## MODEL KLASTERISASI KONEKSI INTERNET PROVIDER SELULER BERBASIS WEBGIS
Afifudin Rahman 1 , Budi Susetyo 2 , Erwin Hermawan 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl.KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor
Email: 1 apipudin53@gmail.com, 2 budiuika@yahoo.com, 3 rwien.gfm@gmail.com

## ABSTRAK
Penyebaran  pandemi  virus  corona  atau  COVID-19  telah  memberikan  tantangan  tersendiri  bagi  lembaga pendidikan  di  Indonesia.  Akibat  dari  kebijakan  tersebut  membuat  sektor  pendidikan  seperti  perguruan  tinggi menghentikan  proses  pembelajaran  secara  tatap  muka.  Universitas  Ibn  Khaldun  Bogor  melakukan  proses pembelajaran secara daring yang bisa dilaksanakan dari rumah masing-masing mahasiswa. Mudahnya proses belajar  mengajar,  efesiensi  biaya,  kemudahan  akses  dimanapun  dan  kapanpun  membuat  banyak  institusi pendidikan  mengadopsi  metode  pembelajaran  e-learning  tersebut.  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah informasi  yang  didasarkan  pada  sistem  kerja  sistem  yang  memasukkan,  mengelola,  memanipulasi,  dan menganalisa  data  serta  menjelaskan  uraian.  Proses  Model  Klasterisasi  Koneksi  Internet    Provider  Seluler Berbasis Webgis maka penataan informasi tersebut perlu dikemas dalam suatu sistem informasi geografis dengan menggunakan metode Kernel Density ditampilkan dalam sebuah WebGIS..
Kata Kunci: Covid-19, Provider, ArcGIS, Model Clusterisasi, Kernel Density
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penyebaran  pandemi  virus  corona  atau COVID-19  telah  memberikan  tantangan  tersendiri bagi  lembaga  pendidikan  di  Indonesia.  Untuk mengantisipasi penularan virus tersebut pemerintah mengeluarkan  kebijakan  seperti social  distancing, physical  distancing, hingga  pembatasan  sosial berskala  besar  (PSBB).  Kondisi  ini  mengharuskan masyarakat  untuk  tetap  diam  di  rumah,  belajar, bekerja,  dan  beribadah  di  rumah.  Akibat  dari kebijakan  tersebut  membuat  sektor  pendidikan seperti  perguruan  tinggi  menghentikan  proses pembelajaran  secara  tatap  muka  ( Utami,  Ni  Putu Galuh Kirana, 2020 : 1 ).
Universitas  Ibn  Khaldun  Bogor  melakukan proses  pembelajaran  secara  daring yang  bisa dilaksanakan dari rumah masing-masing siswa atau pun mahasiswa. Mudahnya proses belajar mengajar, efesiensi  biaya,  kemudahan  akses  dimanapun  dan kapanpun  membuat  banyak  institusi  pendidikan mengadopsi metode pembelajaran e-learning tersebut,  akan  tetapi  permasalahan  baru  timbul ketika  sebuah  institusi  mempunyai  ribuan  bahkan puluhan  ribu  siswa  yang  login  secara  bersamaan untuk  melakukan  proses  belajar  mengajar,  hal  ini tentu  akan  membuat  permasalahan  baru  yaitu kualitas  koneksi  internet  di  setiap  tempat  tinggal mahasiswa  berbeda  maka  dari  itu  proses  belajar mengajar menjadi buruk. Untuk mencegah terjadinya hal tersebut, maka perlu dilakukan upaya peningkatan  informasi  jaringan  operator  seluler (Hafis, Sumarna, Felix, 2018 : 40).
Dalam Undang Undang Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi, pada pasal 31 ayat 2 dan
Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayan Nomor  24  Tahun  2012  Pasal  2  Ayat  2  dinyatakan bahwa  Pembelajaran  Jarak  Jauh  diselenggarakan dengan tujuan meningkatkan  perluasan dan pemerataan  akses  sehingga  mempermudah  layanan Pendidikan Tinggi dalam pendidikan dan pembelajaran  yang  bermutu  dan  relevan  sesuai kebutuhan  (Undang-Undang  Republik  Indonesia, 2016 : 6).
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah informasi yang didasarkan pada sistem kerja sistem yang  memasukkan,  mengelola,  dan  menganalisa data  serta  menjelaskan  uraian  (Aronoff,  1989). Teknologi  SIG  merupakan  suatu  teknologi mengenai  geografis  yang  memiliki  kemampuan dalam  memvisualisasikan  data  spasial  berikut atribut-atributnya dan menyajikan informasi dalam bentuk  grafis  dengan  menggunakan  peta  sebagai antar muka (Faizal, 2014 : 53).
Proses  Proses  Model  Klasterisasi  Koneksi Internet    Provider  Seluler  Berbasis  Webgis  maka penataan  informasi  tersebut  perlu  dikemas  dalam suatu sistem informasi geografis dengan menggunakan  metode Kernel  Density ditampilkan dalam sebuah WebGIS.

