## PENERAPAN METODE HAVERSINE FORMULA PADA SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENCARIAN LAUNDRY TERDEKAT DI KELURAHAN TASIKMADU BERBASIS MOBILE ANDROID
Alvan Dwi Rifka Kurniawan, Ali Mahmudi, Hani Zulfia Zahro’ Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia alvandwirifka2011@gmail.com

## ABSTRAK
Laundry adalah  jasa  pencucian  pakaian  kotor  sampai  kering  dan  siap  pakai. Laundry saat  ini  semakin diminati  oleh  masyarakat  terutama  dari  kalangan  mahasiswa  karena  kesibukan  yang  semakin  tinggi  dan keterbatasan  waktu  untuk  mencuci  pakaian  sendiri.  Kelurahan  Tasikmadu  ideal  untuk  bisnis laundry karena banyaknya kos dan kontrakan  yang ditempati oleh  mahasiswa Institut Teknologi Nasional  Malang. Kurangnya informasi mengenai lokasi laundry yang tersedia disekitar konsumen serta kesulitan memilih tempat laundry yang sesuai dengan kriteria yang mereka inginkan. Metode yang biasa digunakan dalam menentukan jarak antar lokasi adalah Haversine Formula . Berdasarkan permasalahan diatas maka peneliti mengembangkan aplikasi pencarian laundry terdekat  berbasis  Android  dengan  menggunakan  metode Haversine  Formula pada  sistem  informasi geografis di Kelurahan Tasikmadu. Setelah pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Haversine Formula dapat  diterapkan  pada  aplikasi  pencarian  jarak  terdekat  hal  ini  dapat  dibuktikan  ketika  pengguna membuka maps maka akan tampil titik laundry terekat dari pengguna berada. Pengujian LBS membuktikan bahwa aplikasi  dapat  menentukan  lokasi  pengguna  dengan  cukup  akurat.  Pengujian  Metode  Haversine  menghasilkan jarak  memiliki  selisih  jarak  yang  relatif  kecil  ketika  perhitungan  menggunakan  sistem  dibandingkan  dengan perhitungan  manual.  Rata-rata  keseluruhan  dari  selisih  persentase  adalah  sekitar  0.95%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa mayoritas pengujian laundry memiliki akurasi yang baik dalam pengukuran jarak. Berdasarkan pengujian user aplikasi mendapat respon yang positif dengan rata-rata presentase 52.55% untuk "Sangat Baik", 37.3% untuk "Baik" dan 1.87% untuk “Kurang Baik”.
Kata kunci : Android, Haversine Formula, Laundry, Sistem Informasi Geografis
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan pada berbagai bidang, termasuk dalam  bidang laundry . Laundry sendiri  adalah  jasa pencucian pakaian kotor sampai kering dan siap pakai, dimana  penentuan  tarifnya  berdasarkan  tipe laundry , jumlah  kilogram  serta  jumlah  satuan  baju  yang di laundry . Laundry saat  ini  semakin  diminati  oleh masyarakat terutama dari kalangan mahasiswa karena kesibukan yang semakin tinggi dan keterbatasan waktu untuk  mencuci  pakaian  sendiri.  Dalam  hal  ini Kelurahan  Tasikmadu  menjadi  tempat  yang  strategis untuk memulai bisnis laundry karena terdapat banyak kos dan kontrakan yang dihuni oleh Mahasiswa yang berkuliah  di  Institut  Teknologi  Nasional  Malang. Namun  masih  banyak  dari  mereka  yang  kesulitan dalam  mencari  lokasi laundry terdekat  yang  mudah dijangkau  termasuk  juga  untuk  mencari  informasi layanan yang tersedia di laundry tersebut.
Dalam  mencari laundry ,  mahasiswa  seringkali mengalami  kesulitan  karena  kurangnya  informasi mengenai  lokasi laundry yang  tersedia  disekitar mereka  serta  kesulitan  memilih  tempat laundry yang sesuai  dengan  kriteria  yang  mereka  inginkan. Mahasiswa  biasanya  memilih laundry dengan mempertimbangkan  beberapa  kriteria  yaitu  harga terjangkau,  layanan  yang diberikan, dan tempat  yang dekat.. Salah satu kriteria yang dipilih oleh mahasiswa
adalah  jarak  yang  dekat  dengan  lokasi  mereka, mengingat  kesibukan  dan  keterbatasan  waktu  yang dimiliki.  Oleh  karena  itu,  Penggunaan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  dalam  mencari  layanan laundry dapat membantu mahasiswa untuk memudahkan  dalam  memilih  layanan laundry yang sesuai  dengan  kriteria  mereka  serta  memudahkan dalam  mencari laundry terdekat.  Metode  yang  biasa digunakan dalam menentukan jaran antar lokasi adalah Haversine Formula . Haversine Formula adalah suatu persamaan yang digunakan untuk mengestimasi jarak melingkar  besar  (radius)  antara  dua  titik  pada permukaan bola, seperti bumi, dengan mempertimbangkan garis bujur dan lintang dari kedua titik tersebut [1]
