IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMIZES VERSI 3 (ID3) UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN JALAN DI DAERAH RAWAN LONGSOR

(1)

IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMIZES VERSI 3 (ID3) UNTUK MENENTUKAN

KELAYAKAN JALAN DI DAERAH RAWAN LONGSOR

SKRIPSI

SINGGIH TRI MUKTI ARDIANTO 101401075

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

(2)

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

SINGGIH TRI MUKTI ARDIANTO 101401075

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

(3)

PERSETUJUAN

Judul : IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE

MENGGUNAKAN ALGORITMA ITERATIVE

DICHOTOMIZES VERSI 3 (ID3) UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN JALAN DI DAERAH RAWAN LONGSOR

Kategori : SKRIPSI

Nama : SINGGIH TRI MUKTI ARDIANTO

Nomor Induk Mahasiswa : 101401075

Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Drs. James Piter Marbun, M.Kom Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT NIP. 195806111986031002 NIP.19671110 1996021001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001

(4)

PERNYATAAN

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Januari 2015

Singgih Tri Mukti Ardianto 101401075

(5)

PENGHARGAAN

Alhamdulillahirrabbil’alamin, penulis ucapkan rasa syukur yang tiada hentinya ke hadirat Allah SWT. yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Shalawat beriring salam penulis persembahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer.

2. Ibu Maya Silvi Lydia, BSc. MSc sebagai Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer.

3. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT sebagai Dosen Pembimbing I dan Bapak Drs.James Piter Marbun, M.Kom sebagai Dosen Pembimbing II.

4. Bapak M.Andri Budiman, ST, MComp.Sc, MEM sebagai Dosen Pembanding I dan Ibu Ayu Nuriana Sebayang, S.Kom, M.Kom sebagai Dosen Pembanding II.

5. Seluruh dosen serta staf pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI USU.

6. Kedua orang tua tercinta, Ibunda Mugiati dan Ayahanda Sadimo, Abangda Ekwan Saputro, Kakanda Septiani Widyaning Tias, dan Adinda Catur Seno Aji.

7. Teman-teman HADEUH(community) dan Ade Rani Abdullah Siregar yang selalu ada memberikan semangat dan dorongan tekad yang kuat sehingga penulis selesai mengerjakan skripsi ini.

8. Teman-teman seperjuangan stambuk 2010 serta abang-abang dan kakak-kakak senior yang ada di Program Studi S1 Ilmu Komputer yang telah memberikan dukungan moril maupun materil kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini.

(6)

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun dan menyempurnakan skripsi ini. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberi manfaat bagi penulis sendiri pada khususnya dan pembaca pada umumnya.

Medan, Januari 2015

Singgih Tri Mukti Ardianto

(7)

ABSTRAK

Jaringan jalan merupakan salah satu penunjang kebutuhan ekonomi suatu wilayah.

Mengingat kondisi jalan pada saat ini banyak kerusakan, maka sistem ini dibuat bertujuan untuk menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor demi meningkatkan mutu sarana dan prasarana transportasi. Penentuan kelayakan dilakukan berdasarkan Kemiringan Lereng, Beda Tinggi, dan Batas Ambang Tanah. Metode yang digunakan adalah Decision Tree menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizes Versi 3 (ID3). Pada penelitian ini hasil perhitungan dari metode akan diuji dengan panjang jalan (jarak) 1.5 km di Kabupaten Bener Meriah Aceh. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor.

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Decision Tree, Algoritma ID3, Jalan Rawan Longsor

(8)

IMPLEMENTATION OF DECISION TREE METHOD USING ITERATIVE DICHOTOMIZES VERSION 3(ID3) ALGORITHM TO DETERMINE

FEASIBILITY OF ROADS IN LANDSLIDE-PRONE AREA

ABSTRACT

The road network is one of the supporting economic needs of a region. For the condition of roads at this point are alot of damage, the system is made aiming to determine the feasibility of the road in landslide-prone area in order to improve the quality of transportation infrastructure. Determination of the eligibility is based on slopes, high differences, and thresholds of the roads. The method that implemented is Decision Tree with Dichotomizes Iterative Algorithm Version 3 (ID3). In this study, the results of calculations of the method will be tested with a road length (distance) 1.5 km in bener meriah, Aceh. This system can be used to assist the problem solving of determining the feasibility of the road in a landslides-prone area.

Keyword : Decision Support System, Decision Tree, ID3 Algorithm, road in a landslides-prone area

(9)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan iii

Pernyataan iv

Penghargaan v

Abstrak vii

Abstract viii

Daftar Isi ix

Daftar Tabel xiii

Daftar Gambar xiv

Bab 1 Pendahuluan

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 2

1.4. Tujuan Penelitian 3

1.5. Manfaat Penelitian 3

1.6. Metodologi Penelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 4

Bab 2 Tinjauan Pustaka

2.1. Sistem Pendukung Keputusan 5

2.1.1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan 6 2.1.2. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan 6

2.2. Decision Tree 8

2.2.1. Prosedure Pembentukan Decision Tree 8 2.3. Algoritma Iterative Dichotomizes versi 3 (ID3) 9

2.3.1. Langkah-Langkah Algoritma ID3 9

(10)

2.4. Android 12

Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem

3.1. Analisis Sistem 13

3.1.1. Analisis Masalah 13

3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem 14

3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem 14 3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem 15

3.1.3. Pemodelan 15

3.1.3.1. Use Case Diagram 15

3.1.3.2. Activity Diagram 17

3.1.3.3. Analisis Proses Sistem 19

3.1.3.4. Flowchart Sistem 20

3.2. Perancangan Sistem 21

3.2.1. Antarmuka Awal 22

3.2.2. Antarmuka Mulai 22

3.2.3. Antarmuka Menu Bar 23

3.2.4. Antarmuka Tambah Data 24

3.2.5. Antarmuka Ubah Data 26

3.2.6 Antarmuka Lihat Data 27

Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem

4.1Implementasi Sistem 29

4.1.1 Implementasi Algoritma ID3 29

4.2 . Antarmuka Sistem 32

4.2.1 Tampilan Awal 32

4.2.2 Tampilan Mulai 32

4.2.3 Tampilan Tambah Data 33

4.2.4 Tampilan Ubah Data 34

4.2.5 Tampilan Lihat Data 34

4.2.6 Tampilan Bantuan 35

4.3 . Pengujian Sistem 36

4.3.1 Pengujian Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan

(11)

