Program Studi Teknik Informatika Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Jurnal Teknologi Infromasi Dan Komunikasi Volume 3 No 2 Juli 2014 APLIKASI KAMUS BAHASA INDONESIA-JAWA MENGGUNAKAN SEQUENTIAL SEARCHING PADA PLATFORM ANDROID. Erfan Rachmad Santosa, Nia Saurina. PERANCANGAN MODEL TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI PADA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIJAYA KUSUMA SURABAYA BERBASIS COBIT FRAMEWORK DOMAIN PLANNING AND ORGANIZING. Emmy Wahyuningtyas. APLIKASI PENGHITUNGAN PAJAK PENGHASILAN BERBASIS ANDROID DENGAN STUDI KASUS RSUD BHAKTI DHARMA HUSADA SURABAYA. Fajar Wahyudi, Anang Kukuh.A MEMBANGUN SERVER VOIP TRIXBOX DENGAN CLIENT ANDROID. Muhammad Faizal , Tjatur Widiartin. MENINGKATKAN KINERJA METODE DETEKSI TEPI FUZZY MENGGUNAKAN HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS. Saiful Nur Budiman, Yanuar Risah Prayogi, Stendy B. Sakur. VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, Ahmad Zaini, Eko Mulyanto Yuniarto. PERANCANGAN PERMAINAN BERBASIS ANDROID SEBAGAI MEDIA BELAJAR UNTUK ANAK USIA DINI UMUR 2-4 TAHUN MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY. Anang Kukuh.A. PERGERAKAN KERUMUNAN MENGGUNAKAN RVO (RECIPROCAL VELOCITY OBSTACLE) WITH EXTENDED ORCA (OPTIMAL RECIPROCAL COLLISION AVOIDANCE) UNTUK NPC (NON PLAYER CHARACTRER). Fariz Djunaidi, Mochamad Hariadi, Supeno mardi. SEGMENTASI SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI. Shofiya Syidada, Nanik Suciati, Chastine Fatichah SURVEY PADA METODE COLOR CONSTANCY UNTUK PERBAIKAN WARNA CITRA DIPSTICK URINE. Ali S. Kholimi, dan R.V. Hari Ginardi. OPTIMASI PEMILIHAN CLUSTER HEAD DENGAN BIRD-BEHAVIOR PADA LINGKUNGAN MANET. Desy Intan Permatasari, Waskitho Wibisono.
Volume3 No 2Juli2014 ISSN : 2252-9128 Daftar Isi (1) APLIKASI KAMUS BAHASA INDONESIA JAWA MENGGUNAKAN SEQUENTIAL SEARCHING PADA (Hal. 1- 16) JAWA MENGGUNAKAN SEQUENTIAL SEARCHING PADA (Hal. 1- 16) (2) PERANCANGANMODEL TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI PADA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIJAYA KUSUMA SURABAYA BERBASIS COBIT FRAMEWORK DOMAIN PLANNING AND ORGANIZING.Emmy Wahyuningtyas (Hal. 17 - 26) (3) APLIKASI PENGHITUNGAN PAJAK PENGHASILAN BERBASIS ANDROID DENGAN STUDI KASUS RSUD BHAKTI DHARMA HUSADA SURABAYA . Fajar Wahyudi, Anang Kukuh Adisusilo (Hal. 27 - 42) (4) MEMBANGUN SERVER VOIP TRIXBOX DENGAN CLIENT ANDROID . Muhammad Faizal , Tjatur Widiartin . (Hal. 43- 54) (5) MENINGKATKAN KINERJAMETODE DETEKSI TEPI FUZZYMENGGUNAKAN HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS. Saiful Nur Budiman, Yanuar Risah Prayogi, Stendy B. Sakur . (Hal. 55- 60) (6) VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING . Saiful Yahya, Mochamad Hari adi, Ahmad Zaini, Eko Mulyanto Yuniarto. (Hal. 61- 66) (7) PERANCANGAN PERMAINAN BERBASIS ANDROID SEBAGAI MEDIA BELAJAR UNTUK ANAK USIA DINI UMUR 2-4 TAHUN MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY. Anang Kukuh.A.(Hal. 67- 76) (8) PERGERAKAN KERUMUNANMENGGUNAKAN RVO (RECIPROCAL VELOCITY OBSTACLE) WITH EXTENDED ORCA (OPTIMAL RECIPROCAL COLLISION AVOIDANCE) UNTUK NPC (NON PLAYER CHARACTRER).Fariz Djunaidi, Mochamad Hariadi, Supeno mardi. (Hal. 77- 84) (9) SEGMENTASI SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN WARNA M ENGGUNAKAN K-MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI. Shofiya Syidada, Nanik Suciati, Chastine Fatichah (Hal. 85- 92) (10)SURVEY PADA METODE COLOR CONSTANCY UNTUK PERBAIKAN WARNA CITRA DIPSTICK URINE . Ali S. Kholimi, dan R.V. Hari Ginardi. (Hal. 93- 98)
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (9) SEGMENTASI SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN K- MEANS DAN OPERASI MORFOLOGI Shofiya Syidada#, Nanik Suciati*, Chastine Fatichah* #Teknik Informatika, Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Jl. Dukuh Kupang XXV/54, Surabaya 1shofiya@uwks.ac.id Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2nanik.suciati@its.ac.id 3chastine.fatichah@cs.its.ac.id ABSTRAK Pada bidang medis, analisis citra mikroskopis sel darah merupakan suatu hal yang penting untuk mendiagnosa penyakit yang sedang diderita oleh pasien seperti leukemia. Metode-metode segmentasi citra sel leukemia sebelumnya mampu melakukan segmentasi sel darah putih pada citra mikroskopis sel darah putih. Namun metode-metode segmentasi tersebut belum fleksibel terhadap adanya perbedaan warna akibat perbedaan kondisi saat proses staining. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikembangkan metode segmentasi sel darah putih leukemia secara otomatis yang fleksibel terhadap variasi warna citra. Metode usulan ini melakukan clustering warna menggunakan K-means dengan penentuan area klaster berdasarkan informasi region of interest sel darah putih dari hasil operasi morfologi. Data uji yang digunakan adalah 20 citra mikroskopis leukemia dengan variasi warna yang berbeda. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, segmentasi sel darah putih dengan variasi warna citra yang berbeda secara lebih baik dengan nilai rata-rata akurasi, True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) adalah 93.07%, 84.14% dan 2.86% Kata Kunci : clustering, K-means, operasi morfologi, region of interest, segmentasi sel darah putih I. PENDAHULUAN Pada citra mikroskopis sel darah, masing- masing obyek mempunyai perbedaan warna secara visual. Hal ini disebabkan oleh proses staining, yaitu pemberian zat warna, yang dilakukan sebelum pengamatan pada mikroskop dilakukan. Proses staining dilakukan untuk mendapatkan visualisasi yang baik pada bagian-bagian sel yang akan diamati. Perbedaan kondisi pada proses seperti lama pewarnaan, akan konsentrasi, suhu dan menyebabkan variasi informasi warna pada citra sel darah [1]. ini, Citra sel leukemia berwarna ini lebih kaya informasi, sehingga segmentasi citra sel leukemia menggunakan citra berwarna akan lebih mudah dilakukan, didukung dengan adanya perbedaan warna yang jelas antara masing-masing obyek. Sedangkan pada citra grayscale, nilai intensitas area sitoplasma hampir sama dengan area sel darah merah sehingga akan sulit mendapatkan area sitoplasma secara akurat menggunakan teknik thresholding biasa. Segmentasi sel dengan cara clustering warna berhasil dilakukan oleh Scotti [2] dan Wang, dkk [3]. Wang, dkk melakukan clustering warna berdasarkan warna-warna yang dimiliki oleh sel darah merah, sel darah putih dan keping darah menggunakan fuzzy c-means. Sedangkan Scotti [2] menggunakan clustering warna pada ruang warna L*a*b* secara unsupervised. Cluster yang terbentuk dikelompokkan berdasarkan persamaan warna. Untuk menemukan cluster dari sel leukemia digunakan citra referensi yang menunjukkan posisi sel leukemia. Citra referensi diperoleh dengan melakukan layer b* yang diasumsikan mengandung warna area sel yaitu warna biru. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, kedua metode ini bisa melakukan segmentasi sel darah secara efektif. Namun kedua metode ini memerlukan informasi awal berupa data warna masing-masing obyek. Selain itu variasi warna citra akibat proses staining tidak dapat diatasi oleh metode ini. thresholding pada Untuk menemukan lokasi sel leukemia tanpa perlu melakukan inisialisasi warna, Madhloom melakukan segmentasi dan lokalisasi sel leukemia dengan memanfaatkan fitur warna citra sel darah pada ruang warna HSV dan melakukan rekonstruksi 85
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 morfologi untuk mendapatkan area sel leukemia [4]. Metode yang digunakan cukup efektif dalam menemukan lokasi atau region of interest (ROI) sel leukemia. konsentrasi, suhu dan lama pewanaan, akan menyebabkan variasi warna citra mikroskopis sel darah yang diperoleh [1]. Berdasarkan penelitian tentang segmentasi sel darah putih sebelumnya, untuk mendapatkan hasil segmentasi yang akurat diperlukan inisialisasi warna dari komponen sel darah yang ada pada citra secara manual. Padahal perbedaan proses staining menyebabkan variasi warna pada citra mikroskopis sel darah yang dihasilkan. Adanya variasi warna ini menyebabkan inisialisasi warna harus dilakukan untuk setiap citra. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan diusulkan sebuah metode segmentasi citra sel leukemia berwarna secara otomatis yang fleksibel terhadap variasi warna mendapatkan area sel leukemia. Metode ini merupakan kombinasi dari metode clustering warna menggunakan K-means dimana penentuan cluster dilakukan dengan menemukan ROI melalui operasi morfologi. II. METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian ini dilakukan segmentasi untuk mendapatkan area sel darah putih. Rancangan metodologi penelitian yang dilakukan ditunjukkan oleh Gambar 1. Citra Mikroskopis Sel Darah ROI Sel Darah Putih dengan Operasi Morfologi Citra dengan sel darah putih tersegmentasi Segmentasi Sel Darah Putih Clustering Warna K-means Gambar 1. Metodologi Penelitian Metode Usulan A. Citra Mikroskopis Leukemia sel darah merupakan visualisasi dari sel-sel yang ada pada darah. Citra sel darah berisi sel darah merah, sel darah putih, keping darah, dan background. Proses pengambilan (capture) gambar dilakukan dengan menggunakan kamera yang dipasang pada mikroskop optik. Citra mikroskopis Citra sel darah diambil dari sampel darah, yaitu setetes darah yang telah dikeringkan (smear). Setelah itu dilakukan proses staining yaitu pemberian zat warna pada sampel darah. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan visualisasi sel atau bagian dari sel yang lebih pengamatan menggunakan baik mikroskop. pada Hal ini dilakukan karena sel darah merah dan sel darah putih mempunyai warna yang transparan. Pemberian zat warna akan memperjelas perbedaan masing-masing komponen sel darah. Akan tetapi, perbedaan kondisi pada proses staining ini, seperti B. Clustering Warna K-means Tahap pertama proses segmentasi adalah melakukan clustering warna. Sebelum proses clustering, dilakukan pra-proses yaitu melakukan konversi warna. Citra pada ruang warna RGB dikonversi ke ruang warna L*a*b*. Hal ini dilakukan untuk mengurangi pengaruh dari iluminasi citra disebabkan oleh konsentrasi darah serta kondisi pada proses staining yang berbeda [2]. Selain itu, untuk mengurangi dimensi warna menjadi hanya dua dimensi saja bila dibandingkan dengan ruang warna RGB yang tiga dimensi [5]. Clustering warna dilakukan secara unsupervised menggunakan k-means. Jumlah cluster ditentukan berdasarkan persepsi visual manusia terhadap citra mikroskopis sel darah secara umum. Penampakan warna citra mikroskopis sel darah secara umum terbagi menjadi warna inti sel, warna sitoplasma, warna sel darah merah dan warna background. Selain itu menurut penelitian yang dilakukan oleh Wang jumlah cluster warna pada citra sel darah dibagi menjadi 6 cluster warna yaitu 2 variasi warna untuk sel darah merah, 3 variasi warna untuk inti sel dan satu warna sitoplasma [3]. Oleh karena itu pada proses clustering warna ini akan dibagi menjadi 6 cluster warna. C. Operasi Morfologi untuk Menemukan Region of Interest Sel Darah Putih Pencarian ROI citra mikroskopis sel darah dilakukan dengan melakukan konversi warna dari RGB ke HSV. Ruang warna HSV digunakan karena bebas dari pengaruh pencahayaan pada citra [1]. Demikian halnya penelitian oleh Madhloom dilakukan menggunakan layer H dan S yang digunakan sebagai citra mask dan marker dalam rekonstruksi citra untuk mendapatkan area sel darah putih [4]. obyek-obyek pada yang Pada layer S, area inti sel darah putih tampak lebih terang daripada area yang lain. Oleh karena itu pengolahan layer S ini digunakan untuk menandai posisi layer H, memperlihatkan semua obyek yang ada pada citra. Oleh karena itu, penentuan area sel darah merah bisa dilakukan dengan menggunakan layer H. Sedangkan area sel darah putih diperoleh dengan menggunakan kombinasi layer S dan H dengan melakukan rekonstruksi morfologi. inti sel darah putih. Pada 86
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 D. Segmentasi Sel Darah Putih 𝑑(𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑖{𝑥}, 𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑖{𝑦}) = Secara umum proses segmentasi sel darah putih dilakukan dengan mencocokkan posisi ROI sel darah putih dengan cluster warna yang diperoleh menggunakan K-means. Posisi ROI sel darah putih yang telah diperoleh digunakan sebagai informasi untuk menentukan cluster yang bersesuaian. Posisi sel darah putih dibandingkan dengan semua hasil cluster k-means. Bila posisi sel darah putih ada yang beririsan dengan satu atau lebih area cluster maka cluster tersebut merupakan area dari sel darah putih. Area inti sel merupakan bagian dari area sel darah putih. Dengan demikian, proses pemetaan ROI obyek pada cluster warna dilakukan dalam 2 tahap, yaitu pencarian cluster warna untuk area inti sel dan cluster warna untuk sel darah putih secara keseluruhan. 2 √(𝑎𝑥 − 𝑎𝑦) 2 + (𝑏𝑥 − 𝑏𝑦) , (4) Dua cluster warna dikatakan berdekatan atau bertetangga bila jarak pusat cluster minimal kurang dari nilai median dari semua jarak cluster inti ke seluruh cluster lain, dinyatakan oleh persamaan 𝒅(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒊𝒏𝒕𝒊{𝒙}, 𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒊𝒏𝒕𝒊{𝒚}) < 𝒎𝒆𝒅𝒊𝒂𝒏(𝒅(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒊𝒏𝒕𝒊{𝟏, ... , 𝒌})) . (5) Untuk mempertegas kedekatan kedua cluster dihitung selisih antara median dengan jarak bernilai lebih dari threshold, mengunakan persamaan 𝒎𝒆𝒅𝒊𝒂𝒏 − 𝒅(𝑪𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒊𝒏𝒕𝒊{𝒊}) > 𝒕𝒉𝒓𝒆𝒔𝒉𝒐𝒍𝒅, Pencarian cluster warna untuk area inti sel menggunakan ROI inti sel sebagai informasi awal untuk menentukan cluster warna dari inti sel. ROI inti sel digunakan untuk menghitung luas area obyek inti sel yang dinyatakan dengan 𝐿𝑖𝑛𝑡𝑖. 𝐿𝑖𝑛𝑡𝑖 ini digunakan untuk mendapatkan nilai threshold jumlah piksel minimal yang beririsan dengan masing- masing cluster. Cluster yang memenuhi syarat akan menjadi kandidat cluster warna dari inti sel. (6) dimana nilai threshold yang diambil adalah 5. Selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap seluruh kandidat cluster inti yang telah diperoleh. Evaluasi dilakukan dengan memperhitungkan jumlah area yang beririsan dari kandidat cluster inti dengan ROI inti. Kandidat cluster yang mempunyai jumlah area beririsan paling banyak akan menjadi cluster inti. Langkah selanjutnya adalah mencari irisan antara ROI inti sel dengan semua cluster warna. Bila diketahui jumlah seluruh cluster warna adalah 𝑛, cluster warna dinyatakan dengan 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟{𝑖} dimana 𝑖 = 1,2, ... , 𝑛 dan ROI inti sel dinyatakan dengan 𝑅𝑂𝐼𝑖𝑛𝑡𝑖 maka area cluster inti sel adalah cluster yang mempunyai irisan dengan ROI inti sel dan jumlah piksel yang beririsan lebih besar dari nilai threshold ini menggunakan yang ditetapkan. Perhitungan persamaan 1 dan 2. 𝑹𝑶𝑰𝒊𝒏𝒕𝒊 ∩ 𝒄𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓 {𝒊} ≠ ∅, 𝒏(𝑹𝑶𝑰𝒊𝒏𝒕𝒊 ∩ 𝒄𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓 {𝒊}) ≥ 𝟏𝟎% ∗ 𝑳𝒊𝒏𝒕𝒊, (2) (1) Setelah cluster warna inti sel diperoleh maka langkah selanjutnya adalah pencarian cluster warna untuk area sel darah putih. ROI sel darah putih dan cluster warna inti merupakan informasi awal yang digunakan untuk menentukan cluster warna dari sel. Cluster warna inti yang telah diperoleh otomatis akan menjadi cluster warna sel darah putih. Cluster warna lainnya akan dipertimbangkan sebagai kandidat cluster warna sel dengan memperhatikan kedekatan cluster warna tersebut dengan cluster warna inti yang telah terbentuk menggunakan persamaan 5 dan 6. Selain itu irisan cluster warna dengan ROI sel darah putih juga dipertimbangkan sebagai syarat untuk menjadi kandidat cluster warna sel. dimana nilai threshold yang ditetapkan adalah 10% dari luas obyek inti sel. E. Evaluasi Performa Apabila inti sel mempunyai cluster warna lebih dari satu atau berjumlah 𝑘 maka dilakukan uji kedekatan atau ketetanggaan antar cluster inti sel. 𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑖 adalah cluster warna inti sel dan mempunyai pusat cluster yang dinyatakan dengan 𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑖{𝑥} = (𝑎𝑥, 𝑏𝑥), (3) dimana 𝐶𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑖{𝑥} adalah pusat cluster inti ke-𝑥 dengan 𝑥 dan 𝑦 adalah bilangan bulat positif dengan nilai 1,2,...,𝑘, 𝑎𝑥 adalah nilai warna pada layer a* dari pusat cluster dan 𝑏𝑥 adalah nilai warna pusat cluster pada layer b*. Uji kedekatan ini dilakukan dengan menghitung jarak antar pusat cluster menggunakan rumus eucledian distance. Evaluasi kinerja dari algoritma segmentasi sel darah putih leukemia yang diusulkan menggunakan nilai akurasi, TPR (True Positive Rate), dan FPR (False Positive Rate). Akurasi, TPR dan FPR diperoleh dengan menggunakan confussion matrix, sebagaimana yang ditunjukkan oleh Gambar 2. Dalam matriks ini dihitung empat nilai yaitu TP (True Positive), FP (False Positive), TN (True Negative) dan FN (False Negative). TP adalah jumlah piksel obyek yang berhasil disegmentasi dan sesuai dengan obyek pada citra ground truth. FP adalah jumlah piksel background pada citra ground truth yang dikenali sebagai piksel obyek. FN adalah jumlah piksel obyek pada citra ground truth yang tidak berhasil disegmentasi. TN adalah jumlah piksel 87
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 background yang berhasil disegmentasi dan sesuai dengan background pada citra ground truth. Ground Truth TPR dan FPR hasil segmentasi sel darah putih metode usulan dengan metode Scotti ditunjukkan oleh Tabel 3. Hasil segmentasi T F T TP (True Positive) FN (False Negative) F FP (False Positive) TN (True Negative) Gambar 2. Confussion Matrix Nilai TPR dan FPR diperoleh dari dengan menggunakan rumus 7 dan 8 berikut ini. Pada Gambar 3 menunjukkan bahwa citra yang mempunyai sel darah putih berwarna dominan biru adalah citra pertama dan citra ketiga. Pada citra pertama sel darah putih berwarna biru-ungu dan sel darah merah berwarna merah muda. Sedangkan pada citra ketiga sel darah putih dan sel darah merah mempunyai warna dominan biru. Citra kedua dan keempat mempunyai sel darah putih berwarna dominan merah. 𝑇𝑃𝑅 = 𝐹𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝐹𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑁 , , (7) (8) Sedangkan nilai akurasi hasil segmentasi dihitung dengan menggunakan rumus 𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑭𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑵 , (9) dimana TP adalah jumlah piksel TP, TN adalah jumlah piksel TN, FP adalah jumlah piksel FP dan FN adalah jumlah piksel FN. Nilai TPR, FPR dan akurasi diperoleh dengan membandingkan citra hasil segmentasi sistem yang diusulkan dengan citra ground truth, yaitu citra yang disegmentasi secara manual. III. HASIL DAN PEMBAHASAN Metode usulan ini melakukan segmentasi sel darah putih yang fleksibel terhadap variasi warna citra mikroskopis leukemia. Metode ini bertujuan untuk mendapatkan hasil segmentasi sel darah putih tanpa harus melakukan inisialisasi warna obyek- obyek yang ada pada citra. Sedangkan metode Scotti pada [2] melakukan segmentasi sel darah putih dengan inisialisasi warna sel darah putih adalah biru. Hasil dari perbandingan kedua metode ini akan menunjukkan kontribusi metode usulan pada penelitian ini. Untuk melakukan perbandingan secara seimbang, dengan menggunakan data yang sama yaitu 20 citra mikroskopis leukemia dengan variasi warna yang berbeda. Jumlah cluster warna yang digunakan pada metode usulan adalah 3, 6, 9, 12 dan 15 cluster. pengujian dilakukan Contoh hasil uji coba sel darah putih yang disegmentasi dengan metode usulan ditunjukkan oleh Gambar 3 dan performa hasilnya ditunjukkan pada Tabel 1. Sedangkan nilai rata-rata akurasi, TPR dan FPR hasil metode usulan dengan kombinasi jumlah cluster 3, 6, 9, 12 dan 15 cluster ditunjukkan oleh Tabel 2. Tabel perbandingan rata-rata akurasi, 88
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) Gambar 3. Hasil Segmentasi Sel Darah Putih Menggunakan Variasi Jumlah Cluster Warna. (a) Citra Asli; (b) 3; (c) 6; (d) 9; (e) 12; (f) 15; (g) Hasil Segmentasi Sel Darah Putih Metode Scotti; (h) Ground Truth. Hasil segmentasi metode usulan dapat mendapatkan area sel darah putih untuk citra dengan variasi warna Sedangkan hasil segmentasi metode Scotti dengan inisialiasi warna biru untuk sel darah putih. Performa hasil segmentasi dari Gambar 3 yang ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1 menyajikan performa hasil segmentasi metode usulan pada citra dengan variasi warna dari Gambar 3. Performa terbaik metode usulan untuk citra pertama diperoleh dengan menggunakan jumlah cluster warna 15. Untuk citra kedua dan ketiga, performa terbaik diperoleh dengan menggunakan jumlah cluster warna 9. Pada citra keempat performa terbaik diperoleh dengan menggunakan jumlah cluster warna 6. Sedangkan hasil segmentasi dengan inisialisasi warna biru sebagai warna sel darah [2] putih menggunakan metode memperlihatkan performa terbaik dimiliki oleh citra pertama karena mempunyai sel darah putih Scotti 89
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 yang berwarna biru-ungu. Akan tetapi untuk citra ketiga, sel darah merah turut terseleksi karena mempunyai warna biru. Oleh karena itu, dari keempat citra performa hasil segmentasi metode usulan mempunyai performa yang lebih baik. 0.6 0.7 6 cluster 0 0.9 0 0.6 3 cluster 0.7 0.3 0.1 0.3 0.5 ROCfalse positive ratetrue positive rate 1 0.4 0.8 scotti 0.8 0.5 0.4 15 cluster 0.2 0.1 12 cluster 9 cluster 0.2 Gambar 4. Performa Hasil Segmentasi Menggunakan Metode Usulan dengan Variasi Jumlah Cluster Warna Dibandingkan Hasil Segmentasi Menggunakan Metode [2]. Sedangkan nilai FPR terendah adalah 0.50% dicapai saat menggunakan cluster 3. Perbandingan rata-rata nilai akurasi, TPR dan FPR hasil pengujian menggunakan metode usulan dengan metode Scotti [2] ditampilkan oleh Tabel 3. Pada tabel tersebut terlihat bahwa rata-rata akurasi dan TPR metode usulan yaitu 92.20% dan 78.34% lebih baik bila dibandingkan dengan rata- rata akurasi dan TPR penggunaan metode Scotti, yaitu 69,01% dan 67.51%. Sedangkan nilai FPR metode usulan adalah 2.59% lebih rendah bila dibandingkan FPR metode Scotti yaitu 29.79%. Perbandingan performa TPR dengan FPR menggunakan variasi jumlah cluster digambarkan menggunakan kurva ROC seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4. Performa metode usulan yang paling baik adalah performa penggunaan jumlah cluster warna yang nilai TPR-nya paling cepat mendekati nilai 1. Pada Gambar 4, nilai TPR yang paling cepat mendekati angka 1 adalah saat penggunaan 9 cluster warna, yaitu garis warna hitam. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa performa terbaik metode usulan dapat dicapai pada saat penggunaan 9 cluster warna berdasarkan hasil pada Tabel 2 serta penampakan dari kurva ROC. TABEL 1 TABEL 2 PERFORMA HASIL SEGMENTASI DARI GAMBAR 3 Jumlah Cluster Performa 1 Citra ke- 2 3 4 RATA-RATA AKURASI, TPR DAN FPR METODE USULAN MENGGUNAKAN VARIASI JUMLAH CLUSTER Jumlah Cluster Akurasi TPR FPR 3 Akurasi 98.13 86.66 90.25 93.10 3 91.06 68.91 0.50 TPR 90.40 41.64 28.50 71.68 6 91.87 75.65 1.60 FPR 0.02 0.84 0.00 0.02 9 93.78 82.87 3.02 6 Akurasi 99.40 82.33 90.11 93.91 12 92.37 82.64 3.67 TPR 98.60 43.33 27.49 75.23 15 91.93 81.62 4.16 FPR 0.41 6.84 0.00 0.09 9 Akurasi 99.00 89.88 90.56 89.86 TABEL 3 TPR FPR 95.14 0.08 91.33 10.52 31.36 0.08 85.80 8.84 PERBANDINGAN RATA-RATA AKURASI, TRP DAN FPR METODE USULAN DENGAN METODE SCOTTI 12 Akurasi 99.34 88.58 90.55 90.70 TPR 99.16 58.30 30.86 75.40 Metode Akurasi TPR FPR FPR 0.61 3.01 0.02 4.39 Scotti [2] 69.01 67.51 29.79 15 Akurasi 99.00 81.68 90.49 92.08 Usulan 92.20 78.34 2.59 TPR 99.88 35.46 30.35 76.19 FPR 1.21 5.49 0.01 2.81 Scotti Akurasi 98.02 18.63 49.09 63.38 TPR 89.84 22.83 99.70 52.34 FPR 0.02 82.54 58.90 33.08 Pada Tabel 2 terlihat bahwa rata-rata akurasi dan TPR tertinggi yaitu 93.78% dan 82.87% dicapai saat menggunakan 9 cluster warna. IV. KESIMPULAN Penelitian ini telah menjelaskan tentang metode segmentasi sel darah putih secara otomatis pada citra mikroskopis leukemia yang fleksibel terhadap variasi warna citra. Segmentasi sel darah putih dilakukan menggunakan clustering warna k- means dan operasi morfologi untuk mendapatkan ROI sel darah putih. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, performa terbaik metode usulan untuk 90
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 segmentasi sel darah putih dapat dicapai dengan menggunakan 9 cluster warna dengan nilai rata- rata akurasi, TPR dan FPR adalah 93.78%, 82.87% dan 3.02% dapat melakukan segmentasi sel darah putih lebih baik pada citra mikroskopis leukemia dengan variasi warna yang berbeda tanpa perlu melakukan inisialisasi warna terlebih dahulu dibandingkan dengan metode Scotti [2]. Performa rata-rata akurasi dan TPR metode usulan yaitu 92.20% dan 78.34% lebih baik bila dibandingkan dengan rata-rata akurasi dan TPR metode Scotti, yaitu 69,01% dan 67.51%. Sedangkan nilai FPR metode usulan adalah 2.59% lebih rendah bila dibandingkan FPR metode Scotti yaitu 29.79%. Penelitian Metode usulan ini menggunakan metode hard- clustering yaitu k-means untuk melakukan clustering warna pada citra mikroskopis leukemia, sehingga warna dikelompokkan secara tegas. Penelitian lebih lanjut dapat menggunakan metode fuzzy c-means untuk soft-clustering memperbaiki hasil cluster warna yang terbentuk. seperti V. DAFTAR PUSTAKA [1] Huang, D. C., Hung, K. D., & Chan, Y. K. "A computer assisted method for leukocyte nucleus segmentation and recognition in blood smear images". Journal of Systems and Software, 85(9), pp. 2104-2118, 2012. segmentation "Robust [2] Scotti, F. and measurements techniques of white cells in blood microscope images". Instrumentation and Measurement Technology Conference, pp. 43-48. IEEE, 2006. [3] Wang, E. Y., Gou, Z., Miao, A. M., Peng, S. Q., Niu, Z. Y., & Shi, X. L. "Recognition of blood cell images based on color fuzzy clustering". and Engineering, Volume 2, pp. 69-75. Springer Berlin Heidelberg, 2009. Fuzzy Information [4] Madhloom, H. T., Kareem, S. A., & Ariffin, H.. "An image processing application for the localization and segmentation of lymphoblast cell using peripheral blood images". Journal of medical systems, 36(4), pp. 2149-2158, 2012. [5] Mohapatra, S., Samanta, S. S., Patra, D., & Satpathi, S. (2011). "Fuzzy based blood image segmentation for automated leukemia detection". Devices and Communications (ICDeCom), International Conference (pp. 1- 5). IEEE. 91
92 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (1) APLIKASI KAMUS BAHASA INDONESIA-JAWA MENGGUNAKAN SEQUENTIAL SEARCHING PADA PLATFORM ANDROID Erfan Rachmad Santosa1, Nia Saurina2 Program Studi Teknik Informatika, Univesitas Wijaya Kusuma Surabaya, Jl. Dukuh Kupang XXV/54 teajus@yahoo.co.id , ABSTRAK Bahasa merupakan hal mendasar yang sangat dibutuhkan setiap orang dalam berkomunikasi dan bertukar informasi. Terdapat berbagai ragam bahasa di Indonesia. Salah satunya yaitu Bahasa Jawa yang merupakan bahasa daerah yang sebagian besar digunakan sebagai bahasa pengantar sehari-hari di wilayah provinsi Jawa Timur. Namun seiring perkembangan zaman, tidak sedikit yang kurang memahami hal tentang kosakata bahasa Jawa terutama masyarakat Jawa generasi saat ini yang mulai terpengaruh globalisasi. Aplikasi kamus dibangun mengikuti perkembangan teknologi mobile saat ini, yaitu teknologi yang berbasis Android. Dengan pendekatan teknologi diharapkan informasi mengenai itu semua dapat tersampaikan pada masyarakat luas dengan tujuan agar aplikasi kamus tersebut dapat difungsikan semaksimal mungkin. Pada Tugas Akhir ini akan dijelaskan aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa menggunakan sequential searching pada platform Android. Dengan adanya hasil ini nantinya dapat diharapkan dapat memberi kemudahan dalam mendapatkan informasi khususnya mengenai kosakata bahasa Jawa dalam tingkat tutur ngoko, krama, dan krama inggil. Aplikasi kamus mobile ini juga dapat dijadikan media pembelajaran untuk memahami istilah atau arti kata bahasa Jawa sehingga menambah pengetahuan dan wawasan. Kata kunci : Aplikasi Kamus Mobile, Bahasa Jawa, Media Pembelajaran, Platform Android, PENDAHULUAN Latar Belakang Perkembangan teknologi semakin pesat dan cepat, khususnya informasi dan teknologi komunikasi. Dengan perkembangan teknologi yang kian maju, manusia dapat membuat berbagai macam peralatan sebagai alat bantu dalam menjalankan berbagai aktivitas untuk mendukung produktifitas. Seiring dengan tingkat mobilitas yang tinggi, beberapa tahun terakhir tengah marak perangkat bergerak atau mobile device. Salah satu perangkat mobile yang paling pesat adalah Handphone dimana hampir setiap orang memilikinya. Berbagai macam fitur telah ditanamkan, seperti pengolah gambar dan video, pengolah dokumen dan lain sebagainya. Hal ini tak lepas dari penggunaan Sistem Operasi pada handphone. Layaknya pada komputer, handphone pun dapat di installasi berbagai macam aplikasi yang diinginkan. (speech level). Tingkat tutur dalam bahasa Jawa merupakan suatu sistem untuk menunjukkan derajat formalitas dan derajat hormat oleh si pembicara kepada orang yang diajak bicara. Semakin besar derajat hormat dan formalitas dalam ujaran semakin besar pula derajat kesopanan yang ditunjukkannya. Saat ini penggunaan bahasa Jawa kurang populer dikalangan masyarakat jawa itu sendiri. Kurangnya minat generasi muda terhadap bahasa Jawa disebabkan karena bahasa Jawa dianggap tidak dapat digunakan untuk meniti karir atau mencari kerja, sulit, bahkan ada yang menganggap bahasa Jawa sebagai bahasa wong desa, sehingga mereka merasa malu untuk menggunakan Bahasa Jawa. Sebagai akibatnya, unggah-ungguh dalam bahasa Jawa juga semakin dilupakan. Bahasa Jawa yang dikenal anak-anak usia sekolah kebanyakan hanya logat ngoko (untuk percakapan sehari-hari), bahkan ketika mereka berbicara dengan orang yang lebih tua. Bahasa Jawa halus (krama alus) semakin jarang digunakan, yang menyebabkan terkikisnya dari nilai unggah-ungguh bahasa Jawa. Bahasa Jawa adalah bahasa yang digunakan oleh masyarakat terutama di Jawa Tengah, Jawa Timur, dan sebagian daerah Banten. Pembentukan bahasa Jawa dipegaruhi oleh berbagai faktor, seperti umur, dialek, golongan, berbagai derajat kemurnian, dan perbedaan sosial. Bahasa Jawa dikenal sebagai bahasa yang rumit karena memiliki berbagai macam variasi sesuai tingkatannya, yang disebut tingkat tutur Android sebagai sistem operasi yang dapat digunakan di berbagai perangkat mobile. Android memiliki tujuan utama untuk memajukan inovasi piranti telepon bergerak agar pengguna mampu mengeksplorasi kemampuan dan menambah pengalaman lebih dibandingkan dengan platform mobile lainnya. Hingga saat ini Android terus 1
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 berkembang, aplikasinya. baik secara sistem maupun Untuk itu diperlukan adanya aplikasi kamus bahasa Jawa berplatform android yang dapat digunakan sebagai pencarian kosakata. Dengan Adanya aplikasi kamus bahasa Jawa ini, diharapkan bisa memotivasi masyarakat dan pelajar untuk mempelajari atau memelihara bahasa Jawa. Tujuan Tujuan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut : 1. Menarik minat masyarakat mempelajari bahasa Jawa. 1. Menarik minat masyarakat mempelajari bahasa Jawa. 2. Memudahkan dalam pencarian istilah-istilah yang belum diketahui artinya tanpa harus membuka buku terlebih dahulu. TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Kamus Kamus adalah sejenis buku rujukan yang menerangkan makna kata-kata. Ia berfungsi untuk membantu seseorang mengenal perkataan baru. Selain menerangkan maksud kata, kamus juga mungkin mempunyai pedoman sebutan, asal-usul (etimologi) sesuatu perkataan dan juga contoh penggunaan bagi sesuatu perkataan. Untuk memperjelas kadang kala terdapat juga ilustrasi di dalam kamus. yang tidak terhingga dalam dan luasnya. Dewasa ini kamus merupakan khazanah yang memuat perbendaharaan kata suatu bahasa, yang secara ideal tidak terbatas jumlahnya. Setiap kebudayaan besar di dunia bangga akan kamus bahasanya. Dalam kenyataannya kamus itu tidak hanya menjadi lambang kebanggaan suatu bangsa, tetapi juga mempunyai fungsi dan manfaat praktis. Pengertian Bahasa Bahasa dapat didefinisikan dalam berbagai ragam tergantung dari ciri-ciri apa yang ingin ditonjolkan. Definisi tersebut dapat bersifat luas, sehingga mencakupi semua bentuk komunikasi atau secara sempit disampaikan sedemikian rupa sehingga melibatkan seperangkat kaidah bahasa saja. Berikut ini disinggung isi dua definisi bahasa, dari yang agak sederhana sampai pada yang cukup panjang. Yang dibahas isinya saja, sekedar membantu kita dalam pembahasan mengenai penerjemahan nantinya. Ada ahli yang beranggapan bahwa 'bahasa adalah sebuah sistem simbol yang bersifat mana suka dan dengan sistem itu suatu kelompok sosial bekerja sama. Namun, ada juga ahli bahasa yang beranggapan bahwa 'bahasa adalah sebuah sistem berstruktur mengenai bunyi dan urutan bunyi bahasa yang sifatnya mana suka, yang digunakan, atau yang dapat digunakan dalam komunikasi antar individu oleh sekelompok manusia dan secara agak tuntas memberi nama kepada benda-benda. peristiwa-peristiwa dan proses-proses dalam lingkungan hidup manusia (Carrol, 1959) Apabila kedua isi. definisi tersebut kita bandingkan, maka dengan mudah dapat kita lihat bahwa isi definisi yang diajukan Carrol merupakan definisi yang lebih luas cakupannya dari definisi yang pertama. Demikian juga, dari isi definisi tersebut kita dapat mengambil beberapa hal penting. Pertama, bahasa merupakan sistem yang mempunyai system) sebagaimana halnya dengan sistem lain. Bahasa memiliki pola dan berdasarkan pola itu adalah bahasa digunakan. Pola (sistem gramatikal) tersebut pada umumnya bersifat statis; perubahan mendasar jarang terjadi dan jika terjadi tentu melalui proses yang cukup lama. Karena bahasa itu memiliki pola- pola, maka bahasa merupakan sebuah sistem, dan karena adanya sistem inilah maka bahasa dapat dibandingkan, dialihkan, dipelajari dan diajarkan. struktur (structured Bahasa Indonesia Indonesia berasal dari bahasa Melayu. Namun sekarang ini bahasa Indonesia yang kita gunakan sebagai bahasa nasional tidak lagi sama dengan bahasa asalnya, bahasa Melayu. Bahasa Melayu seperti bahasa Melayu Riau kini sama kedudukannya dengan bahasa-bahasa daerah lain di Indonesia. Bahasa Indonesia telah tumbuh dan berkembang dengan pesat, bukan lagi hanya sebagai bahasa pergaulan sehari-hari, tetapi telah tumbuh menjadi bahasa ilmiah dan teknologi. Bahasa Indonesia sebagai bahasa ilmiah digunakan untuk menulis buku, skripsi, berpidato, kuliah, dan Indonesia itu sebagainya. memperkaya dirinya dengan mengambil unsur- unsur baik dari bahasa daerah maupun bahasa asing yang fonologi, dengan morfologi, dan sintaksisnya. Penyerapan kata-kata asing itu kemudian diatur dalam buku "Pedoman yang Bahasa Umum Ejaan Disempurnakan" Umum dan Pembentukan Istilah". Bahasa Selain bahasa disesuaikan sistem Indonesia "Pedoman sebagai bahasa negara memerlukan pengembangan kata dan istilah dalam berbagai bidang ilmu.Kekayaan kosakata suatu bahasa dapat menjadi indikasi tersebut. kemajuan bangsa pemilik bahasa Penggunaan kosakata bahasa asing makin meluas sejak terjadi perubahan tatanan kehidupan baru (globalisasi) yang telah mengubah pola pikir dan perilaku masyarakat pada berbagai sendi kehidupan. Penggunaan bahasa Indonesia 2
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Bahasa Jawa Bahasa Jawa adalah suatu bahasa daerah yang merupakan bagian dari kebudayaan nasional Indonesia, yang hidup dan tetap dipergunakan dalam masyarakat bahasa yang bersangkutan. Bahasa Jawa mengenal tata bahasa (undhak-undhuk basa) dan menjadi bagian integral dalam tata krama masyarakat Jawa dalam berbahasa. Terdapat tiga bentuk utama variasi, yaitu ngoko (kasar), madya (biasa), dan krama (halus). Di antara masing- masing bentuk ini terdapat bentuk penghormatan dan perendahan seseorang dapat berubah-ubah registernya pada suatu saat tergantung status yang bersangkutan dan lawan bicara. Status bisa ditentukan oleh usia, posisi sosial, atau hal-hal lain. Seorang anak yang bercakap-cakap dengan sebayanya akan berbicara dengan varian ngoko, namun ketika bercakap dengan orang tuanya akan menggunakan krama andhap dan krama inggil. Sistem semacam ini terutama dipakai di Surakarta, Yogyakarta, dan Madiun. Dialek lainnya cenderung kurang memegang erat tata-tertib berbahasa semacam ini. Pendapat mengenai undhak-undhuk oleh tingkat (Poejosoedarmo, 1973). Undhak-undhuk tingkat tutur bahasa Jawa terbagi atas tiga jenis yaitu : Krama, Madya, Ngoko dengan masing-masing sub tingkat. Berikut ini penjelasan mengenai Undhak- undhuk tingkat tutur tersebut : a. tutur tersebut dikemukakan Krama Krama adalah tingkatan bahasa sangat sopan bila digunakan untuk percakapan. Krama juga dibagi menjadi 2 yaitu Krama Madyo dan Krama Inggil. Krama Madya adalah bahasa pertengahan. Sedikit di atas bahasa Ngoko Alus tetapi di bawah Krama Inggil. Krama Madya biasanya digunakan oleh para orang tua untuk berbicara kepada sesamanya atau kepada seseorang yang orang yang lebih mudah tetapi lebih dihormati tetapi pangkat tidak jauh beda. Seperti ketua RT dan Kepala Desa. Sedangkan Krama Inggil adalah bahasa paling tinggi dalam tingkatan bahasa Jawa. Bahasa ini biasa digunakan oleh "abdi dalem" kepada "gustinya", anak kepada orang tuanya, atau rakyat biasa kepada rajanya. b. Madya Madya adalah bahasa yang sering digunakan dalam masyarakat pedesaan atau masyarakat gunung. Madya dibagi menjadi dua: madya ngoko dan madya krama. Madya ngoko adalah sebuah bahasa yang dikalobarasi dengan bahasa ngoko tetapi lebih lekat kedaerahan, bisa dibilang bahasa daerah setempat yang tak semua orang Jawa mengerti. Ciri-cirinya: Saya diganti menjadi kula. Anda menjadi dika. Awalan tak- diganti menjadi kula. Awalan ko- diganti menjadi dika. Awalan di- tidak berubah. Sedangkan madya krama biasa digunakan masyarakat desa berbicara dengan orang yang baru kenal atau orang yang dihormati. Bisa dikatakan hampir tetapi sama dengan ngoko andhap memunyai batasan: orang muda kepada yang lebih tua atau dihormati. Ciri-cirinya: Saya, diganti menjadi kula. Anda, diganti menjadi panjenengan. Saya, diganti menjadi kula. Anda, diganti menjadi panjenengan. Awalan tak- diganti menjadi kula. Awalan ko- diganti menjadi samang, mang. Akhiran -ku diganti menjadi kula. Akhiran -mu diganti menjadi sampéyan, samang. Akhiran -e tetap tidak berubah. Ngoko Ngoko adalah Akhiran -e tetap tidak berubah. Ngoko Ngoko adalah tingkatan bahasa paling "kasar" dalam bahasa Jawa. Bahasa Ngoko terbagi lagi menjadi 2 yaitu Ngoko Lugu dan Ngoko Alus. Ngoko lugu adalah bahasa yang paling kasar. Bahasa ini sering digunakan oleh anak-anak kecil untuk berbicara sesamanya (tidak termasuk dalam lingkungan Keraton, karena biasanya mereka menggunakan bahasa Krama Madya). Sedangkan Ngoko Alus adalah bahasa Ngoko yang sudah ada perpaduan dengan Kromo. Jadi secara kata-kata juga sudah lebih sopan. Bahasa ini sering digunakan oleh orang tua kepada anak-anaknya yang masih kecil untuk mengajari anaknya sopan santun. d. Contoh kalimat pengguna tingkat dalam bahasa jawa : tutur 1. Saya mempunyai mangga, apa kamu mau ?