Mobile  Android  merupakan  salah  satu  platform yang  cocok  digunakan  dalam  membangun  aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Pencarian Laundry terdekat. Android studio sebagai platform pengembangan aplikasi android menyediakan berbagai  fitur  dan  library  yang  nantinya  dapat digunakan  untuk  membangun  aplikasi  Sistem Infromasi  Geografis  (SIG).  Selain  itu,  dengan menggunakan GPS pada perangkat Android, pengguna  dapat  dengan  mudah  menentukan  lokasi mereka  secara  akurat,  sehingga  aplikasi  dapat menampilkan  lokasi laundry terdekat  dari  lokasi pengguna dengan cepat dan akurat.
Penelitian  serupa  pernah  dilakukan  pada penelitian oleh Yulianto dkk dalam penelitiannya yang berjudul “Penerapan Formula Haversine Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian Jarak Terdekat Lokasi Lapangan  Futsal”  ,    Purmadipta  dkk  (2016)  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Informasi Geografis  Perumahan  dan  Fasilitas  Sosial  Terdekat dengan  Metode Haversine  Formula ”,  dan  Farid  dkk (2018)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Analisa Algoritma Haversine  Formula Untuk  Pencarian Lokasi  Terdekat  Rumah  Sakit  Dan  Puskesmas Provinsi  Gorontalo”.  Pada  3  penelitian  sebelumnya Haversine  Formula berhasil  diterapkan  sebagai pengukur  jarak  antara  lokasi  pengguna  dan  lokasi tempat yang diteliti.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka  peneliti mengembangkan  aplikasi  pencarian laundry terdekat berbasis  Android  dengan  menggunakan  metode Haversine Formula pada sistem informasi geografis di Kelurahan  Tasikmadu.  Dalam  aplikasi  ini  juga  akan diberikan  fitur  radius  dengan  panjang  100  meter sampai  dengan  5  km  yang  akan  mempermudah pengguna  dalam  mencari Laundry .  Diharapkan aplikasi  ini  dapat  membantu  mahasiswa  dalam mencari laundry terdekat  dengan  mudah  dan  cepat serta  meningkatkan  efisiensi  dalam  bisnis laundry di daerah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Iqbal  dkk  (2021)  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Haversine  Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian Lokasi Laundry Terdekat  di  Kota  Makassar”  yang  bertujuan  untuk memberikan  rekomendasi  laundry  yang  berada  di sekitar  pengguna  dengan  mempertimbangkan  lokasi mereka.  Hasil  penelitian  berdasarkan  uji  coba kecepatan  dalam  menentukan  lokasi  berdasarkan faktor jarak tempuh terdekat, lingkungan sekitar, dan kondisi cuaca mungkin akan memengaruhi  kecepatan dalam  menentukan  lokasi  yang  paling  tepat  untuk pengguna, berdasarkan faktor-faktor tersebut. [2]
Menurut Helmi (2018) dalam penelitiannya yang berjudul “Aplikasi Pencarian Lokasi Masjid Dan Halal Food (Syariat Islam) Menggunakan Metode Haversine Form  ula  (Studi  Kasus  Di  Wilayah  Kota  Denpasar Bali)”  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  daftar lokasi  masjid  dan  makanan  halal  yang  berada  dalam jarak terdekat dari lokasi pengguna, dilakukan dengan menggunakan  data  latitude  dan  longitude  dari  lokasi pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah
implementasi dari Metode Haversine
Formula mempermudah pengguna untuk menampilkan jarak lokasi masjid dan halal food terdekat berada. [3]
Menurut Yulianto dkk (2018) dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Penerapan  Formula Haversine Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian Jarak  Terdekat  Lokasi  Lapangan  Futsal”  yang bertujuan untuk membangun sebuah Sistem Informasi Geografis  (SIG)  yang  dapat  menampilkan  informasi
tentang  lokasi  lapangan  futsal,  yang  ditampilkan dalam  bentuk  peta  digital.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  sistem  yang  telah  dikembangkan,  yang memiliki  kemampuan  untuk  memetakan  lokasi lapangan  futsal  dan  memberikan  informasi  terkait setiap lokasi tersebut dan Haversine Formula mampu memberikan  informasi  jarak  terdekat  dengan  cara mencari hasil yang paling kecil nilainya sebagai lokasi dengan jarak terdekat. [1]