## 1.2. Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang,  maka  rumusan masalah dari penelitian ini adalah :
1. Bagaimana  cara  mengidentifikasi  data mahasiswa  yang  ada  untuk  menentukan pemilihan provider seluler?
2. Bagaimana  memvisualisasikan  ke  dalam Sistem Informasi berbasis WEBGIS?
3. Bagaimana mengetahui banyaknya pengguna  dari  masing-masing  provider yang tersedia.

## 1.3. Maksud dan Tujuan Penelitian
Adapun  maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah untuk :
1. Menganalisis data sebaran spasial mahasiswa  dengan  coverage area  provider menggunakan kernel density .
2. Merancang sistem informasi coverage area provider seluler berbasis WEBGIS .
3. Mengetahui  banyaknya  pengguna  suatu provider disuatu wilayah.

## 1.4. Batasan Masalah
Berdasarkan tujuan penelitian dan untuk perolehan manfaat penelitian, maka batasan pada penelitian ini diantaranya :
1. Agar  pembahasan  tidak  menyimpang  dari permasalahan yang ada maka penulis membatasi permasalahan yaitu data mahasiswa yang dipergunakan tidak sepenuhnya dipergunakan,  penulis  hanya  menggunakan 1000  data  dari  total  keseluruhan  15000, dikarenakan Beberapa batasan.
2. Wilayah  kajian  penelitian  mencakup  Wilayah Kabupaten dan Bogor Kota.
3. Hasil  kajian  penelitian  ditampilkan    dalam sebuah WEBGIS.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengelompokan Data (Clustering)
Analisis clustering merupakan
teknik
multivariat  yang  mempunyai  tujuan  utama  untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik  yang  dimilikinya.  Analisis  cluster mengklasifikasi  objek  sehingga  setiap  objek  yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang  sama.  Solusi  analisis cluster bersifat  tidak  unik,  anggota cluster untuk  tiap penyelesaian/solusi  tergantung  pada  beberapa elemen prosedur dan beberapa solusi yang berbeda dapat diperoleh dengan mengubah satu elemen atau lebih. Solusi cluster secara keseluruhan bergantung pada variabel-variabel yang digunakan sebagai dasar untuk menilai kesamaan (Ediyanto, Muhlasah, Neva, 2013 : 133).
2.2. Overlay
Overlay adalah  bagian  penting  dari  analisis spasial. Overlay dapat  menggabungkan  beberapa unsur  spasial  menjadi  unsur  spasial  yang  baru. Dengan  kata  lain, overlay dapat  didefinisikan sebagai  operasi  spasial  yang  menggabungkan  layer
geografik  yang  berbeda  untuk  mendapatkan informasi  baru. Overlay dapat  dilakukan  pada  data vektor maupun raster (Nurfika, Sawitri, Abdi, 2017 : 91).
2.3. Sistem Informasi Geografis (SIG)
Pengertian  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis) | Salah  satu  model  informasi  yang  berhubungan dengan  data  spasial  (keruangan)  mengenai  daerah- daerah di permukaan Bumi adalah Sistem Informasi Geografi (SIG). Pengertian SIG adalah suatu sistem yang menekankan pada informasi mengenai daerah- daerah  berserta  keterangan  (atribut)  yang  terdapat pada  daerah-daerah  di  permukaan  Bumi. (P.  Ahli  : 2013) .
2.4. WEB Geographic Information System (WEBGIS)
WebGIS merupakan Sistem Informasi Geografi berbasis  web  yang  terdiri  dari  beberapa  komponen yang  saling  terkait.  WebGIS  merupakan  gabungan antara  design  grafis  pemetaan,  peta  digital  dengan analisa  geografis,  pemrograman  komputer,  dan sebuah database yang saling terhubung menjadi satu bagian  web  design  dan  web  pemetaan  (Habib, Awaluddin, Arief, 2016 : 166).