Jalan dengan Jarak 0-100 39 4.3.2 Pengujian Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan

Jalan dengan Jarak 100-200 40

4.3.15 Pengujian Proses Tambah Data 49

4.3.16 Pengujian Proses Ubah Data 50

(12)

Bab 5 Kesimpulan dan Saran

5.1. Kesimpulan 51

5.2. Saran 51

Daftar Pustaka 53

LAMPIRAN A : Listing Program A

LAMPIRAN B : Curriculum Vitae B

(13)

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 2.1. Use Case Perhitungan Metode Decision Tree 16

Tabel 4.1. Data Atribut Target 30

Tabel 4.2. Hasil Perhitungan Algoritma ID3 untuk

menentukan node awal 30

Tabel 4.3. Hasil Perhitungan Algoritma ID3 untuk

node Cabang dari edge 1 31

Tabel 4.4. Bobot Kriteria 36

Tabel 4.5. Bobot KriteriaHasil Normal Normalisasi 38

(14)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Flowchart Algoritma ID3 11

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk Analisa Masalah Sistem 14 Gambar 3.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan dalam

Menentukan Kelayakan Jalan 16

Gambar 3.3. Activity Diagram untuk Proses Melihat Hasil Perhitungan

Data yang telah dimasukkan 17

Gambar 3.4. Activity Diagram dalam Proses Menghitung Data Baru 18 Gambar 3.5. Sequence Diagram dalam Proses Melihat Hasil Perhitungan

Data yang telah dimasukkan 19

Gambar 3.6. Sequence Diagram dalam Proses Menghitung Data Baru 20 Gambar 3.7. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan

Kelayakan Jalan di Daerah Rawan Longsor 21

Gambar 3.8. Antarmuka Perancangan Sistem Awal 22

Gambar 3.9. Antarmuka Perancangan Sistem Mulai 23

Gambar 3.10. Antarmuka Perancangan Sistem Menu Bar 24 Gambar 3.11. Antarmuka Perancangan Sistem Tambah Data 25 Gambar 3.12. Antarmuka Perancangan Sistem Ubah Data 26 Gambar 3.13. Antarmuka Perancangan Sistem Lihat Data 27

Gambar 4.1. Decision Tree untuk node Awal 30

Gambar 4.2. Decision Tree yang dihasilkan 31

Gambar 4.3. Tampilan Awal 32

Gambar 4.4. Tampilan Mulai 33

Gambar 4.5. Tampilan Tambah Data 33

Gambar 4.6. Tampilan Ubah Data 34

Gambar 4.7. Tampilan Lihat Data 35

(15)

Gambar 4.8. Tampilan Bantuan 35 Gambar 4.9. Hasil Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan Jalan

di Daerah Rawan Longsor dengan jarak 0-100 39 Gambar 4.10. Hasil Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan Jalan

di Daerah Rawan Longsor dengan jarak 400-500 42 Gambar 4.14. Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan Jalan

di Daerah Rawan Longsor dengan jarak 1400-1500 49

Gambar 4.24. Hasil Proses Tambah Data 49

Gambar 4.25. Pengujian Hasil Ubah Data 50

(16)

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Transportasi merupakan hal yang sangat penting kaitannya dengan pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah. Seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk yang semakin padat dan perkembangan masyarakat yang semakin maju, maka kenyamanan dan keselamatan menjadi hal yang sangat penting yang kemudian harus diimbangi dengan peningkatan mutu sarana dan prasarana transportasi, di antaranya kelayakan jaringan jalan sebagai penunjang kebutuhan. Mengingat kondisi sarana jalan yang ada saat ini banyak kerusakan, baik yang diakibatkan oleh faktor alam maupun faktor manusia, maka perlu diadakan peninjauan dan peningkatan keamanan jalan guna memenuhi kebutuhan lalu lintas yang lebih tinggi. Dalam proses perencanaan sebagai dasar untuk pelaksanaannya perlu diperhatikan faktor kenyamanan, keamanan lingkungan serta faktor lain yang mendukung rencana detail yang lebih baik.

Saat ini hampir semua pekerjaan membutuhkan penggunaan sistem komputasi.

Hal itu dikarenakan ketepatan dalam proses pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tingkat akurasi yang tinggi, serta dapat mempermudah seseorang dalam mengerjakan pekerjaan, misalnya dalam menentukan kelayakan sebuah jaringan jalan.

Alasan utama penggunaan sistem adalah karena sistem dalam kondisi tertentu (syarat minimum operasi terpenuhi) dapat menjadi pekerja yang ideal, sistem memiliki tingkat akurasi yang tinggi, serta yang lebih penting adalah biaya operasinya rendah dengan output yang dihasilkan lebih baik.

Ada tiga aktivitas dalam sistem yaitu input, pemrosesan, dan output. Input menerima atau mengumpulkan data dari dalam organisasi atau lingkungan.

Pemrosesan mengubah masukan data menjadi informasi yang berarti dan berguna.

Sedangkan output mengirim kembali hasil pemrosesan ke organisasi atau lingkungan.

Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi. Klasifikasi adalah proses menemukan kumpulan pola atau fungsi-fungsi yang mendeskripsikan dan

(17)

memisahkan kelas data satu dengan lainnya, untuk dapat digunakan untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu (Jiawei, 2001).

Pada penelitian ini, penulis akan mengembangkan suatu sistem menggunakan smartphone berbasis Android sebagai media. Sistem bekerja sesuai input yang diberikan dari kriteria-kriteria keputusan yang telah dikumpulkan. Sistem yang diimplementasikan menggunakan metode Decision Tree dengan menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizes 3 (ID3) sebagai aturan dalam pembangunan sistem ini. Jadi, hanya dengan membawa smartphone dan memasukan berapa parameter seperti kemiringan lereng, beda tinggi dan batas ambang tanah, petugas lapangan dapat langsung menentukan apakah jalan tersebut layak atau tidak untuk dibangun.

1.2. Rumusan Masalah

Masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana menentukan kelayakan jaringan jalan di daerah rawan longsor dengan metode Decision Tree menggunakan Algoritma ID3.

