HASIL DAN PEMBAHASAN. Analisis Kebutuhan. Perancangan Konseptual. Survei Ketersediaan dan Pengumpulan Data

Transkripsi

1 5 Akuisisi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Analisis Kebutuhan Perancangan Konseptual Survei Ketersediaan dan Pengumpulan Data Perancangan Antarmuka Sistem Pengembangan Aplikasi Pengujian Sistem Perencanaan dan Perancangan Basisdata Gambar 5 Tahapan penelitian. Akuisisi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Tahapan ini dilakukan untuk merancang perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan sistem, berdasarkan fungsionalitas sistem. Perangkat keras yang dibutuhkan harus mampu menjalankan perangkat lunak yang dipilih. Perangkat lunak yang dibutuhkan dalam pengembangan sistem ini adalah perangkat lunak: pembuatan data spasial, sistem manajemen basisdata, dan pengembangan sistem pemetaan berbasis web. Perencanaan dan Perancangan Basisdata Tahapan ini dilakukan dengan melakukan perancangan lojik dan fisik basisdata. Perancangan lojik merupakan perancangan basisdata dengan membuat diagram keterhubungan antartabel. Perancangan fisik dilakukan dengan memilih atribut yang akan terdapat dalam masing-masing tabel. Setelah dilakukan perencanaan basisdata maka akan dilakukan pembangunan basisdata. Pembangunan basisdata ini melakukan masukan tipe data spasial dan atribut ke dalam basisdata. Perancangan Antarmuka Data yang telah ada diintegrasikan sehingga dapat ditampilkan melalui sistem. Perancangan antarmuka dilakukan pada isi, arsitektur aplikasi dan informasi, desain antarmuka, dan struktur navigasi. Pengembangan Aplikasi Perangkat dan teknologi diaplikasikan untuk membangun aplikasi web yang telah dirancang. Pengembagan aplikasi dilakukan dengan melakukan konfigurasi layer pada mapfile. Mapfile akan berfungsi untuk mengatur layer yang akan ditampilkan, sumber data yang diperoleh, dan cara ditampilkan. Pengujian Pengujian terhadap sistem dilakukan dengan menggunakan metode black-box. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan masukan tertentu untuk memeriksa apakah luaran yang dihasilkan sesuai dengan harapan. Pengujian juga dilakukan dengan menganalisis ukuran file gambar yang dihasilkan dan waktu akses. Analisis dilakukan dengan melakukan perbandingan data dari setiap percobaan dan dibuat grafik percobaan tersebut. Pengujian juga dilakukan terhadap jarak objek pada peta luaran aplikasi MapServer dengan jarak objek di tempat yang sebenarnya di muka bumi. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Kebutuhan Sistem dikembangkan untuk memberikan informasi penyebaran penderita DBD perkelurahan di Kota Bogor dan hubungannya dengan curah hujan secara spasial. Untuk mewujudkan hal tersebut dilakukan analisis agar sistem sesuai dengan tujuan yang diharapkan.. Spesifikasi Pengguna Pengguna dari sistem ini adalah Dinas Kesehatan yang menggunakan sistem sebagai salah satu tindakan antisipatif dalam penanggulangan penyebaran penderita DBD. Kewenangan dari pengguna adalah melihat dan melakukan edit data spasial pada sistem.. Kebutuhan Pengguna Sistem akan memungkinkan pengguna melihat penyebaran penderita DBD secara spasial dan melihat penyebaran penderita DBD dalam bentuk poligon hingga titik lokasi

2 6 kejadian. Sistem akan berisi peta dan data geografi Kota Bogor, penyebaran penderita DBD, penyebaran curah hujan (CH), relasi antara CH dengan jumlah penderita DBD, serta status stratifikasi DBD kelurahan dalam kurun waktu tahun Data tersebut dapat dilihat dengan memilih layer yang akan diaktifkan. Pengguna juga dapat memperbesar, memperkecil, maupun mencetak peta sesuai kebutuhan. Sistem juga akan menyediakan fungsi untuk melakukan edit pada data spasial penderita DBD..3 Kebutuhan Data Sistem menampilkan data spasial yang membutuhkan data spasial administratif Kota Bogor (kecamatan dan kelurahan), jalan, sungai, tataguna lahan, dan bangunan. Sistem juga membutuhkan data CH perkelurahan, jumlah penderita DBD perkelurahan untuk tahun , dan penderita DBD pertitik lokasi kejadian yang ada di Kota Bogor..4 Kebutuhan Fungsional Fungsi dari sistem diidentifikasi setelah dilakukan analisis kebutuhan pengguna. Fungsi dari sistem dapat dilihat pada Tabel. Tabel Fungsi SIG DBD No. Fungsi Sistem Melihat informasi DBD Memilih tema aktif peta 3 Menambah data penderita DBD 4 Mengubah data penderita DBD 5 Menghapus data penderita DBD 6 Mencetak tampilan peta 7 Melakukan perubahan ukuran peta 8 Melakukan perubahan skala peta 9 Menggeser posisi peta 0 Melakukan kueri titik penderita DBD Melakukan kueri poligon kelurahan Menghitung jarak antartitik 3 Menghitung luas poligon 4 Melakukan full-extent peta Perancangan Konseptual Hasil dari perancangan akan menjadi acuan untuk melakukan pengembangan sistem. Perancangan terdiri atas pemodelan kebutuhan fungsional, perancangan isi, dan perancangan antarmuka.. Pemodelan Kebutuhan Fungsional Kebutuhan fungsional dimodelkan dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD). DFD menggambarkan proses yang ada serta aliran keluar dan masuknya data dalam aplikasi. Diagram konteks merupakan level yang paling tinggi. Perincian dari proses diagram konteks digambarkan melalui diagram yang lebih rendah. Terdapat satu entitas yang berinteraksi pada sistem yaitu pengguna. Pengguna memberikan masukan tertentu kepada aplikasi kemudian hasil eksekusi dengan fungsi tertentu diberikan ke pengguna. Gambaran aplikasi terlihat dalam diagram konteks pada Gambar 6. Pengguna Permintaan informasi DBD Permintaan tema peta Permintaan edit peta Permintaan cetak peta Data skala peta Data ukuran peta Permintaan manipulasi peta Kueri poligon Kueri titik Data poligon 0 SIG DBD Kota Data titik Bogor Informasi DBD Tampilan peta Hasil cetak peta Hasil kueri poligon Hasil kueri titik Luas poligon Jarak antartitik Gambar 6 Diagram konteks sistem. Diagram konteks dikembangkan lagi menjadi DFD level (Lampiran ). DFD level informasi proses yang terjadi dalam aplikasi serta aliran data dari entitas ke aplikasi atau aplikasi ke entitas dengan lebih detail. Aplikasi SIG DBD DFD level (Lampiran -4) dan level 3 (Lampiran 5). Kamus data dapat dilihat pada Lampiran 6. Dekomposisi fungsional modul disertakan pada Lampiran 7.. Isi Isi yang disajikan dalam aplikasi dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu: a Peta spasial penyebaran DBD Kota Bogor Pada bagian peta, informasi yang disajikan adalah: Layer spasial, meliputi: a Layer kelas penyebaran DBD bulanan

