konsultasi, username, tanggal, hasil_1, hasil_2, hasil_3 dan saran.
Gambar 3. Entity Relationship Diagram 4. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Hasil Program Gambar 4. pada halaman history diagnosa berisikan beberapa user yang telah melakukan diagnosa
Gambar 4. Halaman History Diagnosa Gambar 5 menjelaskan tentang user dapat melakukan isi data balita beserta pilihan gejala-gejala untuk menentukan apakah si balita terjangkit gizi buruk
48
Gambar 5. Halaman Diagnosa Gambar 6 menjelaskan tentang pilihan gejala untuk user.
Gambar 6. Halaman Gejala Gambar 7 menjelaskan hasil dari diagnose untuk user termasuk dalam gizi buruk tipe apa.
Gambar 7. Hasil Perangkingan Beasiswa BBP-PPA
4.2 Pengujian Black Box Proses pengujian black box adalah pengujian yang dilakukan dengan cara menguji aplikasi dengan memasukkan data ke dalam form-form yang telah disediakan. Proses pengujian black box dilakukan untuk mengetahui apakah data yang dimasukan (input) sudah sesuai dengan yang diharapkan (output). Tabel 1 berikut menjelaskan pengujian black box form login admin Tabel 1. Form Login Admin Kasus Data dan Hasil Uji (Data Normal) Data Masukan
Username : admin, Password : admin
Yang Diharapkan
Data yang dimasukan benar, lalu menekan tombol login tampil halaman admin.
Pengamatan
Menampilkan halaman history diagnosa.
Kesimpulan
Diterima Kasus Data dan Hasil Uji (Data Salah)
Data Masukan
Username : admin, Password : meista
Yang Diharapkan
Muncul pesan kesalahan, login gagal, username dan password tidak cocok
Pengamatan
Muncul pesan kesalahan, login gagal, username dan password tidak cocok
Kesimpulan
Diterima
Tabel 2 menjelaskan tentang pengujian black box diagnose data balita. Tabel 2. Pencarian Data Mahasiswa Kasus Data dan Hasil Uji (Data Normal) Data Masukan
Nama : Fajri Nurul Huda, Umur Balita : 24bulan, Berat Badan : 8.25kg, Panjang Badan : 80.5 cm, Jenis Kelamin : laki-laki. Gejala : Pertumbuhan fisik lambat, cengeng dan rewel, rambut rontok, mata sayu.
Yang Diharapkan
Data yang dimasukan benar, lalu menekan tombol lanjut, maka tampil pada halaman hasil keputusan status gizi buruk balita.
Pengamatan
Menampilkan halaman hasil keputusan status gizi buruk balita.
Kesimpulan
Diterima Kasus Data dan Hasil Uji (Data Salah)
50
Data Masukan
Nama Balita : Fajri Nurul Huda, Umur Balita : (tidak diisi), Berat Badan : 8.25kg, Panjang Badan : 80.5 cm, Jenis Kelamin : laki-laki. Gejala : Pertumbuhan fisik lambat, cengeng dan rewel, rambut rontok, mata sayu.
Yang Diharapkan
Muncul pesan kesalahan, kolom tidak boleh kosong.
Pengamatan
Muncul pesan kesalahan, kolom tidak boleh kosong.
