Pencarian Jarak Terdekat Indekos Berbasis Android Menggunakan Algoritma A Star

Aini, D.Y. 2011. Analisis Algoritma A Star (A*) dan Implementasinya Dalam Pencarian Jalur Terpendek pada Jalur Lintas Sumatera di Provinsi Sumatera Utara . Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

Chris, R., Michael, B. & Nathan, S. 2011. “Euclidean Heuristic Optimization,” Proceedings of the Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 25, pp. 81-86.

Fitria, A. T. 2013 Implementasi Algoritma Dijkstra Dalam Apliksai Untuk Menentukan Lintasan Terpendek Jalan Darat Antar Kota di Sumatera Bagian Selatan. Jurnal Sistem Informasi (JSI) 5(2):611-621.

Hanawati, Thiang, Eleazar. 2002. Pencarian Rute Optimum Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Teknik Elektro Vol. 2, No. 2, September 2002: 78 – 83.

Harsono, Subhan, Sukridhoto, Sudarsono. 2006. Teknik Pemetaan Wilayah Secara Cepat dan Akurat Menggunakan GPS yang Dikoordinasikan Melalui Jaringan 3G Atau yang Setara. Prosiding Konferensi Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi untuk Indonesia 3-4 Mei 2006, Aula Barat & Timur Institut Teknologi Bandung.

Hutabarat, N. C. 2015. Aplikasi Pencarian Taksi Terdekat Menggunakan Algoritma Floyd-Warsahll.Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

Ilham, Soetedjo, Faisol. 2012. Optimasi Pengembangan Aplikasi Pencarian Rute Terpendek Dengan Metode Algoritma A* Berbasis Web. Jurnal Elektro ELTEK Vol. 2, No. 2, Oktober 2011.

Khan, Mishra. 2014. GPS – GSM Based Tracking System. International Journal of Engineering Trends and Technology. Volume3Issue2- 2012. pp:1-4.

Kamus Besar Bahasa Indonesia versi 1.9. 2016. (Online). http://kbbi.web.id/indekos (diakses pada 27 September 2016).

38

Lubis, E. S. 2015. Sistem Pengantaran Makanan dengan Pendayagunaan Vehicle Menggunakan Geographical Information System dan Algoritma A Star (A*). Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

Masyunita. 2015. Aplikasi Pelayanan Sistem Informasi Geografis di Universitas Sumatera Utara (USU) Berbasis Android Menggunakan Algoritma Bellman-Ford. Skripsi. Universitas. Sumatera Utara.

Munir, Rinaldi, 2005. Matematika Diskrit.Informatika Bandung : Bandung.

Munthe, F.S. 2015. Sistem Pencarian Jalur Tercepat Untuk Ambulans Menggunakan Algoritma A* (A Star). Skripsi. Sumatera Utara.

Mutiana, Amastini, Mutiara. 2013. Optimasi Pencarian Jalur dengan Metode A-Star. ULTIMATICS, Vol. V, No. 2 | Desember 2013,

Reddy, H. 2013. Path Finding-Dijkstra’s and A* Algorithm’s.

Russel, S.J & Norvig P. 2003. Artificial Inteligence A Modern Approach. Prentice Hall. New Jersey.

Singhal, Shukla. 2012. Implementation of Location based Services in Android using GPS and Web Services. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 1, No 2.

Sihombing, J. 2014. Perancangan Aplikasi Pencarian Jalur Terpendek Untuk Daerah Kota Medan dengan Metode Steepest Ascent Hill Climbing. Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 2, April 2014.

Tilawah, H. 2011. Penerapan Algoritma A-star (A*) Untuk Menyelesaikan Masalah Maze. Makalah IF3051 Strategi Algoritma – Sem. I Tahun 2010/2011.

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Pada bab ini, akan dibahas mengenai analisis perancangan sistem yang akan dibangun dan penerapan algoritma A Star dalam pencarian jarak terdekat indekos dari kampus. 3.1 Arsitektur Umum

Gambar 3.1 merupakan gambar arsitektur umum dari pencarian jarak terdekat indekost dari kampus. User (mahasiswa) yang ingin mencari indekos bisa memilih fakultas tempat kuliahnya yang telah diberi tanda didalam peta. Setelah itu, user dapat memilih untuk mencari indekos atau kontrakan. Sistem akan mencari indekos atau kontrakan terdekat dari fakultas yang telah dipilih oleh user. Lalu, sistem akan mencari jalur terdekat sesuai dengan bobot jalan pada rute tersebut dikarenakan adanya beberapa titik macet yang mungkin ada pada rute tersebut.

13

3.2 Data yang Digunakan

Data yang digunakan ada beberapa jenis yaitu data titik koordinat, relasi titik, titik macet, fakultas dan indekos/kontrakan yang disimpan didalam database. Data koordinat dan relasi titik didapat melalui Google Maps dan untuk relasi titik diberikan bobot kemacetan. Bobot kemacetan tiap rute didapat melalui kuesioner tentang titik-titik rawan macet disekitar kampus Universitas Sumatera Utara. Untuk data indekos/kontrakan juga didapat dari kuesioner yang diisi oleh responden.

3.3 Perancangan Database

Perancangan database ini digunakan untuk menyimpan dan mengelola dan menampilkan seluruh data yang berhubungan dan digunakan dalam sistem ini. Untuk melakukan penyimpanan koordinat, dilakukan secara manual dengan menyimpan koordinat yang diambil dari Google Maps dan untuk data indekos atau kontrakan didapat dari kuesioner yang di sebar pada responden.

3.3.1 Perancangan Tabel pada Database

Setiap tabel yang ada pada database ini berisi data-data yang berhubungan dalam sistem ini.

1. Tabel titik_koordinat

Tabel ini digunakan untuk menyimpan ID titik, nama jalan dan koordinat dari jalan tersebut. Struktur tabel titik_koordinat dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Tabel titik_koordinat

Nama Field Tipe Ekstra

id_titik int(11) Primary Key & AUTO_INCREMENT nama_titik varchar(100) -

Pada sistem ini dilakukan penitikan koordinat jalan secara manual untuk wilayah di sekitar kampus Universitas Sumatera Utara. Titik yang disimpan ada sekitar 230 koordinat saja, yaitu koordinat dari fakultas, indekos, kontrakan dan persimpangan jalan dilokasi sekitar kampus USU. Sedangkan koordinat lainnya, sudah ada pada Google Direction sehingga jalan kecil sekalipun sudah tersimpan secara otomatis. Titik-titik koordinat tersebut akan menjadi acuan dalam membuat relasi titik yang akan digunakan untuk menentukan rute terdekat dengan menggunakan algoritma A Star.

2. Tabel relasi_titik

Tabel ini merupakan tabel yang menyimpan relasi atau hubungan dari satu titik ke titik lainnya.Titik yang dimaksud adalah titik koordinat yang telah disimpan didalam tabel titik_koordinat. Relasi titik ini lah yang nantinya akan menjadi dasar untuk perhitungan algoritma A Star. Dalam relasi titik juga diberikan bobot kemacetan dengan skala 1-5. Struktur tabel relasi_titik dapat dilihat pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Tabel relasi_titik

Nama Field Tipe Ekstra

Id int(11) Primary Key & AUTO_INCREMENT

id_asal int(11) -

id_tujuan int(11) -

Jarak Double -

15

3. Tabel titik_macet

Tabel ini berisi tentang titik-titik rawan macet yang ada disekitar Universitas Sumatera Utara. Struktur tabel titik_macet dapat dilihat pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Tabel titik_macet

Nama Field Tipe Ekstra

Id int(3) Primary Key &

Nama varchar(100) -

Koordinat varchar(40) -

4. Tabel fakultas

Tabel ini berisi tentang data fakultas-fakultas yang ada dikampus Universitas Sumatera Utara. Struktur tabel fakultas dapat dilihat pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4 Tabel fakultas

Nama Field Tipe Ekstra

id_fakultas int(10) Primary Key & AUTO_INCREMENT

Nama varchar(100) -

Alamat varchar(100) -

id_titik_koordinat int(11) -

5. Tabel indekos

Tabel ini berisi tentang data-data indekos atau kontrakan yang telah didapat melalui kuesioner yang disebarkan kepada responden. Untuk membedan indekos dan

kontrakan maka tiap-tiap data di beri label khusus berupa kategori kos atau kontrakan. Struktur tabel pesanan dapat dilihat pada Tabel 3.5.

