T1 672005061 BAB III

15

Metode dan Perancangan Sistem

3.1 Metode Pengembangan Sistem

Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem ini

yaitu model Analisis Simulasi (Simulation Analysis). Model

analisis simulasi merupakan teknik pemodelan deskriptif, penggambaran sistem menggunakan model dimana tidak memerlukan formasi permasalahan atau rumusan masalah secara eksplisit dan langkah-langkah solusi yang merupakan bagian dari model optimisasi [17]. Urutan dari model analisis simulasi digambarkan pada Gambar 3.1, yang urutannya adalah sebagai berikut:

1. Rumusan masalah

2. Pengumpulan data dan analisis 3. Pengembangan model

4. Verifikasi model dan validasi 5. Eksperimen model dan optimisasi 6. Implementasi dari hasil simulasi

Gambar 3.1 Model Analisis Simulasi (Hoover & Perry, 1989)

Rumusan Masalah

Implementasi dan Hasil Eksperimen Model dan

Optimasi Verifikasi Model dan

Validasi

Pengembangan Model Pengumpulan Data dan

1. Rumusan Masalah

Pada tahap rumusan masalah dilakukan dengan membuat pertanyaan untuk mendapatkan jawaban dari variabel-variabel yang

bersangkutan dan mengukur performa sistem yang akan digunakan.

Adapun pertanyaan untuk pemodelan SEIR :

1. Bagaimana membuat model SEIR untuk pemodelan

persebaran penyakit Tuberculosis (TB) berdasarkan data

surveilans selama lima tahun dengan asumsi-asumsi yang dibuat.

2. Bagaimana menentukan titik kesetimbangan dari masing-masing kelurahan di Kota Salatiga selama lima tahun terakhir.

3. Bagaimana menentukan daerah-daerah persebaran penyakit

TB di Kota Salatiga berdasarkan data surveilans selama

lima tahun terakhir.

2. Pengumpulan Data dan Analisis

Pengumpulan data dan analisis diisi dengan pencarian informasi dan kebutuhan data untuk mengetahui jelas masalah yang telah dirumuskan. Proses pengumpulan data dari Dinas Kesehatan, Bapeda Pemkot Salatiga, Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Salatiga, dan 6 Puskesmas induk di Salatiga dimana data yang telah terkumpul terdiri dari data

kependudukan, data kasus TB, data laboratorium suspek TB

periksa dahak, data Salatiga dalam Angka, dan Peta Administrasi Salatiga. Selanjutnya data tersebut dianalisis

sesuai kebutuhan sistem dan mendefinisikannya sebelum

dilakukan pemodelan penyebaran penyakit TB dengan model

endemis SEIR. Pemodelan ini akan menghasilkan data laju

penyebaran penyakit TB, data deteksi penyebaran penyakit

TB yang digambarkan juga dalam bentuk grafik dan peta

daerah endemis Tuberculosis.

3. Pengembangan Model

Pengembangan model menyangkut pengerjaan dan

pengujian model dari sistem nyata termasuk memilih bahasa

pemrograman komputer, model dari coding, dan debugging.

Inti dari tahap ini adalah perancangan sistem dengan

flowchart.

4. Verifikasi Model dan Validasi

Pada langkah verifikasi model dan validasi, akan dibangun model yang sesuai dan representatif dengan sistem nyata. Sebuah model dikatakan valid jika hasil keluaran memiliki nilai yang mendekati pengukuran sistem nyata. Tujuan pengujian dari sebuah model adalah melakukan uji validasi yang harus menghasilkan prediksi masa depan dengan baik. Pendekatan validasi dapat dilihat pada Gambar 3.2, setelah model dikembangkan, kemudian dilakukan observasi pada sistem nyata untuk beberapa waktu, mengumpulkan data untuk variabel-variabel dan pengukuran performa. Variabel-variabel yang digunakan sebagai validasi adalah Variabel-variabel yang hasil pengukuran performanya dari model mendekati sistem nyata. Sebuah keputusan pada validasi model diambil

berdasarkan pengukuran yang dihasilkan oleh model dengan kenyataan memiliki kesamaan pada hasil akhirnya.

