SUSUNAN DEWAN REDAKSI JURNAL PRODUKTIF

SUSUNAN DEWAN REDAKSI JURNAL PRODUKTIF UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH TASIKMALAYA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI Ketua Redaksi

: Ir. Muhammad Taufiq, M.Kom

Editor/ Penyunting

: Sulidar Fitri, M.Sc Milah Nurkamilah, M.Pd

Artistik/ Publisher

: Taofik Muhammad, M.Kom Cecep Riki, M.M.Kom

Tata Usaha

: Alfadl Habibi, M.Ag

Mitra Bestari

: Falahah Suprapto (Widyatama Bandung) Ayi Purbasari (Universitas Pasundan) Savitri Galih (Widyatama Bandung) Setiadi Yazid (Fasilkom UI) Toni Dwi Susanto (Ketua Aisindo) Yudi Prayudi (UII Yogyakarta)

Pelindung : BPH Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya Rektor Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya Pembina : Dekan Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Ka Prodi Pendidikan Teknologi Informasi Alamat Redaksi: Prodi PTI FKIP Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya, Jl. Tamansari km 2,5 Kota Tasikmalaya, Jawa Barat, 46196, Telpon: / Fax: 0265 – 235092, email: [email protected]

JURNAL PRODUKTIF Vol. 1, Juli 2017

ISSN: 2548-8082

PENGANTAR REDAKSI Jurnal PRODUKTIF merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi FKIP-UMTAS (Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya). Maksud dan tujuan diterbitkannya Jurnal PRODUKTIF adalah sebagai sarana pertukaran ilmu pengetahuan dan informasi yang berkaitan dengan ilmu computer, informasi dan aplikasi. Jurnal ini diharapkan dapat menumbuhkan kreatifitas dan pertukaran gagasan diantara para akademisi, kalangan industri dan institusi swasta maupun negeri di Indonesia pada bidang ilmu komputer dan informasi. Jurnal PRODUKTIF berisi pokok-pokok permasalahan baik dalam pengembangan kerangka teoritis, implementasi maupun kemungkinan pengembangan system secara keseluruhan. Dalam Vol. 1, Juli 2017 Jurnal PRODUKTIF memuat 6 buah tulisan ilmiah. Diharapkan setiap naskah yang diterbitkan didalam jurnal ini memberikan kontribusi yang nyata bagi peningkatan sumberdaya penelitian didalam bidang ilmu computer dan informasi. Tim redaksi membuka komunikasi lebih lanjut baik kritik, sarana dan pembahasan. Semoga jurnal PRDUKTIF dapat bermanfaat bagi kita semua.

Tertanda, Tim Redaksi

DAFTAR ISI Pengantar Redaksi DENOISING PADA CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE FRAKTAL Janoe Hendarto

1 - 12

PENENTUAN POSISI OBJEK DALAM GEDUNG MENGGUNAKAN RSS FINGERPRINT BERDASARKAN TEKNOLOGI GSM DAN IEEE 820.11g Hani Rubiani

13 – 20

KUALITAS GAMBAR DAN SUARA APLIKASI MULTIMEDIA PADA GADGET ANDROID R. Hennry Poerwanto Brotoatmodjo

21 - 24

PREPARASI DATA DALAM SIMULASI PERILAKU RESERVOIR LAPANGAN MINYAK IKAN PARI di NATUNA Muhmmad Taufiq

25 - 34

PERANCANGAN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN KONSEP COMPUTER SUPPORTED COLLABORATIVE LEARNING Taofik Muhammad

35 - 48

PENYUSUNAN SOP CHANGE REQUEST PENGEMBANGAN SISTEM MENGACU PADA STANDARD ISO/IEC 27001 DAN ITIL Falahah

47 - 60

*****

Ju r n a l P R O D U K T I F |1

ISSN: 2548-8082 Vol 1 Edisi Juli 2017

DENOISING PADA CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE FRAKTAL Janoe Hendarto Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Gadjah Mada email : [email protected]

Abstraksi Citra seringkali rusak karena adanya noise baik karena faktor alat pengambil gambarnya maupun karena proses transmisi, sehingga diperlukan proses denoising. Denoising merupakan teknik penghilangan noise pada citra dan mempertahankan informasi yang penting. Denoising citra dapat dilakukan dengan berbagai macam metode, misalnya dengan proses filtering, analisa wavelet, dan metode fraktal. Yang menjadi permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana metode fraktal untuk mereduksi noise pada citra grayscale dan bagaimana efisiensinya. Denoising citra dengan metode fraktal adalah pengkodean citra ke dalam bentuk kode fraktal, pada penelitian ini, pengkodean fraktalnya digunakan partisi seragam. Pertama, dirancang algoritma untuk menentukan kode fraktal dari suatu citra, kemudian disusun algoritma untuk menghilangkan noise. Akhirnya dibangun program komputer untuk penghilangan noise dan diuji dengan beberapa citra grayscale standar yang bernoise Gaussian. Hasil uji program komputer menunjukkan dapat mereduksi noise pada citra dengan rerata penurunan RMSE sebesar 6,45 dan rerata kenaikan nilai PSNR sebesar 4,02 dengan rerata nilai PSNR adalah 27,28.

Kata Kunci : Denoising, Noise, Grayscale, Partisi seragam, Fraktal

Abstract An image is often corrupted by noise in its acquisition and transmission, hence, noise reduction is required. Denoising is the technique of noise removal on image and retain important information. Denoising the image can be done by various methods, for example by the process of filtering, wavelet analysis and fractal method. The problem in this research are how the fractal method for reducing noise in grayscale image and how it's efficiency. Fractal image denoising method is encoding the image into the fractal code, in this research, the fractal encoding used is a uniform partitioning. First, the algorithm is designed to determine the fractal code of an image, then build the algorithm to Eliminate noise. Finally develope the computer program for denoising and tested with several standard grayscale images that given Gaussian noise. The test results showed the computer program can reduce noise in the image with the avarage of decreasing RMSE of 6.45 and the avarage of increasing PSNR of 4.02 with the mean value of PSNR is 27.28. Keywords :Denoising, Noise, Grayscale, Uniform partitioning, Fractal

Pendahuluan Pengurangan noise (denoising) adalah bagian penting dan mendasar dalam pengolahan citra digital. Pengolahan citra digital merupakan salah satu elemen penting dalam analisis citra. Salah satu permasalahan yang dihadapi pada pengolahan citra digital adalah adanya noise. Noise selain muncul karena proses pengambilan gambar dengan camera, juga bisa muncul dalam proses pengiriman informasi pada setiap sistem komunikasi. Hal ini mengakibatkan informasi yang diterima sering mengalami gangguan sehingga hasilnya tidak sesuai dengan yang diharapkan. Noise juga menyebabkan sebuah nilai intensitas piksel tidak mencerminkan nilai intensitas piksel yang sebenarnya. Denoising merupakan teknik penghilangan noise yang terdapat pada citra dan mempertahankan informasi yang penting. Denoising citra dapat dilakukan dengan berbagai macam metode, misalnya dengan proses filtering, analisa wavelet, dan metode fraktal [2]. Fraktal adalah bidang geometri yang mengupas dan dapat menjelaskan hal-hal yang alamiah (natural), yang mana semakin hari semakin berkembang seiring perkembangan teknologi komputer dan keinginan manusia untuk

2|J u r n a l P R O D U K T I F


mengungkap rahasia alam semesta. Dengan menggunakan fraktal dapat dirancang/dibuat gambar-gambar tiruan objek alam seperti manusia, pohon, gunung, batuan, awan, permukaan bumi/planet dan lain-lainnya. Denoising citra menggunakan metode fraktal pada dasarnya adalah menemukan kode fraktalnya dan kemudian merekonstruksi atau menggambar ulang berdasar kode fraktalnya. Pada penelitian ini dielaborasi dan dikaji (a). Bagaimana metode fraktal untuk mereduksi noise (denoising) pada citra grayscale; (b). Bagaimana program komputer untuk melakukan denoising pada citra grayscale dengan metode fraktal dan bagaimana efisiensi metodenya. Sedangkan tujuan Penelitian ini adalah mengetahui bagaimana metode fraktal untuk mereduksi noise pada citra grayscale dan seberapa efisien dapat mengurangi noise pada citra grayscale. Hasil tinjauan pustaka tentang denoising citra dengan metode fraktal dapat dilihat pada Tabel 1.

T ABEL 1 T ABEL HASIL TINJAUAN P USTAKA Peneliti

Topik Penelitian, Metode yang digunakan

Kekurangan/kelemahan

Barnsley, M., 1988

Pengkodean fraktal dengan sistem fungsi iterasi (SFI), dimana citra adalah atraktor dari suatu SFI.

Belum memberikan proses denoisingnya

Falconer, K., 1990

Pengkodean fraktal dengan SFI untuk proses kompresi citra.

Belum membahas untuk proses denoising

Ghazel, M. dkk, 2002

Fractal-Wavelet Image Denoising dengan partisi quadtree dan melakukan perbandingan beberapa metode,Fractal wavelet (FW), quadtree FW dan quadtree fractal denoising

Tidak membahas metode partisi seragam dan tidak memberikan algoritma dan programnya

Wang, H.K.S., 2003

Analisis koefisien wavelet dari Shannon entropy untuk sinyal fraktal dan white noise

Tidak membahas denoising citra grayscale

Buades, A. dkk.., 2005

Metode Non-Local Means (NL Means) untuk menangani pelestarian struktur dalam sebuah citra digital

Error atau nilai RMSE agak tinggi

Ghazel, M. dkk, 2005

Denoising dan interpolasi fraktal. Deoising citra dilakukan dengan memprediksi kode fraktal dari citra yang bebas noise berdasarkan statistik dari observasi noise


Ghazel, M., 2006

Fractal-Wavelet Image Denoising Revisited, menggunakan metode prediksi parent dari wavelet subtree pada citra, kemudian membandingkan beberapa skema yaitu partisi tetap dan partisi quadtree dan prediktif fractal dan prediktif fraktal wavelet.


Malviya, A., 2008

Denoising citra dengan metode fraktal berbasis domain spasial. Membahas metode fractal coding baik

Hanya menggunakan partisi quadtree belum menyinggung partisi seragam

untuk keperluan denoising maupun kompresi citra Handoko, W.dkk., 2011 Penghilangan noise (additive Gaussian noise dan additive Laplacian noise), Metode yang digunakan adalah wavelet tresholding analysis. wavelet yang digunakan adalah wavelet daubchiess, coiflet dan symlet

Tidak membahas denoising citra dengan metode fraktal



Gayathri, R. dan Sabeenian, R.S., 2013

Analisis beberapa prosedure denoising dengan menunjukkan ukuran efisiensinya dalam meningkatkan kualitas citra, Order dari noise juga dianalisis untuk menentukan tipe algoritma yang mana yang cocok

Tidak membahas denoising citra dengan metode fraktal

Meng, F., 2015

Denoising sinyal seismic dengan metode filtering. Metode menggunakan hukum konservasi fraktal, yaitu menggunakan persamaan diferensial parsial sederhana yang dimodifikasi.

Fraktal digunakan untuk denoising sinyal seismic bukan pada citra

Berdasarkan analisis terhadap hasil penelitian sebelumnya maka dapat dilihat bahwa permasalahan yang belum banyak diteliti adalah penghilangan noise dengan metode fraktal menggunakan partisi seragam pada proses pengkodean citranya, selain metode partisi seragam tidak terlalu rumit, juga diharapkan dapat memberikan tingkat perbaikan citra yang tinggi. Penggambaran objek dengan metode fraktal dilakukan dengan menggunakan beberapa transformasi sederhana yang disebut sistem fungsi iterasi ( iterated function system) yang disingkat SFI, titik tetap/atraktor dari sistem fungsi iterasi inilah yang berupa gambar kompleks yang bisa berbentuk objek alam yang mirip sebenarnya [1]. Suatu transformasi f : X  X pada suatu ruang metrik (X, d) disebut suatu pemetaan kontraksi jika terdapat suatu konstan 0≤ s <1 sedemikian hingga d(f(x),f(y)) ≤ s . d(x,y) untuk setiap x,y  X.

(1)

s disebut faktor kontraksi untuk f.

Sistem fungsi iterasi (SFI) adalah suatu sistem yang terdiri dari suatu ruang metrik lengkap (X,d) bersama dengan himpunan berhingga dari pemetaan kontraksi wi : X  X dengan faktor kontraksi masing-masing adalah si, untuk i=1,2,…,N. Dan biasanya diberi notasi {X; wi , i=1,2,…,N}. Sedangkan yang dimaksud dengan Atraktor dari suatu sistem fungsi iterasi adalah suatu titik tetap (fixed point) A yang merupakan himpunan bagian kompak dari X yang memenuhi A = W(A) = w1(A)  w2(A)  … wN(A),

(2)

yaitu A = Lim n Wn(B) , untuk sembarang B himpunan bagian kompak dari X, dimana W1(B)=W(B),W2(B)=W(W(B)), W3(B)=W(W2(B)),…, Wn(B)=W(Wn-1(B)).

(3)

Semua citra merupakan atraktor, yang menjadi permasalahannya adalah bagaimana menemukan SFI dari suatu citra, dimana SFI tersebut bisa dijadikan sebagai kode fraktal dari citranya. Dengan menggunakan kode fraktal diharapkan dapat digunakan untuk menghilangkan atau mengurangi noise pada suatu citra. Citra hasil denoising apakah sudah mengalami perbaikan atau belum serta seberapa tingkat perbaikan citranya, diperlukan ukuran-ukuran antara lain [7] : a. Root Mean Square Error (RMSE) RMSE dari 2 citra grayscale Z dan Y (0 ≤ Zi,j,Yi,j ≤ 255) yang masing-masing berukuran n x n pixel ( n = 256 ) dihitung menggunakan rumus berikut :

RMSE 

(Z

0i , j n 1

i, j

n

 Yi , j ) 2 (4)



b. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) PSNR dari 2 citra grayscale Z dan Y (0 ≤ Zi,j, Yi,j ≤ 255) dihitung menggunakan rumus berikut : PSNR = 20 log10 ( 255 / RMSE) (5) Metode Penelitian Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah : 1. Studi pustaka, mulai dari referensi buku hingga mempelajari paper-paper mengenai denoising citra digital dan metodenya termasuk dengan metode fraktal. 2. Analisis permasalahan dan analisis terhadap metode penghilangan noise dari citra grayscale dengan metode fraktal. 3. Perancangan algoritma untuk melakukan penghilangan noise dari citra grayscale dengan menggunakan metode fraktal, secara garis besar algoritmanya dapat dinyatakan dengan diagram alir pada Gambar 1. Dimana pembuatan citra grayscale bernoise menggunakan citra grayscale standar seperti Lena, Barbara dll. yang diberi noise gaussian dengan parameter tertentu. 4. Mengimplementasikan algoritma dalam bentuk program, dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi. 5. Menguji kebenaran dan efisiensi dari algoritma dan program yang dibuat dengan menggunakan citra uji berupa beberapa citra grayscale standar dan kemudian menganalisis hasilnya dengan menghitung Root Mean Square Error (RMSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dari masing-masing citra uji.

Mulai

Baca Citra Grayscale standar

Restorasi dan Prediksi kode fraktal

Pembuatan Citra Grayscale bernoise

Citra Grayscale tanpa noise

Lakukan Fractal Encoding

Selesai

Gambar 1 Diagram Alir Penghilangan Noise Citra Grayscale dengan Metode Fraktal

Untuk menguji kebenaran algoritma dan program penghilangan noise pada citra grayscale dengan metode fraktal, diperlukan citra grayscale standar yaitu citra Lena, citra Barbara, citra mandrill, citra lake dan citra rumahku. Dalam penelitian ini, digunakan citra berukuran 256 x 256 piksel dengan warna grayscale 8 bit. Citracitra tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.



Citra Lena

Citra Barbara

( sumber http://www.bilsen.com/aic/tests/lena/lena.bmp )

Citra Mandril

( sumber : http://decsai.ugr.es/cvg/CG/base.htm)

Citra Lake

( sumber : http://decsai.ugr.es/cvg/CG/base.htm)

Citra Rumahku (Camera HP nokia 6233)

Gambar 2 Citra uji yang digunakan

Hasil dan Pembahasan Pertama akan dibahas tentang algoritma dan program tentang penghilangan noise pada citra grayscale dengan metode fraktal dan kemudian dibahas analisis hasil programnya. 1. Algoritma dan Program Denoising Konsep dari denoising pada citra grayscale dengan metode fraktal adalah pertama dilakukan pengkodean citra ke dalam bentuk kode fraktal berupa sistem fungsi iterasi. Kemudian dengan menggunakan kode fraktal tersebut dilakukan rekonstruksi citra, yang diharapkan dapat melakukan restorasi citra yaitu berkurangnya noise pada citra. Pembuatan gambar dengan metode fraktal dilakukan dengan iterasi terus menerus dari suatu SFI dan gambar merupakan atraktor dari SFI. Pengkodean fraktal adalah merupakan inverse problem, yaitu bagaimana mencari SFI (SFI parsial) dari suatu citra yang diberikan. Algoritma pengkodean fraktal dari suatu citra menggunakan partisi seragam adalah sebagai berikut : Algoritma 1. Fractal_Encoding Input

: Citra grayscale G

Output : Data domain Di dan transformasi2nya

Begin -

Baca data citra (G[0..255,0..255] : citra grayscle berukuran 256 x 256 titik) Buat partisi citra G menjadi 64 x 64 blok domain (D) berukuran 4 x 4 titik


-


Buat Partisi gambar G menjadi 128 x 128 blok range (R) berukuran 2 x 2 titik Untuk setiap range Ri : o Lakukan pencarian blok domain Di yang ”mirip” dengan blok range R i { nilai_jumlahan harga mutlak dari selisih pixel kedua blok D i dan Ri adalah minimum } o Simpan data domain Di yang mirip dengan Ri beserta transformasi yang dilakukan ( data ini merupakan hasil pengkodean fraktal).

End. Sedangkan Algoritma untuk pencarian blok domain Di yang ”mirip” dengan blok range Ri adalah sebagai berikut : Algoritma 2. Pencarian_blok_domain Input

: Blok range Ri

Output : Blok domain Di yang mirip dengan Ri -

Min = maxlongint; Untuk setiap blok domain Di : o lakukan dilatasi terhadap Di sehingga ukurannya menjadi 2 x 2 titik. o lakukan transformasi warna grayscale dari Di ke Ri (skala dan ofset) o Jika blok range Ri sewarna Maka ▪ hitung nilai_jumlahan harga mutlak dari selisih pixel blok Di dan Ri ▪ Jika nilai_jumlahan < min maka min = nilai_jumlahan o Jika blok range Ri tidak sewarna Maka ▪ Untuk setiap 8 transformasi geometri (Identitas, Pencerminan terhadap sumbu tengah vertikal, Pencerminan terhadap sumbu tengah horisontal, Pencerminan terhadap diagonal pertama, Pencerminan terhadap diagonal kedua, Rotasi sebesar 900, Rotasi sebesar 1800, Rotasi sebesar - 900) Lakukan transformasi terhadap Di kemudian hitung nilai_jumlahan harga mutlak dari selisih pixel kedua blok Di dan Ri Jika nilai_jumlahan < min maka min = nilai_jumlahan

End. Proses denoising citra adalah proses rekonstruksi citra yaitu proses pembuatan citra berdasar SFI (SFI parsial) hasil pengkodean fraktal di atas. Algoritma denoising citra dengan metode fraktal menggunakan partisi seragam adalah sebagai berikut :

Algoritma 3. Denoising_citra Input

: Blok domain dan transformasi (hasil fractal encoding)

Output : Citra hasil G (tanpa noise) Begin -

Buat gambar awal sembarang (G[0..255,0..255] Baca data hasil pengkodean fraktal (blok domain dan transformasinya ) Ulangi o Buat partisi gambar G menjadi 64 x 64 blok domain D berukuran 4 x 4 titik o Lakukan transformasi terhadap blok domain dari hasil pengkodean fraktal o Konstruksikan/susun gambar G dari blok range hasil transformasi Sampai (jumlah iterasi tertentu )

Gambar G adalah gambar hasil rekonstruksi yang diharapkan dapat memperbaiki citra dengan mengurangi noisenya End. -



Rancangan Tampilan dari program yang dibuat hanya terdiri 1 tampilan utama yang mempunyai fasilitas untuk memberikan noise gaussian pada citra uji (noising) dan fasilitas untuk melakukan pengkodean fraktal (coding) serta fasilitas untuk melakukan rekonstruksi citra dalam rangka mengurangi noise (denoising). Tampilan utama program dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Rancangan Tampilan Utama

Untuk mengimplementasikan algoritma di atas ke dalam bentuk program komputer diperlukan struktur data. Struktur data (Delphi) untuk program denoising pada citra grayscale menggunakan metode fraktal adalah sebagai berikut : Struktur data yang digunakan : const res=256;nr=2;nd=4;{res:resolusi citra,nr:resolusi range,nd:resolusi domain} type tuple = record { komponen data hasil pengkodean fraktal } a,b : 0..res div nr; { untuk menyimpan indek dari blok domain yang mirip} c : 0..7; { untuk menyimpan nomer transformasi } s,o : byte; { untuk menyimpan hasil transformasi warna } end; domain = array[0..nd-1,0..nd-1] of tcolor; range = array[0..nr-1,0..nr-1] of tcolor; larikD = array[0..res div nd-1,0..res div nd-1] of domain; larikR = array[0..res div nr-1,0..res div nr-1] of range; larik = array[0..res*res div (nr*nr)] of byte; var D : larikD; R,R1,R2 : larikR; ii,i,j,k,m,n,vx,vn: integer; hasil : tuple; namafile:string; bm,bma:tbitmap;u:tcolor; e,f,l,ls,lo : larik; cek : boolean; 3. Analisis Hasil Program Denoising pada Citra Grayscale dengan Metode Fraktal. Citra hasil denoising apakah sudah mengalami perbaikan atau belum serta seberapa tingkat perbaikan citranya, diukur dengan [7] : a. Root Mean Square Error (RMSE) b. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) Pada penelitian ini, pertama citra uji diberikan noise gaussian kemudian diukur RMSE dan PSNR terhadap citra uji asli tanpa noise, kemudian citra bernoise tersebut dilakukan pengkodean fraktal dilanjutkan rekonstruksi citra (denoising) dan citra hasil denoising diukur RMSE dan PSNR terhadap citra uji asli tanpa noise, kemudian dibandingkan keduanya. Gambar 4 menunjukkan citra Lena asli dan citra Lena bernoise, yaitu citra Lena asli yang diberi noise Gaussian dengan nilai varian 625, yang akan dijadikan citra uji program.



