RANCANG BANGUN APLIKASI PEMETAAN WABAH P
Jurnal
Elektro
PENS
www.jurnalpa.eepis-its.edu
Teknik Telekomunikasi
Vol.2, No.2, 2014
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Rancang Bangun Aplikasi Pemetaan Wabah Penyakit
Berbasis Web dan Mobile
Kabul Haifid, Mike Yuliana, Arifin
Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi
Departemen Teknik Elektro
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111
Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114
Email:[email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika
dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk
staf medis maupun masyarakat umum.
Dalam tugas akhir ini telah dibuat aplikasi pemetaanyang berfungsi sebagai early warning
system tentang adanya wabah penyakit pada suatu daerah tertentu. Sistem dari aplikasi ini adalah
melakukan pemetaan yang berasal dari update status pengguna yang mengandung nama penyakit dengan
menggunakan algoritma binary search. Ketika terdapat kata yang cocok maka akan tampak marker yang
berasal dari lokasi pengguna yang diakses melalui GPS.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, proses pencarian nama penyakit dengan algoritma
binary search memiliki rata-rata waktu eksekusi 0.0006 detik untuk aplikasi berbasis website dan 0.4567
detik untuk aplikasi berbasis mobile. Terdapat 2 faktor penentu tingkat akurasi lokasi pengguna, yaitu
perangkat yang digunakan serta kondisi geografis. Dalam hal perangkat, laptop memiliki tingkat akurasi
yang lebih tinggi dibandingkan smartphone. Sedangkan untuk kondisi geografis, pengujian diluar ruangan
dapat menghasilkan ketepatan lokasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian didalam ruangan.
Kata kunci: google maps, binary search, pemetaan
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
1. Pendahuluan
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika
dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk
staf medis maupun masyarakat umum. Salah satu yang menjadi perhatian saat ini adalah perkembangan
Electronic Health atau biasa disebut E-Health. Dengan inovasi ini akan meningkatkan efektifitas
pelayanan seperti pengolahan data rekam medis pasien, penebusan obat ke apotek, maupun penyampaian
informasi seputar wabah penyakit yang sebenarnya bisa disampaikan secara real time dengan
pemanfaatan teknologi informasi yang ada. [4]
Di Indonesia sendiri sudah banyak penelitian yang membahas perkembangan dari E-Health seperti
E-Medical Record yang berfungsi untuk mengetahui catatan kesehatan suatu pasien pada rumah sakit.
Sistem E-Health tersebut bisa digunakan ketika pasien sudah melakukan pengobatan ke rumah sakit.
Sedangkan ada satu hal yang dilupakan oleh masyarakat adalah betapa pentingnya pencegahan dini akan
datangnya suatu penyakit yang melanda daerah tersebut terutama penyakit yang menular seperti demam
berdarah, diare, dan lain sebagainya. Khusus bagian ini, masyarakat umum masih sulit mendapatkan
informasi terbaru seputar wabah penyakit di daerah masing-masing.
Oleh karena itu, pada tugas akhir ini dibuat sebuah aplikasi pemetaan yang berfungsi sebagai
early warning system untuk masyarakat umum tentang wabah penyakit yang sedang melanda daerah
tersebut agar bisa melakukan tindakan pencegahan secara dini. Aplikasi pemetaan ini dapat diakses
melalui website maupun perangkat mobile. Sistem kerja dari aplikasi ini akan mencocokkan update status
pengguna dengan kata-kata yang berhubungan dengan penyakit yang sudah tersimpan dalam database.
Dari data tersebut akan dilakukan pemetaan berdasarkan lokasi pengguna yang nantinya bisa digunakan
sebagai acuan informasi adanya wabah penyakit pada daerah itu.
2. Perancangan dan Pembuatan Sistem
Pada pembuatan aplikasi jejaring sosial berbasis website dan mobile, berikut merupakan blok
diagram dari sistem yang dibuat.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada gambar 1 terdapat 2 tipe client dalam mengakses aplikasi jejaring sosial ini. Yang pertama
adalah mobile client yang mengakses aplikasi dalam platform android. Mobile client memanfaatkan
koneksi pada suatu provider yang terhubung ke internet untuk mengakses aplikasi tersebut. Sedangkan
client kedua adalah web client yang mengakses aplikasi dalam tampilan website dengan menggunakan PC
yang sudah memiliki koneksi internet. Ketika mobile client ataupun web client sudah terhubung dengan
internet, maka akan dapat mengakses web server maupun database yang sudah ada pada aplikasi jejaring
sosial tersebut. Lokasi dari client diakses menggunakan GPS (Global Positioning System).
