|
7
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1
Konsep Sistem Informasi
Konsep
sistem informasi
mencakup
sistem informasi,
piramida
sistem
informasi, jenis sistem informasi, serta perbedaan MIS, DSS, dan EIS.
2.1.1
Pengertian Data dan Informasi
Data
mengandung fakta atau deskripsi yang secara relatif kurang berarti
bagi penerimanya, sedangkan informasi adalah data yang telah diproses sehingga
berarti bagi penerimanya (McLeod et al, 2001, p12).
Selain itu, informasi juga dapat didefinisikan sebagai data yang telah
diproses ke dalam bentuk yang berarti bagi penerimanya dan memiliki nilai yang
real maupun yang dipersepsikan dalam mengambil tindakan dan keputusan pada
saat kini maupun yang akan datang. Definisi tersebut memperlihatkan nilai dari
informasi dalam pengambilan keputusan yang spesifik dan nilai informasi dalam
memotivasi,
pembuatan
model
dan pembentukan
latar
belakang
yang
mempengaruhi tindakan dan keputusan pada masa yang akan datang. Informasi
biasanya berupa laporan
yang dapat berbentuk
hasil cetakan, tampilan di
layar
komputer, maupun file komputer. (McLeod et al, 2001, p12).
Menurut pendapat kami, data adalah kumpulan fakta yang diperoleh dari
pengamatan (observasi),
eksperimen, atau pengukuran,
yang
dapat diproses ke
dalam bentuk yang bermanfaat berupa informasi.
|
|
8
2.1.2
Pengertian Sistem
Sistem adalah sekelompok elemen yang terintegrasi dengan maksud yang
sama untuk mencapai suatu tujuan (McLeod et al, 2001, p9).
Sistem adalah
sekelompok
dua
atau
lebih
komponen-komponen
yang
saling berkaitan atau subsistem-subsistem yang bersatu,
untuk
mencapai tujuan
yang sama (Hall, 2001, p5).
Menurut pendapat kami, sistem adalah sekumpulan entitas, nyata maupun
abstrak, yang menyusun suatu keseluruhan dimana setiap komponen berinteraksi
atau berkaitan dengan setidaknya satu komponen lainnya dan semua
entitas
tersebut memiliki tujuan (sasaran) yang sama.
2.1.3
Pengertian Sistem Informasi
Sistem informasi dapat berupa penggabungan terorganisasi dari manusia,
hardware, software, jaringan komputer, dan sumber data yang mengumpulkan,
mentransformasikan,
dan
menyebarkan
informasi
di
dalam suatu
organisasi
(O’Brien, 2003, p7).
Sistem informasi adalah sebuah sistem yang bertujuan untuk menyimpan,
memproses, dan menyebarkan informasi (Mallach,1997, p75).
Sistem informasi
adalah
sekumpulan
komponen
yang
saling
berhubungan yang bekerjasama mengumpulkan
(mengambil),
memproses,
menyimpan, dan menyebarkan informasi untuk mendukung pengambilan
keputusan, koordinasi, dan pengawasan dalam suatu organisasi
(Laudon, 2002,
p7).
|
|
9
Sistem informasi
adalah
susunan
dari
orang,
data,
proses,
penyajian
informasi,
dan
teknologi
informasi yang
berinteraksi
untuk
mendukung
dan
mengembangkan
pengoperasian
sehingga
dapat
membantu
dalam penyelesaian
masalah dan pembuatan keputusan yang
dibutuhkan
oleh
manajemen
dan
user
(Whitten et al, 2001, p8).
Menurut pendapat kami, sistem informasi adalah sistem yang menerima
sumber daya data sebagai input dan mengolahnya menjadi output berupa
informasi;
sebuah
sistem
yang
menggunakan
sumber
daya
hardware,
software
dan manusia untuk melaksanakan aktivitas input, proses, output,
penyimpanan
dan kontrol yang mengubah data menjadi informasi; sebuah sistem yang khusus
dirancang
untuk
menyatukan
data,
komputer,
prosedur,
dan
orang
untuk
mengatur informasi yang berguna bagi pencapaian sasaran organisasi.
2.1.4
Piramida Sistem Informasi
Karena kebutuhan informasi untuk masing-masing tingkatan manajerial
adalah berbeda,
maka
informasi
yang
disajikan
juga
berbeda.