Gambar 3.2 Pendekatan untuk Validasi Model

5. Model Eksperimen dan Optimisasi

Tahap model eksperimen dan optimisasi yang dilakukan adalah ketepatan seperti seberapa luas sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi performa sistem. Lalu, desain dari eksperimen yang efektif dengan jawaban dari rumusan masalah yang telah dituliskan.

6. Implementasi dari Hasil Simulasi

Tahap ini berisi tentang kepastian penerimaan dari hasil oleh pengguna dan pengembangan keputusan dari analisis yang dilakukan. Alasan dari ketidaksuksesan tujuan implementasi sering menyangkut dari ketidakmampuan pengguna dalam penguasaan teknik menganalisis, kurangnya kesadaran personal atau organisasional memandang objek.

Variabel-variabel

Model endemis SEIR

Sistem Nyata Sistem Nyata

Pemodelan SEIR

3.2

Analisis Sistem

Tahapan analisis kebutuhan digunakan untuk

mengetahui dan menerjemahkan semua permasalahan serta kebutuhan perangkat lunak dan kebutuhan sistem yang dibangun. Oleh karena itu, dalam tahapan ini dilakukan proses pengumpulan data-data untuk sistem. Secara garis besar, analisis sistem meliputi analisis kebutuhan sistem, analisis

alur kerja sistem, dan analisis kebutuhan hardware dan

software.

3.2.1 Analisis Kebutuhan Sistem

Analisis kebutuhan sistem merupakan proses

identifikasi dan evaluasi permasalahan-permasalahan yang ada, sehingga nantinya sistem yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Sistem yang akan dibangun memerlukan masukan berupa data kependudukan, data kasus

TB, data Profil Daerah Salatiga 2011, data Salatiga Dalam

Angka. Sistem harus dapat memenuhi kebutuhan untuk: 1. Memberikan informasi tentang hasil analisis laju

penyebaran penyakit TB pada setiap kelurahan di Kota

Salatiga dalam rentang tahun 2007-2011.

2. Menggambarkan hasil analisis laju penyebaran penyakit TB

ke dalam grafik di setiap kelurahan.

3. Menggambarkan deteksi penyakit Tuberculosis pada setiap

kelurahan di Kota Salatiga untuk jangka waktu yang lama.

Pada akhirnya sistem dapat memberikan output yang

data prediksi daerah penyebaran penyakit TB yang digambarkan dalam titik kesetimbangan dan peta.

4. Menampilkan daerah endemis TB dan daerah bebas TB di

Kota Salatiga dalam bentuk peta.

3.2.2 Analisis Alur Kerja Sistem

Berikut adalah alur kerja sistem yang ditempuh dalam

sistem yang dibuat :

1. Pengguna memasukkan data populasi penduduk, data

kelurahan, data kasus penyakit TB ke dalam basisdata.

2. Pengguna memasukkan id kelurahan ke dalam fungsi yang

akan dihitung. Dalam sistem ini terdapat tiga fungsi, yaitu

fungsi turunan untuk menghitung laju persebaran penyakit TB,

fungsi titik untuk mencari titik kesetimbangan sebagai

prediksi persebaran penyakit TB dan fungsi map untuk

menampilkan daerah endemis TBKota Salatiga.

3. Apabila pengguna ingin mengetahui laju persebaran

penyakit Tuberculosis, digunakan fungsi turunan untuk

menghitung laju persebaran penyakit Tuberculosis. Semua

data-data yang dibutuhkan sistem akan diambil dari basisdata sesuai dengan id kelurahan yang diinputkan, yaitu data

jumlah penduduk, terinfeksi TB, kematian TB, kelahiran

penduduk, dan kematian penduduk. Kemudian data-data tersebut dianalisis dan menghasilkan data jumlah orang yang

rentan karena TB. Dari data S(t), E(t), I(t), dan R(t) dapat

pemodelan endemis SEIR. Output yang dihasilkan berupa

grafik laju penyebaran penyakit TB setiap tahun dari tahun

2007-2011 dan peta persebaran penduduk rentan, terjangkit,

terinfeksi dan sembuh karena TB.

4. Bila pengguna ingin melihat deteksi persebaran penyakit

TB, maka digunakan fungsi titik untuk mencari titik

kesetimbangan. Sistem akan mengambil data titik setimbang

yang sudah diproses dari angka terinfeksi TB, kelahiran

penduduk, dan jumlah penduduk. Selanjutnya dilakukan

pemodelan endemis SEIR untuk menghasilkan titik

kesetimbangan yang digunakan sebagai prediksi penyebaran

penyakit TB pada waktu mendatang.