1.3. Batasan Masalah

Agar fokus penelitian tidak menyimpang dari rumusan masalah yang telah ditetapkan, maka dibuat batasan masalah sebagai berikut:

1. Sistem dibangun dengan metode Decision Tree menggunakan Algoritma ID3.

2. Penelitian dilakukan pada daerah rawan longsor.

3. Perancangan sistem hanya untuk menentukan layak atau tidak layaknya jalan untuk dibangun.

4. Atribut yang digunakan dalam menentukan keputusan adalah kemiringan lereng, beda tinggi, dan batas ambang tanah.

5. Studi kasus dilakukan di daerah Gayo Lues Kecamatan Gajah Putih Kabupaten Bener Meriah Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam.

6. Sistem dibangun pada smartphone berbasis Android menggunakan eclipse.

(18)

1.4. Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis Android menggunakan metode Decision Tree. Untuk mempermudah dalam menentukan kelayakan jalan.

1.5. Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor berbasis Android dengan menerapkan metode Decision Tree guna meningkatkan mutu sarana dan prasarana transportasi.

1.6. Metodologi Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut:

1. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.

2. Pengumpulan Data

Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yang berhubungan dengan jalan rawan longsor yang akan diteliti dalam tulisan ini.

3. Perancangan Sistem

Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi perancangan sistem, database, dan Graphic User Interface, sebagai model perancangan untuk mendukung sistem yang akan dibangun. Proses perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini.

4. Implementasi Sistem

Pada tahap ini dilakukan penerapan perancangan sistem terhadap sistem yang telah dirancang, baik sistem, database dan Graphic User Interface.

(19)

5. Pengujian Sistem

Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan.

1.7. Sistematika Penulisan

Sistematika dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:

BAB 1 PENDAHULUAN

Pada bab ini dijelaskan latar belakang masalah dari penelitian yang dilakukan beserta batasannya, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan skripsi ini.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini dijelaskan teori-teori dasar yang mendukung penelitian seperti Sistem Pendukung Keputusan, Metode Decision Tree dan Android.

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Pada bab ini dijelaskan perancangan Sistem Pendukung Keputusan pada smartphone berbasis Android menggunakan Metode Decision Tree. Model Unified Modeling Language (UML) yang digunakan antara lain adalah use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan perancangan tampilan antarmuka sistem.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI

Pada bab ini dijelaskan hasil pengujian aplikasi dari penelitian berupa tampilan dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Jalan di Daerah Rawan Longsor Menggunakan Metode Decision Tree.

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini dijelaskan hasil penelitian yang berisi kesimpulan dan saran yang nantinya akan dikembangkan atau melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini.

(20)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau dikenal dengan Decision Support System (DSS), pada tahun 1970-an sebagai pengganti istilah Management Information System (MIS). Tetapi pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari MIS yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya.

Maksud dan tujuan dari adanya SPK, yaitu untuk mendukung pengambil keputusan memilih alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan informasi-informasi yang diperoleh/tersedia dengan menggunakan model-model pengambil keputusan serta untuk menyelesaikan masalah-masalah bersifat terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur (Mulyono, 1996).

Walaupun keputusan biasa dikatakan sama dengan pilihan, ada perbedaan penting diantara keduanya. Sementara para pakar melihat bahwa keputusan adalah

“pilihan nyata” karena pilihan diartikan sebagai pilihan tentang tujuan termasuk pilihan tentang cara untuk mencapai tujuan itu, baik pada tingkat perorangan atau pada tingkat kolektif. Selain itu, keputusan dapat dilihat pada kaitannya dengan proses, yaitu bahwa suatu keputusan ialah keadaan akhir dari suatu proses yang dinamis yang diberi label pengambilan keputusan (Saluso, 1996). Definisi SPK menunjukkan SPK sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semistruktur. SPK dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka.

SPK ditunjukkan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma (Turban, 2007).

(21)

2.1.1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan haruslah memiliki tiga komponen yang menentukan kapabilitas teknis Sistem Pendukung Keputusan Tersebut (Daihani, 2001) yaitu : 1. Subsistem Manajemen Basis Data (Database Management Subsystem)

Suatu subsistem yang memanajemen data dengan memasukkan satu database yang berisi data yang relevan dan dikelola oleh perangkat lunak.

2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem)

Subsistem ini mengatur semua permasalahan integrasi akses data dan model keputusan yang ada dalam sebuah Sistem Pendukung Keputusan.

3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software).

Subsistem ini mencakup semua hubungan yang terjadi antara Sistem Pendukung Keputusan dan Pengguna.

2.1.2. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (SPK) pada dasarnya merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi (computerized management information systems), yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif ini diperlukan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan, seperti prosedur, kebijakan, teknik analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel (Suryadi, 1998).

SPK berbeda dengan sistem informasi lainnya (Turban, 2007). Beberapa karakteristik yang membedakannya adalah:

1. SPK dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya terstruktur ataupun tidak terstruktur.

2. Dalam proses pengolahannya, SPK mengombinasikan penggunaan model- model/teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.

3. SPK dirancang sedemikian rupa, sehingga dapat digunakan/dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki dasar kemampuan

(22)

pengoperasian komputer yang tinggi. Oleh karena itu pendekatan yang digunakan biasanya model interaktif.

4. SPK dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi. Sehingga mudah disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi dan kebutuhan pemakai.

Dengan berbagai karakter khusus seperti dikemukakan di atas, SPK dapat memberikan berbagai manfaat atau keuntungan bagi pemakainya (Turban, 2007).

Keuntungan dimaksud di antaranya adalah:

1. SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data/informasi bagi pemakainya.

2. SPK membantu pengambil keputusan dalam hal penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.

3. SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.

4. Walaupun suatu SPK yang sangat baik dalam perancangannya, mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun hasil dari SPK dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya. Karena suatu SPK dapat menyajikan berbagai alternatif.

5. SPK dapat menyediakan bukti tambahan untuk memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi pengambil keputusan.

Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan di atas, SPK juga memiliki beberapa keterbatasan (Daihani, 2001), di antaranya adalah:

1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.

2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada perbendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).

3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya.

4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia.

Karena walau bagaimanapun canggihnya suatu SPK, SPK hanyalah suatu

(23)

kumpulan perangkat keras, perangkat lunak dan sistem yang mengoperasikannya yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir.

