Implementasi Teknologi LBS (Location Based Service) Dalam Membangun Aplikasi Pencarian Rute Terdekat Menggunakan Algoritma DIJKSTRA

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

ADE SURYANSYAH

10110252

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

2016

iv

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR SIMBOL ... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ... xviii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

I.1 Latar Belakang Masalah ... 1

I.2 Perumusan Masalah ... 2

I.3 Maksud dan Tujuan ... 2

I.4 Batasan Masalah ... 3

I.5 Metodologi Penelitian ... 3

I.5.1 Teknik Pengumpulan Data ... 4

I.5.2 Model Pembangunan Aplikasi ... 4

I.6 Sistematika Penulisan ... 6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 9

II.1. Landasan Teori ... 9

II.2. Algoritma ... 9

II.3. Shortest Path ... 10

v

II.4.2. Jenis-jenis Graf ... 15

II.5. Ketentuan Kriteria Penetapan Klasifikasi Fungsi Jalan ... 17

II.6. Twitter ... 18

II.7. Twitter API ... 20

II.8. Text Mining ... 21

II.9. Text Preprocessing ... 22

II.9.1. Case folding ... 23

II.9.2. Cleansing ... 23

II.9.3. Stopword Removal ... 24

II.9.4. Tokenizer ... 25

II.9.5. Stemming ... 25

II.10. Machine Learning ... 25

II.11. Naïve bayes Classifier ... 26

II.12. K-Fold Cross Validation ... 28

II.13. Android ... 29

II.13.1. Android Life Cycle ... 29

II.13.2. Fitur ... 31

II.14. Global Positionong System ... 32

II.14.3. Location Based Services ... 32

II.14.4. Unsur Utama Location Based Services (LBS) ... 33

II.14.5. Komponen Utama Location Based Services (LBS) ... 34

vi

II.18.6. UML (Unifed Modeling Language) ... 38

II.19. Pengujian Fungsionalitas Sistem ... 43

BAB IIIANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 47

III.1. Analisis Sistem ... 47

III.2. Analisis Masalah ... 47

III.3. Analisis Aplikasi Sejenis ... 47

III.4. Analisis Data Masukan ... 50

III.5. Analisis Metode /Algoritma ... 51

III.5.1. Analisis Preprocessing ... 51

III.5.2. Analisis Filtering Twitter ... 57

III.5.3. Analisis Matching Nama Jalan Dengan Tweet ... 65

III.5.4. Analisis Kondisi Lalu Lintas ... 67

III.5.5. Analisis Proses Konversi Tweet, Nama Jalan, dan Kondisi Jalan ... 67

III.5.6. Analisis Algoritma Dijkstra ... 69

III.6. Analisis Arsitektur Sistem ... 86

III.7. Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak ... 87

III.8. Analisis Kebutuhan Non Fungsional ... 88

III.9. Analisis Data ... 91

III.10. Analisis Kebutuhan Fungsional ... 92

III.9 Perancangan Sistem ... 104

III.9.1. Perancangan Data... 104

vii

BAB IVIMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ... 117

IV.1 Implementasi Sistem ... 117

IV.1.1 Lingkungan Implementasi ... 117

IV.1.2 Implementasi Data ... 118

IV.1.3 Implementasi Antarmuka ... 121

IV.2 Pengujian Sistem ... 121

IV.2.1 Rencana Pengujian ... 121

IV.2.2 Skenario Pengujian ... 122

IV.2.3 Hasil Pengujian ... 124

IV.2.4 Evaluasi Pengujian ... 131

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 133

V.1 Kesimpulan ... 133

V.2 Saran ... 133

iii

karunianya tugas akhir yang berjudul “Implementasi Teknologi LBS (Location Based Service) Dalam Membangun Aplikasi Pencarian Terdekat Menggunakan Algoritma Dijkstra” sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi Strata I Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer pada Universitas Komputer Indonesia dapat diselesaikan sebagaimana semestinya Terima kasih sebesar-besarnya kepada :

1. Allah SWT yang telah memberikan kesehatan, ilmu, kesabaran dan kekuatan 2. Kedua Orang tua dan keluarga besar tercinta yang telah memberikan doa,

motivasi, dukungan dan materi hingga saat ini

3. Bapak Alif Finandhita, S.Kom., M.T selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan arahan dalam mengerjakan penelitian tugas akhir 4. Ibu Ken Kinanti Purnamasari, S.Kom., M.T selaku dosen penguji I yang telah memberikan masukan dan arahan selama perbaikan aplikasi serta Bapk Irawan Afrianto, S.T., M.T.

5. Bapak Iskandar Ikbal, S.T., M.Kom selaku dosen wali IF-6 angkatan 2010 6. Teman-teman yang telah memberikan masukan dalam penyusunan penelitian

tugas akhir

7. Seluruh Dosen dan Staff pengajar program studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Sangat disadari bahwa dalam pelaksanaan dan penyusunan laporan tugas akhir skripsi ini masih banyak kekurangan dan jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan untuk pengembangan ke arah yang lebih baik.

Bandung, 02 Februari 2016

134

Analisis ALgoritma Pencarian Rute Terpendek Di Kota Surabaya,” Jurnal Penelitian dan Pengembangan TELEKOMUNIKASI, vol. 2, p. 1, 2005. [2] M. J. Budiman, Z. Zainuddin dan A. A. Ilham, “Sistem Monitoring Dan

Kontrol Lalulintas Perkotaan”.

[3] D. A. Danniswara dan I. O. Handojo, “Pengembangan Alat Transportasi Sungai di Jakarta (Studi Kasus : Banjir Kanal Barat),” Jurnal Tingkat Sarjana Senirupa dan Desain.

[4] Susani dan I. Mulyawatik, “Perbandingan Algoritma Dijkstra, Bellman-Ford, dan Floyd-Warshall Untuk Mencari Rute Terpendek (The Shortest Path

Problem),” Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, 2012. [5] Y. Budi, “TEKNOLOGI LOCATION BASED SERVICE (GLOBAL

POSITIONING SYSTEM) PADA PERANGKAT MOBILE,” urnal ComTech, 01 (01). ISSN 2087-1244, 2010.

[6] R. S. Presman, Software Engineering Apractitioner Aproach, Fourt Edition, Boston: Thomas Cason, 1997.

[7] Rinaldi Munir, Matematika Diskrit, Bandung: INFORMATIKA Bandung, 2010.

[8] H. C. Thomas, E. L. Charles, L. R. Ronald dan S. Cliford , Introduction to Algorithms, Second Edition, London: The MIT Press, 2001.

[9] D. P. d. P. Wilayah, Pedoman Konstruksi dan Bangunan : Penentuan klasifikasi fungsi jalan di kawasan perkotaan, Direktorat Pembinaan Jalan Kota, Direktorat Jendral Bina Marga, Departemen Pekerjaan Umum, 2004. [10] I. Sunni dan D. H. Widyantoro, “Analisis Sentimen dan Ekstraksi Topik

Penentu Sentimen pada Opini Terhdap Tokoh Publik,” Jurnal Sarjana Institut Teknologi Bandung Bidang Elektro dan Informatika, vol. 1, pp. 200 - 206, 2012.

135

Pembobotan Kombinasi TF-IDF untuk pencarian Dokumen Berbahasa

Indonesia,” pp. 1-3, 2012.

[13] T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 2005.

[14] R. Kohavi, “A study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy

Estimation and Model Selection,” 1995. [Online]. Available:

http://frostiebek.free.fr/docs/Machine%20Learning/validation-1.pdf. [Diakses 23 Desember 2014].

[15] A. Haryono dan A. Kustiyo, “Identifikasi Daun Tanaman Jati Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan Ekstraksi Fitur Ciri

Morfologi Daun”.

[16] Google Inc, 01 2004. [Online]. Available: http://developer.android.com/guide/components/activities.html.

[17] R. Schwarz, P. Dutson, J. Stelee dan N. To, The Android Developer's Cookbook, 2nd., Mark and Laura Lewin, Eds, New Yorks, United States: Addison-Wesley, 2013.

[18] A. Tanoe, Berkenalan Dengan GPS, Jakarta: Pohon Cahaya, 2011.

[19] J. Schiller dan A. Voisard, Location-Based Services, United States of America: Morgan Kaufmann, 2004.

[20] H. N. Safaat, Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android, Bandung: Informatika Bandung, 2012.

[21] S. Steiniger, M. Neunand dan A. Edwardes, “Foundationof Location Based

136

[22] JSON Org., “Pengenalan JSON,” [Online]. Available: http://www.json.org/json-id.html. [Diakses September 2015].

[23] G. Parikshit dan H. Bhushan, “System Analysis and Design Flexibility in the

Approach,” International Journal of Computer Application (0975 -8887), vol. 1, pp. 47-48, 2010.

[24] M. Fowler, UML Distiled Third Edition : A Brief Guide To THe Standard Object Modelling Languange, Boston: Addison Wesley, 2003.

[25] L. M. Drs. Sitorus, Algoritma dan Pemrograman.

[26] A. Rouf, “Pengujian Perangkat Lunak Dengan Menggunakan Metode White

Box dan Black Box”.

[27] L. Rimadi, “http://news.liputan6.com/,” liputan6.com, 11 11 2014. [Online]. Available: http://news.liputan6.com/read/2132328/jalin-kerja-sama-pemprov-dki-dan-waze-tukar-data-lalu-lintas. [Diakses 11 11 2015].

[28] P. W. Maya Sari, G. Budiman dan R. D. Atmaja, “Perancangan Sistem Pencarian Rute Alternatif Di Bandung Untuk Menghindari Kemacetan Lalu Lintas Dengan Memanfaatkan Google Application Programming Interface

(API) Berbasis Android,” Bandung, 2014.

[29] S. S. Kurnianingsih dan K. , Matematika SMA dan MA, Penerbit Erlangga, 2006.

1 I.1 Latar Belakang Masalah

Pencarian rute terpendek merupakan suatu masalah yang paling banyak dibahas dan dipelajari sejak akhir tahun 1950. Salah satu bahasan pencarian rute terpendek yang paling menarik untuk dibahas adalah pada masalah transportasi [1]. Dalam kehidupan sehari-hari, pencarian jalur terpendek digunakan oleh pengendara kendaraan pribadi, pejalan kaki, pengguna angkutan umum dan perutean pada jaringan komputer. Untuk mencapai suatu tempat dengan waktu yang lebih cepat, pengguna akan mencari lintasan terpendek dari tempat asal ke tempat tujuan. Salah satu kendala dalam pencarian rute terdekat adalah perkiraan kondisi jalan yang macet atau tidak, dimana kondisi jalan macet atau tidak akan menjadi tolak ukur untuk mendapatkan waktu yang paling cepat agar sampai ke tempat tujuan. [2]

Transportasi merupakan penunjang aktifitas dalam kehidupan baik keperluan pribadi maupun cakupan perusahaan untuk memindahkan sesuatu (barang dan/ atau jasa) dari suatu tempat ketempat yang lain atau tempat tujuan, baik dengan ataupun tanpa sarana. Pengguna transportasi akan memilih moda transportasi yang bersifat paling efisien terhadap segala faktor agar aktifitas dapat berjalan dengan baik, kemacetan merupakan salah satu kendala dalam transportasi [3], untuk itu para pengguna transportasi memerlukan solusi untuk menunjang aktifitas meraka, rute perjalanan terdekat memberikan solusi yang paling sering dibahas agar terhindar dari kemacetan serta dapat mengefisienkan waktu, tenaga, serta biaya.

