Matrik Edisi 11

8/17/2019 Matrik Edisi 11

1/59


2/59


3/59

JURNAL MATRIK

Volume 2 No. 11 Desember 2013

Penasehat/ PembinaDyah Susilowati, M. Kom.

Pemimpin RedaksiAgus Pribadi, M. Sc.

RedakturDR. H. Muhammad Tajuddin, M. Si.

Ahmat Adil, M. Sc.

Ir. Bambang Krismoro T., M. Kom.

Admin dan ManajemenKomariyuli Anwariyah, M. Kom.

Penata LayoutDanang Tejo Kumoro, M. Kom.

DistribusiRahmi Komala Dewi, S. Sos.

Alamat Sekretariat/ Redaksi

Badan Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (BP3M)

STMIK BUMIGORA MATARAM

Jl. Ismail Marzuki - Mataram, Telp. (0370) 634498 Fax (0370)

638369


4/59


5/59

1. PENGEMBANGAN GRAPH COLORING ALGORITHM DENGAN MULTI DYNAMIC

CONSTRAINT UNTUK COURSE TIMETABLING BERBASIS WEB

I Putu Hariyadi, S.Kom, CCNA, CCAI, Husain, S.Kom, Ahmad Ashril Rizal, S.Si

2. STUDI KASUS MODEL PERANCANGAN ANTRIAN DENGAN PENDEKATAN FINITE

STATE AUTOMATA

Ahmat Adil

3. PERENCANAAN PENYEDIAAN OBAT APOTEK MEMANFAATKAN TEKNIK DATAMINING

Andris faesal, Zulkipli, Ria Rismayati

4. PEMANFAATAN SMS GATEWAY UNTUK MENGETAHUI PRAKIRAAN CUACA DAN

IKLIM BAGI MASYARAKAT LOMBOK NTB

Husain, S.kom, Andris Faesal, S.kom, Kartarina, S. Kom

5. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI INFRASTRUKTUR PARIWISATA DI

LOMBOK BERDASARKAN KEPUASAN PENGUNJUNG MENGGUNAKAN METODE

TOPSIS

Suriyati, Gusti Ayu Dasriani, I Made Purwantara

6. ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN KENAIKAN PANGKAT

PENGAWAS BENIH TANAMAN PADA DINAS PERTANIAN PROVINSI NTB

Dian Syaftri, Suriyati, Muhammad Hariri

7. PENGENALAN JENIS IKAN DI PERAIRAN LAUT NTB BERDASARKAN TEKSTUR

DAN BENTUK CITRA IKAN

Kartarina, Bambang Krismono Triwijoyo, Komariyuli Anwariyah

8. RANCANGAN STRUKTUR JARINGAN SYAFAF TIRUAN BACKPROPAGATION

DALAM PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU

Khasnur Hidjah, Dyah Susiloowati

JURNAL MATRIK

DAFTAR ISI

DESEMBER 2013VOLUME 2 NO 11

ISSN : 1858 - 4144

1 - 7

9 - 13

15 - 19

21 - 24

25 - 32

33 - 37

39 - 45

47 - 51


6/59


7/59

I. PENDAHULUAN

Jadwal merupakan tolak ukur baik buruknya perjalanan suatu kegiatan. Salah satunyaadalah permasalahan saat penyusunan jadwal

perkuliahan pada sebuah institusi pendidikan(perguruan tinggi). Penjadwalan matakuliah yangmelibatkan banyak dosen, jumlah matakuliah yangakan diajarkan pada semester tersebut, sertajumlahruangan yang tersedia umumnya menimbulkanmasalah dalam penyusunannya. Faktor lainyang mempengaruhi adalah adanya kepentinganyang berbeda pada setiap dosen dengan lokasiyang berbeda namun pada waktu yang sama,

jumlah mahasiswa yang mengikuti perkuliahan

yang disesuaikan dengan jumlah ruangan yangtersedia serta daya tamping masing-masingruangan perkuliahan. Selain itu, factor humanerror (kesalahanmanusia) juga sangat menentukankesalahan saat penyusunan jadwal perkuliahan.

Human error akan semakin sering terjadi jika banya katuran dalam pembuatan jadwal, sepertikegiatan x harus dilakukan sebelum kegiatan y,kegiatan z harus bersamaan dengan kegiatan

x dan seterusnya. Penyusunan sebuah jadwalakan semakin sulit jika sewaktu-waktu terdapat

perubahan atau penambahan jadwal. Sekolah Tinggi Manajemen Informatikadan Komputer (STMIK) Bumigora Matarammerupakan perguruan tinggi pertama di bidangTeknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang

terdapat di propinsi Nusa Tenggara Barat (NTB).Bertambahnya kuantitas mahasiswa setiap tahunajaran berimplikasi pada penyusunan jadwal ku-liah yang semakin kompleks. Pembuatan jadwal

perkuliahan di STMIK Bumigora dilakukan oleh bagian akademik secara manual. Setiap semester bagian akademik selalu menghadapi kendala ter-kait jadwal perkuliahan antara lain lamanya waktuyang dibutuhkan untuk proses pembuatan jadwal

perkuliahan sebagai akibat berbagai batasan (constraint ) yang harus dipenuhi, dan banyaknya jad-wal perkuliahan mahasiswa yang bentrok terutamamahasiswa yang mengambil matakuliah yang ber-langsung di semester atas/bawah dari semesternyasaat ini, serta pada beberapa matakuliah terutama

matakuliah yang berlangsung di semester awalseperti semester 1 dan 2, jumlah mahasiswa yangmengikuti matakuliah tersebut banyak dan dibagike dalam beberapa kelas sehingga matakuliahtersebut dilaksanakan lebih dari 1 kelas dalam perminggunya dan berdampak pada slot waktu danruang yang dibutuhkan untuk pelaksanaannya.Kendala-kendala yang ada antara lain:

1. Jumlah ruang perkuliahan yang terbatasyaitu 6 (tujuh) ruang kelas.

2. Kapasitas atau daya tampung dari ruang perkuliahan yang tersedia bervariasi, dansebagian besar memiliki daya tampungyang kecil.

3. Slot waktu perkuliahan yang ada terbatas

PENGEMBANGAN GRAPH COLORING ALGORITHM DENGAN MULTI DYNAM-

IC CONSTRAINT UNTUK COURSE TIMETABLING BERBASIS WEB

I Putu Hariyadi, S.Kom, CCNA, CCAI 1), Husain, S.Kom 2), Ahmad Ashril Rizal, S.Si 3)

1 Jurusan Informatika, STMIK Bumigora Mataram (Ketua)email: [email protected]

2 Jurusan Informatika, STMIK Bumigora Mataram (Anggota)email: [email protected]

3 Jurusan Informatika, STMIK Bumigora Mataram (Anggota)email: [email protected]

Abstrak

Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Bumigora Mataram merupakan perguruan tinggi pertama di bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang terdapat di propinsi Nusa Tenggara Barat(NTB). Bertambahnya kuantitas mahasiswa setiap tahun ajaran berimplikasi pada penyusunan jadwal kuliah yangsemakin kompleks. Pembuatan jadwal perkuliahan di STMIK Bumigora dilakukan oleh bagian akademik se-cara manual. Setiap semester bagian akademik selalu menghadapi kendala terkait jadwal perkuliahan antara lain

lamanya waktu yang dibutuhkan untuk proses pembuatan jadwal perkuliahan sebagai akibat berbagai batasan(constraint ) yang harus dipenuhi. Algoritma graph colouring dapat meminimalkanpelayangan waktu yang terjadiantara jeda waktu yang satu dengan yang lainnya. Penelitian ini lebih menekankan pada pengembangan dari al-goritma graph colouring dengan kriteria batasan (constraint) lebih dari satu (multi constraints) yang secara dinamisdapat diaktifkan atau dinonaktifkan berdasarkan kondisi yang terjadi pada tiap semesternya.

Keywords: graph coloring, course timetabling, constraint, web, scheduling

PENGEMBANGAN GRAPH COLORING ALGORITHM DENGAN MULTI DYNAMIC CONSTRAINT UNTUK COURSE TIMETABLING BERBASIS WEB


JURNAL MATRIK VOL. 2 NOMOR 11 (GANJIL 2013 – 2014)

1


8/59

yaitu 14 slot waktu per hari dengan durasiwaktu per slot adalah 50 menit/SKS danhanya berlangsung pada hari Senin-Sabtumulai pukul 08:00 pagi dan maksimum

pukul 19:40 malam.4. Durasi waktu pelaksanaan per matakuliah

bervariasi bergantung pada jumlah SKSdari matakuliah, sebagai contoh 50 menit(1 slot waktu) untuk matakuliah dengan1 SKS, 100 menit (2 slot waktu) untukmatakuliah dengan 2 SKS, 150 menit (3slot waktu) untuk matakuliah dengan 3SKS, dan 200 menit (4 slot waktu) untukmatakuliah dengan 4 SKS.

5. Dosen meminta ruang kelas dan memiliki preferensi waktu tertentu untuk pelaksa-naan perkuliahan dari matakuliah yangdiampu.

6. Beberapa matakuliah diampu oleh dosenyang sama sehingga harus dialokasikan

pada slot waktu yang berbeda. Banyaknya kriteria batasan (constraint ) yangada tersebut membuat proses pembuatan jadwal

perkuliahan menjadi semakin kompleks, sehingga berdampak pada lamanya proses pembuatan jad-wal perkuliahan tiap semester. Aplikasi penjadwalan perkuliahan(course timetabling ) menggunakan algoritma

graph colouring yang mendukung berbagai kriteria

batasan secara dinamis (multi dynamic constraint )dengan antarmuka berbasis web dapat membantumenyelesaikan permasalahan tersebut. Algoritmagraph colouring dapat meminimalkanpelayanganwaktu yang terjadi antara jeda waktu yang satudengan yang lainnya. Penelitian terdahulu telahmengungkapkan solusi yang diberikan terhadapkendala yang ada. Penelitian ini lebih menekankan

pada pengembangan dari algoritma graph colour-ing dengan kriteria batasan (constraint) lebih darisatu (multi constraints) yang secara dinamis dapat

diaktifkan atau dinonaktifkan berdasarkan kondisiyang terjadi pada tiap semesternya. Dengan ad-anya aplikasi ini diharapkan dapat mempermudah,dan mempercepat bagian akademik pada suatu

perguruan tinggi dalam membuat penjadwalan perkuliahan dengan berbagai kriteria batasan yangada pada semester tertentu secara dinamis.

II. METODOLOGI

Metode pengembangan sistem yang digu-nakan adalah System Development Life Cycle(SDLC). Secara garis besar SDLC terbagi dalamtiga kegiatan utama yaitu:

1. Analisis, digunakan untuk membuat kepu-tusan. Kegiatan yang dilakukan pada ta-hap analisis ini adalah sebagai berikut:

a) Mendeteksi permasalahan,

b) Melakukan investigasi awal,

c) Menganalisa kebutuhan system,

d) Mensortir kebutuhan system,

e) Memilik system yang baik.

2. Desain, digunakan untuk membuat desainsistem baru yang dapat menyelesaikan

permasalahan yang dihadapi. Kegiatanyang dilakukan dalam tahap perancan-gan ini meliputi perancangan output, in-

put, dan le. Desain dibuat menggunakan

pemodelan Unied Modelling Language(UML).

