TUGAS AKHIR – KS09 1336
PEMBUATAN VISUALISASI PEMETAAN LAHAN
PERUMAHAN MENGGUNAKAN GOOGLE MAPS
API DENGAN FASILITAS REKOMENDASI
BERDASARKAN METODE AHP
(STUDI KASUS: KOTA MOJOKERTO)
ADHITYA ILHAM NUSANTARA NRP 5210 100 057
Dosen Pembimbing
Bambang Setiawan, S.Kom., M.T.
Renny Pradina Kusumawardani, S.T., M.T.
JURUSAN SISTEM INFORMASI Fakultas Teknologi Informasi
FINAL PROJECT – KS09 1336
VISUALIZATION OF DEVELOPMENT MAPPING RESIDENTIAL LAND USE GOOGLE MAPS API BY FACILITY RECOMMENDATIONS BASED ON AHP
(CASE STUDY : MOJOKERTO CITY)
ADHITYA ILHAM NUSANTARA NRP 5210 100 057
Supervisor
Bambang Setiawan, S.Kom., M.T.
Renny Pradina Kusumawardani, S.T., M.T.
v
PEMBUATAN VISUALISASI PEMETAAN LAHAN PERUMAHAN MENGGUNAKAN GOOGLE MAPS API
DENGAN FASILITAS REKOMENDASI BERDASARKAN METODE AHP (STUDI KASUS:
KOTA MOJOKERTO)
Nama Mahasiswa : Adhitya Ilham Nusantara
NRP : 5210 100 057
Jurusan : Sistem Informasi FTIF-ITS
Dosen Pembimbing I : Bambang Setiawan, S.Kom., M.T.
Dosen Pembimbing II : Renny Pradina K. S.T, M.T ABSTRAK
Kota Mojokerto merupakan sebuah wilayah terkecil di Provinsi Jawa Timur dan Indonesia dengan luas 16,465
km2.Luas yang terbatas dapat menimbulkan permasalahan
berupa penggunaan dan pemanfaatan lahan khususnya dalam
menentukan pembangunan perumahan bagi
masyarakat.Mengacu kepermasalahan tersebut peran
teknologi yang terus mengalami perkembangan yang begitu pesat dapat membantu mengatasi permasalah tersebut serta telah menjadi pendukung berbagai sektor bisnis dan mampu meningkatkan value bisnis seperti meningkatkan produktivitas, pelayanan dan lain sebagainya.
Pemanfaatan teknologi pembuatan visualisasi peta digital berbasis web dengan menggunakan Google Maps API dan beberapa bahasa pemrograman akan membangun sebuah Visualisasi Pemetaan Penggunaan Lahan berbasis web untuk menentukan pemetaan yang tepat bagi pembangunan
perumahan baru. Metode AHP digunakan sebagai
vi
Diharapkan dengan terciptanya sistem informasi ini dapat membantu proses pemetaan secara tepat mengenai penggunaan lahan di wilayah kota Mojokerto serta mampu memberikan informasi yang sesuai dan tepat mengenai keadaan lahan.
vii
VISUALIZATION OF DEVELOPMENT MAPPING RESIDENTIAL LAND USE GOOGLE MAPS API BY FACILITY RECOMMENDATIONS BASED ON AHP (CASE
STUDY : MOJOKERTO CITY)
Student Name : Adhitya Ilham Nusantara
NRP : 5210 100 057
Department : Sistem Informasi FTIF-ITS
Supervisor I : Bambang Setiawan, S.Kom., M.T.
Supervisor II : Renny Pradina K. , S.T., M.T
ABSTRACT
Mojokerto is a small region in the province of East Java and Indonesia, with an area of 16.465 km2. Limited area
can cause problems such as the utilization and use of land, especially in determining residential area development for its inhabitants. Referring to the problem, the role of technology that continues to experience rapid development can help addressing these issues and support a range of business sectors also be able to increase the business value such as increased productivity, service and so forth.
Technology utilization in making web-based digital map using Google Maps API and some programming languages will be used to assist in building a web-based Land-use Visualization Mapping to determine appropriate mapping for residential area development. AHP is used as a field site recommendation for residential area by examining the condition of the city of Mojokerto based on questionnaire, spatial data and non-spatial data.
land-viii
use in the city of Mojokerto and able to provide appropriate and timely information about the state of the land.
ix
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena berkat rahmat dan bimbingan-Nya penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “Pembuatan Visualisasi Pemetaan Lahan Perumahan Menggunakan Google Maps API dengan Fasilitas Rekomendasi Berdasarkan Metode AHP (Studi Kasus: Kota Mojokerto)” yang merupakan salah satu syarat kelulusan pada Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Terima kasih yang sebesar-besarnya dengan hati yang tulus ditujukan kepada:
1. Allah SWT yang telah memberikan kesempatan dan petunjuk kepada penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir.
2. Orang Tua, Harol Kristiyandoko & Latifa Engeni Ambarwati yang selalu memberikan doa dan motivasi. 3. Kakak dan adik, Arsvira Dani Ardhala dan Astrid Tiara
Bening yang selalu memberikan dukungan dan keceriaan selama mengerjakan tugas akhir ini.
4. Bapak Bambang Setiawan S.Kom, M.T selaku dosen pembimbing I, terima kasih atas motivasi, bimbingan dan arahan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Ibu Renny Pradina Kusumawardani, S.T, M.T selaku dosen pembimbing II, terimakasih atas motivasi, bimbingan dan arahan sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
x
7. Bapak Nisfu Asrul Sani, S.Kom, MSc dan Arif Wibisono S.Kom, M.Sc., selaku dosen penguji sidang akhir yang telah bersedia menguji.
8. Bapak Dr.Eng, Febrian Samopa, S.Kom, M.Kom selaku selaku Ketua Jurusan Sistem Informasi terima kasih atas fasilitas yang diberikan selama menjadi mahasiswa di Jurusan Sistem Informasi.
9. Bapak Mudjahidin S.T, M.T selaku dosen wali, terima kasih atas motivasi dan arahan selama proses perkuliahan. 10. Mas Bambang Wijanarko yang telah memberikan tempat
dan kenyamanan di laboratorium EBisnis.
11. Bapak dan Ibu Dosen pengajar di Jurusan Sistem Informasi ITS, yang telah memberikan ilmu yang berharga kepada penulis.
12. Bapak/Ibu dari berbagai macam instansi (Kantor Pertanahan, Bappeko, Perumnas, Perum Swasta, Kesbangpol, DPPKA) yang telah mengijinkan saya untuk kesediannya melakukan survey kuisioner serta diskusi untuk mendukung proses pengerjaan studi kasus Tugas Akhir saya.
13. Devota Rachmania Hardask, yang selalu memberikan dukungan, doa dan semangat selama pengerjaan tugas akhir ini.
14. Saudara-saudara seperjuangan Aji, Ekky, Adhika, Nanda, Imam, Febri, Rio, Fino, Bisma, Afif, Ivo,Dilo, Tasya, Yogantara, Yance, Yan, Faridl, Amal, Hamzah, Dita, Muci, Vicka, Farroh, Alin, Blantik, Tika yang selalu membantu dan memberikan inspirasi kepada penulis. 15. Teman–teman Ebisnis, AE9IS, FOXIS, BASILISK,
xi
Berdedikasi, crew ISE 2012, teman-teman ITS. Terima kasih atas kebersamaan dan semua kenangan.
16. Berbagai pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan tugas akhir ini dan belum sempat penulis sebutkan satu per satu.
Akhir kata, penulis berharap tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi kita semua.