Tidak
ada
satu
sistem yang
dapat
menyediakan seluruh
kebutuhan
informasi
organisasi.
Oleh
karena
itu,
sistem informasi
(SI)
terbagi
menjadi
beberapa
tingkatan
sebagai
berikut:
1.
SI
tingkat
operasional
(operational-level
system): sistem yang
mendukung
manajer operasional dengan memonitor aktivitas dan kegiatan organisasi
pada tingkat dasar, seperti penjualan,
penerimaan,
penyimpanan
kas,
penggajian, keputusan kredit, dan aliran bahan mentah dalam suatu pabrik.
|
 10
2. SI tingkat
manajemen (management-level system): sistem
yang mendukung
pengawasan
(monitoring),
pengontrolan
(controlling),
pengambilan
keputusan
(decision-making),
dan aktivitas
administratif
dari
manager
menengah.
Management-level
system biasanya
menyediakan
laporan
periodik daripada informasi langsung tentang kegiatan operasional.
3. SI tingkat strategis (strategic-level system): sistem yang mendukung manajer
tingkat atas untuk menghadapi masalah-masalah yang bersifat strategis dan
jangka
panjang,
baik
di
dalam perusahaan
maupun
lingkungan
eksternal.
Prinsipnya
adalah
menyesuaikan perubahan pada
lingkungan eksternal
dengan kemampuan yang dimiliki organisasi.
Untuk memperjelas hubungan antar tingkatan SI dapat dilihat pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Jenis-jenis Sistem Informasi
(Sumber: Laudon, K.C dan Laudon, J.P., 2006, p39)
|
|
11
2.1.5
Jenis Sistem Informasi
Untuk memenuhi kebutuhan pada ketiga tingkatan SI tersebut, maka
diperlukan 4 jenis SI antara lain:
1. Transaction Processing Systems (TPS)
TPS adalah sistem bisnis dasar
yang mendukung tingkat operasional
dalam organisasi. TPS merupakan sistem terkomputerisasi yang menjalankan
dan mencatat transaksi rutin sehari-hari
yang diperlukan untuk
menjalankan
bisnis. Pada tingkat operasional, tugas,
sumber
daya,
dan
sasaran
telah
ditentukan dan sangat terstruktur.
2. Management Information Systems (MIS)
MIS
mendukung
tingkat
manajemen dalam organisasi, menyediakan
laporan
bagi
manajer
dan
seringkali akses langsung terhadap kinerja
organisasi
saat
ini
dan
catatan historis.
MIS
terutama
mendukung
fungsi-
fungsi perencanaan, pengontrolan, dan pengambilan keputusan pada tingkat
manajemen. Umumnya, MIS bergantung pada TPS sebagai sumber datanya.
3. Decision Support Systems (DSS)
DSS
juga
mendukung
tingkat
manajemen
dalam organisasi.
DSS
membantu manajer membuat keputusan yang unik, selalu berubah-ubah, dan
tidak
mudah ditentukan terlebih
dulu.
DSS
menangani
masalah
yang
prosedur penyelesaiannya mungkin belum ditentukan sebelumnya. Meskipun
DSS
menggunakan
informasi internal dari TPS dan MIS, mereka seringkali
menggunakan informasi dari sumber eksternal, seperti harga saham atau
harga produk pesaing.
|
 12
4. Executive Support Systems (ESS)
ESS
mendukung
tingkat
strategis dalam organisasi dengan
mendukung
manajer
tingkat
atas
dalam mengambil
keputusan.
ESS
menangani keputusan non-rutin yang memerlukan penilaian, evaluasi, dan
pandangan karena tidak ada prosedur yang telah disepakati/ditentukan untuk
mencapai solusi. ESS dirancang untuk menyaring, memadatkan, dan melacak
data penting, menampilkan data yang paling penting bagi manajer tingkat
atas,
baik
data
tentang
peristiwa
eksternal,
seperti
aturan perpajakan atau
pesaing baru, maupun informasi ringkas dari MIS dan DSS internal.
Gambar
2.2
memperlihatkan
jenis
spesifik
dari
sistem informasi
yang
berhubungan dengan masing-masing tingkat organisasi.
|
 13
Gambar 2.2 Empat Jenis Utama Sistem Informasi
(Sumber: Laudon, K.C dan Laudon, J.P., 2006, p40)
2.1.6
Perbedaan MIS, DSS, dan EIS
Dari perbedaan antara MIS, DSS, dan EIS yang disajikan pada tabel 2.1
dapat dilihat secara garis besar perbedaan dari masing-masing dimensinya.