Oleh karena itu, solusi yang diusulkan adalah membangun suatu sistem yang dapat memberikan solusi bagi pengguna untuk memberikan informasi rute terdekat dalam transportasi, baik transportasi umum ataupun pribadi berdasarkan data yang ada seperti, rute jalan dan data kemacetan. Sistem pencarian rute terdekat menggunakan algoritma Dijkstra menjadi pilihan dalam penelitian ini untuk memberikan solusi, berdasarkan percobaan yang telah dilakukan dalam penelitian sebelumnya dinyatakan bahwa, untuk kasus yang jumlah node-nya kurang dari

1000, algoritma dijkstra mampu menghasilkan waktu eksekusi yang lebih cepat, yaitu kurang dari 1 detik. Sedangkan kasus yang jumlah node-nya lebih dari 1000, algoritma queues lebih tepat penggunaanya [4]. Untuk persoalan rute terpendek ini sering disebut dengan pathing algorithm. Banyak sekali algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan ini seperti Algoritma Dijkstra, Algoritma Bellman-Ford, Algoritma Two queues dan Algoritma Floyd-Warshal. [4] Teknologi LBS (Location Based Services) merupakan bagian dari teknologi komunikasi berbasiskan pada posisi lokasi geografis, [5] teknologi ini akan memberikan informasi sesuai dengan lokasi keberadaan kita. Dengan memanfaatkan teknologi GPS (Global Positioning System) yang dapat mendeteksi lokasi keberadaan pengguna dan LBS (Location Based Services) dapat memberikan nilai tambah layanan dalam membangun sebuah aplikasi pencarian rute terdekat dimana dengan teknologi ini akan memberikan informasi kondisi lalu lintas, informasi rute terdekat sesuai dengan lokasi keberadaan kita.

I.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan pemaparan latar belakang masalah, maka perumusan permasalahan yang terdapat pada penelitian ini adalah bagaimana cara implementasi teknologi LBS (Location Based Services) dalam membangun aplikasi pencarian rute terdekat menggunakan algoritma dijkstra.

I.3 Maksud dan Tujuan

Maksud dari penelitian ini adalah implementasi teknologi LBS (Location Based Services) dalam membangun aplikasi pencarian rute terdekat menggunakan algoritma dijkstra. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Membantu pengguna untuk menemukan rute terdekat berdasarkan waktu

tempuh.

I.4 Batasan Masalah

Agar penelitian tetap berada dalam batasan yang diinginkan dan tidak menyimpang terlalu jauh melewati batas yang akan dibahas dari permasalahan sebenarnya, maka diperlukan sebuah batasan dengan ruang lingkup antara lain :

1. Aplikasi yang dibangun dengan platform android mobile dengan pendekatan analisis berorientasi objek.

2. Sistem mendeteksi lokasi koordinat posisi mobile device yang didapatkan dari GPS, dan peta yang didapatkan dengan menggunakan Google Maps API. 3. Penyimpanan data informasi lokasi menggunakan MYSQL.

4. Memanfaatkan teknologi API Twitter untuk mengambil data tweet dari akun @infobdg dengan #LalinBDG dan menggunakan klasfikasi naïve bayes untuk mendapatkan klasifikasi sebuah tweet (macet parah, macet, lancar).

5. Daerah perancangan aplikasi hanya untuk tempat – tempat umum wilayah Bandung Kota.

6. Hasil keluaran berupa rute alternatif, estimasi waktu tempuh perjalanan yang didapatkan menggunakan metode pencarian terdekat menggunakan Algoritma Dijkstra. [1]

7. Pembobotan disetiap rute alternatif memperhatikan kondisi kemacetan pada saat itu dan kondisi jalan di sepanjang rute.

I.5 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif yaitu dengan cara mengumpulkan data, menganalisis data, membuat suatu pemecahan masalah dam kemudian disusun untuk ditarik kesimpulan mengenai masalah tersebut, sedangankan pada pembangunan aplikasi, pembangunan ini menerapkan model waterfall. [6]

I.5.1 Teknik Pengumpulan Data 1. Studi Literatur

Studi ini dilakukan dengan cara mempelajari, meneliti dan menelaah berbagai literatur dari perpustakaan yang bersumber dari buku dan jurnal yang berhubungan dengan topik penelitian.

2. Pengumpulan Bahan

Mengumpulkan data dan informasi tentang jalur angkutan umum di Kota Bandung beserta posisi letak lokasi di Kota Bandung.

I.5.2 Model Pembangunan Aplikasi

Model yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah model waterfall. Paradigma waterfall ditunjukan pada Gambar I. 1.

Tahapan-tahapan dari model waterfall ini adalah sebagai berikut : 1. Requirement definition

Pada tahap ini, dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah dengan melakukan pengumpulan data dengan cara studi literatur mengenai masalah dan kebutuhan pencarian rute terdekat di kota Bandung. Dari hasil tersebut didapatkan masalah yang kemudian dicarikan solusinya.

2. System and Software Design

Tahap system and software design yang dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah dengan membuat perancangan data, perancangan arsitektural menu, perancangan antarmuka dan perancangan pesan .

3. Implementation

Tahap menterjemahkan perancangan kedalam bentuk bahasa yang dapat dimengerti oleh komputer. Dalam penelitian ini peneliti mengimplementasikannya menggunakan PHP sebagai back-end sistem dan Java Android sebagai front-end. 4. Testing

Proses untuk memastikan bahwa semua pernyataan sudah diuji yang selanjutnya akan mengarahkan penguji untuk menemukan kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi dan juga memastikan bahwa masukan yang dibatasi akan memberikan hasil aktual yang sesuai dengan hasil yang dibutuhkan dan diharapkan. 5. Maintanance

Pada tahap pemeliharaan akan dilakukan penyesuaian apabila perangkat lunak mengalami perubahan seperti lingkungan eksternal yang berubah. Misalnya perangkat keras yang digunakan berubah ataupun sistem operasi yang berubah. Khusus untuk tahap pemeliharaan, tidak dilakukan karena tahap pembangunan perangkat lunak hanya akan sampai tahap pengujian.

I.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan skripsi ini disusun untuk memberikan gambaran umum mengenai penelitian yang dikerjakan. Sistematika penulisan dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan latar belakang permasalahan, merumuskan inti permasalahan, mencari solusi atas masalah tersebut, mengidentifikasi masalah tersebut, menentukan maksud dan tujuan, kegunaan penelitian, pembatasan masalah, metode penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini menguraikan bahan-bahan kajian, konsep dasar, dan teori dari para ahli yang berkaitan dengan penelitian Implementasi Teknologi LBS (Location Based Services) Dalam Membangun Aplikasi Pencarian Rute Terdekat Menggunakan Algoritma Dijkstra. Meninjau permasalahan dan hal-hal yang berguna dari penelitian-penelitian dan sintesis serupa yang pernah dikerjakan sebelumnya dan menggunakannya sebagai acuan pemecahan masalah pada penelitian ini seperti bahasan tentang Teknologi LBS (Location Based Services), Android, Algoritma Dijkstra, Google Maps API, Twitter API, Clustering Twitter, dan Model Analisis.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab III menguraikan hasil analisis dari objek penelitian untuk mengetahui hal atau masalah apa yang timbul dan mencoba memecahkan masalah tersebut dengan mengaplikasikan perangkat-perangkat dan pemodelan yang digunakan. Dimana dalam Bab 3 ini akan menjelaskan diantaranya Analisis Masalah, Analisis Arsitektur Sitem, Analisis Data (Analisis Teknologi LBS, Analisis Google Maps API, Analisis Tweet), Analsis Preprocessing, Analisis Metode, Analsis Algoritma Dijkstra, Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak, Analisis Kebutuhan, dan Perancangan Sistem.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab IV menguraikan tentang perancangan solusi beserta implementasinya dari masalah-masalah yang telah dianalisis. Pada bagian ini juga akan

ditentukan bagaimana sistem dirancang, dibangun, diuji dan disesuaikan dengan hasil penelitian.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab V menguraikan tentang kesimpulan dari hasil penelitian beserta saran untuk pengembangan selanjutnya.

9 II.1. Landasan Teori

Landasan teori merupakan penjelasan berbagai konsep dasar dan teori-teori yang berkaitan dalam pembangunan Implementasi Teknologi LBS (Location Based Service) Dalam Membangun Aplikasi Pencarian Rute Terdekat Menggunakan Algoritma Dijkstra. Beberapa teori yang terkait dengan pembangunan aplikasi ini adalah perangkat lunak, Teknologi Location Based Service (LBS), Algoritma Dijkstra, Twitter Application Programming Interface, dan UML.

II.2. Algoritma

Algoritma adalah urutan logis langkah-langkah penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis [7]. Algoritma dapat diimplementasikan dalam pembuatan program komputer. Kesalahan dalam merancang algoritma untuk menyelesaikan suatu problema dapat menyebabkan program gagal dalam implementasinya. Konsep dari suatu algoritma sering di ilustrasikan dengan mengambil contoh sebuah resep, walaupun banyak algoritma yang jauh lebih kompleks. Algoritma sering memiliki beberapa langkah perulangan (iterasi) atau memerlukan pengambilan keputusan seperti logika (logic) atau perbandingan (comparison) sampai pekerjaan diselesaikan. Menerapkan suatu algoritma secara benar belum tentu dapat menyelesaikan problema. Hal ini dikarenakan adanya kemungkinan algoritma tersebut rusak atau cacat, atau penerapannya tidak cocok (tidak tepat) untuk menyelesaikan problema. Sebagai contoh, sebuah algoritma hipotesis untuk membuat sebuah salad kentang akan gagal jika tidak terdapat kentang. Suatu pekerjaan dapat diselesaikan dengan menggunkan algoritma yang berbeda dengan kumpulan instruksi (set of instructions) yang berbeda dengan perbedaan waktu akses, efisiensi tempat, usaha dan sebagainya. Sebagai contoh, dierikan dua buah resep yang berbeda untuk membuat salad kentang, resep pertama mengupas kulit kentas terlebih dahulu sebelum memasak kentang tersebut, sementara resep akan mengulangi kedua langkah tersebut dan akan dihentikan pada

saat salad kentang siap untuk dimakan. Algoritma adalah hal yang mendasar untuk komputer dalam memproses informasi, karena sebuah program komputer adalah sebuah algoritma yang memberitahukan kepada komputer langkah-langkah spesifik yang akan dijalankan (dalam urutan spesifik) untuk melakukan pekerjaan tertentu, misalnya menghitung gaji karyawan untuk mencetak rapor murid. Oleh karena itu, algoritma dapat dianggap sebagai beberapa operasi sekuensial (terurut) yang dapat dijalankan oleh sebuah system lengkap Turing.