Surabaya, 12 Januari 2015
xiii
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... v
ABSTRACT ... vii
KATA PENGANTAR ... ix
DAFTAR ISI ... xiii
DAFTAR GAMBAR ... xvii
DAFTAR TABEL ... xx
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Tugas Akhir ... 2
1.4 Tujuan Tugas Akhir ... 3
1.5 Relevansi atau Manfaat Tugas Akhir ... 3
1.5.1 Relevansi ... 4
1.5.2 Manfaat ... 4
1.6 Keterkaitan dengan Road Map Laboratorium E – Bisnis dan SPK ... 4
1.7 Target Luaran ... 6
1.8 Penelitian Sebelumnya ... 6
1.9 Sistematika Penulisan ... 7
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 9
2.1 Pengertian Lahan ... 9
2.2 Penggunaan dan Pemanfataan Lahan ... 10
2.3 Perumahan ... 10
2.4 Kota Mojokerto ... 12
2.5 Badan Pertanahan Nasional (BPN) ... 14
2.6 ArcGIS ... 14
2.6.1 ArcMap 10 ... 15
2.7 Google Maps ... 15
2.7.1 Google Maps API ... 15
2.8 KML (Key Markup Language) ... 15
xiv
2.9.1 JavaScript ... 16
2.9.2 AJAX ... 17
2.9.3 HTML... 18
2.9.4 PHP ... 18
2.9.5 CSS ... 19
2.10MySQL ... 19
2.11AHP (Analytical Hierarchy Process) ... 21
2.11.1 Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP) .. 21
2.11.2 Model Inputan ... 25
BAB III METODOLOGI ... 29
3.1 Identifikasi Masalah ... 30
3.2 Studi Literatur ... 30
3.2.1 Mempelajari teknologi visualisasi pemetaan 30 3.2.2 Mempelajari Analytical Hierarchy Process (AHP) 31 3.3 Penetapan Tujuan ... 31
3.4 Survey Kebutuhan (Data yang didapatkan) ... 31
3.5 Verifikasi ... 32
3.6 Perancangan Sistem ... 32
3.6.1 Membuat Arsitektur Sistem ... 32
3.6.2 Membuat Desain GUI Story Board ... 32
3.6.3 Membuat Desain UML ... 32
3.7 Validasi ... 32
3.8 Implementasi Aplikasi ... 33
3.9 Uji Coba ... 33
3.10Pembuatan Laporan ... 33
BAB IV ANALISIS KEBUTUHAN DAN DESAIN SISTEM ... 35
4.1 Gambaran Umum Sistem ... 35
4.2 Proses Wawancara Penentuan Kriteria ... 35
4.3 Pengumpulan Data ... 35
4.3.1 Survey Peninjauan Lokasi Lahan ... 36
4.4 Analisis AHP (Analytical Hierarchy Process) ... 39
4.5 Analisis AHP Pemilihan Lahan Kota Mojokerto ... 39
xv
4.6 Analisis Kebutuhan ... 66
4.6.1 Analisis Kebutuhan User ... 67
4.6.2 Analisis Kebutuhan Fungsional ... 67
4.6.3 Analisis Kebutuhan Non Fungsional ... 70
4.7 Arsitektur Aplikasi ... 71
4.8 Desain Sistem ... 71
4.8.1 Pembuatan Graphical User Interface Storyboard Menggunakan Software \GUI Design Studio 72 4.8.2 Halaman Beranda ... 72
4.8.3 Halaman Pemetaan Lahan ... 73
4.8.4 Halaman Rekomendasi Lahan ... 75
4.8.5 Halaman Galeri ... 75
4.8.6 Halaman Peraturan ... 76
4.8.7 Halaman Link Terkait ... 77
4.8.8 Halaman Informasi Aplikasi ... 77
4.8.9 Pembuatan Use Case Diagram ... 77
4.8.10 Pembuatan Robustness Diagram ... 77
4.8.11 Pembuatan Sequence Diagram ... 78
BAB V IMPLEMENTASI DAN UJICOBA ... 79
5.1 Lingkungan Implementasi ... 79
5.2 Pembuatan Peta dan Konversi Peta ... 80
5.3 Merubah file .shp dalam ArcGIS ke file KML (Keyhole Markup Language) ... 80
5.4 Pembuatan Database dengan menggunakan Basis Data MySQL ... 85
5.5 Pembuatan Visualisasi Pemetaan ... 86
5.5.1 Halaman Beranda ... 86
5.5.2 Halaman Pemetaan Lahan ... 87
5.5.3 Halaman Rekomendasi Lahan – Hitung Manual AHP 92 5.5.4 Halaman Rekomendasi Lahan - Hasil Penghitungan AHP... 93
xvi
5.5.6 Halaman Rekomendasi Lahan – Lihat Peta
Rekomendasi ... 111
5.5.7 Halaman Cari Lahan ... 113
5.5.8 Halaman Peraturan ... 116
5.5.9 Halaman Link Terkait ... 117
5.6 Uji Coba ... 119
5.6.1 Uji Coba Fungsional ... 119
5.6.2 Uji Coba Non-Fungsional ... 123
5.6.3 Uji Coba Server ... 129
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN... 145
6.1 Kesimpulan ... 145
6.2 Saran ... 146
DAFTAR PUSTAKA ... 147
xvii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. 1 Road Map Lab E-Business ... 5
Gambar 1. 2 Road Map Lab SPK... 5
Gambar 2. 1 Peta Kota Mojokerto (http://mojokertokota.go.id/media.php/profil/kondisi_geo) ... 12
Gambar 2. 2 Peta Kota Mojokerto (Google Maps) ... 13
Gambar 2. 3 Logo BPN ... 14
Gambar 3. 1 Metodologi Penelitian ... 29
Gambar 4. 1 Flowchart Metode AHP... 40
Gambar 4. 2 Hierarchy Penentuan Kriteria ... 41
Gambar 4. 3 Arsitektur Sistem ... 71
Gambar 4. 4 UI Halaman Beranda ... 72
Gambar 4. 5 UI Pemetaan Lahan ... 73
Gambar 4. 6 UI Rekomendasi Lahan ... 75
Gambar 4. 7 UI Gallery ... 76
Gambar 4. 8 UI Peraturan ... 76
Gambar 5. 1 Tampilan ArcGIS 10 ... 81
Gambar 5. 2 Layer Vektor ... 82
Gambar 5. 3 Load Peta .shp ... 82
Gambar 5. 4 Pilih Peta Shapefile ... 83
Gambar 5. 5 Hasil Load Peta Shapefile ... 83
Gambar 5. 6 Konversi Peta ... 84
Gambar 5. 7 Opsi Penyimpanan ke KML ... 84
Gambar 5. 8 File KML Penggunaan Lahan... 85
Gambar 5. 9 Data Perbandingan Lahan... 85
Gambar 5. 10 Data Lokasi Lahan ... 86
Gambar 5. 11 Tampilan UI Beranda VIS ... 87
Gambar 5. 12 Tampilan UI Pemetaan Lahan ... 88
xviii
Gambar 5. 14 Tampilan UI Rekomendasi Lahan Hitung AHP 1
... 92
Gambar 5. 15 Tampilan UI Rekomendasi Lahan Hitung AHP 2 ... 93
Gambar 5. 16 Tampilan UI Hasil Hitung AHP ... 93
Gambar 5. 17 Tampilan Aplikasi Input Kriteria -1 ... 97
Gambar 5. 18 Tampilan Aplikasi Hasil AHP - 1 ... 100
Gambar 5. 19 Tampilan Aplikasi Input Kriteria - 2 ... 100
Gambar 5. 20 Tampilan Aplikasi Hasil AHP ... 103
Gambar 5. 21 Tampilan Aplikasi Input Kriteria - 3 ... 104
Gambar 5. 22 Tampilan Aplikasi Hasil AHP ... 106
Gambar 5. 23 Tampilan Aplikasi Input Kriteria - 4 ... 107
Gambar 5. 24 Tampilan Aplikasi Hasil AHP - 4 ... 109
Gambar 5. 25 UI Detail Info Lahan ... 110
Gambar 5. 26 Lihat Peta Rekomendasi Lahan ... 112
Gambar 5. 27 Tampilan UI Cari Lahan ... 113
Gambar 5. 28 UI Peraturan Daerah ... 116
Gambar 5. 29 Website Pemerintah Kota Mojokerto ... 117
Gambar 5. 30 Website Kantor Pertanahan Kota Mojokerto . 118 Gambar 5. 31 Website Bappeko Mojokerto ... 118
Gambar 5. 32 Pemilihan Kriteria ... 119
Gambar 5. 33 Tampilan Hitung AHP... 120
Gambar 5. 34 Hasil Perhitungan AHP ... 120
Gambar 5. 35 Halaman Cari Lahan ... 121
Gambar 5. 36 Halaman Hasil Cari Lahan ... 121
Gambar 5. 37 Lihat Peta Cari Lahan ... 122
Gambar 5. 38 Detail Info PxL Lahan ... 122
Gambar 5. 39 Logo BrowserStack ... 123
Gambar 5. 40 Logo Acunetix ... 130
Gambar 5. 41 Tampilan Umum Accunetix Metode SQL ... 130
Gambar 5. 42 Pengisian URL dan Metode Uji Coba ... 131
Gambar 5. 43 Hasil Scan Metode Blind SQL Injection ... 131
Gambar 5. 44 Activity Windows Acunetix ... 132
xix
Gambar 5. 46 Hasil Scan Metode Default ... 133
Gambar 5. 47 Hasil Scan MetodeDefault – 2 ... 133
Gambar 5. 48 Peringatan Hasil Scan Metode Default ... 134
Gambar 5. 49 Tampilan Umum Acunetix Metode AcuSensor ... 135
Gambar 5. 50 Hasil Scan Metode AcuSensor ... 135
Gambar 5. 51 Peringatan Hasil Metode AcuSensor ... 136
Gambar 5. 52 Tampilan Awal LOIC ... 137
Gambar 5. 53 LOIC - Lock On IP Target ... 138
Gambar 5. 54 Opsi Penyerangan Web ... 138
Gambar 5. 55 Hasil Penyerangan LOIC ... 139
Gambar 5. 56 Logo Apache JMeter ... 139
Gambar 5. 57 Tampilan Awal Jmeter ... 140
Gambar 5. 58 Membuat Thread Group ... 140
Gambar 5. 59 Input Thread Group ... 141
Gambar 5. 60 Memulai HTTP Request ... 141
Gambar 5. 61 Input HTTP Request ... 142
Gambar 5. 62 Pengaturan Proxy ... 142
Gambar 5. 63 Memulai View Result in Table ... 143
Gambar 5. 64 Tombol Memulai Eksekusi ... 143
Gambar 5. 65 Persetujuan Penyimpanan Hasil Uji ... 143
Gambar 5. 66 Direktori Penyimpanan ... 144
1
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini, akan dijelaskan tentang Latar Belakang Masalah, Perumusan Masalah, Batasan Masalah, Tujuan Tugas Akhir, dan Relevansi atau Manfaat Kegiatan Tugas Akhir.