3. Implementasi, digunakan untuk membuat program, mengujicoba program, men-gevaluasi hasil ujicoba, serta melakukan

pergantian system ( system changeover )dari sistem lama ke sistem baru.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil yang dicapai berupa aplikasi penjad-walan menggunakan algoritma graph coloring .Aplikasi yang dihasilkan ini terdiri dari 2 ran-cangan yaitu rancangan system penjadwalan danrancangan database. Rancangan sistem terdiri dariUse Case Diagram UML, owchart penjadwalan

berbasis graph coloring menggunakan algoritmawelch powell , dan owchart graph coloring untukrelasi dosen dengan matakuliah. Use Case Dia-

gram UML dari modul penjadwalan yang dibuatterlihat seperti pada gambar 3.1 berikut:

Gambar 3.1 Use Case Diagram Modul Pen- jadwalan

Terdapat 4 aktor yang terlibat pada use diagram diatas yaitu:

a. Jurusan c. Dosen

b. Akademik d. Mahasiswa




2


9/59

Masing-masing actor memiliki ijin akses berbeda pada aplikasi karena aktivitas yang dapatdilakukan juga berbeda. Aktor Jurusan dapatmelakukan aktivitas yang meliputi manajemenkurikulum dan matakuliah, manajemen dosen,manajemen dosen pengampu, manajemen waktumengajar, melihat matakuliah yang terselenggara,dan melihat informasi jadwal kuliah, serta men-gaktivasi preferensi waktu mengajar dosen. Aktor

Dosen dapat melakukan aktivitas yang meliputimelihat matakuliah yang diampu, melihat infor-masi jadwal kuliah, dan input preferensi waktumengajar. Aktor Akademik dapat melakukan akti-vitas yang meliputi manajemen slot waktu, mana-

jemen ruang, generate jadwal, dan melihat infor-masi jadwal kuliah. Sedangkan aktor mahasiswa dapat melakukan aktivitas melihat informasi jad-wal kuliah.

Modul penjadwalan ini menggunakan algorit-ma graph coloring welch powell dengan rancangan

owchart , seperti terlihat pada gambar 3.2. Modul penjadwalan ini menerapkan constraint graph col-oring untuk relasi dosen dengan matakuliah yang

bertujuan untuk menghindari penjadwalan padahari & jam yang sama bagi dosen yang mengampu

beberapa matakuliah yang sama dipecah ke dalam beberapa kelompok atau kelas dan mengampumatakuliah berbeda sehingga tidak mengalami

bentrok, seperti terlihat pada gambar 3.3.

Gambar 3.2 Flowchart graph coloring

Gambar 3.3 Flowchart graph coloring relasi dosendengan matakuliah

Adapun rancangan database yang dihasilkan pada modul penjadwalan ini adalah dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) seperti terli-hat pada gambar 3.4 berikut:

Gambar 3.4 Entity Relationship Diagram (ERD)

Modul Penjadwalan Terdapat 10 tabel yang terlibat pada modul

penjadwalan ini yaitu antara lain table tahun_aka-demik, nama_jurusan, ruang, slot_waktu, dosen,matakuliah, dosen_pengampu, vertex_dosen,graph_dosen, dan penjadwalan. Berdasarkan pada rancangan sistemdan rancangan database tersebut maka penelitimelakukan implementasi dengan membuat kode

program modul penjadwalan berbasis web meng-gunakan PHP Framework CodeIgniter dan data-

base MySQL. Kode program modul penjadwalanyang dihasilkan pada penelitian ini telah diinte-grasikan dengan Sistem Informasi Akademik(SISKA) berbasis web yang terdapat di STMIKBumigora Mataram dan dapat diakses secara on-line melalui alamat http://siska.stmikbumigora.ac.id. Sebagai informasi, SISKA yang telah digu-nakan di STMIK Bumigora saat ini terdiri dari 3




3


10/59

bagian yaitu bagian administrasi, bagian dosen,dan bagian mahasiswa, seperti terlihat pada gam-

bar 3.5 berikut:

Gambar 3.5 Sistem Informasi AkademikSTMIK Bumigora Mataram

Modul penjadwalan untuk actor Juru-san dan Akademik pada bagian Administrasi dariSISKA dapat diakses secara online melalui alamathttp://siska.stmikbumigora.ac.id/admin Modul

penjadwalan untuk aktor Jurusan dapat diakses

melalui menu Jurusan. Pada menu Jurusan initerdapat 5 submenu lagi terkait aktivitas penjad-walan yaitu Kurikulum > Matakuliah, Dosen,Dosen Pengampu, Preferensi Waktu Mengajar,dan Tahun Akademik , seperti terlihat pada gam-

bar 3.6 berikut:

Gambar 3.6 Submenu tur penjadwalan untuk

actor Jurusan pada bagian administrasi

Modul penjadwalan untuk aktor Aka-demik dapat diakses melalui menu Akademik >submenu Penjadwalan. Pada submenu Penjad-walan terdapat 3 submenu lagi yaitu ruang, slotwaktu, dan generate jadwal, seperti terlihat padagambar 3.7 berikut:

Gambar 3.7 Submenu Penjadwalan untuk actorAkademik

Submenu Generate Jadwal merupakanmenu yang digunakan untuk menghasilkan

penjadwalan menggunakan algoritma graphcoloring , seperti terlihat pada gambar 4.8

berikut.

Gambar 3.8 Halaman Generate Jadwal pada bagianadministrasi

Terdapat dua link menu pada halaman ini

yaitu “Graph Dosen Pengampu” dan “Ha-sil Penjadwalan”. Ketika pengguna memilihlink menu “Graph Dosen Pengampu” maka

proses graph coloring dilakukan oleh sistemuntuk dosen yang berelasi dengan matakuliahyang diampu dan hasilnya akan ditampilkanseperti terlihat pada gambar 3.9.

Gambar 3.9 Halaman Graph Dosen denganMatakuliah yang diampu menampilkan warna

yang dihasilkan

Ketika pengguna memilih link menu “Hasilpenjadwalan” maka pengguna akan diarah-kan ke halaman yang memuat form pilihanhari yang data penjadwalan ingin ditampil-kan, seperti terlihat pada gambar 3.10 beri-kut:

Gambar 3.10 Halaman hasil penjadwalan pada bagian

administrasi

Sebagai contoh dipilih hari “Senin”, makadata hasil penjadwalannya akan terlihat sep-erti pada gambar 3.11 berikut:

Gambar 3.11 Halaman Hasil Penjadwalan berdasarkan pilihan hari

Modul penjadwalan untuk actor Dosen pada bagian Dosen dari SISKA dapat diakses se-cara online melalui alamat http://siska.stmikbu-migora.ac.id/dosen. Pada halaman ini terdapat link menu Pen-gajaran yang dapat digunakan oleh Dosen untukmemanajemen modul penjadwalan untuk bagianDosen. Ketika dosen memilih link menu Pen-gajaran maka akan terlihat 3 submenu meliputiMatakuliah Yang Diampu, Preferensi WaktuMengajar, dan Jadwal Mengajar, seperti ditun-

jukkan pada gambar 3.12 berikut:




4


11/59

Gambar 3.12 Submenu Pengajaran pada bagianDosen

Submenu Matakuliah Yang Diampu merupakan menu yang dapat digunakan olehdosen untuk melihat seluruh matakuliah yangsudah atau sedang diampu sesuai dengan tahunakademik dan jurusan yang dipilih, seperti terli-hat pada gambar 3.13 berikut:

Gambar 3.13 Halaman Matakuliah Yang Diampu pada bagian Dosen

Untuk memilih informasi daftar mataku-liah yang diampu, sebelumnya dosen harus me-nentukan pilihan pada tahun akademik dan juru-san, sebagai contoh tahun akademik “2013/2014

– Ganjil” dan jurusan “S1TI”, seperti terlihat pada gambar 3.14 berikut:

Gambar 3.14 Pilihan Tahun Akademik dan

Jurusan pada bagian MatakuliahYang Diampu

Klik tombol “Proses”, maka akan tampilinformasi daftar matakuliah yang diampu ber-dasarkan tahun akademik dan jurusan yang dipi-lih, seperti terlihat pada gambar 3.15 berikut:

Gambar 3.15 Informasi Matakuliah YangDiampu oleh dosen berdasarkan tahun

akademik dan jurusan

Submenu Preferensi Waktu Mengajar merupakan menu yang dapat digunakan olehdosen untuk melihat usulan waktu mengajar ber-dasarkan tahun akademik dan jurusan terpilih,dan menambahkan usulan waktu mengajar yangdiinginkan oleh dosen per matakuliah yang di-ampu, seperti terlihat pada gambar 3.16 berikut:

Gambar 3.16 Preferensi Waktu Mengajar pada bagianDosen

Untuk menambahkan preferensiwaktu mengajar, dosen dapat memilih link

,maka selanjutnya akan diarahkan ke halamanyang memuat form usulan preferensi waktu men-gajar, seperti terlihat pada gambar 3.17 berikut:

Gambar 3.17 Form Usulan Preferensi WaktuMengajar pada bagian Dosen

Sebagai contoh dilakukan pengusul wak-tu mengajar untuk jurusan “S1TI” pada mataku-liah “Manajemen Jaringan” untuk slot waktuhari “Jumat jam 08:00-08:50”, seperti terlihat

pada gambar diatas. Selanjutnya dosen dapatmenekan tombol “Proses” untuk menyimpanusulan waktu mengajar tersebut. Sebagai infor-masi halaman ini hanya akan dapat diakses oleh

dosen apabila aktor Jurusan telah mengatur sta-tus preferensi mengajar di bagian Administrasi menjadi aktif, sebaliknya apabila masih tidak ak-tif maka akan muncul pesan seperti terlihat padagambar 3.18 berikut:

Gambar 3.18 Pesan Batas Waktu Pengaturan

Preferensi Waktu mengajartelah berakhir

Hasil penambahan usulan preferensiwaktu mengajar tersebut dapat dilihat memilihtombol “kembali” untuk mengarahkan dosenkembali ke halaman awal Preferensi WaktuMengajar, dan melengkapi form pilihan tahunakademik dan jurusan dengan nilai tahun aka-demik “2013/2014-Ganjil” dan jurusan “S1TI”,seperti terlihat pada gambar 3.19 berikut:

Gambar 3.19 Proses Input Tahun Akademik dan Juru-




5


12/59

san pada Preferensi Waktu Mengajar

Klik tombol “Proses”, maka akan ditampil-kan informasi usulan preferensi waktu men-gajar untuk tahun akademik dan jurusanterpilih, seperti terlihat pada gambar 3.20

berikut:

Gambar 3.20 Informasi Preferensi Waktu Mengajar berdasarkan Tahun Akademik dan Jurusan terpilih

Submenu Penjadwalan merupakanmenu yang digunakan untuk menampilkaninformasi jadwal mengajar dosen berdasar-kan matakuliah yang diampu pada tahun

akademik dan semester berlangsung, sepertiterlihat pada gambar 3.21 berikut:

Gambar 3.21 Halaman Penjadwalan pada bagianDosen

Pada halaman penjadwalan ini terdapat form pilihan hari, yang digunakan untuk menentu-kan informasi penjadwalan matakuliah yang

diampu yang ingin dilihat berdasarkan hariterpilih, sebagai contoh dipilih hari Senin,seperti terlihat pada gambar 3.22 berikut:

Gambar 3.22 Pilihan hari pada halamanPenjadwalan bagian Dosen

Selanjutnya akan tampil informasi penjad-walan matakuliah yang diampu untuk hari

Senin, seperti terlihat pada gambar 4.23 beri-kut:

Gambar 3.23 Informasi penjadwalan matakuliah yangdiampu berdasarkan hari terpilih

Modul penjadwalan untuk aktor mahasiswa

pada bagian mahasiswa dari SISKA dapatdiakses secara online melalui alamat http://siska.stmikbumigora.ac.id. Pada halamantersebut terdapat link menu Penjadwalan yang dapat digunakan untuk melihat infor-

masi penjadwalan perkuliahan, seperti terli-hat pada gambar 3.24 berikut:

Gambar 3.24 Halaman Penjadwalan Mahasiswa

Pada halaman penjadwalan ini terdapat form pilihan hari, yang digunakan untuk menentu-kan informasi penjadwalan perkuliahan yangingin dilihat berdasarkan hari yang terpilih,sebagai contoh dipilih hari Senin, seperti ter-lihat pada gambar 3.25 berikut:

Gambar 3.25 Pilihan Hari untuk informasi penjadwa-lan perkuliahan

Selanjutnya akan tampil informasi penjad-walan perkuliahan untuk hari Senin, sepertiterlihat pada gambar 3.26 berikut:

Gambar 3.26 Informasi Penjadwalan berdasarkan hariyang terpilih

IV.KESIMPULAN

Adapun kesimpulan yang dapat diambil ter-

kait hasil penelitian yang telah dilakukan adalahsebagai berikut:

a) Modul penjadwalan berbasis algoritmagraph coloring yang dihasilkan dapat diinte-grasikan dengan baik pada system informasiakademik yang telah berjalan di STMIK Bu-migora.

b) Penerapan algoritma graph coloringuntuk dosen pengampu yang berelasidengan matakuliah dapat memberikaninformasi daftar matakuliah yang tidak

boleh terselenggara secara bersamaandengan mengacu pada warna yang di-hasilkan. Hal ini sangat membantu teru-




6


13/59

tama bagi dosen pengampu yang mengajar beberapa matakuliah atau satu matakuliahyang dipecah menjadi beberapa kelompokatau kelas sehingga meniadakan terjadinya

jadwal yang bentrok di sisi dosen pengampu.

c) Modul penjadwalan yang dihasilkan membantu mempersingkat waktu yang dibutuhkanoleh bagian akademik dan laboratorium dalammenghasilkan jadwal perkuliahan.

V. REFERENSI

[1]. Aragon, Huberto Ayanegui and AlbertoChavez, 2007, A Complete Algorithm To SolveThe Graph-Coloring Problem, Tlaxcala,Mexico, Universidad Autonoma de Tlaxcala,

Calzada de Apizaquito s/n, Apizaco[2]. Basuki, Awan Pribadi, 2010, MembangunWeb Berbasis PHP dengan FrameworkCodeIgniter, Lokomedia

[3]. Kadir, Abdul, 2008, Tuntunan Praktis: BelajarDatabase Menggunakan MySQL, Andi

[4]. Micek, Piotr, Iwona Cie´slik, Marcin Kozik,2006, Computational Logic and Applications,CLA ’05 DMTCS proc. AF, 2006, 61–68,Algorithmics Research Group, On-LineColoring Of Is-Free Graphs And Co-PlanarGraphs, Faculty of Mathematics andComputer Science, Jagiellonian University,Gronostajowa 3, 30-387 Krak´ow, Poland

[5]. Munir, Rinaldi, 2010, Matematika Diskrit,Edisi Revisi Keempat, Informatika Bandung,Bandung

[6]. Schiermeyerc, Ingo, Van Bang Lea, BertRanderathb, 2007, Theoritical ComputerScience: Science Direct, On The ComplexityOf 4-Coloring Graphs Without Long InducedPaths, Institut f¨ur Diskrete Mathematikund Algebra, TU Bergakademie Freiberg,

D-09596 Freiberg, Germany[7]. Zufferey, Nicholas, Cedric Avanthay, Alain

Hertz, 2003, European Journal of OperationalResearch 151 (2003) 379–388, A Variable

Neighborhood Search For Graph Coloring,Department of Mathematics, Swiss FederalInstitute of Technology, Lausanne CH-1015,Switzerland




7


14/59


8


15/59

STUDI KASUS MODEL PERANCANGAN ANTRIAN DENGAN PENDEKATAN FINITE STATE AUTOMATA

Ahmat Adil

I. PENDAHULUAN

Komputer mengikuti sejumlah prosedur siste-matis, atau algoritme, yang dapat diaplikasikan untukserangkaian input (string) yang menyatakan integerdan menghasilkan jawaban setelah sejumlah berhinggalangkah. Teori otomata adalah studi tentang peralatanatau “mesin” komputasi abstrak, yang dapat didenisi-kan secara matematis. Tahun 1930-an Alan Turing telahmempelajari mesin abstrak yang memiliki kemampuan

seperti komputer sekarang (dalam hal apa yang dihi-tung). Mesin abstrak merupakan model teoritis dari

perangkat keras atau perangkat lunak yang digunakandalam teori otomata. Ilmu komputer memiliki dua kom-

ponen utama [1] : pertama, model dan gagasan men-dasar mengenai komputasi, kedua, teknik rekayasa un-tuk perancangan sistem komputasi, meliputi perangkatkeras dan perangkat lunak, khususnya penerapan ran-cangan dari teori. Teori Bahasa dan Otomata merupakan

bagian pertama. Secara teoritis ilmu komputer diawalidari sejumlah berbeda disiplin ilmu: ahli biologi mem-

pelajari neural network , insinyur elektro mengembang-

kan switching sebagai tool untuk mendesain hardware,matematikawan bekerja mendasarkan logika, dan ahli bahasa menyelidiki tata bahasa untuk natural language.Tipe paling sederhana dari mesin abstrak adalah niteautomaton atau nite state machine. Prinsip yang men-dasari mesin ini adalah sistem pada setiap saat dalamsalah satu dari sejumlah state berhingga dan bergerakdiantara state-state tersebut dalam merespon sinyalinput individual. Finite State Automata dan ekspresireguler awalnya dikembangkan berdasarkan pemiki-ran neural network dan switching circuit . Finite State

Automata merupakan tool yang sangat berguna dalam perancangan lexical analyzer , yaitu bagian dari kompilator yang mengelompokkan karakter-karakter dalamke dalam token, yang berupa unit terkecil seperti nama,variabel dan keyword . Dalam sistem penulisan kompi-lator secara otomatis akan mentransformasikan ekspresiregular ke dalam nite state automata dan ekspresi reg-

ular dipakai pula dalam text editor, pattern matching ,sejumlah pemrosesan teks, dan program le-searching ,dan sebagai konsep matematis untuk aplikasi di disiplinlain seperti logika.

Finite automata terdiri dari sejumlah berhingga state.Dalam banyak system dan komponen seperti dijelas-kan di atas, sejumlah berhingga state digunakan untukmengingat bagian dari histori sistem. Karena hanyaterdapat sejumlah berhingga state, secara umum histori

sistem secara keseluruhan tidak dapat disimpan/diingat,sehingga sistem harus dirancang untuk mengingat apayang penting dan melupakan apa yang tidak penting [2].

II. TEORI AUTOMATA

Finite State Automata dan ekspresi regulerawalnya dikembangkan berdasarkan pemikiran neuralnetwork dan switching circuit . Finite State Automata merupakan tool yang sangat berguna dalam perancan-gan lexical analyzer , yaitu bagian dari kompilator yangmengelompokkan karakter-karakter dalam ke dalamtoken, yang berupa unit terkecil seperti nama, variabel

dan keyword . Dalam sistem penulisan kompilator se-cara otomatis akan mentransformasikan ekspresi regu-lar ke dalam nite state automata dan ekspresi regular dipakai pula dalam text editor, pattern matching , sejum-lah pemrosesan teks, dan program le-searching , dansebagai konsep matematis untuk aplikasi di disiplin lainseperti logika. Finite automata terdiri dari sejumlah berhing-ga state. Dalam banyak system dan komponen sepertidijelaskan di atas, sejumlah berhingga state digunakanuntuk mengingat bagian dari histori sistem. Karenahanya terdapat sejumlah berhingga state, secara umumhistori sistem secara keseluruhan tidak dapat disimpan/

diingat, sehingga sistem harus dirancang untuk meng-ingat apa yang penting dan melupakan apa yang tidak

penting.Bahasa didenisikan sebagai himpunan string simbol.

Secara formal, sebuah tatabahasa terdiri dari 4 kom-

STUDI KASUS MODEL PERANCANGAN ANTRIAN DENGAN

PENDEKATAN FINITE STATE AUTOMATAAhmat Adil1,

1Staff Pengajar Jurusan Teknik Informatika, STMIK Bumigora Mataram

[email protected]

ABSTRACT Languages theory and automata is one component of informatic science, as well as underlying ide of the theory

and model of a computing system. Finite State Automata (FSA) is a very useful tool to identify and capture the

patterns in the data. FSA is a mathematical model that can receive input and to produce output a state that has

a nite number and can move from one state to another based on the input and the transition function. As an

abstract model machine FSA is a mathematical models with discrete inputs and outputs that can recognize the

simplest languages (regular languages ) and can be implemented in practice in which the system can be in one of

a nite number of internal congurations called state. Queue case with the concept of nite automata , can be

used as a basis for logic simulation queue crossing . Through the design of a state diagram based on the concept

of nite automata.

Key words : Finite State Automata, Design, Queue.


9


16/59

ponen sebagai berikut [3]: dengan: T : Himpunan be-rhingga tidak kosong dari simbol-simbol terminal. N: Himpunan berhingga simbol-simbol non terminal. S: Simbol awal SeN, yang merupakan salah satu ang-gota dari himpunan simbol non terminal. P: Himpuan

berhingga aturan produksi yang setiap elemennyaditulis dalam bentuk cr+B yaitu a dan p adalah string

yang dibentuk dari himpunan (TuN) dan o harus berisi paling sedikit satu simbol Nonterminal,Secara forrnal Finite State Automata (FSA) didenisi-kan sebagai sebuah 5 tupel (Q, X, 6, q0, F ), dimana Q: himpunan berhingga status, X: himpunan berhinggasiprbol inpurt (Alpabet). q0 dalanr Q adalatr statLlsawa[, F g Q adalah himpunan status aklrir (nish) dan

6: fungsi transisi yang memetakan Q x X ke Q [4].Sebuah FSA dapat digambarkan sebagai graff berarah,dengan titik-titikya merupakan status-statusnya.Automata adalah suatu mesin sekuensial (otomatis),yang menerima input (dari pita masukan ) dan menge-luarkan output, keduanya dalam bentuk diskrit. Autom-ata mempunyai sifat-sifat :• Kelakuan mesin bergantung pada rangkaian masu-

kan yang diterima mesin tersebut.• Setiap saat, mesin dapat berada pada satu status ter-

tentu dan dapat berpindah ke status baru karena ad-anya perubahan input.

