IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENGINGAT LETAK PARKIR PADA APLIKASI ANDROID. Skripsi UKDW. oleh YOEL PUTRA BUDIONO

(1)

IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENGINGAT

LETAK PARKIR PADA APLIKASI ANDROID

Skripsi

oleh

YOEL PUTRA BUDIONO 71150021

PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA

2019

©UKDW

(2)

IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENGINGAT

LETAK PARKIR PADA APLIKASI ANDROID

Skripsi

Diajukan kepada Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Duta Wacana

Sebagai Salah Satu Syarat dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Disusun oleh

PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS KRISTEN DUTA WACANA

2019

©UKDW

(3)

iii PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI

Saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi dengan judul:

IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENGINGATLETAK PARKIR PADA APLIKASI ANDROID yang saya kerjakan untuk melengkapi sebagian persyaratan menjadi Sarjana Komputer pada pendidikan Sarjana Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Duta Wacana, bukan merupakan tiruan atau duplikasi dari skripsi kesarjanaan di lingkungan Universitas Kristen Duta Wacana maupun di Perguruan Tinggi atau instansi manapun, kecuali bagian yang sumber informasinya dicantumkan sebagaimana mestinya.

Jika dikemudian hari didapati bahwa hasil skripsi ini adalah hasil plagiasi atau tiruan dari skripsi lain, saya bersedia dikenai sanksi yakni pencabutan gelar kesarjanaan saya.

Yogyakarta, 21 Oktober 2019

©UKDW

(4)

iv HALAMAN PERSETUJUAN

©UKDW

(5)

v HALAMAN PENGESAHAN

IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PENGINGAT LETAK PARKIR PADA APLIKASI ANDROID

Oleh: YOEL PUTRA BUDIONO / 71150021

Dipertahankan di depan Dewan Penguji Skripsi Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Duta Wacana - Yogyakarta

Dan dinyatakan diterima untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer pada tanggal 11 Oktober 2019

Yogyakarta, 21 Oktober 2019 Mengesahkan,

Dewan Penguji:

1. Kristian Adi Nugraha, S.Kom., M.T.

2. Widi Hapsari, Dra. M.T.

3. Gani Indriyanta, Ir. M.T.

4. Danny Sebastian, S.Kom., M.M., M.T.

Dekan Ketua Program Studi

(Restyandito, S.Kom., MSIS., Ph.D.) (Gloria Virginia, Ph.D.)

Powered by TC PDF ( www.tc pdf. org)

©UKDW

(6)

vi UCAPAN TERIMA KASIH

Dalam menyelesaikan penelitian dan penyusunan laporan Tugas Akhir ini, penulis telah menerima banyak bantuan yang berupa bimbingan, saran dan masukan dari berbagai pihak baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapann terima kasih kepada:

1. Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan karuniaNya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini.

2. Bpk. Kristian Adi Nugraha S.Kom., M.T. selaku dosen pembimbing 1 yang telah membimbing dan memberikan arahan serta penjelasan saat menyusun skripsi ini.

3. Ibu. Dra. Widi Hapsari, M.T. selaku dosen pembimbing 2 yang telah membimbing dan memberikan arahan serta penjelasan saat menyusun skripsi ini.

4. Kepada teman-teman yang telah memberikan banyak dukungan juga bantuan dalam menyusun skripsi ini.

5. Kepada keluarga terkasih yang selalu hadir setiap saat, kapan pun, dan dimana pun, serta dukungan dari orang tua yang selalu mendoakan, memberikan motivasi dan semangat sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

Penulis meminta maaf atas kekurangan dan kesalahan yang penulis lakukan dalam penyusunan skrpsi ini. Kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan dari semua pihak agar dapat menjadi pembelajaran untuk penyempurnaan laporan Tugas Akhir ini dan untuk penyusunan karya tulis ilmiah berikutnya.

Penulis

©UKDW

(7)

vii KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan berkat dan anugrah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “Implementasi K-Nearest Neighbors untuk Pengingat Letak Parkir pada Aplikasi Android” dengan lancar.