1.1 Latar Belakang
Kota Mojokerto merupakan sebuah wilayah terkecil di Provinsi Jawa Timur dengan luas 16,465 km2[1]. Luas yang
terbatas dapat menimbulkan permasalahan mengenai penggunaan dan pemanfataan lahan antara lain ketidak akuratan informasi penggunaan lahan dan pemetaan pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan kondisi yang sebenarnya. Masalah tersebut didukung dengan kebutuhan data yang konkrit dan sesuai dengan kondisi eksisting Kota Mojokerto dalam hal pemanfaatan lahan menurut Undang – Undang (UU) no.26 tahun 2007 mengenai rencana taat ruang dan Undang-Undang Pokok Agraria (UUPA) no. 5 1960 [2]. Sehingga data dan informasi penggunaan dan pemanfaatan lahan belum mampu dimanfaatkan oleh instansi pemerintah setempat seperti Kantor Pertanahandan Badan Pengembangan Kota (Bappeko).
lokasi yang didapatkan sesuai dengan harapan. Sehingga, melalui Visualisasi Pemetaan ini dapat membantu instansi terkait untuk memantau kondisi pemetaan lahan di Kota Mojokerto secara visual juga dapat mempertimbangkan rencana pembangunan yang tepat guna bagi kemajuan tata Kota Mojokerto.
Harapannya melalui visualisasi pemetaan ini terciptanya informasi berbasis web dengan peta digital menggunakan Google Maps API, KML, MySQL ini untuk membantu mengetahui kondisi dan memberikan rekomendasi yang sesuai mengenai pembangunan lahan perumahan baru di Kota Mojokerto dengan informasi yang akurat dan tepat mengenai kondisi riil di lapangan.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah disebutkan pada sub bab sebelumnya, permasalahan yang akan diangkat dalam tugas akhir ini adalah:
1. Bagaimana menentukan kebutuhan aplikasi Visualisasi Pemetaan Lahan Perumahan Kota Mojokerto?
2. Bagaimana menentukan rekomendasi lokasi perumahan dengan metode AHP pada visualisasi peta?
3. Bagaimana merancang aplikasi visualisasi pemetaan lahan perumahan Kota Mojokerto?
4. Bagaimana implementasi Visualisasi Pemetaan Lahan Perumahan dapat memberikan informasi yang lengkap dan detail sesuai kondisi dunia nyata?
1.3 Batasan Tugas Akhir
Batasan dalam pengerjaan tugas akhir ini antara lain: 1. Sistem Informasi ini dibuat hanya mencakup area
sebagai studi kasus yaitu Kota Mojokerto
Kantor Pertanahan Kota Mojokerto, data statistik Kota Mojokerto dari Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah Kota Mojokerto dan BPS dan
3. Kuisioner AHP dilakukan untuk mengetahui penentuan rekomendasi lahan perumahan dengan stakeholder yang telah ditentukan.
4. Visualisasi Pemetaan Lahan Perumahan berbasis web dengan membuat digitasi menggunakan tool ArcGIS dari ESRI yakni ArcMap, Google Maps API sebagai Web Mapping Server, KML (Keyhole Markup Language) sebagai overlay peta, MySQL sebagai database spasial peta, Bahasa pemrograman yang digunakan yakni JavaScript, PHP, HTML dan CSS Bootstrap untuk tampilan.
1.4 Tujuan Tugas Akhir
Adapun tujuan dari pengerjaan tugas akhir ini:
1. Membantu instansi terkait memetakan secara tepat mengenai kondisi penggunaan dilahan di Kota Mojokerto
2. Memberikan pendukung keputusan berupa rekomendasi terhadap rencana penggunaan lahan untuk perumahan. 3. Memberikan kemudahan pemantauan secara geografis
dengan adanya visualiasasi pemetaan lahan.
1.5 Relevansi atau Manfaat Tugas Akhir
1.5.1 Relevansi
Relevansi sebagai berikut:
1. Memahami dan mengetahui bagaimana model pemetaan penggunaan lahan perumahan dengan metode AHP pada Kota Mojokerto.
2. Memahami dan mengetahui penerapan yang digunakan untuk membuat aplikasi Visualisasi Pemanfaatan dan Penggunaan Lahan Kota Mojokerto.
1.5.2 Manfaat
Sebagai sebuah aplikasi visualisasi pemetaan berbasis web yang bisa bermanfaat oleh beberapa instansi terkait di Kota Mojokerto seperti Kantor Pertanahan, Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah, dan Bappeko Kota untuk mengetahui informasi kondisi kekinian penggunaan dan pemanfaatan lahan. Serta mampu memberikan rekomendasi lahan perumahan yang tepat guna.
1.6 Keterkaitan dengan Road Map Laboratorium E – Bisnis dan SPK
Gambar 1. 1 Road Map Lab E-Business
Topik pada tugas akhir ini terdapat pada ruas ketiga di pohon penelitian laboratorium E – Bisnis (Gambar 1) yaitu tentang proses dan Masalah Etika Sosial – Legal dan termasuk dalam sub Ethical and Political Issue
1.7 Target Luaran
Target luaran yang diharapkan dari pengerjaan tugas akhir ini adalah
1. Dokumentasi berupa Tugas Akhir.
2. Aplikasi Visualisasi Pemetaan Lahan Kota Mojokerto berbasis web.
3. Dokumentasi berupa Jurnal Ilmiah (POMITS).
1.8 Penelitian Sebelumnya
1. Sistem Informasi Geografis (SIG) Tempat Peribadatan Wilayah Surabaya oleh Lisa Ambarwati dari Teknik Informatika PENS 2011. Penulis menjelaskan mengenai salah satu teknologi SIG yang dipakai dengan menggunakan Mapserver untuk melakukan pemetaan tempat ibadah khususnya Masjid dengan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) yang ditampilkan dalam basis web.
2. Pengembangan Database Spasial untuk pembuatan aplikasi berbasis GIS oleh Saefurrohman dari Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang 2010. Penulis menjelaskan bagaimana menghasilkan database yang layak dalam pembuatan Sistem Informasi Geografis.
4. Pembuatan Sistem Informasi Geografis Reklame Menggunakan Teknologi Google Maps pada Platform Ruby on Rail dan Flex (Studi Kasus: Tim Reklame Kota Surabaya) Oleh Riyanto Jayadi dari Jurusan Sistem Informasi, ITS 2011.
5. Design for Information System of the Regional Land Use Change Based on GIS oleh Ren Xuehui dari Lioning Normal University Dalian, China.
6. Sistem Informasi Geografis untuk Penentuan Lokasi SPBU baru di Surabaya oleh Mokhamad Nurdiansyah dari Teknik Informatika PENS.2011
1.9 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan buku tugas akhir dibagi menjadi 6 bab sebagai berikut.
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini dipaparkan mengenai hal-hal yang melatarbelakangi penelitian, rumusan dan batasan permasalahan dalam penelitian, tujuan dan relevansi atau manfaat penelitian terhadap permasalahan, keterkaitan roadmap, target luaran, penelitian sebelumnya, serta sistematika penulisan dalam penulisan laporan tugas akhir ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini diuraikan secara rinci mengenai tahapan-tahapan yang dilakukan untuk melakukan penelitian mulai dari studi pendahuluan sampai pembuatan kesimpulan dalam penyelesaian tugas akhir.
BAB IV ANALISIS KEBUTUHAN DAN DESAIN SISTEM
Pada bab ini berisi penjelasan tentang analisis kebutuhan sistem informasi berdasarkan hasil pengumpulan data di lapangan serta penjelasan mengenai desain rancangan sistem informasi berupa desain UML (Unified Modeling Languages)
sesuai dengan kebutuhan.
BAB V IMPLEMENTASI DAN UJI COBA
Bab ini menjelaskan tentang implementasi hasil sistem maupun tahap ujicoba dengan menggunakan analisis dan desain yang telah dijelaskan pada baba sebelumnya.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
9
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Untuk memudahkan pemahaman tentang apa yang akan dilakukan pada tugas akhir ini, berikut ini akan di paparkan tentang konsep dan teknologi apa saja yang akan digunakan atau di terapkan. Adapun penerapan teknologi yang akan dilakukan pada tugas akhir ini adalah sebagai berikut.