Ngoko: Aku duwe pelem, apa kowe arep ? Krama: Kula gadhah pelem, menapa sampeyang anjeng? Krama Inggil : Kula gadhah pelem, menapa panjenengan kersa? 2. Bu Niken disuruh menjadi guru tari di sekolah. Ngoko: Bu Niken dikon dadi guru jogged ana ing sekolahan. Krama: Bu Niken dipunken dados guru jogged wonten ing sekolahan. Krama Inggil : Bu Niken dipunaturi dados guru beksa wonten ing sekolahan.
Pencarian Pencarian data sering juga disebut tabel look-up atau storage and retrieval information adalah suatu proses untuk mengumpulkan sejumlah informasi yang diperlukan secepat mungkin. 3
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Algoritma pencarian (searching algorithm) adalah algoritma yang menerima sebuah argumen kunci dengan tertentu akan langkah-langkah mencari rekaman dengan kunci tersebut. Setelah proses pencarian dilaksanakan, akan diperoleh salah satu dari dua kemungkinan, yaitu data yang dicari ditemukan (successfull) atau tidak ditemukan (unsuccessfull). Metode pencarian data dapat dilakukan dengan dua cara yaitu pencarian internal (internal searching) dan pencarian eksternal (external serching). Pada pencarian internal, semua rekaman yang diketahui berada dalam pengingat komputer sedangkan pada pencarian eksternal, tidak semua rekaman yang diketahui berada dalam pengingat komputer, tetapi ada sejumlah rekaman yang tersimpan dalam penyimpan luar misalnya pita atau cakram magnetis. Selain itu metode pencarian data juga dapat dikelompokkan menjadi pencarian statis (static (dynamic searching) dan pencarian dinamis searching). Pada pencarian statis, banyaknya rekaman yang diketahui dianggap tetap, pada pencarian dinamis, banyaknya rekaman yang diketahui bisa berubah-ubah yang disebabkan oleh penambahan atau penghapusan suatu rekaman. Gambar 1 Skema Dasar Sequential Searching dengan membandingkan elemen kunci (elemen terbesar yang disimpan di variabel sementara) dengan setiap elemen yang ada di daftar pada sepanjang pencarian.Pencarian berhenti ketika nilai elemen key sama dengan nilai yang dicari. Proses pencarian dilakukan Beberapa penerapan algoritma sequential searching antara lain sequential searching tanpa boolean, sequential searching dengan boolean, sequential searching pada terurut dan tabel sequential searching dengan sentinel. Pencarian Berurutan (Sequential Searching) Pencarian berurutan sering disebut pencarian linear merupakan metode pencarian yang paling sederhana. Pencarian berurutan menggunakan prinsip sebagai berikut: data yang ada dibandingkan satu per satu secara berurutan dengan yang dicari tidak sampai data ditemukan. tersebut ditemukan atau ini hanya melakukan pengulangan dari 1 sampai dengan pengulangan, jumlah dibandingkan data ke-i dengan yang dicari. Apabila sama, berarti data telah ditemukan. Sebaliknya, apabila sampai akhir pengulangan tidak ada data yang sama, berarti data tidak ada. Pada kasus yang paling buruk, untuk N elemen data harus dilakukan pencarian sebanyak N kali pula. Algoritma pencarian berurutan dapat dituliskan sebagai berikut: 1. i ← 0 2. ketemu ← false 3. selama (tidak ketemu) dan (i <= N) kerjakan Pada dasarnya, pencarian data. Pada setiap Gambar 2 Algoritma sequential searching tanpa Boolean Pada gambar 2 Elemen tabel yang terakhir diperiksa secara khusus. Jika nilainya sama dengan X, maka IX akan diisi indeks elemen tersebut. Jika tidak sama sama, IX akan diisi nol.Jika IX tidak sama dengan nol, bearti nilai X ditemukan. Proses pada untuk pengulangan "maju"/meneruskan indeks berikut. Pencarian dihentikan karena ketemu, atau karena sudah tidak dapat maju. Yang menentukan apakah pencarian ketemu atau tidak adalah kesamaan nilai elemen tabel ketika pencarian dihentikan. badan hanyak baris 4 4. jika (Data[i] = x) maka ketemu ← true, jika tidak i← i + 1 5. jika (ketemu) maka i adalah indeks dari data yang dicari, jika data tidak ditemukan Di bawah ini merupakan skema dasar sequential searching 4
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 3 Algoritma sequential searching dengan Boolean Gambar 5 Algoritma sequential searching dengan sentinel Pada gambar 3 Pengujian elemen array dengan X, jika nilai sama, nilai variabel Found diisi true, ini bearti nilai X ditemukan. Jika tidak, maju/meneruskan indeks berikut. Jika ditemukan, IX akan diisi indeks elemen tersebut, jika tidak IX akan diisi nol. Pencarian dihentikan karena ketemu, atau karena sudah tidak "maju". Pada gambar 5 sequential searching dengan sentinel. Sentinel suatu elemen aktif yang akan menghentikan pengulangan. Elemen fiktif ini harganya adalah sama dengan elemen yang dicari. Posisi sentinel pada tabel, diletakkan di depan jika pencarian mundur atau diletakkan di akhir jika pencarian maju. Teknik Sentinel sangat efisien, sebelum jika pencarian dilakukan terutama penyisipan sebuah elemen yang belum terdapat di dalam tabel. lagi Jika nilainya ditemukan, diperiksa apakah posisi ketemu di antara elemen tabel yang sebenarnya bearti nilai yang dicari ditemukan. Apabila ditemukan pada elemen terakhir bearti tidak ketemu, karena elemen fiktif/sentinel. Contoh : N=8, T berisi : {1,3,5,8,12,90,3,5} X=5 Gambar 4 Algoritma sequential searching tabel terurut T dijadikan {1,3,5,8,12,90,3,5,5} Pemeriksaan dilakukan terhadap {1,3,5} Output : IX=3 Pada gambar 4 Mencari nilai array yang sudah terurut, Karena terurut maka pencarian dihentikan jika nilai elemen lebih besar dari nilai yang dicari. Contoh : 1. N=8, T berisi : { 1,3,5,8,12,90,311, 500} X=5 Pemeriksaan dilakukan terhadap {1,3,5} Pengertian Android Android merupakan subset perangkat lunak untuk perangkat mobile yang meliputi sistem operasi middleware dan aplikasi inti yang di releaseoleh Google. Sedangkan Android SDK (Software Development Kit) menyediakan Toolsdan API yang diperlukan untuk mengembangkan aplikasi dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. pada platform Android Output : IX = 3 2. N=6, T berisi: {11,30,50,83,99,123} X=70 Pemeriksaan {11,30,50,83,99,123} Output : IX=0 dilakukan terhadap Dikembangkan bersama antara Google, HTC, Intel, Motorola, Qualcomm, T-Mobile, NVIDIA yang tergabung dalam OHA (Open Handset Alliance) dengan tujuan membuat standar terbuka untuk perangkat bergerak(mobile device). Versi Android 1. Android Versi 1.1 Pada 9 Maret 2009, Google merilis Android versi 1.1. Android versi ini dilengkapi dengan pembaruan estetis pada aplikasi, jam alarm, voice search (pencarian suara), pengiriman pesan dengan Gmail, dan pemberitahuan email.oi Versi 1.1. 2. Android Versi 1.5 (Cup Cake) 5
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Pada pertengahan Mei 2009, Google kembali merilis telepon seluler dengan menggunakan Android dan SDK (Software Development Kit) dengan versi 1.5 (Cupcake). Terdapat beberapa pembaruan termasuk juga penambahan beberapa fitur dalam seluler versi ini yakni kemampuan merekam dan menonton video dengan modus kamera, mengunggah video ke Youtube dan gambar ke Picasa telepon, dukungan Bluetooth A2DP, kemampuan terhubung secara otomatis ke headset Bluetooth, animasi layar, dan keyboard pada layar yang dapat disesuaikan dengan sistem. 3. langsung dari Android Versi 1.6 (Donut) Donut (versi 1.6) dirilis pada September dengan menampilkan proses pencarian yang lebih baik dibanding sebelumnya, penggunaan baterai indikator dan kontrol applet VPN. Fitur lainnya adalah galeri yang memungkinkan pengguna untuk memilih foto yang akan dihapus; kamera, camcorder dan galeri yang dintegrasikan; CDMA / EVDO, 802.1x, VPN, Gestures, dan Text-to-speech engine, kemampuan dial kontak, teknologi text to change speech (tidak tersedia pada semua ponsel), pengadaan resolusi VWGA. 4. Android Versi 2.0/2.1 (Éclair) Pada 3 Desember 2009 kembali diluncurkan ponsel Android dengan versi 2.0/2.1 (Eclair), perubahan yang dilakukan adalah pengoptimalan hardware, peningkatan Google Maps 3.1.2, perubahan UI dengan browser baru dan dukungan HTML5, daftar kontak yang baru, dukungan flash untuk kamera 3,2 MP, digital Zoom, dan Bluetooth 2.1. 6. Android Versi 2.3 (Gingerbread) Pada 6 Desember 2010, Android versi 2.3 (Gingerbread) diluncurkan. Perubahan-perubahan umum yang didapat dari Android versi ini antara lain peningkatan kemampuan permainan (gaming), peningkatan fungsi copy paste, layar antar muka (User Interface) didesain ulang, dukungan format video VP8 dan WebM, efek audio baru (reverb, equalization, headphone virtualization, dan bass boost), dukungan kemampuan Near Field Communication (NFC), dan dukungan jumlah kamera yang lebih dari satu. 7. Android Versi 3.0 (Honeycomb) Android Honeycomb dirancang khusus untuk tablet. Android versi ini mendukung ukuran layar yang lebih besar. User Interface pada Honeycomb juga berbeda karena sudah didesain untuk tablet. Honeycomb juga mendukung multi prosesor dan juga akselerasi perangkat keras (hardware) untuk grafis. Tablet pertama yang dibuat dengan menjalankan Honeycomb adalah Motorola Xoom. 8. Android Versi 4.0 (Ice CreamZ Sandwich) Diumumkan pada tanggal 19 Oktober 2011, membawa fitur Honeycomb untuk smartphone dan menambahkan fitur baru termasuk membuka kunci data dengan pengenalan wajah, terpadu pemantauan penggunaan dan kontrol, kontak tambahan fotografi, mencari emailsecara offline, dan berbagi informasi dengan menggunakan NFC. jaringan jaringan sosial, perangkat METODOLOGI PENELITIAN Untuk bergerak cepat dalam persaingan perangkat generasi berikut, Google melakukan investasi dengan mengadakan kompetisi aplikasi mobileterbaik (killer apps - aplikasi unggulan). ini berhadiah $25,000 bagi setiap Kompetisi pengembang aplikasi terpilih. Kompetisi diadakan selama dua tahap yang tiap tahapnya dipilih 50 aplikasi terbaik. 5. Android Versi 2.0/2.1 (Éclair) Pada 20 Mei 2010, Android versi 2.2 (Froyo) umumnya diluncurkan. terhadap versi-versi lain dukungan Adobe Flash 10.1, kecepatan kinerja dan aplikasi 2 sampai 5 kali lebih cepat, integrasi V8 JavaScript engine yang dipakai Google Chrome yang mempercepat kemampuan rendering pada browser, emasangan aplikasi dalam SD Card, Hotspot portabel, dan kemampuan WiFi kemampuan auto update dalam aplikasi Android Market. Perubahan-perubahan sebelumnya antara Analisa Sistem Analisis sistem merupakan penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh kedalam bagian- bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasidan mengevaluasi permasalahan- permasalahan kebutuhan kebutuhan yang diharapkan dapat sesuai dengan kebutuhan. yang terjadi dan bahasa Indonesia-Jawa sequential searching digunakan dalam melakukan pencarian kosakata dari bahasa Indonesia ke bahasa Jawa. Dalam kosakata bahasa Jawa terdapat 3 tingkatan tutur bahasa yang meliputi ngoko,krama madya dan krama inggil. Pencarian kosakata didalam aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa dilakukan dengan memasukkan kosakata dalam bahasa Indonesia, akan kemudian menampilkan kosakata dalam bahasa Jawa yang meliputi tingkat tutur bahasa ngoko, krama madya inggil. Berikut pada gambar 6 dan krama Perancangan aplikasi dengan metode kamus dilakukan pencarian yang 6
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 merupakan bisnis proses pada aplikasi kamus bahasa Jawa-Indonesia. class dalam sistem yang sedang dibangun dan bagaimana mereka saling berkolaborasi untuk mencapai suatu tujuan. f. Deployment Diagram, memiliki fungsi untuk mendeskripsikan arsitektur fisik baik hardware maupun serta menggambarkan komponen software run-time, peralatan hardware yang membentuk sistem. software dalam sistem konfigurasi Flowchart 1) Flowchart proses pencarian kata pada aplikasi kamus Indonesia-Jawa Gambar 6 Bisnis proses aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa Perancangan Sistem untuk yang menggambarkan proses pencarian kosakata didalam Jawa bahasa aplikasi menggunakan diagram alir (flowchart). Pemodelan sistem pada aplikasi kamus bahasa Indonesia Jawa menggunakan menggunakan UML (Unified Modeling Language). Software yang digunakan adalah Software Ideas Modeler. Adapun struktur perancangan sistem aplikasi kamus bahasa Indonesia Jawa berbasis Android terdiri dari: a. Flowchart, digunakan untuk menunjukkan aliran didalam program atau prosedur sistem secara logika. Perancangan digunakan kamus Indonesia b. Use Case Diagram, untuk memodelkan berdasarkan perspektif pengguna sistem. Use case diagram terdiri atas diagram untuk use case dan actor. Actor merepresentasikan orang yang akan mengoperasikan atau orang yang berinteraksi dengan sistem aplikasi Diagram, digunakan proses bisnis untuk memodelkan perilaku use case dan objects didalam bahasa kamus aplikasi indonesia-jawa yang berbasis Android. digunakan c. Activity sistem d. Sequence Diagram, menjelaskan secara detil urutan proses yang dilakukan dalam sistem aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa yang berbasis Android ini untuk mencapai tujuan dari use case interaksi yang terjadi antar class, operasi apa saja yang terlibat, urutan antar operasi, dan informasi yang diperlukan oleh masing-masing operasi. Gambar 7 Flowchart proses pencarian kosakata pada aplikasi kamus Indonesia-Jawa Flowchart pada gambar 7 menunjukkan kata yang di input adalah kata yang dicari, kemudian sistem akan mengerjakan pencarian kata dengan metode sequential searching. Apabila kata tersebut ditemukan, maka sistem akan menampilkan arti dari kosa kata yang dicari. Dan jika aplikasi tidak menemukan arti kata yang dicari, maka akan ditampilkan kembali kata yang di input. e. Class Diagram, merupakan diagram yang selalu ada di permodelan sistem berorientasi objek. Class diagram menunjukkan hubungan antar 7
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Algortima pencarian kosakata dengan 2) Flowchart proses sequential searching sequential searching dapat ditulis sebagai berikut: Tabel 1 Algoritma pencarian dengan sequential searching 1. Mulai 2. 3. Deklarasi variabel i integer=0, inputan, jawa1, jawa2,jawa3, query String, ar_indo, ar_jawa1, ar_jawa2, ar_jawa3 String[] inputan=Input Kata Input kata dari pengguna sistem 4. 5. Query="Select ind, jawa1, jawa2, jawa3 6. 7. from t_kamus" rs=executed.Query ar_indo=rs.getArray("indo") ar_jawa1=rs.getArray("jawa1") ar_jawa2=rs.getArray("jawa2") ar_jawa3=rs.getArray("jawa3") 8. Mengambil nilai result set rs ke dalam variabel ar_indo dari kolom indo, ar_jawa1 dari kolom jawa1, ar_jawa2 dari kolom jawa2, ar_jawa3 dari kolom jawa3 Gambar 8 Flowchart pencarian kosakata dengan sequential searching 9. Apakah i < ar_indo.length ? jika tidak ke langkah 11 10. Apakah ketemu= true ? jika ya ke langkah 12 Flowchart pada gambar 8 merupakan flowchart proses pencarian kosakata dengan menggunakan sequential searching, penjelasan mengenai langkah-langkah proses yang dilakukan adalah sebagai berikut : Setelah mendapat inputan kosakata yang yang akan dicari, maka dilakukan deklarasi variable yang meliputi jawa1, jawa2, jawa3 (ngoko, karma, krama inggil), ar_indo[], ar_jawa1[], ar_jawa2[], ar_jawa3[], query, rs. Kemudian dilakukan query kedatabase dengan hasil yang disimpan kedalam result selanjutnya memindahkan hasil dari result set ke variable array yang meliputi ar_indo, ar_jawa1, ar_jawa2, dan ar_jawa3. Setelah itu dilakukan proses pencarian dengan perulangan sebanyak nilai dari data yang terdapat pada array ar_indo. Dilanjutkan dengan memeriksa apakah nilai variabel ketemu adalah true, jika benar maka pencarian dihentikan dilanjutkan dengan proses memindahkan nilai array ar_jawa1, ar_jawa2, ar_jawa3 ke dalam variable jawa1, jawa2, jawa3 sebagai hasil dari pencarian kosakata dan kemudian dikeluarkan nilai dari variable tersebut. Apabila variabel ketemu bernilai false maka proses membandingkan nilai dari input kata dengan nilai dari array ar_indo dengan index dari variabel i. Jika hasil perbandingan adalah sama maka nilai variabel ketemu adalah true jika tidak maka dilanjutkan perulangan dengan menambahkan nilai i. set. Kemudian proses dilanjutkan dengan 11. Apakah input kata equals ar_indo[i] ? jika tidak ke langkah 10 12. ketemu=true kemudian ke langkah 6 13. i=i+1 kemudian ke langkah 6 14. tampilkan output kata awal, kemudian ke langkah 14 15. variabel jawa1=ar_jawa1[i], ar_jawa2[i], jawa3=ar_jawa3[] tampilkan jawa1, jawa2, jawa3 sebagai hasil pencarian kosakata jawa2= 16. 17. Selesai UML 1) Use Case Diagram Gambar 9 Use Case Diagram 8
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Diagram use case merupakan pemodelan untuk proses sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat serta digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem informasi. Actor pengguna memberikan arah panah ke beberapa use case, antara lain: Actor pengguna dapat memilih menu terjemahan bahasa ke dalam bentuk bahasa Indonesia ke bahasa Jawa, serta Actor pengguna bisa juga memilih menu Tentang yang berisikan informasi tentang aplikasi kamus. 1. Identifikasi Use Case Diagram activity bahasa Indonesia Jawa menggambarkan proses yang terjadi pada use case memilih terjemahan bahasa Indonesia ke bahasa Jawa. Awal proses dimulai dengan tampilan sebuah inputan aktif untuk memasukkan kosakata yang akan dicari, pada aplikasi ini jika pengguna tidak menemukan kata yang dicari maka akan muncul pesan peringatan, pengguna harus memasukkan lagi inputan kata yang baru dan jika pencarian telah menemukan kata yang dimaksud maka akan ditampilkan pada inputan pasif, maka aktifitas pencarian selesai dan setelah memilih kosakata yang dimaksud akan keluar arti kata yang telah dipilih. Identifikasi Use case adalah Use Case yang bekerja pada sistem aplikasi sebagai berikut : Tabel 2 Deskripsi Use Case Use Case No 1 Terjemahan Deskripsi Fungsionalitas untuk terjemahan bahasa indonesia-bahasa jawa Fungsionalitas untuk melihat informasi mengenai aplikasi Indonesia - Jawa 2 Tentang 2) Activity Diagram Tentang 2. Identifikasi Aktor Aktor yang berperan dalam menjalankan aplikasi dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini: Tabel 3 Deskripsi Aktor Pada Sistem No Aktor 1 Pengguna Deskripsi Merupakan aktor yang menggunakan aplikasi kamus bahasa indonesia-jawa Activity diagram 1) Activity Diagram Indonesia-Jawa Gambar 11 Activity Diagram Tentang Pada activity diagram about, pengguna memilih atau menekan tombol about, kemudian sistem akan menampilkan halaman tentang. Sequence Diagram 1) Sequence Diagram Terjemahan Bahasa Indonesia-Jawa Gambar 10 Activity Diagram Bahasa Indonesia- Jawa Gambar 12 Sequence Diagram Terjemahan Bahasa Indonesia-Jawa 9
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 2) Sequence Diagram 'Tentang' Deployment Diagram Diagram Deployment menggambarkan rinci bagaimana komponen di-deploy dalam infrastruktur sistem, dimana komponen akan terletak (pada perangkat keras apa), bagaimana kemampuan jaringan pada lokasi tersebut, spesifikasi Server dan hal-hal yang lain bersifat fisikal Gambar 13 Sequence Diagram Tentang Sequence diagram menunjukkan aliran fungsionalitas dalam use case. Proses dalam use case diawali ketika pengguna mencari arti dari sebuah kosakata pada aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa yang terdiri dari menu menginput pencarian kosakata dan menu about. Gambar 15 Deployment Diagram Class Diagram Diagram diagram struktural yang memodelkan sekumpulan kelas, interface, kolaborasi dan relasinya. Diagram kelas digambarkan dengan kotak, yang pada dasarnya terbagi atas tiga bagian yaitu, Nama Kelas, Atribut, dan Operasi. kelas merupakan merupakan komponen yang akan dideployment kedalam sistem operasi pada perangkat Android yang didalamnya merupakan hasil kompilasi dari Android Developer Tools. kamusINDJAWA.apk Perancangan Database N o 1 2 3 4 5 6 Field No Ind Jawa1 Jawa2 Jawa3 Keteranga n Typ e Int Text Text Text Text Text Size auto increme nt - - - -
PrimaryKe y Aplikasi database yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah Sqlite. Berikut nama tabel yang digunakan beserta field yang terdapat pada tabel. Tabel 4 tabel t_kamus HASIL DAN PEMBAHASAN Kebutuhan Hardware dan Software Dalam membuat aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa berbasis searching penulis membutuhkan hardware dan software untuk mendukung dalam kinerja dan proses sistem yang akan dibuat agar kinerja sistem bisa maksimal. sequential Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) Perangkat keras komputer atau hardware sangat mendukung dalam kinerja sistem. Semakin baik spesifikasi perangkat keras yang ada maka kinerja sistem pun akan semakin baik. Spesifikasi perangkat keras yang digunakan adalah sebagai berikut : 1) 1. Handphone dengan sistem operasi Android dengan spesifikasi : Gambar 14 Class Diagram 10
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Tabel 5 Spesifikasi perangkat handphone yang digunakan Merk Tipe Jaringan Warna Layar Samsung Galaxy S 2 GSM 850 / 900 / 1800 / 1900 HSDPA 850 / 900 / 1900 / 2100 Super Plus AMOLED capacitive touchscreen, 16M colors 480 x 800 pixels, 4.3 inches (~217 ppi pixel density) Ukuran/Berat 125.3 x 66.1 x 8.5 mm/116 g Memori Internal 16GB storage, 1 GB RAM Eksternal : microSD, up to 32GB OS CPU Kamera v2.3.4 Android (Gingerbread), (Ice Cream Sandwich), upgradable to v4.1.2 (Jelly Bean) Dual-core 1.2 GHz Cortex-A9, PowerVR SGX540 8 MP, 3264x2448 pixels, autofocus, LED flash OS, v4.0.4 2. Memory card 3. Laptop Asus dengan procesor 1.3-GHz Intel Core 2 Duo SU7300, RAM 2GB, Hardisk 320 GB. Kebutuhan Perangkat Lunak (Software) Aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa ini lunak (Software) agar memerlukan perangkat mampu beroperasi sesuai dengan yang diharapkan. Adapun yang lunak digunakan, yaitu : Sistem Operasi Android minimal 2.3 (Gingerbread) Pengujian Aplikasi 2) perangkat (Software) Pengujian yang dilakukan terhadap sistem dalam penelitian tugas akhir ini adalah pengujian dalam pencarian data dan pengujian secara fungsional. 1) Pengujian pencarian data lebih Untuk penjelasan tentang skenario pengujian aplikasi frontend maka dapat dilihat pada tabel 6 berikut : lanjut Tabel 6 Rencana pengujian Pengujian Aplikasi Item Uji Pencarian arti kosakata bahasa jawa Detail Uji Keyword Jenis Uji Pencarian data Berdasarkan rencana pengujian tersebut, maka dapat dilakukan pengujian yaitu sebagai berikut: 1. Pengujian pencarian kosakata bahasa Jawa Tabel 7 Pengujian Pencarian kosakata bahasa Jawa Kasus dan hasil uji (data normal) Data masuka n Keywor d : ' kamu' Keywor d 'tanah' Keywor d 'pergi' Keywor d : 'air' Keywor d 'merah' : : Yang diharap kan Menampi lkan kosakata bahasa Jawa yang dicari berdasark an keyword Menampi lkan kosakata basa yang dicari berdasark an keyword Menampi lkan kosakata basa yang dicari berdasark an keyword Menampi lkan kosakata basa yang dicari berdasark an keyword Menampi lkan kosakata basa yang dicari berdasark an keyword Menampi lkan kosakata basa yang dicari Pengamata n Menampilka kosakata n bahasa Jawa kowe,sampey an, penjenengan Menampilka n kosakata bahasa Jawa lemah,siti,sit i Menampilka kosakata n bahasa Jawa lunga,kesah, tindak Menampilka kosakata n bahasa Jawa banyu,toya,t oya Menampilka n kosakata bahasa Jawa abang,abrit, abrit Kesimp ulan (√) Diterima ( ) Ditolak (√) Diterima ( ) Ditolak (√) Diterima ( ) Ditolak (√) Diterima ( ) Ditolak (√) Diterima ) ( Ditolak Keywor d 'malam' Menampilka n kosakata bahasa Jawa bengi,ndalu, ndalu (√) Diterima ( ) Ditolak 11
berdasark an keyword Kasus dan hasil uji (data salah) Data masuka n Keywor d tidak dimasuk kan Yang diharap kan Menampi lkan pesan "kosakat a belum dimasukk an. Silakan masukka n kosakata nya" Menampi lkan pesan "arti kata tidak ditemuka n silakan masukka n yang lain" Menampi lkan pesan "arti kata tidak ditemuka n silakan masukka n yang lain" Menampi lkan pesan "arti kata tidak ditemuka n silakan masukka n yang lain" Pengamata n Menampilka n pesan yang diharapkan Menampilka n pesan yang diharapkan Keywor d 'kam u' kata Keywor d : 't anah' Menampilka n pesan yang diharapkan kata Keywor d : 'p e r g i' Menampilka n pesan yang diharapkan kata 12 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Kesimp ulan (√) Diterima ( ) Ditolak Gambar 16 Pengujian dengan keyword 'kamu' (√) Diterima ( ) Ditolak Pada gambar 16 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan dimana menampilkan arti kowe(ngoko), sampeyan (krama madya) dan panjenengan (krama inggil). keyword 'kamu', (√) Diterima ( ) Ditolak Gambar 17 Pengujian dengan keyword 'tanah' Pada gambar 17 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan keyword tanah, dimana menampilkan arti lemah (ngoko), siti (krama madya) dan siti (krama inggil) . (√) Diterima ( ) Ditolak Gambar 18 Pengujian dengan keyword 'pergi'
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Pada gambar 18 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan keyword pergi, dimana menampilkan arti lunga (ngoko) , kesah (krama madya) dan tindak (krama inggil). Pada gambar 21 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan dimana menampilkan arti bengi (ngoko) , ndalu (krama madya) dan ndalu (krama inggil). keyword merah, Gambar 19 Pengujian dengan keyword 'air' Pada gambar 19 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan keyword air, dimana menampilkan arti banyu (ngoko) , toya (krama madya) dan toya (krama inggil) . Gambar 22 Pengujian dengan tidak memasukkan keyword Pada gambar 22 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan tidak menggunakan keyword, dimana menampilkan pesan "Kosakata belum dimasukkan, silakan masukkan kosakatanya". Gambar 20 Pengujian dengan keyword 'merah' Pada gambar 20 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan dimana menampilkan arti abang (ngoko) , abrit (krama madya) dan abrit (krama inggil) . keyword merah, Gambar 23 Pengujian dengan keyword 'kam u' Pada gambar 23 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan dimana menampilkan pesan "Arti kata tidak ditemukan, silakan masukkan kata lain". keyword 'kam u', Gambar 21 Pengujian dengan keyword 'malam' 13
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 24 Pengujian dengan keyword 't anah' Pada gambar 24 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan menggunakan 't anah', dimana menampilkan pesan "Arti kata tidak ditemukan, silakan masukkan kata lain". keyword Data masuk an Pilih menu tentang Tekan tombol pencari an (gamba r kaca pembes ar) Tekan tombol hapus (gamba r bulatan bertand a x) Yang diharapk an Menampil kan informasi tentang aplikasi kamus Melakuka n pencarian kosakata Menghapu s inputan yang telah ada Pengamat an Menampil kan informasi tentang aplikasi kamus Menampil kan hasil pencarian Inputan kata menjadi kosong Kesimpul an (√) Diterima ( Ditolak (√) Diterima ( Ditolak (√) Diterima ( Ditolak ) ) ) Gambar 25 Pengujian dengan keyword 'p e r g i' Pada gambar 25 merupakan hasil pencarian kosakata kamus bahasa Indonesia-Jawa dengan i', dimana menggunakan keyword 'p e r g menampilkan pesan "Arti kata tidak ditemukan, silakan masukkan kata lain". Gambar 26 Pengujian fungsional tombol 'Tentang' Pada gambar 26 merupakan pengujian fungsi dari tombol 'Tentang', dimana setelah menekan tombol 'Tentang', akan menampilkan halaman 'Tentang' seperti pada gambar 26 bagian kanan. 2) Pengujian Fungsional Untuk penjelasan tentang skenario pengujian fungsional aplikasi frontend maka dapat dilihat pada tabel 5.4 berikut : lebih lanjut Tabel 8 Pengujian Fungsional Aplikasi Kamus Bahasa Indonesia-Jawa Kasus dan hasil uji 14
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 27 Pengujian fungsional tombol cari Pada gambar 27 merupakan pengujian fungsi dari tombol 'cari', dimana setelah menekan tombol 'cari; akan menampilkan hasil pencarian arti kosakata seperti pada gambar 27 bagian kanan. karena itu perlu dilakukan pengembangan dan penyempurnaan lebih lanjut. Adapun saran agar aplikasi ini bisa berfungsi dengan lebih optimal dan lebih menarik sebagai berikut: 1. Menambahkan penulisan arti bahasa Jawanya dalam tulisan Aksara Jawa. 2. Menambahkan fungsi menerjemahkan kosakata dari bahasa Jawa ke dalam bahasa Indonesianya. 3. Pada desain masukkan kata diberikan fungsi auto suggestion agar pengguna sistem dapat lebih cepat dalam memasukkan kosakata yang ingin dicari. 4. Pengunaan relative tampilan halaman kamus agar dapat digunakan pada banyak perangkat Android dengan berbagai resolusi layar. layout pada Gambar 28 Pengujian fungsional tombol hapus DAFTAR PUSTAKA Pada gambar 28 merupakan pengujian fungsi dari tombol 'hapus', dimana setelah menekan tombol 'hapus', akan menghilangkan kata yang telah dimasukkan seperti pada gambar 28 bagian kanan. PENUTUP Badudu, J.S. (2007). Kamus Kata-Kata Serapan Asing dalam Bahasa Indonesia. Penerbit Buku Kompas. Jakarta. H.I, Martina, (2010), Aplikasi Online Kamus Kedokteran Dengan Menggunakan Metode Binary Search, Skripsi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maliki Malang. Kesimpulan Berdasarkan uraian pembahasan analisa dan pengujian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan terhadap aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa menggunakan sequential searching pada platform Android yaitu sebagai berikut : 1. Dengan dibangunnya aplikasi ini diharapkan dapat dijadikan media pembelajaran dan sosialisasi sehingga dapat meningkatkan minat lebih masyarakat untuk mempelajari dan memahami bahasa daerah khususnya bahasa Jawa. Haryono Soewardi, (2009), "Pepak Basa Jawa". Pustaka Widyatama, Yogyakarta. K.S, Okky, (2010), Aplikasi Pepak Bahasa Jawa Berbasis Android, Skripsi Teknik Informasi, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Poejosoedarmo, Soepomo dkk. (1979). Tingkat Tutur Bahasa Jawa. Jakarta: Pusat 2. Aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa ini dapat dijadikan sebagai media baik sebagai alat bantu penerjemah ataupun untuk pembelajaran bagi setiap individu agar dapat memperluas wawasan terhadap kosakata bahasa Jawa. 3. Dengan dibangunnya aplikasi kamus bahasa Indonesia-Jawa ini dapat memberikan kontribusi untuk mengembangkan ilmu khususnya dalam meningkatkan pengetahuan mengenai arti kosakata bahasa Jawa yang diartikan dari bahasa Indonesia. Saran Sholiq.(2006). Pemodelan Informasi Berorientasi Objek Dengan UML. Graha Ilmu Sistem Drs. Harjawiyana, Haryana, S.U, (2001) Kamus Unggah Ungguh Basa Jawa . Penerbit Kanisius (Anggota IKAPI), Yogyakarta Wikipedia, Indonesia, diakses 07 Maret 2013. Kamus, Yusuf, A. (2009), SejarahKamus, kamus jauh dari bahasa sempurna dan masih banyak kekurangan. Oleh Dalam pembangunan Aplikasi Indonesia-Jawa ini masih /2009/07/ diakses 08 Maret 2013. tahu-sejarah-kamus.html, 15