II.3. Shortest Path

Persoalan mencari lintasan terpendek di dalam graf merupakan salah satu persoalan optimasi. Graf yang digunakan dalam pencarian lintasan terpendek adalah graf berbobot (weight graf), yaitu graf yang setiap sisinya diberikan suatu nilai atau bobot. Bobot pada sisi graf dapat menyatakan jarak antar kota, waktu pengiriman pesan, ongkos pembangunan, dan sebagainya. [7]

Seorang pengendara sepeda motor ingin menemukan rute terpendek yang dapat dilalui dari Chicago ke Boston. Diberikan sebuah peta jalan dari amerika Serikat dimana setiap daerah yang dapat dilalui dengan jalur darat dengan jarak tertentu ditandai / dihubungkan, bagaimana cara menentukan rute terpendek ini? Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menjabarkan semua rute yang mungkin dari Chicago ke boston, menghitung jarak dari setiap rute tersebut dan mengambil rute dengan jarak terpendek dari kumpulan rute terpendek tersebut. Cara ini sangat tidak efisien dan akan memakan waktu yang sangat lama dalam mencari solusi rute terpendek tersebut karena bias terdapat banyak sekali rute yang dapat dilalui dari Chicago ke boston. Cara lainnya yang lebih efisien adalah dengan menerapkan algoritma shortest path pada graf. Dalam sebuah problema shortest path, diberikan sebuah graf berbobot dan berarah G = (V, E), dengan fungsi bobot w : E  R memetakan sisi (edge) dengan nilai bobot dari path p = {v0, v1,…, vq} adalah penjumlahan bobot dari setiap sisinya seperti ditunjukkan oleh rumusan berikut:

� = ∑ − 1, 1

Kemudian, didefenisikan berbobot shortest path dari u ke v dengan rumusan berikut:

& , = {���{ � : → ∶_{∞ ∶ � � � ��� �� ℎ}� � ��� �� ℎ

Shotest path dari node u ke node vdapat didefenisikan sebagai sembarang path p denganbobot w(p) = &(u, v).

Dalam contoh pencarian rute dari Chicago ke boston, peta jalan dapat dimodelkan sebagai sebuah graf dimana node memiliki daerah sisi mewakili jalan antar daerah yang dapat dilalui dan bobot sisi mewakili jarak jalan. Sasarannya adalah menemukan shortest path dari Chicago ke boston. [8]

Ada beberapa macam persoalan lintasan terpendek, antara lain: [7] a. Lintasan terpendek antara dua buah node tertentu.

b. Lintasan terpendek antara semua pasangan node.

c. Lintasan terpendek dari node tertentu ke semua node yang lain.

d. Lintasan terpendek antara dua buah node yang melalui beberapa node tertentu.

Algoritma shortest path ini dapat diterapkan untuk mencari solusi dari beberapa variasi dari shortest path seperti:

a. Single-destination shortest path

Problem ini ditunjukkan untuk mencari shortest path dari sebuah node tujuan t yang telah ditentukan dari setiap node v. problema ini dapat diselesaikan dengan membalikkanarah dari setiap sisi pada graf, sehingga penyelesaian problema ini sama persis dengan problema single-source shortest path.

b. Single-pairs shortest path

Problema ini ditunjukkan untuk mencari shortest path dari u ke v untuk node u dan v yang ditentukan. Problema ini disebut juga degan problema singlesource shortest path.

c. All-pairs shortest path

Problem ini ditunjukkan untuk mencari shortest path dari u ke v untuk setiap pasangan node u dan v. problema ini dapat diselesaikan dengan menerapkan

algoritma single-source shortest path sekali dari setiap node, tetapi ada algoritma spesifik lain yang dapat menyelesaikan problema ini denganlebih cepat. [8]

II.3.1.Single Source Shortest path

Problema single-source shortest path ini dapat dideskripsikan sebagai berikut: Diberikan pasangan node u dan v dimana node sebagai node awal dan node v sebagai node tujuan. Sasarannya adalah mencari shortest path dari node u ke node v. solusi yang ingin dicari mencakup bobot dari shortest path dan sisi-sisi yang terdapat dalam jalur terpendek (shortest path) tersebut. Dalam menyelesaikan problema shortest path ini, sering juga ditemui bahwa bobot dari sisi graf bernilai negatif. Bobot negatif ini sring ditemukan pada penerapan algoritma shortest path untuk mencaari solusi biaya minimum pada ilmu eonomi. Jika graf G = (V,E) tidak memiliki siklus berbobot negatf yang dapat dilalui dari node awal s, maka untuk

semua v € V, bobot shortest path (s, v) dapat ditentukan, sekalipun graf tersebut memiliki bobot negatif. Jika terdapat siklus berbobot negatif yang dapa dilalui dari node awal s, maka shortest path-nya tidak dapat ditentukan. Jika terdapat siklus berbobot negatif pada beberapa jalur (path) dari s ke v, maka shortest path (s, v) = -∞. [8]

Beberapa algoritma yang dapat diterapkan untuk mencari solusi dari problema shortest path adalah:

a. Algoritma Dijkstra b. Algorima Bellman-Ford c. Algoritma Johnson d. Algoritma Floydwarshall

II.3.2.Algoritma Dijkstra

Algoritma ini menerapkan konsep algoritma greedy dalam mencari solusi dari problema shortest path. Prinsip greedy pada algoritma Dijkstra menyatakan bahwa pada setiap langkah kita memilih sisi yang berbobot minimum dan memasukkannya ke dalam himpunan solusi [7]. Algoritma Dijkstra menyelesaikan problema single source shortest path pada sebuah graf berbobot dan beaeah G = (V, E) untuk kasus

dimana semua bobot sisi adalah positif aaupun mengambil asumsi bahwa w(u, v) ≥

0 untuk semua sisi (u, v) € E. Algoritma Dijkstra ini memiliki kompleksitas waktu sebesar O(V2).

Misalkan sebuah graf berbobot dengan n buah node dinyatakan dengan matriks ketetanggan M = [mij], yang dalam hal ini,

mij = bobot sisi (i,j) (pada graf tak-berarah mij = mij) mij = 0

mij = ∞, jika tidak ada sisi dari node i ke node j

Selain matriks M, kita juga menggunakan tabel S = [si] yang dalam hal ini,

si = 1, jika node i termasuk ke dalam lintasan terpendek

si = 0, jika node i tidak termasuk ke dalam lintasan terpendek

dan tabel D = [di] yang dalam hal ini,

[di] = panjang lintasan dari node awal a ke node i

Algoritma Dijkstra dinyatakan dalam notasi pseudo-code sebagai berikut: [7]

procedure Dijkstra (input m: matriks, a : node awal)

{ Mencari lintasan terpendek dari node awal a ke semua node lainnya

Masukan: matriks ketetanggan (m) dari graf berbobot G dan node awal a

Keluaran: lintasan terpendek dari a ke semua node lainnya }

Deklarasi

s1, s2, ..., sn : integer {tabel integer}

d1, d2, ..., dn : integer {tabel integer}

i, j, k : integer Algoritma

{Langkah 0 (inisialisasi)} for i ← 1 to n do

si ← 0

di ← mai endfor

sa ← 1 (karena node a adalah node asal lintasan terpendek, jadi node a sudah pasti terpilih dalam lintasan terpendek)

da ← ∞ (tidak ada lintasan terpendek dari node a ke a)

{Langkah 2, 3, ..., n – 1 :} for k ← 2 to n -1 do

j ← node dengan sj = 0 dan dj minimal

sj ← 1 {node j sudah terpilih ke dalam lintasan terpemdek}

{ perbarui tabel d}

for semua node i dengan sj = 0 do

if dj + mji < then

di ← dj + mji

endif endfor endfor

II.4. Teori Graf II.4.1.Definisi Graf

Graf adalah kumpulan node (nodes) yang dihubungkan satu sama lain melalui sisi/busur (edges). Secara matematis graf didefinisikan sebagai berikut: Graf G didefinisikan sebagai himpunan (V, E), ditulis dengan notasi G =(V, E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari node-node (vertices atau node) dan E adalah himpunan sisi (edges atau arcs) yang menghubungkan sepasang node. [7]

Dimana dalam definisi dia atas menyatakan bahwa V tidak boleh kosong sedangkan E boleh kosong. Dengan demikian dimungkinkan tidak mempunyai sisi satu buah pun, tetapi nodenya harus ada, minimal satu. Graf yang hanya mempunyai satu buah node tanpa sebuah sisi pun dinamakan graf trival [7].

Node pada graf dapat dinomori dengan huruf, seperti a, b, c, ..., v, w, ..., dengan bilangan asli 1, 2, 3, atau gabungan keduanya. Sedangkan sisi yang menghubungkan node u dengan node v dinyatakan dengan pasangan (u,v) atau dinyatakan dengan lambang e1, e2, ... Dengan kata lain, jika e adalah sisi yang menghubungkan node u dengan node v, maka e dapat ditulis sebagai [7]

= ,

Secara geometri graf digambarkan sebagai sekumpulan noktah (node) didalam bidang dwimatra yang dihubungkan dengan sekumpulan garis (sisi). [7]

Gambar II. 1 Contoh Graf II.4.2.Jenis-jenis Graf

Graf dapat dikelompokkan menjadi beberapa kategori bergantung pada sudut pandang pengelompokannya. Pengelompokan graf dapat dipandang berdasarkan ada tidaknya sisi ganda atau sisi kalang, berdasarkan jumlah node atau berdasarkan jumlah node atau berdasarkan orientasi arah pada sisi. Berdasarkan ada tidaknya gelang atau sisi ganda pada suatu graf, maka secara umu graf dapat digolongkan menjadi dua jenis : [7]

1. Graf sederhana (simple graph)

Graf yang tidak mengandung gelang maupun sisi ganda dinamakan graf sederhana. Node menyatakan siisi menyatakan saluran telepon untuk berkomunikasi. Saluran telepon dapat beoperasi pada dua arah. Pada graf sederhana, sisi adalah pasangan tak terurut (unordered pairs). Jadi, menuliskan sisi (u,v) sama saja dengan (v,u). atau dapat juga mendefenisikan graf sederhana G = (V, E) terdiri dari himpunan tidak kosong node-node dan E adalah himpuan pasangan tak terurut yang berbeda disebut sisi.

2. Graf tak-sederhana (Unsimple-graph)

Graf yang mengandung sisi ganda atau gelang dinamakan graf tak sederhana (unsimple graph) . Ada dua macam graf tak sederhana, yaitu graf ganda (multi graph) dan graf semu (pseudo graph). Graf ganda adalah graf yang mengandung sisi ganda. Sisi ganda yang menghubungkan sepasang node bias lebih dari dua buah. Sisi ganda dapat diasosiasikan sebagai

pasangan tak terurut yang sama. Atau dapat juga didefenisikan graf gandan G = {V,E} terdiri dari himpunan tidak kosong node-node dan E adalah himpunan ganda (multiset) yang mengandung sisi ganda. Setiap graf sederhana juga adalah graf ganda, tetapi tidak setiap graf ganda merupakan graf sedrhana.

