APLIKASI MOBILE INVENTARISASI DAN PEMETAAN
TUMBUHAN OBAT MENGGUNAKAN GPS
(GLOBAL POSITIONING SYSTEM)
RAHMAT SETYAWAN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2013
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Aplikasi Mobile Inventarisasi dan Pemetaan Tumbuhan Obat menggunakan GPS (GlobalPositioning System) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi
pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, September 2013
Rahmat Setyawan
ABSTRAK
RAHMAT SETYAWAN. Aplikasi Mobile Inventarisasi dan Pemetaan Tumbuhan Obat menggunakan GPS (Global Positioning System). Dibimbing oleh YENI HERDIYENI dan ERVIZAL A M ZUHUD.
Penelitian ini mengembangkan sistem MedLeaf yang dirancang untuk mencari informasi mengenai tumbuhan obat. MedLeaf merupakan pengembangan sistem biodiversity informatics yang dikembangkan menggunakan sistem operasi Android. Biodiversity informatics hanya mengkaji level species diversity yang akan dipetakan untuk melihat lokasi penyebaran tumbuhan obat. Beberapa teknologi untuk mendukung penelitian ini terdiri atas google maps dan GPS. Ada dua fasilitas dalam aplikasi mobile yang dikembangkan, yaitu pemetaan dan inventarisasi tumbuhan obat. Pemetaan digunakan untuk mencari lokasi persebaran tumbuhan obat dan inventarisasi digunakan untuk membantu menjaga kelestarian tumbuhan obat. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini ialah 100 jenis tumbuhan obat dan 107 data tumbuhan obat yang sudah ditemukan lokasi persebarannya di kampus Dramaga IPB. Kuesioner digunakan untuk mengevaluasi kepuasan pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan sistem ini menjanjikan untuk pemetaan tumbuhan obat.
Kata kunci: Biodiversity Informatics, Evaluasi Heuristik, Google Maps, GPS
ABSTRACT
RAHMAT SETYAWAN. Mobile Application for the Inventory and Mapping of Medicinal Plants using GPS (Global Positioning System). Supervised by YENI HERDIYENI and ERVIZAL A M ZUHUD.
This research develops the MedLeaf system which was designed to find information concerning medicinal plants. MedLeaf is the development of biodiversity informatics system which is developed by using Android operating system. Biodiversity informatics examines only the level of species diversity which will be mapped to view the spread of medicinal plants. Several technologies that support this research are Google Maps and GPS. There are two facilities the developed in mobile application, namely the mapping and the inventory of medicinal plants. Mapping is used to find the spread location of medicinal plant and inventory is used to preserve the medicinal plants. The amount of data used in this research are 100 species of medicinal plants and 107 data of medicinal plants that have been found at IPB Dramaga campus. Questionnaire method is used to evaluate the user’s satisfaction. The evaluation result indicates that the system is promising for mapping the medicinal plants. Keywords: Biodiversity Informatics, Google Maps, GPS, Heuristic Evaluation
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
APLIKASI MOBILE INVENTARISASI DAN PEMETAAN
TUMBUHAN OBAT MENGGUNAKAN GPS
(GLOBAL POSITIONING SYSTEM)
RAHMAT SETYAWAN
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2013
Judul Skripsi : Aplikasi Mobile Inventarisasi dan Pemetaan Tumbuhan Obat Menggunakan GPS (Global Positioning System)
Nama : Rahmat Setyawan NIM : G64104065
Disetujui oleh
Dr Yeni Herdiyeni, SSi, MKom Pembimbing I
Prof Dr Ir Ervizal A M Zuhud, MS Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2012 ini ialah Aplikasi Mobile Inventarisasi dan Pemetaan Tumbuhan Obat menggunakan GPS (Global Positioning System).
Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr Yeni Herdiyeni SSi, MKom dan Bapak Prof Dr Ir Ervizal A M Zuhud, MS selaku pembimbing serta kepada Bapak Toto Haryanto SKom, MSi selaku dosen penguji yang telah memberikan arahan dan saran selama penelitian ini berlangsung hingga selesai. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada ibu, kakak serta seluruh keluarga atas doa, dukungan dan kasih sayangnya. Tidak lupa penulis mengucapkan terima kasih atas bantuan dan dukungannya kepada Arya, Desta, Pauzi, Mega, Ngakan, Franki, serta seluruh keluarga besar Ilkomerz angkatan yang tidak dapat penulis tuliskan satu demi satu yang secara langsung dan tidak langsung telah membantu penulis dalam melakukan penelitian ini.
Besar harapan penulis agar laporan penelitian ini dapat dimanfaat dan dikembangkan dengan lebih baik lagi.
Bogor, September 2013
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 2 Manfaat Penelitian 2Ruang Lingkup Penelitian 2
TINJAUAN PUSTAKA 2
Android 2
Biodiversity Informatics (BI) 3
Google Maps 3
Global Positioning System (GPS) 3
Basis Data 4
Taksonomi 4
Location Based Services (LBS) 4
Human Computer Interaction 5
Evaluasi Heuristik 5
METODE 6
Pengumpulan Data Citra 6
Perancangan Basis Data 7
Global Positioning System (GPS) 9
Pemetaan Tumbuhan Obat (Plant Mapping) 9
Inventarisasi 10
Evaluasi Kinerja Sistem 10
Implementasi Pengembangan 11
HASIL DAN PEMBAHASAN 11
Hasil Antarmuka Sistem 11
Evaluasi Kinerja Sistem 14
Simpulan 19
Saran 19
DAFTAR PUSTAKA 19
LAMPIRAN 21
DAFTAR TABEL
1 Keterangan field dalam tabel user 8
2 Keterangan mengenai tabel pemetaan 9
3 Keterangan mengenai tabel tumbuhan 9
4 Perangkat Keras dan Perangkat Lunak yang digunakan 11
5 Hasil kuesioner 20 koresponden 15
DAFTAR GAMBAR
1 Komponen sistem Android 2
2 Biological diversity 3
3 LBS sebagai pertemuan tiga teknologi (Brimicombe 2002) 5
4 Perancangan basis data konseptual 7
5 Skema medleaf 7
6 Perancangan basis data logik 8
7 Alur kerja sistem pemetaan berdasarkan spesies (kiri) dan pemetaan berdasarkan layanan berbasis lokasi tumbuhan obat (kanan) 10
8 Antarmuka identifikasi citra 12
9 Antarmuka untuk pencarian dokumen 12
10 Antarmuka pencarian lokasi penyebaran tumbuhan berdasarkan jenis
tumbuhan obat 13
11 Antarmuka pencarian lokasi penyebaran tumbuhan berdasarkan posisi
pengguna 13
12 Antarmuka untuk inventarisasi pada menu mission 14 13 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap hasil pemetaan 17 14 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap waktu proses pemetaan 17 15 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap hasil inventarisasi 18 16 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap waktu proses inventarisasi 18
DAFTAR LAMPIRAN
1 Seratus citra tumbuhan obat 21
2 Daftar 100 jenis tumbuhan obat Indonesia yang digunakan dalam
penelitian 26
3 Daftar 107 data tumbuhan obat yang berhasil dititikan pada penelitian 29
4 Screenshoot sistem MedLeaf 32
5 Pertanyaan kuesioner untuk kemudahan dan kepuasan user 34 6 Hasil kuesioner terhadap 10 aturan heuristik. 36
PENDAHULUAN
Latar BelakangIndonesia merupakan salah satu negara megabiodiversitas yang memiliki banyak kekayaan alam. Salah satu kekayaan alam yang banyak terdapat di Indonesia dan tersebar di berbagai daerah adalah tumbuhan obat. Laboratorium Konservasi Tumbuhan Fakultas Kehutanan IPB telah mendata bahwa tidak kurang dari 2039 spesies tumbuhan obat berasal dari hutan Indonesia sampai tahun 2001 (Zuhud 2009). Pada saat ini telah banyak dilakukan penelitian mengenai tumbuhan obat yang telah menghasilkan banyak data tentang tumbuhan obat. Data yang dihasilkan pada saat ini banyak berupa paper hardcopy dalam bentuk atau format yang berbeda. Hasil penelitian mengenai tumbuhan obat belum optimal dan terorganisir dengan baik. Hal ini dapat dilihat dari persentase pemanfaatan tumbuhan obat di Indonesia yang masih sedikit sekali yaitu hanya sebesar 4.4 persen dari sumber daya tumbuhan obat yang tersedia (Groombridge dan Jenkins 2002). Salah satu penyebabnya adalah minimnya pengetahuan masyarakat mengenai tumbuhan obat serta sulitnya untuk memperoleh informasi mengenai lokasi penyebaran tumbuhan obat. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan teknologi komputer untuk pengolahan informasi biodiversitas sumber daya alam hayati atau sering disebut juga biodiversity informatics. Biodiversity Informatics merupakan bidang kajian dari biological diversity.
