Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Metode Pengembangan Sistem

Transkripsi

1 Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Metode Pengembangan Sistem Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem ini yaitu model Analisis Simulasi (Simulation Analysis). Model analisis simulasi merupakan teknik pemodelan deskriptif, penggambaran sistem menggunakan model dimana tidak memerlukan formasi permasalahan atau rumusan masalah secara eksplisit dan langkah-langkah solusi yang merupakan bagian dari model optimisasi [17]. Urutan dari model analisis simulasi digambarkan pada Gambar 3.1, yang urutannya adalah sebagai berikut: 1. Rumusan masalah 2. Pengumpulan data dan analisis 3. Pengembangan model 4. Verifikasi model dan validasi 5. Eksperimen model dan optimisasi 6. Implementasi dari hasil simulasi 15

2 16 Rumusan Masalah Pengumpulan Data dan Analisis Pengembangan Model Verifikasi Model dan Validasi Eksperimen Model dan Optimasi Implementasi dan Hasil Gambar 3.1 Model Analisis Simulasi (Hoover & Perry, 1989)

3 17 1. Rumusan Masalah Pada tahap rumusan masalah dilakukan dengan membuat pertanyaan untuk mendapatkan jawaban dari variabel-variabel yang bersangkutan dan mengukur performa sistem yang akan digunakan. Adapun pertanyaan untuk pemodelan SEIR : 1. Bagaimana membuat model SEIR untuk pemodelan persebaran penyakit Tuberculosis (TB) berdasarkan data surveilans selama lima tahun dengan asumsi-asumsi yang dibuat. 2. Bagaimana menentukan titik kesetimbangan dari masingmasing kelurahan di Kota Salatiga selama lima tahun terakhir. 3. Bagaimana menentukan daerah-daerah persebaran penyakit TB di Kota Salatiga berdasarkan data surveilans selama lima tahun terakhir. 2. Pengumpulan Data dan Analisis Pengumpulan data dan analisis diisi dengan pencarian informasi dan kebutuhan data untuk mengetahui jelas masalah yang telah dirumuskan. Proses pengumpulan data dari Dinas Kesehatan, Bapeda Pemkot Salatiga, Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Salatiga, dan 6 Puskesmas induk di Salatiga dimana data yang telah terkumpul terdiri dari data kependudukan, data kasus TB, data laboratorium suspek TB periksa dahak, data Salatiga dalam Angka, dan Peta Administrasi Salatiga. Selanjutnya data tersebut dianalisis

4 18 sesuai kebutuhan sistem dan mendefinisikannya sebelum dilakukan pemodelan penyebaran penyakit TB dengan model endemis SEIR. Pemodelan ini akan menghasilkan data laju penyebaran penyakit TB, data deteksi penyebaran penyakit TB yang digambarkan juga dalam bentuk grafik dan peta daerah endemis Tuberculosis. 3. Pengembangan Model Pengembangan model menyangkut pengerjaan dan pengujian model dari sistem nyata termasuk memilih bahasa pemrograman komputer, model dari coding, dan debugging. Inti dari tahap ini adalah perancangan sistem dengan flowchart. 4. Verifikasi Model dan Validasi Pada langkah verifikasi model dan validasi, akan dibangun model yang sesuai dan representatif dengan sistem nyata. Sebuah model dikatakan valid jika hasil keluaran memiliki nilai yang mendekati pengukuran sistem nyata. Tujuan pengujian dari sebuah model adalah melakukan uji validasi yang harus menghasilkan prediksi masa depan dengan baik. Pendekatan validasi dapat dilihat pada Gambar 3.2, setelah model dikembangkan, kemudian dilakukan observasi pada sistem nyata untuk beberapa waktu, mengumpulkan data untuk variabel-variabel dan pengukuran performa. Variabelvariabel yang digunakan sebagai validasi adalah variabel yang hasil pengukuran performanya dari model mendekati sistem nyata. Sebuah keputusan pada validasi model diambil

5 19 berdasarkan pengukuran yang dihasilkan oleh model dengan kenyataan memiliki kesamaan pada hasil akhirnya. Pemodelan SEIR Model endemis SEIR Variabelvariabel SAMAKAH? Sistem Nyata Sistem Nyata Gambar 3.2 Pendekatan untuk Validasi Model 5. Model Eksperimen dan Optimisasi Tahap model eksperimen dan optimisasi yang dilakukan adalah ketepatan seperti seberapa luas sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi performa sistem. Lalu, desain dari eksperimen yang efektif dengan jawaban dari rumusan masalah yang telah dituliskan. 6. Implementasi dari Hasil Simulasi Tahap ini berisi tentang kepastian penerimaan dari hasil oleh pengguna dan pengembangan keputusan dari analisis yang dilakukan. Alasan dari ketidaksuksesan tujuan implementasi sering menyangkut dari ketidakmampuan pengguna dalam penguasaan teknik menganalisis, kurangnya kesadaran personal atau organisasional memandang objek.

