Alat dan Bahan - ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Alat dan Bahan

Adapun alat dan bahan yang digunakan untuk membangun system pemantauan ini ialah sebagai berikut:

Tabel 3.1 Alat dan Bahan

Alat Software

Arduino UNO IDE Arduino

Sensor MQ – 135 Xampp

Dust Sensor SHARP GP2Y1010AU0F Fritzing

Regulator Sublime

Modul GSM Shield SIM 908 MS Visio 2013

23 3.2. Data yang digunakan

Pada pembangunan sistem ini, menggunakan data berupa pemantauan Gas, dan Debu, yang masing-masing data tersebut diukur dengan sensor yang telah ditentukan, dan rekaman video di suatu jalan yang rekaman tersebut akan diolah menggunakan bahasa pemrograman python.

3.3. Analisis Sistem

Analisis sistem ini bertujuan untuk mengidentifikasi sistem yang akan dikembangkan. Analisis sistem diperlukan sebagai dasar perancangan sistem. Pada penelitian ini, analisa yang akan dilakukan berupa arsitektur umum. Arsitektur umum akan menggambarkan keseluruhan metode yang diterapkan. Arsitektur umum mengenai system pemantauan gas beracun dan debu dari kendaraan bermotor dengan menggunakan modul GSM shield secara real time berbasis web dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut ini :

24 Gambar 3.1 Arsitektur Umum

Berikut adalah penjelasan dari tahap-tahapan arsitektur umum dari penelitian ini:

a. Input

Adapun yang diinput dalam sistem ini adalah hasil pendeteksian dari sensor gas beracun, debu, dan Video.

b. Process Hardware

Rancangan sensor ini yang nantinya akan diletakkan pada lokasi di luar ruangan untuk memantau kondisi gas dan debu disekitar, secara umum deskripsi dari alat ini dimulai dari sensor yang akan mendeteksi masing masing besaran yang telah diukur kemudian dengan signal condition

25 keluaran sensor disesuaikan dengan kebutuhan masukan Arduino uno yang digunakan sebagai pemroses dan penghitungan data kemudian mengupload kode program ke board sensor.

Pertama dilakukan perangkaian pada seluruh sensor agar tersambung dan terhubung pada arduino, setelah melakukan pemasangan kartu GSM terhadap GSM Shield, arduino dihubungkan ke catu daya untuk mendapatkan pasokan tegangan untuk menyalakannya, kemudian kode program akan di upload, sebelum dilakukan pengirim nilai sensor dari masing-masing perangkat sensor ke dalam arduino, nilai sensor diinisialisasi terlebih dahulu agar semua perangkat yang terhubung dapat dikenali. Setelah Arduino menghitung dan memproses data dari sensor maka data tersebut akan dikirim ke dalam web server untuk kemudian dapat dilakukan proses monitoring secara real time, pengiriman data ke server menggunakan GSM Shield yang sebelumnya telah dihubungkan pada arduino. Setelah data telah terkirim maka nilai data sensor akan tertera pada website monitoring dengan mengaksesnya melalui web browser.

c. Pra Processing, Grayscale and Treshold:

Dalam tahapan ini adalah setelah tahapan inputan video diterima oleh program proses selanjutnya adalah grayscale dan threshold. Citra pada rekaman video akan diubah menjadi citra abu-abu dengan nilai threshold untuk menghasilkan objek yang lebih terang daripada backgroundnya. Pada penelitian ini citra akan diubah menjadi citra hitam putih atau biner.

Gambar 3.2 Grayscale and Treshold

26 d. Processing, Blob Detection

Blob detection atau deteksi blob yaitu mendeteksi kumpulan titik-titik piksel yang memiliki warna berbeda (lebih terang atau lebih gelap) dari latar belakang dan menyatukannya dalam suatu region.

e. Result

Proses terkahir adalah proses pelabelan terhadap objek yang sudah diklasifikasikan pada proses sebelumnya. Untuk objek yang sudah di identifikasi akan diberikan label kotak putih, dan juga diberikan tanda garis merah jika objek melewati garis tersebut maka objek akan dihitung.