3 7 b Layer penyebaran DBD tahun 006 c Layer peta dasar d Layer administratif e Layer sungai f Layer jalan g Layer tataguna lahan h Layer bangunan i Layer stratifikasi penyebaran DBD pertahun Komponen peta, meliputi: a Legenda b Navigasi peta c Arah mata angin d Skala 3 Kueri, berisi informasi dari penderita DBD perkelurahan, meliputi: a Nama kelurahan b Jumlah penderita DBD tahun 00 sampai dengan 006 c Untuk kueri titik, berisi data atribut penderita DBD, yaitu alamat dan jenis kelamin b Informasi DBD Informasi DBD akan berisi artikel mengenai penyebaran DBD. Artikel tersebut menginformasikan kegiatan pencegahan penyebaran, program pencegahan dari Dinas Kesehatan, maupun penjelasan mengenai DBD..3 Antarmuka Perancangan antarmuka terdiri atas perancangan antarmuka perangkat keras, perangkat lunak, dan aplikasi. Perancangan perangkat keras memberikan informasi mengenai spesifikasi perangkat keras yang sesuai dengan sistem. Perancangan perangkat lunak memberikan informasi mengenai perangkat lunak yang akan digunakan oleh aplikasi. a Antarmuka perangkat keras Spesifikasi perangkat keras yang dirancang untuk menjalankan aplikasi web sistem adalah: Server a Prosesor clock speed.8 GHz b Memori RAM 04 MB c Kapasitas harddisk 80 GB d VGA Card 8 MB e Monitor resolusi 04x768 piksel Client a Prosesor clock speed GHz b Memori RAM 56 MB c d e Kapasitas harddisk 0 GB VGA Card 3 MB Monitor resolusi 04x768 piksel b Antarmuka perangkat lunak Spesifikasi perangkat lunak yang dirancang untuk menjalankan aplikasi web sistem adalah: Server a Windows XP Professional b PostgreSQL 8..3 c PostGIS.. d MapServer 4.8. e CartoWeb Client a Windows XP Professional b Mozilla Firefox.0 c Antarmuka aplikasi Antarmuka aplikasi terdiri dari empat bagian utama, yaitu header, navigasi, isi, dan footer. Header terletak di bagian atas, navigasi di bagian kiri, isi di bagian tengah dan kanan, dan footer di bagian bawah. Rancangan antarmuka aplikasi dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 7 Rancangan antarmuka..4 Batasan Sistem Batasan yang digunakan dalam pengembangan aplikasi web ini adalah shapefile yang akan di-upload format yang baku dan tidak boleh diubah. Hal ini dilakukan agar proses konversi data dapat dibaca oleh sistem manajemen basisdata. Survei Ketersediaan dan Pengumpulan Data Tahapan ini merupakan lanjutan dari tahapan sebelumnya yaitu mengumpulkan data sesuai dengan kebutuhan data yang telah didefinisikan. Data spasial administratif Kota Bogor (kecamatan dan kelurahan), jalan, sungai, tataguna lahan, dan bangunan

4 8 diperoleh melalui Balai Geomatika Bakosurtanal, sedangkan data CH perkelurahan diperoleh melalui stasiun klimatologi di sekitar Kota Bogor. Data jumlah penderita DBD perkelurahan untuk tahun diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bogor, dan data penderita DBD pertitik lokasi kejadian diperoleh melalui rumah sakit yang ada di Kota Bogor. Data CH yang diperoleh belum mewakili semua kelurahan yang ada di Kota Bogor. Stasiun klimatologi yang ada hanya berjumlah tiga buah. Stasiun klimatologi tersebut adalah stasiun klimatologi Baranang Siang, Cimanggu, dan Dramaga. Karena pemetaan yang akan ditampilkan kepada pengguna adalah CH perkelurahan maka dilakukan interpolasi spasial untuk mengetahui nilai CH setiap kelurahan yang ada. Sistem juga akan menampilkan kelas dan stratifikasi DBD. Kelas overlay DBD merupakan overlay antara layer CH dengan jumlah penderita DBD perkelurahan. Tujuan dari kelas overlay ini adalah untuk melihat persebaran curah hujan dan penderita DBD. Di lain pihak, stratifikasi adalah status suatu kelurahan untuk identifikasi penyebaran DBD oleh Dinas Kesehatan. Status tersebut adalah endemis, sporadis, dan potensial. 3. Interpolasi Spasial Gambar 8 merupakan sebuah peta dari 3 stasiun klimatologi yang ada di sekitar Kota Bogor dan nilai CH pada bulan Januari 006. Peta tersebut menunjukkan bahwa terdapat area yang cukup luas yang tidak diketahui nilai CH-nya. Tabel Jarak antara titik perkiraan dengan titik kontrol (meter) Jarak antara titik Jarak 0, , , Sebagai contoh penerapan interpolasi dapat dilihat pada kasus berikut. Terdapat sekumpulan data CH yang telah diketahui pada tiga stasiun untuk bulan Januari 006. Akan dihitung interpolasi untuk nilai yang tidak diketahui pada titik 0 dengan menggunakan metode IDW. Gambar 9 memperlihatkan lokasi titik 0 yang akan dicari nilainya. Tabel menunjukkan jarak dalam meter antara titik 0 dan tiga titik yang diketahui nilainya. Gambar 8 Peta Kota Bogor dengan tiga stasiun klimatologi dan nilai CH pada bulan Januari 006. Gambar 9 Nilai titik 0 diinterpolasi oleh tiga stasiun yang diketahui nilainya. Dengan melakukan substitusi pada nilai yang diketahui dan jaraknya pada persamaan, dapat diketahui nilai z 0. Perhitungannya sebagai berikut:

5 9 zi di = (93) (57) + (84) = = d i z = = = Dari hasil persamaan diketahui untuk titik 0 curah hujan bernilai 406 mm. Gambar 0 memperlihatkan sebuah surface CH yang dihasilkan oleh metode IDW (dengan pangkat ) dari nilai tiga stasiun klimatologi. Gambar memperlihatkan peta surface isohyet (isoline dari CH). Bulatan dari isoline merupakan ciri dari hasil metode IDW. Gambar Peta isohyet yang dibuat dari metode IDW. Setelah diperoleh hasil interpolasi CH maka akan dihitung CH untuk masing-masing kelurahan. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar. Gambar tabel bagian atas adalah titik kontrol untuk interpolasi beserta nilainya. Gambar tabel bagian bawah adalah nilai CH setiap kelurahn yang diperoleh dari hasil interpolasi. ID merupakan identifikasi kelurahan. Hasil interpolasi setiap bulan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 8. Hasil peta dari interpolasi CH pada bulan Januari 006 dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar CH hasil interpolasi. Gambar 0 Peta surface CH hasil dari metode IDW. Gambar 3 Peta hasil interpolasi CH bulan Januari 006.

6 0 3. Curah Hujan Analisis data CH untuk wilayah Kota Bogor menggunakan data CH yang diperoleh dari hasil interpolasi. Grafik CH rata-rata bulanan dari tahun dapat dilihat pada Gambar 4. CH (mm) Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nov Des Bulan Gambar 4 CH rata-rata bulanan Berdasarkan rata-rata bulanan selama kurun waktu tersebut untuk masing-masing bulan tampak bahwa CH maksimum terjadi pada bulan Januari yaitu 3-58 mm. CH minimum terjadi pada bulan Agustus dengan kisaran antara 4-68 mm. Akan tetapi jika ditinjau dari distribusi spasialnya tampak bahwa CH yang diterima di wilayah Kota Bogor bagian tengah ke selatan lebih banyak bila dibandingkan dengan daerah lainnya. Hasil analisis CH dapat diuraikan sebagai berikut: Januari. Jumlah CH rata-rata berkisar antara 3-58 mm. Secara spasial distribusi CH hampir merata kecuali di bagian barat daya Bogor. Februari. CH mulai tampak turun, tetapi masih berkisar antara mm. Penurunan CH terlihat jelas pada wilayah utara dan barat Bogor. Maret. CH pada bulan Maret juga mengalami penurunan. Konsentrasi CH berada di bagian tengah ke selatan Bogor. CH berkisar antara mm. April. CH pada bulan April mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Distribusi CH berada di bagian tengah ke timur dan barat Bogor. CH berkisar antara mm. Mei. CH pada bulan Mei menunjukkan penurunan dibandingkan bulan April. CH berkisar antara mm. Bagian utara Bogor terlihat penurunan CH dan tersebar merata. Juni. CH pada bulan Juni menunjukkan kondisi semakin menurun dibandingkan dengan bulan Mei. CH berada pada kisaran mm. Mulai terlihat penurunan CH pada wilayah Bogor bagian timur. Juli. Dibandingkan bulan Juni CH ratarata pada bulan Juli menunjukkan penurunan di sebagian besar wilayah Bogor. CH berkisar antara mm. Agustus. CH pada bulan Agustus merupakan CH terendah dibandingkan bulan lainnya. CH berkisar antara 4-68 mm. CH rendah terlihat menyebar merata di wilayah tengah dan selatan Bogor. September. CH pada bulan September menunjukkan peningkatan sedikit dibandingkan bulan Agustus. Secara umum CH berada pada rentang 9-68 mm. Secara spasial CH tersebar merata di seluruh wilayah Bogor. Oktober. CH pada bulan Oktober menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan bulan September. CH berkisar antara mm. CH yang rendah masih terlihat di bagian barat dan utara Bogor. November. CH pada bulan November menunjukkan sedikit penurunan. CH turun pada bagian tengah ke selatan Bogor. CH berkisar antara mm. Desember. CH pada bulan Desember menunjukkan pola yang hampir mirip dengan pola CH November. CH berkisar antara mm. CH tersebar merata pada wilayah timur Bogor. 3.3 Sebaran Penderita DBD Analisis data DBD yang dipergunakan dalam penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bogor. Berdasarkan data DBD tahun diperoleh informasi bahwa pada umumnya kasus DBD dalam setahun jumlahnya berkisar antara 300~300 kasus. Pada tahun 00 jumlahnya mencapai 337 kasus, sedangkan pada tahun 003, 004, 005, dan 006 jumlahnya berturut-turut mencapai 599, 868, 857, dan 0. Dari data DBD tersebut dilakukan perhitungan nilai rata-rata bulanan jumlah penderita yang terserang DBD tahun dan ditampilkan ke dalam grafik. Dari grafik diketahui rata-rata puncak serangan DBD pada bulan Maret, disajikan pada Gambar 5. Data rata-rata bulanan sebaran penderita DBD secara rinci perkelurahan dapat dilihat pada Lampiran 9. Dari data rata-

