Abstrak —Clearroute  adalah  aplikasi  yang  dibangun  untuk memudahkan  seseorang  mengetahui  informasi  cuaca  pada  rute perjalanan  yang  akan  dilaluinya.  Aplikasi  ini  dibangun  untuk platform perangkat bergerak yang memiliki fungsi-fungsi untuk memudahkan  seseorang  mencari  informasi  cuaca  untuk perjalanannya.Pada  aplikasi  perangkat  bergerak  tersebut, diperlukan  sebuah  sistem  web  service  yang  dapat  melakukan pengolahan  data.  Seperti  pengolahan  data  untuk  menentukan lokasi  pos  hujan  terdekat  dengan  rute  perjalanan  pengguna. Pada  sistem  yang  dibangun  ini  digunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk menentukan klasifikasi cuaca yang dimiliki oleh rute  yang  akan  dilalui  oleh  pengguna.  Kemudian  sistem  ini memanfaatkan Laravel 5.4 sebagai kerangka kerja pemrograman. Pengujian pada sistem ini dilakukan dengan cara melakukan permintaan informasi cuaca kepada sistem, mencoba melakukan ekstraksi data cuaca dari BMKG.Pengujian tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  keberhasilan  sistem  dalam menangani  permintaan  dan  pengolahan  data  yang  diminta  oleh aplikasi  perangkat  bergerak  Clearroute.  Dari  hasi  pengujian, sistem  yang  telah  dirancang  dan  diimplementasikan  telah memenuhi  segala  kebutuhan  pengolahan  data  pada  aplikasi Clearroute
Kata Kunci —Clearroute, Pos Hujan, K-Nearest Neighbor.

## I. PENDAHULUAN
ALAM setiap perjalanan tentu banyak pertimbangan yang akan  diperhitungkan  untuk  melaksanakan  perjalanan tersebut,  beberapa  diantaranya  adalah  rute  yang  dilalui  dan cuaca. Rute merupakan alur dan arah yang akan dilalui untuk mencapai tempat tujuan, dan cuaca adalah keadaan udara pada saat tertentu dan di wilayah tertentu yang relatif sempit (tidak luas) dan pada jangka waktu yang singkat.
Dewasa  kini  pengguna  tidak  perlu  repot-repot  memikirkan rute mana yang harus diambil, karena hal tersebut sudah dapat dibuat secara langsung oleh komputer. Komputer menentukan rute  berdasarkan  pilihan-pilihan  yang  sudah  diatur  oleh pengguna  atau  pengembangnya,  dan  semua  pilihan  itu  diolah menggunakan  suatu  Algoritma  yang  dirasa  pengembang merupakan  algoritma  terbaik  untuk  menentukan  rute  yang diinginkan.
Di  Indonesia,  terdapat  badan  yang    secara  resmi  memiliki tugas  untuk  mengawasi  dan  memberikan  berita  mengenai
cuaca  yang  sedang berlangsung dan akan terjadi, yaitu Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  BMKG secara real time selalu memperbaharui berita cuaca yang ada, agar  dapat  dilihat  oleh  masyarakat  umum.  Dan  untuk mendapatkan  data  infrormasi  cuaca  BMKG  kota  Surabaya menggunakan  acuan  beberapa  Pos  Hujan  yang  biasanya merupakan kantor desa atau tempat umum besar lainnya untuk memberikan  informasi  mengenai  cuaca  di  sekitar  pos  hujan tersebut.
Pada  paper  ini  ini,  Algoritma  yang  digunakan  untuk menentukan  klasifikasi  kondisi  cuaca  adalah  K-Nearest Neighbor.  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  sebuah  metode untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu objek berdasarkan data  pembelajaran  yang  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan objek tersebut.

## II. M ATERI DAN M ETODE
Gambar  1  menunjukan  gambaran  umum  dari  aplikasi perangkat  bergerak  yang  dibangun.  Pertama  aplikasi  akan terhubung  ke  dalam  API  Mapbox  untuk  mendapatkan  data graph  dari  peta  yang  akan  diimplementasikan  dalam menampilkan  rute  perjalanan  pada  aplikasi  yang  yang dibangun.  Selanjutnya  aplikasi  akan  terhubung  ke  dalam  web service  yang  mengolah  data  cuaca  yang  didapatkan  dari lembaga  pengamatan  cuaca  pemerintah.  Gambar  2.  akan menjelaskan  mekanisme  dari  pengolahan  seluruh  proses berjalanannya  sistem  yang  dibangun  pada  paper  ini  untuk mendapatkan hasil keluaran yang dibutuhkan oleh aplikasi
Gambar 1. Arsitektur Sistem

## Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Lokasi Pos Hujan Terdekat Dengan Titik Rute Perjalanan Pada Aplikasi Clearroute
Anwar Rosyidi,R.V Hari Ginardi, dan Abdul Munif Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hari@its.ac.id
D
Gambar 2. Desain Umum Sistem