Citra Lena asli

Citra Lena bernoise RMSE = 17,35 ; PSNR = 23,46

Gambar 4 Citra Lena asli dan citra Lena bernoise

Dari citra bernoise yang merupakan masukan dari program kemudian dilakukan proses pengkodean fraktal yang menghasilkan 128 x 128 nilai tuple (a,b,c,s,o) yang merupakan hasil pencarian domain. Proses denoising dimulai dari gambar awal sembarang, gambar putih polos, kemudian dilakukan iterasi dan rekonstruksi citra berdasarkan kode fraktal tersebut, Proses awal rekonstruksi citra untuk beberapa nilai jumlah iterasi dapat dilihat pada Gambar 5. Proses denoising citra dilakukan dengan cara rekonstruksi citra menggunakan partisi seragam untuk nilai iterasi di atas 25. Gambar 6 menunjukkan hasil denoising untuk beberapa nilai iterasi. Dari Gambar 6 terlihat semakin besar nilai iterasi semakin berkurang noisenya ditunjukkan dengan semakin besar nilai PSNR dan semakin kecil nilai RMSE.

Gambar awal

Iterasi = 3

Iterasi = 1

Iterasi = 4

Gambar 5 Proses awal rekonstruksi citra Lena

Iterasi = 2

Iterasi = 8



Hasil untuk citra uji yang lain dapat dilihat pada Gambar 7 yaitu gambar tampilan hasil program yang berisi citra grayscale (Barbara) bernoise sebagai masukan program dan citra grayscale hasil denoising yang diharapkan terbebas dari noise atau setidaknya noisenya jauh berkurang. Dari gambar tersebut terlihat ada penurunan nilai RMSE dan kenaikan PSNR yang cukup signifikan hal ini menunjukkan program mampu mereduksi noise dan memperbaiki citra. Hasil pengukuran RMSE dan PSNR untuk ke lima citra uji dapat dilihat pada Tabel 2. Dari Tabel 2 terlihat program komputer yang dibuat dapat mereduksi noise untuk ke lima citra uji dengan rerata penurunan RMSE sebesar 6,45 dan rerata kenaikan nilai PSNR sebesar 4,02 dan rerata nilai PSNR adalah 27,28 dengan nilai terbesar pada citra Lena dan nilai terkecil pada citra rumahku. Sedangkan jumlah iterasi yang dibutuhkan agar noise pada citra dapat berkurang secara optimal adalah sangat bervariasi. Waktu yang dibutuhkan dalam proses pengkodean fraktal hampir sama untuk ke lima citra uji yaitu sekitar 65 detik, sedangkan waktu yang dibutuhkan untuk proses denoising bergantung dari jumlah iterasinya, untuk jumlah iterasi = 25 membutuhkan waktu sekitar 7 detik dan waktunya bertambah secara linear terhadap jumlah iterasi. Waktu pengkodean fraktal lebih besar dibanding waktu denoising hal ini karena algoritma pengkodean fraktal mempunyai kompleksitas waktu O(n4) dengan n adalah ukuran panjang atau lebar citra, Sedangkan algoritma denoising mempunyai kompleksitas waktu O(n2).

Citra Lena hasil denoising Iterasi=25, RMSE=9,64 ,PSNR=28,45

Citra Lena hasil denoising Iteras =50, RMSE=9,05 ,PSNR=28,96

Citra Lena hasil denoising Citra Lena hasil denoising Gambar 6 Citra Lena hasil denoising untuk beberapa nilai Iterasi Iterasi=75, RMSE=8,95 ,PSNR=29,09 Iteras =80, RMSE=8,96 ,PSNR=29,05

10 | J u r n a l P R O D U K T I F


Gambar 7 Tampilan hasil program untuk citra Barbara

Tabel 2 Tabel perubahan nilai RMSE dan PSNR

No.

CITRA

CITRA BERNOISE

CITRA HASIL

RMSE

PSNR

RMSE

PSNR

ITERASI

1

LENA

17,35

23,46

8,95

29,09

75

2

BARBARA

16,65

23,7

10,13

28,01

100

3

MANDRILL

17,35

23,34

11,7

26,76

80

4

LAKE

18,39

22,83

11,5

26,91

25

5

RUMAHKU

18,12

22,96

13,31

25,64

50

Kesimpulan dan Saran Dari penelitian yang dilakukan dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Telah berhasil disusun algoritma dan program untuk mereduksi noise pada citra grayscale dengan metode fraktal. 2. Proses denoising citra dilakukan dengan pengkodean fraktal (fractal encoding), dalam penelitian ini digunakan partisi seragam, dan dengan rekonstruksi citra (fractal decoding) untuk mendapatkan citra tanpa noise. 3. Uji hasil program menggunakan 5 citra grayscale berukuran 256 x 256 piksel dengan diberikan noise Gaussian kemudian diukur tingkat perbaikan citranya dengan RMSE dan PSNR. 4. Hasil uji coba menunjukkan program komputer yang dibuat dapat mereduksi noise pada citra dengan rerata penurunan RMSE sebesar 6,45 dan rerata kenaikan nilai PSNR sebesar 4,02 dengan rerata nilai PSNR adalah 27,28. Waktu proses pengkodean fraktal cukup lama yaitu sekitar 65 detik karena algoritma yang digunakan mempunyai kompleksitas waktu O(n4) dan hasil denoising citra bergantung dari jumlah iterasi pada proses rekonstruksi citra.


J u r n a l P R O D U K T I F | 11

Sedangkan sebagai saran untuk penelitian lebih lanjut adalah sebagi berikut : 1. Untuk meningkatkan tingkat perbaikan citra, nilai PSNR lebih tinggi dan RMSE lebih rendah, perlu dicari algoritma pengkodean fraktal dari suatu citra menggunakan selain partisi seragam. 2. Perlu dikembangkan algoritma pengkodean fraktal dari suatu citra warna yang tentunya berbeda dengan citra grayscale.

Daftar Pustaka [1] [2] [3] [4] [5]

[6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]

Barnsley, M., 1988, “Fractals Everywhere”, Academic Press, Inc., New York. Bire dkk., 2012, “Denoising Pada Citra Menggunakan Transformasi Wavelet”, hal. 487-493, ISBN 979-26-0255-0. Buades, A. dkk, 2005, “A Review Of Image Denoising Algorithms, With A New One”, MULTISCALE MODEL. SIMUL. Vol. 4, No. 2, pp. 490–530 @2005 Society for Industrial and Applied Mathematics. Falconer, K., 1990, Fractal Geometry : Mathematical Foundations and Applications, John Wiley & Sons Ltd., New York. Gayathri, R. dan Sabeenian, R.S., 2013,”A Performance Analysis of Efficient Schemes and Algorithms in Image Denoising Procedures”, 2013 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI -2013), Jan. 04 – 06, 2013. Ghazel, M. dkk., 2002, “Fractal-Wavelet Image Denoising”, IEEE ICIP 2002, 0-7803-7622-6/02/$17.00 ©2002 IEEE Ghazel, M. dkk., 2003, “Fractal Image Denoising”, 1057-7149/03/$17.00 ©2003 IEEE. Ghazel, M. dkk., 2005, “Simultaneous Fractal Image Denoising And Interpolation”, 0-7803-9195-0/05/$20.00 ©2005 IEEE. Ghazel, M., 2006, “Fractal-Wavelet Image Denoising Revisited”, IEEE Transactions On Image Processing, Vol. 15, No. 9, September 2006. Handoko, W.T. dkk., 2011, “Analisis Dan Implementasi Image Denoising dengan Metode Normal Shrink sebagai Wavelet Thresholding Analysis”, Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16, No.1, Januari 2011 : 5663 ISSN : 08549524. Malviya, A., 2008, Fractal Based Spatial Domain Techniques for Image De-Noising, 978-1-4244-1724-7/08/$25.00 ©2008 IEEE. Meng, F., 2015, “A Fractal Conservation Law for Simultaneous Denoising and Enhancement of Seismic Data”, IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, Vol. 12, No. 2, February 2015. Wang, H.K.S., 2003,” Study On Denoising Of Fractal Signal Based On Shannon Entropy”, IEEE Int. Conf. Neural Networks &. Signal Processing Nanjing, China, December 14-17, 2003, 0-7803-77

Biodata Penulis Drs. Janoe Hendarto M.Kom, dosen Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika FMIPA UGM Sekip Utara Yogyakarta, Undergraduate, MIPA, Universitas Gadjah Mada, Indonesia, 08/1981 - 07/1986 . Master, Computer Science, Universitas Indonesia, Indonesia, 08/1989 - 07/1991. Research interest are Algorithm Analysis, Computer Graphic.



PENENTUAN POSISI OBJEK DALAM GEDUNG MENGGUNAKAN RSS FINGERPRINT BERDASARKAN TEKNOLOGI GSM DAN IEEE 820.11g Hani Rubiani Teknik Elektro FT Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya email : [email protected]

Abstraksi Sebagian besar penelitian penentuan posisi objek dalam gedung berdasarkan pada penggunaan Receive Signal Strength (RSS). Salah satu tahapan yang dilakukan adalah fingerprint. Tahap ini merupakan tahap pengumpulan informasi RSS yang diterima oleh instrument pengukur di koordinat tertentu. Tujuan Penelitian ini adalah untuk memperoleh tingkat akurasi di posisi yang presisi dengan menggunakan sensor dalam hal ini sebuah ponsel untuk mendapatkan RSS Sinyal Global System for Mobile Communication (GSM) dan laptop untuk mendapatkan sinyal IEEE 802.11g . Selanjutnya data hasil pengumpulan fingerprint dianalisis dan diuji dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes (NB).Hasil percobaan menunjukkan jarak kesalahan rata-rata minimum sebesar 5.11 meter dengan fusion sensor antara GSM dan IEEE 820.11g. Kata Kunci : Penentuan posisi objek dalam gedung, RSS Fingerprint, GSM, IEEE 820.11g, Naive Bayes (NB).

Abstract Most studies about objects positioning determination in building is based on the use of Receive Signal Strength (RSS). One step that being taken is fingerprint. This stage is the stage of gathering information received by the RSS in particular coordinate measuring instrument. The purpose of this study is to obtain a high degree of accuracy in positioning precision by using sensors in this case is a cell phone to get a signal RSS Global System for Mobile Communication (GSM) and laptops to get a signal IEEE 802.11g. Furthermore, the data collection of fingerprint result is analyzed and tested by using Naïve Bayes (NB) algorithms. The results of the experiment showed an average error distance of a minimum of 5:11 meters with sensor fusion between GSM and IEEE 820.11g. Keywords: Object positioning determination in building, RSS Fingerprint, GSM, IEEE 820.11g, Naive Bayes (NB).

Pendahuluan Keakuratan dalam penentuan posisi merupakan bagian yang penting untuk aplikasi-aplikasi dalam kajian ubiquitous computing [3]. Teknologi penentuan posisi yang umumnya dikenal adalah Global Positioning System (GPS). Pada lokasi-lokasi tertentu penerima GPS dapat memberikan informasi posisi yang akurat. Keadaan ini bertolak belakang ketika GPS digunakan di dalam gedung dan lingkungan perkotaan yang padat. Jika digunakan di lokasi-lokasi tersebut tidak memberikan kinerja yang baik. Hal inilah yang mendasari banyaknya penelitian mengenai sistem penentuan posisi dalam gedung dengan menggunakan jaringan radio. Terdapat banyak penelitian yang berkaitan dengan sistem estimasi posisi dalam gedung berdasarkan pada penggunaan jangkauan sinyal pendek. Penelitian-penelitian tersebut diantaranya berdasarkan standar IEEE 802.11 [13], Bluetooth [1], ultra sound [9] dan infrared [12].Peneliti-peneliti tersebut sudah melakukan penelitian mengenai penentuan posisi objek dalam gedung dengan menggunakan sensor yang berbeda-beda diantaranya bluetooth, ultra sound, infrared dan lain sebagainya, untuk penelitian ini menggunakan fusion sensor yaitu gabungan antara GSM dan IEEE 802.11g. Metode pengukuran berdasarkan kekuatan sinyal untuk keperluan navigasi dapat direalisasikan berdasarkan pada :Time of Arrival (TOA), Time Difference of Arrival (TDOA), Angle of Arrival (AOA), dan Received Signal Strength (RSS). Tiga metode pertama memiliki kekurangan yang terkait dengan informasi waktu, oleh karena itu beberapa penelitian sebelumnya mengusulkan pengamatan unit pada posisi tetap yang menerima semua sinyal dari pemancar di daerah tersebut. Selain itu untuk mengekstrak informasi waktu dan arah, diperlukan perangkat keras tertentu dengan antena multidirectional [4]. Teknik posisi yang terakhir berdasarkan estimasi posisi RSS dan



pemodelan sinyal propagasi. Terdapat beberapa keuntungan menggunakan RSS dalam penentuan posisi dalam gedung. Pertama, dapat diimplementasikan dalam sistem komunikasi nirkabel dengan sedikit bahkan tanpa penambahan atau perubahan perangkat keras, yang diperlukan hanyalah kemampuan untuk memperoleh dan membaca RSS. Keuntungan kedua adalah tidak perlu adanya sinkronisasi antara pemancar dan penerima [2]. Ada dua pendekatan umum untuk penentuan posisi nirkabel menggunakan teknik RSS: Sinyal pemodelan propagasi dan lokasi fingerprinting. Untuk yang pertama tidak termasuk dalam penelitian ini. Fingerprinting memiliki dua tahap : training dan positioning. Basis data posisi tergantung pada parameter yang dikumpulkan di titik referensi yang dihasilkan dalam tahap training, dan dalam tahap positioning, algoritma yang berbeda dapat digunakan untuk memperkirakan posisi pengguna [6]. Posisi dalam gedung dengan teknik fingerprinting pada penelitian ini direpresentasikan dalam koordinat (x,y). Koordinat tersebut merupakan lokasi dalam gedung yang berada di tengah-tengah luasan dengan ukuran 2 m2 dan 1 m2. Algoritma yang kompleks berdasarkan metode probabilistik dapat dilakukan untuk meningkatkan keakurasian [7] salah satu algoritma tersebut yaitu Naïve Bayes (NB). NB merupakan salah satu algoritma pembelajaran induktif yang paling efektif dan efisien untuk machine learning dan data mining [11]. Kesederhanaan dan kecepatannya yang tinggi dalam proses training dan klasifikasi membuat algoritma tersebut menarik untuk digunakan sebagai salah satu metode klasifikasi [10]. Kelebihan NB adalah sederhana namun memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi. Teknologi penentuan posisi objek dalam gedung dengan single mode mempunyai keterbatasan dalam akurasi dan ketahanan. Untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi, pada penelitian ini melakukan percobaan dengan fusion antara GSM dan IEEE 802.11g.

Metode Penelitian Ada beberapa tahapan atau langkah dalam penelitian ini, secara garis besar dalam tahapan metodologi dan perancangan sistem dibagi menjadi 4 tahapan utama. Tahapan sistem penentuan posisi objek dalam gedung diantaranya persiapan lokasi penelitian dengan membuat denah area lokasi penelitian dan membentuk luasanluasan, kemudian lokasi fingerprinting yang dibagi menjadi 2 tahap yaitu tahap training dan tahap positioning, dalam tahap positioning termasuk di dalamnya yaitu proses testing dengan pemodelan metode. Posisi diprediksi dan dapat dihitung jarak kesalahan seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Mulai

Kajian Pustaka

Identifikasi Masalah

Persiapan lokasi penelitian

Metodologi dan Perancangan Sistem

Tahap Training

Analisis

Tahap Positioning

Penulisan Laporan

Hitung jarak kesalahan rata-rata minimum

Selesai G AMBAR 1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN



Gambar 2. Titik-titik referensi untuk luasan 1m2

Gambar 3. Tampilan TEMS 8.0.3 pada laptop

Gambar 4. Tampilan NetSurveyor

Pada pemodelan yang ditunjukkan pada Gambar 8. untuk NB dengan menggunakan RapidMiner yaitu untuk mencari prediksi posisi sehingga dapat dihitung jarak kesalahan rata-rata minimumnya. Dalam penelitian ini menggunakan Rapid Miner dikarenakan merupakan freeware dan dapat dijalankan pada berbagai sistem operasi juga merupakan sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi.



Data yang dimasukkan berupa data training yang berisi atribut dan klasifikasi. Atribut dalam penelitian ini yaitu Cell-ID dan AP yang mana nilai dari atribut tersebut berupa nilai kekuatan sinyal yang terbaca pada tiap-tiap titik referensi dan klasifikasi menunjukkan koordinat (x,y) dari titik-titik referensi. Data testing hanya berisi atribut saja. Semua format data menggunakan format *csv ( ) dalam perangkat lunak excel.

GAMBAR 5. P EMODELAN NB DENGAN MENGGUNAKAN R APID M INER

Metode NB adalah suatu probabilistik simpel yang berdasarkan pada teorema Bayes pada umumnya, inferensi Bayes khususnya dengan asumsi independensi yang kuat (naive). Dalam prosesnya, NB mengasumsikan bahwa ada atau tidak adanya suatu fitur pada suatu kelas tidak berhubungan dengan ada atau tidaknya fitur lain di kelas yang sama.

 

 

P S |l

| P |    i  1

 

M

l i

l D  i



1 2

 D l   i

2

2    S  M l  i    i exp   2  2  D l   i 

       

n l  RSS i i 1

(1)

( 2)

n

n l l  ( RSS  M ) i i i 1 n 1

( 3)

dengan :

 

P S | l = Probabilitas posterior kekuatan sinyal pengamatan terhadap posisi l

M

l i

= Rata - rata kekuatan sinyal dari Cell - IDi di posisi l

l D = Standar deviasi dari Cell - IDi di posisi l i

| P|=

Jumlah Cell - ID

Penentuan posisi objek dalam penelitian ini adalah posisi telepon seluler dan laptop dan posisi pada penelitian yaitu titik referensi yang direpresentasikan dengan koordinat fisik berupa (x, y). Jarak kesalahan rata-rata minimum diperoleh dari perbandingan antara pengukuran RSS secara nyata yaitu data testing dengan pengukuran sebelumnya yang telah tersimpan dalam fingerprint. Prediksi posisi didapat dari tahapan positioning dengan menggunakan algoritma yang telah dimodelkan NB. Dari hasil prediksi posisi setiap data testing yang menjadi target yang terlewati dalam pengukuran data testing dapat dihitung nilai jarak kesalahan rata-rata minimumnya



dengan menggunakan persamaan (4). Perhitungan metode Naïve Bayes sendiri sudah otomatis dibantu dengan adanya Rapid Miner. Akan tetapi tetap dilakukan perhitungan secara manual supaya bisa membandingkan hasil antara menggunakan Rapid Miner dengan hasil perhitungan secara manual

erorr rata  rata min 

 ' n   x x i  i i1 

2 2    y '  y   i   i 

( 4)

n

dengan : n = Jumlah titik yang diamati xi dan yi = posisi sebenarnya xi’ dan yi’ = posisi prediksi

Hasil dan Pembahasan Percobaan penentuan posisi objek dalam gedung berdasarkan GSM dengan metode Naïve Bayes (NB) dilakukan di koridor lantai 3 gedung JTETI UGM. Gedung JTETI UGM merupakan sebuah bangunan dengan konstruksi beton dan mempunyai 3 lantai dengan luas 302 m2. Pada lantai ketiga terdapat 3 lorong dengan lebar sebesar 2 meter dan 3 meter untuk lorong utama. Pembuatan fingerprint untuk lorong lantai 3 dibagi menjadi 2 tahap yaitu tahap training dan tahap positioning. Pada tahap training dilakukan pengukuran RSS yang diterima oleh telepon seluler yang sudah dihubungkan dengan laptop pada masing-masing titik referensi yang telah ditentukan yaitu 1 meter. Pengambilan data training dilakukan selama ± 1.5 menit di setiap titik referensi yang menghasilkan 300 data set, pengukuran dilakukan selama ± 3 menit yang menghasilkan 700 data set, dan pengambilan data dari sinyal IEEE 820.11g dilakukan selama ± 2 menit yang menghasilkan 48 data set setiap titik referensi. Pada tahap positioning dilakukan pengukuran data testing dengan cara berjalan di sepanjang koridor, kemudian dengan menggunakan Naïve Bayes (NB) diperoleh hasil prediksi. Dengan hasil prediksi yang diperoleh dari pemodelan tersebut maka jarak kesalahan rata-rata minimum akan diketahui. Metode yang digunakan merupakan metode dengan pendekatan supervised learning yaitu pendekatan yang melakukan proses learning terlebih dahulu kemudian melakukan proses testing. Data yang digunakan dalam proses learning adalah data fingerprint pada koridor lantai 3 yang diperoleh dari pengukuran kekuatan sinyal pada tahap training dengan skenario yang dilakukan adalah sebagai berikut : a. Pengukuran kekuatan sinyal fingerprint dengan penetapan luasan 1 m2 pada koridor lantai 3. b. Skenario dilakukan dengan menggunakan Provider XL Axiata, menggunakan 3 Cell-ID dan 300 data set setiap klasifikasi yang dinamakan dengan koordinat yang akan dijadikan sebagai acuan posisi objek. Data set dikumpulkan dengan cara diam tepat di tengah-tengah luasan selama ±1.5 menit di setiap luasan yang meliputi seluruh area koridor) dan dibandingkan dengan pengukuran kekuatan sinyal IEEE 802.11g yang diukur selama ±2 menit menghasilkan 48 data set dan menggunakan 3 AP, kemudian digabungkan antara pengukuran kekuatan sinyal GSM dengan kekuatan sinyal IEEE 802.11g c. Skenario percobaan yang diusulkan dengan tujuan memperoleh tingkat akurasi yang lebih baik yaitu pengukuran kekuatan sinyal fingerprint tidak hanya berdasar GSM tetapi menambahkan dengan kekuatan sinyal fingerprint berdasar IEEE 802.11g. Tahap Training Langkah awal pengukuran kekuatan sinyal IEEE 802.11g pada skenario yang dilakukan dengan menetapkan luasan-luasan berukuran 1 m2 pada koridor lantai 3 dengan luas ±302 m2. Luasan yang terbentuk berjumlah 286, di setiap tengah-tengah luasan dilakukan perekaman data kekuatan sinyal dengan menggunakan laptop. Perekaman data dilakukan selama ± 2 menit dengan jumlah data sebanyak 48 setiap luasan, sehingga jumlah data yang terekam keseluruhan berjumlah 13728 data untuk fingerprint berdasar IEEE.820.11g dengan menggunakan 3 AP. Data fingerprint berdasar GSM dari data pada skenario percobaan dengan mengambil 48 data set setiap klasifikasi. Hasil visualisasi peta fingerprint pada masing-masing Cell-ID ditunjukkan pada gambar 6, 7, 8 dan untuk visualisasi masing-masing AP ditunjukkan pada Gambar 9, 10 dan 11.



