|
BAB 2
LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang mendukung metode penelitian pada
penulisan
skripsi
ini
yang disebut
sebagai
landasan
teori.
Teori
yang
akan dijelaskan
akan mencakup metode dari subjek teknik industri dan sistem informasi yang digunakan
dalam pembahasan.
2.1
Teknik Industri
2.1.1
Peramalan
Peramalan
(Forecasting) adalah kegiatan yang dilakukan untuk
memperkirakan keadaan yang terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan
diperlukan untuk
menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul,
sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Untuk menentukan metode peramalan yang akan digunakan dapat dilihat
dari jenis pola datanya. Ada empat macam pola data, yaitu:
1. Pola Musiman
Terjadi bilamana
suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya
kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu).
2. Pola Trend
Terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang
pada data.
3. Pola Acak
”tanda” dalam data
yang disebabkan oleh peluang dan situasi
yang tidak
biasa; variabel acak mengikuti pola yang tidak dapat dilihat. Sering
dihapus dengan menghilangkan periode waktu yang jelas-jelas
menyimpang.
4. Pola Siklus
Terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka
panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis.
|
 11
Gambar 2.1 Pola Data
Metode peramalan yang akan digunakan untuk pola data musiman,
adalah:
1. Metode Dekomposisi
Metode dekomposisi biasanya mencoba
memisahkan tiga
komponen terpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan deret data
ekonomi
dan
bisnis.
Komponen
tersebut adalah faktor trend, siklus dan
musiman.
Faktor
trend
menggambarkan
perilaku
data
dalam jangka
panjang, dan dapat meningkat, menurun, atau tidak berubah. Faktor siklus
menggambarkan naik turunnya ekonomi atau industri tertentu dan sering
terdapat
pada
deret
data.
Faktor musiman
berkaitan
dengan
fluktuasi
periodik dengan panjang konstan yang disebabkan oleh hal-hal seperti
temperatur, curah hujan, bulan pada
suatu tahun, saat liburan, dan
kebijaksanaan perusahaan. Perbedaan antara
musiman dan siklus
adalah
bahwa
musiman
itu berulang dengan sendirinya pada interval yang tetap
seperti tahun, bulan atau minggu. Sedangkan faktor siklus mempunyai
jangka waktu yang lebih lama dan lamanya berbeda dari siklus yang satu
ke siklus yang lain.
Dekomposisi mempunyai asumsi bahwa data itu tersusun sebagai berikut:
Data
= pola + galat
= f (trend, siklus, musiman) + galat
|
|
12
Jadi disamping komponen pola, terdapat pula unsur galat atau
keacakan. Galat ini dianggap merupakan perbedaan antara pengaruh
gabungan dari tiga sub-pola deret tersebut dengan data yang sebenarnya.
Terdapat beberapa pendekatan alternatif untuk
mendekomposisikan suatu deret berkala,
yang
semuanya
bertujuan
memisahkan setiap komponen deret data seteliti mungkin. Konsep dasar
dalam pemisahan
tersebut
bersifat
empiris
dan
tetap
yang
mula-mula
memisahkan musiman, lalu trend, dan akhirnya siklus. Residu yang ada
dianggap unsur acak yang walaupun tidak dapat ditaksir, tetapi dapat
diidentifikasi. Penulisan
matematis
umum dari
pendekatan
dekomposisi
adalah :
X
t
= f (I
t
, T
t
,
C
t
, E
t
)
Keterangan :
Xt
= nilai deret berkala (data yang aktual) pada periode t
It
= komponen musiman (indeks) pada periode t
Tt
= komponen trend pada periode t
Ct
= komponen siklus pada periode t
Et
= komponen galat atau acak pada periode t
Bentuk fungsional yang pasti
bergantung pada metode
dekomposisi yang digunakan. Untuk semua metode tersebut proses
dekomposisinya adalah serupa dan terdiri atas langkah-langkah sebagai
berikut :
1.