## A. Peramalan Cuaca
Peramalan  cuaca  adalah  suatu  cabang  aplikasi  sains  dan teknologi  untuk  memprediksi  kondisi  atmosfer  pada  waktu yang  akan  datang  pada  suatu  lokasi  tertentu.  Pada  paper  ini akan  digunakan  informasi  ramalan  cuaca  yang  dikeluarkan oleh  lembaga  pengamatan  cuaca  milik  pemerintah  Indonesia. Dalam  melakukan  peramalan  cuaca  dapat  dilakukan  secara objektif  dan  subjektif.  Metode  subjektif  adalah  prediksi  yang dibuat  berdasarakan  pertimbangan  atau  penilaian  dari seseorang yang melakukan pengamatan cuaca [1].
Saat ini jenis model ramalan cuaca telah banyak digunakan untuk menghasilkan informasi ramalan cuaca salah satu model cuaca  yang  banyak  digunakan  ialah  model  WRF  ( Weather Research  Forecasting ).  Model  WRF  ini  menggambarkan kondisi  cuaca  berdasarkan  kondisi  atmosfer  yang  sedang terjadi. Penggambaran kondisi atmosfer oleh
Gambar  3. Weather Research Forecasting Model
WRF langsung digambarkan dalam suatu peta wilayah yang kondisi  ramalan  cuacanya  sedang  diamat  seperti  yang ditunjukan oleh Gambar 3. Saat ini lembaga resmi pemerintah Indonesia yang menangani pengamatan cuaca telah menggunakan  model  cuaca  WRF  untuk  menampilkan  hasil pengamatan  ramalan  cuaca.  Data  model  WRF  yang
dikeluarkan memiliki masa berlaku 3 jam sehingga setiap jeda waktu 3 jam model pengamatan WRF akan diperbarui[1].

## B. Data Resource
Sumber  data  cuaca  yang  digunakan  berasal  dari  badan meteorologi  pemerintah  Indonesia.  Ada  dua  jenis  data  yang digunakan  yaitu  data  ramalan  cuaca  yang  ditunjukan  oleh Gambar  3  data  cuaca  terkini  yang  ditunjukan  oleh  Gambar 4. Data  ramalan  cuaca  merupakan  data  gambar  dengan  format WRF (Weather Research Forecasting). Dan data cuaca terkini diambil  dari  data  stasiun  pengamatan  cuaca  yang  tersebar  di seluruh kota Surabaya [2].
Gambar  4. Data Cuaca Terkini
Gambar 5.  Pos Hujan BMKG

## C. Pos Hujan BMKG
Dalam  melakukan  pengamatan  curah  hujan  BMKG memiliki  pos-pos  pengamatan  curah  hujan  yang  disebut sebagai  pos  hujan.  Untuk  kota  Surabaya  pos  hujan  yang dimiliki  tersebar  pada  setiap  kelurahan  atau  desa.  Fungsi utama  dari  pos  hujan  ini  ialah  merekam  curah  hujan  yang terjadi secara real time . Pos hujan akan melakukan perekaman data setiap 10 menit sekali yang kemudian dikirimkan kepada stasiun pengamatan cuaca induk. Untuk kota Surabaya sendiri
stasiun pengamatan induk berada di kawansan bandara Juanda Surabaya.  Gambar  5  menunjukan  peresebaran  titik  lokasi  pos hujan  yang  dimilki  oleh  Badan  Meteorologi  Indonesia  pada tahun 2013[2].

## D. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  suatu  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan  objek tersebut.  Data  pembelajaran  akan  diproyeksikan  ke  dalam  K ruang  berdimensi  banyak,  yang  masing-masing  dimensi merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  ini  akan  dibagi-bagi menjadi  suatu  bagian  berdasarkan  klasifikasi  yang  telah dilakukan terhadap data pembelajaran [3][4].
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  melakukan  metode K-Nearest Neighbor ada sebagai berikut:
1. Generate data  sampel  yang  akan  digunakan  sebagai data training
2. Inisialisasi K titik sebagai titik-titik pusat ( centroids ) awal 3. Hitung  jarak  setiap  objek  data  set  dengan  data training menggunakan  perhitungan Euclidean distance .  Rumus untuk menghitung jarak antar dua titik sebagai
titik data set dengan
sebagai titik data training ditunjukkan pada (1):
(1)
Apabila  titik  koordinat  (x,y)  dalam  satuan  koordinat latitude dan longitude maka  terlebih  dahulu  nilai  (x,y) tersebut  diubah  ke  dalam  satuan  koordinat Cartesian seperti yang ditunjukkan pada (2) dan (3).
(2) (3)
Keterangan:
R       = Jari-jari bumi (6371 km).
lat   = Nilai latitude . lon  = Nilai longitude .

## III. U JI C OBA
Pada  bagian  ini,  dilakukan  dua  tipe  percobaan.  Percobaan pertama  ialah  meneliti  akurasi  data.  Percobaan  kedua  ialah melakukan  percobaan  perjalanan  dengan  beberapa  lokasi tujuan yang berbeda.