Gambar 6, 7 dan 8 Visualisasi RSS Cell-ID1 , Cell-ID2 dan Cell-ID3

G AMBAR 9, 10 DAN 11 V ISUALISASI RSS AP1,

AP2 DAN AP3

Tahap Testing Pada tahap testing dilakukan pengujian terhadap nilai kekuatan sinyal yang terukur secara real time dengan cara berjalan di sepanjang koridor. Nilai kekuatan sinyal real time disimpan dan diolah ke dalam microsoft excel yang kemudian akan dilakukan estimasi posisi dengan menggunakan metode NB dengan menggunakan pemodelan yang ada pada tool RapidMiner.

G AMBAR 12. H ASIL PREDIKSI GSM DAN IEEE 802.11 G

G AMBAR 13.H ASIL LINTASAN PREDIKSI GSM DAN IEEE 802.11 G


Jarak Kesalahan (meter)


Prediksi Posisi keG AMBAR 14. HASIL JARAK KESALAHAN DENGAN METODE NAÏVE B AYES UNTUK GSM + IEEE 802.11 G T ABEL 1. P ENGARUH FUSION GSM DAN IEEE 802.11 G TERHADAP JARAK KESALAHAN RATA - RATA MIN ( METER) Sumber Radio

Naïve Bayes (NB)

GSM

15.25

IEEE 802.11g

6.03

GSM+ IEEE 802.11g

5.11

Dari Gambar 15 dapat dilihat adanya pengaruh akibat dari penggabungan kekuatan sinyal fingerprint berdasar GSM dan kekuatan sinyal fingerprint berdasar IEEE 802.11g yang hasilnya lebih baik daripada tanpa penggabungan. Dari hasil penelitian memperlihatkan dengan adanya fusion data GSM dan IEEE 802.11g memberikan peningkatan terhadap hasil akurasi.

Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Dari hasil penelitian yang telah dibahas maka dihasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: Penentuan posisi objek dalam gedung dengan metode Naïve Bayes (NB) berdasarkan GSM dan IEEE 820.11g berhasil dilakukan. Dari hasil penelitian dengan adanya fusion kekuatan sinyal fingerprint berdasar GSM dan kekuatan sinyal fingerprint berdasar IEEE 802.11g hasilnya lebih baik daripada tanpa adanya fusion. Dari hasil penelitian tersebut memperlihatkan dengan adanya fusion data GSM dan IEEE 802.11g memberikan peningkatan terhadap hasil akurasi. Saran Dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan keterbatasan, sehingga ada beberapa saran diantaranya ; 1.

Dalam pengambilan data training tidak hanya menggunakan 3 Cell-ID. Semakin banyak Cell-ID yang digunakan dapat mempengaruhi tingkat akurasi yang dihasilkan.

2.

Algoritma probabilistik yang kompleks misalnya partikel filter dapat digunakan untuk mengarah ke perbaikan akurasi.

3.

GSM Fingerprinting dapat dilakukan dengan lebih dari dua Provider.

4.

Perlu adanya penelitian khusus mengenai fusion terutama berdasarkan kekuatan sinyal GSM dan kekuatan sinyal IEEE 802.11g dalam penentuan posisi objek dalam gedung.



Daftar Pustaka [1] Aalto, L., Gothlin, N., Korhonen, J., Ojala, T., 2004 “Bluetooth and WAP push based location-aware mobile advertising system”, in Proc. 2nd International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, Boston, pp. 49–58.

[2] Caffery, J. (2000). Wireless Location in CDMA Cellular Radio Systems, Kluwer Academic Publishers [3]

Fox, D., Hightowerand, J., Liao, L., Schulz, D. and Borriello, G., 2003“Bayesian filtering for location estimation,” IEEE

Pervasive Computing, vol. 02, no.3,pp. 24–33. [4] Fang, B., 1990. “Simple solution for hyperbolic and related position fixes,” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 26, no. 5, pp. 748–753. [5] Kanaan, M. and Pahlavan, K., 2004. “A comparison of wireless geolocation algorithms in the indoor environment,” in Proc. IEEE Wireless Commun. Netw. Conf., 2004, vol. 1, pp. 177–182. [6] Li, B., 2006. “Terrestrial mobile user positioning using TDOA and fingerprinting techniques,” PhD thesis, School of Surveying & Spatial Information Systems, University of New South Wales, Sydney, Australia. [7] Liu, H., Darabi, H., Banerjee, P., Liu, J., 2007“Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems” in IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics Vol, 37, No, 6. [8] Otsason, V., Varshavsky, A., LaMarca, A. and de Lara, E., 2005. “Accurate GSM indoor localization” in Proceedings of the International Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp ’05), Ed., pp. 141–158, Springer, Berlin, Germany. [9] Priyantha, N.B., Chakraborty, A. and Balakrishnan, H., 2000. “The cricket location support system”. In Mobile Computing and Networking, pages 32–43. [10] Pramsistya, Y., 2009. “Optimasi Penempatan BTS Dengan Menggunakan Algoritma Genetika”. Jurusan Matematika FMIPA, Institut Teknologi Surabaya. [11] Shadiq, M.Ammar. (2009). Keoptimalan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi. Bandung: Jurnal Universitas Pendidikan Indonesia [12] Ward, A., Jones, A. and Hopper, A., 1997. A new location technique for the active office. In IEEE Personnel Communications, 4(5), pages 42–47. [13] Yang, Q., Pan, S.J., Wenchen Zheng, V., 2008. “Estimating Location Using Wi-Fi”,IEEE Intelligent Systems, vol. 23, no. 1, pp. 8–13, Jan/Feb. [14] Zhou, J., Chu, K.M. and -Y. Ng, J.K., 2005. “Providing location services within a radio cellular network using ellipse propagation model,” in Proc. 19th Int. Conf. Adv. Inf. Netw. Appl, pp. 559–564.

Biodata Penulis Hani Rubiani, memperoleh gelar Sarjana Teknik (S.T), Program Studi Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM, lulus tahun 2010. Tahun 2012 memperoleh gelar Magister of Engineering (M.Eng) dari Program Studi Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM. Saat ini sebagai Staf Pengajar program Studi Teknik Elektro FT Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS).



KUALITAS GAMBAR DAN SUARA APLIKASI MULTIMEDIA PADA GADGET ANDROID R. Hennry Poerwanto Brotoatmodjo Jurusan Sistem Informasi, STMIK AMIKOM Yogyakarta. Jalan Ring Road Utara, Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta email : [email protected])

Abstraksi Perkembangan teknologi hardware dan software semakin berkembang pesat. Kemudahan perancangan antarmuka dengan berbagai fitur dan persaingan pasar membuat proses alih teknologi menyentuh sampai tingkat pedesaan. Orang tidak canggung lagi menggunakan produk lokal, karena mementingkan penggunaan fitur pada gadget bukan dari kualitas fitur. Penelitian ini membahas kualitas gambar dan suara terkait dengan sensor yang digunakan sebagai antarmuka masukan tablet android, pengolahan datanya berbentuk kualitas dan kuantitas. Kuantitas mengacu persamaan numerik yang dihasilkan dalam perbandingan dan persamaan khusus standar gambar dan suara.

Kata Kunci : Android, Hardware, Software, Multimedia, Teknologi. Abstract The development of hardware and software technology is growing rapidly. Ease of design interface with a variety of features and market competition makes the technology transfer process touch to the village level. People no longer awkward to use local products, as concerned with the use of features in the gadget instead of quality features. This study discusses the quality of pictures and sound associated with a sensor that is used as an input interface tablet android, processing of data in the form of quality and quantity. Quantity refers to numerical equations resulting in a comparison of standard and special equation image and sound.

Keywords : Android, Hardware, Software, Multimedia, Technology.

Pendahuluan Dunia gadget memang menarik untuk diikuti, namun jika perkembangan gadget senantiasa diikuti dengan sifat konsumerisme, maka banyak biaya yang harus dikeluarkan, hanya untuk mengikutinya karena fitur gadget akan selalu berkembang seiring perkembangan pasar. Pasaran gadget banyak menjamur dan ada di mana - mana. Persaingan vendor membuka banyak peluang untuk selalu mencari pasaran yang bermutu. Pengelolaan pasaran sangat kurang, melihat banyak orang tidak memperhatikan kualitas dari gadget yang hendak mereka beli. Pementingan terhadap aspek fitur dan kebutuhan yang mereka cari, bukan aspek kualitas terkait dengan sinyal, mutu bahan, kualitas kinerja, tampilan, konsumsi daya dan lain sebagainya. Inilah yang kemudian menjamurnya gadget, terutama gadget buatan cina. Produk Cina di pasaran menguasai pasaran, walaupun banyak orang mengetahui kualitas produk Cina ini. Namun fitur yang dimiliki oleh produk Cina memenangkan fitur dari semua gadget, baik dari fitur wireless, televisi, radio, dual-sim, quad-sim, radio, internet 3G / HSDPA / HSUPA, bluetooth, geo-positioning system (GPS), portabilitas dan lain sebagainya. Pemanfaatan fitur ini membuat orang ingin mencapai fungsi efektifitas dan efisiensi fitur dalam satu gadget saja. Hal inilah yang kemudian banyak diburu di pasaran, namun semakin lama banyak orang yang sadar dan sebagian dari mereka akan membeli merk gadget yang berkualitas karena banyak gadget Cina yang mengalami masalah dalam operasi hardware-nya, terutama pengelolaan dan konsumsi daya yang begitu boros dan sparepart yang susah dicari ketika mengalami kerusakan. Walaupun demikian sebagian orang yang mempunyai anggaran untuk beli gadget yang terbatas akan lebih memilih produk gadget buatan Cina karena fiturnya. Pemilihan kebutuhan fitur dan biaya yang terbatas, banyak orang yang menjadikannya sebagai standard konsumsi gadget. Peneltian ini memfokuskan pada kualitas gambar dan suara aplikasi multimedia pada tablet Android. Pengolahan data yang dihasilkan dalam pengambilan kesimpulan dapat digunakan sebagai referensi respon aplikasi sebuah suara menggunakan software yang berjalan pada Android dan kualitas gambar yang dihasilkan oleh suatu tablet android. Software android yang terinstal suatu aplikasi akan mengolah sumber suara yang masuk melalui



microphone yang terdapat pada perangkat android untuk kemudian di analisis dan ditampilkan pada keluaran visual. Analisis yang ditampilkan menggunakan metode numerik untuk mengetahui tingkat kualitas penggunaan tablet android sebagai media pembelajaran.

Metode Penelitian ANDROID, Android adalah sistem operasi dalam piranti mobile yang bebas dan open-source dan mudah digunakan. Kemampuan pemrosesan multimedia android saat ini sangat dibatasi dengan OpenCore mesin multimedia android yang tidak dapat berpengaruh pada format audio dan video yang digunakan. Beberapa pendekatan untuk kelanjutan kemampuan pemrosesan multimedia dan metode berbasis Gstreamer diharapkan mampu menampilkan kinerja yang lebih baik. Walaupun demikian, kemampuan framework pemrosesan multimedia masih kurang cukup baik, sehingga menurunkan kinerja aplikasi. Framework berbasis Gstreamer mampu meningkatkan kemampuan pemrosesan multimedia dalam hal efisiensi, kompatibilitas, kemudahan dan keumumannya [1]. Kecanggihan teknologi mobile, perangkat komputing smart mobile telah mencapai keberlangsungan usaha peningkatan dan berdaya guna, seiring dengan peningkatan pemakai smart mobile dan bandwidth yang digunakan. Multimedia streaming dalam penggunaan perangkat mobile telah berkembang luas, namun aplikasi multimedia dikenal memakan banyak resource dan cukup padat. Sehingga banyak layanan operator yang kemudian mencoba mengatasi laju lalu lintas data pada teknologi jaringan akses radio [2]. Salah satu tantangan yang muncul adalah lingkungan layanan nirkabel yang heterogen untuk diakses kapan saja dan dimana saja. Penggunaan kualitas, fungsi pemetaan bandwidth yang diterima pengguna smart-phone menghantarkan pada aplikasi multimedia streaming telah diteliti oleh Trestian, et al. [5], dengan cara memetakan pada perangkat mobile Android Google Nexus One dan divalidasi menggunakan uji obyektif dan subyektif. Penelitian Hak et al. [7] memaparkan kekuatan sumber suara G ( kekuatan bunyi-Sound Strength G ) merupakan parameter akustik ruang yang digunakan untuk menyelidiki distribusi suara di aula atau membandingkan kenyaringan antar ruang yang berbeda. ISO 3382-1 menjelaskan beberapa metode untuk mengukur G. Keakuratan dari pengukuran G tergantung pada akurasi dimana tingkat kekuatan sumber suara dapat ditentukan atau sistem pengukuran yang dapat dikalibrasi. Dalam penelitian suara yang berbeda terdapat metode kalibrasi yang telah dibandingkan menggunakan omnidirectional standar (dodecahedron) sumber suara [3]. Untuk metode 2, intensitas pengukuran menurut ISO 9614-3 telah dilakukan menggunakan white noise saat memindai suara. Sumber permukaan dengan dua probe mikrofon. Untuk metode 3, metode langsung dan metode perbandingan sesuai dengan standar ISO 3741 telah digunakan untuk menentukan tingkat kekuatan suara menggunakan white noise [4]. Penelitian Wang [6] telah mengembangkan algoritma pencarian audio untuk kebisingan dan distorsi suara dengan komputasi yang efisien, dan terskala. Sehingga, mampu dengan cepat mengidentifikasi segmen singkat musik melalui mikrofon ponsel pada suara latar depan dan kebisingan dominan lainnya, dan melalui kompresi codec suara, keluar dari database lebih dari satu juta lagu. Algoritma menggunakan analisis waktu-frekuensi konstelasi combinatorially hash dari audio, menghasilkan sifat yang tidak biasa seperti transparansi, di mana beberapa track dicampur, sehingga masing-masing dapat diidentifikasi. Selain itu, untuk aplikasi seperti pemantauan radio, pencarian perintah dapat tercapai beberapa milidetik per permintaan, bahkan pada database musik besar. SPL (sound pressure level) meter menggunakan microphone digunakan untuk mengukur volume suara dalam desiBel (dB) dan untuk menunjukkan nilai referensi. Microphone smartphone mampu menangkap suara manusia (300-3400 Hz, 40-60dB). Sehingga nilai maksimum tergantung pada vendor yang digunakan. Suara yang sangat keras (lebih dari 100 dB) tidak dapat dikenali. Moto Droid mempunyai batas maksimum 100 dB, Galaxy S3 maksimumnya 81 dB, Galaxy Note maksimumnya 91 dB dan Galaxy S2 mempunyai batas maksimum 98 dB. (https://play.google.com). Penelitian ini menggunakan perangkat tablet android untuk menganalisa kualitas dan kuantitas suatu aplikasi multimedia dalam suara dan video. Analisa yang dihasilkan harapannya mampu mengukur kualitas dari kesesuaian penggunaan aplikasi untuk pembelajaran multimedia.

Hasil dan Pembahasan Konsumen cenderung memilih gadget dengan fitur dan spesifikasi yang tidak kalah jauh dengan produk gadget yang mahal. Dukungan prosesor dan random access memory (RAM) yang memadai dan tingkat performa yang bisa ditingkatkan (upgrade). Tablet yang murah menjadi sebuah solusi bagi para konsumen dengan kemampuan beli yang terbatas. Kebutuhan tersebut menjadi pertimbangan bagi banyak vendor dalam menempuh teknologinya dan pengadaan produk yang dijual di pasaran. Kompetisi di pasaran menjadikan harga jual tablet (gadget) menjadi semakin terjangkau. Beberapa hal yang senantiasa para konsumen lakukan dalam memilih gadget adalah pemakaian prosesor yang diimplementasikan dalam perangkat tersebut. Beberapa konsumen memilih prosesor



Qualcomm, yang mempunyai harga murah namun kualitasnya memadai; sistem operasi yang digunakan untuk menentukan kinerja dari suatu tablet. Kinerja tablet menurut sistem mempunyai beberapa tingkatan diantaranya middle-low, middle, dan middle-high. Tablet yang terjangkau kelas middle-low banyak menggunakan sistem operasi Android Froyo. Walaupun demikian sistem operasi ini bisa di-upgrade ke versi sistem operasi Gingerbread; Kapasitas random access memory (RAM) juga menjadi perhatian dalam membeli sebuah gadget. Semakin besar kapasitas RAM-nya, semakin bagus kinerjanya. Ketiga hal tersebut merupakan kriteria umum dalam pemilihan sebuah gadget (tablet). Kualitas gambar dari sebuah gadget dapat dilihat dari tampilan grafis 2-dimensi dan 3-dimensi dari sebuah gadget. Penelitian ini menggunakan aplikasi AnTuTu versi 3.3 untuk menampilkan kualitas gambar grafik dari sebuah gadget. Gadget yang dipakai dalam penelitian ini adalah Sony Ericsson Xperia Mini Pro yang pada gambar 1 dituliskan sebagai My device. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara beberapa gadget dalam segi kualitas RAM, CPU Integer, CPU float-point, 2D graphics, 3D graphics, database, SD write, dan SD read.

Gambar 1 Kualitas fitur dari gadget android

Hasil yang didapatkan bahwasanya kualitas yang terbaik dari perbandingan gadget android adalah Samsung Galaxy SLV, kemudian Google Nexus 4 dan seterusnya. Grafis 2D dan 3D dari gadget Sony Ericsson Xperia Mini Pro lebih bagus daripada gadget Samsung Galaxy S. Nilai benchmark dari kualitas grafis 2-dimensi dan 3-dimensi dari gadget Sony Ericsson Xperia Mini Pro secara berurutan adalah 626 dan 2858. Sedangkan hasil yang berbeda diperoleh dari aplikasi quadrant hasil grafis 2-dimensi sekitar 1051 dan 3-dimensi sekitar 1614. Kualitas tersebut tetap masih di bawah gadget Samsung Nexus S. Kualitas suara merupakan jernih atau tidaknya suara yang bisa diperdengarkan. Kualitas suara/audio dipengaruhi oleh derau (noise) yang ditimbulkan oleh mikrofon dan keluaran speaker. Selain itu pengaruh kualitas dari suara juga dihasilkan dari nilai sample rate dan bit depth. Sample rate adalah jumlah sinyal suara yang diambil dalam satu detik, sedangkan bit depth merupakan resolusi suara atau jumlah tingkat suara. Tingkat suara terdiri dari 8-bit, 16-bit, dan 32-bit. Tingkat suara 8-bit maksudnya bahwa ada 256 tingkatan atau 28. Uji kualitas suara terhadap perangkat gadget ini menggunakan aplikasi android Z-Device Test. Hasilnya didapatkan bahwa mikrofon yang digunakan oleh Sony Ericsson Xperia Mini Pro mempunyai format suara PCM 16-bit dengan konfigurasi channel mono, ukuran buffer minimal 4096 byte dan sample rate sebesar 44,1 KHz. Kualitas suara untuk ukuran ini masih normal berada pada posisi pertengahan dari tingkat suara.



Kesimpulan dan Saran Teknologi gadget khususnya tablet android dalam memenuhi pasaran kebutuhan dunia digital sangat berkembang pesat. Komitmen vendor gadget dalam penawaran kualitas fitur gadget dengan harga terjangkau menjadi nomor satu bagi sebagian orang, melihat perkembangan dunia gadget tidak akan habis dan teknologinya semakin berkembang. Pikiran untuk berganti gadget dengan teknologi fitur yang meningkat membuat banyak orang cenderung memilih gadget tersebut. Makin besar sample rate dan bit depth suatu suara maka kualitasnya semakin baik.