5. Fungsi map digunakan untuk menampilkan peta daerah

endemis TB di Kota Salatiga. Data yang digunakan dalam

fungsi ini adalah data endemis TB yang diperoleh dari olah

data angka terinfeksi TB, kelahiran penduduk, dan jumlah

penduduk. Kemudian dilakukan perhitungan Ro dengan pemodelan SEIR, sehingga dapat menghasilkan nilai keendemisan suatu daerah. Dari fungsi ini dapat dilihat daerah

yang endemis TB, dan daerah bebas TB berdasarkan data

surveilans selama lima tahun.

3.2.3 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak dan Pengakat Keras

Spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam merancang adalah:

- Intel Core i3

- Harddisk 500 GB

Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem:

Windows XP

R 2.14.0

SQLite Expert Personal 3

3.3

Perancangan Sistem

3.3.1 Data Flow Diagram (DFD)

DFD adalah bagian yang mewakili arus data dalam suatu sistem (Pressman, 2001). Diagram DFD yang digunakan terdiri dari DFD level 0, DFD level 1, dan DFD level 2. Proses pertama yang harus dilakukan adalah pengguna memasukkan data id kelurahan kemudian sistem akan memproses data-data yang dibutuhkan sistem, dan dilakukan pemodelan endemis SEIR sehingga menghasilkan grafik laju penyebaran penyakit

TB dan grafik titik setimbang serta peta daerah persebaran

penyakit TB. DFD level 0 digambarkan pada Gambar 3.3.

Gambar 3.3 DFD Level 0

user

0

Model endemis SEIR data grafik laju persebaran TB

data kasus TB data kelurahan

data populasi

DFD level 1 ditunjukkan pada Gambar 3.4. Dimulai dari pengguna yang menginputkan semua data yaitu kecamatan,

populasi, penderita TB. Kemudian pengguna memasukkan id

kelurahan, dari data id kelurahan tersebut diambil data-data yang dibutuhkan sistem dari basisdata, seperti data jumlah

penduduk, terinfeksi TB, kematian TB, kelahiran penduduk,

dan kematian penduduk, kemudian dilakukan perhitungan S(t),

E(t),I(t), dan R(t) dengan cara menghitung jumlah orang yang

rentan terkena TB atau disebut juga susceptible (S), jumlah

otang yang terjangkit disebut juga exposed (E), jumlah orang

yang terinfeksi TB atau infected (I), dan recovered (R) yaitu

jumlah orang yang sembuh setelah terkena TB. Selanjutnya

dilakukan pemodelan dengan model endemis SEIR dari data S(t), E(t), I(t), dan R(t) sehingga menghasilkan grafik laju

penyebaran penyakit TB, grafik titik setimbang, serta peta

Gambar 3.4 DFD Level 1

Selanjutnya, gambar 3.5 menunjukkan gambaran proses pemodelan SEIR. Yang pertama dilakukan adalah menghitung jumlah individu rentan (S), terjangkit (E), terinfeksi (I), dan

sembuh (R) di setiap kelurahan dari data kasus TByang ada.

Kemudian dari data S,E,I,R dilakukan perhitungan prediksi

untuk menentukan daerah-daerah endemis TB di Kota

Salatiga. Perhitungan prediksi dilakukan dengan mengolah data dari basisdata menggunakan pemodelan SEIR sehingga

menghasilkan basic reproductive ratio suatu infeksi (Ro). Ro

user

1

Penerimaan data

2

Pemodelan SEIR penerimaan data

TB data kasus TB

data kelurahan

data populasi

data kasus TB

1

data kelurahan

data populasi user

data kasus TB data populasi data populasi

Pemodelan SEIR 2 data grafik laju persebaran TB

adalah jumlah infeksi-infeksi berikutnya yang diperoleh dari

rata-rata laju infeksi (β) terhadap angka kelahiran penduduk

(b). Jika Ro kurang dari atau sama dengan 1 berarti dalam

populasi tersebut bebas penyakit TB. Jika terdapat lebih dari

satu infeksi berikutnya yang dihasilkan dari satu infeksi utama

maka Ro > 1 yang menunjukkan bahwa terjadi endemis, yaitu

penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut (Admin,

2012). Selanjutnya nilai Ro tersebut divisualisasikan dalam

sebuah peta Kota Salatiga.