16 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (2) PERANCANGAN MODEL TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI PADA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIJAYA KUSUMA SURABAYA BERBASIS COBIT FRAMEWORK DOMAIN PLANNING AND ORGANIZING Emmy Wahyuningtyas Program Studi Teknik Informatika - Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Abstraksi Kondisi saat ini Fakultas teknik UWKS telah memiliki 3 (tiga) program studi yaitu Teknik Sipil, Teknologi Industri Pertanian dan Teknik Informatika. Didalam menjalankan kegiatannya fakultas teknik UWKS telah menggunakan IT untuk mendukung beberapa proses antara lain untuk perwalian, pengelolaan nilai, ketatausahaan, pembelajaran e- learning. Guna mendukung hal tersebut dibutuhkan sebuah perencanaan pengembangan teknologi informasi yang cermat dan terintegrasi bagi fakultas teknik UWKS dengan dibuatnya sebuah dokumen rancangan model IT Governance untuk sistem Informasi Fakultas teknik UWKS yang terintegrasi dengan menggunakan COBIT framework dengan domain planning and organization. Hasil penelitian menunjukkan para responden memilih proses TI PO1 (Define Strategic IT Plan). Semua atribut proses TI saat ini berada pada tingkat kematangan 2 serta dihasilkan beberapa strategi perbaikan dan jadwal untuk rencana aksi Kata Kunci : e- learning, COBIT framework 1. Pendahuluan Kondisi saat ini Fakultas teknik UWKS telah memiliki 3 (tiga) program studi yaitu Teknik Sipil, Teknologi Industri Pertanian dan Teknik Informatika. Didalam menjalankan kegiatannya Fakultas Teknik UWKS telah menggunakan IT untuk mendukung beberapa proses antara lain untuk perwalian, pengelolaan nilai, ketatausahaan, pembelajaran e- learning. Guna mendukung hal tersebut dibutuhkan sebuah perencanaan pengembangan teknologi informasi yang cermat dan terintegrasi bagi fakultas teknik UWKS dengan dibuatnya sebuah dokumen rancangan model IT Governance untuk sistem Informasi Fakultas teknik UWKS yang terintegrasi dengan menggunakan COBIT framework dengan domain planning and organization. Adanya penerapan tata kelola IT ini diharapkan dapat memberikan banyak manfaat bagi fakultas teknik UWKS antara lain mengurangi adanya resiko, menyelaraskan IT dengan sasaran fakultas teknik, membuat operasi fakultas teknik lebih transparan dan meningkatkan efektifitas serta efisiensi. 2. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah perumusan didapatkan diuraikan permasalahan sebagai berikut : 1. Bagaimana mengidentifikasi area potensial yang tinggi berkaitan dengan diatas memiliki prioritas layanan yang dihasilkan. 2. Bagaimana melakukan analisis maturity level untuk menemukan gap antara maturity level dalam implementasi sistem informasi fakultas teknik dengan maturity level yang menjadi tujuan institusi. 3. Bagaimana menyusun rancangan model IT governance untuk sistem informasi fakultas teknik COBIT UWKS menggunakan Framework dengan domain planning and organization. 17
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 3. Tinjauan Pustaka 3.1 Definisi Visi dan Misi Sebuah organisasi harus mempunyai visi dan misi untuk menentukan arah perkembangannya. Definisi dari visi (Indrajit, 2000) merupakan sesuatu yang dicanangkan oleh pendiri organisasi. Namun yang harus diperhatikan, visi bukanlah mimpi, namun sesuatu yang mungkin terwujud. Sedangkan misi ditetapkan sebagai jawaban terhadap visi yang telah sebelumnya. Misi masih merupakan sesuatu yang memiliki arti global dan cenderung generik. Oleh karena itu, ditentukan beberapa objektif yang ingin dicapai dalam berbagai hal sehubungan dengan misi yang dicanangkan tersebut. ditetapkan 3.2 Strategi Bisnis dibutuhkan oleh perusahaan (dalam hal ini fakultas teknik) dan hal-hal yang berkaitan dengan (kecepatan proses pengolahan data menjadi cara informasi, penampilan transaksi informasi, penanggung jawab informasi, dsb.) tingkatan detail informasi, volume dan informasi, informasi, meliputi komponen-komponen perangkat keras (komputer, infrastruktur, alat komunikasi, dan lain-lain) dan perangkat lunak (aplikasi, sistem operasi, database, tersedia untuk dan telah menghasilkan didefinisikan. Kedua, teknologi lain-lain) yang harus sistem informasi yang informasi, menyangkut perangkat manusia (brainware) yang akan mengimplementasikan sistem informasi yang dibangun dan mengembangkan teknologi informasi sejalan dengan perkembangan perusahan (institusi) di masa mendatang. Ketiga, manajemen Strategi didefinisikan sebagai (Cannon, 2006) : "an adaptation of behavior or structure with an elaborate and sysmatic plan of action". Strategi juga dapat didefinisikan sebagai suatu rangkaian kegiatan yang terintegrasi dan ditujukan untuk meningkatkan faktor-faktor yang menentukan tujuan dan kemampuan perusahaan (Edwards, 1995). Business Strategy merupakan dokumen yang harus dijadikan landasan berpijak utama dalam pembuatan I/T Strategy karena dalam dokumen tersebut disebutkan visi dan misi perusahaan beserta target kinerja masing-masing fungsi pada struktur organisasi (Indrajit, 2000). 3.3 Sistem Informasi Fakultas Teknik Dalam teori organisasi modern, perusahan yang ingin berkembang saat ini harus mengubah filosofi internal perusahaan, dari yang berbasis hierarki (atau fungsional) untuk keperluan manajemen internal, menjadi berbasis proses yang berorientasi pada kepuasan pelanggan. Salah satu strategi perubahan yang mendukung proses tersebut adalah "internal integration", yaitu jenis strategi perubahan yang tujuan utamanya untuk melakukan integrasi antara fungsi-fungsi atau departemen-departemen yang ada dalam perusahaan (Indrajit, 2000). Selanjutnya (Indrajit, 2000) mengemukakan bahwa tiga hal pokok yang perlu dipahami secara menyeluruh apa yang harus diperhatikan dan dipertimbangkan untuk menghasilkan sebuah sistem informasi yang terintegrasi dengan baik adalah: cara memandang aktivitas 1988) membagi kegiatan-kegiatan yang ada pada fakultas teknik itu menjadi dua kelompok yaitu kegiatan pertama berhubungan dengan organisasi dan pengawasan sumber-sumber informasi. Kegiatan- teknis yang kegiatan menghasilkan berbagai macam alat bantu yang akan membantu kegiatan fakultas teknik. Kelompok keduanya, yaitu layanan publik. Layanan publik kemudian dibagi lagi menjadi dua kelompok: demand service dan notification service. Layanan yang pertama bersifat pasif menunggu respon atas permintaan para pengguna, sedangkan yang kedua lebih dinamis dengan mencoba mendisain layanan untuk diinformasikan kepada para pengguna sehingga menjadi tertarik. Untuk lingkungan fakultas teknik era globalisasi sekarang ini, perencanaan merupakan hal yang lebih penting dan sangat diperhatikan dari pada yang terjadi sebelumnya. Teknologi telah berkembang dengan sangat cepat untuk memasukan layanan dan sistem yang lebih luas yang membuat teknik dapat mengorganisir informasi yang diciptakan secara lokal dan akses informasi yang tersebar secara global. Penting sekali untuk mengembangkan perencanaan teknologi dasar sebagai tahap awal dalam mengidentifikasi sistem dan layanan mana yang paling baik guna memenuhi kebutuhan pengguna dan memenuhi misi fakultas teknik tersebut (Cohn, 2001). itu dalam Secara mendasar (Lancaster, ini berupa layanan fakultas 3.4 Strategi Teknologi Informasi informasi, merupakan definisi secara jelas dan terperinci sehubungan informasi apa saja yang dengan Pertama, sistem jenis-jenis lebih teknologi menekankan pada garis besar bagaimana kebutuhan organisasi atas informasi dan sistem akan disupport teknologi atau esensinya lebih menekankan pada 'IT supply' (Ward, 2002). Strategi informasi 18
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Beberapa alasan dibutuhkannya strategi teknologi informasi adalah (Ward, 2002) : 1. Sistem investasi yang dibuat tidak mendukung tujuan bisnis. 2. Hilangnya kontrol IS/IT. 3. Sistem tidak terintegrasi. 4. Tidak berarti untuk menetapkan prioritas proyek/sumberdaya IS dan perubahan rencana berdasar produktifitas yang rendah. 5. Bukan mekanisme untuk menentukan tingkat optimal dari sumberdaya, tetapi merupakan 'system supply' yang terbaik. 6. Informasi manajemen yang jelek. 7. Kesalahpahaman yang menyebabkan konflik antara user dan spesialis IT. teknologi yang 8. Strategi tidak logis dan ketidakleluasaan pilihan. 9. Membuat mencukupi. 9. Membuat mencukupi. investasi infrastruktur 10. Evaluasi seluruh proyek dengan basis tersebut korporat. Di dalam diperlihatkan pula filosofis pembangunan sistem secara "rumah tumbuh" yang akan dikembangkan oleh perusahaan sesuai dengan kekuatan dan keterbatasan sumber daya yang dimiliki. arsitektur 3. Portofolio Performance Management Karena begitu banyaknya komponen dalam arsitektur informasi yang harus dibangun dimana terbagi menjadi sejumlah kategori seperti perangkat lunak, perangkat keras, dan perangkat manusia maka diperlukan suatu pendekatan portofolio agar terjadi optimalisasi proses pengembangan. Konsep tersebut dari keanekaragaman perspektif atau pandangan mengenai nature dari teknologi informasi yang ingin dibangun, seperti dilihat dari segi prioritas, fungsi, demografi, stakeholder, karakteristik sumber daya, aspek perencanaan, dan lain sebagainya. teknologi dikembangkan berakar utilisasi, kebutuhan, keuangan saja. 11. Masalah investasi IS/IT yang mendatangkan konfik antar bagian organisasi. 12. Penyesuaian secara investasi yang memberi keuntungan, tetapi nyatanya secara bisnis keseluruhan tidak produktif. lokal 13. Sistemnya rata-rata, memiliki jangkauan yang pendek dan kebutuhan secara menyeluruh sangat besar di pengeluaran untuk membangun ulang IS/IT. 4. Dalam perkembangannya keputusan yang diambil berdasarkan prinsip manajemen portofolio ini akan diukur kinerjanya, terutama terkait dengan bagaimana keputusan penerapan teknologi informasi tersebut akan berpengaruh terhadap kinerja bisnis perusahaan secara menyeluruh. Sehingga dapat dikatakan bahwa manajemen akan mempengaruhi strategic planning yang disusun. portofolio tersebut 3.6 COBIT 4. Dalam perkembangannya keputusan yang diambil berdasarkan prinsip manajemen portofolio ini akan diukur kinerjanya, terutama terkait dengan bagaimana keputusan penerapan teknologi informasi tersebut akan berpengaruh terhadap kinerja bisnis perusahaan secara menyeluruh. Sehingga dapat dikatakan bahwa manajemen akan mempengaruhi strategic planning yang disusun. portofolio tersebut 3.6 COBIT sebuah konsep governance yang diberi nama "Gartner's Integrated Planning Suite". Dalam kerangka ini, ada empat aspek yang saling terkait satu dengan lainnya sehubungan dengan prinsip governance yang ingin ditegakkan, dimana masing-masing memiliki relasi keterkaitan sebagai berikut (Indrajit, 2004) : 1. Strategic Planning Gartner menawarkan Rencana strategis sebuah perusahaan akan memicu dan mengarahkan disusunnya sebuah rencana pengembangan teknologi informasi. Dengan berpedoman kepada visi, misi, dan tujuan perusahaan maka akan di dapat gambaran yang jelas mengenai peranan dan teknologi informasi seperti apa yang akan dikembangkan. Detil dari rencana tersebut dapat dijabarkan dalam sebuah dokumen Rencana Induk Pengembangan Teknologi Informasi atau Master Plan IT. 2. Enterprise Architecture keseluruhan Merupakan dan hubungan keterkaitan satu dengan lainnya yang membentuk sebuah sistem teknologi informasi komponen ISACA (Information System Audit and Control Association) memperkenalkan sebuah kerangka untuk mengelola IT Governance di sebuah perusahaan yang dikenal dengan nama COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies) (Indrajit, 2004). COBIT adalah salah satu metodology yang memberikan kerangka dasar dalam menciptakan sebuah Teknologi Informasi yang sesuai dengan kebutuhan organisasi dengan tetap memperhatikan faktor-faktor lain yang berpengaruh. Pada dasarnya COBIT dikembangkan untuk membantu memenuhi berbagai kebutuhan manajemen terhadap informasi dengan menjembatani kesenjangan antara resiko bisnis, kontrol dan masalah teknik (Swastika, 2007). COBIT dapat menyediakan seperangkat praktek yang dapat diterima pada umumnya karena dapat membantu para direktur, eksekutif dan manager meningkatkan nilai IT dan mengecilkan resiko. Saat ini COBIT telah mencapai edisi ke-4, COBIT 4.0 ini juga mencakup bimbingan bagi para direktur dan semua level manajemen dan terdiri atas empat seksi (ITGI, 2007) : 19
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 1. Gambaran luas mengenai eksekutif 2. Kerangka kerja 3. Isi utama manajemen dan model kedewasaan) 1. Gambaran luas mengenai eksekutif 2. Kerangka kerja 3. Isi utama manajemen dan model kedewasaan) 4. Appendiks (pemetaan, ajuan silang dan daftar kata-kata) 4. Appendiks (pemetaan, ajuan silang dan daftar kata-kata) 4.3 Analisis Kesenjangan Isi utama dibagi lagi menurut proses 34 IT dan memberikan gambaran yang sempurna mengenai cara mengendalikan, mengelola dan mengukur masing-masing proses, selain itu standar COBIT 4.0 juga : a. Menganalisa tujuan pengendalian dapat dipetakan ke dalam lima wilayah penentuan IT agar dapat mengidentifikasi gap potensial. bagaimana Analisis ini dilakukan terhadap maturity level dari domain yang dianalisis, yaitu domain Planning and organization, untuk kemudian merumuskan Key Goal Indicators (KGIs), Key Performance Indicators (KPIs) dan juga Critical Succes Factors (CSFs). 4.4 Merancang Model IT Governance untuk b. Menyesuaikan dan memetakan COBIT ke standar yang lain (ITIL, CMM, COSO, PMBOK, ISF and ISO 17799) c. Mengklarifikasikan indikator tujuan utama (KGI) dan indikator hubungan kinerja utama (KPI), dengan mengenal bagaimana KPI dapat bergerak mencapai KGI. d. Menghubungkan tujuan bisnis, IT dan proses IT (penelitian mendalam di delapan industri dengan pandangan yang lebih jelas tentang proses COBIT mendukung tercapainya tujuan IT spesifik dan dengan perluasan, tujuan bisnis). bagaimana 4. Metode Penelitian 4.1 Studi Literatur ini dilakukan dengan mempelajari COBIT dari dokumen-dokumen, buku, diktat, e-book, jurnal dan juga memanfaatkan fasilitas yang ada di internet. Untuk landasan yang berisi data-data yang digunakan dalam penelitian yang berhubungan dengan institusi atau fakultas teknik diperoleh dari arsip-arsip institusi kaitannya dengan muatan visi, misi dan juga rencana pengembangan jangka pendek maupun jangka panjang. Studi literatur 4.2 Kuesioner dan Wawancara Sistem Informasi Fakultas teknik Pada tahapan ini adalah tahapan akhir dari penelitian ini yaitu merancang model tata kelola IT (IT Governance) untuk sistem informasi fakultas teknik UWKS dengan mengacu pada standart framework COBIT pada domain Planning and Organization. 5. Pengolahan Dan Analisa Data 5.1 Pemilihan Prioritas Proses TI Dalam penelitian ini dilakukan pemilihan prioritas proses TI pada COBIT yang akan dibuat tata kelola. Namun dalam menentukan prioritas maka perlu dilakukan analisa hubungan antar setiap proses TI yang telah ditentukan dalam IT Goals yang adda pada COBIT dengan perancangan tata kelola untuk perencanaan dan organisasi (Plan and Organize) pada Fakultas Teknik Universitas Wijaya Kusuma Surabaya. 5.1.1 Proses TI yang Relevan Setiap proses TI (PO1, PO4, PO10, ME1 dan ME4) yang telah ditentukan pada IT Goals untuk merespon kebutuhan bisnis organisasi agar sejalan dengan strategi TI ( ITGI, 2007). Berikut ini hubungan setiap proses TI dalam COBIT untuk IT Goals yang telah ditentukan : Untuk mengetahui kondisi di fakultas teknik UWKS dilakukan dengan penyebaran kuisioner dan juga wawancara langsung dengan beberapa pihak yang terkait. Langkah ini untuk mengetahui kondisi sistem berjalan dan juga kondisi sistem yang diharapkan. Kuisioner yang dibagikan meliputi 2 aspek antara lain Management Awareness, untuk mendapatkan data dan opini dari pihak manajemen institusi dan teknik mengenai penerapan pimpinan fakultas a. PO1 Define Strategic IT Planning Dengan dapat mengontrol proses TI dalam menentukan yang memenuhi persyaratan bisnis di FT UWKS, maka dapat mempertahankan dan memperluas strategi bisnis dan kebutuhan tata kelola dengan mempertimbangkan tentang manfaat, biaya dan resiko. strategi perencanaan TI 20
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 b. PO4 Define IT Processes, Organisation and Relationship Proses TI untuk PO4 yaitu menentukan proses TI , organisasi TI serta hubungan TI dengan pengguna maupun pemasok yang sesuai dengan persyaratan bisnis TI dalam menanggapi strategi bisnis yang suatu saat bisa berubah serta dibangun secara transparan, fleksibel dan responsif. c. PO10 Manage Projects Pada proses ini manajemen proyek dikelola untuk memastikan bahwa hasil proyek sesuai dengan kerangka waktu, biaya dan kualitasnya. Dengan manajemen proyek maka dapat diketahui seberapa banyak tenaga yang dibutuhkan serta macam keahlian untuk mengelola proyek TI sehingga akan berpengaruh pada struktur organisasi TI. Gambar 4.1 Hirarki Pemilihan Proses TI d. ME1 Monitor and Evaluate IT Performance Mengawasi serta mengevaluasi secara internal dapat melindungi pencapaian tujuan TI dan mematuhi hukum, aturan dan kontrak yang berlaku untuk proyek TI. Dengan demikian strategi TI akan tetap sesuai jalurnya. e. ME4 Manage IT Performance Menyediakan tata kelola TI yang sesuai persyaratan binis TI bertujuan untuk mengintegrasikan tata kelola TI dengan tata kelola Fakultas . 2. Penyusunan Kuesioner Terdapat perbandingan 2. Penyusunan Kuesioner Terdapat perbandingan lima kuesioner yang berisi tingkat dan perbandingan control objective untuk setiap kriteria. Skala banding yang digunakan berada pada rentang 1 - 9. Pada perhitungan kuesioner yang membandingkan tingkat kepentingan antar kriteria, terdapat untuk menentukan bobot kepentingan dari setiap kriteria yang telah diidentifikasi sebelumnya, yaitu Biaya yang dikeluarkan, Kemampuan SDM, Dampak Penerapan serta Dukungan Stakeholder. antar pertanyaan perbandingan 5.1.2 Pemilihan Menggunakan AHP Prioritas Proses Untuk memperkuat keputusan yang telah diambil pihak manajemen maka dilakukan pemilihan prioritas proses TI menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Langkah-langkah penentuan bobot kepentingan dengan metode AHP sebagai berikut : 1. Mengidentifikasi Permasalahan TI 3. Penentuan Responden Responden 3. Penentuan Responden Responden berdasarkan keahlianan pengalaman mereka terhadap kriteria yang digunakan, yaitu : Dekan, Pembantu Dekan Bidang Akademik, Pembantu Dekan Bidang Administrasi, Kepala Tata Usaha, Ketua Program Studi Teknik Informatika. 4. Menentukan Berpasangan Matriks Perbandingan dalam menggunakan AHP diperlukan definisi awal sebagai berikut : : menentukan proses TI Obyektif Kriteria : biaya yang dikeluarkan, kemampuan SDM, Dampak Penerapan, Dukungan Stakeholder Alternatif Hasil langkah pertama : PO1, PO4, PO10, ME1, ME4 Dengan menggunakan ketentuan tersebut perbandingan rata-rata diperoleh matriks berpasangan sebagai berikut : a. Matriks perbandingan berpasangan antar kriteria SD GOAL BIAY DAMPA STAKE_ A M K H BIAYA 1.00 1.93 5.16 4.83 SDM 0.52 1.00 7.24 5.85 DAMPAK 0.19 0.14 1.00 2.95 STAKE_ 0.23 0.17 0.34 1.00 H 21
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 b. Matriks perbandingan antar proses TI untuk kriteria "Biaya yang dikeluarkan" GOAL PO1 PO4 PO10 ME1 ME4 PO1 1.00 1.25 5.16 6.12 7.36 PO4 0.13 1.00 3.27 6.77 3.32 PO10 0.03 0.32 1.00 2.95 1.93 ME1 0.03 0.15 0.35 1.00 2.67 ME4 0.14 0.30 0.52 0.37 1.00 c. Matriks perbandingan antar proses TI untuk kriteria "Kemampuan SDM" GOAL PO1 PO4 PO10 ME1 ME4 PO1 1.00 2.85 2.36 3.37 6.12 PO4 PO10 0.12 0.05 1.00 0.19 5.35 1.00 3.35 7.24 4.66 1.25 Gambar 4.2 Hasil Perhitungan Bobot untuk seluruh kriteria ME1 0.10 0.19 0.35 1.00 7.24 ME4 0.16 0.21 0.52 0.14 1.00 d. Matriks perbandingan antar proses TI untuk kriteria "Dampak Penerapan" e. Matriks perbandingan antar proses TI untuk kriteria "Dukungan Stakeholder" GOAL PO1 PO4 PO10 ME1 ME4 PO1 1.00 6.12 6.43 2.41 2.22 PO4 0.08 1.00 3.27 3.62 4.08 PO10 0.08 0.31 1.00 5.52 3.94 Penggunaan QM menunjukkan bahwa rasio konsistensi yang dihasilkan sebesar 0.06 masih di bawah rasio yang diperkenankan oleh Saaty yaitu sebesar 0.1, sehingga besaran bobot yangn dihasilkan dapat dipercaya. Kriteria Dampak Penerapan memiliki bobot kepentingan paling besar yaitu 0.552, hal ini berarti manajemen yang menjadi responden emmiliki persepsi yang sama bahwa kriteria tersebut merupakan parameter yang sangat mempengaruhi penentuan control objectives yang hendak diterapkan. Sedangkan kriteria untuk Dukungan Stakeholder yang cukup besar dibanding dengan Biaya maupun SDM yaitu 0.304. Hal ini menunjukkan bahwa Dukungan Stakeholder sedikit mempengaruhi penentuan Proses TI. Untuk kriteria SDM dan Biaya memiliki bobot kepentingan yang rendah, yang menunjukkan bahwa hal kedua kriteria ini tidak menjadi kendala dalam menentukan prioritas. ME1 0.21 0.28 0.18 1.00 2.85 ME4 0.45 0.25 0.25 0.35 1.00 5. Perhitungan Bobot seluruh kriteria dan alternatif Dalam perhitungan bobot seluruh kriteria dan alternatif digunakan bantuan software QM for Windows ver. 2.0. Hasil perhitungan bobot kriteria dan individual menggunakan QM sebagai berikut : a. Perhitungan bobot untuk kriteria Biaya, SDM, Dampak serta Stakeholder adalah sebagai berikut : alternatif secara 6. Penentuan prioritas Control Objective Penentuan prioritas proses TI secara individual pada masing-masing kriteria memberikan hasil yang berbeda. Proses TI dengan prioritas tertinggi pada kriteria Biaya dan Dampak Penerapan adalah PO1 (mendefinisikan strategi TI). Gambar 4.7 Pohon Prioritas Control Objective 22
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 4.8 Diagram Tingkat Prioritas Proses TI 5.2 Analisa Tingkat Kematangan (Maturity Level) 5.2.1 Kuesioner Analisa Tingkat Kematangan Pengembangan obyek pertanyaan dan pilihan jawaban kuesioner dilakukan dengan langkah- langkah sebagai berikut : 1. Mendeskripsikan pernyataan tingkat Gambar 4.9 Rekap data kondisi saat ini (as-is) dalam Minitab No Status Alpha Reliabilitas kematangan proses PO1 2. Selanjutnya pengembangan sehingga didapatkan definisi pernyataan kematangan yang merepresentasikan semua atribut pada semua tingkat kematangan. dilakukan 1 As-Is 0.7888 Reliabel 2 To-Be 0.7549 Reliabel Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Cronbach Alpha 3. Selanjutnya kematangan disusun matriks atribut 4. Mentranslasikan matriks kedalam bentuk pertanyaan dan jawaban yang benar Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data yang dianalisa dapat memberikan keyakinan atas konsistensi dalam mengukur gejala yag sama. 5.2.2 Pelaksanaan Kuesioner Distribusi kuesioner dilakukan dengan mengacu pada tabel RACI sesuai dengan panduan COBIT, yang selanjutnya dipetakan ke dalam peran dalam organisasi. 5.2.3 Hasil Uji Reliabilitas dan Validitas Uji validitas dilakukan dengan uji korelasi Pearson, yaitu dengan mengkorelasikan skor butir pada kuesioner dengan skor totalnya. Untuk semua jawaban pada atribut dihitung nilai r (korelasi dengan skor total) dan dibandingkan dengan nilai r pada tabel. Pearson product moment Correlation Coefficient untuk jumlah responden yang sesuai. Jika nilai r-hitung > r-tabel, maka item dikatakan valid dengan taraf signifikansi sebesar 5%. Diuji menggunakan nilai Cronbach Alpha. Data yang dianalisa harus memiliki nilai aplha > 0.6 agar data tersebut dianggap reliabel. Proses uji reliabilitas dimulai dengan merekapitulasi jawaban responden ke dalam worksheet Minitab dengan hasil sebagai berikut : 5.2.4 Penghitungan Tingkat Kematangan Pada ini dilakukan penghitungan nilai kematangan dengan mencari nilai rerata jawaban pada masing-masing atribut. Selanjutnya dilakukan pembobotan terhadap hasil rerata tersebut sesuai dengan Nilai Kematangan. Nilai No Atribut Kematangan To- As- be is 4.71 2.06 4.64 2 5 2.12 4.36 2.06 4.71 2.35 4.64 2.24 4.68 2.14 tahap Tingkat Kematangan To- As- be is 5 2 5 2 5 2 5 2 5 2 5 2 5 2 Tabel 4.3 Nilai Kematangan PO1 1 2 3 4 5 6 AC PSP TA SE RA GSM Rerata 23
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 3. Alat bantu yang berkaitan dengan perencanaan strategis TI telah dipikirkan, dikomunikasikan, dipertimbangkan dan disusun secara periodik dan berkelanjutan dan dipasang agar berfungsi secara otomatis (TA) TI 4. Peran dan tanggung jawab terkait perencanaan strategis sedemikian rupa,dikomunikasikan, dipertimbangkan dan diperbarui secara periodik atau berkelanjutan (RA) dirancang Gambar 4. 10 Representasi Tingkat Kematangan 5.3 Analisa Kesenjangan (Gap Analysis) 5.2.5 Analisa Kondisi Saat Ini Secara umum konisi kematangan saat ini pada semuau atribut PO1 berada pada level 2, yaitu Repeatable but Intuitive. Sesuai hasil observasi, kondisi saat ini pada proses PO1 dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Perencanaan strategis telah dikomunikasikan oleh manajemen dalam bentuk formal (AC) 2. Kebijakan standarisasi atau prosedur yang berkaitan dengan perencanaan strategis TI, mulai direncanakan dan disusun (PSP) 3. Alat bantu yang berkaitan mulai direncanakan dan disusun (TA) 4. Kebutuhan telah diidentifikasi atas dasar respon dari kebutuhan manajemen (SE) ketrampilan minimal Mengacu pada nilai-nilai kematangan yang telah diperoleh, rekomendasi tindakan dikelompokkan ke dalam tiga bagian yaitu : 1. Pencapaian tingkat kematangan 3 2. Pencapaian tingkat kematangan 4 3. Pencapaian tingkat kematangan 5 Proses pematangan atribut harus dilakukan secara bersama-sama sehingga semua atribut berada pada tingkat kematangan yang sama, kecuali untuk atribut Skill and Expertise yang hanya sampai pada tingkat 4. 5.4 Rekomendasi Perbaikan Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya rekomendasi tindakan perbaikan dibagi menjadi tiga kelompok agar proses peningkatan kematangan dapat berjalan lebih efektif sebagaimana pada gambar berikut : 5. Peran dan tanggung jawab terkait perencanaan strategis TI disusun atas dasar respon dari manajemen , jadi pelaksanaanya masi bersifat informal. (RA) Analisa tingkat kematang an As-is Analisa tingkat kematang an To-be Analisa gap tingkat kematanga n untuk setiap tingkat Merumus kan strategi perbaika n 5.2.6 Analisa Kondisi Yang Diharapkan Dari hasil kuesioner dapat disimpulkan bahwa manajemen menginginkan hampir semua atribut pada tingkat kematanga 5-Optimised. Kecuali untuk atribut Skill and Expertise berada pada tingkat 4-Managed and Measurable. Gambar 4.11 Pengelompokan Proses Rekomendasi perbaikan 5.5 Merumuskan Strategi Perbaikan Kondisi yang diharapkan untuk PO1 berada di tingkat 5, yaitu : 1. Perencanaan strategis dipikirkan, dikomunikasikan dan dikembangkan secara periodik dan berkelanjutan serta memiliki aturan yang jelas, yakni mendukung strategi bisnis institusi serta menghasilkan nilai bisnis yang tak terlihat melalui investasi TI (AC) selalu 5.5.1 Pencapaian Tingkat Kematangan 3 Beberapa tindakan yang perlu dilakukan agar nilai kematangan pada semua atribut mencapai 3-Defined adalah sebagai berikut : No 1 Atribut AC Strategi Perbaikan Mendefinisikan kebijakan perencanaan strategis TI 2. Kebijakan, standarisasi dan prosedur yang berkaitan dengan perencanaan strategis TI telah dipikirka, dikomunikasikan, dipertimbangkan dan disusun secara periodik dan berkelanjutan. Aturan-aturan yang telah ditetapkan dan menjadi standar dalam berhubungan dengan berbagai aktifitas yang bersifat eskternal (PSP) 2 Menyelenggarakan pertemuan/rapat kebijakan membahas untuk perencanaan strategis TI Mengkomunikasikan kebijakan ke seluruh unit kerja Mendokumentasikan Mengkomunikasikan kebijakan ke seluruh unit kerja Mendokumentasikan kebijakan,standarisasi atau prosedur perencanaan strategis TI yang telah didefinisikan 24
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 3 TA Mendefinisikan alat bantu (missal SWOT) yang berkaitan dengan perencanaan strategis TI Mendokumentasikan alat bantu yang berkaitan dengan perencanaan strategis TI 5.7.1 Rencana Aksi Agar tujuan-tujuan yang telah ditetapkan diatas dapat segera tercapai secara efektif, maka yang Rencana Aksi diperlukan dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu : 1. Menanggapi kebutuhan bisnis sejalan dengan sebuah strategi bisnis 2. Menanggapi kebutuhan tata kelola agar sejalan dengan arahan institusi 5.6 Indikator Kinerja dan Indikator Pencapaian 3. Memberikan kepuasan bisnis dari proyek dan portofolio aplikasi yang diterima saat ini Sebagai tindak lanjut dari usulan perbaikan diatas, maka diperlukan pengukuran untuk mengetahui kemajuan yang dicapai. Pengukuran tersebut meliputi pelaksanaannya maupun pencapaiannya. Untuk itu perlu didefinisikan beberapa indikator pengukuran, yaitu Performance Indicator yang mengukur pelaksanaan dan Outcome Measure yang mengukur capaian hasil. Ada tiga aspek yang diukur yaitu : 1. Pencapaian dan kinerja TI (IT Goals and Metrics) 2. Pencapaian dan kinerja Proses (Process Goals and Metrics) 3. Pencapaian dan kinerja Aktifitas (Activity Goals and Metrics) 6. Kesimpulan dan Saran Dari hasil penelitian dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Pada dengan menggunakan AHP, para responden memilih proses TI PO1 (Define Strategic IT Plan) dari lima pilihan proses TI ( PO1, PO4, PO10, ME1, ME4) pemilihan proses TI 2. Semua atribut proses TI yang terkait dengan Mendefinisikan Perencanaan Strategis TI saat ini berada pada tigkat kematangan 2 (Repeatable But Intuitive). Hal ini bahwa sudah terjadi proses yang berulang, namum masih tergantung pada pengetahuan individu sehingga kemungkinan terjadinya kesalahan masih cukup besar. 5.7 Perancangan Tata Kelola Perencanaan dan Organisasi TI Perancangan model Tata Kelola Perencanaan dan Organisasi TI berangkat dari kebutuhan bisnis terkait dengan TI yang dijabarkan dalam visi misi Fakultas Teknik UWKS. Teknologi informasi yang dimiliki harus dapat mendukung dan sejalan dengan renstra sehingga responsive terhadap perubahan yang terjadi. Sehingga dalam hal ini untuk mencapai tujuan bisnis maka perlu diterjemahkan ke dalam IT Goals yaitu : 1. Menanggapi kebutuhan bisnis sejalan dengan strategi bisnis 3. Sebagian besar atribut proses yang diharapkan berada di tingkat kematangan 5 (Optimized). Hal ini berarti pihak fakutas menginginkan proses yang telah disempurnakan ke tingkat yang lebih baik, serta menginginkan perbaikan yang terus menerus. TI digunakan secara terintegrasi untuk mengotomasi alur kerja, meningkatkan kualitas dan efektifitas. 4. Untuk atribut Skill and Expertise pada PO1 tingkat 4 diharapkan untuk mencapai (managed and measurable) 5. Dari hasil penelitian ini maka dihasilkan beberapa strategi perbaikan dan jadwal untuk rencana aksi 2. Menanggapi kebutuhan tata kelola agar sejalan dengan arahan institusi 3. Memberikan kepuasan bisnis dari proyek dan portofolio aplikasi yang diterima Pencapaian IT Goals diatas dapat diukur dengan IT Metrics sebagai berikut : 1. Tingkat persetujuan Institusi terhadap renstra TI 2. Tingkat kesesuaian antara kebutuhan bisnis dan kebutuhan tata kelola 3. Tingkat kepuasan bisnis dengan kondisi saat ini (jumlah, ruang lingkup, dll) dari proyek dan portofolio aplikasi Masukan dan saran pada penelitian ini adalah : 1. Perlu adanya kedisiplinan untuk melaksanakan rencana aksi yang sesuai dengan jadwal agar hasil yang diharapkan dapat maksimal 2. Studi lanjut dapat dilakukan untuk mengkaji proses PO4 Define the IT Process, PO10 Manage The Projects, ME1 Monitor and Evaluate IT Performance, ME4 Provide IT Governance yang terkait dengan Perencanaan dan Organisasi TI yang saat ini masih belum dilakukan karena keterbatasan sumber daya lebih 25
