## PENINGKATAN RESPONSE DAN LOAD TIME DALAM MENAMPILKAN CITRA SATELIT PENGINDERAAN JAUH PADA APLIKASI WEB GIS SISTEM PEMANTAUAN BUMI PROVINSI
(INCREASE IN RESPONSE AND LOAD TIME IMAGE TO DISPLAY REMOTE SENSING SATELLITE IMAGE ON WEB GIS PROVINCIAL BASED EARTH MONITORING SYSTEM APPLICATION)
Rubini Jusuf 1 , Gusti Darma Yudha 1 , Masnita Indriani Oktavia 1 , Sukentyas Estuti Siwi 1 , Destriyanti Hutapea 1 , Syaiful Muflichin Purnama 2 , Rahmat Rizkiyanto 1
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN
2 Fakultas Teknik UGM e-mail: rubini.jusuf@lapan.go.id
Diterima 8 September 2018; Direvisi 29 November 2018; Disetujui 3 Desember 2018

## ABSTRACT
Provincial  based  Earth  Monitoring  System  (SPBP)  LAPAN  is  provided  to  meet  the  needs  of  local governments related to the management and distribution of geospatial information data in the form of remote  sensing  data  and  thematic  geospatial  data.  GIS  (Geographic  Information  System)  mapping through Web or called Web GIS is one way to display and distribute maps online. Web GIS is built to provide convenience and speed of access by users. Web Map Service (WMS) data access speed method on the SPBP system is considered quite slow along with increasing the volume of data processed. This research aims to improve the performance of the Web GIS in response to user requests and speed in displaying image (load time) Landsat-8 and SPOT-6/7 mosaics. The object of this research is remote sensing satellite image in Kepulauan Riau Province. Performance tests are carried out with comparing several  sizes  of  tile  maps  with  the  Web  Map  Tile  Service  (WMTS)  method  and  manual  tiling  as  a solution  to  replace  the  WMS  system.  Measurements  on  system  request  for  use  on  both  WMTS  and manual tiling showed a not significant difference. But the WMTS tile map is much faster in displaying mosaic  data  which  reaches  an  average  number  of  less  than  3  seconds.  Base  on  the  results  of  this study the Web GIS with the WMTS method is the basis of SPBP development, in order to optimize the speed of access of Landsat-8 and SPOT-6/7 mosaic image data.
Keywords: optimal speed, tile map, response time, load time, remote sensing, Web GIS, monitoring
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2018.v15.a3013 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 15 No. 2. Desember 2018

## ABSTRAK
Sistem  Pemantauan  Bumi  Provinsi  (SPBP)  LAPAN  disediakan  untuk  memenuhi  kebutuhan pemerintah daerah terhadap pengelolaan dan pendistribusian data informasi geospasial penginderaan jauh  dan  data  geospasial  tematik.  Pemetaan  GIS  ( Geographic  Information  System )  melalui  Web  atau dengan Web GIS menjadi salah satu cara untuk menampilkan dan mendistribusikan data citra satelit secara  online.  Web  GIS  ini  dibangun  untuk  memberikan  kemudahan  dan  kecepatan  akses  oleh pengguna.  Kecepatan  mengakses  data Web  Map  Service (WMS)  pada  sistem  SPBP  dirasa  cukup lambat  seiring  dengan  peningkatan  volume  data  diproses.  Penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan performa Web GIS dalam menanggapi permintaan pengguna dan kecepatan menampilkan data ( load time )  mosaik  Landsat-8  dan  SPOT-6/7.  Objek  pengujian  pada  penelitian  ini  adalah  citra  wilayah Provinsi Kepulauan Riau. Uji performa dilakukan dengan membandingkan beberapa ukuran tile map antara  metode Web  Map  Tile  Service (WMTS)  dan manual  tiling sebagai  solusi  menggantikan  sistem WMS.  Hasil  pengukuran  respon  permintaan  penggunan  pada  sistem  WMTS  dan manual  tiling menunjukkan  perbedaan  yang  tidak  signifikan.  Tetapi  tile  map  WMTS  jauh  lebih  cepat  dalam menampilkan  data  mosaik  yang  mencapai  angka  rata-rata  kurang  dari  3  detik.  Berdasarkan  hasil penelitian  ini  Web  GIS  dengan  metode  WMTS  menjadi  basis  pengembangan  SPBP,  dalam  rangka optimalisasi kecepatan akses data citra mosaik Landsat-8 dan SPOT-6/7.