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.1 Metode Pengolahan Data
Aplikasi jejaring sosial yang dibuat akan mencocokkan nama penyakit yang ada pada status
pengguna dengan nama penyakit yang ada pada database. Metode pencarian nama penyakit yang
digunakan pada proyek akhir ini adalah algoritma binary search.
Berikut ini adalah flowchart dari algoritma binary search :
Start
Data
String
Tidak
Pengurutan Data
Data Urut ?
Ya
Pencarian Data
String
Pencarian Data
Tengah
Data Yang Dicari
= Data Tengah ?
Ya
Data
Yang
Dicari
Tidak
Data Yang Dicari
> Data Tengah ?
Tidak
Posisi Akhir =
Data Tengah - 1
Ya
Posisi Awal =
Data Tengah + 1
End
Gambar 2. Flowchart algoritma binary search.
Dalam penggunaan algoritma binary search tentunya terdapat data string yang harus diurutkan
terlebih dahulu. Ketika data sudah urut, maka bisa dilakukan pencarian data stringnya. Ada 3 posisi string
pada algoritma ini, yang pertama adalah posisi awal yang bernilai 1, yang kedua adalah posisi akhir yang
bernilai N (tergantung banyaknya jumlah data string), dan yang ketiga adalah posisi tengah atau data
tengah yang akan menjadi kunci dalam pencarian data menggunakan algoritma binary search ini. [2]
Data tengah diketahui dengan cara menjumlah nilai dari posisi awal dengan posisi akhir lalu
membaginya dengan dua. Setelah itu dimasukkan suatu data string sebagai data yang dicari. Data yang
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
dicari ini akan dibandingkan dengan data tengah, jika nilainya sama maka akan tampil keluaran data
sesuai dengan program yang dibuat. Tetapi jika data yang dicari tidak sama dengan data tengah, akan
dilakukan proses perbandingan lagi dengan ketentuan sebagai berikut :
- Jika data yang dicari lebih besar dari data tengah, maka posisi awal adalah data tengah ditambah satu.
- Jika data yang dicari lebih kecil dari data tengah, maka posisi akhir adalah data tengah dikurangi satu.
Dari nilai posisi awal maupun posisi akhir yang diketahui tersebut dapat dihitung data tengahnya
lalu dibandingkan lagi dengan data yang dicari. Proses tersebut dilakukan berulang-ulang sampai nilai
data tengah sama dengan nilai data yang dicari. Jika nilainya sama maka proses akan diakhiri.
Contoh simulasi dari metode binary search :
Gambar 3. Proses awal pencarian kata menggunakan algoritma binary search.
Misalkan kata yang akan dicari adalah “tifus”, maka dicari nilai tengahnya dengan cara menambah
posisi awal dengan posisi akhir lalu dibagi menjadi dua. Maka akan didapat (1 + 7) / 2 = 4 dimana data
pada posisi ke-4 adalah “flu”. Ternyata nilai “tifus” lebih besar daripada “flu”, dan proses dilanjutkan
tetapi posisi awalnya adalah posisi tengah ditambah satu sehingga 4 + 1 = 5. Untuk mencari data
tengahnya adalah posisi awal saat ini yaitu 5 ditambah posisi akhir yaitu 7 dan dibagi menjadi 2 sehingga
(5 + 7) / 2 = 6.
Gambar 4. Proses dilanjutkan hingga data tengah sama dengan data yang dicari.
Setelah itu data yang dicari dibandingkan dengan data tengah saat ini yaitu “malaria”. Ternyata
diperoleh nilai “tifus” masih lebih besar daripada “malaria”, sehingga proses dilanjutkan dan posisi awal
adalah posisi tengah ditambah satu yaitu 6 + 1 = 7. Selanjutnya dicari data tengah yaitu posisi awal (7)
ditambah posisi akhir (7) dan dibagi dua dimana (7 + 7) / 2 = 7. Dan hasil data tengah saat ini (7) sama
dengan data yang dicari yaitu “tifus”. Ketika hasil ditemukan maka proses akan berhenti.
