BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pemetaan Pemetaan adalah pengelompokkan suatu kumpulan wilayah yang berkaitan dengan beberapa letak geografis wilayah yang meliputi dataran tinggi, pegunungan, sumber daya dan potensi penduduk yang berpengaruh terhadap sosial kultural yang memilki ciri khas khusus dalam penggunaan skala yang tepat (Munir, 2012). Peta adalah penggambaran dua dimensi pada bidang datar keseluruhan atau sebagian dari permukaan bumi yang diproyeksikan dengan perbandingan atau skala tertentu (Nasution, 2016). Jadi, dari dua definisi diatas dan disesuaikan dengan penelitian ini maka pemetaan merupakan proses pengumpulan data untuk dijadikan sebagai langkah awal dalam pembuatan peta, dengan menggambarkan penyebaran kondisi alamiah tertentu secara meruang, memindahkan keadaan sesungguhnya kedalam peta dasar, yang dinyatakan dengan penggunaan skala peta. Dalam proses pembuatan peta harus mengikuti pedoman dan prosedur tertentu agar dapat dihasilkan peta yang baik, benar, serta memiliki unsur seni dan keindahan. Secara umum proses pembuatan peta meliputi beberapa tahapan dari pencarian dan pengumpulan data hingga sebuah peta dapat digunakan. Proses pemetaan tersebut harus dilakukan dengan urut dan runtut, karena jika tidak dilakukan secara urut dan runtut, 9
tidak akan diperoleh peta yang baik dan benar. Jenis peta berdasar bentuknya dapat dibedakan menjadi: 2.1.1 Peta Digital Peta yang digambarkan pada sebuah aplikasi komputer, biasanya menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).Sebagai contoh : 10 objek berupa lokasi sebuah titik akan disimpan sebagai sebuah koordinat, sedangkan objek berupa wilayah akan disimpan sebagai sekumpulan koordinat. Gambar 2.1 Peta Digital 2.1.2 Peta Timbul (relief) Peta timbul atau relief adalah peta yang menggambarkan bentuk sebenarnya dari permukaan bumi.Contoh peta timbul bisa dilihat pada gambar 2.2. 10
Gambar 2.2 Peta Timbul 2.1.3 Peta Datar Peta datar adalah peta yang digambarkan dalam bidang datar berbentuk dua dimensi.Misalnya kertas, kain atau kanvas. Gambar 2.3 Peta Datar Untuk Peta Digital yang menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Ada dua macam data dasar geografi, yaitu data spasial dan data atribut. 2.1.4 Data spasial (keruangan) Data spasial (keruangan) adalah sebuah data yang mengacu pada posisi, obyek dan hubungan di antaranyadalam ruang bumi. 11
Data spasial merupakan salah satu sistem dari informasi dimana di dalamnya terdapat informasi mengenai bumi termasuk permukaan bumi, di bawah permukaan bumi, perairan, kelautan dan bawah atmosfer (Irwansyah, 2013). Sumber data spasial diantaranya adalah : a) Citra Satelit, data ini menggunakan satelit sebagai wahananya. Satelit tersebut menggunakan sensor untuk dapat merekam kondisi atau gambaran dari permukaan bumi. Umumnya diaplikasikan dalam kegiatan yang berhubungan dengan pemantauan sumber daya alam di permukaan bumi (bahkan ada beberapa satelit yang sanggup merekam hingga dibawah permukaan bumi), studi perubahan lahan dan lingkungan, dan aplikasi lain yang melibatkan aktifitas manusia di permukaan bumi. Kelebihan dari teknologi terutama dalam dekade ini adalah dalam kemampuan merakam cakupan wilayah yang luas dan tingkat resolusi dalam merekam obyek yang sangat tinggi. Data yang dihasilkan dari citra satelit kemudian diturunkan menjadi data tematik dan disimpan dalam bentuk basis data untuk digunakan dalam berbagai macam aplikasi. Mengenai spesifikasi detail dari data citra satelit dan teknologi yang digunakan akan dibahas dalam bab tersendiri. 12
Gambar 2.4 Citra Satelit b) Peta Analog, sebenarnya jenis data ini merupakan versi awal dari data spasial, dimana yang mebedakannya adalah hanya dalam bentuk penyimpanannya saja. Peta analog merupakan bentuk tradisional dari data spasial, dimana data ditampilkan dalam bentuk kertas atau film. Oleh karena itu dengan perkembanganteknologi saat ini peta analog tersebut dapat di scan menjadi format digital untuk kemudian disimpan dalam basis data. Contoh peta analog bisa dilihat dibawah ini. Gambar 2.5 Peta Analog 13