Teknologi biodiversity informatics saat ini banyak dikembangkan, mulai dari sistem identifikasi, search engine, pemetaan (mapping) dan inventarisasi tumbuhan obat. Pemetaan tumbuhan obat (plant mapping) merupakan salah satu pengembangan teknologi komputer yang memerlukan bantuan Google Maps dan GPS untuk memetakan lokasi penyebaran tumbuhan obat. Adapun manfaat dari pemetaan tumbuhan obat ialah mempermudah pencarian informasi lokasi penyebaran tumbuhan obat dan data yang dikumpulkan dapat terpusat atau tersentral dengan baik. Banyak mobile application yang sudah dibuat atau dikembangkan mengenai plant mapping seperti www.leafsnap.com dan www.projectnoah.org/mobile.
Penelitian terkait pemetaan tumbuhan obat (plant mapping) dilakukan oleh Wenting et al. (2004). Risetnya mengenai mapping plant diversity of
broad-leaved forest ecosystem using Landsat TM (thematic mapper) data. Risetnya
membahas keanekaragaman tumbuhan dapat diprediksi dari keterhubungan data satelit dan jenis kesuburan yang terindikasi dari tingginya hubungan oleh benang sari yang basah.
Penelitian Prasvita dan Herdiyeni (2013) membuat aplikasi mobile untuk identifikasi tumbuhan obat berbasis citra dan teks. Penelitian tersebut menggunakan Local Binary Patterns Variance untuk ekstrasi ciri dan
Probabilistic Neural Network untuk metode klasifikasi identifikasi citra tumbuhan
obat. Metode untuk identifikasi tumbuhan obat berbasis teks menggunakan sistem temu kembali informasi dengan pembobotan BM25.
Penelitian ini mengembangkan suatu sistem inventarisasi dan pemetaan tumbuhan obat berbasis Android. Sistem ini merupakan pengembangan sistem MedLeaf yang telah dilakukan oleh penelitian sebelumnya.
2
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem pemetaan tumbuhan obat menggunakan alat global positioning system (GPS) dan sistem inventarisasi tumbuhan obat.
Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu sistem pemetaan yang digunakan untuk melihat lokasi penyebaran dan upaya konservasi biodiversitas.
Ruang Lingkup Penelitian Pada penelitian ini dilakukan pembatasan masalah pada:
1 Pengembangan aplikasi ini meliputi pembuatan aplikasi yang dapat berjalan pada sistem operasi Android dan untuk mengetahui lokasi penyebaran tumbuhan obat di lingkungan kampus IPB Dramaga.
2 Data yang digunakan sebanyak 100 data citra daun dan 107 data GPS tumbuhan obat yang sudah berhasil dipindai berada di lingkungan kampus IPB Dramaga
TINJAUAN PUSTAKA
AndroidAndroid adalah sistem operasi untuk telepon seluler yang berbasis Linux. Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka sendiri untuk digunakan oleh bermacam peranti bergerak. Gambar 1 menunjukkan komponen utama dari sistem operasi Android (Speckmann 2008).
3 Biodiversity Informatics (BI)
Biodiversity Informatics (BI) adalah pengembangan teknologi komputer
untuk pengelolaan informasi biodiversitas sumber daya alam hayati untuk meningkatkan pengetahuan (knowledge management), eksplorasi, analisis, sintesis dan interpretasi data keanekaragaman hayati mulai dari level genetic, level species sampai dengan level ekosistem. BI merupakan bagian dari kajian/study biological
diversity. Dalam biological diversity, terdapat tiga tingkat diversity yaitu genetic diversity, species diversity dan ecosystem diversity (Gaikwad 2011) dapat dilihat
pada Gambar 2. Studi bioinformatics hanya mengkaji level genetic diversity dan
species diversity, sedangkan studi biodiversity informatics mengkaji semua level
mulai dari level genetic sampai ekosistem.
Gambar 2 Biological diversity
Google Maps
Google Maps adalah layanan pemetaan berbasis web services yang disediakan oleh Google dan bersifat gratis, yang memiliki kemampuan terhadap banyak layanan pemetaan berbasis web (Sunyoto 2010). Google Maps juga memiliki sifat server side, yaitu peta yang tersimpan pada server Google dapat dimanfaatkan oleh pengguna. Google Maps API adalah suatu library yang berbentuk javascript yang berguna untuk memodifikasi peta yang ada di Google Maps sesuai kebutuhan baik. Penggunaan Google Maps API dapat menghemat waktu dan biaya untuk membangun aplikasi peta digital.
Global Positioning System (GPS)
GPS merupakan sistem navigasi satelit global yang digunakan oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat dan dikelola oleh angkatan udara Amerika Serikat. GPS adalah sistem navigasi satelit yang digunakan untuk mendapatkan informasi posisi geografi dan waktu (Whipple et al. 2009).
Layanan GPS dibuat pada tahun 1996 untuk keperluan navigasi, namun mulai pada tahun 2004 industri ponsel telah menggabungkan dengan penerimaan GPS yang dikembangkan untuk mendukung pemanggilan darurat 911.
4
Basis Data
Basis data adalah koleksi data yang saling terhubung secara logis dan memaparkan data yang ada serta dirancang untuk menentukan kembali informasi yang diperlukan oleh suatu organisasi (Connolly dan Begg 1998). Perancangan basis data sangat diperlukan untuk mempermudah pengelompokan data di dalam tabel. Konsep perancangan basis data dibagi dalam tiga tahapan, yaitu: perancangan basis data konseptual, perancangan basis data logik, dan perancangan basis data fisik.
Taksonomi
Taksonomi tumbuhan merupakan ilmu yang mempelajari tentang erbagai penelurusan jenis tumbuhan, penyimpanan herbarium tumbuhan, pengenalan atau identifikasi tumbuhan, pengelompokan atau klasifikasi tumbuhan, dan pemberian nama tumbuhan (Tjitrosoepomo 1994). Pemberian nama pada tumbuhan sering disebut nomenklatur atau tata nama. Tata nama binomial merupakan aturan penamaan baku bagi semua organisme yang terdiri atas dua kata dari sistem taksonomi, dengan mengambil nama genus dan nama spesies. Nama yang dipakai adalah nama baku yang diberikan dalam bahasa Latin atau bahasa lain yang dilatinkan.
Adapun aturan tata nama binomial nama ilmiah tersebut adalah: 1 Nama ilmiah ditulis dengan huruf miring. Contoh: Daucus carota
2 Nama genus selalu diawali dengan huruf kapital, nama spesies selalu diawali dengan huruf kecil, dan nama author selalu diawali dengan huruf capital serta huruf tidak dicetak miring.
3 Nama genus tidak boleh menggunakan nama yang sama dengan jenisnya. Contoh: Salacca zalacca
4 Nama spesies apabila terdiri atas dua suku kata harus diberi kata sambung. Contoh: Hibiscus rosa-sinensis
Location Based Services (LBS)
Layanan berbasis lokasi adalah layanan informasi yang dapat diakses melalui mobile device dengan menggunakan mobile network, yang dilengkapi dengan kemampuan memanfaatkan lokasi dari mobile device (Virrantaus et al. 2001). LBS memberikan kemungkinan komunikasi dan interaksi dua arah. Oleh karena itu, pengguna memberitahu penyedia layanan untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan, dengan referensi posisi pengguna tersebut. Posisi pengguna didapat dari GPS mobile device. Layanan berbasis lokasi dapat digambarkan sebagai suatu layanan yang berada pada pertemuan tiga teknologi, yaitu: Geographic Information System, Internet Services, dan Mobile Devices. LBS sebagai pertemuan dari tiga teknologi dapat dilihat pada Gambar 3.
5
Secara garis besar layanan berbasis lokasi juga dapat dibagi menjadi 2 bagian, yaitu :
1 Pull Services: Layanan diberikan berdasarkan permintaan dari pelanggan
akan kebutuhan suatu informasi. Jenis layanan ini dapat dianalogikan seperti mengakses suatu web pada jaringan internet.