Tabel 3.5 Tabel indekos

Nama Field Tipe Ekstra

id_indekos int(10) Primary Key & AUTO_INCREMENT

Alamat varchar(150) -

Harga int(10) -

jumlah_kamar int(11) -

Jenis varchar(10) -

jam_malam varchar(10) -

Fasilitas varchar(100) -

maksimal_penghuni int(11) -

Air varchar(30) -

Peraturan varchar(100) -

Keterangan varchar(255) -

Kategori varchar(20) -

17

3.4 Analisis Algoritma A Star

Untuk menganalisa algoritma A Star digunakan 5 buah titik. Kelima titik tersebut disusun untuk dalam sebuah graf sederhana. Titik-titik tersebut dapat dilihat pada gambar 3.2.

Gambar 3.2 Contoh Graf Dengan 5 Buah Titik

Terdapat 5 titik pada graf tersebut yaitu titik S, A, B, C dan G. Titik asal adalah S dan tujuan adalah titik G. Koordinat dari masing-masing titik adalah S(1,1), A(3,1), B(2,6), C(6,1), G(6,5) . Untuk mendapatkan nilai h(n) akan digunakan perhitungan fungsi heuristik. Fungsi heuristik yang digunakan adalah Euclidean Distance. Fungsi ini memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan fungsi heuristik lain (Chris et al, 2011). Untuk nilai g(n) akan digunakan nilai jarak (j) dikalikan dengan bobot kemacetan (m) untuk memanipulasi bobot setiap relasi titiknya.

Rumus Euclidean Distance:

d(x,y) = | x1−x2 2_{+ y1}−_y2 2_{+⋯+ xn−yn} 2_|

Menghitung nilai heuristik dari titik yang berelasi: S-A, S-B, A-C, A-G, A-B, B-C, C-G dengan menggunakan rumus euclidean distance.

S(1,1) ke A(3,1)

= 1−1 2_{+ 3}−₁ 2 = 4 = 2

S(1,1) ke B(2,6)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2}− ₂ 2 = 1−1 2_{+ 2}−₆ 2 = 16 = 4

A(3,1) ke C(6,1)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2}− ₂ 2 = 3−1 2_{+ 6}−₁ 2 = 29 = 5,38

A(3,1) ke G(6,5)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2}− ₂ 2 = 3−1 2_{+ 6}−₅ 2 = 5 = 2,23

A(3,1) ke B(2,6)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2}− ₂ 2 = 3−1 2_{+ 2}−₆ 2 = 20 = 4,47

B(2,6) ke C(6,1)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2− 2} 2 = 2−6 2_{+ 6}−₁ 2 = 41 = 6,40

C(6,1) ke G(6,5)

d(x,y) = 1− 1 2_{+ 2}− ₂ 2 = 6−1 2_{+ 6}−₅ 2

19

= 26 = 5,09

Untuk nilai g(n) diambil dari nilai jarak dikalikan bobot kemacetan. S-A = 1 x 3 = 3

S-B = 4 x 2 = 8 A-C = 5 x 1 = 5 A-G = 12 x 3 =36 A-B = 2 x 3 = 6 B-C = 2 x 2 = 4 C-G = 3 x 3 = 9

Setelah dapat nilai h(n) dan nilai g(n), selanjutnya mencari nilai f(n) menggunakan algoritma A Star denga rumus f(n) = h(n) + g(n).

Dimulai dari titik S dan titik G sebagai tujuan, maka dihitung nilai f(n) titik yang berelasi dengan titik S yaitu S-A dan S-B.

S-A = h(n) + g(n) = 2 + 3 = 5

S-B = h(n) + g(n) = 4 + 8 = 12

Maka diambil rute S-A dengan nilai f(n) paling kecil. Lalu dilanjutkan dengan relasi titik A dengan titik lainnya yaitu A-C, A-B dan A-G.

A-C = h(n) + g(n) = 5,38 + 5 = 10,38

A-G = h(n) + g(n) = 2,23 + 36

= 38,23

A-B = h(n) + g(n) = 4,47 + 6 = 10,47

Didapatlah nilai f(n) terkecil yaitu A-C dengan nilai 10,38. Selanjutnya kita hitung relasi titik C lainnya yaitu C-G.

C-G = h(n) + g(n) = 5,09 + 9 = 14,9

Dari perhitungan dengan algoritma A Star tersebut didapatlah bahwa rute terdekatnya adalah S-A-C-G.

3.5 Kegiatan User dan Admin

Use case merupakan suatu bentuk pemodelan atau teknik yang digunakan dalam pengembangan sebuah software atau sistem informasi untuk mengetahui kebutuhan fungsional dari sistem yang akan di kerjakan. Secara sederhana use case dapat mendeskripsikan serangkaian interaksi antara aktor dengan sistem. Dalam sistem ini, aktor yang ada adalah admin dan user (pencari indekos/kontrakan). Admin menginput data. Sistem akan menyimpan data ke dalam database . User mengaktifkan gps untuk mengunakan aplikasi. Lalu memilih fakutas yang disediakan di dalam sistem. Lalu didapatlah jarak dan rute terdekat untuk mencari indekost dari kampus. Kegiatan admin dan user dapat dilihat pada Gambar 3.3.

21

Gambar 3.3 Kegiatan Admin dan User 3.6 Aktivitas Sistem

Aktivitas sistem ini merupakan aktivitas yang dilakukan oleh pihak-pihak yang berhubungan dengan sistem, seperti admin, user, server, Google Maps. Setiap aktivitas yang berlangsung antara masing-masing pihak berhubungan dengan aktivitas dari pihak lainnya. Aktivitas Pada Sistem dapat dilihat pada Gambar 3.4.

Gambar 3.4 Aktivitas Pada Sistem

Proses dimulai oleh admin menginput data lalu disimpan didalam database. Lalu user memilih fakultas yang ada pada sistem. Setelah itu user memilih antara indekos atau kontrakan yang akan dicari. Sistem akan menghitung dengan Euclidean Distance untuk mendapatkan lokasi indekos atau kontrakan yang terdekat dari fakultas tersebut. Setelah itu sistem akan mencari rute terdekatnya menggunakan algoritma A Star. Oleh

google maps rute itu akan ditampilkan pada sistem dan user akan mendapatkan lokasi indekos atau kontrakan yang terdekat dari kampus.