Daftar Pustaka [1] Hai Wang, Fei Hao, Chunsheng Zhu, Joel, J.P.C.R, Laurence, T.Y., An Android Multimedia Framework Based on Gstreamer, Proceedings of 1st International Conference, GreeNets 2011, pp. 51-62. [2] Paul white, 1999, basic microphone, sanctuary publishing [3] Paul white, 2003, basic sampling, sanctuary publishing [4] Richard, H., Tom R., Yvonne, R., Abigail, S. (2008) Being Human: Human-Computer Interaction in The Year 2020. Report, Microsoft Corporation. [5] Trestian, R., Moldovan, A.N., Muntean, C.H., Ormond, O., dan Muntean, G.M., 2012, Quality Utility Modelling for Multimedia Applications for Android Mobile Devices, Proceedings of Broadband Multimedia Systems and Broadcasting (BMSB). [6] Wang, A.L.C., An Industrial-Strength Audio Search Algorithm, unpublished. [7] Hak, C.C.J.M, Wenmaekers, R.H.C., Hak, J.P.M., van Luxemburg, L.C.J., dan Gade, A.C., 2010, Sound Strength Calibration Methods, Proceedings of 20th International Congress on Acoustics. https://play.google.com/store/apps/details?id=kr.sira.sound (diakses pada tanggal 25 September 2012)

Biodata Penulis R. Hennry Poerwanto Brotoatmodjo memperoleh gelar Insinyur, dari Jurusan Teknik Arsitektur FT UGM, lulus tahun 1984. Tahun 1998 memperoleh gelar Magister Manajemen (MM) dari Program Magister Manajemen Universitas Islam Indonesia Yogyakarta, memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) dari Jurusan Teknik Informatika STTI BenArif Indonesia, lulus tahun 1998. Saat ini sebagai Staf Pengajar KOPERTIS Wilayah V DPK pada STMIK AMIKOM Yogyakarta.



PREPARASI DATA DALAM SIMULASI PERILAKU RESERVOIR LAPANGAN MINYAK IKAN PARI di NATUNA Muhammad Taufiq Pendidikan Teknologi Informasi FKIP Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya [email protected]

Abstraksi Simulasi reservoir merupakan metode membuat model reservoir (cadangan minyak) berdasarkan model fisik maupun model matematik yang dapat memberikan ilustrasi dari bentuk model reservoir yang sesungguhnya, adapun tujuan inti dari simulasi reservoir dapat meramalkan (predict) atau memberikan kisaran tentang perilaku reservoir terhadap berbagai metode operasi produksi, adapun keakuratan dalam simulasi ini sangat bergantung pada data lapangan dan history matching, sedangkan tahapan kerja dalam melakukan simulasi reservoir meliputi preparasi data, matching (penyelarasan) dan prediksi Tahap preparasi data meliputi segala sesuatu persiapan data yang dibutuhkan selama proses simulasi berlangsung, sedangkan data – data yang dibutuhkan dapat dikelompokkan data fluida, data batuan, data produksi, data mekanik, data ekonomi dan data lainnya, untuk tahap matching dibagi atas in place matching serta history matching, dimana in place matching merupakan penyelarasan terhadap cadangan inisial (mula-mula) hidrocarbon yang dihitung model terhadap perhitungan secara volumetrik, adapun history matching merupakan penyelarasan kumulatif produksi GOR dan WOR (GOR: Gas Oil Ratio, WOR: Water Oil Ratio) serta penyelarasan tekanan sebagai fungsi waktu yang dihitung model terhadap data – data hasil lapangan Didalam melakukan proses simulasi reservoir dibagi kedalam grid – grid yang berbentuk sel, dan setiap sel yang ada harus tersedia data dimana data – data ini dipengaruhi oleh heterogenitas reservoir serta kondisi pengukuran, untuk itu nilai data yang akan dimasukkan perlu dievaluasi secara detail agar proses matching untuk prediksi kondisi reservoir dapat dilakukan dengan baik. Kata Kuci: Simulasi, Reservoir, Model, Preparasi Data Abstract Reservoir simulation is a method of making a model reservoir (oil reserves) based on physical models or mathematical models that can provide an illustration of the shape model of the reservoir that is real, while the core purpose of the reservoir simulation can predict (predict) or give a range of reservoir behavior of the various methods of production operations , while the accuracy of the simulation is very dependent on field data and history matching, whereas the stages of work in performing reservoir simulation includes the preparation of data, matching (alignment) and prediction Phase preparation of data includes everything the preparation of the required data during the simulation process takes place, while the data - the data required can be grouped data is fluid, rock data, production data, the data mechanical, economic data and other data, for phase matching is divided into in place matching and history matching, where in place matching an alignment on the reserve initials (initial) hidrocarbon computed model of the calculation of volumetric, as for history matching the alignment of cumulative production GOR and WOR (GOR: Gas Oil Ratio, WOR: Water Oil Ratio) as well as the alignment of pressure as a function of time calculated the model to the data - a data field results In the process of reservoir simulation is divided into a grid - a grid-shaped cells, and each cell that is to be provided the data where the data - this data is affected by the heterogeneity of the reservoir as well as the measurement conditions, to the value of data to be included need to be evaluated in detail so that the matching process for predictions of reservoir conditions to do well Keywrods: Simulation, Reservoir, Model, Data Preparation



Pendahuluan Lapangan minyak Ikan Pari merupakan salah satu lapangan minyak yang dikelola atau dikembangakan oleh Conoco Indonesia Inc. yang dinilai memiliki reservoir cukup potensial untuk dikembangkan dan diproduksi, saat ini lapangan Ikan Pari memiliki empat sumur dengan jumlah produksi sebesar 4750 BOPD (Barrel Oil Per Day), tepatnya berada di kepulauan Natuna, laut cina selatan di Indonesia bagian utara pada 3 o 40’ Lintang Utara sampai 4o 40’ Lintang Utara dan antara 105o sampai 107o 20’ Bujur Timur. Secara stratigrafi, batuan reservoir tersingkap pada formasi ikan gabus yang berusia sekitar oligosen yang ditutup oleh formasi barat shale bertindak sebagai batuan induk, sedangkan formasi produktif terdapat pada fluvial environment dengan sedimentasi berlangsung pada masa periode Miosen awal.. Secara geologis, batuan reservoir tersusun atas batuan pasir (sandstone) yang bersifat massive, dengan struktur berbentuk antiklinal asimetrik yang terbesar pada sisi upthrown pada arah timur laut – tenggara, data ini diperoleh dari hasil seismik maupun hasil pemboran sumur – sumur eksplorasi deliniasi Secara volumetrik, dari hasil perhitungan didapatkan cadangan gas awal (Initial Gas In Place) sebesar 24,5 BSCF dan cadangan minyak awal (Initial Oil In Place) sebesar 24,7 MMSTB, ditunjukkan bahwa gas menempati seluruh puncak struktur sampai bagian bawah struktur, adapun minyak dan air berada pada sayap struktur Tujuan simulasi reservoir, untuk mengetahui performa reservoir pada saat sekarang dan dimasa yang akan datang serta untuk memprediksi kandungan hidrolarbon secara optimal dan menentukan nilai ekonomis, dengan tahapan simulasi sebagai berikut: a. tahap preparasi data b. tahap input data c. tahap debugging, stabilization dan initialization d. tahap matching e. tahap prediction namun dalam pembahasan ini hanya dibatasi pada tahap preparasi data dan tahap input data Dalam tahap preparasi data untuk matching perlu dipersiapkan evaluasi problematika parameter – parameter penyelaras, bisa berupa batasan perubahan atau besar kecilnya modifikasi data dari standart deviasi yang diberikan serta bentuk trend dari kurva parameter yang dibuat, untuk hal ini dalam studi simulasi resevoir digunakan komputer dengan simulator berupa software PC-BOAST PC-BOAST merupakan software simulator reservoir yang dikembangkan oleh Departemen of Energy dan terrnasuk simulator Black-oil yang mampu untuk menangani tiga fasa didalam tiga dimensi, disamping itu juga merupakan jenis software Plotting Package yang dapat memberikan kemampuan output berupa grafik serta dapat melakukan history matching langsung dilayar (on screen) dengan melalui perbandingan antara performa hasil observasi terhadap hasil simulasi berupa tingkat produktivitas yang besar PC-BOAST memiliki kemampuan plotting yang dibagi atas beberapa fungsi, diantaranya: Program menghasilkan warna – warna pemetaan terhadap distribusi saturasi gas, minyak dan air selama proses eksekusi simulasi berlangsung yang nampak secara langsung di layar monitor b. Program mengandung sub-routine yang menghasilkan file – file output hasil plotting c. Program mempunyai dua program post processor yang membaca file dan yang menghasilkan plot setelah setelah proses simulasi dilakukan, sehingga diperoleh dua fungsi yaitu untuk pengeplotan kontur dan pengeplotan well performance history Software ini dilengkapi program Interactive Executive, yakni GOBOAST yang dapat digunakan secara cepat dalam set up, recompile, execute dan proses pengeplotan, secara teknik, BOAST merupakan simulator numerik yang menggunakan sistem finite difference, implicit pressure – explicit saturation (IMPES), sedang teknik solusi menggunakan metode direct (BAND, D4) dan iteratif untuk memecahkan sistem dari persamaan – persamaan aljabar. a.



Adapun prinsip kerja dari simulasi reservoir dapat digambarkan sebagai berikut: Simulasi Reservoir

START

TIDAK Match

Preparasi Data

Modifikasi

Output / Informasi

Masukkan Data

A

Analisis

Match

STOP

A Gambar 1. Prisnsip Kerja simulator reservoir

Metode Penelitian Metode perhitungan reservoir dilakukan secara volumetrik dengan menggunakan peta struktur kedalaman lapisan, yaitu lapisan Gabus near Top Massive dan lapisan Gabus Base Massive Sand yang merupakan re-konstruksi dalam pendefinisian ulang distribusi minyak dan gas pada lapisan Gabus Massive Sand Peta Gabus Massive Sand Net Oil Pay Isopach dan Net Gas Pay Isopach didapatkan dengan melakukan pengurangan kontur luasan dari Top dan Base Massive Sand, dan besarnya net reservoir volume dihitung dengan menggunakan peta isopach ini, sedangkan formulasi yang digunakan untuk menghitung besarnya reservoir, adalah: Oil In Place, dirumuskan : 7758 x Ø x ( 1 – Sw) x NRV OIP = 1,47

Gas In Place, dirumuskan :

GIP = 43560 x

Ø

x (1-Sw)

x NRV

x

GIP

Gas In Place

nomenklatur OIP

:

Oil In Place

Ø

:

Porositas

Sw

:

Saturasi Air (Water Saturation)

Bg

:

Faktor Volume Formasi Gas

NRV

:

Net Reservoir Volume

:

Bg



Prinsip simulasi reservoir adalah menggunakan perhitungan secara numerik, sehingga teknik untuk studi reservoir dapat dilakukan secara rinci karena reservoir dibagi atas beberapa blok dan kemudian perhitungan dilakukan pada setiap blok, adapun persamaan – persamaan diatas merupakan perhitungan secara matematik sehingga perlu dirubah kedalam bentuk numerik yang didekati dengan bentuk finite difference, karena adanya media computer maka melalui pemrograman solusi permasalahan dapat diselesaikan dengan cepat dan mudah Metode solusi untuk simulasi reservoir secara numerik dilakukan dengan membagi reservoir dalam grid – grid atau kotak – kotak kecil diseluruh bagian reservoir baik secara vertikal maupun horizontal atau dalam bentuk kumpulan kubus yang disesuaikan dengan koordinat yang digunakan, sehingga model reservoir dapat berupa satu dimensi, dua dimensi atau tiga dimensi, dapat dilihat dalam gambar berikut ini:

Model Satu Dimensi

Model Dua Dimensi

Model Tiga Dimensi Gambar 2. Metode solusi untuk simulasi reservoir

Dasar yang digunakan dalam simulasi reservoir untuk suatu solusi ada tiga persamaan yang mendasari, yaitu: 1.

Hukum Darcy, menjabarkan tentang pergerakan fluida didalam media batuan berpori sehingga sehingga sering disebut sebagai persamaan aliran, yang dirumuskan: k kr V=

dΦ dimana: dφ = P +

x U

zg

dx

nomenklatur:

2.

dΦ/dx

: gradient potensial

k : permeabilitas

v

: kecepatan aliran

kr : permeabilitas relatif

P

: tekanan

U : viskositas

z

: ketinggian

g

: kecepatan gravitasi

: densitas rata – rata

Perasamaan Keadaan, menjabarkan tentang pengaruh tekanan, volume, dan temperature terhadap fluida dan batuan, yang dirumuskan: Untuk fluida : Untuk Batuan :

=

o

e – c (Po – P)

Ø = Øo e– cf

(Po – P)

nomenklatur : densitas pada kondisi P

Ø : porositas pada kondisi P

o : densitas pada kondisi Po Øo: porositas pada kondisi Po c : kompressibilitas

cf : kompressibilitas formasi


3.


Perasamaan Kontinuitas, menjabarkan tentang hokum kekekalan massa, yang dirumuskan: d

Vx

d

Vy

d

+ dx

Vz

-dØS

+

+ q=

dy

dz

dt

nomeklatur :

Ø

: densitas

V : kecepatan

: porositas

S

: saturasi

Gabungan dari ketiga persamaan diatas akan memberikan bentuk persamaan differensial parsial atau persamaan diffusivitas Untuk : 1 fasa – 3 dimensi dengan kompressibilitas konstan

d2p

d2p +

d 2 p Øo U Ct +

dx2

dy2

nomenklatur :

dP

= dz2

k

dt

ct : kompressibilitas total

Untuk merubahnya ke bentuk numeric disekati dengan bentuk finite difference, yaitu:

Pi+1,n + 2Pi,n + Pi-1,n

Ø UC

(Pi,n+1 – Pi,n)

=

x

x nomenklatur:

k

i : space index

t n

: time index

Pembahasan Secara diagram mekanisme kerja dari simulator dapat digambarkan sebagai berikut:

Reservoir System Auxiliary Equations Partial Differential Equations Numerical Schemes Algorithm Computer Programming Simulator Application Gambar 3. Mekanisme kerja simulator



simulasi reservoir merupakan aplikasi konsep dan teknik pembuatan model matematis dari suatu sistem reservoir dengan tujuan agar mendapatkan hidrokarbon (minyak) secara optimal dan ekonomis, model matematis ini terdiri dari persamaan – persamaan yang mengatur aliran dengan metode solusi algorithma, sedangkan simulator adalah suatu kumpulan program komputer yang mengaplikasikan model matematik kedalam komputer, dan untuk mencapai tujuan yang diharapkan maka dibutuhkan diskripsi reservoir, metodologi perhitungan hidrokarbon dan distribusi tekanan sebagai fungsi waktu dan jarak yang tepat, atau : Diskripsi reservoir dapat difenisikan sebagai suatu ilustrasi lengkap serta rinci dari karakteristik fisik maupun kondisi reservoir, meliputi batuan, fluida, tekanan dan temperatur awal untuk digunakan dalam pengembangan secara optimal, untuk melakukan simulasi terhadap suatu reservoir dibagi dalam beberapa tahapan kerja, yaitu: 1. Preparasi Data, 2. Input Data, 3. Debugging, stabilization dan initialization 4. Matching, 5. Prediksi, dalam makalah ini hanya dibatasi pada masalah preparasi data Preparasi data merupakan tahapan awal dalam melakukan simulasi reservoir berupa aktivitas untuk mempersiapkan data – data yang dibutuhkan oleh simulator yang akan digunakan, dengan rangkaian data yang dimasukkan sebagai berikut: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Data Fluida, meliputi: Faktor Volume Formasi Minyak (Bo), Faktor Volume Formasi Gas (Bg), Faktor Volume Formasi Air (Bw), Viskositas Minyak (Uo), Viskositas Gas (Ug) dan Viskositas Air (Uw) Data Batuan, meliputi: Permeabilitas (k), Densitas (Ø), Saturasi Air, Minyak, Gas (Sw, So, Sg) dan Kedalaman Data Produksi, meliputi: Produksi Minyak (Qo), Produksi Gas (Qg), Tekanan (P) Data Aliran, meliputi: Productivity Index (PI) Data Mekanik, meliputi: Ukuran casing, ukuran kapasitas angkat Data Ekonomi, meliputi: $ per barrel, $ per sumur, economic limit Data lain, meliputi: skin rekahan, workovers

Sumber Data, yakni data – data yang digunakan dalam suatu model untuk mendiskripsikan suatu reservoir yang terdiri atas: data geologi, data petrofisik, data reservoir engineering dan data produksi lapangan, dimana data – data ini diperoleh dari hasil analisis logging, analisis core baik secara special maupun secara rutin, analisis air formasi, sejarah produksi, tes tekanan, seismik, penampang melintang (sayatan), diskripsi geologi dari conventional core dan sidewall core serta analisis cutting Sedangkan perolehan data dapat dilakukan dengan dalam dua cara, yaitu: Perolehan per sumur (well), merupakan perolehan dalam bentuk tabel diskripsi reservoir yang menunjukkan data – data yang ada Perolehan skala reservoir, merupakan perolehaan dalam bentuk peta yang bertujuan untuk mendapatkan diskripsi reservoir secara totalitas dari seluruh lapangan Adapun bentuk peta yang biasa digunakan dalam diskripsi reservoir, adalah Peta Isopach, bisa berbentuk peta isopach gross reservoir, peta isopach net effective dan atau peta net effective hidrokarbon Peta Struktur Geologi Peta Isoporositas Peta Isopermeabilitas Peta Saturasi rata – rata Peta layered reservoir Secara detail, data – data yang dibutuhkan untuk dapat mendiskripsikan kondisi reservoir dalam preparasi data, adalah; 1.

Sistem Aliran Fluida, terdiri atas: a. Konfigurasi struktural (structural configuration) b. Kontinuitas ruang pori secara lateral maupun vertikal (Lateral and Vertical Continuity of Pore Space) c. Kualitas ruang pori (Quality of Pore Space) d. Tekanan dan temperatur lapangan (Pressure and Temperature Field)



Sistem Batuan – Fluida a. Sifat fluida (nature of fluids) b. Sifat batuan (nature of rocks) c. Sifat interaksi fluida – batuan (nature of fluid – rock interaction) 3. Sistem Reservoir a. Gaya viskositas (viscous forces) b. Gaya gravitasi (gravity forces) c. Gaya kapilaritas (capillary forces) Dan selanjutnya untuk dapat menilai karakteristik fisik reservoir maka dilakukan evaluasi formasi, yakni proses pengumpulan serta penaksiran secara kontinyu informasi - informasi yang diperoleh dari lubang bor (sumur), dengan karakteristik fisik reservoir dibagi menjadi lithologi formasi, ketebalan reservoir, porositas, saturasi fluida reservoir, derajat kerusakan formasi, permeabilitas efektif dan kelakuan tekanan reservoir 2.

Metoda pengukuran data yang digunakan untuk mengevaluasi formasi, dibagi menjadi: 1. 2.

Metoda pengukuran pada saat pengeboran berlangsung, meliputi: analisis core, driller’s log dan mud logging Metoda pengukuran yang dilaksanakan setelah proses pengeboran, meliputi: log listrik, log radioaktif, log suara, tes sumur dsb. Sistem Penyajian Data, dari data – data yang diperoleh pada sumbernya kemudian disajikan dalam beberapa bentuk, diantaranya: Sistem tetap, merupakan metoda mempersiapkan data – data yang diperoleh secara langsung dari hasil pengujian, bisa melalui analisis core, logging, laboratorium, Pressure Volume Temperature (PVT) Test, dan data – data ini sering disebut single point data Data – data ini dapat digunakan secara langsung sebagai data input dalam simulator atau sebagai media masukan dalam perhitungan untuk mendapatkan parameter tertentu yang dibutuhkan dalam simulator

Diantara data – data yang termasuk dalam sistem ini, adalah: viskositas fluida, factor volume formasi, kelarutan gas dalam fluida, porositas, permeabilitas dsb. Sistem Grid, merupakan metoda mempersiapkan data – data yang diperoleh dengan cara membuat blok atau sel (berupa kotak – kotak) yang tersusun secara berderet baik horizontal maupun vertikal pada seluruh bagian reservoirdengan jumlah sel tergantung pada heterogenitas reservoir Didalam pembuatan grid perlu diperhatikan : Bentuk struktur geologi, batas reservoir dan dimensi dari setiap sel (baik pada arah – x, arah – y maupun arah – z) Akan lebih baik jika setiap dimensi sel berukuran kecil Letak / posisi setiap sumur yang sudah ada, yaitu tidak boleh ada dua atau lebih sumur dalam satu sel, dan untuk penetapan letak posisi sumur pada sistem grid dapat dilakukan dalam dua model, yaitu: • Block centered grid, parameter yang dihitung / dibaca terletak di pusat dari setiap sel • Latice point grid, parameter yang dihitung / dibaca terletak di perpotongan garis batas grid Setelah ditentukan model yang digunakan dalam sistem grid, dibuat batas – batas grid dari pola reservoir yang sudah dibentuk, karena pada setiap sel tidak selalu ada sumur sehingga tidak diperoleh data atau informasi yang diharapkan, untuk itu biasanya dibuat suatu peta yang didasarkan pada parameter – parameter yang diperoleh setiap sumur, seperti peta struktur, peta isopach, peta isoporosity, peta isopermeability dan atau peta isosaturasi Kemudian, untuk mendapatkan data – data input pada setiap sel yang aktif dilakukan proses transparant overlay, yaitu pembacaan data pada setiap sel dengan cara menumpangkan sistem grid pada peta, lalu dilakukan proses digitasi, yaitu pembacaan / pengisian data – data pada setiap sel dari sistem grid yang aktif Untuk proses pembacaan data pada setiap sel dapat dilakukan dengan berbagai cara, yaitu a. b. c.

Membaca secara langsung nilai garis (kontur) yang melalui titik yang terdapat dalam setiap sel Membaca nilai garis kontur yang melewati ke empat titik segi empat setiap sel, lalu dijumlahkan dan dibagi empat Membaca range antara dua kontur yang melewati, jika pada titik tidak dilalui oleh garis kontur yang ada



3.

