## ANALISIS PENGGUNAAN LOCATION-BASED SERVICE DENGAN K-ANONYMITY UNTUK MENJAGA PRIVASI DAN KEAMANAN PENGGUNA SISTEM PEMANTAUAN DAN PERINGATAN DAERAH RAWAN KECELAKAAN
Doni Hadimas Aprilian, Asep Id Hadiana, Agus Komarudin Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cimahi, Jawa Barat, Indonesia doni.hadimas@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Pemantauan dan peringatan  memiliki proses penting dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi perubahan serta  kinerja  sistem  atau  program.  Dalam  konteks  keselamatan  berkendara,  pemantauan  kondisi  jalan  dan peringatan  terhadap  situasi  berbahaya  sangat  diperlukan  untuk  mengurangi  risiko  kecelakaan.  Pengguna  jalan memerlukan  informasi  terkait  lokasi  yang  rentan  kecelakaan  agar  dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat. Location  Based  Services  (LBS)  menyediakan  informasi  geografis  melalui  telepon  seluler,  dengan  dua  metode implementasi yaitu pemrosesan data lokasi di server. Kompleksitas waktu algoritma geofencing, pemantauan, dan peringatan kecelakaan bersifat linier seiring dengan ukuran data. Implementasi K-Anonymity juga menunjukkan kompleksitas  waktu  linier.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  K-Anonymity,  setelah  diuji  menggunakan entropi,  mencapai  nilai  3.2456767,  yang  mencerminkan  keberhasilan  dalam  mengurangi  ketidakpastian  dalam distribusi probabilitas atribut lokasi pengguna. Selain itu, rasio K-Anonymity yang mencapai 0.21 mencerminkan keberhasilan dalam menjaga privasi pengguna dalam sistem peringatan kecelakaan, di mana setiap kelompok yang terbentuk rata-rata mencakup 21% dari total data yang ada.
Kata kunci :  Geofencing , K-Anonymity, Location Based Service
1. PENDAHULUAN
Pemantauan merupakan sebuah proses pengumpulan,  analisis  dan  interpretasi  data  yang dilakukan  secara  sistematis  yang  berfungsi  untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi perubahan ataupun kinerja dari suatu sistem atau program[1].
Sedangkan, peringatan merupakan suatu kegiatan atau tindakan memberikan notifikasi kepada seseorang ataupun kelompok mengenai situasi atau kondisi yang dapat  membahayakan  atau  perlu  melakukan  sebuah tindakan terhadap suatu kondisi tersebut[2].
Seringkali pemantauan dan peringatan perlu atau penting  dilakukan  agar  dapat  mengambil  keputusan secara  cepat  dan  tepat,  contohnya  ketika  berkendara, dalam  kegiatan  tersebut  mungkin  dapat  terjadi kelalaian  atau  juga  ketidaktahuan  terhadap  kondisi jalan  di  lokasi  tersebut  yang  dapat  membahayakan, sehingga diperlukan pemantauan dan  juga pemberian peringatan  ketika  akan  terjadi  kelalaian    pada  saat berkendara  pada  saat  berkendara  atau  ketika pengendara memasuki lokasi yang rentan kecelakaan, sehingga dengan melakukan pemantauan dan peringatan  tersebut  dapat  meminimalisir  terjadinya kecelakaan atau hal yang tidak diinginkan.
Pengendara  atau  pengguna  jalan  memerlukan informasi-informasi terkait kondisi jalan atau lokasi di sekitar  pengguna  jalan,  khususnya  informasi  terkait lokasi  yang  rentan  kecelakaan,  dengan  melakukan pemantauan  dan  juga  peringatan  terkait  lokasi  yang rentan  kecelakaan  sehingga  dapat  mengurangi  faktor lingkungan  yang  menyebabkan  kecelakaan  serta membantu pengguna jalan dalam mengambil
keputusan  ketika  memasuki  area  atau  lokasi  yang rentan kecelakaan[3].
Pemantauan  dan  peringatan  yang  melibatkan akses lokasi dari pengguna adalah salah satu hal yang perlu  diperhatikan  karena  data  tersebut  termasuk  ke dalam  privasi  pengguna  sehingga  penting  untuk diamankan[4].
LBS  atau Location  Based  Service adalah layanan  yang  dipergunakan  untuk  memberikan informasi terkait lokasi kepada pengguna berdasarkan informasi  geografis  yang  didapatkan  dari  melalui telepon seluler pengguna[5].
Telepon  seluler  memiliki  fitur  untuk  dapat mengakses  berbagai  layanan  yang  berbasis  lokasi, dalam  hal  tersebut  terdapat  2  metode  untuk mengimplementasikan  LBS  yaitu,  memproses  data lokasi di server lalu dikirim dan di- generate respon ke client ,  Lokasi  tersebut  dapat  direpresentasikan  ke dalam  ketentuan  spasial,  dimana  lokasi  spasial direpresentasikan dalam penggunakan sistem koordinat lintang bujur ketinggian[6].