6 Analisis Sistem Tahapan analisis kebutuhan digunakan untuk mengetahui dan menerjemahkan semua permasalahan serta kebutuhan perangkat lunak dan kebutuhan sistem yang dibangun. Oleh karena itu, dalam tahapan ini dilakukan proses pengumpulan data-data untuk sistem. Secara garis besar, analisis sistem meliputi analisis kebutuhan sistem, analisis alur kerja sistem, dan analisis kebutuhan hardware dan software Analisis Kebutuhan Sistem Analisis kebutuhan sistem merupakan proses identifikasi dan evaluasi permasalahan-permasalahan yang ada, sehingga nantinya sistem yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Sistem yang akan dibangun memerlukan masukan berupa data kependudukan, data kasus TB, data Profil Daerah Salatiga 2011, data Salatiga Dalam Angka. Sistem harus dapat memenuhi kebutuhan untuk: 1. Memberikan informasi tentang hasil analisis laju penyebaran penyakit TB pada setiap kelurahan di Kota Salatiga dalam rentang tahun Menggambarkan hasil analisis laju penyebaran penyakit TB ke dalam grafik di setiap kelurahan. 3. Menggambarkan deteksi penyakit Tuberculosis pada setiap kelurahan di Kota Salatiga untuk jangka waktu yang lama. Pada akhirnya sistem dapat memberikan output yang dibutuhkan, yaitu grafik laju penyebaran penyakit TB dan

7 21 data prediksi daerah penyebaran penyakit TB yang digambarkan dalam titik kesetimbangan dan peta. 4. Menampilkan daerah endemis TB dan daerah bebas TB di Kota Salatiga dalam bentuk peta Analisis Alur Kerja Sistem Berikut adalah alur kerja sistem yang ditempuh dalam sistem yang dibuat : 1. Pengguna memasukkan data populasi penduduk, data kelurahan, data kasus penyakit TB ke dalam basisdata. 2. Pengguna memasukkan id kelurahan ke dalam fungsi yang akan dihitung. Dalam sistem ini terdapat tiga fungsi, yaitu fungsi turunan untuk menghitung laju persebaran penyakit TB, fungsi titik untuk mencari titik kesetimbangan sebagai prediksi persebaran penyakit TB dan fungsi map untuk menampilkan daerah endemis TB Kota Salatiga. 3. Apabila pengguna ingin mengetahui laju persebaran penyakit Tuberculosis, digunakan fungsi turunan untuk menghitung laju persebaran penyakit Tuberculosis. Semua data-data yang dibutuhkan sistem akan diambil dari basisdata sesuai dengan id kelurahan yang diinputkan, yaitu data jumlah penduduk, terinfeksi TB, kematian TB, kelahiran penduduk, dan kematian penduduk. Kemudian data-data tersebut dianalisis dan menghasilkan data jumlah orang yang rentan karena TB. Dari data S(t), E(t), I(t), dan R(t) dapat dibuat laju penyebaran penyakit TB dengan menggunakan

8 22 pemodelan endemis SEIR. Output yang dihasilkan berupa grafik laju penyebaran penyakit TB setiap tahun dari tahun dan peta persebaran penduduk rentan, terjangkit, terinfeksi dan sembuh karena TB. 4. Bila pengguna ingin melihat deteksi persebaran penyakit TB, maka digunakan fungsi titik untuk mencari titik kesetimbangan. Sistem akan mengambil data titik setimbang yang sudah diproses dari angka terinfeksi TB, kelahiran penduduk, dan jumlah penduduk. Selanjutnya dilakukan pemodelan endemis SEIR untuk menghasilkan titik kesetimbangan yang digunakan sebagai prediksi penyebaran penyakit TB pada waktu mendatang. 5. Fungsi map digunakan untuk menampilkan peta daerah endemis TB di Kota Salatiga. Data yang digunakan dalam fungsi ini adalah data endemis TB yang diperoleh dari olah data angka terinfeksi TB, kelahiran penduduk, dan jumlah penduduk. Kemudian dilakukan perhitungan Ro dengan pemodelan SEIR, sehingga dapat menghasilkan nilai keendemisan suatu daerah. Dari fungsi ini dapat dilihat daerah yang endemis TB, dan daerah bebas TB berdasarkan data surveilans selama lima tahun Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak dan Pengakat Keras Spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam merancang adalah: - Intel Core i3 - RAM 2 GB