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 3. Agar hasil tata kelola lebih maksimal, pihak fakultas pihak fakultas diharapkan dapat mengkombinasikan hasil penelitian serupa pada proses TI yang lain. DAFTAR PUSTAKA 1. Cannon, David L., Bergmann, Timothy., Pamplin, Brady. 2006. CISA Certified Information Systems Auditor, Study Guide. United States of America: Sybex, Wiley Publishing, Inc 2. Cohn, John M., 2001. Planning for integrated systems and technologies: a how-to-do-it manual for librarians. New York: Neal- Schuman Publisher, Inc. 3. Edwards, Chris. 1995. The Essence of Information Systems 2nd Edition. United Kingdom: International., Yogyakarta : Andi Publiser. Prentice Hall 4. Gondodiyoto, Soenyoto. 2007. Audit Sistem Informasi: Pendekatan Cobit, Edisi Revisi. Jakarta: Mitra Wacana Media Indrajit, Richardus Eko. 2000. Pengantar Konsep Dasar Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. 6. Indrajit, Richardus Eko. 2004. Kajian Strategis Cost Benefit Teknologi Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi. ITGI. 2005. COBIT 4.0 : Control Objective, Management Guidelines, Maturity Models. United States of America: IT Governance Institute. 4. Gondodiyoto, Soenyoto. 2007. Audit Sistem Informasi: Pendekatan Cobit, Edisi Revisi. Jakarta: Mitra Wacana Media Indrajit, Richardus Eko. 2000. Pengantar Konsep Dasar Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. 6. Indrajit, Richardus Eko. 2004. Kajian Strategis Cost Benefit Teknologi Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi. ITGI. 2005. COBIT 4.0 : Control Objective, Management Guidelines, Maturity Models. United States of America: IT Governance Institute. 5. 8. Lancaster, F.W. 1988. If you want to evalute your library. London: The Library Association. 9. Oetomo, Budi Sutejo Dharmo. 2002. Perencanaan dan pengembangan sistem informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi 10. Umar, Husein, 2002. Strategic management in action: konsep, teori, dan teknik menganalisa manajemen strategis strategic business unit berdasarkan konsep michael R. David, dan Wheelen-Hunger. Jakarta: Gramedia. 11. Ward, John., Peppard, Joe. 2002. Strategic Planning for Information System. Cranfield, Bedfordshire, United Kingdom: John Wiley & Sons, LTD. 26
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (5) MENINGKATKAN KINERJA METODE DETEKSI TEPI FUZZY MENGGUNAKAN HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS Saiful Nur Budiman1, Yanuar Risah Prayogi2, Stendy B. Sakur3 , , ABSTRAK Metode deteksi tepi fuzzy sebelumnya mampu mendeteksi tepi citra dengan histogram bimodal dengan lembah yang pendek. Bagaimanapun, untuk citra dengan histogram bimodal dengan lembah yang lebar, deteksi tepi yang dihasilkan belum memuaskan. Tujuan dari paper ini adalah untuk mendeteksi tepi pada citra dengan karakteristik histogram bimodal dengan lembah yang lebar. Metode yang diusulkan dikembangkan dari metode IFMFED (improved fast multilevel fuzzy edge detection). Hasil uji coba menunjukkan metode yang diusulkan dapat mendeteksi tepi pada citra dengan histogram bimodal dengan lembah yang lebar dan lebih baik dari metode IFMFED. Kata Kunci: deteksi tepi, fuzzy, hierarichal cluster analysis, threholding. I. PENDAHULUAN Pemrosesan citra luas digunakan pada bidang industri misalnya untuk otomatisasi kontrol kualitas barang (quality control). Biasanya pengambilan citra menggunakan kamera berbasis CCD yang memungkinkan citra hasil kamera blur dan terdapat noise. Ketika dilakukan deteksi tepi pada citra blur, batas garis tepi menjadi tidak jelas. Deteksi tepi merupakan satu metode dasar pada pemrosesan citra. Kesulitan dalam deteksi tepi adalah ketika citra tersebut blur dan noise yang membuat batas garis tepi menjadi fuzzy. salah (Traditional Fuzzy Edge Detection) adalah metode deteksi tepi yang berbasiskan fuzzy yang cocok untuk beberapa citra blur [4][6]. Pada metode TFED, pertama citra dirubah ke domain fuzzy. Kemudian nilai fuzzy tersebut ditingkatkan menggunakan sebuah operator fuzzy. Berikutnya dilakukan pengembalian dari domain fuzzy ke domain sepasial. Dari domain sepasial ini diekstrak garis tepinya menggunakan operator min dan max. Kelemahan algorima ini adalah terlalu kompleks pada komputasinya yang ekponensial dan hilangnya piksel pada grey level rendah. Metode TFED Penelitian berikutnya dilakukan oleh Jinbo Wu dkk [5] yang mengusulkan metode FMFED (Fast Multilevel Fuzzy Edge Detection) yang mampu melakukan deteksi tepi pada citra blur yang kompleks. Yang mana pada TFED tidak mampu melakukannya karena akan meningkatkan sebagian tepi pada citra dan melemahkan sebagian tepi yang lain. Metode FMFED menggabungkan antara tahap metode peningkatan fuzzy dengan dua operator deteksi tepi. Kelebihan dari metode FMFED mampu meningkatkan kinerja deteksi tepi dalam hal run time dengan hasil yang lebih baik dari metode TFED. Namun metode ini tidak cocok untuk histogram bimodal dengan lembah yang pendek. Untuk menutupi kekurangan dari FMFED, Xiangtao Chen dan Yujuan Chen [2] melakukan pengembangan terhadap metode FMFED menjadi IFMFED (Improved Fast Multilevel Fuzzy Edge Detection) dengan mengubah proses threshold, fungsi keanggotaan fuzzy, operator deteksi tepi, menambahkan median filtering, dan mengganti dua operator deteksi tepi dengan fuzzy entropi. Metode ini menggunakan algoritma valley-emphasis [3] untuk mendapatkan lembah dalam histogram yaitu nilai threshold tengah sedangkan threshold kiri dan kanan menggunakan rata-rata. Bagaimanapun, jika histogram citra bimodal dengan lembah yang lebar, metode IFMFED tidak bisa mendapatkan threshold kiri dan kanan yang optimal karena nilai rata-rata tidak bisa mengklaster histogram secara optimal. Pada tulisan ini mengusulkan peningkatan metode deteksi tepi fuzzy menggunakan hierarchical cluster analysis. Metode yang diusulkan merupakan perbaikan dari metode IFMFED, dimana pada proses threshold menggunakan hierarchical cluster analysis [1] yang bisa mendapatkan tiga threshold tengah, dan kanan sekaligus, sehingga membagi histogram menjadi 4 kluster yang optimal. Tulisan ini dibagi menjadi 4 bagian sebagai berikut: metode yang diusulkan pada bagian 2, hasil uji coba dan pembahasan pada bagian 3, dan kesimpulan pada bagian 4. threshold kiri, 55
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 II. METODOLOGI 2',2',',1)1(21)(2)(yxyxyxgggI 10',',yxyxgttg A. Analisis Algoritma IFMFED dengan nilai t = 0.5 dan r = 3. Algoritma IFMFED (Improved Fast Multilevel Fuzzy Edge Detection) menggunakan metode Valley-emphasis [3] untuk mencari nilai threshold yang optimum Tm. Algoritma ini yang merupakan pengembangan dengan menambahkan nilai bobot sebesar 1- Pt, yaitu : dari metode Otsu Proses selanjutnya melakukan transformasi dari domain fuzzy ke domain spasial dengan melakukan invers dari G'. Langkah terakhir yang digunakan adalah mengukur nilai entropi dari nilai gray untuk seluruh piksel dengan menggunakan persamaan berikut : )1()()()()(2222110tLtmptutwtutwArgMaxT (1) fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy yang berbentuk kurva konvex dengan persamaan berikut : selanjutnya, merubahnya ke domain 1111)),(((91)(xixiyjyjmmmjiHAE (7) dimana, ))),(1log((),(1( )),(log(),()),((jijijijijiHmmmmmm ,1 ,1 ,1 ,1)( (2) dengan ,11),(',Cmgjijim pada persmaan diatas, m adalah nilai tengah dari gray level (x, y) dari windows berukuran 3x3 dan nilainya tetap. Dengan adanya hubungan antara gx,y' dan Em(A) dapat di tentukan tepi bx,y, dengan dimana, gx,y merupakan fungsi keanggotan baru, Tm nilai threshold berdasarkan valley-emphasis. Tl dan Th, merupakan nilai rata-rata dari gray terendah B1 dan gray tertinggi B2 yang dihitung secara berurutan sebagai berikut: persaman berikut, QAEQAEbyxmyxmyx)( ,0)( ,1),(),(, (8) dimana Q merupakan nilai threshold yang telah 1,1,BfTBfyxlyx ditentukan sebelumnya. B. Peningkatan Algoritma Deteksi Tepi Fuzzy (3) 2,2,BfTBfyxhyx (4) dimana, B1 dan B2 menunjukkan pixel obyek dan pixel latar belakang. Selanjutnya dilakukan proses median filter untuk mengurangi noise pada citra dengan persamaan: )g (811,11,1,1,1,11,11,1,1',yxyxyxyxyxyxyxyxyxgggggggg (5) Selanjutnya dilakukan peningkatan nilai fuzzy menggunakan operator fuzzy enhancement yang ditunjukkan pada persamaan: ))((',11yxrrgIII (6) dimana Menggunakan hierarchical cluster analysis untuk penentuan threshold Metode IFMFED menggunakan Valley-emphasis untuk menentukan nilai threshold yang optimum untuk histogram dengan distribusi normal seperti terlihat pada Gambar 1, pada kasus seperti gambar 2, metode IFMFED dapat menentukan nilai threshold Tm secara optimal akan tetapi dua nilai rata-rata yaitu Tl dan Th tidak dapat secara optimal di tentukan. Metode menggunakan hierarchical cluster analysis [1] untuk menentukan nilai threshold yang optimal dengan menggunakan strategi penggabungan nilai kluster berdasarkan pada perbedaan rata-rata dari dua kluster dan hasil dari variannya. Misalkan, y(t) dengan t = 0,1,2...L- 1 merupakan histrogram dari citra tujuan dimana t merupakan gray level dan L jumlah dari gray level termasuk nilai 0. Histogram y(t) berupa akurasi frekuensi dari piksel dengan gray level t. Jika di yang diusulkan 56
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 definisikan r(t) sebagai r(t) = y(t)/N, dimana N adalah jumlah dari piksel pada citra dengan y(t) dimisalkan sebagai probabilitas dari akurasi piksel dengan gray t. Fungsi cluster Y(Ck) level didefinisikan sebagai : 6. Mendapatkan binari citra dengan menggunakan operator fuzzy entropi yang ditunjukkan pada persamaan 7 dan 8 dengan nilai Q = 0.1. Gambar langkah-langkah pada metode yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 3. kkTTtKkkkCYtrCY1111)( ),()( (9) ini mengindikasikan sebagai akurasi probabilitas dari piksel pada kluster Ck. Jarak antara kluster Ck1 dan Ck2 didefinisikan sebagai, fungsi )( )(),(212122121kkAkkkkCCCCCCDist (10) dimana kedua paramater tersebut adalah inter- class variance dan intra-class variance. Inter-class , merupakan penjumlahan variance, ),(2121kkCC Gambar 1. Unimodal yang dideteksi dari akar kuadrat jarak dua kluster dan total rata-rata dua kluster didefinisikan sebagai berikut : 2212212121)()())()(()()(),(21kkkkkkkkCmCmCYCYCYCYCC (11) Dimana m(Ck) merupakan rata-rata dari kluster Ck yang didefinisikan sebagai berikut, kkTTtkkttrCYCm11)()(1)( (12) sedangkan intra-class variance, )(212kkACC didefinisikan sebagai berikut, 211122121212)]())([( x )()(1)(kkTTtkkkkkkAtrCCMtCYCYCC (13) Gambar 2. Tidak Optimal untuk IFMFED Mulai dari perhitungan diatas di peroleh nilai threshold optimal Tm dan dua nilai threshold Tl dan Th. Citra grayscale Hierarchical Cluster analysis Prosedur pada metode yang di usulkan Transformasi ke domain fuzzy diusulkan menggunakan hierarchical cluster analysis untuk menentukan nilai threshold yang optimal. Prosedur perhitungan untuk metode yang di usulkan sebagai berikut: 1. Mendapatkan nilai threshold Tl, Tm, dan Th menggunakan hierarchical cluster analysis. Algoritma yang Median filter di domain fuzzy Operator fuzzy enhancement 2. Mendefinisikan fuzzy menggunakan tiga threshold pada langkah 1. Dari fungsi keanggotaan fuzzy pada persamaan 2, domain sepasial citra fx,y dirubah ke domain fuzzy gx,y. fungsi keanggotaan Transformasi ke domain sepasial Operator fuzzy entropy Citra grayscale 3. Mendapatkan domain fuzzy yang sudah dihaluskan g'x,y menggunakan median filter. 4. Meningkatkan domain fuzzy menggunakan operator Ir(g'x,y) dengan nilai t = 0.5 dan r = 3. 5. Mengembalikan dari domain fuzzy ke domain sepasial menggunakan fungsi invers dari G'(fx,y). Selesai Gambar 3. Langkah-langkah pada metode yang diusulkan 57
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 III. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini akan dipaparkan hasil percobaan menggunakan algoritma yang diusulkan. Citra yang digunakan sebagai uji coba ada dua citra yang ditunjukkan pada gambar 4. Histogram dari gambar uji coba adalah histogram bimodal dengan lembah yang lebar seperti yang ditunjukkan pada gambar 5. Dalam rangka untuk mengevaluasi hasil kinerja, metode yang diusulkan akan dibandingkan dengan algoritma IFMFED (improved fast multilevel fuzzy edge detection). Sedangkan tingkat kinerja akan diukur menggunakan precision, sensitivity, dan accuracy. gambar 7. Pada gambar 6 hasil ektraksi tepi tidak bersih dan masih ada yang bukan tepi tetapi dianggap sebagai tepi. Hasil yang tidak bersih ini disebabkan oleh pengaruh derau. Sedangkan pada metode yang diusulkan, garis tepi yang dihasilkan bagus sekaligus mengurangi derau seperti yang ditunjukkan pada gambar 7. (a) (b) Gambar 6. Hasil deteksi tepi menggunakan IFMFED (a) Citra enamel gigi (b) Citra sel darah merah (a) (b) Gambar 4. Citra uji coba (a) Citra enamel gigi (b) Citra sel darah merah (a) (b) Gambar 7. Hasil deteksi tepi menggunakan metode yang diusulkan (a) Citra enamel gigi (b) Citra sel darah merah Nilai kinerja precision, sensitivity, dan accuracy tergantung dari nilai true positive (TP), false positive (FP), false negative (FN), dan true negative (TN). Persamaan precision, sensitivity, dan accuracy secara berurutan didefinisikan sebagai (a) precision = TP / (TP + FP), sensitivity = TP / (TP + FN), accuracy = (TP + TN) / (Total pixel), (14) (15) (16) (b) Gambar 5. Histogram citra uji coba (a) Citra enamel gigi (b) Citra sel darah merah Hasil dari deteksi tepi menggunakan IFMFED ditunjukkan pada gambar 6 sedangkan hasil deteksi tepi dari metode yang diusulkan ditunjukkan pada dimana total pixel adalah jumlah pixel yang ada pada citra. Untuk mengukur kinerja precision, sensitivity, dan accuracy harus dibandingkan dengan citra ground-truth yang ditunjukkan pada gambar 8. Tabel kinerja metode IFMFED ditunjukkan pada tabel 1 sedangkan tabel kinerja metode yang diusulkan ditunjukkan pada tabel 2. threshold tengah menggunakan algoritma valley-emphasis sedangkan dua threshold, threshold kiri dan kanan, menggunakan rata-rata. Metode IFMFED berhasil menentukan threshold tengah tetapi tidak untuk threshold kiri dan kanan sehingga tidak dapat Pada metode IFMFED penetuan 58
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 membagi histogram menjadi empat klaster yang optimal. Gambar threshold pada histogram citra dari metode IFMFED dan metode yang diusulkan ditunjukkan pada gambar 9. Pada gambar 9 (a) dapat kita lihat bahwa threshold kanan letaknya terlalu disebelah kanan. Metode yang diusulkan menggunakan hierarchical cluster analysis yang mampu menentukan tiga threshold sekaligus, tengah, dan kanan, menjadi empat klaster yang optimal seperti yang ditunjukkan pada gambar 9 (b). threshold kiri, IV. KESIMPULAN (a) (b) Gambar 8. Citra ground-truth (a) Citra enamel gigi (b) Citra sel darah merah Tabel 1. Kinerja metode IFMFED Citra uji coba precision sensitivity accuracy Enamel gigi Sel darah merah 0.35 0.63 0.84 0.66 0.85 0.94 Tabel 2. Kinerja metode yang diusulkan Citra uji coba precision sensitivity accuracy Enamel gigi Sel darah merah 0.83 0.95 0.98 0.87 0.98 0.98 Algoritma IFMFED tidak dapat mengekstrak garis tepi pada citra dengan karakter histogram bimodal dengan lembah yang lebar. Hasil dari deteksi tepi IFMFED masih mendeteksi false edge dan discontinuous. Hasil dari IFMFED masih terdapat derau sehingga hasilnya tidak bersih. Dari tabel kinerja didapatkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja lebih tinggi dari metode IFMFED. Metode yang diusulkan ini dapat menutupi kekurangan dari IFMFED. Metode yang diusulkan dapat mengekstrak garis tepi yang continuous dan mengurangi experimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat dijadikan sebagai deteksi tepi pada citra dengan karakter histogram bimodal dengan lembah yang lebar. noise. Dari hasil V. DAFTAR PUSTAKA 1. Arifin, A.Z. and A. Asano, Citra Segmentation by Histogram Thresholding Using Hierarchical Cluster Analysis. 2006. 2. Chen, X. and Y. Chen, An Improved Edge in Noisy Citra Using Fuzzy Detection Enhancement. 2010. 3. Ng, H.-F., Automatic Thresholding for Defect Detection. Proceeding of the Third International Conference on Citra and Graphics (ICIG'04), 2004. 0-7695-2244-0/04. (a) 4. S. K. Pal and R. A. King, "On edge detection of X-ray images using fuzzy sets," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-5, no.1, pp. 69-77, Jan. 1983. 5. Wu, J., Z. Yan, and Y. Xiong, The Fast Multilevel Fuzzy Edge Detection of Blurry Citras. IEEE Signal Processing Letters, 2007. 14.No. 5, May 2007. (b) Gambar 9. Threshold pada histogram citra enamel gigi (a) metode IFMFED (b) Metode yang diusulkan 6. Y. Nakagawa and Y. Rosenfeld, "A note on the use of local min and max operations in digital picture processing," IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. SMC-8, no. 8, pp. 632-635, Aug. 1978. 59
60 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (3) APLIKASI PENGHITUNGAN PAJAK PENGHASILAN BERBASIS ANDROID DENGAN STUDI KASUS RSUD BHAKTI DHARMA HUSADA SURABAYA Fajar Wahyudi1 , Anang Kukuh Adisusilo ST.MT2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Kusuma Surabaya anang@anang65.web.id ABSTRAK Beberapa karyawan di suatu rumah sakit telah menggunakan aplikasi perhitungan PPh.21 yang terintegrasi pada aplikasi payroll, sedangkan lainnya masih mengerjakan secara manual atau menggunakan Spread Sheet. Baik perusahaan yang telah menggunakan software aplikasi payroll untuk menghitung PPh.21 terutangnya, maupun yang masih mengerjakannya secara manual mengalami kendala berupa kesalahan dalam menentukan besarnya PPh.21 terutang atau jumlah total angsurannya kurang dari jumlah PPh.21 terutang. Untuk itu dibutuhkan suatu sistem dengan yang tepat sehingga secara akurat dapat memberikan jawaban terhadap kendala yang sering dihadapi perusahaan dalam menghitung besarnya PPh.21 terutang. Penghitungan Pajak Penghasilan Pasal 21 perorangan dirancang dalam sebuah aplikasi berbasis android akan memudahkan seorang karyawan mengetahui berapa pajak yang harus dibayarkan dan tentunya dengan penghitungan pph 21 yang telah berlaku. Kata kunci : Penghitungan, Pajak Penghasilan Pasal 21, Android PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam suatu Rumah Sakit tidak luput dari karena pengelolaan masalah administrasi merupakan titik pokok di dalamnya. Untuk berkembang, tumbuh dan bergerak rumah sakit juga membutuhkan administrasi yang baik. Administrasi adalah sesuatu yang terdapat di dalam organisasi yang moderen yang memberikan manfaat tersebut,sehingga organisasi organisasi itu dapat berkembang, tumbuh dan bergerak. Pajak merupakan iuran wajib masyarakat tanpa kepada negara yang dapat dipaksakan mendapat kontraprestasi secara langsung, dan apabila ada bagian masyarakat yang tidak melunasinya maka akan dikenakan sanksi oleh negara. administrasi, dari Pada hakekatnya setiap karyawan yang bekerja di Rumah Sakit memiliki potensi untuk menjadi wajib pajak. Dan yang menjadi obyek pajak adalah atas penghasilan yang diperoleh dan diterima oleh masyarakat. Pengertian dari penghasilan adalah setiap tambahan kemampuan ekonomis yang diterima atau diperoleh Wajib Pajak, baik yang berasal dari Indonesia maupun dari luar Indonesia, yang dapat dipakai untuk konsumsi atau menambah kekayaan Wajib Pajak yang bersangkutan, dengan nama dan bentuk apapun. Pajak yang dikenakan atas penghasilan yang diterima atau diperoleh Wajib Pajak disebut dari Pajak Pajak Penghasilan sendiri itu adalah suatu pungutan resmi yang yang berpenghasilan atau atas penghasilan yang diterima atau diperolehnya dalam tahun pajak untuk kepentingan negara dan masyarakat. ditujukan kepada masyarakat Salah satu jenis pajak penghasilan adalah PPh Pasal 21. PPh pasal 21 merupakan pajak terutang atas penghasilan yang menjadi kewajiban bagi wajib pajak orang pribadi yang bekerja pada satu pemberi kerja (pegawai / karyawan) untuk membayarnya. Penghasilan yang dimaksud disini adalah penghasilan yang berupa penggantian atau imbalan berkenaan dengan pekerjaan atau jasa yang diterima atau diperoleh termasuk gaji, upah, tunjangan, honorarium, komisi, bonus, gratifikasi, uang pensiun, atau imbalan dalam bentuk lainnya. Disebut PPh Pasal 21 karena ketentuan perpajakan yang berkenaan dengan penghasilan karyawan itu diatur dalam Undang-Undang Pajak Penghasilan No. 17 Tahun 2000 pasal 21. Pada Rumah Sakit Umum Daerah Bhakti (BDH) Surabaya masih Dharma Husada menggunakan aplikasi perhitungan PPh.21 yang terintegrasi pada aplikasi payroll, sedangkan lainnya masih mengerjakan secara manual atau menggunakan Spread Sheet. Baik perusahaan yang telah menggunakan software aplikasi payroll untuk menghitung PPh.21 terutangnya, maupun yang masih mengerjakannya secara manual mengalami kendala berupa kesalahan dalam menentukan total besarnya PPh.21 angsurannya kurang dari jumlah PPh.21 terutang. terutang atau jumlah penghasilan. Pengertian 27
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Untuk itu dibutuhkan suatu sistem dengan yang akurat dapat secara memberikan jawaban terhadap kendala yang sering dihadapi rumah sakit dalam menghitung besarnya PPh.21 terutang. tepat sehingga Penghitungan Pajak Penghasilan Pasal 21 perorangan dirancang dalam sebuah aplikasi berbasis android akan memudahkan seorang karyawan mengetahui berapa pajak yang harus dibayarkan dan tentunya dengan penghitungan pph 21 yang telah berlaku. TINJAUAN PUSTAKA Definisi Pajak Penghasilan Pasal 21 Pajak Penghasilan Pasal 21 adalah pajak atas penghasilan berupa gaji, upah, honorarium, tunjangan lainnya sehubungan dengan pekerjaan atau jabatan, jasa, dan kegiatan lainnya yang dilakukan oleh WP Orang Pribadi Dalam Negeri. Pemotong Pajak, yaitu: 1. Pemberi kerja yang terdiri dari orang pribadi dan badan, baik merupakan pusat maupun cabang, perwakilan atau unit, bentuk usaha tetap, yang membayar gaji, upah, dan pembayaran lain dengan nama apapun, sebagai imbalan sehubungan dengan pekerjaan atau jasa yang dilakukan oleh pegawai atau bukan pegawai. 2. Bendaharawan Pemerintah. 3. Dana pensiun, badan penyelenggara Jamsostek, dan badan-badan lain yang membayar uang pensiun dan Tabungan Hari Tua atau Jaminan Hari Tua. dan pembayaran honorarium, tunjangan, pekerjaan rumah tangga atau pekerjaan bukan dalam lingkup usaha. 2.1. Tarif dan Penerapan Penghitungan Pph Pasal 21 1. Pegawai tetap, penerima pensiun bulanan, bukan pegawai yang memiliki NPWP dan secara menerima tahun berkesinambungan dalam 1 (satu) dikenakan tarif Pasal 17 ayat (1) huruf a Undang-Undang PPh dikalikan dengan Penghasilan Kena Pajak (PKP). PKP dihitung berdasarkan sebagai berikut: a. Pegawai Tetap: biaya Penghasilan jabatan bruto dari dikurangi penghasilan bruto, maksimum Rp 6.000.000,00 setahun atau Rp 500.000,00 sebulan); dikurangi iuran pensiun, Iuran jaminan hari tua, dikurangi Penghasilan Tidak Kena Pajak (PTKP). (5% penghasilan b. Penerima Pensiun Bulanan: Penghasilan bruto dikurangi biaya pensiun (5% dari penghasilan bruto, maksimum Rp 2.400.000,00 setahun atau Rp 200.000,00 sebulan) dikurangi PTKP. c. Bukan Pegawai yang memiliki NPWP dan menerima secara berkesinambungan: 50 % dari Penghasilan bruto dikurangi PTKP perbulan. penghasilan 2. Bukan Pegawai yang menerima atau tarif memperoleh penghasilan dikenakan Pasal 17 ayat (1) huruf a dikalikan dengan 50% dari jumlah penghasilan bruto untuk setiap pembayaran tidak berkesinambungan; imbalan yang 4. Orang pribadi yang melakukan kegiatan atau pekerjaan bebas yang usaha melakukan pembayaran honorarium. 5. Penyelenggara (termasuk badan pemerintah, organisasi termasuk organisasi internasional, perkumpulan, orang pribadi serta lembaga lainnya yang menyelenggarakan yang membayar honorarium, hadiah atau penghargaan dalam bentuk apapun kepada Wajib Pajak orang pribadi dalam negeri berkenaan dengan suatu kegiatan. kegiatan kegiatan) Dikecualikan dari Pemotong Pajak : 1. Badan Perwakilan Negara Asing. 2. Organisasi Internasional. 3. Orang pribadi yang tidak melakukan usaha atau pekerjaan bebas dan semata- mata mempekerjakan orang pribadi untuk 3. Peserta kegiatan yang menerima atau memperoleh penghasilan dikenakan tarif Pasal 17 ayat (1) huruf a dikalikan dengan jumlah penghasilan bruto untuk setiap kali pembayaran yang bersifat utuh dan tidak dipecah; 4. Pegawai harian, pegawai mingguan, pemagang, dan calon pegawai, serta pegawai tidak tetap lainnya yang menerima upah harian, upah mingguan, upah satuan, upah borongan dan uang saku harian yang besarnya melebihi Rp.150.000 sehari tetapi dalam satu bulan takwim jumlahnya tidak melebihi Rp. 1.320.000,00 dan atau tidak dibayarkan secara bulanan, maka PPh Pasal 21 yang terutang dalam sehari adalah dengan menerapkan tarif 5% dari penghasilan bruto setelah dikurangi Rp. 150.000,00. Bila dalam satu bulan takwim jumlahnya melebihi Rp.1.320.000,00 sebulan, maka besarnya PTKP yang dapat dikurangkan untuk satu hari adalah sesuai dengan jumlah 28
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 PTKP sebenarnya dari penerima penghasilan yang bersangkutan dibagi 360. 5. Pejabat Negara, PNS, anggota TNI/POLRI yang menerima honorarium dan imbalan lain yang sumber dananya berasal dari Keuangan Negara atau Keuangan Daerah dipotong PPh Ps. 21 dengan tarif 15% dari penghasilan bruto dan bersifat final, kecuali yang dibayarkan kepada PNS Gol. IId kebawah, anggota TNI/POLRI Ajun Insp./Tingkat I kebawah. Besar PTKP adalah : kebawah/ Peltu Sebulan Rp 1.320.000 Rp 110.000 Setahun Rp 15.840.000 Rp 1.320.000 Penerima PTKP untuk diri pegawai tambahan untuk pegawai yang sudah menikah(kawin) tambahan untuk setiap anggota keluarga *) paling banyak 3 (tiga) orang 6. *) anggota keluarga adalah anggota keluarga sedarah dan semenda dalam satu garis keturunan lurus, serta anak angkat yang menjadi tanggungan sepenuhnya. Rp 1.320.000 Rp 110.000 7. Tarif Pasal 17 ayat (1) huruf a Undang-undang Pajak Penghasilan adalah: Lapisan Penghasilan Kena Pajak sampai dengan Rp 50 juta diatas Rp 50 juta sampai dengan Rp 250 juta diatas Rp 250 juta sampai dengan Rp 500 juta diatas Rp 500 juta 8. Bagi Wajib Pajak yang tidak memiliki NPWP dikenakan tarif 20 % lebih tinggi dari tarif PPh Pasal 17. 7. Tarif Pasal 17 ayat (1) huruf a Undang-undang Pajak Penghasilan adalah: Lapisan Penghasilan Kena Pajak sampai dengan Rp 50 juta diatas Rp 50 juta sampai dengan Rp 250 juta diatas Rp 250 juta sampai dengan Rp 500 juta diatas Rp 500 juta 8. Bagi Wajib Pajak yang tidak memiliki NPWP dikenakan tarif 20 % lebih tinggi dari tarif PPh Pasal 17. 25% 30% UML UML (Unified Modeling Language) adalah sebuah bahasa untuk menetukan, visualisasi, kontruksi, dan mendokumentasikan artifact (bagian dari informasi yang digunakan atau dihasilkan dalam suatu proses pembuatan perangkat lunak. Artifact dapat berupa model, deskripsi atau perangkat lunak) dari sistem perangkat lunak, seperti pada pemodelan bisnis dan sistem non perangkat lunak lainnya. 2.3.1 View View digunakan untuk melihat sistem yang dimodelkan dari beberapa aspek yang tapi berbeda. View bukan melihat grafik, merupakan suatu abstraksi yang berisi sejumlah diagram. Beberapa jenis view dalam UML antara lain: use logical view, component view, case view, concurrency view, dan deploymen view. 1. Use case view Mendeskripsikan fungsionalitas sistem yang seharusnya yang diinginkan external actors. Actor yang berinteraksi dengan sistem dapat berupa user atau sistem lainnya. dilakukan sesuai View ini digambarkan dalam use case diagrams dan kadang-kadang dengan activity diagrams. View ini digunakan terutama untuk pelanggan, perancang (designer), pengembang (developer), dan penguji sistem (tester). 2. Logical view bagaimana fungsionalitas dari sistem, struktur statis (class, obyek, dan relationship) dan kolaborasi dinamis yang terjadi ketika obyek mengirim pesan ke obyek lain dalam suatu fungsi tertentu. Mendeskripsikan ini digambarkan dalam class diagrams untuk struktur statis dan dalam state, sequence, collaboration, dan activity diagram untuk model dinamisnya. View ini digunakan untuk perancang (designer) dan pengembang (developer). View 3. Component view dan implementasi Mendeskripsikan yang Komponen ketergantungan modul. dari code merupakan tipe struktur dan module diperlihatkan dengan ketergantungannya juga alokasi sumber daya komponen dan informasi administrative lainnya. View ini digambarkan dalam component view dan digunakan untuk pengembang (developer). lainnya 4. Concurrency view Membagi sistem ke dalam proses dan prosesor. View ini digambarkan dalam diagram dinamis (state, sequence, collaboration, dan activity diagrams) implementasi (component dan deploymen diagrams) serta (developer), digunakan pengintegrasi (integrator), dan penguji (tester). dan diagram untuk pengembang teknik terbaik yang sukses dalam memodelkan sistem yang besar dan kompleks. tidak hanya digunakan dalam proses UML pemodelan perangkat lunak, namun hampir dalam semua bidang yang membutuhkan pemodelan. UML merupakan suatu kumpulan telah terbukti Bagian-bagian UML Bagian-bagian utama dari UML adalah view, 5. Deploymen view Mendeskripsikan fisik dari sistem seperti komputer dan perangkat (nodes) dan bagaimana ini hubungannya digambarkan dalam deploymen diagrams dan digunakan (developer), pengintegrasi (integrator), dan penguji (tester). dengan lainnya. View untuk pengembang diagram, model element, dan general mechanism. 29
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Diagram Diagram berbentuk grafik yang menunjukkan simbol elemen model yang disusun untuk mengilustrasikan bagian atau aspek tertentu dari sistem. Sebuah diagram merupakan bagian dari suatu view tertentu dan ketika digambarkan biasanya dialokasikan untuk view tertentu. Adapun jenis diagram antara lain : a. Use case Diagram b. Class Diagram c. Component Diagram d. Deploymen Diagram e. State Diagram f. Sequence Diagram g. Collaboration Diagram h. Activity Diagram Tujuan Penggunaan UML. i. Memberikan bahasa pemodelan yang bebas dari berbagai bahas pemrograman dan proses rekayasa. ii. Menyatukan praktek-praktek terbaik yang terdapat dalam pemodelan. iii. Memberikan model yang siap pakai, bahasa pemodelan visual yang ekspresif saling untuk mengembangkan menukar model dengan mudah dan dimengerti secara umum. dan sebuah sistem operasi seperti halnya symbian pada Nokia, Palm, dan Windows Mobile yang sebelumnya sudah terlebih dahulu kita kenal selama ini. Awalnya, Google Inc. membeli Android Inc., pendatang baru yang membuat peranti lunak untuk ponsel. Kemudian untuk mengembangkan Android, dibentuklah Open Handset Alliance konsorsium dari 34 perusahaan peranti keras, peranti termasuk Google, HTC, Intel, Motorola, Qualcomm, T- Mobile, dan Nvidia. Di dunia ini terdapat dua jenis distributor sistem operasi Android. Pertama yang mendapat dukungan penuh dari Google atau Google Mail Services (GMS) dan kedua adalah yang benar-benar bebas distribusinya tanpa dukungan langsung Google atau dikenal sebagai (OHD). Sistem Open Handset Distribution perangkat lunak Android sebenarnya merupakan sebuah stack atau tumpukan yang terdiri atas beberapa lapisan dari yang paling dekat dengan perangkat keras sampai yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Jadi, dapat dikatakan bahwa Android bukan sekedar suatu framework yang berdiri di atas suatu sistem saja, tapi Android merupakan sistem itu sendiri yang tersusun atas berbagai lapisan perangkat lunak. Dalam pembuatan aplikasi, diperlukan beberapa instalasi software yang mendukung antara lain Java, Android SDK, Eclipse, dan ADT. lunak, dan telekomunikasi, UML bisa juga berfungsi sebagai sebuah (blue print) cetak biru karena sangat lengkap dan detail. Dengan cetak biru ini maka akan bias diketahui informasi secara detail tentang koding program atau dan membaca menginterpretasikan kembali ke dalam bentuk diagram (reserve enginering). bahkan program Perangkat lunak yang mendukung pembuatan diagaram UML : StarUML StarUML adalah sebuah proyek open source untuk mengembangkan cepat, fleksibel, extensible, featureful, dan bebas-tersedia UML / platform MDA berjalan pada platform Win32. Tujuan dari proyek StarUML adalah untuk membangun sebuah alat pemodelan perangkat lunak dan juga platform yang menarik adalah pengganti alat UML komersial seperti Rational Rose, Bersama dan sebagainya. 2.4.1. SE) Java Platform, Standard Edition (Java Menurut Kadir, 2004, Java adalah bahasa pemrograman serbaguna. Java dapat digunakan untuk membuat suatu program sebagaimana anda membuatnya dengan bahasa seperti Pascal atau C++. Yang lebih menarik, java juga mendukung sumber daya internet yang saat ini popular, yaitu World Wide Web atau yang sering disebut Web saja. Java juga mendukung aplikasi klien/server, baik dalam jaringan local (LAN) maupun jaringan berskala luas (WAN). Java dikembangkan oleh Sun Microsystem pada Agustus 1991, dengan nama semula Oak. Konon Oak adalah pohon semacam jati yang terlihat dari jendela tempat pembuatnya, James Gosling, bekerja. Ada yang mengatakan bahwa Oak adalah singkatan dari "Object Application Kernel", tetapi ada yang menyatakan hal itu muncul setelah nama Oak diberikan. Pada Januari 1995, Karena nama Oak dianggap kurang komersial, maka diganti Java (Kadir, 2004). Android Mengacu pada Bhawiyuga, 2011, Android adalah sistem operasi untuk telepon seluler yang berbasis Linux. Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang buat menciptakan aplikasi mereka sendiri untuk digunakan oleh bermacam piranti bergerak. Android merupakan literatur disebutkan bahwa Java merupakan hasil perpaduan sifat dari sejumlah bahasa pemrograman, yaitu C, C++, Object-C, SmallTalk, dan Common LISP. Selain itu java juga dilengkapi dengan unsur keamanan. Dalam sejumlah 30