Di  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “A Generalized  Location  Privacy  Protection  Scheme  in Location  Based  Services”  yang  dilakukan  oleh  Jing- Jing  Wang  dkk,  menyebutkan  bahwa  skema perlindungan  privasi generalized K-Anonymity dapat menjamin pengguna  mendapatkan  lokasi  yang akurat tanpa  adanya  kebocoran  informasi  dari  geo-lokasi pengguna,  serta  hasil  analisis  dari  penelitian  tersebut menyatakan LPPS-GKA lebih aman untuk melindungi privasi  yang  termasuk  didalamnya  informasi  dari region,  dan  juga  lebih  efisien  daripada  skema  yang mirip dalam aspek komputasi dan komunikasi[4].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Hasan Takabi  dkk  yang  berjudul  “A  Collaborative  K- Anonymity  Approach  for  Location  Privacy  in Location-Based Services”,  menyatakan  bahwa penelitian  yang  menggunakan  pendekatan  kooperatif terdistribusi  untuk  privasi  LBS  berdasarkan K- Anonymity tidak  ada  pihak  yang  dapat  mempelajari atau  mengetahui  informasi  tentang  lokasi  pengguna selain penyedia lokasi tersebut[7].
Oleh karena itu penelitian ini akan memfokuskan  untuk  menganalisa  penerapan K- Anonymity untuk pemantauan dan peringatan kecelakaan  bagi  pengguna  jalan  menggunakan Location  Based  Service dapat  menjaga  informasi terkait  data  data  sensitif  pengguna  ketika  dilakukan pemantauan dan peringatan kepada pengguna.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Location Based Service
Location  Based  Service  (LBS)  adalah  layanan yang  berbasis  pada  posisi  geografis  pengguna. Teknologi ini sering digunakan untuk mencari tempat yang akan dituju, mirip dengan pencarian menggunakan peta biasa, namun LBS juga menyediakan informasi tambahan tentang posisi objek yang bergerak [8].
Location  Based  Services  menggunakan  nilai longitude dan  latitude untuk menentukan  lokasi  yang diinput.  Longitude  dan  latitude  adalah  sistem koordinat geografis yang digunakan untuk menentukan  lokasi  di  permukaan  bumi.  Latitude menunjukkan  posisi  utara  atau  selatan  ekuator, sedangkan  longitude  menunjukkan  posisi  di  wilayah barat atau timur [9].
Location  Based  Service direpresentasikan sebagai  sebuah  layanan  yang  berada  pada  pertemuan tiga teknologi yaitu: Geographic Information System, Internet  Service, dan Mobile  Devices ,  yang  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Location Based Service Sebagai Persimpangan Tiga Teknologi

## 2.2. Geofencing
Geofencing adalah sebuah teknologi  yang dapat mengetahui  lokasi  pengguna  ketika  pengguna memasuki atau melewati area geofence [12]. Geofencing terdiri dari batas virtual yang dibuat di  sekitar  zona  geografis  atau  lokasi  tertentu,  yang dapat disebut dengan geofence [13].
Geofence  dapat  digambarkan  dengan  area geografik,  dimana  area  geografik  tersebut  ada beberapa tipe[14], yaitu :
Table 1. Tipe Area Geofence Category Schema Addressing Instances Example Spatial Geofence Geometris Bulat, Poligon, Polylines “Wilayah Bandung” Hierarchy based Geofences Simbolis Country, City, Street,... Indonesia, Bandung, Banjaran Network Based Geofences Simbolis Cell-Id, WLAN-B, SSID “BSSID WLAN di KFC” Semantic Geofences Geometris dan Simbolis Kombinasi Dari 3 kategori di atas “Dekat dengan Restoran KFC”
Geofencing  mempertimbangkan  geo-konteks, yang berkaitan dengan area tertentu. Ketika pengguna memasuki  area  dengan  nilai  konteks  yang  sesuai, perangkat dapat mengirimkan notifikasi dan informasi tentang area tersebut [15].
Fungsi  utama  geofencing  adalah  memonitor smartphone melalui peta virtual saat perangkat keluar atau memasuki area  yang dibatasi oleh pagar  virtual. Beberapa teknik utama geofencing meliputi Geofenced  Area,  Proximity  with  a  Point  of  Interest, Route Adherence , dan Route and Schedule Adherence . Dalam  penelitian  ini,  teknik  yang  digunakan  adalah Geofenced Area.

## 2.3. Haversine Formula
Algoritma  yang  digunakan  untuk  menghitung suatu jarak dengan mengambil kedua titik permukaan bumi  yang  digunakan  dalam  suatu  rute  dan memberikan  suatu  jarak  lingkaran  besar  dengan mengambil longitude dan latitude sebagai inputannya, sehingga latitude dan longitude dapat  memberikan informasi  jarak  dari  kedua  titik  tersebut[16].  Berikut ini rumus Formula Haversine .