7 rata bulanan juga tampak bahwa pada saat musim hujan pada awal tahun hingga menjelang musim kemarau terjadi lonjakan jumlah penderita yaitu sekitar 00 penderita dalam sebulan. 3 Jumlah penderita. 0 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sep Okt Nov Des Bulan Gambar 5 Grafik rata-rata bulanan penderita DBD tahun Untuk melakukan pemetaan dari hasil rata-rata bulanan, jumlah serangan DBD dikelompokkan menjadi beberapa kelas yaitu 0 -, - 3, dan > 3 (Tabel 3). Pembagian kelas ini ditujukan untuk mempermudah identifikasi daerah dalam analisis. Tabel 3 Kategori kasus DBD No Kasus DBD Kategori 0 - Rendah - 3 Sedang 3 > 3 Tinggi Setelah diberi kelas maka dibuat sebaran tersebut ke dalam peta. Gambar 6 merupakan peta kelas persebaran DBD tahun Gambar 6 menunjukkan bahwa daerah yang intensitas serangan tertinggi (> 3 penderita) adalah kelurahan Tegal Gundil dan Bantar Jati. Kelurahan yang intensitas sedang ( - 3 penderita) adalah Tanah Sareal, Kebon Pedes, Sukaresmi, Kedung Badak, Tanah Baru, Tegal Lega, Babakan, Baranang Siang, dan Gunung Batu, sedangkan yang intensitas rendah (0 - penderita) adalah kelurahan selainnya. Berdasarkan kriteria hasil analisis ratarata bulanan kasus DBD di setiap kelurahan di wilayah Kota Bogor (peta persebaran bulanan disertakan pada Lampiran 0) dapat diuraikan secara rinci sebagai berikut: Januari. Pada bulan Januari terjadi kasus DBD di wilayah Kota Bogor berkisar antara rendah sampai tinggi. Terdapat 3 kelurahan atau sekitar 4.4% masuk dalam kategori tinggi, 6 kelurahan atau sekitar 3.5% masuk dalam kategori sedang, dan 49 kelurahan atau sekitar 7.% masuk dalam kategori rendah. Gambar 6 Peta kelas persebaran DBD tahun Februari. Pada bulan Februari terjadi adanya lonjakan kasus DBD dibandingkan dengan bulan Januari. Terdapat 7 kelurahan atau sekitar 0.3% masuk dalam kategori tinggi, 3 kelurahan atau sekitar 33.8% masuk dalam kategori sedang, dan 38 kelurahan atau sekitar 55.9% masuk dalam kategori rendah. Maret. Pada bulan Maret kasus DBD terjadi peningkatan lagi dibandingkan dengan bulan Februari. Terdapat kelurahan atau sekitar 7.6% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar 3.4% masuk dalam kategori sedang, dan 34 kelurahan atau sekitar 50.0% masuk dalam kategori rendah. April. Pada bulan April terjadi penurunan kasus DBD dibandingkan dengan bulan Maret. Terdapat kelurahan atau sekitar.5% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar 6.% masuk dalam kategori sedang, dan 56 kelurahan atau sekitar 8.4% masuk dalam kategori rendah. Mei. Pada bulan Mei terjadi sedikit peningkatan kasus DBD dibandingkan dengan bulan April. Terdapat kelurahan atau sekitar.9% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar 6.% masuk dalam kategori sedang, dan 55 kelurahan atau sekitar 80.9% masuk dalam kategori rendah. Juni. Pada bulan Juni terjadi sedikit penurunan kasus DBD dibandingkan dengan bulan Mei. Terdapat kelurahan atau sekitar.9% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar 7.6% masuk dalam kategori sedang, dan 54 kelurahan atau sekitar 79.4% masuk dalam kategori rendah. Juli. Pada bulan Juli terjadi penurunan kasus DBD yang cukup signifikan dibandingkan dengan bulan Juni. Terdapat kelurahan atau sekitar.9% masuk dalam kategori tinggi, 4 kelurahan atau sekitar 5.9% masuk dalam kategori sedang, dan 6

8 kelurahan atau sekitar 9.% masuk dalam kategori rendah. Agustus. Pada bulan Agustus terjadi penurunan kasus DBD dibandinkan dengan bulan Juli dimana tidak terdapat kelurahan dalam kategori tinggi. Terdapat 5 kelurahan atau sekitar 7.4% masuk dalam kategori sedang dan 63 kelurahan atau sekitar 9.6% masuk dalam kategori rendah. September. Bulan September merupakan bulan dengan angka kasus paling rendah dalam setahun, dimana tidak terdapat kelurahan dalam kategori tinggi. Terdapat 3 kelurahan atau sekitar 4.4% masuk dalam kategori sedang dan 65 kelurahan atau sekitar 95.6% masuk dalam kategori rendah. Oktober. Pada bulan Okober terjadi adanya peningkatan kasus DBD dibandingkan dengan bulan September. Terdapat kelurahan atau sekitar.5% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar.9% masuk dalam kategori sedang, dan 65 kelurahan atau sekitar 95.6% masuk dalam kategori rendah. November. Pada bulan November terjadi peningkatan kasus DBD, walaupun tidak terdapat kelurahan yang masuk dalam kategori tinggi. Terdapat 6 kelurahan atau sekitar 8.8% masuk dalam kategori sedang dan 6 kelurahan atau sekitar 9.% masuk dalam kategori rendah. Desember. Pada bulan Desember terjadi peningkatan kasus DBD yang cukup signifikan dibandingkan dengan bulan November. Terdapat 3 kelurahan atau sekitar 4.4% masuk dalam kategori tinggi, kelurahan atau sekitar 6.% masuk dalam kategori sedang, dan 54 kelurahan atau sekitar 79.4% masuk dalam kategori rendah. Hubungan antara unsur iklim dengan serangan DBD dilakukan dengan cara memetakan salah satu unsur iklim, curah hujan (CH) dan jumlah intensitas serangan DBD. Pemetaan serangan DBD dan unsur iklim CH menghasilkan kelas overlay serangan DBD dan CH. Serangan DBD tertinggi terdapat pada kelurahan Bantar Jati dan Tegal Gundil yang termasuk kelas G (curah hujan mm) dengan intensitas serangan 3-5 penderita. Tabel 4 menunjukkan kelas overlay serangan DBD bulan Januari. Untuk kelas overlay serangan DBD bulan lainnya dapat dilihat pada Lampiran. Tabel 4 Kelas overlay serangan DBD bulan Januari ID Kelurahan/desa Kesakitan CH (mm) Kelas 56 Sindang Barang D 57 Bubulak D 59 Margajaya D 60 Balumbang Jaya D 55 Cilendek Barat E 58 Situgede E 6 Semplak E 65 Loji E 4 Kedung Badak F 5 Kedung Jaya F 7 Kedung Waringin F 0 Cibadak F 5 Ciwaringin F 7 Kebon Kelapa F 53 Menteng F 54 Cilendek Timur F 6 Curug F 63 Curug Mekar F 64 Pasir Mulya F 66 Gunung Batu F Tanah Sareal G Kebon Pedes G 3 Sukaresmi G 6 Sukadamai G 8 Kayu Manis G 9 Mekar Wangi G Kencana G Cibuluh G 6 Bantar Jati G 7 Kedung Halang G 8 Ciparigi G Sempur G 6 Panaragan G 37 Cikaret G 67 Pasir Jaya G 68 Pasir Kuda G 3 Cimahpar H 4 Tanah Baru H 5 Tegal Gundil H 9 Ciluar H Cibogor H 3 Tegal Lega H 4 Babakan H 8 Gudang H 9 Paledang H 30 Babakan Pasar H 3 Batu Tulis H 3 Rangga Mekar H 33 Pamoyanan H 34 Mulya Harja H 35 Bondongan H 36 Empang H 38 Cipaku H 39 Genteng H 40 Rancamaya H 4 Kertamaya H 4 Bojongkerta H 43 Pakuan H 44 Lawang Gintung H 45 Harjasari H 46 Muarasari H 48 Katu Lampa H 49 Tajur H 50 Sindang Sari H 5 Sindang Rasa H 47 Baranang Siang I 5 Sukasari I

