Abstrak —Banyaknya  layanan  kesehatan  yang  tersebar  di berbagai  pelosok  daerah  membuat  masyarakat  dimudahkan untuk mendapatkan jaminan kesehatan yang layak. Akan tetapi banyak  masyarakat  yang  terpaku  kepada  nama  besar  suatu instansi kesehatan. Karena terlalu ramai dan padat suatu instansi kesehatan yang mempunyai nama besar, maka banya masyarakat yang  terlambat  mendapatkan  layanan  kesehatan.  Untuk membantu  masyarakat  mendapatkan  dan  menemukan  layanan kesehatan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pasien,  dibuatlah aplikasi yang memberikan rekomendasi layanan kesehatan yang didalamnya  juga  terdapat  pencarian  layanan  kesehatan berdasarkan lokasi. Metode yang digunakan untuk memberikan rekomendasi  adalah  metode Cosine  Similarity .  Aplikasi  ini dibangun  dengan  menggunakan  platfrom  Android  sehingga pengguna  dimudahkan  dalam  penggunaannya. Cosine  Similarity digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  berdasarkan kemiripan dokumen kata kunci pencarian dengan database server . Semakin  banyak  tingkat  kemiripan  maka  nilai  rekomendasi semakin  tinggi.  Pada  rekomendasi  ditambahkan  fitur Google Maps dan Google  Place untuk  memberikan  peta  digital  serta untuk menentukan layanan yang ada disekitar pengguna.
Kata Kunci — Cosine Similarity,  Google Maps, Google Place

## I. PENDAHULUAN
ESEHATAN  merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer manusia  yang  digunakan  untuk  menunjang  kebutuhan fisiologis  setiap  manusia.  Kebutuhan  dasar  manusia  menurut Abraham  Maslow  dalam  teori  Hirarki  terdiri  dari  kebutuhan fisiologis,  kemanan,  cinta,  harga  diri,  dan  aktualisasi  diri  [1]. Pelayanan  kesehatan  adalah  pengunaan  fasilitas  pelayanan yang  disediakan  baik  dalam  bentuk  rawat  jalan,  rawat  inap, kunjungan  rumah  oleh  petugas  kesehatan  ataupun  bentuk kegiatan lain [2].
Dengan  memanfaatkan Google  Places dan Google  Maps dapat ditentukan  lokasi pelayanan  kesehatan  yang dibutuhkan oleh pasien.  Rekomendasi layanan kesehatan yang dibutuhkan disesuaikan  dengan  penyakit  yang  diderita  pasien  serta persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  mendapatkan  pelayanan kesehatan  yang  dituju.  Kata  kunci  pencarian  berupa  jenis penyakit,  fasilitas  serta  lokasi  merupakan  parameter  yang digunakan  untuk  membuat  daftar  rekomendasi  pelayanan kesehatan yang dibutuhkan. Untuk melakukan pencarian daftar rekomendasi  maka  digunakan  metode Cosine  Similarity . Penggunaan  metode Cosine  Similarity didasarkan  pada
kedekatan yang di dapatkan dari kedua vektor (dokumen) dapat dengan mudah untuk dihitung. Metode ini juga memungkinkan perubahan  bobot dari term yang digunakan dengan sederhana dan mudah.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Layanan Kesehatan
Layanan Kesehatan adalah setiap upaya yang diselenggarakan  sendiri  atau  secara  bersama  –  sama  dalam suatu  organisasi  untuk  memelihara  dan  meningkatkan kesehatan,  mencegah  dan  menyembuhkan  penyakit  serta memulihkan  kesehatan  perorangan,  keluarga,  kelompok  dan ataupun masyarakat.
Layanan  kesehatan  terdiri  dari  layanan  kesehatan  tingkat primer, sekunder dan tersier. Layanan kesehatan yang dibahsa dalam  aplikasi  rekomendasi  ini  meliputi  layanan  kesehatan rumah sakit dan layanan kesehatan puskesmas.
B. Term Frequency dan Invers Document Frequency Term  Frequency adalah  cara  untuk  mengukur  seberapa sering  sebuah term /istilah  muncul  dalam  sebuah  dokumen. Karena  setiap  dokumen  mempunyai  panjang  yang  berbeda maka  kemungkinan  untuk  suatu  term  muncul  pada  dokumen yang panajang akan lebih besar.
Invers  Document  Frequency adalah  metode  untuk menghitung  tingkat  kepentingan  suatu term .  Setelah term frequency dihitung maka dihitung bobot dari term tersebut  [3].
𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷) = log(1 + 𝑁 |{𝑑∈𝐷∶𝑡 ∈𝑑}| ) (1)
N = Jumlah dokumen |{𝑑 ∈ 𝐷 ∶ 𝑡  ∈ 𝑑}| = Jumlah dokumen yang terdapat term didalamnya.
C. Cosine Similarity
Cosine  similarity adalah  metode  yang  digunakan  untuk menghitung kemiripan antara dua parameter vektor dari sudut kosinus yang terbuat diantara kedua parameter tersebut. Vektor tersebut  didasarkan  pada  jumlah  kata  yang  mirip  pada  kedua dokumen teks. Jika nilai kosinus-nya adalah 1, maka parameter vektor tersebut benar-benar identik. Dan jika nilainya 0, maka kedua parameter vektor tersebut sama sekali tidak mempunyai