• Rangkaian input (diskrit) pada mesin automata dapatdianggap sebagai bahasa yang harus “dikenali” olehsebuah automata. Setelah pembacaan input selesai,mesin automata kemudian membuat “keputusan”.

Jenis-jenis Automata [5] :

Jenis Pita ma-sukan

A r a hHead

Memori

F i n i t e

State

R e a d

Only

1 arah -

P u s h

Down

R e a d

Only

1 arah Stack

Linear-B R/W 2arah Bounded

Turing M R/W 2 arah u n -

bounded

III. MODEL PENDEKATAN Pada bahasan ini jenis automata yang akan

dipakai adalah Finite State Automata (FSA). FSAadalah mesin yang dapat mengenali kelas bahasa reg-uler dan memiliki sifat-sifat :1. model matematika yang dapat menerima input dan

mengeluarkan output2. Memiliki state yang berhingga banyaknya dan

dapat berpindah dari satu state ke state lainnya ber-dasar input dan fungsi transisi

3. Tidak memiliki tempat penyimpanan/memory,hanya bisa mengingat state terkini.

4. Pita masukan (input tape) berisi rangkaian simbol(string) yang berasal dari himpunan simbol / alfa-

bet.5. Setiap kali setelah membaca satu karakter, posisi

read head akan berada pada simbol berikutnya.

6. Setiap saat, FSA berada pada status tertentuBerikut adalah ilustrasi pembacaan simbol pada FSA

cell

Pita Input

FC

Read Head

Dengan cara kerja sebagai berikut :• Pita input berisi sel (cell ) yang jumlahnya tidak ber-

hingga untuk menampung simbol-simbol input.• Sel yang tidak terisi oleh simbol input akan berisi

simbol blank (Λ).

• Read Head berfungsi untuk membaca simbol inputdan secara otomatis akan bergerak satu sel kekanan

setelah membaca simbol yang ditunjuk.• FC (Finite Control) akan melakukan pengendalian

proses pembacaan simbol

Suatu FSA didefenisikan sebagai F = (Q, ∑, S, F, δ )denganQ = himpunan state(keadaan)∑ = himpunan input

S ε Q adalah keadaan awal

F = keadaan akhir δ = Fungsi transisi dimana : δ Î Q x ∑ à QSuatu FSA dapat direpresentasikan dalam bentuk bagansebagai suatu graf yang diberi label dan disebut dengangraf transisi. Dalam graf transisi ini nodal adalah statedan label dari sisi menyatakan fungsi transisi, contohGraf transisi FSA dapat dilihat pada gambar1.

OFF ON

1

0

Gambar 1. Contoh Diagram Model switch on/off Model tersebut mengingat apakah switch berada dalam

state “on” atau state “off”. Model memungkinkan useruntuk menekan tombol yang memiliki pengaruh ber-

beda tergantung pada keadaan switch:• Jika switch berada dalam state “off” maka setelah

tombol ditekan state berubah menjadi “on”.• Jika switch berada dalam state “on” maka setelah

tombol ditekan state berubah menjadi “off”.Diagram FSA diatas didenisikan dari :

Q = { OFF, ON}S = { 0, 1}

S = OFFF = ONδ = { δ(OFF,1)=ON

δ(ON,0)=OFF }Diagram FA diatas sekaligus dapat digunakan sebagai


10


Ahmat Adil


17/59

model untuk mematikan dan menghidupkan lampu lis-trik, dengan keadaan awal lampu adalah mati (OFF )dan keadaan akhir adalan hidup (ON ). Pada saat ke-adaan OFF dan mesin FA membaca angka 1 maka ke-adaan berubah menjadi hidup. Sebaliknya pada saatlampu hidup dan mesin FA membaca angka 0 makakedaan akan berubah menjadi OFF. Berdasarkan fungsi

transisi diatas maka beberapa string yang dapat diteri-ma oleh FA diatas adalah seperti jika diinputkan string1 atau 10101 dengan uraian sebagai berikut :1 : OFF -----1------ON,

10101 : OFF ------1-----à ON-----0-----à OFF---1---ON ---0----OFF ---1----ON.

Dari proses kedua string diatas dapat disimpilkan bah-wa 1 dan 10101 dapat diterima karena kedu simbolhabis terbaca dan proses sampai ke state akhir.

Secara umum untuk membangun suatu sistem yangmampu menyelesaikan masalah, perlu dipertimbang-kan 4 hal yaitu:

1. Mendefenisikan masalah dengan tepat. Pendefeni-sian ini mencakup spesikasi yang tepat mengenai

keadaan awal dan solusi yang diharapkan.2. Menganalisis masalah tersebut serta mencari beber-

apa teknik penyelesaian masalah yang sesuai.3. Merepresentasikan pengetahuan yang perlu untuk

menyelesaikan masalah tersebut.4. Memilih teknik penyelesaian masalah yang terbaik.

IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

Studi kasus yang dianalisa pada penulisan iniadalah : seorang petani dengan seekor serigala, kam-

bing dan seikat rumput berada pada suatu sisi sungai.Tersedia hanya sebuah perahu kecil yang hanya dapat dimuati dengan petani tersebut dengan salah satuserigala, kambing atau rumput. Petani tersebut harusmenyeberangkan ketiga bawaannya kesisi lain sungai.Tetapi jika petani meninggalkan serigala dan kambing

pada suatu saat, maka kambing akan dimakan serigala.Begitu pula jika kambing ditinggalkan dengan rumput,maka rumput akan dimakan oleh kambing. Mungkin-kah ditemukan suatu cara untuk melintasi sungai tanpamenyebabkan kambing atau rumput dimakan.Untuk menyelesaikan masalah di atas maka dilakukanlangkah-langkah berikut :a. Mendefenisikan Masalah dan Representasi Ruang

Keadaan.Keadaan awal : Petani (P), Srigala (S), Kambing (K),Rumput (R) berada di sisi kiri sungai (PKSR-0)Keadaan akhir : PKSR berada di sisi kanan sungai(0-PKSR)Operator / langkah yang dilakukan untuk menye-

berang sungaiTable 1. langkah yang dilakukan petani

Langkah Kegiatan1 PK menyebrang ke sisi kanan

sungai2 Petani kembali ke sisi kiri menin-

ggalkan kambing

3 Petani memyebrangkan rumputke sisi kanan sungai

4 Petani meninggalkan rumput danmenyebrangkan kembali kambingke sisi kiri sungai

5 Petani menyebrangkan srigala kesisi kanan sungai

6 Petani kembali kesisi kiri sungaiuntuk menyebrangkan kambingke sisi kanan sungai

7 selesai

b. Teknik Penyelesaian masalahMasalah tersebut akan dimodelkan dengan teori au-tomataTable 2. model automata

Sisi kiri Sisi Kanan SimbolStatePSKR Ø PSKR – Ø

SR PK SR – PK SK PR SK – PRKR PS KR – PS

PSR K PSR – K PSK R PSK – R PKR S PKR – SPK SR PK – SR PR SK PR – SK PS KR PS – KR K PSR K – PSR

R PSK R – PSK S PKR S – PKR

SKR P SKR – P

P SKR P – SKR Ø PSKR Ø – PSKR

Dari 16 kemungkinan kombinasi state , hanya 10 stateyang memenuhi syarat.

Table 3. state yang memenuhi syarat

Sisi kiri Sisi Kanan Simbol StatePSKR Ø PSKR – Ø

SR PK SR – PK PSR K PSR – K PSK R PSK – R PKR S PKR – SPK SR PK – SR K PSR K – PSR R PSK R – PSK S PKR S – PKR Ø PSKR Ø – PSKR

Dari kombinasi state diatas maka dapat didenisikan

komponen FA untuk mengaplikasikan model diatasadalah sebagai berikut :F (Q, ∑, S, F, δ ) dengan

Q = {PKSR-0, SR-PK, PSR-K, PKS-R, PKR-S, K-PSR, PK-SR, 0-PKSR}S = {PK, P, PS, PR}S = PKSR-0F = 0-PKSR


11


Ahmat Adil


18/59

δ = { δ(PKSR-0,PK)=SR-PK δ(SR-PK,P)=PSR-K δ(PSR-K,PS)=R-PKS

δ(PSR-K,PR)=S-PKR δ(R-PKS,PK)=PKR-S δ(S-PKR,PK)=PKS-R δ(PKR-S,PR)=K-PSR

δ(PKS-R,PS)=K-PSR δ(K-PSR,P)=PK-SR δ(PK-SR,PK)=0-PKSR }Dari fungsi transisi dapat dapat dibuat table transisisebagai berikut.

Table 4. table transisi

δ P PK PS PR

PKSR-0 SR-PK

SR-PK PSR-K

PSR-K R-PKS,

PSR-K S-PKR

R-PKS PKR-S

PKR-S K-PSR

S-PKR PKS-R

PKS-R K-PSR

K-PSR PK-SR

PK-SR 0-PKSR

0-PKSR PK-SR

PK-SR K-PSR

K-PSR PKS-R K-PSR PKR-

S

PKR-S R-PKS

PKS-R S-PKR

R-PKS PSR-K

S-PKR P S R -K

PSR-K SR-PK

SR-PK PKSR-0

Dari table transisi, Berikut diagram transisi dari FAdiatas.

PKSR-0 SR-PK PSR-K

R-PKS S-PKR

PKR-S PKS-R

K-PSR

PK-SR0-PKSR

PK

PK

PK PKPKPK

PK

PK

PP

P

P

PRPR

PS

PS

PR

PR

PS

PS

Gambar 2. Digram FA antrian penyebrangan Pet-ani, Srigala, Kambing dan Rumput.

V. SIMPULAN

Berdasarkan hasil perancangan Finite Automata padakasus antrian diatas lewat rancangan state diagramdengan konsep nite automata, dapat dijadikan se-

bagai logika dasar untuk membuat simulasi antrian penyebrangan. Lewat rancangan state diagram ber-dasarkan konsep nite automata yang telah dibuat, se-lanjutnya dapat dibuat simulasi antrian penyebranganKambing Srigala dan Rumput oleh Petani berdasarkansyarat-syarat yang ada berupa permainan game.

VI. DAFTAR PUSTAKA

[1] Sudkamp, Thomas A. 2005. Languages and Ma-chines: An Introduction to the Theory of Com-

puter Science. Boston: Addison Wesley Publish-

ing Company.[2] Utdirartatmo, Firrar. 2001. Teori Bahasa dan Oto-

mata. Yogyakarta: J & J Learning.[3] Dulimarta Hans, Sudiana,Catatan Kuliah

Matematika Informatika, Magister Teknik nfor-matika ITB, 1998

[4] Hopcroft John E., Rajeev Motwani, JeffreyD. Ullman, Introduction to Automata Theory,Languages, and Computation, 2rd, Addison -Wesley,2000

[5] Hariyanto, Bambang. 2004. Teori Bahasa, Oto-mata, dan Komputasi serta terapannya. Bandung:

Penerbit Informatika.[6] Linz, Peter. An Introduction to Formal Languageand Automata. John and Bartlett Publisher(2001).