Tabel 2.1 Perbedaan MIS, DSS, dan EIS
(Sumber: Hugh J. Watson, George Houdeshel, Rex Kelly Rainer, JR., 1997, p12)
Dimensi
EIS
CONVENTIONAL
MIS
DSS
Fungsi
(penggunaan)
utama
Mengarahkan kegiatan
Kontrol
Merencanakan,
mengatur, menyusun
staff (staffing), dan
mengontrol
Aplikasi
Pemantauan
lingkungan, evaluasi
kinerja, identifikasi
masalah dan peluang
Pengontrolan
produksi, peramalan
penjualan, analisis
keuangan, manajemen
sumber daya manusia
Berbagai area
dimana keputusan
manajerial dibuat
Basis data
(database)
Perusahaan, khusus
Perusahaan
Khusus
Kemampuan
pendukung
keputusan
Dukungan tidak
langsung, terutama
keputusan dan
kebijakan tingkat
tinggi dan tidak
terstruktur
Dukungan langsung
atau tidak langsung;
terutama masalah
rutin, terstruktur;
menggunakan riset
operasi standar dan
model lainnya
Mendukung
pengambilan
keputusan semi-
terstruktur dan tidak
terstruktur, terutama
yang bersifat ad hoc,
namun keputusan
berulang
|
 14
Dimensi
EIS
CONVENTIONAL
MIS
DSS
Adaptabilitas
terhadap
pengguna
individual
Dirancang untuk
eksekutif secara
perorangan
Biasanya tidak ada,
memiliki standarisasi
Memungkinkan
penilaian individual,
kemampuan what-if,
beberapa pilihan
gaya dialog
Grafik
Suatu keharusan
Dapat digunakan,
sesuai kebutuhan
Pilihan gaya dialog
terintegrasi dalam
berbagai DSS
Keramahan
terhadap
pengguna
Suatu keharusan
Dapat digunakan,
sesuai kebutuhan
Suatu keharusan jika
tidak ada perantara
yang digunakan
Penanganan
informasi
Menyaring dan
memadatkan
informasi, melacak
data dan informasi
yang penting
Informasi disediakan
bagi berbagai
kelompok pengguna
yang kemudian
memanipulasinya atau
meringkasnya sesuai
kebutuhan
Informasi yang
disediakan oleh EIS
dan/atau MIS
digunakan sebagai
input bagi DSS
Dukungan
terhadap
informasi rinci
Akses langsung ke
detil pendukung dari
berbagai ringkasan
Laporan yang tidak
fleksibel, tidak dapat
memperoleh detil
pendukung dengan
cepat
Dapat diprogram ke
dalam DSS
Basis model
Dapat ditambahkan.
Seringkali tidak
disertakan atau
biasanya terbatas.
Model standar
tersedia, namun tidak
diatur
Inti dari DSS
|
 15
Dimensi
EIS
CONVENTIONAL
MIS
DSS
Konstruksi
Oleh vendors,
spesialis SI atau staf
EIS
Oleh spesialis SI
Oleh pengguna, baik
sendiri maupun
bekerjasama dengan
spesialis dari
departemen SI atau
kelompok DSS
Hardware
Mainframe, micro,
atau sistem
terdistribusi
Mainframe, micro,
atau sistem
terdistribusi
Mainframe, micro,
atau sistem
terdistribusi
Sifat dasar dari
paket
komputasi
Interaktif, kemudahan
akses ke banyak
database, akses online,
kemampuan DBMS
yang canggih,
hubungan yang
kompleks
Berorientasi aplikasi,
laporan kinerja,
kemampuan pelaporan
yang kuat,
keuangan
statistik standar,
model ilmiah dari
akuntansi dan
manajemen
Kemampuan
komputasi yang
besar, bahasa
pemodelan dan
simulasi dan
penghasil DSS (DSS
generators)
2.2
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Konsep SPK atau DSS diciptakan pertama kali yang memungkinkan
seseorang dapat berinteraksi langsung tanpa harus spesialis informasi.