2.1 Pengertian Lahan
Pada sebuah Negara keberadaan lahan merupakan komoditas yang bernilai ekonomis,dan kebutuhan lahan selalu meningkat tiap tahunnya. Menurut Kivvell, berikut ini merupakan factor yang menyebabkan meningkatnya kebutuhan lahan
1. Penduduk yang berkembang pesat menyebabkan tingginya tingkat kebutuhan akan lahan
2. Meningkatnya tingkat kemakmuran seseorang mempengaruhi kebutuhan akan lahan
3. Peraturan Sistem trasnportasi dan komunikasi.[5]
Lahan di dalam penggunaanya memiliki karakteristik khusus yang unik apabila kita bandingkan dengan sumberdaya lainnya, yaitu:
1. Lahan merupakan aset ekonomis yang tidak terpengaruh oleh penurunan nilai dan harganya tidak terpengaruh oleh faktor waktu
2. Jumlah lahan terbatas dan tidak dapat bertambah, kecuali melalui reklamasi
bagi daerah yang tidak dapat dialihkan dan dimiliki oleh daerah lain
4. Lahan mempunyai nilai dan harga
5. Hak atas lahan dapat dimiliki dengan aturan tertentu[6].
2.2 Penggunaan dan Pemanfataan Lahan
Menurut UUPA (Undang-Undang Pokok Agraria) no 5 tahun 1960, hak atas lahan bisa secara individu, komunal, badan usaha, instansi, dan lain sebagainya. Hak atas lahan terdiri dari:
1. Hak milik (hak yang mempunyai kekuasaan tertinggi)
2. Hak guna bangunan (hak mendirikan dan menggunakan bangunan yang ada di atas tanah bukan miliknya dalam jangka waktu tertentu) 3. Hak guna usaha (hak untuk mengusahakan tanah
milik negara dalam jangka waktu tertentu untuk kegiatan produksi-pertanian, peternakan dan perikanan)
4. Hak pakai (hak menggunakan dan memungut hasil yang ada di atasnya dari tanah milik negara atau orang lain)
5. Hak sewa (hak menggunakan tanah dan bangunan dengan perjanjian sewa menyewa dengan jangka waktu tertentu)[7].
2.3 Perumahan
Lokasi perumahan harus sesuai dengan rencana peruntukan lahan yang diatur dalam Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) setempat atau dokumen perencanaan lainnya yan ditetapkan dengan Peraturan Daerah yang dilakukan penelitian. Kriteria tersebut sebagai berikut:
1. Kriteria keamanan, dicapai dengan mempertimbangkan bahwa lokasi tesebut bukan merupakan kawasan lindung (catchment area), olahan
pertanian, hutan produksim daerah buangan limbah pabrik,daerah bebas bangunan pada area Bandara, daerah dibawah jaringan tegangan tinggi.
2. Kriteria kesehatan, dicapai dengan mempertimbangkan bahwa lokasi tersebut bukan daerah yang mempunyai pencemaran udara diatas ambang batas, pencemaran air permukaan dan air tanah dalam. 3. Kriteria kenyamanan, dicapai dengan kemudahan
pencapaian (aksesibilitas), kemudahan berkomunikasi (internal/eksternal, langsung atau tidak langsung), kemudahan berkegiatan (sarana dan prasarana lingkungan tersedia).
4. Kriteria keindahan/ keserasian/ keteraturan (kompatibilitas), dicapai dengan penghijauan, mempertahankan karakteristik topografi dan lingkungan yang ada, misalnya tidak meratakan bukit, mengurug seluruh seluruh rawa atau danau / setu/ sungai/ kali dan sebagainya.
6. Kriteria keterjangkauan jarak, dicapai dengan
mempertimbangkan jarak pencapaian ideal kemampuan orang berjalan kaki sebagai pengguna lingkungan terhadap penempatan sarana dan prasarana utilitas lingkungan.
7. Kriteria lingkungan berjati diri, dicapai dengan mempertimbankan keterkaitan dengan karakter social budaya masyarakat setempat, terutama aspek konstektual terhadap lingkungan tradisional/ local setempat.
8. Lokasi perencanaan perumahan harus berada pada lahan yang jelas status kepemilikannya dan memenuhi persyaratan administratif, teknis, dan ekologis
2.4 Kota Mojokerto
Kota Mojokerto merupakan sebuah kota terkecil yang ada di Indonesia dengan luas wilayah sebesar 16,465 km2 .
Gambar 2. 1 Peta Kota Mojokerto
Pada Gambar 2.1 dan Gambar 2.2 merupakan penampakan peta Kota Mojokerto yang dibagi menjadi 2 kecamatan yaitu kecamatan Magersari dan kecamatan PrajuritKulon.
Gambar 2. 2 Peta Kota Mojokerto (Google Maps)
Wilayah Kota Mojokerto adalah sebuah kota kecil di sebelah barat daya Surabaya. Secara geografis Kota Mojokerto berada di antara 7°33' LS dan 122°28' BT dengan batas-batas wilayah sebagai berikut:
Sebelah Utara : Sungai Brantas
Sebelah Timur : Kecamatan Puri Kabupaten
Mojokerto
Sebelah Selatan : Kecamatan Sooko dan Puri Kabupaten Mojokerto
2.5 Badan Pertanahan Nasional (BPN)
Gambar 2. 3 Logo BPN
Badan Pertanahan Nasional (BPN) adalah Lembaga Pemerintah Non Departemen yang berada di bawah dan bertanggung jawab kepada Presiden dan dipimpin oleh Kepala.(Sesuai dengan Perpres No. 10 Tahun 2006).Badan Pertanahan Nasional mempunyai tugas melaksanakan tugas pemerintahan di bidang pertanahan secara nasional, regional dan sektoral[8].
2.6 ArcGIS
2.6.1 ArcMap 10
ArcMap merupakan komponen utama dari aplikasi ArcGIS yang berfungsi untuk membuat dan memanipulasi data set spasial yang digunakan sebagai infommasi dan dapat melakukan operasi, reporting query, edit, komposisi, publikasi peta [13].
2.7 Google Maps
Google Maps merupakan sebuah layanan yang diciptakan oleh perusaahan mesin pencari terbesar di dunia yaitu Google pada bidang aplikasi peta secara online. Fitur
yang dimiliki Google Maps sangat bermanfaat untuk melakukan pencariaan lokasi berdasarkan lokasi dengan menggunakan kata kunci yang telah ditentukan seperti nama kota, tempat, fasilitas dan lainnya.
2.7.1 Google Maps API
Google Maps API (Application Programming Interface) adalah sebuah interface yang disediakan Google untuk membangun sebuah perangkat lunak yang terdiri dari fungsi, kelas dan sebagainya. API dapat membantu mengembangkan perangkat lunak yang kemudian mengintegrasikan dengan aplikasi satu dan aplikasi lainnya. Beberapa bahasa pemrograman yang dapat digunakan antara lain HTML, Javascript , XML dan AJAX. Keunggulan dari API adalah
memungkinkan suatu aplikasi dengan aplikasi lainnya dapat saling berhubungan dan berinterkasi.
2.8 KML (Key Markup Language)
Web-based, peta dua dimensi dan tiga dimensi Bumi browser. KML menggunakan struktur berbasis tag dengan elemen bersarang dan atribut dan didasarkan pada standar XML. Semua tag adalah case-sensitive dan harus muncul persis seperti yang tercantum dalam Referensi KML. Referensi ini menunjukkan tag yang bersifat opsional. Dalam suatu unsur tertentu, tag harus muncul dalam urutan yang ditunjukkan dalam Referensi. KML ini dikembangkan untuk digunakan dengan Google Earth, yang awalnya bernama Keyhole Earth Viewer. KML diciptakan oleh Keyhole, Inc, yang diakuisisi oleh Google pada tahun 2004.
2.9 Bahasa Pemrograman 2.9.1 JavaScript
Javascript adalah bahasa scripting yang digunakan untuk membuat aplikasi web, sifatnya client-side sehingga dapat diolah langsung di browser tanpa harus terhubung keserver terlebih dahulu. Walaupun namanya menggunakan kata “Java”, Javascript tidak berhubungan dengan bahasa
program Java, meskipun keduanya memiliki kemiripan dalam hal syntax yang meniru bahasa C. Kegunaan utama JavaScript adalah untuk menuliskan fungsi yang disisipkan kedalam HTML baik secara langsung disisipkan maupun diletakan ke file teks dan di link dari dokumen HTML
2.9.2 AJAX
AJAX merupakan singkatan dari Asynchorus JavaScript and XMLHTTP adalah suatu teknik pemrograman berbasis web untuk menciptakan aplikasi web interaktif. Tujuannya adalah untuk memindahkan sebagian besar interaksi pada computer web surfer, melakukan pertukaran data dengan
server dibelakang layar, sehingga halaman web tidak harus dibaca ulang secara keseluruhan setiap kali seorang pengguna melakukan perubahan. Hal ini akan meningkatkan interaktivitas, kecepatan dan usabilitiy. AJAX merupakan kombinasi dari:
DOMA yang diakses dengan client side scripting
language, seperti VBScript dan implementasi
ECMAScript seperti JavaScript dan Jscript untuk menampilkan secara dinamis dan berinteraksi dengan informasi yang ditampilkan
Objek XMLHTTP dari Microsoft atau
XMLHttpRequest yang lebih umum
diimplementasikan pada beberapa browser. Objek ini berguna sebagai kendaraan pertukaran data asinkronus dengan web server. Pada beberapa framework AJAX,
elemen HTML IFrame lebih dipilih daripada XMLHTTP atau XMLHttpRequest untuk melakukan pertukaran data dengan web server.