[7] Sudkamp, Thomas A. 2005. Languages and Ma-chines: An Introduction to the Theory of Com-


12


Ahmat Adil


19/59

puter Science. Boston: Addison Wesley Publish-

ing Company.


13


Ahmat Adil


20/59


14


21/59

I. LATAR BELAKANG

Perkembangan teknologi dewasa ini khusus-

nya teknologi informasi memungkinkan kita untukmendapatkan informasi secara cepat dan akurat. Data-data yang dahulunya tersimpan secara manual dalam

bentuk lembaran-lembaran dokumen, saat ini sudah ter-komputerisasi. Komputerisasi merupakan pemakaiankomputer sebagai alat bantu penyelesaian tugas, untukmenggantikan penyelesaian pekerjaan secara manu-al. Data-data yang dahulunya tersebar dalam bentuklembaran-lembaran dokumen dapat disatukan dalam

bentuk data digital didalam computer. Dengan tersim- pannya data-data secara digital, dapat memberikan beberapa keuntungan diantaranya berkurangnya space

atau ruangan yang dibutuhkan untuk menyimpan doku-men-dokumen tersebut. Disamping itu, dimungkinkan juga untuk mengolah data-data tersebut menjadi infor-masi sesuai dengan kebutuhan.

Perkembangan teknologi ini mempengahuri ham- per semua bidang seperti komunikasi, pendidikan,kesehatan, ekonomi, hiburan dan bidang-bidang yanglainnya. Dalam bidang kesehatan, peran teknologi in-formasi ini dapat dilihat dengan banyaknya program-

program aplikasi yang dibuat khusus untuk mengolahdan memproses data-data yang berhubungan dengan

pelayanan kesehatan baik itu secara langsung atau ti-dak langsung. Apotek sebagai salah satu bentuk pelay-anan kesehataan yang mempunyai fungsi menyediakanobat bagi konsumen juga tidak terlepas dari pengaruh

perkembangan teknologi ini.Dalam memenuhi kebutuhan konsumen, pihak

manajemen dituntut mampu memprediksi kebutuhan

konsumen. Selama ini manajemen apotek melakukan pengadaan stock obatnya masih berpatokan pada ke-

biasaan transaksi-transaksi pembelian sebelumnya, haltersebut dirasa kurang esien karena membutuhkan

banyak waktu dan tenaga untuk menganalisa data-datatransaksi tersebut. Dengan mempelajari keterkaitankarakteristik konsumen, kondisi musim dan dibantudengan menggunakan teknik data mining dan decisiontree (pohon keputusan) didalam mengolah potensi yangterdapat pada data-data transaksi apotek, sehingga hasilanalisa data mampu memberikan alternative yang lebihesien dalam proses perencanaan obat.

Data-data dalam jumlah besar yang diperoleh dari proses transaksi obat-obatan kemudian diberdayakan

menjadi produk informasi yang valuable, sehinggamampu menghasilkan informasi yang bersifat analistiksebagai bahan pengambil keputusan dalam perencanaanobat diapotek berdasarkan pola pembelian obat apotek.

II. METODOLOGI

Dakam Penulisan ini, peneliti emnggunakanmetodologi Decision Tree, dimana Decision Tree adalah struktur dari sebuah owchart yang menyerupai

pohon, dimana disetiap simpul internalnya menanda-kan tes pada atribut, setiap cabang merepresentasikanhasil test dan simpul daun merepresentasikan kelas ataudistribusi kelas [1]. Decision Tree merupakan salah satuteknik pada data mining, yaitu teknik/metode Klasi-kasi. Teknik ini selain mudah digunakan dan dipahami,

juga dapat digunakan untuk menemukan aturan atausyarat-syarat yang dapat dijadikan sebagai kriteria yang

berguna untuk keperluan analisa dalam suatu proses

PERENCANAAN PENYEDIAAN OBAT APOTEK MEMANFAATKAN

TEKNIK DATA MINING

Andris faesal*1), Zulkipli*2), Ria Rismayati*3)

1 Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB

2 Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB3 Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB e-mail :*1 [email protected]

Pharmacies as one of the institutions of public health services , especially in the case of medicine pro-

vider , in its activity does not escape from the transaction . Along with the operation of pharmacies and pharmacies

in the transaction , generate transaction data continues to grow . The existence of such data increases continu -

ously However the owner has not been utilized by the pharmacy and the pharmacist and staff below . Pharmacy

owners and pharmacists to plan procurement / supply of drugs for sale are more likely due to customs and full of

approximations. So the plan is not infrequently missed estimates , because without a clear and strong base . Based

on computerized mechanism , the sales transaction data at a pharmacy can be used as a basis for planning the

procurement of drugs . Utilizing the application program , such data may be used for analysis in the planning of procurement of drugs each month . Application program that uses data mining mechanisms can be implemented

for this purpose . Decision Tree technique in data mining can be applied to generate analytical information as

pharmacy drug procurement planning recommendations in each month . Pattern analysis are used in the applica-

tion program analysis engines based on data patterns of drug use in pharmacies gained from sales transaction

data . Final results are expected is an application that is able to generate information berteknik drug procurement

planning data mining and information generated can be used as a planning recommendation pharmacy drug

procurement.

Keywords: Data Mining, Procurement Planning Drug.

PERENCANAAN PENYEDIAAN OBAT APOTEK MEMANFAATKAN TEKNIK DATA MINING

Andris faesal, Zulkipli, Ria Rismaya


15


22/59

pengambilan keputusan [2]2.3.1. Proses data dalam Decision Tree

Proses pada decision tree terjadi denganmengubah data (tabel) menjadi bentuk atau mod-el tree. Tree yang diperoleh kemudian diubahmenjadi rule (aturan keputusan). Rule yang ter-

bentuk diproses kembali ke dalam bentuk yang

lebih sederhana hingga diperoleh hasil yang pal-ing optimal, berikut diagram proses revolusi datamenjadi rule :

Data Decision Tree Rule

Gambar 2.1 Proses Decision Tree [5]

2.3.2. Proses penerapan Decision TreeAdapun hal-hal yang harus diketahui dalam

penggunaan teknik decision tree, antara lain [3] :a. Data dinyatakan dalam bentuk tabel

lengkap dengan atribut dan record ,

b. Atribut menyatakan suatu parameterdibuat sebagai kriteria dalam memben-tuk tree.

c. Atribut memiliki nilai-nilai yang dise- but dengan instance.

Berikut rumusan dalam decision tree yangdibutuhkan untuk memperoleh rule-rule danmenghasilkan suatu prediksi :

Entropy (S) = -p+ log

2 p

+ - p

- log

2 p

Nilai Entropy (S) merupakan jumlah bit

dibutuhkan untuk mengekstrak suatu kelas yang bernilai (+ atau -) dari sejumlah data yang acak pada suatu ruang sample S. semakin kecil nilaisuatu Entropy memungkinkan untuk digunakansebagai pengekstraksi suatu kelas. Sedangkan – log2 p digunakan untuk message yang memiliki

probabilitas p dalam menentukan panjang kodeuntuk menyatakan informasi secara optimal [5].Dimana :

S = Ruang (data) sampleP

+ = Jumlah yang bersolusi positif dan men-

dukung pada data sampleP

- = jumlah yang bersolusi negative dan tidak

mendukung pada data sampleDalam penyelesaian kasus yang dilakukan,

peneliti menggunakan persamaan tersebut.


III.1. Hasil yang dicapai

Dalam perencanaan penyediaan obat apo-tek memanfaatkan teknik data mining, diperolehtahapan-tahapan sebagai berikut :III.1.1. Pengumpulan Data dan Informasi

Dalam pengumpulan data yang dilakukan, perencanaan pengadaan obat apotek ini diban-

tu oleh seorang apoteker profesional denganmelakukan beberapa hal yaitu :Wawancara

pembicaraan yang dilakukan dengan pi-hak terkait membahas mengenai proses

bisnis, sirkulasi obat beserta transaksinya.Berikut proses bisnis beserta alur sirkula-si obat pada suatu apotek secara umum.

Gambar 3.1 Proses Bisnis serta alur sirkulasi obat

Dari gambar tersebut menjelaskan bahwa, perencanaan obat disebuah apotek yangmemanfaatkan kumpulan data setelahmelalui beberapa poroses sedemikian

rupa hingga diperoleh informasi yangmenguntungkan bagi pengguna (user ).Sesuai hasil wawancara diperoleh infor-masi mengenai cara menetapkan obatyang akan dibeli. Tahapan-tahapan beri-kut ini menggambarkan langkah-langkahyang digunakan dalam pembelian obat,langkah-langkah tersebut adalah :i. Merekapitulasi hasil transaksi obat-

obatan (berdasakan buku catatan tran-saksi, memerlukan waktu 3 jam sam-

pai dengan satu hari);

ii. Mengelompokkan golongan obat-obatan yang akan direncakanan (me-merlukan waktu sekitar 3 jam);

iii. Memilih obat yang akan direncanakan berdasarkan hasil rekapitulasi tertingidisertai dengan stock obat yang minim(diperlukan waktu sekitar 2 jam).

Berdasarkan langkah-langkah tersebut, proses perencanaan obat memerlukanwaktu kurang lebih 2 hari.

Dokumentasi LaporanDokumentasi yang berupa laporan

penggunaan obat-obatan, yang tersimpansebagai arsip apotek dijadikan dokumen-tasi laporan untuk mendukung prosesanalisa pada aplikasi yang akan dibangun.Laporan ini meliputi pengadaan dan hasiltransaksi yang terjadi dalam kurun waktu

per bulannya.

III.2. Menganalisis Data dan InformasiA. Hasil Identikasi

Dari hasil wawancara, teridentikasi perma-salahan dalam lingkup apotek seperti :1. Pengadaan barang yang biasa dilakukan

di Apotik berdasarkan kebiasaan sebel-umnya.

2. Apotik yang letaknya berdekatan denganlokasi praktek dokter, mempengaruhi pen-gadaan barang, karena pemesanan obat




16


23/59


24/59

Fload

F.Load

DB.Show

Load DB

Faktur

Load

DB.Barang

fFaktur.mdb

T

Y

Y

Display load

data

faktur.show

fBarang.mdbDisplay load

databarangr.show

Bersihkan

Proses

Tutup

T

T

fBarang.clear

fProses.Show

fBarang.close

FProses

Y

Y

Y

Gambar 3.6 Flowchart Load Dataiv. Flowchart Data Mining

M.DU

Preprosessing

Nilai Himp

Kasus

FPreprosessing.show

FNilaiHimpKasus.show

FPrepro

ses

FHimp

Kasus

T

Y

Y

T

Gambar 3.7 Flowchart Data Mining

v. Flowchart SetUp

Nilai Top Rank

Ascending,

Discanding

SimpanFmenu

Utma

Gambar 3.8 Flowchart Setup

vi. Flowchart LaporanLaporan

Grafik Top

Rank

Perencanaan

Obat

FGrafik Top Rank.Show

FPerancanaan Obat.Show

FGrafik

Top Rank

FPerencanaan

T

Y

Y

T

Gambar 3.9 Flowchart Laporan

vii. Flowchart Bantuan

FBantuan

Fbantuan.Show

Tutup

FMenu

UtamaYT

Gambar 3.10 Flowchart Bantuan

IV. KESIMPULANDAN SARAN

IV.1.Kesimpulan

Berdasarkan uraian sebelumnya, maka dalamlaporan kemajuan penelitian ini dapat disimpulkanhal-hal berikut :a. Aplikasi data mining yang dibuat menggunak-

an algoritma decision tree, b. Input-an adalah data-data transaksi, data pesan-

an, data barang dan laporan penggunaan obat Narkotika dan Psikotropika.

c. Data yang diperoleh adalah data serial selama 2tahun, pada tahun 2007 dan 2008.

d. Untuk keperluan pengujian dan mekanismemenggunakan objek sampling terhadap apotekdi sekitaran wilayah Mataram.