2.2. Decision Tree

Secara konsep Decision Tree adalah salah satu dari teknik decision analysis. Tries sendiri pertama kali diperkenalkan pada tahun 1960-an oleh Fredkin. Trie atau digital tree berasal dari kata retrival (pengambilan kembali) sesuai dengan fungsinya. Secara etimologi kata ini diucapkan sebagai tree. Meskipun mirip dengan kata try, tetapi hal ini bertujuan untuk membedakannya dari general tree. dalam ilmu komputer, trie atau prefix tree adalah sebuah struktur data dengan representasi ordered tree yang digunakan untuk menyimpan associative array yang berupa string. Berbeda dengan binary search tree (BST) yang tidak ada node di tree yang menyimpan elemen yang berhubungan dengan node sebelumnya dan posisi setiap elemen di tree sangat menentukan. Semua keturunan dari suatu node mempunyai prefix string yang mengandung elemen dari node itu, dengan root merupakan string kosong. Values biasanya tidak terkandung di setiap node, hanya di daun dan beberapa node di tengah yang cocok dengan elemen tertentu. Secara singkat bahwa decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi. Klasifikasi adalah proses menemukan kumpulan pola atau fungsi-fungsi yang mendeskripsikan dan memisahkan kelas data satu dengan lainnya, untuk dapat digunakan untuk memprediksi data yang belum memiliki kelas data tertentu (Jiawei, 2001).

2.2.1. Prosedur Pembentukan Decision Tree

Decision Tree adalah sebuah struktur pohon, dimana setiap node pohon merepresentasikan atribut yang telah diuji, setiap cabang merupakan suatu pembagian hasil uji, dan node daun (leaf) merepresentasikan kelompok kelas tertentu. Level node teratas dari sebuah decision tree adalah node akar (root) yang biasanya berupa atribut yang paling memiliki pengaruh terbesar pada suatu kelas tertentu. Pada umumnya Decision Tree melakukan strategi pencarian secara top-down untuk solusinya. Pada proses mengklasifikasi data yang tidak diketahui, nilai atribut akan diuji dengan cara melacak jalur dari node akar (root) sampai node akhir (daun) dan kemudian akan diprediksi kelas yang dimiliki oleh suatu data baru tertentu.

(24)

Sebuah model keputusan terdiri dari sekumpulan aturan untuk membagi jumlah populasi yang heterogen menjadi lebih kecil, lebih homogen dengan memperhatikan pada variabel tujuannya. Sebuah model keputusan mungkin dibangun dengan saksama secara manual atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon keputusan untuk memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi (Kushrini, 2009).

2.3. Algoritma Iterative Dichotomizes versi 3 (ID3)

Iterative Dichotomizes 3 (ID3) adalah algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran pohon keputusan) yang paling dasar. Algoritma ini melakukan pencarian secara rakus /menyeluruh (greedy) pada semua kemungkinan pohon keputusan. Salah satu algoritma induksi pohon keputusan yaitu ID3 (Iterative Dichotomizes 3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Algoritma ID3 dapat diimplementasikan menggunakan fungsi rekursif (fungsi yang memanggil dirinya sendiri). Algoritma ID3 berusaha membangun Decision Dree (pohon keputusan) secara top-down (dari atas ke bawah), mulai dengan pertanyaan “atribut mana yang pertama kali harus dicek dan diletakkan pada root?” pertanyaan ini dijawab dengan mengevaluasi semua atribut yang ada dengan menggunakan suatu ukuran statistic (yang banyak digunakan adalah information gain) untuk mengukur efektivitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan kumpulan sampel data (David,2004).

Wahyudin (2009) dalam risetnya juga menjelaskan Konsep pohon merupakan salah satu konsep teori graf yang paling penting. Pemanfaatan struktur pohon dalam kehidupan sehari-hari adalah untuk menggambarkan hierarki dan memodelkan persoalan, contohnya pohon keputusan (Decision Tree). Iterative dichotomizes 3 ( ID3 ) merupakan suatu metode dalam learning yang akan membangun sebuah pohon keputusan untuk pemodelan dalam mencari solusi dari persoalan (Wahyudin,2009).

2.3.1. Langkah-Langkah Algoritma ID3

Langkah-langkah dalam menghitung Algoritma ID3 adalah sebagai berikut:

1. Masukkan atribut yang akan dihitung.

2. Tentukan keadaan yang mungkin terjadi dari setiap atribut.

3. Hitung Entropy

( ) = − − ... (1)

(25)

Dengan = himpunan atribut

= atribut yang bernilai “YES”

= atribut yang bernilai “NO”

4. Hitung Information Gain

( . ) ≡ ( ) − ∑ ^| ^|

∈ ( ) | | ( ) ... (2) Dengan = atribut

= jumlah kasus

= jumlah kasus pada partisi ke-r

∑ ^| ^|

∈ ( ) | | = menghitung jumlah partisi 5. Atribut dengan Infromation Gain tertinggi dijadikan Node.

6. Ulangi langkah keempat sampai pohon keputusan terbentuk.

(26)

Untuk lebih jelasnya, berikut disajikan flowchart yang menggambarkan langkah- langkah dalam menghitung Algoritma ID3.

Gambar 2.1. Flowchart Algoritma ID3

(27)

2.4. Android

Android merupakan sebuah sistem operasi berbasis linux yang didesain khusus untuk perangkat bergerak seperti smartphone atau tablet. Sistem operasi android bersifat open source sehingga banyak sekali programmer yang berbondong-bondong membuat aplikasi maupun memodifikasi sistem operasi ini.

Sampai pada saat ini, sistem operasi Android sudah memasuki versi 4.2.

Uniknya, penanaman versi Android selalu menggunakan nama makanan dan diawali dengan abjad yang berurutan seperti berikut (Arif, 2013):

1. Android version 1.5 (Cupcake) 2. Android version 1.6 (Donut) 3. Android version 2.0/2.1 (Eclair)

4. Android version 2.2 (Frozen Yogurt/Froyo) 5. Android version 2.3 (Gingerbread)

6. Android version 3.0/3.1/3.2 (Honeycomb) 7. Android version 4.0 (Ice Cream Sandwich) 8. Android version 4.1/4.2 (Jelly Bean) 9. Android version 4.4 (KitKat)

(28)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisis Sistem

Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan-persoalan yang akan muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan agar pada saat proses perancangan aplikasi tidak terjadi kesalahan yang berarti, sehingga sistem yang dirancang dapat berjalan dengan baik, tepat guna dan ketahanan dari sistem tersebut akan lebih terjaga serta selesai tepat pada waktu yang telah ditentukan.

