I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 1 (2019) 28-34
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Print) xxx-xxx    |    ISSN (Online) xxx-xxx    |
Penerapan Model Vogel Approximation Method Untuk Optimalisasi Rute Perbaikan Access Point Berdasarkan Biaya (Studi Kasus PT XYZ)
Muhammad Anwari 1 , Husni Mubarok 2 ,Heni Sulastri 3
1,2,3 Porogram Studi Informatika Universitas Siliwangi
1 m.anwari@gmail.com, 2 husnimubarok@unsil.ac.id, 3 henisulastri@unsil.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi:
Revisi Akhir:
Diterbitkan Online : Kebutuhan internet pada masa sekarang menjadi kebutuhan utama. Perusahaan penyedia internet seperti PT. XYZ memiliki ribuan produk access point, seiring banyaknya pelanggan yang memakai produk access point maka semakin banyak juga  produk  yang  harus  dipelihara  agar  meningkatkan  kepuasan  pelanggan. Permasalahan  yang  dihadapi  seperti  penyebaran  teknisi  ke  tempat  gangguan access point dan menemukan biaya transportasi seminimum mungkin. Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  menemukan  cara  pengiriman  teknisi  dari  tempat teknisi ke tempat gangguan sehingga semua kebutuhan terpenuhi tetapi dengan biaya yang seminimum mungkin. Metode yang digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah metode transportasi Vogel Approximation Method (VAM), metode  VAM  lebih  rumit  dalam  hal  penyelesaian  masalahnya  tetapi  lebih menghasilkan  biaya  minimum.  Diperoleh  hasil  58  (ribuan)  untuk  biaya transportasi setelah diterapkannya metode VAM. Hasil ini diperoleh dari kasus access point rusak dan memiliki status down yang berjumlah 7 access point dari dua area berbeda. Untuk data teknisi sendiri dimisalkan 7 teknisi dari dua area berbeda.  Metode  VAM  diterapkan  pada  perangkat  lunak  berbasis  web,  pada pengujian white box perangkat lunak ini menunjukkan prosedur kompleksitas program yang baik dan resiko yang rendah dengan rata – rata nilai cyclomatic complexity kurang dari 10.

## K ATA K UNCI
Vogel Approximation Method (VAM) Access Point Transportasi
Teknisi K ORESPONDENSI
Telepon: +62 8112129190
E-mail: henisulastri @unsil.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Masalah yang dihadapi perusahaan dalam melakukan kegiatan  bisnis  adalah  dalam  hal  transportasi,  seperti memperhitungkan  biaya  pengiriman  barang,  biaya transportasi  dari  titik  awal  ke  titik  tujuan.  PT.  XYZ merupakan perusahan dalam  bidang  teknologi  yang  memiliki  produk  access point.  Karena  kebutuhan  internet  pada  masa  sekarang menjadi  kebutuhan  utama  dalam  hal  menyelesaikan pekerjaan,  maka  produksi  access  point  pun  semakin bertambah, dengan bertambahnya produk maka waktu dan biaya  dalam  hal  pemeliharaan,  perbaikan  produk  access point  juga  bertambah.  Permasalahan  yang  didapat  yaitu penyebaran  teknisi  ke  tempat  gangguan  dan  menemukan biaya transportasi seminimum mungkin.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  menemukan  cara pengiriman teknisi dari tempat teknisi ke tempat gangguan sehingga semua kebutuhan terpenuhi tetapi dengan biaya transportasi  yang  minimum.  Masalah  dapat  diselesaikan
dengan menerapkan metode Vogel Approximation Method (VAM)  pada  perangkat  lunak  berbasis  web  sistem informasi  laporan  data  access  point.  Penerapan  yang dilakukan  hanya  sebatas  menampilkan  hasil  total  biaya minimum. Perangkat lunak ini memiliki fitur menampilkan klasifikasi data dan persentase dari hasil data mentah yang diunggah.