Kesimpulan
Diterima
5. KESIMPULAN Kesimpulan dari sistem pakar menentukan gizi pada balita menggunakan metode Certainty Factor(CF) yaitu: a. Sistem pakar yang dibuat mengambil pengetahuan dari dokter bidang tumbuh kembang anak dengan menggunakan metode Certainty Factor digunakan untuk menentukan tipe gizi buruk balita. Aplikasi dibuat menggunakan sistem operasi Android agar dapat dijalankan pada platform mobile. b. Untuk menentukan status gizi balita dihitung berdasarkan data berupa berat badan menurut umur (BB/U), panjang badan menurut umur (PB/U), berat badan menurut panjang badan (BB/PB), juga beberapa gejala yang muncul pada balita, lalu di cocokkan berdasarkan data yang diperoleh dari PUSKESMAS. c. Sistem pakar menentukan gizi pada balita menggunakan metode Certainty Factor (CF) dapat memberikan hasil perhitungan gizi balita dengan tepat berdasarkan bobot. Pengujian antara penghitungan data balita menurut sistem dengan penghitungan data balita yang diperoleh dari perhitungan petugas puskesmas memperoleh hasil yang sama. Bobot preferensi ditentukan berdasarkan gejala-gejala yang muncul pada balita. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5]
Hartati Sri. 2008. Sistem Pakar Dan Pengembangannya. Graha Ilmu, Yogyakarta Subrata Gatot. 2009. Klasifikasi Bahan Pustaka, Surabaya Sapada Maya Devianty, 2011.Ciri Bayi Kekurangan Gizi Buruk, Jakarta Muaris.H, 2006. Pengertian Balita, Jakarta Sutojo T.2010. Perancangan Sistem Pakar Dengan Menggunakan Certainty Factor dan Implementasi Metode Jaringan Syaraf Tiruan Back Propagation Untuk Membantu Diagnosa Penyakit Kulit.
52
COUNTER APPLICATION OF BASIC ARITHMATIC OPERATIONS WITH EDGE DETECTION METHOD ON TEXT Nurul Mahfuzh Program StudiTeknikInformatika, SekolahTinggi Teknik Atlas Nusantara (STTAR) Malang Email:
[email protected] ABSTRAK Untuk melakukan perhitungan terhadap suatu operasi aritmatika pada suatu dokumen yang berupa tulisan tangan seseorang perlu memasukan kembali tulisan tersebut pada mesin penghitung melalui sebuah tombol perintah. Alat masukan pada sebuah perangkat tidak hanya melalui sebuah tombol perintah, tetapi terdapat juga media lain yaitu kamera yang mana kamera tersebut berfungsi untuk menangkap sebuah gambar yang nanti hasilnya adalah sebuah citra digital. Namun citra tersebut tidak dapat langsung diolah karena citra tersebut memiliki bentuk data yang berbeda dengan input tombol perintah. Diperlukan sebuah sistem yang dapat mengolah sebuah citra agar dapat menghasilkan bentuk data yang sama dengan tombol perintah. Dengan mendeteksi bagian tepi pada objek yang berada pada citra diperoleh suatu bentuk pola dari masing-masing objek tulisan tangan pada citra tersebut, dari pola yang diporeleh dilatih menggunakan jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk mengenali suatu pola. Algortima jaringan syaraf tiruan yang digunakan pada penelitian kali ini adalah algortima perceptron lapis tunggal. Aplikasi penghitung aritmatika dasar dapat mengenali pola karkater tulisan tangan dengan tingkat kebenaran sebesar 62.05% dengan menggunakan data latih sebanyak 84 data latih. Citra data latih dan data uji diperlukan beberapa teknik pengolahan citra pada proses pre-processing untuk mendapatkan data fitur yang baik. Dengan merubah nilai rasio pembelajaran dapat merubah tingkat kebenaran pada sistem. Hasil dari pada proses segmentasi dapat mempengaruhi pengenalan karakter. Tingkat kebenaran pengenalan karakter dapat mempengaruhi sistem perhitungan pada aplikasi. Kata Kunci: Aritmatika, Deteksi Tepi, Tulisan Tangan.