IV.2.Saran Kemudian saran-saran yang dapat diberikan

oleh penulis adalah sebagai berikut :a. Bagi staf Apotek, minimal menguasai pengola-

han data secara komputerisasi.b. Manajemen apotek untuk tetap merekam bukti-

bukti transaksi, baik dengan konsumen ataupundistributor obat

V. DAFTAR PUSTAKA

[1] Abadi, Budiwati. 2007. Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Data Mining Multilevel

dan Multidimensional Association Rules Un-

tuk Proses Market Basket Analysis PT. Maha

Agung . Skripsi.Universitas Kristen Petra.Surabaya. http://dewey.petra.ac.id/spektra/module/catalog/docs/digital/directory_sub-theme.php?kode=d1264&npage=17. 16 Maret2008.

[2] Fayyad, U., G. Piatetsky-Shapiro, and P.Smyth. 1996. From Data Mining to Knowl -edge Discovery in Database, AAAI and TheMIT Pres, 37-53. Zalilia, Lia. ed . Tugas AkhirMata Kuliah EC 7010: Penerapan Data Min-ing untuk IDS. Teknik Elektro ITB. Bandung.http://www.cert.or.id. 20 Desember 2007

[3] Han, J. And M. Kamber. 2001. Data Mi-ining: Concepts and Techniques, MorganKaufman. Abadi, Budiwati. Ed. Perancan-

gan dan Pembuatan Aplikasi Data MiningMultilevel Association Rules untuk ProsesMarket Basket Anallysis PT. Maha Agung.Skripsi. Universitas Kristen Petra Surabaya.http://dewey.petra.ac.id/spektra/module/




18


25/59

catalog/docs/digital/directory_subtheme. php?kode=d126&npage=17. 16 Maret 2008

[4] Leman., 1998. Metodologi PengembanganSistem Informasi. Jakarta: PT. ElekmediaKomputindo Kelompok Gramedia.

[5] Yusuf W., Yogi, F.R. Pratikto, dan Gerry T.2006. Penerapan Data Mining dalam Penen-tuan Aturan Asosiasi antar jenis item. Pro-

siding SNATI 2006. Jurusan Teknik IndustriUniversitas Katolik Parahyangan. Yogyakarta.

pp E53-E56.




19


26/59


20


27/59

I. PENDAHULUAN

Pemanasan Global yang berdampak pada perubahan dan pergeseran iklim mengakibatkan perubahan cuaca yang tidak menentu dari perubahanini juga mempengaruhi aktivitas kehidupan manusia.Indonesia tidak terkecuali juga mengalami dampak dari

pemanasan global, seperti negara-negara lain. Menurut penelitian yang dikemukakan oleh Tim Sintesiskebijakan Balai Besar Penelitian dan PengembanganSumberdaya Lahan Pertanian, bahwa Perubahan iklimakan menyebabkan cuaca ekstreem di seluruh wilayahIndonesia, mengalami kenaikan suhu udara, denganlaju yang lebih rendah dibanding wilayah subtropis.

Wilayah Lombok Nusa Tenggara Barat (NTB)terbagi menjadi beberapa wilayah, yaitu Barat, Tengah,Timur, Selatan dan Utara dimana masing-masingwilayahnya memiliki Sumber Daya Alam yang berbeda-

beda dimana Iklim dan Cuaca sangat mempengaruhi

mayarakatnya dalam memperoleh hasil alamnyamisalnya tergantung pada hasil lautnya, pertaniannya, perkebunannya dan lain-lain.

Namun Perubahan cuaca yang tidak stabil membuat penghasilan masyarakat lombok yang sebagaian besarmengandalkan dari hasil alamnya menurun karenakebanyakan masyarakat tidak bisa menyesuaikanaktivitasnya sesuai musim yang tidak stabil ini.

Dari latar belakang tersebut maka ditarik kesimpulan bahwa petani di wilayah NTB khususnya pulau lombok banyak menghadapi masalah akibat dari pemanasanglobal seperti : Kegagalan Panen yang disebabkan perubahan

iklim yang tidak menentu. Di Nusa Tenggara Barat terutama di wilayah

Lombok, lahan kering/ tadah hujan sangatluas sehingga akibat dari pemanasan globalmengakibatkan turunnya hasil produksi pertanian

karena lahan kering / tadah hujan sangat tergantung pada curah hujan.

Kesulitan Petani dalam memperoleh informasiiklim untuk memulai bercocok tanam

Perbandingan hasil panen yang ditanam sesuaiiklim dan yang ditanam bukan pada iklimnya.

Sebagai suatu cara jalan keluar adalahmemperhatikan informasi cuaca / iklim yangdikeluarkan oleh BMKG, baik yang di sebar olehmedia masa atau media cetak. Sehingga bagi yang

belum sempat mendapatkan informasi lewat mediamasa atau media cetak, sehingga bagi masyarakatkhususnya petani yang ingin mendapatkaninformasi perakiraan cuaca dan iklim bisa denganmengirim SMS Gateway atau dengan mengaksesWEB.

II. METODOLOGI

2.1. Metode yang DigunakanDalam penelitian ini menggunakan

survey dan eksperimental, tahap-tahap pengerjaan penelitian ini adalah sebagai berikut :

Merumuskan permasalahan Studi literatur tentang teori – teori yang

digunakan Merancang prototipe aplikasi Melakukan ujicoba aplikasi Menganalisa hasil ujicoba Membuat laporan penelitian

2.2. Lokasi Penelitian

Lokasi penelitian adalah di Lombok Nusa Tenggara Barat, dimana melakukandengan alasan masih banyak masyarakat belum

PEMANFAATAN SMS GATEWAY UNTUK MENGETAHUI PRAKIRAAN CUACA

DAN IKLIM BAGI MASYARAKAT LOMBOK NTB

Husain, S.kom*1), Andris Faesal, S.kom*2), Kartarina, S. Kom *3

1 Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB2

Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB3 Staf Pengajar Jurusan Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB e-mail :*1 [email protected]

Lombok Island, West Nusa Tenggara (NTB) is divided into several regions, namely West,

Central, East, South and North where each region has a Natural Resources varying climate and weather

which greatly affects mayarakatnya in obtaining natural results, for example depending the results of

marine, agricultural, plantation and others.SMS Gateway in line with development can help the problems

in society that in this study raised sebuaah title Utilization Sms Gateway To Know Weather Forecast

and Climate For lombok.we Society to help the people of Lombok and its surroundings in obtaining

information about weather forecasts seputas.The background for this study is the change in the weather

unstable income communities make chili which mostly rely on the results of its natural because most

people can not adjust their activities according to season this unstable and even people out of town sobefore the activity can seek information weather forecasts. Besides the use of SMS Gateway in this study

can also search for weather forecasting information system via WEB information.

Keywords: SMS Gateway, Climate, Weather Forecast, WEB.

PEMANFAATAN SMS GATEWAY UNTUK MENGETAHUI PRAKIRAAN CUACA DAN IKLIM BAGI MASYARAKAT LOMBOK NTB



21


28/59

mengetahui manfaat dari SMS Gateway.

2.3. Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian eksperimental dengan melakukanuji coba terhadap prototipe aplikasi dalamskala laboratorium dengan mengambil sampel

data yang dipilih secara random, dan kemudiandilakukan analisa tingkat keakuratan aplikasidi dalam melakukan enkripsi dan deskripsi.

III. HASIL

III.1. Hasil yang dicapai

Hasil yang dicapai dalam penelitian iniadalah menghasilkan sistem informasi untukSMS Gateway yang berbasis WEB dengan.

Nantinya masyarakat Lombok dan sekitarnya jika ingin mendapatkan informasi prakiraancuaca dapat mengirim SMS Gateway danmengaksesnya. Adapun tahapan-tahapan

dalam perencanaan pembuatan sistem iniadalah sebagai berikut :

III.1.1. Pengumpulan Data dan Informasi

Dalam pengumpulan data yang dilakukan,tim kami melakukan beberapa cara untuk

pengumpulan data dengan beberapa hal yaitu :a. Wawancara.

Pembicaraan yang dilakukan dengan pihakterkait membahas mengenai iklim, cuaca, sertahubungannya antara bidang pertanian denganiklim maupun cuaca.

b. Dokumentasi Laporan. Dokumentasi yang berupa laporan cuaca,laporan iklim, dan laporan musim tanam,dari laporan-laporan ini akan dijadikandokumentasi laporan untuk mendukung prosesanalisa pada aplikasi yang akan dibangun.

III.1.2. Menganalisis Data dan Informasi

Hasil Identikasi Dari hasil wawancara,

teridentikasi permasalahan dalam lingkup ini

yaitu :1. Hubungan antara Pertanian dengan metode

cocok tanam di wilayah lombok.2. Aspek apa saja yang sangat membutuhkan

informasi tentang cuaca dan iklim.3. Apakah masyarakat umum dapat mengakses

Informasi cuaca dan iklim yang dikeluarkanoleh BMKG, dimana dan bagaimana caranya.

4. Apakah yang menjadi atribut dalam pengambilkeputusan metode cocok tanam di wilayahlombok.

III.1.3. Analisa Kebutuhan

Dari permasalahan yang muncul, maka dapatdisimpulkan bahwa masyarakat khususnya yang

bermukim di lombok ini membutuhkan suatusistem berbasis SMS dan webside yang dapatmembantu dalam memberikan informasi prakiraancuaca dan Iklim. Adapun sistem yang dibutuhkanadalah :

1. Aplikasi yang dibangun menggunakan poladata dan datebase dari dokumen laporan.

2. Sistem pengolahan data menggunakan dataSQL dan perintah PHP.

3. Aplikasi yang dibangun menggunakan aplikasi berbasis opensource, dan dapan diaksesmelalui media komputer dan ponsen / HP.

III.1.4. Perancangan Sistem

Menurut Abdul Kadir dalam bukunya yang berjudul Pengenalan Sistem Informasi yangterbit pada tahun 2003 menjelaskan bahwa :Secara sederhana database (basis data) dapatdiungkapkan sebagai suatu pengorganisasian datadengan bantuan komputer yang memungkinkandata dapat diakses dengan mudah dan cepat. Untukmembuat suatu program terlebih dahulu harusmerancang le database, karena hal ini merupakan

langkah awal dalam menyusun sebuah program.Perencanaan program yang baik tentunya akan

menghasilkan sebuah program yang sesuai denganyang kita harapkan. Garis besar dari database(smsgateway) sistem ini adalah sebagai berikut :a. Table daemons

table daemon berfungsi untuk proses pembacaan otomatis SMS yang diterima laludisimpan ke database. selain itu table ini jugadiperlukan untuk keperluan pengiriman SMS.

b. Table inbox

Table inbox berfungsi untuk menampung smsyang masuk.