Pada deret
data yang sebenarnya(Xt)
hitung
rata-rata
bergerak
yang
panjangnya
(N)
sama
dengan
panjang
musiman.
Maksud
dari
rata-
rata bergerak ini adalah menghilangkan unsur musiman dan
keacakan. Meratakan
sejumlah
periode
yang sama
dengan
panjang
pola musiman akan menghilangkan unsur musiman dengan membuat
rata-rata dari periode yang musimnya tinggi dan periode yang
musimnya rendah. Karena galat acak tidak mempunyai pola yang
sistematis, maka perata-rataan ini juga mengurangi keacakan.
|
|
13
2.
Pisahkan
rata-rata
bergerak
N
periode
(langkah
1)
dari
deret
data
semula untuk memperoleh unsur trend dan siklus.
3.
Pisahkan
factor musiman dengan
menghitung rata-rata
untuk setiap
periode yang menyusun musiman secara lengkap.
4.
Identifikasi bentuk
trend
yang
tepat
(linear, eksponensial,
kurva-S,
dan lain-lain) dan hitung nilainya untuk setiap periode, (T
t
).
5. Pisahkan
hasil
langkah 4
dari
hasil
langkah 2
(nilai
gabungan
dari
unsur trend dan siklus) untuk memperoleh factor siklus.
6.
Pisahkan
musiman,
trend,
dan
siklus
dari
data
asli
untuk
mendapatkan unsure acak yang ada, E
t
.
Dalam melakukan langkah 1 dari prosedur di atas, tugas awalnya
adalah menentukan panjang musiman dari data sehingga jumlah periode
tersebut dapat digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak. Lalu
langkah 2 adalah mengurangkan nilai rata-rata bergerak terhadap nilai
deret waktu. Langkah 3 memisahkan keacakan dari unsur musiman
dengan cara merata-ratakan semua nilai yang mengacu pada musim yang
sama. Dengan menggunakan prosedur ini, orang dapat mengetahui bahwa
unsur acak akan saling meniadakan, karena beberapa nilai akan bernilai
positif
dan lainnya
negatif.
Langkah
4
dan
langkah
5
dalam proses
dekomposisi adalah untuk memisahkan trend dan siklus. Secara umum
harus dianggap adanya suatu kurva trend tertentu, nilai ini dihitung untuk
setiap periode, dan nilai tersebut dikurangkan terhadap nilai trend siklus
(nilai rata-rata bergerak). Langkah 6 adalah memisahkan unsur acak dari
deret
data
dengan
cara
mengurangi
deret
berkala
semula
dengan
nilai-
nilai
komponen
yang
diperoleh
di
atas yaitu
faktor
trend,
siklus
dan
musiman.
Persamaan yang dipakai dalam melakukan peramalan dekomposisi
adalah sebagai berikut :
•
Four Period Average
Simple
: (Xt + Xt+1 + Xt+2 + Xt+3)/4
|
 14
Centered
: (St + St+1)/2
Percent MA
: Data Aktual/Centered
•
Deseasonalized
Seasonal
: dari perhitungan indeks
Data*
: Data Aktual/Seasonal
Trend
: a + b(X)
b
=
n
?
xy -
?
x
?
y n
?
x
2
-
(
?
x
)
2
a
= y - b
x
•
Fitted Values
Fitted Values = Trend * Seasonal
•
Error
Error = Data – Fitted Values
Metode ini mula-mula memisahkan unsur trend – siklus dari data
dengan
menghitung rata-rata
bergerak
yang
jumlah
unsurnya
sama
dengan panjang musiman. Rata-rata bergerak dengan panjang seperti ini
tidak mengandung pengaruh musiman dan tanpa atau sedikit sekali unsur
acak. Rata-rata bergerak yang dihasilkan hanya mengandung faktor trend
dan siklus, karena faktor musiman dan keacakan telah dieliminasi dengan
perata-rataan, dengan menghasilkan rasio dari data yang sebenarnya
dengan rata-rata bergerak dan mengisolasi dua komponen deret berkala.
