BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan proses implementasi dari tahap perancangan sebelumnya. Proses implementasi ini menggunakan hardware dan software untuk menjalankan
aplikasi. Aplikasi monitoring jam kerja efektif pegawai ini menggunakan bahasa pemrogaman Java dan PHP.
4.1.1. Spesifikasi Software Adapun Software yang digunakan untuk menghasilkan aplikasi tersebut adalah:
1. macOS Sierra 2. NetBeans versi 8.0.2
3. XAMPP versi 1.8.3-4 4. MySQL versi 5.6.16
4.1.2. Spefisikasi Hardware Adapun Hardware yang digunakan untuk menghasilkan aplikasi tersebut adalah:
1. Processor: 2.3 Ghz Intel Core i7 2. Memory RAM: 8 GB 1600 MHz DDR3
4.2. Tampilan Interface PC Hub
Tampilan pada PC Hub merupakan tampilan yang memiliki informasi tentang aktivitas reader yang berbentuk data log. Tampilan ini juga berfungsi untuk menjalankan
Universitas Sumatera Utara
perintah pembacaan tag melalui reader kemudian menghitung posisi tag tersebut lalu data posisi tersebut dikirim dan disimpan kedalam database yang terdapat di server.
Adapun interface PC Hub dapat dilihat pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Interface PC Hub
4.3. Tampilan Interface User
4.3.1. Tampilan Interface Login Tampilan ini merupakan tampilan yang digunakan untuk proses Login dengan
memasukkan username dan password user yang telah terdaftar sebelumnya didalam sistem. Interface Login dapat dilihat pada gambar 4.2.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Interface Login
4.3.2. Tampilan Live Map Tampilan ini merupakan main interface dari sistem yang dibangun. Tampilan ini berisi
informasi tentang keberadaan pegawai didalam gedung dan status apakah pegawai tersebut sedang bekerja atau tidak. Posisi dan status para pegawai akan di-update secara
otomatis pada jangka waktu tertentu yang telah ditentukan sebelumnya didalam sistem. Adapun tampilan Live Map dapat dilihat pada gambar 4.3.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Tampilan Live Map
Universitas Sumatera Utara
4.3.3. Tampilan Employee List Tampilan pada halaman ini berisi tentang informasi mengenai data para pegawai. Pada
tampilan ini user dapat mengklik salah satu pegawai dan sistem akan menampilkan laporan jam kerja efektif dari pegawai tersebut. Adapun tampilan Employee List dapat
dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Employee List
4.3.4. Tampilan Employee Report Tampilan halaman ini berisi tentang catatan harian dari jam kerja para pegawai. Pada
halaman ini user dapat melihat grafik yang disediakan oleh sistem yang merepresentasikan jam kerja pegawai perhari. Adapun kesimpulan dari laporan tersebut
yang dikumpulkan selama 7 hari pengamatan merupakan saran yang dapat diambil oleh
Universitas Sumatera Utara
user dalam menentukan tindakan selanjutnya yang dapat diberikan kepada pegawai tersebut. Adapun tampilan Employee Report dapat dilihat pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Employee Report 4.4. Pengujian
Setelah melakukan proses implementasi, sistem kemudian akan diuji. Pengujian sistem ini dilakukan untuk mengetahui apakah metode Trilateration dapat menentukan posisi
dari para pegawai. Pengujian ini dilakukan dengan cara melakukan simulasi dan pada saat pengujian terdapat lima orang pegawai yang akan dipantau. Adapun cara kerja
metode Trilateration adalah dengan membentuk tiga buah lingkaran dari pegawai dengan reader dimana jarak antara pegawai dengan masing-masing reader merupakan
jari-jari dari tiga buah lingkaran tersebut. Penentuan jarak antara pegawai dengan masing-masing reader menggunakan Log-Distance Path Loss. Setelah jarak
didapatkan, metode Trilateration dapat menentukan posisi pegawai dan kemudian
Universitas Sumatera Utara
sistem akan membuat laporan tentang aktivitas para pegawai tersebut. Berikut adalah proses yang terjadi didalam sistem:
1. Sistem akan dimulai pada aplikasi PC Hub yaitu dengan mengambil data dari masing-masing reader pada jangka waktu yang telah ditentukan sebelumnya, dalam
contoh ini jangka waktu pengambilan data berjarak tiga detik. Aplikasi PC Hub kemudian akan menampilkan data log dan kemudian akan menentukan posisi dari
para pegawai melalui informasi yang diperoleh dari beberapa reader. Setelah itu, aplikasi PC Hub akan mengirimkan informasi posisi para pegawai ke server untuk
disimpan didalam database.