c) Foto Udara (Aerial Photographs), merupakan salah satu sumber data yang banyak digunakan untuk menghasilkan data spasial selain dari citra satelit. Perbedaannya dengan citra satelit adalah hanya pada wahana dan cakupan wilayahnya. Biasanya foto udara menggunakan pesawat udara. Secara teknis proses pengambilan atau perekaman datanya hampir sama dengan citra satelit. Sebelum berkembangan teknologi kamera digital, kamera yang digunakan adalah menggunakan kamera konvensional menggunakan negatif film, saat ini sudah menggunakan kamera digital, dimana data hasil perekaman dapat langsung disimpan dalam basis data. Sedangkan untuk data lama (format foto film) agar dapat disimpan dalam basis data harus dilakukan conversi dahulu dengan mengunakan scanner, sehinggadihasilkan foto udara dalam format digital. Lebih lanjut mengenai spesifikasi foto udara akan dibahas dalam bab tersendiri. Gambar 2.6 Foto Udara 14
15 d) Data Tabular, data ini berfungsi sebagai atribut bagi data spasial. Data ini umumnya berbentuk tabel. Salah satu contoh data ini yang umumnya digunakan adalah data sensus penduduk, data sosial, data ekonomi, dll. Data tabulan ini kemudian di relasikan dengan data spasial untuk menghasilkan tema data tertentu. Gambar 2.7 Data Tabular e) Data Survei (Pengamatan atau pengukuran dilapangan), data ini dihasilkan dari hasil survei atau pengamatan dilapangan. Contohnya adalah pengukuran persil lahan dengan menggunakan metode survei terestris. Gambar 2.8 Data Survei
2.1.5 Data atribut (deskripsi) Data atribut (deskripsi) adalah data yang terdapat pada ruang atau tempat yang menerangkan suatu informasi. Data atribut diperoleh dari statistik, sensus, catatan lapangan, dan tabular (data yang disimpan dalam bentuk tabel) lainnya. Data atribut dapat dilihat dari segi kualitas, seperti kekuatan pohon, dan dapat dilihat dari segi kuantitas, seperti jumlah pohon. a) Data kuantitatif, yaitu data yang berkaitan dengan sebuah penilaian angka. Data angka tersebut selanjutnya bisa di hitung secara matematis dan di proses pada sebuah sistem. Data tersebut juga bisa digunakan sebagai statistik informasi pada data pelengkap sistem informasi geografis. Salah satu contoh data kuantitatif ini msialnya: kepadatan penduduk, jumlah lokasi wisata, jarak lokasi wisata dan berbagai hal yang memberikan penafsiran berupa data angka pada objek lokasi. Gambar 2.9 Data Kuantitatif b) Data kualitatif, yaitu data yang bersifat subjektif. Data ini adalah berupa data penafsiran yang bersifat kualitas. Contoh 16
data kualitatif ini misalnya, jauh, dekat, dan data-data yang bersifat subjektif. Gambar 2.10 Data Kualitatif Data spasial dan data atribut tersimpan dalam bentuk titik (dot), garis (vektor), poligon (area), dan piksel (grid). Data dalam bentuk titik (dot), meliputi ketinggian tempat, curah hujan, lokasi, dan topografi. Data dalam bentuk garis (vektor), meliputi jaringan jalan, pipa air minum, pola aliran sungai, dan garis kontur.Data dalam bentuk poligon (area), meliputi daerah administrasi, geologi, geomorfologi, jenis tanah, dan penggunaan tanah. Data dalam bentuk piksel (grid), meliputi citra satelit dan foto udara. Data dasar yang dimasukkan dalam SIG diperoleh dari tiga sumber, yaitu data lapangan (terestris), data peta, dan data penginderaan jauh(Irwansyah, 2013) 17