9 3 Gambar 7 Peta kelas overlay sebaran DBD bulan Januari. Dengan melakukan pemetaan kelas overlay serangan DBD (Lampiran ) diketahui beberapa informasi. DBD banyak terjadi di antara bulan Desember sampai bulan Juli dan penyebaran tertinggi terjadi pada bulan Maret yaitu 8 kasus pada daerah Kebon Pedes dan Sukaresmi. Pada bulan tersebut CH berada pada tingkat mm. Fakta lain menunjukkan bahwa pada tahun kasus DBD tidak mengalami peningkatan pada bulan Juli sampai September. Pada bulan tersebut CH berkisar antara 0-70 mm. Peta kelas overlay sebaran DBD untuk bulan Januari dapat dilihat pada Gambar 7. Peta juga menunjukkan hubungan antara penyakit DBD yang ditemukan dengan bulan yang sebelumnya mengalami hujan. Kejadian DBD menurun untuk bulan dengan bulan sebelumnya kelas A, B, dan C, yaitu ketika CH berada dalam rentang 0-70 mm (bulan Agustus, September, dan Oktober). Ketika bulan sebelumnya kelas D dan seterusnya akan ditemukan peningkatan kejadian DBD. Kejadian DBD mencapai puncaknya pada bulan Februari dan Maret. CH bulan ini lebih rendah daripada bulan sebelumnya, akan tetapi masih CH dengan kelas D, E, dan seterusnya. 3.4 Stratifikasi Kelurahan Status stratifikasi terdiri atas endemis, sporadis, dan potensial. Endemis berarti dalam tiga tahun terakhir kelurahan tersebut ditemukan penderita DBD secara berturutturut, sporadis berarti minimal sekali dalam tiga tahun terakhir kelurahan tersebut ditemukan penderita DBD, dan potensial berarti tidak ditemukan penderita DBD dalam tiga tahun terakhir pada kelurahan tersebut. Status stratifikasi kelurahan dapat dilihat pada Lampiran 3. Hasil analisis stratifikasi dapat diuraikan sebagai berikut: 00. Pada tahun 00, distribusi spasial kelurahan status endemis banyak di bagian tengah wilayah Bogor. Di sisi lain, kelurahan status sporadis di bagian pinggir wilayah Bogor. Kelurahan status potensial terletak di bagian barat laut dan selatan wilayah Bogor. Terdapat 6 kelurahan atau sekitar 38.% termasuk status endemis, 38 kelurahan atau sekitar 55.9% termasuk status sporadis, dan 4 kelurahan atau sekitar 5.9% termasuk potensial Pada tahun 003, distribusi spasial kelurahan status endemis banyak di bagian tengah wilayah Bogor dan mulai bergerak menyebar. Di sisi lain, kelurahan status sporadis terletak di bagian pinggir utara dan selatan wilayah Bogor. Kelurahan status potensial terletak di bagian barat laut dan selatan wilayah Bogor, berkurang satu kelurahan di bagian selatan dibandingakan dengan tahun 00. Terdapat 44 kelurahan atau sekitar 64.7% termasuk status endemis, kelurahan atau sekitar 30.9% termasuk status sporadis, dan 3 kelurahan atau sekitar 4.4% termasuk potensial Pada tahun 004, distribusi spasial kelurahan status endemis banyak di bagian tengah wilayah Bogor dan mulai bertambah satu kelurahan di bagian utara. Di sisi lain, kelurahan status sporadis bagian selatan wilayah Bogor tidak berubah. Kelurahan status potensial yang terletak di bagian barat laut berkurang dan tinggal di bagian selatan wilayah Bogor. Terdapat 46 kelurahan atau sekitar 67.6% termasuk status endemis, 0 kelurahan atau sekitar 9.4% termasuk status sporadis, dan kelurahan atau sekitar.9% termasuk potensial Pada tahun 005, distribusi spasial kelurahan status endemis banyak di bagian tengah wilayah Bogor dan bertambah satu kelurahan di bagian utara. Di sisi lain, kelurahan status sporadis berada di bagian utara dan selatan wilayah Bogor. Kelurahan status potensial terletak di bagian selatan wilayah Bogor, berkurang satu kelurahan dibandingkan dengan tahun 004. Terdapat 47 kelurahan atau sekitar 69.% termasuk status endemis, 0 kelurahan atau sekitar 9.4% termasuk status sporadis, dan kelurahan atau sekitar.5% termasuk potensial Pada tahun 006, distribusi spasial kelurahan status endemis hampir menutupi wilayah Bogor. Di sisi lain, kelurahan status sporadis ada di bagian pinggir utara dan selatan wilayah Bogor. Kelurahan status