Untuk kalimat pada status pengguna, nantinya akan dibandingkan kata per kata secara bergantian.
Misalkan terdapat kalimat “kemarin aku terkena diare”, maka dari kata “kemarin” sampai dengan “diare”
akan dilakukan perbandingan dengan kata yang tersimpan dalam database satu per satu. Ketika ada kata
yang cocok, maka akan tampak marker pada peta. Proses pencocokan dilakukan terus menerus sampai
seluruh kata selesai diproses.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.2 Pengambilan Koordinat Lokasi dengan GPS
Setiap ada status pengguna yang mengandung nama penyakit yang sama dengan di database, akan
dilakukan proses pengambilan nilai latitude dan longitude menggunakan GPS yang ada pada perangkat
pengguna tersebut. Karena ada 2 tipe pengguna, maka GPS yang digunakan adalah GPS laptop dan GPS
dari smartphone.
Pada website, proses pengambilan koordinat lokasi pengguna disebut juga dengan geolocation.
Akan diambil koordinat dari latitude dan longitude dengan bahasa pemrograman javascript. Setelah
didapat nilai latitude dan longitudenya, akan diproses ke file PHP untuk disimpan dalam database.
Informasi ini nantinya yang akan ditampilkan pada marker yang ada di peta. [1]
Gambar 5. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada website.
Sedangkan untuk proses pengambilan koordinat lokasi pada mobile, terdapat 2 kondisi. Pertama
adalah pengambilan koordinat menggunakan jaringan operator yang sedang digunakan. Kedua adalah
menggunakan sinyal GPS dari satelit. Jika tidak ada jaringan yang aktif baik jaringan operator maupun
GPS itu sendiri, maka proses pengambilan nilai latitude dan longitude gagal. [3]
Gambar 6. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada mobile.
2.3 Proses Pemetaan pada Aplikasi
Pada aplikasi ini, proses pemetaan dimulai dari saat pengguna melakukan update status mengenai
kondisi kesehatan yang diderita dirinya atau sekitarnya. Kemudian status tersebut akan diproses dengan
algoritma binary search , ketika terdapat nama penyakit yang cocok dengan nama penyakit pada database
file teks maka akan tampak marker pada peta yang tersedia di aplikasi. Adapun posisi marker pada peta
menyesuaikan dengan lokasi pengguna yang diakses menggunakan GPS.
Kemarin aku terkena diare.
Status
Database
diare
diare
Cocok?
Gambar 7. Proses pemetaan pada aplikasi.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
Dilihat pada gambar 7, pengguna melakukan login terlebih dahulu pada akunnya. Kemudian
pengguna melakukan update status mengenai kondisinya, contohnya adalah “kemarin aku terkena diare.”.
Dari empat kata yang terdapat pada status pengguna tersebut akan diambil per kata kemudian dicocokkan
dengan nama penyakit yang ada pada database. Ketika terdapat nama penyakit yang cocok dimana dalam
hal ini adalah “diare”, maka akan tampak marker pada peta yang nantinya berisi informasi tentang
identitas pengguna, nama penyakit yang diderita, alamat pengguna, serta tanggal dilaporkannya penyakit.
Untuk alamat pengguna disini didapat dari hasil konversi antara nilai latitude dan longitude yang didapat
dari GPS menjadi suatu alamat lengkap dengan fitur reverse geocoding yang disediakan oleh Google.
3. Hasil
3.1 Pengujian Keberhasilan Integrasi Sistem
Integrasi sistem disini adalah dari pengguna melakukan update status, diproses melalui algoritma
binary search, lalu mengambil nilai latitude dan longitude dari GPS sesuai lokasi pengguna, sampai
dengan tampilnya marker pada peta yang ada di aplikasi. Ada 2 kondisi pada pengujian integrasi sistem
yaitu kondisi didalam ruangan dan diluar ruangan. Disetiap kondisi tersebut dilakukan pengujian 10 kali.