Gambar 2.11 Data Spasial 2.2 Clustering Clustering merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antar satu sama lainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Partisi tidak dilakukan secara manual melainkan dengan suatu algoritma clustering. Oleh karena itu, clustering sangat berguna dan bisa menemukan grup atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. Clustering banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pada business inteligence, pengenalan pola citra, web search, bidang ilmu biologi dan untuk keamanan (security). Metode clustering secara umum dapat dibagi menjadi dua yaitu hierarchical clustering dan partitional clustering. 2.2.1 Hierarchical Clustering Pada hierarchical clustering data dikelompokkan melalui suatu bagan yang berupa hirarki, dimana terdapat penggabungan 18
dua group yang terdekat disetiap iterasinya atau pun pembagian dari seluruh set data kedalam cluster. Gambar 2.12 Hierarchical Clustering Langkah melakukan hierarchical clustering: a) Identifikasi item dengan jarak terdekat b) Gabungan item itu kedalam satu cluster c) Hitung jarak antar cluster d) Ulangi dari awal sampai semua terhubung 2.2.2 Partitional Clustering Partitional clustering yaitu data dikelompokan ke dalam sejumlah cluster tanpa adanya struktur hirarki antara satu dengan yang lainnya. Pada metode partitional clusteringsetiap cluster memiliki titik pusat cluster (centroid) dan secara umum metode ini memiliki fungsi tujuan yaitu meminimumkan jarak (dissimilarity) dari seluruh data ke pusat cluster masing-masing. Metode K-means merupakan metodeclustering yang paling sederhana dan umum. Hal ini dikarenakan K-means mempunyai 19
20 kemampuan mengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien. K-means merupakan salah satu algoritma klastering dengan metode pastisi yang berbasis titik pusat (centroid) selain algoritma k-medoids yang berbasis objek. Algoritma K-means penerapannya memerlukan tiga parameter yang seluruhnya ditentukan pengguna yaitu jumlah cluster k, inisialisasi claster, dan jarak system. Biasanya K-means dijalankan secara independen dengan inisialisasi yang berbeda menghasilkan cluster akhir yang berbeda karena algoritma ini secara prinsip hanya mengelompokan data menuju local minimal. Salah satu cara untuk mengatasi local minimaladalah dengan mengimplementasikan algoritma K-means, untuk K yang diberikan, dengan beberapa nilai initial partisi yang berbeda dan selanjutnya dipilih partisi dengan kesalahan kuadrat terkecil. K-Means adalah teknik yang cukup sederhana dan cepat dalam proses clustering obyek (clustering). Algoritma K-Means mendefinisikan centroid atau pusat cluster dari cluster menjadi rata-rata point dari cluster tersebut. Dalam penerapan algoritma K- means, jika diberikan sekumpulan data X =(X1, X2,..., Xin) dimana xi = (X1, X2,..., Xin) adalah system dalam ruang real Rn, maka algoritma K-means akan menyusun partisi X dalam sejumlah k cluster (a prioro). Setiap cluster memiliki titik tengah (centroid) yang merupakan nilai rata-rata (mean) dari data-data dalam cluster
21 tersebut. Tahapan awal, algoritma K-means adalah memiliki secara acak k buah obyek sebagai centroid dalam data. Kemudian, jarak antara obyek dan centroid dihitung menggunakan Euclidian distance. Algoritma K-means secara iterative meningkatkan variasi nilai dalam tiap cluster dimana obyek selanjutnya ditempatkan dalam kelompok yang terdekat, dihitung dari titik tengah claster. Titik tengah baru ditentukan bila semua data telah ditempatkan dalam cluster terdekat. Proses penentuan titik tengah dan penempatan data dalam cluster diulangi sampai nilai titik tengah dari semua cluster yang terbentuk tidak berubah lagi (Han dkk, 2012). Algoritma K-means: Langkah 1 : Tentukan berapa banyak cluster k dari dataset yang akan dibagi. Langkah 2 : Tetapkan secara acak data k menjadi pusat awal lokasi klaster. Langkah 3 : Untuk masing-masing data, temukan pusat cluster terdekat. Dengan demikian berarti masing-masing pusat cluster memiliki sebuah subset dari dataset, sehingga mewakili bagian dari dataset. Oleh karena itu, telah terbentuk cluster k: C, C2, C3, ...,Ck. Langkah 4 : Untuk masing-masing cluster k, temukan pusat luasan klaster, dan perbarui lokasi dari masing- masing pusat cluster ke nilai baru dari pusat luasan.