SPK diciptakan untuk dapat menyediakan kebutuhan informasi yang
spesifik untuk memecahkan masalah yang spesifik. SPK menyediakan informasi
pemecahan
masalah
maupun
komunikasi
dalam memecahkan
masalah
semi
terstruktur dan tidak terstruktur.
|
|
16
2.2.1
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Definisi awal SPK
(Decision
Support Systems)
menunjukkan
SPK
sebagai
sebuah
sistem yang
dimaksudkan
untuk
mendukung
para
pengambil
keputusan
manajerial
dalam situasi
keputusan
semi
terstruktur.
SPK
dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk
memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian
mereka. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian
atau
pada
keputusan-keputusan
yang sama
sekali
tidak
dapat
didukung
oleh
algoritma.
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p136)
2.2.1.1 Definisi SPK
SPK
merupakan suatu pendekatan (atau
metodologi)
untuk
mendukung
pengambilan
keputusan. SPK
menggunakan computer-based information
systems (CBIS) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang
dikembangkan untuk mendukung solusi bagi masalah manajemen spesifik yang
semi
terstruktur. SPK menggunakan data, memberikan user interface yang
mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran
pengambil
keputusan.
Sebagai
tambahan, SPK biasanya menggunakan berbagai model dan dibangun (seringkali
oleh pengguna akhir) melalui suatu proses interaktif dan iterative. Ia mendukung
semua fase
pengambilan keputusan dan dapat memasukkan suatu komponen
pengetahuan.
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p138)
|
|
17
2.2.1.2 Jenis-Jenis Keputusan
Keen dan Scott Morton (Mallach, 1997, p32) membagi keputusan
berdasarkan keharusan keputusan dibuat dan cakupan keputusan tersebut, yaitu:
1. Keputusan
terstruktur:
sebuah
keputusan
terstruktur
dapat
merupakan
keputusan
yang
dihasilkan
oleh
program komputer,
keputusan
terstruktur
diambil untuk memecahkan masalah yang pernah terjadi sebelumnya.
2.
Keputusan tidak terstruktur: keputusan
yang
diambil
untuk
memecahkan
masalah baru atau sangat jarang terjadi, sehingga perlu dipelajari secara hati-
hati. Komputer tetap dapat membantu pembuat keputusan, tetapi hanya dapat
memberikan sedikit dukungan.
3. Keputusan
semi
terstruktur:
merupakan
keputusan
diantara
keputusan
terstruktur dan tidak terstruktur.
2.2.1.3 Tahap-Tahap Pengambilan Keputusan
Menurut
Simon
(1977)
proses
pengambilan
keputusan
terdiri
dari
tiga
fase utama: inteligensi, desain, dan kriteria, serta fase keempat yaitu
implementasi.
1. Inteligensi
Inteligensi
dalam pengambilan
keputusan
meliputi
scanning
(pemindaian) lingkungan untuk identifikasi situasi atau peluang-peluang
masalah, Pada
fase
inteligensi, realitas diuji, dan masalah diidentifikasi dan
ditentukan. Kepemilikan masalah juga ditetapkan di sini.
|
|
18
2. Desain
Pada fase desain akan dikonstruksi sebuah model yang
merepresentasikan sistem. Hal ini dilakukan dengan membuat asumsi-asumsi
yang menyederhanakan realitas dan menuliskan
hubungan
di
antara
semua
variabel.
Model
ini
kemudian
divalidasi, dan ditentukanlah
kriteria
dengan
menggunakan prinsip memilih untuk mengevaluasi alternatif tindakan yang
telah
diidentifikasi.
Proses
pengembangan model sering mengidentifikasi
solusi-solusi alternatif, dan demikian sebaliknya.
3. Pilihan
Fase pilihan meliputi pilihan terhadap solusi yang diusulkan tampak
masuk akal, kita siap untuk fase terakhir: fase implementasi keputusan.
4. Implementasi
Hasil implementasi yang berhasil adalah terpecahkannya masalah riil.
Kegagalan implementasi membuat kita harus kembali ke fase sebelumnya.
|
 19
Gambar 2.3 Proses Pengambilan Keputusan
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p64-65)
2.2.1.4 Tujuan SPK
Tujuan-tujuan SPK berhubungan dengan tiga prinsip dasar dari konsep
SPK, yaitu:
1. Struktur
masalah:
membantu
manajer
membuat
keputusan
dan
menyelesaikan masalah semi terstruktur.
2. Dukungan keputusan: DSS mendukung pengambilan keputusan manajer, dan
bukan menggantikannya.
|
 20
3. Efektivitas keputusan:
meningkatkan efektivitas pengambilan
keputusan
daripada efisiensinya.