10 4 potensial satu-satunya terletak di bagian selatan wilayah Bogor. Terdapat 59 kelurahan atau sekitar 86.8% termasuk status endemis, 8 kelurahan atau sekitar.8% termasuk status sporadis, dan kelurahan atau sekitar.5% termasuk potensial. Gambar 8 Status stratifikasi kelurahan tahun 006. Dari pemetaan yang dilakukan terlihat daerah yang berstatus endemis cenderung meningkat (Lampiran 4). Hasil pemetaan juga menunujukkan terdapat satu kelurahan yang selama lima tahun berada dalam status potensial, yaitu kelurahan Kertamaya, yang artinya kelurahan tersebut tidak ditemukan penderita DBD dalam tujuh tahun terakhir. Tahun 006 status endemis hampir meliputi semua kelurahan, yang artinya penderita DBD setidaknya sudah ditemui dalam tiga tahun terakhir dari tahun 006 pada kelurahan tersebut. Gambar 8 memperlihatkan status stratifikasi kelurahan tahun 006. Akuisisi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Tahapan ini mendefinisikan fungsi dari perangkat yang digunakan. Perangkat lunak yang digunakan adalah ArcView, MapServer, CartoWeb, dan PostgreSQL. PostgreSQL 8..3 digunakan sebagai sistem manajemen basisdata untuk penyimpanan dan pengolahan data. PostGIS.. digunakan sebagai ekstensi PostgreSQL untuk menyimpan dan mengolah data spasial jun agt jul sep okt nov feb_ch mei_ch jan_ch apr_ch jun_ch mar_ch jul_ch des agt_ch mei sep_ch apr mar okt_ch nov_ch feb jan id_kel kelas_dbd des_ch landuse05 z00 id_kel z003 z004 nama_kec landuse strata_dbd z005 z006 length kode_unsur admin_kecamatan admin_kelurahan nama_kel nama_unsur jan feb id_kel mar apr bangunan mei ch_006 jun jul agt sep nov okt type des srid geometry_columns srid f_geometry_columns N mereferensi spatial_ref_sys auth_srid coord_dimension f_table_catalog auth_name f_table_name f_table_schema srtext f_table_catalog proj4text id umur kelamin sungai temp_006 jalan edit_titik_dbd alamat nama_unsur bulan Gambar 9 Diagram keterhubungan antartabel. kode_unsur toponimi keterangan des length kode_unsur nov id_kel okt jan feb mar apr mei jul agt sep jun

11 5 di dalam sistem manajemen basisdata PostgreSQL. MapServer 4.8. digunakan sebagai web server untuk aplikasi pemetaan berbasis web. CartoWeb digunakan sebagai framework pengembangan aplikasi pemetaan berbasis web. Perencanaan dan Perancangan Basisdata Perancangan lojik basisdata ditampilkan dalam diagram keterhubungan antartabel, dapat dilihat pada Gambar 9. Perancangan fisik dilakukan dengan memilih atribut yang akan dimasukkan dalam masing-masing tabel. Tabel basisdata dirancang sesuai dengan kebutuhan fungsional aplikasi. Daftar tabel basisdata dapat dilihat pada Tabel 5. Perancangan Antarmuka Tahapan ini merupakan perancangan antarmuka pengguna. Pembuatan halaman akan menggabung hasil secara keseluruhan dari proses yang ada pada tahap perancangan. Tampilan halaman mempunyai bentuk yang terdiri dari bagian atas, kiri, tengah, dan bawah. Tampilan utama aplikasi dapat dilihat pada Gambar 0. Gambar menampilkan icon fungsi yang bisa dilakukan pada peta. Sedangkan Gambar menunjukkan icon navigasi sekaligus menjadi arah mata angin pada peta. Gambar 0 Tampilan utama. Gambar Icon untuk melakukan fungsi pada peta. Gambar Icon untuk melakukan pergeseran peta. Tabel 5 Tabel basisdata Nama Fungsi admin_kecamatan Menampilkan peta administratif kecamatan admin_kelurahan Menampilkan peta administratif kelurahan bangunan Menampilkan profil jenis bangunan ch_006 Menampilkan persebaran CH pada tahun 006 edit_titik_dbd Menampilkan persebaran titik penderita DBD yang bisa di-edit jalan Menampilkan peta jalan kelas_dbd Menampilkan peta kelas persebaran rataan CH dan persebaran penderita DBD (00-006) landuse Menampilkan peta tataguna lahan strata_dbd Menampilkan stratifikasi persebaran penderita DBD sungai Menampilkan peta sungai geometry_columns Identifikasi spasial spatial_ref_sys Referensi spasial Pengembangan Aplikasi Tahapan ini terdiri dari empat langkah. Langkah tersebut adalah implementasi basisdata, masukan, proses, dan luaran MapServer. 5. Implementasi Basisdata Implementasi basisdata dilakukan sesuai dengan diagram keterhubungan antartabel dan mengacu pada tabel yang telah dirancang pada tahap perancangan. Atribut dan tipe data untuk setiap tabel dapat dilihat selengkapnya pada Lampiran Masukan MapServer Sistem berbasis web yang dikembangkan dengan aplikasi MapServer memerlukan beberapa file digital data vektor atau data raster. Pada penelitian ini digunakan data vektor dalam format shapefile ArcView (ESRI). Format vektor ciri kompak, struktur data jelas, resolusi spasial