Langkah 5 : Ulangi langkah ke-3 dan ke-5 hingga data-data pada tiap cluster menjadi terpusat atau selesai. Untuk implementasinya, kasus sederhananya seperti ini andaikan suatu jurusan di suatu universitas pada gelombang pertama memiliki lulusan sebanyak 10 mahasiswa, dan kita ingin membagi ke-10 mahasiswa tersebut menjadi empat kelompok sehingga anggota satu kelompok memiliki karakteristik yang jauh berbeda dengan kelompok yang lain (untuk kasus yang ini karakteristik yang dimaksud adalah berdasarkan IPK dan lama studi). Berikut adalah data mahasiswa lulusan gelombang pertama: Tabel 2.1 Data Utama Mahasiswa ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IPK 3,15 2,93 3,19 3,63 2,95 3,03 2,97 2,62 3,16 3,26 Lama Studi 3,9 4,1 5,1 3,9 4,1 4,1 4,1 4,9 3,9 3,9 Sekarang kita akan melakukan langkah pertama di metode ini. Pada iterasi pertama kita akan menentukan berapa banyak kelompok (cluster) yang akan dibentuk. Dan seperti yang dijelaskan sebelumnya kita menetapkan data tersebut akan dibagi menjadi 4 kelompok (cluster), lalu kita akan menentukan centroid awal pada masing-masing kelompok. Sebenarnya dalam algoritma 22
ini centroid awal bisa ditentukan nilainya dengan acak, namun kita akan menetapkan centroid masing-masing cluster awalnya sebagai berikut: Tabel 2.2 Centriod Awal Centroid Cluster ke- 1 2 3 4 IPK Lama Studi 3,30 3,95 3,30 4,05 3,05 3,95 3,05 4,05 Setelah itu jarak data setiap mahasiswa dengan centroid di setiap cluster akan kita hitung dengan rumus Euclidian sebagai berikut : Dimana : x = Data Mahasiswa y = Data Cluster m= Jumlah Atribut (atribut dikasus ini berjumlah dua yaitu IPK dan lama studi) Berikut ini merupakan contoh proses perhitungan jarak centroid masing-masing cluster dengan data mahasiswa pertama menggunakan rumus diatas 23
24 Hasil dari perhitungan data tersebut diperoleh data seperti yang dapat dilihat pada Tabel dibawah : Tabel 2.3 Perhitungan Centroid Mahasiswa ke- 1 IPK 3,15 Lama Studi 3,9 Jarak dari Mahasiswa ke-n dengan centroid cluster ke-c Centroid Cluster ke-1 0,1581139 0,212132 0,1118034 0,1802776 Centroid Cluster ke-2 Centroid Cluster ke-3 Centroid Cluster ke-4 Setelah semua jarak mahasiswa pertama dengan masing- masing cluster telah dihitung, lakukan juga terhadap mahasiswa kedua, ketiga sampai terakhir. Untuk visualisasi kita bisa melihat hasil perhitungan jarak antara centroid di cluster pertama dengan mahasiswa ketiga pada gambar dibawah Gambar 2.13 Perhitungan Centroid
25 Berikut adalah hasil perhitungan jarak setiap mahasiswa dengan masing-masing cluster Tabel 2.4 Hasil Perhitungan Centroid Mahasiswa ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IPK Lama Studi 3,15 3,9 2,93 4,1 3,19 5,1 3,63 3,9 2,95 4,1 3,03 4,1 2,97 4,1 2,62 4,9 3,16 3,9 3,26 3,9 Jarak dari Mahasiswa ke-n dengan centroid cluster ke-c Centroid Centroid Cluster ke-4 Cluster ke-1 0,180277564 0,158113883 0,13 0,399249296 1,059292217 1,155248891 0,599082632 0,333766385 0,111803399 0,380788655 0,053851648 0,308868904 0,094339811 0,362491379 0,952575456 1,168289348 0,186010752 0,148660687 0,258069758 0,064031242 Centroid Cluster ke-2 0,212132034 0,373363094 1,055746182 0,362491379 0,353553391 0,274590604 0,333766385 1,08853112 0,205182845 0,155241747 Centroid Cluster ke-3 0,111803399 0,192093727 1,158490397 0,582151183 0,180277564 0,15132746 0,17 1,042784733 0,12083046 0,215870331 Mari kita lihat jarak mahasiswa pertama dengan masing- masing centroid di setiap cluster, logikanya disini adalah jika jarak antara dua titik semakin dekat, maka semakin dekatlah pula kesamaan antara kedua titik tersebut. Mahasiswa pertama mempunyai jarak paling dekat dengan centroid di kelompok 3 dibandingkan dengan centroid dari kelompok lain, maka kita bisa menyimpulkan bahwa mahasiswa pertama mempunyai karakteristik paling dekat dengan kelompok satu dibanding dengan kelompok lain sehingga mahasiswa pertama dimasukan kedalam kelompok satu. Lakukan pengelompokkan mahasiswa lainnya dengan cara yang sama juga, sehingga semua mahasiswa telah masuk ke kelompoknya masing masing