## 2.5. Analisa Spasial
Karakteristik utama Sistem Informasi Geografi adalah  kemampuan  menganalisis  sistem  seperti analisa  statistik  dan overlay yang  disebut  analisa spasial.  Analisa  dengan  menggunakan  Sistem Informasi  Geografi  yang  sering  digunakan  dengan istilah analisa spasial , tidak seperti sistem informasi yang  lain  yaitu  dengan  menambahkan  dimensi ‘ruang  ( space )’  atau  geografi  (Handayani,  2005  : 109).
2.6. Kernel Density
Kernel  Density merupakan  jenis  density  yang perngertiannya ialah salah satu formula statistic non parametik untuk mengestimasi kerapatan yang dapat diaplikasikan pada ArcGis 10. Kernel density banyak digunakan  untuk  menganalisis  pola  sebaran kerapatan  dalam  suatu  area,  salah  satunya  adalah kerawanan kejahatan. Pada prinsipnya kernel density bertujuan  mengestimasi  persebaran  intensitas  suatu titik  dalam  bidang  dengan  radius  tertentu  (Johan, 2019: 227).

## 2.7. ArcGIS
ArcGIS  merupakan  perangkat  lunak  yang terbilang  besar.  Perangkat  lunak  ini  menyediakan kerangka kerja yang bersifat scalable (bisa diperluas sesuai  kebutuhan)  untuk  mengimplementasikan suatu  rancangan  aplikasi  SIG,  baik  bagi  pengguna tunggal  ( single  user )  maupunn  bagi  lebih  dari  satu pengguna yang berbasiskan  desktop,  menggunakan server,  memanfaatkan  layanan  web,  atau  bahkan yang  bersifat  mobile  untuk  memenuhi  kebutuhan pengukuran di lapangan. Dalam kaitan inilah pihak
pengembang  ArcGIS  merancangnya  sedemikian rupa  hingga  terdiri  dari  beberapa framework yang siap berkembang terus dalam rangka mempermudah pembuatan aplikasi-aplikasi SIG yang sesuai dengan kebutuhan penggunanya (Nyoman ,2015 : 184).

## 3. METODELOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  tiga  bagian  pokok  yaitu metode  pengumpulan  data,  metode  analisis  dan metode  perancangan  sistem.  Dalam  metode penelitian dapat di lihat pada Gambar dibawah ini :
Mulai Pengumpulan Data Mahasiswa Data Primer Data Sekunder
Analisis Data Perancangan Sistem Proses Selesai Input Data Uji coba Y T Kernel Density Coverage Overlay Data
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Dalam tahapan ini peneliti melakukan pengumpulan  data  untuk  model  klasteriasi  koneksi internet  provider  seluler  data  sekunder  yaitu  dari kepustakaan  dan  data  primer  didapatkan  langsung dari  Unit  Komunikasi  Sistem  Informasi  UIKA Bogor.