## 2. RELATED WORK
Tabel 1. Related Work Nama Tahun Kelebihan Dimas Birawa Maharisna, Mochammad Al Musadieq, Heru Susilo. [1] 2017 Metode Vogel diimplementasikan dalam pengalokasian  beras  sebagai rekomendasi dalam memecahkan masalah. Lolyta Damora Simbolon,  Marihat Situmorang, Normalina Napitupulu. [2] 2014 Menggunakan  metode  Vogel untuk  menganalisa  solusi fisibel  awal,  dan  metode Modified  Distribution  untuk menganalisa solusi optimum.
Aridhanyati  Arifin. [3] 2014 Metode  Vogel  digunakan untuk menyelesaikan masalah transportasi  sehingga  antara ketersediaan  air  dan  kebutuh air  konsumen  dapat  berjalan simultan ditengah keterbatasan yang ada.
Berdasarkan  hasil  penelitian  lainnya,  metode  Vogel diimplementasikan untuk menyelesaikan masalah transportasi.  Untuk  perbedaannya,  metode  Vogel diterapkan  pada  perangkat  lunak  atau  hanya  digunakan untuk perhitungan saja.

## 3. METODE PENELITIAN
Waktu  dan  tempat  penelitian  dilaksanakan  selama  3 bulan  yang  bertempat  di  PT.  XYZ.  Usulan  penyelesaian terhadap  masalah  yaitu  dengan  menerapkan  metode transportasi Vogel Approximation Method pada perangkat lunak yang dibuat. Alasan menggunakan metode ini karena mendekati penyelesaian optimalnya meskipun lebih rumit penyelesaiannya dibanding metode lainnya seperti metode Barat Laut dan metode Biaya Terendah.
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  yaitu  Design and  Creation,  penelitian  dengan  metodologi  Design  and Creation dapat disebut merancang dan membangun mulai dari  menggunakan  rancangan,  pemodelan,  dan  metode. Proses dari Design and Creation diantaranya :
a. Awareness
Bentuk  pengenalan  dan  analisis  masalah  yang  dapat berasal  dari  sumber  –  sumber  penelitian  terkait  seperti studi pustaka atau melakukan wawancara langsung kepada narasumber. Pengumpulan data dilakukan dengan cara :
1) Studi Literatur
Dilakukan dengan mengumpulkan dan
membandingkan  penelitian  terkait  sebelumnya. Tentunya penelitian yang dikumpulkan terkait dengan penelitian metode transportasi Vogel.
2) Wawancara Wawancara  dilakukan  langsung  kepada  salah  satu pegawai  PT.  XYZ.  Wawancara  menggunakan pendekatan terbuka.
3) Suggestion
Saran  dalam  menyelesaikan  masalah  pada  penelitian  ini yaitu  agar  masalah  rute  perbaikan  access  point  dapat optimal  yaitu  dengan  menerapkan  algoritma  transportasi Vogel  pada  perangkat  lunak  yang  dibangun.  Penerapan metode Vogel ini dapat mengetahui biaya minimum yang dikeluarkan  oleh  perusahaan  ketika  mengirim  teknisi  ke tempat gangguan.
4) Development
Metode dalam membangun perangkat lunak yaitu metode Extreme  Programming.  Proses  kerja  metode  Extreme Programming  memiliki  kerangka  kerja  yang  terbagi menjadi 4 konteks aktivitas utama yaitu Planning, Design, Coding, dan Testing.
5) Evaluation
Evaluasi  memeriksa  rancangan  dan  hasil  yang dikembangkan untuk mengurangi kesalahan dari gambaran yang  diberikan.  Dan  juga  mengevaluasi  penelitian  yang dilakukan apakah memiliki kekurangan atau terdapat saran yang ditambahkan.