1. PENDAHULUAN Kamera, yaitu sebuah alat yang dapat menangkap citra tiga dimensi yang kemudian diolah dan diproyeksikan ke dalam citra dua dimensi. Seiring berkembangnya teknologi kamera, berkembang pula bidang untuk melakukan pengolahan ataupun memanipulasi hasil citra kamera karena saat ini citra yang dihasilkan oleh kamera telah berbentuk sebuah informasi digital. Deteksi objek dalam pengolahan citra merupakan suatu proses yang digunakan untuk menentukan keberadaan objek tertentu di dalam suatu citra digital. Salah satu objek tersebut adalah tulisan. Pengenalan huruf merupakan satu bidang pengenalan pola yang memberikan kontribusi bagi perkembangan teknologi, dan bermanfaat untuk menghubungkan antara manusia dan komputer yang dapat diterapkan pada berbagai bidang aplikasi. Penelitian di bidang pengenalan tulisan tangan sampai saat ini masih menjadi hal yang menarik untuk dilakukan. Saat ini masih banyak dokumen yang berisikan suatu operasi aritmatika yang berupa tulisan tangan, sehingga jika memindahkannya ke dalam bentuk digital seseorang harus menginputkan kembali angka dan karakter tersebut. Dari hal tersebut penulis mencoba memanfaatkan media kamera sebagai input untuk membaca dokumen tersebut dan hasil gambarnya diproses dengan metode Deteksi Tepi dan Pengenalan Pola untuk mendapatkan bentuk digital dari angka dan kerakter yang ada di dalam dokumen. Diharapkan dengan cara ini dapat membantu dalam melakukan pemindahan berkas dokumen ke bentuk berkas dokumen digital.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Android Android secara umum adalah sistem operasi yang dioptimalkan untuk perangkat mobile, yang awalnya dikembangkan oleh Android.inc dengan pembiayaan dari Google dan saat ini telah dibeli oleh Google. Android pada intinya adalah sistem operasi Linux. Sebagai kerangka aplikasi Android merupakan seperangkat fitur canggih bagi pengembang untuk membangun aplikasi dengan kaya pengalaman pengguna dan logika yang kompleks. Android juga menyediakan sejumlah libraries untuk pengembang membangun ide-ide besar berikutnya dengan mudah. Untuk pengembangan aplikasi Android dapat digunakan menggunakan bahasa permograman C/C++, Python, Ruby, JAVA, dan HTML/Javascript. (Gok Nizamettin,2013:1).
53
2.2 Deteksi Tepi Tepi (Edge) adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang mendadak (besar) dalam jarak yang singkat [4]. Perbedaan intensitas inilah yang menampakkan rincian gambar. Tepi biasanya terdapat pada batas antara dua daerah berbeda pada suatu citra. Tepi dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini berbedabeda pada bergantung pada perubahan intensitas.
Gambar 1 Model tepi Satu Matra
. Pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan indentifikasi objek di dalam citra 2.3 Algortima Canny Algoritma deteksi tepi Canny dikenal banyak orang sebagai detektor tepi optimal[1]. Ini pertama kali diciptakan oleh John Canny untuk tesis Master di MIT pada tahun 1983, dan masih melebihi banyak algoritma baru yang telah dikembangkan[5]. algoritma Canny bertujuan untuk memenuhi tiga kriteria utama : a. Rendah tingkat kesalahan: Arti deteksi yang baik hanya tepi ada. b. Baik lokalisasi: Jarak antara tepi piksel terdeteksi dan tepi nyata piksel harus diminimalkan c. Tanggapan Minimal: Hanya satu respon detektor per tepi. Langka-langka dalam melakukan deteksi tepi Canny : i. Menyaring derau. Filter Gaussian digunakan untuk tujuan ini. Sebuah contoh dari kernel Gaussian dari ukuran = 5 yang mungkin digunakan adalah sebagai berikut:
ii.
..................(1) Cari gradien intensitas gambar. Untuk ini, mengikuti prosedur analog dengan Sobel. a. Terapkan sepasang masker konvolusi (di x dan y) arah
b.