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Yang tak kalah penting adalah Java menambahkan paradigma pemrograman yang sederhana. Jika anda telah mengenal C atau C++, yang mengandalkan pointer dan anda dapat merasakan keruwetannya, Java justru meninggalkannya sehingga anda akan memperoleh kemudahan saat menggunakannya (Kadir, 2004). Mengacu pada Kadir, 2004, program Java bersifat tidak bergantung pada platform, artinya, Java dapat dijalankan pada sebarang komputer dan bahkan pada sebarang sistem operasi. Ketidakbergantungan terhadap platform sering dinyatakan dengan istilah portabilitas. Yang menarik, tingkat portabilitas Java tidak hanya sebatas pada program sumber (source code), melainkan juga pada tingkat kode biner yang disebut bytecode. Dengan demikian bila anda telah mengkompilasi program Java pada komputer bersistem dapat menjalankan hasil kompilasi pada Macintosh secara langsung, tanpa perlu mengkompilasi ulang. Kode yang disebut bytecode dapat dijalankan pada berbagai sisterm operasi karena kode ini berbeda dengan kode mesin. Kode mesin sangat bergantung pada platform, sedangkan bytecode dapat telah dimengerti oleh semua platform yang dilengkapi dengan interpreter Java. Mengingat bahwa hasil kompilasi Java dapat dijalankan pada sebarang sistem operasi ataupun prosesor, Java sering dikatakan bersifat netral terhadap arsitektur komputer (Kadir, 2004). operasi Windows, anda Android SDK (Software Development Kit) untuk mendorong adaptasi dari teknologi-teknologi yang dirancang untuk berjalan pada platform yang lebih disukai oleh IBM. Berkat arsitekturnya yang sangat kuat dan stabil, dan karena sebagian yang ditulis dalam bahasa Java, Eclipse dapat berjalan di beberapa sistem operasi dengan mudah. Inti dari Eclipse adalah plug-in manager yang dapat memuat, menginstal, dan menjalankan berbagai plug-in, masing-masing seperti komponen yang menyediakan berbagai jenis layanan. Terdapat plug-in yang mengetes, debug, dan menjalankan kode Anda, dan membantu Anda menulis kode dalam banyak bahasa yang berbeda, seperti AS, JavaScript, CF, PHP dan lain-lain. Bahasa default- nya adalah selalu Java. ADT (Android Development Tools) Menurut Safaat, 2011, ADT adalah plug- in yang membuat Eclipse dapat membuat project berbasis Android. ADT harus di-install, karena sebagai penghubung antara Android SDK dengan IDE Eclipse yang akan digunakan sebagai tempat coding aplikasi Android nantinya. PhoneGap PhoneGap adalah sebuah development framework yang berbasis standar open source yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi- aplikasi mobile. Aplikasi yang dikembangkan dengan PhoneGap dapat dijalankan secara lintas platform. Hal ini dikarenakan development framework yang digunakan menggunakan bahasa scripting HTML, CSS, JavaScript. Menurut Safaat, 2011, Android SDK adalah tools API (Application Programming Interface) yang diperlukan untuk memulai mengembangkan aplikasi pada platform Android menggunakan bahasa pemrograman Java. Saat ini disediakan Android SDK sebagai alat bantu dan API untuk mulai mengembangkan aplikasi pada platform bahasa Android menggunakan pemrograman Java. Eclipse Menurut Pisa, 2009, Eclipse adalah yang lingkungan sebuah untuk yang membantu Anda terintegrasi membangun aplikasi-aplikasi dalam banyak bahasa. Eclipse adalah software open source yang didukung oleh Eclipse foundation, sebuah asosiasi non profit yang serupa dalam ruang lingkup dasar Apache. pengembangan Eclipse pada awalnya dikembangkan oleh OTI International) dan (Object kemudian oleh IBM sebagai bagian dari proyek VisualAge. Hal ini kemudian menjadi bagian dari strategi IBM untuk membuat kode open source technology XAMPP XAMPP adalah perangkat lunak bebas, yang mendukung banyak sistem operasi, merupakan kompilasi dari beberapa program. Fungsinya adalah sebagai server yang berdiri sendiri (localhost), yang terdiri atas program Apache HTTP Server, MySQL database, dan penterjemah bahasa yang ditulis dengan bahasa pemrograman PHP. Nama XAMPP merupakan singkatan dari X (empat sistem operasi apapun), Apache, MySQL, PHP dan Perl. XAMPP dapat compatible dengan 4 OS lainnya, makanya di sebut XAMP. XAMPP Web server tersedia dalam GNU General Public License dan Freeware, merupakan web server yang mudah digunakan yang dapat melayani tampilan halaman web yang dinamis. Untuk mendapatkannya dapat mendownload langsung dari website resminya. Download XAMPP Linux, Windows, Mac OS X, dan Solaris ( Download Sesuai Operating Sistem anda ). 31
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 ANALISA DAN PERANCANGAN Analisa Kebutuhan Sistem Analisis sebagai sistem dapat didefinisikan penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan dan hambatan yang terjadi serta perbaikannya. Tahap analisis sistem dilakukan setelah tahap perencanaan sistem dan sebelum tahap desain sistem. Tahap analisis sistem merupakan tahap yang kritis dan sangat penting. DATA PENGHITUNGAN PAJAK(INPUT) PROSES PENGHITUNGANPAJAK DATABASE ATURAN DATA HASIL PENGHITUNGAN(OUTPUT) Deskripsi Sistem Deskripsi sistem adalah gambaran umum akan dikembangkan. tentang Rancangan pajak penghitungan penghasilan pasal 21 berbasis android merupakan perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membantu menghitung pajak penghasilan yang diwujudkan dengan adanya dialog antara pengguna dengan sistem. Pada proses ini sistem akan menampilkan beberapa kriteria penghitungan untuk menentukan dan mengetahui besar pajak yang dibebankan. sistem yang aplikasi Gambar 3.2 Bisnis Proses Keterangan : ruang langkah awal yaitu lingkup proses dimana memasukkan inputan yang berupa data perhitungan pajak yang kemudian akan diproses. Di dalam proses terdapat aturan penghitungan pajak penghasilan untuk menghitung dari input yang telah dimasukkan sehingga akan mendapatkan hasil berupa data hasil penghitungan pajak penghasilan yang dibebankan. Pada gambar 3.2 merupakan Gambar 3.1 Garis Besar Rancangan Aplikasi Desain Sistem Pada desain sistem dilakukan pembuatan block diagram dimaksudkan untuk mengetahui lingkup proses dari rancangan aplikasi yang dibahas. Pada block diagram ini, dapat dilihat bahwa inputan berupa data perhitungan pajak yang kemudian akan diproses melalui basis aturan penghitungan pajak penghasilan untuk mengetahui besar pajak yang dibebankan. 32
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Usecase Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 Database Pegawai Tetap <<extend>> <<extend>> Lihat Data Pilih Menu Keluar Aplikasi <<extend>> About Penerima Pensiun <<include>> Pegawai Aturan Hitung Petunjuk Bonus, Tunjangan Penerima Honorarium Memulai Aplikasi User Update Aturan Pajak <<extend>> <<extend>> <<include>> Hitung Pajak <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> Hitung Pajak Penerima Pensiun <<include>> Prosentase, Rumus User <<extend>> Pensiun Gambar 3.5 Usecase Diagram Hitung Pajak Penerima Pensiun Gambar 3.3 Usecase Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 Keterangan : Pada gambar 3.3 merupakan Usecase Diagram, dimana User dapat menghitung, melihat data hasil penghitungan, melihat petunjuk penggunaan, mengupdate data tersebut. Dalam penghitungan pajak ada beberapa tipe penghitungan yang berbeda yaitu pensiun, bonus/tunjangan, penerima honorarium, komisi penjaja barang dagangan, pendidikan pelatihan magang dan penghasilan upah harian. pegawai tetap, penerima Usecase Diagram Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak bonus dan tunjangan yang dilakukan oleh user. Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan Gaji, Bonus <<include>> <<extend>> User Prosentase, Rumus Usecase Diagram Hitung Pajak Pegawai Tetap Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak pegawai tetap yang dilakukan oleh user. Gambar 3.6 Usecase Diagram Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan User <<extend>> Prosentase, Rumus Hitung Pajak Pegawai Tetap Gaji, Pensiun <<include>> Gambar 3.4 Usecase Diagram Hitung Pajak Pegawai Tetap Usecase Diagram Hitung Pajak Penerima Pensiun Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak penerima pensiun yang dilakukan oleh user. Usecase Diagram Hitung Pajak Penerima Honorarium Usecase Diagram pada gambar berikut ini penerima menjelaskan honorarium yang dilakukan user. penghitungan pajak User Hitung Pajak Penerima Honorarium Prosentase, Rumus Honor <<extend>> <<include>> Gambar 3.7 Usecase Diagram Hitung Pajak Penerima Honorarium 33
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Usecase Diagram Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagangan Sequence Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak komisi penjaja barang dagangan yang dilakukan oleh user. Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagangan Komisi User <<extend>> <<include>> Prosentase, Rumus 4 : Prosentase, Rumus() : User Interface Sistem 1 : Pilih Menu() 5 : Lihat Hasil Hitung() 2 : Data Penghitungan() 3 : Hitung Pajak() Form Hitung Gambar 3.8 Usecase Diagram Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagangan Gambar 3.11 Sequence Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 Usecase Diagram Hitung Pajak Pendidikan Pelatihan Magang Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak pendidikan pelatihan magang yang dilakukan oleh user. Prosentase, Rumus Hitung Pajak Pendidikan Pelatihan Magang <<include>> User Honor Magang <<extend>> Gambar 3.9 Usecase Diagram Hitung Pajak Pendidikan Pelatihan Magang Usecase Diagram Hitung Pajak Penghasilan Upah Harian Usecase Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak penghasilan upah harian yang dilakukan user. Upah User <<include>> Hitung Pajak Penghasilan Upah Harian <<extend>> Prosentase, Rumus Gambar 3.10 Usecase Diagram Hitung Pajak Penghasilan Upah Harian Keterangan : Pada gambar 3.11 merupakan Sequence Diagram dimana menampilkan alur proses berjalannya aplikasi yaitu User memilih menu penghitungan pajak dan menginputkan beberapa kriteria yang dibutuhkan untuk proses penghitungan, setelah itu sistem akan menghitung pajak penghasilan yang dipilih pada menu. Hasil penghitungan pajak akan selesai. setelah proses penghitungan tampil Kemudian sistem akan menyimpan data tersebut ke database. Sequence Diagram Hitung Pajak Pegawai Tetap Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak pegawai tetap yang dilakukan oleh user. 1 : Input Data Gaji dan Pensiun() Form Hitung : User 2 : Hitung Pajak Pegawai Tetap() 3 : Prosentase, Rumus() Sistem Gambar 3.12 Sequence Diagram Hitung Pajak Pegawai Tetap 34
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Sequence Diagram Hitung Pajak Penerima Pensiun Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak penerima pensiun yang dilakukan oleh user. 2 : Hitung Pajak Penerima Pensiun() 1 : Input Data Pensiun() : User Sistem Form Hitung 3 : Prosentase, Rumus() 1 : Input Data Honor() : User Form Hitung 3 : Prosentase, Rumus() Sistem 2 : Hitung Pajak Penerima Honorarium() Gambar 3.15 Sequence Diagram Hitung Pajak Penerima Honorarium Sequence Diagram Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagangan Gambar 3.13 Sequence Diagram Hitung Pajak Penerima Pensiun Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak komisi penjaja barang dagangan yang dilakukan oleh user. Sequence Diagram Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak bonus dan tunjangan yang dilakukan oleh user. 1 : Input Data Gaji dan Bonus() 2 : Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan() Form Hitung Sistem 3 : Prosentase, Rumus() : User Sistem 3 : Prosentase, Rumus() : User 2 : Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagangan() 1 : Input Data Komisi() Form Hitung Gambar 3.16 Sequence Diagram Hitung Pajak Komisi Penjaja Barang Dagang Gambar 3.14 Sequence Diagram Hitung Pajak Bonus dan Tunjangan Sequence Diagram Hitung Pajak Pendidikan Pelatihan Magang Sequence Diagram Hitung Pajak Penerima Honorarium Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak penerima honorarium yang dilakukan oleh user. Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak pendidikan pelatihan magang yang dilakukan oleh user. 35
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 1 : Input Data Honor Magang() Form Hitung 2 : Hitung Pajak Pendidikan Pelatihan Magang() 3 : Prosentase, Rumus() : User Sistem Sequence Diagram Petunjuk Penggunaan Aplikasi Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan petunjuk penggunaan aplikasi pajak penghasilan yang dilakukan oleh user. Sistem 1 : Pilih Menu() Interface : User 2 : Petunjuk Aplikasi() 3 : Tampil Petunjuk Aplikasi() Gambar 3.19 Sequence Diagram Petunjuk Penggunaan Aplikasi Gambar 3.17 Sequence Diagram Hitung Pendidikan Pelatihan Magang Sequence Diagram About/Tentang Aplikasi Sequence Diagram Hitung Pajak Penghasilan Upah Harian Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan petunjuk penggunaan aplikasi pajak penghasilan yang dilakukan oleh user. Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan penghitungan pajak penhasilan upah harian yang dilakukan oleh user. 1 : Input Data Upah() : User 2 : Hitung Pajak Penghasilan Upah Harian() Form Hitung 3 : Prosentase, Rumus() Sistem Sistem Interface 1 : Pilih Menu() 2 : About Aplikasi() 3 : Tampil About Aplikasi() : User Gambar 3.20 Sequence Diagram About/Tentang Aplikasi Gambar 3.18 Sequence Diagram Hitung Penghasilan Upah Harian Sequence Diagram Update Sistem Sequence Diagram pada gambar berikut ini menjelaskan update sistem aplikasi pajak penghasilan yang dilakukan oleh user. 36
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Sistem 2 : Koneksi Internet() 3 : Cek Update() : User 1 : Memulai Aplikasi() 4 : Cek Update dari Database() 5 : Konfirmasi Update Sistem() Database Interface 6 : Memperbarui Sistem() Gambar 3.21 Sequence Diagram Update Sistem Activity Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 Activity Diagram Hitung Pajak Penghasilan Menu Penghitungan merupakan inti dari aplikasi ini, yaitu tempat penghitungan PPh pasal 21 di proses. Di dalam menu Penghitungan terdapat form Isian yang menampung input data dari user, kemudian di cek kebenaran input dari user, setelah benar akan di hitung dan ditampilkan hasilnya di form Hasil. Activity diagram dari menu Penghitungan dapat dilihat dalam gambar berikut ini. Proses Penghitungan Tampil Menu Tutup Aplikasi Input Form Isi Validasi Input Tampilkan Hasil Sistem Tampil Form Isi Menunggu Request User User Pilih Menu Penghitungan Buka Aplikasi Activity Diagram Petunjuk Penggunaan Aplikasi Pada Menu Petunjuk terdapat form yang menampilkan tentang cara menggunakan aplikasi. Berikut merupakan activity diagram untuk pengaksesan menu Petunjuk Pilih Menu Petunjuk Sistem Tampil Menu Tampil Menu Pilih Menu Kembali Buka Aplikasi User Menunggu Request User Tampilkan Petunjuk Gambar 3.23 Activity Diagram Petunjuk Penggunaan Aplikasi Activity Diagram About/Tentang Aplikasi Menu petunjuk menyimpan informasi tentang aplikasi dan pembuat aplikasi yang akan di tampilkan kepada user. Activity diagram menu About terlihat dalam gambar berikut Pilih Menu Kembali Tampil Menu Pilih Menu About Buka Aplikasi User Menunggu Request User Tampil Menu Sistem Tampilkan About Gambar 3.24 Activity Diagram About/Tentang Aplikasi Activity Diagram Update Sistem Gambar 3.22 Activity Diagram Hitung Pajak Penghasilan Setelah aplikasi dijalankan, sistem akan menanyakan apakah aplikasi ingin dijalankan secara offline atau online. Jika user memilih offline maka sistem tidak akan mengecek untuk update penghitungan yang baru jika tersedia, sebaliknya jika user memilih online maka sistem akan 37
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 mengecek update penghitungan yang baru jika tersedia, kemudian akan muncul konfirmasi update sistem dan sistem akan diperbarui. Activity diagram update sistem terlihat dalam gambar berikut User Sistem Koneksi Internet Cek Update dari Database Memperbarui Sistem Buka Aplikasi Konfirmasi Update Gambar 3.25 Activity Diagram Update Sistem Class Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 AboutAplikasi+TentangAplikasi Users +View() PetunjukAplikasi+LihatPetunjuk +View() PenerimaHonorarium+Honor +View() +Insert()+Update()+Delete() +Update() +Hitung() +Hitung() +Hitung() +Hitung() +Hitung() +Hitung() Lihat+LihatData +Hitung()+View() Bonus,Tunjangan+Gaji+Bonus PenerimaPensiun+Pensiun +Hitung() +Hitung() PegawaiTetap+Gaji+Pensiun PenghasilanUpahHarian+Upah Gambar 3.26 Class Diagram Aplikasi Penghitungan Pph 21 1. Pegawai Tetap, ini membutuhkan data gaji dan pensiun sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. penghitungan 2. Penerima Pensiun, penghitungan ini hanya membutuhkan data pensiun sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. 3. Bonus/Tunjangan, ini membutuhkan data gaji dan bonus sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. penghitungan 4. Penerima Honorarium, penghitungan ini hanya membutuhkan data honor sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. 5. Komisi Penjaja Barang Dagangan, penghitungan ini hanya membutuhkan data komisi sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. 6. Pendidikan Magang, Pelatihan penghitungan ini hanya membutuhkan data imbalan sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. 7. Penghasilan Upah Harian, penghitungan ini hanya membutuhkan data upah sebagai kriteria untuk mengetahui besar pajak yang harus dibayar. 8. Setelah melakukan proses penghitungan pajak pasal 21 sistem akan menampilkan hasil penghitungan pajak dan sistem akan menyimpan data hasil penghitungan kedalam database. IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK Uji Coba Sistem Pada sistem ini dihasilkan sebuah skenario pengujian, sehingga dapat menjelaskan urutan sistem yang telah dirancang. Beberapa skenario sistem pakar penentuan bagian harta waris meliputi: Uji Coba Hitung PPH Pegawai Tetap Pada Halaman Hitung PPH Pegawai Tetap, user diminta menginputkan jumlah gaji, pensiun dan memilih status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) yang dimiliki. Keterangan : Pada gambar 3.26 merupakan Class Diagram dimana User memilih menu penghitungan terlebih dahulu sebelum melakukan penghitungan pajak pasal 21, menu tersebut diantaranya yaitu: 38
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 6.1 Uji Coba Hitung PPH Pegawai Tetap Gambar 6.3 Uji Coba Hitung PPH Bonus dan Tunjangan Uji Coba Hitung PPH Penerima Pensiun Pada Halaman Hitung PPH Penerima diminta menginputkan Pensiun, pensiun dan memilih status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) yang dimiliki. user Uji Coba Hitung PPH Penerima Honorarium Pada Halaman Hitung PPH Penerima diminta Honorarium, menginputkan jumlah honor. user hanya Gambar 6.4 Uji Coba Hitung PPH Penerima Honorarium Uji Coba Hitung PPH Komisi Penjaja Barang Dagangan Gambar 6.2 Uji Coba Hitung PPH Penerima Pensiun Pada Halaman Hitung PPH Komisi Penjaja Barang Dagangan, user hanya diminta menginputkan jumlah komisi. Uji Coba Hitung PPH Bonus dan Tunjangan Pada Halaman Hitung PPH Bonus dan Tunjangan, user diminta menginputkan jumlah gaji, tunjangan, pensiun dan memilih status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) yang dimiliki. Gambar 6.5 Uji Coba Hitung PPH Komisi Penjaja Barang Dagangan 39
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Uji Coba Hitung PPH Pendidikan Pelatihan Magang Pada Halaman Hitung PPH Pendidikan Pelatihan Magang, user hanya diminta menginputkan jumlah imbalan. Analisa Hitung PPH Penerima Pensiun Dalam Penghitungan PPH Penerima Pensiun pada gambar 6.1.2 ini, user memiliki gaji Rp 3.000.000 dan status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) adalah K/1 (kawin dan memiliki 1 tanggungan) sehingga setelah melalui penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 65.500. proses Analisa Hitung PPH Bonus Dan Tunjangan Gambar 6.6 Uji Coba Hitung PPH Pendidikan Pelatihan Magang Uji Coba Hitung PPH Penghasilan Upah Harian Pada Halaman Hitung PPH Penghasilan Upah Harian, user diminta menginputkan jumlah upah dan memilih apakah user memiliki npwp atau tidak. Dalam Penghitungan PPH Pegawai Bonus dan Tunjangan pada gambar 6.1.3 ini, user memiliki gaji Rp 2.500.000, bonus dan tunjangan Rp 1.000.000, pensiun sebesar Rp 50.000 dan status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) adalah K/0 (kawin dan tidak memiliki tanggungan) sehingga setelah melalui proses penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 47.500. Analisa Hitung PPH Penerima Honorarium Dalam Penerima Honorarium pada gambar 6.1.4 ini, user memiliki honor Rp 1.500.000 sehingga setelah melalui penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 37.500. Penghitungan PPH proses Analisa Hitung PPH Komisi Penjaja Barang Dagangan Gambar 6.7 Uji Coba Hitung PPH Penghasilan Upah Harian Hasil Analisa dan Pengujian Sistem Analisa dilakukan terhadap setiap menu penghitungan pajak penghasilan mulai dari inputan sebagai modal penghitungan dan cara penghitungan pajak penghasilan pada aplikasi mobile berbasis android. Analisa Hitung PPH Pegawai Tetap Dalam Penghitungan PPH Pegawai Tetap pada gambar 6.1.1 ini, user memiliki gaji Rp 2.000.000, pensiun sebesar Rp 50.000 dan status penghasilan tidak kena pajak (ptkp) tidak memiliki adalah K/0 tanggungan) sehingga setelah melalui proses penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 21.000. (kawin dan Dalam Penghitungan PPH Komisi Penjaja Barang Dagangan pada gambar 6.1.5 ini, user memiliki komisi Rp 4.000.000 sehingga setelah melalui proses penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 34.000. Analisa Hitung PPH Pendidikan Pelatihan Magang Dalam Penghitungan PPH Pendidikan Pelatihan Magang pada gambar 6.1.6 ini, user memiliki imbalan Rp 1.500.000 sehingga setelah melalui proses penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 175.000. Analisa Hitung PPH Penghasilan Upah Harian 1. Dalam Penghitungan PPH Pegawai Tetap pada gambar 6.1.7 ini, user memiliki upah Rp 200.000 dan tidak memiliki npwp proses setelah melalui sehingga penghitungan menurut penghitungan yang berlaku menghasilkan pph perbulan sebesar Rp 3000. 40
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 PENUTUP Kesimpulan html Masih Belajar Eclipse Diakses tanggal 27 Maret 2013. Perhitungan Pajak Penghasilan Pph21 menggunakan aplikasi ini membantu pegawai atau karyawan yang ingin menghitung pajak tanpa integrasi dengan gaji dan aplikasi ini merupakan aplikasi yang mudah digunakan dimana saja dan kapan saja. Semua orang yang memiliki android bisa menggunakan aplikasi ini. Penerapannya cukup mudah dimengerti dengan ada menu petunjuk yang menuntun user dalam melakukan penghitungan pajak. / Android SDK Developer Guide,/ Diakses tanggal 24 Maret 2013. hp/Eclipse:_ADT plugin untuk Eclipse Diakses Tanggal 2 April 2013. Selain itu terdapat menu update yang selalu membuat aplikasi selalu memiliki fitur penghitungan pajak terbaru. Saran aplikasi Perhitungan Pajak Penghasilan (PPh21) disarankan untuk: Dalam pengembangan 1. Ditambahkan database di dalam android agar memudahkan pengguna dalam menyimpan data hasil penghitungan pajak penghasilan. 2. Hasil penghitungan pajak penghasilan lebih dirinci agar pengguna dapat melihat perincian penghitungan, misalnya PTKP dan prosentase pph21. DAFTAR PUSTAKA Gunadi. Pajak Penghasilan, Edisi Pertama. Jakarta: PT Salemba Emban Patria. 2002. Ketentuan Dasar Ivan Michael Siregar. 2011. Membongkar source Android. berbagai code Yogyakarta: Gava Media. Aplikasi Mardiasmo. 2003. Perpajakan, Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi Offset. Marom, Chairul. 2002. Akuntansi Pajak Penghasilan. Jakarta: Pustaka Damar. Naci Dai, Lawrence Mandel, dan Arthur Ryman. Tools Eclipse Web 2007. Platform:Developing Applications. Web Java Nugroho. Adi. 2008. Pemrograman Java Menggunakan IDE Eclipse. Jakarta: Andi Publisher. 41
42 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (7) PERANCANGAN PERMAINAN BERBASIS ANDROID SEBAGAI MEDIA BELAJAR UNTUK ANAK USIA DINI UMUR 2-4 TAHUN MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY Anang Kukuh Adisusilo, S.T., M.T. Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Jalan Dukuh Kupang XXV/54 Surabaya 60225 Jawa Timur, Indonesia E-mail: anang@anang65.web.id ABSTRAK Permainan moderen sebagai salah satu media belajar mulai digunakan dalam penyelenggaraan proses belajar dan mengajar terutama ditingkat playgroup atau anak usia dini, usia antara 2-4 tahun. Pada usia tersebut kecenderungan bermain dapat digunakan sebagai bentuk motifasi dalam bermain sambil belajar. Keadaan ini mendorong para peneliti dan industri permainan terus mengembangkan berbagai permainan yang menarik dan tetap sesuai dengan aturan dalam penyelenggaraan pendidikan. Penggunaan alat bantu teknologi yang berkembang sangat mendukung dalam terlaksananya cara belajar melalui bentuk permainan, diantaranya munculnya berbagai perangkat yang berbasis android. Dengan peralatan berbasis android yang bersifat bergerak (mobile) dan harga sudah terjangkau oleh kalangan masyarakat secara umum, dapat mempermudah implementasi permainan. Keanekaragaman bentuk permainan dan peralatan untuk menjalankannya dengan jenis konten permainan yang sama, merupakan salah satu cara untuk meningkatkan daya tarik permainan sehingga tidak jenuh dalam bermain. Salah satu pemicu kejenuhan dalam bermain karena tingkat imersive dari permainan yang kurang, sehingga pengguna tidak merasa masuk lebih mendalam dalam alur permainan. Dalam penelitian ini akan dirancang suatu bentuk permainan bagi anak usia dini dengan meningkatkan nilai immersifitas permainan, sebagai contoh mengangkat konten permainan pengenalan huruf dan permainan pengenalan jenis-jenis buah. Teknologi yang digunakan adalah menggunakan AR (Augmented Reality) dengan model grafis tiga dimensi (3D). Dari hasil percobaan dengan menggunakan prototipe dihasilkan bentuk media belajar dengan immersifitas lebih tinggi dibandingkan memakai buku atau tanpa menggunakan AR, hal ini disebabkan grafis dan animasi 3D yang dihasilkan dari pengenalan marker (penanda) membuat pengguna seperti bersentuhan dengan objek sebenarnya. Kata kunci: augmented reality, permainan, android, pembelajaran, usia dini. I. PENDAHULUAN Metode pembelajaran anak usia dini disekolah dan dirumah secara klasik adalah menggunakan buku-buku, seperti buku bergambar. Dengan kemajuan teknologi maka dikembangkan cara pembelajaran menggunakan media visual seperti audio dan video, sehingga anak-anak lebih tertarik dalam belajar. Metode balajar dengan media visual sudah lebih baik dibandingkan dengan metode klasik mengunakan buku-buku, tetapi belum cukup untuk bisa merangsang kecerdasan anak secara maksimal. Teknologi yang berkembang dewasa ini membuat tidak pembelajaran lagi [1] dengan lebih menarik dimasukkan metode interaktif dalam belajar. menutup kemungkinan interaktif dan banyak digunakan masyarakat dalam kesehariannya adalah teknologi permainan moderen (game). Bagi anak- anak yang masih senang bermain, untuk melakukan Teknologi yang permainan juga sudah memanfaatkan penggunaan teknologi. Permainan sudah menjadi hal pokok bagi anak-anak dalam aktifitas setiap harinya, dengan lebih mempermudah bagi anak-anak untuk bisa melakukan aktifitas permainan dimanapun tidak harus didepan personal computer (PC). Teknologi mobile dan gadget yang banyak digunakan adalah berbasis android. Kecenderungan tergantung pada permainan ini bisa dimanfaatkan untuk menjadikan permainan sekaligus sebagai sarana belajar. adanya teknologi mobile Pembelajaran yang dimasukkan ke dalam game seperti pengenalan angka, cara berhitung, pengenalan warna, pengenalan huruf, pengenalan benda dan sebagainya sehingga anak akan merasa senang dengan sarana belajar sambil bermain [2]. Sudah banyak terdapat pilihan permainan, sebagian besar permainan menitik beratkan pada genre dan konten permainanannya bukan menitik beratkan pada kemanpuan immersifitas sebuah permainan . 67
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Sebuah permainan dengan menggunakan AR yang merupakan teknologi dengan konsep visual secara grafis di dunia nyata melalui sebuah kamera bisa menambah immersifitas permainan tersebut [3,4]. AR mentransformasi perangkat kamera ke dalam sesuatu yang digambarkan sebagai suatu cermin, sehingga pengguna dapat berinteraksi dan seolah-olah berada dalam keadaan merasa sebenarnya. Dalam penelitian ini akan dirancang suatu bentuk permainan bagi anak usia dini dengan immersifitas permainan, meningkatkan nilai sebagai contoh mengangkat konten permainan pengenalan huruf dan permainan pengenalan jenis- jenis buah. Teknologi yang digunakan adalah menggunakan AR dengan model grafis 3D. Gambar.1 .Contoh Marker II. AUGMENTED REALITY AR (Augmented Reality) merupakan teknologi yang menggabungkan dunia nyata dengan dunia maya. Teknologi augmented reality membutuhkan empat input, output/display, alat tracking dan komputer sebagai alat proses. Alat input berupa marker yaitu seperti penanda, output dapat juga berupa perangkat keras seperti teleppon, tablet PC, maupun alat-alat mobile lainnya, atau monitor/ display. Alat tracking dapat berupa kamera atau sensor lainnya, GPS, sensor nirkabel, kompas, dan lain-lain. A. Input elemen utama yaitu untu Masukan dalam teknologi AR terdapat dua jenis, yaitu : 1. Marker Marker sering disebut sebagai marker based tracking biasanya merupakan ilustrasi hitam dan putih persegi dengan batas hitam tebal dan latar belakang putih. Marker base tracking bekerja dengan 2 dimensi yang diberi barcode untuk mengkatifkan program AR, gambar.1. Komputer akan mengenali posisi dan orientasi marker dan menciptakan dunia virtual 3D yaitu titik (0,0,0) dan 3 sumbu yaitu X,Y,dan Z, gambar.2. Marker based tracking ini sudah lama dikembangkan sejak tahun 80an dan pada awal 90an mulai dikembangkan untuk penggunaan AR. Gambar.2 .Titik koordinat marker 2. Markerless Metode markerless pengguna tidak perlu lagi menggunakan untuk menampilkan obyek-objek virtual. Seperti yang saat ini dikembangkan oleh perusahaan AR terbesar di dunia Total Immersion, mereka telah membuat berbagai macam teknik Markerless Tracking sebagai teknologi andalan mereka, seperti Face Tracking, 3D Object Tracking, Motion Tracking dan GPS Based Tracking. Metode ini disebut MAR (Markerless Augmented Reality), contoh penggunaan seperti gambar.3, dengan adanya kursi muncul secara virtual lego yang duduk di kursi tersebut. sebuah marker Marker based tracking memerlikan kamera handphone atau webcam yang cukup dengan intensitas cahaya. Keungglannya adalah lebih mudah mengembangkan aplikasi karena untuk trigger hanya perlu memerlukan kamera. Gambar.3 .Contoh aplikasi MAR [5] 68