Tugas Akhir Skripsi merupakan salah satu syarat wajib untuk menyelesaikan aktivitas perkuliahan dan memperoleh gelar Sarjana Komputer dalam Program Studi Informatika Universitas Kristen Duta Wacana. Penulisan Laporan Tugas Akhir ini bertujuan untuk memberikan laporan tentang penelitian yang telah dilakukan sehingga dapat bermanfaat dan menjadi sumber referensi untuk pengembang selanjutnya.

Penulis menyadari bahwa penelitian dan laporan Tugas Akhir ini belum sempurna dalam berbagai hal. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari semua pihak agar penelitian dan laporanini menjadi lebih baik. Terima kasih.

Penulis

©UKDW

(8)

ix

DAFTAR ISI PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ... iii

HALAMAN PERSETUJUAN ... iv

HALAMAN PENGESAHAN ... Error! Bookmark not defined. UCAPAN TERIMA KASIH ... vi

KATA PENGANTAR ... vii

INTISARI ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR GAMBAR ... xii

BAB 1 PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 2

1.3 Batasan Masalah... 2

1.4 Tujuan Penelitian ... 2

1.5 Manfaat Penelitian ... 3

1.6 Metode Penulisan ... 3

1.7Sistematika Penulisan ... 3

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI ... 5

2.1 Tinjauan Pustaka ... 5

2.2 Landasan Teori ... 6

2.2.1 Wireless Local Area Network (WLAN) ... 6

2.2.2 K-Nearest Neighbors (KNN) ... 7

2.2.3 Android Studio ... 8

2.2.4 Android ... 8

2.2.5 SharedPreferences ... 9

2.2.6 GPS (Global Positioning System) ... 9

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 10

3.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak ... 10

©UKDW

(9)

x

3.2 Spesifikasi Kemampuan Sistem ... 10

3.3 Flowchart Sistem ... 11

3.3.1 Flowchart Secara Umum ... 11

3.3.2 Flowchat Sistem ... 12

3.3.3 Flowchart Algoritma K-Nearest Neighbors ... 13

3.4 Rancangan Antarmuka ... 15

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS SISTEM ... 17

4.1 Implementasi Sistem ... 17

4.1.1 Implementasi Antarmuka Sistem ... 17

4.1.2 Implementasi Algoritma... 19

4.2 Analisis Sistem ... 19

4.2.1 Perbandingan dengan Nilai K ... 19

4.3 Tinjauan Analisis Hasil Sistem ... 30

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ... 31

5.1 Kesimpulan ... 31

5.2 Saran ... 31

DAFTAR PUSTAKA ... 32

LAMPIRAN ... 33

©UKDW

(10)

xi

DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Kekuatan Sinyal Wi-Fi... 6

Tabel 4.1 Kelas Instance ... 20

Tabel 4.2 Data Simpan dan Proses Pencocokkan Kuat Sinyal ... 20

Tabel 4.3 Majority voted pada proses KNN akhir ... 21

Tabel 4.4 Hasil sistem k=5 ... 21

Tabel 4.9 Tabel perbandingan sistem nilai k ... 28

Tabel 1 Data latih sistem. ... 33

Tabel 2 Majority Voted pada proses KNN k=5 ... 34

©UKDW

(11)

xii

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Konsep K-Nearest Neighbors Algoritma ... 7

Gambar 2.2 Euclidean Distance ... 8

Gambar 3.1 Flowchart Secara Umum ………12

Gambar 3.2 Flowchart Sistem ... 13

Gambar 3.3 Flowchart K-Nearest Neighbors... 14

Gambar 3.4 Tampilan Awal ... 15

Gambar 3.5 Tampilan List Wifi ... 15

Gambar 3.6 Tampilan Hasil Sistem ... 16

Gambar 4.1 Tampilan Awal Aplikasi ………18

Gambar 4.2 Tampilan List Wifi ... 18

Gambar 4.3 Tampilan Kelas Instance ... 18

©UKDW

(12)

1 BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Saat ini, kita sering menemukan kemacetan. Dikarenakan banyak sekali mobil pribadi yang dimiliki orang-orang. Bahkan 1 orang dapat memiliki lebih dari 1 mobil pribadi. Sesuai data dari Mabes Polri tahun 2018 di Pulau Jawa sendiri terdapat 9.494.410 juta mobil pribadi. Di Jawa sendiri menghasilkan 71,6% untuk mobil pribadi Supardi (2018). Dan orang-orang lebih suka berpergian menggunakan mobil pribadi, seperti pergi ke mall, tempat-tempat wisata.

