bab ii studi literatur - · pdf fileditutup dengan materi tentang konsep dasar pemodelan ......

II-1

Bab II

Studi Literatur

Pada bab ini akan diuraikan tentang teori-teori dasar yang melandasi solusi

permasalahan pemetaan tingkat kebisingan. Kajian meliputi 3 materi utama

yaitu: perumusan model; mencakup akustik kebisingan, interpolasi kriging,

penerapan kriging untuk pemetaan kebisingan, dan takaran kebisingan.

Berikutnya adalah materi tentang pengelolaan data spasial; mencakup data

geografik, representasi data spasial, dan sistem basis data spasial. Kajian

ditutup dengan materi tentang konsep dasar pemodelan berorientasi objek.

II.1 Perumusan Model

Pemodelan yang dirumuskan terdiri dari: model akustik kebisingan, takaran

tingkat kebisingan, dan interpolasi kriging.

II.1.1 Model Akustik Kebisingan

Tingkat kebisingan dikuantifikasi dengan besaran Tekanan Suara (Sound

Pressure Level-SPL) memiliki satuan decibel (dB). Permasalahan kebisingan

dikendalikan dengan pendekatan sistematik; dimana sistem perpindahan

bising dipecah menjadi 3 elemen, yaitu: sumber bising, medium perambatan,

dan penerima bising (Hutagalung, 2007).

Persamaan dasar untuk menghitung tingkat tekanan suara di luar ruangan

dinyatakan seperti pada Persamaan II-1 (Brüel Kjær, 2000).

……………………………………………………Persamaan II-1

dimana,

Lp2 : tingkat tekanan suara di titik penerima (dB)

Lp1 : tingkat tekanan suara sumber (dB)

r1 : jarak referensi sumber bising

r2 : jarak penerima terhadap sumber bising

Studi Literatur ____________________________________________________________ II-2

Perambatan bising dalam lingkungan atmosfer yang nyata akan mengalami

penyimpangan dari model spherikalnya akibat dari beberapa faktor, antara

lain: penyerapan suara oleh udara, non-uniformity dari medium perambatan

karena kondisi meteorologi dan interaksi dengan tanah yang melibatkan

mekanisme penyerapan dan pemantulan (Brüel Kjær, 2000).

Persamaan II-1 dikembangkan dengan memasukkan pengaruh penyerapan

atmosfer dan faktor-faktor lainnya yang dikenal sebagai atenuasi (Excess

Attenuation). Modifikasi Persamaan II-1 dengan melibatkan atenuasi, dapat

dinyatakan sebagai (Everest, 2001):

…………………………………Persamaan II-2

dimana,

Lp1 : tingkat tekanan suara dengan jarak r1 dari sumber

Lp2 : tingkat tekanan suara dengan jarak r2 dari sumber

(Ae – Ae1) : excess attenuation untuk jarak r2-r1

Penyerapan oleh atmosfer di tentukan dengan formula berikut (MNE, 2006):

...Persamaan II-3

…Persamaan II-4

…Persamaan II-5

dimana,

: Koefisien penyerapan, dB/100 m

f : Frequency, Hz

h : Air humidity, %

T : Suhu, K

0T

: 293.15 °K (20 °C)

Persamaan II-2 dengan melibatkan atenuasi dinyatakan (Everest, 2001):

…………………………………………Persamaan II-6

dimana r adalah jarak antara sumber dengan penerima, dalam satuan meter.


Pada pengukuran tingkat kebisingan yang dihasilkan oleh lebih dari satu

sumber bising maka akan terjadi penambahan atau pengurangan SPL.

Untuk penambahan SPL, hitungan dapat dilakukan dengan formula (Brüel

Kjær, 2000):

…………………Persamaan II-7

Untuk menghitung SPL dengan jumlah sumber bising lebih dari 1, ditulis

sebagai (Brüel Kjær, 2000):

……………………………………………Persamaan II-8

Selain satuan decibel (dB) terdapat pula satuan lain yang biasa digunakan

dalam praktek sehari-hari, yaitu dBA. Konversi dari dB ke dBA diperoleh

dengan cara menjumlahkan nilai dB dengan konstanta seperti ditunjukkan

pada Tabel II-1; untuk setiap frekuensi (The Engineering ToolBox, 2005).