Gambar 8. Tampilan marker pada aplikasi berbasis website.
Gambar 9. Tampilan marker pada aplikasi berbasis mobile.
Selain tampilnya marker , pada pengujian ini juga mempunyai waktu eksekusi. Pada kondisi
didalam ruangan waktu eksekusinya lebih lama dibandingkan dengan kondisi diluar ruangan. Karena
pada kondisi didalam ruangan yang tertutup ini, proses penerimaan sinyal GPS menjadi terhalang
bangunan seperti tembok, jendela, dan yang lain. Selain itu, koneksi jaringannya juga kurang stabil
sehingga waktu eksekusi lebih lama. Koneksi jaringan disini berpengaruh juga, karena dalam
menjalankan algoritma binary search harus terkoneksi dulu ke database file teks dimana merupakan letak
dari nama-nama penyakit yang akan diuji.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
Selain itu, perbedaan waktu eksekusi terjadi dari 2 jenis perangkat yang berbeda yaitu pada
website yang menggunakan laptop, dan pada mobile yang menggunakan smartphone. Spesifikasi yang
berbeda antara kedua perangkat inilah yang juga menjadi faktor dari lamanya waktu eksekusi. Spesifikasi
yang lebih bagus pada laptop membuat waktu eksekusi pada website jauh lebih cepat dibandingkan
dengan mobile.
Gambar 10. Rata-rata waktu eksekusi didalam dan diluar ruangan pada website dan mobile.
4. Diskusi
Pada pengujian integrasi sistem secara keseluruhan, semuanya berhasil dilakukan. Akan tetapi
pada pengujian menggunakan mobile terkadang hasil koordinat lokasinya jauh berbeda dibandingkan
dengan kondisi real. Hal ini dikarenakan pada mobile terutama smartphone android terkadang masih
dalam proses transisi dari lokasi sebelumnya ke lokasi pengujian. Jadi terkadang perangkat mobile masih
me-lock koordinat lokasi sebelumnya, sehingga yang tampil pada marker adalah lokasi sebelumnya.
Untuk menghindari terjadinya seperti ini, jika pengguna berpindah tempat hendaknya menunggu selama
beberapa menit sampai GPS receiver pada mobile me-lock koordinat lokasi terbaru.
Selain itu, pada peta tampil marker yang masih standar. Harapan kedepannya fitur pada marker
dapat dikembangkan misalnya diberi parameter tertentu untuk setiap jenis penyakit yang dilaporkan
sehingga memudahkan pengguna untuk mengklasifikasi adanya wabah penyakit tertentu pada daerah
tersebut.
5. Kesimpulan
Dari hasil pengujian dan analisa sistem, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.
Ada 2 faktor penentu tingkat akurasi lokasi pengguna, yaitu perangkat yang digunakan serta
kondisi geografis. Dalam hal perangkat, laptop memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi
dibandingkan smartphone. Sedangkan untuk kondisi geografis, pengujian diluar ruangan dapat
menghasilkan ketepatan lokasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian didalam ruangan.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.
Untuk proses integrasi sistem yang dimulai dari pengguna melakukan update status sampai
tampilnya marker pada peta, aplikasi berbasis website membutuhkan waktu 0.012 detik untuk
kondisi didalam ruangan dan 0.004 detik untuk kondisi diluar ruangan. Sedangkan aplikasi
berbasis mobile membutuhkan waktu 0.7 detik untuk kondisi didalam ruangan dan 0.67 detik
untuk kondisi diluar ruangan.
Referensi
[1] Tutorial Google Maps API . http://amrishodiq.blogspot.com. (diakses pada tanggal 18 Januari 2014)
[2] Maya Saphira Citraningrum, Pembuatan Kamus Elektronik Online Kalimat Bahasa Indonesia -Jawa
Menggunakan Metode Binary Search , PENS-Surabaya, 2010
[3] Ikhsan Prastyawan, Sistem Informasi Joint Box (JB) pada Perusahaan Serat Optik di Kota Surabaya
Menggunakan Mobile Aplikasi dengan Paltform Android , PENS-Surabaya, 2013
[4] Sickweather - Sickness Forecasting & Mapping . http://sickweather.com. (diakses pada tanggal 30
September 2013)
Elektro
PENS
www.jurnalpa.eepis-its.edu
Teknik Telekomunikasi
Vol.2, No.2, 2014
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Rancang Bangun Aplikasi Pemetaan Wabah Penyakit
Berbasis Web dan Mobile
Kabul Haifid, Mike Yuliana, Arifin
Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi
Departemen Teknik Elektro
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111
Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114
Email:[email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika
dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk
staf medis maupun masyarakat umum.