3.7 Perancangan Sistem 3.7.1 Rancangan Activity Home

Tampilan home dari aplikasi indekos memiliki logo aplikasi dan 6 buah tombol yaitu Indekos, Kontrakan, Peta, Tentang, Bantuan, dan Keluar. Masing-masing tombol akan membuka ke activity baru yang punya fungsi masing-masing. Untuk melihat data-data indekos atau kontrakan maka dipilih tombol Indekos atau Kontrakan. Tombol Tentang berisi tentang pembuat aplikasi dan instansi terkait dan tombol Bantuan berisi tentang cara menggunakan aplikasi Indekos. Tombol Peta akan memunculkan peta yang telah diberikan titik-titik fakultas, indekos dan kontrakan. Rancangan tampilan utama supir dapat dilihat pada Gambar 3.5.

Gambar 3.5 Rancangan Tampilan Home 3.7.2 Rancangan Tampilan Activity Indekos

Dalam activity indekos hanya menampilkan data-data indekos dari database. Rancangan tampilan activity indekos dapat dilihat pada Gambar 3.6.

23

Gambar 3.6 Rancangan Tampilan Activity Indekos 3.7.3 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan

Dalam activity kontrakan hanya menampilkan data-data kontrakan dari database. Rancangan tampilan activity kontrakan dapat dilihat pada Gambar 3.7.

\

Gambar 3.7 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan 3.7.4 Rancangan Tampilan Peta

Pada tampilan peta akan dimunculkan google maps yang telah di beri 4 buah tanda yaitu fakultas, indekos, kontrakan dan titik macet. User yang ingin mencari indekos atau kontrakan bisa memilih lokasi fakultas tempat belajarnya. Lalu akan muncul pop up untuk memilih antara indekos atau kontrakan. Setelah dipilih salah satu maka akan muncul rute dari fakultas menuju ke indekos atau kontrakan terdekat. Rancangan tampilan peta dapat dilihat pada Gambar 3.8.

Gambar 3.8 Rancangan Tampilan Peta 3.7.5 Rancangan Tampilan Tentang

Halaman tentang menampil info seputar aplikasi indekos. Info berisi seputar tujuan dibuatnya aplikasi ini dan juga info terkait lainnya. Rancangan tampilan tentang dapat dilihat pada Gambar 3.9.

Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Tentang 3.7.6 Rancangan Tampilan Bantuan

Panduan untuk user dalam menggunakan aplikasi ini akan di rangkum didalam halaman bantuan. Rancangan Tampilan Bantuan dapat dilihat pada Gambar 3.10.

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

4.1. Implementasi Sistem

Pada tahap ini akan dibahas proses implementasi yang merupakan lanjutan dari analisis dan perancangan. Proses pengimplementasian ini menggunakan hardware dan software untuk menjalankan aplikasi. Aplikasi pencarian taksi terdekat ini menggunakan bahasa pemrograman Java dan PHP.

4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak

Adapun perangkat lunak yang digunakan untuk menghasilkan aplikasi tersebut adalah: 1. Window 7 Ultimate 64-bit

2. Eclipse Juno

3. Android versi 5.1.1 (Lollipop) 4. XAMPP versi 1.8.1

5. MySQL versi 5.5.27

4.1.2 Spefisifikasi Perangkat Keras

Adapun perangkat keras yang digunakan untuk menghasilkan aplikasi tersebut adalah: 1. Processor: AMD E-450 APU – 1.65 GHz

2. Memory (RAM): 2 GB 3. Monitor 14.0”

4.2. Tampilan Input Data

Data yang digunakan untuk aplikasi ini terbagi atas dua bagian besar yaitu data yang berhubungan dengan info tempat baik itu fakultas, kontrakan atau indekos dan data yang berhubungan dengan koordinat. Data tempat di input melalui mysql secara langsung. Halaman untuk input data koordinat terbagi atas titik koordinat dan relasi titik. Tampilan halaman titik koordinat dan relasi titik dapat dilihat pada gambar 4.1 dan gambar 4.2.

Gambar 4.1 Tampilan Titik Koordinat

27

4.3. Tampilan Interface User

4.3.1 Tampilan Home Aplikasi Indekost

Tampilan home Indekost terdiri atas enam buah tombol yaitu Indekos, Kontrakan, Peta, Tentang, Bantuan, dan Keluar. Selain itu terdapat juga logo aplikasi Indekost itu sendiri. Tampilan interface home indekost dapat dilihat pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3 Tampilan Home Indekost 4.3.2 Tampilan Indekos

Tombol Indekos berfungsi untuk melihat data indekos yang ada di database secara keseluruhan. Selain melihat, user juga dapat melihat langsung lokasi indekos tersebut dengan mengklik salah satu baris indekos tersebut. Tampilan Indekos dapat dilihat pada Gambar 4.4.

Gambar 4.4 Tampilan Indekos 4.3.3 Tampilan Kontrakan

Tombol Kontrakan berfungsi untuk melihat data kontrakan yang ada di database secara keseluruhan. Selain melihat, user juga dapat melihat langsung lokasi kontrakan tersebut dengan mengklik salah satu baris kontrakan tersebut. Tampilan kontarakan dapat dilihat pada Gambar 4.5.

29

4.3.4 Tampilan Peta

Tombol Peta berfungsi untuk melihat titik-titik fakultas, indekos, kontrakan serta titik macet yang telah ditandai pada google maps. Keempat bagian titik tersebut memiliki tandanya masing-masing. Tampilan Peta dapat dilihat pada Gambar 4.6.

Gambar 4.6 Tampilan Peta 4.3.5 Tampilan Tentang

Halaman Tentang berisi info seputar aplikasi Indekos seperti kenapa aplikasi ini dibuat, target pengguna, dan info lainnya. Tampilan Tentang dapat dilihat pada Gambar 4.7.

Gambar 4.7 Tampilan Tentang 4.3.6 Tampilan Bantuan

Tombol Bantuan berfungsi untuk menampilkan cara menggunakan aplikasi Indekost. Tampilan bantuan dapat dilihat pada gambar 4.8.

31

4.4. Pengujian

Setelah melakukan proses implementasi dilakukan dengan proses pengujian. Pengujian aplikasi ini dilakukan untuk mengetahui apakah algoritma A Star dapat menemukan indekos atau kontrakan yang terdekat dari fakultas yang dipilih oleh user berdasarkan pencarian jarak terpendek. Untuk mencari lokasi terdekatnya digunakan perhitungan eucledian distance. Adapun cara kerja algoritma A Star yaitu dengan mencari nilai f(n) terkecil untuk setiap rutenya.

Berikut adalah langkah untuk mencari indekos atau kontrakan terdekat dari fakultas yang dipilh oleh user:

1. Untuk mencari indekos atau kontrakan terdekat, user dapat memilih tombol peta pada tampilan home, lalu akan muncul tampilan peta. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.9.

Gambar 4.9 Tampilan Peta

2. Selanjutnya user memilih fakultas tempat dia belajar. Setelah dipilih akan muncul pop up dengan tiga buah pilihan yaitu indekos terdekat, kontrakan terdekat dan cancel. Tampilannya seperti pada gambar 4.10.

Gambar 4.10 Tampilan Pop Up Fakultas

Jika user memilih indekos terdekat maka akan muncul rute untuk menuju indekos terdekat dari fakultas tersebut. Rute yang ditampilkan terdapat tiga buah dengan warna merah, hijau dan biru. Tampilannya seperti gambar 4.11.

33

Pemilihan fakultas juga bisa diganti dengan fakultas lain. Kali ini akan dicari rute dari fakultas lain untuk mencari kontrakan terdekat seperti pada gambar 4.12.

Gambar 4.12 Tampilan Rute Kontrakan Terdekat

Setelah itu user menekan indekos atau kontrakan yang ditunjukkan oleh rute tersebut untuk mendapat info seputar indekos atau kontrakan tersebut. Tampilan nya dapat dilihat pada gambar 4.13 dan gambar 4.14.