Nilai rasio tersebut berkisar
di antara 100, menunjukkan pengaruh
musiman pada nilai rata-rata data yang telah dihilangkan faktor
musimannya (deseasonalized).
Untuk mendapatkan hasil yang lebih teliti, rata-rata bergerak
seharusnya diletakkan di tengah-tengah nilai data yang dirata-ratakan. Hal
itu
tidak menjadi
masalah
jika
jumlah
nilai
yang
dirata-ratakan
adalah
ganjil. Untuk menghitung rata-rata bergerak 4 nilai, timbul pertanyaan
apakah rata-rata bergerak tersebut diletakkan pada periode 2 atau periode
3. Meletakkannya pada periode 2
mengakibatkan rata-rata bergerak
|
 15
terlambat
setengah
periode
dan menempatkannya
pada
periode
3
mengakibatkan ia lebih awal setengah periode. Ternyata rata-rata
bergerak
yang
tidak
terpusat
(centered)
dalam kasus
ini
dapat
menimbulkan masalah. Masalah seperti itu biasanya dapat diatasi dengan
mengambil tambahan rata-rata bergerak 2 periode dan rata-rata bergerak 4
periode.
Langkah selanjutnya adalah dengan menghilangkan keacakan dari
nilai rasio dengan menggunakan suatu bentuk rata-rata pada bulan
yang
sama. Untuk menghitung rata-rata medial maka rasio nilai sebenarnya
terhadap rata-rata bergerak disusun menurut bulan untuk setiap tahun.
Rata-rata medial adalah nilai rata-rata untuk setiap bulan setelah
dikeluarkan nilai terbesar dan terkecil.
Indeks
musiman
dapat
diperoleh
dari rata-rata medial ini yang merupakan nilai penyesuaian sehingga nilai
rata-ratanya adalah 100. Nilai ini berfluktuasi di sekitar 100,
menunjukkan
adanya
faktor
siklus
yang
lebih tinggi
dari
nilai
rata-rata
(lebih besar dari 100) atau yang lebih rendah dari nilai rata-rata (kurang
dari 100). Untuk menyiapkan ramalan, nilai kecenderungan untuk periode
yang akan diramalkan dikalikan dengan indeks musiman dan faktor siklus
yang sesuai.
2. Metode Triple Exponential Smoothing
dengan tiga parameter dari Winter
Metode
peramalan
Winter digunakan
pada data
yang
berpola
musiman.
Menurut Markidakis (1999,p95) metode ini dirumuskan sebagai berikut:
• Inisialisasi awal:
X
L
+
1
=
S
L
+
1
L
X
?
X
t
I
=
t
,
X
=
=1
t =1
t
?
L
b
L+1
=
1
[(
X
L
L+1
-
X
1
)
+
(X
L+2
-
X
2
)
+
...
+
(
X
L+ L
-
X
L
)
]
|
 16
n
•
Pemulusan Keseluruhan:
X
t
S
t
=
a
I
t
-1
+
(1
-
a
).(S
t
-1
+
B
t
-1
)
•
Pemulusan trend
b
t
=
?
(S
t
-
S
t
-1
)
+
(1 -
?
)b
t 1
-1
•
Pemulusan musiman
X
t
I
t
=
ß
S
t
+
(1 -
ß
)I
t
-
L
•
Peramalan
F
t
+m
=
(S
t
+
b
t
.m
)I
t L+m
- L+m
Keterangan
L
= panjang musiman
b
= komponen trend
I
= factor penyesuaian musiman
F
t+m
= peramalan untuk m periode kedepan
•
Statistik ketepatan peramalan
9
Ukuran statistik standar adalah sebagai berikut:
1. Error
e
t
=
x
t
-
F
t
2. Nilai Tengah Galat (Mean Error)
1
n
ME =
?
et
n
t
=1
3. Nilai Tengah Galat Absolute (Mean Absolute Error)
1
n
MAE
=
?
et
n
t
=1
4. Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error)
1
n
2
MSE =
?
et
t
=1
|
 17
5. Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error)
SDE
=
n
?
et
2
1
t 1
n
-
1
6. Nilai Tengah Deviasi Absolu (Mean Absolute Deviation)
?