Kata  kunci: kecepatan  optimal,  tile  map,  response  time,  load  time,  penginderaan  jauh,  Web  GIS, pemantauan

## 1  PENDAHULUAN
Salah  satu  program  Kedeputian Bidang  Penginderaan  Jauh  LAPAN adalah menyediakan aplikasi SPBP yang dapat digunakan oleh Pemerintah Provinsi  dalam  memantau  sumber  daya alam  yang  dimilikinya.  Hingga  tahun 2017  telah  dibangun  kerjasama  dengan 30  provinsi  dan  pada  tahun  2018 dilanjutkan kerjasama dengan 4 (empat) provinsi  lagi,  salah  satunya  dengan Provinsi Kepulauan Riau. Sesuai Program  Nasional  Kebijakan  Satu  Peta yang  mewajibkan  Pemerintah  Daerah terhubung  dalam  satu  simpul  Jaringan Informasi  Geospasial  Nasional  (JIGN), sehingga  dikembangkan  aplikasi  Web GIS  Provinsi  Kepulauan  Riau  untuk menampilkan potensi sumber daya alam dan lingkungan berbasis data penginderaan jauh.
Web GIS didefinisikan sebagai sistem geospasial berbasis jaringan yang memanfaatkan  konektivitas  kabel  atau nirkabel untuk mengakses dan mendistribusikan  informasi  geografis, alat  analisis  spasial,  dan  layanan  Web geospasial  (Moretz,  2008).  Pemanfaatan Web  GIS  merupakan  cara  yang  efektif untuk  meningkatkan  waktu  dalam menampilkan  dan  mendistribusikan data (Yudha et al., 2018).
Meningkatnya pengguna sistem SPBP serta kebutuhan  aplikasi  Web  GIS yang lebih  baik,  perlu  dibangun  sebuah aplikasi  Web  GIS  yang  mudah  diakses
kapan  saja  dan  dimana  saja  serta kecepatan  dalam  menampilkan  data citra. Aplikasi Web GIS yang dikembangkan  pada penelitian  ini adalah Web  Map  Service (WMS).  Web GIS terdahulu yang menggunakan WMS kurang efektif karena perlu waktu  lama untuk  menampilkan  data  citra  satelit mosaik.  Ada  beberapa  tipe  Web service geospasial  standar  internasional  dari Open  Geospatial  Consortium (OGC) selain  WMS.  Salah  satunya  adalah WMTS  yang  merupakan  media  layanan peta  digital  melalui  Web  menggunakan beberapa tile gambar yang di- cache . Tile map merupakan  dataset  dari  citra  yang telah  diprogram  berdasarkan  ukuran yang  telah  ditentukan  secara  geografis dengan  format  data  tertentu  (PNG, GeoTIFF,  GIF).  Teknik tile dalam  sistem Web GIS dikembangkan untuk mengurangi  waktu  menampilkan  data ( load  time )  gambar  berkualitas  yang tinggi. Tile  map dinamai  dengan  baris dan  kolom  yang  berbeda  di  tingkat perbesaran  yang  sama  sesuai  dengan lokasi khusus (Haiting et al., 2009).
Layanan  WMTS  berguna  untuk membuat cached  map atau image service tersedia secara terbuka. Optimalisasi  Web  GIS  dengan  metode tiling ,  yaitu tile  cache atau caching peta dan tile map berhasil mengurangi waktu respon  (Dewi, 2015). Penelitian  tersebut menggunakan  data vektor  dengan membandingkan  waktu  respon  dari publikasi  data  antara  metode  WMS
dengan  WMTS.  Waktu  respon  dari WMTS lebih cepat dibandingkan dengan WMS.
Sedangkan penelitian ini membandingkan tiling data  secara manual dengan WMTS.