Gambar 4.14 Keterangan Kontrakan

Berdasarkan pengujian tersebut dapat kita lihat bahwa dengan eucledian distance dan algoritma A Star jarak terdekat dari fakultas dengan indekos atau kontrakan dapat dicari. Namun untuk kemacetan tidak terlalu mempengaruhi rutenya karena semua pintu keluar Universitas Sumatera Utara merupakan titik-titik rawan macet. Untuk memudahkan pengguna mengetahui titik macet maka pada aplikasi indekos diberikan titik-titik merah. Ketika titik merah tersebut diklik maka akan muncul pop yang menunjukkan bahwa titik tersebut rawan macet. Tampilan nya seperti gambar 4.15.

35

4.5. Hasil Pengujian Aplikasi

Hasil pengujian aplikasi untuk masing-masing fakultas dapat dilihat pada tabel 4.1. 4.1 Tabel Pengujian Aplikasi Indekost

Titik Fakultas Indekost Terdekat Kontrakan Terdekat

FK Berhasil Berhasil

FKM Gagal Berhasil

Fasilkom-TI Berhasil Gagal

FIB Berhasil Berhasil

FH Berhasil Berhasil

FISIP Berhasil Berhasil

FEB Berhasil Berhasil

FKG Berhasil Berhasil

FKep Berhasil Berhasil

FT Berhasil Gagal

FPsi Berhasil Berhasil

FP Berhasil Berhasil

FMIPA Berhasil Gagal

FFarm Berhasil Berhasil

FHut Berhasil Berhasil

Dari hasil uji pada aplikasi Indekost untuk mencari jarak terdekat indekos dari kampus Universitas Sumatera Utara berbasis android menggunakan algoritma A Star didapat hasil ketepatan (akurasi) dalam proses mencari indekos terdekat dengan rata-rata 100%. Hasil dari nilai akurasi dapat dilihat sebagai berikut:

�� � � = ℎ � � � ℎ

ℎ � 100 %

= 26

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang dilakukan oleh penulis, maka dapat disimpulkan bahwa:

1. Algoritma A Star dapat menentukan rute terpendek dari fakultas menuju indekos ataupun kontrakan.

2. Jalan dua arah dan satu arah sangat mempengaruhi hasil dari algoritma A Star. 3. Perhitungan kemacetan tidak terlalu mempengaruhi karena hampir semua pintu

keluar Universitas Sumatera Utara merupakan titik macet.

5.2 Saran

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, berikut saran-saran yang diharapkan penulis dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya:

1. Pada penelitian berikutnya diharapkan memperluas area penelitian untuk mendapatkan perngaruh nilai kemacetan pada pencarian rute terdekat.

2. Pengambilan titik koordinat dilakukan dengan skala 1:5 agar mendapatkan titik koordinat yang lebih akurat.

3. Penelitian dilakukan menggunakan algoritma shortest path yang berbeda untuk melihat perbandingan hasil pencarian jarak dan rute terdekat.

4. Penelitian berikutnya dapat menggunakan peta sendiri untuk menghindari masalah koneksi internet ketika menggunakan peta lain (google maps).

BAB 2

LANDASAN TEORI

Bab ini membahas tentang teori pendukung beserta penelitian terdahulu yang berhubungan dengan penerapan algoritma A Star dalam pencarian jarak terdekat indekos dari kampus.

2.1. Indekos

Menurut kbbi.web.id (diakses pada 03 September 2015) indekos adalah tinggal di rumah orang lain dengan atau tanpa makan (dengan membayar setiap bulan); memondok: tetangga saya tidak menerima orang -- , hanya menyewakan kamar. Kata "indekos" sebenarnya adalah turunan dari frasa bahasa Belanda "In de indekos". Definisi "In de indekos" sebenarnya adalah "makan di dalam" namun bila frasa tersebut dijabarkan lebih lanjut dapat pula berarti "tinggal dan ikut makan" di dalam rumah tempat menumpang tinggal.

2.2. Algoritma A* (A Star)

Algoritma A Star atau A* adalah algoritma komputer yang digunakan secara luas dalam graph traversal dan penemuan jalur serta proses perencanaan jalur yang bisa dilewati secara efisien disekitar titik-titik yang disebut node (Reddy, 2013).

Menurut (Russel & Norvig, 2003) Algoritma A* adalah algoritma best-first search yang paling banyak dikenal. Algoritma ini memeriksa node dengan menggabungkan g(n), yaitu cost yang dibutuhkan untuk mencapai sebuah node dan h(n), yaitu cost yang didapat dari node awal ke node n. Sehingga didapatkan rumus dasar dari algoritma A* ini adalah:

f(n) = g(n) + h(n) dimana:

h(n) = nilai heuristik antar koordinat g(n) = jarak koordinat ke titik tujuan

Dalam notasi standar yang dipakai untuk algoritma A* di atas, digunakan g(n) untuk mewakili cost rute dari node awal ke node n. Lalu h(n) mewakili perkiraan cost dari node n ke node goal, yang dihitung dengan fungsi heuristik. Semakin tinggi akurasi nilai heuristik, maka hasil perhitungan jarak terdekat dengan algoritma A Star juga akan memiliki akurasi yang baik. Fungsi heuristik yang digunakan adalah Euclidean Distance.

Fungsi Euclidean Distance menghitung berdasarkan titik koordinat masing-masing node. Fungsi ini memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan fungsi heuristik lain (Chris et al, 2011). A Star ‘menyeimbangkan’ kedua nilai ini dalam mencari jalan dari node awal ke node goal. Dalam menentukan node yang akan dikembangkan, algoritma ini akan memilih node dengan nilai f(n) = g(n) + h(n) yang paling kecil.

Dalam menggunakan algoritma A Star nilai g(n) yang dipakai adalah jarak antara kedua node. Namun kita bisa mengalikan nilai jarak tersebut untuk memanipulasi cost nya, misalnya untuk rute yang melalui medan berat seperti sungai jarak bisa dikalikan dengan tiga. Pada penelitian ini digunakan dua pertimbangan dalam menentukan nilai g(n), yaitu jarak dan bobot kemacetan sebuah titik. Nilai jarak didapat langsung melalui relasi titik yang diambil langsung dari google maps, sedangkan nilai bobot kemacetan diambil dari angket yang diisi oleh mahasiswa yang sering melalui jalan disekitar kampus Universitas Sumatera sebagai respondennya. Beberapa titik macet tersebut diberikan bobot dengan skala 1-5.

2.3. Graph

Graph didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, E), ditulis dengan notasi G =(V, E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul (verticesatau node) dan E adalah himpunan sisi (edges atau arcs) yang menghubungkan sepasang simpul (Munir, 2005).

Secara geometri graph digambarkan sebagai sekumpulan noktah (simpul) di dalam bidang dwimatra yang dihubungkan dengan sekumpulan garis (sisi). (Ziad, 2013). Berdasarkan ada tidaknya sisi ganda pada suatu graph maka graf dibagi atas graf sederhana dan graf tidak sederhana (multigraph). Contoh dari tiga buah graph (Fitria, 2005), yaitu G1, G2 dan G3 dapat dilihat pada gambar 2.1.