Dalam tugas akhir ini telah dibuat aplikasi pemetaanyang berfungsi sebagai early warning
system tentang adanya wabah penyakit pada suatu daerah tertentu. Sistem dari aplikasi ini adalah
melakukan pemetaan yang berasal dari update status pengguna yang mengandung nama penyakit dengan
menggunakan algoritma binary search. Ketika terdapat kata yang cocok maka akan tampak marker yang
berasal dari lokasi pengguna yang diakses melalui GPS.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, proses pencarian nama penyakit dengan algoritma
binary search memiliki rata-rata waktu eksekusi 0.0006 detik untuk aplikasi berbasis website dan 0.4567
detik untuk aplikasi berbasis mobile. Terdapat 2 faktor penentu tingkat akurasi lokasi pengguna, yaitu
perangkat yang digunakan serta kondisi geografis. Dalam hal perangkat, laptop memiliki tingkat akurasi
yang lebih tinggi dibandingkan smartphone. Sedangkan untuk kondisi geografis, pengujian diluar ruangan
dapat menghasilkan ketepatan lokasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian didalam ruangan.
Kata kunci: google maps, binary search, pemetaan
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
1. Pendahuluan
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika
dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk
staf medis maupun masyarakat umum. Salah satu yang menjadi perhatian saat ini adalah perkembangan
Electronic Health atau biasa disebut E-Health. Dengan inovasi ini akan meningkatkan efektifitas
pelayanan seperti pengolahan data rekam medis pasien, penebusan obat ke apotek, maupun penyampaian
informasi seputar wabah penyakit yang sebenarnya bisa disampaikan secara real time dengan
pemanfaatan teknologi informasi yang ada. [4]
Di Indonesia sendiri sudah banyak penelitian yang membahas perkembangan dari E-Health seperti
E-Medical Record yang berfungsi untuk mengetahui catatan kesehatan suatu pasien pada rumah sakit.
Sistem E-Health tersebut bisa digunakan ketika pasien sudah melakukan pengobatan ke rumah sakit.
Sedangkan ada satu hal yang dilupakan oleh masyarakat adalah betapa pentingnya pencegahan dini akan
datangnya suatu penyakit yang melanda daerah tersebut terutama penyakit yang menular seperti demam
berdarah, diare, dan lain sebagainya. Khusus bagian ini, masyarakat umum masih sulit mendapatkan
informasi terbaru seputar wabah penyakit di daerah masing-masing.
Oleh karena itu, pada tugas akhir ini dibuat sebuah aplikasi pemetaan yang berfungsi sebagai
early warning system untuk masyarakat umum tentang wabah penyakit yang sedang melanda daerah
tersebut agar bisa melakukan tindakan pencegahan secara dini. Aplikasi pemetaan ini dapat diakses
melalui website maupun perangkat mobile. Sistem kerja dari aplikasi ini akan mencocokkan update status
pengguna dengan kata-kata yang berhubungan dengan penyakit yang sudah tersimpan dalam database.
Dari data tersebut akan dilakukan pemetaan berdasarkan lokasi pengguna yang nantinya bisa digunakan
sebagai acuan informasi adanya wabah penyakit pada daerah itu.
2. Perancangan dan Pembuatan Sistem
Pada pembuatan aplikasi jejaring sosial berbasis website dan mobile, berikut merupakan blok
diagram dari sistem yang dibuat.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada gambar 1 terdapat 2 tipe client dalam mengakses aplikasi jejaring sosial ini. Yang pertama
adalah mobile client yang mengakses aplikasi dalam platform android. Mobile client memanfaatkan
koneksi pada suatu provider yang terhubung ke internet untuk mengakses aplikasi tersebut. Sedangkan
client kedua adalah web client yang mengakses aplikasi dalam tampilan website dengan menggunakan PC
yang sudah memiliki koneksi internet. Ketika mobile client ataupun web client sudah terhubung dengan
internet, maka akan dapat mengakses web server maupun database yang sudah ada pada aplikasi jejaring
sosial tersebut. Lokasi dari client diakses menggunakan GPS (Global Positioning System).