2 Push Services: Layanan ini diberikan langsung oleh service provider tanpa
menunggu permintaan dari pelanggan, tentu saja informasi yang diberikan tetap berkaitan dengan kebutuhan pelanggan.
Human Computer Interaction
User interface design adalah bagian dari bidang studi yang disebut Human Computer Interaction (HCI). HCI adalah studi, perencanaan, dan desain cara
orang dan komputer dapat bekerja bersama sehingga dapat dipenuhi dengan cara yang paling efektif (Galitz 2007).
Evaluasi Heuristik
Evaluasi Heuristik adalah panduan, prinsip umum, atau aturan yang dapat menuntun keputusan rancangan atau digunakan untuk mengkritik suatu keputusan yang sudah diambil. Ridwan (2007) mengatakan bahwa teknik ini dibuat oleh Jacob Nielsen dan Rolf Molich.
Evaluasi dilakukan dengan menggunakan 10 kriteria evaluasi heuristik yang dapat digunakan untuk menghasilkan gagasan. Adapun aturan-aturan tersebut adalah:
1 Visibility of system status
Sistem harus selalu memberikan informasi kepada pengguna tentang apa saja yang sedang terjadi.
2 Match between system and real word
Sistem harus lebih menggunakan bahasa pengguna dibanding bahasa yang dimengerti oleh sistem.
3 User control and freedom
Baik secara sengaja atau tidak, pengguna sering membuat kesalahan dalam memilih fungsi atau tombol.
4 Consistent and standarts
Keseragaman sebuah sistem navigasi
6
5 Error prevention
Mengantisipasi munculnya masalah di tahap awal sistem. Perlu adanya konfirmasi sebelum pengguna melanjutkan aksinya.
6 Recognition rather than recall
Memudahkan pengguna dalam mengingat langkah-langkah yang dilakukan. 7 Flexibility and efficiency of use
Sistem harus menggunakan fungsi-fungsi yang dapat dimengerti baik oleh pengguna yang berpengalaman ataupun tidak.
8 Aesthetic and minimalist design
Informasi yang lebih detail di dalam suatu analog harus disesuaikan dengan unitnya.
9 Help users recognize, diagnose, and recover from errors
Pesan kesalahan harus dijelaskan serta menyarankan pemecahannya. 10 Help and documentation
Perlu menyediakan bantuan dan dokumentasi.
METODE
MedLeaf merupakan salah satu pengembangan sistem biodiversity
informatics. Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan sistem operasi
Android. Ada dua fasilitas dalam aplikasi MedLeaf, yaitu identifikasi dan pencarian dokumen tumbuhan obat. Aplikasi MedLeaf digunakan untuk memudahkan masyarakat mengidentifikasi dan mencari informasi mengenai tumbuhan obat. Untuk melengkapi pengembangan aplikasi MedLeaf dilakukan penambahan fitur pemetaan dan inventarisasi tumbuhan obat. Pemetaan dilakukan untuk mengetahui lokasi penyebaran tumbuhan obat dan inventarisasi digunakan untuk pengumpulan data serta upaya untuk melestarikan tumbuhan obat. Untuk dapat melakukan penelitian dengan baik, diperlukan sebuah metode penelitian yang baik serta terencana. Skema MedLeaf penelitian yang akan dilakukan seperti pada Gambar 4.
Pengumpulan Data Citra
Citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra daun dan citra pohon pada tumbuhan obat. Citra diakusisi dengan menggunakan kamera digital dan ponsel. Citra daun diperoleh dari kamera digital dalam format JPEG dan ukuran 4608x3072 piksel yang kemudian di crop dengan ukuran 270x240 piksel. Citra pohon diperoleh dari kamera ponsel yang disimpan pada gallery ponsel dengan ukuran 2048x1536 piksel. Citra yang dihasilkan kemudian di-resize sebelum diunggah datanya ke dalam server. Data citra tumbuhan obat diperoleh dari 100 jenis tumbuhan obat di kebun Biofarma, Cikabayan, rumah kaca Pusat Konservasi Ex-situ Tumbuhan Obat Hutan tropika Indonesia, Fakultas Kehutanan IPB dan Kebun Raya Bogor.
7
Skema penelitian ini lebih fokus pada pemetaan tumbuhan obat (plant
mapping). Penelitian ini dikembangkan untuk mempermudah masyarakat
melakukan konservasi tumbuhan obat dan penyebaran lokasi tumbuhan obat.
Perancangan Basis Data
Perancangan basis data sangat diperlukan dalam pembangunan sebuah sistem yang efisien dalam penyimpanan basis data. Tujuan dari perancangan basis data adalah untuk mencegah terjadinya pengulangan data yang tidak perlu pada suatu basis data. Perancangan basis data dibagi menjadi tiga tahapan, yaitu:
1 Perancangan basis data konseptual.
Perancangan basis data konseptual merupakan proses merancang suatu model informasi yang digunakan dalam perusahaan. Perancangan ini dijelaskan sebagai relasi entitas pada sebuah basis data. Perancangan basis data konseptual dapat dilihat pada Gambar 5.
User Memiliki Pemetaan Memiliki Tumbuhan
Gambar 5 Perancangan basis data konseptual Gambar 4 Skema medleaf
8
2 Perancangan basis data logik
Perancangan basis data logik adalah perancangan model informasi yang digunakan oleh perusahaan, yang mengacu pada model data, tetapi terbebas dari DBMS dan pertimbangan fisik lainnya. Hasil perancangan basis data logik dapat dilihat pada Gambar 6.
Tbluser iduser unique_id nama email password created_at Tblpemetaan idpeta longitude latitude nama_jalan kelurahan kecamatan kabupaten provinsi negara deskripsi_user penyakit_user manfaat_user gambar Tbltumbuhan idtumb namaLokal namaLatin namaDaerah deskripsi habitus bagian penyakit manfaat
Gambar 6 Perancangan basis data logik 3 Perancangan basis data fisik
Perancangan basis data fisik merupakan turunan dari perancangan logik. Perancangan fisik dipresentasikan dalam rancangan tabel-tabel. Basis data utama pada sistem ini terdiri atas tabel user, tabel pemetaan, dan tabel tumbuhan. Tabel user terdiri atas 6 field, yaitu: iduser, unique_id, nama, password, email, dan created_at. Keterangan mengenai tabel user dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel pemetaan terdiri atas 15 field, yaitu: idpeta, idtumb, iduser, longitude, latitude, nama_jalan, kelurahan, kecamatan, kabupaten, provinsi, negara, deskripsi_user, penyakit_user, manfaat_user, dan gambar. Keterangan mengenai tabel pemetaan dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel tumbuhan terdiri atas 9 field, yaitu: idtumb, namaLokal, namaLatin, namaDaerah, deskripsi, habitus, bagian, penyakit, dan manfaat. Keterangan mengenai tabel tumbuhan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 1 Keterangan field dalam tabel user
No Nama Field Tipe Panjang Keterangan
1 idpeta int 5 Primary key
2 unique_id varchar 23
3 nama varchar 50
4 password varchar 80
5 email varchar 50
9 Tabel 2 Keterangan mengenai tabel pemetaan
No Nama Field Tipe Panjang Keterangan
1 idpeta int 5 Primary key
2 idtumb int 5 3 iduser varchar 50 4 longitude varchar 30 5 latitude varchar 30 6 nama_jalan varchar 30 7 kelurahan varchar 30 8 kecamatan varchar 30 9 kabupaten varchar 30 10 provinsi varchar 30 11 negara varchar 30 12 deskipsi_user text 13 penyakit_user text 14 manfaat_user text 15 gambar varchar 30
Tabel 3 Keterangan mengenai tabel tumbuhan
No. Nama Field Tipe Panjang Keterangan
1 idtumb int 5 Primary key
2 namaLokal varchar 30 3 namaLatin varchar 30 4 namaDaerah text 5 deskripsi text 6 habitus varchar 50 7 bagian varchar 50 8 penyakit text 9 manfaat text
Global Positioning System (GPS)
Tahapan ini dilakukan untuk mendapatkan nilai latitude dan longitude dari GPS kemudian nilai tersebut diubah menjadi nama kota, kelurahan, kode pos dan negara, kemudian nilai tersebut akan disimpan ke dalam server. Tentunya hal ini membutuhkan koneksi internet.
