IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API SKRIPSI DONNY SANJAYA

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API SKRIPSI DONNY SANJAYA PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2 IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer DONNY SANJAYA PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

3 iii PERSETUJUAN Judul : IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API Kategori : SKRIPSI Nama : DONNY SANJAYA Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Departemen Fakultas : ILMU KOMPUTER : FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing: Dosen Pembimbing II Dosen Pembimbing I Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng Ade Candra S.T, M.Kom NIP NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP

4 iv PERNYATAAN IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Januari 2014 Donny Sanjaya

5 v PENGHARGAAN Alhamdulillah saya ucapkan kepada Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-nya serta salawat dan salam kepada junjungan atas Nabi Muhammad SAW karena skripsi ini telah berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditentukan. Dalam penulisan skripsi ini penulis banyak mendapatkan bantuan serta dorongan dari pihak lain. Sehingga dengan segala kerendahan hati penulis mengucapkan terimakasih kepada: 1. Bapak Prof Dr Syahril Pasaribu, DTMH, MSc (CTM), SpA(K) selaku Rektor. 2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. 3. Bapak Drs. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi Ilmu Komputer dan sekaligus sebagai Dosen Pembanding I. 4. Ibu Dian Rachmawati S.Si, M.Kom selaku koordinator Ekstensi S1 Ilmu Komputer. 5. Dosen Pembimbing Bapak Ade Candra, ST, M.Kom dan Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng yang bersedia meluangkan waktu, pikiran, saran, panduan serta memberikan pengetahuan dan motivasi dalam penyelesaian skripsi ini. 6. Dosen Pembanding II Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom. 7. Seluruh staf-staf Pengajar (Dosen) Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. 8. Ayahanda Sunardi dan ibunda Nadrah selaku orang tua kandung penulis yang telah memberikan semangat, dorongan, serta doanya dalam menyelesaikan skripsi ini. 9. Sahabat-sahabat penulis dan semua sahabat seangkatan yang sudah membantu dan memberi semangat kepada penulis selama ini. Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua pihak demi kesempurnaan skripsi ini. Akhir kata penulis mengharapkan semoga skripsi ini dapat bermanfaat dan membantu semua pihak yang memerlukannya. Penulis

6 vi ABSTRAK Mobile tracking adalah suatu kemajuan teknologi dalam perangkat lunak ponsel yang memungkinkan bagi pengguna ponsel untuk melacak individu mendapatkan posisi melalui teknologi Global Positioning System (GPS) yang dimilikinya. Koordinat yang diterima oleh GPS ponsel akan disimpan kedalam database dan ditampilkan pada sebuah peta menggunakan Google Maps API, kemudian dicari route terpendeknya. Dalam pencarian route terpendek ini digunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Algoritma ACO merupakan teknik probabilistik untuk menyelesaikan masalah komputasi yang terinspirasi oleh perilaku semut dalam menemukan jalur dari koloninya menuju makanan. Dalam algoritma ACO terdapat sejumlah semut buatan, yang ditugaskan untuk mencari solusi terhadap suatu masalah optimisasi. Hasil uji coba pada tugas akhir ini juga menunjukkan adanya efisiensi waktu dengan menggunakan aplikasi karena terdapat perkiraan waktu yang disediakan oleh Google Map sehingga berguna bagi user. Algoritma ACO adalah salah satu algoritma alternatif yang dapat digunakan untuk penentuan jalur terpendek. Kecepatan menampilkan suatu rute sebuah map tergantung pada jumlah kota yang diinputkan, provider dan kestabilan koneksi internet. Katakunci : Ant Colony Optimization, Global Positioning System, Google Maps API, Mobile Tracking.

7 vii IMPLEMENTATION OF MOBILE TRACKING USING ANT COLONY OPTIMIZATION AND GOOGLE MAPS API ABSTRACT Mobile tracking is a technological advancement in mobile phone software that makes it possible for mobile users to track individuals gain positions througlh the technology of Global Positioning System (GPS). Coordinates received by the GPS phone will be stored into the database and displayed on a map using the Google Maps API, then look for the shortest path. In the search for the shortest path is used Ant Colony Optimization algorithm (ACO). ACO algorithm is a probabilistic technique for solving computational problems that are inspired by the behavior of ants in finding paths from the colony to the food. In ACO algorithms are a number of artificial ants, which is assigned to find a solution to an optimization problem. Results of trials in this final project also shows the time efficiency by using the application because there are an estimated time provided by Google Map so useful for the user. ACO algorithm is one of the alternative algorithm that can be used to determine the shortest path. Speed display a map of a route depends on the number of cities is entered, the provider and the stability of the internet connection. Keywords : Ant Colony Optimization. Google Maps API, Global Positioning System, Mobile Tracking.