Tabel II-1 Konstanta Konversi dBA

Frekuensi

(Hz)

Konstanta

(dBA)

16 -56.7

31.5 -39.4

63 -26.2

125 -16.1

250 -8.6

500 -3.2

1000 0

2000 +1.2

4000 +1.0

8000 -1.1

16000 -6.6

Berdasarkan deskripsi dan persamaan-persamaan di atas, selanjutnya model

akustik kebisingan dirumuskan seperti dijelaskan pada Gambar II-1.


Gambar II-1 Skema Model Akustik Tingkat Kebisingan

II.1.2 Model Interpolasi Kriging

Kriging adalah salah satu metode interpolasi (gridding) yang fleksibel dan

dapat diterapkan pada hampir semua tipe dataset yang membangkitkan

interpretasi terbaik secara menyeluruh (Barnes, 2002). Metode kriging

digunakan untuk melakukan estimasi, dimana nilai estimasi merupakan

fungsi dari jarak dan nilai, dimodelkan seperti berikut (Bohling, 2008):

……………………………………………..Persamaan II-9


dimana,

: nilai estimasi (fungsi estimator)

: nilai observasi

: vektor posisi antara estimasi dengan observasi (jarak)

: faktor pengali (bobot jarak)

: jumlah data observasi

Dari Persamaan II-9, solusi metode interpolasi tergantung pada penentuan

bobot jarak ( ). Persamaan II-9 disebut juga sebagai persamaan dasar

kriging. Metode kriging dalam menentukan bobot jarak menggunakan

model semivariogram. Variance dari Persamaan II-9, didefinisikan sebagai

fungsi minimum dari (Bohling, 2008):

……………………………………..Persamaan II-10

Untuk mencari dalam bentuk matrik dinyatakan sebagai:

………………Persamaan II-11

Notasi matrik untuk Persamaan II-11, ditulis:

………………………………..…………………………..Persamaan II-12

dimana:

λ : vektor Lamda; bobot jarak yang dihitung pada data observasi

γ : matrik Gamma; semivariance model semua pasangan data observasi

Z : vektor Gamma; nilai prediksi semua data

Metode kriging memiliki 3 varian utama, yaitu: simple, ordinary, dan kriging

with trend, tergantung pada model dan parameter variogram (Bohling, 2008).

Secara skematis, alur pemecahan masalah estimasi dengan metode kriging,

dijelaskan pada Gambar II-2 (Logsdon, 2008).


Gambar II-2 Skema Model Interpolasi Kriging

II.1.3 Kriging Untuk Pemetaan Kebisingan

Hasil kajian, perumusan, dan pendefinisian model akustik kebisingan dan

interpolasi kriging dijadikan sebagai bahan untuk merumuskan model yang

akan diimplementasikan pada prosedur pemetaan kontur tingkat kebisingan.

Perumusan model dilakukan dengan cara menganalogikan besaran tingkat

kebisingan sebagai parameter pada model interpolasi kriging. Sedangkan

pembobotan jarak dihitung antara sumber dan penerima bising.

Dengan demikian diperoleh definisi pemodelan implementasi interpolasi

kriging untuk pemetaan kebisingan, seperti diilustrasikan pada Gambar II-3.


Gambar II-3 Skema Model Kriging Pemetaan Tingkat Kebisingan

II.1.4 Model Takaran Kebisingan

Simulasi takaran kebisingan (Noise Dose Simulation) dimaksudkan untuk

menghitung prosentase tingkat kebisingan yang diterima oleh seseorang

pekerja sebagai akibat berpindah-pindah area kerja (NIOSH, 2007).

Untuk menghitung takaran bising, secara tipikal pada hari kerja, dinyatakan

dengan persamaan (FHWA, 2007):

………………….Persamaan II-13

dimana,

D : takaran bising (%)

Ci : lama jam kerja seorang pekerja di area i

Ti : total waktu yang diperbolehkan pada tingkat kebisingan tertentu

Terdapat 2 standard untuk menghitung Ti, yaitu (NIOSH, 2007):


…………………………………Persamaan II-14

………………………………..Persamaan II-15

Berdasarkan nilai takaran kebisingan (%D) dapat dihitung nilai rata-rata

kebisingan yang diterima dalam 8 jam (Time-Weighted Average-TWA), dalam

satuan dBA. Persamaan untuk menghitungnya adalah (NIOSH, 2007):

………………………………...Persamaan II-16

……………….……………….Persamaan II-17

Model takaran tingkat kebisingan diilustrasikan seperti pada Gambar II-4.