## 6) Conslusion
Kesimpulan  hasil  dari  proses  seluruh  penelitian  yaitu mengambil kesimpulan hasil dari penerapan metode Vogel dalam menghitung optimalisasi jarak berdasarkan biaya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1.1 Hasil
a. Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  terkumpul  berjumlah  2539  pada  bulan Januari  2018.  Dari  jumlah  data  2539,  yang  dijadikan perhitungan pada metode transportasi Vogel Approximation  Method  hanya  7  data.  Data  tersebut merupakan  data  RSK  Down  dimana  4  data  di  area Tasikmalaya dan 3 data di area Banjar. Untuk data teknisi di misalkan 5 teknisi di area Tasikmalaya dan 2 teknisi di area Banjar.
b. Hasil Perhitungan
Perhitungan  awal  dilakukan  dengan  manual,  untuk data bisa dilihat pada Tabel 2
Tabel 2. Data Gangguan dan Teknisi Gt Gb TEKNISI Tt 8 10 5 Tb 10 8 2 GANGGUAN 4 3
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dijelaskan  biaya  pengiriman teknisi  tasik  (Tt)  ke  gangguan  tasik  (Gt)  yaitu  8  dan  ke gangguan  banjar  (Gb)  yaitu  10.  Untuk  biaya  pengiriman teknisi banjar (Tb) ke gangguan tasik (Gt) yaitu 10 dan ke gangguan banjar (Gb) yaitu 8.
Algortima  metode  transportasi  Vogel  Approximation Method adalah sebagai berikut :
1) Pada  tiap  baris  dan  kolom,  hitunglah  selisih  2  sel dengan biaya yang terkecil.
2) Tentukan baris/kolom hasil langkah (1) yang selisihnya terbesar. Jika lebih dari satu pilih sembarang.
3) Pada baris/kolom terpilih, isikan barang semaksimum mungkin  pada  sel  dengan  biaya  terkecil.  Hapuskan baris/kolom yang dihabiskan karena pengisian tersebut pada  perhitungan  berikutnya.  Jika  baris  dan  kolom terhapus  bersamaan,  tambahkan  sebuah  variable dummy.
4) Ulangi langkah 1 – 3 hingga semua permintaan/persediaan habis.
5) Penyelesaian pada Tabel 3.1 dapat dilihat pada langkah berikut :
6) Pada tiap baris/kolom, hitung selisih 2 sel dengan biaya terkecil
Tabel 2 Selisih Baris/Kolom Baris/Kolom 2 Sel Biaya Terkecil Selisih Baris – 1 8 dan 10 10 – 8 = 2 Baris – 2 10 dan 8 10 – 8 = 2
Kolom – 1 8 dan 10 10 – 8 = 2 Kolom – 2 10 dan 8 10 – 8 = 2
1) Pilih  selisih  terbesar  dari  baris/kolom,  jika  terdapat lebih  dari  satu  pilih  sembarang.  Pada  tahap  ini baris/kolom terbesar dipilih pada Baris – 1.
2) Pada baris/kolom terpilih, isikan gangguan semaksimum mungkin pada sel dengan biaya terkecil.
Tabel 3 Iterasi Ke - 1 Gt Gb TEKNISI Tt 8 4 10 5 Tb 10 8 2 GANGGUAN 4 3
Pada  iterasi  ke  –  1,  teknisi  tasik  yang  berjumlah  5 berkurang  4  karena  digunakan  untuk  mengisi  Gt  yang jumlahnya  4.  Dan  untuk  gangguan  tasik  sudah  tidak memiliki gangguan lagi. Jadi untuk area tasikmalaya sudah tidak memiliki gangguan lagi.
Untuk  iterasi  berikutnya,  ulangi  langkah  pertama yaitu menghitung selisih 2 sel dengan biaya terkecil, jika sel yang sudah diiisi maka tidak bisa dihitung kembali 3) Pada tiap baris dan kolom, hitung selisih 2 sel dengan biaya yang terkecil
Tabel 4 Selisih Baris/Kolom Iterasi Ke – 2 Baris/Kolom 2 Sel Biaya Terkecil Selisih Baris – 1 Tidak dihitung Tidak dihitung Baris – 2 Tidak dihitung Tidak dihitung Kolom – 1 Tidak dihitung Tidak dihitung Kolom – 2 10 dan 8 10 – 8 = 2
4) Baris/kolom  yang  selisihnya  terbesar  terdapat  pada Kolom – 2
5) Isikan barang semaksimum mungkin pada kolom – 2
Tabel 5 Iterasi Ke – 2 Gt Gb TEKNISI Tt 8 4 10 1 5 Tb 10 8 2 GANGGUAN 4 3
Karena gangguan di area tasikmalaya sudah tidak ada lagi dan sisa teknisi tasikmalaya berjumlah 1 dan sel yang harus diisi kolom – 2, maka sisa teknisi dari tasikmalaya harus mengisi sel gangguan dari banjar yang jumlahnya 1. Sisa gangguan berjumlah 2 yang berasal dari area Banjar, maka isikan jumlah teknisi Banjar ke dalam sel gangguan Banjar.
Tabel 6 Iterasi Ke – 3 Gt Gb TEKNISI Tt 8 4 10 1
5
Tb 10 8 2 2 GANGGUAN 4 3
Setelah semua sel terisi, hitung biaya total pengiriman. Total Biaya = (8 x 4) + (10 x 1) + (8 x 2) = 58 (ribuan)