Tabel 2.5 Pengelompokan Mahasiswa Anggota Cluster 1 Mahasiswa ke- 4 10 Lama Studi IPK 3,63 3,9 3,26 3,9 Anggota Cluster 2 Mahasiswa ke- 3 6 Lama Studi IPK 3,19 5,1 3,03 4,1 Anggota Cluster 3 Mahasiswa ke- 1 9 Lama Studi IPK 3,15 3,9 3,16 3,9 Anggota Cluster 4 Mahasiswa ke- 2 5 7 8 Lama Studi IPK 2,93 4,1 2,95 4,1 2,97 4,1 2,62 4,9 Setelah semua mahasiswa masuk dalam kelompoknya, kita akan menghitung kembali centroid baru masing-masing cluster dengan cara menjumlahkan data-data yang ada di masing-masing cluster dan membaginya dengan jumlah data pada cluster itu. Contohnya, centroid baru pada kelompok satu untuk koordinat IPK akan benilai 3,445 yang dihitung dengan cara IPK masing-masing anggota kelompok satu ditambahkan lalu dibagi dengan jumlah 26
anggota kelompok satu --> (3,6+3,26)/2=3,445, lakukan hal yang sama untuk mencari koordinat lama studi. Centroid baru yang akan digunakan untuk iterasi kedua adalah Tabel 2.6 Centroid Baru Centroid Baru untuk iterasi yang kedua Centroid Cluster ke- 1 2 3 4 IPK Lama Studi 3,9 3,445 4,6 3,11 3,155 3,9 2,8675 4,3 Pada iterasi kedua, lakukan penghitungan jarak setiap mahasiswa dengan masing-masing cluster dengan centroid masing- masing cluster yang baru tersebut. 2.3 Kepramukaan Kepramukaan sebagaimana tercantum dalam Anggaran Rumah Tangga Gerakan Pramuka (bab II Pasal 7) adalah proses pendidikan di luar lingkungan sekolah dan di luar lingkungan keluarga dalam bentuk kegiatan menarik, menyenangkan, sehat, teratur, terarah, praktis yang dilakukan di alam terbuka dengan Prinsip Dasar Kepramukaan (PDK) dan Metode Kepramukaan (MK), yang sasaran akhirnya pembentukan watak, akhlak dan budi pekerti luhur. Kepramukaan ini dicetuskan pertama kali oleh Robert Stephenson Smith Boden Powell dan Willian Alexander Smith pada tahun 1907 ketika mengadakan perkemahan kepanduan pertama (dikenal sebagai jamboree) 27
28 di Kepulauan Brownsea, Inggris. Kepramukaan kemudian berkembang ke seluruh penjuru dunia termasuk ke Indonesia(Rahmatia, 2015). Pendidikan watak dan kepribadian diberikan kepadapeserta didik pada saat sedang asik melaksanakan kegiatan yang menarik, menyenngkan, kreatif dan menantang. Pembina Pramuka yang memilki tugas dalam pembinaan watak atau karakter peserta didik harus dapat menciptakan kegiatan yang menarik, menyenangkan, kreatif dan menantang. Kegiatan Pramuka lebih mengutamakan kegiatan di alam terbuka sehingga setiap kegiatan kepramukaan mempunyai dua nilai yaitu nilai formal atau nilai pendidikan pembentukan watak (Character building dan nilai materiilnya yaitu kegunaan praktisnya). Struktur Organisasi Gerakan Pramuka adalah bagan atau skema yang menggambarkan tingkatan-tingkatan organisasi Gerakan Pramuka mulai dari tingkatan yang paling bawah sampai dengan yang paling atas beserta mekanisme kerjanya. Dengan struktur organisasi tersebut, Gerakan Pramuka sebagai organisasi kepanduan di Indonesia dapat menyusun dan menata organisasi gerakan pramuka dari tingkat Nasional, Daerah, Cabang, Ranting, sampai ke Gugusdepan. Sehingga organisasi dapat berjalan secara efektif. Struktur organisasi Gerakan Pramuka diatur dalam Keputusan Kwartir Nasional Gerakan Pramuka Nomor 220 Tahun 2007 tentang Petunjuk Penyelenggaraan Pokok-Pokok Organisasi Gerakan Pramuka. Dalam keputusan ini juga diatur tentang tugas pokok dan fungsi Gerakan
