Miftahuddin, Yusup and Umaroh, Sofia and Karim, Fahmi Rabiul (2020) PERBANDINGAN METODE PERHITUNGAN JARAK EUCLIDEAN, HAVERSINE, DAN MANHATTAN DALAM PENENTUAN POSISI KARYAWAN (STUDI KASUS : INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG). Jurnal Tekno Insentif, 14 (2). pp. 69-77. ISSN ISSN: ISSN (p): 1907-4964 | ISSN (e): 2655-089X

Preview

Text 3.pdf Download (378kB) | Preview

Abstract

Kinerja karyawan merupakan hal yang diperhatikan di dalam instansi. Institut Teknologi Nasional Bandung merupakan salah satu instansi dengan jumlah karyawan yang banyak, sehingga sulit dilakukan pemantauan keberadaan seluruh karyawan. Salah satu alternatif dalam mengatasi masalah tersebut adalah pembuatan sistem untuk memantau lokasi keberadaan karyawan dengan memanfaatkan smartphone untuk pengambilan titik koordinat. Pada era modern ini smartphone merupakan barang yang hampir tidak pernah ditinggalkan. Dengan memanfaatkan titik koordinat, perhitungan jarak dapat dihitung dengan menggunakan 3 metode yaitu euclidean, manhattan, dan haversine. Dari pengujian yang telah dilakukan, rata-rata waktu yang diperlukan untuk proses pengiriman koordinat dari smartphone ke database sistem adalah 0,9 detik. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan ketiga metode berdasarkan keakurasian dan waktu. Perbandingan tingkat keakurasian dilakukan dengan membandingkan persentase error hasil perhitungan jarak dengan pengukuran secara manual menggunakan pita ukur. Hasil akhir dari pengujian tiga metode tersebut diperoleh bahwa metode perhitungan Manhattan membutuhkan waktu pengolahan data yang paling cepat dalam pengujian 100 data yaitu 0,00034045 detik. Metode perhitungan Haversine menghasilkan akurasi perhitungan jarak teringgi yaitu 98,66%. Dan metode perhitungan Haversine menghasilkan akurasi keputusan tertinggi dalam menentukan keputusan lokasi keberadaan karyawan yaitu 90%. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan pemilihan metode perhitungan jarak bagi para peneliti. Kata kunci : pelacakan karyawan, perhitungan jarak, euclidean distance, manhattan distance, haversine formula.

Actions (login required)

View Item