p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Optimasi Presensi Praktikan Berbasis GPS dengan Fuzzy Logic dan K-Mean
Mohammad Harry Khomas Saputra a1 , Muhammad Yusril Helmi Setyawan a2
a Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia Jl. Sariasih 54 Sarijadi, Bandung
1 harrysaputra@poltekpos.ac.id
2 yusrilhelmi@poltekpos.ac.id

## Abstrak
Praktikum dalam proses pembelajaran merupakan hal yang tak terpisahkan dalam upaya membentuk karakter dan  kompetensi  mahasiswa  untuk  menghadapi  dunia  kerja.  Diperlukan  upaya-upaya  khusus  agar  tujuan utamanya  tercapai.  Salah  satunya  adalah  menyediakan  sistem  presensi  yang  mampu  memonitoring  kinerja mereka  (praktikan)  secara  real  time  dan  efisien.  Paper  ini  memaparkan  sebuah  usulan  tentang  penerapan metode  fuzzy  logic  dan  K-Means  pada  aplikasi  presensi  berbasis  GPS  untuk  mengoptimasi  keputusan  terkait kinerja praktikan dan statusnya dalam presensi.
Kata kunci: Presensi, GPS, Praktikan, Fuzzy Logic, K-Means

## Optimization of GPS Based Student Attendance with Fuzzy Logic and K-Mean

## Abstract
Practicum in the learning process is inseparable to shape student character and competence to face the world of work.  It  takes  special  efforts  to  achieve  its  main  goal.  One  of  them  is  to  provide  a  presence  system  that  can monitor  their  performance  (practitioners)  in  real-time  and  efficiently.  This  paper  presents  a  proposal  on  the application  of  fuzzy  logic  and  K-Means  methods  in  GPS-based  presence  applications  to  optimize  decisions regarding the performance of the practitioner and its status in presence.
Keywords: Attendance, GPS, Students, Fuzzy Logic, K-Means

## I. P ENDAHULUAN
Istilah  praktikan  menurut  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  adalah  seseorang  yang  mengikuti praktikum.  Adapaun  praktikum  yang  dimaksud  adalah pelaksaaan  kegiatan  Praktek  Kerja  Lapangan  (PKL)  atau magang  industri  yang  dalam  aturannya  dilaksanakan diluar kampus. Keterlibatan pihak ketiga dan pelaksanaan kegiatannya  yang  dilakukan  di  lokasi  yang  berbeda-beda untuk  setiap  mahasiswa,  menjadikan  proses  administrasi kegiatan dan monitoringnya lebih rumit. Maka keterlibatan teknologi sungguh dibutuhkan untuk meningkatkan  efisiensi  kinerja  [1]  proses  administrasi bagi penyelenggara kegiatan ini.
Banyak  aplikasi  telah  dikembangkan  oleh  berbagai pihak,  termasuk  aplikasi  presensi  berbasis  GPS  ( Global Positioning System ). GPS  merupakan  bagian  dari Global Navigation  Satellite    System  ( GNSS).  GNSS    adalah sistem  untuk    penentuan    lokasi    atau    posisi  -sehingga disebut sebagai penentuan posisi geografis. Teknologi   ini bekerja   dengan  menggunakan penerima  khusus,  posisi geo    dalam    ruang    dan  waktu      dapat      dihitung berdasarkan      penerimaan  sinyal  satelit  [6][10][14].  Para
pengembang  dengan  berbagai  karakteristik  aplikasinya tentu merupakan pilihan yang dilakukan untuk menyesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  karakteristik penggunanya.
Selaras dengan hal tersebut, peneliti merasa perlu untuk berkontribusi  dalam  upaya  meningkatkan  kemampuan dari  aplikasi  sejenis,  yaitu  dengan  memfokuskan  pada kemampuan mengoptimasi kinerja sistem. Yaitu bertujuan menghasilkan keputusan yang realible dalam  menentukan status  praktikan  pada  proses  presensi  praktikan  di lapangan (lokasi magang).
Dilain  sisi,  isu  ketepatan  posisi  juga  menjadi  hal  yang menjadi  keniscayaan  pada  aplikasi-aplikasi  berbasis  GPS [2].  Ketepatan  lokasi  antara  area  tempat  magang  dengan posisi  praktikan  melakukan  presensi  menjadi  sangat penting,  sistem  akan  terus  mencatat  perubahan  lokasi posisi ( longitude dan latitude ) pada GPS ponsel praktikan, hal  tersebut  menjadi  persoalan  ketika  praktikan  berubah posisi  dari  titik  koordinat  sebelumnya.  Oleh  sebab  itu optimasi  dilakukan  terhadap  keakuratan  pada  posisi tempat  magang  dengan  menambahkan  area  sehingga ketika  pergerakan  praktikan  masih  dalam  area  lokasi tempat  magang  maka  praktikan  masih  dinyatakan  hadir
dan diukur kinerjanya berdasarkan waktu atas keberadaan praktikan di area tempat magang dilakukan.
Untuk  dapat  melakukan  proses  penentuan  ketepatan posisi dengan area maka peneliti menggunakan fuzzy logic (Logika  Fuzzy)  yang  akan  mengolah  data  setiap pergerakan praktikan dan menentukan kinerja berdasarkan waktu  dan  posisi  pada  area  magang,  sedangkan  k-means di  terapkan  untuk  mengelompokan  data  lokasi  dan  waktu sehingga dapat ditentukan praktikan tersebut masih berada pada  area  tempat  magang  atau  tidak,  sebagai  salah  satu indikator  kepatuhan.  Praktikan  dinyatakan  memiliki kepatuhan  atau  kinerja  baik  ketika  berada  didalam  area yang telah ditentukan dengan rentang waktu tertentu.
Penelitian  ini  diharapkan  mampu  menjadi  bagian  dari solusi dari permasalahan yang umum dihadapi penyelenggara  kegiatan  PKL  terkait  dengan  proses monitoring produktivitas dan evaluasi kehadiran praktikan di  lokasi  kegiatan  serta  untuk  memastikan  capaian pembelajaran setiap harinya.