Gambar 4.6 Tampilan Data Log aplikasi PC Hub
Dari gambar 4.6 dapat dilihat bahwa sistem mengambil data dari semua tag yang terdaftar dalam satu kali pengambilan data. Tabel 4.1 menunjukkan data yang
diambil sistem dari masing-masing reader untuk lima orang pegawai.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Data Tag yang Diperoleh dari Reader
Date Stamp Time Stamp
Tag ID Reader ID
Signal 2017-04-26
04:08:07.338 1
10 -61
2017-04-26 04:08:07.338
1 11
-73 2017-04-26
04:08:07.338 1
12 -75
2017-04-26 04:08:07.381
2 10
-51 2017-04-26
04:08:07.381 2
11 -74
2017-04-26 04:08:07.381
2 12
-73 2017-04-26
04:08:07.396 3
10 -62
2017-04-26 04:08:07.396
3 11
-76 2017-04-26
04:08:07.396 3
12 -72
2017-04-26 04:08:07.412
4 10
-65 2017-04-26
04:08:07.412 4
11 -71
2017-04-26 04:08:07.412
4 12
-73 2017-04-26
04:08:07.428 5
10 -69
2017-04-26 04:08:07.428
5 11
-70 2017-04-26
04:08:07.428 5
12 -72
Tabel 4.2 menunjukkan jarak dari tag ke masing-masing reader yang dihasilkan oleh log-distance path loss.
Tabel 4.2 Posisi Tag yang Diperoleh oleh Log-Distance Path Loss
Date Stamp Time Stamp
Tag ID Reader ID
Distance 2017-04-26
04:08:07.338 1
10 90.112
2017-04-26 04:08:07.338
1 11
358.743 2017-04-26
04:08:07.338 1
12 451.630
2017-04-26 04:08:07.381
2 10
28.495 2017-04-26
04:08:07.381 2
11 402.516
2017-04-26 04:08:07.381
2 12
358.743 2017-04-26
04:08:07.396 3
10 101.107
2017-04-26 04:08:07.396
3 11
506.738 2017-04-26
04:08:07.396 3
12 319.730
2017-04-26 04:08:07.412
4 10
142.818 2017-04-26
04:08:07.412 4
11 284.959
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Posisi Tag yang Diperoleh oleh Log-Distance Path Loss lanjutan
Date Stamp Time Stamp
Tag ID Reader ID
Distance 2017-04-26
04:08:07.412 4
12 358.743
2017-04-26 04:08:07.428
5 10
226.351 2017-04-26
04:08:07.428 5
11 253.970
2017-04-26 04:08:07.428
5 12
319.730
2. User kemudian login kedalam aplikasi web untuk melihat dan memantau aktivitas para pegawai. Dalam contoh ini, user yang bernama Adam akan melakukan proses
login dan akan langsung masuk ke halaman utama yaitu halaman live map. Di halaman ini Adam dapat melihat posisi para pegawai dan juga dapat melihat apakah
para pegawai sedang bekerja atau tidak. Informasi yang ditampilkan di halaman ini akan diupdate secara otomatis setiap beberapa saat sesuai dengan yang ditentukan
didalam sistem sebelumnya.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.7 Live Map
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 menunjukkan lokasi dari para pegawai didalam peta tersebut. Lokasi dari pegawai didapatkan dengan menggunakan metode Trilateration.
Tabel 4.3 Lokasi Pegawai Pada Peta
Tag ID X_Coor
Y_Coor 1
296.900 110.808
2 396.000
134.937 3
503.914 101.634
4 327.019
222.664 5
339.413 301.943
3. Adam kemudian dapat melihat daftar informasi dari para pegawai pada halaman Employee List. Pada halaman ini Adam dapat melihat informasi-informasi yang
berkaitan dengan para pegawai.
Gambar 4.8 Tampilan Employee List Adam
Universitas Sumatera Utara
4. Setelah melihat daftar para pegawai, Adam kemudian dapat memilih pegawai untuk ditampilkan informasi mengenai jam kerja yang telah dikumpulkan sistem. Didalam
laporan tersebut Adam dapat melihat grafik data jam kerja pegawai per hari dan terdapat kesimpulan dari beban kerja pegawai tersebut.
Gambar 4.9 Tampilan Employee Report Adam
Pada gambar 4.9 terdapat beberapa informasi seperti tabel yang menunjukkan performance dari para pegawai per hari, dan kesimpulan dari jam kerja pegawai
tersebut. Tabel 4.4 menunjukkan performance dari pegawai selama satu minggu yang tertera pada gambar 4.9.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Employee Performance
Date Work
Idle Total
Proportion BKA
BKB 2017-02-20
189 23
212 0.892
0.948 0.815
2017-02-21 192
20 212
0.906 0.948
0.815 2017-02-22
190 22
212 0.896
0.948 0.815
2017-02-23 178
34 212
0.840 0.948
0.815 2017-02-24
180 32
212 0.849
0.948 0.815
2017-02-25 194
18 212
0.915 0.948
0.815 2017-02-26
195 17
212 0.920
0.948 0.815
Berdasarkan hasil pengujian secara simulasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode trilateration dapat menentukan posisi pegawai dari informasi yang didapat dari reader.
Dengan mengetahui posisi reader dan nilai sinyal yang diterima tag, maka metode trilateration dapat menentukan posisi dari pegawai tersebut. Kemudian server akan
menentukan apakah pegawai tersebut sedang bekerja atau tidak. Lalu server membuat laporan harian dari aktivitas para pegawai dan membuat kesimpulan dari laporan harian
tersebut. Dalam contoh diatas, sistem menyimpulkan bahwa pegawai Ekatama memiliki beban kerja 98,7 yang dikategorikan normal karena berada pada rentang 70 sampai
100.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kategori