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 B. Output A. Perancangan permainan permainan Perancangan dibagi menjadi Ouput dari AR merupakan objek dalam bentuk multimedia bisa berupa text, gambar dan juga video. Output tersebut ditampilkan dalam monitor atau display dari peralatan yang digunakan. C. Tracking Tracking adalah peralatan yang digunakan untuk mengambil penanda data (marker/markerless) yang dibuat. Dari data hasil inputan proses tracking dimasukkan sebagi komputasi sehingga menghasilkan output yang diinginkan. Untuk lebih jelasnya seperti diagram gambar.4. dari beberapa tahapan, yaitu : 1. Gameplay Gameplay dengan menggunakan AR ini yaitu dengan menggunakan perangkat keras berbasis android. Kamera dari perangkat keras tersebut diarahkan ke marker dari huruf atau gambar buah. Dari display perangkat keras akan muncul visualisasi 3D sesuai dengan marker yang dikenali oleh sistem permainan. Jika ujung jari diletakkan pada ruang diantara marker dan kamera, muncul animasi dari objek 3D dan suara yang menjelaskan objek tersebut. Jika jari bisa menyentuh objek maka objek tersebut akan berubah warna . Reword yang diberikan ke pengguna adalah hitungan angka yang bertambah setiap objek dapat disentuh oleh ujung jari . dalam permainan TRACKING Kamera KOMPUTAS I Library AR 2. Skenario. INPUT Marker/markerle ss Data Virtual permainan merupakan interaksi dari pemain dengan virtual button terhadap virtualisasi 3D yang dihasilkan, yaitu : a. Visualisasi 3D terlihat. b. Jari diletakkan diantara marker dan kamera, untuk menyentuh virtual button, kemudian muncul suara sesuai jenis objek, misalnya "buah apel", "huruf A". Perancangan skenario dalam OUTPUT Display/Monitor Gambar.4 .Diagram alur proses AR c. Untuk permainan pengenalan buah, animasi buah berputar atau berguling secara acak. Jika ujung jari mengenai buah, maka buah akan berubah warna dan score bertanbah. d. Untuk permainan pengenalan huruf, animasi huruf berputar atau berguling secara acak. Jika ujung jari mengenai huruf, maka huruf akan berubah warna dan score bertanbah. III. PERANCANGAN SITEM Permainan pada penelitian ini mengangkat konten dan pengenalan buah. Secara umum tahapan penelitian dibedakan menjadi perancangan permainan, perancangan AR dan perancangan perangkat lunak kemudian dilakukan ujicoba dari hasil prototipe, seperti gambar.5. permainan pengenalan huruf Perancangan Permainan gameplay Perancangan AR Perancangan P.Lunak e. Permainan selesai setelah mendapatkan score 10, atau jari berhasil 10 kali menyentuh objek. f. Permainan akan trus berjalan walaupun marker dipindahkan. 3. Storyboard. Storyboard dengan menggunakan AR untuk pengenalan huruf dan pengenalan buah adalah sebagai berikut: a. Storyboard untuk permainan pengenalan huruf. Huruf diam ditengah dari bidang marker, kamera dari atas, pencahayaan dari atas pada permainan marker skenario P.Lunak storyboard 3D Design Gambar.5 .Tahapan penelitian 69
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Huruf disentuh ujung jari, kemudian bergerak dan berubah warna, kamera dari atas, pencahayaan dari atas. Buah kembali utuh, kamera dari atas, pencahayaan dari atas, durasi 1 detik. Huruf bergerak terus dan diam pada posisi tertentu menunggu disentuh lagi, kamera dari atas, pencahayaan dari atas. B. Perancangan AR b. Storyboard untuk permainan pengenalan buah. Pada perancangan AR ini dibagi menjadi beberpa bagian perancangan, yaitu perancangan marker dan perancangan objek 3D. 1. Marker Buah diam ditengah dari bidang marker, kamera dari atas, pencahayaan dari atas, durasi looping. Marker diambilkan dari gambar-gambar yang berasal dari media belajar anak usia dini, seperti dalam bentuk buku bergambar atau kartu cerita seperti bergambar. Beberapa contoh marker gambar.12. dan gambar.13. Buah disentuh ujung jari, kemudian berubah warna dan bergerak, kamera dari atas, pencahayaan dari atas, durasi 3 detik. Gambar.12. contoh marker untuk pengenalan buah 70
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 mulai Int x, boolean OnButtonPressed, int score=0 OnButtonRelaese Gambar.13. Contoh marker untuk pengenalan huruf OnButton Pressed N Y 2. Objek 3D. Objek tiga dimensi dibuat untuk visualisasi dari AR, dan dibuat menggunakan tools modeling 3D yaitu Blender [6,7,8]. Contoh objek yang dibuat pada penelitian ini adalah bentuk 3D dari buah Apel, buah Rambutan, huruf O dan huruf A. x=x+1 x=x div 2 X==0 C. Perancangan perangkat lunak Dalam pembuatan perangkat lunak digunakan bahasa program C# dengan menggunakan editor Mono dan debugger Unity game engine [9,10]. Untuk mengenali marker digunakan engine dari Qualcomm vuforia, dan pada bagian scoring dan perubahan action perubahan warna objek dibuat perangkat lunak seperti flowchart pada gambar.14. Secara umum perancangan perangkat lunak permainan digambarkan seperti Finite State Machine (FSM) gambar.15. mObject.renderer.material =m_ObjectMaterials[1]; mObject.renderer.material =m_ObjectMaterials[0]; Score=score + 1 Score==10 N Y selesai Gambar.14. Flowchart action perubahan warna dan scoring Gambar.15. FSM Game 71
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Dalam pergerakan objek dibatasi dengan bentuk segi empat, sehingga objek tidak bisa keluar dari garis batas tersebut, pembatasan ini disebut sebuah collider. Objek bergerak secara random dan menggunakan fungsi physics rigidbody game. Flowchart dari gerakan objek seperti gambar.16. dan ilustrasi pembatas dari gerakan seperti gambar.17. mulai CollPos(x,y,z), Rand direction, Bool touch,int pos, int newPos, int mForce=0.07f IV. IMPLEMENTASI SISTEM Implementasi diawali dengan pembuatan prototipe berdasarkan perancangan sistem yang dibuat. Dalam implementasi digumnakan pada perangkat berbasis android. A. Marker. Dengan menggunakan egine qualcomm vuforia [11], didapatkan patern marker yang dimasukkan dalam unity game engine. Contoh hasil patern marker buah seperti gambar.18. dan gambar.19. Tanda bintik-bintik kecil seperti tanda plus (+) menunjukkan bagian yang diidentifikasi sebagai patern marker tersebut. Direction=rand inside collider N Touch=true Y Pos=(x,y,z) newPos = new Vector2(pos.x, pos.z) +direction * mForce * 1.5f; (a) newPos=Coll Pos Y N transform.localPosition * this.transform.localScale.x; Selesai Gambar.16. Flowchart gerakan objek 3D (b) Gambar.18. Patern marker, (a). Buah rambutan, (b). Buah apel collider r e d i l l o c objek Rand directio n r e d i l l o c collisi on collider Gambar.17. Batas pergerakan objek 3D 72
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (a) (c) Gambar.20. Model 3D, (a). Rambutan, (b). Huruf A dan Z. (c). Onde-Onde dan huruf O. C. Perangkat Lunak. Pada bagian implementasi perangkat lunak untuk proses perubahan warna dan scoring menggunakan bahasa program C# dengan editor mono. (b) Gambar.19. Patern marker, (a). Huruf A-untuk Api, (b). Huruf O- untuk Onde-onde B. Model 3D. public Material[] m_buahMaterials; private GameObject mbuah; private List<Material> mActiveMaterials; private int score; void ScoreColor () { mbuah = mbuah.renderer.material =m_buahMaterials[1]; x = x + 1; if (buttonPress) { if (x % 2==0){ mbuah.renderer.material =m_buahMaterials[0]; } if (x % 2!=0){ mbuah.renderer.material =m_buahMaterials[1]; } score=score+1; } } Dengan menggunakan Blender dihasilkan model 3D, seperti contoh hasil gambar.20. Pada bagian implementasi perangkat lunak untuk proses gerakan dari objek menggunakan bahasa program C# dengan editor mono. private GameObject mSoccerball; private bool mIsRolling = false; private float mTimeRolling = 0.4f; private float mForce = 0.7f; (a) void moving() { Bounds targetBounds = this.collider.bounds; Rect targetRect = new Rect( -targetBounds.extents.x, -targetBounds.extents.z, targetBounds.size.x, targetBounds.size.z); Vector2 randomDir = new Vector2(); for (int i = 0; i < 1; i++) { randomDir = Vector3 pos = * this.transform.localScale.x; Vector2 finalPos = new Vector2(pos.x, pos.z) + (b) randomDir * mForce * 1.5f; if (targetRect.Contains(finalPos)) { break; } } Vector3 kickDir = new Vector3(randomDir.x, 0,randomDir.y).normalized; Vector3 * mForce, torqueDir = 73
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 ForceMode.VelocityChange); * mForce, ForceMode.VelocityChange); mIsRolling = true; mTimeRolling = 0.0f; B. Ujicoba permainan pengenalan buah. Sebagai contoh uji coba pengenalan huruf digunakan marker buah rambutan dan dihasilkan seperti gambar 22. } V. UJICOBA SISTEM Untuk menganalisa sistem, prototipe yang dihasilkan di-build untuk dijalankan pada perangkat berbasis android, yaitu dengan file .apk. A. Ujicoba permainan pengenalan huruf. Contoh uji coba pada perminan pengenalan dengan huruf, yitu pada marker huruf O menampilkan objek 3D onde-onde, gambar.21. (a) (a) (b) Gambar.22. Prototipe permainan pengenalan buah, (a). Buah rambutan berwarna hijau, (b). Buah rambutan berwarna merah (b) Gambar.21. Prototipe permainan pengenalan huruf, (a). Huruf O dengan objek onde-onde, (b). Huruf O yang berubah warnanya dengan objek onde-onde Gambar.21. menunjukkan prototipe permainan dengan menggunakan augmented reality untuk pengenalan huruf berhasil diimplementasikan sesuai perancangan game yang dibuat. Score berubah dan warna huruf berubah ketika tangan menyentuh objek 3D dari objek tersebut, selain itu huruf bergerak secara acak dengan batasan collision dalam area marker , gambar.17. Gambar.22. menunjukkan prototipe permainan dengan menggunakan augmented reality untuk pengenalan buah berhasil diimplementasikan sesuai perancangan game yang dibuat. Score dan warna buah akan berubah ketika tangan menyentuh objek 3D dari buah tersebut, selain itu buah bergerak secara acak dengan batasan collision dalam area marker , gambar.17. sudah dihasilkan dilakukan survey, dengan tujuan untuk mengetahui ketertarikan masyarakat terhadap bentuk permainan dengan augmented reality. Survey dilakukan terhadap 20 guru playgroup dan dihasilkan bahwa 90% tertarik media belajar menggunakan augmented reality dengan alasan bahwa objek sesungguhnya, sedangkan 10% masih kurang tertarik dengan alasan faktor kesulitan jika anak kecil memakai alat berbasis android, misalnya tablet. Prototipe dari permainan yang seakan-akan menyentuh 74
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 VI. KESIMPULAN Dari penelitian yang dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Dengan perancangan yang dilakukan dan menggunakan engine marker vuforia dapat dihasilkan prototipe permainan sebagai media belajar pengenalan huruf dan buah untuk anak usia dini umur antara 2-4 tahun. 2. Immersifitas dari pengguna tinggi dibandingkan tanpa menggunakan augmented relity hal ini terbukti dari ketertarikan pengguna mencapai 90%. lebih permainan dengan [11]Unity script ,"Forum scripting reference", diakses maret 2014. "Documentation", diakses maret 2014. [10] Qualcomm Vuforia, 3. Dengan media belajar berupa permainan yang dilengkapi teknologi augmented reality dapat sebagai media digunakan sekaligus mengenalkan muatan lokal dari bangsa indonesia seperti bentuk prototipe objek Onde-onde, yang merupakan makanan khas daerah Jawa. VII. DAFTAR PUSTAKA [1] Hyungsung Park, "Relationship between Motivation and Student's Activity on Educational Game", International Journal of Grid and Distributed Computing Vol. 5, No. 1, March, 2012, Kyonggi University, Korea. [2] Arizonanataliya Heryanti, Galih Hermawan, Game Shopping Time, Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) ,Vol. 2, No. 1, Maret 2013, ISSN : 2089-9033. [3] Calleja G,"In-Game: From Immersion to Incorporation", In-Game: From Immersion to Incorporation. Cambridge, MA; London: MIT Press 2011. Jurnal [4] Murray, H. J.,"Immersion. In H. J. Murray (Ed.) Hamlet on the Holodeck ",Cambridge, Mass: MIT Press 1998 (pp. 97-125). [5] COMPORT, A. I. et al, "Real-time markerless tracking for augmented reality: The virtual visual IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, USA, v. 12, n. 4, p. 615-628, 2006. ISSN 1077-2626. servoing framework", [6] Blender modeling,"Documentation and user , akses manual", pebruari 2014. [7] Lance Flavell," Beginning Blender: Open Source 3D Modeling, Animation, and Game Design ", Copyright © 2010 by Lance Flavell, Apress, ISBN-13 (pbk): 978-1-4302-3126-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4302-3127-1. [8] Mythravarun "Blender Compositing and Post Processing", Packt Publishing 2014, ISBN:978-1-78216-112-7 [9] Unity game engine , "Tutorial Unity 3D", , diakses maret 2014. Vepakomma, 75
76 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (6) VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahyaa1, Mochamad Hariadib2, Ahmad Zainib3, and Eko Mulyanto Yuniarnob4 aTeknik Elektro Bidang Keahlian Jaringan Cerdas Multimedia, Institut Teknologi Sepuluh Nopember bMochamad Hariadi Teknik Multimedia dan Jaringan Institut Teknologi, Sepuluh Nopember e-mail: mochar@ee.its.ac.id2, zaini@ee.its.ac.id3, ekomulyanto@ee.its.ac.id4 ABSTRAK Penggunaan gradasi yang halus pada penggabungan dua video pada proses video kompositing. Video terdiri dari gabungan citra yang disusun secara teratur sehingga menimbulkan gerakan yang berkesinambungan. Proses penggabungan video pada dasarnya sama dengan penggabungan citra diam, tetapi untuk lebih memperhalus video diperlukan filter yang berbeda dengan filter yang digunakan pada citra diam. Penggunaan filter pada bidang 2D untuk memperhalus penggabungan antara 2 buah citra. Sedangkan pada video diperlukan filter 3D. Pada penelitian ini fokus pada filter 3D poisson blending untuk meningkatkan intensitas. Poisson blending berasal dari turunan kedua persamaan Laplacian. Untuk menerapkan persamaan laplacian pada video digunakan metode konvolusi untuk meng- gabungkan matriks dengan citra. Pengujian dilakukan terhadap video yang memiliki latar homogen, gelap dan terang, baik untuk video sumber dan video target. Dari hasil pengujian didapat nilai PSRN terbaik pada video sumber berlatar gelap yang digabungkan dengan video target berlatar gelap dengan nilai PSRN mencapai 60, 0658 pada frame pertama dan kedua. Pada frame pertama video sumber dan target dioperasikan terhadap frame pertama matriks 3D poisson blending. Nilai intensitas berdasarkan PSRN pada frame 2 dan seterusnya cenderung naik kualitasnya hingga lebih dari 10 desibel, sedangkan berdasarkan MSE nilainya turun hingga 0,1 sehingga disimpulkan intensitasnya cenderung lebih baik jika dibandingkan dengan frame pertama. Kata Kunci : 3D poisson blending, intensitas, video kompositing, konvolusi I. PENDAHULUAN Penggunaan latar belakang dalam proses pembuatan film dan dunia broadcast umum dilakukan untuk menghemat serta menambah tata artistic . Gambar 1: Penggunaan green screen pada proses syuting film (Foster, Jeff; 2010) II. METODOLOGI PENELITIAN atau biru digunakan untuk kemudian digantikan dengan citra bergerak atau citra diamPenggunaan persamaan Poisson pada citra digital diperkenalkan oleh Perez pada menyatakan menggunakan generik mesin interpolasi berbasis pada pemecahan Poisson persamaan [1]. Gradien domain blending memecahkan masalah tersebut dengan mentransfer gradien patch sumber gambar ke gambar target tetap menjaga batas blending mulus dan mengoreksi perbedaan pencahayaan. Hal ini dapat dilakukan den gan memecahkan persamaan Poisson, atau dengan interpolasi menggunakan Mean Value Coordinate (MVC). Penggunaan latar hijau tahun 2003 yang Input dari system berupa dua jenis citra, yaitu citra sumber dan citra target. Citra sumber adalah citra yang mengalami proses pemotongan latar belakang dan citra target merupakan citra yang tidak mengalami pemotongan latar belakang serta sebagai tempat penggabungan dengan citra sumber. Gambar 2: Diagram Penelitian 61
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 1) Pengubahan Video menjadi citra tunggal jamak Pen- gubahan bergerak menjadi citra diam (tunggal) berprinsip bahwa video tersusun dari rangkaian citra diam secara berkesinambungan se- hingga menimbilkan kesan citra bergerak. ditampilkan yang citra akhir. pada saat konvolusi terjadinya perubahan 2) Konversi Warna Citra target dan citra sumber diubah dari warna RGB menjadi Grayscale dengan persamaan (1). Hal ini dilakukan untuk menyederhanakan penghi- tungan. ukuran video menjadi bertambah 2 piksel, 1 piksel bertambah disisi kanan dan 1 piksel bertambah disisi bawah citra, hal ini diabaikan untuk memudahkan penghitungan. 3) Poisson blending Poisson blending atau laplace memiliki disebut persamaan 2D seperti pada persamaan (2). juga operator P SN R > 30, maka dapat dikategorikan bahwa perfor- mansi citra hasil bagus. Jika nilai P SN R > 50 maka dapat dikatakan bahwa persormansi citra hasil restorasi sempurna mendekati citra asli [2]. Untuk menentukan PSNR, terlebih dahulu harus ditentukan MSE (Mean Square Error). MSE adalah nilai error kuadrat rata-rata [3]. Jika dijadikan dalam bentuk matriks menjadi: Dimana satuan PSRN dinyatakan dalam decibel, MAX merupakan nilai maksimal intensitas, yakni 255. Di mana MSE dirumuskan sebagai berikut: Dari matriks 2D di jasikan menjadi bentuk 3D matriks, sebagai berikut: 4) Konvolusi Operasi konvolusi matriks poisson blending terhadap image: Di mana M=panjang citra (dalam pixel), N=lebar citra (dalam pixel) sedangkan I(x,y) adalah nilai piksel dari citra cover dan I(x, y) merupakan nilai piksel pada citra. Semakin rendah Nilai MSE maka akan semakin baik, dan semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra. Dimana α merupakan dummy variable of integration dan g(x) adalah konvolusi kernel (dalam penelitian ini merupakan matriks 3D poisson). Konvolusi matriks dilakukan terhadap matriks T , T −1 dan T +1. Sebelum matriks dioperasikan konvolusi, matriks diubah menjadi vektor agar dapat dikonvolusikan. Konvolusi dilakukan pada masing-masing piksel citra sumber dan citra target terhadap matriks poisson. Hasil konvolusi citra sumber dan konvolusi citra target di- gabungkan untuk menghasilkan citra Gambar 3: Ilustrasi operasi konvolusi pada citra 62
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 5) PSNR(Peak Signal To Noise Ratio) dan MSE (Mean Square Error) PSNR (peak signal to noise ratio) meru- pakan nilai perbandingan hasil antara harga maksimum dari citra filtering dengan noise, yang dinyatakan dalam satuan desibel (dB). PSRN dapat digunakan untuk mengevaluasi nilai intensitas citra. Jika nilai III. ANALISA DAN PEM BAHASAN Pada pengujian system yang terdiri dari citra sumber dan citra target dikondisikan dalam keadaan grayscale. Pengujian terbagi menjadi video sumber menggunakan latar homogeny, video sumber berintensitas gelap dan video target gelap, video sumber berintensitas terang dan video target gelap, video sumber berintensitas gelap dan video target terang dan video sumber berintensitas terang dan video target terang dengan dimensi 320 x 240 piksel. Berikut beberapa video yang dikategorikan berlatar terang: Gambar 6: Frame bagian dari video yang berlatar terang (3) Gambar 7: Frame bagian dari video yang berlatar terang (4) Gambar 4: Frame bagian dari video yang berlatar terang (1) Video yang berlatar gelap: Hasil dari pengujian data: Hasil pengujian terhadap beberapa kategori video berdasarkan gelap terang latar video dihasilkan: Gambar 8: Frame bagian dari video yang berlatar gelap (1) Gambar 5: Frame bagian dari video yang berlatar terang (2) Gambar 9: Frame bagian dari video yang berlatar gelap (2) 63
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 10: Frame bagian dari video yang berlatar gelap (3) Gambar 14: Frame bagian dari video hasil (3) Gambar 11: Frame bagian dari video yang berlatar gelap (4) Gambar 15: Frame bagian dari video hasil (4) Gambar 12: Frame bagian dari video hasil (1) Gambar 16: Grafis perbandingan antar frame sebagai berdasarkan parameter PSRN untuk mengetahui tingkat inten- sitas video IV. KESIMPULAN Gambar 13: Frame bagian dari video hasil (2) Dari hasil pengujian didapat nilai PSRN terbaik pada video sumber berlatar gelap yang digabungkan dengan video target berlatar gelap dengan nilai PSRN mencapai 60, 0658 pada frame pertama dan kedua. Pada frame pertama video sumber dan target dioperasikan terhadap frame pertama matriks 3D poisson blending. Nilai intensitas berdasarkan PSRN pada frame 2 dan seterusnya cenderung naik kualitasnya hingga 64
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 lebih dari 10 desibel, sedangkan berdasarkan MSE nilainya tu- run hingga 0,1 sehingga disimpulkan intensitasnya jika dibandingkan dengan frame pertama cenderung lebih baik V. DAFTAR PUSTAKA [1] P. P'erez, M. Gangnet, and A. Blake, "Poisson image editing," IEEE,2003. [2] W. Handoko, E. Ardhianto, and E. Safriliyanto, "Analisis dan imple- mentasi image denoising dengan metode normal shrink sebagai wavelet thresholding analysis," Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. Vol.16 no.1, pp. 56-63, 2011. [3] G. M. Male, Wirawan, and E. Setijadi, "Analisa kualitas citra pada steganografi untuk aplikasi e-government," Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi, vol. 15, 2012. 65
66 MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 {Halaman sengaja dikosongkan} {Jurnal Melek IT}
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (4) MEMBANGUN SERVER VOIP TRIXBOX DENGAN CLIENT ANDROID Muhammad Faizal1 , Tjatur Widiartin2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Univesitas Wijaya Kusuma Surabaya ABSTRAK Server Voip Trixbox Adalah VoIP Phone System yang berbasiskan sistem open source PBX (private Brance Excange) yang ketika sekali di-install kepada suatu PC dengan interface yang sesuai maka akan dapat di gunkan sebagai full feature PBX untuk pengguna rumahan, lembaga, dan lain sebagainya. Cara membangun trixbox dengan mengistall trixbox tersebut pada PC atau laptop sebagai server dan untuk mendapatkan nomor caller id tersebut kita harus mengkonfigurasikan server dan mendapatkan caller id pada client Pada uji coba voip terbut menggukan android dimana dua android atau client voip yang akan digunakan uji coba menelfon pada dua android tersebut Kata kunci : Voip, Android Latar Belakang PENDAHULUAN bandwidth yang lebih kecil daripada telepon biasa. Dengan majunya teknologi penggunaan bandwidth untuk voice sekarang ini menjadi sangat kecil. Saat ini jika seseorang saling berjangkauan atau berjauhan komunikasi maka komunikasi voice lah yang sering banyak digunakan pada banyak telepon, dengan orang dengan menggunakan menggunakan telepon kita bisa berkomunikasi dengan mudah walaupun dengan jarak yang berjauhan. Dan di dalam teknologi komunikasi, komunikasi suara merupakan satu hal yang akan menjadi bagian yang sangat penting. Karena saat ini komunikasi suara di anggap komunikasi yang paling praktis. Penekanan utama VoIP, adalah kemudahan dalam berkomunikasi suara secara realtime melalui Internet. Jika kedua pengguna saling terhubung melalui Internet dan berada pada jarak yang saling berjauhan (antarkota dan antarnegara),Anda akan mendapatkan keuntungan dari segi biaya yang dikeluarkan. Dengan hanya membayar biaya Internet yang biasanya akan lebih murah daripada tarif telepon SLJJ (Sambungan Langsung Jarak Langsung Jauh) atau Internasional), saling berkomunikasi tanpa terbatas jarak. SLI kedua (Sambungan pihak dapat Berkomunikasi memang lebih mudah dan nyaman walaupun dengan jangkauan sangat jauh, akan tetapi dengan menggunakan telepon biasa kita bisa mendapatkan tagihan dengan biaya jangkauan jauh. bahkan ponsel dapat memadai untuk semua kebutuhan jarak jauh. Hal ini dapat membuat panggilan telepon mahal bagi kedua belah pihak . Sebernarya untuk mengatasi masalah cost yang sangat tinggi telah ada solusinya yaitu bisa memfaatkan teknologi VoIP. Dengan menggunakan VoIP ada beberapa keunggulan pada VoIP Dengan biaya yang murah penekanan dari voip dengan dua lokasi yang terhubung oleh internet sehingga biaya percakapaan menjadi sangat rendah. Biaya lebih rendah untuk sambungan jarak jauh, menfaatkan infrastruktur jaringan data yang sudah ada untuk suara. Berguna jika perusahaan sudah mempunyai jaringan. Jika memungkinkan jaringan yang ada bisa di bangun jaringan Voip dengan mudah. Tidak tambahan biaya bulanan untuk diperlukan penggunaan suara, penambahan TINJAUAN PUSTAKA Pengertian VoIP Voice over Internet Protocol (VoIP) yang memungkinkan adalah dengan membuat panggilan menggunakan koneksi internet broadband, bukan telepon biasa. Pada dasarnya, individu sekarang dapat menggunakan koneksi internet broadband mereka untuk menempatkan panggilan telepon daripada menggunakan saluran telepon tradisional mereka. Idealnya, kualitas suara adalah sama dengan jalur telepon standarTeknologi, walaupun kompleks, VoIP merupakan suatu teknologi komunikasi yang menawarkan kemudahan bertelepon melalui Internet. Kini berkomunikasi melalui telepon teknologi telepon komunikasi 43
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 tidak dengan mengandalkan pesawat telepon konvensional maupun handphone saja, namun melalui Internet kita juga bisa melakukannya. Namun selain kelebihan yang ditawarkan oleh VoIP, terdapat kelemahan yang ada pada teknologi ini, misalnya kualitas suara yang dihasilkan tidak dapat telepon menyebabkan jaringan terhambat dal beberapa hal lain yang menjadi masalah untuk teknologi VoIP ini. Namun, perkembangan teknologi Voice over Internet Protocol sudah semakin pesat. Awalnya VoIP ini dianggap sepele tapi sekarang menjadi harapan pengguna sebagai alternatif telepon murah. hanya bisa dilakukan sejernih biasa, Sejarah Voip dan Penemu VOIP Sejarah Perkembangan teknologi VoIP dimulai dari penemuan telepon pada tahun 1876 olehAlexander Graham Bell. Kemudian dikembangkan lagi teknologi PSTN ( Public Switched Telephone Network ) yang sudah berkembang sampai sekarang. Beberapa tahun kemudian mulai berkembang teknologi yang baru. Pembuatan Personal Computer (PC) secara massal, system komunikasi telepon terakhir system berdasarkan selular dan jaringan internet yang memberikan layanan e- lain-lain.Teknologi VoIP mail, Chat dan diperkenalkan internet mulai berkembang sekitar tahun 1995. Pada mulanya kemampuan mengirimkan suara melalui internet hanya merupakan eksperimen dari beberapa orang atau perusahaan kecil. Ini dimulai dengan perusahaan seperti Vocaltech dan kemudian pada akhirnya diikuti oleh Microsoft dengan program Netmeeting-nya. Pada saat itu jaringan komputer internet masih sangat lambat. Di rumah-rumah (khususnya di Amerika) masih digunakan dial-up dengan kecepatan 36,6 Kbyte. Backbone Internet pun masih bersifat seperti misalnya menghabiskanbandwidth, suara atau video, masih sangat terbatas penggunaannya di pusat penelitian yang memiliki bandwidth besar. Android setelah kecil. Aplikasi yang Beberapa tahun belakangan ini istilah Android sering sekali kita dengar, baca maupun kita lihat. Pada umumnya istilah Android sering dikaitkan dengan Ponsel, smartphone dan tablet. Penemu Android adalah Andy Rubin yang lahir pada tanggal 22 Juni 1946 di New Bedford, Amerika Serikat. Andy Rubin bersama-sama dengan Rich Miner, Nick Sears, dan Chris White mendirikan Android.inc dan pada Juli 2005 dibeli oleh Google. Android adalah sistem operasi berbasis Linux yang dipergunakan sebagai pengelola sumber daya perangkat keras, baik untuk ponsel, smartphone dan juga PC tablet. Secara umum Android adalah platform yang terbuka (Open Source) bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka sendiri untuk digunakan oleh berbagai piranti bergerak. Telepon pertama yang memakai sistem operasi Android adalah HTC Dream, yang dirilis pada 22 Oktober 2008. Pada penghujung tahun 2009 diperkirakan di dunia ini paling sedikit telepon seluler yang terdapat 18 menggunakan Semenjak kehadirannya pada 9 Maret 2009, Android telah hadir dengan versi 1.1, yaitu sistem sudah dilengkapi dengan operasi yang pembaruan estetis pada apalikasinya, seperti jam alrm, voice search, pengiriman pesan dengan Gmail, dan pemberitahuan email Hingga tahun 2012, Android telah berkembang dengan pesat. Dalam kurun 3 tahun Android telah diproduksi dalam versi, dan versi terakhir yang diproduksi disebut sebagai Android versi 4.1 atau Android Jelly Bean. jenis Android. PC Personal Computer atau PC merupakan jenis komputer yang paling banyak digunakan saat ini. PC yang dirancang untuk single user (pemakai tunggal) sebenarnya diperkenalkan oleh IBM pertama kali pada tahun 1981. Bila generasi sebelumnya, bentuk komputer sangatlah besar sehingga tidak praktis, maka sejak ditemukannya chip pada tahun 1971, ukuran komputer menjadi semakin kecil. Selain lebih praktis, harga dari PC juga jauh lebih murah bila dibandingkan dengan computer sebelumnya. Computer adalah alat yang dipakai untukmengolah data menurut perintah yang telah semula dipergunakan untuk menggambarkan orang yang perkerjaannya melakukan perhitungan aritmatika, dengan atau tanpa alat bantu, tetapi arti kata ini kemudian dipindahkan kepada mesin itu sendiri. Asal mulanya, pengolahan informasi hampir eksklusif berhubungan dengan masalah aritmatika, tetapi komputer modern dipakai untuk banyak tugas yang tidak berhubungan dengan matematika. Secara dirumuskan. Kata komputer 44