X
t
-
X
MAD
=
n
9
Ukuran-ukuran relative adalah sebagai berikut:
1. Galat Persentase (Percentage Error)
?
X
-
F
?
PE
=
?
t
t
?
*100
?
X
t
?
2. Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Percentage Error)
n
?
PE
t
MPE =
=1
t =1
n
3. Nilai
Tengah
Galat
Persentase Absolut
(Mean
Absolute Percentage
Error)
n
?
PE
t
MAPE =
=1
t =1
n
2.1.2
Peta Proses Operasi
Peta proses operasi adalah peta yang menggambarkan langkah-
langkah proses pembentukan produk dari bahan baku menjadi barang jadi.
Dalam peta proses
operasi dapat
diketahui
juga
waktu
pemprosesan,
mesin
yang digunakan, dan material yang digunakan. Lambang-lambang yang ada
pada peta proses operasi adalah:
1.
Lambang untuk operasi
2.
Lambang untuk pemeriksaan atau inspeksi
|
 18
3.
Lambang untuk penyimpanan atau storage
Kegunaan dari peta proses operasi adalah dapat digunakan untuk
menentukan tata letak pabrik, untuk
mengetahui kebutuhan akan mesin,
sebagai alat untuk melakukan perbaikan cara kerja, untuk mengetahui waktu
yang dibutuhkan dalam proses produksi, dan lain-lain.
Ada empat hal yang harus diperhatikan atau dipertimbangkan agar
mendapatkan suatu proses kerja yang baik melalui analisa peta proses operasi,
yaitu analisa terhadap:
1. Bahan-bahan, harus dipertimbangkannya semua alternatif dari bahan yang
akan digunakan.
2. Operasi, harus dipertimbangkannya semua alternatif yang mungkin untuk
proses pengolahan, pembuatan, pengerjaan dengan mesin atau metode
perakitannya,
beserta
alat-alat
dan perlengkapan
yang
digunakan.
Dalam
operasi mungkin saja dapat dilakukan perbaikan, misalnya dengan
menghilangkan, menggabungkan, mengubah, atau menyederhanakan
operasi-operasi yang ada.
3.
Waktu,
untuk dapat mempersingkat waktu penyelesaian
hal yang dapat
dipertimbangkan adalah semua alternatif mengenai metode, peralatan dan
penggunaan perlengkapan-perlengkap khusus tentunya.
4. Pemeriksaan, dalam hal ini harus ada standar kualitas. Proses pemeriksaan
dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu cara sampling dan cara satu persatu
dari
semua
objek
yang dibuat.
Pemeriksaaan
dengan
cara
satu
persatu
dilakukan apabila jumlah produksi sedikit.
2.1.3
Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat merupakan suatu
metode yang dapat membantu
perusahaan
dalam mengambil
keputusan
mengenai
permasalahan
yang
berhubungan
dengan
kapasitas,
biaya
produksi,
perubahan
biaya
kapasitas,
dan biaya persediaan. Perencanaan agregat dimaksudkan untuk
|
 19
mengoptimalkan penggunaan sumber daya tersedia dan menimumkan biaya
produksi selama jangka waktu perencanaan. Sasaran perencanaan agregat
adalah menetapkan tingkat pengeluaran menyeluruh dalam jangka waktu
pendek.
Pada dasarnya adalah perencanaan agregat merupakan suatu
pendekatan untuk menentukan kuantitas dan waktu produksi untuk jangka
menengah ( intermediate period).
Sebagai akibat perencanaan agregat, keputusan dan kebijakan harus
berkaitan dengan lembur, pencarian karyawan, pemberhentian sementara, dan
tingkat persediaan.
Aspek-aspek yang harus diperhatikan dalam perencanaan agregrat adalah :
1.