Sistem Empirik, merupakan metoda mempersiapkan data – data yang diperoleh dengan melaui perhitungan, bisa berupa normalisasi data maupun korelasi data, hal ini dilakukan jika data kurang stabil atau kurang memadai a. Normalisasi Data, dilakukan jika data – data yang diperoleh pada satu jenis parameter memiliki harga / nilai yang bervariasi, seperti misalnya: data permeabilitas memiliki beberapa harga / nilai saturasi awal, hal ini terjadi karena pada saat tes laboratorium dilakukan dari berbagai macam sample, untuk itu perlu dilakukan normalisasi data agar diperoleh data – data yang cukup representatif Untuk melakukan normalisasi data, perlu ditinjau jumlah fasa yang ada dalam reservoir, jika terdapat tiga fasa maka ada dua sistem, yaitu: sistem gas – minyak dan system minyak – air, adapun solusinya dengan melalui persamaan – persamaan sebagai berikut: Untuk system gas – minyak: Sg

-

Sgc

Sg* =

, dimana: Slr = So + Sw 1 - Sgc - Slr

Krg Krg* =

Kro dan

Krg@Slr

Kro* = Kro@Sgc

Hasil Penelitian dan Pembahasan Dalam penelitian ini, digunakan software simulator PC-BOAST yang dikeluarkan dan dikembangkan oleh Departemen of Energy, termasuk sebagai simulator Black Oil yang mampu menangani tiga fasa didalam tiga dimensi yang dapat dicompile dengan menggunakan Fortran Compiler, IBM Professional Fortran, Ryan Mc. Farland Fortran, Lahey F77L Fortran Compiler. PC-BOAST termasuk jenis software Plotting Package karena memberikan kemampuan output berupa grafik serta kemampuan untuk melakukan history matching di layar (on screen) dengan melalui perbandingan performa antara hasil observasi dengan hasil simulasi berupa produktivitas yang sangat besar PC-BOAST mempunyai fungsi plotting tiga bagian, yaitu: Program mampu menghasilkan warna pemetaan yang berbeda dari distribusi – distribusi saturasi minyak, air dan gas selama proses eksekusi simulasi berlangsung 2. Program mengandung sub-routine yang dapat menghasilkan file – file output dari hasil plotting 3. Program memiliki dua program post processor yang membaca file dan menghasilkan plot setelah proses simulasi dilakukan, dimana satu untuk pengeplotan kontur dan satunya untuk pengeplotan well performance history PC-BOAST dilengkapi dengan program Interactive Executive, yakni GOBOAST yang dapat digunakan secara cepat dalam setup, recompile, execute dan proses pengeplotan 1.

Tahap preparasi data merupakan tahap mempersiapkan atau mengumpulkan data – data yang diperlukan simulator, seperti data geologi, data reservoir sampai data produksi, sedangkan bahan inputan data dapat diklasifikasikan dalam empat kelompok, yaitu: 1. Data Grid 2. Data tetap (tunggal) 3. Data empirik 4. Data sejarah perilaku produksi (lapangan) Adapun data – data diatas dapat diperoleh dari berbagai sumber, diantaranya: Karakteristik

Sumber Data

Permeabilitas

Analisis core, Tes Tekanan Transien, Korelasi



Porositas

Analisis core, Data Log sumur

Struktur, Ketebalan lapisan

Peta geologi, Analisis core, Data log sumur

Permeabilitas relatif dan tekanan kapiler

Tes aliran pada core laboratorium

Saturasi

Data log sumur, Analisis core

PVT data (Formation Volume Factor, Solubilitas gas, Viskositas, Densitas)

Analisis laboratorium reservoir, korelasi

dari

sample

fluida

Karakteritik lapangan Ikan Pari, secara geologi mempunyai struktur antikilinnal yang mana pada sisi upthrown merupakan suatu patahan (fault) terbalik secara regional dan terdapat tiga alur dip clossure dari suatu crest, sedang secara stratigrafi, reservoir lapangan Ikan Pari berbentuk pada formasi Gabus Sandstone yang bersifat massive, dan batuan pasir (sandstone) ini merupakan media jebakan fluida reservoir yang mempunyai ciri – ciri batuan bersifat clear sampai off-white, dengan ukuran butir batuan halus sampai sedang yang berbentuk subangular sampai subrounded, sortasi bersifat poorly sampai moderately, mayoritas tersusun atas kuarsa Formasi Gabus Massive berumur pada zaman oligosen yang merupakan cekungan sebagai akibat dari proses depresi yang terjadi pada kerak kontinen berupa full apart dan transcurrent (wrench) yang bersifat sinistral, dengan reservoir mengandung fluida reservoir yang terdiri atas tiga fasa, yaitu gas, minyak dan air yang terperangkap dalam satu lapisan, dimana minyak dan air terjebak pada bagian pinggir struktur sehingga mekanisme pendorong reservoir berupa kombinasi antara gas cap expansion dan water drive Kandungan hidrokarbon dalam reservoir dinilai cukup potensial, dengan perhitungan secara volumetrik diperoleh data cadangan gas sebesar 24,7 BSCF dan cadangan minyak sebesar 25,5 MMSTB

Kesimpulan dan Saran Berdasarkan hasil analisis reservoir massive sand lapangan Ikan Pari, maka dapat disampaikan beberpa hal: 1.

2.

3.

Untuk melakukan simulasi terhadap perilaku reservoir, maka sistem reservoir dibagi dalam grid – grid, yang mana pada setiap sel terisi data – data yang dibutuhkan, sedang bantuk dan jumlah sel disesuaikan dengan heterogenitas reservoir, pada lapangan Ikan Pari mempunyai dimensi 18 x 10 x 2 (X x Y x Z) Data yang dibutuhkan dalam simulasi reservoir diperoleh dari uji sumur, uji dan analisis laboratorium, analisis core dan analisis logging, sedangkan data – data sebelumnya diidentifikasi dan dievaluasi untuk mendapatkan hasil matching yang baik Hasil rekayasa pada model simulasi reservoir pada lapangan Ikan Pari didapatkan perbandingan terhadap perhitungan volumetrik , yaitu nilai IGIP (Initial Gas In Place) lebih besar 6,8%, dan nilai IOIP (Initial Oil In Place) lebih kecil 0,1%, sedangkan dari hasil tes sumur diperoleh tekanan reservoir awal lebih besar 0,1 %

Daftar Pustaka [1] Craft, B.C., Hawkins, M.F., “Applied Petroleum reservoir Engineering”, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey [2] Crichlow, H.B., “Modern Reservoir Engineering, A Simulation Approach”, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey [3] Dake, L.P., “Fundamentals Of Reservoir Engineering”, Elsevier Scientific, Publishing Company, Amsterdam, Ox-fordNew York, 1978

Biodata Penulis Muhammad Taufiq memperoleh gelar Insinyur, dari Jurusan Teknik Perminyakan UPN “Veteran” Yogyakarta, lulus tahun 1990. Tahun 2013 memperoleh gelar Magister Komputer (MKom) dari Program Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta. Saat ini sebagai Dosen tetap di Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya.



PERANCANGAN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN KONSEP COMPUTER SUPPORTED COLLABORATIVE LEARNING Taofik Muhammad Pendidikan Teknologi Informasi FKIP Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya email :[email protected]

Abstraksi Dewasa ini telah banyak perguruan tinggi yang mengadopsi E-Learning dalam proses belajar mengajar. Namun Kampus tempat Peneliti melakukan penelitian yaitu AMIK HASS Bandung belum memiliki e-learning. Walaupun Kampus tersebut merupakan kampus Informatika. Untuk mengelola e-learning tersebut diperlukan Learning Management System (LMS) yang mampu mengelola konten e-learning tersebut. LMS yang diteliti kali ini menggunakan pendekatan Computer Supported Collaborative Learning (CSCL). Perancangan LMS ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak RUP, namun yang dipakai hanya dua fase yaitu fase inception dan elaborated .

Abstract This time many Universities have implemented e-learning to support learning activities. However AMIK Hass Bandung The Campus where Researchers conducted this study, has not been implementing e-learning.As a Campus Of Computer AMIK HASS rightly to be leading institution in the implementation of e-learning. Therefore required a Learning Management Sistem (LMS). LMS is designed using Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) approach. In thus study, LMS design using the RUP software development method, but used only two phases which the inception and elaborated. Kata Kunci : LMS, CSCL, e-Learning. RUP

Pendahuluan Konsep e-learning sendiri merupakan pengembangan dari sistem belajar distance learning atau pembelajaran jarak jauh. Jika distance learning tidak menitikberatkan pada pembelajaran berbasis teknologi informasi, maka elearning lebih terfokus pada pembelajaran berbasis teknologi informasi. Untuk menunjang perkembangan elearning beberapa perusahaan telah memfasilitasinya dengan menyediakan learning management system. Learning Management System atau biasa dikenal dengan sebutan LMS memungkinkan penyelenggara pendidikan bisa dengan mudah menerapkan e-learning pada lembaganya. Perkembangan e-learning di Indonesia memang sudah cukup pesat, banyak lembaga pendidikan yang ikut mengadopsi e-learning. Namun demikian perkembangan LMS oleh para developer lokal di Indonesia tidaklah cukup membanggakan. Hal tersebut dikarenakan kurangnya LMS lokal yang diciptakan oleh pengembang di Indonesia Saat ini masyarakat Indonesia lebih memilih LMS buatan luar negeri diantaranya adalah Moodle, dan Claroline. Sayangnya dari kedua LMS tersebut belum sepenuhnya bisa mengakomodir sistem pendidikan di Indonesia. Pihak pengembang Moodle maupun Claroline mengembangkan platform-nya untuk diadopsi oleh banyak negara dan tidak spesifik untuk satu negara tertentu. Oleh karena itu, LMS tersebut memiliki beberapa kekurangan dalam hal kesesuaian dengan lingkungan pendidikan di Indonesia. Salah satu fitur yang tidak dimiliki oleh Moodle dan Claroline diantaranya yaitu pengaturan satuan kredit semester (SKS). Oleh karena itu dibutuhkan satu buah LMS baru yang lebih sesuai dengan aturan-aturan serta tata kelola kependidikan di Indonesia Perancangan LMS yang akan dilakukan berlandaskan kepada sebuah konsep pembelajaran yang dikenal dengan Computer Supported Collaborative Learning (CSCL). CSCL merupakan pendekatan pembelajaran yang menarik dan sesuai dengan konsep pembelajaran modern yang memiliki paradigma pengajar bukan sebagai orang yang mentransfer ilmu melainkan sebagai fasilitator, dan motivator. CSCL memungkinkan peserta didik untuk belajar secara mandiri.



Penelitian sebelumnya telah dilakukan oleh Santo Gitakama [9] dari Universitas Pendidikan Ganesha yaitu membuat LMS dengan menggunakan pendekatan CSLS, namun demikian penelitian tersebut tidak membuat LMS secara utuh, hanya sebatas pada penyesuaian LMS Claroline agar sesuai dengan metode pembelajaran CSLS. Selain itu, pada studi awal telah dilakukan kajian terhadap hasil penelitian [6]. Oleh karena itu, judul dari penelitian tesis kali ini adalah Perancangan Learning Management System Dengan Menggunakan Konsep Computer Supported Collaborative Learning, dengan membuat perancangan LMS dari awal dan tidak bergantung pada LMS yang sudah ada seperti Moodle dan Caroline.

Dari latar belakang di atas, dapat diketahui bahwa tujuan penelitian kali ini adalah sebagai berikut: 1. Untuk Melakukan analasis proses bisnis pembelajaran di perguruan tinggi khususnya di AMIK HASS Bandung. 2. Untuk membuat rancangan LMS berbasis objek yang disesuaikan dengan lingkungan pendidikan di AMIK HASS Bandung serta menggunakan konsep CSCL. Batasan masalah dari perancangan LSM yang akan dikembangkan meliputi: 1. LMS tersebut dikhususkan bagi perguruan tinggi. 2. Arsitektur yang dirancang ditujukan untuk aplikasi yang berjalan di sisi server. 3. Perancangan Sistem dibangun menggunakan pendekatan Model View Controller (MVC), sehingga memisahkan bagian logic, dan view yang dikendalikan oleh Controller. 4. Metode perancangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode RUP. Tahapan dari RUP yang dikerjakan pada penulisan tesis ini adalah tahapan inception dan elaboration.

Tinjauan Pustaka Menurut Fernando Alonso [4], pengertian dari e-learning adalah sebagai berikut. E-learning is defined as “the use of new multimedia technologies and the Internet to improve the quality of learning by facilitating access to resources and services, as well as remote exchange and collaboration” or “the use of network technologies to create, foster, deliver, and facilitate learning, anytime and anywhere. Menurut penelitian Lim Chang [8] meningkatnya popularitas dari pembelajaran jarak jauh, pembelajaran online, dan promosi terhadap e-learning pada abad ke 21 telah mengubah peran dari seorang pengajar. Jika secara pada model pembelajaran tradisional pengajar dianggap sebagai orang yang mentranmisi pengetahuannya ke peserta didik, maka saat ini pengajar lebih tepat dikatakan sebagai seorang fasilitator, mentor, atau bahkan seorang moderator. Berdasarkan pada pengertian yang dikemukakan oleh beberapa ahli, dapat disimpulkan bahwa e-learning merupakan kependekan dari Electornic Learning atau dalam bahasa Indonesia kita bisa menyebutnya dengan istilah pembelajaran elektronik. Kata elektronik pada e-learning mengacu pada pemanfaatan teknologi khususnya internet. Serupa dengan pemanfaatan awal ‘e’ pada kata e-mail, e-commerce, dan e-banking yang menandakan bahwa layanan tersebut bukan layanan standar (konvensional) melainkan layanan yang sudah memanfaatkan teknologi khususnya internet. Kata learning pada akhir kata e-learning memiliki arti belajar. Dengan demikian secara sederhana e-learning dapat diartikan sebagai pembelajaran yang memanfaatkan jaringan internet untuk membagikan dan mendapatkan bahan ajar, serta berinteraksi dengan pengajar maupun peserta didik lainnya Menurut Kelly dan Bauer Learning Management System (LMS) merupakan perangkat lunak yang bisa mengotomatisasi administrasi dari sebuah training. LMS menggunakan teknologi berbasis web untuk berkomunikasi, berkolaborasi, belajar, transfer ilmu pengetahuan, dan pembelajaran guna menambah nilai kepada peserta didik maupun karyawan di sebuah perusahaan bisnis [2]. LMS memungkinkan sebuah lembaga (baik pendidikan maupun perusahaan) untuk bisa menyediakan layanan pembelajaran e-learning dengan mudah. Dengan menggunakan LMS institusi pendidikan maupun perusahaan dapat menghadirkan sarana pembelajaran online tanpa perlu melakukan perancangan tentang e-learning itu sendiri Menurut Santo [9] Collaborative Learning (CL) adalah sebuah strategi instruksional yang terstruktur dan sistematis dimana sekelompok pelajar bekerja sama memaksimalkan pembelajaran rekan-rekan mereka. Bentuknya dapat berupa dialog, negosiasi dan argumen untuk memecahkan masalah yang mereka miliki. Menurut Zurita Gustavo [5] Secara umum, untuk mencapai pembelajaran di lingkungan CL peserta didik harus mendorong satu sama lain untuk mengajukan pertanyaan, menjelaskan dan membenarkan pendapat, mengartikulasikan alasan, serta menguraikan dan merefleksikan pengetahuan satu sama lain. Zurita menambahkan, CL hanya bisa berhasil ketika kelompok belajar bisa melakukan fungsinya secara efektif.



Untuk lebih memudahkan pemahaman tentang CSCL, berikut ini adalah gambaran tentang skema dari CSCL: CSCL evaluasi

menulis soal

mengerjakan pretest mengerjakan postest

memberikan penilaian sosial

forum diskusi pengajar

peserta didik tugas

pemberian tugas

mengerjakan tugas

mendiskusikan tugas menghasilkan konsensus jawaban terbaik

Gambar 1. Skema CSCL

Untuk melakukan penelitian kali ini, Peneliti telah mempelajari penelitian-penelitian sebelumnya. Diantaranya adalah: Tabel 1 Penelitian Sebelumnya. Peneliti Made Santo Gitakarma (2011)

Judul Penelitian Modifikasi Claroline dengan metode pembelajaran Computer-supported collaborative learning (CSCL) Berbasis konstruktivisme

Tahap Penelitian 1 Analisis Perangkat Lunak 2 Pengembangan Perangkat Lunak 3 Pretest 4 Implementasi SCK 5 Posttest 6 Pembagian kuesioner 7 Analisis data

Zurita Gustavo (2007)

A conceptual framework based on Activity Theory for mobile CSCL

1 Menentukan karakter peserta 2 Menentukan tujuan pembelajaran 3 Menetapkan keterampilan interaksi sosial yang diinginkan. 4 Memilih tipe Aktivitas Collaborative Learning 5 Mendefinisikan tugas aktifitas 6 Menentukan peran dan aturan

Hasil Penelitian 1 Hasil pengujian pada 30 mahasiswa menunjukan nilai posttest lebih besar dari nilai pretest. 2 Hasil evaluasi sistem dengan kuesioner menyatakan 84,42% mahasiswa menyatakan SCK memenuhi kriteria sistem yang diinginkan pengguna 3 Hasil uji reliabilitas kuesioner pemakaian didapatkan koefiseian reabilitas sebesar 0.57 1 Pengetahuan tentang matematikan dasar dari siswa pada penelitian tersebut meningkat. 2 Tidak ada perbedaan menonjol antara kelompok dengan jumlah anggota tiga siswa dan lima siswa.

Kekurangan Masih menggunakan LMS yang sudah ada yaitu Caroline

Perangkat lunak yang dikembangkan hanya ditujukan pada satu mata pelajaran yaitu matematika dan satu kompetensi yaitu kemampuan berhitung dasar pada usia sekolah dasar.

Perangkat lunak memerlukan sebuah metode yang bisa dijadikan panduan tentang langkah-langkah apa saja yang harus dilakukan. Salah satu metode pengembangan perangka lunak yang cukup dikenal dan sering digunakan adalah metode Rational Unified Process (RUP). RUP terdiri dari empat fase. Keempat fase tersebut adalah inception, elaboration, construction, dan transition. Keempat fase tersebut sebetulnya mirip dengan konsep yang ada pada model waterfall, namun demikian RUP memiliki keunikan tersendiri dikarenakan masing-masing fase tersebut memiliki iterasi.



Gambar 2. Fase dan Interasi dalam RUP Untuk membuat model dari sistem, Penelitian kali ini menggunakan model UML. Unified Modelling Language (UML) adalah keluarga notasi grafis yang didukung oleh model-model tunggal, yang membantu pendeskripsian dan desain sistem perangkat lunak, khususnya sistem yang dibangun menggunakan pemrograman berorientasi objek [3]

Metode Penelitian Penelitian yang penulis lakukan menggunakan metode RUP. Metode tersebut merupakan metode yang cocok digunakan untuk pengembangan perangkat lunak berbasis objek. RUP sendiri merupakan metode yang tidaklah sesederhana metodologi pengembangan perangkat lunak klasik seperti model waterfall atau model iterative. Hal tersebut dikarenakan RUP lebih cocok digunakan untuk membangun kerangka kerja (framework) yang bisa memungkinkan aplikasi untuk disesuaikan atau dikostumiasasi dikemudian hari. Untuk langkah-langkah dari Penelitian kali ini dapat dilihat dari gambar berikut: Studi Literatur

Output: 1. Metode pengembangan sitem yang dipilih

Identifikasi Awal

Output: 1. Rumusan masalah yang telah diidentifikasi.

Analisis sistem

Output: 1.Identifikasi masalah LMS yang sesuai untuk lingkungan pendidikan tinggi khususnya di AMIK HASS Bandung

PERANCANGAN SISTEM MENGGUNAKAN RUP

Inception

Elaboration Output: Activty Diagram

Business Modelling: • Pretest • Masuk Topik • Collaborative Learning • Postest • Evaluasi

Business Modelling: • Pretest • Masuk Topik • Collaborative Learning • Postest • Evaluasi

Requierment

Output: Use case Diagram

Requierment

Analisis & Design

Ususaln Arsitektur LMS

Output: Class diagram,sequence diagram, deployment diagram,component diagram,robustness diagram, relasi antar tabel

Output: Menghasilkan perancangan LMS dalam bentuk diagram-diagram UML serta pemodelan database.

Gambar 3 Tahapan Penelitian

Pada penelitian kali ini, fase RUP yang dijalankan hanya sampai kepada fase kedua yaitu Elaboration dan iterasi ketiga yaitu Analis & Design. Proses dan output dari masing-masing fase dijelaskan sebagai berikut. 1. Fase Inception atau yang secara harpiah memiliki arti bermimpi mempunyai tujuan agar sistem yang akan dikembangkan sudah bisa tergambarkan pada tahap ini. Fase Inception memiliki banyak iterasi lagi, namun demikian iterasi yang dilakukan hanya sebatas kepada dua iterasi pertama yaitu Business Modelling, dan Requierment. Pada Business Modelling, dibuatlah Activity Diagram yang berfungsi untuk memberikan gambaran tentang proses bisnis yang diharapkan ada pada LMS yang akan dibuat. Proses bisnis yang dibuat



tentu haruslah sesuai dengan proses bisnis dari pembelajaran dengan pendekatan CSCL. Setelah iterasi Business Modelling dilakukan, langkah selanjutnya adalah proses requirment. Kebutuhan dari sistem sudah harus teridentifikasi pada tahap ini. Kebutuhan sistem tersebut dituangkan pada use case diagram. 2. Beberapa tahapan yang telah dilakukan pada fase sebelumnya disempurnakan pada fase Elaboration. Pada fase ini Activity Diagram model bisnis dan use case diagram disempurnakan kembali. Selain itu pada fase ini dilakukan proses Analysis & Design yang mencakup pembuatan diagram-diagram UML seperti Class diagram,sequence diagram, deployment diagram,component diagram, dan robustness diagram. Selain itu untuk memodelkan relasi antar tabel pada database maka dibuat juga diagram relasi antar tabel. Tahap akhir dari penelitian ini adalah terbentuknya usulan Arsitektur LMS yang terdiri dari diagram-diagram UML guna memudahkan pembuatan perangkat lunak LMS dikemudian hari oleh pengembang aplikasi.