## 1.2 Pembahasan
a. Rancangan Perangkat Lunak
Metode  dalam  merancang  aplikasi  yaitu  Extreme Programming.
6) Planning
Pada tahapan ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran fitur  dan  fungsi  dari  perangkat  lunak.  Perancangan perangkat  lunak  menggunakan  framework  Laravel  versi 5.5. Fitur yang dibuat diantaranya login ke sistem, unggah file  berekstensi  .xlsx,  download  file  berekstensi  .xlsx, pengklasifikasian data yang diolah oleh query mysql, dan penerapan  metode  transportasi  vogel  approximation method  yang  menjadi  inti  penelitian.  Perangkat  lunak berbasis web ini bernama Sistem Informasi Laporan Data Access Point.
7) Design
Model untuk alur kerja yang digunakan dalam merancang perangkat  lunak  yaitu  UML  (Unified  Modelling Language).  Menggunakan  model  ini  karena  rancangan yang dibangun terkait dengan objek.

## Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Informasi Laporan Data Access Point
Model use case pada sistem memiliki satu aktor yaitu admin  yang  memiliki  tugas  mengolah  data  access  point. Mulai dari login ke sistem, mengunggah data, mengunduh data dan melihat hasil presentase laporan data access point. Terdapat 6 use case yaitu use case login, verify password, display error login, unggah data, unduh data, dan lihat data.
Model  untuk  database  memiliki  5  tabel  yaitu  tabel users, table gmaps_geocache, tabel aps, tabel kategori_aps, status_aps. Pada database terdapat relasi tabel antara tabel aps,  tabel  status_aps,  dan  tabel  kategori_aps.  Relasi  ini bersifat satu ke banyak (one to many)

## Gambar 2. Model Database
8) Coding
Tahap kode tidak dibangun dari nol karena dalam membuat perangkat lunak berbasis web ini dibuat dengan framework Laravel.  Framework  Laravel  menggunakan  bahasa pemrograman berorientasi objek, kelas, dan method. Dan juga  menggunakan  konsep  MVC  (Model,  View, Controller).

## 9) Testing
Tahap  testing  menggunakan  pendekatan  White  Box Testing  dan  Black  Box  Testing.  White  Box  Testing merupakan  pengujian  yang  didasarkan  pada  detail prosedur dan alur logika kode program, Black Box Testing yaitu  melakukan  pengujian  dengan  memfokuskan  pada kebutuhan fungsional dari aplikasi.
1. White Box Testing
a. Pengujian Login
Tabel 7. Pseudo Code Pengujian Login
A0 read(username)
A1 read(password)
A2 if(username and password)=true then
A3 halaman utama
A4 elseif A5 halaman login A6 endif