Demand atau permintaan
Permintaan merupakan faktor yang sangat berpengaruh dalam perencanaan
agregat, karena jenis produksi dapat ditentukan dengan mengikuti pola
dari data permintaan.
2.
Perencanaan produksi
Dalam perencanaan agregat diharuskan untuk
membuat rencana produksi,
yang menjelaskan jumlah dan waktu yang ditentukan untuk membuat suatu
produk. Tujuannya adalah untuk menjumlahkan rata-rata produksi dan rata-
rata permintaan, dengan demikian
akan didapatkan produk yang dibuat
sesuai dengan kebutuhan.
3.
Kapasitas
Kapasitas merupakan penerapan dari suatu sistem yang dibuat. Kapasitas
juga menunjukan banyaknya jumlah produksi yang dihasilkan oleh pabrik
dalam kurun waktu tertentu.
Kapasitas produksi dapat dihitung menurut rumus :
K = HK x JK x 60’x60”
WS
Keterangan:
|
|
20
K
= Kapasitas produk
HK = Jumlah hari kerja
JK = Jumlah jam kerja per hari
WS
= Waktu siklus (detik)
4.
Biaya
Dalam perencanaan
produksi
yang
bermasalah adalah
meminimukan
ongkos total produksi selama kurun waktu perencanaan. Adapun
komponen yang berpengaruh adalah biaya produksi, biaya persediaan,
biaya perubahan kapasitas dan biaya penundaan pesanan. Biaya produksi
meliputi biaya bahan, biaya tenaga kerja langsung dan biaya lainnya yang
berkaitan dengan produksi misalnya lembur dan biaya subkontrak. Biaya
perubahan kapasitas meliputi pengrekrutan, dan pelatihan tenaga kerja. Dan
biasa juga meliputi suatu biaya untuk selama
pekerja dilatih. Biaya
penundaan pesanan meliputi hilangnya kesempatan keuntungan dari
penjualan serta ongkos kehilangan penjualan di masa yang akan datang.
Ada 2 metode perencanaan agregat yang sering digunakan yaitu:
1.
Metode Matematis
Dari
metode
matematis dapat
diformulasikan
menjadi
beberapa
macam,
tergantung pada kekompleksan dan asumsi
yang
diambil.
Yang
paling
terkenal dari metode ini adalah metode transportasi. Tujuan dari metode
transportasi
adalah
mencari
pertimbangan
antara
fluktasi
permintaan
dengan
kapasitas
normal
dan
wakktu lembur.
Metode
transportasi
memperkenalkan sebuah pendekatan dimana pendekatan ini merupakan
deviasi
dari
prosedur
transportasi
yang
angka
di
dalam
sel-sel
sudah
dikonversikan dalam bentuk biaya.
2. Pendekatan Informal Heuristik
Metode
ini
dilakukan
dengan
sejumlah
tabel
dan
atau
grafik
sederhana
yang membantu mengambil keputusan untuk memperoleh proyeksi visual
atas perkiraan permintaan dan kapasitas perusahaan
untuk
memenuhinya.
|
|
21
Tujuan perencanaan agregat dengan pendekatan informal heuristik adalah
untuk
melakukan
perencanaan
alokasi yaitu
apakah
kapasitas
produksi
dilakukan secara reguler, lembur atau subkontrak
dan
juga
dilakukan
perencanaan biayayang dikeluarkan. Kerugian dalam menggunakan metode
ini
adalah
sulitnya
memastikan
bahwa
hasil
yang
kita
capai
merupakan
hasil paling optimal karena penilaian dilakukan dengan membandingkan
nilai biaya total antara berbagai skema yang diajukan.
2.1.4
Metode Transportasi
Model transportasi merupakan kasus khusus dari masalah
program linear
dengan
tujuan
untuk
‘Mengangkut’
barang
tunggal
dari
berbagai asal (origin) ke berbagai tujuan (destination), dengan biaya angkut
serendah mungkin.
Metode transportasi terdiri atas tiga langkah dasar, yaitu:
1.