Hasil dan Pembahasan Pada bagian ini penulis akan melakukan analisis terhadap model bisnis dari pembelajaran pada perguruan tinggi di Indonesia. Pendekatan metodologi menggunakan metodologi RUP fase inception. Dalam fase inception tersebut terdapat pemodelan bisnis yang akan menggambarkan proses bisnis dari sistem yang sedang berjalan, fase inception ini bertujuan agar: 1. Ruang lingkup sudah terdefinisi 2. Kebutuhan sistem sudah bisa diidentifikasi 3. Arsitektur sistem sudah jelas, meskipun tidak menutup kemungkinan untuk adanya pengubahan pada tahap selanjutnya. 4. Analisis terhadap resiko yang mungkin muncul telah dilakukan 5. Sudah mempunyai perancangan bisnis yang matang untuk melancarkan jalannya pengembangan sistem kelak Analisis sistem ini dilakukan untuk memberikan gambaran secara menyeluruh tentang LMS yang akan dikembangkan serta bagaimana penempatan dan peran pendekatan CSCL pada LMS tersebut. Proses bisnis dari LMS yang akan dikembangkan bisa dilihat pada gambar 4 di bawah ini.

staff akademik

dosen

mahasiswa

membuat topik

daftar topik

sistem

ketua kelompok

menambah mata kuliah lakukan pengelompokan mahasiswa

ikuti pretest

membuat materi atur mata kuliah mahasiswa

masuk topik membuat soal atur ketua kelompok

beri tugas

lihat tugas

baca materi

diskusi tugas

bertanya di forum

upload usulan jawaban tugas

upload jawaban terbaik

nilai tugas

buka posttest

ikuti pretest

evaluasi nilai pretest

apakah nilai yang diperoleh > nilai standar

ya isi nilai

tidak berikan tugas

isi nilai sesuai nilai tugas

Gambar 4 activity diagram pemodelan bisnis LMS

LMS untuk Perguruan Tinggi tentu saja memiliki karakteristik tersendiri jika dibandingkan dengan Sekolah Menengah. Dengan mengetahui karakteristik tersebut dapat diperoleh aktor-aktor yang akan terlibat dengan LMS. Masing-masing aktor memiliki peran tersendiri, peran tersebut dijelaskan melalui identifikasi aktor pada tabel di bawah ini.



Tabel 2 Identifikasi Aktor Sistem

No 1.

Aktor Dosen

2.

Mahasiswa

3.

Ketua Kelompok

4.

Staff Akademik

5.

Moderator

Keterangan Dosen merupakan aktor yang berperan untuk memberikan tugas kepada mahasiswa dan melakukan evaluasi terhadap tugas tersebut serta memberikan arahan/motivasi kepada mahasiswa. Mahasiswa merupakan peserta didik, dan pengguna utama. Mahasiswa diharuskan untuk melakukan pencarian, menyimpulkan setiap pertanyaan/tugas yang diajukan oleh dosen. Mahasiswa yang diberi tanggung jawab lebih untuk memimpin mahasiswa lain serta menentukan jawaban yang paling benar ketika diberi tugas oleh Dosen. Merupakan aktor yang diangkat dari staff akademik yang memiliki wewenang untuk mengelola data Mahasiswa, Dosen, serta Mata Kuliah pada LMS Inheritance dari seorang Dosen. Moderator adalah dosen yang diberi tanggung jawab lebih untuk mengawasi, dan memodernisasi setiap diskusi yang ada di forum LMS

Berdasarkan uraian dari identifikasi aktor sistem, maka pemodelan bisnis dapat digambarakan pada gambar 6 di bawah ini. System menentukan ketua kelompok

<>

<<extend>>

menambah soal

menghapus soal

pengelompokan mahasiswa menjawab soal

<>

mengubah soal mendaftar <> memberikan tugas

verifikasi keanggotaan

mahasiswa bertanya di forum

<<extend>>

<<extend>>

<<extend>>

menjawab pertanyaan

<<extend>> <>

dosen

ubah mahasiswa mendiskusikan tugas

moderasi forum

hapus posting

upload jawaban tugas

ketua kelompok

<<extend>>

evaluasi tugas

menambah mahasiswa tambah topik

hapus mahasiswa

<<extend>> tambah mata kuliah

moderator <<extend>>

hapus matakuliah tambah materi

ubah mata kuliah

staff akademik

tambah dosen

<<extend>>

ubah dosen

<<extend>> atur sebagai moderator

hapus dari moderator

hapus dosen

Gambar 7 Pemodelan Bisnis (Use Case) LMS AMIK HASS



Selanjutnya yaitu tahap identifikasi proses. Identifikasi proses digunakan untuk memberikan penjelasan tentang aliran-aliran kerja dalam use case bisnis dari LMS dengan konsep CSCL yang digambarkan dengan Activity diagram. Activity diagram memodelkan alur kerja sebuah proses bisnis dan urutan aktivitas dalam suatu proses. Inilah salah satu gambaran proses yang terjadi di AMIK HASS Bandung, yang digambarkan dalam Activity Diagram di bawah ini: Staff Akademik

pilih menu kelola dosen

pilih menu tambah dosen

Sistem

tampilkan data dosen

tampilkan form input dosen

isi data dosen

tekan tombol simpan

terima input data dosen

validasi input

apakah valid?

ya simpan data

tidak tampilkan pesan error

Gambar 8 Activity Diagram Tambah Data Dosen

Berdasarkan pada hasil analisis yang telah dilakukan, maka LMS yang akan dikembangkan memiliki fiturfitur sebagai berikut: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

Pengelolaan Mahasiswa Pengelolaan Dosen Pengelolaan Bank Soal Pengelolaan Mata Kuliah Pengelolaan Topik Kuliah Pengelolaan Tugas Forum Diskusi Pengelolaan Materi Kuliah Pengelolaan Kelompok

Setelah menganalisis sistem, selanjutnya akan dilakukan perancangan untuk sistem yang baru, pertama-tama Peneliti akan merancang untuk Class Diagram. Class Diagram adalah diagram UML yang menggambarkan kelaskelas dalam sebuah sistem dan hubungannya antara satu dengan yang lain. Class diagram juga menggambarkan atribut dan operasi dari sebuah kelas. Class Diagram LMS AMIK HASS bisa dilihat pada gambar 9 Selanjutnya akan dilakukan perancangan untuk Sequence Diagram. Sequence Diagram berguna untuk menampilkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar sistem.



1 <<entity>> soal

<<entity>> materi

+id_soal +deskripsi_soal +jml_soal 1 +is_publish

0..* <<entity>> mata_kuliah

+id_materi +judul_materi +deskripsi_materi +tanggal +url_lampiran +NID

+tambah() +edit() +hapus() +getLatestId() +getDataByKodeMatakuliah() +getHasil()

+tambah() +edit() +hapus() +tampil()

+kode_mata_kuliah +nama_mata_kuliah +sks +semester

<<entity>> detail_soal +id_detail_soal +id_soal +pertanyaan +pilihan_1 +pilihan_2 +pilihan_3 +pilihan_4 +pilihan_5 +kunci_jawaban +tambah() +edit() +hapus() +getByIdSoal()

+NID +username +password +nama_dosen +alamat +jk +no_telepon +is_moderator

+id_diskusi_tugas +judul +waktu +isi +id_tugas +nim +nid +tambah() +tambah_kutipan() +getDataByIdTugas() *

1..*

0..1

*

1

1

+tambah() +getByNim()

*

<<entity>> reply_forum

0..*

+id_kelompok +id_topik +id_ketua

+id_reply_forum +id_forum +judul +isi +waktu 0..1

+tambah() 0..* +edit() +hapus()

+tambah() +hapus()

0..*

1

* <<entity>> forum

1

+tambah() +ubah() +hapus() +getAllData() +getUnApproveData() +getDataByNID() +ApproveByNID() +isEmailAvailable() +setAsModerator()

+id_forum +id_kategori +judul +isi +waktu

1

<<entity>> tugas

<<entity>> jawaban_tugas

+id_tugas +id_topik +judul_tugas +deskripsi_tugas +NID +tgl_maksimal_dikumpulkan +status_tugas

1

*

+id_jawaban +waktu_upload +tudul +keterangan +nim +url_lampiran

0..*

1 +NIS +username +password +email 0..1 +alamat +no_telepon

1

*

0..*

1

*

<<entity>> anggota_kelompok +id_anggota_kelompok +id_kelompok +nim +tambah() +hapus()

+simpan_jawaban()

+tambah() +edit() +hapus() +getDataByIdTopik()

1 <<entity>> mahasiswa

0..1

+tambah() 1 +registrasi() +ubah() 1 +hapus() +getAllData() +getDataByNIS() +getUnApproveData() +ApproveByNIS() +isEmailAvailable()

+getData() +tambah() +edit() +hapus() +getDataById()

0..*

1..*

1

0..*

+id_hasil_soal +nim +id_soal +nilai +tgl_tes

<<entity>> kelompok

<<entity>> dosen diskusi_tugas

<<entity>> hasil_tes

+id_topik +nama_topik +kode_mata_kuliah +deskripsi_topik

1 +tambah() 1 +ubah() +hapus() +getAllData() +getDataByKodeMataKuliah()

*

* 1

*

<<entity>> topik

Gambar 9 Class Diagram LMS

. Adapun contoh dari Sequence Diagram dari LMS CSCL adalah sebagai berikut: <> : matakuliahController

<<entity>> : mata_kuliah

<> : matakuliahView

<<entity>> : soal

: dosen 1 : data() 2 : getAllData()

3 : tampil_data() 4 : tambahSoal() 5 : form_tambah_soal() 6 : tambah()

7 : getLatestId()

8 : tambahDetailSoal() 9 : form_tambah_detail_soal() 10 : tambah()

Gambar 10 Sequence Diagram Menambah Soal

<<entity>> : detail_soal



Tahap Selanjutnya yaitu perancangan Component diagram. Component diagram adalah diagram UML yang menampilkan komponen dalam system dan hubungan antara mereka. Hal penting dari komponen adalah komponen mewakili potongan-potongan yang independen yang bisa dipesan dan perbaharui sewaktu-waktu.

Berikut ini adalah gambar component diagram LMS AMIK HASS, component diagram dibagi menjadi tiga bagian yaitu staff akademik, dosen, dan mahasiswa. Gambar di bawah ini adalah Componen Diagram untuk Mahasiswa. lms_amik_db (mysql database) menjawab soal (soalController.php)

berdiskusi di forum (forumDiskusi.php)

mahasiswa login (mahasiswaHome.php)

mengirim tugas (tugasController.php)

melihat nilai (nilaiController.php)

mendiskusikan tugas (tugasController.php)

Gambar 11 Component Diagram Mahasiswa

Tahap terakhir dari perancangan LMS ini adalah menggunakan Diagram deployment atau deployment diagram. Diagram ini menunjukkan konfigurasi komponen dalam proses eksekusi aplikasi. Diagram deployment juga dapat digunakan untuk memodel kan hal-hal berikut. 1 2 3 4

Sistem tambahan (embedded system) yang menggambarkan rancangan device, node dan hardwaree Sistem client/server Sistem terdistribusi murni Rekayasa ulang aplikasi

Setelah Proses perancangan, maka kali ini penulis akan mengimplementasikan hasil dari perancangan tersebut. Implementasi Arsitektur Teknologi yang diusulkan untuk LMS AMIK HASS adalah dengan menggunakan Arsitektur Teknologi Web dengan pola konsep MVC dan Arsitektur Jaringan.



Deployment Diagram untuk LMS AMIK HASS bisa dilihat pada gambar di bawah ini.

web server

web browser

components pengelolaan mahasiswa pengelolaan dosen Pengelolaan Mata Kuliah Pengelolaan Moderator staff akademik login pengelolaan soal pengelolaan tugas pengelolaan forum pengeloaan topik pengelolaan kelompok pengelolaan nilai dosen login berdiskusi di forum mahasiswa login menjawab soal mengirim tugas mendiskusikan tugas melihat nilai

HTTP/FTP

TCP/IP

database server components database

Gambar 12 Deployment Diagram LMS AMIK HASS

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bahwa perancangan sistem menggunakan teknologi tree-tier dengan konsep MVC yang terdiri dari 3 komponen utama yaitu model, view, dan Controller. Pada konsep ini, request yang dikirim oleh pengguna melalui web browser akan ditangani oleh controller. Controller selanjutnya bisa menentukan ke mana lanjutan dari request tersebut harus dikirim apakah dikirim ke model untuk melakukan query database, atau dikirim ke view untuk mengembalikan berkas HTML yang harus ditampilkan di Browser. Arsitektur MVC dari LMS AMIK HASS bisa dilihat pada gambar. model

controller database query ControllerClass.php

modelClass.php result

data request view

respon: Html,css,javascript/ document

viewClass.php

browser

Gambar 13 Arsitektur MVC LMS AMIK HASS

Berdasarkan kepada gambar 13 diatas maka perancangan dari implementasi teknologi web adalah terdiri dari 3 bagian yaitu: 1. Controller Controller merupakan bagian dari aplikasi yang mengatur hubungan antara model dan view. Seperti yang terlihat pada gambar 5.18, controller merupakan bagian pertama yang diakses oleh pengguna ketika dia melakukan



request. Request yang dikirim ke controller bisa berupa method POST maupun GET. Method POST merupakan method yang berasal dari form input, sedangkan method get merupakan request yang berasal dari URL. Dalam LMS AMIK HASS, Controller diwujudkan dalam bentuk berkas php yang berisi class controller 2. Model Bagian model merupakan bagian yang berhubungan langsung dengan database. Bagian model dikhususkan untuk melakukan manipulasi data (ambil, tambah, hapus, ubah). Perancangan basis data dari LMS AMIK HASS bisa dilihat pada class diagram di sub bab sebelumnya, RDBMS yang digunakan adalah MySQL. Berikut ini contoh dari struktur file dari database AMIK HASS.

Tabel 4 Struktur Basis Data Tugas

Nama Field

Tipe Data

Panjang

Keterangan

Id_tugas

Integer (primary key)

11

Id tugas

Id_topik

Integer (foreign key)

11

Id topik

Judul_tugas

Varchar

100

Judul dari tugas

Deskripsi_tugas

Text

NID

Integer (foreign key)

Tgl_maksimal_dikumpulkan

Date

Tanggal maksimal jawaban tersebut dikumpulkan

Status_tugas

Boolean

Status tugas, apakah tugas tersebut terbuka atau sudah ditutup.

Deskripsi tugas yang harus dikerjakan oleh Mahasiswa

11

Nomor induk dosen yang memberikan tugas

3. View Bagian view merupakan bagian yang berhubungan dengan antarmuka (interface). Antarmuka dihasilkan melalui kelas-kelas view. Pada saat ditampilkan di halaman web, antar muka menggunakan markup standar halaman web yaitu HTML 5. Namun demikian ada kalanya view yang diminta oleh pengguna bisa berupa berkas dokumen seperti berkas doc, xls, ppt, maupun pdf. Berkas-berkas tersebut tersedia secara online pada menu materi yang dikelola oleh dosen. Rancangan antarmuka dari LMS AMIK HASS bisa dilihat pada bagian lampiran. Proses Implementasi berikutnya yaitu Implementasi Arsitektur jaringan. Arsitektur jaringan adalah sekumpulan kombinasi dari hardware, software dan pengkabelan serta sumber daya dimana perangkat-perangkat tersebut akan saling berkomunikasi. Setiap proses implementasi teknologi tentu memiliki perbedaan-perbedaan dalam arsitektur jaringan. Jaringan untuk LMS AMIK HASS harus mampu mendukung semua kegiatan belajar online di lingkungan kampus maupun di luar kampus setiap saat. Dengan jumlah pengguna yang relatif banyak dan akses yang terbuka dari manapun dan kapanpun selama 24 jam ancaman terhadap keamanan jaringan LMS AMIK HASS merupakan isu yang sangat penting. Maka dari itu diperlukan arsitektur jaringan dengan perencanaan keamanan berdasarkan konsep yang matang.



Berikut ini arsitektur jaringan yang dirancang untuk penerapan LMS AMIK HASS bisa dilihat pada gambar. internet Leased line

Akses Publik Via Internet

Router OS Mikrotik

Firewall

Mainframe server

Hotspot AMIK HASS

Staff Akademik

bridge

bridge

bridge

Laboratorium komputer Komputer dosen

Gambar 14 Arsitektur Jaringan LMS AMIK HASS

Adapun spesifikasi perangkat yang sesuai dengan kebutuhan arsitektur jaringan tersebut dijelaskan pada tabel di bawah ini. No 1.

Nama Perangkat Mainframe Server

Merk/Tipe IBM Server X3400M3-34A

Spesifikasi Intel Xeon E5506, 2GB DDR3-1333 ECC RDIMM, 300GB 15K SAS HDD (HotSwap), 2x GbE NIC

2.

Router Mikrotik OS

PC Sekelas Core Duo

Intel Core 2 Duo, Router OS versi 6

3.

Modem Leased Link

Prolink

Minimal perangkat modem yang dikhususkan untuk menyala secara terus menerus

4.

Bridge/Switch

Prolink Gigabit

Bridge/Switch

36 Port

maksimal 36 port per perangkat

5.

Perangkat Hotspot

Engenius/TPLink

Radio Wireless 1 mw, antena sektoral 24 db

6.

PC User

Lenovo Idea Center H310-830

Pentium E6700, 2GB DDR3, 500GB HDD, DVD-ROM, VGA Intel GMA X4500, NIC, Non OS

Kesimpulan dan Saran Konsep pembelajaran CSCL memang memberikan cara pandang yang berbeda terhadap proses belajar mengajar. Pembelajaran dengan model tersebut menghindari pemikiran konvensional tentang pendidikan yang selalu



memfokuskan diri pada pengajar. Pada pendekatan tersebut sentral dari kegiatan belajar mengajar berada pada Mahasiswa. LMS dengan menggunakan CSCL memiliki proses bisnis sebagai berikut: 1. Dosen memberikan pretest, untuk mengetahui kemampuan awal Mahasiswa. Soal dari pretest merupakan soal acak yang diambil dari bank soal yang telah disediakan oleh Dosen. Jumlah soal yang ditampilkan dibatasi, namun demikian jumlah soal yang berada di bank soal tidaklah dibatasi. Hal tersebut bertujuan agar setiap mahasiswa mendapatkan variasi soal yang berbeda satu dengan yang lainnya. 2. Sistem melakukan pengelompokan Mahasiswa secara otomatis. Pengelompokan tersebut dilakukan sesuai dengan nilai yang diperoleh Mahasiswa ketika mengikuti pretest. Mahasiswa yang memiliki nilai rendah akan dikelompokkan dengan rekan mereka yang memiliki nilai hampir sama. Tujuan dari pengelompokan berdasarkan nilai adalah supaya Dosen mengetahui strategi dan materi apa yang harus diberikan kepada Mahasiswa sesuai dengan kemampuannya. 3. Dosen memberikan tugas untuk merangsang Mahasiswa dalam mempelajari satu topik pembelajaran. Tugas tersebut harus didiskusikan oleh Mahasiswa secara online. 4. Mahasiswa mendiskusikan tugas secara online. Jawaban terbaik dari Mahasiswa diunggah oleh ketua kelompok. 5. Dosen memberikan posttes. 6. Dosen melakukan evaluasi dan membandingkan antara hasil pretest dan posttest yang diperoleh Mahasiswa. Hasil dari evaluasi tersebut berupa keputusan yang diambil oleh Dosen, apakah Mahasiswa yang memiliki nilai rendah harus diberi tugas tambahan, atau ujian ulang. Perancangan terhadap sistem menggunakan metodologi RUP. Metodologi tersebut memiliki empat buah fase yaitu Inception, Elaboration, Construction, dan Transition. Namun demikian, tidak semua fase dilakukan pada penelitian kali ini. Hanya fase Inception, dan Elaboration saja yang dilakukan. Teknologi e-learning memang sudah seharusnya diterapkan di perguruan tinggi di Indonesia. Semakin hari, akses ke jaringan Internet semakin mudah didapatkan. Kini akses Internet bukanlah barang mahal yang hanya bisa dinikmati oleh orang kaya di perkotaan. Akses internet bisa diakses dimanapun bahkan di pedesaan sekalipun. Hal ini tentu saja menjadi sebuah peluang yang luar biasa besar bagi perguruan tinggi. Dengan menerapkan e-learning diharapkan pelayanan pada Mahasiswa bisa menjadi lebih baik. Namun demikian penerapan e-learning bukanlah hal mudah. Permasalahan yang muncul biasanya seputar konsistensi dari penggunaan e-learning tersebut. Berdasarkan pada kesimpulan tersebut maka dapat diulas saran untuk pengembangan e-learning sebagai berikut: 1. Penerapan e-learning haruslah konsisten. Setiap cCivitas akademik harus mampu menjaga semangat dari penerapan e-learning. 2. Penerapan e-learning harus didukung oleh semua mulai dari pengambil keputusan (pemilik yayasan, dan pemimpin perguruan tinggi) sampai kepada Mahasiswa. 3. Konten-konten atau materi dari e-learning haruslah selalu uptodate dengan tujuan supaya Mahasiswa tidak merasa bosan untuk mengakses e-learning.