Penggunaan tile  map berpengaruh signifikan terhadap waktu respon untuk memperbesar, memperkecil dan menggeser  citra  (Yeşilmurat  et  al., 2012). Layanan WMTS juga mendukung operasi request metadata tentang service ( GetCapabilities ) dan request number  tile individual dalam cache ( GetTile )  (Garcia et al., 2012). WMTS yang dikembangkan ini merupakan salah satu cara mendistribusikan data dalam bentuk tile ukuran  256x256  piksel  meskipun  data aslinya  dalam  bentuk  utuh.  Pada  saat pengguna  mengakses  data,  WMTS  akan menentukan service apa  yang  diberikan berdasarkan zoom  level ,  jumlah  baris dan jumlah kolom.
Konsep WMTS   pada tingkat tertinggi piramida satu (level 0), tile menampilkan keseluruhan  gambar  dengan  resolusi yang  rendah  seperti  ditampilkan  pada Gambar 1-1 (Haiting et al., 2009; García et  al.,  2011;  Dewi,  2015).  Pada  tingkat terendah  piramida  (level  1)  dalam Gambar  1-1,  resolusi  gambar  yang diperoleh  semakin  detail  dan  semakin banyak tile yang ditampilkan. Akibatnya waktu yang diperlukan untuk menampilkan data secara utuh semakin lama.
Gambar 1-1: Representasi piramida tile (Haiting et al., 2009; García et al., 2011; Dewi, 2015)
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memperbaiki performa kecepatan waktu respon sistem dalam menanggapi permintaan  pengguna  dan  seberapa
cepat  sistem  menampilkan  data  citra satelit  penginderaan  jauh dalam rangka meningkatkan  performa  aplikasi  Web GIS  untuk  pemantauan  sumber  daya alam  dan  lingkungan  khususnya  di Provinsi Kepulauan Riau dengan membandingkan 2 (dua) cara tiling data yaitu  metode  WMTS  dan  yang  dipotong secara manual.
Masalah  utama  dalam  aplikasi  Web standar  adalah  efektivitas  dan  efisiensi dalam  menyediakan  informasi  yang dibutuhkan oleh pengguna serta keandalan  sistem  untuk  berinteraksi dengan  pengguna.  Sedangkan  waktu respon  sistem  merupakan  hal  yang harus diperhatikan karena untuk memberikan  hasil  yang  cepat  dari informasi yang diminta dengan mengurangi  waktu  kerja  pengguna, serta  meningkatkan  pengalaman  dan kenyamanan pengguna dalam menggunakan  sistem  berbasis  Web (Ayuba  et  al.,  2013).  Waktu  respon sistem  yang  diukur  adalah  lamanya waktu dari saat permintaan dikirim oleh subjek  sampai  responnya  diterima  oleh server (Rubinstein, 2013).

## 2  METODOLOGI

## 2.1  Objek Penelitian
Objek  penelitian  ini  berupa  citra mosaik Landsat-8 tahun 2016-2017 dan mosaik  SPOT-6/7  tahun  2014-2016 yang meliputi wilayah Provinsi Kepulauan Riau (Gambar 2-1).

## Gambar 2-1: Lokasi penelitian.
Provinsi  Kepulauan  Riau  memiliki luas  wilayah  laut  sebesar  417.012,97 km 2 .  Sedangkan  luas  wilayah  daratan sebesar  10.595,41  km 2 dengan berbagai macam  sumber  daya  alam  dan  sumber daya maritim yang dimiliki. Berdasarkan hasil identifikasi Badan Informasi Spasial  (BIG),  tercatat  394  pulau berpenghuni  sedangkan  1.401  lainnya belum berpenghuni (Badan Pusat Statistik Kepulauan Riau, 2015).
Dengan  banyaknya  jumlah  pulau  dan sebagian besar belum berpenghuni.
Secara  geografis  Provinsi  Kepulauan Riau berbatasan dengan negara tetangga,  yaitu  Singapura,  Malaysia, dan  Vietnam.  Dengan  kondisi  eksisting tersebut  kebutuhan  data  penginderaan jauh sebagai
alat pemantauan sumberdaya  alam  serta  pemantauan sumber daya maritim sangat dibutuhkan. Selain itu tingkat kecepatan  update  data  penginderaan jauh
sangat dibutuhkan untuk memperkuat kegiatan monitoring.