## 2.2. Sistem Informasi Geografis
Menurut  Prahasta  (2002:55)  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  adalah  sistem  komputer  yang digunakan untuk mengumpulkan, memeriksa, mengintegrasikan, dan menganalisa informasi- informasi yang berhubungan dengan permukaan bumi. [4]  Dalam  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  data yang  diolah  adalah  data  spesial,  yakni  data  yang berkaitan dengan lokasi geografis dan sistem koordinat tertentu  sebagai  acuan.  Oleh  karena  itu  aplikasi  dari sistem Informasi Geografis (SIG) mampu memberika jawaban  yang  mencakup  lokasi,    kondisi,  trend,  pola dan pemodelan. [5]

## 2.3. Located Based Service
Location Based Service (LBS) atau yang dikenal juga  sebagai  layanan  berbasis  lokasi,  merupakan istilah  yang umum digunakan untuk menggambarkan teknologi  yang  digunakan  untuk  menentukan  posisi suatu perangkat sesuai dengan  yang telah ditentukan. [6]  Location  Based  Service  (LBS)  atau  layanan informasi yang dapat diakses melalui perangkat seluler dengan memanfaatkan jaringan seluler, yang memiliki kemampuan untuk memanfaatkan informasi lokasi dan perangkat  seluler  itu  sendiri.  Tujuan  dari  Location Based  Service  adalah  memberikan  informasi  berupa lokasi atau posisi kepada pengguna perangkat melalui penggunaan  peta  penunjuk  lokasi  (maps)  pada perangkat seluler tersebut. [7]

## 2.4. Android Studio
Android Studio adalah alat pengembangan resmi untuk  sistem  operasi  Android  yang  dibuat  oleh Google.  Alat  ini  dibangun  di  atas  IntelliJ  IDEA  oleh JetBrains  dan  didesain  khusus  untuk  pengembangan aplikasi  Android.  [8]  Android  Studio,  dikembangkan berdasarkan  IntelliJ  IDEA,  memiliki  kemiripan dengan  Eclipse,  termasuk  integrasi  dengan  plugin ADT (Android Development Tools). [9].

## 2.5. Google Maps
Menurut  Tulach  (2008),  API,  singkatan  dari Application  Programming  Interface,  bukan  hanya kumpulan  metode  sederhana.  Sebaliknya,  API berkembang  dari  yang  sederhana  menjadi  kompleks dan  mengacu  pada  perilaku  komponen  yang  sulit dimengerti.  Perubahan  pada  database  atau  skema XML bisa menjadi sumber masalah yang rumit. [10]
2.6. GPS
GPS merupakan singkatan dari Global Positioning  System,  sebuah  sistem  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  lokasi  pada  permukaan  bumi melalui  bantuan sinkronisasi  sinyal satelit. Sistem ini beroperasi  dengan  menggunakan  jaringan  dari  24 satelit yang mengirimkan sinyal gelombang mikro ke bumi. Sinyal ini diterima oleh alat penerima yang ada di  bumi,  dan  digunakan  untuk  menentukan  posisi, kecepatan, arah, dan waktu. [11]
2.7. Haversine Formula Haversine Formula merupakan sebuah persamaan  yang  sangat  penting  dalam  navigasi. Formula  ini  digunakan  untuk  menghitung  jarak lingkaran  besar  antara  dua  titik  di  permukaan  bola, seperti bumi. Persamaan ini memanfaatkan informasi bujur  dan  lintang  dari  kedua  titik  tersebut.  Metode Haversine  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara dua  titik  di  permukaan  bumi  dengan  menggunakan garis  lintang  (longitude)  dan  garis  bujur  (latitude) sebagai  variabel  input  yang  dibutuhkan  dalam perhitungannya. [12]. Berikut bentuk Rumus Haversine Formula : 𝑥 = (𝑙𝑜𝑛2 − 𝑙𝑜𝑛1) ∗ cos ( 𝑙𝑎𝑡1+𝑙𝑎𝑡2 2 ) 𝑦 = (𝑙𝑎𝑡2 − 𝑙𝑎𝑡1) (1)
𝑑 = √(𝑥 ∗ 𝑥 + 𝑦 ∗ 𝑦) ∗ 𝑅 Keterangan : lat1= Latitude dari tempat pertama lon1= Longitude dari tempat pertama lat2= Latitude dari tempat kedua lon2= Longitude dari tempat kedua x = Longitude (Lintang) y = Latitude (Bujur) d = Jarak R = Radius Bumi (6371 km) 1 derajat = 0.0174532925 radian