∆𝑙𝑎𝑡 = 𝜋 180 ∗ (𝑙𝑎𝑡 1 −   𝑙𝑎𝑡 2 ) (1)
∆𝑙𝑜𝑛𝑔 = 𝜋 180 ∗ (𝑙𝑜𝑛𝑔 1 −   𝑙𝑜𝑛𝑔 2) (2)
𝛼 = 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑎𝑡 2 ) + cos(𝑙𝑎𝑡 1 ) . cos(𝑙𝑎𝑡 2 ) . 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑜𝑛𝑔 2 ) (3)
𝑐 = 2 . 𝑎𝑡𝑎𝑛 2 (√1 − 𝑎 , √𝑎) (4) 𝑑 = 𝑅 . 𝑐 (5)
Dimana: ∆𝑙𝑎𝑡 : Latitude ∆𝑙𝑜𝑛𝑔 : Longitude R : Jari-Jari bumi sebesar 6371 (km) c : Titik potong sumbu atau jarak angular (radian)
d
: Jarak (km)
Perhitungan  Algoritma Haversine dilakukan dengan  menggunakan  jarak  lingkaran  antara  garis lintang  dan  garis  bujur,  yang  mana  jari-jari diasumsikan  6.371  km,  dan  2  titik  pada  koordinat lintang dan bujur[17].
Nilai Koordinat didapatkan dari hasil perhitungan  dari latitude dan longitude , latitude direpresentasikan  dengan  simbol Phi ,  sedangkan longitude disimbolkan dengan Lambda [18].

## 2.4. Global Positioning System (GPS)
Sistem  navigasi  satelit  yang  berfungsi  untuk menentukan  lokasi,  kecepatan,  dan  arah,  melalui signal yang  diterima  lebih  dari  24-32  satelit  yang berorbit  20.000  km  (11.000  mil  laut)  di  atas  bumi disebut dengan Global Positioning System (GPS). GPS receiver memerlukan  empat  atau  lebih  satelit  untuk menghasilkan  jarak  mereka,  dan  menggunakan informasi  ini  untuk  menyimpulkan  lokasi  mereka. Sehingga operasi ini disebut dengan triangulation [10]. Sistem  ini  menggunakan  lebih  dari  4  satellit untuk dapat mengirimkan gelombang mikro ke bumi, dan kemudian sinyal akan diterima di permukaan oleh receiver yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan posisi, kecepatan, arah, dan waktu[19].
Cara  kerja  GPS  dimulai  dengan  perhitungan triangulasi dari tiga satelit terdekat untuk menentukan posisi  receiver.  Jarak  antara  titik  persilangan  ketiga satelit  akan  diidentifikasi  sebagai  lokasi  receiver. Posisi  ini  kemudian  dikirim  ke  satelit  melalui controller  di  bumi.  Untuk  menghitung  jarak  yang akurat,  posisi  dan  ketinggian  orbit  satelit  perlu diketahui.  Setelah  itu,  controller  mengoreksi  delay sinyal  yang  terjadi  selama  perjalanan  di  atmosfer hingga diterima kembali oleh receiver.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahapan yang  dilakukan,  pertama  yaitu  pengumpulan  data untuk  menentukan  data-data  yang  akan  digunakan, kedua implementasi geofencing, tahap ketiga implementasi K-Anonymity dimana meliputi pengelompokan  data,  suppresion,  generization,  serta validasi  K-anonymity.  Tahap  keempat  pembangunan perangkat lunak, tahap kelima pengujian dan evaluasi, tahap terakhir yaitu pelaporan dan publikasi imliah.

## 3.1. Analisis Implementasi Geofencing
Dataset  titik  titik  rawan  kecelakaan  di  Kota Bandung  dan  Kabupaten  Bandung  di  saring  atau dilakukan  filter  data  dengan  menggunakan  haversine formula  dengan  radius  200  meter  dari  lokasi  terkini pengguna,  berikut  simulasi  perhitungan  untuk menentukan  titik  titik  yang  ditampilkan  dengan haversine formula.
Misalkan: 𝑇𝑖𝑡𝑖𝑘 𝐴 ∶ (−6.9175, 107.6189) 𝑇𝑖𝑡𝑖𝑘 𝐴 ∶ (−6.9173, 107.6190)
Konversi Koordinat lokasi Kedalam Radian :
𝑙𝑎𝑡1 =   −6.9175  × ( 3.14 180 ) =   −0,1205 𝑟𝑎𝑑 (1) 𝑙𝑎𝑡2 =   −6.9173 × ( 3.14 180 ) =   −0.1204 𝑟𝑎𝑑 (2) 𝑙𝑜𝑛1 = 107.6189 × ( 3.14 180 ) =  1.8789 𝑟𝑎𝑑 (3) 𝑙𝑜𝑛2 =  107.6190 × ( 3.14 180 ) =  1.8789 𝑟𝑎𝑑 (4) Perhitungan Selisih Koordinat Titik A dan B ∆𝑙𝑎𝑡 =  𝑙𝑎𝑡2 − 𝑙𝑎𝑡1 =    −0.0001 𝑟𝑎𝑑 (5) ∆𝑙𝑜𝑛 =  𝑙𝑜𝑛2 − 𝑙𝑜𝑛1 =    −0.0000 𝑟𝑎𝑑 (6) Perhitungan dengan menggunakan Haversine
Formula:
𝑎 = 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑎𝑡 2 ) + cos(𝑙𝑎𝑡1) . cos(𝑙𝑎𝑡2) . 𝑠𝑖𝑛 2 ( ∆𝑙𝑜𝑛 2 ) = 0.000001
(7)
𝑐 = 2 . 𝑎𝑡𝑎𝑛 2 (√0.000001, √1 − 0.000001) = 0.0025 (8)
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = 6371000 . 0.0025 = 15.9 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟
(9)
Setelah  mengidentifikasi  titik  yang  berjarak kurang  dari  200  meter  dari  lokasi  pengguna,  data tersebut  diproses  untuk  membuat  circular  geofence dengan  radius  116.5  meter  (0.0015  derajat)  dan melibatkan  20  titik  di  sekitarnya.  Menggunakan Haversine  formula,  sistem  memberikan  peringatan kepada  pengguna  hanya  jika  mereka  berada  dalam jarak  200  meter  dari  titik  rawan  kecelakaan, memastikan peringatan yang relevan dan memungkinkan  tindakan  pencegahan  yang  lebih efektif.