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.1 Metode Pengolahan Data
Aplikasi jejaring sosial yang dibuat akan mencocokkan nama penyakit yang ada pada status
pengguna dengan nama penyakit yang ada pada database. Metode pencarian nama penyakit yang
digunakan pada proyek akhir ini adalah algoritma binary search.
Berikut ini adalah flowchart dari algoritma binary search :
Start
Data
String
Tidak
Pengurutan Data
Data Urut ?
Ya
Pencarian Data
String
Pencarian Data
Tengah
Data Yang Dicari
= Data Tengah ?
Ya
Data
Yang
Dicari
Tidak
Data Yang Dicari
> Data Tengah ?
Tidak
Posisi Akhir =
Data Tengah - 1
Ya
Posisi Awal =
Data Tengah + 1
End
Gambar 2. Flowchart algoritma binary search.
Dalam penggunaan algoritma binary search tentunya terdapat data string yang harus diurutkan
terlebih dahulu. Ketika data sudah urut, maka bisa dilakukan pencarian data stringnya. Ada 3 posisi string
pada algoritma ini, yang pertama adalah posisi awal yang bernilai 1, yang kedua adalah posisi akhir yang
bernilai N (tergantung banyaknya jumlah data string), dan yang ketiga adalah posisi tengah atau data
tengah yang akan menjadi kunci dalam pencarian data menggunakan algoritma binary search ini. [2]
Data tengah diketahui dengan cara menjumlah nilai dari posisi awal dengan posisi akhir lalu
membaginya dengan dua. Setelah itu dimasukkan suatu data string sebagai data yang dicari. Data yang
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
dicari ini akan dibandingkan dengan data tengah, jika nilainya sama maka akan tampil keluaran data
sesuai dengan program yang dibuat. Tetapi jika data yang dicari tidak sama dengan data tengah, akan
dilakukan proses perbandingan lagi dengan ketentuan sebagai berikut :
- Jika data yang dicari lebih besar dari data tengah, maka posisi awal adalah data tengah ditambah satu.
- Jika data yang dicari lebih kecil dari data tengah, maka posisi akhir adalah data tengah dikurangi satu.
Dari nilai posisi awal maupun posisi akhir yang diketahui tersebut dapat dihitung data tengahnya
lalu dibandingkan lagi dengan data yang dicari. Proses tersebut dilakukan berulang-ulang sampai nilai
data tengah sama dengan nilai data yang dicari. Jika nilainya sama maka proses akan diakhiri.
Contoh simulasi dari metode binary search :
Gambar 3. Proses awal pencarian kata menggunakan algoritma binary search.
Misalkan kata yang akan dicari adalah “tifus”, maka dicari nilai tengahnya dengan cara menambah
posisi awal dengan posisi akhir lalu dibagi menjadi dua. Maka akan didapat (1 + 7) / 2 = 4 dimana data
pada posisi ke-4 adalah “flu”. Ternyata nilai “tifus” lebih besar daripada “flu”, dan proses dilanjutkan
tetapi posisi awalnya adalah posisi tengah ditambah satu sehingga 4 + 1 = 5. Untuk mencari data
tengahnya adalah posisi awal saat ini yaitu 5 ditambah posisi akhir yaitu 7 dan dibagi menjadi 2 sehingga
(5 + 7) / 2 = 6.
Gambar 4. Proses dilanjutkan hingga data tengah sama dengan data yang dicari.
Setelah itu data yang dicari dibandingkan dengan data tengah saat ini yaitu “malaria”. Ternyata
diperoleh nilai “tifus” masih lebih besar daripada “malaria”, sehingga proses dilanjutkan dan posisi awal
adalah posisi tengah ditambah satu yaitu 6 + 1 = 7. Selanjutnya dicari data tengah yaitu posisi awal (7)
ditambah posisi akhir (7) dan dibagi dua dimana (7 + 7) / 2 = 7. Dan hasil data tengah saat ini (7) sama
dengan data yang dicari yaitu “tifus”. Ketika hasil ditemukan maka proses akan berhenti.
