Jurnal
Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114
Email:kabulhaifid@gmail.com, mieke@eepis-its.edu, arifin@eepis-its.edu
Abstrak
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk staf medis maupun masyarakat umum.
Dalam tugas akhir ini telah dibuat aplikasi pemetaanyang berfungsi sebagai early warning system tentang adanya wabah penyakit pada suatu daerah tertentu. Sistem dari aplikasi ini adalah melakukan pemetaan yang berasal dari update status pengguna yang mengandung nama penyakit dengan menggunakan algoritma binary search. Ketika terdapat kata yang cocok maka akan tampak marker yang berasal dari lokasi pengguna yang diakses melalui GPS.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, proses pencarian nama penyakit dengan algoritma binary search memiliki rata-rata waktu eksekusi 0.0006 detik untuk aplikasi berbasis website dan 0.4567 detik untuk aplikasi berbasis mobile. Terdapat 2 faktor penentu tingkat akurasi lokasi pengguna, yaitu perangkat yang digunakan serta kondisi geografis. Dalam hal perangkat, laptop memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan smartphone. Sedangkan untuk kondisi geografis, pengujian diluar ruangan dapat menghasilkan ketepatan lokasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengujian didalam ruangan.
1.Pendahuluan
Penggunaan teknologi informasi pada bidang kesehatan saat ini masih jarang digunakan jika dibandingkan dengan bidang lainnya. Padahal, penerapan dari teknologi sangatlah membantu baik untuk staf medis maupun masyarakat umum. Salah satu yang menjadi perhatian saat ini adalah perkembangan Electronic Health atau biasa disebut E-Health. Dengan inovasi ini akan meningkatkan efektifitas pelayanan seperti pengolahan data rekam medis pasien, penebusan obat ke apotek, maupun penyampaian informasi seputar wabah penyakit yang sebenarnya bisa disampaikan secara real time dengan pemanfaatan teknologi informasi yang ada. [4]
Di Indonesia sendiri sudah banyak penelitian yang membahas perkembangan dari E-Health seperti E-Medical Record yang berfungsi untuk mengetahui catatan kesehatan suatu pasien pada rumah sakit. Sistem E-Health tersebut bisa digunakan ketika pasien sudah melakukan pengobatan ke rumah sakit. Sedangkan ada satu hal yang dilupakan oleh masyarakat adalah betapa pentingnya pencegahan dini akan datangnya suatu penyakit yang melanda daerah tersebut terutama penyakit yang menular seperti demam berdarah, diare, dan lain sebagainya. Khusus bagian ini, masyarakat umum masih sulit mendapatkan informasi terbaru seputar wabah penyakit di daerah masing-masing.
Oleh karena itu, pada tugas akhir ini dibuat sebuah aplikasi pemetaan yang berfungsi sebagai early warning system untuk masyarakat umum tentang wabah penyakit yang sedang melanda daerah tersebut agar bisa melakukan tindakan pencegahan secara dini. Aplikasi pemetaan ini dapat diakses melalui website maupun perangkat mobile. Sistem kerja dari aplikasi ini akan mencocokkan update status pengguna dengan kata-kata yang berhubungan dengan penyakit yang sudah tersimpan dalam database. Dari data tersebut akan dilakukan pemetaan berdasarkan lokasi pengguna yang nantinya bisa digunakan sebagai acuan informasi adanya wabah penyakit pada daerah itu.
2.Perancangan dan Pembuatan Sistem
Pada pembuatan aplikasi jejaring sosial berbasis website dan mobile, berikut merupakan blok diagram dari sistem yang dibuat.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
2.1 Metode Pengolahan Data
Aplikasi jejaring sosial yang dibuat akan mencocokkan nama penyakit yang ada pada status pengguna dengan nama penyakit yang ada pada database. Metode pencarian nama penyakit yang digunakan pada proyek akhir ini adalah algoritma binary search.
Berikut ini adalah flowchart dari algoritma binary search :
Start
Dalam penggunaan algoritma binary search tentunya terdapat data string yang harus diurutkan terlebih dahulu. Ketika data sudah urut, maka bisa dilakukan pencarian data stringnya. Ada 3 posisi string pada algoritma ini, yang pertama adalah posisi awal yang bernilai 1, yang kedua adalah posisi akhir yang bernilai N (tergantung banyaknya jumlah data string), dan yang ketiga adalah posisi tengah atau data tengah yang akan menjadi kunci dalam pencarian data menggunakan algoritma binary search ini. [2]
dicari ini akan dibandingkan dengan data tengah, jika nilainya sama maka akan tampil keluaran data sesuai dengan program yang dibuat. Tetapi jika data yang dicari tidak sama dengan data tengah, akan dilakukan proses perbandingan lagi dengan ketentuan sebagai berikut :
- Jika data yang dicari lebih besar dari data tengah, maka posisi awal adalah data tengah ditambah satu. - Jika data yang dicari lebih kecil dari data tengah, maka posisi akhir adalah data tengah dikurangi satu.