Pramuka, pembagian tugas dan tanggung jawab, musyawarah, dan garis hubungan dalam organisasi Gerakan Pramuka. Struktur Organisasi Gerakan Pramuka disusun mulai dari tingkat Nasional, Daerah, Cabang, Ranting, hingga ke Gugusdepan. Struktur organisasi tersebut terdiri atas Majelis Pembimbing (Mabi), Kwartir, Badan Pemeriksa Keuangan (BPK), Kordinator Gugusdepan (Korgudep), Gugusdepan (Gudep) dan Satuan Karya Pramuka (Saka), dan Badan Kelengkapan Kwartir. Gambar 2.14 Struktur Organisasi Gerakan Pramuka 29
2.4 Kwartir Ranting Kwartir Ranting Gerakan Pramuka atau biasa disingkat Kwarran adalah satuan organisasi yang mengelola Gerakan Pramuka di tingkat kecamatan. Kwarran diketuai oleh seorang Ketua Kwartir Ranting (Ka Kwarran) yang dipilih melalui Musyawarah Ranting (Musran) untuk masa bhakti selama tiga tahun. (Yusup dan Rustini, 2016). Pengertian Kwartir Ranting secara lebih luas adalah lembaga kepemimpinan kolektif di tingkat kecamatan yang diketuai seorang ketua yang dalam menjalankan tugas dan kewajibannya bertanggungjawab kepada Musyawarah Ranting Gerakan Pramuka. Organisasi inilah yang menjadi ujung tombak Gerakan Pramuka yang berhubungan langsung dengan pembinaan gugusdepan dan satuan karya pramuka. Terkait organisasi dan tata kerja Kwartir Ranting, Gerakan Pramuka telah mengeluarkan sebuah petunjuk penyelenggaraan Kwarran Gerakan Pramuka melalui Keputusan Kwartir Nasional Gerakan Pramuka Nomor : 224 Tahun 2007. Jukran ini membahas tentang tugas pokok, fungsi, dan organisasi; tugas dan fungsi andalan ranting; organisasi pelaksana Kwarran; Badan Pemeriksa Keuangan Ranting; tata kerja; musyawarah; hubungan kerja; dan pemekaran Kwarran. Dewan Kerja Ranting merupakan bagian integral dari Kwartir Ranting, bertanggung jawab atas pelaksanaan tugas pokok Dewan Kerja Ranting kepada Kwartir Ranting. 30
2.5 Unified Modeling Language (UML) Bahasa pemodelan atau UML (Unified ModelingLanguage) adalah sebuah "bahasa" yang telah menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menawarkan sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem. UML dapat digunakan untuk membuat model semua jenis aplikasi piranti lunak, dimana aplikasi tersebut dapat berjalan pada piranti keras,sistem operas idan jaringan apapun,serta ditulis dalam bahasa pemrograman apapun. Bahasa Pemodelan yang sering digunakan : 1. Use case diagram yaitu menggambarkan bagaimana sistem digunakan dan titik awal untuk pemodelan UML. 2. Use case scenario yaitu sebuah artikulasi verbal pengecualian terhadap perilaku utama yang dijelaskan oleh kasus penggunaan utama. 3. Activity diagram menggambarkan aliran keseluruhan kegiatan. 4. Sequence diagrams yaitu menampilkan urutan kegiatan dan hubungan kelas. 5. Class diagrams yaitu menampilkan kelas dan hubungan. 6. Statechart diagrams yaitu menampilkan transisi keadaan. 2.6.1. Use case Diagram ini menggambarkan fungsi dari sebuah sistem, dan interaksi yang dilakukan oleh aktor dengan sistem. Diagram ini menekankan tentang apa yang dapat diperbuat oleh sistem dan bukan bagaimana sistem itu melakukannya (Moekasan, 2016). 31