## Rancang Bangun Aplikasi Mobile Rekomendasi Layanan Kesehatan Berdasarkan Lokasi Pengguna Memanfaatkan Google Place
Stefanus Candra Kusuma Wardana, Dwi Sunaryono, dan Sarwosri Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : dwi@if.its.ac.id; sri@its-sby.edu
K
kemiripan [4].
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menggunakan metode Cosine Similarity pertama  adalah  menentukan  bobot setiap term dalam dokumen yang akan dihitung. Kedua hitung kemiripan  vektor  (dokumen)  pada query dengan  setiap dokumen  yang  ada.  Ketiga  hitung  semua  hasil query dengan rumus  lalu  urutkan  berdasarkan  nilainya.  Rumus  yang digunakan untuk menghitung Cosine Similarity adalah:
cos(𝑥, 𝑦) = 𝑥⋅𝑦 ∥𝑥∥∥𝑦∥ (2)
Dimana, 𝑥 ⋅ 𝑦 = vektor dot product dari x dan y ∥ 𝑥 ∥ = panjang dari vektor x ∥ 𝑦 ∥ = panjang dari vektor y
D. Google Maps dan Google Place
Google Maps adalah layanan peta digital paling populer dan terefektif  yang  ada  di  internet  saat  ini. Google  Maps menyediakan gambar pemetaan dari seluruh permukaan bumi. Layanan  ini  juga  dapat  menyediakan  penunjuk  arah  ke  setiap lokasi tujuan dan bahkan menghitung jarak terpendek dan rute perjalanan termurah.
Google  Places adalah  salah  satu  layanan  Google  yang menggunakan basis data yang sama dengan Google Maps dan Google+  Local. Google  Places API  memungkinkan  aplikasi berbasis lokasi mendapatkan informasi detail mengenai tempat dari berbagai kategori. Google Places API dilengkapi dengan lebih  dari  95  juta  lokasi  bisnis  dan  lokasi  menarik  yang diperbarui secara berkala. Pembaruan dapat dilakukan  melalui pemilik bisnis yang terdaftar maupun kontribusi dari pengguna [5].