Gambar 3.3 Result Blob Detection f. Processing Regresi Linier

Data yang diterima olleh web server akan di proses di dalamnya menggunakan metode regresi linier sederhana. Regresi linier yang pertama adalah regresi linier sederhana antara jumlah kendaraan terhadap jumlah gas, dan regresi linier yang kedua adalah regresi linier sederhana antara jumlah kendaraan dengan jumlah debu.

1. Regresi linier sederhana antara jumlah kendaraan dan jumlah gas Pada bagian ini, kita akan mencoba membuat regresi linier sederhana dari dua variable tersebut. Pada bab 2 tepatnya pada bagian regresi linier telah di jelaskan persamaan regresi linier sederhana dengan persamaan:

Y = a + bX (1)

Untuk mencari nilai a, kita dapat mencarinya dengan rumus:

𝑎 = (Σ𝑦 ∗ Σ𝑥²) − (Σ𝑥 ∗ Σ𝑥𝑦) 𝑛 ∗ Σ𝑥²− (Σ𝑥)² Dimana n adalah jumlah data

Untuk mencari nilai b, kita dapat mecarinya dengan rumus:

𝑏 = 𝑛 ∗ (Σ𝑥𝑦) − (Σ𝑥 ∗ Σ𝑦) 𝑛 ∗ Σ𝑥²− (Σ𝑥)²

Data yang akan di uji:

Tabel 3.2 Data Percobaan 1

No Jumlah

Dari table diatas kita bisa mencari nilai dengan dengan rumus a yang sudah tertera di atas:

𝑎 = (218 ∗ 84280.49) − (622.79 ∗ 29302.25)

28 Dari table diatas kita bisa mencari nilai dengan dengan rumus b yang sudah tertera di atas:

𝑏 =(5 ∗ 29302. 25) − (622.79 ∗ 218)

Dari hasil a dan b kita bisa menentukan persamaan regresi liniernya:

Y = 3.7 + 0.32X

Grafik regresi linier dari data tersebut adalah:

Gambar 3.4 Grafik Percobaan 1

2. Regresi linier sederhana antara jumlah kendaraan dan jumlah debu Data yang akan di uji:

Regresi Linier Jumlah Gas terhadap Jumlah Kendaraan

(4)

29 Tabel 3.3 Data Percobaan 2

No Jumlah

Dari table diatas kita bisa mencari nilai dengan dengan rumus a yang sudah tertera di atas:

𝑎 = (218 ∗ 175772.57) − (913.88 ∗ 42181.65)

Dari table diatas kita bisa mencari nilai dengan dengan rumus b yang sudah tertera di atas:

𝑏 =(5 ∗ 42181.65) − (913.88 ∗ 218)

30 Dari hasil a dan b kita bisa menentukan persamaan regresi liniernya:

Y = -5.277+ 0.267X Grafik regresi linier dari data tersebut adalah:

Gambar 3.5 Grafik Percobaan 2 g. Output

Nilai sensor yang sudah diproses dan jumlah kendaraan yang telah ditransmisikan ke dalam PC server, kemudian dilakukan pembuatan kode program untuk melakukan pengiriman perintah pembacaan data dari nilai sensor, setelah nilai sensor dan jumlah kendaraan diterima data tersebut akan dilakukan penyimpanan kedalam database Mysql. Kemudian sekumpulan data tersebut selanjutnya dapat diproses agar dapat ditampilkan dalam bentuk grafik dan diolah agar bisa ditampilkan secara real time sesuai input nilai-nilai sensor seperti informasi mengenai keadaan gas, keadaan debu, dan jumlah kendaraan. Data yang telah melewati pemrosesan dan telah tersimpan dalam database akan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik secara real time, data tersebut akan tampil dalam periode 180 detik sekali dan akan tampil sesuai dari data terbaru. Data tersebut dapat

31 digunakan sebagai bahan acuan untuk membandingkan data yang telah diteliti.

3.4. Perancangan Use Case

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai perancangan use case untuk system monitoring. Use case pada gambar akan menerangkan mengenai interaksi apa saja yang dapat dilakukan user saat melakukan sistem monitoring melalui aplikasi web.