Kebanyakan orang, pada saat memarkirkan mobil dilokasi parkir atau tempat parkir, orang tersebut tidak mengingat lokasi parkirnya. Dan saat mencari lokasi parkir mobilnya perlu beberapa waktu yang cukup lama untuk lokasi parkirnya, dikarenakan banyak mobil yang mempunyai jenis sama, warna sama, ataupun orang seringkali lupa akan tempat parkirnya. Agar orang dapat menemukan lokasi parkir atau tempat parkir mobilnya, terdapat solusi untuk membantu orang-orang untuk mengingat lokasi parkir yang telah diparkirkan. Dengan pembuatan aplikasi berbasis Android. Aplikasi ini dapat mencari jarak lokasi parkir user saat ingin mencari mobil yang telah diparkirkan.

Metode untuk memperoleh akurasi yang paling tinggi, seperti clustering KNN (K-Nearest Neighbors). Tetapi masih sering mendapat beberapa hasil yang tidak sesuai. Salah satu faktor yang menyebabkan error adalah jumlah access point yang tidak sesuai di data, dan pembagian access point yang tidak merata sehingga mempersulit analisis data. Informasi-informasi yang diambil dari Access Point adalah Service Set Identifer (SSID), mac address dari access point dan sinyal kekuatan yang diterima (dbm). Kekuatan sinyal yang diterima akan berubah-ubah sesuai dengan posisi jarak user (pengguna) terhadap Wireless Access Point dan kondisi ruangan (halangan maupun tembok).

©UKDW

(13)

2 Kekuatan sinyal yang diterima Received signal strength (RSS) dapat digunakan untuk menentukan letak seseorang didalam gedung. Begitu juga cara ini dapat digunakan untuk menentukan posisi letak parkir seseorang, jika pada saat seseorang baru datang dan parkir, otomatis smartphone yang digunakan terutama Android akan menerima kekuatan sinyal, dan pada saat mobil berhenti, kekuatan sinyal yang besar akan menentukan posisi letak parkir. Lalu pada saat akan kembali ke mobil, menekan tombol yang ada untuk mengetahui posisi mobil jauh atau dekat.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas, maka dapat dirumuskan permasalahan sebagai berikut :

1. Bagaimana cara mengimplementasikan algoritma KNN.

2. Berapa tingkat akurasi penggunaan KNN dalam pengingat tempat parkir.

1.3 Batasan Masalah

Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka batasan-batasan masalah dalam penelitian ini adalah :

1. Data yang digunakan adalah data rekam dari GPS dan sinyal Wi-Fi yang di tangkap smartphone pengguna

2. Pengujian di lakukan di lokasi parkir Universitas Kristen Duta Wacana.

1.4 Tujuan Penelitian

Menerapkan algoritma KNN (K-Nearest Neighbors) untuk digunakan Pengingat Tempat Parkir.

©UKDW

(14)

3 1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang didapatkan adalah dapat mengetahui letak parkir jika pengguna lupa memarkirkan kendaraan pribadi.

1.6 Metode Penulisan

Metode penulisan yang digunakan adalah : 1. Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan membaca referensi-referensi dan artikel-artikel yang berhubungan dengan masalah yang dihadapi untuk menunjang perancangan dan pembuatan dengan program serta penulisan tugas akhir.