Gambar II-4 Skema Model Simulasi Takaran Kebisingan


II.2 Pengelolaan Data Spasial

Bagian ini akan menguraikan tentang konsep dasar data spasial, mencakup:

pengertian, model representasi, dan pengelolaannya dalam suatu basis data.

II.2.1 Model Data Spasial

Data spasial merupakan data yang memiliki acuan pada suatu lokasi, secara

eksplisit, ditunjukkan dalam bentuk koordinat. Secara umum, dunia nyata

dimodelkan kedalam 3 bentuk grafik primitif, Gambar II-5 (Prahasta, 2001):

1. Titik (tanpa dimensi)

2. Garis (satu dimensi)

3. Poligon (dua dimensi)

Gambar II-5 Representasi Fenomena Geografik

Pada komputer grafik, terdapat 3 jenis sistem koordinat yang harus

diperhatikan, yaitu (Foley, et al., 1996):

1. Koordinat Nyata (World)

2. Koordinat Kartesian (Cartesian)

3. Koordinat Layar (Display)

Berikut ini adalah penjelasan dari setiap jenis koordinat tersebut di atas,

merujuk pada (Foley, et al., 1996).

Studi Literatur ___________________________________________________________ II-10

Koordinat nyata adalah koordinat yang pada saat itu suatu objek berada.

Dalam implementasinya koordinat nyata dapat dikatakan sebagai Window;

area di dunia nyata yang menunjukkan bagian yang dilihat oleh manusia.

Koordinat kartesian tersusun dari sepasang garis lurus atau kurva yang

saling berpotongan tegak lurus. Setiap titik ditentukan lokasinya melalui

pasangan nilai x dan y. Sumbu absis (x) bertambah positif dari kiri ke kanan.

Sedangkan sumbu ordinat (y) bertambah positif dari bawah ke atas.

Koordinat layar atau tampilan adalah sistem koordinat yang digunakan oleh

layar komputer. Sama seperti koordinat kartesian tetapi posisi titik origin

ada di pojok kiri atas, lihat Gambar II-6.

Gambar II-6 Sistem Koordinat Kartesian dan Layar

Dalam implementasinya koordinat tampilan/layar dapat dikatakan sebagai

Viewport; area di layar monitor yang menunjukkan dimana Window akan

ditampilkan, lihat Gambar II-7.

Gambar II-7 Viewport Koordinat Layar


II.2.2 Basis Data Spasial

Basis data spasial adalah sistem basis data untuk pengelolaan data spasial

(Ester, et al., 1997). Adapun karakteristik dari basis data spasial, antara lain

(Güting, 1994):

Memiliki tipe data spasial pada model data dan bahasa query-nya

Mendukung tipe data spasial dalam implementasinya dan paling

tidak memiliki kemampuan pengindeksan spasial (spatial indexing)

dan algoritma yang efisien untuk operasi spatial join.

Tipe data spasial diklasifikasikan dengan pendekatan berorientasi objek.

Pendekatan ini dilakukan dengan membuat model objek representasi yang

disebut objek geometry kemudian membuat kelas turunannya untuk tiga tipe

grafik primitif (OGC, 1999). Model objek geometri terlihat pada Gambar II-8.

Gambar II-8 Hirarki Model Objek Geometry (OGC, 1999)

Data spasial disimpan pada tabel unsur (feature table). Tabel unsur adalah

tabel pada basis data spasial yang sekaligus memiliki atribut spasial dan non

spasial (Ramsey, 2008), contoh pada Gambar II-9.


Gambar II-9 Contoh Tabel Unsur

Setiap nilai pada kolom dengan tipe data geometri harus berasosiasi dengan

tepat satu jenis Sistem Referensi Spasial (Spatial Reference System) yang

disimpan bersama-sama dengan objek geometri menggunakan SRID (Spatial

Reference ID). Informasi tentang SRID diimplementasikan dengan membuat

sebuah tabel metadata bernama SPATIAL_REF_SYS (Ramsey, 2008).

Selain tabel SPATIAL_REF_SYS, didefinisikan juga satu tabel metadata lagi

yang diberi nama GEOMETRY_COLUMNS. Tabel ini digunakan untuk

menyimpan informasi metadata sebuah tabel yang memiliki kolom dengan

tipe data geometri. Satu record pada tabel ini memuat informasi mengenai

sebuah kolom dengan tipe data geometri pada basis data tersebut. Data yang

disimpan pada record ini, yaitu (Ramsey, 2008), lihat Gambar II-10 dan II-11:

1. ID tabel yang memiliki kolom bertipe data geometri (nama tabel pada

basis data)

2. Tipe geometri kolom tersebut (Point, LineString, atau lainnya)

3. Dimensi koordinat kolom tersebut

4. SRID yang bersesuaian pada tabel metadata SPATIAL_REF_SYS

5. ID tabel geometri referensi yang menyimpan objek geometri

Gambar II-10 Tabel Metadata GEOMETRY_COLUMNS


Gambar II-11 Tabel Metadata SPATIAL_REF_SYS

Data geometri dapat disimpan dalam bentuk tipe data teks atau biner.