Gambar 3.6 Use Case Diagram

3.4.1. Spesifikasi Use Case

Tabel 3.4 Spesifikasi Use Case

Nama Usecase Hal Utama / Menampilkan data

Aktor Pengguna computer / user

32 Deskripsi Usecase ini digunakan oleh user untuk melihat data sensor dan data jumlah kendaraan

Pre-condition Sistem monitoring dihudupkan, sistem menghitung jumlah kendaraan di jalankan

Characteristic of activation Dapat dilakukan oleh siapapun

Basic flow User melihat data sensor dan jumlah kendaraan

Post condition User dapat melihat data setiap ada perubahan pada hasil monitoring Limitations User hanya dapat monitoring kondisi

gas, debu dan jumlah kendaraan

3.5. Avtivity Diagram

Activity diagram juga membahas alur yang dapat ditempuh user dalam menjalankan aplikasi maupun alur proses pada alat monitoring.

3.5.1. Activity Diagram Aplikasi Monitoring Gas dan Debu

Pada diagram ini jelaskan, user dapat memilih untuk melihat konten yang tersedia pada aplikasi web. Dalam halaman utama, user dapat melihat menu konten yang akan dipilih. Pada halaman result user dapat melihat hasil monitoring dan jumlah kendaraan. Pada halaman regresi linier, user dapat melihat table regresi dan persamaan regresi linier. Pada halaman grafik, user dapat melihat grafik dari regresi linier.

33 Gambar 3.7 Activity Diagram Aplikasi Monitoring

3.5.2. Activity diagram alat monitoring

Diagram ini merupakan bagan yang menunjukkan alur kerja atau apa yang sedang dikerjakan oleh sistem secara keseluruhan serta prosedur yang digunakan dalam pengoperasiannya.

34 Gambar 3.8 Gambar Activity Diagram Alat Monitoring

Adapun tahapan pada diagram tersebut adalah :

1. Pada saat perangkat dinyalakan atau diberi tegangan listrik. Sistem akan mendeteksi seluruh perangkat yang terhubung dengannya.

2. Setelah seluruh perangkat terdeteksi, dilakukan proses inisialisasi data.

3. Setelah seluruh perangkat diinisialisasi maka dilakukan pembacaan sensor.

35 4. Pembacaan sensor pertama pada sensor MQ-135 untuk mengambil data Gas.

5. Pembacaan sensor kedua pada Dust Sensor SHARP GP2Y1010AU0F untuk mengambil data debu.

6. Setelah pembacaan sensor koneksi data pada GSM Shield.Tetapi, jika tidak terkoneksi dengan pc, maka sistem akan melakukan perulangan dan kembali pada inisialisasi awal.

7. Sebelum data dikirim ke server, dilakukan koneksi pada GSM menggunakan kartu GSM agar data dapat terkirim ke server.

8. Setelah GSM Shield terkoneksi maka data seluruh sensor akan dikirim ke web server.

3.6. Perancangan Sistem Database

Dalam Perancangan sistem monitoring gas dan debu terhadap jumlah kendaraaan ini diperlukan perancangan sistem database, dengan adanya database,sistem monitoring dapat dilakukan secara real time sesuai dengan waktu nyata. Selain itu database berfungsi sebagai penyimpanan data dari pengukuran pada tiap waktunya, sehingga ketika pengguna akan melakukan pengecekan ulang data terdahulu dapat dilihat dalam database. Secara tidak langsung database ini dirancang sebagai sarana untuk memback-up keseluruhan data yang diukur, agar data tersebut dapat tersimpan dengan aman. Program database Mysql ini dikomunikasikan dengan perangkat lunak Arduino uno dan juga dikomunikasikan dengan bahasa pemrograman Python (versi 2.7). Program komunikasi tersebut dilakukan dalam program arduino, database Mysql hanya bertugas mendapatkan dan menyimpan data melalui script PHP. Dalam pembangunan desain database pada sistem informasi inidibuat dengan bahasa pemograman MySQL yang ter-install pada Xampp.