## II. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  mengacu  pada  langkah-langkah berikut:
1. Memilih  sampling  data  praktikan  yang  diperoleh dari lokasi yang berbeda-beda
2. Pengambilan data lokasi praktikan berupa longitude dan latitude sebagai lokasi acuan
3. Penghitungan  radius  sebagai  perbandingan  antara koordinat  lokasi  acuan  dengan  koordinat  lokasi device praktikan menggunakan perhitungan Harversine
4. Perhitungan  fuzzy  logic  untuk  menentukan  status presensi mahasiswa
5. Perhitungan K-Means untuk melakukan perengkingan  terhadap  tingkat  kepatuhan  sebagai representasi dari kinerja praktikan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pemilihan Sampling & pengambilan data lokasi
Penelitian  yang  dilakukan  terhadap  67  praktikan dilokasi  magang  yang  berbeda-beda.  Selama  1  (satu) bulan,  praktikan  di  pantau  posisi  pergerakan  selama melaksanakan  magang  di  lokasi  praktek  masing  masing, pengambilan  data  posisi  setiap  harinya  diambil  sebanyak 4  (empat)  kali,  adapun  waktu  pengambilan  data  posisi yaitu jam 9:00, 11:00, 13.00, dan 16:00. Berikut ini adalah gambaran posisi koordinat lokasi mahasiswa setiap hari.
Gambar 1 menunjukan sebaran posisi device mahasiswa  setiap  harinya  yang  digambarkan  dengan marker  kecil  sedangkan  marker  yang  berukuran  besar merupakan  marker  acuan  yang  digunakan  sebagai pembanding  untuk  menentukan  jarak.  Secara  detail  data lokasi tersebut diuraikan dalam Tabel I.
Tabel  I  menunjukan  data  latitud  dan  longitude  dari yang  diambil  berdasarkan  posisi device ,  dimana  data  ini akan  dikonversi  menjadi  data  jarak  menggunakan peritungan Harversine.
Gambar 1. Sebaran posisi lokasi praktikan TABEL I K OORDINAT L OKASI Latitude Longitude -6.906.788 107.617.294 -6.906.744 107.617.361 -6.906.860 107.617.397 -6.906.816 107.617.310