Untuk kalimat pada status pengguna, nantinya akan dibandingkan kata per kata secara bergantian.
Misalkan terdapat kalimat “kemarin aku terkena diare”, maka dari kata “kemarin” sampai dengan “diare”
akan dilakukan perbandingan dengan kata yang tersimpan dalam database satu per satu. Ketika ada kata
yang cocok, maka akan tampak marker pada peta. Proses pencocokan dilakukan terus menerus sampai
seluruh kata selesai diproses.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.2 Pengambilan Koordinat Lokasi dengan GPS
Setiap ada status pengguna yang mengandung nama penyakit yang sama dengan di database, akan
dilakukan proses pengambilan nilai latitude dan longitude menggunakan GPS yang ada pada perangkat
pengguna tersebut. Karena ada 2 tipe pengguna, maka GPS yang digunakan adalah GPS laptop dan GPS
dari smartphone.
Pada website, proses pengambilan koordinat lokasi pengguna disebut juga dengan geolocation.
Akan diambil koordinat dari latitude dan longitude dengan bahasa pemrograman javascript. Setelah
didapat nilai latitude dan longitudenya, akan diproses ke file PHP untuk disimpan dalam database.
Informasi ini nantinya yang akan ditampilkan pada marker yang ada di peta. [1]
Gambar 5. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada website.
Sedangkan untuk proses pengambilan koordinat lokasi pada mobile, terdapat 2 kondisi. Pertama
adalah pengambilan koordinat menggunakan jaringan operator yang sedang digunakan. Kedua adalah
menggunakan sinyal GPS dari satelit. Jika tidak ada jaringan yang aktif baik jaringan operator maupun
GPS itu sendiri, maka proses pengambilan nilai latitude dan longitude gagal. [3]
Gambar 6. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada mobile.
2.3 Proses Pemetaan pada Aplikasi
Pada aplikasi ini, proses pemetaan dimulai dari saat pengguna melakukan update status mengenai
kondisi kesehatan yang diderita dirinya atau sekitarnya. Kemudian status tersebut akan diproses dengan
algoritma binary search , ketika terdapat nama penyakit yang cocok dengan nama penyakit pada database
file teks maka akan tampak marker pada peta yang tersedia di aplikasi. Adapun posisi marker pada peta
menyesuaikan dengan lokasi pengguna yang diakses menggunakan GPS.
Kemarin aku terkena diare.
Status
Database
diare
diare
Cocok?
Gambar 7. Proses pemetaan pada aplikasi.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
Dilihat pada gambar 7, pengguna melakukan login terlebih dahulu pada akunnya. Kemudian
pengguna melakukan update status mengenai kondisinya, contohnya adalah “kemarin aku terkena diare.”.
Dari empat kata yang terdapat pada status pengguna tersebut akan diambil per kata kemudian dicocokkan
dengan nama penyakit yang ada pada database. Ketika terdapat nama penyakit yang cocok dimana dalam
hal ini adalah “diare”, maka akan tampak marker pada peta yang nantinya berisi informasi tentang
identitas pengguna, nama penyakit yang diderita, alamat pengguna, serta tanggal dilaporkannya penyakit.
Untuk alamat pengguna disini didapat dari hasil konversi antara nilai latitude dan longitude yang didapat
dari GPS menjadi suatu alamat lengkap dengan fitur reverse geocoding yang disediakan oleh Google.
3. Hasil
3.1 Pengujian Keberhasilan Integrasi Sistem
Integrasi sistem disini adalah dari pengguna melakukan update status, diproses melalui algoritma
binary search, lalu mengambil nilai latitude dan longitude dari GPS sesuai lokasi pengguna, sampai
dengan tampilnya marker pada peta yang ada di aplikasi. Ada 2 kondisi pada pengujian integrasi sistem
yaitu kondisi didalam ruangan dan diluar ruangan. Disetiap kondisi tersebut dilakukan pengujian 10 kali.
Gambar 8. Tampilan marker pada aplikasi berbasis website.