Melibatkan penentuan pengiriman awal, sedemikianrupa sehingga dperoleh
solusi dasar yang memnuhi syarat. Ini berarti bahwa (m+n-1) sel atau rute
dari matriks transformasi digunakan untuk tujuan pengangkutan. Sel yang
digunakan untuk pengangkutan disebut ”sel yang ditempati” atau “variabel
basis”, sedang sel lainnya dari matriks transportasi akan disebut ”sel
kosong” atau “variabel non basis”.
2. Bertujuan
menentukan
biaya
”kesempatan”
(opportunity)
yang
berkaitan
dengan sel kosong. Biaya ”kesempatan” dari sel kosong dapat dihitung
untuk tiap-tiap sel kosong tersendiri, atau dihitung untuk semua sel kosong
secara
keseluruhan. Jika
biaya
”kesempatan”
dari semua
sel
kosong
bernilai positif, maka solusi optimal telah diperoleh. Tetapi, jika ada satu
selm kosong saja yang memiliki biaya “kesempatan” bernilai negatif, solusi
pasti belum optimal dan harus melakukan langkah ketiga.
3.
Melibatkan
penentuan
solusi dasar yang
memenuhi syarat, baru
dan
lebih
baik. Sekali solusi dasar yang baru dan memenuhi syarat yang telah
|
 22
dicapai, kita ulangi langkah 2 dan langkah 3 sampai suatu solusi optimal
telah ditentukan.
Dalam metode transportasi memiliki beberapa macam metode yang dapat
digunakan. Metode-metode tersebut dibedakan menjadi 2, yaitu:
1. Metode untuk solusi awal
Metode yang digunakan pada langkah dasar pertama
metode transportasi.
Metode untuk solusi awal, salah satunya adalah NWCR (North West
Corner Rule).
• NWCR
Sesuai dengan namanya,
memulai alokasi atau penempatan awal
dimulai
dari
sel
yang paling kiri
atas dari
matriks.
Cara yang
digunakan:
1)
Mengalokasikan
semua
kapasitas
pada
setiap
baris
sebelum
pindah pada baris berikutnya;
2)
Memenuhi
semua
kebutuhan
pada
setiap
kolom
sebelum
pindah
pada kolom sebelah kanan; dan
3)
Menyeimbangkan kapasitas dan kebutuhan.
Tabel 2.1 Contoh NWCR
Toko
Pabrik
M
D
L
J
Supplai
7
2
4
5
A
70
30
X
X
100
3
1
5
2
B
75
X
60
15
X
6
9
7
4
C
80
X
X
30
50
Demand
70
90
45
50
255
|
|
23
2. Metode untuk solusi akhir
Metode yang digunakan untuk solusi akhir, metode ini digunakan apabila
pada tahap solusi awal belum didapatkan hasil yang optimal, dimana pada
sel kosong (variabel non basis) ada yang bernilai negatif maka perlu
dilakukan perbaikan dengan
menggunakan
metode pada solusi akhir
sampai seluruh sel kosong (variabel non basis) bernilai positif baru
didapatkan
solusi
yang
optimal.
Salah satu metode untuk solusi akhir
adalah Stepping stone.
•
Stepping Stone
Jumlah sel yang mendapat alokasi (variabel basis) harus sebanyak:
Jumlah Kolom + Jumlah Baris – 1 = variabel basis
Langkah – langkah dalam stepping stone:
1)
Memilih salah satu sel kosong (variabel non basis)
2)
Mulai dari sel kosong, kita
membuat jalur tertutup
melalui sel-sel
yang
mendapatkan
alokasi
menuju
sel
kosong
terpilih kembali.
Jalur tertutup ini bergerak secara horisontal dan vertikal saja.
3)
Mulai
dengan
tanda
(+)
pada
sel
kosong
terpilih,
kita
menem-
patkan tanda (-) dan (+) secara bergantian pada setiap sudut jalur
tertutup.