Gambar 3.5 DFD Level 2 Untuk Proses Prediksi TB Pemodelan SEIR juga menghasilkan titik kesetimbangan yang digambarkan dalam grafik. Jika diperoleh titik kesetimbangan (1,0), maka tidak ada penyebaran penyakit dalam waktu yang lama atau tidak ada individu yang masuk ke

subpopulasi infected atau dapat disebut titik ini adalah titik

user

perhitungan deteksi

data kasus TB

data kelurahan data deteksi 2.3 TB:3 data SEIR TB: 1 user user data populasi data SEIR

data grafik laju persebaran TB TB:2 perhitungan data SEIR 2.1 perhitungan laju persebaran TB 2.2 2.3 Perhitungan deteksi user 2.1 Perhitungan data SEIR 2.2 Perhitungan laju persebaran user

kesetimbangan bebas penyakit (free disease). Jika diperoleh titik kesetimbangan, maka pada waktu mendatang, penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut dan selalu ada

individu yang masuk ke subpopulasi infected. Kondisi seperti

ini dapat disebut sebagai titik kesetimbangan endemis.

3.3.2 Entity Relationship Diagram (ERD)

Relasi antar tabel untuk perancangan sistem

menggunakan pemodelan endemis SEIR tampak pada Gambar 3.6.

Gambar 3.6 Relasi Antar Tabel

Tabel yang digunakan dalam pemodelan SEIR ada dua, yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Tabel kelurahan mempunyai atribut id_kel, nama, dan luas. Sedangkan tabel populasi mempunyai atribut id, id_kel, tahun, lahir, kematian, terinfeksi, dan mati_TB. Tabel kelurahan berelasi dengan tabel populasi untuk mengetahui kelurahan yang dipilih oleh

pengguna, dan untuk menghitung laju persebaran TB, dan

menghitung prediksi daerah endemis TB.

id

Mati_TB

kelurahan

luas

nama id_kel

mempunyai

1 N populasi

tahun

Id_kel

kematian Jml_pend

terinfeksi lahir

3.3.3 Perancangan Tabel

Tabel-tabel yang digunakan dalam pemodelan ini ada dua yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Struktur tabel kecamatan ditunjukkan pada Tabel 3.1 Struktur tabel populasi. Tabel populasi berisi tentang data-data penduduk, dan data

penderita TB di setiap kelurahan. Primary key dalam tabel

populasi adalah id.

Tabel 3.1 Struktur Tabel populasi

Populasi Nama

Field

Tipe

Data Keterangan

id Integer

Id kelurahan yang digunakan dalam pemrosesan data

id_kel Varchar Kode Kelurahan tahun Integer Tahun

jml_pend Integer Jumlah Penduduk

lahir Integer Jumlah Kelahiran Penduduk kematian Integer Jumlah Kematian penduduk datang Integer Jumlah penduduk datang pergi Integer Jumlah penduduk pergi kepadatan Float Jumlah kepadatan penduduk terinfeksi Integer Jumlah Penderita Tuberculosis

mati_TB Integer Jumlah Penderita Tuberculosis yang mati

Tabel kelurahan berisi tentang data-data dalam satu kelurahan. Dalam tabel ini field id_kel sebagai primary key dan digunakan sebagai inputan dalam pemodelan endemis SEIR. Tabel 3.2 menunjukkan struktur tabel kelurahan.

Tabel 3.2 Struktur Tabel kelurahan

3.3.4 Flowchart

Flowchart program pada pemodelan ini digambarkan pada Gambar 3.7. Dimulai dari pengguna yang memasukkan data S,E, I, R, N, k, jumlah penduduk, jumlah penduduk lahir, jumlah kematian penduduk ke dalam basisdata. Dalam sistem ini terdapat 2 sistem informasi utama yaitu menu informasi persebaran penyakit dan informasi prediksi. Apabila pengguna memilih menu grafik laju persebaran suatu kelurahan, maka

sistem akan menghitung laju persebaran TB kelurahan tersebut

dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik laju

persebaran TB dalam rentang tahun 2007 – 20011. Apabila

pengguna memilih menu grafik titik setimbang suatu kelurahan, maka sistem akan menghitung titik kesetimbangan kecamatan tersebut dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik titik kesetimbangan yang merupakan prediksi jumlah individu rentan, dan jumlah individu terinfeksi TB di tahun mendatang. Jika pengguna memilih menu peta, maka sistem akan menampilkan peta daerah endemis TB Kota Salatiga yang telah dihitung menggunakan model SEIR dalam rentang tahun 2007 -2011.