Sistem ini akan melakukan perhitungan dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor. Sistem ini dirancang dengan menggunakan Metode Decision Tree dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor.

3.1.1. Analisis Masalah

Bayaknya kerusakan jaringan jalan pada saat ini sangat mengganggu masyarakat dalam beraktivitas terutama jalan di daerah rawan longsor, maka kenyamanan dan keselamatan menjadi faktor utama masyarakat beraktifitas dan memenuhi kebubutuhan sehari-hari, yang kemudian harus diimbangi dengan peningkatan mutu sarana dan prasarana transportasi. Hal tersebut tentunya didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses menentukan kelayakan jalan, yaitu kemiringan lereng, beda tinggi dan batas ambang tanah.

Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan kelayakan jalan, proses perhitungan akan menjadi lebih mudah dan lebih akurat.

Karena sistem ini hanya ditujukan untuk permasalahan menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor, maka sistem yang dibangun adalah sistem yang berbasis Android.

Untuk mengidentifikasi masalah tersebut digunakan diagram Ishikawa (fishbone diagram). Diagram Ishikawa adalah sebuah alat grafis yang digunaka

(29)

untuk mengeksplorasi dan menampilkan pendapat tentang komponen inti suatu kondisi di dalam organisasi. Diagram ini juga dapat menyusuri sumber-sumber penyebab atas suatu masalah (Russel, 2003).

Gambar 3.1 Diagram Ishikawa untuk Analisis Masalah Sistem

3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem

Analisis Kebutuhan Sistem meliputi analisis kebutuhan fungsional sistem dan analisis kebutuhan nonfungsional sistem.

3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem

Kebutuhan fungsional yang harus dimiliki oleh Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan kelayakan jalan adalah :

1. Sistem dapat menerima inputan data jalan dan bobot kriteria.

2. Sistem dapat menampilkan detail data dan mengetahui jalan yang layak atau jalan yang tidak layak untuk dibangun atau digunakan berdasarkan metode Decision Tree.

(30)

3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem

Untuk mendukung kinerja sistem, sistem sebaiknya dapat berfungsi sebagai berikut : 1. Sistem dapat melakukan perhitungan menentukan kelayakan jalan dengan

kecepatan komputasi yang tinggi.

2. Sistem harus mudah digunakan sehingga dapat dioperasikan dengan baik oleh pengguna

3.1.3. Pemodelan

Pemodelan sistem dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang objek apa saja yang akan berinteraksi dengan sistem, serta hal-hal apa saja yang harus dilakukan oleh sebuah sistem sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan kegunaannya.

Pada penelitian ini digunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai bahasa pemodelan untuk mendesain dan merancang Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor. Model UML yang digunakan antara lain use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram.

3.1.3.1. Use Case Diagram

Use Case Diagram adalah sebuah diagram yang dapat merepresentasikan interaksi yang terjadi antara user dengan sistem. Use Case Diagram akan menjelaskan fungsi apa saja yang dikerjakan oleh sistem dan dapat dilihat pada Gambar 3.2.

(31)

<<include>>

<<

include>>

Gambar 3.2 Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan

Pada proses Perhitungan dengan Decision Tree, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.1.

Tabel 3.1. Use Case Proses Perhitungan Metode Decision Tree Name Proses Perhitungan dengan Decision Tree

Actors Staff yang telah ditentukan

Description Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam menentukan kelayakan jalan menggunakan metode Decision Tree

Basic Flow Staff melakukan perhitungan dengan metode Decision Tree dan memasukkan bobot kriteria penilaian

Alternate Flow Staff dapat kembali ke tampilan mulai dan menambah data baru Pre Condition Staff dapat melihat nilai criteria yang telah dinormalisasi dari

setiap alternatif yang ada

Post Condition Staff mengetahui nilai Decision Tree dari seluruh alternatif

(32)

3.1.3.2. Activity Diagram

Untuk menganalisa aktivitas-aktivitas yang akan berlangsung selama aplikasi dijalankan diperlukan sebuah activity diagram. Proses Perhitungan Metode Decision Tree, dapat dilihat Activity Diagram pada Gambar 3.3 dan Gambar 3.4.

Gambar 3.3 Activity Diagram untuk Proses Melihat Hasil Perhitungan Data yang Telah Dimasukkan

Pada perhitungan ini, sistem akan menampilkan data yang telah dimasukkan ke dalam database. Pengguna kemudian diminta untuk menekan salah satu list data yang telah dimasukkan dan memilih menu lihat. Hasil perhitungan akan ditampilkan oleh sistem. Pengguna juga dapat melihat hasil perhitungan dari data yang lain dengan cara menekan tombol kembali.

(33)

Gambar 3.4 Activity Diagram Dalam Proses Menghitung Data Baru

Pada perhitungan ini, pengguna dapat menambah data baru dan memasukkan setiap nilai kriteria yang ada dengan cara menekan tombol tambah. Kemudian data disimpan di database dan sistem akan menampilkan data pada list database. Pengguna juga dapat melihat hasil perhitungan dari data yang baru ditambah dengan cara menekan list data dan memilih menu lihat. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem dan pengguna juga dapat menambah data baru dan melakukan perhitungan berulang kali.

(34)

3.1.3.3. Analisis Proses Sistem

Berikut ini akan dijelaskan mengenai proses memasukkan data dan proses perhitungan yang terjadi dalam menentukan kelayakan jalan dengan menggunakan Sequence diagram.

Pada proses Perhitungan Menentukan Kelayakan Jalan, sistem dapat melakukan perhitungan dengan metode Decision Tree. Sequence diagram untuk proses perhitungan dengan metode Decision Tree diperlihatkan pada Gambar 3.6.

Gambar 3.5 Sequence Diagram Dalam Proses Melihat Hasil Perhitungan Data yang Telah Dimasukkan

Pada Sequence diagram di atas terlihat bahwa pengguna mengakses form mulai, kemudian sistem akan menampilkan data yang sudah disimpan dalam database.

Selanjutnya pengguna memilih data yang akan dihitung dan sistem akan menampilkan data hasil perhitungan.