## Gambar 3. Flowgraph Pengujian Login
Flowgraph dari Gambar 3 merupakan hasil dari terjemahan dari pseudo code Table VIII. Memiliki 1 percabangan, 7 node dan 7 edge.
10) Independent Path
Path 1 = A0 – A1 – A2 – A3 – A6
Keterangan  Path  1  :  admin  memasukkan  username  dan password dengan benar yang kemudian masuk ke halaman utama
Path 2 = A0 – A1 – A2 – A4 – A5 – A6
Keterangan  Path  2  :  admin  memasukkan  username  dan password  salah  yang  kemudian  dikembalikan  lagi  ke halaman form login.
11) Cyclomatic Complexity V(G) = E – N + 2 = 7 – 7 + 2 = 2 V(G) = P + 1 = 1 + 1 = 2
Cyclomatic  Complexity  untuk  flowgraph  masuk  ke halaman  utama  adalah  2.  Nilai  2  menunjukkan  prosedur kompleksitas program yang baik dan resiko yang rendah. b. Pengujian Unggah Data
Tabel 8. Pseudo Code Pengujian Unggah Data
A0 read(username) A1 read(file) A2 if(file) then A3 request->file
A4 file->excel A5 if((data=!empty)and(data->count)) A6 insert_data A7 if(insert_data=!empty) A8 truncate(insert_data) A9 insert(insert_data)
A10       endif A11    endif

## Gambar 4. Flowgraph Pengujian Unggah Data
Flowgraph  dari  Gambar  4  merupakan  hasil  dari terjemahan  dari  pseudo  code  Tabel  8.  Memiliki  3 percabangan, 14 edge dan 12 node.
12) Independent Path Path 1 = A0 – A1 – A11
Keterangan Path 1 : membaca file yang akan di ungah Path 2 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A10 – A11 Keterangan Path 2 : membaca file yang akan diunggah dan meminta file dalam bentuk excel
Path 3 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A9 – A11 Keterangan Path 3 : membaca file yang akan diunggah dan meminta file dalam bentuk excel, file excel berisi data dan tidak kosong Path 4 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A11
Keterangan Path 4 : membaca file yang akan diunggah dan meminta file dalam bentuk excel, file excel berisi data dan tidak kosong, jika data masuk maka data sebelumnya akan dikosongkan
13) Cyclomatic Complexity
V(G) = E – N + 2 = 14 – 12 + 2 = 4 V(G) = P + 1 = 3 + 1 = 4 Cyclomatic Complexity untuk proses unggah data adalah  4.  Nilai  4  menunjukkan  prosedur  kompleksitas program yang baik dan resiko yang rendah.
c. Pengujian Unduh Data
Tabel 9 Pseudo Code Pengujian Unduh Data
A0 read(data)
A1 if(get->data) then
A2 download_data
A3 else A4 data empty A5  endif