9 23 - Harddisk 500 GB Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem: Windows XP R SQLite Expert Personal Perancangan Sistem Data Flow Diagram (DFD) DFD adalah bagian yang mewakili arus data dalam suatu sistem (Pressman, 2001). Diagram DFD yang digunakan terdiri dari DFD level 0, DFD level 1, dan DFD level 2. Proses pertama yang harus dilakukan adalah pengguna memasukkan data id kelurahan kemudian sistem akan memproses data-data yang dibutuhkan sistem, dan dilakukan pemodelan endemis SEIR sehingga menghasilkan grafik laju penyebaran penyakit TB dan grafik titik setimbang serta peta daerah persebaran penyakit TB. DFD level 0 digambarkan pada Gambar 3.3. data grafik laju persebaran TB user data kelurahan data kasus TB data populasi 0 Model endemis SEIR data deteksi Gambar 3.3 DFD Level 0

10 24 DFD level 1 ditunjukkan pada Gambar 3.4. Dimulai dari pengguna yang menginputkan semua data yaitu kecamatan, populasi, penderita TB. Kemudian pengguna memasukkan id kelurahan, dari data id kelurahan tersebut diambil data-data yang dibutuhkan sistem dari basisdata, seperti data jumlah penduduk, terinfeksi TB, kematian TB, kelahiran penduduk, dan kematian penduduk, kemudian dilakukan perhitungan S(t), E(t), I(t), dan R(t) dengan cara menghitung jumlah orang yang rentan terkena TB atau disebut juga susceptible (S), jumlah otang yang terjangkit disebut juga exposed (E), jumlah orang yang terinfeksi TB atau infected (I), dan recovered (R) yaitu jumlah orang yang sembuh setelah terkena TB. Selanjutnya dilakukan pemodelan dengan model endemis SEIR dari data S(t), E(t), I(t), dan R(t) sehingga menghasilkan grafik laju penyebaran penyakit TB, grafik titik setimbang, serta peta daerah endemis TB.

11 25 user user data kelurahan 1 data kasus TB Penerimaan penerimaan data data populasi data kelurahan data kasus TB data populasi TB data populasi data populasi data kasus TB data grafik laju persebaran TB 2 2 Pemodelan SEIR SEIR data prediksi Gambar 3.4 DFD Level 1 Selanjutnya, gambar 3.5 menunjukkan gambaran proses pemodelan SEIR. Yang pertama dilakukan adalah menghitung jumlah individu rentan (S), terjangkit (E), terinfeksi (I), dan sembuh (R) di setiap kelurahan dari data kasus TByang ada. Kemudian dari data S,E,I,R dilakukan perhitungan prediksi untuk menentukan daerah-daerah endemis TB di Kota Salatiga. Perhitungan prediksi dilakukan dengan mengolah data dari basisdata menggunakan pemodelan SEIR sehingga menghasilkan basic reproductive ratio suatu infeksi (Ro). Ro

12 26 adalah jumlah infeksi-infeksi berikutnya yang diperoleh dari rata-rata laju infeksi (β) terhadap angka kelahiran penduduk (b). Jika Ro kurang dari atau sama dengan 1 berarti dalam populasi tersebut bebas penyakit TB. Jika terdapat lebih dari satu infeksi berikutnya yang dihasilkan dari satu infeksi utama maka Ro > 1 yang menunjukkan bahwa terjadi endemis, yaitu penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut (Admin, 2012). Selanjutnya nilai Ro tersebut divisualisasikan dalam sebuah peta Kota Salatiga. TB: 1 user data kelurahan TB:3 data kasus TB 2.1 Perhitungan perhitungan data SEIR data SEIR data SEIR 2.3 Perhitungan perhitungan deteksi deteksi TB:2 data populasi data SEIR data deteksi user user data grafik laju persebaran TB Perhitungan perhitungan laju persebaran TB user user Gambar 3.5 DFD Level 2 Untuk Proses Prediksi TB Pemodelan SEIR juga menghasilkan titik kesetimbangan yang digambarkan dalam grafik. Jika diperoleh titik kesetimbangan (1,0), maka tidak ada penyebaran penyakit dalam waktu yang lama atau tidak ada individu yang masuk ke subpopulasi infected atau dapat disebut titik ini adalah titik