## 3.2. Pengumpulan Data
Kernel  Density diproses  berdasarkan  jumlah pengguna  dalam  radius  tertentu  yang  di  peroleh berdasarkan standard distance hingga menghasilkan Indeks  kepadatan.  Rumus standard  distance dibawah ini:
Keterangan: xi dan yi =Koordinat dari titik i N =Jumlah data
X dan Y
= mean center dari titik
Untuk menghitung radius, dapat menggunakan rumus sebagai berikut.
Kepadatan suatu titik kernel density dapat menggunakan rumus (Awaluddin M, 2019).
Jumlah  pengguna  di  proses  berdasarkan  wilayah terbanyak ( the best of three ) di setiap tahunnya. Pada penelitian  ini  dilihat  dari  jumlah  pengguna  pada tingkat kecamatan.

## 3.3. Metode Perancangan Sistem
Metode  perancangan  sistem  yang  digunakan adalah metode waterfall . Dimana proses tahapannya terdiri  dari  tahap  komunikasi,  perencanaan,  model, konstruksi  dan  pengujian  sistem  seperti  Gambar dibawah ini ( Roger S. Pressman, 2014) :
Communication Project Initiation Requirements Gathering Planning Estimating Scheduling Trackin Modeling Analysis Design Contruction Code Test Deployment Delivery Support
Feedback
Gambar 2. Metode Waterfall (Roger S. Pressman, 2014)
4. PEMBAHASAN
4.1. Pencarian titik koordinat lokasi Mahasiswa
Dalam analisis ini diganakan data primer yaitu berupa data Mahasiswa yang tinggal di Bogor Raya dan diolah untuk mendapatkan nilai X Y dengan cara diambil titik koordinat melalui alamat yang di input mahasiswa  setelah  itu  hasil  di  eksport  ke  dalam aplikasi  ArcGIS seperti Gambar dibawah ini :

## Gambar 3. Sebaran Mahasiswa Pengguna Provider
Selanjutnya  melakukan  inisialisasi  dahulu  untuk Field kategori provider agar bisa dilakukan analisis coverage ,  yaitu  mengoverlaykan  dengan  peta coverage dan  menginformasikan  total  pengguna, seperti pada Tabel dibawah ini :

## Tabel 1. Pengguna Provider
Provider Seluler Pengguna Indosat 284 Telkomsel 238 Three 292 Xl_axis 152 Smartfren 37 Total Pengguna 1003

## 4.2. Pengolahan  Data  Overlay  dengan  Peta Coverage
1. Pertama  setelah  seluruh  mahasiswa  pengguna provider seluler dengan peta coverage indosat di overlay bisa  dilihat  dari  seluruh  mahasiswa bahwa  hanya  2  mahasiswa  yang  tidak ter coverage provider indosat. Sedangkan mahasiswa  pengguna provider indosat  yang tercoverage 282 pengguna, dan 2 pengguna yang tidak tercoverage.

## Gambar 4. Peta Sebaran Mahasiswa Coverage Area Provider Indosat
Hasil inisialisasi coverage indosat dapat dilihat bahwa  pengguna  indosat  memiliki  pengguna  yang tidak  tercoverage,  dan  sisanya  pengguna  yang  lain tercoverage dengan coverage indosat.
2. Kedua  setelah  seluruh  mahasiswa  pengguna provider seluler dengan peta coverage telkomsel
di overlay bisa  dilihat  dari  seluruh  mahasiswa bahwa  hanya  5  mahasiswa  yang  tidak ter coverage provider  telkomsel.  Sedangkan mahasiswa  pengguna provider telkomsel  238 seluruhnya tercoverage area telkomsel.

## Gambar 5. Peta Sebaran Mahasiswa Coverage Area Provider Telkomsel
Hasil  inisialisasi  coverage  telkomsel  dapat dilihat  bahwa  pengguna  telkomsel  seluruhnya tercoverage, 5 pengguna indosat tidak tercover oleh coverage telkomsel dan sisanya tercoverage.
3. Ketiga setelah seluruh mahasiswa pengguna provider seluler dengan peta coverage three  di overlay maka  bisa  dilihat bahwa  56  mahasiswa  yang  tidak  ter coverage provider three. Sedangkan mahasiswa pengguna provider three yang tercoverage 292 seluruhnya tercoverage area three.