22


29/59

c. Table outbox

Table outbox berfungsi untuk menampungsms yang telah dikirim oleh sisitem.

d. Table outbox_multipart

Table outbox_multipart berfungsi untukmenampung sms yang keluar yang bersifatmultipart.

e. Table pbk_group

Table pbk_group berfungsi untuk mendatanama group dari table group diatas.

f. Table phones

Table phone merupakan table yang berfungsiuntuk menyimpan data informasi tentang

perangkat HP yang digunkanan untukmengirim pesan pada server.

g. Table pbk

Table pbk berfungsi untuk menampunginformasi nomer group jika kita ingin membuat

penggerupan dalam pengiriman sms.

h. Table sentitems

Table sentitems merupakan sebuah table yangdigunakan untuk mengimpan informasi yang

berhubungan dengan pesan yang diterimamaupun dikirim ke server.

III.1.5. Perancangan Pembangunan Aplikasi

Pada perancangan sistem ini akan dijabarkan




23


30/59

sarana pendukungnya, antara lain yaitu :a. Kebutuhan Hardware

1. Smartphone2. Kabel suite USB3. Komputer Server 4. Komputer Client

b. Kebutuhan Software

1. Xampp 1.7.32. Macromedia Dreamweaver MX3. Navicat Profesional for MySQL4. Gammu versi 1.32.0 for Windows5. PC Suite for smartphone

IV. KESIMPULANDAN SARAN

IV.1. Kesimpulan

Berdasarkan uraian sebelumnya, maka dalamlaporan kemajuan penelitian ini dapat disimpulkanhal-hal berikut :a. Aplikasi data mining yang dibuat menggunakan

aplikasi opensource, b. Input-an adalah data-data cuaca, iklim dan

hubungan antara iklim dengan cocok tanam.c. Data yang diperoleh adalah data serial selama

1 tahun yaitu pada tahun 2013 ini.Untuk keperluan pengujian dan mekanisme

menggunakan objek sampling terhadap beberapasample masyarakat

IV.2. Saran

Kemudian saran-saran yang dapat diberikanoleh penulis adalah sebagai berikut :

a. Bagi masyarakat yang ingin menggunakan /memanfaatkan sistem ini, minimal mempunyai perangkat HP atau komputer dengan internet.

b. Bagi pihak penyedia data / BMKG sekiranyadapat tetap meng-update data dan informasicuaca dan iklim.

V. DAFTAR PUSTAKA

[1] Marcus Teddy, dkk, 2004, Delphi Developer danSQL Server 2000, Informatika Bandung, Bandung2004.

[2] McLeod, Raymond. 2004. Sistem InformasiManajemen. Edisi Kedelapan Terjemahan dariManajemen Informasi System Eight Edition.PT. INDWKS. Jakarta.

[3] Wahana Komputer. 2002. Pemrograman BorlandDelphi 7.0, Andi Offset, Yogyakarta




24


31/59

I. PENDAHULUAN

Lombok merupakan salah satu pulauyang menjadi tujuan pariwisata di Indone-sia bahkan dunia. Lombok memiliki potensi

pariwisata yang hampir disetiap kabupaten.Kepuasan pengunjung terhadap infrastruktur

pariwisata merupakan hal yang penting dalamindustri pariwisata saat ini. Infrastruktur pari-

wisata yang ada di Lombok saat ini masihsangat kurang memadai untuk mendukung po-tensi pariwisata yang ada pada setiap kabupat-en. Banyak hal yang harus diperhatikan oleh

pemerintah daerah setempat dalam memberi-kan pelayanan yang baik terhadap para pen-gunjung seperti : jalan yang tidak rusak dansempit, ketersediaan tempat parkir, keamanandan kebersihan lokasi wisata. Masalah-ma-salah tersebut merupakan sebagian masalah

yang ada pada suatu objek wisata di Lombok.Masalah-masalah tersebut tentu akanmempengaruhi tingkat kepuasan dari para

pengunjung. Banyak akibat yang bisa ditim- bulkan apabila masalah tersebut terlambatdiberikan penanganan seperti : menurunnya

jumlah pengunjung yang akan mendatangi lo-kasi objek wisata, tentu hal ini akan mempen-garuhi pemasukan daerah dari segi pariwisata.Oleh sebab itu, dibutuhkan penilaian dari para

pengunjung objek wisata untuk memberikan penilaian terhadap infrastruktur pariwisatauntuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan

pada setiap objek wisata yang ada pada setiapkabupaten di Lombok. Dalam melakukan pe-

nilaian tentunya berdasarkan dari beberapakriteria. Kriteria tersebut diantaranya adalahkemudahan menuju lokasi, kenyaman lokasiwisata, tingkat kebersihan, tingkat keamanan,lokasi parkir, biaya masuk, dan sebagainya.

Adanya penilaian tingkat kepuasan pen-gunjung terhadap infrastruktur pariwisata tentu-nya akan memberikan bantuan kepada pengambilkeputusan untuk mengatasi masalah yang dapat

merugikan masyarakat dan pemerintah daerah se-tempat. Peran pengambil keputusan dalam hal inimenjadi sangat penting, tetapi juga tidak mudah.Karena tentunya para pengunjung akan memilikikriteria penilaian yang berbeda antara satu samalain dimana penghitungan secara manual akan su-lit untuk dilakukan. Penggunaan model decision, akan mempermudah pengambil keputusan dalammengevaluasi tingkat kepuasan pengunjung ter-hadap infrastruktur pariwisata di Pulau Lombok. Technique for Order Preference by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS) sebagai salah satu modeldecision dalam MADM dapat digunakan untukmemberikan preferensi kepada pengambil kepu-tusan, karena menurut Hwang, dkk. (1981) dalam(Cheng[1]) TOPSIS didasarkan pada konsep di-mana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanyamemiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif,namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusiideal negatif. Selain itu, TOPSIS adalah metodeyang sederhana dan mudah dipahami bagi pen-gambil keputusan.

II. METODE TOPSIS (Technique for Or -

der Preference by Similarity to Ideal So-

lution)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

EVALUASI INFRASTRUKTUR PARIWISATA DI LOMBOK BERDASARKAN

KEPUASAN PENGUNJUNG MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

Suriyati1, Gusti Ayu Dasriani2, I Made Purwantara3

1), 2), 3) Staf Pengajar Jurusan S1 Teknik Informatika STMIK Bumigora Mataram, NTB

e-mai l : [email protected]

ABSTRAK

The level of satisfaction of the visitors to the tourist areas of infrastructure is one of the important things

that must be considered in today’s competitive tourism industry. One important thing to note is the level of ser -

vice provided to the visitors. In this study the application of decision support systems are made using the TOPSIS

method to perform ranking visitor satisfaction level towards the area of tourism infrastructures. Assessment of

the level of satisfaction is calculated based on questionnaires lled points directly by visitors to the tourist areas.

Assessment questionnaire will be conducted in the area of tourism in each district in Lombok. The results of this

study analyzed the comparison of the level of satisfaction of the visitors and the factors that inuence the level of

satisfaction of any tourism infrastructure that can provide evidence to improve the competitiveness of the tourism

industry in Lombok

Kata Kunci : SPK, TOPSIS, Evaluasi Infrastruktur

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI INFRASTRUKTUR PARIWISATA DI LOMBOK BERDASARKAN KEPUASAN PENGUNJUNG MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

Suriya, Gus Ayu Dasriani, I Made Purwantara


25


32/59

Menurut (Cheng, 2000) Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOP -

SIS) didasarkan pada konsep dimana alternatifterpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarakterpendek dari solusi ideal positif, namun jugamemiliki jarak terpanjang dari solusi ideal nega-tif. Secara umum, prosedur TOPSIS mengikutilangkah-langkah sebagai berikut:

1. Menghitung nilai normalisasi

TOPSIS membutuhkan rating kinerja se-tiap alternatif A

i pada setiap kriteria C

j yang ter-

normalisasi, yaitu:

∑=

=m

i

ij

ij

ij

x

xr

1

2

(2.1)

Keterangan simbol :- r

ij adalah nilai normalisasi dari tiap al-

ternatif( i) terhadap kriteria (j) dengani=1,2,...,m; dan j = 1,2,...,n.

- xij adalah nilai dari suatu alternatif (i)

terhadap kriteria (j) dengan i=1,2,...,m;

dan j = 1,2,...,n.

2. Menghitung nilai normalisasi terbobot

Setelah menghitung nilai normaliasi,tahap selanjutnya adalah menghitung nilainormalisasi terbobot dengan mengalikan

ijiij r w y =

…… (2.2)

nilai pada tiap alternatif di matriks rnorma-liasi dengan bobot yang diberikan decisionmaker. Persamaan yang digunakan adalah:

Keterangan simbol :- y

ij adalah nilai normalisasi terbobot.

- wi

adalah bobot masing-masing kriteria.- r

ijadalah nilai normalisasi masing-mas-

ing alternatif dimana i=1,2,...,m; dan j = 1,2,...,n.

3. Mengidentikasi solusi ideal positif dan

solusi ideal negatif.Solusi ideal positif dan solusi ideal ne-dan solusi ideal ne-dan solusi ideal ne-

gatif dapat dihitung berdasarkan nilai nor-hitung berdasarkan nilai nor- berdasarkan nilai nor-nilai nor-nor-

malisasi terbobot sebagai:;,,, 21

++++= n y y y A

….(2.3)( );,,, 21 −−−− = n y y y A

..(2.4)

=+

biayaatributadalah j jika;min

keuntunganatributadalah j;max

iji

iji

j

y

jika y

y

=−

biayaatributadalah j jika;max

keuntunganatributadalah j;min

iji

iji

j

y

jika y

y

dengan j = 1,2,..,n.

Keterangan simbol:- Solusi ideal positif (A+) diperoleh den-

gan mencari nilai maksimal dari nilainormalisasi terbobot (y

ij) jika atribut-

nya adalah atribut keuntungan danmencari nilai minimal dari nilai nor-malisasi terbobot (y

ij) jika atributnya

adalah atribut biaya.- Solusi ideal negatif (A-) diperoleh den-gan mencari nilai minimal dari nilainormalisasi terbobot (y

ij) jika atribut-

nya adalah atribut keuntungan danmencari nilai maksimal dari nilai nor-malisasi terbobot (y

ij) jika atributnya

adalah atribut biaya.4. Menghitung jarak antara setiap alternatif

dengan solusi ideal positif dan solusi idealnegatif.Jarak antara alternatif A

i dengan solusi ide-

al positif dirumuskan sebagai:

( ) ;1

2

∑=

++ −=n

j

ijii y y D

i = 1,2,...,m. (2.7)

Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ide-

al negatif dirumuskan sebagai:

( ) ;1

2

∑=

−−−=

n

j

iiji y y D

(2.8)




26


33/59

i = 1,2,...,m.

Keterangan simbol:

- Jarak antara alternatif Ai dengan solusiideal positif ( yj+) yang dinyatakan den-gan simbol Di+ diperoleh dari nilai akardari jumlah nilai tiap alternatif yang di-

peroleh dengan nilai normalisasi terbobot untuk setiap alternatif ( y

ij) di kuran-

gi solusi ideal positif (yi+) kemudian di pangkat dua.