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 luas, Komputer dapat didefinisikan sebagai suatu peralatan elektronik yang terdiri dari beberapa komponen, yang dapat bekerja sama antara untuk komponen menghasilkan suatu informasi berdasarkan program dan data yang ada. Adapun komponen komputer adalah meliputi : Layar Monitor, CPU, Keyboard, Mouse dan Printer (sbg pelengkap). Tanpa printer komputer tetap dapat melakukan tugasnya sebagai pengolah data, namun sebatas terlihat dilayar monitor belum dalam bentuk print out (kertas). Dalam definisi seperti itu terdapat alat seperti slide rule, jenis kalkulator mekanik mulai dari abakus dan seterusnya, sampai semua komputer elektronik yang kontemporer. Istilah lebih baik yang cocok untuk arti luas seperti "komputer" adalah "yang informasi" atau "sistem pengolah memproses ini, komputer sudah semakin informasi."Saat canggih. Tetapi, sebelumnya komputer tidak sekecil, secanggih, sekeren dan seringan sekarang. Dalam sejarah komputer, ada 5 generasi dalam sejarah komputer. satu dengan yang lain Jaringan Wilayah Lokal ( LAN ) jaringan komputer yang yang jaringannya hanya mencakup wilayah kecil: seperti jaringan kampus, gedung, kantor dalam rumah, sekolah atau yang lebih kecil Saat ini, kebanyakan LAN berbasis pada teknologi IEEE 802.3 Ethernet menggunakan perangkat switch, yang mempunyai kecepatan transfer data 10, 100, atau 1000 Mbit/s. Selain teknologi 802.11b (atau biasa disebut Wi-fi) juga sering digunakan untuk membentuk LAN. Tempat-tempat dengan yang menyediakan teknologi Wi-fi biasa disebut hotspot. Pada sebuah LAN, setiap node atau komputer mempunyai daya komputasi sendiri, berbeda dengan konsep dump terminal. Setiap komputer juga dapat mengakses sumber daya yang ada di LAN sesuai dengan hak akses yang telah diatur. Sumber daya tersebut dapat berupa data atau perangkat seperti printer. Pada LAN, seorang pengguna juga dapat berkomunikasi dengan pengguna yang lain dengan menggunakan aplikasi yang sesuai. Berbeda dengan Jaringan Area Luas atau Wide Area Network (WAN), maka LAN mempunyai karakteristik sebagai berikut : 1. Mempunyai pesat data yang lebih tinggi 2. Meliputi wilayah geografi yang lebih sempit 3. Tidak membutuhkan adalah teknologi Ethernet, saat ini koneksi LAN jalur telekomunikasi yang disewa dari operator telekomunikasi LAN tersusun dari beberapa elemen dasar yang meliputi komponen hardware dan software, yaitu: 1. Komponen Fisik Personal Computer (PC), Network Interface Card (NIC), Kabel, Topologi jaringan. Gambar 2.1 PC Jaringan Komputer (jaringan) adalah sebuah sistem yang terdiri atas komputer-komputer yang didesain untuk dapat berbagi sumber daya (printer, CPU), berkomunikasi (surel, pesan instan), dan informasi(peramban web). Tujuan dari jaringan komputer adalah agar dapat mencapai tujuannya, setiap bagian dari jaringan komputer dapat meminta dan memberikan layanan (service). Pihak yang meminta/menerima layanan yang memberikan/mengirim layanan disebut peladen (server). Desain ini disebut dengan sistem client- server, hampir digunakan seluruh aplikasi jaringan komputer. Jaringan komputer dapat mengakses disebut klien (client) dan dan pada 2. Komponen Software Sistem Operasi Jaringan, Network Protokol Jaringan.Jaringan ini disebut sebagai jaringan area, yaitu jaringan yang terbatas untuk area kecil, seperti pada lingkungan perkantoran di sebuah gedung, sekolah, atau kampus. Dalam jaringan LAN, terdapat satu komputer yang biasa disebut server, yang fungsinya adalah untuk memberikan layanan perangkat lunak (software), mengatur aktivitas jaringan dan menyimpan file. Selain server ada pula komputer lain yang terhubung dalam jaringan (network) yang disebut dengan workstation (client). Pada umumnya teknologi jaringan LAN menggunakan media kabel untruk menghubungkan komputer-komputer yang digunakan. yaitu Adapter Driver, 3. LAN dapat dibedakan berdasarkan tiga teknologi karakteristik, topologinya. Teknologi transmisi, transmisi yang bisa digunakan adalah transmisi kabel tunggal. Pada LAN biasa, kecepatan transmisi sekitar 10 - 100 Mbps ukuran, dan 45
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (Megabit/second), dan faktor kesalahan kecil. Topologi yang digunakan biasanya topologi Bus, Star dan Ring. Jaringan Nirkabel adalah bidang disiplin yang berkaitan dengan komunikasi antar sistem komputer tanpa menggunakan kabel. Jaringan nirkabel ini sering dipakai untuk jaringan komputer baik pada jarak yang (beberapa meter, memakai alat/pemancar bluetooth) maupun pada jarak jauh (lewat satelit). Bidang ini erat hubungannya dengan bidangtelekomunikasi, teknologi informasi, dan teknik komputer. Jenis jaringan yang populer dalam kategori jaringan nirkabel ini meliputi: Jaringan kawasan lokal nirkabel (wireless LAN/WLAN), dan Wi-Fi. Jaringan nirkabel biasanya menghubungkan satu sistem komputer dengan sistem yang lain dengan menggunakan beberapa macam media gelombang transmisi infra radio,gelombang mikro, maupun cahaya merah. dekat tanpa kabel, seperti: di radio portabel dan mobile industri. Generasi pertama dari modem data nirkabel dikembangkan pada awal 1980-an oleh operator radio amatir, yang sering disebut sebagai radio paket ini. Mereka menambahkan komunikasi data pita suara modem, dengan kecepatan data di bawah 9.600-bit / s, untuk yang sudah ada sistem radio jarak pendek, biasanya dalam dua meter band amatir. Generasi kedua modem nirkabel dikembangkan FCC segera setelah pengumuman di band eksperimental untuk non- militer penggunaan spektrum penyebaran teknologi. Modem ini memiliki kecepatan data yang diberikan atas perintah ratusan kbit / s. Generasi ketiga modem nirkabel ditujukan untuk kompatibilitas dengan LAN yang ada dengan data tingkat atas perintah Mbit / s. Beberapa perusahaan yang mengembangkan produk-produk generasi ketiga dengan kecepatan data diatas 1 Mbit / s dan beberapa produk sudah diumumkan oleh waktu pertama IEEE Workshop on Wireless LAN. Jaringan Topologi Sejarah Jaringan Nirkabel tahun 1970 Norman Abramson, seorang profesor di University of Hawaii, mengembangkan komputer pertama di dunia jaringan komunikasi, ALOHAnet, menggunakan biaya rendah seperti ham-radio. Dengan bi- directional topologi bintang, sistem komputer yang terhubung tujuh ditempatkan lebih dari empat pulau untuk berkomunikasi dengan komputer pusat di Pulau Oahu tanpa menggunakan saluran telepon. "Pada tahun 1979, FR Gfeller dan U. Bapst menerbitkan makalah di Proceedings IEEE pelaporan percobaan jaringan area lokal nirkabel menggunakan komunikasi infra merah disebarkan. Tak lama kemudian, pada tahun 1980, P. Ferrert melaporkan percobaan penerapan kode satu radio spread spectrum untuk komunikasi di terminal nirkabel IEEE Konferensi Telekomunikasi Nasional. Pada tahun 1984, perbandingan antara infra merah dan CDMA spread spectrum untuk komunikasi jaringan informasi kantor nirkabel diterbitkan oleh IEEE Kaveh Pahlavan di Jaringan Komputer Simposium yang muncul kemudian dalam IEEE Communication Society Magazine. Pada bulan Mei 1985, upaya Marcus memimpin FCC untuk mengumumkan ISM band eksperimental untuk aplikasi komersial teknologi spread spectrum. Belakangan, M. Kavehrad melaporkan percobaan sistem PBX nirkabel kode menggunakan Division ini mendorong Multiple Access. Upaya-upaya kegiatan dalam yang industri pengembangan dari generasi baru dari jaringan area lokal nirkabel dan diperbarui beberapa lama diskusi Pada signifikan adalah, hal yang menjelaskan hubungan geometris antara unsur-unsur dasar penyusun jaringan yaitu node, link, dan station. Topologi Point to Point Jaringan kerja titik ke titik merupakan jaringan kerja yang paling sederhana tetapi dapat luas. Begitu sederhananya digunakan secara jaringan ini, sehingga seringkali tidak dianggap sebagai suatu jaringan tetapi hanya merupakan komunikasi biasa. Dalam hal ini, kedua simpul mempunyai kedudukan yang setingkat, sehingga simpul manapun dapat memulai dan mengendalikan hubungan dalam jaringan tersebut. Data dikirim dari satu simpul langsung kesimpul lainnya sebagai penerima, misalnya antara terminal dengan CPU. Gambar 2.2 Topologi Point to Point Topologi Plex Network (Jaringan Kombinasi) jaringan yang benar-benar interactive, dimana setiap simpul mempunyai kemampuan untuk meng-access secara langsung tidak hanya terhadap komputer, tetapi juga dengan peralatan ataupun simpul yang lain. Secara umum, jaringan ini mempunyai bentuk mirip dengan jaringan bintang. Organisasi data yang ada Merupakan 46
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 menggunakan melakukan sentralisasi de-sentralisasi, sedang perawatan, digunakan untuk fasilitas berkomunikasi suara antara dua personal. Teknologi yang di bangun ini memakai 2 android client, dimana masing komputer harus di seting trlebih dahulu dengan software voip. Selajutnya android client yang akan di gunakan untuk berkomunikasi harus terhubung dengan jaringan internet. Cara Berkomunikasi Pada gambar 3.2 menjelaskan analisa sistem dan laju kualitas voip menjelaskan user voip mensetnumber dan di proses ke sistem voip, sistem voip akan memberikan notifikasi nomor telah terdaftar setelah itu user penelfon akan mendial dan akan di proses pada sistem voip dan sistem voip akan memberi output voice ke HP atau user penerima Gambar 2.3 Topologi Plex Network (Jaringan Kombinasi) Trixbox Trixbox (Asterisk@home) adalah VoIP Phone System yang berbasiskan sistem open source PBX (private Brance Excange) yang ketika sekali di-install kepada suatu PC dengan interface yang sesuai maka akan dapat di gunkan sebagai full feature PBX untuk pengguna rumahan, lembaga, dan lain sebagainya. Trixbox sangat terkenal karena mengkombinasikan paket-paket Open Source Telepon terbaik yang disertakan di dalam sistem operasi tersebut. Dahulu seorang user dituntut untuk menjadi ingin mengimplementasikan VoIP karena User Interface itu untuk yang mengatasi masalah seperti itu diluncurkannya Trixbox dengan penggunaan yang sangat mudah karena menu utama yang berbasiskan web browsure untuk menkonfigurasi dan mengatur sistem, serta pasket-paket untuk VoIP Server dijadikan dalam satu bundle dengan operating system CentOS sehingga menjadi sistem Trixbox CE. Trixbox dibuat oleh Andrew Gillis pada bulan november 2004 dengan tujuan untuk membuat para pengguna secara komputer biasa dapat menggunakan maksimal Asterisk tanpa system dibutuhkannya pengajar atau pengetahuan lebih mengenai Trixbox menggunakan nama Asterisk@home, namun dikarenakan Asterisk merupakan nama dagang dari perusahaan Digium.Ltd dan @home tidak sesuai dengan fungsionalitas dari Trixbox yang dapat melayani lebih dari sekedar pengguna rumahan atau bisnis sekala kecil dan menengah. seorang jika programmer tidak Friendly. oleh karena PBX VoIP. Sebelumnya Dial User Penelfon Set Number HP Penerima 0Sistem Voip Notifikasi Voice Gambar 3.1 Diagram Konteks analisa sistem dan laju kualitas sistem VoiP 3.1.2 Diagram Level 0 VoIP 1Data Store Number Voip 3 1 2 Penelfon Store NumberSet NumberLoad NumberNotifikasiDialVoice Cek Number Sistem Number Penerima Gambar 3.2 Diagram Level 0 VoIP Pada gambar 3.2 menjelaskan bisnis proses dimana penelfon akan menset nomor ke sistem nomor dan akan di store number ke database dan store number yang didatabase meload ke sistem cek number dan sistem cek number akan memberikan notifikasi pada user penelpon jika nomor telah terdaftar setelah itu user penelpon akan mendial ke sistem cek number, dan sistem cek number akan mentrasfer data ke sistem voip dan sistem voip mengeluarkan ouput data voice ke user penerima ANALISA DAN PERANCANGAN Analisa Kebutuhan Sistem Sistem teknologi voice menggunakan teknologi voip adalah sistem yang bisa digunakan untuk Desain Sistem Berdasarkan gambaran sistem yang ada di uraikan dibagian analisa sistem selajutnya di ulas desain untuk sistem VoiP 47
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Desain Jaringan Pada Gambar 3.3 dijelaskan dari desain jaringan membangun server voip trixbox dengan client ip android bahwa 192.168.55.101 terhubung pada wireless router yang akan terhubung pada client handphone android server trixbox dengan CLIENT ANDROID SERVER TRIXBOX 192.168.55.103 CLIENT ANDROID 192.168.55.101192.168.55.104 WIRELESS ROUTER192.168.55.102 Gambar 3.2 Desain Jaringan Algoritma Proses Konfigurasi Server Pada gambar 3.4 yaitu menjelaskan tentang jalannya proses algoritma proses dimulai start lalu masuk ke inputan menset number, setelah inputan menset number masuk ke proses generate number dan setelah memproses proses generate number masuk ke decision apakah pengecekan number sudah terregistrasi atau belum jika tidak akan masuk proses notifikasi dan masuk ke proses menset number jika terdaftar atau ya akan masuk ke proses voice dan selesai START CEK NUMBER APAKAH SUDAH TEREGISTRASI ? SET NUMBER NOTIFIKASI YA TIDAK END BANGKITKAN VOICE GENERATE NUMBER Algoritma Proses Penelfonan Pada gambar 3.5 yaitu menjelaskan tentang jalannya proses algoritma proses dimulai start dengan menginputkan nomor tujuan setelah menginputkan nomortujuan akan memasuki proses validasi nomor tujuan dan akan memasuki decision apakan nomor yang dimasukan benar jika tidak akan mengulang pada inputan nomor tujuan jika benar memasuki proses tujuan dan memasuki proses komunikasi berjalan dan proses penutupan telefon telepon nomor Telepon Nomor Tujuan End Komunikasi Menutup Telepon Apakah Nomor Benar ? Start Input Nomor Tujuan Gambar 3.4 Algoritma Proses Konfigurasi Client IMPLEMENTASI PERANGKAT LUNAK Uji Coba Sistem Gambar 3.3 Algoritma Proses Konfigurasi Server pengujian sistem, yang dilakukan dalam membangun server voip trixbox dengan client android Dalam melakukan 48
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 seperti dijelaskan pada sub bab 1,2,3, dan 4 telah menghasilkan bebrapa skenario meleputi : Gambar 5.3 Halaman Setting add Account Name Gambar 5.1 Aplikasi Keyyo Voip Keterangan : Pada Gambar 5.1 ini menjelaskan aplikasi keyyo voip terbuka dengan penyettingan konfigurasi dengan klik other account Keterangan : Pada Gambar 5.3 kami menginputkan account name yang sudah didaftar kan pada server, dan Account name pengisiannya harus sama pada server, jika Account name yang di isi berbeda maka Account name yang akan di daftarkan tidak akan terdaftar Gambar 5.2 Tampilan Aplikasi Keyyo Other Account Setting Gambar 5.4 Tampilan entri Caller ID Keterangan : Pada Gambar 5.2 Setelah tampilan Other Account Setting muncul kita lanjutkan dengan Add Account kemudian klik advance Keterangan : Pada Gambar 5.4 pada form Caller ID di persilakan untuk mengisi nomor 124 dimana untuk mempermudah pemanggilan pada client lain dan konfigurasi ini harus meginputkan sama pada server yang sudah di daftarkan pada konfigurasi server konfigurasi tersebut 49
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Gambar 5.7 Penyelesaian Setting Keyyo Gambar 5.5 Tampilan Entri Server Keterangan : Pada Gambar 5.5 entri server isikan alamat server yang sudah di daftarkan pada server dan sudah di konfigurasi setelah kami selanjutknya menginputkan server sudah menginputkan username yang didaftarkan pada sudah server dan dikonfigurasi Keterangan : Pada Gambar 5.7 setelah pengisian keyyo selesai maka klik ok dan akan muncul tampilan pada gambar 5.8 Gambar 5.8 Status Register Pada Penyetingan Keyyo Gambar 5.6 Tampilan entri Password Keterangan : Pada Gambar 5.6 di tampilan entri password kita mengisikan nomor " 123456 " yang sudah terdaftar pada server jika password tidak benar maka untuk mamnggilan voip kepada client lain tidak akan bisa Keterangan : Pada Gambar 5.8 ketika semua pengisian di atas tidak ada masalah, maka akan muncul kalimat " Registered " seperti pada gambar 5.8 yang artinya gadget kita telah terkoneksi dengan baik Gambar 5.9 Interface Client Keyyo Voip 50
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Keterangan : Pada gambar 5.9 Tampilan untuk berkomunikasi voice kepada client Gambar 5.12 Konfigurasi Smartfren A Keterangan : Pada gambar 5.12 android smartfren A mendapatkan account nama coba dengan caller id 111 dengan memasukan nomor IP server 192.168.2.10 dan menuliskan username 111 dan menuliskan password 123456 dengan menyamakan konfigurasi pada server Gambar 5.10 IP Android Smartfren A Keterangan : Pada gambar 5.10 Voip menggunakan android android smartfren. Koneksikan android smartfreen keduanya pada acces point TP-Link. android smartfren terhubung pada acces point dengan IP 192.168.2.4 smartfren dengan Gambar 5.13 Konfigurasi Samsung Keterangan : Pada gambar 5.13 android samsung mendapatkan account nama coba dengan caller id 333 dengan memasukan nomor IP server 192.168.2.10 dan menuliskan username 333 dan menuliskan password 123456 dengan menyamakan konfigurasi pada server Gambar 5.11 IP Android Smartfren B Keterangan : Pada gambar 5.11 IP android smartfren terhubung pada acces point dengan IP 192.168.2.6 Gambar 5.14 Konfigurasi Smartfren B 51
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Keterangan : Pada gambar 5.14 android smartfren B mendapatkan account nama coba dengan caller id 333 dengan memasukan nomor IP server 192.168.2.10 dan menuliskan username 333 dan menuliskan password 123456 dengan menyamakan konfigurasi pada server. Setelah terkoneksinya android smartfren A dan B terhadap acces point, maka akan dilakukan komunikasi voice dari terhadap smartfren B. android smartfren A Perangkat Sinyal Jarak AP Delay Android Smartfren A Terhadap android Smart freen B Kuat 1 Meter Sedang 4 Lemah Meter 7 Meter 2 Second 4 Second 8 Second Tabel 5.1 Hasil Analisa pada Android smartfren A ke smartfren B Gambar 5.15 Pemanggilan Pada Smartfren B Keterangan : Pada gambar 5.15 melakukan panggilan android voice komunikasi smartfren B dengan nomor sip 333 kepada Keterangan : Setelah bisa melakukan komunikasi voice maka dilakukan komukasi voice berdasarkan jarak untuk mengetahui kekuatan sinyal dan delay pada saat melakukan komunikasi voice android smartfren A android smartfren B Pada Tabel 5.1 Smartfren A dengan sinyal kuat pada jarak 1 meter delay pada saat berkomunikasi sebesar 2 seccond Pada Tabel 5.1 Smartfren A dengan sinyal kuat pada jarak 4 meter delay pada saat berkomunikasi sebesar 4 seccond Pada Tabel 5.1 Smartfren A dengan sinyal kuat pada jarak 7 meter delay pada saat berkomunikasi sebesar 8 seccond tahap selanjutnya Gambar 5.16 penerimana pada smarfren A Gambar 5.17 IP Android Smartfren Keterangan : Pada gambar 5.16 melakukan penerimaan panggilan komunikasi voice kepada android smartfren A dengan nomor sip 111 Keterangan : Voip menggunakan android smartfren dengan android Samsung. Koneksikan android smartfreen dan Samsung pada acces point TP-Link. Pada gambar 5.17 IP 52
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 android smartfren terhubung pada acces point dengan IP 192.168.2.4 Gambar 5.18 IP Android Samsung Keterangan : Pada gambar 5.20 android samsung mendapatkan account nama coba3 dengan caller id 222 dengan memasukan nomor IP server 192.168.2.10 dan menuliskan username 222 dan menuliskan password 123456 dengan menyamakan konfigurasi pada server. Setelah terkoneksinya android smartfren dan Samsung terhadap acces point, maka akan dilakukan komunikasi voice dari android smartfren terhadap Samsung . Keterangan : Pada gambar 5 IP android Samsung terhubung pada acces point dengan IP 192.168.2.5 Gambar 5.19 Konfigurasi Smartfren Gambar 5.21 Pemanggilan Pada Samsung Keterangan : Pada gambar 5.19 android smartfren A mendapatkan account nama coba dengan caller id 111 dengan memasukan nomor IP server 192.168.2.10 dan menuliskan username 111 dan menuliskan password 123456 dengan menyamakan konfigurasi pada server. Keterangan : Pada gambar 5.21 melakukan panggilan android kepada komunikasi Samsungdengan nomor sip 333 voice Gambar 5.22 Penerimaan Panggilan Pada Smatfren Gambar 5.20 Konfigurasi Samsung Keterangan : Pada gambar 5.22 melakukan penerimaan panggilan komunikasi voice android smart fren A dengan nomor sip 111 53
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Perangkat Sinyal Jarak AP Delay Android Smartfren Terhadap android Smart Samsung Kuat 1 Meter Sedang 4 Lemah Meter 7 Meter 2 Second 3 Second 6 Second Tabel 5.1 Hasil Analisa pada Android smartfren ke Samsung Keterangan : Setelah bisa melakukan komunikasi voice maka dilakukan komukasi voice berdasarkan jarak untuk mengetahui kekuatan sinyal dan delay pada saat melakukan komunikasi voice android smartfren A android smartfren B Pada Tabel 5.1 Smartfren dengan sinyal kuat pada jarak 1 meter delay pada saat berkomunikasi sebesar 2 seccond Pada Tabel 5.1 Smartfren dengan sinyal kuat pada jarak 4 meter delay pada saat berkomunikasi sebesar 3 second. tahap selanjutnya Saran Berikut merupakan beberapa saran untuk pengembangan sistem di masa yang akan datang, berdasar pada hasil perancangan, implementasi, dan uji coba yang telah dilakukan. 1. Client bisa dikembangkan lebih lanjut untuk menampilkan user yang sedang online. 2. Ke depannya aplikasi Client dikembangkan untuk sistem layanan conference call, dengan sistem ini komunikasi dapat berlangsung dengan baik dalam melayani komunikasi dengan banyak client. 3. Adanya delay pada aplikasi ini menjadi catatan tersendiri, sehingga pada pengembangan selanjutnya perlu dilakukan analisa pada teknik kompresi suara agar suara yang dikirim lebih ringan dan lebih cepat, sehingga delay dapat diperkecil. DAFTAR PUSTAKA Anonymous,(2013),Pengertian dan Definisi Voip, Meil pada Diakses 12 Anonymous,(2013), Cara Kerja Voip, Diakses pada Mei 2 04/pengertianvoip.html PENUTUP Anonymous,(2013), Sejarah Wireless, Diakses Pada Mei 10 om/2012/06/sejrahrouter.html Kesimpulan telah dilakukan serta uji coba terhadap fungsionalitas serta performa dari aplikasi voipServer (Server) dan voip telah dibangun dapat disimpulkan bahwa : 1. Dengan menggunakan Trixbox Sebagai Server dan android sebagai client dapat melakukan komunikasi voice pada jaringan Local Dari hasil implementasi yang (Client) yang Anonymous,(2013), Voip dan Kegunaannya, pada Diakases m/2010/02/pengertianvoip.html Onno W. Purbo, 2007. Voip Untuk Rakyat Cikal Bakal Telkom Rakyat, Jakarta : CenterOf ICT studies 2. Delay pada saat berkomunikasi ditentukan dengan kekutan sinyal android pada acces point 3. Delay pada saat berkomunikasi sesama android smartfren hanya sebesar 6s, semrtfren dan Samsung sebesar 8s lebu=ih besar dibangdingkan sesama produk 4. Aplikasi client pada Android telah berhasil dibangun sehingga memudahkan adanya komunikasi antar client melalui VoIP. 54
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (8) PERGERAKAN KERUMUNAN MENGGUNAKAN RVO (RECIPROCAL VELOCITY OBSTACLE) WITH EXTENDED ORCA (OPTIMAL RECIPROCAL COLLISION AVOIDANCE) UNTUK NPC (NON PLAYER CHARACTRER). Fariz Djunaidi,ST¹, Mochamad Hariadi, ST,Msc,Phd.², Dr.Supeno mardi S.N,ST.MT2 1Student at Teknik Komputer & Telematika, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya 2Lecture at Teknik Komputer & Telematika, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya ABSTRAK Istilah "kerumunan" menurut Le Bon, seorang ahli sosiologi dalam bukunya yang berjudul "The crowd, a study of popular mind" adalah sejumlah individu yang berkumpul bersama dengan haluan yang sama, Individu agent yang bersama- sama dengan jarak yang dekat akan memperlihatkan tingkah lakunya yang bersifat konvergensi, yaitu keseragaman maksud, tindakan dan tujuan antara individu yang satu dan yang lain. Pada penelitian ini, dibuat sebuah pergerakan kerumunan yang memiliki konvergensi antar agen yang satu dengan agen yang lain dengan memanfaatkan model yang berbeda-beda. Pergerakan kerumunan sangat bermanfaat bila digunakan sebagai kerumunan NPC (Non Player Character ) yang cerdas pada suatu simulasi atau permainan. Kecerdasan yang diimplementasikan pada setiap agen ini menggunakan algoritma RVO (Reciprocal Velocity Obstacle), sebuah algoritma yang menitikberatkan pada kemampuan agen untuk mengunci tujuan pada goal yang diinginkan dan kecepatan agen dalam merespon daya hindar sehingga mencegah terjadinya tabrakan (Collision Avoidance), baik antara agen dengan agen yang lain dalam satu kerumunan maupun dengan kerumunan yang lain. Pengujian dilakukan dengan membuat beberapa skenario, dimana model dalam satu kerumunan bertemu dengan kerumunan lain di jalan terbuka, jalan tertutup, dan perempatan jalan. Pada setiap pengujian, jumlah kerumunan dibuat bervariasi mulai dari kerumunan yang terdiri dari 25 agent sampai 1200 agent. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa kerumunan A dan B mampu mengurai beberapa saat setelah agen A berkerumun dengan agen B, sampai kerumunan tersebut terurai, dan setiap kerumunan sampai pada tujuan masing- masing. Selain skenario diatas, pengujian juga dilakukan terhadap kecepatan antar kerumunan terhadap kerumunan yang lain. Hasil menunjukan bahwa pergerakan bisa diimplementasikan untuk memodelkan kerumunan yang bergerak dari satu titik ke titik yang lain, dan kemampuan daya hindar pada kerumunan tersebut. Kata Kunci: RVO (Reciprocal Collision Obstacle), Collision Avoidance, Agent, NPC. I. PENDAHULUAN ini seiring dengan bertumbuhnya teknologi komputer dan seiring pula dengan berkembangnya metode- metode simulasi maka kerumunan menjadi topik hangat yang terus diangkat untuk dikembangkan, untuk diperbaiki, kepentingan kepentingan evakuasi simulasi korban, strategi taktis untuk exit plan,dan pembuatan game-game yang didalamnya ada unsur NPC yang mampu berkerumun. Permasalahan yang Pada dekade belakangan dan diimplementasikan setiap individu, bagaimana kerumunan terjadi. Tantangan pada analisa sekumpulan orang ini berada pada bagaimana sebuah kerumunan yang berbeda haluan bisa tetap sampai pada tujuan yang diinginkan masing- masing individu dalam kerumunan tersebut. Oleh karena itu maka kita harus memetakan semua pintu masuk, pintu keluar,layanan-layanan publik yang disediakan oleh Bandar udara tersebut seperti toilet, restoran, lounge,tempat tunggu dan tempat tempat yang lain yang rawan dikerumuni oleh individu- individu tersebut. timbul pada saat melihat kerumunan di Bandar udara adalah bagaimana kita menganalisa dari mana datangnya 77
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Setelah pemetaan tempat dilakukan maka akan dianalisa sumber dan tujuan individu- individu tersebut mulai saat individu - individu datang, kemudian berkerumun sampai individu- individu individu tersebut menyebar dan pergi sampai pada tujuan masing-masing. masuk dari pintu-pintu utama menuju tempat yang diinginkan. 2. Menentukan jumlah kerumunan-kerumunan yang dibentuk dari individu-individu yang berbeda haluan. Pada penelitian ini akan disimulasikan sebuah gerakan kerumunan di Bandar udara (General airport) menggunakan library RVO (Reciprocal Velocity Obstacle) library ini diperluas dengan menambah algoritma ORCA. Dimana ORCA ini memiliki 6 variabel yang mendefinisikan setiap individu yaitu 𝑟𝑎 radius individu, 𝑎 Posisi individu, 𝑉 kecepatan terakhir indivudu, 𝑉max kecepatan maximum individu, Vpr kecepatan yang diinginkan saat individu sudah sampai pada tujuan. 3. Menetukan keluarnya sumber-sumber individu yang masuk ke dalam area bandar udara. 4. Menentukan tujuan - tujuan kerumunan dan memetakan tempat - tempat yang memiliki kerawanan terjadinya kerumunan. tujuan akhir dari 5. Memetakan individu - individu yang berkerumun. II. VELOCITY OBSTACLE Sebagai pengujiannya kita akan membuat sumber-sumber individu dimana sumber-sumber datangnya individu tersebut akan membentuk sebuah kerumunan. Kerumunan-kerumunan yang sudah terbentuk akan dipertemukan dengan kerumunan yang lain dalam sebuah jalan terbuka. Pada setiap percobaan kerumunan-kerumunan ini jumlah akan diujikan dengan meningkatkan individunya Velocity obstacle adalah pendekatan yang yang diterapkan pada kerumunan, pendekatan ini dilakukan dengan menitikberatkan kemampuan antar agent untuk bisa saling menghindar dari suatu tabrakan.Velocity mengadopsi obstacle kemampuan yang mengacu pada kecepatan individu antar agent sehingga mampu memilih kecepatan yang dibutuhkan agar bisa terhindar dari suatu tabrakan. 1.1 Rumusan Masalah Keberadaan area seperti semua pintu masuk pada sebuah bandar udara merupakan tempat dan sumber munculnya individu-individu yang nantinya akan membentuk kerumunan di dalamnya. Setelah individu berada dalam lingkungan bandar udara interaksi antar kerumunan akan dilihat dan disimulasikan berdasarkan tujuan masing-masing beradadalam yang tersebut. Ada banyak kerumunan kerumunan dengan tujuan yang berbeda-beda dalam simulasi inidibuat 3 kerumunan kerumunan 1, kerumunan 2, kerumunan 3 dimana setiap kerumunan terbentuk dari individu-individu dengan tujuan yang sama. individu Pada sistem ini individu agent dengan yang lain tidak saling berkomunikasi, mereka hanya saling mengobservasi posisi masing-masing dari individu agent tersebut dan menentukan kondisi kecepatan agar bisa terhindar dari tabrakan dalam beberapa waktu saat individu agent saling berpapasan.Sebagai ilustrasinya bisa dilihat pada gambar 2.1b, pada posisi tersebut individu agent memiliki radius pada saat waktu belum bertemu atau berkonvolusi, kemudia posisi yang kedua adalah saat berpapasan (gambar 2.1c dan 2.1d) pada satuan waktu tertentu, dan saat individu agent telah berpapasan (gambar 2.1e dan 2.1f) dan tabrakan telah dihindarkan (gambar 2.1g). Pada waktu tertentu semua kerumunan yang berbeda tujuan dan berada pada satu koridor jalan berada pada area yang sama, akan bertemu terhadap dalam satu area, disinilah pengujian kerumunan akan dilakukan. 1.3 Batasan Masalah Untuk membatasi masalah-masalah yang dibahas agar jelas maka permasalahan diatas diberi batasan-batasan masalah sebagai berikut: 1. Menentukan individu individu jumlah sebagai ini akan pembentuk kerumunan, Gambar 2. Collision Avoidance (kemampuan agent dalam menghindari tabrakan) 78
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 2.1 ORCA 2.3 Pemetaan skenario area bandar udara yang rawan dikerumuni ORCA adalah pengoptimalisasian agent agar mampu saling menghindar dari suatu tabrakan,ORCA bekerja berdasarkan program yang secara kontinyu terus menerus dilakukan seperti terlihat pada diagram berikut Diagram 2.1 Diagram looping sensing pada algoritma ORCA Gambar 2.3 Titik daerah yang memiliki rawan kerumunan Setiap individu agent akan melakukan pendeteksian posisi dan kecepatan dari individu agent lain secara kontinu terhadap waktu ∆T seperti yang terlihat pada gambar diagram 2.1 di atas. Pada setiap iterasi diagram di atas maka individu agent, akan selalu mendapatkan informasi radius dan terkini dari posisi serta kecepatan terkini individu agent yang Berdasarkan kemampuan ini maka individu agent akan mengambil tindakan dengan menyesuaikan kecepatannya berdasarkan kecepatan yang telah dipengaruhi oleh individu-individu agent lain yang berada disekitarnya berdasarkan rumus ORCA lain. Persamaan1: Rumus Orca 2.2 Bandar udara serta komponen Mengacu pada gambar 2.3 skenario pertama akan dilakukan dengan memasang empat kerumunan pada titik titik yang ditandai warna putih, setiap kerumunan akan menuju ke tujuan dimana tujuan tersebut memiliki arah yang bertolak belakang dengan kerumunan agent lain, pada skenario ini kemampuan gerakan kerumunan akan diuji kemampuan daya hindar pada setiap kerumunan, namun demikian kerumunan tetap mampu menuju ke tujuan masing-masing. Pada skenario ke dua yaitu kerumuan akan disebar pada 2 titik yang berwarna hijau, dan akan digunakan pintu yang sama untuk pintu keluar dan masuk dengan pembatas dinding yang berada di sebelah-sebelahnya, penyebaran kerumunan dibatasi dinding kanan dan dinding kiri. Pada skenario ini kemampuan gerakan kerumunan yang akan di uji kemampuan daya hindar pada setiap kerumunan, namun demikian kerumunan tetap mampu menuju ke tujuan masing-masing. sehingga Bandar udara adalah suatu tempat dimana kerumunan mungkin terjadi baik itu sistematis ataupun tidak.Pada penelitian ini akan ditikberatkan pada bandara dengan area mengacu pada gambar sebagai berikut (Gambar 2.2). Pada skenario ke tiga yaitu kerumunan akan disebar pada 2 titik yang berwarna kuning dan akan digunakan satu celah sebagai tempat keluar masuk dari kerumuan tersebut. pada skenario ini kemampuan gerakan kerumunan akan diuji kemampuan daya hindar pada setiap kerumunan, namun demikian kerumunan tetap mampu menuju ke tujuan masing-masing. Gambar 2.2 Area bandar udara 79
