Penjadwalan dan Pelaporan Menggunakan Dynamic Priority Scheduling dan Geolocation untuk Keamanan Lingkungan
Scheduling and Reporting using Dynamic Priority Scheduling and Geolocation for Environmental Security
Faiz Hilmawan Masyfa 1 , Dany Primanita Kartikasari 2 , Tibyani 3 1,2,3 Teknologi Informasi, Universitas Brawijaya E-mail: 1 faizhm@student.ub.ac.id, 2 dany.jalin@ub.ac.id, 3 tibyani@ub.ac.id

## Abstrak
Angka  kriminalitas  di  Indonesia  yang  meningkat  menimbulkan  inisiatif  dari  warga  untuk meningkatkan  keamanan  lingkungan  tempat  tinggal  melalui  ronda.  Penjadwalan  yang  masih manual menjadi salah satu permasalahan kegiatan ronda. Belum adanya portal pelaporan tindak kejahatan  yang  sudah  terjadi  maupun  laporan  daerah  yang  berpotensi  tindak  kejahatan  juga menjadi  permasalahan.  Hal  ini  menimbulkan  tidak  adanya  rekam  jejak  tindak  kejahatan  yang telah  terjadi  serta  menimbulkan  kerentanan  keamanan  lingkungan.  Sehingga  tujuan  penelitian ini  adalah  mengembangkan  sistem  informasi  penjadwalan  ronda  dan  pelaporan  keamanan lingkungan.  Penjadwalan  pada  sistem  ini  dijalankan  otomatis  dengan  mengimplementasikan algoritma dynamic  priority  scheduling serta  dilengkapi  reminder  jadwal  yang  terintegrasi dengan  telegram.  Pelaporan  yang  berbasis  lokasi  dikembangkan  menggunakan  teknologi geolocation .  Hasil  pengujian  sistem  telah  menunjukkan  penjadwalan  memiliki  akurasi perbandingan  sebesar  99%  dan  akurasi  optimasi  97.04%  yang  dapat  diraih  dengan  waktu eksekusi  24.72  detik  pada  data  dengan  persebaran  yang  cukup  merata.  Hal  ini  menujukkan penjadwalan yang otomatis memiliki ketepatan penjadwalan dan efisiensi waktu yang lebih baik dari  penjadwalan  manual.  Sistem  pelaporan  mampu  mengidentifikasi  lokasi  pengguna  dengan toleransi akurasi 3 meter. Validasi akhir dengan SUS menunjukkan bahwa sistem sudah dapat diterima  oleh  pengguna.  Metode  yang  diajukan  berhasil  membuat  proses  penjadwalan  dan pelaporan menjadi lebih mudah dan dinamis.
Kata  kunci: Dynamic  priority  scheduling,  geolocation, keamanan  lingkungan,  penjadwalan, pelaporan

## Abstract
The increasing crime rate in Indonesia has led initiatives from residents to improve the security of their living  environment  through  patrols.  Manual  scheduling  is  one  of  the  patrol  problems. The  absence  of  a  portal  for  reporting  crimes  that  occurred  or  reporting  areas  that  have  the crimes  potential  is  also  a  problem.  The  purpose  of  this  research  is  to  develop  a  patrol scheduling  and  environmental  security  reporting.  Scheduling  system  run  automatically  by implementing a dynamic priority scheduling algorithm with addition reminder that is integrated with  Telegram.  Location-based  reporting  is  developed  using  geolocation  technology.  The  test results  have  shown  that  scheduling  has  a  comparison  accuracy  of  99%  and  an  optimization accuracy  of  97.04%  with  an  execution  time  of  24.72  seconds  on  data  with  a  fairly  even distribution.  This  shows  that  automatic  scheduling  has  better  scheduling  accuracy  and  faster than manual scheduling. The reporting system can identify the user's location with an accuracy tolerance  of  3  meters.  SUS  indicates  that  the  system  is  acceptable.  The  proposed  method  has succeeded in making the scheduling and reporting process easier and more dynamic.
Keywords:  Dynamic  priority  scheduling,  environmental  security,  geolocation,  reporting, scheduling