3.2. Analisis Implementasi K-Anonymity
Dalam implementasi K-Anonymity pada dataset pengguna, langkah awal dilakukan dengan menciptakan  dummy  data  tambahan  (500-1000 entitas) untuk menghasilkan dataset yang cukup besar. Dataset  ini  mencakup  atribut  penting  seperti  nama, alamat,  nomor  handphone,  email,  tanggal  lahir,  dan lokasi  terkini  pengguna.  Tahapan  implementasi  K- Anonymity dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Flow Implementasi K-Anonymity
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Atribut Data Pengguna
Pengumpulan atribut data pengguna ini digunakan  tujuh  buah  atribut  diantaranya  yaitu  id, nama, alamat, nomor telepon, email, tanggal lahir, dan lokasi yang dimana dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Table 2. Atribut Data Pengguna
No Atribut Data Deskripsi 1 id Id unik yang digunakan untuk mengidentifikasi data 2 nama Nama dari pengguna aplikasi 3 alamat Berisikan detail Alamat pengguna meliputi kampung, desa, kode pos, kota, provinsi, dan negara 4 nomor_ handphone Nomor Handphone yang didaftarkan pada aplikasi 5 email Email yang didaftarkan pada aplikasi 6 tanggal_ lahir Tanggal lahir pengguna 7 lokasi Lokasi berisikan latitude dan longitude pengguna secara realtime

## 4.2. Dataset Pengguna
Dataset  berikut  adalah  beberapa  contoh  data dummy  pengguna  yang  di  generate  manual  dengan format  JSON,  karena  keterbatasan  device  untuk melakukan  implementasi  algoritma  K-Anonymity sehingga  mengharuskan  untuk  melakukan  generate data  dummy  pengguna  yang  di  perlukan.  Pada
penggunaan  dataset  ini  terdiri  dari  id,  nama,  alamat secara detail, nomor telepon, email, tanggal lahir, dan lokasi  dalam  bentuk  latitude  serta  longitude  untuk digunakan dalam penelitian ini.

## 4.3. Atribut Data Titik Lokasi Rawan Kecelakaan
Pada Tabel 3 dibawah ini menjelaskan mengenai informasi data yang akan digunakan untuk menunjang penelitian ini yaitu sebagai berikut.
Table 3. Atribut Titik Lokasi Rawan Kecelakaan No Atribut Data Deskripsi 1 type Type data dari mapbox 2 geometry Geometry berisikan type dan coordinates dari data meliputi type feature, longitude dan latitude 3 properties Berisikan data data tambahan terkait dari data lokasi tersebut yang meliputi frequency_accident dan accident_cause

## 4.4. Dataset Titik Kecelakaan
Berikut  adalah  contoh  data  titik  rawan kecelakaan  yang  didapatkan  dari  API  Mapbox  yang digunakan untuk menampilkan geofence dari titik titik rawan  kecelakaan  tersebut.  Data  set  titik  kecelakaan menggunakan beberapa atribut diantaranya yaitu type dan geometry.

## 4.5. Implementasi Geofencing
Gambar 4. Implementasi Geofencing
Proses  implementasi  geofencing  pada  aplikasi ditampilkan  di  menu  home,  yang  menunjukkan  peta lokasi  pengguna  dan  geofence  dari  titik-titik  rawan kecelakaan. Hanya titik-titik rawan yang berada dalam radius  200  meter  dari  pengguna  yang  ditampilkan, memastikan  pengguna  menerima  peringatan  yang relevan  dan  dapat  mengambil  tindakan  pencegahan secara efektif, sebagaimana terlihat pada Gambar 4.
Setiap  Titik  rawan  kecelakaan  berisi  informasi terkait  titik  rawan  kecelakaan  tersebut,  seperti penyebab  kecelakaan  dan  juga  frekuensi  kecelakaan pada titik tersebut, yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Informasi Terkait Titik Kecelakaan
Ketika Pengguna memasuki area geofencing titik rawan  kecelakaan,  pengguna  akan  mendapatkan notifikasi  pada  handphone  pengguna  yang  berisi informasi  penyebab  kecelakaan,  serta  terdapat notifikasi suara sehingga pengguna tidak perlu melihat handphone ketika memasuki area rawan kecelakaan.