Dari nilai posisi awal maupun posisi akhir yang diketahui tersebut dapat dihitung data tengahnya lalu dibandingkan lagi dengan data yang dicari. Proses tersebut dilakukan berulang-ulang sampai nilai data tengah sama dengan nilai data yang dicari. Jika nilainya sama maka proses akan diakhiri.
Contoh simulasi dari metode binary search :
Gambar 3. Proses awal pencarian kata menggunakan algoritma binary search.
Misalkan kata yang akan dicari adalah “tifus”, maka dicari nilai tengahnya dengan cara menambah
posisi awal dengan posisi akhir lalu dibagi menjadi dua. Maka akan didapat (1 + 7) / 2 = 4 dimana data pada posisi ke-4 adalah “flu”. Ternyata nilai “tifus” lebih besar daripada “flu”, dan proses dilanjutkan tetapi posisi awalnya adalah posisi tengah ditambah satu sehingga 4 + 1 = 5. Untuk mencari data tengahnya adalah posisi awal saat ini yaitu 5 ditambah posisi akhir yaitu 7 dan dibagi menjadi 2 sehingga (5 + 7) / 2 = 6.
Gambar 4. Proses dilanjutkan hingga data tengah sama dengan data yang dicari.
Setelah itu data yang dicari dibandingkan dengan data tengah saat ini yaitu “malaria”. Ternyata
diperoleh nilai “tifus” masih lebih besar daripada “malaria”, sehingga proses dilanjutkan dan posisi awal
adalah posisi tengah ditambah satu yaitu 6 + 1 = 7. Selanjutnya dicari data tengah yaitu posisi awal (7) ditambah posisi akhir (7) dan dibagi dua dimana (7 + 7) / 2 = 7. Dan hasil data tengah saat ini (7) sama
dengan data yang dicari yaitu “tifus”. Ketika hasil ditemukan maka proses akan berhenti.
Untuk kalimat pada status pengguna, nantinya akan dibandingkan kata per kata secara bergantian.
Misalkan terdapat kalimat “kemarin aku terkena diare”, maka dari kata “kemarin” sampai dengan “diare”
2.2 Pengambilan Koordinat Lokasi dengan GPS
Setiap ada status pengguna yang mengandung nama penyakit yang sama dengan di database, akan dilakukan proses pengambilan nilai latitude dan longitude menggunakan GPS yang ada pada perangkat pengguna tersebut. Karena ada 2 tipe pengguna, maka GPS yang digunakan adalah GPS laptop dan GPS dari smartphone.
Pada website, proses pengambilan koordinat lokasi pengguna disebut juga dengan geolocation. Akan diambil koordinat dari latitude dan longitude dengan bahasa pemrograman javascript. Setelah didapat nilai latitude dan longitudenya, akan diproses ke file PHP untuk disimpan dalam database. Informasi ini nantinya yang akan ditampilkan pada marker yang ada di peta. [1]
Gambar 5. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada website.
Sedangkan untuk proses pengambilan koordinat lokasi pada mobile, terdapat 2 kondisi. Pertama adalah pengambilan koordinat menggunakan jaringan operator yang sedang digunakan. Kedua adalah menggunakan sinyal GPS dari satelit. Jika tidak ada jaringan yang aktif baik jaringan operator maupun GPS itu sendiri, maka proses pengambilan nilai latitude dan longitude gagal. [3]
Gambar 6. Pengambilan koordinat lokasi pengguna dengan GPS pada mobile.
2.3 Proses Pemetaan pada Aplikasi
Pada aplikasi ini, proses pemetaan dimulai dari saat pengguna melakukan update status mengenai kondisi kesehatan yang diderita dirinya atau sekitarnya. Kemudian status tersebut akan diproses dengan algoritma binary search, ketika terdapat nama penyakit yang cocok dengan nama penyakit pada database file teks maka akan tampak marker pada peta yang tersedia di aplikasi. Adapun posisi marker pada peta menyesuaikan dengan lokasi pengguna yang diakses menggunakan GPS.