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Analisi Permasalahan
Permasalahan utama yang diangkat dalam pembuatan Tugas Akhir  ini  adalah  bagaimana  memberikan  rekomendasi pencarian  layanan  kesehatan  sesuai  preferensi  pengguna. Permasalahan kedua adalah bagaimana memberikan rekomendasi  layanan  kesehatan  yang  ada  disekitar  lokasi pengguna. Permasalahan ketiga adalah bagaimana menyediakan  data  informasi  dari  beberapa  layanan  kesehatan yang sesuai dengan pencarian pengguna.
Rekomendasi layanan kesehatan didapat dengan mengumpulkan  informasi  data  dari  Dinas  Kesehatan  Kota Surabaya, pencocokan koordinat dengan alamat menggunakan Google Maps dan Google Earth serta meninjau lokasi langsung untuk  data  tempat  yang  akurat.  Beberapa  infomasi  layanan kesehatan  yang  diambil  antara  lain  mencakup  alamat,  nomor telepon,  fasilitas kesehatan, dan  jenis dokter yang bertugas di layanan kesehatan tersebut.

## Gambar 1 Diagram Alur Rekomendasi Layanan Kesehatan

## B. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  berisi  proses-proses  yang  harus dimiliki sistem. Kebutuhan fungsional mendefinisikan layanan yang harus disediakan dan reaksi sistem terhadap masukan atau pada situasi tertentu. Daftar kebutuhan fungsional dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Tabel Kebutuhan Fungsional Aplikasi Kode Kebutuhan Kebutuhan Fungsional Deskripsi F-0001 Menangkap Koordinat Posisi Pengguna Sistem  menangkap  koordinat posisi  pengguna  saat  ini  dan mendapatkan  nilai latitude dan longitude . F-0002 Melihat Daftar Layanan Kesehatan Terdekat Pengguna  dapat  melihat  daftar Layanan  Kesehatan  terdekat dari  posisi  pengguna  saat  ini menggunakan Google Place . F-0003 Melihat Detil Layanan Kesehatan Terdekat Pengguna  dapat  melihat  detail informasi  dari  masing-masing Layanan Kesehatan dengan atribut  nama,  alamat,  nomor telepon,  dan  informasi  fasilitas layanan kesehatan F-0004 Melihat Lokasi Layanan Kesehatan Terdekat Pada Peta Pengguna  dapat  melihat  lokasi Layanan  Kesehatan  pada  peta digital  ( Google  Maps )  relatif terhadap  posisi  pengguna  saat ini.
F-0005 Melakukan Panggilan ke Layanan Kesehatan Pengguna dapat melakukan panggilan kepada layanan kesahatan yang dituju. F-0006 Melihat Panduan Perjalanan dari Lokasi Pengguna ke Layanan Kesehatan Pengguna dapat melihat panduan perjalanan menggunakan Google  Drive dari  posisi  pengguna  ke  tempat layanan kesehatan yang dipilih. F-0007 Melihat Daftar Rekomendasi Layanan Kesehatan Pengguna dapat melihat rekomendasi Layanana Kesehatan  berdasarkan  kata kunci yang dimasukkan F-0008 Memperbaharui data Layanan Kesehatan pada basis data layanan Administrator  Memperbaharui data  layanan  kesehatan  pada server basis data