Pemetaan Tumbuhan Obat (Plant Mapping)
Pada tahapan ini, dilakukan pemetaan tumbuhan obat dengan memanfaatkan teknologi Google maps dan GPS. Proses pemetaan dibagi menjadi dua bagian, yaitu proses pemetaan berdasarkan spesies dan berdasarkan layanan berbasis lokasi. Pemetaan berdasarkan spesies tumbuhan obat dilakukan dengan menginputkan data tumbuhan obat yang akan dicari. Proses pemetaan berdasarkan layanan berbasis lokasi merupakan layanan yang membutuhkan bantuan GPS
10
untuk mengetahui lokasi penyebaran tumbuhan obat. Alur kerja sistem untuk pemetaan tumbuhan obat dapat dilihat pada Gambar 7.
Mulai Input Data Tumbuhan Check Database Server Tampilkan Informasi menggunakan Peta Ya Tidak Selesai Mulai Check Database Server Tampilkan Informasi menggunakan Peta Ya Tidak Selesai Mengaktifkan GPS
Gambar 7 Alur kerja sistem pemetaan berdasarkan spesies (kiri) dan pemetaan berdasarkan layanan berbasis lokasi tumbuhan obat (kanan)
Inventarisasi
Tahapan ini dilakukan untuk proses inventarisasi mengenai tumbuhan obat. Adanya inventarisasi digunakan untuk mengumpulkan data sumber daya tumbuhan obat sehingga dapat digunakan untuk mendukung upaya konservasi tumbuhan obat. Proses inventarisasi dilakukan oleh pengguna dengan menginputkan data mengenai tumbuhan obat seperti nama lokal, nama latin, deskripsi, penyakit dan manfaat. GPS digunakan untuk mendapatkan nilai latitude dan longitude. Nilai tersebut diubah menjadi nama kota dari fungsi
reservegeocode yang membutuhkan akses internet. Hasil data yang sudah di
inputkan akan ditampilkan menggunakan peta dengan bantuan google maps.
Evaluasi Kinerja Sistem
Evaluasi kinerja sistem terhadap pengguna menggunakan metode kuesioner. Tujuan evaluasi kinerja sistem ialah untuk mengetahui seberapa puas pengguna terhadap hasil pemetaan tumbuhan obat, dan Human Computer Interaction (HCI). Evaluasi HCI menggunakan evaluasi heuristik yang terdiri atas 10 aturan yang digunakan untuk menghasilkan gagasan.
11 Implementasi Pengembangan
Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan di tahap implementasi pengembangan sistem pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Perangkat Keras dan Perangkat Lunak yang digunakan
Perangkat keras Perangkat lunak
Processor Intel Atom N550 Dual
Core
RAM 2.00 GB
Harddisk kapasitas 320 GB Sistem Operasi Android 2.2
Froyo
Kamera 3.0 megapixel dan GPS
Windows 7 sebagai sistem operasi XAMPP dan MySQL sebagai database
server
Bahasa pemrograman PHP Photoshop CS2
Dreamweaver Java 1.6
Eclipse Indigo dan Android SDK
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan penambahan data sebanyak 49 jenis tumbuhan obat baru yang diperoleh dari Fakultas Kehutanan IPB. Penelitian sebelumnya telah memiliki 51 jenis tumbuhan obat sehingga pada saat ini telah terkumpul 100 jenis tumbuhan obat yang disajikan pada Lampiran 1 dan Lampiran 2. Data tumbuhan obat yang sudah berhasil dipindai menggunakan GPS disajikan pada Lampiran 3.
Hasil Antarmuka Sistem
Aplikasi mobile ini adalah pengembangan dari sistem MedLeaf sebelumnya. Akan tetapi, penelitian ini lebih fokus pada pemetaan dan inventarisasi tumbuhan obat. Antarmuka aplikasi mobile secara garis besar dibagi menjadi empat, yaitu antarmuka untuk identifikasi citra, pencarian dokumen, pemetaan dan inventarisasi tumbuhan obat. Antarmuka sistem dapat dilihat pada Lampiran 4. Identifikasi citra
Identifikasi citra merupakan menu tambahan yang dilakukan pada penelitian sebelumnya yaitu Prasvita (2012) dan Nainggolan (2012). Citra untuk identifikasi diambil dari galeri atau kamera ponsel. Setelah citra ditampilkan di layar ponsel, pengguna dapat mengidentifikasi citra tersebut dengan menekan tombol identifikasi yang telah disediakan. Antarmuka identifikasi citra dapat dilihat pada Gambar 8.
12
Gambar 8 Antarmuka identifikasi citra
Setelah hasil identifikasi ditampilkan, pengguna dapat melihat detail dari citra tumbuhan hasil identifikasi tersebut. Pada bagian khasiat dari detail tumbuhan, pengguna dapat mencari tumbuhan lain yang memiliki khasiat yang sama.
Pencarian dokumen
Pencarian dokumen merupakan menu tambahan yang dilakukan pada penelitian sebelumnya. Kueri teks untuk pencarian dokumen dapat langsung dimasukan di textbox yang tersedia. Pilih tombol search jika ingin mencari dokumen yang terkait dengan kueri yang dimasukkan. Antarmuka untuk pencarian dokumen tumbuhan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Antarmuka untuk pencarian dokumen Pemetaan
Pemetaan merupakan menu inti pada sistem penelitian ini. Pada pemetaan ini pengguna dapat mencari lokasi penyebaran tumbuhan obat dengan menggunakan dua cara, yaitu pencarian lokasi penyebaran berdasarkan jenis tumbuhan obat dan pencarian lokasi penyebaran berdasarkan posisi pengguna. Proses pencarian lokasi penyebaran berdasarkan jenis tumbuhan obat dilakukan
13 dengan memasukan kueri teks jenis tumbuhan ke dalam textbox yang disediakan. Tombol search ditekan jika pengguna ingin mencari jenis tumbuhan yang terkait dengan kueri yang dimasukkan. Lokasi penyebaran tumbuhan obat akan ditampilkan sesuai dengan menggunakan peta yang disediakan Google Maps. Antarmuka pencarian lokasi penyebaran berdasarkan jenis tumbuhan obat dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Antarmuka pencarian lokasi penyebaran tumbuhan berdasarkan jenis tumbuhan obat
Proses pencarian lokasi penyebaran berdasarkan posisi pengguna dengan mengaktifkan GPS yang tersedia pada mobile device untuk menunjukkan lokasi posisi pengguna. Peta lokasi penyebaran tumbuhan obat akan ditampilkan dengan melihat posisi pengguna berada saat ini. Antarmuka pencarian lokasi penyebaran berdasarkan posisi pengguna dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Antarmuka pencarian lokasi penyebaran tumbuhan berdasarkan posisi pengguna
14
Inventarisasi
Inventarisasi atau menu mission merupakan menu inti yang digunakan untuk menjaga kelestarian dan konservasi tumbuhan obat. Pengguna harus memiliki
user account terlebih dahulu untuk melakukan inventarisasi. Citra pohon untuk
inventarisasi diambil dari galeri atau kamera ponsel. GPS digunakan untuk mendapatkan nilai latitude dan longitude tumbuhan obat. Data yang akan diinputkan oleh pengguna mengenai hasil penemuan tumbuhan obat terdiri atas nama lokal, nama latin, deskripsi, penyakit, dan manfaat. Ada lima fungsi tombol yang telah disediakan untuk proses inventarisasi. Pertama, simpan data sementara digunakan untuk proses penyimpanan apabila koneksi internet tidak stabil. Penyimpanan data sementara dalam bentuk atau format teks (txt). Data yang disimpan nilai latitude, longitude, nama lokal dan path fail gambar. Kedua, baca data digunakan untuk membaca fail yang telah disimpan. Ketiga, data upload digunakan untuk melihat hasil data yang sudah pernah diunggah oleh pengguna. Empat, reset data digunakan untuk membersihkan layar dan reset data yang sudah dibaca dari awal. Kelima, upload data digunakan untuk mengunggah data tumbuhan obat yang sudah dimasukkan dengan membutuhkan koneksi internet yang stabil. Antarmuka untuk inventarisasi pada menu mission dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Antarmuka untuk inventarisasi pada menu mission
Evaluasi Kinerja Sistem
Evaluasi kinerja sistem yang dilakukan menggunakan metode pengujian kemudahan dan kepuasan pengguna. Proses evaluasi dilakukan menggunakan kuesioner yang disebar kepada 20 koresponden. Pertanyaan-pertanyaan kuesioner dapat dilihat pada Lampiran 5. Untuk kuesioner diberikan 10 pertanyaan yang mengarah kepada 10 aturan evaluasi heuristik. Koresponden terdiri atas 20 mahasiswa IPB yang di antaranya adalah 4 mahasiswa Fakultas Kehutanan, 3 mahasiswa Agribisnis, 2 mahasiswa Gizi, 1 mahasiswa FEM, 1 mahasiswa Peternakan, 1 mahasiswa Perikanan dan 8 koresponden dari mahasiswa
15 Departemen Ilkom Komputer. Hasil kuesioner 20 koresponden dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil kuesioner 20 koresponden
Point Pertanyaan Jawaban Total
Puas Cukup Puas Tidak Puas
1 Visibility of system status 16
(80%) 4 (20%) 0 (0%) 20 2 Match between system and the real word 16 (80%) 4 (20%) 0 (0%) 20 3 Usercontrol and freedom 16 (80%) 4 (20%) 0 (0%) 20 4 Consistency and strandards 9 (45%) 9 (45%) 2 (10%) 20 5 Error prevention 12 (60%) 8 (40%) 0 (0%) 20 6 Recognition
rather than recall
13 (65%) 7 (35%) 0 (0%) 20 7 Flexibility and efficiency of use 8 (40%) 2 (10%) 10 (50%) 20 8 Aesthetic and minimalist design 12 (60%) 8 (40%) 0 (0%) 20 9
Help and user recognize, diagnose, and recover from errors 11 (55%) 7 (35%) 2 (10%) 20 10 Help and documentation 11 (55%) 9 (45%) 0 (0%) 20 Total 62 % 31% 7% 100%
Jawaban dari koresponden terhadap 10 pertanyaan yang mengarah pada 10 aturan evaluasi heuristik menghasilkan kesimpulan dalam aspek kemudahan penggunaan sistem. Adapun kesimpulan dalam aspek kemudahan terhadap 10 aturan evaluasi heuristik adalah:
1 Visibility of system status
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini karena pada sistem sudah ada petunjuk yang pengguna kerjakan pada setiap halaman.