Gambar 6. Notifikasi Ketika Pengguna Memasuki
Area geofencing
Gambar 7. Response time Pembuatan Geofencing Pada aplikasi disediakan Analisis data performa aplikasi  ketika  pembuatan  geofencing  dalam  bentuk
chart  sehingga  mudah  dipahami,  yang  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Terdapat  juga  chart  analisis  data  response  time mengirimkan  pemberitahuan  atau  notifikasi  ke pengguna  ketika  memasuki  area  rawan  kecelakaan yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Response Time Mengirimkan Notifikasi

## 4.6. Implementasi K-Anonymity
Implementasi K-Anonymity pada halaman home menampilkan  lokasi  pengguna  dan  marker  pengguna lain  di  sekitarnya.  Data  pengguna  dikelompokkan berdasarkan kode pos, kemudian dilakukan generalisasi  dan  penyensoran.  Selanjutnya,  data divalidasi untuk  memastikan  memenuhi  nilai  K  yang disimpan dalam pengaturan.
Gambar 9. Implementasi Marker Pengguna Lain Gambar 10. Detail Pengguna Lain setelah diimplementasi K- Anonymity 4.7. Pengujian
Proses ini melibatkan serangkaian langkah untuk memastikan  perangkat  lunak  bebas  dari  kesalahan, dengan  tujuan  utama  menemukan  dan  memperbaiki masalah. Dalam penelitian ini, fokus pengujian adalah mengukur  efisiensi  implementasi  Geofencing  dan  K- Anonymity.  Beberapa  skenario  rute  ditetapkan  untuk mengukur  respons  dan  notifikasi  saat  pengguna memasuki  area  geofencing  serta  waktu  respons  dari implementasi  K-Anonymity  pada  data  pengguna. Beberapa contoh skenario rute melibatkan perjalanan dari:
1. Jl.  Palalangon  No.12  (-7.10401,  107.59641)  ke Tugu Perintis (-7.08546, 107.56174)
2. Jl. Lengkong Bojongsoang (-6.97268, 107.63616)
ke Miko Mall (-6.96013, 107.59075)
Pengujian  pertama  mengenai  pengkuran  waktu respons  geofencing  dan  pengiriman  notifikasi  yang dimana ketahanan sistem bertujuan mengukur efisiensi notifikasi  saat  pengguna  memasuki  area  geofencing titik  rawan  kecelakaan,  dengan  fokus  pada  waktu respons  optimal.  Tujuannya  adalah  memastikan notifikasi  diterima  cepat  untuk  mendukung  respons dan  kesadaran  situasional,  sehingga  meningkatkan efektivitas  tindakan  pencegahan  oleh  pengguna. Pengujian  dilakukan  dengan  dua  rute  berbeda  untuk mendapatkan hasil yang diharapkan.
a. Rute Pertama
Gambar 11. Chart Waktu Respons Pembuatan Geofence Dengan K-Anonymity
Gambar 12. Chart Waktu Respons Pembuatan Geofence tanpa K-Anonymity
Rata-rata  waktu  respons  untuk  pembuatan geofence  dengan  penerapan  K-Anonymity  adalah sekitar  0.253  ms,  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar 11.  Sementara  itu,  pada  implementasi  tanpa  K- Anonymity, mencapai rata-rata waktu respons sebesar 0.361 ms, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 13. Chart Waktu Respons Pengiriman
Notifikasi dengan K-Anonymity

## Gambar 14. Chart Waktu Respons Pengiriman
Notifikasi tanpa K-Anonymity
Untuk  rata-rata  pengiriman  notifikasi  kepada pengguna,  implementasi  K-Anonymity  memberikan hasil  sekitar  0.326  ms,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  13.  Sementara  itu,  pada  implementasi  tanpa K-Anonymity,  rata-rata  waktu  pengiriman  notifikasi adalah  0.335  ms,  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 14.
b. Rute Kedua
Gambar 15. Chart Waktu Respons Pembuatan Geofence dengan K-Anonymity
Gambar 16. Chart Waktu Respons Pembuatan Geofence tanpa K-Anonymity
Pada  pengujian  rute  kedua,  rata-rata  waktu respons pembuatan geofence dengan implementasi K- Anonymity  mencapai  sekitar  0.263  ms,  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  15.  Sementara  itu,  pada implementasi  tanpa  K-Anonymity,  waktu  respons rata-rata  adalah  sekitar  0.141  ms,  sebagaimana tergambar pada Gambar 16.
Gambar 17. Chart Waktu Respons Pengiriman Notifikasi dengan K-Anonymity
Gambar 18. Chart Waktu Respons Pengiriman Notifikasi tanpa K-Anonymity
Pada  pengujian  rute  kedua,  waktu  respons  rata- rata  pengiriman  notifikasi  kepada  pengguna  dengan implementasi  K-Anonymity  mencapai  sekitar  0.366 ms, sebagaimana terlihat pada Gambar 17. Sementara itu,  untuk  implementasi  tanpa  K-Anonymity,  waktu respons rata-rata adalah sekitar 0.206 ms, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 18.