Sehingga  dibutuhkan  suatu  sistem informasi  untuk  memantau  sumber daya  alam  dan  sumber  daya  maritim secara cepat dengan melalui sistem web services yaitu  WMTS (Web  Map  Tile Service) .

## 2.2  Data dan Alat
Data  yang  digunakan  adalah  data hasil pengolahan mosaik beberapa scene
dengan tanggal perekaman yang berbeda,  yang  digabung  menjadi  satu dataset berupa mosaik Landsat-8 tahun 2016-2017  dengan  resolusi  spasial  15 meter.  Data  lainnya  adalah  mosaik SPOT-6/7  tahun  2014-2016  dengan resolusi  spasial  1,5  meter  (Gambar  2-2 dan 2-3).
Kedua  data  tersebut  disimpan dalam  format  GeoTIFF unsigned  8bit integer dengan ukuran data sebesar 5,3 GB  untuk  Landsat-8  dan  SPOT-6/7 sebesar  62,4  GB.  Sistem  koordinat geografinya adalah datum WGS-84. Perangkat  lunak  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  adalah  Apache JMeter  yang  merupakan  perangkat lunak  berlisensi  open  source  yang berguna  untuk  mengukur  kinerja  Web service . Pengujian beban
dapat dilakukan  dengan  jumlah  pengguna yang diinginkan (Tirghoda, 2012). Perangkat lunak
JMeter memiliki antarmuka  ( user  interface )  yang  mudah dimengerti,  berbasis open  source dan java ,  mudah  dipasang  ( install ),  beban pengukuran kinerja yang tidak terbatas, dan  mudah  untuk  melakukan  tes (Sharma  et  al.,  2016).  Selain  itu  juga terbaik  berdasarkan  kriteria  kinerja, kecepatan dan efisiensi  (Chandel, et al., 2013;  Khan,  2016).  Perangkat  ini digunakan  untuk  mengukur  waktu
respon  sistem  dan load  time dari  data yang diuji coba.
Gambar 2-2: Mosaik Landsat-8 tahun 2016-2017
Gambar 2-3: Mosaik SPOT-6/7 tahun 2014-2016

## 2.3  Metode Penelitian
Proses  konversi  format  data  mosaik dari  Geotiff  ke  PNG,  dilakukan  karena nilai null pada  data  penginderaan  jauh format PNG menjadi transparan, sehingga nilai piksel null tidak menutupi objek yang lain.
Data  citra  mosaik  Landsat-8  dan SPOT-6/7  ditampilkan  menggunakan GIS  Server,  yaitu  GeoServer.  Data-data tersebut  dibuat tiling dengan  2  (dua) metode,  yaitu  metode  WMTS  dan  yang dipotong  secara  manual  menggunakan Geospatial  Data  Abstraction  Library (GDAL). GDAL
adalah pustaka
penerjemah  untuk  format raster dan vektor  dari  data  geospasial  yang  dirilis di  bawah  lisensi Open  Source (Andre, 2009).  Untuk  membangun  piramida, digunakan utilitas  gdal_retile.py,  bagian dari utilitas perintah GDAL dan tersedia untuk berbagai sistem operasi.
Tiling dengan metode manual menggunakan
pikselsize_x dan pikselsize_y yang  sama  untuk  masing- masing  data  antara  lain  4096x4096, 2048x2048,
1024x1024, 512x512, 256x256,  128x128,  64x64,  32x32. Metode tiling secara manual menghasilkan banyak tile
dan jumlahnya  meningkat  sejalan  dengan ukuran  piksel  per tile yang  semakin kecil seperti yang terlihat pada Tabel 2-1 di bawah ini.