## 1. PENDAHULUAN
Angka  kriminalitas  di  Indonesia  menunjukkan  penigkatan  pada  masa  pandemi  dan setelahnya.  Peningkatan  angka  kriminalitas  ini  disinyalir  terjadi  karena  dampak  dari  masa pandemi  yang  mempengaruhi  berbagai  faktor  kehidupan  seperti  ekonomi  dan  sosial  [1]. Pembebasan  narapidana  melalui  kebijakan  asimilasi  juga  membuat  keresahan  di  tengah masyarakat,  hal  ini  disebabkan  terdapat  kasus-kasus  kejahatan  yang  dilakukan  oleh  beberapa narapidana  yang  tidak  memiliki  rasa  jera  [2].  Kasus  kriminalitas  yang  banyak  terjadi  adalah pencurian  dan  angka  kriminalitas  meningkat  sebesar  19.72%  dari  masa  sebelum  pandemi  [3]. Peningkatan jumlah  tindak  kriminal  pada masa  pandemi  terjadi  pada minggu  ke  19  dan  ke  20 yang meningkat menjadi 3481 dan 3726 kasus [4].
Pada lingkup kehidupan bermasyarakat sudah menjadi kewajiban setiap individu untuk mewujudkan  kondisi  yang  aman  dan  tertib.  Dalam  upaya  pencegahan  terjadinya  tindak kriminal,  ronda  malam  dilakukan  secara  bergilir  setiap  hari  sesuai  jadwal  yang  sudah ditentukan.  Dengan  dorongan  sosial  sebagai  bentuk  pengabdian,  para  warga  yang  tergolong laki-laki dewasa dengan rentang usia 17-50 tahun secara sukarela mengikuti ronda malam sesuai jadwal masing-masing.
Namun keberanekaragaman jenis pekerjaan menjadi faktor terjadinya beberapa kendala pada berlangsungnya ronda, seperti petani yang tidak dapat hadir di ronda malam ketika masa panen  tiba  [5].  Selain  faktor  beragamnya  pekerjaan,  faktor  kesadaran  dan  kemauan  berperan penting sebagai dorongan untuk melakukan ronda [5]. Kesadaran dan kemauan memungkinkan untuk  dapat  diwujudkan  dengan  pemilihan  jadwal  ronda  yang  sesuai  dengan  kemauannya sendiri.  Ritme  kehidupan  yang  dinamis  khususnya  pada  masyarakat  perkotaan  juga  dapat menyebabkan  tingginya  potensi  dilakukannya  pergantian  jadwal  dari  hari  yang  sudah ditetapkan.  Sehingga  dibutuhkan  jadwal  yang  dapat  diubah  secara  dinamis  menyesuaikan kebutuhn  masyarakat.  Sehingga  pembuatan  jadwal  ronda  yang  fleksibel  diupayakan  untuk mendorong masyarakat lebih tertib dalam mengikuti ronda sesuai jadwal.
Kemitraan masyarakat dan kepolisian juga menjadi penting sebagai bentuk monitoring terhadap  keamanan  wilayah  [6].  Tidak  adanya  portal  pelaporan  terkait  tindak  kejahatan  yang sudah  terjadi  menimbukan  tidak  adanya  rekam  jejak  terkait  tindak  kejatahan  tersebut.  Serta minimimnya  informasi  terkait  daerah  yang  rentan  akan  tindak  kejahatan  juga  menjadi permasalahan  yang  harus  diselesaikan  dalam  upaya  memitigasi  resiko  tindak  kejahatan.  Maka dari  itu  perlu  dikembangkannya  sebuah  sistem  untuk  mendorong  tindak  pelaporan  yang dilakukan.  Dengan  bentuk  partisipasi  warga  melakukan  pemetaan  lokasi  yang  beresiko  terjadi kejahatan. Maupun melaporkan tindak kejahatan yang telah terjadi dengan lokasi sebagai rekam jejak  kejadian  tindak  kejahatan.  Hal  ini  berhubungan  pernyataan  pada  penelitian  [7]  yang mengatakan  bahwa  untuk  menjawab  permsalahan  pada  pelaporan  tindak  kejahatan  diperlukan sebuah peran teknologi sebagai bentuk mediasi antara masyarakat dan kepolisian.
Berkaitan  dengan  permasalahan  ini  penelitian  terkait  pembuatan  sistem  informasi siskamling  telah  dilakukan  dan  menjadi  sebuah  solusi  dari  permasalahan  pada  kegiatan siskamling  [8].  Namun  pada  penelitian  tersebut  masih  terdapat  beberapa  permasalahan  yang masih dapat dikembangkan lebih lanjut seperti pada proses penjadwalan yang belum otomatis. Penggunaan sms  gateway untuk  tukar  jadwal  dan  presensi  mulai  kurang  relevan  dengan perkembangan teknologi saat ini. Serta sistem pelaporan yang masih dapat dikembangkan lebih baik  lagi  dengan  informasi  poin geolocation agar  data  pelaporan  lebih  lengkap  dan  akurat. Penelitian  terkait  pelaporan  tindak  yang  menggunakan geolocation sebagai  validasi  sudah dilakukan sebelumnya[9,10]. Pada penelitian oleh Permadi, Arwani, dan Akbar [9] masih belum dipertimbangan terkait akurasi dari lokasi yang dihasilkan, serta tidak terdapat pemetaan lokasi dengan rekomendasi terhadap pelaporan tindak kejahatan yang sudah dilakukan.
Penggunaan  algoritma dynamic  priority  scheduling pada  sistem  penjadwalan  yang dikembangkan didasari pada sistem queue atau antrian pada algoritma tersebut . Antrian ini akan digunakan  untuk  membuat rolling jadwal  setiap  minggunya.  Penjadwalan  menggunakan algoritma  tersebut  didasarkan  pada  nilai  prioritas  yang  dimiliki  setiap  proses  [11,12].  Dari
penelitian  sebelumnya  yang  menerapkan  algoritma  ini  untuk  penjadwalan co-working  space [11],  dan  menejemen  sumber  daya  [12]  maka  akan  dijadikan  sebagai  rujukan  utama  dalam membangun  sistem  penjadwalan  yang  disesuaikan  dengan  studi  kasus  pada  penelitian  ini. Proses  penjadwalan  ini  juga  akan  dilengkapi  dengan  fungsional reminder yang  dibuat  melalui integrasi dengan telegram . Sedangkan penggunaan geolocation diimplementasikan menggunakan HTML5 Geolocation API sebagai pengambil titik lokasi gps dan Openstreetmap sebagai  penyedia map  layer . HTML5  Geolocation  API sendiri  merupakan  layanan  yang disediakan HTML5 untuk  mengambil  lokasi,  penggunaan  layanan  ini  mempertimbangkan dukungan cross-platform  mobile  web  app dan location-based  service .  Sedangkan Openstreetmap merupakan  penyedia  layanan  server  basis  data  geospasial  yang  bersifat open source dan  dapat  diakses  dengan  openstreetmap API [13].  Penerapan geolocation pada pelaporan  yang  di  lakukan  oleh  peneliti  terdahulu  untuk  pemetaan  absensi  [14]  dijadikan rujukan untuk implementasi geolocation pada penelitian ini.
Didasari  oleh  permasalahan  sebelumnya,  penelitian  ini  mengajukan  solusi  berupa pengembangan  sistem  yang  memiliki  fungsional  utama  untuk  membantu  penjadwalan  piket ronda malam dan pelaporan keamanan lingkungan. Implementasi proses penjadwalan dilakukan dengan  mempertimbangkan  akrurasi  dan  efisiensi  waktu  menggunakan  algoritma dynamic priority scheduling . Sedangkan pelaporan yang berbasis lokasi akan mempertimbangkan akurasi poin lokasi yang dihasilkan sistem. Diharapkan pengembangan sistem ini dapat menjadi solusi permasalahan penjadwalan dan pelaporan.