## 4.8. Pengujian  Ukuran  Waktu  Respons  K- Anonymity
Pengujian  ketahanan  sistem  bertujuan  untuk mengukur  efisiensi  implementasi  K-Anonymity  saat pengguna bergerak, dengan fokus pada waktu respons optimal  setelah  deteksi.  Tujuannya  adalah  menjaga privasi  data  pengguna  dan  meningkatkan  efektivitas tindakan pencegahan terhadap potensi kejahatan atau penyalahgunaan data pribadi di lingkungan tersebut. a. Rute Pertama

## Gambar 19. Waktu respons Implementasi K- Anonymity Data Pengguna
Gambar 20. Waktu respons tanpa Implementasi K- Anonymity Data Pengguna
Rata-rata waktu respons untuk Implementasi  K- Anonymity pada data pengguna sistem adalah sekitar 8.223  ms,  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  19. Sementara  itu,  pada  implementasi  tanpa  K- Anonymity, mencapai rata-rata waktu respons sebesar 2.634 ms, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 20.
b. Rute Kedua
Gambar 21. Waktu respons Implementasi K- Anonymity Data Pengguna
Gambar 22. Waktu respons tanpa Implementasi K-Anonymity Data Pengguna
Pada Rute Kedua Rata-rata waktu respons untuk Implementasi  K-Anonymity  pada  data  pengguna sistem  adalah  sekitar  9.667  ms,  sebagaimana  terlihat pada  Gambar  21.  Sementara  itu,  pada  implementasi tanpa K-Anonymity, mencapai rata-rata waktu respons sebesar  2.732  ms,  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 22.
Meskipun  terdapat  perbedaan  signifikan  dalam waktu respons antara implementasi K-Anonymity dan tanpa  K-Anonymity,  perbedaan  ini  perlu  dilihat  dari segi keuntungan perlindungan privasi yang ditawarkan K-Anonymity.  Rata-rata  waktu  respons  untuk  K- Anonymity adalah sekitar 8.223 ms, sedangkan tanpa K-Anonymity  mencapai  2.634  ms.  Pada  rute  kedua, perbedaan  semakin  jelas,  dengan  K-Anonymity mencatat  rata-rata  waktu  respons  sekitar  9.667  ms, sementara tanpa K-Anonymity sekitar 2.732 ms.
4.9. Perhitungan Entropy Data Hasil Implementasi Perhitungan entropi dalam konteks K- Anonymity  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat kepastian  atau  keacakan  data  setelah  transformasi. Hasil  implementasi  K-Anonymity  pada  500  data pengguna menunjukkan sekitar 105 kelompok dengan
kode pos berbeda, di mana setiap kelompok memiliki jumlah data antara 1 hingga 30.
Gambar 23. Data Hasil Implementasi K-Anonymity mulai 0-99
Untuk  melakukan  perhitungan  Entropy  digunakan formula sebagai berikut:
𝐻(𝑋) =   − ∑ 𝑃(𝑥𝑖) . log 2 (𝑃(𝑥𝑖)) 𝑛 𝑖=1
Sehingga  untuk  menghitung  entropy  dari  data  hasil implementasi  K-Anonymity  langkah  awal  adalah Menghitung Probabilitas  munculnya data pada setiap kodepos dari hasil implementasi K-Anonymity seperti berikut:
P (1) = 20 105
P (9) = 2 105 P (2) = 15 105 P (10) = 2 105 P (3) = 17 105
P (11) = 1 105
P (4) = 18 105 P (12) = 4 105
P (5) = 8 105 P (15) = 1 105
P (6) = 6 105 P (20) = 1 105
P (7) = 4 105 P (29) = 1
105 P (8) = 4 105
P (30) = 1 105
Setelah dilakukan perhitungan Probabilitas Munculnya  data  pada  setiap  kelompok,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  logaritma  basis  2  pada  setiap probabilitas
P (1) = log 2 ( 20 105 )
P (9) = log 2 ( 2 105 )
P (2) = log 2 ( 15 105 )
P (10) = log 2 ( 2 105 ) P (3) = log 2 ( 17 105 )
P (11) = log 2 ( 1 105 )
P (4) = log 2 ( 18 105 )
P (12) = log 2 ( 4 105 )
P (5) = log 2 ( 8 105 )
P (15) = log 2 ( 1 105 )
P (6) = log 2 ( 6 105 )
P (20) = log 2 ( 1 105 )
P (7) = log 2 ( 4 105 )
P (29) = log 2 ( 1 105 )
P (8) = log 2 ( 4 105 )
P (30) = log 2 ( 1 105 )
Sehingga  untuk  menghitung  nilai  entropy  dengan memasukan  hasil  dari  probabilitas  munculnya  data dengan  hasil  perhitungan  logaritma  dari  hasil probabilitas  data  yang  muncul  sehingga  didapatkah hasil seperti berikut:
i P(i) Log2(P(i)) P(i). Log2(P(i)) 1 20 105 -2.3923174227787602 -0.38487 2 15 105 -2.807354922057604 -0.40105 3 17 105 -2.6267826764157833 -0.42630
i P(i) Log2(P(i)) P(i). Log2(P(i)) 4 18 105 -2.5443205162238103 -0.44090 5 8 105 -3.7142455176661224 -0.24373 6 6 105 -4.129283016944966 -0.34968 7 4 105 -4.714245517666122 -0.15349 8 4 105 -4.714245517666122 -0.15349 9 2 105 -5.714245517666122 -0.10926 10 2 105 -5.714245517666122 -0.10926 11 1 105 -6.714245517666122 -0.06403 12 4 105 -4.714245517666122 -0.15349 15 1 105 -6.714245517666122 -0.06403 20 1 105 -6.714245517666122 -0.06403 29 1 105 -6.714245517666122 -0.06403 30 1 105 -6.714245517666122 -0.06403 Total -3,24567 H(X) = -(-3,24567) H(X) = 3,2456767 Hasil pengujian implementasi K-Anonymity menunjukkan  nilai  entropi  sebesar  3.2456767,  yang mengindikasikan  keberhasilan  metode  ini  dalam mengurangi  ketidakpastian  distribusi  probabilitas atribut  lokasi  pengguna.  Nilai  entropi  yang  positif menunjukkan  bahwa  K-Anonymity  efektif  dalam melindungi  privasi  dengan  mengagregasi  data  lokasi dan meminimalkan potensi kebocoran identitas. Selain itu,  nilai  entropi  yang  tinggi  menunjukkan  adanya variasi  dalam  data  lokasi,  menekankan  perlunya keseimbangan  antara  privasi  dan  fungsionalitas sistem.