Tabel 2. 7 Notasi Use Case Diagram No Gambar Nama 1 Actor 2 Dependency 3 Generalization Keterangan Menspesifikasikan himpuan peran yang pengguna mainkan ketika berinteraksi dengan use case. Hubungan dimana perubahan yang terjadi pada suatu elemen akan mandiri mempengaruhi yang bergantung padanya elemen yang tidak mandiri. Hubungan dimana objek anak (descendent) berbagi perilaku dan struktur data dari objek yang ada di atasnya objek induk (ancestor). (independent) elemen 4 Include Menspesifikasikan bahwa use case sumber secara eksplisit. 5 Extend Menspesifikasikan bahwa use case target memperluas perilaku dari use case sumber pada suatu titik yang diberikan. 6 Association Apa yang menghubungkan antara objek satu dengan objek lainnya. 7 System Menspesifikasikan paket yang secara menampilkan terbatas. sistem 8 9 Use case Collaboration Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang ditampilkan sistem yang menghasilkan suatu hasil yang terukur bagi suatu actor dan Interaksi elemen lain yang bekerja sama untuk menyediakan prilaku yang jumlah dan lebih besar dari elemen-elemennya (sinergi). aturan-aturan 32
33 No GGambar N 10 Nama Note N Ketera Eleme aplikas mence kompu angan en fisik y dija si erminkan su utasi. yang eksis alankan uatu sumber saat dan r daya Ga ambar 2.15 Contoh Us e Case 2.6.2.Activity 2 2 y diagram Activity d diagram me enggambark kan berbag gai alir akt tivitas dalam sistem yan ng sedang dirancang, bagaimana a masing-m masing alir b berawal, de ecision yan ng mungkin n terjadi, dan bagai imana merek ka berakhir. . Activity d diagram ju uga dapat menggamb arkan s proses paralel yang m mungkin terjadi pada p beb berapa ekseku usi.Activity diagram m merupakan state diag gram khusu us, di mana sebagian be esar state ad dalah action ndan sebagi ian besar tra ansisi di-trig gger oleh s elesainya s state sebelu umnya (inte ernalprocess sing). Oleh k karena itu a activity diag gram tidak menggamb barkan beha aviour interna al sebuah si istem (dan i interaksi an ntar subsiste em) secara e eksak,
tetapi lebih menggambarkan proses-proses dan jalur-jalur aktivitas dari level atas secara umum. Tabel 2. 8 Notasi Activity Diagram No Gambar Nama Keterangan 1 Activity Memperlihatkan bagaimana masing- masing kelas saling berinteraksi satu sama lain antarmuka 2 Action State dari sistem yang mencerminkan eksekusi dari suatu aksi 3 Initial Node Bagaimana objek dibentuk atau diawali. 4 Activity Final Node Bagaimana objek dibentuk dan dihancurkan. 5 Fork Node Satu aliran yang pada tahap tertentu berubah menjadi beberapa aliran Gambar 2.16 Activity diagram 34
2.6.3. 2 35 Seque nce Diagra n m Sequence diagram m menggambar rkan interak ksi antar obj jek di dalam dan di se ekitar sistem m (termasu uk penggun na, display, , dan sebaga ainya) beru upa message e yang dig gambarkan terhadap w waktu. Sequen nce diagram m terdiri ata ar dimensi v vertikal (wak ktu) dan dim mensi horizo ntal (objek k-objek yan ng terkait). . Sequence e diagram biasa diguna akan untuk m menggamba arkan skena ario atau ran ngkaian lang gkah- langka ah yang dila akukan seb bagai respon ns dari sebu uah event u untuk mengh hasilkan out tput tertent u. Diawali dari apa y yang men-tr rigger aktivit tas tersebut, proses dan n perubahan apa saja y aang terjadi ssecara internaal dan outpuut apa yang dihasilkan. Tabel 2 2. 9 Notasi Sequence D Diagram No G Gambar 1 Nam ma Life eLine Ket Obje salin erangan ek entity, ng berintera antarmuka aksi. yang 2 Mes ssage Spes anta info aktif sifikasi da ar objek ormasi-infor fitas yang te nikasi ari komun e muat me yang ntang rmasi ten erjadi 3 Mes ssage Spes anta info aktif sifikasi da ar objek ormasi-infor fitas yang te nikasi ari komun emuat me yang ntang ten rmasi erjadi