## Gambar 5 Flowgraph Pengujian Unduh Data
Flowgraph  Gambar  4.27  merupakan  hasil terjemahan  pseudo  code  Tabel  4.28  yang  memiliki  1 percabangan, 6 edge dan 6 node.
14) Independent Path
Path 1 = A0 – A1 – A2 – A5
Keterangan  Path  1  :  jika  data  ada,  maka  langsung mengunduh data Path 2 = A0 – A1 – A3 – A4 – A5
Keterangan  Path  2  :  jika  data  tidak  diunduh  maka  data kosong
15) Cyclomatic Complexity
V(G) = E – N + 2
= 6 – 6 + 2 = 2 V(G) = P + 1 = 1 + 1 = 2
Cyclomatic Complexity untuk proses unggah data adalah  2.  Nilai  2  menunjukkan  prosedur  kompleksitas program yang baik dan resiko yang rendah.
d. Pengujian Algoritma Vogel Tabel 10. Pseudo Code Pengujian Algoritma Vogel
A0 read(Gt=4) A1 read(Gb=3) A2 read(Tt=5) A3 read(Tb=2) A4 read(biaya[0][0]=8) A5 read(biaya[0][1]=10) A6 read(biaya[1][0]=10) A7 read(biaya[1][1]=8) A8 read(gangguan[0][0]=0) A9 read(gangguan[0][1]=0) A10  read(gangguan[1][0]=0)
A11  read(gangguan[1][1]=0) A12  if((biaya[0][0] < biaya[0][0]) or (biaya[0][0] < biaya[1][0]) then A13     gangguan[0][0] = Gt A14     sisa_teknisi_tasik = Tt – Gt
A15     if((biaya[0][0])or(biaya[1][0])=Gt) then
A16       gangguan[0][1] = sisa_teknisi_tasik
A17       sisa_gangguan_banjar = Gb – sisa_teknisi_tasik A18       gangguan[1][1] = sisa_gangguan_banjar A19     endif A20  endif
A21  gangguan_tasik = gangguan[0][0] + gangguan[0][1]
A22  gangguan_banjar = gangguan[1][0] + gangguan[1][1] A23  if(gangguan_tasik=Tt) then A24   biaya_tasik1 = gangguan[0][0]*biaya[0][0] A25   biaya_tasik2 = gangguan[1][0]*biaya[1][0] A26  if(gangguan_banjar=Tb) then A27   biaya_banjar1 = gangguan[0][1]*biaya[0][1] A28   biaya_banjar2 = gangguan[1][1]*biaya[1][1] A29  endif A30  endif
A31  write(hitung_total_biaya)

## Gambar 6 Flowgraph Pengujian Vogel
Flowgraph Gambar 6 merupakan hasil terjemahan pseudo  code  Tabel  10  yang  memiliki  5  percabangan,  24 edge dan 21 node.
16) Independent Path
Path 1 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A10 – A11 – A12 – A20 – A21 – A22 – A23 – A30 – A31
Keterangan  Path  1  :  deklarasi  variabel  kemudian membandingkan biaya terkecil Path 2 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A10 – A11 – A12 – A13 – A14 – A15 – A19 – A20 – A21 – A22 – A23 – A30 – A31 Keterangan  Path  2  :  deklarasi  variabel  kemudian membandingkan biaya terkecil dan mengisi sel gangguan area Tasikmalaya Path 3 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A10 – A11 – A12 – A13 – A14 – A15 – A16 – A17 – A18 – A19 – A20 – A21 – A22 – A23 – A30 – A31 Keterangan  Path  3  :  deklarasi  variabel  kemudian membandingkan biaya terkecil dan mengisi sel gangguan area Tasikmalaya. Jika teknisi sudah memenuhi gangguan maka pindah ke sel berikutnya Path 4 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A10 – A11 – A12 – A20 – A21 – A22 – A23 – A24 – A25 – A26 – A29 – A30 – A31 Keterangan  Path  4  :  deklarasi  variabel  kemudian membandingkan biaya terkecil dan mengisi sel gangguan
area  Tasikmalaya.  Jika  gangguan  tasik  sama  dengan jumlah gangguan maka proses hitung biaya dimulai. Path 5 = A0 – A1 – A2 – A3 – A4 – A5 – A6 – A7 – A8 – A9 – A10 – A11 – A12 – A20 – A21 – A22 – A23 – A24 – A25 – A26 – A28 – A29 – A30 – A31 Keterangan  Path  5  :  deklarasi  variabel  kemudian membandingkan biaya terkecil dan mengisi sel gangguan area  Tasikmalaya.  Jika  gangguan  banjar  sama  dengan jumlah gangguan maka proses hitung biaya dimulai .
17) Cyclomatic Complexity
V(G) = E – N + 2 = 24 – 21 + 2 = 5 V(G) = P + 1 = 4 + 1 = 5
Cyclomatic  Complexity  untuk  proses  unggah  data adalah  5.  Nilai  5  menunjukkan  prosedur  kompleksitas program yang baik dan resiko yang rendah.
1. Black Box Testing a. Pengujian Login Tabel 11 Pengujian Login No. Data Masukan Hasil Kesimpulan 1 Username : 147006239 Password : 147006239 Masuk  sebagai  user 147006239 [ √ ] Diterima [    ] Ditolak
Gambar 7 Pengujian Login b. Pengujian Unggah Data
Tabel 12 Pengujian Unggah Data No. Data Masukan Hasil Kesimpulan 1 File  ekstensi  .xlsx Laporan Data Access Point Januari 2018 File  tersimpan  ke database [ √ ] Diterima [    ] Ditolak
Gambar 8 Pengujian Unggah Data
c. Pengujian Unduh Data
Tabel 13 Pengujian Unduh Data No. Data Masukan Hasil Kesimpulan 1 Pengguna mengunduh data Data berhasil diunduh dari database [ √ ] Diterima
[    ] Ditolak
Gambar 9 Pengujian Unduh Data
d. Pengujian Klasifikasi Data
Tabel 14 Pengujian Klasifikasi Data No. Data Masukan Hasil Kesimpulan 1 Query MySQL Data telah diklasifikasikan berdasarkan kegunaan [ √ ] Diterima [    ] Ditolak
Gambar 10 Pengujian Klasifikasi Data