Database yang digunakan pada sistem monitoring ini adalah satu buah database yang bernama database “tugas_akhir” yang terdiri dari beberapa buah tabel utama.

36 3.6.1 Struktur table

1. Struktur table data_debu

Tabel 3.5 Struktur table data_debu

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Jumlah_debu Double Null default

Table data_debu ini berfungsi untuk menampung data sensor debu yang berubah.

2. Struktur table data_video

Tabel 3.6 Struktur table data_video

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Jumlah Integer Null default

Table data_video ini berfungsi untuk menampung data jumlah kendaraan yang berubah.

3. Struktur table dust_count

Tabel 3.7 Struktur table dust_count

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Jumlah Double Null default

Tanggal Varchar Null default

Waktu Varchar Null default

Table dust_count ini berfungsi untuk menyimpan data sensor debu dalam sehari yang ditambahkan dari data_debu yang berubah.

37 4. Struktur table iot

Tabel 3.8 Struktur table iot

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Val_num Double Null default

Table data_debu ini berfungsi untuk menampung data sensor gas yang berubah.

5. Struktur table iot_count

Tabel 3.9 Struktur table iot_count

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Jml_shri Double Null default

Tanggal Varchar Null default

Waktu Varchar Null default

Table iot_count ini berfungsi untuk menyimpan data sensor gas dalam sehari yang ditambahkan dari data_iot yang berubah.

6. Struktur table vehicles

Tabel 3.10 Struktur table vehicles

Nama Kolom Tipe data Keterangan

Id Integer Auto_increment

Jumlah_kendaraan Double Null default

Tanggal Varchar Null default

Waktu Varchar Null default

Table vehhicles ini berfungsi untuk menyimpan data jumlah kendaraan dalam sehari yang ditambahkan dari data_video yang berubah.

38 3.7. Perancangan Antarmuka

Perancangan antarmuka bertujuan untuk merancang tampilan yang dapat menghubungkan pengguna dengan program. Perancangan antarmuka dilakukan sebelum tahapan implementasi sistem agar memudahkan dalam pengembangan sistem. Perancangan antarmuka dirancang khusus untuk user dalam memonitoring dari perangkat arduino.

3.7.1. Perancangan Halamana Awal

Pada tampilan halaman awal ini, sistem akan menampilkan tampilan home.

Gambar 3.9 Perancangan Halaman Awal

Pada halaman awal ini sistem akan menampilkan nama aplikasi, daftar menu, logo usu, dan text.

3.7.2. Perancangan halaman Result monitoring

Pada halaman result monitoring terdapat informasi mengenai seluruh data sensor dan jumlah kendaraan dengan hasil yang update.

39 Gambar 3.10 Perancangan Halaman Result Monitoring

3.7.3. Perancangan Halaman Regresi Linier

Pada halaman akan ditampilkan data sensor dan juga data jumlah kendaraan dalam bentuk table. Dan didalam table tersebut sudah di tentukan nilai-nilai yang akan dihitung untuk mendapatkan persamaan regresi linier nya.

Gambar 3.11 Perancangan Halaman Regresi Linier

40 3.7.4. Perancangan Halaman Grafik

Pada halaman ini akan ditampilkan 2 grafik, dari hasil regresi linier.

Gambar 3.12 Perancangan Halaman Grafik

3.8. Perancangan Instalasi Perangkat Keras

Perancangan instalasi pada perangkat keras merupakan cara untuk membentuk media penghubung pada seluruh perancangan perangkat keras sehingga antara satu alat dengan alat lainnya dapat terhubung. Pada perancangan instalasi perangkat keras dilakukan pemberian perintah kepada masing-masing perangkat keras untuk bekerja dan berjalan sesuai dengan fungsinya. Dalam perancangan perangkat keras ini dilakukan pengaturan perintah pada Arduino uno untuk kemudian bisa diterima oleh perangkat keras lainnya agar berjalan sesuai dengan fungsinya masing-masing.

Arduino uno merupakan pusat dari keseluruhan sistem karena seluruh perintah yang diberikan pada masing-masing perangkat kerasakan diproses dalam Arduino uno.