(35)

Gambar 3.6 Sequence Diagram Dalam Proses Menghitung Data Baru

Pada Sequence diagram di atas terlihat bahwa pengguna mengakses form mulai dan sistem menampilkan data yang sudah disimpan. Kemudian pengguna dapat menambah data atribut baru dengan cara menekan tombol tambah dan memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data yang telah ditambah dimasukkan kedalam database, yang nantinya pengguna dapat melihat hasil perhitungan yang akan ditampilkan pada form lihat.

3.1.3.4. Flowchart Sistem

Berikut adalah flowchart Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan di Daerah Rawan Longsor.

(36)

Gambar 3.7 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan

di Daerah Rawan Longsor

3.2. Perancangan Sistem

Proses perancangan antarmuka (interface) sebuah sistem adalah proses yang cukup penting dalam perancangan sebuah sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan untuk digunakan oleh pengguna.

(37)

3.2.1. Antarmuka Awal

Tampilan Awal adalah tampilan pembuka dari Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan Di Daerah Rawan Longsor. Pada tampilan ini disajikan form yang akan di pilih untuk memulai aplikasi.

Gambar 3.8 Antarmuka Perancangan Sistem Awal Keterangan :

1. Panel Kata Sambutan

Panel ini ditujukan untuk memberikan kata pengantar tentang keadaan jalan.

2. Button Mulai

Berupa tombol yang berfungsi mengarahkan pengguna untuk mulai melakukan interaksi terhadap aplikasi.

3. Button Bantuan

Berupa tombol yang berfungsi mengarahkan pengguna ke form petunjuk penggunaan aplikasi.

3.2.2. Antarmuka Mulai

Pada Tampilan Mulai, akan ditampilkan list data yang telah disimpan di database dan pengguna dapat juga memasukkan data baru kedalam list database sesuai dengan nilai bobot dari kriteria yang sudah ditentukan. Selanjutnya pengguna mengakses tombol lihat agar sistem memulai proses perhitungan yang hasilnya akan di tampilkan pada form Lihat Data.

(38)

Gambar 3.9 Antarmuka Perancangan Sistem Mulai Keterangan :

1. Button Kembali

Berfungsi untuk mengarahkan pengguna kembali ke form awal.

2. Button Tambah

Berfungsi untuk menambah data baru dan memasukkan bobot kriteria Nilai rata – rata dari setiap atribut.

3. List View

Berfungsi untuk menampilkan database yang telah di tambah dan di simpan.

3.2.3. Antarmuka Menu Bar

Pada Tampilan Menu Bar akan ditampilkan pilihan action untuk memulai perhitungan dari data yang telah tersimpan dan pada tampilan lihat pengguna dapat melihat detail data hasil dari perhitungan dan pada menu ubah pengguna dapat mengubah data yang telah tersimpan dilist database Kelayakan Jalan.

(39)

Gambar 3.10 Antarmuka Perancangan Sistem Menu Bar

Keterangan : 1. Panel Menu Bar

Panel ini ditujukan untuk mengorganisasi data 2. Menu Lihat

Adalah fungsi utama dari aplikasi menentukan kelayakan jalan yang akan menampilkan detail data dan hasil perhitungan

3. Menu Ubah

Berfungsi untuk mengubah nilai kriteria data yang telah tersimpan di dalam database

4. Menu Hapus

Berfungsi untuk menghapus data dari database

3.2.4. Antarmuka Tambah Data

Pada Tampilan Tambah Data, akan ditampilkan Text Field dan pengguna akan diminta untuk memasukkan nilai bobot dari kriteria yang sudah ditentukan.

Selanjutnya pengguna mengakses tombol Simpan untuk menyimpan data yang telah di tambah yang hasilnya akan di tampilkan pada list database.

(40)

Gambar 3.11 Antarmuka Perancangan Sistem Tambah Data

Keterangan :

1. Text Field Nama Jalan

Berfungsi untuk memasukkan nama jalan 2. Text Field Jarak

Berfungsi untuk memasukkan jarak jalan 3. Text Field Kemiringan Lereng

Berfungsi untuk memasukkan bobot kriteria kemiringan lereng 4. Text Field Beda Tinggi

Berfungsi untuk memasukkan bobot kriteria Beda tinggi 5. Text Field Drainase

Berfungsi untuk memilih bobot kriteria drainase 6. Text Field Tekstur

Berfungsi untuk memilih bobot kriteria tekstur 7. Text Field Kedalaman Efektif

Berfungsi untuk memasukkan bobot kriteria kedalaman efektif 8. Text Field Erosi

Berfungsi untuk memilh bobot kriteria erosi 9. Button Simpan

Berfungsi menyimpan data ke dalam database

(41)

3.2.5. Antarmuka Ubah Data

Pada Tampilan Ubah Data, akan ditampilkan Text Field dan pengguna akan di minta untuk memasukkan nilai bobot yang akan diubah. Selanjutnya pengguna mengakses tombol Perbarui untuk menyimpan data yang telah diunah yang hasilnya akan di tampilkan pada list database.

Gambar 3.12 Antarmuka Perancangan Sistem Ubah Data

Keterangan:

1. Plain Text Nama Jalan

Berfungsi mengubah nama jalan pada data sebelumnya 2. Plaint Text Jarak

Berfungsi mengubah jarak jalan pada data sebelumnya 3. Plaint Text Kemiringan Lereng

Berfungsi mengubah nilai Kemiringan lereng pada data sebelumnya 4. Plain Text Beda Tinggi

Berfungsi mengubah nilai beda tinggi pada data sebelumnya 5. Spinner Drainase

Berfungsi mengubah nilai drainase pada data sebelumnya 6. Spinner Tekstur

Berfungsi mengubah nilai Tekstur pada data sebelumnya 7. Plain Text Kedalaman Efektif

(42)

Berfungsi mengubah nilai kedalaman efektif pada data sebelunya 8. Spinner Erosi

Berfungsi mengubah nilai erosi pada data sebelumnya 9. Button Perbarui

Berfungsi mengubah semua nilai atribut yang telah di perbarui

3.2.6. Antarmuka Lihat Data

Pada Tampilan Lihat Data, akan ditampilkan Text View dan pengguna dapat melihat data yang telah di simpan dalam database.