..................(2) Menemukan kekuatan gradien dan arah dengan:
0..................(3) Arah tersebut dibulatkan menjadi salah satu dari empat sudut yang mungkin (yaitu 0, 45, 90 atau 135) iii. Memperkecil garis tepi yang muncul dengan menerapkan non-maximum suppression sehingga menghasilkan garis tepian yang lebih ramping. iv. Langkah terakhir. Canny menggunakan dua ambang (atas dan bawah): a. Jika gradien pixel lebih tinggi dari batas atas, pixel diterima sebagai tepi. b. Jika nilai gradien pixel berada di bawah batas bawah, maka itu ditolak. c. Jika gradien pixel adalah antara dua batas, maka akan diterimahanya jika terhubung ke pixel yang berada diatas ambang batas atas.
54
2.4 Perceptron Perceptron juga termasuk salah satu bentuk jaringan syaraf yang sederhana. Perceptron biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear. [6]
Gambar 2 Pembatasan linear dengan Perceptron
Garis pemisah antara daerah positif dan daerah nol memiliki pertidaksamaan: w 1 x 1 + w 2 x 2 + b > 0 ..................(4) Sedangkan garis pemisah antara daerah negatif dengan daerah nol memiliki pertidaksamaan: w 1 x 1 + w 2 x 2 + b < - 0 ..................(5) Misalkan kita gunakan pasangan vektor input s dan vektor output sebagai pasangan vektor yang akan dilatih. Algoritma: 0. Inisialisasi semua bobot dan bias: (untuk sederhananya set semua bobot dan bobot bias sama dengan nol). Set learning rate: (0 < 1). (untuk sederhananya set sama dengan 1). 1. Selama kondisi berhenti bernilai false, lakukan langkah-langkah sebagai berikut: (i). Untuk setiap pasangan pembelajaran s-t, kerjakan: a. Set input dengan nilai sama dengan vektor input: xi=si; b. Hitung respon untuk unit output: Yin = b + ∑ xi wi i
1 if Yin > θ Y = { 0 if Yin ≤ θ −1 if Yin < θ c.
Perbaiki bobot dan bias jika terjadi kesalahan: if Y ≠ then ∶ wi (new) = wi (old) + α t xi b(new) = b(old) + α t Jika tidak maka: wi (new) = wi (old) b(new) = b(old)
(ii). Tes kondisi berhenti: jika tidak terjadi perubahan bobot pada (i) maka kondisi berhenti TRUE, namun jika masih terjadi perubahan maka kondisi berhenti FALSE. Algoritma di atas bisa digunakan baik untuk input biner maupun bipolar, dengan α tertentu, dan bias yang dapat diatur. Pada algoritma tersebut bobot-bobot yang diperbaiki hanyalah bobot-bobot yang berhubungan dengan input yang aktif (x i ≠ α) dan bobot-bobot yang tidak menghasilkan nilai y yang benar.
55
3. PERANCANGAN SISTEM 3.1 Deskripsi Umum Sistem aplikasi yang dibangun merupakan sebuah sistem yang dapat melakukan pengenalan terhadap citra yang berisi tulisan tangan manusia. Pada dasarnya, sistem yang terdiri dari dua tahap yaitu, tahap pelatihan (training) dan tahap pengenalan(pengujian). Dalam setiap tahapan pelatihan dan pengenalan, terdapat satu proses pengolahan citra (image processing). Sebuah citra harus diproses dengan baik terlebih dahulu sebelum dilakukan perhitunga-perhitungan yang ada pada proses pembelajaran maupun pada proses pengenalan.
image character
image character
Pre-processing
Pre-processing
Binary image
Binary image
Reading of characters And readings feature
Readings features
1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 Data features
1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 Data Features
Bobot
Training Neural Network
testing Data Gambar 3 Gambaran Umum Sistem
56
results Text
3.2 Data Latih dan Data Uji Data yang digunakan adalah citra dengan format bitmap yang berisi tulisan tangan. Karakter yang akan dikenali oleh sistem berjumlah 14 karakter dengan rincian sebagai mana pada Error! Reference source not found.. Tabel 1 karakter yang akan dikenali oleh sistem
Keterangan Angka Operator Aritmatik Jumlah Total
Daftar Karakter 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 x, : , -, +
Jumlah 10 jenis 4 jenis 14
Untuk data latih karakter yang digunakan merupakan karakter tunggal dengan ukuran citra 28x28 dan telah melalui pre-processing. Misalkan akan melakukan pelatihan terhadap karakter angka “4”, maka data masukan berupa citra berisi angka “4” tunggal. Sedangkan untuk pengujian, data berupa citra yang berisi kumpulan karakter yang membentuk suatu operasi aritmatika.