Graf semu adalah graf yang mengandung gelang (loop). Graf semu lebih umum daripada graf ganda, karena sisi pada graf semu dapat terhubung ke dirinya sendiri. Jumlah node pada graf dapat disebut sebagai kardinalitas graf dinyatakan dengan n = |V| dan jumlah sisi dinyatakan dengan m = |E|. Berdasarkan orientasi arah pada sisi graf, maka secara umum graf dapat dibedakan atas 2 jenis: [7]

1. Graf tak-berarah (undirected graph)

2. Graf yang sisinya tidak mempunyai arah disebut graf tak berarah. Pada graf tak berarah, urutan pasangan node yang dihubungkan oleh sisi tidak diperhatikan. Jadi, (u, v) adalah sisi yang sama.

3. Graf berarah (directed graf)

Graf yang setiap sisinya diberikan orientasi arah disebut sebagai graf berarah. Sisi berarah dapat juga disebut sebagai busur (arc). Pada graf berarah (u,v) dan (v,u) menyatakan dua buah busur yang berbeda, dengan

katalain (u,v) ≠ (v,u). Untuk busur (u,v), node u dinamakan node asal (initial vertex) dan node v dinamakan node terminal (terminal vertex). [7]

Gambar II. 2 (a) Graf Berarah (b) Graf Ganda Berarah (a) G1 (b)G2

Gambar II. 2 (a) adalah contoh graf berarah. Pada graf G1 dapat dibayangkan sebagasi saluran telepon yang tidak dapat beroperasi dua arah. Saluran hanya beroperasi pada arah yang ditunjjukkan oleh anak panah. Jadi, sebagai contoh saluran telepon (1,2) tidak sama dengan salurantelepon (2,1), graf berarah sering

dipakai untuk menggambarkan aliran proses, peta lalulintas suatu kota (jalan searah atau dua arah) dan sebagainya. Pada graf berarah, gelang diperbolehkan, tatapi sisi ganda tidak. Defenisi graf dapat diperluas sehingga mencakup graf ganda berarah (directed multigraf). Pada graf ganda berarah, gelang dan sisi ganda diperbolehkan ada. Contoh graf ganda berarah dapat dilihat pada Gambar II. 2.

II.5. Ketentuan Kriteria Penetapan Klasifikasi Fungsi Jalan

Ciri-ciri umum fungsi jalan merupakan arahan yang perlu dipenuhi. Ada 3 klasifikasi dari kriteria klasifikasi fungsi jalan antara lain adalah sebagai berikut: [9]

1. Jalan arteri primer

Jalan arteri primer adalah jalan yang menghubungkan secara terus menerus pusat kegiatan nasional atau antara pusat kegiatan nasional dengan pusat kegiatan wilayah.

Syarat klasifikasi fungsi jalan lokal primer : a. Kriteria jalan lokal primer terdiri atas:

1) Jalan lokal primer didesain berdasarkan kecepatan rencana paling rendah 60 (dua puluh) km/jam;

2) Lebar badan jalan lokal primer paling rendah 11 meter;

3) Besarnya lalu lintas harian rata-rata pada umumnya lebih besar dari fungsi jalan yang lain.

2. Jalan kolektor primer

Jalan kolektor primer adalah jalan yang secara efisien menghubungkan antar pusat kegiatan wilayah atau menghubungkan kegiatan antar pusat kegiatan wilayah dengan pusat kegiatan lokal.

Syarat klasifikasi fungsi jalan kolektor primer : a. Kriteria jalan lokal primer terdiri atas:

1) Jalan lokal primer didesain berdasarkan kecepatan rencana paling rendah 40 (dua puluh) km/jam;

3) Besarnya lalu lintas harian rata-rata pada umumnya lebih rendah jalan arteri primer.

3. Jalan lokal primer

Jalan lokal primer adalah jalan yang secara efisien menghubungkan pusat kegiatan nasional dengan persil atau pusat kegiatan wilayah dengan persil atau pusat kegiatan lokal dengan pusat kegiatan lokal, pusat kegiatan lokal dengan pusat kegiatan di bawahnya, pusat kegiatan lokal dengan persil, atau pusat kegiatan dibawahnya sampai persil.

Syarat klasifikasi fungsi jalan lokal primer : a. Kriteria jalan lokal primer terdiri atas:

1) Jalan lokal primer didesain berdasarkan kecepatan rencana paling rendah 20 (dua puluh) km/jam;

2) Lebar badan jalan lokal primer paling rendah 6,5 meter;

3) Besarnya lalu lintas harian rata-rata pada umumnya paling rendah pada sistem primer.

II.6. Twitter

Twitter adalah sebuah situs web yang dimiliki dan dioperasikan oleh Twitter Inc., yang menawarkan jaringan sosial berupa mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya untuk mengirim dan membaca pesan Tweets (Twitter, 2013).

Mikroblog adalah salah satu jenis alat komunikasi online dimana pengguna dapat memperbarui status tentang mereka yang sedang memikirkan dan melakukan sesuatu, apa pendapat mereka tentang suatu objek atau fenomena tertentu.

Tweets adalah teks tulisan hingga 140 karakter yang ditampilkan pada halaman profil pengguna. Tweets bisa dilihat secara publik, namun pengirim dapat membatasi pengiriman pesan ke daftar teman-teman mereka saja. Pengguna dapat melihat Tweets pengguna lain yang dikenal dengan sebutan pengikut (follower).

Tidak seperti Facebook, LinkedIn, dan MySpace, Twitter merupakan sebuah jejaring sosial yang dapat digambarkan sebagai sebuah graf berarah, yang berarti bahwa pengguna dapat mengikuti pengguna lain, namun pengguna kedua tidak

diperlukan untuk mengikutinya kembali. Kebanyakan akun berstatus publik dan dapat diikuti tanpa memerlukan persetujuan pemilik..

Semua pengguna dapat mengirim dan menerima Tweets melalui situs Twitter, aplikasi eksternal yang kompatibel (telepon seluler), atau dengan pesan singkat (SMS) yang tersedia di negara-negara tertentu (Twitter, 2013). Pengguna dapat menulis pesan berdasarkan topik dengan menggunakan tanda # (hashtag). Sedangkan untuk menyebutkan atau membalas pesan dari pengguna lain bisa menggunakan tanda @.

Pesan pada awalnya diatur hanya mempunyai batasan sampai 140 karakter disesuaikan dengan kompatibilitas dengan pesan SMS, memperkenalkan singkatan notasi dan slang yang biasa digunakan dalam pesan SMS. Batas karakter 140 juga meningkatkan penggunaan layanan memperpendek URL seperti bit.ly, goo.gl, dan tr.im, dan jasa hosting konten, seperti Twitpic, Tweephoto, memozu.com dan NotePub untuk mengakomodasi multimedia isi dan teks yang lebih panjang daripada 140 karakter (Twitter, 2013). Twitter menggunakan bit.ly untuk memperpendek otomatis semua URL yang dikirim-tampil. Fitur yang terdapat dalam Twitter, antara lain:

1. Laman Utama (Home)

Pada halaman utama kita bisa melihat Tweets yang dikirimkan oleh orang-orang yang menjadi teman kita atau yang kita ikuti ( following).

2. Profil (Profile)

Pada halaman ini yang akan dilihat oleh seluruh orang mengenai profil atau data diri serta Tweets yang sudah pernah kita buat.

3. Followers

Pengikut adalah pengguna lain yang ingin menjadikan kita sebagai teman. Bila pengguna lain menjadi pengikut akun seseorang, maka Tweets seseorang yang ia ikuti tersebut akan masuk ke dalam halaman utama.

4. Following

Kebalikan dari pengikut, following adalah akun seseorang yang mengikuti akun pengguna lain agar Tweets yang dikirim oleh orang yang diikuti tersebut masuk ke dalam halaman utama.

5. Mentions

Biasanya konten ini merupakan balasan dari percakapan agar sesama pengguna bisa langsung menandai orang yang akan diajak bicara.

6. Favorite

Tweets ditandai sebagai favorit agar tidak hilang oleh halaman sebelumnya. 7. Pesan Langsung (Direct Message)

Fungsi pesan langsung lebih bisa disebut SMS karena pengiriman pesan langsung di antara pengguna.

8. Hashtag

Hashtag “#” yang ditulis di depan topik tertentu agar pengguna lain bisa mencari topik yang sejenis yang ditulis oleh orang lain juga.

9. List

Pengguna Twitter dapat mengelompokkan ikutan mereka ke dalam satu grup sehingga memudahkan untuk dapat melihat secara keseluruhan para nama pengguna (username) yang mereka ikuti (follow).

10. Topik Terkini (Trending Topic)

Topik yang sedang banyak dibicarakan banyak pengguna dalam suatu waktu yang bersamaan.

II.7. Twitter API

Twitter telah menjadi media social network yang sangat populer dan efektif yang sudah hampir menyamai popularitas facebook. Twitter menyediakan API (Application Programming Interface) yang sangat baik, sehingga memudahkan setiap orang untuk mengambil data dari twitter. Pengumpulan data dari twitter dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan seperti mengetahui popularitas kandidat pilkada atau pemilu, mendapat informasi mengenai popularitas suatu produk atau untuk yang sederhana dapat digunakan untuk melihat semua mention, retwit atas suatu account twitter tertentu.

API (Application Programming Interface) adalah sekumpulan perintah, fungsi, komponen, dan protokol yang disediakan oleh sistem operasi ataupun

bahasa pemrograman tertentu yang dapat digunakan oleh programmer saat membangun perangkat lunak.

Dalam API terdapat fungsi-fungsi atau perintah-perintah untuk menggantikan bahasa yang digunakan dalamsystem calls dengan bahasa yang lebih terstruktur dan mudah dimengerti oleh programmer.

Keuntungan menggunakan API: 1. Probabilitas

API dapat digunakan untuk bahasa pemrograman ataupun untuk sistem operasi mana saja asalkan paket-paket API sudah terpasang.

2. Lebih Mudah Dimengerti

API menggunakan bahasa yang lebih terstruktur dan mudah dimengerti daripada bahasa system call. Hal ini sangat penting dalam hal editing dan pengembangan.

3. Mudah Dikembangkan

Dengan adanya API, memudahkan programmer untuk mengembangkan suatu sistem.

II.8. Text Mining

Text mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah besar. Langkah-langkah yang dilakukan text mining adalah sebagai berikut :

1. Text processing

Tindakan yang dilakukan pada tahap ini adalah toLowerCase, yaitu mengubah semua karakter huruf menjadi huruf kecil, dan Tokenizing yaitu proses penguraian deskripsi yang semula berupa kalimat- kalimat menjadi kata-kata dan menghilangkan delimeter-delimeter seperti tanda titik(.), koma(,), spasi, dan karakter angka yang ada pada kata tersebut.