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Proses Rekomendasi Layanan Kesehatan
Pada  implementasi  rekomendasi  layanan  terdekat  dengan metode Cosine  Similarity pada  awal  dihitung  bobot  dari  TF- IDFnya. Proses perhitungan TF-IDF dapat dilihat pada kode 1 berikut.
tfCalculator adalah  fungsi  yang  digunakan  untuk menghitung bobot dari setiap term pada dokumen. Sedangkan idfCalculator digunakan untuk menghitung hasil invers dari bobot dokumen yang didapatkan dari perhitungan TF-IDF.
Setelah  proses  perhitungan  TF-IDF  maka  dihitung  bobot Cosine  Similarity dengan  rumus  1,  di  implementasikan  pada kode 2.
FUNCTION tfCalculator paramater String totalterms and String termToCheck Variable count:double; FOR when totalterms is true IF termToCheck is equalIsIgnoreCase count++; ENDIF ENDFOR RETURN count / length of totalterms; END of FUNCTION
FUNCTION idfCalculator paramater ListString allTerms adn String termToCheck Variable count:double; FOR when allTerms is true FOR when list index i on allTerms is true IF termToCheck is equalIsIgnoreCase
count++; break; ENDIF ENDFOR ENDFOR RETURN LOG10 (size of allTerms/count); END of FUNCTION Kode Sumber 1 Implementasi TF-IDF
FUNCTION cosineSimilarity double docVector1 and double docVector2
Variable dotProduct, magnitude1, magnitude2, cosineSimilarity:double;
FOR i = 1 to length(docVector1)-1 dotProduct += docVector1[i] * docVector2[i]; magnitude1 += Math.pow(docVector1[i], 2); magnitude2 += Math.pow(docVector2[i], 2); ENDFOR magnitude1 = Math.sqrt(magnitude1); magnitude2 = Math.sqrt(magnitude2); IF magnitude1 != 0.0 and magnitude2 != 0.0
cosineSimilarity = dotProduct/(magnitude1 * magnitude2);
ENDIF ELSE RETURN 0; ENDELSE RETURN cosineSimilarity;
END of FUNCTION
Kode Sumber 2 Implementasi Cosine Similarity

## B. Implementasi Antarmuka
Pada  implementasi  antarmuka  dibuat  antarmuka  sesuai dengan  rancangan  antarmuka  supaya  pengguna  dapat  mudah untuk menggunakan aplikasi.
Antarmuka  pencarian  pada  Gambar  2  berisi textbox untuk menampung  kata  kunci  dari  pengguna.  Antarmuka  hasil pencarian  pada  Gambar  3  berisi  daftar  hasil  pencarian,  baik rekomendasi  layanan  kesehatan  maupun  hasil  pencarian layanan kesehatan terdekat.
Gambar 2 Antar Muka Pencarian
Gambar 3 Antarmuka hasil pencarian

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  Tugas  Akhir  ini adalah sebagai berikut:
1. Dengan layanan Google Place , aplikasi dapat melakukan pencarian  lokasi  Layanan  Kesehatan  dengan  kata  kunci dan  lokasi  antara  pengguna  dengan  Layanan  Kesehatan yang  dicari.  Aplikasi  ini  juga  dapat  menampilkan informasi  masing-masing  layanan  kesehatan  antara  lain alamat dan nomor telepon.
2. Dengan  layanan Google  Maps maka  aplikasi  ini dimungkinkan  dapat  memberitahukan  kepada  pengguna lokasi gambaran hasil pencarian pada peta digital. Dengan Google  Maps aplikasi  ini  juga  dapat  memperhitungkan jarak ke lokasi dan estimasi waktu perjalanan.
3. Aplikasi  ini  berhasil  memberikan  rekomendasi  layanan kesehatan dengan metode Cosine Similarity .
4. Aplikasi  ini dapat menampilkan detil  layanan kesehatan, sehingga  pengguna  dapat  melihat  fasilitas  apa  saja  yang terdapat pada Layanan Kesehatan tersebut. Serta fitur Call untuk  menghubungi  pihak  Layanan  Kesehatan  yang dituju.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Patricia, Fundamental Keperawatan, Jakarta: EGC, 2005.
[2]   Azwar, Administrasi kesehatan, Jakarta: PT. Bina Putra, 2006.
[3]   H. C. Wu, R. W. Luk, K. F. Wong dan K. L. Kwok, “ACM Transactions on Information Systems (TOIS),” Interpreting TF-IDF term weights as making relevance decisions, vol. 26, no. 3, 2008.
[4]   I. Sudanawati, Metode Bayesian Network dan Cosine Similarity untuk Sistem Identifikasi Kontrol Keamanan Informasi, Surabaya: Jurusan Teknik Informatika ITS, 2011.
[5]   D. Arganto, Aplikasi Mobile Rekomendasi Pencarian Obat dan Apotek Memanfaatkan Google Maps, Surabaya: Teknik Informatika ITS, 2014.