Gambar 3.13 Antarmuka Perancangan Sistem Lihat Data Keterangan:

1. Text View Id

Berfungsi menampilkan id dari data 2. Text View Nama Jalan

Berfungsi Menampilkan nama jalan dari data yang telah di masukkan 3. Text View Jarak

Berfungsi menampilkan jarak dari data yang telah di masukkan 4. Text View Kemiringan Lereng

Berfungsi menampilkan nilai kemiringan lereng dari data yang telah dikonversi

5. Text View Beda Tinggi

Berfungsi menampilkan nilai beda tinggi dari data yang telah dikonversi

(43)

6. Text View Drainase

Berfungsi menampilkan nilai drainase yang telah di konversi 7. Text View Tekstur

Berfungsi menampilkan nilai tekstur yang telah di konversi 8. Text View Kedalaman Efektif

Berfungsi menampilkan nilai kedalaman efektif yang telah di konversi 9. Text View Erosi

Berfungsi menampilkan nilai erosi yang telah di konversi 10. Button Kembali

Berfungsi mengarahkan pengguna ke form sebelumnya

(44)

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

4.1. Implementasi Sistem

Implementasi Sistem merupakan tahapan yang harus dilalui dalam proses pengembangan perangkat lunak dari suatu sistem. Tahap ini dilakukan setelah terlebih dahulu melalui tahap Analisis dan Perancangan Sistem yang telah diuraikan pada bab sebelumnya.

4.1.1. Implementasi Algoritma ID3

Penerapan Algoritma ID3 dalam sistem yang dibuat adalah pada proses perhitungan dengan metode Decision Tree dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor. Jaringan jalan yang berada di daerah rawan longsor akan dijadikan alternatif dalam menentukan apakah jalan layak atau tidak layak untuk dibangun atau digunakan.

Adapun langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan normalisasi nilai kriteria dari seluruh alternatif yang telah dimasukkan kedalam sistem. Selanjutnya data hasil proses normalisasi tersebut dikonversi dengan bobot dari kriteria yang ditentukan. Selanjutnya hasil konversi data di hitung sesuai dengan rumus Algoritma ID3 yang perhitungannya dilakukan dengan cara manual yang menghasilkan rule.

Selanjutnya, rule tersebut lah yang diimplementasikan ke sistem dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor. Berikut adalah tabel data Atribut Target dalam menentukan kelayakan jalan.

(45)

Tabel 4.1 Data Atribut Target

Atribut Target Deskripsi

True Jalan Layak untuk Dibagun

False Jalan Tidak Layak untuk Dibangun

Berikut adalah gain yang dihasilkan dari setiap atribut untuk menentukan node awal setelah dilakukan perhitungan dari seluruh kriteria.

Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Algoritma ID3 untuk menentukan node awal

Atribut Gain

Kemiringan Lereng 0.746

Beda Tinggi 0.302

Drainase 0.318

Tekstur 0.135

Kedalaman Efektif -0.029

Erosi 0.334

Karena atribut Kemiringan Lereng memiliki nilai gain tertinggi, maka atribut tersebut dijadikan node awal, sehingga Decision Tree menjadi.

Gambar 4.1 Decision Tree untuk node awal

Selanjutnya hitung entropy dan gain per atribut untuk menentukan node cabang dari edge 1.

(46)

Tabel 4.3 Hasil Perhitungan Algoritma ID3 untuk node Cabang dari edge 1

Atribut Gain

Beda Tinggi 0.154

Drainase 0.836

Tekstur 0.586

Kedalaman Efektif 0.154

Erosi 0.586

Karena atribut Drainase memiliki nilai gain tertinggi maka atribut tersebut dijadikan node cabang untuk edge 1, sehingga Decision Tree nya menjadi.

Gambar 4.2 Decision Tree yang dihasilkan

Dari gambar Tree yang telah didapat, maka dihasilkanlah rule sebagai berikut:

1. “IF kemiringan lereng = 1 and drainase = 1 THEN kelayakan = True”

2. “IF kemiringan lereng = 1 and drainase = 2 THEN kelayakan = True”

3. “IF kemiringan lereng = 1 and drainase = 3 THEN kelayakan = False”

4. “IF kemiringan lereng = 2 THEN kelayakan = True”

5. “IF kemiringan lereng = 3 THEN kelayakan = False”

Kemiringan Lereng

Drainase true false

2 3

1

true false

true

T=8, F=0 T=1, F=0 T=0, F=2

1

2

3

(47)

4.2. Antarmuka Sistem

Pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan di Daerah Rawan Longsor ini terdapat enam tampilan, yaitu :

1. Tampilan Awal 2. Tampilan Mulai

3. Tampilan Tambah Data 4. Tampilan Ubah Data 5. Tampilan Lihat Data 6. Tampilan Bantuan

4.2.1. Tampilan Awal

Tampilan Awal adalah tampilan awal yang muncul saat sistem dijalankan. Tampilan ini berisikan pilihan untuk mulai menggunakan sistem.

Gambar 4.3 Tampilan Awal

4.2.2. Tampilan Mulai

Pada tampilan ini akan disajikan list database yang pada saat salah satu list ditekan akan menampilkan menu bar yang menampilkan pilihan aksi yaitu lihat data, ubah data dan hapus. Pada tampil ini juga terdapat dua buah button yaitu button kembali dan button tambah.

(48)

Gambar 4.4 Tampilan Mulai

4.2.3. Tampilan Tambah Data

Pada tanpilan ini akan ditampilkan delapan buah field bobot kriteria yang harus diisi oleh pengguna dan satu button yang berfungsi menyimpan data dari setiap kriteria yang telah diisi dan selanjutnya data yang telah ditambah akan muncul pada list database yang terdapat ditampilan mulai.

Gambar 4.5 Tampilan Tambah Data

(49)

4.2.4. Tampilan Ubah Data

Pada tampilan Ubah Data ini akan disajikan delapan buah field yang berfungsi mengubah data yang sebelumnya sudah tersimpan didalam database yang selanjutnya nilai dari setiap kriteria dapat diubah dan diperbarui. Tampilan ini juga memiliki sebuah Button yang berfungsi memperbarui nilai kriteria yang sudah diubah dan secara otomatis data yang terdapat pada database akan berubah sesuai dengan data yang telah diperbarui.

Gambar 4.6 Tampilan Ubah Data

4.2.5. Tampilan Lihat Data

Pada tampilan ini, akan disajikan detail dari setiap nilai kriteria yang telah dikonversi dan pada tampilan ini dilakukan proses perhitungan dari metode Decision Tree yang menentukan Kelayakan Jalan Di Daerah Rawan Longsor. Pada tampilan ini juga terdapat sebuah button yang berfungsi mengarahkan pengguna ke form sebelumnya.