41 3.8.1 Perancangan sensor Mq-135 dengan Arduino

Pada perancangan perangkat ini, sensor Mq-135 dihubungkan pada rangkaian arduino sebagai pendeteksi gas dan asap, sensor Mq-135 memiliki keluaran sinyal Analog yang dikalibrasi dengan sensor gas dan asap yang kompleks. Data tersebut kemudian dibaca oleh kontroler melalui port A0.

Penjelasan pada rangkaian ini adalah sebagai berikut:

1. Menghubungkan kabel jumper dari kaki ke-1 atau kata dengan Vcc kedalam 5V Arduino

2. Menghubungkan kabel jumper dari kaki ke-2 DHT11 atau dengan kata GND(Ground) kedalam pin GND Arduino

3. Menghubungkan kabel jumper dari kaki ke-3 atau kata dengan A kedalam pin A0 Arduino

‘

Gambar 3.13 Perancangan Sensor Mq-135 dengan Arduino

42 3.8.2. Perancangan Sensor debu dengan Arduino

Pada perancangan perangkat ini, Dust Sensor SHARP GP2Y1010AU0F dihubungkan pada rangkaian arduino sebagai pendeteksi debu, Dust Sensor SHARP GP2Y1010AU0F memiliki keluaran sinyal Analog yang dikalibrasi dengan sensor debu yang kompleks. Data tersebut kemudian dibaca oleh kontroler melalui port A6.

Gambar 3.14 Perancang Sensor Debu dengan Arduino

43 3.8.3. Perancangan Sistem secara keseluruhan

Gambar 3.16 Perancangan Keseluruhan Perangkat

44 BAB IV

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

4.1. Implementasi Sistem

4.1.1 Spesifikasi software dan hardware yang digunakan

Spesifikasi perangkat lunak (software) dan perangkat keras (hardware) yang digunakan dalam membangun sistem ini adalah sebagai berikut:

a. Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 8.1 64 Bit b. Arduino Uno

c. Scratch Arduino Uno

d. Processor AMD A8-7410 APU with AMD Radeon R5 Graphics 2.20 Ghz

e. Memory 3.41 Gb RAM f. Kapasitas Hardisk 464 GB g. XAMPP

h. Google Chrome i. Python ide versi 2.7 j. GSM Shield SIM 908 k. Sensor Mq-135

l. Dust Sensor SHARP GP2Y1010AU0F

4.1.2. Implementasi Rangkaian modul GSM Shield SIM 908

Gambar 4.1 GSM Shield SIM908 dengan Arduino

45 Pada Gambar 4.1 rangkaian modul GSM Shield dihubungkan ke arduino dengan bagian GSM Shield dimasukkan ke port arduino. Cara kerja modul ini adalah, sama dengan Arduino dengan menggunakan kartu GSM.

4.1.3. Implementasi Rangkaian MQ-135

Gambar 4.2 Rangkaian MQ-135

Pada Gambar 4.2 MQ-135 dihubungkan pada arduino, pada rangkaian ini terdapat 1 buah regulator. Posisi dari rangkaian sensor MQ-135 dihubungkan dengan sebuah tiang kecil yang berbentuk L. Cara kerja rangkaian regulator ini adalah, jika pasokan tegangan sebesar 12 Volt diubah menjadi daya 5 volt agar tidak terjadi kekurangan daya.

4.1.4. Implementasi Rangkain Sensor Sharp Dust

Gambar 4.3 Rangkaian Sensor Sharp Dust

46 Pada Gambar 4.3 sensor sharp dust dihubungkan pada arduino, dan dihubungkan dengan papan board. Didalam papan board ada resistor 220V , dan Elco 220uF yang berguna mengataur daya yang masuk.

4.1.5 Rangkaian Keseluruhan

Gambar 4.4 Rangkaian Keseluruhan

4.1.6 Implementasi Perancangan Antar Muka

Adapun implementasi perancangan antar muka yang telah dilakukan sebelumnya pada sistem adalah:

1. Halaman Awal

Pada halaman awal aplikasi terdapat diatas sebelah kiri terdapat nama aplikasi diatas sebelah kanan kita bisa memilih menu.