Kelurahan id_kel Varchar Kode kelurahan nama Varchar Nama kelutahan luas Float luas kelurahan

Gambar 3.7 Flowchart Program Pemodelan Endemis SEIR

Lihat peta

Ro>1

selesai

Rumus: b, Ro,se, ie

Rumus: b, Ro

Peta endemis TB (se,ie)=1,0

Grafik titik setimbang= (se,ie)=(1,0)

Grafik titik setimbang=(se,ie)

=(1,0)

(se.ie)= (se,ie) mulai

Input data S,E,I,R,N,k penduduk lahir dan mati

Grafik laju persebaran

Rumus:

b,c,d,b,dS/dt,dI/dt, dE/dt,dR/dI

Grafik titik setimbang

Grafik dS/dt, dE/dt,dI/dt,dR/dt

3.3.5 Perancangan Antarmuka Sistem

Rancangan antarmuka Pemodelan SEIR pada Gambar 3.3 menampilkan beberapa menu yang terdiri dari menu Laju Persebaran, menu Prediksi, dan menu Keluar.

Gambar 3.8 Perancangan Sistem

Menu Laju persebaran terdiri dari grafik laju persebaran per kelurahan, menu Prediksi terdiri dari grafik titik

kesetimbangan per kelurahan, dan peta endemis TB serta menu

keluar untuk keluar dari sistem.

Laju Persebaran Prediksi Keluar

adalah jumlah infeksi-infeksi berikutnya yang diperoleh dari rata-rata laju infeksi (β) terhadap angka kelahiran penduduk (b). Jika Ro kurang dari atau sama dengan 1 berarti dalam populasi tersebut bebas penyakit TB. Jika terdapat lebih dari satu infeksi berikutnya yang dihasilkan dari satu infeksi utama maka Ro > 1 yang menunjukkan bahwa terjadi endemis, yaitu penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut (Admin, 2012). Selanjutnya nilai Ro tersebut divisualisasikan dalam sebuah peta Kota Salatiga.

Gambar 3.5 DFD Level 2 Untuk Proses Prediksi TB

Pemodelan SEIR juga menghasilkan titik kesetimbangan yang digambarkan dalam grafik. Jika diperoleh titik kesetimbangan (1,0), maka tidak ada penyebaran penyakit dalam waktu yang lama atau tidak ada individu yang masuk ke subpopulasi infected atau dapat disebut titik ini adalah titik

user

perhitungan deteksi data kasus TB

data kelurahan data deteksi 2.3 TB:3 data SEIR TB: 1 user user data populasi data SEIR

data grafik laju persebaran TB TB:2 perhitungan data SEIR 2.1 perhitungan laju persebaran TB 2.2 2.3 Perhitungan deteksi user 2.1 Perhitungan data SEIR 2.2 Perhitungan laju persebaran user

kesetimbangan bebas penyakit (free disease). Jika diperoleh titik kesetimbangan, maka pada waktu mendatang, penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut dan selalu ada individu yang masuk ke subpopulasi infected. Kondisi seperti ini dapat disebut sebagai titik kesetimbangan endemis.

3.3.2 Entity Relationship Diagram (ERD)

Relasi antar tabel untuk perancangan sistem menggunakan pemodelan endemis SEIR tampak pada Gambar 3.6.