XML umumnya digunakan sebagai dokumen transfer,
walaupun format lain juga memungkinkan, seperti HTML, plain text. XML dianjurkan dalam pemakaian
teknik AJaX karena kemudahan akses penanganannya dengan memakai DOM
JSON dapat menjadi pilihan alternatif sebagai dokumen transfer, mengingat JSON adalah JavaScript
2.9.3 HTML
HTML5 (Hypertext Markup Language version 5) adalahsebuah bahasa markah yang menstrukturkan isi dari WorldWide Web yang merupakan teknologi utama pada internet. HTML5 juga mempunyai standar untuk menyempurnakan elemen-elemen yang terdapat pada standar sebelumnya dan menambahkan beberapa fitur-fitur yang baru untuk mendukung pembuatan aplikasi website yang lebih kompleks.[16]
2.9.4 PHP
PHP, yang merupakan singkatan dari Hypertext Preprocessor, digunakan sebagai bahasa script.server-side
dalam pengembangan web yang disisipkan pada dokumen HTML . PHP adalah bahasa server-side scripting yang
menyatu dengan HTML untuk membuat halaman web yang dinamis. Pembuatan web merupakan kombinasi antara PHP sebagai bahasa pemrograman dan HTML sebagai pembangun halaman web.PHP merupakan software yang Open Source dan mampu lintas platform, yaitu yang dapat digunakan dengan sistem operasi dan web server apapun.
Adapun kelebihan-kelebihan dari PHP yaitu:
1. PHP mudah dibuat dan kecepatan akses tinggi 2. PHP dapat berjalan dalam web server yang
berbeda dan dalam sistem operasi yang berbeda pula.
3. PHP diterbitkan secara gratis
4. PHP termasuk server-side programming
5. PHP digunakan pada semua sistem operasi Linux, Unix, Microsoft Windows, Macintosh. 6. PHP tidak terbatas hasil keluaran HTML
Sistem database yang didukung PHP adalah:
6. Generic ODBC 7. Postgres SQL[12]
2.9.5 CSS
CSS (Cascading Style Sheet) merupakan alat yang
berfungsi untuk mengatur tampilan dengan kemampuan jauh lebih baik dari tag maupun atribut standar HTML. CSS sebenarnya merupakan suatu kumpulan atribute untuk mengontrol tampilan, bahkan tampilan banyak dokumen secara bersamaan.Keuntungan menggunakan CSS yaitu jika ingin mengubah format dokumen, maka tidak perlu mengedit satu per satu.
Penggunaan CSS ada dua cara, yaitu dengan menyisipkan kode CSS langsung dalam kode HTML atau simpan menjadi file tersendiri berekstensi .css. Dengan menyimpan sebagai file tersendiri akan lebih memudahkan untuk mengontrol tampilan dan banyak dokumen secara langsung. CSS mendapat dukungan penuh pada browser versi 4 dan pada versi sebelumnya, hanya dengan Internet Explorer yang masih mampu mengenali CSS.Perlu diketahui bahwa tampilan CSS dapat berubah bila ditampilkan pada menu browser yang berbeda pula [16].
2.10 MySQL
MySQL merupakan database yang dikembangkan dari
merupakan bahasa yang terstruktur yang digunakan untuk interaksi antara script program dengan database server dalam
hal pengolahan data. Dengan SQL, kita dapat membuat tabel
yang nantinya akan diisi dengan data, memanipulasi data (misalnya menambah data, menghapus data dan memperbaharui data ), serta membuat suatu perhitungan dengan berdasarkan data yang ditemukan.
MySQL merupakan software resmi yang dikembangkan oleh
perusahaan Swedia bernama MySQL AB, yang waktu itu bernama TcX Data Konsult AB.
MySQL memiliki beberapa kelebihan antara lain:
MySQL dapat berjalan stabil pada berbagai sistem
operasi seperti Windows, Linux, FreeBSD, Mac Os X Server, Solaris, Amiga, dan masih banyak lagi.
MySQL didistribusikan sebagai perangkat lunak
sumber terbuka, dibawah lisensi GPL sehingga dapat digunakan secara gratis.
MySQL dapat digunakan oleh beberapa pengguna
dalam waktu yang bersamaan tanpa mengalami masalah atau konflik (multi user).
MySQL memiliki operator dan fungsi secara penuh
yang mendukung perintah Select dan Where dalam perintah (query).
MySQL mampu menangani basis data dalam skala
besar, dengan jumlah records lebih dari 50 juta dan 60 ribu tabel serta 5 milyar baris. Selain itu batas indeks yang dapat ditampung mencapai 32 indeks pada tiap tabelnya.
MySQL dapat melakukan koneksi dengan klien
2.11 AHP (Analytical Hierarchy Process)
Analytical Hierarchy Process diperkenalkan oleh Thomas L. Staaty pada periode 1971-1975 di Wharton School.AHP adalah sebuat metode untuk memecahkan permasalahan yang kompleks dalam situasi tidak terstruktur menjadi bagian – bagian komponen.Mengatur bagian atau variable ini untuk suatu bentuk susunan hierarki, kemudian memberikan nilai numeric untuk penilaian subjektif terhadap kepentingan relative dari setiap variable yang memiliki prioritas tertinggi yang mempengaruhi penyelesaian masalah tersebut.AHP menggabungkan pertimbangan dan penilaian logis dan dipengaruhi imajinasi, pengalaman dan pengetahuan untuk menyusun hierarki dari suatu masalah untuk memberikan pertimbangan. AHP merupakan suatu proses mengidentifikasi dan memberikan perkiraan interaksi sistem secara keseluruhan [17].
2.11.1 Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah: decomposition, comparative judgment, synthesis of prioritity dan logical consistency.
1. Decomposition
2. Comparative Judgment
Prinsip ini berarti melakukan penilaian tentang kepentingan dua elemen pada suatu tingkatan tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP, karena prinsip ini akan berpengaruh terhadap prioritas elemen-elemen. Hasil dari penilaian ini akan tampak lebih enak bila disajikan dalam bentuk matriks yag dinamakan matrix
pairwise comparasion. Agar memperoleh skala yang
bermanfaat ketika dibandingkan dengan dua elemen dan relevansinya terhadap kriteria atau tujuan yang dipelajari. Dalam penyusunan skala seperti pada tabel 2.1 merupakan dasar perbandingan berpasangan dalam melakukan penilaian kriteria.
Tabel 2. 1 Skala dasar perbandingan berpasangan (Saaty)
Intesitas Kepentingan Keterangan
1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih
penting daripada elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting
daripada elemen lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak
penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada
elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai
pertimbangan yang berdekatan
menghasilkan angka 1, artinya sama penting. Dua elemen yang berlainan dapat saja dinilai sama penting. Jika terdapat n elemen, aka akan diperoleh matriks pairwise comparision berukuran n x n. Banyaknya penilaian dalam menyusun matriks adalah n(n-1)/2 kaena matriksnya reciprocal dan elemen-elemen diagonal sama dengan 1.
3. Synthesis of Priority
Dari setiap matriks pairwise comparision kemudian dicari eigen vector untuk mendapatkan local priority. Karena matriks pairwise comparision terdapat pada setiap tingkat, maka untuk mendapatkan global priority harus dilakukan sintesa diantara local priority.
4. Logical Consistency
Konsistensi memiliki dua makna, pertama adalah bahwa objek yang serupa dapat dikelompokan sesuai dengan keseragaman dan relevansi.
5. Hubungan Prioritas sebagai Eigen Vektor Terhadap Konsistensi
Terdapat benyak cara untuk mencari vector prioritas dari matriks pairwise comparision. Tetapi penekenan
pada konsistensi menyebabkan digunakan rumus eigen value.
dan matriks A dinamaka konsisten. Kemudian perhitungan manipulasi matematika sebagai berikut: aij = zi / zj dimana i,j = 1… n
Dalam bentuk matriks: Az = nz
Rumus ini menunjukan bahwa z merupakan eigen vector dari matriks a dengan eigen value n. Jika aij
tidak dasarkan pada ukuran pasti (seperti zi.. zn), tetapi
pada penilaian subjektif maka aij akan menyimpag dar
rasio zi/zj yang sesungguhnya, dan akibatnya Az=nz tak dipenuhi lagi. Dua kenyataan dalam teori matriks memberikan kemudahan, pertama jika y1...yn adalah angka-angka yang memenuhi persamaan Az=Yz dimana Y merupakan eigen value dari matriks A dan aij = 1 untuk i, maka:
∑ 𝑦i = n
𝑛
𝑗=1
Karena itu, jika Az=Yz dipenuhi maka semua eigen value sama dengan nol,kecuali eigen value yang satu yaitu sebesar n. Maka jelas dalam kasus konsisten, n merupakan eigen value A terbesar.Kedua, jika salah satu aij dari matriks reciprocal A berubah sangat
eigen value terbesar, Y max, dekat ke n, dan eigen value sisanya dekat dengan nol. Karena itu persoalannya adalah jika A merupakan matriks A pairwise comparison untuk mencari vektor prioritas, harus dicari z yang memenuhi:
Az = Y mak . z
Perubahan kecil aij menyebabkan perubahan Y maksimum, persimpangan Y maksimum dari n merupakan ukuran konsistensi diukur melalui
Consistenci Index (CI) sebagai berikut:
Cl = (Y mak - n)/(n-1)
AHP mengukur secara keseluruhan konsistensi dari penilaian dengan menggunakan Consistency Ratio,
yang dirumuskan:
CR = CI/RI
Pada tingkat konsistensi yang tertentu diperlukan dalam penentuan prioritas untuk mendapatkan hasil yang sah. Nilai CR semestianya tidak lebih dari 10%.