2. Feature Selection

Pada tahap ini tindakan yang dilakukan adalah menghilangkan stopword ( stop removal) dan stemming terhadap kata yang berimbuhan.

a. Stopword adalah kosakata yang bukan merupakan ciri (kata unik) dari suatu

dokumen. Misalnya “di”, “oleh”, “pada”, “sebuah”, “karena” dan lain

sebagainya.

b. Stemming adalah proses pemetaan dan penguraian berbagai bentuk (variants) dari suatu kata menjadi bentuk kata dasarnya (stem). Tujuan dari proses stemming adalah menghilangkan imbuhan-imbuhan baik itu berupa prefiks, sufiks, maupun konfiks yang ada pada setiap kata.

II.9. Text Preprocessing

Pada text mining data yang di gunakan berasal dari dokumen atau teks yang tidak terstruktur. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu proses yang dapat mengubah bentuk data yang sebelumnya tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur. Proses ini bertujuan agar data yang akan digunakan nantinya bersih dari noise atau ciri-ciri yang tidak berpengaruh pada klasifikasi filtering seperti link, “@”, “RT”, stopword. Proses preprosesing juga mempunyai tujuan agar data yang digunakan memiliki dimensi yang lebih kecil dan lebih terstruktur, sehingga dapat diolah lebih lanjut. Tahap preprocessing yang di gunakan dapat dilihat pada Gambar II. 3.

Gambar II. 3 Proses Text Preprocessing

Text Preprocessing pada umumnya terdiri dari tahapan Tokenisasi, Case folding, Stopwords Removing. Pada penelitian ini, tahapan Preprocessing adalah case folding, cleansing, stopword removal, tokenizer dan stemming. Keseluruhan tahapan memiliki fungsi dan perannya masing-masing. Untuk mendapatkan dataset yang berdimensi lebih kecil dari data sebelumnya, terstruktur, serta bersih dari noise, maka kesemua tahap harus berkesinambungan.

II.9.1.Case folding

Case folding merupakan proses text preprocessing yang dilakukan untuk menyeragamkan karakter pada data (dokumentasi/teks). Pada proses ini, semua huruf besar (uppercase) dijadikan huruf kecil (lowercase). Bila digambarkan, proses case folding dapat dilihat pada Gambar II. 4.

II.9.2.Cleansing

Ada terdapat beberapa komponen yang khas pada data yang diambil dari tweet yaitu, username, Uniform Resource Locator (URL), “RT” (tanda retweet), dan hashtag. Karena username, URL, dan “RT” tidak memiliki pengaruh apapun terhadap nilai filtering, maka ketiga komponen di atas akan dibuang [10]. Gambaran dari proses cleansing dapat dilihat pada Gambar II. 5.

#lalinbdg 13.36 : pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas

lalinbdg 13.36 : pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas #lalinBDG 13.36 : Pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas

#lalinbdg 13.36 : pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas

Gambar II. 4 Gambaran proses case folding

II.9.3.Stopword Removal

Stopword Removal merupakan tahap selanjutnya pada proses text preprocessing. Tahapan ini bertujuan untuk menghilangkan kata atau term yang dianggap tidak dapat memberikan pengaruh dalam menentukan suatu kategori tertentu dalam suatu dokumen. Proses ini dilakukan karena term tersebut sering muncul hampir disetiap dokumen sehingga dianggap tidak dapat menjadi pembeda yang baik dalam membedakan kategori yang satu dengan kategori yang lain. [11]

Sebelum dilakukan proses Stopword Removal, terlebih dahulu dibuat kata-kata yang termasuk ke dalam stopwords atau stoplist. Kata-kata yang termasuk stoplist tersebut biasanya berupa kata ganti orang, kata penghubung, pronominal penunjuk, dan lain sebagainya. Gambaran dari proses hapus stopwords dapat dilihat pada Gambar II. 6.

Sebuah file akan didefinisikan sebagai sebuah string, kemudian sistem akan mengambil satu persatu term yang terdapat pada stoplist. Jika string terdapat substring stoplist, maka substring tersebut akan diganti dengan karakter blank. Proses stopword removal ini, besarnya ukuran atau dimensi data yang tereduksi bergantung pada banyaknya stopwords yang digunakan sebagai stoplist dan banyaknya term yang mengandung stopwords.

lalinbdg 13.36 : pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas

pasupati pasteur lancar, sebaliknya gazibu padat merayap, cuaca panas

Stoplist {arah, ke,lalinbdg, 13.36, :}

II.9.4.Tokenizer

Tokenizer merupakan proses memisahkan kata atau word [10]. Pada penelitian ini tokenizer yang dilakukan adalah memisahkan setiap kata yang dipisahkan oleh spasi. Bila digambarkan, proses tokenisasi dapat dilihat pada Gambar II. 7.

II.9.5.Stemming

Stemming digunakan untuk mencari kata dasar dari bentuk berimbuhan. Algoritma steamming untuk bahasa yang satu berbeda dengan algoritma stemming untuk bahasa lainnya. Bahasa Inggris memiliki morfologi yang berbeda dengan Bahasa Indonesia sehingga algoritma steamming yang digunakan pun berbeda [12]. Proses stemming pada teks berbahasa Indoensia lebih rumit karena terdapat variasi imbuhan yang harus dibuang untuk mendapatkan root word dari sebuah kata. Algoritma stemming yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Nazief dan Andriani

II.10.Machine Learning

Machine Learning merupakan cabang ilmu artificial intelligence yang memiliki konsep bahwa komputer sebagai mesin memiliki kemampuan untuk melakukan adaptasi terhadap lingkungan yang baru dan mampu mendeteksi pola dari fakta yang ada. Definisi pembelajaran yang dilakukan mesin adalah ketika

lalinbdg 13.36 : pasupati arah pasteur lancar, arah sebaliknya ke gazibu padat merayap, cuaca panas

pasupati pasteur lancar sebaliknya

gazibu padat merayap

mesin dari pengalaman E terhadap tugas T dan mengukur peningkatan kinerja P, jika kinerja tugas T diukur oleh kinerja P, meningkatkan pengalaman E [13].

II.11.Naïve bayes Classifier

Naïve bayes merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas. Konsep dasar yang digunakan oleh Naïve bayes adalah Teorema Bayes, yaitu melakukan klasifikasi dengan melakukan perhitungan nilai probabilitas p(C = ci | D = dj), yaitu probabilitas kategori ci jika

diketahui dokumen dj. Klasifikasi dilakukan untuk mementukan kategori c ϵ C dari

suatu dokumen d ϵ D dimana C = {c1, c2, c3, …, ci} dan D = {d1, d2, d3, …, dj}.

Penentuan dari kategori sebuah dokumen dilakukan dengan mencari nilai maksimum dari p(C = ci | D = dj) pada P={ p(C = ci | D = dj)| c = C dan d = D}.

Nilai probabilitas p(C = ci | D = dj) dapat dihitung dengan persamaan:

� = | = = � ( = ⋂ = )

� ( = )

= � ( = | = ) × � =

� ( = )

(II-1)

Dengan p(D = dj |C = ci) merupakan nilai probabilitas dari kemunculan

dokumen dj jika diketahui dokemen tersebut berkategori ci, p(C = ci) adalah nilai

probabilitas kemunculan kategori ci, dan p(D = dj) adalah nilai probabilitas

kemunculan dokumen dj.

Naïve bayes menganggap sebuah dokumen sebagai kumpulan dari kata-kata yang menyusun dokumen tersebut, dan tidak memperhatikan urutan kemunculan kata pada dokumen. Sehingga perhitungan probabilitas p(D = dj |C = ci) dapat

dianggap sebagai hasil perkalian dari probabilitas kemunculan kata-kata pada dokumen dj. Perhitungan probabilitas p(C = ci | D = dj) dapat dituliskan sebagai

berikut:

� = | = = ∏ � _� | = _{, , , … ,} × � =

� (II-2)

Dengan ∏ � | = adalah hasil perkalian dari probabilitas kemunculan semua kata pada dokumen dj.

Proses klasifikasi dilakukan dengan membuat model probabilistik dari dokumen training, yaitu dengan menghitung nilai p(wk | c) . Untuk wkj diskrit

dengan wkj V = {v1, v2, v3, …, vm} maka p(wk | c) dicari untuk seluruh kemungkinan

nilai wkj dan didapatkan dengan melakukan perhitungan:

� = _{| |} (II-3)

Dimana :

Db c adalah jumlah dokumen yang memiliki kategori ci.

|D| adalah jumlah seluruh training dokumen. Dan

�( = | = � � = � .

� (II-4)

Dimana :

Db ( � = � , c) adalah nilai kemunculan kata wkj pada kategori ci.

Db c adalah jumlah keseluruhn kata pada kategori ci.

Persamaan Db(wk= wkj,c) sering kali dikombinasikan dengan Laplacian Smoothing

untuk mencegah persamaan mendapatkan nilai 0, yang dapat menggangu hasil klasifikasi secara keseluruhan. Sehingga persamaan Db(wk = wkj ,c) dituliskan

sebagai:

� ( = | = ( = _{+ |�|}, ) + 1 (II-5)

dengan |V| merupakan jumlah kemungkinan nilai dari wkj.

Pemberian kategori dari sebuah dokumen dilakukan dengan memilih nilai c yang memiliki nilai p(C = ci | D = dj) maksimum, dan dinyatakan dengan:

∗ _{= ��� ��}

∈ ∏ � | × � (II-6)

Kategori c* merupakan kategori yang memiliki nilai p(C = ci | D = dj)

k ategori nilainya akan sama. Berikut ini gambaran proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes.

Gambar II. 8 Proses Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes II.12.K-Fold Cross Validation

K-fold cross validation merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan perulangan dengan mengacak atribut masukan sehingga sistem tersebut teruji untuk beberapa atribut input yang acak. K-fold cross validation diawali dengan membagi data sejumlah n-fold yang diinginkan. Dalam proses cross validation data akan dibagi dalam n buah partisi dengan ukuran yang sama D1, D2, D3 .. Dn selanjutnya

proses uji dan latih dilakukan sebanyak n kali. Dalam iterasi ke-I partisi Di akan

menjadi data uji dan sisanya akan menjadi data latih. Untuk penggunaan jumlah fold terbaik untuk uji validitas, dianjurkan menggunakan 10-fold cross validation dalam model [14].

Untuk setiap percobaan K, menggunakan K-1 lipatan untuk pelatihan dan sisanya satu untuk pengujian, keuntungan dari K-fold cross validation adalah bahwa semua contoh di dataset yang akhirnya digunakan untuk kedua pelatihan dan pengujian dataset yang akhirnya digunakan untuk kedua pelatihan dan pengujian. Cara kerja K-fold cross validation adalah sebagai berikut:

1. Total instance dibagi menjadi N bagian.

2. Fold ke-1 adalah ketika bagian ke-1 menjadi data uji (testing data) dan sisanya menjadi data latih (training data). Selanjutnya, hitung akurasi

berdasarkan porsi data tersebut. Perhitungan akurasi tersebut dengan menggunakan persamaan sebagai berikut [15]:

� = ∑ _∑ × % (II-7)

3. Fold ke-2 adalah ketika bagian ke-2 menjadi data uji (testing data) dan sisanya menjadi data latih (training data). Selanjutnya, hitung akurasi berdasarkan porsi data tersebut.