Gambar 9. Tampilan marker pada aplikasi berbasis mobile.
Selain tampilnya marker , pada pengujian ini juga mempunyai waktu eksekusi. Pada kondisi
didalam ruangan waktu eksekusinya lebih lama dibandingkan dengan kondisi diluar ruangan. Karena
pada kondisi didalam ruangan yang tertutup ini, proses penerimaan sinyal GPS menjadi terhalang
bangunan seperti tembok, jendela, dan yang lain. Selain itu, koneksi jaringannya juga kurang stabil
sehingga waktu eksekusi lebih lama. Koneksi jaringan disini berpengaruh juga, karena dalam
menjalankan algoritma binary search harus terkoneksi dulu ke database file teks dimana merupakan letak
dari nama-nama penyakit yang akan diuji.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
Selain itu, perbedaan waktu eksekusi terjadi dari 2 jenis perangkat yang berbeda yaitu pada
website yang menggunakan laptop, dan pada mobile yang menggunakan smartphone. Spesifikasi yang
berbeda antara kedua perangkat inilah yang juga menjadi faktor dari lamanya waktu eksekusi. Spesifikasi
yang lebih bagus pada laptop membuat waktu eksekusi pada website jauh lebih cepat dibandingkan
dengan mobile.
Gambar 10. Rata-rata waktu eksekusi didalam dan diluar ruangan pada website dan mobile.
4. Diskusi
Pada pengujian integrasi sistem secara keseluruhan, semuanya berhasil dilakukan. Akan tetapi
pada pengujian menggunakan mobile terkadang hasil koordinat lokasinya jauh berbeda dibandingkan
dengan kondisi real. Hal ini dikarenakan pada mobile terutama smartphone android terkadang masih
dalam proses transisi dari lokasi sebelumnya ke lokasi pengujian. Jadi terkadang perangkat mobile masih
me-lock koordinat lokasi sebelumnya, sehingga yang tampil pada marker adalah lokasi sebelumnya.
Untuk menghindari terjadinya seperti ini, jika pengguna berpindah tempat hendaknya menunggu selama
beberapa menit sampai GPS receiver pada mobile me-lock koordinat lokasi terbaru.
Selain itu, pada peta tampil marker yang masih standar. Harapan kedepannya fitur pada marker
dapat dikembangkan misalnya diberi parameter tertentu untuk setiap jenis penyakit yang dilaporkan
sehingga memudahkan pengguna untuk mengklasifikasi adanya wabah penyakit tertentu pada daerah
tersebut.
5. Kesimpulan
Dari hasil pengujian dan analisa sistem, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.
Ada 2 faktor penentu tingkat akurasi lokasi pengguna, yaitu perangkat yang digunakan serta
kondisi geografis. Dalam hal perangkat, laptop memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi
dibandingkan smartphone. Sedangkan untuk kondisi geografis, pengujian diluar ruangan dapat
menghasilkan ketepatan lokasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian didalam ruangan.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Telekomunikasi, Vol.2, No.2, 2014
2.
Untuk proses integrasi sistem yang dimulai dari pengguna melakukan update status sampai
tampilnya marker pada peta, aplikasi berbasis website membutuhkan waktu 0.012 detik untuk
kondisi didalam ruangan dan 0.004 detik untuk kondisi diluar ruangan. Sedangkan aplikasi
berbasis mobile membutuhkan waktu 0.7 detik untuk kondisi didalam ruangan dan 0.67 detik
untuk kondisi diluar ruangan.
Referensi
[1] Tutorial Google Maps API . http://amrishodiq.blogspot.com. (diakses pada tanggal 18 Januari 2014)
[2] Maya Saphira Citraningrum, Pembuatan Kamus Elektronik Online Kalimat Bahasa Indonesia -Jawa
Menggunakan Metode Binary Search , PENS-Surabaya, 2010
[3] Ikhsan Prastyawan, Sistem Informasi Joint Box (JB) pada Perusahaan Serat Optik di Kota Surabaya
Menggunakan Mobile Aplikasi dengan Paltform Android , PENS-Surabaya, 2013
[4] Sickweather - Sickness Forecasting & Mapping . http://sickweather.com. (diakses pada tanggal 30
September 2013)