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 III. PERANCANGAN SISTEM 3.3 Implementasi ORCA pada kerumunan 3.1 Diagram Desain Sistem Secara umum setiap agent mengadopsi algoritma ORCA, setiap agent melakukan sensing terhadap agen lainnya berdasarkan diagram yang terus menerus di looping sesuai dengan Gambar 3.3. ORCA akan melakukan n-body collision avoidanceyang berarti panghindaran tabrakan diantara sejumlah (n) individu agent. Mengacu pada diagram 3.5a yang dilakukan secara terus menerus oleh setiap individu agent saat pergerakan kerumunanberjalan menuju tujuannya. Diagram 3.1Urutan pembuatan sistem Pada perancangan penelitian ini akan dibagi lima bagian utama seperti urutan yang mengacu pada Diagram 3.1. Diagram desain sistem dibuat sebagai acuan urutan pada penelitian ini sehingga penelitian diharapkan tidak terlalu jauh fokus pembahasannya. 3.2 model Human-alike dan kerumunan Gambar 3.3 Perhitungan ORCA untuk 2 agent IV. IMPLEMENTASI SISTEM 4.1 Uji kerumunan pertama Gambar 3.2 Individu pembentuk kerumunan Searah jarum jam Untuk model yang akan digunakan sebagai pembentuk kerumunan digunakan enam model utama, terhadap kerumunan akan dibedakan berdasarkan kecepatan dan model-model yang telah dibentuk seperti manusia seperti mengacu pada Gambar 3.2, untuk datanya bisa mengacu pada Tabel 3.2 identifikasi Pengujian tingkah laku pada 4 kerumunan disebar seperti mengacu pada gambar 4b, dan Dalam suatu lingkungan yang mengacu pada 4a, secara global pengujian pada gambar kerumunan dengan jumlah yang berbeda-beda, skenario untuk menguji kemampuan setiap agent dalam kerumunan adalah dengan mempertemukan Tabel 3.2 Tabel data pembentuk kerumunan 80
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 setiap kerumunan dengan kerumunan yang lain dalam satu ruang seperti pada gambar 4c. Gambar 4.1 Gambar Pengujian kecepatan gerak antar kerumunan Gambar 4.1 Gambar percobaan pertama Dari percobaan yang telah dilakukan pada dari terdiri skenario yang masing-masing (25,49,81,100,289)agent percobaan membentuk empat kerumunan ini didapatkan kesimpulan bahwa waktu komputasi collision free yang dibutuhkan oleh setiap agent dalam setiap kerumunanyang berbeda-beda jumlah ini, baik pada saat kerumunan berangkat dari titik asal kemudian bertemu dengan kerumunan yang lain dalam satu ruangan sampai kerumunan tersebut sampai pada tujuan akan semakin meningkat. Seperti yang tertera pada grafik 4.1 pertama yang Agents (Gambar 4.1 & 4.2) yang telah siap bergerak dari sumber kerumunan sampai ke tujuan akan diuji kecepatannya, hal ini untuk membedakan antara kecepatan beberapa agent yang satu terhadap agent yang lain. Gambar 4.2 Agent Pembentuk kerumunan Seperti mengacu pada Gambar 4.1 agent akan bergerak dari satu titik ke Goal masing-masing dengan maxspeedyang berbeda-beda Kecepatan gerak kerumunan diukur berdasarkan waktu komputasi/frame terhadap goal yang dituju. Komponen yang diterapkan dalam kerumunan ini adalah nilai max speed yang diambil dari library RVO,dimana hasil ditunjukkan pada tabel 4.2. Grafik 4.1 Grafik perbandingan jumlah agen yang berkerumun terhadap waktu komputasi Tabel 4.2 Tabel kecepatan gerak antar kerumunan 4.2 Uji kecepatan kerumunan antar agent Pada pengujian ini, semua model akan terhadap diuji kecepatannya sama,seperti mengacu pada gambar 4.2.a. jarak yang 81
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 4.3 Uji kerumunan pada jalur koridor Gambar 4.4 Pengujian pada daerah berkoridor Gambar 4.3 Pengujian kerumunan pada jalan koridor Pada percobaan dengan skenario ini akan digunakan ruangan seperti yang telah dirancang sebelumnya, yaitu sebuah dinding yang dibatasi pada bagian kanan dan bagian kiri, hal ini dilakukan untuk mempersempit ruang gerak kerumunan, koridor ini di lengkapi dua pintu yaitu pintu dalam dan pintu luar seperti mengacu pada Gambar 4.3b (hal ini untuk menguji kerumunan agent saat melewati pintu yang lain). Setiap kerumunan akan di skenario bergerak dari suatu titik menuju titik yang lain (Goal) dengan melihat kemampuan multi agentnya saat berpisah dengan kerumunanannya dan kemampuannya melewati jalan yang berbaeda menuju yaitu dengan tujuannya, melewati jalan dan pintu yang berbeda. Sebagai percobaan kita akan menggunakan 98 agent untuk pergerakannya. Pada percobaan dengan 98 agent yang tersebar menjadi kerumunan ini agent bergerak dari sumber koordinat yang telah ditentukan seperti tertera pada Tabel 4.3b, kecenderungan agent saat berada pada bagian obstacle (dinding) adalah melakukan antrian seperti pada Gambar 4.4c, hal ini dikarenakan tidak adanya daerah bebas saat melakukan proses komputasi collision free, sehingga menunggu agent yang didepanya, dimana agent yang memiliki collision free harusbergerak terlebih dahulu agar bisa memberikan collision free pada agent yang sedang melakukan komputasi collision avoidance dibelakangnya, pada saat dimana collision free tidak ditemukanmaka agent akan berada pada state kecepatanprefererred velocity, sehingga hal ini akan membentuk antrian dibelakangnya hal ini seperti tampak pada Gambar 4.4c. Pada Tabel 4.1 dijelaskan hasil dari pergerakan bahwa komputasi dibuthkan sekitar 1776 step mulai dari saat agent berada pada state preposisi sampai agent berada pada tujuan. Tabel 4.1 hasil dari pergerakan dua kerumunan yang terdiri dari162 agent 82
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 4.4 PERCOBAAN DENGAN 162 AGENT V. KESIMPULAN Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa desain NPC kerumunan yang cerdas yang ditunjukkan dengan kemampuan hindar terhadap agen lain mengunakan metode RVO di area bandara udara telah berhasil dilakukan. Kesimpulan yang diperoleh dijelaskan secara detil sebagai berikut: 1. Implementasi RVO mampu diintegrasikan pada lingkungan software tiga dimensi, menggunakan software unity. 2. Agen mampu menuju goal dan mampu melewati halangan walaupun beberapa waktu bertemu dan bersilang arah dengan kerumunan yang lain. 3. Agen yang terjebak dan masuk kepada kerumunan lain mampu untuk keluar dari kerumunan tersebut dan kembali bergabung dengan kerumunannya. karena disebabkan 3. Agen yang terjebak dan masuk kepada kerumunan lain mampu untuk keluar dari kerumunan tersebut dan kembali bergabung dengan kerumunannya. karena disebabkan Gambar 4.5 uji coba denggan 162 agent Pada percobaan ini akan di buat skenario dengan kerumunan yang diletakkan pada area koordinat seperti pada gambar 4.5a, di mana a untuk menuju pada tujuan agent harus melalui celah seperti yang ditunjukkan pada panah di gambar 4.5a. Dua kerumunan ini dibagi menjadi dua bagian dengan jumlah agent sebanyak 81 dan dibagi menjadi kerumunan agent2 (anakmuda ), dan agent6 (kakek), kerumunan ini akan menuju goal masing- masing, dimana untuk menuju goal akan melalui celah seperti yang tersebut ditunjukkan gambar4.5a. panah Kerumunan yang mencari itu akan namun membentuk antrian seperti yang terlihat pada gambar 4.5b. Setiap agent yang bergerak menuju goal, maka akan membuat collision free pada agent sehingga agent yang berada dibelakangnya, dibelakangnya akan memperbaharui posisi menuju goal, dan akan membuat kerumunan berkurang, komputasi yang terus menerus ini akan mengurai kerumunan. Dan pada akhirnya kerumunan sampai pada tujuan seperti pada gambar 4.5d, untuk waktu yang dibutuhkan dari preposisi sampai pada goal bisa dilihat pada tabel 4.3.3. 4. Agen yang terjebak sangat lama dalam sebuah halangan halangan tersebut berada pada jarak terjauh, dan agen tidak bisa berputar, sementara agen sudah dekat dengan goal. Jumlah agen mempengaruhi waktu komputasi, semakin agen berkerumun dengan kerumunan yang lain maka komputasi semakin naik dan pergerakan semakin pelan. 5. 6. Kerumunan mampu membentuk antrian saat bersilang arah dengan kerumunan yang lain pada pintu keluar yang sekaligus menjadi pintu masuk. di titik collision free tidak mendapatkan daerah 7. Kerumunan dengan RVO bisa diimplementasikan pada berbagai model agent dan membentuk kecepatan yang ini kami berbeda-beda, pada penelitian menggunakan 6 model agent (agent 1......6) sebagai pembentuk elemen kerumunan Setiap agen memiliki daya hindar saat bersilang arah dengan kerumunan yang lain dan berbaris membentuk sebuah antrian. 9. Dengan menggunakan multiple goal yang menjadi waypoint, mampu memanipulasi tujuan-tujuan kerumunan agent sehingga tapak lebih dinamis. 8. Tabel 4.3.3 hasil dari pergerakan dua kerumunan 10. Algoritma ini bisa diimplementasikan pada kerumunan dengan model Human alike. 83
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 VI. DAFTAR PUSTAKA [1] Michael Negnevitsky, 2005, "Artificial Intelligence. A Guide to Intelligent Systems. Second Edition", Pearson Education Limited, England, ISBN 0-321-20466-2. [2] BERG J. , GUY S. J. , LI N M. , MANOCHA D.: Reciprocal n-body collision avoidance. In International Symposium on Robotics Research (T o Appear) (2009), Springer. [3] BERG J. , LI N M. , MANOCHA D.: Reciprocal velocity obstacles for realtime multi-agent navigation. Proc. of IEEE Conference on Robotics and Automation (2008),1928- 1935. [4] T REUILLE A., COOPER S., POPOVIC Z.: Continuum crowds. Proc. of ACM SIGGRAPH (2006), 1160- 1168. [5] REYNOLDS, C. W. 1987. Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model. In Computer Graphics (SIGGRAPH '87 Proceedings). [6] THALMANN, D., O'S ULLIVAN, C., CIECHOMSKI , P., AND DOBBYN, S.2006. Populating Virtual Environments with 2006 TutorialNotes. Crowds. Eurographics [7] BAYAZIT, O. B., L IEN , J.-M., AND AMATO, N. M. 2002. Better group behaviors in complex environments with global roadmaps. Proc. 8th Intl. Conf. Artificial Life, 362-370. [8] D. Wilkie, J. VAN DEN BERG, D. MANOCHA. Generalized velocity obstacles. IEEE RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst., 2009. 84
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 (10) SURVEY PADA METODE COLOR CONSTANCY UNTUK PERBAIKAN WARNA CITRA DIPSTICK URINE Ali S. Kholimi1, R.V. Hari Ginardi2 Jurusan teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya dosen pengajar di Jurusan teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. e-mail: hari@its.ac.id ABSTRAK Color Constancy merupakan metode yang digunakan untuk memperbaiki warna citra sehingga didapatkan warna citra yang sebenarnya. Color constancy banyak digunakan dalam perbaikan warna pada aplikasi colorimetricanalysis, yakni aplikasi pengenalan atau klasifikasi warna, sebelum proses klasifikasi warna dilakukan. Ada beberapa kelompok metode dalam Color Constancy, yakni metode statistik, metode Gamut dan metode pembelajaran. Metode statistik unggul dalam kecepatan, sedang metode pembelajaran unggul dalam performa hasil. Metode statistik juga lebih unggul dalam hasil dibandingkan dengan metode Gamut untuk citra dengan tingkat varian yang rendah. Dalam penelitian ini perbandingan beberapa metode statistik pada Color Constancy dilakukan untuk mengetahui metode mana yang berjalan paling baik pada citra dipstick urine. Metode- metode yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah metode White Patch, Gray World, Max-RGB, Shades of Grey, dan Grey Edge. Perbandingan dilakukan dengan menghitung nilai RMSE citra hasil perbaikan dengan hasil pembacaan dipstick reader. Hasil yang didapatkan dari uji coba menunjukkan bahwa metode white patch lebih unggul hingga mencapai 25% terhadap hasil terbaik kedua dari metode-metode lain yang diuji. Kata Kunci: Color Constancy, Gray World, Grey Edge, Max-RGB, Shades of Grey, White Patch I. PENDAHULUAN DIPSTICK adalah suatu alat yang digunakan untuk menguji kandungan suatu zat kimia dimana keberadaan zat kimia tersebut menunjukkan adanya kondisi tertentu. Dipstick yang dibahas pada penelitian di sini adalah dipstick yang digunakan untuk menganalisa penyakit diabetes. warna, tentu tabel warna tersebut akan terlalu besar untuk dibawa-bawa dan disertakan dalam penjualan. secara otomatis dengan Adapun pembacaan reader mempunyai menggunakan kekurangan dalam portabilitas perangkat. Selain perangkatnya cukup besar, perangkat dipstick reader juga hanya bisa digunakan untuk satu kegunaan saja, yakni membaca dipstick tersebut. dipstick Ada dua cara untuk membaca hasil dari sebuah dipstick, yakni dilakukan secara manual dan secara otomatis. Pembacaan dipstick secara manual dilakukan dengan cara mencocokkan warna reagent pada dipstick dengan tabel warna yang biasanya disertakan pada saat pembelian dipstick tersebut. Adapun pembacaan secara otomatis dilakukan dengan menggunakan sebuah perangkat yang disebut dengan dipstickreader. Dipstickreader ini bekerja scanner dengan kemampuan seperti mengenali warna. secara manual mempunyai beberapa permasalahan, di antaranya rendahnya presisi dikarenakan tabel warna yang disertakan pada dipstick tidak menampilkan semua warna. Jika tabel warna mencantumkan semua Pembacaan dipstick Dalam penelitian ini, kamera yang terdapat pada handphone digunakan dalam pengambilan citra dipstick. Pertimbangan digunakannya kamera yang terdapat pada handphone ini karena saat ini hampir semua orang memiliki handphone yang memiliki fasilitas kamera. Penggunaan kamera pada handphone untuk menggantikan scanner dalam proses pengambilan citra beberapa kelemahan. Kamera dan scanner, pada dasarnya adalah perangkat yang sama-sama digunakan untuk mengakuisisi gambar dengan beberapa perbedaan. dipstick ternyata memiliki 93
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 John Capurso menjelaskan bahwa ada beberapa permasalahan dalam menggunakan scanner ketika kamera untuk menggantikan digunakan untuk mengakuisisi data , yakni permasalahan ketidak-stabilan pencahayaan, fokus, dan sudut pengambilan gambar.[1] statistik dipilih karena varian citra dari data dipstick yang rendah. II. METODE STATISTIK DALAM COLOR CONSTANCY tersebut, Dari beberapa permasalahan dapat disimpulkan bahwa ada satu permasalahan utama dalam menggunakan kamera sebagai pengganti scanner dalam melakukan pembacaan pada dipstick, yakni bagaimana cara mendapatkan citra dari objek yang sama agar selalu tetap mendapatkan komposisi warna yang selalu sama walaupun berada dalam kondisi iluminasi yang berbeda? Agar mendapatkan warna yang selalu stabil dalam proses pengambilan citra dari dipstick ini digunakan proses perhitungan color constancy. Perhitungan colorconstancy adalah sebuah metode pemrosesan untuk yang memperkirakan warna sebenarnya dari sebuah citra yang diambil dari berbagai macam kemungkinan kondisi pencahayaan. [2][3][4] Hasil perkiraan ini akan memunculkan warna citra yang selalu sama terhadap sebuah objek dengan berbagai kondisi iluminasi. Konsistensi warna dalam pengambilan citra ini sangat diperlukan untuk ekstraksi fitur warna dalam aplikasi pengenalan warna. [3] citra ditujukan banyak digunakan permasalahan colorimetricanalysis. dalam juga permasalahan menggunakan metode colorconstancydi antaranya adalah analisa kualitas air berdasarkan warna air [5], analisa bahan kimia dengan menggunakan mobile phone [6], dan pengenalan warna kulit seseorang [7]. Aplikasi pengenalan warna dalam Penelitian colorimetricanalysis yang a. White Patch Metode White Patch Retinex digagas oleh Land yang juga penemu metode Retinex[3]. Metode White Patch Retinex adalah metode yang Uniform [8] dan bersifat statistik[3]. Berbeda dengan metode Retinex yang menyertakan patch warna putih dalam citra yang akan diambil, Metode White Patch Retinex mengansumsikan warna tertinggi pada semua channel warna RGB adalah sebagai warna putih. Kemudian masing-masing channel warna tersebut dilakukan skala ulang dengan warna putih maksimum tersebut sebagai warna maksimum untuk masing-masing channel. Metode White Patch Color Constancy dilakukan nilai maksimum dari tiap-tiap komponen warna RGB. Langkah pertama yang dilakukan adalah dengan cara mendapatkan histogram dari setiap komponen warna R, G, dan B. Setelah mendapatkan histogram dari setiap komponen warna RGB tersebut, langkah selanjutnya adalah mendapatkan warna maksimum dari masing-masing komponen warna RGB tersebut, atau warna paling kanan dari histogram, sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (1), (2), dan (3). dengan cara mendapatkan maxR = max⁡(R) (1) maxG = max⁡(G) (2) maxB = max⁡(B) (3) Berdasarkan kompleksitasnya, Gijsenij[3] membagi algoritma pada color constancy menjadi 3 (tiga) jenis, yakni metode statistik, metode gamut, dan metode MachineLearning. Metode gamut adalah sendiri metode MachineLearning, karena memiliki namun kekhasan tersendiri, maka metode Gamut dan metode MachineLearning dipisahkan. sebenarnya Setelah mendapatkan nilai maksimum dari tiap-tiap komponen warna, langkah selanjutnya adalah menghitung rasio dari tiap-tiap komponen warna sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (3), (4), dan (5). Nilai 255 digunakan karena nilai tersebut adalah nilai intensitas maksimum yang mungkin dimiliki dalam ruang warna RGB. Kelebihan dari metode statistik adalah pada kompleksitasnya yang rendah, namun metode statistik ini mempunyai kelemahan pada foto yang memiliki varian tinggi. Metode Gamut dan Machine Learning bagus untuk foto dengan kompleksitas yang tinggi. 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑅 = 255 𝑚𝑎𝑥𝑅 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝐺 = 255 𝑚𝑎𝑥𝐺 (4) (5) Dalam penelitian ini, perbandingan metode statistik pada color constancy diujikan pada data dipstick urine yang diambil dengan menggunakan kamera. Metode-metode dalam kelompok metode 94
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 Patch, nilai rasio yang didapatkan tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Persamaan (7), (8), dan (9) untuk mendapatkan hasil citra dari proses color constancy. b. Shades of Grey Shades of Grey merupakan bentuk umum dari metode Grey World dan White Patch.[3][9] Bentuk umum ini didapatkan dari pembuktian bahwa Grey World dan White Patch merupakan salah satu bentuk dari kerangka Minkowski. Di mana Grey World merupakan L1 Norm dari kerangka Minkowski dan Lmax Norm untuk White Patch. Shades of grey sendiri mengikuti kerangka Minkowski dengan nilai Norm L6. Persamaan umum yang berdasarkan pada bentuk normal Minkowski ini ditunjukkan oleh Persamaan (21). newI = (∫(f(x)) ∫ dx p dx ) (21) c. Grey Edge Grey World dan White Patch sendiri menggunakan nilai RGB Low Level dari citra. Van De Weijer[9] mengusulkan penggunaan nilai RGB high level yang merupakan turunan dari nilai RGB Low Level-nya, yang disebut dengan algoritma Grey Edge. III. SKENARIO UJI COBA Data uji yang digunakan pada uji coba ini didapatkan dengan cara mengambil gambar Dipstick urine. Dipstick urine yang digunakan adalah dipstick urine yang telah dicelupkan ke urine pasien untuk memperbanyak variasi warna yang muncul. Pengambilan gambar dilakukan dengan menggunakan kamera. Selain dengan menggunakan kamera, data juga didapatkan dengan cara memindainya dengan dipstick scanner sebagai pembanding hasil dikarenakan dipstick scanner adalah alat yang umumnya digunakan untuk membaca dipstick ini. Berbeda dengan hasil pemindaian dengan menggunakan dipstick scanner yang hanya memindai bagian dari dipstick saja, pengambilan citra akan menyebabkan bagian lain yang bukan merupakan citra dipstick akan ikut terambil. Oleh sebab itu, proses croping untuk mengambil area yang merupakan area citra dipstick harus dilakukan terlebih dahulu. Secara umum, proses pengambilan citra dipstick dengan menggunakan kamera ditunjukkan oleh Gambar 1. dengan menggunakan kamera Grey Edge color constancy merupakan pengembangan dari metode Shade of Grey. Komputasi bentuk normal dari metode shades of Grey merupakan bentuk dari operasi rata-rata global tanpa mempertimbangkan korelasi lokal antar piksel. Padahal, korelasi lokal ini bisa digunakan untuk mengurangi kemungkinan kemunculan noise. Penghalusan dilakukan dengan menghaluskan citra terlebih dahulu dengan menggunakan filter Gaussian sebagaiman ditunjukkan oleh Persamaan (22). Gambar 1. Proses pengambilan data dipstick urine dengan menggunakan kamera f σ = f⁡⨂⁡Gσ (22) Citra yang dihasilkan kemudian menjadi masukan dari metode Shades of Grey sehingga persamaannya berubah menjadi Persamaan (23). newI = (∫(fσ(x)) ∫ dx p dx ) (23) Dipstick urine yang telah di-crop dari citra yang diambil dengan menggunakan kamera tadi untuk selanjutnya diproses dengan menggunakan 5 macam algoritma color constancy untuk melakukan perbaikan warna citra dari citra dipstick urine yang didapatkan dari kamera tersebut. Kelima algoritma yang diujikan yakni White Patch, Grey World, Max- RGB, Shades of Grey dan Grey-Edge. Proses perbaikan warna dengan menggunakan color constancy ini secara umum diperlihatkan oleh Gambar 2. Hasil dari perbaikan tersebut akan dianalisa dengan menghitung RMSE per-reagent pada masing-masing citra keluaran metode yang diujikan. 95
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9128 RMSE = ⁡ √MSE (28) Nilai RMSE pada masing-masing metode dibandingkan dengan cara mencari nilai RMSE yang paling kecil di antara metode-metode tersebut. Nilai RMSE yang paling kecil menunjukkan kesalahan warna yang paling kecil. Secara umum, proses pencarian nilai RMSE yang digunakan sebagai nilai perbandingan ini ditunjukkan oleh Gambar 3. Gambar 2. Proses perbaikan warna dengan menggunakan color constancy Citra dari hasil pemindaian Crop per reagent Citra keluaran dari masing-masing metode Color Constancy RMSE Perhitungan RMSE akan dilakukan dengan rata-rata warna per-reagent cara menghitung terlebih dahulu, sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (24), dimana I(n,C) adalah citra pada reagent ke-n dan ruang warna ke-C. Rata-rata warna per-reagent digunakan karena ukuran citra yang berbeda-beda. Untuk mendapatkan warna per- reagent, dilakukan proses croping untuk setiap reagent. Hasil dari croping ini yang akan diambil rata-ratanya. meanR(n, C) = ⁡mean(I(n, C)) (24) Nilai rata-rata dari setiap reagent dari setiap komponen ruang warna ini nantinya dihitung nilai kuadratnya sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (25). Hasil dari kuadrat ini kemudian dijumlahkan seluruhnya sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (26) untuk kemudian dibagi jumlah total yang sama dengan jumlah reagent dikalikan jumlah ruang warna sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (27). Persamaan (27) ini biasa disebut dengan Mean Square Error (MSE). powR(n, C) = ⁡ mean(n, C)2 (25) sumR = ⁡ ∑ ∑ powR(n, c) n c (26) MSE = sumR |n|∗|C| (27) Gambar 3. Proses perhitungan RMSE IV. HASIL UJI COBA Gambar 4 memperlihatkan bahwa citra citra didapatkan yang menggunakan metode White yang ditunjukkan oleh (c) memiliki kemiripan yang lebih besar dengan citra hasil scanner yang ditunjukkan oleh (a) dibandingkan dengan metode yang lain. Metode Max-RGB sendiri yang ditunjukkan oleh terlalu memperlihatkan perubahan (e) tidak dibandingkan yang ditunjukkan oleh (b) walaupun bisa dikatakan lebih mendekati citra hasil pemindaian dibandingkan dengan yang lain. dari pemrosesan Patch dengan citra asalnya Gambar 4 juga memperlihatkan bahwa citra hasil dari proses dengan menggunakan metode Grey World, yang ditunjukkan oleh (d), dan citra hasil proses dengan menggunakan metode Shades of Gray, yang ditunjukkan oleh (f), memliki hasil yang jauh dari citra yang didaptakan dari pemindaian. Selain hasilnya juga jauh dari hasil yang didapatkan dari pemindaian, keduanya juga memperlihatkan hasil yang lebih menunjukkan semakin kuatnya dominasi intensitas warna biru. Berbeda dengan keluaran dari metode Grey Edge, yang ditunjukkan oleh (g), yang menunjukkan semakin kuatnya dominasi warna hijau. Hasil dari perhitungan MSE ini kemudian diakarkan untuk mendapatkan nilai dari RMSE sebagaimana ditunjukkan oleh Persamaan (28). 96
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9158 Gambar 4. Citra Data 1 Keluaran dari (a) scanner, (b) kamera, (c) White Patch, (d) Grey World, (e) Max-RGB, (f) Shades of Grey, (g) Grey Edge Hasil yang serupa juga ditunjukkan oleh Gambar 5, dimana kedua gambar ini, Gambar 4 dan Gambar 5, berasal dari dipstick yang berbeda sehingga memiliki warna asal yang berbeda juga. Meskipun berasalah dari dipstick yang berbeda, ternyata Gambar 5 juga menunjukkan bahwa metode Max-RGB tidak terlalu memperlihatkan perubahan dibandingngkan dengan citra asalnya. Selain itu, Gmbar 5 juga menunjukkan semakin kuatnya dominasi warna biru pada keluaran dari metode Grey World dan Shades of Grey, serta semakin kuatnya dominasi warna hijau pada keluaran dari metode Grey Edge. Gambar 6 merupakan gambar yang berasal dari dipstick yang sama dengan Gambar 5 namun citra pada Gambar 6 ini diambil di waktu yang berbeda dengan faktor pencahayaan dan jarak pengambilan gambar yang berbeda. Gambar 5 dan Gambar 6 menunjukkan kekonsistenan hasil untuk metode yang sama pada citra berbeda dari dipstick yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa perbedaan faktor pencahayaan dan jarak pengambilan gambar yang berbeda juga diproses pada masing-masing metode yang diujikan ini. TABEL 1 NILAI RATA-RATA RMSE DARI PENGUJIAN % Peningkatan Performa Terhadap Keluaran Kamera RMSE Kamera 141,66 0 % White Patch 105,37 25,61 % Grey World 151,83 7,18 % Max-RGB 143,75 1,48 % Shades of Grey 147,95 4,44 % Grey Edge 135,86 4,09 % Gambar 5. Citra Data 2 Keluaran dari (a) scanner, (b) kamera, (c) White Patch, (d) Grey World, (e) Max-RGB, (f) Shades of Grey, (g) Grey Edge Tabel 2, 3, dan 4 adalah tabel yang menunjukkan yang diimplementasikan dengan memperlihatkan nilai RMSE yang didapatkan pada setiap komponen warna dari ruang warna RGB. Tabel 2, 3, dan 4 menunjukkan bahwa peningkatan performa terbesar performa algoritma 97
MelekIT - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi - Vol 3 No 2, Juli 2014 ISSN-2252-9158 dalam perbaikan warna ada pada warna merah dan warna hijau, secara berurutan. Adapun pada warna terjadi peningkatan performa, hijau, meskipun peningkatannya ini tidak terlalu besar. TABEL 2 NILAI RATA-RATA RMSE DARI PENGUJIAN PADA RUANG WARNA MERAH RMSE % Peningkatan Performa Terhadap Keluaran Kamera Kamera 75,81 0 % White Patch 39,66 47,69 % Grey World 94,62 24,89 % Max-RGB 81,20 7,12 % V. KESIMPULAN ini melakukan sebuah survey terhadap beberapa metode statistik pada metode color constancy, yakni metode white patch, Grey World, Max-RGB, Shades of Grey, dan Grey Edge. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai RMSE citra keluaran dari metode White Patch adalah yang terbaik. Metode ini mampu menurunkan nilai RMSE hingga 25,61% dibandingkan dengan citra asalnya yang didapatkan dari kamera. Paper untuk begitu, metode memperbaiki warna dipstick urine perlu diusulkan untuk meningkatkan performa, karena nilai RMSE yang baik untuk sebuah citra adalah nilai RMSE yang berada di bawah 30, sedangkan nilai RMSE yang didapatkan dari metode White Patch masih di atas angka 30. Meskipun baru Shades of Grey 90,34 19,18 % Grey Edge 63,62 16,07 % VI. DAFTAR PUSTAKA TABEL 3 NILAI RATA-RATA RMSE DARI PENGUJIAN PADA RUANG WARNA HIJAU RMSE % Peningkatan Performa Terhadap Keluaran Kamera [1] John Capurso. "Mobile Document Capture: Scanner vs. Phone Camera." Xerox White Paper. 2012. [2] Bianco, S., G. Ciocca, C. Cusano, dan R. Schettini. constancy algorithm selection and combination." Journal of Pattern Recognition Vol. 43. 2010. "Automatic color Kamera White Patch Grey World Max-RGB Shades of Grey Grey Edge 77,82 50,09 84,91 79,30 81,42 69,83 0 % 35,63 % 9,11 % 1,90 % 4,63 % 10,28 % [3] Gijsenij, Arjan, Theo Gevers, dan Joost Van De Weijer. "Computational color constancy: Survey and experiments." Image Processing, IEEE Transactions on 20.9. 2011 [4] Barnard, Kobus, Vlad Cardei, dan Brian Funt. "A comparison of computational color constancy algorithms. I: Methodology and experiments with synthesized data." Image Processing, IEEE Transactions on 11.9: 972- 984. 2002. TABEL 4 NILAI RATA-RATA RMSE DARI PENGUJIAN PADA RUANG WARNA BIRU [5] Iqbal, Zafar, and Robert B. Bjorklund. "Colorimetric analysis of water and sand samples performed on a mobile phone." Talanta 84.4: 1118-1123. 2011 RMSE % Peningkatan Performa Terhadap Keluaran Kamera [6] García, Antonio, dkk. "Mobile phone platform as portable chemical analyzer." Sensors and Actuators B: Chemical 156.1: 350-359. 2011. Kamera White Patch Grey World 90,91 83,79 83,00 0 7,82 % 8,69 % [7] Bianco, Simone, and Raimondo Schettini. "Color constancy using faces." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE. 2012. [8] Ebner, Marc. Color constancy, Vol. 6. John Max-RGB 88,22 2,95 % Wiley & Sons Ltd, England. 2007. Shades of Grey Grey Edge 84,24 97,64 7,34 % 7,41 % [9] Van De Weijer, Joost, Theo Gevers, and Arjan Gijsenij. 2007. "Edge-based color constancy." Image Processing, IEEE Transactions on 16.9: 2207-2214. 2007. 98
PEDOMAN PENULISAN KARYA ILMIAH JURNAL MelekIT PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIJAYA KUSUMA SURABAYA Karya ilmiah merupakan hasil penelitian / perancangan / perencanaan seluruh masyarakat yang berkecimpung dibidang komunikasi dan informatika. Susunan : Terdiri dari judul, nama dan alamat penulis, abstrak, pendahuluan, metodologi, hasil dan pembahasan, kesimpulan dan saran, ucapan terima kasih (bila perlu), daftar pustaka Format: Ditulis dalam kertas A4 dua kolom, jenis huruf Times New Roman 10 Reguler kecuali judul dengan huruf Times New Roman 11 Bold, satu spasi, maksimum 15 halaman left,top,right,bottom (3,2.54,2.54,2.54). ISI TULISAN: Judul dengan margin Judul singkat dan jelas, ditulis menggunakan huruf besar dan cetak tebal/bold, maksimum 20 kata Penulis Nama penulis tanpa gelar, dosen pembimbing dapat menjadi penulis kedua dan seterusnya Ucapan Terima Kasih (bila perlu) Dapat dituliskan nama instansi atau perorangan yang berperan dalam pelaksanaan penelitian Daftar Pustaka Urutan pustaka disusun berdasarkan abjad. Judul ditulis huruf besar pada setiap awal kata, kecuali kata depan. Nama majalah/jurnal/Buletin ditulis dengan singkatan baku. Urutan penulisan, sebagai berikut: Pustaka jurnal: Nama, Tahun. Judul. Nama Jurnal (cetak sambung dan kata miring). Volume, Nomor: halaman. Contoh: Wu, X. and Prior, R.L., 2010. Identification and characterization .... J Agric Food Chem 53: 3101-3113 Giri, I.B.D., I.K. Sudarsana, dan N.M. Tutarani, 2008. Kuat Tekan dan Modulus Elastisitas Beton dengan Penambahan Styrofoam (Styrocon). Jurnal Ilmiah Teknik Sipil. Vol.12. No.1. hal. 75-85. Alamat Merupakan alamat instansi atau badan hokum pelindung lainnya dan alamat email penulis. Abstrak Abstrak ditulis dalam satu paragraf dan maksimum 200 kata, berisi highlight hasil penelitian / perancangan / perencanaan diikuti dengan data kuantitatif yang terkait dengan judul serta hal yang perlu diungkapkan Kata kunci Kata kunci 3 sampai 5 kata/kalimat yang penting atau mewakili isi abstrak dan dapat digunakan sebagai kata penelusur, dan disusun berdasarkan urutan abjad Pustaka buku: Nama, Tahun. Judul (cetak miring). Penerbit. Kota Contoh: Jay, J.M., 2008. Modem Food Microbioloy. Aspen Publs., Inc., Gaitersburg, Maryland Dewobroto, W., 2005. Aplikasi Rekayasa Konstruksi dengan Visual Basic 6.0 (Analisis dan Desain Penampang Beton Bertulang sesuai SNI 03-2847-2002). PT. Elex Media Komputindo. Jakarta. Pustaka online: df. (21 Desember 2011, jam, menit, detik) Pendahuluan Pendahuluan berisi latar belakang dan dukungan tujuan diakhiri kepustakaan penelitian, terdiri 3-5 paragraf. yang dengan Metodologi Metodologi berisi prosedur yang digunakan tentang metode, rancangan, Hasil dan Pembahasan Pembahasan hasil penelitian disertai dukungan pustaka terkait. Tabel dan gambar diberi nomor dan judul, diawali dengan huruf besar tiap kata kecuali kata sambung Kesimpulan dan saran Kesimpulan ditarik dari hasil dan pembahasan dengan mengacu pada tujuan penelitian. Saran ditulis bila ada Artikel dikirim kepada: Redaksi Jurnal MelekIT Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik-UWKS Jl. Dukuh Kupang XXV/54 Surabaya Telp:031-5677577 Fax:031-5920741 Penulis bertanggung jawab terhadap isi karya ilmiah. Korespondensi mengenai karya ilmiah dialamatkan pada penulis dengan mencantumkan alamat email dan alamat lain yang mudah dihubungi dari salah satu penulis Copyright by Redaksi MelekIT 2014