4. Demikian seterusnya hingga mencapai fold ke-K. Hitung rata-rata akurasi dari K buah akurasi di atas. Rata-rata akurasi ini menjadi akurasi final.

II.13.Android

Android adalah sistem operasi berbasis Linux yang dirancang untuk perangkat seluler layar sentuh seperti telepon pintar dan komputer tablet. Android awalnya dikembangkan oleh Android, Inc., dengan dukungan finansial dari Google, yang kemudian membelinya pada tahun 2005. Sistem operasi ini dirilis secara resmi pada tahun 2007, bersamaan dengan didirikannya Open Handset Alliance, konsorsium dari perusahaan-perusahaan perangkat keras, perangkat lunak, dan telekomunikasi yang bertujuan untuk memajukan standar terbuka perangkat seluler. Ponsel Android pertama mulai dijual pada bulan Oktober 2008. [16]

II.13.1. Android Life Cycle

Aplikasi android terdiri dari beberapa fungsi dasar seperti mengedit catatan, memutar file musik, membunyikan alarm, atau membuka kontak telepon. Fungsi-fungsi tersebut dapat diklasifikasikan ke dalam empat komponen android yang berbeda seperti ditunjukkan pada , klasifikasi tersebut berdasarkan kelas-kelas dasar java yang digunakan. [17]

Tabel II. 1 Komponen Aplikasi Android

Functionality Java Base Class Examples

Focused thing a user can do Activity Edit a note, play a game Background process Service Play music, update weather icon

Receive messages BroadcastReceiver Trigger alarm upon event Store and retrieve data ContentProvider Open a phone contact

Setiap aplikasi pasti menggunakan minimal satu dari komponen tersebut, akan tetapi terdapat beberapa komponen yang mengharuskan mencantumkan specified permission sebelum digunakan seperti komponen Service, BroadcastReceiver. ContentProvider. [17]

Android memiliki paradigma pemrograman lain tidak seperti paradigma pemrograman biasa di mana aplikasi yang dijalankan pada fungsi main(), sistem android menjalankan kode dalam method Activity dengan menerapkan metode callback tertentu yang sesuai dengan tahap tertentu dari siklus hidup. Setiap aplikasi yang berjalan dalam sistem operasi android memiliki siklus hidup yang berbeda dengan aplikasi desktop atau web, Hal ini dikarenakan aplikasi mobile memiliki tingkat interupsi proses yang lumayan tinggi seperti ketika handling panggilan masuk aplikasi diharuskan menghentikan proses sementara, Penerapan siklus hidup juga berguna untuk memastikan aplikasi tidak menghabiskan sumber daya baterai pengguna. [16]

Gambar II. 9 Siklus Hidup Android

Terdapat beberapa state dalam siklus hidup android yang terjadi seperti diilustrasikan pada Gambar II. 9 akan tetapi hanya beberapa dari state tersebut yang menjadi statis diantaranya: [16]

1. Resumed

Resumed terjadi ketika aplikasi berjalan setelah state paused . State ini akan menjalankan perintah program yang ditulis pada method onResume().

2. Paused

Dalam keadaan ini aktivitas yang terjadi dihentikan secara sementara tetapi masih terlihat oleh pengguna karena terdapat proses yang memiliki prioritas lebih tinggi seperti panggilan telepon. Aplikasi tidak dapat menjalankan perintah apapun ataupun menampilkan apapun dalam state ini.

3. Stopped

Dalam keadaan ini, aplikasi benar-benar tidak ditampilkan dan tidak terlihat oleh pengguna tetapi masih meninggalkan service di background.

State lain seperti Created dan Started bersifat sementara dan sistem dengan cepat menjalankan state berikutnya dengan memanggil metode life cycle callback berikutnya. Artinya, setelah sistem OnCreate() dipanggil, dengan cepat sistem akan memanggil method OnStart(), krmudian diikuti oleh onResume(). [17]

II.13.2. Fitur

Android memiliki beberapa fitur utama yang sering digunakan dalam proses pembangunan aplikasi diantaranya adalah: [16]

1. Multi-proses dan App Widgets

Sistem operasi android tidak melarang prosesor menjalankan lebih dari satu aplikasi dalam satu waktu. Sistem operasi android dapat mengatur aplikasi dan thread yang berjalan secara multitasking. Keuntungan yang didapat adalah ketika aplikasi berjalan dan berinteraksi dengan pengguna di layer depan sistem operasi, proses dari aplikasi lain dapat berjalan untuk melakukan pembaruan informasi. Sebagai contoh misalnya ketika pengguna memainkan game, proses lain dapat berjalan di belakang aplikasi seperti memeriksa harga saham dan memunculkan peringatan. [16]

App Widgets adalah mini aplikasi yang dapat embedded dalam aplikasi seperti home screen. App widgets dapat menjalankan proses request seperti musik streaming atau mendeteksi suhu ruangan secara background.. [16]

Multi-proses dapat memberikan manfaat berupa user experience yang lebih banyak, namun penggunaan fitur tersebut dapat menghabiskan banyak energi baterai jika penggunaan tidak benar. [17]

2. Touch Gestures dan Multi-touch

Touchscreen adalah user interface intuitif yang digunakan banyak smartphone di dunia. Dengan fitur ini interaksi dapat dibuat lebih mudah karena cukup dengan menggunakan jari tangan. Multi-touch adalah kemampuan yang dapat melakukan tracking lebih dari satu tangan dalam satu waktu, Fitur ini sering digunakan untuk interaksi memperbesar atau memutar objek. Selain itu pengembang dapat membuat interaksi baru dengan memanfaatkan fitur tersebut. [17]

3. Hard dan Soft Keyboard

Salah satu fitur pada perangkat smartphone adalah tombol fisik dan non fisik, tombol fisik digunakan untuk navigasi pendukung dalam pengoperasian android.. Pengembang aplikasi tidak perlu secara manual untuk mengintegrasikan tombol tersebut dalam aplikasi. Tombol non fisik adalah tombol yang dibuat oleh sistem operasi seperti keyboard virtual, dan tombol navigasi aplikasi. [17]

II.14.Global Positionong System

Global Positioning System (GPS) merupakan sistem navigasi yang menggunakan satelit dalam penggunaannya. GPS terdiri dari tiga bagian yaitu sistem kontrol, satelit dan pengguna. Sistem kontrol adalah bagian yang mengontrol pergerakan satelit – satelit yang ada dan saling berinteraksi satu sama lain kemudian pengguna adalah alat navigasi yang digunakan seperti perangkat mobile yang kini sudah memiliki fitur GPS di dalamnya. GPS biasanya digunakan untuk menunjukan suatu lokasi yang berada di permukaan bumi dengan tingkat akurasi yang cukup baik yaitu kurang dari 10 meter selama tidak ada benda padat yang dapat menghambat sinyal untuk mendapatkan lokasi pengguna [18].

II.14.3. Location Based Services

Layanan lokasi dapat didefinisikan sebagai perangkat lokasi atau posisi dengan informasi lain sehingga dapat memberikan layanan yang mengintegrasikan nilai tambah pengguna mobile [19]. Location Based Services (LBS) atau layanan berbasis lokasi adalah sebuah layanan informasi yang dapat diakses dengan

perangkat bergerak melalui jaringan dan mampu menampilkan posisi secara geografis keberadaan perangkat tersebut. Location Based Services (LBS) dapat berfungsi sebagai layanan untuk mengidentifikasi lokasi dari seseorang atau objek tertentu.

Hal yang paling penting dari Location Based Services (LBS) dapat bekerja sesuai yang diinginkan oleh pengembang aplikasi android. Androidpun memungkinkan pengembang menentukan metode pencarian lokasi yang dibutuhkan dan juga dapat mengatur kebutuhan daya, biaya dan akurasi berdasarkan spesifik yang akan untuk aplikasi yang dikembangkan.

Gambar II. 10 Alur Location Base Service II.14.4. Unsur Utama Location Based Services (LBS)

Location Based Service (LBS) atau layanan berbasis lokasi adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan teknologi yang digunakan untuk menemukan lokasi perangkat yang kita gunakan. Dua unsur utama dari Location Based Services (LBS) adalah: [20]

a. Location Manager (API Maps): Menyediakan pernagkat bagi sumber atau source untuk LBS, Application Programming Interface (API) Maps menyediakan fasilitas untuk menampilkan atau memanipulasi peta. Paket ini

b. Location Providers (API Location): Menyediakan teknologi pencarian lokasi yang digunakan oleh perangkat. PAI Location berhubungan dengan dara GPS (Global Positioning System) dan data lokasi real-time. API Location berada pada paket Android yaitu dalam paket “android.location”. Lokasi, perpindahan, serta kedekatan dengan lokai tertentu dapat ditentukan melalui Location Maneger.

II.14.5. Komponen Utama Location Based Services (LBS)

Terdapat lima komponen pendukung utama dalam teknologi layanan berbasis lokasi, antara lain: [21]

1. Piranti Mobile, adalah satu komponen penting dalam LBS. Piranti ini berfungsi sebagai alat bantu bagi pengguna untuk meminta informasi. Hasil dari informasi yang diminta dapat berupa teks, suar, gambar dan lain sebgainya. Piranti mobile yang dapat digunakan bisa berupa PDA, smartphone, laptop. Selain itu, piranti mobile dapat juga berfungsi sebagai alat navigasi di kendaraan seperti halnya navigasi berbasis GPS.

2. Jaringan Komunikasi, komponen ini berfungsi sebagai jalur penghubung ang dapat mengirikan data-data yang dikirim oleh pengguna dari piranti mobile-nya untuk kemudian dikrimkan ke penyedia layanan dan kemudian hasil permintaan tersebut dikirimkan kembali oleh penyedia layanan kepada pengguna.

3. Komponen Positioning (Penujuk Posisi/Lokasi), setiap layanan yang di berikan oleh penyedia layanan biasanya akan berdasarkan pada posisi pengguna yang meminta layanan tersebut. Oleh karena itu diperlukan komponen yang ebrfungsi sebagai pengolah/pemroses yang akan menentukan posisi pengguna layanan saat itu. Posisi pengguna tersebut bisa didapatkan melalui jaringan komunikasi mobile atau juga menggunakan Global Positioning System (GPS).

4. Penyedia layanan dan aplikasi, merupakankomponen LBS yang memberikan berbagai macam layanan yang bsia digunakan oleh pengguna. Sebagai contoh ketika pengguna meminta layanan agar bisa tahu posisinya saat itu, maka

aplikasi dan penyedia layanan langsung memproses permintaan tersebut, mulai dari menghitung dan menetukan posisi pengguna, menentukan rute jalan, mencari Yellow Pages sesuai dengan permintaan, dan masih banyak lagi yang lainnya.