Gambar 4 (kiri) Citra data latih, (kanan) Citra data Uji
3.3 Perancangan Proses Secara garis besar, proses dalam perancangan perangkat lunak terdiri dari 7 bagian. Proses tersebut adalah pre-processing, segmentasi, pembacaan fitur, training (pelatihan/pembelajaran), testing (pengujian / pengenalan), dan proses penghitungan aritmatik. Tahap segmentasi akan diterapkan pada citra data uji. Urutan dari proses-proses tersebut ditunjukkan oleh flowchart pada Gambar 5.
57
Mulai
Input data latih / Data uji
Tidak
Data Uji
Ya
Pre-processing Data latih
Pre-processing Data uji
Pembacaan Fitur
Segmentasi
Data Fitur
Pembacaan Fitur
Pelatihan Data
Data Fitur
Pengujian Data Bobot
Karakter digital
Perhitungan aritmatik
Hasil perhitungan
Selesai
Gambar 5 Flowchar Sistem
3.4 Pelatihan Data Pelatihan data merupakan proses setelah didapatnya fitur citra yang berupa angka bipolar (1 dan -1). Pelatihan data yang dilakukan menggunakan perceptron lapis tunggal yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan terbimbimng (supervised). Algoritma perceptron lapis tunggal digunakan karena pertimbangan input yang digunakan yaitu citra yang dikonversikan ke bilangan bipolar yang berjumlah 784 input. Output jenis karakter juga menjadi pertimbangan perceptron lapis tunggal, karena hanya terdapat 14 kategori karakter dimana setiap karakter memiliki 4 target.
58
X1
W 1-784
Fungsi Aktifasi
y1
X3
Fungsi Aktifasi
y2
...
Fungsi Aktifasi
y3
X784
Fungsi Aktifasi
y4
X2
b
Gambar 6 Algoritma perceptron menentukan karakter
Target yang ditetapkan pada masing-masing karakter terdapat pada Tabel 2 sebagai berikut : Tabel 2 Target dari setiap karakter
no
Karakter
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x : +
y1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1
Target Y y2 y3 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1
y4 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1
4. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Pengujian Jjaringan Syaraf Tiruan Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kebenaran dari jaringan syaraf tiruan. Pengujian menggunakan citra yang berisi satu buah karakter. dengan pengaturan rasio pembelajaran = ‘0.01’, ‘200’ epoch dan treshold = ‘0.05’ didapatkan hasil sebagai berikut :
59
Tabel 3 Hasil pengujian pengenalan karakter
No 1 2
3
4 5 6
Input
Deteksi
Output
Keterangan
“ 1”
Benar
“9” “3“ “3“ “4“ “5“
Salah
9
“ 133“
10
“ 33 “
11
“ 7“
Benar
12
“-“
Benar
13
“+”
Benar
14
“+”
Benar
15
“x”
Benar
16
“17”
Salah
Salah
Salah Salah
Benar Benar Benar
7
“x:“
Salah
8
“ 9“
Salah
Dari enam belas data uji yang ada pada Tabel 3 Sepuluh data uji dapat dikenali dengan benar dan enam data uji salah. Maka tingkat kebenaran yang diperoleh sebesar 62.5% dengan menggunakan rumus 6: 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 =
∑ 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝐷𝑎𝑡𝑎
62.5% =
𝑥 100% ..................(6)
10 𝑥 100% 16
4.2 Pengujian Segmentasi Pengujia Segmentasi bertujuan untuk mengetahui kinerja dari proses segmentasi citra pada sistem. Pengujian dilakukan pada citra yang memiliki lebih dari satu buah karakter.