## Gambar 6. Peta Sebaran Mahasiswa Coverage Area Provider Three
Hasil  inisialisasi  coverage  three  dapat  dilihat bahwa pengguna indosat yang tidak tercover itu 39, telkomsel  15,  xl&axis  1,  smartfren  1,  dan  three seluruhnya tercover oleh coverage three.
4. Kempat  setelah  seluruh  mahasiswa  pengguna provider  seluler  dengan  peta coverage xl/axis  di overlay maka bisa dilihat bahwa 17 mahasiswa yang tidak  ter coverage provider  xl/axis.  Sedangkan mahasiswa  pengguna provider xl/axis  yang tercoverage  151  pengguna  dan  1  pengguna  yang tidak tercoverage.

## Gambar 7 Peta Sebaran Mahasiswa Coverage Area XL/Axis
Hasil  inisialisasi  coverage  xl/axis  dapat  dilihat bahwa  pengguna  three  yang  tidak  tercover  itu  11, indosat 4, xl/axis 1, smartfren 1, dan hanya telkomsel yang seluruhnya tercover oleh coverage xl/axis.
5. Kelima
setelah
seluruh
mahasiswa pengguna provider seluler dengan peta coverage smartfren di overlay maka bisa dilihat bahwa 15 mahasiswa  yang  tidak  ter coverage provider smartfren.  Sedangkan  mahasiswa  pengguna provider smartfren  yang  tercoverage  37 seluruhnya tercoverage area smartfren.

## Gambar 8. Peta Sebaran Pengguna Coverage Area Smartfreen
Hasil  inisialisasi  coverage  smartfren  dapat dilihat bahwa pengguna indosat yang tidak tercover itu 6, three 3, telkomsel 3, xl/axis 1, dan pengguna smartfren  yang  seluruhnya  tercover  oleh  coverage smartfren.

## 4.3. Cluster Analysis
Pada tahap ini menggunakan 2 cara yaitu dengan metode ‘Kernel  Density’ dan  berdasarkan  jumlah pengguna.  Berikut  tahapan  yang  akan  dilakukan berdasarkan metode pengolahan dan analisis spasial.
Cluster menggunakan  metode kernel  density dilakukan  dengan ‘Arcgis’ untuk  menentukan kerapatan  dari  titik-titik  lokasi  pengguna.  Berikut
langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  seperti  pada Gambar dibawah ini :

## Gambar 9. Kernel Density
Kemudian setelah itu hasil kernel density di export data dengan  format  ‘.tif’  dan  kemudian  di clip dengan  batas  wilayah  Bogor  Raya  seperti  pada Gambar dibawah ini:

## Gambar 10. Clip Kernel Density
Terakhir  beri  warna  dengan  5 class pada ‘ symbology’ yang  terdapat  pada  ‘ layer  properties’ pada  hasil kernel densty untuk  melihat  pola kerapatan  pengguna  Keseluruhan seperti  pada Gambar dibawah ini :
Gambar 11. Hasil Metode Kernel Density
1. Pengolahan Data Hasil Analisis Clustering ditampilkan dengan Layout Peta.
Setelah  mendapatkan  hasil  analisis  klastering berdasarkan  kategori  provider  hasil  yang  bisa ditampilkan  dalam  bentuk  layout  peta. Cluster berdasarkan  jumlah  pengguna  ini  dilihat  dari  3 kecamatan  terbanyak  ( the  best  of  three )  dari  setiap pengguna  provider  dilihat  dari  jumlah  keseluruhan
yang  ada  di  tingkat  Kabupaten.    Berikut  langkah- langkah yang akan dilakukan.