16
2 Match between system and the real world
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan sistem sudah menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh pengguna.
3 User control and freedom
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan pembuatan icon pada sistem ini membantu dan memudahkan kerja pengguna.
4 Consistency and standards
Sebagian besar koresponden merasa puas dan cukup puas, tetapi ada sebagian koresponden merasa tidak puas pada point ini. Hal ini disebabkan pada sistem ini masih ada ketidakkonsistenan dalam penggunaan bahasa. 5 Error prevention
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan penulis menampilkan pesan saat menjalankan suatu event dibeberapa fungsi yang dibutuhkan.
6 Recognition rather than recall
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan koresponden merasa mudah dalam mengingat langkah-langkah dalam menggunakan sistem ini.
7 Flexibility and efficiency of use
Sebagian besar koresponden merasa tidak puas, tetapi ada sebagian koresponden hanya merasa puas dan cukup puas pada point ini. Hal tersebut disebabkan sebagian koresponden sudah pernah menggunakan ponsel Android.
8 Aesthetic and minimalist design
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan sistem telah relevan dan detail dalam penyampain informasi.
9 Help and user recognize, diagnose, and recover from errors
Sebagian koresponden merasa puas dan cukup puas, tetapi ada sebagian koresponden merasa tidak puas pada point ini. Hal tersebut disebabkan penulis menampilkan pesan error dibeberapa fungsi yang dibutuhkan. 10 Help and documentation
Koresponden merasa puas dan cukup puas pada point ini disebabkan dokumentasi mengenai sistem ini sudah cukup detail.
Kuesioner juga diterapkan untuk pengujian terhadap kepuasan hasil pemetaan dan inventarisasi tumbuhan obat. Pertanyaan untuk kepuasan pemetaan tumbuhan obat terdiri atas 2 pertanyaan, yaitu tentang keputusan terhadap hasil pemetaan dan terhadap waktu tunggu untuk proses pemetaan. Begitu juga pertanyaan tentang inventarisasi tumbuhan obat yang terdiri dari kepuasan terhadap hasil inventarisasi dan terhadap waktu tunggu untuk inventarisasi.
Dari 20 koresponden 40% merasa puas terhadap hasil pemetaan, 60% merasa cukup puas, dan 0% merasa tidak puas dengan hasil pemetaan tumbuhan obat. Banyak koresponden masih merasa cukup puas disebabkan oleh informasi hasil pemetaan sudah cukup membantu penyebaran lokasi tumbuhan obat. Grafik tingkat kepuasan pengguna untuk hasil pemetaan tumbuhan obat dapat dilihat pada Gambar 13.
17
Gambar 13 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap hasil pemetaan Untuk waktu proses pemetaan tumbuhan obat 35% koresponden merasa puas, 65% merasa cukup puas dan 0% koresponden tidak puas dengan waktu proses pemetaan tumbuhan obat. Banyak koresponden merasa cukup puas disebabkan oleh koneksi internet yang cukup baik untuk menampilkan peta sehingga proses pemetaan tidak lama. Hal tersebut menunjukkan bahwa waktu pemrosesan pemetaan tumbuhan obat masih dapat diterima oleh pengguna. Grafik tingkat kepuasan pengguna untuk waktu proses pemetaan tumbuhan obat dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap waktu proses pemetaan Grafik menunjukkan 50% koresponden merasa puas terhadap hasil inventarisasi, 50% merasa cukup puas, dan tidak ada (0%) koresponden yang merasa tidak puas dengan hasil inventarisasi tumbuhan obat. Hal tersebut disebabkan oleh adanya inventarisasi yang sudah cukup membantu untuk konservasi tumbuhan obat. Grafik tingkat kepuasan pengguna untuk hasil inventarisasi tumbuhan obat dapat dilihat pada Gambar 15.
40% 60% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tingkat Kepuasan Puas Cukup Puas Tidak Puas 35% 65% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tingkat Kepuasan Puas Cukup Puas Tidak Puas
18
Gambar 15 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap hasil inventarisasi Grafik pada Gambar 16 menunjukkan 30% koresponden merasa puas dengan waktu tunggu proses inventarisasi, 70% merasa cukup puas, dan tidak ada koresponden yang merasa tidak puas dengan waktu tunggu proses inventarisasi. Hal ini disebabkan koneksi internet yang digunakan harus tetap stabil untuk melakukan proses inventarisasi.
Gambar 16 Perbandingan kepuasan pengguna terhadap waktu proses inventarisasi 50% 50% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tingkat Kepuasan Puas Cukup Puas Tidak Puas 30% 70% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Tingkat Kepuasan Puas Cukup Puas Tidak Puas
19
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Pembuatan aplikasi mobile inventarisasi dan pemetaan tumbuhan obat menggunakan GPS berhasil diimplementasikan. Setelah melakukan penelitian ini terhadap sistem dapat disimpulkan bahwa:
1 Aplikasi mobile yang dibangun ini sudah dapat diterima atau digunakan oleh pengguna sistem dalam aspek kepuasan user. Dapat dilihat dari 62% merasa puas, dan 31% merasa cukup puas dengan aplikasi ini.
2 Dalam aspek pemetaan koresponden merasa cukup puas dengan hasil pemetaan 60% disebabkan informasi yang ditampilkan cukup membantu dalam penyebaran tumbuhan obat, dan aspek inventarisasi koresponden merasa puas dan cukup puas dengan hasil inventarisasi 50% disebabkan fungsi-fungsi tombol yang diberikan cukup membantu dalam melakukan inventarisasi tumbuhan obat.
3 Sistem ini memberikan kemudahan pada pengguna untuk mengetahui informasi lokasi penyebaran tumbuhan obat dan menampilkan informasi tersebut dengan menggunakan peta.
Saran
Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut untuk menghasilkan sistem yang lebih baik. Hal-hal yang dapat dilakukan misalnya:
1 Menambah jumlah data citra daun dan data GPS yang berhasil dipindai oleh sistem.
2 Proses pemetaan menggunakan clustering gmap.
DAFTAR PUSTAKA
Brimicombe AJ. 2002. GIS - Where are the frontiers now?. In: Proceedings GIS 2002 [Internet]. Bahrain (BH). [diunduh 2012 Desember 7]. Tersedia pada: http://e-cartouche.ch/content_reg/cartouche/LBSbasics/en/html/index.html Connolly TM, CE Begg. 1998. Database Systems: A Practical Approach to Design,
Implementation and Management. London (UK): Addison-Wesley longman
limited.