Tabel 2-1: Ukuran dan jumlah tile secara
manual No. Ukuran Tile (piksel) Jumlah Tile 1 4096 129 2 2048 492 3 1024 1.900 4 512 7.480 5 256 29.920 6 128 119.340 7 64 477.360 8 32 855.227 Sumber: Lacovella, 2014
Pada  penelitian  ini  uji  coba tile  map WMTS  dan  manual  untuk  mosaik Landsat-8  dan  SPOT-6/7  menggunakan 3  (tiga)  jenis  ukuran tile ,  yaitu 4096x4096  piksel,  2048x2048  piksel dan  1024x1024  piksel.  Masing-masing data  dengan  berbagai  ukuran tile diuji
menggunakan  JMeter  dengan  2  (dua) skenario, yakni skenario pertama untuk mengetahui  waktu  respon  sistem  dan skenario  kedua  untuk  mengetahui load time . Uji coba ini memerlukan informasi Thread  count , Ramp  up  time ,  dan Loop count . Thread  Count adalah  jumlah pengguna  yang  ingin  disimulasikan untuk  eksekusi, Ramp  up  time adalah jumlah  waktu  yang  diperlukan  Jmeter untuk mendapatkan semua thread yang dikirim  untuk  eksekusi, Loop  count digunakan  untuk  menentukan  jumlah waktu pelaksanan tes kinerja.

## Gambar 2-4: Langkah analisis data untuk mengetahui respon dan load time
Untuk  menguji  waktu  respon  sistem, digunakan Thread  count =  1000, Ramp up time ( seconds ) = 10 dan Loop count = 100  yang  berarti  setiap  0,01 seconds (10/1000),  100  permintaan  memanggil server .  Pada  simulasi  putaran  kedua dilakukan dengan mengeksekusi permintaan HTTP. Eksekusi berlangsung hingga semua 1000
permintaan dengan menjalankan semua permintaan HTTP sebanyak 100 kali.
Sedang  untuk  menguji load  time digunakan Thread  count =  1, Ramp  up time ( Seconds ) = 60 dan Loop count = 10 (setiap  60  detik,  yang  berarti  1 permintaan memanggil server ).
Alur  proses  dalam  penelitian  dari awal  penyiapan  data  hingga  analisis hasil dapat dilihat pada Gambar 2-4.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  waktu  respon  sistem dilakukan mengunakan 100.000 sampel permintaan  HTTP  dari  1.000 Thread count dalam  100 Loop  count .  Hasil pengujian direpresentasikan dalam bentuk  grafik  waktu  respon  sistem (sumbu  y)  terhadap  waktu  pengujian (sumbu x). Semakin besar waktu respon sistem  artinya  semakin  lama  waktu yang  diperlukan  untuk  menanggapi permintaan pengguna.
Waktu  respon  sistem  pada  uji  coba data  mosaik  Landsat-8  yang  dilakukan selama 5 menit dapat dilihat pada grafik Gambar  3-1.  Perbedaan  waktu  respon sistem  antara tile  map WMTS  dan manual  dalam  menanggapi  permintaan tidak lebih dari 1 detik. Pada tile ukuran 4096x4096  piksel  waktu  respon  sistem terlamanya  relatif  sama  antara  1600- 1800  milidetik.  Sedangkan  pada  tile ukuran 2048x2048 piksel waktu respon sistem  terlamanya  lebih  lambat  200 milidetik. Selanjutnya untuk tile ukuran 1024x1024  piksel  waktu  respon  sistem terlamanya  relatif  sama  antara  1400- 1600 milidetik.
Hasil uji coba data mosaik SPOT-6/7 dapat dilihat pada Gambar 3-2. Pada tile ukuran 4096x4096 piksel waktu respon sistem  terlamanya  lebih  cepat  500 milidetik.  Begitu  pula  pada tile ukuran 2048x2048  piksel  juga  lebih  cepat  300 milidetik. Selanjutnya untuk tile ukuran 1024x1024  piksel  waktu  respon  sistem terlamanya  relatif  sama.  Sama  seperti halnya  pada  data  mosaik  Landsat-8 untuk  data  mosaik  SPOT-6/7  waktu
respon sistem terlamanya selisih waktunya juga tidak lebih dari 1 detik.
Waktu  respon  untuk  ke  semua ukuran tile dari data Landsat-8 masih di bawah 2000 milidetik yang masih dalam batas untuk alur berfikir pengguna agar tetap tidak terganggu, meskipun pengguna  akan  melihat  penundaan (Nielsen.  J,  1993).  Batasan  waktu  ini ada  3  batas  waktu  utama  (yang ditentukan  oleh  kemampuan perseptual manusia) untuk diingat ketika mengoptimalkan kinerja Web dan aplikasi. Hasil  dari pengujian ini respon time masih wajar dan tidak mempengaruhi pengguna.