## a. Provider Indosat

## Gambar 12. Kernel Pengguna Provider Indosat
Berdasarkan Gambar 7. daerah dengan tingkat pengguna  provider  indosat  yang  tertinggi  terdapat dikecamatan  Tanah  Sareal  sebanyak  27  pengguna, dan  di  Ciampea  sebanyak  21  pengguna,  lalu  di Cibinong sebanyak 19 pengguna.
b. Provider Telkomsel

## Gambar 13. Kernel Pengguna Provider Telkomsel
Berdasarkan Gambar 8. daerah dengan tingkat pengguna provider telkomsel yang tertinggi terdapat dikecamatan  Tanah  Sareal  sebanyak  25  pengguna, dan  di  Cibinong  sebanyak  19  pengguna,  lalu  di Bogor Barat sebanyak 17 pengguna.

## c. Provider Three

## Gambar 14. Kernel Pengguna Provider Three
Berdasarkan Gambar 9. daerah dengan tingkat pengguna  provider  Three  yang  tertinggi  terdapat dikecamatan  Cibinong  sebanyak  39  pengguna,  dan di  Tanah  Sareal  sebanyak  33  pengguna,  lalu  di Ciampea sebanyak 25 Pengguna.
d. Provider XL/Axis

## Gambar 15. Kernel Pengguna Provider XL/AXIS
Berdasarkan Gambar 10. daerah dengan tingkat pengguna provider XL/Axis yang tertinggi terdapat dikecamatan  Tanah  Sareal  sebanyak  20  pengguna, dan  di  Cibinong  sebanyak  16  pengguna,  lalu  di Bogor Barat sebanyak 13 pengguna.
a. Provider Smartfren
Gambar 16. Kernel Pengguna Provider Smartfren
Berdasarkan Gambar 11. daerah dengan tingkat pengguna provider Smartfren yang tertinggi terdapat dikecamatan  Tanah  Sareal  sebanyak  20  pengguna, dan  di  Cibinong  sebanyak  16  pengguna,  lalu  di Bogor Barat sebanyak 13 pengguna.

## 4.4. Analisis Sistem Yang Diusulkan
Analisis  sistem  yang  diusulkan  merupakan gambaran  mengenai  sistem  baru  yang  akan  dibuat, analisis  sistem  baru  yang  diusulkan  berguna  agar tahapan perancangan sistem dapat fokus dan terarah kepada  fungsi-fungsi  dan  kebutuhan  utama  sistem. Berikut  tampilan  analisis  sistem  yang  diusulkan, disajikan pada Gambar dibawah ini :
Login Database Input Data Sebaran Mahasiswa Pengguna Provider Seluler Informasi Sebaran Mahasiswa & Coverage Area di Bogor Raya Peta Coverage Area Bogor Raya Analisis Data Informasi Sebaran Mahasiswa & Coverage Area di Bogor Raya Qgis Export to
Web
Gambar 17. Analisis Sistem Yang Diusulkan
4.5. Diagram Use Case
Diagram usecase menggambarkan  kegiatan yang  dilakukan aktor  pada sistem. Adapun diagram usecase ditunjukkan pada Gambar dibawah ini :
Login Input data sebaran mahasiswa pengguna provider seluler Melihat data sebaran mahasiswa pengguna provider seluler Mencari hasil coverage area Administrator User Edit Data Hapus Data Gambar 18. Diagram Use Case
5. TAMPILAN SISTEM
1. Implementasi Halaman Home
Halaman home ialah halaman utama ketika pertama kali  web  dibuka  akan  menampilkan  halaman home sacara otomatis, halaman home berisikan  judul dan deskripsi  dari  web.  Implementasi  menu  utama disajikan pada gambar  berikut :

## 2. Implementasi Halaman About
Halaman About ialah halaman yang menampilkan  deskripsi  tentang  topik  penelitian. Implementasi  halaman about pada  gambar  13 berikut :
Gambar 20. Tampilan Halaman About