## 2.8. Firebase
Firebase dikenal sebagai platform untuk aplikasi web yang memberikan dukungan kepada pengembang dalam  menciptakan  aplikasi  berkualitas  tinggi. Platform  ini  menggunakan  format  penyimpanan  data JavaScript Object Notation
(JSON) yang memungkinkan manipulasi data tanpa perlu menggunakan permintaan khusus untuk operasi seperti penyisipan, pembaruan, penghapusan, atau penambahan data. Firebase bertindak sebagai backend sistem  dan  berfungsi  sebagai  database  untuk menyimpan data aplikasi. (Ikhsan, dkk. 2019)

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Berdasarkan  Gambar  1  Use  case  diagram dijelaskan bahwa pengguna harus login terlebih dahulu sebelum masuk ke dalam Aplikasi, dan juga pengguna nantinya  dapat  mencari  dan  melihat  daftar laundry terdekat dari lokasinya. Pada bagian admin dijelaskan bahwa  admin  dapat  mengelola  data laundry yang
terdapat  pada  kelurahan  tasikmadu  dan  juga  dapat melakukan CRUD pada data laundry .
Gambar 1. Use case diagram

## 3.2. Flowchart Pengguna
Gambar 2 Flowchart Pengguna
Pada  Gambar  2  Flowchart  Pengguna  dapat dijelaskan  bahwa  Pengguna  akan  langsung  masuk menu dashboard dan terdapat menu lihat maps, daftar laundry , dan about. Pada bagian tampi Menampilkan Data Luandry terdapat pilihan pilih laundry yang akan menampilkan informasi dari laundry yang dipilih dan pilih  rute  untuk  menampilkan  rute  dari  lokasi pengguna ke lokasi laundry

## 3.3. Flowchart Sistem
Flowchart  metode  haversine  dapat  dilihat  pada Gambar  3  Flowchart  Metode  dibawah.  Hal  pertama yang dilakukan adalah dengan menginputkan latitude dan  longitude  dari  dua  tempat  yang  akan  dihitung jaraknya. Kemudian konversi nilai tersebut dari derajat menjadi radian agar bisa dihitung menggunakan rumus haversien.  Nilai  yang  sudah  dikonversi  dimasukkan kedalam  rumus  haversine  dan  akan  menghasilkan jarak dengan satuan kilometer.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Dashboard
Gambar 5 Tampilan Dashboard.
Gambar 5 adalah Dashboard aplikasi  yang akan muncul  setelah  loading  screen  dan  tampilan  pop-up deskripsi.  Pada  dashboard  terdapat  tiga  menu  yang bisa  diakses  oleh  pengguna  yakni  lihat  maps,  daftar laundry , dan tentang.

## 4.2. Tampilan Lihat Maps
Gambar 6 Tampilan Lihat Maps
Gambar 6 diatas adalah Menu Lihat Maps yang akan  tampil  ketika  pengguna  menekan  menu  lihat maps pada Dashboard. Tampilan lokasi pengguna dan lokasi laundry ditandai dengan marker dimana marker dari  lokasi  pengguna  berwarna  merah  dan  lokasi laundry berwarna biru.

## 4.3. Tampilan Filter Berdasarkan Jarak
Gambar 7 Tampilan berdasarkan jarak
Gambar 7 diatas adalah tampilan dari menu filter berdasarkan jarak yang tampil dibagian atas dari maps. Menu  ini  akan  memfilter laundry yang  akan ditampilkan  di  maps  berdasarkan  jarak  dari laundry tersebut ke lokasi pengguna.

## 4.4. Tampilan Filter jarak pada map
Gambar 8 Tampilan filter Jarak pada map
Gambar 8 diatas adalah tampilan filter jarak pada map. Ketika jarak yang dipilih pengguna adalah 100 m maka  akan  tampil  marker laundry 100  meter  dari tempat pengguna berada.