## B. Perhitungan Radius
Data  yang  diperoleh  pada  Table  1  melalui  Haversine Formula  selanjutnya  akan  dihitung  jarak  antara  dua  titik, berdasarkan  posisi  garis  lintang  latitude  dan  posisi  garis bujur longitude sebagai variabel inputan.
Haversine Formula
Keterangan :
Dari  tabel  jarak didapatkan 4 (empat) data jarak setiap harinya.  Data  tersebut  kemudian  dilakukan  perhitungan menggunakan  algoritma  fuzzy  untuk  menentukan  apakah mahasiswa  tersebut  disimpulkan  masuk  atau  tidak  setiap harinya.  Himpunan  fuzzy  untuk  jarak  sebagai  jarak  pada penelitian  ini  adalah  dekat  [0,50],  sedang  [50,  150]  dan jauh [150, ~],

## C. Perhitungan Fuzzy
Variabel  yang  dipilih  untuk  perhitungan  fuzzy  pada kasus  ini  yaitu  jarak;  dekat  sedang  dan  jauh  yang digambarkan  keanggotaannya  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Keanggotaan Fuzzy dekat
Gambar  2  menunjukan  keanggotaan  fuzzy  dekat  yang digambarkan  dengan  trapesium,  dengan  persamaan sebagai berikut
Dimana c= 50 dan d= 100
Gambar 3. Keanggotaan Fuzzy sedang
Dimana a= 50, b= 100, dan c= 150
Dimana a= 100, dan b=150.
Selanjutnya  himpunan  fuzzy  untuk  Jarak,  sebagai variabel  input  yang  berlaku  untuk  input  Jarak1,  Jarak2, Jarak2, dan Jarak4 dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Himpunan fuzzy jarak
Dalam  proses  fuzikasi  (lihat  Gambar  6),  proses pengambilan data akan dilakukan 4 kali sebagai input

## Gambar 6. Fuzzifikasi Mamdani
Dan  terdapat  14  rule  yang  diorientasikan  untuk menagani  setiap  inputan  sehingga  dapat  menentukan status presensi kehadiran praktikan.

## Gambar 7. Fuzzy Rules

## D. Eksperimen
Kasus  1  :  Simulasi  perhitungan  dilakukan  dengan inputan jarak 1 = 8, jarak 2 = 6, jarak 3 = 9, jarak 4 = 10 dan menghasilkan inferensi fuzzy  yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Fuzzy Inferensi System Kasus 1
Kasus 2 : dilakukan input terhadap jarak 1 = 30, jarak 2 = 50, jarak 3 = 150, jarak 4 = 160
Gambar 9. Fuzzy Inferensi System Kasus 2

## E. Hasil Eksperimen Fuzzy
Mengacu  pada  gambar  8,  maka  dihasilkan  praktikan dinyatakan berstatus hadir dengan derajat 53.6. Sedangkan untuk  kasus  2  yang  mengacu  digambar  9,  maka kesimpulannya  mahasiswa  dinyatakan  tidak  hadir,  karena dari  4  kali  pengambilan  data  terdapat  2  data  jarak  yang termasuk  kedalam  kategori  jauh  dengan  derajatnya  yaitu 146

## F. Perhitungan K-Means
Mengacu  pada  parameter  jarak  yang  digunakan  untuk menentukan  status  kehadiran  diatas  maka  peneliti melanjutkannya  untuk  menentukan  kelompok  kepatuhan praktikan  dalam  melaksanakan  kegiatan.  Praktikan dikelompokan  menggunakan  metode  K-Mean  dengan  2 parameter  yaitu  total  akumulasi  jarak  dan  banyaknya kemunculan  jarak  dengan  kategori  jauh  yaitu  lebih  dari
150  meter.  Dari  hasil  perhitungan  setelah  iterasi  ke-6 menggunakan K-Mean, maka dari 67 sample data terdapat 3  kelompok  yaitu  28  orang  dengan  kepatuhan  baik,  35 orang  dengan  kepatuhan  sedang  dan  4  orang  dengan kepatuhan buruk.
Gambar 10. Cluster kepatuhan mahasiswa

## Gambar 11. Persentase kepatuhan mahasiswa
Berdasarkan  Gambar  11,  kepatuhan  mahasiswa berdasarkan  posisi  dan  jarak  pada  saat  internsip  yang memiliki kepatuhan  baik sebesar 42% dan  yang memiliki kepatuhan sedang cukup mendominasi yaitu sebesar 52%, sedangkan  yang  memiliki  kepatuhan  buruk  hanya  6%. Dengan  demikian  algoritma  fuzzy  dengan  metode mamdani  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kehadiran mahasiswa  di  tempat  magang  dengan  menggunakan perhitungan  jarak,  dan  K-mean  dapat  digunakan  untuk mengelompokan kepatuhan mahasiswa.