Demikian pula untuk mengaksesnya dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu:

(OGC, 1999)

1. GeomFromText dan AsText untuk tipe data teks

2. GeomFromWKB dan AsWKB untuk tipe data biner.

Data geometri memiliki struktur data yang kompleks dan merupakan

tipe data bentukan atau ADT (Abstract Data Type). ADT adalah definisi

type dan primitif (operasi dasar) terhadap type tersebut. ADT merupakan

definisi statik dimana suatu ADT dapat mengandung definisi ADT lain,

misal: ADT Line terdiri dari dua buah ADT Point.

Query pada basis data spasial, terbagi kedalam 2 aksi, yaitu: (OGC, 1999)

1. Aksi untuk pengujian hubungan spasial antar objek-objek geometri.

2. Aksi yang mendukung analisis spasial pada sebuah objek geometri.

II.3 Pemodelan Berorientasi Objek

Pada bagian berikut ini akan diuraikan, secara singkat, konsep-konsep dasar

teknik pemodelan berorientasi objek.


II.3.1 Konsep Dasar Object-Oriented

Objek dan Kelas merupakan konsep dasar teknik pemodelan berorientasi

objek. Objek adalah benda, secara fisik atau konseptual, yang dapat kita

temui di sekeliling kita. Sebuah objek memiliki keadaan sesaat (state) dan

perilaku (behavior) (Suhendar, et al., 2002).

State sebuah objek adalah kondisi objek atau himpunan dari keadaan yang

menggambarkan objek. State dinyatakan dengan nilai dari atribut objeknya.

Behavior mendefinisikan bagaimana sebuah objek bertindak (beraksi) dan

memberi reaksi. Behavior ditentukan oleh himpunan semua atau beberapa

operasi dari objek tersebut (Suhendar, et al., 2002).

Interface, service, dan method merupakan cerminan behavior suatu objek.

Interface adalah pintu untuk mengakses service objek. Service adalah fungsi

yang dapat diemban oleh objek. Method adalah mekanisme internal objek

yang mencerminkan behavior objek (Gonzalez, 1999).

Kelas adalah definisi umum (pola, template, cetak biru) untuk himpunan

objek sejenis. Kelas menetapkan spesifikasi behavior dan atribut objek. Kelas

adalah keniskalan (abstraksi) dari entitas dalam dunia nyata. Kaitan objek

dengan kelas bahwa objek adalah instance dari kelas (Suhendar, et al., 2002).

Selain konsep objek dan kelas, terdapat pula prinsip-prinsip object-oriented,

diantaranya: enkapsulasi, pewarisan, dan polimorfisme. Enkapsulasi adalah

penggabungan data dan metode kedalam satu kesatuan yang disebut kelas.

Manfaat utama enkapsulasi adalah modularitas dan isolasi suatu kode dari

kode lainnya (Gonzalez, 1999).

Pewarisan adalah hal-hal yang berhubungan dengan pembentukan objek

baru dengan tetap mempertahankan data dan metode objek asalnya; tetapi

juga memiliki data dan metode sendiri. Polimorfisme atau banyak bentuk

maksudnya dua objek yang diturunkan dari satu objek memiliki metode yang

sama tetapi implementasinya berbeda (Gonzalez, 1999).


II.3.2 Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek

Unified Modeling Language (UML) adalah bahasa standard yang digunakan

untuk analisis dan perancangan berorientasi objek. UML merupakan bahasa

untuk menentukan, memvisualisasi, konstruksi, dan mendokumentasikan

artifacts dari sistem perangkat lunak, untuk memodelkan bisinis, dan sistem

bukan perangkat lunak lainnya (Rumbaugh, et al., 2005).