- Jarak antara alternatif Ai dengan solusi

ideal negatif ( yj -) yang dinyatakan den-

gan simbol Di-

diperoleh dari nilai akardari jumlah nilai tiap alternatif yangdiperoleh dengan nilai ternormalisasiterbobot untuk setiap alternatif ( y

ij) di

kurangi solusi ideal negatif ( yj -) kemu-dian di pangkat dua.

5. Menentukan nilai kedekatan setiap alter-natif terhadap solusi ideal ( preferensi).

Nilai preferensi untuk setiap alter-natif (V

i) diberikan sebagai:

;+−

−

+=

ii

ii

D D

DV

(2.9)

Keterangan simbol :- V

i (nilai preferensi untuk setiap alter-

natif) diperoleh dari nilai jarak antaraalternatif A

i dengan solusi ideal negatif

( Di-) dibagi dengan jumlah nilai jarak

antara alternatif Ai dengan solusi idealnegatif ( Di-) ditambah jumlah nilai jarak antara alternatif A

i dengan solusi

ideal negatif ( Di+).

- Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa

alternatif Ai lebih dipilih.


3.1 Pengujian sistem

Pengujian adalah serangkaian aktivitas yangdapat direncanakan sebelumnya dan dilakukan se-

cara sistematis (Pressman, 2002). Pengujian yangakan dibahas disini, merupakan proses pengujiansistem yang dilakukan untuk mengetahui apakahsistem yang dibangun telah memenuhi requiren-ment user dan berjalan sesuai dengan lingkun-gan yang diinginkan. Implementasi dalam sistemmenghasilkan perangkingan obyek wisata ber-dasarkan tingkat kepuasan dari para pengunjunglokasi obyek wisata tersebut. Pengujian dilakukandengan inputan dari administrator dan user yangmenjadi decision maker.

3.1 Proses input data oleh administrator

Pengujian sistem akan dilakukan oleh ad-ministrator. Proses input data terdiri dari input dataobyek wisata yang akan dinilai.

Input data obyek wisata

Data obyek wisata akan diinputkan melaluiform administrator pada menu input data obyekwisata. Obyek wisata yang diinputkan akan dinilai

berdasarkan hasil dari kuisioner para pengunjungobyek wisata. Tampilan input data obyek wisatadapat dilihat pada gambar 1.

Gambar 1. Input obyek wisata

3.2 Proses Input data oleh user

Pengujian sistem akan dilakukan oleh user seb-agai pengambil keputusan atau decision maker . Proses input data terdiri dari proses input datakriteria beserta nilai kepetingan terhadap krite-ria, input data rating, dan input data penilaian




27


34/59

kriteria terhadap alternatif.

1. Input data kriteria

Data kriteria diinputkan pada menukriteria pada form user atau pengambilkeputusan. pengambil keputusan mengin-

putkan kriteria dan nilai kepentingan (bobot) terhadap masing-masing kriteria. Kri-teria dan nilai kepentingan dapat dilihat

pada gambar 2.

Gambar 2. Input kriteria

2. Input data rating

Data rating diinputkan pada menu rating padaform user atau pengambil keputusan. pen-gambil keputusan menginputkan ratingterhadap sub-sub kriteria. Tampilan inputdata rating dapat dilihat pada gambar 3

3. Input data penilaian kriteria terhadap

alternatif.

Data penilaian kriteria terhadap alternatifdiinputkan pada menu penilaian di formuser atau pengambil keputusan. Pen-gambil keputusan menginputkan nilai-nilai perbandingan kriteria dan alternatif.Tampilan penilaian kriteria terhadap alter-natif dapat dilihat pada gambar 4.

Gambar 4. Penilaian kriteria terhadapalternatif

3.1 Pembahasan Hasil dan pengujian sistem

Beberapa pengujian yang telah dilaku-kan adalah proses input data oleh administra-tor dan pengambil keputusan untuk evalu-asi infrastruktur pariwisata. Setelah dilakukan

pengujian, hasil pengujian yang akan memper-lihatkan kemampuan sistem dalam memberi-kan hasil berupa perangkingan obyek wisata

berdasarkan tingkat kepuasan pengunjung.3.1.1 Hasil pengujian input

Setelah dilakukan input kriteria dannilai kepentingan, input rating dan input pe-nilaian kriteria terhadap obyek wisata olehuser. Maka akan dilihat hasil perangkinganobyek wisata berdasarkan tingkat kepuasan

pengunjung yang menggunakan metode TOP-SIS dalam melakukan perhitungan. Hasilnya

seperti gambar 5.




28


35/59

3.2 Pembahasan

Pada bagian pembahasan akan dibahastentang proses yang dilakukan sistem dalammemberikan hasil perangkingan obyek wisata

berdasarkan tingkat kepuasan pengunjung.Dimana hasil perangkingan didapatkan darikalkulasi preferensi decision maker denganmetode TOPSIS.

3.2.1 Kalkulasi pengujian

Pengujian dilakukan berdasarkannilai preferensi dari decision maker dan pe-nilaian obyek wisata dari para pengunjung.Hasil pengujian diperoleh dari model decisionyang digunakan dalam sistem dalam kasus inimodel decision yang digunakan adalah metodeTOPSIS. Proses kalkulasi didapat dari analisahasil kuisioner para pengunjung obyek wisata.Sampel data hasil kuisioner dapat dilihat pada

tabel 1.

Tabel 1 Sampel data hasil kuisioner




29


36/59

Pada tabel 5.1 sample data hasil kuisionerdapat dilihat hasil penilaian obyek wisata terh-adap kriteria. Misalnya pada tabel untuk alter-natif obyek wisata senggigi berdasarkan kri-teria kebersihan memperoleh penilaian kurang

bersih, dari segi keamanan mendapatkan nilainyaman dan seterusnya. Sebelum proses per-

hitungan dengan model decision Topsis di-lakukan, data yang diperoleh dari pengambilkeputusan dinas perhubungan akan disesuai-kan dengan rating kecocokan yang telah ditetapkan oleh pengambil keputusan/decisionmaker. Hasil konversi data ke rating kecoco-kan decision maker dapat dilihat pada tabel 2

Tabel 2 Rating kecocokan pengambilkeputusan/decision maker

Berdasarkan data dari rating kecocokan pada

Tabel 2 dan mengacu pada rumus-rumus yangada pada model decision Topsis pada Bab IITinjauan Pustaka, tahapan-tahapan perhitun-gan yang dilakukan terhadap data pengambilkeputusan adalah :

1. Menghitung nilai normalisasi (R) Kalkulasi terhadap data pengambil keputusan/

decision maker akan membentuk perband-ingan berpasangan setiap altenatif di setiapkriteria (x

ij). Nilai ini harus dinormalisasikan

ke dalam suatu skala yang dapat diperband-ingkan (r ij). Menggunakan persamaan 2.1

pada Tinjauan pustaka, sistem melakukan nor-malisasi terhadap data yang sudah dikonversi.Hasil normalisasi ditampilkan dalam matriksnormalisasai(R) yang dapat dilihat pada Tabel3

Tabel 3 Matrik normalisasi (R)

2. Menghitung nilai normalisasi terbobot (Y) Selanjutnya pengambil keputusan harus mem-

berikan faktor kepentingan (bobot) pada setiap

kriteria yang mengekspresikan kepentinganrelatifnya (wi). Menggunakan Persamaan 2.2

pada Tinjauan Pustaka, selanjutnya sistemmenghitung nilai normalisasi terbobot (y

ij).

Nilai normalisasi terbobot ditampilkan dalamMatriks normalisasi terbobot (Y) yang dapatdilihat pada Tabel 4.

Tabel 4 Matrik normalisasi terbobot (Y)

3. Menentukan solusi ideal positif dan negatif

Selanjutnya menggunakan Persamaan 2.3dan Persamaan 2.4, setelah sistem melakukan

proses kalkulasi untuk menentukan rating bobot ternormalisasi (y

ij), maka sistem melaku-

kan perhitungan untuk mendapatkan solusiideal positif dan solusi ideal negatif yangdapat dilihat pada Tabel 5




30


37/59

Tabel 5 Solusi ideal positif dan solusi idealnegatif

Nilai-nilai pada tabel didapatkan berdasarkantabel 4. nilai solusi ideal positif didapat darinilai yang paling besar pada kolom, sedangkannilai solusi negatif didapat dari nilai paling ke-cil didalam kolom.

4. Menentukan jarak alternatif dengan solusiideal positif

Selanjutnya menggunakan Persamaan 2.7 pada

Tinjauan pustaka, sistem akan melakukan proses kalkulasi untuk menentukan jarak an-tara alternatif A

i dengan solusi ideal positif.

Hasil kalkulasi dapat dilihat pada Tabel 6

Tabel 6 jarak alternatif dengan solusi ideal positif

5. Menentukan jarak alternatif dengansolusi ideal negativeSelanjutnya menggunakan Persamaan 2.8

pada Landasan Teori, sistem akan melaku-kan proses kalkulasi untuk menentukan

jarak antara alternatif Ai dengan solusi

ideal negatif. Hasil kalkulasi dapat dilihat pada Tabel 7

Tabel 7 Jarak alternatif dengan solusi idealnegatif

6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap al-ternatifSelanjutnya menggunakan Persamaan 2.9

pada Tinjauan pustaka, sistem akan melaku-kan proses kalkulasi yang akan menghasilkannilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai

preferensi dapat dilihat pada gambar 8 hasilevaluasi pengambil keputusan.

Tabel 8 hasil evaluasi pengambil keputusan

Berdasarkan hasil pada tabel 5.8 dapat dili-hat Sembalun merupakan obyek wisata yangmempunyai nilai tingkat kepuasan yang pal-ing tinggi, sedangkan gili trawangan memiliki

tingkat kepuasan pengunjung yang paling ren-dah.

IV. KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Kesimpulan yang diperoleh dari penelitianSistem Pendukung Keputusan Evaluasi infrastrukturPariwisata berdasarkan tingkat kepuasan pengunjungmenggunakan metode TOPSIS :

1. Sistem Pendukung Keputusan menggunakanmetode TOPSIS digunakan dalam mengevalu-

asi infrastruktur pariwisata berdasarkan tingkatkepuasan pengunjung menghasilkan perangk-ingan obyek wisata berdasarkan tingkatan-tingkatan kepuasan para pengunjung.

2. Hasil perangkingan diperoleh dari kalkulasi




31


38/59

metode TOPSIS dengan data yang diinputkanoleh administrator berupa data obyek wisatadan user sebagai decision maker berupa datakriteria, rating dan penilaian alternatif ter-hadap kriteria berdasarkan kuisioner dari pen-gunjung obyek wisata.

Saran

Adapun saran-saran terhadap penelitianSistem Pendukung Keputusan Evaluasi infrastrukturPariwisata berdasarkan tingkat kepuasan pengunjungmenggunakan metode TOPSIS adalah :

1. Saran yang diberikan pada penelitian selanjutnya, dapat menggunakan metode lain untukmelakukan evaluasi infrastruktur pariwisata.Sehingga hasilnya bisa d

Date post:	06-Jul-2018
Category:	Documents
Upload:	love-n-rezpect
View:	235 times
Download:	1 times

Matrik Edisi 11

Documents