7

Gambar 2.1 (G1) Graf Sederhana, (G2) Multigraf, dan (G3) Multigraf

Keterangan dari gambar 2.1 adalah sebagai berikut:

- G1 adalah graf dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah: V = {1, 2, 3, 4}

E = {(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)}

- G2 adalah graf dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah: V = {1, 2, 3, 4}

E = {(1, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 4)} = {e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7}

- G3adalah graf dengan himpunan simpul V dan himpunan sisi E adalah: V = {1, 2, 3, 4}

E = {(1, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 4), (3, 3)} = {e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8}

2.4. GPS (Global Positioning System)

Global Positioning System (GPS) adalah sistem untuk menentukan letak di permukaan bumi dengan bantuan penyelarasan sinyal satelit. Sistem ini menggunakan 24 satelit yang mengirimkan sinyal gelombang mikro ke bumi. Sinyal ini diterima oleh alat penerima di permukaan, dan digunakan untuk menentukan letak, kecepatan, arah, dan waktu. Sistem yang serupa dengan GPS antara lain GLONASS Rusia, Galileo Uni Eropa, IRNSS India.

Sistem ini dikembangkan oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat, dengan nama lengkapnya adalah NAVSTAR GPS (kesalahan umum adalah bahwa NAVSTAR adalah sebuah singkatan, ini adalah salah, NAVSTAR adalah nama yang diberikan oleh John Walsh, seorang penentu kebijakan penting dalam program GPS). Kumpulan satelit ini diurus oleh 50th Space Wing Angkatan Udara Amerika Serikat. Biaya perawatan sistem ini sekitar US$750 juta per tahun, termasuk penggantian satelit lama, serta riset dan pengembangan.

GPS Tracker atau sering disebut dengan GPS Tracking adalah teknologi AVL (Automated Vehicle Locater) yang memungkinkan pengguna untuk melacak posisi kendaraan, armada ataupun mobil dalam keadaan Real-Time. GPS Tracking memanfaatkan kombinasi teknologi GSM dan GPS untuk menentukan koordinat sebuah objek, lalu menerjemahkannya dalam bentuk peta digital. Dengan menggabungkan penerima GPS sebagai alat akuisisi data dan komputer sebagai pengolah data, bisa diperoleh sistem pemetaan yang cepat dan akurat untuk berbagai macam keperluan: pariwisata, industri, tata kota, batas wilayah, dan sebagainya (Harsono et al, 2006).

2.5. Penelitian Terdahulu

Beberapa penelitian telah dilakukan untuk kasus pencarian jarak terdekat. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh (Tilawah, 2011) menerapan Algoritma A-star (A*) untuk menyelesaikan masalah maze. Penulis menemukan bahwa Algoritma A* menggunakan informasi tambahan (nilai heuristik) dan juga nilai jarak tiap mazenya dalam pencarian solusi. Oleh karena itu, solusi yang optimal sangat tergantung kepada fungsi heuristik yang diterapkan. Algoritma A* dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan maze yaitu dengan cara menyimpan data posisi tembok maze sebagai simpul yang tidak bisa dilewati (not walkable).

Penelitian yang dilakukan oleh (Hannawati, Thiang, Eleazhar, 2004) . Penelitian dilakukan untuk mencari rute terpendek menggunakan algoritma Genetika. Penulis menemukan bahwa algoritma genetika cukup efektif dan mudah digunakan khususnya dalam hal mencari rute terpendek dan waktu tersingkat berdasarkan kondisi rute. Algoritma ini menunjukkan keunggulannya pada saat dilakukan perhitungan dengan memakai bobot jarak terhadap waktu. Hal ini akan memakan waktu lebih lama untuk perhitungan matematika biasa. Semakin kompleks bentuk rutenya, maka makin sulit dilakukan perhitungan dengan metode matematika biasa. Secara keseluruhan, algoritma genetika yang telah didesain dapat berjalan dengan baik dan dapat menyelesaikan permasalahan.

Penelitian yang dilakukan oleh (Hutabarat, 2015) . Penelitian dilakukan untuk mencari rute terpendek menggunakan algoritma Floyd-Warshall pada aplikasi taksi online. Pencarian jarak terdekat dilakukan dengan membuat titik simpang di jalan-jalan protokol kota Medan. Penulis menemukan bahwa algoritma Floyd-Warshall

9

dapat menghitung jarak taksi yang terdekat dari pemesan taksi. Penulis juga menyarankan agar pencarian jarak terdekat pada jalan-jalan protokol sebuah kota hendaknya menyertakan aspek kemacetan untuk hasil yang lebih akurat.

Penelitian yang dilakukan oleh (Lubis, 2015). Penelitian dilakukan untuk mengatasi masalah pencarian jalur terpendek pengantaran makanan. Penulis menerapkan algortima A Star dan juga menggunakan Geographical Information System (GIS) untuk pendayagunaan vehicle (kendaraan). Dengan melakukan pengaplikasin algortima A Star untuk menyelesaikan kasus jarak terpendek, sistem pengantaran makanan dapat berjalan dengan baik. Namun perlu juga dipertimbangkan aspek kemacetan dalam pencarian jarak terpendek.

Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu

No. Peneliti Metode Keterangan

1. Tilawah, H (2011) A Star Penulis menemukan bahwa Algoritma A* menggunakan informasi tambahan (nilai heuristik) dalam pencarian solusi. Algoritma A* dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan maze yaitu dengan cara menyimpan data posisi tembok maze sebagai simpul yang tidak bisa dilewati (not walkable).

2. Hannawati, Thiang, Eleazhar (2004)

Algoritma Genetika Penulis menemukan bahwa algoritma genetika cukup efektif dan mudah digunakan khususnya dalam hal mencari rute terpendek dan waktu tersingkat berdasarkan kondisi rute yang akan dilalui.

No. Peneliti Metode Keterangan 3. Hutabarat, N.C

(2015)

Floyd-Warshall Penulis menemukan bahwa algoritma Floyd-Warshall dapat menghitung jarak taksi yang terdekat dari pemesan taksi. Penulis juga menyarankan agar pencarian jarak terdekat pada jalan-jalan protokol sebuah kota hendaknya menyertakan aspek kemacetan untuk hasil yang lebih akurat.

4. Lubis, E.S (2015) A Star (A*) Dengan melakukan pengaplikasin algortima A Star untuk menyelesaikan kasus jarak terpendek, sistem pengantaran makanan dapat berjalan dengan baik. Namun perlu juga dipertimbangkan aspek kemacetan dalam pencarian jarak terpendek.

Terdapat perbedaan yang dimiliki oleh penulis dengan penelitian terdahulu. Seperti pada penelitian pertama yang menitikberatkan pada penelitian pada maze untuk mendapatkan fungsi dari Algoritma A Star sedangkan penelitian ini mengarah pada penerapan algoritma A Star untuk menyelesaikan masalah sehari-hari seperti pencarian tempat tinggal sementara seperti indekos.

Penelitian kedua dilakukan menggunakan algoritma genetika untuk menyelesaikan masalah pencarian jarak terdekat, sedangkan penulis menerapkan algoritma A Star. Perbedaan dengan penelitian ketiga juga terletak pada algoritma yang diterapkan untuk menyelesaikan masalah pencarian jarak terdekat. Peneliti terdahulu menggunakan algoritma Floyd-Warshall.

11

Perbedaan dengan penelitian keempat terletak pada kasus yang diteliti. Peneliti terdahulu melakukan penelitian pada pemberdayagunaan kendaraan untuk mengantar pesanan namun tidak memperhatikan aspek kemacetan dalam penelitiannya. Penelitian ini memperhatikan aspek kemacetan dalam melakukan pencarian jarak terdekat.