Pada  ujicoba  selanjutnya  untuk melihat load  time data  citra  mosaik Landsat-8 dan SPOT-6/7 dengan memanfaatkan fungsi permintaan HTML dengan  menggunakan  pengaturan  url parameter di JMeter. Hasil ujicoba dapat dilihat  dari  Tabel  3-1,  dapat  dijelaskan bahwa  semakin  kecil  ukuran tile , semakin  lama  waktu  yang  dibutuhkan sistem  dalam  menampilkan  data  citra tersebut  secara  utuh.  Oleh  karena  itu, dapat diketahui untuk ukuran tile 1024 piksel  pasti  lebih  lama  dibandingkan dengan  ukuran tile yang  lebih  besar meskipun  terjadi error pada  olah  data dikarenakan  masalah  teknis server testing yang kurang mumpuni mengolah data dengan jumlah tile lebih dari 1.000 tile. Perlu peningkatan kapasitas perangkat  keras  untuk  menguji  data dengan  jumlah tile lebih  dari  1000. Peningkatan  tersebut  dilakukan  pada sisi CPU  servernya harus menggunakan produk dari Intel karena Java Advanced Imaging API  (JAI)  bekerja  lebih  cepat serta  disarankan  sediakan  2  server  dan kedua  server  tersebut  diatur  menjadi cluster dengan  minimal  2 quad  core . Dari  hasil  dapat  dilihat  metode  WMTS dapat  digunakan  dalam  meningkatkan aplikasi  SPBP  yang  dibangun  dalam upaya optimalisasi sistem.
a. Hasil pengujian pada ukuran piksel 4096
b. Hasil pengujian pada ukuran piksel 2048
c. Hasil pengujian pada ukuran piksel 1024
Gambar 3-1: Grafik waktu respon data citra mosaik Landsat-8
a. Hasil pengujian pada ukuran piksel 4096 b. Hasil pengujian pada ukuran piksel 2048
c. Hasil pengujian pada ukuran piksel 1024
Gambar 3-2: Grafik waktu respon data citra mosaik SPOT-6/7
Untuk  yang  jenis  manual  semakin banyak  jumlah tile -nya  semakin  lama waktu yang diperlukan untuk menampilkan  data  citra  satelitnya. Berbeda  dengan  jenis  WMTS  yang  jauh lebih  cepat  bahkan  untuk  waktu maksimumnya  masih  di  bawah  rata- rata  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  jenis manual.  Pada Tabel 3-1 terlihat begitu
signifikan perbedaan antara jenis WMTS  dengan  Manual  karena  pada jenis manual  system harus  me- load setiap  data  dari  tile  yang  ada.  Berbeda dengan  WMTS  yang  hanya  me- load 1
(satu)  data tetapi  secara  virtual langsung  men- tiling data  tersebut.
Tabel 3-1: Load time pada data mosaik Landsat-8 antara WTMS dan Manual
No. Jenis dan Ukuran Tile Load Time (milidetik) Rata-rata Min Max 1 WMTS 4096 2.217 646 15.456 2 WMTS 2048 2.217 646 15.456 3 WMTS 1024 2.217 646 15.456 4 Manual 4096 16.201 10.066 52.071 5 Manual 2048 508.525 47.699 1.034.624 6 Manual 1024 error error error Sumber: pengolahan JMeter 4  KESIMPULAN
Perbaikan  respon  WMTS  dalam menanggapi permintaan pengguna tidak signifikan karena hanya mampu memperbaiki  waktu  yang  kurang  dari  1 detik. Tetapi perbaikan load time sangat signifikan  dibandingkan  dengan  metode WMS  dimana  semakin  kecil  ukuran tile data  semakin  cepat  tingkat  proses load time pada  sistem  Web  GIS. Tile  map WMTS terbukti cukup cepat dalam load time menampilkan  data  mosaik  citra dibandingkan  dengan  proses tile secara manual.