## 4.5. Tampilan Daftar Laundry
Gambar 9 Tampilan Daftar Laundry
Gambar 9 diatas adalah tampilan Daftar Laundry yang  berada  di  daerah  kelurahan  tasikmadu.  Daftar laundry tampil  dengan  deskripsi  nama,  alamat,  jam oprasional, dan jarak dari lokasi pengguna.

## 4.6. Tampilan Detail Laundry
Gambar  10  diatas  adalah  Tampilan  Detail Laundry yang akan tampil ketika pengguna mengeklik salah  satu  dari  daftar laundry pada  halaman  daftar laundry .  Pada  halaman  ini  ditampilkan  layanan  yang tersedia di masing-masing laundry . Terdapat juga dua tombol yakni tombol chat whatsapp dan tombol rute.

## 4.7. Tampilan Rute
Gambar 11 Tampilan rute
Gambar  11  diatas  adalah  Tampilan  Rute  dari lokasi pengguna ke lokasi laundry . Tampilan ini akan muncul ketika pengguna mengeklik tombol rute pada halaman detail activity.

## 4.8. Tampilan Tentang
Gambar  12  adalah  Tampilan  Tentang  pada halaman ini akan ada deskripsi singkat tentang aplikasi yang  dibut  juga  tentang  pembuat  dari  aplikasi  ini. Terdapat  juga  link  yang  akan  menuju  media  sosial yang dimiliki aplikasi.

## Gambar 12 Tampilan Tentang

## 4.9. Pengujian LBS
Pada  Pengujian  LBS  dilakukan  pengujian  titik awal pengguna menggunakan aplikasi dan menggunakan  google  maps.  Pengujian  dilakukan untuk mengetahui seberapa akurat sistem LBS aplikasi jika  dibantingkan  dengan  google  maps.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Pengujian LBS No Nama Lat (Sistem) Long (Sistem) Lat (Google) Long (Google) Selisih Lat Long 1 Titik Pertama -7.916067 112.633464 -7.916070 112.633570 0.000003 (0.03%) 0.000106 (0.094%) 2 Titik  Kedua -7.914233 112.631066 -7.914250 112.631077 0.000017 (0.21%) 0.000011 (0.009%) 3 Titik Ketiga -7.912466 112.628837 -7.912466 112.628838 0.0000005 (0.007%) 0.000001 (0.002%) 4 Titik Keempat -7.920066 112.621497 -7.920069 112.621480 0.000003 (0.03%) 0.000017 (0.015%) 5 Titik Kelima -7.915143 112.634216 -7.915147 112.634290 0.000004 (0.05%) 0.000074 (0.066%) 6 Titik Keenam -7.915362 112.624689 -7.915372 112.624685 0.000010 (0.13%) 0.000004 (0.004%) 7 Titik Ketujuh -7.915769 112.624260 -7.915759 112.624269 0.000010 (0.12%) 0.000009 (0.008%) 8 Titik Kedelapan -7.920685 112.630649 -7.920679 112.630670 0.000006 (0.08) 0.000021 (0.019%) 9 Titik Kesembilan -7.920897 112.631035 -7.920850 112.631080 0.000047 (0.53%) 0.000045 (0.40%) 10 Titik Kesepuluh -7.922639 112.626046 -7.922630 112.626050 0.000009 (0.10%) 0.000004 (0.004%)
Pada  Tabel  1  berisi  koordinat  lintang  dan  bujur dari  sepuluh  titik  pengamatan  yang  diberikan  dalam dua  sistem  koordinat:  Sistem  Aplikasi  dan  Sistem Google  Maps.  Meskipun  terdapat  perbedaan  antara koordinat dalam dua sistem, perbedaannya cenderung sangat kecil dan tidak signifikan dalam sebagian besar situasi.  Ini  menunjukkan  bahwa  sistem  aplikasi  yang dibuat  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik  karena memiliki  akurasi  yang  cukup  tepat  dengan  koordinat menggunakan Google Maps.
4.10. Pengujian Sistem
Pada pengujian fungsional sistemakan dilakukan  penguian  dengan  beberapa  versi  sistem perangkat  android  yakni  operasi  sistem  android 11(Red  Velvet)  ,  12 (Snow  Cone)  dan  13(Tiramisu). Pengujian  dilakukan  agar  dapat  memastikan  fitur aplikasi  berjalan  dengan  baik.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Pengujian Sistem Fungsi Pengujian Sistem Operasi Android 11 (RV) 12 (SC) 13 (T) Menampilkan halaman Pop-Up Deskripsi    Menampilkan halaman Dashboard    Menampilkan Halaman Lihat Maps    Menampilkan tooltip marker    Menampilkan gambar pada tooltip    Filter Jarak 100 m    Filter Jarak 300 m    Filter Jarak 500 m    Filter Jarak 1 km    Filter Jarak 3 km    Filter Jarak 5 km    Menampilkan Halaman Daftar Laundry    Menampilkan Halaman Detail laundry    Menampilkan Maps Rute    Menampilkan chat wa    Menampilkan About    Tampilan Landscape    Keterangan :  = Berjalan dengan baik  = Tidak dapat berjalan
Semua  fungsi  yang  diuji  pada  aplikasi  ini  telah berhasil  dalam  semua  skenario  pengujian  yang dilakukan  pada  berbagai  sistem  operasi  Android. Fungsi-fungsi  yang  diuji,  semuanya  berjalan  sesuai dengan harapan pada semua sistem operasi yang diuji (11 (RV), 12 (SC), dan 13 (T)). Namun pada tampilan lanscape  tidak  berhasil  dilakukan  karena  dalam aplikasi belum diberi fitur tersebut.