(a)
(b)
Gambar 7 Pengujian Segmentasi (a) input citra (b) hasil segmentasi
(a) (b) Gambar 8 Pengujian Segmentasi citra uji 2 (a) input citra (b) hasil segmentasi
60
(a)
(b)
Gambar 9 Hasil Pengujian Segmentasi Citra uji 3 (a) input citra (b) hasil segmentasi Dari hasil pengujian sistem telah dapat melakukan segmentasi dengan baik dari ketiga data uji . 4.3 Pengujian Perhitungan Aritmatik Pada pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah sistem perhitungan aritmatik dapat bekerja, data citra uji yang digunakan merupakan citra yang memiliki segmentasi yang paling baik dengan tujuan untuk menghindari kesalahan pada sistem.
(a)
(b)
Gambar 10 Hasil Pengujian1 Aritmatik (a) Input citra (b) Hasil Pengujian Aritmatik
(a)
(b)
Gambar 11 Hasil Pengujian2 Aritmatik (a) Input citra (b) Hasil Pengujian Aritmatik
61
(a)
(b)
Gambar 12 Hasil Pengujian 3 Aritmatik (a) Input citra (b) Hasil Pengujian Aritmatik
Dari ketiga hasil pengujian pada sistem perhitungan telah dapat dilakukan. Dapat diamati pada Gambar 11 dimana input citra yang berisikan “1+2” angka dua dikenali sebagai angka 3 sehingga menjadi “1+3” maka hasil perhitungannya adalah “1+3=4.0”.
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari hasil penelitian aplikasi penghitung operasi aritmatika dasar dengan deteksi pada teks maka dapat diambil kesimpulan : Aplikasi dapat mengenali tulisan tangan dengan tingkat kebenaran sebesar 62.05% dengan menggunakan data latih sebanyak 84 data latih. Citra data latih dan data uji diperlukan beberapa teknik pengolahan citra pada proses pre-processing untuk mendapatkan data fitur yang baik. Dengan merubah nilai rasio pembelajaran dapat merubah tingkat kebenaran pada sistem. Hasil dari pada proses segmentasi dapat mempengaruhi pengenalan karakter. Tingkat kebenaran pengenalan karakter dapat mempengaruhi sistem perhitungan pada aplikasi. 5.2
Saran
Berikut saran yang dapat diberikan oleh penulis untuk perkembangan aplikasi penghitung operasi aritmatika dasar: Aplikasi ini dapat dikembangkan pada proses pre-processing citra latih dan citra uji agar mendapatkan data fitur yang lebih baik sehingga tingkat kebenaran pada sistem pengenalan karakter dapat meningkat. Dengan beberapa metode yaitu : Mean Shift segmentasi, Transformasi Hough, serta memperpanyak data latih.
6. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4]
[5]
[6] [7]
62
Green, B. (2002). Canny Edge Detection Tutoria. Diambil kembali dari Drexel University: http://dasl.mem.drexel.edu[5] Kusumadewi, S., & Hartati, S. (2006). Neuro Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu. Mordvintsev, A., & K., A. (2016). Image Thresholding. Diambil kembali dari OpenCV: docs.opencv.org Munir, R. (2015, November 10). Buku Pengolahan Citra. Diambil kembali dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) ITB: http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Buku/Pengolahan%20Citra%20Digital/ Muthukrishnan.R, & M.Radha. (2011). EDGE DETECTION TECHNIQUES FOR IMAGE SEGMENTATION. International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 6, Dec 2011, 264. Puspitaningrum, D. (2006). Tiruan, Pengantar Jaringan Syaraf. Yogyakarta: C.V Andi Ofset. Xuguang, H. (2009, November 2). Introduction to Android. hal. 7.