## 1. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bertipe  implementatif  dengan  alur digambarkan  pada  Gambar  1.  Tahapan  metodologi  penelitian  diawali  dengan  identifikasi masalah, dilanjutkan dengan studi literatur. Metode pengumpulan data digunakan dengan teknik wawancara  kepada  narasumber  tertentu  sebagai  data  primer  dan  studi  literatur  sebagai  data sekunder.  Sedangkan  metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  berjenis Waterfall  dari  Sommerville  [15].  Alur  yang  dilakukan  pada  metode  pengembangan  adalah requirement definition , system and software design , implementation and unit testing , integration and system  testing , dan operation beserta  evaluasinya. Pemilihan metode ini mempertimbangkan requirement yang  dibutuhkan  sudah  jelas  dan  tidak  diperlukan  untuk melakukan  evaluasi  di  tengah  pengembangan  aplikasi  dilakukan.  Hal  ini  juga mempertimbangkan  pengembangan  sistem  yang  dibuat  memiliki  interaksi  pengguna  yang sederhana  dan  lebih  berfokus  pada  pengembangan  di  sisi backend .  Setelah  selesai  tahap  dari metode pengembangan, ditutup dengan kesimpulan dan saran untuk penelitian ini.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Identifikasi  masalah  akan  dilakukan  dengan  cara  melakukan  wawancara  kepada  tiga narasumber  yaitu  ketua  RW  sebagai  pengelola  kegiatan  ronda  dan  warga  sebagai  pelaksana
kegiatan  ronda.  Proeses  wawancara  ini  dilakukan  pada  Kel.  Lowokwaru,  Kec.  Lowokwaru, Kota  Malang  dan  dengan  topik  seputar  kegiatan  ronda.  Proses  identifikasi  masalah  akan didukung  dengan  studi  literatur  yang  dilakukan  sebagai  pengambilan  data  sekunder  yang menunjang  penelitian  ini.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dan  informasi dengan cara membaca jurnal dan buku referensi yang dapat dijadikan sebagai dasar penelitian.
Requirement  definition dilakukan  dengan  mendeskripsikan  daftar  kebutuhan  pengguna dari  wawancara  dan  studi  literatur  yang  dilakukan.  Daftar  kebutuhan  fungsional  dan  non- fungsional  dari  masing  masing  aktor  akan  didefinisikan  dalam  sebuah Software  Requirement Specifications  (SRS) .  Selanjutnya  dilakukan  transformasi  menjadi  sebuah  model  yang merepresentasikan  interaksi  antara  pengguna  terhadap  sistem  informasi  yang  dikembangkan. Pemodelan tersebut diwakili dengan pembuatan sebuah use case diagram serta use case skenario untuk setiap proses.
System  and  software  desgin digunakan  untuk  memvisualisasikan  rancangan  dari kebutuhan-kebutuhan yang dibuat.  Terdapat rancangan arsitektur sistem yang menggambarkan rancangan  dari sistem secara  keseluruhan.  Serta rancangan  tiga  algoritma  yang  dibangun  pada sistem.
Implementation adalah  tahapan  untuk  mengubah  desain  yang  sudah  dibuat  menjadi barisan  kode  pemrograman.  Kode  program  disusun  dengan  menggunakan  arsitektur model, view,  controller ( MVC) dengan framework  Laravel. Subecz  [16]  merekomendasikan penggunaan Laravel untuk  mengembangkan  web  dengan  cepat  dan  modern  karena  didukung dengan  karakteristik  utamanya  mulai  dari  routing  yang  sederhana  dan  cepat,  arsitektur MVC, blade  template ,  interaksi  database  yang  lebih  mudah  dengan  adanya eloquent yang memungkinkan  untuk  tidak  perlu  melakukan sql  query ,  dan  keamanan  aplikasi.  Setelah implementasi  dilakukan  maka  dilanjutkan  dengan  proses unit  testing . Unit  testing  dilakukan dengan  melakukan  test  pada  sebuah  method  atau  function  yang  terpisah  dengan  yang  lain (terisolasi) [17].  Pengujian  dengan  unit  testing  dilakukan  dengan  cara  pembuatan test  case terlebih dahulu. Pembuatan test case ini diawali dengan penentuan nilai input dan nilai output yang diekspektasikan. Ketika sudah ditentukan maka pada class tes yang dibuat akan dilakukan dengan ekseskusi pengujian untuk melihat apakah hasil yang diberikan sesuai dengan ekspektasi atau tidak.
Integration dilakukan  dengan  integrasi  pada  dua  sistem  eksternal  guna  mendukung berjalannya  sistem.  Integrasi  pertama  dilakukan  dengan Telegram  Bot  API sebagai  penunjang fitur reminder . Sedangkan pada fitur pelaporan dan presensi akan diintegrasikan dengan sistem penyedia peta digital. Teknologi geolocation berbasis HTML5 Geolocation API juga digunakan untuk  pengambilan  lokasi.  Untuk  memvalidasi  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  setelah dilakukan  integrasi  maka  dilakukan system  testing. System  testing terfokus pada  pengujian ketiga algoritma yang dikembangkan beserta integrasinya dengan layanan yang digunakan. Test case akan dibuat dengan pendekatan equivalence partitioning. Test case dibagi menjadi kelas- kelas dengan menyesuaikan tujuan yang ingin dicapai dari fungsionalitas tersebut [18].
Operation diawali dengan melakukan deploy terlebih dahulu sistem yang sudah dibuat kepada  sebuah  server.  Jenis  web  server  yang  digunakan  adalah LiteSpeed dengan mempertimbangkan  performa  yang  lebih  baik  dari Apache [19].  Server  ini  berjalan menggunakan CPU dua core , RAM 4 GB, dan tipe penyimpanan SSD . Setelah itu masuk pada tahap  evaluasi  yang  berguna  untuk  memvalidasi  pemenuhan  kebutuhan  pengguna  sistem. Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan System  Usability  Scale  (SUS) untuk  mengukur usability dari sistem. Terdapat 10 nstrumen pertanyaan SUS yang digunakan pada penelitian ini, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Instrumen Pertanyaan System Usability Scale (SUS)
No Pertanyaan Skala 1 Saya berfikir untuk menggunakan sistem ini lagi 1-5 2 Saya merasa sistem ini sangat rumit dan sulit untuk digunakan 1-5 3 Saya rasa sistem ini mudah untuk digunakan 1-5 4 Saya membutuhkan bantuan dari orang lain ataupun teknisi untuk menggunakan sistem ini 1-5
5 Saya merasa fitur-fitur pada sistem ini berjalan dengan semestinya 1-5 6 Saya merasa banyak hal yang berjalan tidak konsisten dan tidak sesuai 1-5 7 Saya merasa orang lain akan mudah memahami sistem ini 1-5 8 Saya merasa sistem ini membingungkan 1-5 9 Saya merasa tidak hambatan dan kesulitan dalam menggunakan sistem ini 1-5 10 Saya perlu waktu untuk membiasakan diri menggunakan sistem ini 1-5
Sedangkan Tabel 2 menunjukkan skala penerimaan berdasarkan SUS . Cara perhitungan dari hasil kuesioner yang didapatkan dapat dilakukan dengan cara instrumen pertanyaan nomor ganjil  nilainya  dikurangi  1,  sedangkan  instrumen  pertanyaan  nomor  genap,  konstanta  5  akan dikurangi nilai dari instrumen pertanyaan nomor genap. Total dari kedua instrument pertanyaan baik genap maupun ganjil akan diakumulasi dan dikalikan dengan 2.5 untuk mendapatkan skor SUS setiap partisipan. Untuk mendapatkan skor SUS secara keseluruhan dilakukan perhitungan rata-rata keseluruhan. Pada pengujian dan perhitungan SUS yang dilakukan cukup rumit namun jumlah  sampel  yang  dibutuhkan  untuk  pengujian  hanya  sedikit  [20].  Pada  proses  evaluasi  ini ditentukan jumlah sample pengguna sebagai partisipan pada testing ini sebanyak 10 orang. Dari 10 orang tersebut sudah mewakili role dari pengguna sistem dan distribusi usia pengguna.
Tabel 2 Skala System Usability Scale (SUS) Kriteria Rentang Skor Kategori Skor Non-acceptable 0-50 Worst imaginable 20 Poor 30 Marginal 51-70 Ok 50 Good 70 Acceptable 71-100 Best imaginable 100 2. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pendefinisian Kebutuhan
Terdapat  tujuh  proses  bisnis  yang  harus  ada  pada  sistem,  mencakup  registrasi,  login, penjadwalan, reminder ,  presensi,  pelaporan  serta  pengelolaan  presensi  dan  laporan.  Serta terdapat  tiga  aktor  yaitu guest , admin dan user yang  akan  berinteraksi  dengan  sistem. Kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsional  yang  dihasilkan  dari  setiap  aktor  disajikan  dalam sebuah Software Requirement Specifications (SRS) pada Tabel 3.
Tabel 3 Software Requirement Specifications Kode Software Requirement Statement Level Kebutuhan Fungsional SRS-SIKL- F-01 Sistem menyediakan layanan registrasi Normal SRS-SIKL- F-02 Sistem menyediakan layanan login Normal SRS-SIKL- F-03 Sistem menyediakan fitur untuk menampilkan jadwal ronda Normal SRS-SIKL- F-04 Sistem menyediakan layanan reminder jadwal ronda Expected SRS-SIKL- F-05 Sistem menyediakan fitur presensi menggunakan lokasi Normal SRS-SIKL- F-06 Sistem menyediakan fitur pelaporan menggunakan lokasi Normal SRS-SIKL- F-07 Sistem menyediakan fitur pemilihan dan pergantian jadwal Expected SRS-SIKL- F-08 Sistem menyediakan fasilitas pengelolaan jadwal ronda Normal SRS-SIKL- F-09 Sitem menyediakan fitur untuk menampilkan presensi user melalui peta Normal SRS-SIKL- F-10 Sistem menyediakan fitur untuk menampilkan laporan dari user melalui peta Normal Kebutuhan Non-Fungsional SRS-SIKL-NF-01 Sistem memiliki keamanan untuk otentikasi Normal SRS-SIKL-NF-02 Sistem bisa mengambil lokasi dari gps dengan akurasi tinggi untuk presensi Expected SRS-SIKL-NF-03 Sistem bisa mengambil lokasi dari gps dengan akurasi tinggi untuk pelaporan Expected SRS-SIKL-NF-04 Sistem dapat membuat jadwal otomatis secara cepat Excellent
Dari SRS tersebut  dilakukan  pemodelan  yang  digambarkan  dengan use  case  diagram pada Gambar 2. Pada use case diagram tersebut terdapat 13 interaksi yang dapat dilakukan oleh ketiga  aktor  utama.  Serta  terdapat  dua  aktor  pendukung  yaitu  pihak  ketiga  penyedia  layanan yang  digunakan  oleh  sistem.  Layanan  untuk reminder pada channel telegram dengan  bantuan API Telegram dan layanan peta digital yang disediakan oleh OpenStreeetMap .
Gambar 2 Use Case Diagram Sistem