## 4.11. Pengujian User
Pengujian  user  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  aplikasi  sudah  sesuai  memenuhi  kebutuhan pengguna dan juga mudah dipahami. Berikut hasil dari pengujian user dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah.

## Tabel 3 Pengujian user
No Pertanyaan Jawaban SB B KB 1 Bagaimana pendapat Anda tentang sistem filter yang disediakan dalam aplikasi untuk membantu Anda mencari laundry terdekat? 15 (78,9%) 4 (21,1%) 0 2 Seberapa responsif antarmuka 14 (73,7%) 5 (26,3%) 0
No Pertanyaan Jawaban SB B KB aplikasi ini saat Anda melakukan berbagai interaksi, seperti memilih
laundry , menggeser peta,
dan menggunakan fitur lainnya? 3 Apakah Anda merasa antarmuka pengguna (UI) dari aplikasi ini intuitif dan mudah dipahami? 11 (61,1%) 6 (33,3%) 1 (5,6%) 4 Seberapa cepat aplikasi ini menampilkan hasil pencarian laundry terdekat setelah Anda menginisiasi pencarian? 9 (47,4%) 10 (52,6%) 0 5 Apakah Anda merasa bahwa aplikasi ini memberikan informasi yang cukup akurat mengenai rute dan waktu tempuh untuk mencapai laundry terdekat? 9 (47,4%) 10 (52,6%) 0 6 Seberapa lengkap informasi yang diberikan oleh aplikasi mengenai setiap laundry ,
seperti alamat, jam operasional, dan layanan yang tersedia? 10 (52,6%) 9 (47,4%) 0 Rata – Rata 52.55% 37.3% 1.87%
B erdasarkan  pengujian  user  rata-rata  presentase dari  tanggapan-tanggapan  ini  adalah  sekitar  52.55% untuk "Sangat Baik", 37.3% untuk "Baik" dan 1.87% untuk “Kurang Baik”.  Dari keseluruhan data, terlihat bahwa aplikasi ini mendapat respon positif, meskipun beberapa aspek masih dapat ditingkatkan berdasarkan tanggapan responden.

## 4.12. Pengujian Terdekat
Pengujian  terdekat  dilakukan  dengan  menguji laundry terdekat  dari  lokasi  pelanggan  yang  sudah ditentukan. Pada pengujian kali ini digunakan 10 titik pengguna yang akan dicari titik lokasi laundry terdekat dan  dibandingkan  hasilnya  dengan  hasil  pencarian milik Google Maps.