## 3. Implementasi Halaman Data
Halaman tabel ialah halaman yang menampilkan tabel sebaran Mahasiswa.
Implementasi  halaman  tabel  pada  gambar  14 berikut :

## Gambar 21. Tampilan Halaman Data
4. Implementasi Halaman Maps
Halaman Maps ialah  halaman  yang  menampilkan Peta. Implementasi halaman maps /peta pada gambar 15 berikut :
Gambar 22. Tampilan Halaman Maps

## 6. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  informasi  Model Klasterisasi  Koneksi  Internet    Provider  Seluler Berbasis Webgis dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Aplikasi  ini  berhasil  dibangun  dan  mampu mengetahui  jumlah  atau  banyaknya  pengguna dari  masing-masing  provider  yang  tersedia dengan  informasi  Model  Klasterisasi  Koneksi Internet    Provider  Seluler  Berbasis  Webgis menggunakan metode Kernel Density .
2. Sistem ini dapat menampilkan informasi berupa data coverage dari  masing-masing  pengguna suatu provider yang berada di Bogor Raya.
3. Dapat  membuat  sistem  informasi  pengguna provider berbasis webgis dengan menampilkan beberapa  data  berupa coverage area  dan banyaknya  pengguna  dari  masing-masing provider yang tersedia di Bogor Raya.

## PUSTAKA
Utami, Ni Putu Galuh Kirana. Pengaruh Pembelajaran  Daring  Sinkronus  Dengan Zoom Meeting Berbantuan Kahoot Terhadap
Prestasi  Belajar  Matematika  Siswa  Kelas  X
Sma  Negeri  1  Negara.  2020.  Phd  Thesis. Universitas Pendidikan Ganesha.
NURDIN, Hafis;
SUMARNA, Sumarna; HANDONO, Felix Wuryo. Clustering
Openmeetings Guna Peningkatan Efektivitas Belajar  Mengajar  Jarak  Jauh. JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2018, 3.2.
INDONESIA, PRESIDEN REPUBLIK. UNDANG-
UNDANG
REPUBLIK INDONESIA NOMOR  13  TAHUN  2016  TENTANG
PATEN.
AFFAN,  Faizal  Musaqqif.  Analisis  perubahan penggunaan  lahan  untuk  permukiman  dan industri dengan menggunakan Sistem Informasi  Geografis  (SIG). Jurnal  Ilmiah Pendidikan Geografi , 2014, 1.2: 49-60.
EDIYANTO,  Muhlasah  Novitasari  Mara,  et  al.
Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis. BIMASTER , 2013, 2.02.
LARASATI,  Nurfika  Maulina;  SUBIYANTO, Sawitri; SUKMONO, Abdi. Analisis Penggunaan  dan  Pemanfaatan  Tanah  (P2t) Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis Kecamatan Banyumanik Tahun 2016. Jurnal Geodesi Undip , 2017, 6.4: 89-97.
P.  Ahli,  “Pengertian  SIG,”  21  Oktober  2013.
[Online].Available: https://pengertianahli.id/2013/10/pengertian-
sig-sistem-informasi-geografis.html. [Diakses 03 Juli 2020].
RAMADHANI,  Habib  Azka,  et  al.  Aplikasi WebGIS Untuk Informasi Persebaran
Sekolah  Menengah  Atas  Dan  Madrasah Aliyah  Di  Kabupaten  Kudus  Menggunakan HERE  MAP  API. Jurnal  Geodesi  Undip , 2016, 5.1: 164-173.
HANDAYANI,  Dewi,  et  al.  Pemanfaatan  Analisis Spasial  untuk  Pengolahan  Data  Spasial Sistem  Informasi  Geografi  Studi  Kasus: Kabupaten  Pemalang. Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK , 2005, 10.2: 108-116.
Nyoman  Winda  Novitasari,  Arief  Laila  Nugraha,
Andri  Suprayogi,  “Pemetaan  Multi  Hazards Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  Di Kabupaten Demak Jawa Tengah” Vol. 4, No.
04, 2015