Tabel 2. 2 Consistency Index (CI)
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
2.11.2 Model Inputan
1. Matriks perbandingan.
Bila membandingkan suatu kriteria dalam matriks dengan kriteria itu sendiri, misalnya sub krt=iteria dalam matriks dengan kriteria itu sendiri maka sisi diagonal pembanding bernilai 1.
Tabel 2. 3 Model Matriks Pembanding
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria - n
Kriteria 1 1
Kriteria 2 1
Kriteria 3 1
Kriteria-n 1
2. Nilai riil
Bentuk inputan dari model pengisian yang dibutuhkan nilai riil, dimana nilai ini berupa nilai satuan, yang sesuai dengan nilai yang dimiliki oleh AHP, mulai dari nilai 1 hingga 9. Hanya saja perbedaannya adalah karena tidak dilakukan pembandingan terhadap kriteria yang lain, maka model inputan tidak akan menerima nilai seperti: ½ 1/5… 1/9.
Tabel 2. 4 Model Nilai Riil
Kriteria Nilai
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3
Cara mendapatkan penghitungan prioritas lokal adalah sebagai berikut:
1. Jika inputan sebagai berikut:
Tabel 2. 5 Model input nilai riil
Kriteria Nilai
Kriteria 1 3
Kriteria 2 4
Kriteria 3 5
2. Hitung secara keseluruhan/total dari kriteria 1 hingga kriteria 3 (3+4+5 = 12), kemudian bagilah kriteria 1 dengan total (3/12 = 0.25), demikian pula pada kriteria 2 (4/12=0.33) dan kriteria 3 (5/12 = 0.42).
3. Sehingga akan mendapatkan prioritas lokal sebagai berikut:
Tabel 2. 6 Model prioritas nilai riil
Kriteria Nilai
Kriteria 1 0.25
Kriteria 2 0.33
29
BAB III METODOLOGI
Pada bab ini dibahas mengenai langkah-langkah penelitian yang dilakukan. Diawali dengan melakukan studi literature, penetapan tujuan, survey kebutuhan, proses verfikasi, perancangan sistem, validasi, implementasi aplikasi, uji coba hingga pada tahap pembuatan laporan tugas akhir. Berikut ini merupakan diagram secara umum alur pengerjaan tugas akhir:
Berikut penjelasan metodologi penelitian tugas akhir:
3.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap awal identifikasi masalah yang akan dilakukan dengan proses pengkajian permasalahan,pemahaman kondisi keterkinian pada beberapa instansi yang terkait. Sehingga dapat diketahui garis merah permasalahan yang didapatkan untuk menentukan pemanfaatan teknologi menjadi sebuah aplikasi yang tepat guna dengan metode yang akan dikerjakan dalam tugas akhir ini.
3.2 Studi Literatur
Studi literatur merupakan tahapan dimana terdapat proses pembelajaran yang terkait dengan semua metode yang digunakan dalam pembuatan tugas akhir. Pembelajaran dilakukan dengan mencari suatu sumber referensi dan acuan yang relevan terhadap studi kasus. Literatur bisa digunakan dan didapatkan dari sejumlah paper dan jurnal yang terakreditasi, e-book, dan tesis, serta sumber bacaan yang ada di internet. Point penting yang harus dilakukan pada tahapan ini yaitu:
3.2.1 Mempelajari teknologi visualisasi pemetaan
3.2.2 Mempelajari Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam melakukan keputusan untuk memberikan rekomendasi pemetaan lahan perumahan yang tepat melalui AHP yang diambil dari para stakeholder (Expert Judgement)
untuk menghasilkan kriteria yang mempengaruhi terciptanya lokasi lahan perumahan tersebut sehingga dapat ditentukan dan ditampilkan dalam peta.
3.3 Penetapan Tujuan
Tahap ini dilakukan dengan melakukan penetapan tujuan dari aplikasi yang akan dibuat dengan melihat dari aspek identifikasi masalah pada langkah sebelumnya. Dengan adanya penetapan tujuan diharapkan dapat membantu mengarahkan manfaat dari pembuatan aplikasi Visualisasi pemetaan lahanKota Mojokerto.
3.4 Survey Kebutuhan (Data yang didapatkan)
3.5 Verifikasi
Tahapan verifikasi berupa tahapan pemeriksaan kebenaran data dari hasil pengolahan dan analisa kuisioner AHP yang sudah dilakukan pada tahap sebelumnya.Untuk melakukan verifikasi kebenaran data yang didapatkan oleh pihak penulis kepada pihak sumber yaitu Kantor Pertanahan Kota Mojokerto, Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah Kota Mojokerto dan Bappeko Kota. Dan pada hasil kuisioner ke beberapa stakeholder dilakukan verifikasi dengan melihat hasil hitung konsistensi.
3.6 Perancangan Sistem
Pada tahapan ini akan terbagi menjadi beberapa tahapan yang dilakukan selama proses perancangan sistem:
3.6.1 Membuat Arsitektur Sistem
Arsitektur Sistem akan dibuat untuk menggambarkan rancangan proses bisnis mengenai alur kerja Visualisasi pemetaan lahan yang akan dirancang sebelum menuju tahap implementasi aplikasi.
3.6.2 Membuat Desain GUI Story Board
GUI Story Board menggambarkan tampilan dari perancangan sistem untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
3.6.3 Membuat Desain UML
UML (Unified Modelling Language) membantu untuk
menghasilkan spesifikasi fungsi hak akses seperti Use Case, Robustness.
3.7 Validasi
berguna untuk implementasi aplikasi Visualisasi pemetaan lahan Kota Mojokerto Pemetaan Lahan berupa checklist sesuai use case pada spesifikasi kebutuhan perangkat lunak.
3.8 Implementasi Aplikasi
Tahap implementasu aplikasi akan dimulai ketika kebutuhan aplikasi sudah tercapai. Proses ini akan mengkonversikan peta digital ke web-based dengan
mengintegrasikan data baik spasial maupun non-spasial dengan menggunakan teknologi ArcGIS untuk membangun peta digital dan didukung dengan Google Maps API sebagai layer dasar memetakan hasil KML (Keyhole Markup Language) ke dalam web dan menggunakan beberapa bahasa pemrograman.
3.9 Uji Coba
Uji coba dilakukan berdasarkan fungsional dan non fungsional untuk mengetahui keseluruhan sistem berdasarkan Bila terjadi sesuatu kesalahan pada aplikasi maka akan kembali ke tahap pengembangan dan kemudian akan dilakukan uji coba kembali.
3.10 Pembuatan Laporan
35
BAB IV
ANALISIS KEBUTUHAN DAN DESAIN SISTEM
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai gambaran umum sistem, pengumpulan data, analisis kebutuhan user dan fungsional, arsitektur sistem, serta proses desain sistem yang berisi pembuatan user interface serta diagram-diagram yang dapat membantu proses perancangan aplikasi.
4.1 Gambaran Umum Sistem
Aplikasi ini akan berfungsi sebagai media informasi untuk mengetahui secara visual geografis pada kondisi pemetaan lahan Kota Mojokerto serta dapat dijadikan sebagai pendukung keputusan untuk mengetahui lokasi lahan perumahan baru yang tepat dengan memasukan urutan prioritas dari kriteria yang telah ditentukan seperti luas lahan, harga lahan, kepadatan penduduk, infrastruktur, dan fasilitas umum. Aplikasi ini menyediakan kumpulan foto dari masing-masing lokasi lahan yang telah ditentukan untuk pemilihan lokasi perumahan.
4.2 Proses Wawancara Penentuan Kriteria
Pada proses ini didapatkan dari melakukan wawancara dengan para pemegang keputusan megenai kriteria perumahan di Kota Mojokerto. Beberapa diantaranyaa dalah Kepala Bapekko Kota Mojokerto, Kepala Seksi bidang pengukuran tanah Kantor Pertanahan.
4.3 Pengumpulan Data
4.3.1 Survey Peninjauan Lokasi Lahan
Survey peninjauan lokasi lahan secara langsung dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kondisi nyata lingkungan yang akan dijadikan rekomendasi lahan pembangunan perumahan yang akan datang. Tabel 4.1 akan menunjukkan hasil luas penggunaan lahan yang diketahui melalui survey kondisi kekinian lingkungan lahan.
Tabel 4. 1 Luas Penggunaan Lahan
Kecam
Sedangkan tabel 4.2 menunjukkan data kecamatan dan kelurahan yang ada di Kota Mojokerto beserta informasi detail terkait jumlah lingkungan RT dan RW.