2.2.1.5 Karakteristik dan Kapabilitas SPK
Karakteristik dan kapabilitas dari SPK adalah (ditunjukkan pada Gambar
2.4):
Gambar 2.4 Karakteristik dan Kapabilitas SPK
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p141-143)
1. Dukungan untuk pengambil keputusan, terutama pada situasi semi terstruktur
dan tidak terstruktur, dengan
menyertakan penilaian manusia dan informasi
|
|
21
terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak dapat dipecahkan oleh
sistem komputer lain atau oleh metode atau alat kuantitatif standar.
2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai
manajer lini.
3.
Dukungan
untuk
individu dan kelompok. Masalah
yang
kurang
terstruktur
sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat
organisasional
yang
berbeda
atau bahkan dari organisasi lain. SPK
mendukung tim virtual melalui alat-alat Web kolaboratif.
4. Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan
dapat
dibuat
satu
kali,
beberapa
kali, atau
berulang
(dalam
interval
yang
sama).
5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: inteligensi, desain,
pilihan, dan implementasi.
6. Dukungan di berbagai proses dan gaya pengambilan keputusan.
7. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, dapat
menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan dapat mengadaptasikan
SPK untuk memenuhi perubahan tersebut. SPK bersifat fleksibel dan karena
itu pengguna dapat menambahkan, menghapus, menggabungkan, mengubah,
atau menyusun kembali elemen-elemen dasar. SPK juga fleksibel dalam hal
dapat dimodifikasi untuk memecahkan masalah lain yang sejenis.
8.
Pengguna merasa seperti di rumah. User-friendly, kapabilitas grafis yang
sangat
kuat,
dan
antarmuka
manusia-mesin
interaktif
dengan
satu
bahasa
|
|
22
alami dapat sangat meningkatkan keefektifan SPK. Kebanyakan aplikasi
SPK yang baru menggunakan antarmuka berbasis-Web.
9. Peningkatan
terhadap
keefektifan
pengambilan
keputusan
(akurasi,
timeliness, kualitas) daripada pada efisiensinya (biaya pengambilan
keputusan).
10. Kontrol
penuh
oleh
pengambil
keputusan
terhadap
semua
langkah
proses
pengambilan
keputusan
dalam memecahkan
suatu
masalah.
SPK
tidak
menggantikan pengambil keputusan.
11. Pengguna akhir dapat mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem
sederhana.
12. Biasanya
model-model
digunakan
untuk
menganalisis
situasi pengambilan
keputusan. Kapabilitas pemodelan
memungkinkan
eksperimen
dengan
berbagai strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda.
13. Akses disediakan
untuk berbagai sumber data, format, dan tipe,
mulai dari
sistem informasi geografis (GIS) sampai sistem berorientasi objek.
14. Dapat dilakukan sebagai alat stand alone yang digunakan oleh seorang
pengambil keputusan pada satu lokasi
atau
didistribusikan
di
seluruh
organisasi dan di beberapa organisasi sepanjang rantai persediaan. Dapat
diintegrasikan
dengan SPK lain dan atau aplikasi lain, dan dapat
didistribusikan
secara
internal
dan
eksternal
dengan menggunakan
networking dan teknologi Web.
|
 23
Karakteristik dan kapabilitas kunci dari SPK tersebut memungkinkan
para pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih
konsisten pada satu cara yang dibatasi waktu.
2.2.1.6 Komponen SPK
Sistem lainnya yang
berbasis komputer
Internet, Intranet,
Ekstranet
Manajemen Data
Manajemen
Model
Model Eksternal
Subsistem
berbasis
Pengetahuan
Antarmuka
Pengguna
Basis
Pengetahuan
Organisasional
Manajer
(pengguna)
Gambar 2.5 Komponen SPK
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p144)
Menurut Turban (2005, p145) Aplikasi DSS dapat terdiri dari subsistem
seperti ditunjukkan pada Gambar 2.5. Berdasarkan definisi, DSS harus
mencakup tiga komponen utama dari DBMS, MBMS dan antarmuka pengguna.
|
|
24
Subsistem manajemen
berbasis
pengetahuan
adalah
opsional,
namun
dapat
memberikan
banyak
manfaat karena memberikan intelegensi bagi tiga
komponen
utama
tersebut.