12 6 yang relatif tinggi, dan dapat dihubungkan dengan tabel atribut. Data spasial (layer default) yang digunakan oleh MapServer adalah data spasial dalam format shapefile ArcView (ESRI). Penelitian ini menggunakan PostGIS dalam format data, agar data spasial dapat disimpan dalam sistem basisdata PostgreSQL. MapServer dapat menampilkan beberapa data spasial vektor dengan format selain shapefile menggunakan tool atau pustaka OGR. OGR merupakan pustaka open-source. Pustaka ini menyediakan fungsi untuk membaca dan menulis data spasial dalam format shapefile ArcView, PostGIS, Oracle Spatial, dan Tab/Mif MapInfo. Pembuatan tabel pada PostGIS dengan melakukan import data shapefile ArcView, dapat digunakan program shppgsql: shppgsql -D [shapefile] [tablename] [dbname] psql [dbname] Penggunaan sistem manajemen basisdata PostgreSQL dengan ekstensi PostGIS adalah karena sistem basisdata tersebut kemampuan untuk melakukan kueri secara spasial. MapServer, CartoWeb, dan PostgreSQL dengan ekstensi PostGIS juga merupakan aplikasi yang open-source sehingga akan memudahkan pengembangan aplikasi. Hal ini dimungkinkan karena tersedianya dokumentasi dan source code untuk dipelajari dan dikembangkan melalui lisensi GPL. 5.3 Proses MapServer MapServer adalah aplikasi yang dijalankan pada web server. Instalasi MapServer membutuhkan beberapa komponen seperti server HTTP Apache, PHP, MapServer CGI, PHP/MapScript, program utiliti (pustaka) GDAL & OGR, dan program utiliti MapServer yaitu shpimg, legend, dan scalebar. Peta tematik merupakan peta yang memperlihatkan distribusi spasial untuk satu atau lebih tematik (kelas informasi berdasarkan tema) dalam suatu area geografis. Untuk menghasilkan peta tematik pada MapServer dilakukan definisi layer yang menjadi basis tematiknya. Setiap layer pada mapfile beberapa CLASS. CLASS akan mendefinisikan cara tampilan objek unsur spasial. Untuk memisahkan unsur spasial menjadi beberapa kelas digunakan CLASSITEM dengan EXPRESSION sebagai definisi batas kelas tersebut. Salah satu dari definisi layer dapat dilihat pada halaman sebelah. LAYER NAME "admin_kecamatan" STATUS ON DATA " FROM admin_kecamatan" TYPE LINE CLASSITEM "nama_kec" CONNECTIONTYPE POSTGIS CONNECTION "user=postgres password=postgres dbname=dbd host=localhost" UNITS METERS SIZEUNITS PIXELS LABELITEM "nama_kec" TOLERANCE 0 TOLERANCEUNITS PIXELS TEMPLATE "ttt" METADATA END CLASS NAME "warna" LABEL TYPE BITMAP SIZE MEDIUM POSITION LC OFFSET 0 0 COLOR END STYLE SYMBOL "rechteck-quer-st" COLOR SIZE END END CLASS NAME "label" END END 5.4 Luaran MapServer Hasil permintaan sebuah layer peta pada umumnya diimplementasikan dalam format raster atau file gambar yang dianggap standar yaitu GIF, PNG, JPG, dan lainnya. Dalam penelitian ini digunakan format file PNG. Proses kompresi pada PNG tidak menyebabkan adanya data yang hilang dan dapat ditampilkan secara transparency. Format JPG, proses kompresinya menyebabkan ada beberapa data yang hilang dan tidak dapat ditampilkan secara transparency. Pada format file GIF, walaupun dapat ditampilkan dengan transparency, dukungan tampilannya hanya 8-bit color, berbeda dengan PNG yang mendukung 6-bit grayscale dan 48-bit true color. Data geografi yang diproses oleh MapServer akan menghasilkan file gambar dengan format tertentu. Format tersebut berupa PNG. Sistem juga akan memberikan tool untuk melakukan perbesaran peta,

13 7 perkecilan peta, pergeseran peta, kueri peta, perhitungan jarak dan luas peta, skala peta, dan ukuran peta. Pengujian Setelah aplikasi dikonstruksi, dilakukan pengujian untuk mengetahui apakah aplikasi telah memenuhi kebutuhan yang telah didefinisikan. Tahap pengujian untuk aplikasi ini lebih terfokus pada proses, fungsi, dan luaran dari aplikasi. Berikut ini adalah hasil analisis dari beberapa pengujian, yaitu ukuran file gambar, waktu akses, dan jarak. Hasil dari pengujian black-box selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran Ukuran File Gambar Luaran dari proses MapServer adalah suatu file gambar. Ukuran file gambar akan berbeda untuk setiap ukuran peta dan setiap hasil fungsi yang dilakukan pada peta. Untuk mengetahui ukuran file gambar yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 6. Dari Tabel 6, urutan proses menunjukkan proses penambahan layer. Urutan paling awal adalah ketika peta dengan tampilan layer default yaitu layer peta dasar. Urutan paling terakhir adalah ketika peta dengan tampilan semua layer diaktifkan. Terlihat bahwa ukuran file gambar yang dihasilkan akan semakin besar untuk setiap penambahan layer. Begitupun sebaliknya, semakin sedikit layer yang diaktifkan maka semakin kecil ukuran file gambar. Selanjutnya, semakin besar ukuran peta maka akan semakin besar pula file gambar yang dihasilkan dan sebaliknya, semakin kecil ukuran peta semakin kecil ukuran file gambarnya. Tabel 6 Ukuran file gambar peta Urutan Ukuran peta (piksel) proses 430x x40 800x600 File gambar (KB) Pengujian lainnya dilakukan pada ukuran file gambar hasil dari proses perbesaran dan perkecilan skala peta. Pengujian juga dilakukan pada tiga jenis ukuran peta, yaitu 430x400, 600x40, dan 800x600 piksel (Gambar 3 dan 4). Ukuran file gambar (KB) Ulangan 430x x40 800x600 Gambar 3 Grafik ukuran file gambar proses pembesaran skala. Hasil dari pengujian proses pembesaran skala peta menghasilkan ukuran file gambar yang semakin kecil, dari peta awal yang belum diperbesar hingga peta yang telah dilakukan perbesaran 0x. Hal ini terjadi karena semakin besar skala peta maka semakin sedikit objek spasial yang akan ditampilkan, sehingga berpengaruh terhadap ukuran file gambar yang dihasilkan. Sebaliknya, proses perkecilan skala peta menghasilkan ukuran file gambar yang semakin besar, karena semakin banyak objek spasial yang akan ditampilkan dalam peta. Dari Gambar 3 terlihat pada proses ulangan ke- ukuran file gambar yang meningkat lalu kemudian menurun. Ini terjadi karena pada gambar peta ulangan ke- objek spasial yang lebih banyak daripada objek spasial pada peta ulangan ke-. Akan tetapi, pada ulangan ke-3 dan seterusnya objek spasial yang ditampilkan semakin berkurang, berakibat pada semakin kecilnya ukuran file gambar. Ukuran file gambar (KB) Ulangan 430x x40 800x600 Gambar 4 Grafik ukuran file gambar proses perkecilan skala. Begitu juga halnya pada Gambar 4. Dari ulangan ke- hingga ulangan ke-9, perkecilan skala peta menambah objek spasial yang

