bab 3 metode dan perancangan sistemrepository.uksw.edu/bitstream/123456789/6307/3/t1... ·...
TRANSCRIPT
15
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
16
Gambar 3.1 Model Analisis Simulasi (Hoover & Perry, 1989)
Rumusan Masalah
Implementasi dan Hasil
Eksperimen Model dan
Optimasi
Verifikasi Model dan
Validasi
Pengembangan Model
Pengumpulan Data dan
Analisis
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 masing-
masing 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
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. Variabel-
variabel yang digunakan sebagai validasi adalah variabel yang
hasil pengukuran performanya dari model mendekati sistem
nyata. Sebuah keputusan pada validasi model diambil
19
berdasarkan pengukuran yang dihasilkan oleh model dengan
kenyataan memiliki kesamaan pada hasil akhirnya.
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.
Variabel-
variabel
Model
endemis SEIR
Sistem Nyata Sistem Nyata
Pemodelan
SEIR
SAMAKAH?
20
3.2 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.
3.2.1 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 2007-2011.
2. 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
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.
3.2.2 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
22
pemodelan endemis SEIR. Output yang dihasilkan berupa
grafik laju penyebaran penyakit TB setiap tahun dari tahun
2007-2011 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.
3.2.3 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak dan Pengakat
Keras
Spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam
merancang adalah:
- Intel Core i3
- RAM 2 GB
23
- Harddisk 500 GB
Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun
sistem:
Windows XP
R 2.14.0
SQLite Expert Personal 3
3.3 Perancangan Sistem
3.3.1 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.
Gambar 3.3 DFD Level 0
user
0
Model endemis
SEIR
data grafik laju persebaran TB
data kasus TB
data kelurahan
data populasi
data deteksi
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.
25
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
user
1
Penerimaan data
2
Pemodelan SEIR
penerimaan data
TB
data kasus TB
data kelurahan
data populasi
data kasus TB
1
data kelurahan
data populasi
user
data kasus TB
data populasi
data populasi
Pemodelan SEIR
2 data grafik laju persebaran TB
data prediksi
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.
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
user
perhitungan
deteksi
data kasus TB
data kelurahan
data deteksi
2.3 TB:3
data SEIR
TB: 1
user user
data populasi
data SEIR
data grafik laju persebaran TB
TB:2
perhitungan
data SEIR
2.1
perhitungan
laju
persebaran TB
2.2
2.3
Perhitungan
deteksi
user
2.1
Perhitungan
data SEIR
2.2
Perhitungan
laju
persebaran
user
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.
3.3.2 Entity Relationship Diagram (ERD)
Relasi antar tabel untuk perancangan sistem
menggunakan pemodelan endemis SEIR tampak pada Gambar
3.6.
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.
id
Mati_TB
kelurahan
luas
nama id_kel
mempunyai 1 N populasi
tahun
Id_kel
kematian
Jml_pend
terinfeksi
lahir
28
3.3.3 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.
Tabel 3.1 Struktur Tabel populasi
Populasi
Nama Field
Tipe Data Keterangan
id Integer 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.
29
Tabel 3.2 Struktur Tabel kelurahan
3.3.4 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 2007 – 20011. 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 2007 -2011.
Kelurahan
id_kel Varchar Kode kelurahan
nama Varchar Nama kelutahan
luas Float luas kelurahan
30
Gambar 3.7 Flowchart Program Pemodelan Endemis SEIR
Lihat peta
Ro>1
selesai
Rumus: b, Ro,se, ie
Rumus: b, Ro
Peta
endemis TB
(se,ie)=1,0
Grafik titik
setimbang=
(se,ie)=(1,0)
Grafik titik
setimbang=(se,ie)
=(1,0)
(se.ie)= (se,ie)
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 titik
setimbang
Grafik dS/dt,
dE/dt,dI/dt,dR/dt
31
3.3.5 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.
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.
Laju Persebaran Prediksi Keluar
Pemodelan SEIR