Seperti
pada
semua
system informasi
manajemen,
pengguna dapat dianggap sebagai komponen DSS.
Komponen-komponen
tersebut
membentuk
sistem aplikasi
DSS
yang
dapat
dikoneksikan
ke
intranet
perusahaan, ke ekstranet, atau ke internet.
Umumnya komponen berkomunikasi via teknologi internet.
1. Subsistem Manajemen Data: subsistem manajemen data memasukkan satu
database
yang
berisi
data
yang
relevan
untuk
situasi
dan dikelola oleh
perangkat
lunak
yang
disebut
sistem
manajemen
database
(DBMS
–
Database
Management Systems).
Subsistem
manajemen data
dapat
diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk
data perusahaan yang relevan untuk pengambilan keputusan. Biasanya data
disimpan atau diakses via server Web database.
2.
Subsistem Manajemen Model:
merupakan
paket
perangkat
lunak
yang
memasukkan model keuangan, statistic, ilmu manajemen, atau model
kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen
perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa permodelan untuk membangun
model-model custom juga dimasukkan. Perangkat lunak ini sering disebut
sistem
manajemen
basis
model
(MBMS
–
Model
Base
Management
Systems). Komponen
ini dapat dikoneksikan ke penyimpanan korporat atau
eksternal yang ada pada model. Sistem manajemen dan metode solusi model
|
|
25
diimplementasikan pada sistem pengembangan Web untuk berjalan pada
server aplikasi.
3.
Subsistem Antarmuka Pengguna:
pengguna
komunikasi
dengan
dan
memerintahkan
DSS
melalui
subsistem ini.
Pengguna
adalah
bagian
yang
dipertimbangkan
dari
sistem.
Para
peneliti menegaskan bahwa beberapa
konstruksi unik dari DSS berasal dari interaksi yang intensif antara komputer
dan
pembuat
keputusan. Browser
Web memberikan struktur antarmuka
pengguna grafis yang familiar dan konsisten bagi kebanyakan DSS.
4. Subsistem
Manajemen
Berbasis-Pengetahuan:
subsistem
ini
dapat
mendukung
semua
subsistem lain
atau bertindak
sebagai
suatu
komponen
independen. Ia memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si
pengambil keputusan. Subsistem ini
dapat diinterkoneksikan dengan
repositori
pengetahuan
perusahaan
(bagian
dari
sistem
manajemen
pengetahuan),
yang
kadang-kadang
disebut
basis
pengetahuan
organisasional. Pengetahuan dapat disediakan via server Web.
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p143-144)
2.2.1.7 Tahapan Pengembangan SPK
Pengembangan
merupakan
tahap
yang
penting
dalam rangka
mewujudkan sistem.
Dalam pengembangan sistem diperlukan suatu
metodologi
untuk
menyediakan
struktur bagi
pengembangan sistem tersebut,
yang
disebut
System Development
Life
Cycle
(SDLC).
Menurut
Dennis
&
Wixon
(Dikutip
|
|
26
dari Turban & Aronson, 2001, p229-231), SDLC tradisional terdiri dari 4 tahap
utama yaitu:
1. Perencanaan (Planning):
fase perencanaan memulai dengan sebuah
kebutuhan
bisnis
yang
belum terpenuhi.
Meliputi
peluang-peluang
yang
mungkin yang diidentifikasi dengan membaca lingkungan. Apakah ada suatu
masalah yang perlu dipecahkan?
Inisiasi proyek melibatkan sebuah sistem
yang telah diputuskan. Jika kelihatan bermanfaat, maka dilakukan studi
kelayakan. Studi kelayakan mempertimbangkan apakah gagasan tersebut
masuk akal. Pertanyaan-pertanyaan berkenaan dengan kelayakan teknis,
kelayakan biaya, dan kelayakan organisasional dijawab disini. Jika proyek
disetujui, maka ditugaskanlah seorang manajer proyek dan ia menyusun
sebuah rencana kerja, mengorganisasi proyek, dan mengadopsi metode-
metode untuk mengelolanya.
2.
Analisis (Analysis):
fase
analisis
seperti
wawancara
wartawan.
Fase
ini
menanyakan dan menjawab pertanyaan-pertanyaan penting seperti siapa para
pengguna sistem, apa yang akan dicapai oleh sistem, dan dimana serta kapan
sistem akan
dijalankan.