Gaikwad JA. 2011. Digitation and analysis customary medicinal plant knowledge using biodiversity knowledge [tesis]. Sydney (AU): Macquarie University. Galitz WO. 2007. The Essential Guide to User Interface Design An Introduction
to GUI Design Principles and Techniques. Indianapolis (US): Wiley
Publishing.
Groombridge B, Jenkins MD. 2002. Word atlas of biodiversity. Earth’s living resources in the 21st century. University of California Press, Berkeley.
20
Nainggolan PI. 2012. Aplikasi mobile untuk identifikasi tumbuhan obat menggunakan local binary pattern dengan klasifikasi probabilistic neural
network [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Prasvita DS. 2012. Aplikasi mobile untuk identifikasi tumbuhan obat berbasis citra dan teks menggunakan local binary pattern [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Prasvita DS, Herdiyeni Y. 2013. MedLeaf: Mobile Application For Medicinal
Plant Identification Based on Leaf Image. International Journal on Advanced
Science, Engineering and Information Technology.Vol III No.2
Ridwan A. 2007. Pengukuran usability aplikasi menggunakan evaluasi heuristik.
Jurnal Informatika Komputer 12(3): 220-222.
Speckmann B. 2008. The android mobile platform [tesis]. Michigan (US): Department of Computer Science. Eastern Michigan University.
Sunyoto A. 2010. Overview Google Maps API V3 [jurnal]. Yogyakarta (ID): Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer, Amikom Yogyakarta. Tjitrosoepomo G. 1994. Taksonomi Tumbuhan Obat-Obatan. Yogyakarta: Gadjah
Mada University Press.
Wenting X, Bingfang W, Yichen T, Yuang Z. 2004. Mapping Plant Diversity of
Broad-Leaved Forest Ecosystem using Landsat TM Data. Chinese (CN):
Institute of Remote Sensing Application.
Whipple J, Arensman W, Boler MS. 2009. A Public Safety Application of
GPS-Enabled Smartphone and the Android Operating System; 2009 Oct; San
Antonio, Texas. Texas (US): Southwest Research Institute. hlm 1-3.
Zuhud EAM. 2009. Potensi Hutan Tropika Indonesia sebagai Penyangga Bahan Obat Alam untuk Kesehatan Bangsa. Jurnal Bahan Alam Indonesia. Vol VI No.6, Januari 2009, hlm 1-8.
21 Lampiran 1 Seratus citra tumbuhan obat
1 Pandan Wangi (Pandanus amaryllifolius Roxb.) 2 Jarak Pagar (Jatropha curcas L.) 3 Dandang Gendis (Clinacanthus nutans Lindau) 4 Lavender (Lavendula afficinalis Chaix) 5 Akar Kuning (Arcangelisia flava (L.) Merr.) 6 Daruju (Acanthus ilicifolius L.) 7 Pegagan (Centella asiatica, (Linn) Urban.) 8 Andong (Centella asiatica, (Linn) Urban.) 9 Kemangi (Ocimum basilicum) 10 Iler (Coleus scutellarioide L. Ex Benth) 11 Jeruk Nipis (Citrus aurantifolia Swingle.) 12 Bidani (Quisqualis Indica L.) 13 Gadung Cina (Smilax zeylanica L.) 14 Tabat Barito (Ficus deloidea Jack.) 15 Nandang gendis kuning 16 Bunga Telang (Clitoria ternatea L.) 17 Mangkokan (Nothopanax scutellarium Merr.) 18 Som Jawa (Talinum paniculatum (Jacq.) Gaertn.) 19 Pungpulutan (Urena lobata L.) 20 Sosor Bebek (Kalanchoe pinnata Lamk.) 21 Nanas kerang (Rhoeo discolor (L.Her.) Hance) 22 Seligi (Phyllanthus buxifolius Muell) 23 Remak Daging (Excecaria bicolor Hassk) 24 Kumis Kucing (Orthosiphon aristatus (B1) Miq.) 25 Kemuning (Murraya paniculata Jack.)
22 26 Cincau Hitam (Cyclea peltata Miq.) 27 Sambang Darah (Excoceria cochinchinensis Lour.) 28 Landik (Barleria lupulina Lindl.) 29 Jambu Biji (Psidium guajava L.) 30 Handeuleum (Graptophyllum pictum (L.) Griffith) 31 kucing-kucingan (Acalypha indica) 32 Alamanda (Allamanda cathartica) 33 Privet Cina (Ligustrum lucidum W.T.Aiton) 34 Melati (Jasminum sambac (L.) W.Ait) 35 sirihan (Piper aduncum) 36 Daun encok (Plumbago scandens L) 37 Mondokaki abang (Tabernaemon tana pardacaqui) 38 Terompet (The peruviana[Per s.] K.Schum) 39 Jarak merah (Jatropha gossypifolia L.) 40 Cabai rawit (Capsicum frutescens) 41 Kenanga (Cananga odorata) 42 Pepaya (Carica papaya) 43 Cabe Jawa (Piper retrofactum Vahl) 44 Salam (eugenia polyantha) 45 Zodia (Evodia suaveolens)
23 46 Bunga lilin (Pachystachys lutea L.) 47 Nangka (Artocarpus heterophyllus Lamk) 48 Sirsak (Annona muricata, Linn.) 49 Belimbing Wuluh (Averrhoa bilimbi L.) 50 Mangga (Mangifera indica) 51 Rambutan (Nephelium lappaceum L.) 52 Cabai (Capsicum frutescens) 53 Makua Kecil (Alpinia katsumadai Hayata) 54 Pulai (Aistonia scholaris R. Br.) 55 Pulosari (Alyxia stellata Rest. Sch) 56 Nanas (Ananas comosus (L) Merr) 57 Jeruk Purut (Citrus hystrix DC) 58 Puring (Codiaeum variegatum (L.) Bl.) 59 Durian (Durio sp) 60 Ganitri (Elaeocarpus angustifolius Blume.) 61 Gandarusa (Gendarussa vulganis Nees) 62 Soka (Ixora javanica) 63 Pacar Kuku (Lawsonia inermis) 64 Mangga Kasturi(Mangif era casturi Kosterm) 65 Malatungao (Melastoma malabathricu m)
24 66 Mengkudu (Morinda citrifolia L.) 67 Mamina (Pimeleodendro n amboinicum) 68 Genteng Peujit (Quassia amara L.) 69 Lidah Buaya (Aloe Vera Linn.) 70 Pinang (Areca catechu L.) 71 Alpukat (Persea gratissima Gaertn.) 72 Anting-Anting (Acalypha australis L.) 73 Awar-Awar (Ficus septica Burm.f) 74 Bougenvil (Bogenvillea glabra Chols.) 75 Cakar Ayam (Selaginella deodemeilinii Hieron) 76 Gempur Batu (Borreria hispida Schum) 77 Talas (Colocasia esculenta Schott) 78 Tembelekan (Lantana camara L) 79 Kembang sepatu (Hibiscus rosa-sinensis L) 80 Manggis (Garcinia mangostana L) 81 Pisang (Musa paradisiaca L) 82 Rumput mutiara (Hedyotis corymbosa (L) Lamk) 83 Kersen (Muntingia calabura L.) 84 Sukun (Artocarpus communis Forst) 85 Jati (Tectona grandis L.f)
25 86 Pacing (Costus speciosus (Koening) J.s smith) 87 Bunga kupu-kupu (Bauhinia purpurea Linn) 88 Nyamplung (Calophyllum inophyllum) 89 Suweg (Amorphophal lus campanulatus BI) 90 Jambu air (Syzygium aqueum Burm. F) 91 Ki tolod (Isotoma longiflora Presl) 92 Sidagori (Sida rhombifolia L) 93 Mahkota Dewa (Phaleria macrocarpa (Scheff) Boeri) 94 Tanjung (Mimisops elengi L) 95 Lidah mertua (Sansevieria trifasciata Prain) 96 Mahoni (Swietenia macrophylla King) 97 Suplir (Adiantum cuneatum) 98 Tapak dara (Catharanthus roseus L.G Don) 99 Sisik Naga (Drymoglossu m piloselloides L.ex) 100 Surukan (Paperomia pellucid L.P gamela miq)
26
Lampiran 2 Daftar 100 jenis tumbuhan obat Indonesia yang digunakan dalam penelitian