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Sivitas akademika yang berasal dari luar kota sangat membutuhkan tempat tinggal sementara, yaitu indekos ataupun kontrakan sebagai salah satu sarana dalam menjalani masa pendidikan, pengajaran atau tugasnya. Dalam pencarian indekos tersebut sering kali terjadi kesulitan karena kurang informasi dari indekos tersebut. Sedangkan dalam pencarian ada beberapa informasi yang menjadi bahan pertimbangan untuk memilih tempat tinggal. Mulai dari jarak dari kampus, waktu tempuh, cara menempuh perjalanan, harga, jumlah kamar yang tersedia dan lain sebagai nya. Terlebih sebagai civitas akademika baru yang umumnya mengutamakan jarak terdekat dari tempat indekos ke kampusnya. Kebutuhan akan informasi tersebut akan dapat diatasi jika adanya tempat atau sistem atau sebuah aplikasi sebagai sarana pengumpulan dan penyebaran informasi mengenai tempat indekos.

Perancangan aplikasi pencarian tempat indekos berbasis android diharapkan mampu menyelesaikan masalah pencarian tempat indekos terdekat. Pesatnya peningkatan pengguna smartphone membuat penyebaran informasi bisa dilakukan kapan saja dan dimana saja dengan menggunakan smartphone tersebut.

Penerapan aplikasi ini menggunakan algoritma A Star untuk penentuan jalur terpendeknya (shortest path). Algoritma A Star merupakan salah satu algoritma yang menggunakan fungsi biaya. Menurut (Russel & Norvig, 2003) Algoritma A Star adalah algoritma best-first search yang paling banyak dikenal. Algoritma A Star memeriksa kelayakan biaya yang diperlukan untuk mencapai suatu simpul dari sebuah simpul lain.

2

1.2 Rumusan Masalah

Pencarian tempat indekos bagi mahasiswa baru sering menjadi masalah karena belum mengenal daerah sekitar kampusnya dengan baik. Selain belum mengenal daerah kampus, informasi tempat indekos di sekitar kampus juga sering kali kurang aktual. Sehingga mahasiswa baru tidak memiliki tolok ukur untuk mencari tempat indekos. Perancangan aplikasi pencarian jarak terdekat indekos berbasis android diharapkan mampu memecahkan masalah pencarian indekos.

1.3 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah yang diberikan dalam penelitian adalah:

1. Pemetaan hanya mencakup daerah sekitar kampus Universitas Sumatera Utara. 2. Penentuan jarak teperndek merujuk kepada lokasi fakultas-fakultas di USU

sebagai titik tolak.

3. Rute yang dihasilkan adalah rute untuk kendaraan roda dua. 4. Penilitian tidak dilakukan secara real-time.

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma A* dalam penentuan jarak terpendek dari lokasi kuliah ke indekos atau kontrakan.

1.5 Manfaat Penelitian

Berikut ini manfaat yang didapatkan dari penelitian ini :

1. Membantu mahasiswa baru dalam mencari tempat indekos.

2. Mengetahui kemampuan metode A Star dalam melakukan pencarian jarak terdekat sesuai dengan permasalahan kondisi jalan raya saat ini.

1.6 Metode Penelitian

Metode penelitian yang akan digunakan adalah: 1. Studi Literatur

Pada tahap ini, peneliti mempelajari teori apa saja yang mendukung penelitian ini dengan mengumpulkan penelitian-penelitian terdahulu, buku, jurnal, internet maupun referensi-referensi lain mengenai algoritma A Star dan GPS.

2. Analisis dan Pengumpulan Data

Pada tahap ini peneliti menganalisis kebutuhan dari aplikasi yang dibuat, seperti mengumpulkan data-data indekos dan koordinat-koordinat sekitar kampus Universitas Sumatera Utara.

3. Perancangan Sistem

Pada tahap ini, peneliti merancang sistem yang akan dibuat berdasarkan hasil analisis data. Rancangan dibuat menggunakan use case diagram.

4. Implementasi Sistem

Setelah melakukan perancangan sistem, peneliti melakukan pengimplementasian dengan menggunakan bahasa pemrograman Java Android (Eclipse), PHP dan database MySQL.

5. Pengujian Sistem

Pada tahap ini dilakukan pengujian apakah algoritma A Star berhasil diterapkan atau tidak terhadap aplikasi yang dibangun.

6. Dokumentasi

Pada tahap ini akan dilakukan laporan mengenai aplikasi yang dibangun yang bertujuan untuk menunjukkan hasil penelitian ini.

1.7Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian, yaitu:

BAB 1. PENDAHULUAN

Bab ini berisi latar belakang diangkatnya judul skripsi, perumusan masalah yang diambil, batasan-batasan masalahnya, tujuan, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan dari penyusunan skripsi ini.

4

BAB 2. LANDASAN TEORI

Bab ini membahas mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian, seperti graf dan algoritma A Star.

BAB 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini membahas mengenai analisis dan perancangan aplikasi dengan menggunakan flowchart dan pembangunan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman Java Android (Eclipse) dan PHP.

BAB 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI

Bab ini menjelaskan implementasi dari analisis yang dilakukan sebelumnya, serta pengujian terhadap sistem yang dibangun.

BAB 5. KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menguraikan rangkuman dari keseluruhan uraian bab yang ada, serta saran-saran dari hasil yang diperoleh agar bermanfaat untuk pengembangan dari sistem ini selanjutnya.

ABSTRAK

Indekos ataupun kontrakan merupakan tempat tinggal sementara bersifat bulanan atau tahunan. sivitas akademika yang berasal dari luar kota sangat membutuhkan tempat tinggal sementara seperti indekos ataupun kontrakan dalam menjalani masa pendidikan, pengajaran atau tugasnya. Dalam pencarian indekos tersebut sering kali terjadi kesulitan karena kurang informasi dari indekos tersebut. Terlebih bagi sivitas akademika baru yang umumnya belum mengetahui lokasi di sekitar kampus dan lebih mengutamakan jarak terdekat dari tempat indekos ke kampusnya. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan algoritma A Star (A*). Algoritma tersebut merupakan salah satu algoritma shortest path pada sebuah aplikasi pencarian jarak terdekat indekos dari kampus, dimana fakultas-fakultas yang ada di kampus tersebut menjadi titik awal pencarian. Penentuan titik awal pencarian yang digunakan pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan mahasiswa untuk menentukan titik awal pencarian indekos. Aplikasi ini dibangun dengan berbasis mobile untuk memudahkan pencarian, sehingga bisa digunakan kapanpun dan dimanapun. Berdasarkan hasil percobaan, Algoritma A* mampu menemukan rute terdekat dengan akurasi pencarian mencapai 86,67%.

vii

Nearest Distance Searching of Indekos Based on Android Using A Star Algorithm

ABSTRACT

Indekos a.k.a rented rooms are the temporary living place which usually for monthly or yearly based. Students from outside the city need a place to live like indekos during their study in the university. Finding indekos often makes handfull situations due to lack of informations on indekos itself especialltly for freshman year students who basically know nothingabout the university area. They tend to find indekos which located near the university for security reason. This research is able to overcome the problem by implementing A* Algorithm as one of the shortest pathalgorithm existedin application of finding the nearest indekos fromuniversity. Setting the faculty as the starting point which in hope to ease the students. This application is built on mobile based to ease the user so it can be used anytime and anywhere.