5. Penyedia dat adan konten, penyedia layanan tidak selalu menyimpan seluruh data dan informasi yang diolahnya. Karena bisa jadi berbagai macam data dan informasi yang diolah tersebut berasal dari pengembang/pihak ketiga yang memang memiliki otoritas untuk menyimpannya. Sebagai contoh basis data geografis dan lokasi bisa saja berasal dari badan-badan milik pemerintah atau juga data-data perusahaan/bisnis/industri bisa saja berasal dari Yellow Page, maupun perusahaan penyedia data lainnya.

II.15.JSON

JSON (JavaScript Object Notation) adalah format pertukaran data yang ringan, mudah dibaca dan ditulis oleh manusia, serta mudah diterjemahkan dan dibuat (generate) oleh komputer. Format ini dibuat berdasarkan bagian dari Bahasa Pemrograman JavaScript, Standar ECMA-262 Edisi ke-3 – Desember 1999. JSON merupakan format teks yang tidak bergantung pada bahasa pemrograman apapun karena menggunakan gaya bahasa yang umum digunakan oleh programmer keluarga C termasuk C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python dll. Oleh karena sifat-sifat tersebut, menjadikan JSON ideal sebagai bahasa pertukaran data. JSON terbuat dari dua struktur:

1. Kumpulan pasangan nama/nilai. Pada beberapa bahasa, hal ini dinyatakan sebagai objek (object), rekaman (record), struktur (struct), kamus (dictionary), tabel hash (hash table), daftar berkunci (keyed list), atau associative array [22].

2. Daftar nilai terurutkan (an ordered list of values). Pada kebanyakan bahasa, hal ini dinyatakan sebagai larik (array), vektor (vector), daftar (list), atau urutan (sequence) [22].

Struktur-struktur data ini disebut sebagai struktur data universal. Pada dasarnya, semua bahasa pemrograman modern mendukung struktur data ini dalam

bentuk yang sama maupun berlainan. Hal ini pantas disebut demikian karena format data mudah dipertukarkan dengan bahasa-bahasa pemrograman yang juga berdasarkan pada struktur data ini. JSON menggunakan bentuk sebagai berikut: 1. Objek

Objek adalah sepasang nama / nilai yang tidak terurutkan. Objek dimulai dengan { (kurung kurawal buka) dan diakhiri dengan } (kurung kurawal tutup). Setiap nama diikuti dengan : (titik dua) dan setiap pasangan nama/nilai dipisahkan oleh , (koma). Objek biasanya digunakan untuk menyimpan data tunggal dalam bentuk JSON [22].

Gambar II. 11 Objek JSON 2. Larik

Larik adalah kumpulan nilai yang terurutkan. Larik dimulai dengan [ (kurung kotak buka) dan diakhiri dengan ] (kurung kotak tutup). Setiap nilai dipisahkan oleh , (koma). Larik dalam JSON dapat digunakan sebagai value dari JSON object hal ini dapat berguna jika JSON menyimpan data bertingkat [22].

Gambar II. 12 Array JSON

Bentuk data JSON objek dan larik dapat saling dikombinasikan untuk mendukung struktur data yang lebih kompleks. JSON mendukung beberapa tipe data untuk menjadi value seperti Angka, String, Boolean dan nilai NULL [22].

II.16.Google Maps API

Google Maps API adalah sebuah layanan yang memungkinkan Google Maps agar dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi yang memang membutuhkan fitur dari

Google Maps ini. Google Maps API adalah sebuah library Javascript. Dengan menggunakan Google Maps API ini dapat memudahkan pengembang dalam membuat aplikasi yang membutuhkan teknologi peta di dalamnya dan tidak perlu memikirkan cara membuatnya secara manual karena dengan mengunakan Google Maps API ini sudah semua yang dibutuhkan terkait teknologi peta digital sudah cukup lengkap dan dapat dimanfaatkan untuk aplikasi yang membutuhkannya [18]. Saat ini Google Maps API telah mengalami perkembangan, hingga saat ini Google Maps API telah mencapai versi 3. Namun, Google Maps API versi 3 ini masih hanya bisa digunakan oleh pemrograman berbasis web dengan menggunakan Javascript. Untuk penggunaan Google Maps API pada perangkat mobile seperti misalnya android Google Maps API yang bisa digunakan saat ini telah mencapai versi 2. Perkembangan pada Google Maps Versi 2 ini adalah dengan memiliki fitur– fitur yang lengkap dari versi sebelumnya salah satunya adalah dapat menampilkan peta dengan sudut yang di inginkan dan berupa 3D view. Selain itu pada Google Maps API terdapat beberapa pilihan model peta yang ditampilkan seperti Roadmap, Satellite, Terrain dan Hybrid.

II.17.Structured Analysis and Design

Structured analysis and design adalah pendekatan sistem analisis dan desain sistem informasi secara hierarki. SADM diproduksi untuk CCTA, kantor pemerintah Inggris yang berkaitan dengan penggunaan teknologi di pemerintahan dari tahun 1980 dan seterusnya [23].

II.18.Object Oriented Analysis Desaign

Konsep OOAD mencakup analisis dan desain sebuah sistem dengan pendekatan objek, yaitu analisis berorientasi objek (OOA) dan desain berorientasi objek (OOD). OOA adalah metode analisis yang memeriksa requirement (syarat/keperluan) yang harus dipenuhi sebuah sistem dari sudut pandang kelas-kelas dan objek-objek yang ditemui dalam ruang lingkup sistem. Sedangkan OOD adalah metode untuk mengarahkan arsitektur software yang didasarkan pada manipulasi objek-objek sistem atau subsistem. [24]

II.18.6. UML (Unifed Modeling Language)

Unified Modeling Language (UML) adalah termasuk ke dalam rumpun jenis pemodelan notasi grafis yang didukung oleh meta-model tunggal, Pemodelan ini berguna untuk membantu dalam menjelaskan dan merancang perangkat lunak yang dibangun dengan object-oriented (OO). UML merupakan standar terbuka yang dikelola oleh Open Management Group (OMG) yang berada dibawah naungan perusahaan-perusahaan konsorsium terbuka. UML merupakan suatu bahasa pemodelan yang terdiri banyak model diantaranya adalah [24] :

1. Use case diagram

Use case diagram merupakan suatu pemodelan yang menitik beratkan pada fungsionalitas utama dalam suatu konteks sistem. Use case diagram juga menekankan tingkah laku fungsional utama dalam sistem berinteraksi dengan objek diluar sistem tersebut. Selain itu, use case diagram juga telah menitik beratkan jenis hubungan diantara fungsi utama. Adapun komponen-komponen dalam use case diagram antaranya: [24]

a. Aktor

Aktor merupakan suatu entitas yang berkaitan dengan sistem tapi bukan dari bagian dalam sistem itu sendiri. Aktor berada diluar sistem namun berkaitan erat dengan fungsionalitas didalamnya. Aktor dapat memiliki hubungan secara langsung terhadap fungsi utama baik terhadap salah satu atau semua fungsionalitas utama. Aktor juga dapat dibagi terhadap berbagai jenis atau tingkatan dengan cara digeneralisasi atau dispesifikasi tergantung kebutuhan sistemnya. Aktor biasanya dapat berupa pengguna atau database yang secara pandang berada dalam suatu ruang lingkup sistem tersebut [24].

b. Use Case

Use case merupakan gambaran umum dari fungsi atau proses utama yang menggambarkan tentang salah satu perilaku sistem. Perilaku sistem ini terdefinisi dari proses bisnis sistem yang akan dimodelkan. Tidak semua proses bisnis digambarkan secara fungsional pada use case, tetapi yang digambarkan hanya fungsionalitas utama yang berkaitan dengan sistem. Use case menitik beratkan

bagaimana suatu sistem dapat berinteraksi baik antar sistem maupun diluar sistem [24].

2. Class Diagram

Class diagram merupakan diagram yang selalu ada di permodelan sistem berorientasi objek. Class diagram menunjukkan hubungan antar class dalam sistem yang sedang dibangun dan bagaimana mereka saling berkolaborasi untuk mencapai suatu tujuan. Kelas pada kelas diagram terdiri dari 3 bagian utama yaitu nama kelas, isi properti dari kelas beserta metode yang ada pada kelas tersebut. Kelas juga memiliki jenis-jenis hubungan seperti asosiatif, dependensi, agregasi, komposisi, spesifikasi dan generalisasi. Hubungan ini digunakan untuk menggambarkan bagaimana hubungan dan interaksi yang terjadi antar kelas. Masing-masing komponen penyusun kelas memiliki hak akses seperti public, private, dan protected [24].

3. Sequence Diagram

Sequence diagram menjelaskan secara detil urutan proses yang dilakukan dalam sistem untuk mencapai tujuan dari use case: interaksi yang terjadi antar class, operasi apa saja yang terlibat, urutan antar operasi, dan informasi yang diperlukan oleh masing-masing operasi.

Tabel II. 2 Elemen-elemen Sequence Diagram

No Nama Penjelasan Gambar

1 Objek Lifeline Menggambarkan batasan objek

2 Boundary Berhubungan dengan proses input output interface

3 Controller Berhubungan dengan proses

4 Entity Berhubungan dengan inpu-output data

5 Message Arrow Menggambarkan alir proses, perintah atau pengiriman data

6 Aktivasi Menggambarkan aktivitas objek

7 Aktor Menggambarkan aktor suatu objek

A. Diagram Aktivasi (Activity Diagram)

Diagram aktifitas adalah diagram flowchart yang diperluas untuk menunjukkan aliran kendali satu aktivitas ke aktivitas yang lain. Diagram aktifitas digunakan untuk memodelkan aspek dinamis sistem. Diagram aktivitas berupa operasi-operasi dan aktivitas-aktivitas di use case.