13 27 kesetimbangan bebas penyakit (free disease). Jika diperoleh titik kesetimbangan, maka pada waktu mendatang, penyakit akan selalu ada dalam populasi tersebut dan selalu ada individu yang masuk ke subpopulasi infected. Kondisi seperti ini dapat disebut sebagai titik kesetimbangan endemis Entity Relationship Diagram (ERD) Relasi antar tabel untuk perancangan sistem menggunakan pemodelan endemis SEIR tampak pada Gambar 3.6. tahun Jml_pend luas kelurahan Id_kel mempunyai 1 N populasi lahir id_kel nama Mati_TB kematian id terinfeksi Gambar 3.6 Relasi Antar Tabel Tabel yang digunakan dalam pemodelan SEIR ada dua, yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Tabel kelurahan mempunyai atribut id_kel, nama, dan luas. Sedangkan tabel populasi mempunyai atribut id, id_kel, tahun, lahir, kematian, terinfeksi, dan mati_tb. Tabel kelurahan berelasi dengan tabel populasi untuk mengetahui kelurahan yang dipilih oleh pengguna, dan untuk menghitung laju persebaran TB, dan menghitung prediksi daerah endemis TB.

14 Perancangan Tabel Tabel-tabel yang digunakan dalam pemodelan ini ada dua yaitu tabel kelurahan dan tabel populasi. Struktur tabel kecamatan ditunjukkan pada Tabel 3.1 Struktur tabel populasi. Tabel populasi berisi tentang data-data penduduk, dan data penderita TB di setiap kelurahan. Primary key dalam tabel populasi adalah id. id Nama Field Tipe Data Integer Tabel 3.1 Struktur Tabel populasi Populasi Keterangan Id kelurahan yang digunakan dalam pemrosesan data id_kel Varchar Kode Kelurahan tahun Integer Tahun jml_pend Integer Jumlah Penduduk lahir Integer Jumlah Kelahiran Penduduk kematian Integer Jumlah Kematian penduduk datang Integer Jumlah penduduk datang pergi Integer Jumlah penduduk pergi kepadatan Float Jumlah kepadatan penduduk terinfeksi Integer Jumlah Penderita Tuberculosis mati_tb Integer Jumlah Penderita Tuberculosis yang mati Tabel kelurahan berisi tentang data-data dalam satu kelurahan. Dalam tabel ini field id_kel sebagai primary key dan digunakan sebagai inputan dalam pemodelan endemis SEIR. Tabel 3.2 menunjukkan struktur tabel kelurahan.

15 29 Tabel 3.2 Struktur Tabel kelurahan Kelurahan id_kel Varchar Kode kelurahan nama Varchar Nama kelutahan luas Float luas kelurahan Flowchart Flowchart program pada pemodelan ini digambarkan pada Gambar 3.7. Dimulai dari pengguna yang memasukkan data S,E, I, R, N, k, jumlah penduduk, jumlah penduduk lahir, jumlah kematian penduduk ke dalam basisdata. Dalam sistem ini terdapat 2 sistem informasi utama yaitu menu informasi persebaran penyakit dan informasi prediksi. Apabila pengguna memilih menu grafik laju persebaran suatu kelurahan, maka sistem akan menghitung laju persebaran TB kelurahan tersebut dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik laju persebaran TB dalam rentang tahun Apabila pengguna memilih menu grafik titik setimbang suatu kelurahan, maka sistem akan menghitung titik kesetimbangan kecamatan tersebut dengan model SEIR dan akan dihasilkan grafik titik kesetimbangan yang merupakan prediksi jumlah individu rentan, dan jumlah individu terinfeksi TB di tahun mendatang. Jika pengguna memilih menu peta, maka sistem akan menampilkan peta daerah endemis TB Kota Salatiga yang telah dihitung menggunakan model SEIR dalam rentang tahun

16 30 mulai Input data S,E,I,R,N,k penduduk lahir dan mati Grafik laju persebaran Rumus: b,c,d,b,ds/dt,di/dt, de/dt,dr/di Grafik ds/dt, de/dt,di/dt,dr/dt Grafik titik setimbang Rumus: b, Ro,se, ie Ro>1 (se.ie)= (se,ie) Grafik titik setimbang= (se,ie)=(1,0) (se,ie)=1,0 Grafik titik setimbang=(se,ie) =(1,0) Lihat peta Rumus: b, Ro Peta endemis TB selesai Gambar 3.7 Flowchart Program Pemodelan Endemis SEIR

17 Perancangan Antarmuka Sistem Rancangan antarmuka Pemodelan SEIR pada Gambar 3.3 menampilkan beberapa menu yang terdiri dari menu Laju Persebaran, menu Prediksi, dan menu Keluar. Laju Persebaran Prediksi Keluar Pemodelan SEIR Gambar 3.8 Perancangan Sistem Menu Laju persebaran terdiri dari grafik laju persebaran per kelurahan, menu Prediksi terdiri dari grafik titik kesetimbangan per kelurahan, dan peta endemis TB serta menu keluar untuk keluar dari sistem.