Gambar 4.5 Tampilan Awal Website

47 2. Halaman Result

Pada halaman result menampilkan hasil monitoring sensor dan jumlah kendaraan

Gambar 4.6. Halaman Result

3. Halaman Regresi Linier

Pada halaman regresi linier menampilkan data sensor dan jumlah kendaraan dengan table, kemudian seluruh table sudah di hitung dan menampilkan persamaan regresi liniernya.

Gambar 4.7. Halaman Perhitungan Regresi Linier

48 4. Halaman Graphic

Halaman ini menunjukkan grafik dari hasil persamaan regresi linier.

Gambar 4.8. Halaman Grafik

4.2. Pengkodean Sistem

Pada tahap ini, dilakukan pembuatan kode program untuk merealisasikan perancangan prototipe yang sebelumnya telah dibuat. Dalam pengkodean sistem dibuat dengan tiga kode program yaitu untuk alat monitoring lingkungannya dengan IDE Arduino dengan bahasa pemrograman C, penghitungan jumlah kendaraan menggunakan bahasa pemrograman Python serta kode program untuk mengambil dan mengirim data hasil monitoring ke server dengan bahasa pemrograman PHP. Kode program pada alat yang dibuat terdiri dari beberapa fungsi, yaitu:

1. Fungsi untuk mendeteksi gas atau asap di udara.

2. Fungsi untuk mendeteksi debu.

3. Fungsi untuk mendeteksi menghitung jumlah kendaraan.

4. Fungsi untuk mengirim data monitoring ke server.

4.3. Pengujian Sistem

49 4.3.1. Pengujian Pengiriman Data dari GSM Shield ke Server

Pada tahap ini pengujian kinerja sistem akan dilakukan untuk mengetahui kinerja sistem dalam melakukan pendeteksian apakah sudah berjalan dengan baik. Untuk pengujian sistem pengiriman data dari GSM Shield Main Board ke server dengan menggunakan kartu GSM Telkomsel memiliki perbedaan waktu antara data awal dengan data berikutnya berkisar antara 20-30 detik. Pada program perangkat keras, pengiriman data diprogram dengan jeda waktu 10 detik namun waktu tersebut bukan merupakan waktu total dikarenakan dalam proses pengiriman data dengan modul GSM Shield diperlukan waktu untuk proses koneksi ke jaringan.

4.3.2. Pengujian Perhitungan Jumlah Kendaraan

Hasil pengujian perhitungan jumlah kendaraan seperti pada table 4.1 kurang lebih berdurasi 3 menit untuk setiap videonya.

Tabel 4.1 Perhitungan Jumlah Kendaraan

NO Image Result

Berdasarkan hasil data uji pada tabel 4.1, Blob Detection pada tahapan image processing dalam menentukan kepadatan kendaraan di jalan raya dihitung dengan menggunakan perhitungan precision dan recall. Precision adalah tingkat ketepatan informasi yang diminta oleh user terhadap sistem dan recall adalah tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali informasi.

Tabel 4.2. Nilai F-Score

TP TN FP FN

Berdasarkan tabel 4.2, didapat nilai precision sebesar 100% dan recall sebesar 62.5%. Dari hasil kedua nilai tersebut dapat dihitung kinerja sistem dengan menggunakan nilai f-score. Nilai f-score merupakan nilai akurasi yang digunakan untuk menyatakan sebuah sistem telah bekerja secara efektif atau tidak. Nilai f-score yang dihasilkan oleh perhitungan adalah sebesar 81.2%. Dengan nilai f-score yang telah melebihi 50%, maka kinerja Blob Detection dapat dinilai telah berjalan dengan efektif, walapun beberapa kali dalam proses pengujian masih didapati error labelling yang dapat berpengaruh untuk proses penghitungan jumlah kendaraan. Error labelling yang di maksud yaitu ketika kendaraan yang mau terdeteksi begitu rapat sehingga terjadinya error, kemudian terlalu banyak objek yang bergerak dikarenakan sewaktu merekamnya mengalami gangguan, oleh karena itu banyak objek yang diam menjadi bergerak dan terhitung sewaktu melewati garis ketika menghitung kendaraan.