## 4.10. Perhitungan K-Anonymity Ratio
Rasio  ini  memberikan  gambaran  tentang seberapa  baik  privasi  data  dapat  dijaga  dengan  cara memastikan  bahwa  setiap  individu  dalam  kelompok memiliki setidaknya K-1 individu lain yang memiliki nilai  atribut  serupa.  Berikut  adalah  formula  K- Anonymity Ratio:
𝐾𝐴𝑛𝑜𝑛𝑦𝑚𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑜𝑚𝑝𝑜𝑘 𝐾𝐴𝑛𝑜𝑛𝑖𝑚 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎
Pada Data yang diimplementasikan  K-Anonymity pada  penelitian  berjumlah  sekitar  500  Data,  dan setelah dilakukan implementasi jumlah hasil pengelompokannya  adalah  105  kelompok  sehingga dapat dihitung K-Anonymity Rationya seperti berikut:
𝐾𝐴𝑛𝑜𝑛𝑦𝑚𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 105 500 𝐾𝐴𝑛𝑜𝑛𝑦𝑚𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =  0,21
Hasil  perhitungan  K-Anonymity  Ratio  sebesar 0.21  menunjukkan  keberhasilan  implementasi  K- Anonymity  dalam  menjaga  privasi  pengguna  dalam sistem  pemantauan  dan  peringatan  daerah  rawan kecelakaan. Setiap kelompok pengelompokan rata-rata mengandung  21%  dari  total  data  sebelumnya, menjadikan identitas individu lebih sulit diidentifikasi. K-Anonymity  Ratio ini mencerminkan  upaya mencapai keseimbangan antara privasi dan kegunaan data.  Meskipun  hasil  ini  positif,  evaluasi  lanjutan diperlukan  untuk  memahami  dampak  keseluruhan implementasi K-Anonymity, termasuk analisis kelompok  data,  uji  coba  skenario  serangan,  dan pertimbangan keamanan tambahan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menggunakan  sistem  Location- Based  Services  (LBS)  untuk  memantau  lokasi pengguna secara real-time dan memberikan peringatan saat  memasuki  area  rawan  kecelakaan.  Sistem  ini memanfaatkan  Geofencing  dan  Haversine  Formula. Namun,  sistem  ini  juga  menimbulkan  kekhawatiran privasi data pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan  konsep  k-anonymity  untuk  menjaga privasi  pengguna.  Pengujian  menunjukkan  bahwa penerapan  k-anonymity  hanya  sedikit  meningkatkan waktu respons, tetapi memberikan tingkat privasi yang lebih tinggi. Kompleksitas waktu algoritma geofencing dan k-anonymity sebanding dengan ukuran data.  Pengujian  juga  menunjukkan  bahwa  k- anonymity  berhasil  mengurangi  variasi  data  dan menjaga  privasi  pengguna.  Meskipun  terdapat peningkatan  waktu  respons,  penerapan  k-anonymity tetap dianjurkan karena manfaat perlindungan privasi yang signifikan.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu Gunakan algoritma yang lebih baik untuk mengirimkan  notifikasi  hanya  pada  rute  yang  dilalui pengguna,  ukur  tingkat  akurasi  dan  keamanan  data yang  mengimplementasikan  geofencing  dan  k- anonymity,  dan  pertimbangkan  untuk  menggunakan konsep  privasi  lain  seperti  Tokenization  atau Differential Privasi, dengan tetap mempertimbangkan performa aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Dahal,  U  Uprety,  2015,  “Monitoring  & Evaluation  System:  Measuring  Development Results-Based”.