## Tabel 4 Pengujian Terdekat
No Titik Pengguna Laundry terdekat (Sistem) Laundry terdekat  (GoogleMaps) Lat Long Nama Lat Long Nama Lat Long 1 -7.916067 112.633464 Asal Griya Laundry - 7.915539 112.632633 Asal Griya Laundry - 7.915539 112.632633 2 -7.914233 112.631066 D’ Laundry Fresh - 7.914732 112.632168 D’ Laundry Fresh - 7.914732 112.632168 3 - 7.9124665 112.628837 Keisya Laundry - 7.912694 112.628861 Keisya Laundry - 7.912694 112.628861 4 -7.920066 112.621497 Cherry Laundry - 7.919347 112.622100 Cherry Laundry - 7.919347 112.622100 5 -7.915143 112.634216 Brain Wood Laundry - 7.915028 112.625753 Brain Wood Laundry - 7.915028 112.625753 6 -7.915362 112.624689 Alba Laundry - 7.917040 112.623421 Alba Laundry - 7.917040 112.623421 7 -7.915769 112.624260 Alba Laundry - 7.917040 112.623421 Alba Laundry - 7.917040 112.623421 8 -7.920685 112.630649 Ambar Laundry - 7.921214 112.626410 Ambar Laundry - 7.921214 112.626410 9 -7.920897 112.631035 Ambar Laundry - 7.921214 112.626410 Ambar Laundry - 7.921214 112.626410 10 -7.922639 112.626046 Banna Laundry - 7.923067 112.626094 Banna Laundry - 7.923067 112.626094
Pada  Tabel  4.6  Pengujian  Terdekat  ditunjukkan bahwa  dari  10  titik  penggua  yang  digunakan  untuk melakukan pengujian, memiliki titik laundry terdekat yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dibuat  memiliki  konsistensi  dan  kesesuaian  dengan google maps.
4.13. Perbandingan Pengujian Metode Haversine Perbandingan dilakukan untuk menguji keakuratan  penggunaan  metode haversine  formula dengan  membandingkannya  dengan  perhitungan manual.