36 Gamb bar 2.17 Co ontoh Seque ence Diagra am 22.6.4. Class Diagram Class D Diagrammen nggambarka an keadan suatu s sistem dengan n menjelas skan keterh hubungan antara sua atu classde engan classya ang lain yang terd dapat pada a sistem tersebut. Class Diagra ambersifat s statis di dal lam class d diagram dig gambarkan relasi dari m masing - ma asing classt tetapi tidak menggamb barkan apa yang terjadi ketika clas sstersebut be errelasi. Tabel 2 2.10 Notasi i Class Diag gram No G Gambar N ama 1 Generalizatio G 2 Nary Na As ssociation 3 Cl lass on Ketera Hubun (descen struktu di atasn Upaya dengan Himpu berbag sama. angan ngan diman ndent) berb ur data dari nya objek in untuk men n lebih dari unan dari o gi atribut se na objek bagi perilaku objek yang nduk (ances ghindari aso 2 objek. bjek-objek erta operasi anak u dan g ada stor). osiasi yang yang
37 No GGambar N ama 4 Co n ollaboration 5 Re ealization 6 D ependency 7 As ssociation angan Ketera psi dari u Deskri ditampilkan yang hasilkan su mengh r bagi suatu terukur yang si Operas kan oleh sua dilakuk ngan dima Hubun terjadi pad yang t ri (indep mandir egaruhi mempe ntung padan bergan mandiri tidak m ang menghu Apa ya satu dengan objek s urutan aks n sistem uatu hasil u actor i-aksi yang yang benar-b benar atu objek. ana perub da suatu el pendent) elemen nya elemen bahan lemen akan yang yang ubungkan a n objek lainn antara nya Ga ambar 2.18 Contoh Cla m ass Diagram Struktu ur Class Dia agram Cl lass Main k kelas yang m memiliki fu ungsi awal d dieksekusi kketika sis stem dijalan nkan. Cl lass Interf face kelas s yang m mendefinisi ikan pewaarisan erganda. be
38 Kelas yang diambil dari pendefinisian use casekelas yang menangani fungsi-fungsi yang harus ada diambil dari pendefinisian use case. Kelas yang diambil dari pendefinisian data kelas yang digunakan untuk memegang atau membungkus data menjadi sebuah kesatuan yang diambil maupun akan disimpan ke basis data. Visibility untuk Atribut dan Operasi Class Diagram Dalam class diagram kita mengenal 3 visibility. Antara lain : (+) untuk public, (-) untuk private, serta (#) untuk protected Gambar 2. 19 Visibility untuk Atribut dan Operasi Class Diagram Private: tidak dapat di panggil dari luar kelas yang bersangkutan. Hanya dapat di pakai dalam kelas yang bersangkutat Protected :hanya dapat di panggil oleh kelas yang bersangkutan dan anak kelas yang diwarisinya. Public :dapat dipakai oleh kelas apa saja.
2.6 PHP PHP singkatan dari Hypertext Preprocessor yaitu bahasa pemrograman web server-side yang bersifat open source. PHP merupakan script yang terintegritas dengan HTML dan berada pada server (server side HTML embedded scripting). PHP adalah script yang digunakan untuk mebuat halaman website yang dinamis. Dinamis berarti halaman yang akan ditampilkan dibuat saat halaman itu diminta oleh client. Mekanisme ini menyebabkan informasi yang diterima client selalu yang terbaru/up to date. Semua script PHP dieksekusi pada server dimana script tersebut dijalankan (Anhar, 2010). PHP adalah bahasa open souce yang dapat digunakan di berbagai sistem operasi seperti : Linux, Unix, Macintosh, dan Windows. PHP dapat dijalankan secara runtime melalui console serta dapat menjalankan perintah-perintah system. Open source artinya code-code PHP terbuka untuk umum dan kita tidak harus membayar biaya pembelian atas keaslian license yang biasanya cukup mahal. Karena source code PHP tersedia gratis, maka hal tersebut memungkinkan komunitas dan developer untuk selalu melakukan perbaikan, pengembangan, dan menemukan bug dalam bahasa PHP. Web server yang mendukung PHP dapat ditemukan dimana-mana, mulai dari Apache, IIS, hingga Xitami dengan configurasi yang relatif mudah. PHP juga dilengkapi dengan berbagai macam pendukung lain seperti support langsung ke berbagai macam database yang populer, misal: Oracle, PostgreSQL, dan lain-lain. 39