4.3.3. Pengujian Perhitungan Regresi Linier

4.3.3.1. Regresi Linier Jumlah Kendaraan dengan Jumlah Gas

54 Tabel 4.3 Regresi Linier Jumlah Kendaraan dengan Jumlah Gas

No menggunakan rumus yang sudah dicantumkan pada BAB III.

𝑎 = (Σ𝑌 ∗ Σ𝑋²) − (Σ𝑋 ∗ Σ𝑋𝑌) 𝑛 ∗ Σ𝑋²− (Σ𝑋)²

𝑎 =(2571 ∗ 26503.5399) − (655.23 ∗ 101883.44) 17 ∗ 26503.5399 − (655.23)²

𝑎 =68140601.08 − 66757086.39 450560.1783 − 429326.3529

55 𝑏 =(17 ∗ 101883.44) − (655.23 ∗ 2571)

17 ∗ 26503.5399 − (655.23)² 𝑏 = 1732018 − 1684596.33

450560.1783 − 429326.3529 𝑏 = 47422.15

21233.8254 𝑏 = 2.233

4.3.3.1.1 Pengujian Data Jumlah Kendaraan dengan Gas menggunakan Aplikasi SPSS

1. Variable Entered Removed

Tabel 4.4. Output Variabel X1 Variables Entered/Removed^a

a. Dependent Variable: Partisipasi b. All requested variables entered.

Tabel di atas menjelaskan tentang variable yang dimasukkanan serta metode yang digunakan. Dalam hal ini variable yang dimasukkan adalah variable Trust sebagai variable independen dan partisipasi sebagai variable dependen dan metode yang digunakan adalah metode enter.

2. Model Summary

Tabel 4.5. Output Model Summary X1 Model Summary

a. Predictors: (Constant), Trust

Tabel diatas menjelaskan besarnya nilai Korelasi atau Hubungan (R) yaitu sebesar 0.926. Dari output tersebut diperoleh koefisien determinasi (R-Square) sebesar 0.858, yang mengandung

56 makna bahwa pengaruh variable bebas (Trust) terhadap variable terikat (Partisipasi) adalah sebesar 85.8%.

3. ANOVA

a. Dependent Variable: Partisipasi b. Predictors: (Constant), Trust

Dari output tersebut diketahui bahwa nilai F-hitung = 90.281 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.000 < 0.05, maka model regresi dapat dipakai untuk memprediksi variable partisipasi atau dengan kata lain ada pengaruh varibel Trust (X1) terhadap variable partisipasi (Y).

4. Coefficients

Tabel 4.7. Output Coefficients X1 Coefficients^a

a. Dependent Variable: Partisipasi

Dari table diatas, diketahui nilai Constant (a) sebesar 65.156, sedang nilai Trust (b / Koefisien Regresi) sebesar 2.233, sehingga persamaan regresinya dapat ditulis sebagi berikut:

Y = a + b X1

Y = 65.156 + 2.233 X1

Persamaan tersebut dapat diartikan sebagai berikut:

57 a) Konstanta sebesar 65.156 mengandung arti bahwa nilai konsisten

variable partisipasi adalah sebesar 65.156.

b) Koefisien regresi X1 sebesar 2.233 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 % nilai Trust, maka nilai partisipasi bertambah sebesar 2.233. Koefisien regresi tersebut bernilai positif, sehingga dapat dikatakan bahwa arah pengaruh variable X1 terhadap Y adalah positif.

c) Dari table Coefficients diperoleh nilai signifikansi 0.000 < 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa variable Trust (X1) berpengaruh terhadap variable partisipasi (Y).

d) Berdasarkan nilai t: diketahui thitung sebesar 9,502 > ttabel 2.131, sehingga dapat disimpulkan bahwa variable Trust (X1) berpengaruh terhadap variable partisipasi (Y). Di bawah ini dapat

Dalam dokumen PEMANTAUAN GAS BERACUN DAN DEBU DARI ASAP KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN TENOLOGI WIRELESS SENSOR NETWORK DAN REGRESI LINIER SKRIPSI (Halaman 33-0)