No Nama Nama Latin
1 Pandan Wangi Pandanus amaryllifolius Roxb
2 Jarak Pagar Jatropha curcas Linn.
3 Dandang Gendis Clinacanthus nutans Lindau
4 Lavender Lavendula afficinalis Chaix
5 Akar Kuning Arcangelisia flava L.
6 Daruju Acanthus ilicifolius L.
7 Pegagan Centella asiatica, (Linn) Urban.
8 Andong Centella asiatica, (Linn) Urban.
9 Kemangi Ocimum basilicum
10 Iler Coleus scutellarioides, Linn,Benth
11 Jeruk Nipis Citrus aurantifolia, Swingle.
12 Bidani Quisqualis Indica L.
13 Gadung Cina Smilax zeylanica L.
14 Tabat Barito Ficus deloidea L.
15 Nandang gendis kuning
16 Bunga Telang Clitoria ternatea L.
17 Mangkokan Nothopanax scutellarium Merr.
18 Som Jawa Talinum paniculatum (jacq.) Gaertn.
19 Pungpulutan/ Pulutan Urena lobata L.
20 Sosor Bebek Kalanchoe pinnata (Lam.)Pers
21 Nanas kerang Rhoeo discolor (L.Her.) Hance
22 Seligi Phyllanthus buxifolius Muell
23 Remek Daging Excecaria bicolor Hassk
24 Kumis Kucing Orthosiphon aristatus (B1) Miq.
25 Kemuning Murraya paniculata Jack.
26 Cincau Hitam Mesona palustris
27 Sambang Darah Excoceria cochinchinensis Lour.
28 Landik Barleria lupulina Lindl.
29 Jambu Biji Psidium guajava L.
30 Handeuleum Graptophyllum pictum (L.) Griffith.
31 Ekor Kucing Acalypha hispida Burm. f
32 Alamanda Allamanda cathartica
33 Privet Cina Ligustrum lucidum W.T.Aiton
34 Cabe Jawa Piper aduncum L
35 Daun Encok Plumbago scandens L (plumb.)
36 Mondokaki Abang Tabernaemontana pandacaqui Poir
37 Terompet Thevetia peruviana
38 Jarak merah Jatropha Gossypifolia L.
39 Cabai Capsicum frutescens
27 Lampiran 2 Lanjutan
No Nama Nama Latin
41 Pepaya Carica papaya
42 Salam Eugenia polyantha
43 Zodia Evodia suaveolens
44 Bunga Lilin Pachystachys lutea
45 Nangka Artocarpus heterophyllus
46 Sirsak Annona muricata L
47 Belimbing Wuluh Averrhoa bilimbi L.
48 Mangga Mangifera indica
49 Rambutan Nephelium lappaceum
50 Makua Kecil Alpinia katsumadai Hayata
51 Pulai Aistonia scholaris R. Br.
52 Pulosari Alyxia stellata Rest. Sch
53 Nanas Ananas comosus (L) Merr
54 Jeruk Purut Citrus hystrix DC
55 Puring Codiaeum variegatum (L.) Bl.
56 Durian Durio sp
57 Ganitri Elaeocarpus angustifolius Blume.
58 Gandarusa Gendarussa vulganis Nees
59 Soka Ixora javanica
60 Pacar Kuku Lawsonia inermis
61 Mangga Kasturi Mangifera casturi Kosterm
62 Malatungao Melastoma malabathricum
63 Mengkudu Morinda citrifolia L
64 Mamina Pimeleodendron amboinicum
65 Genteng Peujit Quassia amara L.
66 Lidah Buaya Aloe Vera Linn.
67 Cabe rawit Capsicum frutescens
68 Melati Jasminum sambac (L.) W.Ait
69 Sirih Piper bettle L.
70 Pinang Areca catechu L.
71 Alpukat Persea gratissima Gaertn.
72 Anting-Anting Acalypha australis L.
73 Awar-Awar Ficus septica Burm.f
74 Bougenvil Bogenvillea glabra Chols.
75 Cakar Ayam Selaginella deodemeilinii Hieron
76 Gempur Batu Borreria hispida Schum
77 Pisang Musa paradisiaca L
78 Talas Colocasia esculenta Schott
79 Tembelekan Lantana camara L
80 Kembang sepatu Hibiscus rosa-sinensis L
28
Lampiran 2 Lanjutan
No Nama Nama Latin
82 Rumput mutiara Hedyotis corymbosa (L) Lamk
83 Kersen Muntingia calabura L.
84 Sukun Artocarpus communis Forst
85 Jati Tectona grandis L.F
86 Pacing Costus speciosus (Koening) J.s smith
87 Bunga kupu-kupu Bauhinia purpurea Linn
88 Nyamplung Calophyllum inophyllum
89 Suweg Amorphophallus campanulatus BI
90 Jambu air Syzygium aqueum Burm. f
91 Ki tolod Isotoma longiflora Presi
92 Sidagori Sida rhombifolia L
93 Mahkota Dewa Phaleria macrocarpa (Scheff) Boeri
94 Tanjung Mimisops elengi L
95 Lidah mertua Sansevieria trifasciata Prain
96 Mahoni Swietenia macrophylla King
97 Suplir Adiantum cuneatum
98 Tapak dara catharanthus roseus L.G Don
99 Sisik Naga Drymoglossum piloselloides L.ex
29 Lampiran 3 Daftar 107 data tumbuhan obat yang berhasil dititikan pada penelitian
No Jenis Tumbuhan Latitude Longitude
1 Alpukat (Persea gratissima) -6.5577222 106.7288333 2 Alpukat (Persea gratissima) -6.5566111 106.7279444 3 Alpukat (Persea gratissima) -6.5578611 106.7295 4 Andong (Cordyline fruticosa) -6.5561388 106.7276389 5 Andong (Cordyline fruticosa) -6.5561667 106.7273055 6 Anting-anting (Acalypha australis) -6.5565278 106.7297222 7 Anting-anting (Acalypha australis) -6.556004356 106.7293868 8 Awar-Awar (Ficus septica) -6.5562778 106.7296389 9 Belimbing Wuluh (Averrhoa blimbi) -6.5571944 106.7296944 10 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5591388 106.7304166 11 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5590555 106.7306111 12 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5590555 106.7306389 13 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5606388 106.7273611 14 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5605833 106.7273611 15 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5565277 106.7294166 16 Bougenvil (Bougenvillia glabra) -6.5561667 106.7276111 17 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.56025 106.7293055 18 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.5603611 106.7291389 19 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.5606944 106.7282499 20 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.560444 106.7279722 21 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.5568887 106.7287778 22 Bunga Kupu-kupu (Bauhinia purpurea) -6.5562222 106.7302777 23 Bunga Lilin (Pachysiachys lutea) -6.560444 106.7280833 24 Bunga Lilin (Pachysiachys lutea) -6.5557777 106.7285833 25 Bunga Lilin (Pachysiachys lutea) -6.555697952 106.7284572 26 Cabe jawa (Piper retrofractum) -6.5561388 106.7294722 27 Cakar Ayam (Selaginella deoderneilinii) -6.55625 106.7295555 28 Ekor Kucing (Acalypha hispida) -6.5561111 106.73025 29 Gempur Batu (Borreria hispida) -6.5560277 106.7295555 30 Jambu Air (Syzygium aqueum) -6.5577778 106.728111 31 Jambu Biji (Psidium guajava) -6.5563056 106.7271666 32 Jarak Pagar (Jatropha curcas) -6.5565555 106.72975
33 Jati (Tectona grandis) -6.5571944 106.7243888
34 Jati (Tectona grandis) -6.5573889 106.7245278
35 Jati (Tectona grandis) -6.5563889 106.7293611
36 Jeruk Purut (Citrus hystrix) -6.5565556 106.7274722 37 Kembang Sepatu (Hibiscus rosa-sinensis) -6.5559722 106.7279999 38 Ki Tolod (Isotoma longiflora) -6.5568333 106.7297222 39 Kumis Kucing (Orthosiphon aristatus) -6.5568333 106.7287222
30
40 Lidah Buaya (Aloe vera) -6.5560555 106.7294166
41 Lidah Buaya (Aloe vera) -6.555972699 106.7294224 42 Lidah Mertua (Sansevieria trifasciata) -6.5568887 106.7286666 43 Lidah Mertua (Sansevieria trifasciata) -6.5562222 106.7274444 44 Lidah Mertua (Sansevieria trifasciata) -6.5564722 106.7272777 45 Lidah Mertua (Sansevieria trifasciata) -6.556015227 106.7293553 46 Mahoni (Swietenia macrophylla) -6.55625 106.7295277 47 Mangga (Mangifera indica) -6.5576111 106.7289999 48 Mangkokan (Nothopanax scutellarium) -6.555790583 106.7287051 49 Melati (Jasminum sambac) -6.555384126 106.7258542 50 Mengkudu (Morinda citrifolia) -6.556471 106.7274 51 Mengkudu (Morinda citrifolia) -6.5565556 106.7276111 52 Nanas Kerang (Rheo spathaceae) -6.5559722 106.7294444 53 Nanas Kerang (Rheo spathaceae) -6.555861927 106.7293176 54 Nangka (Artocarpus heterophyllus) -6.5562777 106.7295833 55 Nangka (Artocarpus heterophyllus) -6.5577777 106.7287777 56 Nangka (Artocarpus heterophyllus) -6.5561388 106.7276666 57 Nangka (Artocarpus heterophyllus) -6.55725 106.7299722 58 Nangka (Artocarpus heterophyllus) -6.5554199 106.7259025 59 Nyamplung (Calophyllum inophyllum) -6.5563055 106.7297222 60 Nyamplung (Calophyllum inophyllum) -6.5561667 106.7275278 61 Nyamplung (Calophyllum inophyllum) -6.5562434 106.7297103 62 Pacing (Costus speciosus) -6.5562777 106.7295833 63 Pacing (Costus speciosus) -6.5568611 106.72875