8 viii DAFTAR ISI PERSETUJUAN... iii PERNYATAAN... iv PENGHARGAAN... v ABSTRAK... vi ABSTRACT... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... x DAFTAR GAMBAR... xi BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metodologi Penelitian Sistematika Penulisan... 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Teori Graf Defenisi Graf Graf Berbobot Representasi Graf Pada Komputer Algoritma Ant colony Optimization Ant Colony Optimization Aturan transisi status Aturan pembaruan feromone global Aturan pembaruan feromone lokal Google Maps API Request URL Google Map Geocoding Waypoint Perhitungan jarak antara dua waypoints GPS Sumber Kesalahan Kesalahan pada GPS Tracking BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis Sistem Analisis Masalah Analisis Kebutuhan Sistem Analisis Kebutuhan Fungsional... 23

9 ix Analisis Kebutuhan Non-Fungsional Pemodelan Use Case Diagram Activity Diagram Class Diagram Sequence Diagram Perancangan Sistem Flowchart Sistem Pseudocode Algorima ACO Perancangan Database Perancangan Tampilan Halaman Login Halaman User Halaman Admin Halaman Data User Halaman About BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Implementasi Sistem Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization Pengujian sistem Pengujian Aplikasi User Pengujian Aplikasi Admin Pengujian Sistem Dengan 3 Buah Koordinat BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

10 x DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Pseudocode Algoritma ACO Tabel 3.2 Table Admin Tabel 3.3 Tabel Client Tabel 3.4 Tabel Track Tabel 4.1. Koordinat Ponsel Yang Terlacak Oleh Apliaksi Mobile Tracking Tabel 4.2 Jarak Antar Kota Tabel 4.3 Visibilitas Antar Kota Tabel 4.4 Feromon Antar Titik Tabel 4.5 Hasil Siklus I Algoritma Semut Tabel 4.6 Feromon Antar Titik Pada Graf Tabel 4.7 Kode Program Untuk Penentuan Route Terpendek... 45

11 xi DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Graf G... 7 Gambar 2.2 Graf Berbobot... 8 Gambar 2.3 Diagram dan Matriks Keterhubungan Graf G... 9 Gambar 2.4 Mekanisme Pergerakan Koloni Semut Gambar 2.5 Flowchart Request URL Google Maps Gambar 2.6 Konstelasi Dua Puluh Empat GPS Satelit Dalam Enam Bidang Orbit.. 18 Gambar 3.1 Ilustrasi Jalur Terpendek dengan Jarak Gambar 3.2 Diagram Ishikawa Untuk Analisis Permasalahan Sistem Gambar 3.3 Use-Case Diagram Pada Sistem Gambar 3.4 Activity Diagram Pada Sistem Gambar 3.5 Class Diagram Pada Sistem Gambar 3.6 Sequence Diagram Pada Sistem Gambar 3.7 Flowchart Sistem Gambar 3.8 Halaman Login Gambar 3.9 Halaman User Gambar 3.10 Halaman Admin Gambar 3.11 Halaman Data User Gambar 3.12 Halaman About Gambar 4.1 Graf Dengan Empat Vertex Gambar 4.2 Tampilan Posisi Koordinat Dalam Google Maps Gambar 4.3 Tampilan Route Perjalanan Gambar 4.4 Tampilan Eksport Gambar 4.5 Tampilan Login Gambar 4.6 Tampilan Pendaftaran Gambar 4.7 Tampilan Pemberitahuan Aktifasi Gambar 4.8 Tampilan Halaman User Gambar 4.9 Tampilan Halaman Perubahan Data User Gambar 4.10 Tampilan Login Admin Gambar 4.11 Tampilan Halaman Admin Gambar 4.12 Tampilan Hasil Tracking Koordinat User Gambar 4.13 Tampilan Hasil Perhitungan Gambar 4.14 Tampilan Urutan Titik Sebelum Perhitungan Gambar 4.15 Tampilan Urutan Titik Setelah Perhitungan Gambar 4.16 Tampilan Hasil Perhitungan Dalam Matrix Gambar 4.17 Pengujian 3 buah Koordinat Gambar 4.18 Fitur Oneway Trip dan Directions Gambar 4.19 Fitur Oneway Trip by Walking dan Directions... 61