14 8 ditampilkan. Namun, pada ulangan ke-0 ukuran file gambar menurun karena objek spasial yang ditampilkan lebih sedikit daripada ulangan ke-9. Walaupun demikian, dapat disimpulkan bahwa semakin besar skala peta maka semakin kecil ukuran file gambar. Sebaliknya, semakin kecil skala peta maka semakin besar ukuran file gambar. 6. Waktu Akses Sistem informasi geografis yang dihasilkan oleh MapServer akan memerlukan waktu akses melalui browser web. Pengujian waktu akses dilakukan dengan menggunakan web server Lab. SEINS Dept. Ilkom IPB Dramaga. Perangkat lunak dan keras sesuai dengan spesifikasi pada tahapan perancangan. Akses diperoleh melalui komputer client yang terhubung jaringan LAN dengan web server. Waktu akses adalah waktu antara permintaan oleh pengguna hingga hasilnya ditampilkan pada browser. Pengukuran waktu akses dihitung pada setiap proses, yaitu proses loading awal peta, perbesaran skala, perkecilan skala, kueri, dan pergeseran. Ukuran peta untuk pengujian ini sama dengan ketika uji ukuran file gambar, yaitu 430x400, 600x40, dan 800x600 piksel. Ulangan untuk masing-masing ukuran peta dilakukan sebanyak sepuluh kali (Gambar 5, 6, 7, 8, dan 9). Waktu akses (detik) Ulangan 430x x40 860x600 Gambar 5 Grafik waktu akses proses loading awal peta. Waktu proses loading awal peta adalah waktu untuk menampilkan peta untuk perrtama kali di browser web. Waktu proses perbesaran skala merupakan waktu yang diperlukan untuk menghasilkan peta dengan skala yang lebih besar dari sebelumnya. Waktu proses perkecilan peta didapat dari waktu untuk mendapatkan peta dengan skala yang lebih kecil dari sebelumnya. Waktu akses (detik) Ulangan 430x x40 860x600 Gambar 6 Grafik waktu proses perbesaran skala. Gambar 8 menunjukkan waktu proses yang dilakukan untuk menampilkan hasil kueri. Kueri dilakukan dengan memilih objek spasial tertentu, kemudian MapServer akan menandai objek yang dikueri serta menampilkan tabel hasil kueri pada browser web. Untuk pengukuran waktu proses pergeseran diperoleh dengan menggeser peta ke berbagai arah penjuru mata angin. Arah penjuru mata angin tersebut adalah arah utara, timur laut, timur, tenggara, selatan, barat daya, barat, dan barat laut. Hasil pengukuran dapat dilihat pada Gambar 9. Waktu akses (detik) Ulangan 430x x40 860x600 Gambar 7 Grafik waktu proses perkecilan skala. Waktu akses (detik) Ulangan 430x x40 860x600 Gambar 8 Grafik waktu proses kueri.

15 9 Waktu akses (detik) Ulangan 430x x40 860x600 Gambar 9 Grafik waktu proses pergeseran. Secara keseluruhan, nilai waktu akses untuk setiap proses tidak berbeda jauh. Dari Gambar 5-9 terlihat tidak terdapatnya perbedaan waktu yang cukup signifikan antar ulangan. Perbedaan ukuran peta juga tidak terlihat mempengaruhi ukuran waktu akses. Dapat disimpulkan bahwa untuk proses fungsi yang berbeda tidak mempengaruhi waktu akses, kecuali untuk proses loading awal peta. Nilai rata-rata waktu akses yang diperoleh dari semua ukuran peta adalah detik. Waktu akses 6-0 detik cukup baik untuk waktu respon web (Galitz 00). Hasil perolehan dari ukuran waktu akses secara keseluruhan dapat dilihat melalui Tabel 7. Tabel 7 Waktu akses sistem Proses Ukuran peta (piksel) 430x x40 860x600 Waktu akses (detik) A * B C D E Rata-rata Rata-rata keseluruhan * A: loading awal peta; B: perbesaran skala; C: perkecilan skala; D: kueri; E: pergeseran. 6.3 Jarak Salah satu fungsi yang disediakan oleh MapServer adalah penghitungan jarak antara dua objek spasial. Pengujian dilakukan untuk melihat perbandingan ukuran jarak yang dihasilkan MapServer dengan jarak yang sebenarnya di lapangan. Sebagai acuan akan digunakan peta yang diperoleh dari Balai Geomatika Bakosurtanal. Objek spasial yang ada di peta tersebut akan diukur melalui perangkat lunak ArcView. Pengukuran jarak objek spasial di muka bumi diperoleh melalui GPS, sedangkan untuk pengukuran objek spasial dari luaran sistem aplikasi web digunakan fungsi yang telah disediakan oleh MapServer. Terdapat tiga objek spasial yang akan diukur jaraknya. Objek spasial tersebut adalah kantor walikota bogor, air mancur, dan tugu kujang (Tabel 8). Tabel 8 Ukuran jarak Perangkat Jarak (meter) A * B C ArcView GPS MapServer Rata-rata * A: kantor walikota air mancur; B: air mancur tugu kujang; C: tugu kujang kantor walikota. Dari Tabel 8 didapat perbandingan ukuran jarak yang didapat antara MapServer, ArcView, dan GPS. Hasil jarak yang didapat berbeda untuk setiap perangkat. Dalam menggunakan MapServer, jarak dihitung dengan menarik garis lurus antara dua objek, yaitu objek yang satu dengan objek yang lainnya. Ketepatan untuk meletakkan kursor di browser web sangat mempengaruhi hasil jarak yang didapat. Dalam hal yang sama, pengukuran jarak dengan menggunakan ArcView juga dengan menarik garis lurus antara dua objek. Ketepatan pointer yang diletakkan pada objek sangat mempengaruhi hasil dari kalkulasi jarak. Disimpulkan dari hasil perhitungan jarak bahwa jarak yang diperoleh dari MapServer tidak berbeda jauh dengan jarak yang diperoleh dari ArcView maupun GPS. Penentuan posisi objek dengan GPS dilakukan dengan satu pesawat penerima (receiver). Akurasi untuk ukuran jarak yang diperoleh melalui GPS ini adalah sekitar 5-50 meter (Gopi 005). Artinya posisi sebenarnya berada dalam radius 5-50 meter dari posisi yang didapat melalui GPS. Hal ini terkait dengan GPS yang digunakan, yaitu tipe navigasi. Pengujian menentukan jarak antara posisi untuk penelitian ini dengan menggunakan GPS tipe navigasi sudah mencukupi. Faktor lain yang mempengaruhi keakuratan hasil dari GPS adalah kondisi di lapangan dengan pohon yang lebat dan tinggi dan kondisi cuaca yang berawan. Keadaan tersebut mempengaruhi sinyal satelit yang diperoleh sehingga mempengaruhi posisi yang didapat.