Daftar Pustaka [1] Andrian Sandi, Pengembangan Web-based Collaborative Learning dengan Menggunakan Facebook, Jurnal PTIK ISSN 1979-9462, 2009 [2] Babo Rosalina, Azevedo Ana, Higher Education Institutions and Learning management Systems, IGI Global: Hershey:2012 [3] Fowler Martin, UML Distiled: Panduan Singkat Bahasa Pemodelan Object Standar (Edisi 3), Penerbit Andi: Yogyakarta, 2004 [4] Fernando Alonso, dkk, An instructional model web-based e-learning education with a blended learning process approach, Jurnal British Journal of Educational Technology ISSN 217-235, 2005 [5] Gustavo Z., Nussbaum Miguel,A conceptual framework based on Activity Theory for mobile CSCL, Jurna, British Journal of Educational Technology ISSN 211–235, 2007 [6] Kazuyai S.,, Maejima Masashi, Tamura Yasuhisa, Adaptive Inter-LMS Data Sharing Scheme and XML Binding for CSCL, Jurnal ELEARN ISBN 1-880094-66-5, 2008 [7] Kienle Andrea, Wessner Maritin, The CSCL community in its first decade: development, continuity, connectivity, Jurnal IJCSCL ISSN 1556-1615, 2006 [8] Lim Chang, Chinhong, Faculty Perception and Unitialization of a Learning Management System in Higher Education, Disertasi, Ohio University, 2008



[9] Santo Made Gitakarma, Putu Luh Ary Sri Tjahyanti, Modifikasi Claroline Dengan Metode Pembelajaran ComputerSupported Collaborative Learning (Cscl) Berbasis Konstruktivisme, Jurnal Senapati ISSN 2087-2658, 2011. [10] Margono, Drs. S, Metodologi Penelitian Pendidikan, Rineka Cipta: Jakarta, 2004 [11] Nugroho Adi, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan metode USDP (Unified Software Development Process),Penerbit Andi:Yogyakarta,2010 [12] Shelly, Garry B, Web 2.0: Concepts and Applications, Course Technology,2010

Biodata Penulis Penelitian ini dilakukan oleh Taofik Muhammad S.Pd M.Kom. Peneliti memperoleh gelar Sarjana Pendidikan (S.Pd) di Jurusan Pendidikan Ilmu Komputer Universitas Pendidikan Indonesia Bandung, dan menamatkan Studi Sarjananya tersebut Tahun 2011. Setelah lulus S1, Peneliti langsung melanjutkan Pendidikan ke Jejang yang lebih tinggi, sehingga pada Akhir 2013, sudah memperoleh Gelar Magister Sistem Informasi (M.Kom) di STIMIK LIKMI Bandung. Peneliti saat ini sebagai Dosen Tetap Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya (UMTAS) Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi (PTI).



PENYUSUNAN SOP CHANGE REQUEST PENGEMBANGAN SISTEM MENGACU PADA STANDARD ISO/IEC 27001 DAN ITIL

Falahah Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Bandung

email : [email protected]

Abstraksi Change request merupakan proses yang sering terjadi pada siklus hidup pengembangan sistem, yang dapat terjadi pada saat pengembangan sistem maupun implementasi sistem. Adanya change request dapat membuat spesifikasi sistem berbeda jauh dengan saat perancangan. Oleh karena itu, setiap change request perlu dikelola dengan baik, didokumentasikan dan dikendalikan, untuk menjamin tertelusurinya setiap perubahan pada sistem. Hal ini dapat dilaksanakan jika tersedia standard operating procedure (SOP) untuk Change Request. Permasalahan dalam penyusunan SOP secara umum maupun SOP change request secara khusus adalah perlunya mengacu pada standard atas suatu aktivitas. Namun biasanya standard tersebut tidak dapat diadopsi langsung, dikarenakan kurang sesuai dengan lingkungan implementasi di organisasi. Pada penelitian ini akan diusulkan satu SOP change request yang disusun untuk diterapkan di suatu lingkungan organisasi. Change request yang dimaksud dibatasi pada permintaan perubahan terhadap sistem ketika sistem masih dikembangkan. Standard yang diacu adalah proses Change management pada ITIL dan ISO/IEC 27001, yang keduanya sudah menyediakan pedoman aktivitas dan peranan masing-masing pihak pada proses change management. Acuan pada ITIL dan ISO/IEC 27001 ini kemudian disesuaikan dengan kondisi organisasi, yang mempertimbangkan struktur organisasi, tugas pokok dan fungsi masing-masing pihak dalam organisasi dan identifikasi aktivitas yang mungkin relevan dengan lingkungan organisasi. Hasilnya adalah usulan SOP untuk change request yang sesuai dengan kondisi organisasi serta beberapa dokumen pendukung pelaksanaan SOP.

Kata Kunci : Change Request, Change Management, SOP, ISO/IEC27001, ITIL Abstracts

A change request is a process that often occurs in system development life cycle, which can occur at the time of system development and system implementation. The existence of a change request can make the system specification much different from design. Therefore, each change request needs to be properly managed, documented and controlled, to ensure traceability of any changes to the system. This can be done if there is a standard operating procedure (SOP) for Change Request. Problems in preparing of SOP in change request are the need to refer to the standard of an activity. The standards usually can not be adopted directly, because it needs to consider the environment of an organization in its implementation. The aim of this research is to propose a SOP for the change request to be applied in an organization environment. The change request is limited to requests for changes in the system when the system is still being developed. The standards are referred to Change management processes from ITIL and ISO / IEC 27001, which are already providing guidance on the activities and roles of each stakeholder in the change management process. References to ITIL and ISO / IEC 27001 are then adjusted to the conditions of the organization, which consider the organizational structure, tasks, and functions of each stakeholder in the organization and identification of activities that may be relevant to the organization's environment. The result is a draft of SOP for change request that suitable for organizational condition and some supporting document of SOP implementation. Keywords : Change Request, Change Management, SOP, ISO/IEC27001, ITIL



Pendahuluan Perubahan dalam pengembangan suatu sistem merupakan proses yang seringkali terjadi dan tidak dapat dihindari. Perubahan dapat terjadi dalam fase pengembangan ataupun implementasi. Perubahan yang terjadi pada fase pengembangan relatif lebih mudah ditangani dibandingkan yang terjadi saat implementasi. Namun demikian, untuk menjaga konsistensi perancangan sistem, setiap perubahan perlu direncanakan, didokumentasikan dan dikendalikan. Guna memenuhi kebutuhan tersebut, maka diperlukan adanya standard operating procedure (SOP) untuk manajemen perubahan sistem. Tersedianya SOP yang nantinya disepakati dan diterapkan di suatu lingkungan organisasi, akan membantu semua pihak yang terlibat mematuhi serangkaian proses standar, menyiapkan bukti-bukti dan dokumentasi pendukung, serta memperjelas peranan masing-masing pihak dalam menjalankan suatu aktivitas. Selain itu, SOP juga merupakan syarat penting kualitas standard pelayanan di suatu organisasi. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengusulkan suatu pendekatan praktis dalam penyusunan SOP di suatu organisasi, khususnya pada bidang SOP layanan Teknologi Informasi (TI). Dikarenakan layanan TI sendiri terdiri atas aspek yang cukup luas, maka sebagai contoh implementasi, akan dipilh salah satu layanan yaitu change request. Change request yang dimaksud pada penelitian ini adalah bagaimana menjalankan permintaan perubahan aplikasi/sistem, pada saat aplikasi tersebut sedang dikembangkan (masa development), bukan ketika implementasi. Pembatasan ini perlu dilakukan, dikarenakan perubahan pada saat implementasi dapat dikategorikan sebagai bagian dari proses pemeliharaan sistem. Meskipun change request pada penelitian ini dibatasi pada saat sistem dikembangkan, pada kenyataannya, standard-standard pengelolaan sistem informasi yang ada tidak memberikan pedoman khusus untuk change request pada saat sistem dikembangkan. Umumnya, pedoman yang tersedia mencakup ruang lingkup yang lebih luas yaitu change management, yang umum terjadi saat sistem sudah diimplementasikan dan pengguna tiba-tiba meminta adanya perubahan. Oleh karena itu, dipandang perlu untuk merumuskan SOP Change Request yang mengacu pada standard layanan TI yang sudah ada, tetapi disesuaikan dengan kondisi lingkungan organisasi. Kajian Literatur Standard Operating Procedure (SOP) SOP atau standard operating procedure adalah prosedur yang spesifik pada operasi bisnis tertentu yang menggambarkan aktivitas yang perlu dilakukan untuk menyelesaikan tugas, terkait dengan aturan industry tertentu, kesesuaian dengan aturan hukum, atau sekedar standar ekseskusi bisnis. Semua dokumen yang memuat instruksi “how to” dapat dikategorikan pada SOP [1] Beberapa definisi lain terkait SOP antara lain: merupakan dokumen yang memuat instruksi tertulis yang dibakukan tentang proses penyelenggaraan administrasi, memuat cara melakukan pekerjaan, waktu, tempat dan aktor yang berperan [2], atau merupakan pedoman atau acuan pelaksanaan tugas sesuai dengan fungsi dan alat penilaian kinerja suatu lembaga, berdasarkan indikator teknis, administrative dan prosedural. [3] Kehadiran SOP untuk mendukung proses bisnis di suatu organisasi modern merupakan satu kebutuhan yang signifikan. Manfaat adanya SOP antara lain yaitu sebagai standardiasasi cara kerja untuk menyelesaikan suatu tugas khusus dan mengurangi kesalahan serta kelalaian, membantu staff untuk lebih mandiri, memberikan akuntabilitas dan menyediakan ukuran standard kinerja pegawai [4]. Tahapan penting penyusunan SOP adalah [3]: 1. 2.

Analisis sistem dan prosedur kerja Analisis tugas yang meliputi: analisis tugas terkait, deskripsi tugas, spesifikasi tugas, penilaian tugas, dan pengukuran kerja. 3. Analisis prosedur kerja. Proses utama penyusunan SOP terdiri atas tiga kegiatan utama yaitu: Requirement discovery yang memuat identifikasi masalah dan pemecahannya, data modeling yaitu teknik mendokumentasikan data, dan process modeling, berupa teknik organisasi dan dokumentasi struktur dan data pada seluruh proses, kebijakan dan prosedur yang akan diimplementasikan. Posisi SOP terhadap sekumpulan aturan dan kebijakan dapat dilihat pada diagram bertingkat seperti pada gambar 1. Pada gambar, prosedur memberikan pedoman langkah-langkah meyelesaikan satu tugas, dan adanya



prosedur ini merupakan hal yang umumnya mandatory (harus tersedia), dengan ruang lingkup menjawab pertanyaan how, when dan who [5].

Gambar 1. Posisi SOP pada kumpulan aturan dan kebijakan [5]

Standar Pengelolaan Teknologi Informasi (TI) Saat ini, pengelolaan teknologi informasi (TI) di suatu organisasi tidak dapat dilakukan secara sembarangan. Besarnya investasi organisasi pada TI menuntut organisasi untuk mengelola TI dengan lebih bijak dan teliti. Terkait dengan pengelolaan TI, terdapat banyak standard dan best practice yang sudah banyak diadopsi dan diterapkan oleh industri. Beberapa kerangka dan pedoman standard pada pengelolaan TI ini antara lain adalah CobIT, ITIL, ISO/IEC 38500, ISO/IEC 27001, CMMI, Balanced Scorecard, dan Six Sigma. Masing-masing standard, pedoman, maupun kerangka kerja tersebut memiliki cakupan dan persepsi yang berbeda-beda. Tata kelola Teknologi Informasi (TI) merupakan upaya menyeluruh pengelolaan asset dan proses pada TI di suatu organisasi. Menurut kerangka kerja CoBIT, domain yang dicakup pada tata kelola TI meliputi 4 area yaitu (1) align, plan and organize, (2) build, acquire and implement, (3) deliver, service and support, dan (4)monitor, evaluate and assess. Pada domain monitor, evaluate and assess, kehadiran SOP akan sangat membantu memonitor apakah suatu proses sudah berjalan sesuai dengan standard yang berlaku, serta apakah dapat memenuhi standar mutu tertentu. Oleh karena itu, kehadiran SOP merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pelaksanaan tata kelola TI di suatu organisasi. ISO/IEC 38500 : 2008 diterapkan untuk mengatur tata kelola proses serta keputusan yang terkait dengan layanan informasi dan komunikasi organisasi. ISO/IEC 35800 menerapkan 6 prinsip yaitu[6]: 1. Menetapkan tanggung jawab 2. Merencanakan dukungan terbaik untuk organisasi 3. Melakukan akuisisi dengan alasan yang jelas 4. Menjamin tingkat kinerja berada pada level tertentu 5. Menjamin ditaatinya aturan 6. Menjamin apresiasi terhadap factor manusia. Implementasi ISO/IEC 38500 mengharuskan organisasi menerapkan tata kelola TI dalam model yang berupa siklus evaluate-direct-monitor yaitu[6]: 1. 2.

Evaluate : mengevaluasi penggunaan TI sekarang dan yang akan dating Direct : mengarahkan persiapan dan implementasi rencana dan kebijakan untuk menjamin bahwa penggunaan TI sesuai dengan kebutuhan bisnis 3. Monitor : memantau kesesuaian pengelolaan TI denan kebijakan, dan kinerja TI sesuai dengan rencana semula. Ketiga siklus di atas, berkaitan dengan proses pada tata kelola TI seperti pada gambar 2.



Gambar 2. Siklus Tata Kelola Teknologi Informasi [6]

Balanced scorecard menyediakan pedoman pengelolaan yang mengatur keberimbangan peningkatan pada 4 elemen yaitu keuangan, kepuasan konsumen, peningkatan proses bisnis internal, dan proses pembelajaran organisasi. Penerapan balanced scorecard pada layanan TI dapat diturunkan dari balanced scorecard bisnis/organisasi, dan dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu [7] Balanced Scorecard IT development dan IT operations seperti pada gambar 3. Hal ini membantu organisasi mendefinisikan standard terpisah untuk layanan operasional TI dengan pengembangan TI.

Gambar 3. Implementasi Balanced Scorecard pada Layanan TI [7]

Kerangka Penyusunan SOP Mengacu pada konsep penurunan kebijakan hingga menjadi SOP seperti pada gambar 1, maka dapat disusun hirarki dari tata kelola TI menjadi SOP dapat dilihat pada gambar 4. Pada gambar 4 terlihat bahwa konsep tata kelola TI diwujudkan menjadi serangkaian kebijakan pada berbagai domain, bidang atau area pengelolaan, misalnya kebijakan manajemen sistem informasi (SI), kebijakan keamanan TI, dan kebijakan infrastruktur TI. Satu kebijakan dapat melahirkan sekumpulan standard manajemen dan satu standard manajemen akan dapat dipenuhi oleh sekumpulan standard operating procedure (SOP).

Gambar 4. Posisi SOP pada Tata Kelola Teknologi Informasi



Penyusunan SOP di suatu organisasi seringkali terbentur pada belum adanya pendekatan umum untuk menyusun SOP itu sendiri. Hal ini terutama terkait dengan proses-proses yang belum tersedia standar pedoman dari pemerintah atau lembaga otoritas lainnya. Seringkali organisasi mengalami kesulitan untuk mencari acuan dalam penyusunan SOP. Atas dasar kondisi tersebut, maka permasalahan yang akan diselesaikan pada penelitian ini adalah: a. Bagaimana menyusun metode penyusunan SOP terkait dengan layanan TI b. Bagaimana menerapkan metode penyusunan SOP Langkah-langkah yang akan dilakukan adalah : a. Mengkaji standar kebijakan layanan TI b. Mengkaji pendekatan dalam penyusunan SOP c. Membuat kerangka kerja umum penyusunan SOP d. Menerapkan kerangka kerja penyusunan SOP dalam satu studi kasus Standard kebijakan yang akan dijadikan pedoman adalah ITIL, COBIT, ISO/IEC 38500, ISO/IEC 27001, CMMI, Balanced Scorecard dan Six Sigma. Pemilihan standard kebijakan tersebut didasari oleh pertimbangan bahwa: 1. 2.

Standard kebijakan tersebut sudah banyak diadopsi oleh industri-industri terkemuka Standard kebijakan tersebut sudah memiliki pedoman standard, baik pedoman proses maupun pedoman penilaian mutu 3. Mengacu pada satu standard saja dianggap belum memadai, karena kebutuhan atau ruang lingkup proses yang akan dicakup di suatu SOP seringkali tidak sama persis dengan ruang lingkup proses yang dicakup di suatu standard. Berdasarkan tahapan-tahapan penyusunan SOP yang sudah diuraikan sebelumnya, serta adanya standarstandar yang harus diacu, maka kerangka umum penyusunan SOP yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 5.

Gambar 5. Kerangka Umum Penyusunan SOP

Pada gambar 5 dapat dilihat bahwa proses penyusunan SOP mengacu pada analisis kondisi sekarang, analisis standard proses yang relevan dengan mengacu pada aturan atau standard yang sudah bersifat best practice, analisis kesenjanan, penyusunan SOP, verifikasi dan validasi, kemudian diakhiri dengan tahapan persetujuan SOP.

Implementasi Kerangka Penyusunan SOP pada SOP Change Request Berdasarkan kerangka penyusunan pada bab sebelumnya, selanjutnya akan diterapkan dalam penyusunan SOP salah satu fungsi pada layanan TI di organisasi, yaitu “change request”, yang akan diterapkan pada salah satu Dinas Kominfo di Indonesia. Dinas Kominfo adalah lembaga pemerintah tingkat daerah yang bertugas menyediakan berbagai bentuk layanan TI, salah satunya layanan pengembangan sistem. Dalam proses



pengembangan aplikasi, seringkali terjadi permintaan perubahan spesifikasi aplikasi, baik ketika aplikasi masih dibangun maupun setelah diterapkan. Change request yang dijadikan pembahasan pada bab ini mengacu pada proses permintaan perubahan ketika aplikasi sedang dalam tahap pengembangan, bukan setelah implementasi. Pembatasan ini perlu dilakukan agar tidak tumpang tindih dengan permintaan perubahan aplikasi setelah implementasi, yang pada umumnya akan dikelompokkan pada jenis layanan lain yaitu pengembangan aplikasi (penambahan/perubahan fitur aplikasi yang sudah ada), atau pengajuan aplikasi baru.

1.

Analisis Kondisi Eksisting Selama proses pengembangan aplikasi, yang seringkali dibangun berdasarkan permintaan unit lain, perubahan spesifikasi sering terjadi akibat berubahnya persepsi pengguna atau adanya kebutuhan lain yang baru teridentifikasi pada saat aplikasi sudah dalam tahap penulisan kode program, setelah melewati proses analisis dan perancangan, atau seringkali juga muncul pada saat aplikasi sedang dalam tahap pengujian. Selama ini, proses tersebut tidak diatur dengan SOP dan dilakukan tanpa pendekatan dan aturan khusus. Perubahan aplikasi seringkali dilakukan berdasarkan pendekatan pribadi pengguna yang meminta perubahan (user/pengguna) kepada pihak pengembang. Hal ini berakibat sebagai berikut: a. b.

Tidak konsistennya antara spesifikasi kebutuhan yang terdokumentasi dengan realisasi aplikasi Tidak adanya dokumentasi perubahan sehingga menyulitkan pemeliharaan aplikasi ketika sudah diterapkan c. Tidak ada analisis resiko akibat dilaksanakannya perubahan sesuai permintaan yang terjadi di tengahtengah proses pengembangan aplikasi d. Pengguna kurang memahami dampak dan resiko perubahan yang diajukan di tengah-tengah proses pengembangan, yang berbeda dengan pendefinisian di tahap awal. e. Terganggunya jadwal dan biaya pengembangan aplikasi akibat adanya perubahan kebutuhan. Selain dampak di atas, kesulitan penelusuran dan pertanggungjawaban perubahan aplikasi juga merupakan permasalahan yang sering dihadapi oleh manajemen pengelola aplikasi. Oleh karena itu, dipandang perlu untuk disusun satu standard yang dapat dijadikan pedoman semua pihak dalam melakukan permintaan perubahan dan menangani permintaan tersebut.

2.

Analisis Standard untuk Change Request Standard/proses untuk change request memang tidak ada yang spesifik, namun untuk proses change management sebetulnya tersedia di beberapa pedoman standard seperti di ITIL dan ISO/IEC 27001. Sedangkan pedoman khusus dari peraturan pemerintah hingga saat ini belum ada. Oleh karena itu, peyusunan SOP untuk change request akan mengacu pada best practice standard internasional pada proses change management, seperti ITIL dan ISO/IEC 27001. Menurut ITIL, prinsip yang harus diperhatikan pada change management adalah sebagai berikut [8]: a.

Harus ada jaminan bahwa semua proposal usulan dievaluasi manfaat dan resikonya dan mempertimbangkan semua dampak b. Melakukan prioritas perubahan sehingga sumber daya yang terbatas dialokasikan terhadap perubahan yang mendatangkan manfaat terbesar sesuai dengan kebutuhan organisasi c. Mensyaratkan bahwa semua perubahan diuji denan seksama dan setiap pengembangan perubahan meliputi rencana pemulihan ke status kondisi tertentu, jika perubahan tersebut gagal dilaksanakan d. Menjamin bahwa manajemen konfigurasi sistem tetap diperbarui sesuai dengan perubahan yang sudah disepakati. Menurut standard ITIL, proses yang umum pada change management TI adalah[8]: a. b. c. d. e.

Kajian terhadap permintaan perubahan Perencanaan perubahan Persetujuan perubahan Penerapan perubahan Penyelesaian perubahan, yang meliputi prosedur pengujian perubahan setelah diterapkan, dan memastikan bahwa semua proses bisnis dapat berjalan dengan lancar setelah terjadi perubahan ITIL menerapkan 3 kategori changes request yaitu[8] :



a.

Standard changes, merupakan permintaan perubahan akibat kebutuhan untuk menerapkan standard kebijakan tertentu atau aturan tertentu. Jenis perubahan ini mudah disetujui karena biasanya bersifat mandatory atau wajib diikuti. b. Normal changes, merupakan permintaan perubahan yang umum dilakukan oleh pengguna akibat adanya kebutuhan tertentu yang mungkin belum teridentifikasi di tahap analisis kebutuhan dan perancangan aplikasi. Jenis perubahan ini perlu dievaluasi dan dianalisis resiko serta perlu dilakukan prioritisasi. c. Emergency changes, merupakan perubahan akibat adanya error yang tidak terprediksi sebelumnya, sehingga perlu segera diselesaikan. Salah satu contoh emergency change misalnya ancaman keamanan terhadap sistem. Role atau aktor yang berperan pada proses change management adalah [8]: 1. 2.