[2] Domingo, Sonny  N  and  M.  Arvie  Joy  A,  2018, “ Disaster Preparedness and Local Governace in The Philippines ”.
[3] I. Samsudin, “ANALISA
FAKTOR PENYEBAB  KECELAKAAN  PADA  RUAS
JALAN  Ir.  H.  ALALA  KOTA  KENDARI DITINJAU DARI PRASARANA DAN GEOMETRIK  JALAN,” Jurnal  Penelitian Transportasi  Darat ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  59–66, Feb. 2020.
[4] J.  J.  Wang,  Y.  L.  Han,  and  J.  Y.  Chen,  “A generalized  location  privacy  protection  scheme in  location  based services,”  in Communications in  Computer  and  Information  Science ,  Springer Verlag, 2016.
[5] S. Steiniger, M. Neun, A. Edwardes, and B. Lenz, “Foundations  of  LBS  Responsible  persons.” [Online]. Available: http://www.e-cartouche.ch
[6] “Providing  emergency  services  using  location based  tracking  on  mobile  devices  1Ankita Deshpande 2.DevashishLokhande 3Shrutika Vithalkar,” 2014.
[7] S Zhang, X Li, Z Tan, T Peng, and G Wang, “ A chacing and spatial K-anonymity driven privacy enhancement  scheme  in  continuous  location- based services ”, 2019.
[8] “RANCANG  BANGUN  PANIC  BUTTON SYSTEM TERINTEGRASI MENGGUNAKAN LBS  PADA  KEPOLISIAN  RESOR  KOTA PEKANBARU”, 2020.
[9] N. Alvira Julita and M. Hasnawi, “Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Rancang Bangun Sistem Pelaporan Kriminal Menggunakan
Metode Location Based Services (LBS) INFORMASI  ARTIKEL  ABSTRAK,”  vol.  1, no. 3, pp. 182–186, 2020.
[10] B. Yulianto, “Teknologi Location Based Service (Global  Positioning  System)  Pada  Perangkat Mobile,” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering  Applications ,  vol.  1,  no.  1,  p.  61, Jun. 2010.
[11] Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2013  IEEE  Wireless  Communications  and Networking Conference (WCNC) : ... took place April 7-10, 2013 in Shanghai, P.R. China.
[12] “A  Comparative  Study  on  privacy  preserving techniqwues for kb”, 2018.
[13] R. Mallik, A. P. Hazarika, S. Ghosh Dastidar, D. Sing, and R. Bandyopadhyay, “Development of An  Android  Application  for  Viewing  Covid-19 Containment  Zones  and  Monitoring  Violators Who are Trespassing into It Using Firebase and Geofencing,” Transactions  of  the  Indian National Academy of Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 163–179, Jun. 2020. [14] International Conference on Electrical Engineering  and  Computer  Science  2017 Palembang, Institute of Electrical and Electronics Engineers  Indonesia  Section,  International Conference  on  Electrical  Engineering  and Computer  Science  2017.08.22-23  Palembang, ICECOS Conference 2017.08.22-23 Palembang, and ICECOS 2017.08.22-23 Palembang,
Sustaining the cultural heritage toward the smart environment  for  better  future  ICECOS  2017 Conference : proceedings : August 22-23, 2017, Horison Ultima Hotel, Palembang .
[15] S.  R.  Garzon  and  B.  Deva,  “Geofencing  2.0: Taking  location-based  notifications  to  the  next level,”  in UbiComp  2014  -  Proceedings  of  the
2014  ACM  International  Joint  Conference  on Pervasive and Ubiquitous Computing , Association  for  Computing  Machinery,  Inc, 2014, pp. 921–932. doi:
10.1145/2632048.2636093.
[16] D.  D.  Prihantoro  and  M.  I.  Wahyuddin, “Implementasi  Algoritma  Haversine  Formula dan  Location  Based  Service  Pada  Aplikasi Pencarian Lokasi Bird Contest Berbasis Android,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  663,  Jan.  2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3546.
[17] G. H. Prakarsha, H. D. K. Lumbantobing, R. R. M, and I. Prihandi, “Haversine Algorithm Design using the Google Maps API Method for Android- based Public Security Applications,” International  Journal  of  Computer  Trends  and
Technology , vol. 69, no. 2, pp. 53–60, Feb. 2021, doi: 10.14445/22312803/ijctt-v69i2p108.
[18] N.  Krishnan,  M.  Karthikeyan,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers.  Madras Section.  Podhigai  Subsection,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers.  Madras Section. Signal Processing/Computational
Intelligence/Computer  Joint  Societies  Chapter, and  Institute  of  Electrical  and  Electronics Engineers, 2016 IEEE International Conference on  Computational  Intelligence  and  Computing Research : 2016 December 15-17 .
[19] M.  Telekomunikasi  and  D.  Informasi,  “AUDIT
TEKNOLOGI  INFORMASI  PADA  PT  XYZ MENGGUNAKAN FRAMEWORK COMMITTEE OF SPONSORING ORGANIZATIONS  OF  THE  TREADWAY COMMISSION  (COSO),” Jurnal Sistem
Informasi dan Telematika , vol. 10, no. 1, 2019.