## e. Pengujian Algoritma Vogel
Tabel 15 Pengujian Algoritma Vogel No. Data Masukan Hasil Kesimpulan 1 Data RSK Down Hasil  perhitungan sama  dengan  hasil perhitungan manual [ √ ]
Diterima [    ] Ditolak
Gambar 11 Pengujian Algoritma Vogel

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat diambil kesimpulan 1. Penerapan algoritma transportasi Vogel
Approximation  Method  berhasil  diterapkan  dengan hasil  perhitungan  manual  maupun  menggunakan program.
2. Perbandingan  dengan  metode  transportasi  lainnya seperti metode Barat Laut dan metode Biaya Terendah menghasilkan  hasil  yang  sama  namun  dengan  cara berbeda.  Cara  yang  lebih  mudah  yaitu  dengan menggunakan  metode  Biaya  Terendah  namun  untuk hasil  lebih  kecil  dengan  menggunakan  metode  Vogel Approximation Method, hanya saja dengan
menggunakan  metode  Vogel  Approximation  Method lebih rumit.
3. Pengujian  white  box  menunjukkan  prosedur kompleksitas  program  yang  baik  dan  resiko  yang rendah dengan rata – rata nilai cyclomatic complexity kurang dari 10.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arifin,  Aridhanyati.  “Model  Transportasi  Untuk Masalah  Pendistribusian  Air  Minum  (Studi  Kasus PDAM Surakarta)”. Jurnal Teknomatika Vol. 7 No.1: 1 – 10, 2014.
[2]  Maharisna,  Dimas  Bhirawa,  Mochammad  Al Musadieq,  and  Heru  Susilo.  “Analisis  Dan  Desain Sistem  Informasi  Transportasi  Dengan  Metode Vogel’s  Approximation  (Studi  Kasus  pada  UD. Sumber  Jaya  Grosir  Malang)”. Jurnal  Administrasi
Bisnis Vol. 43 No. 2: 19 – 28. 2017.
[3]  Simbolon, Lolyta Damora, Marihat Situmorang, and Normalina Napitupulu. “Aplikasi Metode
Transportasi Dalam Optimasi Biaya Distribusi Beras Merah  (RASKIN)  Pada  Perum  Bulog  Sub  Divre Medan”. Saintia Matematika Vol. 02, No. 03: 299 – 311. 2014.
[4]  Siang,  Jok  Jek. Riset Operasi Dalam  Pendekatan Algoritmis  Edisi  2 .  Yogyakarta:  C.  V  Andi  Offset. 2014.
[5]  Indrajani. Database  Design .  PT.  Elex  Media Komputindo. 2017.

## BIODATA PENULIS
Muhammad Anwari Mahasiswa Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi
Husni Mubarok Dosen  Informatika  Fakultas  Teknik Universitas Siliwangi
.
Heni Sulastri Dosen  Informatika  Fakultas  Teknik Universitas Siliwangi