## 3.2 Perancangan
Pada  tahap system  and  software  design ,  hasil  perancangan  yang  pertama  adalah arsitektur  dari  sistem  yang  digambarkan  pada  Gambar  3.  Terdapat  empat  lingkungan  sistem yang  saling  terhubung.  Lingkungan  pertama  adalah  sisi client yang  memiliki  dua  aksesibilitas yaitu web  view yang  merupakan  halaman  web  untuk  layar  desktop,  serta  terdapat web  mobile view untuk  layar  mobile.  Sistem  yang  dikembangkan akan secara  dinamis menyesuaikan  jenis perangkat  yang  digunakan  oleh  pengguna  baik  dalam  bentuk  desktop  maupun  mobile. Lingkungan  selanjutnya  adalah server ,  yang  mencakup web  server beserta  database  yang digunakan. Web  server akan  berperan  untuk  melayani  pengguna  dengan  menerima  request maupun  pengiriman  respon. Web  server ini  akan  terhubung  dengan  dua  sistem  yaitu telegram dan OpenStreetMap .  Layanan  dari telegram berupa telegram  bot  API yang  berfungsi  untuk mengirim  pesan  dari web  server menuju  aplikasi telegram .  Sedangkan  layanan  dari OpenStreetMap berupa tile server sebagai penyedia data raster atau peta digital yang digunakan pada sistem.

