BAB 1 PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Mobile
Trackingadalah suatu kemajuan teknologi dalam perangkat lunak ponsel yang dapat
membuat telepon bukan
hanya alat untuk
sekedar menelpon atau
sms saja.
Namun ponsel telah menjadi alat
multifungsi dengan berbagai fitur dan telah menjadi kebutuhan yang wajib dimiliki berbagai lapisan
masyarakat. Teknologi GPS terbaru telah memungkinkan
bagi pengguna ponsel
untuk melacak individu
mendapatkan posisi mobile user.
Google Maps (GM) merupakan sebuah
aplikasi pemetaan on-lineyang cukup popular. Pada GM, titik koordinat suatu tempat
ditunjukan dengan sistem koordinat geografis.
Saat ini Google Maps adalah layanan pemetaan berbasis web yang populer.
Layanan Google
Maps dapat ditambahkan kedalam
sebuah website menggunakan Google
Maps API (Application Programming
Interface). Google Maps API
dapat ditambahkan ke website
menggunakan JavaScript. API tersebut menyediakan banyak fasilitas
dan utilitas untuk
memanipulasi peta dan
menambahkan konten ke
peta melalui berbagai
layanan, memungkinkan untuk
membuat aplikasi peta
yang kuat pada sebuah website.
[8] Ant
Colony Optimization (ACO) diadopsi
dari perilaku koloni
semut yang dikenal sebagai sistem semut. Secara alamiah
koloni semut mampu menemukan rute 2 terpendek
dalam perjalanan dari
sarang ke tempat-tempat
sumber makanan. Koloni semut
dapat menemukan rute
terpendek antara sarang
dan sumber makanan berdasarkan jejak kaki pada lintasan yang
telah dilalui. Semakin banyak semut yang melalui
suatu lintasan, maka
akan semakin jelas
bekas jejak kakinya.
Hal ini akan menyebabkan lintasan
yang dilalui semut
dalam jumlah sedikit,
semakin lama akan semakin berkurang
kepadatan semut yang
melewatinya, atau bahkan
akan tidak dilewati
sama sekali. Sebaliknya,
lintasan yang dilalui
semut dalam jumlah
banyak, semakin lama
akan semakin bertambah
kepadatan semut yang
melewatinya, atau bahkan semua semut akan melalui lintasan
tersebut.
[3] Ant Colony
Optimization (ACO) adalah salah
satu algoritma alternatif
yang dapat digunakan
untuk penentuan jalur
terdekat. Selain prosesnya
cepat dan memberikan
hasil yang bisa
diterima, ACO juga
mampu memberikan suatu
solusi pada waktu
kapanpun. Mengingat prinsip
algoritma yang didasarkan
pada perilaku koloni semut dalam menemukan jarak perjalanan
paling pendek tersebut, ACO sangat tepat
digunakan untuk diterapkan dalam penyelesaian masalah optimasi, salah satunya adalah untuk pengguna perangkat mobiledalam
penentuan posisi dan jarak terdekat.
1.2 Rumusan masalah Bagaimana menentukan jarak terdekat antara
mobile user satu dengan yang lain pada aplikasi
mobile tracking menggunakan Google Maps API dengan Algoritma ACO.
1.3 Batasan masalah Batasan masalah pada aplikasi ini sebagai
berikut: 1. Mendeteksi posisi mobile
user (Handphone).
2. Menentukan
jarak terdekat antara
mobile user satu
dengan yang lain dengan
ACO.
3. Bahasa
pemrograman yang digunakan
adalah PHP menggunakan framework CodeIgniter & Mysql, JavaScript,
Jquery.
3 1.4 Tujuan penelitian Menerapkan
konsep dan cara
kerja algoritma Ant
Colony Optimization (ACO)
pada aplikasi mobile trackinguntuk
menentukan jarak terdekat.
1.5 Manfaat penelitian Diharapkan
dapat membantu pengguna
perangkat mobile dalam penentuan
posisi dan jarak terdekat.
1.6 Metodologi Penelitian Penelitian
ini akan dilaksanakan
dengan mengikuti beberapa
langkah yang akan digunakan
penulis, yaitu: 1. Studi Literatur Tahap
ini dilakukan dengan
mencari jurnal, buku,
tulisan ilmiah, e-book, maupun artikel lain yang berhubungan
dengan Algoritma Ant Colony, Google MapsAPI, serta Pemrograman PHP pada Framework
Codeigniter.
2. Analisis dan Perancangan Sistem Dengan tahap ini digunakan untuk mengolah data
dari hasil studi literatur dan kemudian
melakukan analisis dan perancangan sistem yang sudah disimpulkan pada tahap
analisis kedalam algoritma
program, flowchart sistem,
rancangan aplikasi, dan pembuatan
user interfaceaplikasi.
3. Implementasi Sistem Mengimplemntasikan model dan skema pada tahap
perancangan sistem. Model dan skema
diimplementasikan kedalam bahasa
pemrograman PHP menggunakan
framework codeigniter yang
dipadukan dengan penggunaan 4 javascript
sebagai pemrograman Google Maps API.
Program yang dihasilkan merupakan
sebuah aplikasi berbasis
web untuk mendeteksi
latitude dan longitudesebuah
handphone.
4. Pengujian Sistem Menguji
apakah aplikasi yang
dibuat telah berhasil
berjalan sesuai dengan keinginan dan melakukan perbaikan kesalahan
jika masih terdapat errorpada aplikasi.
5. Dokumentasi Tahap
akhir dari penelitian
yang dilakukan, yaitu
membuat kesimpulan dan laporan
tentang penelitian yang telah dilakukan.
1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri
dari: BAB 1 : PENDAHULUAN Bab
ini menjelaskan mengenai
latar belakang pemilihan
judul skripsi ”Implementasi
Mobile Tracking Menggunakan Metode Ant
Colony OptimazionDan Google MapsAPI”, rumusan masalah, batasan
masalah, tujuan penelitian,
manfaat penelitian, metode
penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 : TINJAUAN PUSTAKA Bab ini membahas teori-teori yang berkaitan
dengan Teori graf, Algoritma Ant Colony, Google MapsAPI, serta Global
Positioning System.
BAB 3 : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini akan membahas mengenai analisis
kebutuhan sistem yang meliputi analisis masalah,
analisis kebutuhan sistem,
pemodelan dan perancangan sistem.
5 BAB
4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab
ini akan membahas
mengenai implementasi sistem
dan pengujian sistem agar aplikasi yang dirancang berjalan
dengan baik.
BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN Bab
ini memuat kesimpulan
dari uraian bab-bab
sebelumnya dan hasil penelitian yang
diperoleh. Bab ini
juga memuat saran
yang diharapkan dapat bermanfaat untuk pengembangan
selanjutnya.
Skripsi Teknologi Informasi:Implementasi Mobile Tracking Menggunakan Metode Ant Colony Optimization Dan Google Maps Api
Downloads Versi PDF >>>>>>>Klik Disini
 |
Bab I
|
Downloads
|
|
Bab II
|
Downloads
|
|
Bab III - V
|
Downloads
|
|
Daftar Pustaka
|
Downloads
|
|
Lampiran
|
Downloads
|