4)
Menghitung
indeks
perbaikan
dengan
cara
menjumlahkan
biaya
transportasi pada sel bertanda (+) dan mengurangkan biaya
transportasi pada sel bertanda (-).
5)
Mengulangi tahap 1 sampai 4 hingga indeks perbaikan untuk
semua sel kosong telah terhitung. Jika
indeks perbaikan dari sel-
sel kosong lebih besar atau sama dengan
nol, solusi optimal telah
tercapai.
|
 24
Tabel 2.2 Contoh Stepping Stone
Mengikuti arah jalur tertutup, indeks perbaikan untuk sel AL adalah:
AL – AD + BD – BL = 4 – 2 + 1 – 5 = - 2
Toko
Pabrik
M
D
L
J
Supplai
7
2
4
5
A
70
(-) 30
(+) X
X
100
3
1
5
2
B
X
(+) 60
(-) 15
X
75
6
9
7
4
C
X
X
30
50
80
Demand
70
90
45
50
255
AL = 4 – 2 + 1 – 5 = - 2
AJ = 5 – 2 + 1 – 5 + 7 – 4 = 2
BM = 3 – 7 + 2 – 1 = -3
BJ = 2 – 5 + 7 – 4 = 0
CM = 6 – 7 + 2 – 1 + 5 – 7 = -2
CD = 9 – 1 + 5 – 7 = 6
|
 25
2.2
Sistem Informasi
Menurut Mcleod (2001,p4) Sistem Informasi adalah suatu kombinasi
yang
terorganisasi
dari manusia,
perangkat
lunak,
perangkat keras, jaringan
komputer, dan sumber daya data yang mengumpulkan, mentransformasikan, dan
menyebarkan
informasi
di
dalam sebuah
organisasi.
Sedangkan
informasi
itu
sendiri
menurut
McLeod
(2001, p2) adalah
merupakan data
yang telah diproses
atau data yang memiliki arti. Dari definisi yang disebutkan, informasi dapat
disimpulkan sebagai data yang telah diolah yang mempunyai arti dalam
pengambilan keputusan bagi pihak yang bersangkutan.
Sistem informasi merupakan pengaturan orang, data, proses, dan
teknologi
informasi
yang
berinteraksi untuk
mengumpulkan,
memproses,
menyimpan, dan menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk mendukung
organisasi. (Whitten dan Bentley, 2004, p12).
2.2.1
Analisa Problem Domain
¾ Event Table
Dalam
event table terdapat class dan event. Dimana
lewat event
table akan digambarkan hubungan antara class dan event yang ada.
Class
merupakan
sebuah
deskripsi dari
sekumpulan
objek
yang
memiliki berbagai attribute, operation dan hubungan yang sama. Sebuah
class dapat mengimplementasikan satu atau lebih interface.
Event merupakan
aktifitas
yang terjadi. Dimana didalam aktifitas
ini melibatkan satu atau lebih objek.
¾
Class Diagram
Class
Diagram
adalah
diagram
yang
menggambarkan
hubungan
antar
class.
Gambar 2.2 Class
|
 26
Hubungan yang terjadi antar class:
• Asosiasi, hubungan yang dinyatakan dengan angka dan melambangkan
kaitan antara satu class dengan class yang lain.
Gambar 2.3 Hubungan Asosiasi
• Agregasi,
hubungan
yang
menyatakan
suatu
class
merupakan
suatu
bagian dari class yang lain.
Gambar 2.4 Hubungan Agregasi
|
 27
Gambar 2.5 Class Diagram
¾
Statechart Diagram
Statechart Diagram adalah
diagram
yang
menggambarkan
apa
yang
dilakukan
oleh class.
Event
yang
terjadi
dalam
statechart
ini
memiliki
tiga
tipe,
yaitu: sequence adalah event yang
berurutan, selection
adalah
event yang hanya dilakukan berdasarkan pilihan, dan iteration adalah
event yang dilakukan nol hingga berulang-ulang.
|
 28
Gambar 2.6 Struktur pada Statechart Diagram
2.2.2
Analisa Application Domain
Pada
tahap
ini
lebih
difokuskan
pada
aplikasi
suatu sistem,
yaitu
bagaimana
suatu sistem akan digunakan oleh user.