Fase
ini
memulai
dengan
pengembangan
sebuah
strategi analisis atau suatu rencana untuk memandu proyek. Jika sebelumnya
sudah
ada
sistem yang
berjalan,
maka
sistem tersebut
dianalisis
bersama
dengan berbagai cara
untuk mengarah kepada sistem baru. Hal
ini
mengacu
kepada pengumpulan informasi lebih lanjut, pengembangan sebuah model
proses dan sebuah model data.
|
|
27
3. Perancangan (Design): fase perancangan menandai bagaimana sistem akan
bekerja, mempertimbangkan semua detail perangkat keras, perangkat
lunak,
infrastruktur jaringan, antarmuka pengguna, dan lain-lain. Pada fase ini,
antarmuka pengguna, form, display, program dan laporan, database, dan file
ditetapkan.
Pada
strategi
design,
ditetapkanlah
jumlah
sistem
untuk
dibeli
atau dikontrak (versus membangun
in-house). Hal ini mengacu pada
rancangan
arsitektur,
yang
mengacu
kepada
rancangan
database
dan
file,
yang pada
gilirannya
mengacu kepada rancangan program. Secara bersama-
sama, hal-hal tersebut merupakan spesifikasi sistem.
4.
Implementasi (Implementation): fase implementasi membawa semua hal
bersama-sama. Inilah tempat dimana sistem dibangun atau dibeli. Konstruksi
melibatkan tidak hanya membangun sistem, tetapi juga mengujinya untuk
memverifikasi bahwa sistem
tersebut
bekerja.
Perencanaan
yang
lebih
baik
dapat
mendorong
ke
arah
sistem dengan
lebih
sedikit
bug.
Instalasi
merupakan
langkah
terakhir
dan
melibatkan
apakah
sistem benar-benar
berjalan.
|
 28
Gambar 2.6 Tahap Pengembangan SPK
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p402)
2.2.1.8 Klasifikasi SPK
Holsaple dan Whinston (1996) mengklasifikasikan
DSS menjadi enam
kerangka kerja yaitu text-oriented DSS, database-oriented DSS, spreadsheet-
oriented DSS, solver-oriented DSS, rule-oriented DSS, dan compound DSS.
a)
Text-oriented DSS
Informasi (meliputi data dan pengetahuan) sering disimpan dalam
format teks dan harus diakses oleh pengambil keputusan. Dengan demikian,
adalah penting untuk menyajikan dan memproses dokumen dan fragmen teks
secara efektif dan efisien. SPK berorientasi
teks
mendukung
pengambil
keputusan dengan secara elektronik melacak informasi yang disajikan secara
teks yang dapat mempengaruhi keputusan.
SPK
tersebut
memungkinkan
dokumen-dokumen
dibuat
secara
elektronik,
direvisi,
dan dilihat
ketika
diperlukan.
|
|
29
b) Database-oriented DSS
Pada
SPK
ini,
database
organisasi punya peran penting
dalam
struktur DSS.
Generasi awal dari SPK berorientasi database terutama
menggunakan konfigurasi database relasional. Informasi yang ditangani oleh
database relasional cenderung sangat berisi, deskriptif, dan sangat terstruktur.
SPK berorientasi database bercirikan pembuatan laporan yang baik dan
kapabilitas query.
c)
Spreadsheet-oriented DSS
SPK
berorientasi
spreadsheet
merupakan
sistem pemodelan
yang
memungkinkan pengguna mengembangkan model-model untuk
mengeksekusi analisis SPK. Model ini tidak hanya membuat, melihat, dan
memodifikasi
pengetahuan
procedural, tetapi
juga
menginstruksikan
sistem
untuk
mengeksekusi
instruksi
self-contained mereka
(macro).
Spreadsheet
digunakan secara luas pada SPK yang dikembangkan oleh pengguna akhir.
End-user tool
yang
paling
populer
untuk
mengembangkan
SPK
adalah
Microsoft Excel.
d) Solver-oriented DSS
Solver adalah suatu algoritma atau prosedur yang ditulis sebagai satu
program komputer untuk
melakukan komputasi tertentu
untuk memecahkan
suatu tipe masalah tertentu. Contoh-contoh solver dapat berupa prosedur
economic order
quantity untuk
menghitung
kuantitas
pesanan
optimal
atau
linear
regression
routine
untuk
menghitung
suatu
tren.