Notasi UML mencakup hal-hal berikut ini (Rumbaugh, et al., 2005):

1. Elemen pemodelan, terdiri atas:

Elemen struktural; class, interface, collaboration, use-case, active

class, component, node

Elemen perilaku; interaction, state machine

Elemen pengelompokkan; package, subsystem

Elemen lain; note

2. Relasi; dependency, association, generalization, realization

3. Mekanisme perluasan; stereotype, tagged value, constraint

4. Diagram; merupakan view dalam suatu model, terdiri dari:

Static views; use-case, class, object, component, deployment

Dynamic views; sequence, collaboration, statechart, activity

Pada Gambar II-12 diperlihatkan diagram-diagram yang merupakan elemen

dari suatu model.

Gambar II-12 Models, Views, Diagrams (Abdullah, 1999)

Teknik pemodelan UML berdasarkan sudut pandang siklus pengembangan

perangkat lunak (SDLC), diilustrasikan seperti pada Gambar II-13.


Gambar II-13 Pemodelan UML Berdasarkan SDLC (Abdullah, 1999)

Kebutuhan (Requirement) adalah kondisi atau kemampuan yang harus dapat

dipenuhi oleh perangkat lunak yang akan dibuat. Kebutuhan terdiri dari:

kebutuhan fungsional dan non-fungsional. Kebutuhan fungsional dimodelkan

dalam bentuk use-case dalam suatu use-case model. Sedangkan kebutuhan

non-fungsional merupakan atribut dari perangkat lunak dan lingkungannya.

Kebutuhan non-fungsional masuk di dalam use-case dan tercakup dalam sifat

(property) use-case tersebut (Rumbaugh, et al., 2005).

Model use-case dibuat untuk mengidentifikasi fungsionalitas yang penting

secara arsitektural dari software yang akan dibuat dan lingkungannya.

Dalam hal ini, model use-case berperan sebagai “perjanjian” bersama tentang

aplikasi yang akan dibuat antara pihak customer dengen developer. Model

use-case juga digunakan sebagai sebuah masukan penting selama proses

analisis, perancangan, dan pengujian. Model use-case terdiri dari satu atau

beberapa use-case diagram (Rumbaugh, et al., 2005).

Use-case diagram menggambarkan, secara grafis, perilaku perangkat lunak.

Diagram tersebut memberikan gambaran mengenai perangkat lunak dari

perspektif penggunanya. Sebuah use-case diagram terdiri dari: actor, use-

case, dan interaksi actor dengan use-case (Rumbaugh, et al., 2005).

Model analisis menggambarkan realisasi dari model use-case dan bertindak

sebagai abstraski model perancangan. Tujuan akhir sebuah model analisis

adalah untuk membuat pemetaan awal mengenai perilaku yang disyaratkan


dalam sistem aplikasi kedalam elemen-elemen pemodelan. Model analisis

merupakan transisi kedalam model perancangan dan kelas-kelas analisis

secara langsung berkembang menjadi elemen-elemen model perancangan.

Kelas analisis adalah kelas ber-stereotype: boundary, control, atau entity yang

menggambarkan konsep awal mengenai objek. Kelas analisis berkembang

menjadi kelas didalam model perancangan (Rumbaugh, et al., 2005).

Model perancangan juga menggambarkan perangkat lunak dalam bentuk

objek-objek tetapi dalam tingkat abstraksi yang lebih mendekati source code.

Kelas perancangan (design class) menggambarkan sebuah abstraksi dari

satu atau beberapa kelas dalam implementasi. Nama untuk tiap-tiap kelas

desain bergantung pada bahasa pemrograman yang berpadanan dengan

kelas tersebut dalam implementasi. Kelas-kelas desain digambarkan dalam

suatu class diagram (Abdullah, 1999).

Model implementasi menerapkan hasil model perancangan kedalam bahasa

pemrograman yang digunakan. Suatu kelas perancangan dapat memiliki

beberapa operasi dan atribut. Operasi merupakan cara untuk melakukan

akses atau mempengaruhi atribut atau relasi dari sebuah objek. Sebuah

operasi dapat memiliki satu atau beberapa parameter (argument). Setiap

parameter memiliki nama dan type (Suhendar, et al., 2002).

Untuk mendefinisikan operasi beserta argument-nya bisa digunakan sintaks

dari bahasa pemrograman yang akan digunakan sehingga semuanya telah

dibuat dalam “bahasa implementasi” ketika akan memulai coding. Atribut

adalah sifat (property) yang diberi nama, dari sebuah objek. Atribut dapat

memiliki nilai awal (default) ketika objek diciptakan (Suhendar, et al., 2002).

bab ii studi literatur - · pdf fileditutup dengan materi tentang konsep dasar pemodelan ......

Documents