2. Pembuatan program dan laporan, dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Mengidentifikasi masalah.

2. Mempelajari dan menerapkan permasalahan yang ada ke dalam bahasa pemrograman.

3. Perancangan dan pembuatan program.

4. Menguji dan melakukan perbaikan program.

5. Menyusun laporan tugas akhir.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dibagi menjadi 5 bab. Pada setiap bab memiliki masing-masing sub bab yang berisi mengenai penjelasan pendukung pokok masalah yang akan dibahas. Berikut merupakan penjelasan setiap bab yang akan dibahas dalam penulisan ini.

Bab 1 merupakan bab pendahuluan. Isi dari bab 1 menjelaskan mengenai latar belakang pembuatan penelitian, permasalahan yang dihadapi, tujuan yang

©UKDW

(15)

4 diharapkan untuk mengatasi masalah yang ada, batasan-batasan dari masalah yang dibahas dan sistematika penulisan.

Bab 2 merupakan bab landasan teori yang berisi mengenai tinjauan pustaka dan landasan teori yang akan digunakan dalam pengerjaan penelitian.

Pustaka yang akan digunakan dalam pembangunan.

Bab 3 merupakan bab analisis dan perancangan sistem yang membahas tentang tahap-tahap dalam perancangan sistem yang akan dibuat secara rinci.

Pada bab 3 ini penjelasan berbentuk diagram maupun gambar yang dapat menjelaskan cara kerja sistem.

Bab 4 merupakan bab penerapan dan analisis sistem yang membahas mengenai hasil implementasi dan pengujian beserta analisa mengenai hasil yang didapat. Selain itu menjelaskan cara kerja program yang dilengkapi dengan gambar hasil implementasi sistem.

Bab 5 adalah bab penutup, yang membahas kesimpulan mengenai hasil dari sistem dan saran-saran atas hasil penelitian ini untuk pengembangan sistem dimasa mendatang.

©UKDW

(16)

31 BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan perancangan sistem dan implementasi serta analisis sistem aplikasi yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Algoritma K-Nearest Neighbors dapat diimplementasikan untuk pengingat letak parkir berbasis Android.

2. Algoritma K-Nearest Neighbors yang diimplementasikan oleh sistem dengan nilai k=5 hampir sepenuhnya benar karena dari 30 kali percobaan didapatkan 73%.

5.2 Saran

Melalui penelitian yang dilakukan oleh penulis, penulis memberikan saran untuk pengembang selanjutnya, yaitu:

1. Pengembang selanjutnya dapat memperhatikan sinyal wifi dari access point dengan wifi tethering dari smartphone.

2. Pengembang selanjutnya dapat memberikan visual di tampilan aplikasi pengingat parkir lokasi mobil.

3. Pengembang selanjutnya dapat menambahkan perubahaan nilai k dengan algoritma lainnya atau mencari nilai optimal k.

4. Sistem dapat dikembangkan dengan algoritma yang berbeda atau mengkombinasikan algoritma K-Nearest Neighbors dengan algoritma lainnya untuk pengingat lokasi parkir.

©UKDW

(17)

32 DAFTAR PUSTAKA

Aman Kataria, M. (2013). A Review of Data Classification Using K-Nearest Neighbour Algorithm.

Fananda Herda Perdana, R. H. (2016). Implementasi Indoor Positioning System Berbasis Smartphone dengan Penambahan Access Point untuk Studi Kasus Gedung Teknik Informatika ITS.

Hizkia Juan, A. R. (2016). Indoor Positioning System dengan Algoritma K-Means dan KNN.

Leidiyana, H. (2017). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Penentuan Grade Dealer Sepeda Motor.

Muhammad Rivki, A. M. (2017). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors dalam Pengklasifikasian Follower Twitter yang Menggunakan Bahasa Indonesia.

Mulia, R. B. (2012). Indoor Positioning Menggunakan Wireless Lan.

Nobertus Krisandi, H. B. (2013). Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Sawit pada PT. Minamas Kecamatan Parindu .

Pratama Dwi Nugraha, S. A. (2018). Klasifikasi Dokumen Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.

Sumarlin. (2015). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor

SebagaiPendukung Keputusan Klasifikasi PenerimaBeasiswa PPA dan

BBM.