(50)

Gambar 4.7 Tampilan Lihat Data

4.2.6. Tampilan Bantuan

Pada menu ini, akan diberikan petunjuk penggunaan dari Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Kelayakan Jalan Di Daerah Rawan Longsor.

Gambar 4.8 Tampilan Bantuan

(51)

4.3. Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja sistem dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor menggunakan Metode Decision Tree. Hasil yang diberikan oleh metode nantinya akan dibandingkan dengan 15 data jalan. Bobot dari kriteria yang ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 4.4 dan bobot hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.5.

Tabel 4.4 Bobot Kriteria

Nama Jalan Jarak Kemiringan Lereng

Beda Tinggi

Batas Ambang Tanah

Kelayakan

D T KE E

0-100 22 28 ^TPT ^Halus ⁹⁰ ÊB ^F 100-200 24 26 TPT ^Halus 90 ER F 200-300 30 25 ^TPT ^Halus ⁹⁰ ÊR ^T 300-400 30 25 TPT ^Halus 90 ER T 400-500 45 25 ^TPT ^Halus ⁹⁰ ÊR ^T 500-600 45 25 TPT ^Halus 90 ER T 600-700 48 25 ^TPT ^Halus ⁹⁰ ÊR ^T 700-800 50 25 TPT ^Halus 90 ER T 800-900 50 22 TPT Halus 90 ER T 900-1000 50 22 TPT ^Halus 90 ER T 1000-1100 65 17 ^TPT ^Halus ⁹⁰ ÊR ^T 1100-1200 68 16 TPT ^Halus 90 ER T 1200-1300 80 15 ^TP ^Sedang ⁹⁰ ^TE ^T 1300-1400 80 10 ^TT ^Sedang ⁹⁰ ^TE ^F 1400-1500 80 7 ^TT ^Sedang ⁹⁰ ^TE ^F

Parameter Atribut 1. Kemiringan lereng

1. > 45 (Layak)

2. 26 − 44 (dapat dipertimbangkan) 3. < 25 (Tidak Layak)

2. Beda Tinggi → panjang jalan 100m 1. < 25m (Layak)

2. 26-29 (dapat dipertimbangkan)

(52)

3. > 30m (Tidak Layak) 3. Batas Ambang Tanah

1. Drainase

1. Tidak pernah tergenang (Layak)

2. Tergenang priodik(dapat dipertimbangkan) 3. Tergenang terus-menerus(Tidak Layak) 2. Tekstur

1. Halus 2. Sedang 3. Kasar 3. Kedalaman Efektif

1. >90cm (Layak)

2. 80-90 (dapat dipertimbangkan) 3. <80cm(Tidak Layak)

4. Erosi

1. Tidak ada erosi (Layak)

2. Erosi ringan(dapat dipertimbangkan) 3. Erosi berat(Tidak Layak)

Keterangan:

D = Drainase T = Tekstur

KE = Kedalaman Efektif E = Erosi

TPT = Tidak Pernah Tergenang TP = Tergenang Periodik TT = Tergenang Terus Menerus EB = Erosi Berat

ER = Erosi Ringan TE = Tidak ada Erosi

(53)

Tabel 4.5 Bobot Kriteria Hasil Normalisasi

Nama Jalan Jarak Kemiringan Lereng

Beda Tinggi

Batas Ambang Tanah

Kelayakan

D T KE E

0-100 3 2 1 1 1 3 F

100-200 3 2 1 1 1 2 F

200-300 2 1 1 1 1 2 T

300-400 2 1 1 1 1 2 T

400-500 1 1 1 1 1 2 T

500-600 1 1 1 1 1 2 T

600-700 1 1 1 1 1 2 T

700-800 1 1 1 1 1 2 T

800-900 1 1 1 1 1 2 T

900-1000 1 1 1 1 1 2 T

1000-1100 1 1 1 1 1 2 T

1100-1200 1 1 1 1 1 2 T

1200-1300 1 1 2 2 1 1 T

1300-1400 1 1 3 2 1 1 F

1400-1500 1 1 3 2 1 1 F

(54)

4.3.1. Pengujian Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan Jalan dengan Jarak 0-100

Pada Gambar 4.9 terlihat hasil perhitungan dalam menentukan kelayakan jalan di daerah rawan longsor menggunakan metode Decision Tree, tabel di atas merupakan tabel data nilai kriteria dari setiap alternatif.

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Decision Tree pada Gambar 4.9 dengan jarak 0-100 memiliki nilai kelayakan F.

Gambar 4.9 Hasil Perhitungan dalam Menentukan Kelayakan Jalan di Daerah Rawan Longsor dengan Jarak 0-100

(55)

Pada Gambar 4.10 terlihat hasil perhitungan dalam menentukan kelayakan jalan didaerah rawan longsor menggunakan metode Decision Tree, tabel diatas merupakan tabel data nilai kriteria dari setiap alternatif.

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Decision Tree pada Gambar 4.10, dengan jarak 100-200 memiliki nilai kelayakan F.

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Decision Tree pada Gambar 4.11, dengan jarak 200-300 memiliki nilai kelayakan False.

(56)

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Decision Tree pada Gambar 4.12, dengan jarak 300-400 memiliki nilai kelayakan True.

(57)

(58)

(59)

(60)

(61)

4.3.11. Pengujian Perhitungan Dalam Menentukan Kelayakan Jalan dengan Jarak 1000-1100

(62)

(63)

Pada Gambar 4.23 terlihat hasil perhitungan dalam menentukan kelayakan jaaln didaerah rawan longsor menggunakan metode Decision Tree, tabel diatas merupakan tabel data nilai kriteria dari setiap alternatif.

(64)

4.3.3. Pengujian Proses Tambah Data

Pada Gambar 4.24 terlihat hasil proses Tambah Data. Data yang telah ditambah dapat dilihat pada list database, dengan cara menekan list data yang telah ditambah dan pilih menu lihat.

Gambar 4.24 Hasil Proses Tambah Data

(65)

4.3.4. Pengujian Proses Ubah Data

Pada Gambar 4.25 terlihat hasil proses ubah data. Data yang telah diubah dapat dilihat pada list database, dengan cara menekan list data yang telah diubah dan pilih menu lihat.

Gambar 4.25 Pengujian Hasil Ubah Data