## A. Uji Coba Perhitungan Akurasi Data
Pada  uji  coba  ini  akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  kondisi cuaca  pada  titik  pos  hujan  dengan  beberapa  titik  pos  hujan terdekat  lainnya.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui mengenai  akurasi  dari  data  cuaca  pos  hujan  yang  akan digunakan  oleh  sistem.  Pada  uji  ini  akan  diambil  titik  pos hujan  yang  berada  pada  kecamatan  Sukolilo  dan  kecamatan Wonokromo,  dan  kecamatan  Tandes.  Kemudian  data  yang digunakan  ialah  data  cuaca  pada  tanggal  16  Januari  2017 pukul 12.00 UTC.

## B. Uji Coba Rute Perjalanan
Pada  uji  coba  ini  akan  dilakukan  uji  coba  melihat  rute perjalanan yang ditampilkan oleh aplikasi. Akan dilakukan dua kali perjalanan dengan kondisi cuaca yang berbeda. Pada rute perjalanan pertama akan dilakukan perjalanan dengan keadaan yang  jalan  yang  cerah  dan  yang  kedua  dilakukan  perjalanan dengan  rute  perjalanan  pada  saat  cuaca  sedang  hujan.  Pada eksperimen  akan  dilihat  apakah  aplikasi  berhasil  menunjukan rute  perjalanan  dengan  kondisi  cuaca  yang  akan  dilalui  oleh pengguna.

## IV. H ASIL
Pada  bagian  akan  disampaikan  hasil  dari  uji  coba  yang dilakukan

## A. Perhitungan Akurasi Data
Dari  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan  nilai  akurasi sebesar  73%.  Nilai  akurasi  ini  dihitung dengan menggunakan klasifikasi  nilai  K=3.  Kemudian    perhitungan  akurasi  juga menggunakan confussion  matrix sebagai  tolok  ukur  untuk menentukan  besaran  akurasi  data.  Hasil  perhitungan  akurasi menggunakan conffusion  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Dari  60  lokasi  pos  hujan  yang  dipilih  untuk  diuji  didapatkan hasil sebagai berikut
Tabel 1. Perhitungan Akurasi Confussion Matrix Cerah Berawan Ringan Lebat Cerah 2 0 0 0 Berawan 2 10 5 0 Ringan 0 2 19 3 Lebat 0 0 4 13 Total 4 12 28 16
Gambar 6. Rute Cuaca Cerah
Gambar 7. Rute cuaca Hujan

## B. Travel Route
Gambar  6  menunjukan  kondisi  rute  perjalanan  dengan kondisi cuaca cerah dan Gambar 7 menunjukan rute perjalanan yang  memiliki  kondisi  hujan..  Rute  perjalanan  yang  menjadi rekomendasi  ialah  rute  yang  memiliki  warna  biru  dan  rute alternatif  ditunjukan  dengan  warna  hitam.  Pemberian rekomendasi  rute  ini  berdasarkan  bobot  yang  dimilki  oleh masing-masing  rute.  Bobot  diberikan  berdasarkan  kondisi cuaca yang akan dilalui.

## V. K ESIMPULAN
Dari hasil uji coba perhitungan response time didapat hasil perbedaan  waktu  yang  besar  antara  sistem  yang  belum  di optimalisasi  dan  belum  dioptimalisasi. Perbedaan waktu yang
didapatkan  lebih  dari  setengah  antara  hasil  yang  telah dioptimalisasi  dan  belum  dioptimalisasi.  Namun  dari  data waktu  respon  server  yang  didapatkan  setelah  dilakukan optimaliasi masih berada diatas 4 detik untuk rute yang paling jauh.  Hal  ini  disebabkan  oleh  belum  dioptimalisasinya  server yang  digunakan  untuk  mengelola  data  pencarian  rute perjalanan  dengan  data  kondisi  cuaca.  Kemudian  didapatkan juga  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah  berhasil  menunjukan rute  perjalanan  dan  informasi  cuaca  yang  ada  pada  rute tersebut.  Sistem  juga  dapat  memberikan  rekomendasi  rute pilihan berdasarkan kondisi cuaca yang dilaluinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Gustari,  T.  W.  Hadi,  S.  Hadi,  dan  F.  Renggono,  “AKURASI PREDIKSI CURAH HUJAN HARIAN OPERASIONAL DI JABODETABEK :  PERBANDINGAN  DENGAN  MODEL  WRF,” J. Meteorol. Dan Geofis. , vol. 13, no. 2, 2012. [2] “.:  Jaringan  Pos  Hujan  -  Climate  Early  Warning  System  -  CEWS BMKG:.” [Daring]. Tersedia pada:
http://cews.bmkg.go.id/Sistem_Observasi/Jaringan_Pos_Hujan.bmkg. [Diakses: 01-Mei-2017].
[3] “k-nearest  neighbors  algorithm  -  Wikipedia.” [Daring]. Tersedia pada: https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm.  [Diakses: 04-Jan-2017].
[4] “Research  of  Spatial  Data  Query  Optimization  Methods  Based  on  K- Nearest Neighbor Algorithm,” ResearchGate .  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.researchgate.net/publication/285618786_Research_of_Spa tial_Data_Query_Optimization_Methods_Based_on_K- Nearest_Neighbor_Algorithm. [Diakses: 04-Jul-2017].