Tabel II. 3 Elemen Activity Diagram

Simbol Keterangan

Start point

End point

Aktivities

Join (penggabungan)

Fork(percabangan)

Swimline Sebuah cara mengelompokkan aktivitas

berdasarkan aktor (mengelompokkan aktivitas dalam sebuah urutan yang sama)

II.18.1.1. Flowchart

Flowchart adalah gambaran urutan logika dari suatu prosedur pemecahan masalah, sehingga flowchart merupakan langkah-langkah penyelesaian masalah yang dituliskan dalam simbol-simbol tertentu [25]. Fungsi dari simbol-simbol flowchart adalah sebagai berikut [25]:

Tabel II. 4 Fungsi simbol-simbol flowchart

Simbol Nama Keterangan

Terminal Menyatakan permulaan atau akhir program

Input /output Menyatakan proses input/output tanpa tergantung jenis peralatannya

Process Menyatakan suatu proses atau tindakan yang dilakukan oleh komputer

Decission Menunjukkan suatu kondisi tertentu yang akan menghasilkan dua jawaban ya atau tidak

Connector Menyatakan proses sambungan dari proses ke proses lainnya dalam halaman yang sama

Offline connector Menyatakan proses sambungan dari proses ke proses lainnya dalam halaman yang berbeda

Predefined process Menyatakan menyediakan tempat penyimpanan suatu pengolahan untuk memberi harga awal

Punched card Menyatakan input berasal dari kartu atau output ditulis ke kartu

Punch tape

Document Mencetak keluaran dalam bentuk dokumen (melalui printer)

II.19.Pengujian Fungsionalitas Sistem

Pengujian perangkat lunak adalah sangat diperlukan dalam suatu system informasi, dimana dengan melakukan suatu pengujian akan ditemukan kesalahan atau error yang muncul dari system perangkat lunak tersebut. Dengan demikian tentunya seorang programmer akan bisa mengetahui dan apa yang harus dikerjakan selanjutnya. Pentingnya pengujian perangkat lunak dan implikasinya yang mengacu pada kualitas perangkat lunak tidak dapat terlalu ditekan karena melibatkan sederetan aktivitas produksi di mana peluang terjadinya kesalahan manusia sangat besar dan arena ketidakmampuan manusia untuk melakukan dan berkomunikasi dengan sempurna maka pengembangan perangkat lunak diiringi dengan aktivitas jaminan kualitas. [26]

Pengujian perangkat lunak mencakup :

1. Strategi : Mengintegrasikan metode perancangan kasus uji dalam sekumpulan langkah yang direncanakan.

2. Metode pengujian, mencakup perancangan kasus uji dengan menggunakan metode White Box atau Black Box

Metode Black Box memungkinkan perekayasa perangkat lunak mendapatkan serangkaian kondisi input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsional untuk suatu program. Black Box dapat menemukan kesalahan dalam kategori berikut :

1. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang. 2. Kesalahan interface.

3. Kesalahan dalam strutur data atau akses basisdata eksternal. 4. Inisialisasi dan kesalahan terminasi.

5. Validitas fungsional

6. kesensitifan sistem terhadap nilai input tertentu. 7. Batasan dari suatu data

Tipe dari Black Box Testing : 1. Equivalence class partitioning

a. Bagi domain Input ke dalam beberapa kelas yang nantinya akan dijadikan sebagai kasus uji.

b. Kelas yang telah terbentuk disajikan sebagai kondisi input dalam kasus uji.

c. Kelas tersebut merupakan himpunan nilai-nilai yang valid dan tidak valid.

d. Kondisi input bisa merupakan suatu range, harga khusus, suatu himpunan, atau suatu boolean.

e. Bila kondisi input berupa suatu range, maka input kasus ujinya satu valid dan dua yang invalid.

f. Bila kondisi input berupa suatu harga khusus, maka input kasus ujinya satu valid dan dua yang invalid.

g. Bila kondisi input berupa suatu anggota himpunan, maka input kasus ujinya satu valid dan dua yang invalid.

h. Bila kondisi input berupa suatu anggota Boolean , maka input kasus ujinya satu valid dan dua yang invali

2. Sample testing

a. Melibatkan sejumlah nilai yang dipilih dari data masukan kelas ekivalensi.

b. Integrasikan nilai tersebut ke dalam kasus uji.

c. Nilai yang dipilih dapat berupa konstanta atau variabel Limit Testing . d. Kasus uji yang memproses nilai batas (atau titik singular)

e. Nilai batas dinodekan dari kelas ekivalensi dengan mengambil nilai yang sama atau mendekati nilai yang membatasi kelas akivalensi tersebut. f. Limit test also juga melibatkan data keluaran dari ekivalensi kelas. g. Pada kasus segi tiga, misalnya limit testing mencoba untuk mendeteksi

apakah a+b >= c dan bukan a + b > c.

h. Bila kondisi input menentukan suatu range, maka kasus ujinya harus mencakup pengujian nilai batas dari range dan nilai invalid yang dekat dengan nilai batas. Misal bila rangenya antara [-1.0, +1.0], maka input untuk kasus ujinya adalah -1.0, 1.0, - 1.001,1.001.

i. Bila kondisi inputnya berupa harga khusus kasus ujinya harus mencakup nilai minimum dan maksimum. Misal suatu file dapat terdiri dari 1 to 255 record, maka kasus ujinya harus mencakup untuk nilai 0, 1, 255 and 256, atau uji saat keadaan record kosong dan record penuh.

3. Limit testing 4. Robustness testing

Data dipilih dari luar range yang didefinisikan. Tujuan pengujian ini adalah untuk membuktikan tidak adanya kejadian yang katastropik yang dihasilkan akibat adanya keabnormalan.

5. Behavior testing

Suatu pengujian yang hasilnya hanya dapat dievaluasi per sub program, tidak bisa dilakukan per modul.

6. Requirement testing

a. Menyusun kasus uji untuk tiap kebutuhan yang berkorelasi dengan modul / CSU.

b. Tiap kasus uji harus dapat dirunut dengan kebutuhan perangkat lunaknya melalui matriks keterunutuan

Metode White Box merupakan metode pengujian dengan menggunakan struktur kontrol program untuk untuk memperoleh kasus uji. Dengan menggunakan white box akan didapatkan kasus uji yang :

1. Menjamin seluruh jalur independen di dalam modul yang dieksekusi sekurang-kurangnya sekali

2. Menguji semua keputusan logikal

3. Menguji seluruh Loop yang sesuai dengan batasannya

4. Menguji seluruh struktur data internal yang menjamin validitas 5. Basis Path adalah teknik uji coba white box (Tom Mc Cabe).

6. Basis Path : untuk mendapatkan kompleksitas lojik dari suatu prosedur dan menggunakan ukuran ini sebagai petunjuk untuk mendefinisikan himpunan jalur yang akan diuji.

7. Basis Path menggunakan notasi graf untuk menggambarkan aliran kontrolnya.

47 III.1.Analisis Sistem

Analisis sistem bertujuan untuk mengidentifikasikan permasalahan-permasalahan yang terdapat pada sistem serta menentukan kebutuhan-kebutuhan dari sistem yang dibangun.

III.2.Analisis Masalah

Salah satu kendala dalam transportasi adalah kemacetan, kemacetan lalu lintas merupakan suatu permasalahan yang seringkali muncul baik pada pengguna transportasi, untuk itu para pengguna transportasi memerlukan solusi rute perjalanan yang terdekat untuk sampai ke tempat tujuan untuk menghindari kemacetan sehingga dapat mengefisienkan waktu, tenaga, serta biaya. Sehingga dari permasalah diatas, diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan solusi rute terpendek bagi pengguna transportasi, baik transportasi umum ataupun pribadi berdasarkan data yang ada seperti, rute jalan dan data kemacetan.

III.3.Analisis Aplikasi Sejenis

Analisis aplikasi sejenis dimaksudkan untuk menganalisis fungsionalitas dan alur dari aplikasi yang telah ada pada domain yang sama dengan perangkat lunak pada penelitian ini. Hal ini bertujuan untuk memilah fungsionalitas dan alur yang akan diadopsi pada sistem yang diteliti berdasarkan manfaat yang sudah dihasilkan dari aplikasi yang dianalisis dan mencari uniqueness dari perangkat lunak yang akan dibangun pada penelitian ini.

Pada penelitian ini terdapat dua aplikasi yang akan diteliti diantaranya adalah Rute Angkot Bandung dan Google Maps dengan pertimbangan kedua aplikasi tersebut berada pada platform mobile android dan memiliki jumlah unduhan diatas 500.000. Paramater pembanding yang digunakan mengacu kepada komponen-komponen fungsional.

1. Rute Angkot Bandung

Rute Angkot Bandung adalah aplikasi mobile yang dikembangkan dengan berfokus pada permasalahan urban mobility koa Bandung yang meneliti permasalahan transportasi angkot, memberikan pencarian rute angkot. Pengguna menggunakan aplikasi ini hanya untuk melakukan pencarian rute angkot. Berikut adalah Gambar III. 1 Screenshoot Rute Angkot Bandung.

Gambar III. 1 Screenshoot Rute Angkot Bandung 2. Google Maps

Google maps adalah aplikasi mobile yang dikembangkan dengan berfokus pada memberikan rute transportasi, traffic, dan timeline pengguna. Pengguna menggunakan aplikasi ini hanya untuk melakukan pencarian rute menggunakan mode kendaraan pribadi (mobil), kereta api, dan pejalan kaki. Berikut adalah Gambar III. 2 Screenshoot Google Maps.

Gambar III. 2 Screenshoot Google Maps

Berdasarkan fungsi pada masing-masing aplikasi tersebut maka dapat dilakukan analisis perbandingan dari kedua aplikasi diatas dengan menggunakan parameter komponen fungsional. Berikut Tabel III. 1 Analisis Perbandingan Aplikasi Sejenis.

Tabel III. 1 Analisis Perbandingan Aplikasi Sejenis

Komponen Pembanding

Rute Angkot Bandung Google Maps

Input Masukan berupa lokasi tujuan Masukan berupa lokasi awal dan lokasi tujuan

Proses Data masukan diproses menjadi fungsionalitas pencarian rute angkot

Data masukan diproses menjadi beberapa fungsionalitas seperti pencarian rute pejalan kaki, kereta api, pengendara mobil.

Output rute angkot dan nama angkot sesuai dengan inputan lokasi tujuan dari lokasi pengguna, memberikan detail kegiatan apa yang dilakukan untuk mendapatkan angkot, dan didalam angkot.

rute transportasi sesuai dengan masukan tujuan dan asal pengguna, memberikan detail rute pilihan sesuai dengan lokasi tujuan.

BIODATA PENULIS

BIODATA Ade Suryansyah

Address : Jl. SultanSulaiman Kp. Bulang No. 24, Tanjungpinang, Kepri

Phone : +6282218712003

Email : Adesuryansyah113@gmail.com

Personal Information

Place & D.O.B : Tanjungpinang, March 11th ₁₉₉₂

Marital Status : Single Religion : Moslem

Languages Known : Melayu, Indonesian, English

Formal Education

Indonesia Computer University Majoring Informatics Engineering

2010 – present SMKN 3 Tanjungpinang Electric Installation

Engineering

2007 – 2010 SMPN 4 Tanjungpinang 2004 – 2007 SDN 007 Lubuk Semut, Tanjung

Balai Karimun

1998– 2004

P

resent

- Freelancer Web Developer - Freelancer Design Anroid UI

Projects Experience

DESKTOP APPLICATIONS

 Desktop aplication for cafe

 Aplikasi Inventory Barang using C#

 Sistem Informasi Gaji PNS using C

 Simulasi sistem inventori dengan metode distribusi uniform diskrit using C#

WEB APPLICATION

 Website Twitter API

 Utarisetia.com

ANDROID APPLICATION

 Carirute

 Citize

Skills

Operating System : Microsoft Windows XP Microsoft Windows 7 Microsoft Windows 8 Microsoft Windows 10 Ubuntu 14.04

Integrated Development Environtment : Eclipse Mars Android Studio

Adobe DreamWeaver CS5

Microsoft Visual Studio 2010 Express Dev C++

Text Editor : Sublime Text 3 Notepad++ Notepad

CSS Javascript PHP Java C / C++ / C#

Design : Adobe Photoshop Adobe Ilustrator

E-1

D-1