## Gambar 3 Arsitektur Sistem
Terdapat  tiga  algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Masing-masing  algoritma tersebut  adalah  algoritma  untuk  penjadwalan  dengan dynamic  priority  scheduling ,  algoritma untuk  penerapan geolocation ,  dan  algoritma  untuk  proses reminder .  Algoritma  penjadwalan pada Gambar 4, diawali dengan pengambilan data. Data ini berupa input empat pilihan hari dari user yang  diurutkan  berdasarkan  prioritas.  Dilanjutkan  dengan  mengambil  data  berdasarkan prioritas tertinggi untuk mengisi jadwal di masing-masing ketujuh hari. Ketika terdapat prioritas
yang sama maka akan data yang diambil didasarkan pada waktu dibuat atau diperbarui. Setelah data  dimasukkan  ke  database  selanjutnya  dilakukan  pengecekan  terhadap  pemenuhan  jumlah user setiap harinya. Pengecekan ini juga berfungsi untuk membatasi jumlah user yang diambil, misalkan terdapat kondisi prioritas hari dan waktu dibuat atau diupdate sama maka akan tetap diambil sesuai batasan maksimal jumlah user di hari tersebut. Setelah dicek dan jadwal belum penuh  maka  akan  dilakukan  pengambilan  data  lagi  berdasarkan  urutan  prioritas.  Namun  jika sudah  penuh  maka  akan  dilakukan  pengecekan  apakah  terdapat  hari  yang  belum  terisi.  Jika terdapat hari yang kosong maka akan menjadwalkan ulang dengan memperioritaskan pengisian hari yang kosong.
Gambar 4 Alur Algoritma Dynamic Priority Scheduling
Pada algoritma reminder, ketika sistem reminder di- trigger maka proses pertama yang dilakukan  adalah  mengambil  tanggal  hari  ini.  Tanggal  hari  ini  akan  digunakan  menjadi parameter  untuk  mengambil  semua  pengguna  yang  memiliki  jadwal  di  hari  ini.  Ketika  jadwal kosong maka proses reminder tidak dijalankan, namun ketika jadwal di hari ini ada maka akan dikirim  reminder.  Pengecekan  ini  bertujuan  agar  tidak  mengirim  reminder  tanpa  terdapat pengguna, sekalipun proses pembuatan jadwal sudah dipastikan tidak pernah kosong.
Sedangkan  Alur  pada  algoritma  untuk  penerapan geolocation diawali  dengan melakukan request peta  kepada  penyedia  layanan.  Peta  dari openstreetmap akan  ditampilkan pada  sebuah  halaman.  Setelah  itu  sistem  akan  mengambil  lokasi  dari  pengguna  dengan persetujuan  dari  pengguna  untuk  ditampilkan  pada  peta.  Pengambilan  lokasi  ini  dilakukan dengan  mempertimbangkan  pengaturan  akurasi  tinggi  jika device yang  digunakan  oleh pengguna  mendukung.  Namun  ketika  pengguna  tidak  mengizinkan  akses  lokasi  maka  akan terdeteksi error . Selain itu pengecekan error juga dilakukan apakah pada waktu time out serta posisi dapat ditemukan atau tidak.

## 3.3 Implementasi
Tahap implementasi menghasilkan tiga halaman khusus untuk admin dan tiga halaman khusus  untuk user . User dan  admin  akan  login  melalui  halaman  yang  sama.  Halaman  awal untuk  admin  adalah  halaman  home  yang  digunakan  untuk  menavigasi  halaman  lain.  Halaman pengelolaan  jadwal  di  Gambar  5  terdapat  tiga  fungsionalitas  untuk  admin  yaitu  menampilkan keseluruhan  jadwal,  menambah  jadwal,  mengubah  jadwal,  dan  menghapus  jadwal. Fungsionalitas  untuk  menambahkan  jadwal  secara  manual  tetap  dibuat  meskipun  penjadwalan dilakukan secara otomatis, agar implementasi tetap sesuai dengan kebutuhan yang ditentukan.
Pada Gambar 6 terdapat halaman untuk pencatatan presensi dan laporan yang dilakukan oleh user .  Kedua  halaman  ini  dibahas  bersamaan  karena  memiliki  kesamaan  yaitu pengimplementasian geolocation . Halaman presensi berisi peta dengan titik lokasi presensi user yang dilengkapi data kehadiran dengan fitur search sebagai pelengkap. Tampilan peta dan titik lokasi  juga menjadi  konten  utama  pada  halaman laporan.  Halaman  laporan juga  akan  memuat tabel data laporan dari user yang dilengkapi dengan fitur search untuk memudahkan pencarian.
Gambar 6 (a) Halaman Pencatatan Presensi dan (b) Halaman Laporan
Halaman home untuk user secara  umum  sama  dengan  tampilan  home  untuk admin . Hanya  saja  untuk  menyesuaikan  penggunaan mobile  device oleh  user  maka  tampilan  ini dirancang  responsif  untuk  dapat  menyesuaikan  jenis  perangkat  yang  digunakan.  Sedangkan halaman jadwal untuk user ditunjukkan pada Gambar 7. Halaman ini memuat informasi jadwal secara keseluruahan dalam satu bulan. Namun  yang ditampilkan hanya hari yang memuat user pengakses  jadwal.  Pada  halaman  yang  sama  terdapat  kolom  untuk  melakukan  pemilihan  hari yang  disediakan  pada  menu dropdown. Pemilihan  hari  diurutkan  berdasrkan  prioritas,  dengan hari berprioritas paling tinggi dipilih terlebih dahulu urut hingga yang prioritas terendah. Serta terdapat kolom untuk mengganti jadwal sesuai minggu yang diinginkan.
Gambar 7 (a) Halaman Jadwal, (b) Pilih Jawal dan (c) Ganti Jawal
Selanjutnya pada Gambar 8 memuat dua tampilan sekaligus, yaitu tampilan presensi dan pelaporan.  Kedua  halaman  ini  memiliki  kesamaan  yaitu  mengimplementasikan  peta  dan pengambilan titik lokasi pengguna. Untuk halaman presensi yang berbasis lokasi akan terdapat pengecekan  lokasi  user  dan  jika  berjarak  lebih  dari  100  meter  dari  pos  ronda  maka  akan menampilkan pesan bahwa lokasi terlalu jauh dari pos ronda. Serta pada halaman laporan juga terdapat panic button untuk memfasilitasi pelaporan darurat. Ketika panic button ditekan maka akan  mengirimkan spam pesan  darurat  menuju channel  telegram dengan  berisi  keterangan kejadian dan lokasi kejadian terjadi.
(b) (a) (b) (a)

## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 1, November 2021, pp. xxx~xxx
ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v21i1.xxx  . (a) (b) (c)

## Gambar 8 (a) Halaman Presensi dan (b) Halaman Pelaporan
Tahap  implementasi  dilakukan  bersama  dengan  pengujian  unit  atau unit  testing . Pengujian ini dilakukan pada setiap function dalam enam conroller class . Melalui pengujian ini didapatkan bahwa tidak terdapat failure untuk setiap function yang diuji. Salah satu contoh test case yang  digunakan  pada  pengujian  unit  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  4,  yang  merupakan pengujian unit untuk fungsionalitas jadwal. Semua function dapat memberikan feedback sesuai yang diharapkan, baik pada fungsionalitas registrasi, login, penjadwalan, reminder , presensi dan pelaporan. Sehingga dapat diverifikasi bahwa semua fungsionalitas pada sistem berjalan sesuai.
Tabel 4 Unit Test Fungsionalitas Penjadwalan Judul Unit Test Jadwal Tujuan Memverifikasi fungsional jadwal (memilih jadwal, membuat jadwal otomatis, dan CRUD jadwal) Target Class JadwalController Ekspektasi showJadwal(): redirect halaman jadwal, kode status (302) showTambahJadwal(): redirect halaman tambah jadwal, kode status (302) cekTanggal(): melakukan cek tanggal, kode status (200)
pilihJadwal(): redirect halaman home, kode status (302)
buatJadwal(): melakukan pembuatan jadwal, kode status (200) cekJadwal(): melakukan cek kekosongan jadwal, kode status (200)
gantiJadwal(): redirect halaman jadwal, kode status (320)
tambahJadwal(): redirect halaman jadwal, kode status (320) editJadwal():redirect halaman jadwal, kode status (320) hapusJadwal():redirect halaman jadwal, kode status (320) Hasil OK (10 test, 10 assertion) Status Valid

## 3.4 Integrasi
Tahap selanjutnya dilakukan pengecekan integrasi dengan sistem penyedia layanan lain. Sistem  penyedia  layanan  lain  mencakup HTML5  geolocation , OpenStreetMap ,  serta telegram . Pengecekan  ini  dilakukan  dengan  melakukan request layanan  pada  penyedia  dan  melihat log yang  dihasilkan.  Data response dari  setiap request yang  tercatat  di log tidak  ada  yang menunjukkan error dan menghasilkan data yang diharapkan. Sehingga dapat dikatakan bahwa semua proses integrasi berhasil dilakukan.
System  testing dilakukan  ketika  keseluruhan  sistem  telah  terintegrasi.  Pengujian  ini dilakukan  pada  tiga  fungsional  utama  sistem  yaitu  algoritma  penjadwalan,  proses reminder , serta  pelaporan  dan  presensi  menggunakan geolocation . Test  case pada  penjadwalan  dibuat dengan membagi data masukan menjadi data dengan pemilihan prioritas tertinggi merata, cukup merata dan tidak merata. Data priotitas yang merata pada Tabel 5 adalah konsdisi ketika tidak ada user yang memilih hari prioritas tertinggi sama, semua memilih hari yang berbeda.

## Tabel 5 Distribusi Prioritas Tertinggi Merata
Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu User A User C User E User G User I User K User M
User B User D User F User H User J User N User N
Data cukup merata adalah kondisi terdapat sedikit user memilih hari prioritas tertinggi

## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 1, November 2021, pp. xxx~xxx ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020 DOI: 10.30812/matrik.v21i1.xxx
. (a) (b)
yang sama. Sedangkan data dengan pilihan yang tidak merata pada Tabel 6 merupakan kondisi banyak user yang  memilih  hari  prioritas  tertinggi  yang  sama  sehingga  saling  bertabrakan  dan menumpuk dihari tertentu. Penggunaan tiga jenis persebaran data ini didasarkan pada pemilihan prioritas tertinggi yang merata dirasa kecil kemungkinan dapat terjadi. Sehingga untuk menguji apakah  sistem  tetap  dapat  menghasilkan  optimasi  yang  baik  maka  dibuatkan skenario uji menggunakan data persebaran pemilihan prioritas tertinggi cukup merata dan tidak merata.