Tabel 4. 2 Data Kecamatan dan Kelurahan
Kecamatan/Kelurahan Banyaknya
Meri 3 11 40
4.4 Analisis AHP (Analytical Hierarchy Process)
AHP (Analytical Hierarchy Process) digunakan dalam metode pengerjaan tugas akhir ini untuk mendapatkan hasil urutan peringkat dari kriteria serta peringkat rekomendasi lokasi lahan. Kriteria didapatkan didasarkan dengan RTRW (Rencana Tata Ruang dan Wilayah) dan Expert Judgment
Berikut ini merupakan penjelasan langkah-langkah analisis AHP adalah sebagai berikut:
4.5 Analisis AHP Pemilihan Lahan Kota Mojokerto
Berdasarkan dari proses wawancara dengan beberapa orang sebagai stakeholder (Kepala Bappeko Kota Mojokerto, Kepala
Seksi Bidang Pengukuran Tanah Kantor Pertanahan) serta pemahaman mengenai RTRW (Rencana Tata Ruang dan Wilayah) dan kriteria perumahan yang ideal. Sehingga ditentukan kriteria sebagai berikut :
Luas Lahan Harga Lahan
Kepadatan Penduduk Infrastruktur
Fasilitas Umum
4.5.1 Penyebaran Kuesioner AHP
Penyebaran kuesioner AHP dilakukan untuk dapat mengetahui hasil urutan prioritas kriteria yang telah ditentukan dan rekomendasi lahan perumahan. Langkah-langkah analisis AHP adalah sebagai berikut:
Mulai
4.5.1.1 Membuat struktur hierarki
Pada Gambar 4.7 ditunjukkan sebuah struktur hierarki untuk pemilihan lokasi lahan. Terdapat lima jenis kriteria pilihan yaitu luas lahan, harga lahan, kepadatan penduduk, infrastruktur, dan fasilitas umum.
Gambar 4. 2 Hierarchy Penentuan Kriteria
4.5.1.2 Mengumpulkan data melalui pembuatan
kuesioner AHP
penilaian untuk masing-masing kriteria yang akan dituliskan di dalam kuesioner.
Tabel 4. 3 Skala dasar perbandingan berpasangan (Saaty)
Tingkat
Kepentingan Definisi
1 Sama Penting 2,4,6,8 Nilai Tengah
Setelah mengetahui skala perbandingan tersebut, maka disusunlah kuesioner seperti pada Lampiran A Kuisioner AHP.
4.5.1.3 Membuat matriks perbandingan berpasangan
Kedekatan Pusat Kota = PK
Desain Rumah = DR
Tabel 4. 4 Pengisian matrik perbandingan berpasangan
LL HL KP IN FU PK DR
4.5.1.4 Menghitung normalisasi matriks
Pada Tabel 4.5 tampak bahwa normalisasi matriks responden 1 (Asmen Perumnas Cbg. Mojokerto) telah melakukan penilaian masing-masing kriteria. Untuk dapat mempermudah perhitungan maka dibentuklah menjadi angka decimal seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.6. Kemudian masing-masing kolom dijumlahkan.
Tabel 4. 5 Normalisasi matriks
LL HL KP IN FU PK DR penjumlahan matriks decimal dari perbandingan berpasangan. LH = (1+0.333+0.143+7+3+7+3) = 21.476 HL = (3+1+0.200+3+3+3+0.200) = 13.400
KP = (7+5+1+5+3+5+5) = 31
PK = (0.143+0.333+0.2+0.2+0.143+1+0.143) = 2.162 DR = (3 + 0.200 +5+0.333+3+0.143+1) = 16.866 Pada Tabel 4.6 dilakukan penghitungan decimal normalisasi matriks dari masing-masing kolom kriteria dengan cara dilakukan pembagian.
Tabel 4. 6 Desimal normalisasi matriks
LL HL KP IN FU PK DR
Tabel 4.7 merupakan hasil dari desimal normalisasi matriks. Untuk menghitung nilai total keseluruhan masing-masing kriteria dilakukan penambahan tiap baris.
Tabel 4. 7 Hasil desimal normalisasi matriks
LH = (0.047 + 0.224 + 0.226 + 0.014 + 0.027 +0.066 + 0.020)
4.5.1.5 Menghitung Eigen Vektor
Langkah selanjutnya adalah menghitung eigen vector dengan cara mengalikan masing-masing cell di setiap barisnya, untuk mengetahui eigen vector dari masing-masing kriteria. Kemudian hasil perkalian tersebut dipangkatkan dengan 1 dibagi jumlah kriteria sebanyak 7, jadi dipangkatkan 1/7. Hasil yang didapatkan adalah seperti pada Tabel 4.8
Tabel 4. 8 Hasil Eigen Vektor
Kriteria Nilai Eigen Value
Luas Lahan 0.647
Harga Lahan 0.845
Kepadatan Penduduk 0.258
Infrastruktur 1.545
Fasilitas Umum 1.213
Kedekatan dengan Pusat Kota 4.266
Desain Rumah 0.886
LH = (0.047 x 0.224 x 0.226 x 0.014 x 0.027 x 0.066 x 0.020)^(1/7) = 0.647
HL = (0.016 x 0.075 x 0.161 x 0.033 x 0.027 x 0.157 x 0.269)^(1/7) = 0.845
KP = (0.007 x 0.015 x 0.032 x 0.020 x 0.027 x 0.093 x 0.012)^(1/7) = 0.258
IN = (0.326 x 0.224 x 0.161 x 0.100 x 0.027 x 0.093 x 0.178)^(1/7) = 1.545
FU = (0.140 x 0.224 x 0.097 x 0.300 x 0.081 x 0.066 x 0.020)^(1/7) = 1.213
PK = (0.326 x 0.224 x 0.161 x 0.50 x 0.568 x 0.463 x 0.415)^(1/7) = 4.266
DR = (0.140 x 0.015 x 0.161 x 0.033 x 0.243 x 0.066 x 0.059)^(1/7) = 0.886
Total Nilai Eigen Vektor = 0.647 + 0.845 +0.258 + 1.545 + 1.213 + 4.266 + 0.886
= 9.660
Tabel 4. 9 Bobot Prioritas dan Bobot Sintesis
Kriteria Bobot Prioritas Rangking Bobot Prioritas
Luas Lahan LL 0.067 6
Harga
Lahan HL 0.087 5
Kepadatan
Penduduk KP 0.027 7
Infrastruktur IN 0.160 2
Fasilitas
Umum FU 0.126 3
Kedekatan dengan
Pusat Kota PK 0.442 1
Desain
Rumah DR 0.092 4
LH = 0.647 / 9.660 = 0.067 HL = 0.845 / 9.660 = 0.087 KP = 0.258 / 9.660 = 0.027 IN = 1.545 / 9.660 = 0.160 FU = 1.213 / 9.660 = 0.126 PK = 4.266 / 9.660 = 0.442 DR = 0.886 / 9.660 = 0.092
4.5.1.6 Memeriksa konsistensi hierarki
Tabel 4. 10 Bobot sintesis
Kriteria Bobot Sintesis
Luas Lahan 0.623
Harga Lahan 0.762
Kepadatan Penduduk 0.205
Infrastruktur 1.108
Fasilitas Umum 0.927
Kedekatan dengan Pusat Kota 2.656
Desain Rumah 0.718
Pada Tabel 4.9 menunjukkan adanya perhitungan bobot sintesis dengan cara menjumlahkan hasil pembagian yang ada pada Tabel 4.6 di setiap barisnya. Kemudian dilakukan penghitungan nilai eigen maksimum untuk mengecek apakah matriks yang dibuat adalah konsisten atau tidak konsisten. Hal tersebut dilakukan dengan cara membagi bobot sintesis dengan bobot prioritas ditunjukkan pada Tabel 4.10.
Tabel 4. 11 Bobot sintesis / bobot prioritas
Kriteria Nilai Eigen Maksimum
Luas Lahan 9.299
Harga Lahan 8.759
Kepadatan Penduduk 7.593
Infrastruktur 6.925
Fasilitas Umum 7.357
Kedekatan dengan Pusat Kota 6.009
Desain Rumah 7.804
Mengitung Nilai Eigen Maksimum = Bobot Sintesis / Bobot Prioritas
LH = 0.623 / 0.067 = 9.299 HL = 0.762 / 0.087 = 8.759 KP = 0.205 / 0.027 = 7.593 IN = 1.108 / 0.160 = 6.925 FU = 0.927 / 0.126 = 7.357 PK = 2.656 / 0.442 = 6.009 DR = 0.718 / 0.092 = 7.804
Total Eigen Maksimum = 9.299 + 8.759 + 7.593 + 6.925 + 7.357 + 6.009 + 7.804 = 53.745
Kemudian dilakukan penghitungan nilai eigen maksimum dengan cara membagi jumlah pembagian bobot sintesis dan bobot prioritas dengan jumlah kriteria yang ada yaitu 7.