Change initiator: yaitu pihak yang mengetahui perlunya perubahan dan mengidentifikasikan perubahan. Change coordinator: pihak yang menilai permintaan perubahan dan mengorganisasikan permintaan perubahan tersebut dari berbagai change initiator, menentukan resiko dan dampak perubahan, dan menyiapkan rencana implementasi. 3. Change advisory board: bertanggung jawab untuk menyetuji perubahan dan mengevaluasi permintaan jika change manager menyatakan adanya resiko tinggi terhadap suatu permintaan perubahan. 4. Approver : pihak yang menentukan persetujuan terhadap perubahan 5. Change implementation team : pihak yang menerapkan perubahan Standard ISO/IEC 27001 mendefinisikan ketentuan minimal untuk pelaksanaan change management sebagai berikut[9]: Perubahan terhadap sumber informasi harus dikelola dan diesekusi sesuai dengan proses formal kontrol perubahan. Proses ini akan menjamin bahwa usulan perubahan direview, diotorisasi, diuji, diimplementasikan, dan diterapkan secara terkendali, dan menjamin bahwa status setiap perubahan proposal dimonitor. Proses umum change request adalah sebagai berikut[10]: a. Mencatat change request b. Identifikasi, prioritisasi dan inisialisasi perubahan c. Otorisasi perubahan d. Analisis kebutuhan e. Analisis interdependensi dan komplian f. Analisis dampak g. Pendekatan perubahan h. Pengujian i. Pengujian oleh pengguna dan persetujuan j. Rencana implementasi k. Dokumentasi l. Monitoring m. Mendefinisikan semua tanggung jawab dan otoritas semua pengguna dan personel TI. n. Menetapkan parameter klasifikasi emergency change. Aktor yang terlibat adalah [9]: 1. 2. 3.

4. 5.

Members of the board : yaitu perwakilan semua pihak yang berkepentingan terhadap perubahan Manajer keamanan informasi : bertanggung jawab terhadap aspek-aspek keamanan informasi akibat adanya perubahan Manajer operasional : pihak yang melaksanakan, memelihara dan memperbarui strategi, baseline, standard, kebijakan dan prosedur change management dan control, menyetujui perubahan, dan menjamin bahwa semua pemilik aplikasi peduli terhadap penerapan SOP untuk change management. IT service provider : merupakan pihak yang menjalankan layanan TI yang harus sesuai dengan perubahan yang sudah disetujui Solution owners: pihak yang menerapkan dan mengontrol change management, sesuai dengan SOP, dan melaporkan jika terjadi penyimpangan.


3.


Analisis Kesenjangan (Kondisi Lingkungan)

Berdasarkan dua standard acuan di atas, selanjutnya dilakukan pemetaan antara standard acuan dengan ketersediaan dukungan di lingkungan implementasi, yaitu sistem kerja yang sudah berjalan, serta spesifikasi tugas, pokok, fungsi yang dapat diterapkan pada proses Change Request.

Kepala dinas

SOP Change Request akan diterapkan di lingkungan Dinas Kominfo suatu daerah, dengan pengelolaan dan pengawasannya berada pada Bidang SIM dan Standardisasi Layanan E-Gov. Bidang ini memiliki 3 seksi yaitu Seksi Standardisasi layanan E-Gov dan Basis Data, Seksi SIM Ekonomi, keuangan dan pembangunan, serta seksi SIM Pemerintahan dan Kesejahteraan Masyarakat. Kutipan struktur organisasi yang relevan dengan proses SOP yang akan dibahas, dapat dilihat pada gambar 6 [10]

Seksi Standardisasi Layanan E-gov dan Basis Data Kepala Bidang SIM dan Standarisasi Layanan E-Gov

Seksi SIM Eknomi, Keuangan dan Pembangunan Seksi SIM Pemerintahan dan Kesejahteraan Masyarakat

Gambar 6. Kutipan Struktur Organisasi Bidang SIM dan Standardisasi Layanan E-Government

Secara umum, tugas pokok dan fungsi bidang SIM dan standardisasi Layanan E-gov adalah sebagai berikut: 1.

Pembangunan, pengembangan, pengintegrasian dan pengelolaan Sistem informasi dan basis data, dan perangkat lunak penunjang sistem informasi 2. Pelaksanaan administrator utama sistem informasi daerah 3. Pengkoordinasian, pembinaan, pengendalian, monitoring dan evaluasi Sistem Informasi dan Basis Data serta Perangkat Lunak Penunjang Sistem Informasi Seksi Standardisasi Layanan E-gov dan Basis data berperan sebagai perencanaan, monitoring dan integrator (interoperabilitas dan interkonektivitas layanan publik). Seksi SIM Ekonomi, keuangan dan pembangunan serta Seksi SIM Pemerintahan dan Kesejahteraan masyarakat, masing-masing bertugas merencanakan, mengkoordinasikan, membina, mengendalikan, monitoring dan evaluasi pada masing-masing komponen sistem informasi.

Identifikasi Role Berdasarkan deskripsi di atas, maka dapat disimpulkan bahwa untuk menentukan role pada proses change request, maka perlu dibentuk semcam “board” yang terdiri atas perwakilan seksi standardidasi Layanan E-Gov dan Basis data, serta seksi SIM lain yang terkait dengan aplikasi yang sedang dikembangkan. Beberapa role pada standard ITIL [9] dan ISO/IEC 27001[10] belum dapat disediakan dikarenakan struktur organisasi, peranan, fungsi dan karakteristik perubahan itu sendiri tidak sama persis dengan kondisi yang dirumuskan pada ITIL dan ISO/IEC 27001. Beberapa role yang belum tersedia antara lain : 1.

IT Service Provider: yang dimaksud pada ISO 27001 adalah penyelenggara layanan TI, sedangkan dalam kasus change request ini, perubahan terjadi saat aplikasi masih dalam tahap pengembangan, dan belum diimplementasikan, maka 2. Manajer keamanan informasi : belum tersedia, karakteristik struktur organisasi tidak mencakup fungsi manajer keamanan informasi secara eksplisit Oleh karena itu, mengacu pada berbagai jenis role yang sudah dirumuskan oleh ITIL dan ISO/IEC 27001, maka dapat dirumuskan beberapa role yang sesuai dengan kondisi lingkungan implementasi, seperti pada tabel 1.



Tabel 1. Identifikasi Role pada Proses Change Request

Standard ISO/IEC 27001

ITIL

Role Members of the board Manajer keamanan informasi IT service provider Solution owners Change initiator Change coordinator Change advisory board Approver Change implementation

Role di Lingkungan Masing-masing Kasi, pengembang sistem, dan perwakilan pengguna Belum ada Belum ada Pengembang aplikasi User/pengguna aplikasi Kasi SIM yang relevan Masing-masing Kasi, pengembang sistem, dan perwakilan pengguna Kadis Pengembang Aplikasi

Identifikasi Aktivitas Berdasarkan aktivitas yang sudah didefinisikan oleh ISO/IEC 27001 dan ITIL terkait Change Management, kemudian diidentifikasi aktivitas yang relevan dan mungkin diterapkan di lingkungan implementasi. Aktivitas ini kemudian diterapkan pada role yang sudah diidentifikasi di atas. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 2. 3.

Penyusunan SOP Berdasarkan hasil analisis identifikasi role dan aktivitas yang relevan dengan proses change request di lingkungan organisasi Dinas Kominfo, maka diusulkan untuk menerapkan SOP seperti pada gambar 7. Pada gambar didefinisikan role yang terkait yaitu kepala dinas, kepala bidang, kepala seksi (sesuai dengan ruang lingkup sistem yang ingin diubah), pengembang sistem, dan pengguna sistem. Notasi diagram yang digunakan mengacu pada bentuk umum SOP di kalangan pemerintahan, yaitu proses digambarkan dengan simbol kotak dengan ujung membulat, dan pengambilan keputusan dengan simbol layang-layang.

Tabel 2. Identifikasi Aktivitas pada Proses Change Request

ITIL

ISO

Role

Kajian terhadap permintaan perubahan

Mencatat change request

Pengajuan surat permohonan perubahan sistem

User/Pengguna sistem

Perencanaan perubahan

Identifikasi, prioritisasi, dan inisialisasi perubahan

Menerima surat permohonan perubahan sistem dan membuat disposisi

Kadis

Persetujuan perubahan

Otorisasi perubahan

Menerima disposisi dan membuat undangan rapat analisis dampak perubahan

Kabid SIM dan standardisasi Layanan Egov

Penerapan perubahan

Analisis Kebutuhan

Menerima/menolak usulan perubahan

Masing-masing Kasi, pengembang sistem, dan perwakilan pengguna

Merancang perubahan sistem

Pengembang Aplikasi dan perwakilan pengguna/user

Analisis interdepedensi dan komplian

[dilakukan pada fase analisis dampak]

Analisis Dampak

Melakukan analisis dampak perubahan

Pengembang Aplikasi, Masing-masing Kasi,


ISSN: 2548-8082 Vol 1 Edisi Juli 2017 pengembang sistem, dan perwakilan pengguna

Pendekatan perubahan

Penyelesaian perubahan

Memberikan persetujuan perubahan sistem

Kabid SIM dan standardisasi Layanan Egov

Melakukan perubahan sistem

Pengembang Aplikasi

Pengujian

Menguji perubahan sistem

Pengujian oleh pengguna dan persetujuan

Menguji perubahan sistem


Rencana implementasi

Menerapkan perubahan sistem


Dokumentasi

Membuat laporan perubahan

Pengembang Sistem

monitoring Mendefinisikan semua tanggung jawab dan otoritas semua pengguna dan personel TI

[Dilakukan di awal, sebelum SOP diterapkan]

Menetapkan parameter klasifikasi emergency change

[Dilakukan pada tahap analisis]

Usulan SOP ini juga dilengkapi dengan beberapa form/dokumen pendukung yang mencakup proses identifikasi perubahan, analisis dampak perubahan dan kontrol terhadap perubahan. Form-form tersebut disertakan untuk mendukung kesesuaian SOP usulan dengan prinsip-prinsip standar penyusunan SOP Change management sesuai dengan pedoman dari ITIL maupun ISO/IEC 27001. Form-form tersebut antara lain : 1. Form Usulan Perubahan Sistem : untuk mendokumentasikan permintaan perubahan sekaligus penentuan prioritas perubahan, berdasarkan persepsi pengguna/user. 2. Form Analisis Perubahan Sistem : untuk mendokumentasikan hasil analisis perubahan, termasuk penentuan prioritas dan analisis dampak perubahan pada aspek pengembangan sistem (misalnya perubahan terhadap waktu dan biaya pengembangan) 3. Form Persetujuan/Penolakan sistem: mendokumentasikan keputusan manajemen untuk menerima/menolak usulan perubahan. 4. Form Spesifikasi perubahan sistem: mendokumentasikan hasil analisis detil terhadap perubahan yang sudah disetujui, termasuk spesifikasi perubahan dan analisis strategi implementasi perubahan, guna memberikan pedoman baik untuk pengembang sistem, pengujian maupun implementasi perubahan.



Gambar 7. Usulan SOP Change Request

1.

Form Usulan Perubahan Sistem

Nomor Change Request

Nama Aplikasi

Nama aplikasi / sistem yang akan dimintakan perubahan

SKPD

Tanggal

Tanggal form ini diisi

Unit Kerja

Dibuat oleh

Petugas yang mengisi form change request

Tingkat Urgensitas *)

1

2

Deskripsi Perubahan

Jelaskan perubahan yang diinginkan

Alasan Perubahan

Jelaskan alasan perubahan

Data/Informasi Pendukung

Diisi dengan data pendukung, yang mendukung alasan, misalnya jika ada error, lampirkan bukti error, jika ada keluhan, lampirkan bukti keluhan

Tipe Perubahan (beri tanda (x) di bawah kolom)

Struktur Data

Antarmuka

3

Format Laporan

4

Akses Sistem

5

Metoda Perhitungan

Proses Bisnis

Usulan alternatif *)1 – sangat rendah, 5- sangat tinggi

2.

Form Analisis Perubahan Sistem Nomor Change Request

Nama Aplikasi

Nama aplikasi / sistem yang akan dimintakan perubahan

Tanggal Evaluasi

Disiapkan oleh

Nama petugas yang mengisi form evaluasi



Deskripsi Perubahan Alasan Perubahan Tipe Perubahan (beri tanda (x) di bawah kolom)

Struktur Data

Antarmuka

Format Laporan

Akses Sistem

Metoda Perhitungan

Proses Bisnis

Dampak perubahan terhadap operasional sistem (dijelaskan dampak terhadap masing-masing aspek sistem), dan manajemen proyek pengembangan sistem Aspek sistem/pengembangan sistem

Deskripsi perubahan {hasil analisis}

Skala Perubahan **)

Struktur Data *) Antarmuka *) Format Laporan (output sistem) *) Akses Sistem*) Metoda Perhitungan *) Proses Bisnis *) Waktu pengembangan Dokumentasi sistem Biaya Total

***)

*) Sertakan hasil perbedaan antara sebelum dan setelah usulan perubahan, misalnya : struktur tabel sebelum diubah, dan setelah diubah, format laporan sebelum dan setelah diubah, dan seterusnya. **)diisi dengan angka 1 s/d 5, 1 sangat kecil, 5 sangat besar ***) diisi dengan total skor skala perubahan, untuk membantu mengevaluasi

3.

Form Persetujuan Perubahan Sistem Nomor Change Request

Nama Aplikasi

Tanggal Evaluasi Deskripsi Perubahan Hasil Evaluasi Kesimpulan Konsekuensi Perubahan

1. Menyetujui perubahan sesuai permintaan 2. Menyetujui perubahan dengan ruang lingkup sesuai hasil analisis dan evaluasi 3. Tidak menyetujui perubahan Jelaskan konsekuensi atas disetujuinya/tidak disetujuinya usulan perubahan ini.

Rekomendasi

4. Form Spesifikasi Perubahan Sistem Nama Sistem/Aplikasi : diisi dengan nama sistem/aplikasi No. Change Request Area Perubahan No

: Struktur Data/Tabel (A)

Deskripsi dan Rancangan Perubahan



1

Deskripsi

Penambahan kolom baru pada tabel pegawai berupa flag penanda PNS tetap atau diperbantukan {contoh deskripsi}

Rancangan

T_Peg : {contoh, dapat ditambahkan relasi antar tabel yang baru, jika ada perubahan pada relasi akibat perubahan struktur tabel} NIP char (10), nama char (30), flag_stat Boolean, ……….

Strategi perubahan

2

Deskripsi Rancangan Strategi

Area Perubahan

a. b. c. d. e.

Migrasi semua tabel pegawai ke t_peg_copy Alter tabel pegawai dengan field baru Salin semua isi tabel pegawai dari t_peg_copy Lakukan uji coba untuk insert, update, delete Tabel t_peg_copy akan disimpan sampai 5 bulan, hingga sistem dianggap stabil berjalan dalam struktur tabel yang baru Perubahan foreign key, dari field gol, yang semula mengacu ke table “gaji” menjadi ke tabel “t_peg”, khusus untuk sistem penggajian Tuliskan format struktur tabel setelah perubahan foreign key a. b. c.

Salin database ke tempat lain Alter tabel pada sistem penggajian ….

Format Laporan

No

Deskripsi dan Rancangan Perubahan

1

Deskripsi

Penambahan kolom tanda tangan persetujuan pada laporan kinerja akhir tahun …..

Rancangan

Tampilkan print screen tempat field yang akan ditambahkan

Strategi perubahan

Dengan tersedianya SOP serta form-form relevan, akan membantu organisasi dalam mengimplementasikan SOP Change Request sesuai dengan kondisi dan lingkungan organisasi itu sendiri. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Berdasarkan uraian pendekatan penyusuan SOP di atas, dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut: a. Tersedianya SOP sangat penting bagi organisasi dalam menjalankan aktivitas layanan, karena dapat menjamin kejelasan proses, kebutuhan dokumen dan peranan masing-masing pihak pada suatu proses. b. Penelitian ini telah mengusulkan suatu pendekatan dalam penyusunan SOP khususnya pada bidang layanan Teknologi Informasi dengan mendefinisikan langkah-langkah secara umum yaitu: analisis kondisi eksisting, analisis standard atau aturan pemerintah, analisis kesenjangan, penyusunan SOP, pengujian dan persetujuan. c. Penyusunan SOP layanan Teknologi Informasi dapat mengacu kepada beberapa standard, tergantung dari proses layanan yang akan dibuatkan SOP. Beberapa standard yang dapat digunakan antara lain ITIL, ISO/IEC 38500 untuk tata kelola Teknologi Informasi, CoBIT, Balanced Scorecard, CMMI ataupun ISO/IEC 27001 untuk keamanan informasi. Masing-masing standard tidak dapat diacu secara langsung, melainkan harus disesuikan dengan kondisi organisasi, ketersediaan role dan aktivitas serta kapabilitas organisasi dalam mengikuti suatu proses standard. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis kesenjangan antara role dan aktivitas yang tertera pada standard dengan kondisi di organisasi d. Sebagai kasus pada penelitian ini, dicoba diterapkan pendekatan penyusunan SOP seperti pada point b di atas, untuk kasus SOP proses change request. Dari penerapan ini diperoleh usulan SOP change request yang sudah disesuaikan dengan kondisi implementasi, yaitu di lingkungan Bidang SIM dan standardisasi Layanan E-Government. Proses change request dibatasi pada permintaan perubahan sistem ketika sistem masih pada fase pengembangan, bukan ketika sistem sudah digunakan. e. Usulan SOP ini dilengkapi juga dengan usulan form untuk mendukung terlaksanakan beberapa prinsip pada SOP yaitu prinsip perencanaan, pelaksanaan, dan pengendalian. Form-form yang disediakan secara



implisit akan menuntut pengguna untuk melaksanakan aktivitas yang mungkin tidak terlihat di SOP seperti analisis dampak perubahan ataupun strategi implementasi perubahan. Saran 1. Perlunya dibuat pemetaan khusus terkait aktivitas-aktivitas yang berada pada ruang lingkup layanan Teknologi Informasi dengan standard-standard yang ada, sehingga memudahkan untuk menyusun SOP atau mengevaluasi SOP yang sudah dibuat. 2. Penerapan SOP sebaiknya disertai dengan penerapan penjaminan mutu lainnya, baik penjaminan mutu yang terkait dengan Layanan Teknolog Informasi, tata kelola teknologi Informasi, maupun keamanan informasi.

Daftar Pustaka [1] ___ “what is Standard operating Procedure (SOP)”, Brampton Small Business Enterprise Center, diakses dari https://www.brampton.ca/EN/Business/BEC/resources/Documents/What%20is%20a%20Standard%20Operating%20P rocedure(SOP).pdf [2] Insani, I., 2010, Pengembangan Kapasitas Sumber Daya Manusia Dalam Rangka Peningkatan Transparansi dan Akuntabilitas Pengelolaan Keuangan Daerah. [3] Atmoko. T., 2012, Standar Operasional Prosedur (SOP) dan Akuntabilitas Kinerja Instansi Pemerintah, diakses dari http://e-dokumen.kemenag.go.id/files/BX32jRZz1284857253.pdf [4] Permenpan No.PER/21/M-PAN/11/2008 [5] International Standard for Corporate Governance of It (IT Governance) – ISO/IEC 38500, diakses dari https://www.itgovernance.co.uk/iso38500 [6] __, “Purpose and Definitions IT Policy”, diakses dari : https://itpolicies.nmsu.edu/purpose-and-definitions-it-policy-site/ [5] [7] Jessica Keyes, 2005, Implementing the IT Balanced Scorecard, Aligning IT with Corporate Strategy, Auerbach Publications. [8] ITIL Change Management, diakses dari: http://www.bmc.com/guides/itil-change-management.html [9] ISO 27001 Model Policy on Change Management and Control, diakses dari : http://www.iso27001security .com /ISO27k_Model_policy_on_change_management_and_control.docx [10] ___, Pergub no. 265 tahun 2016, diakses dari : http://jdih.jakarta.go.id/ uploads/ default/ produk hukum/ PERGUB _ NO.265_TAHUN_.2016_.pdf

Biodata Penulis Falahah, memperoleh gelar Sarjana Sains (S.Si.), Program Studi Geofisika dan Meteorologi, ITB, tahun 1992. Tahun 2006 memperoleh gelar Magister Teknik (M.T) dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB. Saat ini sebagai Staf Pengajar program Studi Teknik Informatika FT Universitas Widyatama Bandung.



PEDOMAN PENULISAN JURNAL PRODUKTIF PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI - FKIP UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH TASIKMALAYA

1. Topik yang akan dipublikasikan oleh jurnal PRODUKTIF berhubungan dengan teknologi informasi, komunikasi dan komputer yang berbentuk kumpulan/akumulasi pengetahuan baru, pengamatan empirik atau hasil penelitian, dan pengembangan gagasan atau usulan baru. 2. Naskah yang diterima penyunting ditulis dalam bahasa Indonesia baku atau bahasa Inggris dan belum pernah dipublikasikan 3. Naskah diketik dengan komputer menggunakan Microsoft Word, di atas kertas A4 (21 cm x 29,7 cm), margin 3-3-2-2 cm (left-top-right-bottom), tersusun pada 1 kolom penulisan, jenis huruf Time New Roman dengan ukuran 10 point. 4. Jumlah halaman berkisar antara 5 sampai 12 halaman, dan jumlah gambar tidak boleh melebihi 30% dari seluruh isi tulisan. 5. Abstraksi. Panjang abstraksi maksimum adalah 200 kata, disertai dengan kata kunci pada bagian akhir abstraksi. 6. Bahasa. Menggunakan bahasa Indonesia atau Inggris dengan memperhatikan kaidahkaidah penggunaan bahasa yang baik. 7. Tabel atau Gambar. Tabel atau gambar harus diberi nomor dan judulnya dan harus diacu dalam tulisan yang dimaksud. 8. Persamaan. Penggunaan dalam persamaan matematik harus bernomor urut dalam kurung biasa (x) dengan penulisan bentuk rata kanan. 9. Jika makalah bukan merupakan hasil penelitian maka bagian Metode Penelitian serta Hasil dan Pembahasan dijadikan satu bagian yaitu Pembahasan. 10. Redaksi berhak menolak naskah yang tidak memenuhi kriteria/persyaratan teknis, mengadakan perubahan susunan naskah, memperbaiki bahasa dan berkonsultasi dengan penulis sebelum naskah dimuat.

SUSUNAN DEWAN REDAKSI JURNAL PRODUKTIF

Recommend Documents