64 Pepaya (Carica papaya) -6.5570277 106.7243333
65 Pepaya (Carica papaya) -6.5572777 106.7249166
66 Pepaya (Carica papaya) -6.5575833 106.7289444
67 Pepaya (Carica papaya) -6.5565277 106.7275555
68 Pinang (Areca catechu) -6.5557535 106.7250616
69 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5584166 106.7343611 70 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5582777 106.7338333 71 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5581111 106.7335 72 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5573889 106.71911 73 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5563611 106.7195 74 Pisang (Musa paradisiaca) -6.5563889 106.7292222
75 Pisang (Musa paradisiaca) -6.558 106.7281388
76 Pisang (Musa paradisiaca) -6.555408047 106.7259059 77 Pisang (Musa paradisiaca) -6.557564 106.728247 78 Pulai (Aistonia scholaris) -6.5600278 106.7290833 79 Pulai (Aistonia scholaris) -6.5601111 106.7294444 80 Puring (Codiaeum variegatum) -6.5562222 106.7294999 81 Puring (Codiaeum variegatum) -6.555858 106.729449
31 82 Puring (Codiaeum variegatum) -6.5569722 106.7298055 83 Puring (Codiaeum variegatum) -6.5561667 106.7273055 84 Rumput Mutiara (Hedyotis corymbosa) -6.556361 106.72925 85 Rumput Mutiara (Hedyotis corymbosa) -6.5563055 106.7292222 86 Rumput Mutiara (Hedyotis corymbosa) -6.5558055 106.7288888 87 Rumput Mutiara (Hedyotis corymbosa) -6.5565833 106.7276389 88 Sidagori (Sida rhombifolia) -6.55675 106.7299167 89 Sirih (Pipper bettle ) -6.555456055 106.7259413 90 Sirsak (Annona muricata) -6.5560277 106.7295 91 Sirsak (Annona muricata) -6.5559167 106.7295833 92 Sirsak (Annona muricata) -6.5563056 106.7293888 93 Sirsak (Annona muricata) -6.5566389 106.7292778 94 Sisik Naga (Drymoglossum piloselliodes) -6.5557777 106.7294999 95 Sisik Naga (Drymoglossum piloselliodes) -6.5566667 106.7292778
96 Soka (Ixora coccinea) -6.5570556 106.7296389
97 Som Jawa (Talinum paniculatum) -6.5561944 106.7294999 98 Sukun (Artocarpus communis) -6.555400245 106.725815 99 Suplir (Adiantum cuneatum) -6.5562222 106.7294999 100 Suplir (Adiantum cuneatum) -6.5558888 106.7294444 101 Suplir (Adiantum cuneatum) -6.5558055 106.7296944 102 Surukan (Peperomia pellucid) -6.5560833 106.7293611 103 Suweg (Amorphopallus campanulatus) -6.5563889 106.7292777 104 Tanjung (Mimusops elengi) -6.5557777 106.7288333 105 Tapak Dara (Catharanthus roseus) -6.5560833 106.7293889 106 Tapak Dara (Catharanthus roseus) -6.5562777 106.729861 107 Zodia (Euodia suaveolens) -6.555861927 106.7293176
32
Lampiran 4 Screenshoot sistem MedLeaf
a. Menu Home b. Menu database c. Detail tumbuhan
d. Menu maps pencarian berdasarkan jenis tumbuhan obat
33 Lampiran 4 Lanjutan
f. Menu identifikasi citra
g. Menu search engine tumbuhan obat
34
Lampiran 5 Pertanyaan kuesioner untuk kemudahan dan kepuasan user Nama :
Tanggal lahir : Pekerjaan : Pendidikan :
Jika anda mahasiswa, Departemen / Jurusan :
Berikan tanda (√) untuk jawaban yang menurut anda paling tepat.
1. Apakah software ini memberikan informasi atau petunjuk tentang apa yang sedang anda kerjakan?
a. Iya b. Tidak c. Cukup
2. Apakah bahasa dan istilah yang digunakan oleh software mudah anda mengerti? a. Iya
b. Tidak c. Cukup
3. Apakah penggunaan icon atau gambar pada software memudahkan anda bekerja? a. Iya
b. Tidak c. Cukup
4. Apakah penggunaan istilah dan kontrol sudah konsisten? a. Iya
b. Tidak c. Cukup
5. Apakah software memberikan peringatan/konfirmasi setiap akan menjalankan suatu event yang memerlukan perhatian lebih?
a. Iya b. Tidak c. Cukup
6. Apakah anda mudah mengingat langkah-langkah yang anda lakukan saat menggunakan software?
a. Iya b. Tidak c. Cukup
7. Apakah anda perlu latihan untuk menggunakan software ini? a. Iya
b. Tidak c. Cukup
8. Apakah informasi dari software ini tersampaikan dengan benar? a. Iya
b. Tidak c. Cukup
Jika anda punya saran cara menyampaikan informasi, tolong tuliskan :
... ... 9. Apakah pesan error yang ditampilkan membantu anda?
a. Iya b. Tidak c. Cukup
35 Lampiran 5 Lanjutan
10. Apakah dokumentasi yang disediakan software membantu anda menyelesaikan tugas anda?
a. Iya b. Tidak c. Cukup
11. Seberapa puas anda terhadap hasil pemetaan tumbuhan obat pada sistem ini? a. Puas
b. Tidak c. Cukup Puas
12. Seberapa lama anda menunggu waktu proses untuk hasil pemetaan tumbuhan obat pada sistem ini?
a. Cepat b. Lama c. Cukup
13. Seberapa puas anda terhadap hasil eksplorasi tumbuhan obat pada sistem ini? a. Puas
b. Tidak c. Cukup Puas
14. Seberapa lama anda menunggu waktu proses untuk eksplorasi tumbuhan obat pada sistem ini?
a. Cepat b. Lama c. Cukup
Saran untuk sistem ini?
... ... ...
36
Lampiran 6 Hasil kuesioner terhadap 10 aturan heuristik.
Koresponden Soal Jawaban
Puas Cukup Puas Tidak Puas
User 1 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 2 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 3 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 4 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 5 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4
37 Lampiran 6 Lanjutan
Koresponden Soal Jawaban
Puas Cukup Puas Tidak Puas
no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 6 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 7 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 8 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8 no. 9 no. 10 User 9 no. 1 no. 2 no. 3 no. 4 no. 5 no. 6 no. 7 no. 8
38
Lampiran 6 Lanjutan
Koresponden Soal Jawaban
Puas Cukup Puas Tidak Puas
no. 9 no.10 User 10 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 11 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 12 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 13 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 14 no.1 no.2
39 Lampiran 6 Lanjutan
Koresponden Soal Jawaban
Puas Cukup Puas Tidak Puas
no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 15 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 16 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 17 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 18 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7
40
Lampiran 6 Lanjutan
Koresponden Soal Jawaban
Puas Cukup Puas Tidak Puas
no.8 no.9 no.10 User 19 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10 User 20 no.1 no.2 no.3 no.4 no.5 no.6 no.7 no.8 no.9 no.10