Gambar 3.6 Relasi Antar Tabel

Tabel yang digunakan dalam pemodelan SEIR ada dua, yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Tabel kelurahan mempunyai atribut id_kel, nama, dan luas. Sedangkan tabel populasi mempunyai atribut id, id_kel, tahun, lahir, kematian, terinfeksi, dan mati_TB. Tabel kelurahan berelasi dengan tabel populasi untuk mengetahui kelurahan yang dipilih oleh pengguna, dan untuk menghitung laju persebaran TB, dan menghitung prediksi daerah endemis TB.

id

Mati_TB

kelurahan

luas

nama id_kel

mempunyai

1 N populasi

tahun

Id_kel

kematian Jml_pend

terinfeksi lahir

3.3.3 Perancangan Tabel

Tabel-tabel yang digunakan dalam pemodelan ini ada dua yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Struktur tabel kecamatan ditunjukkan pada Tabel 3.1 Struktur tabel populasi. Tabel populasi berisi tentang data-data penduduk, dan data penderita TB di setiap kelurahan. Primary key dalam tabel populasi adalah id.

Tabel 3.1 Struktur Tabel populasi

Populasi Nama

Field

Tipe

Data Keterangan

id Integer

Id kelurahan yang digunakan dalam pemrosesan data

id_kel Varchar Kode Kelurahan tahun Integer Tahun

jml_pend Integer Jumlah Penduduk

lahir Integer Jumlah Kelahiran Penduduk kematian Integer Jumlah Kematian penduduk datang Integer Jumlah penduduk datang pergi Integer Jumlah penduduk pergi kepadatan Float Jumlah kepadatan penduduk terinfeksi Integer Jumlah Penderita Tuberculosis

mati_TB Integer Jumlah Penderita Tuberculosis yang mati

Tabel kelurahan berisi tentang data-data dalam satu kelurahan. Dalam tabel ini field id_kel sebagai primary key dan digunakan sebagai inputan dalam pemodelan endemis SEIR. Tabel 3.2 menunjukkan struktur tabel kelurahan.

Tabel 3.2 Struktur Tabel kelurahan

3.3.4 Flowchart

Flowchart program pada pemodelan ini digambarkan pada Gambar 3.7. Dimulai dari pengguna yang memasukkan data S,E, I, R, N, k, jumlah penduduk, jumlah penduduk lahir, jumlah kematian penduduk ke dalam basisdata. Dalam sistem ini terdapat 2 sistem informasi utama yaitu menu informasi persebaran penyakit dan informasi prediksi. Apabila pengguna memilih menu grafik laju persebaran suatu kelurahan, maka sistem akan menghitung laju persebaran TB kelurahan tersebut dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik laju persebaran TB dalam rentang tahun 2007 – 20011. Apabila pengguna memilih menu grafik titik setimbang suatu kelurahan, maka sistem akan menghitung titik kesetimbangan kecamatan tersebut dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik titik kesetimbangan yang merupakan prediksi jumlah individu rentan, dan jumlah individu terinfeksi TB di tahun mendatang. Jika pengguna memilih menu peta, maka sistem akan menampilkan peta daerah endemis TB Kota Salatiga yang telah dihitung menggunakan model SEIR dalam rentang tahun 2007 -2011.

Kelurahan id_kel Varchar Kode kelurahan nama Varchar Nama kelutahan luas Float luas kelurahan

Gambar 3.7 Flowchart Program Pemodelan Endemis SEIR

Lihat peta

Ro>1

selesai

Rumus: b, Ro,se, ie

Rumus: b, Ro

Peta endemis TB (se,ie)=1,0

Grafik titik setimbang= (se,ie)=(1,0)

Grafik titik setimbang=(se,ie)

=(1,0)

(se.ie)= (se,ie) mulai

Input data S,E,I,R,N,k penduduk lahir dan mati

Grafik laju persebaran

Rumus:

b,c,d,b,dS/dt,dI/dt, dE/dt,dR/dI

Grafik titik setimbang

Grafik dS/dt, dE/dt,dI/dt,dR/dt

3.3.5 Perancangan Antarmuka Sistem

Rancangan antarmuka Pemodelan SEIR pada Gambar 3.3 menampilkan beberapa menu yang terdiri dari menu Laju Persebaran, menu Prediksi, dan menu Keluar.

Gambar 3.8 Perancangan Sistem

Menu Laju persebaran terdiri dari grafik laju persebaran per kelurahan, menu Prediksi terdiri dari grafik titik kesetimbangan per kelurahan, dan peta endemis TB serta menu keluar untuk keluar dari sistem.

Laju Persebaran Prediksi Keluar