## Tabel 6 Distribusi Prioritas Tertinggi Tidak Merata
Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu User A User D User E User G - User K User M User B - User F User H - User L User N User C - User I - User J -
Terdapat  dua  parameter  pengujian  pada  proses  pengujian  ini  yaitu  akurasi  dan  lama waktu eksekusi. Akurasi dari penjadwalan ini diukur dengan dua teknik yaitu, membandingkan hasil  penjadwalan  menggunakan  algoritma dynamic  priority  scheduling dari  sistem  dengan penjadwalan  dengan  perhitungan  manual.  Teknik  kedua  adalah  dengan  menghitung perbandingan  optimasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dengan  optimasi  akurasi  paling  maksimal. Persamaan  untuk  menghitung  akurasi  perbandingan  hasil  sitem  dan  manual  adalah  ( jumlah penjadwalan  yang  tidak  sesuai  /  jumlah  keseluruhan  jadwal  *  100%. Sedangkan  persamaan untuk  perhitungan  akurasi  optimasi  adalah  ( jumlah  prioritas  pada  satu  minggu  /  maksimal prioritas pada satu minggu  * 100% ). Hasil dari pengujian algoritma penjadwalan berdasarkan ketiga test case menunjukan bahwa rata-rata dari lima percobaan menggunakan 14 data dengan distribusi  prioritas  tertinggi  yang  merata  menghasilkan  akurasi  perbandingan  sebesar  99%, akurasi  optimasi  99%  dan  waktu  eksekusi  6.59  detik.  Ketika  menggunakan  data  dengan distribusi  prioritas  tertinggi  yang  cukup  merata  menghasilkan  akurasi  perbandingan  sebesar 99%,  akurasi  optimasi  97.04%  dan  waktu  eksekusi  24.72  detik.  Sedangkan  percobaan menggunakan  data  dengan  distribusi  prioritas  tertinggi  tidak  merata  menghasilkan  akurasi perbandingan sebesar 77.13%, akurasi optimasi 90.39% dan waktu eksekusi 54.66 detik.
System  test pada  fungsionalitas reminder jadwal  ronda  mengukur  waktu  eksekusi pengiriman reminder ke channel telegram dengan membagi menjadi dua test case dengan lima kali  percobaan.  Pada case positif  jadwal  yang  akan  dikirim  oleh reminder akan  tersedia sedangkan untuk case negatif jadwal tidak tersedia. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan bahwa  tidak  akan  ada reminder kosong  (tanpa  daftar user )  yang  terkirim.  Pada case negatif reminder tidak  terkirim,  rata-rata  waktu  eksekusi  0,014  detik.  Sedangkan  untuk case positif, reminder terkirim dengan daftar user , rata-rata waktu eksekusi 2,522 detik. Terdapat dua test case pada pengujian pelaporan dan presensi dengan geolocation , yaitu akses gps diberikan  dan  tidak.  Sehingga  pada test  case posititif  juga  digunakan  untuk  melihat poin  lokasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Sedangankan case negatif menunjukkan  sistem  dapat menangkap error atau tidak. Percobaan case negatif, menghasilkan pesan error . Percobaan case positif,  poin  lokasi  dapat  ditampilkan  pada  peta.  Perhitungan  jarak  menggunakan  rumus haversine rata-rata dari lima kali pengukuran menghasilkan toleransi sebesar 3 meter.

## 3.5 Operasi
Tahap  operasi menghasilkan  sistem  yang  sudah  siap digunakan  dengan  kondisi sistem yang  sudah  diunggah  pada  sebuah  server.  Setelah  sistem  siap  digunakan  maka  selanjutnya dilakukan evaluasi terhadap usability dari sistem kepada pengguna. Hasil dari perhitungan skor SUS pada Tabel 7 menunjukkan nilai usability sistem yang dibangun. Skor akhir SUS sistem ini menunjukkan angka 77.8 yang tergolong pada kriteria acceptable dan berkategori good .

## Tabel 7 Hasil Perhitungan Skor SUS
Partisipan Usia Instrumen Pertanyaan Skor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Admin 50 4 4 4 3 3 3 3 3 3 2 80
User 1 22 3 2 4 3 4 3 3 3 4 3 80
User 2 45 3 2 3 3 3 3 2 4 1 3 67.5 User 3 21 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 95 User 4 43 3 4 4 3 3 3 4 4 3 2 82.5 User 5 32 3 4 3 2 3 3 4 4 4 3 82.5 User 6 48 3 4 4 2 4 4 3 3 1 2 75 User 7 21 4 1 3 2 3 3 3 3 4 2 70 User 8 43 3 3 3 1 4 4 3 4 4 1 75 User 9 21 3 3 4 3 3 3 3 3 0 3 70 Rata-rata Skor SUS 77.8