SKRIPSI

JUN ARTHUR RUMAHORBO 111402058

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2016

PENCARIAN JARAK TERDEKAT INDEKOS BERBASIS

ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA A STAR

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer

JUN ARTHUR RUMAHORBO 111402058

PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2016

PERSETUJUAN

Judul :PENCARIAN JARAK TERDEKAT INDEKOS BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA A STAR

Kategori : SKRIPSI

Nama : JUN ARTHUR RUMAHORBO

Nomor Induk Mahasiswa : 111402058

Program Studi : S1 TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Baihaqi Siregar, S.Si, M.IT Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.T NIP. 19790108 201212 1 002 NIP. -

Diketahui/disetujui oleh

Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,

Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT NIP. 198001102008011010

iii PERNYATAAN

PENCARIAN JARAK TERDEKAT INDEKOS BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA A STAR

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, 24 November 2016

Jun Arthur Rumahorbo 111402058

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji dan syukur penulis sampaikan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat dan karunia - Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

Ucapan terima kasih penulisan sampaikan kepada Ibu Erna Budhiarti Nababan selaku pembimbing pertama dan Bapak Baihaqi Siregar selaku pembimbing kedua yang telah banyak meluangkan waktu untuk memberikan kritik dan saran dalam penelitian dan penulisan skripsi ini. Terima kasih juga kepada Ibu Sarah Purnamawati sebagai dosen penguji pertama, Ibu Ulfi Andayani sebagai dosen penguji kedua serta Abangda Indra Aulia yang turut membimbing dan juga membantu selama proses penyelesaian skripsi ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Bapak dan Ibu dosen S1 Teknologi Informasi yang telah mengajar dan memberikan masukan serta saran yang bermanfaat selama proses perkuliahan hingga dalam penulisan skripsi ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Abang Abdul Manaf Tarigan, Kakak Nasriatul Naumi, Ibu Megawati, serta semua pegawai dan staf tata usaha Teknologi Informasi dan Fasilkom-TI, yang telah membantu proses administrasi selama perkuliahan.

Penulis juga berterima kasih kepada kedua orang tua penulis yaitu Bapak Marasi Rumahorbo dan Ibu Kristince Sianipar yang telah membesarkan penulis dengan penuh cinta dan kasih, terimakasih juga kepada saudara penulis yaitu Joshua Lodewyk Rumahorbo, Sri Nirwana Rumahorbo beserta keluarga besar yang selalu memberikan dukungan, motivasi, serta doa kepada Penulis sehingga dapat menyelesaikan skripsi ini.

Penulis juga berterimakasih kepada teman-teman seperjuangan di kampus Teknologi Informasi: Nathan, Sylvi, Rizky, Vincent, Deno, Karina, Boy, Tifany, Ayu, Nisa, Ilham, Ardian, Tryan, Hariadi, Hardi, Surya dan teman-teman angkatan 2011 lainnya yang tidak dapat dituliskan satu persatu atas segala motivasi bantuan dan doanya dalam menyelesaikan skripsi ini.

v

Penulis juga berterimakasih kepada teman-teman yang tak terkatakan: Tommy, Nathan, Elvan, Jeremia, Eko, Ovan, Anson, Daniel, Syahputra, Johannes, Youvita, Astria, Debby serta keluarga besar Album Medan dan juga Keluarga Besar Ruang Delapan yang selalu memberi semangat dan dukungan dalam proses penyelesaian skripsi.

Penulis juga berterimakasih kepada semua anak kost dan penghuni kontrakan di sekitar Padang Bulan, Medan atas info seputar kost dan kontrakan nya yang sangat berharga.

Semoga Tuhan Yang Maha Esa melimpahkan karunia - Nya kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

Medan, 24 November 2016

ABSTRAK

Indekos ataupun kontrakan merupakan tempat tinggal sementara bersifat bulanan atau tahunan. sivitas akademika yang berasal dari luar kota sangat membutuhkan tempat tinggal sementara seperti indekos ataupun kontrakan dalam menjalani masa pendidikan, pengajaran atau tugasnya. Dalam pencarian indekos tersebut sering kali terjadi kesulitan karena kurang informasi dari indekos tersebut. Terlebih bagi sivitas akademika baru yang umumnya belum mengetahui lokasi di sekitar kampus dan lebih mengutamakan jarak terdekat dari tempat indekos ke kampusnya. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan algoritma A Star (A*). Algoritma tersebut merupakan salah satu algoritma shortest path pada sebuah aplikasi pencarian jarak terdekat indekos dari kampus, dimana fakultas-fakultas yang ada di kampus tersebut menjadi titik awal pencarian. Penentuan titik awal pencarian yang digunakan pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan mahasiswa untuk menentukan titik awal pencarian indekos. Aplikasi ini dibangun dengan berbasis mobile untuk memudahkan pencarian, sehingga bisa digunakan kapanpun dan dimanapun. Berdasarkan hasil percobaan, Algoritma A* mampu menemukan rute terdekat dengan akurasi pencarian mencapai 86,67%.

vii

Nearest Distance Searching of Indekos Based on Android Using A Star Algorithm

ABSTRACT

Indekos a.k.a rented rooms are the temporary living place which usually for monthly or yearly based. Students from outside the city need a place to live like indekos during their study in the university. Finding indekos often makes handfull situations due to lack of informations on indekos itself especialltly for freshman year students who basically know nothingabout the university area. They tend to find indekos which located near the university for security reason. This research is able to overcome the problem by implementing A* Algorithm as one of the shortest pathalgorithm existedin application of finding the nearest indekos fromuniversity. Setting the faculty as the starting point which in hope to ease the students. This application is built on mobile based to ease the user so it can be used anytime and anywhere.

DAFTAR ISI

Hal.

Persertujuan ii

Pernyataan iii

Ucapan Terima Kasih iv

Abstrak vi

Abstract vii

Daftar Isi viii

Daftar Tabel x

Daftar Gambar xi

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 2

1.4. Tujuan Penelitian 2

1.5. Manfaat Penelitian 2

1.6. Metode Penelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 3

BAB 2 LANDASAN TEORI 5

2.1. Indekos 5

2.2. Algoritma A* (A Star) 5

2.3. Graph 6

2.4. GPS 7

2.5. Penelitian Terdahulu 8

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 12

3.1. Arsitekur Umum 12

3.2. Data yang Digunakan 13

3.3. Perancangan Database 13

3.3.1. Perancangan Tabel Pada Database 13

ix

3.5. Kegiatan User dan Admin 20

3.6. Aktivitas Sistem 21

3.7. Perancangan Sistem 22

3.7.1 Rancangan Activitiy Home 21

3.7.2 Perancangan Tampilan Activity Indekos 22 3.7.3 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan 22

3.7.4 Rancangan Tampilan Peta 23

3.7.5 Rancangan Tampilan Tentang 23

3.7.6 Rancangan Tampilan Bantuan 24

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 25

4.1 Implementasi Sistem 25

4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak 25

4.1.2 Spesifikasi Perangkat Keras 25

4.2 Tampilan Input Data 26

4.3 Tampilan Interface User 27

4.3.1 Tampilan Home Aplikasi Indekost 27

4.3.2 Tampilan Indekos 27

4.3.3 Tampilan Kontrakan 28

4.4.4. Tampilan Peta 29

4.3.5 Tampilan Tentang 29

4.3.6 Tampilan Bantuan 30

4.4 Pengujian 31

4.4 Hasil Pengujian Aplikasi 35

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 36

5.1 Kesimpulan 36

5.2 Saran 36

DAFTAR TABEL

Hal.

Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu 10

Tabel 3.1. Tabel titik_koordinat 13

Tabel 3.2. Tabel relasi_titik 14

Tabel 3.3. Tabel titik_macet 15

Tabel 3.4. Tabel fakultas 15

Tabel 3.5. Tabel indekos 16

ix

DAFTAR GAMBAR

Hal. Gambar 2.1 (G1) Graf Sederhana, (G2) Multigraf, dan (G3) Multigraf 7 5

Gambar 3.1 Arsitektur Umum 12

Gambar 3.2 Contoh Graf Dengan 5 Buah Titik 17

Gambar 3.3 Kegiatan Admin dan User 21

Gambar 3.4 Aktivitas Pada Sistem 21

Gambar 3.5 Rancangan Tampilan Home 22

Gambar 3.6 Rancangan Tampilan Activity Indekos 23 Gambar 3.7 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan 23

Gambar 3.8 Rancangan Tampilan Peta 24

Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Tentang 24

Gambar 3.10 Rancangan Tampilan Bantuan 24

Gambar 4.1 Aktifitas Titik Koordinat 26

Gambar 4.2 Tampilan Relasi Titik 26

Gambar 4.3 Tampilan Home Indekos 27

Gambar 4.4 Tampilan Indekos 28

Gambar 4.5 Tampilan Kontrakan 28

Gambar 4.6 Tampilan Peta 29

Gambar 4.7 Tampilan Tentang 30

Gambar 4.8 Tampilan Bantuan 30

Gambar 4.9 Tampilan Peta 31

Gambar 4.10 Tampilan Pop Up Fakultas 32

Gambar 4.11 Tampilan Rute Indekos Terdekat 32

Gambar 4.12 Tampilan Rute Kontrakan Terdekat 33

Gambar 4.13 Tampilan Keterangan Indekos 33

Gambar 4.14 Keterangan Kontrakan 34

v_i

ABSTRAK

Indekos ataupun kontrakan merupakan tempat tinggal sementara bersifat bulanan atau tahunan. sivitas akademika yang berasal dari luar kota sangat membutuhkan tempat tinggal sementara seperti indekos ataupun kontrakan dalam menjalani masa pendidikan, pengajaran atau tugasnya. Dalam pencarian indekos tersebut sering kali terjadi kesulitan karena kurang informasi dari indekos tersebut. Terlebih bagi sivitas akademika baru yang umumnya belum mengetahui lokasi di sekitar kampus dan lebih mengutamakan jarak terdekat dari tempat indekos ke kampusnya. Masalah ini dapat diatasi dengan menerapkan algoritma A Star (A*). Algoritma tersebut merupakan salah satu algoritma shortest path pada sebuah aplikasi pencarian jarak terdekat indekos dari kampus, dimana fakultas-fakultas yang ada di kampus tersebut menjadi titik awal pencarian. Penentuan titik awal pencarian yang digunakan pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan mahasiswa untuk menentukan titik awal pencarian indekos. Aplikasi ini dibangun dengan berbasis mobile untuk memudahkan pencarian, sehingga bisa digunakan kapanpun dan dimanapun. Berdasarkan hasil percobaan, Algoritma A* mampu menemukan rute terdekat dengan akurasi pencarian mencapai 86,67%.

vii

Nearest Distance Searching of Indekos Based on Android Using A Star Algorithm

ABSTRACT

Indekos a.k.a rented rooms are the temporary living place which usually for monthly or yearly based. Students from outside the city need a place to live like indekos during their study in the university. Finding indekos often makes handfull situations due to lack of informations on indekos itself especialltly for freshman year students who basically know nothingabout the university area. They tend to find indekos which located near the university for security reason. This research is able to overcome the problem by implementing A* Algorithm as one of the shortest pathalgorithm existedin application of finding the nearest indekos fromuniversity. Setting the faculty as the starting point which in hope to ease the students. This application is built on mobile based to ease the user so it can be used anytime and anywhere.

viii

DAFTAR ISI

Hal.

Persertujuan ii

Pernyataan iii

Ucapan Terima Kasih iv

Abstrak vi

Abstract vii

Daftar Isi viii

Daftar Tabel x

Daftar Gambar xi

BAB 1 PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 2

1.4. Tujuan Penelitian 2

1.5. Manfaat Penelitian 2

1.6. Metode Penelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 3

BAB 2 LANDASAN TEORI 5

2.1. Indekos 5

2.2. Algoritma A* (A Star) 5

2.3. Graph 6

2.4. GPS 7

2.5. Penelitian Terdahulu 8

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 12

3.1. Arsitekur Umum 12

3.2. Data yang Digunakan 13

3.3. Perancangan Database 13

3.3.1. Perancangan Tabel Pada Database 13

ix

3.5. Kegiatan User dan Admin 20

3.6. Aktivitas Sistem 21

3.7. Perancangan Sistem 22

3.7.1 Rancangan Activitiy Home 21

3.7.2 Perancangan Tampilan Activity Indekos 22 3.7.3 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan 22

3.7.4 Rancangan Tampilan Peta 23

3.7.5 Rancangan Tampilan Tentang 23

3.7.6 Rancangan Tampilan Bantuan 24

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 25

4.1 Implementasi Sistem 25

4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak 25 4.1.2 Spesifikasi Perangkat Keras 25

4.2 Tampilan Input Data 26

4.3 Tampilan Interface User 27

4.3.1 Tampilan Home Aplikasi Indekost 27

4.3.2 Tampilan Indekos 27

4.3.3 Tampilan Kontrakan 28

4.4.4. Tampilan Peta 29

4.3.5 Tampilan Tentang 29

4.3.6 Tampilan Bantuan 30

4.4 Pengujian 31

4.4 Hasil Pengujian Aplikasi 35

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 36

5.1 Kesimpulan 36

5.2 Saran 36

x

DAFTAR TABEL

Hal.

Tabel 2.1. Penelitian Terdahulu 10

Tabel 3.1. Tabel titik_koordinat 13

Tabel 3.2. Tabel relasi_titik 14

Tabel 3.3. Tabel titik_macet 15

Tabel 3.4. Tabel fakultas 15

Tabel 3.5. Tabel indekos 16

ix

DAFTAR GAMBAR

Hal. Gambar 2.1 (G1) Graf Sederhana, (G2) Multigraf, dan (G3) Multigraf 7 5

Gambar 3.1 Arsitektur Umum 12

Gambar 3.2 Contoh Graf Dengan 5 Buah Titik 17

Gambar 3.3 Kegiatan Admin dan User 21

Gambar 3.4 Aktivitas Pada Sistem 21

Gambar 3.5 Rancangan Tampilan Home 22

Gambar 3.6 Rancangan Tampilan Activity Indekos 23 Gambar 3.7 Rancangan Tampilan Activity Kontrakan 23

Gambar 3.8 Rancangan Tampilan Peta 24

Gambar 3.9 Rancangan Tampilan Tentang 24

Gambar 3.10 Rancangan Tampilan Bantuan 24

Gambar 4.1 Aktifitas Titik Koordinat 26

Gambar 4.2 Tampilan Relasi Titik 26

Gambar 4.3 Tampilan Home Indekos 27

Gambar 4.4 Tampilan Indekos 28

Gambar 4.5 Tampilan Kontrakan 28

Gambar 4.6 Tampilan Peta 29

Gambar 4.7 Tampilan Tentang 30

Gambar 4.8 Tampilan Bantuan 30

Gambar 4.9 Tampilan Peta 31

Gambar 4.10 Tampilan Pop Up Fakultas 32

Gambar 4.11 Tampilan Rute Indekos Terdekat 32 Gambar 4.12 Tampilan Rute Kontrakan Terdekat 33

Gambar 4.13 Tampilan Keterangan Indekos 33

Gambar 4.14 Keterangan Kontrakan 34