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (𝑥)/𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = 53.745/7
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = 7.677
Kemudian menghitung nilai Consistency Index (CI) atau
indeks konsistensi dengan cara pengurangan nilai eigen maksimum dengan jumlah kriteria kemudian dibagi kembali dengan jumlah kriteria-1. Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :
Batas konsistensi dan tidak konsistensi diukur dengan menggunakan rasio konsistensi (CR). Perhitungan tersebut dilakukan dengan cara membagi CI dengan IR. IR adalah indeks random, yaitu melihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4. 12 Table Index Random
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 Berdasarkan ukuran matriks, yaitu dalam hal ini adalah 5, sehingga mendapatkan indeks random yaitu 1,12. Maka hasil yang didapatkan nilai perhitungan di bawah ini :
CR = CI/RI 0.1131.32 = 0.086
Tabel 4. 13 Rata-rata Hasil Kuisioner
Dari hasil rekapitulasi data bobot prioritas keseluruhan responden dihasilkan urutan rangking kriteria pada Tabel 4.14 yaitu Kedeketan dengan Pusat Kota (1), Infrastruktur (2), Fasilitas Umum (3), Desain Rumah (4), Harga Lahan (5), Luas Lahan (6), Kepadatan Penduduk (7) . Sehingga hasil ini dapat dijadikan pedoman untuk menentukan kriteria yang cocok untuk pemetaan lahan perumahan berdasarkan para stakeholder yang terkait.
Tabel 4. 14 Rata-rata hasil bobot prioritas
Rata-rata Hasil
bobot prioritas Rangking
Luas Lahan 8.82% 6
Harga Lahan 10.30% 5
Kepadatan Penduduk 7.92% 7
Fasilitas Umum 17.40% 3
Kedekatan dengan
Pusat Kota 19.75% 1
Desain Rumah 17.19% 4
Berikut ini merupakan tabel mengenai kondisi masing-masing lahan yang akan digunakan sebagai alternative rekomendasi lokasi perumahan dengan menggunakan metode AHP :
Tabel 4. 15 Bobot Lokasi Meri
Lokasi LH HL KP IN FU PK DR
Meri 3,2
H ±700rb/m2 3.632 3 8 Km ±3 2
Tabel 4. 16 Bobot Lokasi Wates
Lokasi LH HL KP IN FU PK DR
Wates 2,2
H ±900rb/m2 11.309 5 14 Km ±2 3
Tabel 4. 17 Bobot Lokasi Pulo
Lokasi LH HL KP IN FU PK DR
Pulo 3,2
H ±750rb/m2 2.963 1 3 Km ±1 2
Tabel 4. 18 Bobot Lokasi Surodinawan
Lokasi LH HL KP IN FU PK DR
Surodin
Tabel 4. 19 Bobot Lokasi Kedungsari
Tabel 4. 20 Definisi Bobot Kriteria
LH HL KP IN FU PK DR
Berikut ini pada tabel 4.21 merupakan pembobotan alternative lokasi sesuai dengan kondisi riil.
Tabel 4. 21 Pembobotan Lokasi
Meri Wates Kedungsari Surodinawan Pulo
Tabel 4.22 merupakan matriks berpasangan dari luas lahan dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 22 Matriks Berpasangan - Luas Lahan
Luas
Lahan M W K S P
M 3/3 3/2 3/2 3/2 3/3
W 2/3 2/2 2/2 2/2 2/3
K 2/3 2/2 2/2 2/2 2/3
S 2/3 2/2 2/2 2/2 2/3
P 3/3 3/2 3/2 3/2 3/3
Tabel 4.23 merupakan hasil decimal matriks berpasangan dari luas lahan dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 23 Hasil Desimal - Luas Lahan
Luas
Lahan M W K S P
M 1.000 1.500 1.500 1.500 1.500
W 0.667 1.000 1.000 1.000 0.667
K 0.667 1.000 1.000 1.000 0.667
S 0.667 1.000 1.000 1.000 0.667
P 1.000 1.500 1.500 1.500 1.500
Tabel 4. 24 Normalisasi Matriks - Luas Lahan
Luas
Lahan M W K S P Normalisasi
M 0.250 0.250 0.250 0.250 0.300 0.260 W 0.167 0.167 0.167 0.167 0.133 0.160 K 0.167 0.167 0.167 0.167 0.133 0.160 S 0.167 0.167 0.167 0.167 0.133 0.160 P 0.250 0.250 0.250 0.250 0.300 0.260
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (𝑥)/𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (4.000 x 0.260) + (6.000 x 0.160) + (6.000 x 0.160) + (6.000 x 0.160 ) + (5.000 x 0.260)
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = 5.22
Cl = (Y max - n)/(n-1) = (5.22−5)5−1 = 0.049107
Tabel 4.25 merupakan ratio index sebagai pembagi dari hasil Consistency Index (CI).
Tabel 4. 25 Index Ratio
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 CR = CI/RI
0.049107
1.12 = 0.05
Tabel 4. 26 Matriks Berpasangan - Harga Lahan
Harga
Lahan M W K S P
M 2/2 2/3 2/2 2/2 2/2
W 3/2 3/3 3/2 3/2 3/2
K 2/2 2/3 2/2 2/2 2/2
S 2/2 2/3 2/2 2/2 2/2
P 2/2 2/3 2/2 2/2 2/2
Tabel 4.27 merupakan hasil decimal matriks berpasangan dari harga lahan dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 27 Hasil Desimal - Harga Lahan
Harga
Lahan M W K S P
M 1.000 0.667 1.000 1.000 1.000
W 1.500 1.000 1.500 1.500 1.500
K 1.000 0.667 1.000 1.000 1.000
S 1.000 0.667 1.000 1.000 1.000
P 1.000 0.667 1.000 1.000 1.000
Total 5.500 3.667 5.500 5.500 5.500 Tabel 4.28 merupakan normalisasi matriks dari harga lahan dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan dan kemudian dilakukan penghitungan 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠, Consistency Index (CI) serta Consistency Ratio (CR).
Tabel 4. 28 Normalisasi - Harga Lahan
Harga
Lahan M W K S P Normalisasi
Harga
Lahan M W K S P Normalisasi
W 0.273 0.273 0.273 0.273 0.273 0.273 K 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 S 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 P 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (𝑥)/𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (5.000 x 0.182) + (3.667 x 0.273) + (5.500 x 0.182) + (5.500 x 0.182 ) + (5.500 x 0.182)
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = 5.000 Cl = (Y max - n)/(n-1) = (5−5)5−1
= 0 CR = CI/RI
0 1.12 = 0
Kriteria harga lahan dinyatakan konsisten karena dibawah ≤ 0.1.
Tabel 4.29 merupakan matriks berpasangan dari kepadatan penduduk dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 29 Matriks Berpasangan - Kepadatan Penduduk
Kepadatan
Penduduk M W K S P
M 2/2 2/3 2/2 2/3 2/3
W 3/2 3/3 3/2 3/3 3/3
K 2/2 2/3 2/2 2/3 2/3
S 3/2 3/3 3/2 3/3 3/3
Tabel 4.30 merupakan hasil decimal matriks berpasangan dari kepadatan penduduk dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 30 Hasil Desimal - Kepadatan Penduduk
Kepadatan
Penduduk M W K S P
M 1.000 0.667 1.000 1.000 0.667
W 1.500 1.000 1.500 1.000 1.000
K 1.000 0.667 1.000 0.667 0.667
S 1.500 1.000 1.500 1.000 1.000
P 1.500 1.000 1.500 1.000 1.000
Total 6.500 4.333 6.500 4.667 4.333 Tabel 4.31 merupakan normalisasi matriks dari kepadatan penduduk dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan dan kemudian dilakukan penghitungan 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠, Consistency Index (CI) serta Consistency Ratio (CR).
Tabel 4. 31 Normalisasi - Kepadatan Penduduk
KP M W K S P Normalisasi
M 0.154 0.154 0.154 0.214 0.154 0.166 W 0.231 0.231 0.231 0.214 0.231 0.227 K 0.154 0.154 0.154 0.143 0.154 0.152 S 0.231 0.231 0.231 0.214 0.231 0.227 P 0.231 0.231 0.231 0.214 0.231 0.227
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (𝑥)/𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = (6.500 x 0.166) + (4.333 x 0.227) + (6.500 x 0.152) + (4.667 x 0.227 ) + (4.333 x 0.227)
Cl = (Y max - n)/(n-1) = (5.12−5)5−1 = 0.03
CR = CI/RI
0.03
1.12 = 0.027
Kriteria kepadatan penduduk dinyatakan konsisten karena dibawah ≤ 0.1.
Tabel 4.32 merupakan matriks berpasangan dari infrastruktur dari alternative lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 32 Matriks Berpasangan - Infrastruktur
Infrastruktur M W K S P
M 3/3 3/3 3/3 3/3 3/2
W 3/3 3/3 3/3 3/3 3/2
K 3/3 3/3 3/3 3/3 3/2
S 3/3 3/3 3/3 3/3 3/2
P 2/3 2/3 2/3 2/3 2/2
Tabel 4.33 merupakan hasil desimal matriks berpasangan dari infrastruktur dari alternatif lokasi rekomendasi pemilihan lahan perumahan.
Tabel 4. 33 Hasil Desimal - Infrastruktur
Infrastruktur M W K S P
M 1.000 1.000 1.000 1.000 1.500
W 1.000 1.000 1.000 1.000 1.500
K 1.000 1.000 1.000 1.000 1.500