## Tabel 5 Perbandingan Pengujian Metode Haversine
No Nama Laundry Jarak (manual) Jarak (sistem) Selisih Selisih (%) 1 Hokky Laundry 663,55 669 5.45 0.82% 2 Keisya Laundry 625,23 630 4.77 0.76% 3 Vio Laundry 650,38 655 4.62 0.70% 4 Cherry Laundry 1299,07 1300 0.93 0.07% 5 Asal Griya Laundry 108,73 108 0.73 0.68% 6 Rizky Laundry 985,87 991 5.13 0.52% 7 Banana Laundry 1120,95 1120 0.95 0.08% 8 D’ Laundry Fresh 138,56 133 5.56 4.17% 9 Tugu Laundry 364,86 366 1.14 0.31% 10 Bu Nda Laundry 369,88 370 0.12 0.03% 11 Alvin Laundry 93,85 94 0.15 0.16% 12 Q-OS Laundry 144,81 142 2.81 1.97% 13 Brain Wood Laundry 442,95 443 0.05 0.01% 14 Ambar Laundry 1011,67 1011 0.67 0.07% 15 Alba Laundry 786,39 783 3.39 0.43% 16 Callista Laundry 179,32 179 0.32 0.18% 17 Akbar Laundry 210,55 213 2.45 1.16% 18 Ocean Laundry 277,00 227 0 0% 19 Sebelas Laundry 275,22 280 4.78 1.71% 20 Deter_Gen Laundry 338,86 345 6.14 1.78% Rata – Rata 0.95%
Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa :
1.  Pengujian  Metode  Haversine  menggunakan  cara perhitungan manual dan sistem aplikasi menghasilkan  jarak  memiliki  selisih  jarak  yang relatif  kecil  ini  menunjukkan  adanya  konsistensi dalam pengukuran jarak antara metode manual dan metode sistem.
2.  Rata-rata  keseluruhan  dari  selisih  persentase adalah sekitar 0.95%. Hal ini menunjukkan bahwa mayoritas laundry memiliki  akurasi  yang  baik dalam pengukuran jarak.
3.  Beberapa laundry menunjukkan perbedaan persentase yang lebih signifikan, seperti "D' Laundry Fresh" yang memiliki selisih persentase positif yang besar (4.17%), atau "Cherry
Laundry "  dan  "Hokky Laundry "  dengan  selisih persentase di bawah 1%. Ini menunjukkan variasi akurasi antara laundry .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa aplikasi  Pencarian Laundry Terdekat  Disekitar Kelurahan Tasikmadu dapat dijalankan sesuai dengan yang diharapkan. Haversine Formula dapat diterapkan  pada  aplikasi  pencarian  jarak  terdekat hal ini dapat dibuktikan ketika pengguna membuka maps maka akan tampil titik laundry terekat dari pengguna berada.  Pengujian  LBS  membuktikan  bahwa  aplikasi dapat  menentukan  lokasi  pengguna  dengan  cukup akurat. Pengujian  Metode  Haversine  menghasilkan jarak memiliki selisih jarak yang relatif kecil. Rata-rata keseluruhan  dari  selisih  persentase  adalah  sekitar 0.95%. Berdasarkan  pengujian  user  terlihat  bahwa aplikasi ini mendapat respon positif, hal ini dibuktikan dengan rata-rata presentase dari tanggapan-tanggapan ini adalah sekitar 52.55% untuk "Sangat Baik", 37.3% untuk  "Baik"  dan  1.87%  untuk  “Kurang  Baik”. Adapun  saran  yang  diharapkan  dapat  menjadi masukkan  untuk  pengembangan  sistem  pendukung keputusan  ini,  yaitu  Menggunakan  metode  pencarian jarak  lainnya  yang  lebih  akurat  seperti  metode algoritma  a*  atau  djikstra  untuk  menghasilkan  jarak berdasarkan rute dan menambah data laundry dengan menambahkan kelurahan lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Yulianto,  R.  Ramadiani,  and  A.  H. Kridalaksana,  “Penerapan  Formula  Haversine Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian Jarak Terdekat  Lokasi  Lapangan  Futsal,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 14, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.1027.
[2]  M. Iqbal, P. L. L.B., and N. Kurniati, “Penerapan Metode Haversine  Formula Pada  Sistem Informasi Geografis Pencarian Laundry Terdekat Di  Kota  Makassar,” Bul.  Sist.  Inf.  dan  Teknol. Islam ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  12–16,  2021,  doi: 10.33096/busiti.v2i1.710.
[3]  H.  Helmi,  “Aplikasi  Pencarian  Lokasi  Masjid Dan  Halal  Food  (Syariat  Islam)  Menggunakan Metode Haversine  Formula (Studi  Kasus  Di Wilayah  Kota  Denpasar  Bali),” J.  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 104–109, 2018.
[4]  J. J. Koko Mukti Wibowo, Indra Kanedi, “Sistem Informasi  Geografis  (Sig)  Menentukan  Lokasi Pertambangan  Batu  Bara  Di  Provinsi  Bengkulu Berbasis  Website,” J.  Media  Infotama ,  vol.  11, no. 1, pp. 223–260, 2021.
[5]  R.  Rosdania,  F.  Agus,  and  A.  H.  Kridalaksana, “Sistem  Informasi  Geografi  Batas  Wilayah Kampus Universitas Mulawarman Menggunakan Google Maps API,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  38,  2016,  doi: 10.30872/jim.v10i1.24.
[6]  A.  Fitriana  and  F.  T.  Industri,  “Aplikasi Pencarian Lokasi Lembaga Kursus Dan Pelatihan Di  Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Lbs  ( Location  Based,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  474–481, 2018.
[7]  A. Aisyah, D. Permata Sari, and K. Kusumanto, “Perancangan  Aplikasi  Presensi  Dosen  Real Time dengan Metode Global Positioning System (GPS)  dan  Location  Based  Service  (LSB) Berbasis  WEB  di  Jurusan  Teknik  Elektronika Politeknik  Negeri  Sriwijaya,” J.  Locus  Penelit. dan Pengabdi. , vol. 1, no. 5, pp. 341–347, 2022, doi: 10.58344/locus.v1i5.73.
[8]  S. S. Bhagat, A. D. Bagul, P. N. Patil, and S. A. Dahale,  “Perceptive  Car  Parking  Booking System With IOT Technology,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 5, pp. 1123–1125, 2018, [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/1a76/182f6f47b 28c5592adb8e21845f6361c7d1e.pdf
[9]  J.  A.  T.  M.  Karman,  “Joni  Karman  -  STMIK Musiwaras.” 2018.
[10]  Tulach,  J.  2008.  Practical  API  Design  : Confessions of a Java Framework Architect
[11]  A. A. Farhan, U. Sunarya, S. T. Mt, D. Nur, and R. Spd,
“PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALAT BANTU TUNANETRA DENGAN
SENSOR
ULTRASONIK DAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM ( GPS ) Designing and Implementing of  A  Blind  Tool  Using  Ultrasonik  Sensors  and Global  Positioning  System  (  GPS  ),” e- Proceeding  Appl.  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1569– 1576, 2015.
[12]  D. Prasetyo, K. Hastuti, and M. Kom, “Penerapan Haversine  Formula Pada  Aplikasi  Pencarian Lokasi  Dan  Informasi  Gereja  Kristen  Di Semarang Berbasis Mobile”.