## IV. K ESIMPULAN
Luaran  data  hasil  kinerja  GPS  sebagai  basis  informasi untuk  pengelolaan  sistem  monitoring  kegiatan  sangat relevan dengan prinsip efisiensi monitoring kegiatan jarak jauh,  namun  melalui  perluasan  pemanfaatan  basis  data yang  terhimpun  tersebut  untuk  menghasilkan  informasi yang  lain  tentu  dapat  dimanfaatkan  dalam  rangka mengoptimasikan  kemampuan  sistem  dalam  proses monitoring.  Penelitian  ini  telah  menghasilkan  proses otomatisasi dalam memutuskan status kehadiran mahasiswa melalui inputan data GPS praktikan menggunakan  Fuzzy  Logic  dan  menentukan  kelompok kepatuhan dengan menggunakan K-Means.
D AFTAR P USTAKA
[1] Kemendikbud,  "PERATURAN  MENTERI  PENDIDIKAN  DAN KEBUDAYAAN  NO  3  TENTANG  STANDAR  NASIONAL PENDIDIKAN TINGGI," Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan, Jakarta, 2020.
[2] S.  Pooja,  "Vehicle  Tracking  System  Using  GPS,"  International Journal of Science and Research (IJSR), 2013.
[4] T.  Sutrisno,  "Upaya  Meningkatkan  Kedisiplinan  Mahasiswa Semester III Pendidikan  Guru Sekolah Dasar Universitas Bangun Nusantara  Sukoharjo  Dalam  Mengikuti  Pembelajaran  Mata Kuliah Kesamaptaan Melalui Reinforcement (Penguatan)," Jurnal Bidang Pendidikan Dasar (JBPD), 2017.
[5] K. I. S. A. P. K. B. Priti Jadhav, "Student Tracking System Using
GSM  and  GPS  Technology,"  International  Journal  of  Innovative Research in Computer and Communication Engineering(IJIRCCE), 2017.
[6] V.  D.  C.  D.  K.  P.  R.  Hitesh  S.  Chaudhari,  "Review  on  Personal Tracker  Systems,"  International  Journal  of  Engineering  Research
& Technology (IJERT), 2017.
[7] C.  J.  H.  Elliott  D.  Kaplan,  Understanding  GPS:  Principles  and Applications, Massachusetts: Bedford, 2005.
[8] S.  Parkinson,  The  global  positioning  system.  American  Institute of Aeronautics and Astronautics, 1996.
[9] N.  A.  R.  L.  D.  C.  L.  M.  &.  C.  A.  Cheever,  "The  impact  of restricting  wireless  mobile  device  use  on  anxiety  levels  among low,  moderate  and  high  users,"  Computers  in  Human  Behavior, pp. 290-297, 2014.
[10]   A.  K.  Dubey,  U.  Gupta  and  S.  Jain,  "Comparative  Study  of  K means  and  Fuzzy  C-means  Algorithms  on  The  Breast  Cancer Data,"  International  Journal  on  Advanced  Science  Engineering Information Technologi, pp. 18-28, 2018.
[11]   P.  B.  Shruti  Bansal,  "Smoothing  of  GPS-based  Timing  Data  by Moving  Average  Technique  Utilizing  Fuzzy  Logic,"  in International  Conference  on  Signal  Processing  and  Integrated
Networks (SPIN), India, 2014.
[12]   S.  Alagic,  Object-Oriented  Technology,  Switzerland:  Springer
International Publishing , 2015.
[13]   J.  E.  K.  Kenneth  E.  Kendall,  Systems  Analysis  and  Design,
Pearson, 2010.
[14]   S.  B.  H.  K.  A.  D.  Amol  Chaudhari,  "GPS/GSM  Enabled  Person Tracking System," International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology(IJIRSET), 2015.
[15]   A.  B.  A.  A.  M.  Loay  F.  Hussein,  "Design  of  GPS  System  for
Tracking a Life Vest," International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), 2019.
[16]   H. S. K. S. Abha Damani, "Global Positioning System for Object Tracking," International Journal of Computer Applications, 2015.
[17]   wikipedia,  "GNSS_applications,"  2019.  [Online].  Available: http://en.wikipedia.org/wiki/GNSS_applications.