Hasil penelitian
ini dapat
diimplementasikan  ke  dalam  sistem yang  dibangun  dengan  menggunakan cara tile  map untuk  menggantikan  tipe Web service yang  sebelumnya  yaitu WMS. Karena kecepatan akses data citra merupakan hal yang penting juga dalam pemantauan  sumber  daya  alam  dan lingkungan  khususnya  di  Provinsi Kepulauan Riau.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan  kepada  pihak-pihak  yang membantu penyelesaian penelitian, terutama  kepada  pengelola  Program Insentif Riset  Sistem  Inovasi  Nasional (INSINAS)  Ristekdikti  sebagai  pemberi anggaran,  Deputi  Bidang  Penginderaan Jauh LAPAN dan Kepala Pusat Teknologi
dan  Data  Penginderaan  Jauh  LAPAN yang  telah  memberikan  dukungan selama  pelaksanaan  penelitian,  Kepala Bappeda Provinsi Kepulauan Riau, serta Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Andre,  R.,  (2009). What  the  heck  is GDAL? . https://download.osgeo.org/gdal/pre sentations/OpenSource_Weds_Andre_ CUGOS.pdf. [10 Juli 2018] Ayuba,  D.,  Ismail,  A.,  &  Hamzah,  M.I.,
(2013). Evaluation  of  Page  Response Time  between  Partial  and  Full Rendering  in  a  Web-based  Catalog System.
The 4th International Conference  on  Electrical  Engineering and Informatics.
Badan  Pusat  Statistik  Kepulauan  Riau.
(2015). Kepulauan  Riau  Dalam  Angka 2015 . Chandel,  V.,  Patial,  S.,  &  Guleria,  S., (2013). Comparative  Study  of  Testing Tools:  Apache  JMeter  and  Load Runner .  International  Journal  of Computing  and  Corporate  Research,
3 (3).
Dewi, E. K. (2015). Optimalisasi Web GIS dengan  Metode  Tiling ISBN :  979-26- 0280-1, 317–321.
Garca,  R.,  de  Castro,  J.  P.,  Verd,  E., Jess, M., & Mara, L. (2012). Web Map
Tile Services for Spatial Data Infrastructures: Management and Optimization . Cartography - A Tool for Spatial Analysis. https://doi.org/10.5772/46129
Haiting, L., Qingshan, P., & Yanhong, L., (2009). Data  Security  Analysis  of WebGIS Based on Tile-Map Technique , International  Symposium  on  Web Information  System  and  Applications (WISA'09), 8 , 190–193.
Khan,  R.  B.,  (2016). Comparative  Study of  Performance  Testing  Tools:  Apache JMeter  and  HP  LoadRunner .  Thesis,
2016–16.
Lacovella, S., (2014). GeoServer
Cookbook .  (64-74).  PACKT  Open Source Publishing.
Moretz,  D.,  (2008). Internet  GIS .  In Encyclopedia  of  GIS  (pp.  591-596). Springer US. Nielsen,  J.,  (1993). Response  times:  the three  important  limits .  Chapter  5  of Usability Engineering, Academic Press Rubinstein,  A.,  (2013). Response  time and decision making: An experimental study. Judgment
and
Decision Making, 8 (5), 540–551.
Sharma,  M.,  Vaishnavi,  S.I,  Sugandhi, S.,  &  Abhinandhan,  S.,  (2016). A
Comparative  Study  on  Load  Testing Tools.
International Journal of Innovative Research in Computer and
Communication  Engineering,  Volume 4, Issue 2
Tirghoda,  K.,  (2012). Web  Services Performance  Testing  Using  Open Source  Apache  Jmeter. International Journal  of  Scientific  &  Engineering Research, 3(5), 3–5.
Yeşilmurat,  S.,  &  Işler,  V.,  (2012). Retrospective  adaptive  prefetching  for interactive  Web  GIS  applications . GeoInformatica,
16 (3), 435–466. https://doi.org/10.1007/s10707- 011-0141-8 [10 Juli 2018]
Yudha,  G.,  &  Purnama,  S.,  (2018).
Analysis of Dissemination Methods for Remote Sensing Information in Maritime  Field  to  Support  the  Local Government. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science, 162.