## 3. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  mengambangkan  sistem  informasi keamanan lingkungan, dapat ditarik kesimpulan bahwa penelitian ini sudah dapat menghasilkan sistem dengan proses penjadwalan yang memiliki akurasi baik ketika data yang diolah memiliki distribusi  pilihan  prioritas  tertinggi  yang  merata.  Akurasi  perbandingan  99%  dan  akurasi optimasi  99%  diraih  ketika  data  memiliki  distribusi  pemilihan  hari  dengan  prioritas  tertinggi yang  merata.  Ketika  data  yang  diolah  memiliki  distribusi  cukup  merata  maka  akurasi perbandingan yang dihasilkan adalah 99% dengan akurasi optimasi 97.04%. Sedangkan ketika data  yang  digunakan  tidak  merata  menghasilkan  akurasi  perbandingan  yang  cukup  rendah  di angka 77.13%, namun akurasi optimasi tetap tergolong baik yaitu 90.39%. Proses penjadwalan pada  data  yang  memiliki  distribusi  pilihan  prioritas  hari  tertinggi  merata,  cukup  merata  dan tidak merata secara berrutan waktu eksekusinya sebesar 6.59 detik, 24.72 detik, dan 54.66 detik. Dibandingkan dengan penjadwalan yang dilakukan secara manual tentunya ini akan lebih cepat.
Poin lokasi berbasis geolocation pada fitur pelaporan dan presensi berhasil ditampilkan ketika akses lokasi diberikan. Sedangkan ketika akses lokasi yang tidak diberikan, maka sistem menrim  pesan error .  Hasil  perhitungan  selisih  poin  rumus haversine rata-rata  menunjukkan selisih 3 meter. Selisih jarak yang kecil menunjukkan keakuratan poin lokasi yang dihasilkan.
Validasi  akhir  dengan  evaluasi  menggunakan  SUS  menunjukkan  nilai usability sistem pada  angka  77.8.  Nilai  tersebut  tergolong  pada  kriteria  acceptable  dan  berkategori  good. Sehingga  dapat  dikatakan  sistem  sudah  dapat  diterima  oleh  pengguna.  Sistem  dapat diaplikasikan untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan dan pelaporan.
Prospek  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  pengembangan  pada  proses penjadwalan  maupun  penerapan  teknologi geolocation .  Pengembangan  pada  penjadwalan dilakukan dengan mempertimbangkan metode optimasi lain. Seperti penambahan metode fuzzy logic untuk  menentukan  jadwal  yang  lebih  dinamis  sehingga user tidak  perlu  memilih  secara manual.  Algoritma  penjadwalan  yang  digunakan  pada  kasus  ini  juga  dapat  diterapkan  pada kasus lain. Sedangkan untuk geolocation penelitian lanjutan yang dapat dilakukan adalah proses presensi  otomatis  dengan tracking  real-time maupun  pelaporan  keamanan  lingkungan  yang diklasifikasikan tingkat bahayanya dengan metode mechine learning .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  A.  Triana  and  A.  M.  Fauzi,  “Dampak  Pandemi  Corona  Virus  Diserse  19  Terhadap Meningkatnya  Kriminalitas  Pencurian  Sepeda  Motor  di  Surabaya,” Syiah  Kuala  Law Journal , vol. 4, no. 3, pp. 302–309, Desember 2020.
[2]  M.  Anwar,  “Asimilasi  Dan  Peningkatan  Kriminalitas  Di  Tengah  Pembatasan  Sosial Berskala Besar Pandemi Corona,” ADALAH , vol. 4, no. 1, pp. 101–106, 2020.
[3]  L.  Mamluchah  and  N.  Mubarok,  “Peningkatan  Angka  Kejahatan  Pencurian  Pada  Masa Pandemi  Dalam  Tinjauan  Kriminologi  Dan  Hukum  Pidana  Islam,” Al-Jinayah:  Jurnal Hukum Pidana Islam , vol. 6, no. 1, pp. 1–26, Juni 2020.
[4]  I.  A.  Millah,  “Penanggulangan  Kejahatan  Di  Masa  Pandemi  Covid-19  (Dalam  Perspektif Kriminologi Dan Viktimologi),” Jurnal Komunikasi Hukum (JKH) , vol. 6, no. 2, pp. 497– 513, Agustus 2020.
[5]  N. Khoirunisa, “Peran Warga Dalam Revitalisasi Siskamling Di Tengah Pandemi Covid-19 Sebagai Upaya Menjaga Keamanan Lingkungan,” Saskara : Indonesian Journal of Society Studies , vol. 1, no. 1, pp. 27–39, Juni 2021.
[6]  O.  S.  Hermarani  and  K.  Kuswardani,  “Sistem  Keamanan  Dan  Ketertiban  Masyarakat Swakarsa  Sebagai  Upaya  Penanggulangan  Kejahatan  di  Kecamatan  Ngargoyoso, Karanganyar,” DiH: Jurnal Ilmu Hukum , vol. 18, no. 2, pp. 212–222, Agustus 2022.
[7]  A.  Nursikuwagus,  F.  W.  Sari,  and  A.  S.  Sitanggang,  “Pendekatan  Teknologi  Melalui Aplikasi  Cerdas  Penolong  Masyarakat  Untuk  Meningkatkan  Kepercayaan  Masyarakat Terhadap  Kepolisian  Atas  Tindak  Pidana/Kejahatan  Di  Kecamatan  Coblong  Bandung,” Dharmakarya , vol. 8, no. 2, p. 74, Juni 2019.
[8]  M.  K.  Anwar  and  U.  Fadlillah,  “Sistem  Informasi  Siskamling  Berbasis  Web,”  Thesis, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, 2018.
[9]  S.  N.  Permadi,  I.  Arwani,  and  M.  A.  Akbar,  “Pengembangan  Aplikasi  Berbasis  Mobile Untuk  Pelaporan  Ancaman  Kejahatan  di  Perumahan  Panorama  Cibodas,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 2, pp. 561–571, 2020.
[10]  W.  Bagye,  M.  Ashari,  and  M.  T.  A.  Zaen,  “Prototipe  Alat  Kirim  Pesan  Singkat  Tindak Kejahatan  Sebagai  Solusi  Peningkatan  Keamanan  Berbasis  Lokasi,” MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  100–108, November 2019.
[11]  S.  H.  Hidayatullah  and  I.  Prihandi,  “Design  and  Build  A  Web-Based  Co-Working  Space System Using the Dynamic Priority Scheduling Algorithm Case Study: PT Permata Bank,” International Journal of Computer Techniques , vol. 7, no. 6, pp. 1–12, November 2020.
[12]  A.  Maiti,  U.  Anand,  S.  Raj,  S.  Ahuja,  and  R.  S.  Sinha,  “Resource  Management  During Disasters Using Priority Scheduling,” International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science , vol. 3, no. 5, pp. 3257–3263, Mei 2021.
[13]  M.  A.  F.  Nugroho,  Y.  W.  Syaifudin,  and  D.  Puspitasari,  “Penentuan  Jarak  Terpendek Menggunakan  Metode  Dijkstra  Pada  Data  Spasial  Openstreetmap  (Studi  Kasus :  Pada Perusahaan  Pengantaran  Barang  Wahana  Logistik  Kota  Malang),” SMATIKA  JURNAL , vol. 9, no. 01, pp. 45–50, April 2019.
[14]  Nurkholis  and  M.  A.  Sobarnas,  “Penerapan  Geolokasi  Pada  Absensi  Fasilitator  Program Padat  Karya  Pemerintah  Yang  Tersebar  Di  Seluruh  Wilayah  Indonesia,” INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi , vol. 1, no. 2, pp. 116–126, Desember 2020.
[15]  I. Sommerville, Software Engineering , 10th ed. London: Pearson Education Limited, 2016.
[16]  Z. Subecz, “Web-development with Laravel framework,” Gradus , vol. 8, no. 1, pp. 211– 218, 2021.
[17]  M.  A.  Rizkyana,  Y.  Yunanto,  Y.  Yoga,  and  S.  R.  Widianto,  “Implementasi  Unit  Testing Menggunakan Metode Test-First Development,” MULTINETICS , vol. 7, no. 1, pp. 37–47, Mei 2021.
[18]  H. Hendri, J. W. Hasiholan Manurung, R. A. Ferian, W. F. Hanaatmoko, and Y. Yulianti, “Pengujian Black Box Pada Aplikasi Sistem Informasi Pengelolaan Masjid Menggunakan Teknik  Equivalence  Partitions,” Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi ,  vol.  3, no. 2, p. 107, April 2020.
[19]  Lukman  and  M.  Yudhiastari,  “Analisis  Kinerja  Web  Server  Apache  Dan  Litespeed Menggunakan Httperf Pada Virtual Private Server (VPS),” Respati , vol. 16, no. 2, pp. 24– 32, Juli 2021.
[20]  U.  Ependi,  T.  B.  Kurniawan,  and  F.  Panjaitan,  “System  Usability  Scale  Vs  Heuristic Evaluation: A Review,” Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer ,  vol. 10, no. 1, pp. 65–74, April 2019.