Status Database
Gambar 7. Proses pemetaan pada aplikasi.
Kemarin aku terkena diare. diare diare
Dilihat pada gambar 7, pengguna melakukan login terlebih dahulu pada akunnya. Kemudian
pengguna melakukan update status mengenai kondisinya, contohnya adalah “kemarin aku terkena diare.”.
Dari empat kata yang terdapat pada status pengguna tersebut akan diambil per kata kemudian dicocokkan dengan nama penyakit yang ada pada database. Ketika terdapat nama penyakit yang cocok dimana dalam
hal ini adalah “diare”, maka akan tampak marker pada peta yang nantinya berisi informasi tentang
identitas pengguna, nama penyakit yang diderita, alamat pengguna, serta tanggal dilaporkannya penyakit. Untuk alamat pengguna disini didapat dari hasil konversi antara nilai latitude dan longitude yang didapat dari GPS menjadi suatu alamat lengkap dengan fitur reverse geocoding yang disediakan oleh Google.
3.Hasil
3.1 Pengujian Keberhasilan Integrasi Sistem
Integrasi sistem disini adalah dari pengguna melakukan update status, diproses melalui algoritma binary search, lalu mengambil nilai latitude dan longitude dari GPS sesuai lokasi pengguna, sampai dengan tampilnya marker pada peta yang ada di aplikasi. Ada 2 kondisi pada pengujian integrasi sistem yaitu kondisi didalam ruangan dan diluar ruangan. Disetiap kondisi tersebut dilakukan pengujian 10 kali.
Gambar 8. Tampilan marker pada aplikasi berbasis website.
Gambar 9. Tampilan marker pada aplikasi berbasis mobile.
Selain itu, perbedaan waktu eksekusi terjadi dari 2 jenis perangkat yang berbeda yaitu pada website yang menggunakan laptop, dan pada mobile yang menggunakan smartphone. Spesifikasi yang berbeda antara kedua perangkat inilah yang juga menjadi faktor dari lamanya waktu eksekusi. Spesifikasi yang lebih bagus pada laptop membuat waktu eksekusi pada website jauh lebih cepat dibandingkan dengan mobile.
Gambar 10. Rata-rata waktu eksekusi didalam dan diluar ruangan pada website dan mobile.
4.Diskusi
Pada pengujian integrasi sistem secara keseluruhan, semuanya berhasil dilakukan. Akan tetapi pada pengujian menggunakan mobile terkadang hasil koordinat lokasinya jauh berbeda dibandingkan dengan kondisi real. Hal ini dikarenakan pada mobile terutama smartphone android terkadang masih dalam proses transisi dari lokasi sebelumnya ke lokasi pengujian. Jadi terkadang perangkat mobile masih me-lock koordinat lokasi sebelumnya, sehingga yang tampil pada marker adalah lokasi sebelumnya. Untuk menghindari terjadinya seperti ini, jika pengguna berpindah tempat hendaknya menunggu selama beberapa menit sampai GPS receiver pada mobile me-lock koordinat lokasi terbaru.
Selain itu, pada peta tampil marker yang masih standar. Harapan kedepannya fitur pada marker dapat dikembangkan misalnya diberi parameter tertentu untuk setiap jenis penyakit yang dilaporkan sehingga memudahkan pengguna untuk mengklasifikasi adanya wabah penyakit tertentu pada daerah tersebut.
5.Kesimpulan
Dari hasil pengujian dan analisa sistem, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
2. Untuk proses integrasi sistem yang dimulai dari pengguna melakukan update status sampai tampilnya marker pada peta, aplikasi berbasis website membutuhkan waktu 0.012 detik untuk kondisi didalam ruangan dan 0.004 detik untuk kondisi diluar ruangan. Sedangkan aplikasi berbasis mobile membutuhkan waktu 0.7 detik untuk kondisi didalam ruangan dan 0.67 detik untuk kondisi diluar ruangan.
Referensi
[1] Tutorial Google Maps API. http://amrishodiq.blogspot.com. (diakses pada tanggal 18 Januari 2014) [2] Maya Saphira Citraningrum, Pembuatan Kamus Elektronik Online Kalimat Bahasa Indonesia -Jawa
Menggunakan Metode Binary Search, PENS-Surabaya, 2010
[3] Ikhsan Prastyawan, Sistem Informasi Joint Box (JB) pada Perusahaan Serat Optik di Kota Surabaya Menggunakan Mobile Aplikasi dengan Paltform Android, PENS-Surabaya, 2013