¾ Use case
Use case adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara pengguna
(user) sebagai aktor dengan sistem informasi.
Gambar 2.7 Use Case
¾ Function List
Function List adalah
kemampuan
yang harus
dimiliki oleh suatu
sistem
sebagai kebutuhan dasar bagi user. Ada 4 spesifikasi dari function, yaitu
simple
(function
yang
mudah
dilakukan), medium
(function
yang
memerlukan data yang jelas), Complex (function yang membutuhkan data
yang
lengkap)
dan very
complex (function yang
memiliki
beberapa
function didalamnya). Ada empat macam function, yaitu:
1.
Update, diaktivasi karena adanya konsekuens event pada Problem
Domain yang menghasilkan terjadinya perubahan dalam status model.
I
F
M
AD
*
PD
*
Update
|
 29
2.
Read,
diaktivasi karena user membutuhkan suatu
informasi dan
sebagai hasilnya, komputer menampilkan bagian yang diperlukan oleh
user.
I
F
M
AD
*
PD
Read
Gambar 2.9 Fungsi Read
3.
Compute, diaktivasi karena user
membutuhkan suatu informasi
secara
matematis
dan
sebagai
hasilnya,
sistem akan
menghitung
dan
menampilkan hasilnya kepada user.
I
F
M
AD
*
PD
Compute
Gambar 2.10 Fungsi Compute
4.
Signal, diaktivasi karena terjadinya perubahan pada status dalam
model yang terkait dan sebagai hasilnya, sistem akan menampilkan
sinyal balik kepada user.
I
F
M
AD
*
PD
Signal
Gambar 2.11 Fungsi Signal
|
|
30
2.2.3
Desain Arsitektur
Terdapat
dua
bagian
yang
terjadi
dalam desain
arsitektur,
yaitu
Component
architecture,
struktur
sistem yang
terdiri
dari
komponen
yang
saling
terinterkoneksi
dan
Process
architecture, struktur
eksekusi
sistem yang
terdiri
dari proses yang saling bergantungan.
¾ Kriteria
Kriteria digunakan
untuk
mengatur
prioritas
perancangan.
Terdapat
12
jenis kriteria software, yaitu:
1.
Usable adalah kemampuan sistem untuk beradapatasi dengan situasi
organisasi, tugas dan hal – hal teknis.
2.
Secure
adalah
kemampuan
untuk
melakukan
pencegahan
terhadap
akses yang tidak berwenang.
3.
Efficient
adalah penggunaan secara ekonomis
terhadap
fasilitas
technical platform.
4.
Correct
adalah sesuai dengan kebutuhan.,
5.
Reliable adalah ketepatan dalam melakukan suatu fungsi.
6.
Maintainable adalah kemampuan untuk perbaikan sistem yang rusak.
7.
Testable
adalah
penempatan
biaya
untuk
memastikan
sistem
bekerja sesuai dengan yang diinginkan.
8.
Flexible
adalah kemampuan untuk modifikasi sistem yang berjalan.
9.
Comprehensible adalah
usaha
yang diperlukan
untuk
memperoleh
pengertian akan suatu sistem.
10. Reusable adalah potensi untuk menggunakan sistem pada bagian
sistem lain yang saling berhubungan.
11. Portable adalah kemampuan sistem untuk dapat dipindahkan ke
technical platform yang lain.
12. Interoperable adalah kemampuan untuk merangkai sistem ke dalam
sistem yang lain.
|
|
31
¾ Component Diagram
Component
diagram merupakan
diagram yang
menggambarkan
struktur
dan
hubungan
antar
komponen
piranti lunak,
termasuk
ketergantungan
diantaranya. Pada component diagram ini akan terlihat bagaimana sistem
bekerja dan interaksi yang terjadi antara sistem dengan pengguna.
|