Solver dapat
diprogram secara komersial dalam perangkat lunak pengembangan. Sebagai
|
|
30
contoh,
Excel
memasukkan
beberapa
solver powerful
–
function dan
procedure –
yang memecahkan sejumlah
masalah bisnis. Pembangun SPK
dapat menggabungkan beberapa solver ketika membuat aplikasi SPK.
e)
Rule-oriented DSS
Komponen pengetahuan dari SPK mencakup aturan prosedural
maupun inferensial
(reasoning), seperti dalam format expert system (sistem
pakar). Aturan ini bisa jadi kualitatif atau kuantitatif, dan komponen seperti
itu dapat menggantikan atau diintegrasikan dengan model kualitatif.
f) Compound DSS
SPK
gabungan
adalah
suatu
hybrid
system yang
meliputi
dua
atau
lebih dari lima struktur dasar yang telah dijelaskan sebelumnya.
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p166)
2.2.2
Konsep Model SPK
Karakteristik utama dari SPK termasuk kemampuan permodelannya. Ide
dasar
untuk
menjalankan
analisis SPK
adalah
dengan
menggunakan
model.
Model dapat
merepresentasikan sistem atau
masalah dengan berbagai
tingkatan
abstraksi. Model diklasifikasikan menjadi tiga jenis berdasarkan tingkat
abstraksi, antara lain:
1)
Model Iconic (Scale)
Model iconic
–
tipe model dengan abstraksi yang paling rendah –
merupakan replika fisik dari sebuah sistem, biasanya pada skala yang
berbeda dari aslinya. Model iconic bisa berupa tiga dimensi, misalnya
|
|
31
pesawat terbang, mobil, jembatan, atau lini produksi. Fotografi adalah model
skala iconic dua dimensi.
2)
Model Analog
Model analog bertindak seperti
sistem riil, tetapi tidak
mirip. Model
ini
lebih
abstrak
dibanding
model
iconic
dan
merupakan representasi
simbolis dari
realitas. Model dengan tipe
ini biasanya bagan atau diagram
dua dimensi. Model ini dapat berupa model fisik, namun bentuk model
berbeda dari sistem aktual. Beberapa contoh meliputi:
•
Bagan organisasi
yang
menggambarkan struktur, otoritas, dan
tanggung jawab.
•
Peta dengan warna-warna berbeda merepresentasikan objek-objek,
seperti mata air atau gunung.
•
Bagan pasar saham
yang
merepresentasikan pergerakan
harga
saham.
•
Cetak biru sebuah mesin atau rumah.
•
Animasi, video, dan film.
3)
Model Matematika (Kuantitatif)
Kompleksitas
hubungan
di
banyak
sistem organisasi
tidak
dapat
direpresentasikan
dengan
icon
atau
secara
analogi
karena representasi
tersebut akan
segera
membingungkan, dan
akan
makan banyak
waktu jika
menggunakan kedua hal tersebut. Dengan demikian, model yang lebih
abstrak dijelaskan secara matematika. Sebagian besar analisis SPK dilakukan
secara numerik dengan model matematika atau model kuantitatif lainnya.
|
 32
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p63)
2.2.2.1 Model
Karakteristik
utama
dari
SPK adalah
kemampuannya
dalam
menggunakan model. Turban (1995, p42)
menuliskan bahwa model adalah
penyederhanaan atau abstraksi dari realita (kenyataan). Model selalu sederhana
karena realita terlalu kompleks untuk ditiru
dengan
tepat
dan
karena
banyak
kompleksitas yang sebenarnya tidak relevan dengan masalah yang spesifik.
2.2.2.2 Jenis Model
Tabel di bawah mengelompokkan model-model DSS menjadi tujuh
kelompok dan mendaftarkan beberapa teknik representif untuk setiap kategori.
Masing-masing teknik dapat diterapkan pada model
statis
atau
dinamis
yang
dapat dikonstruksi di bawah lingkungan yang pasti, tidak pasti atau risiko.
Tabel 2.2 Kategori-Kategori Model
(Sumber: Efraim Turban, Jay E. Aronson, & Ting-Peng Liang, 2005, p196)
Kategori
Proses dan Tujuan
Teknik-Teknik Representatif
Optimalisasi
masalah dengan
sedikit alternatif.
Menemukan solusi terbaik dari
sejumlah kecil alternatif.
Tabel keputusan, pohon
keputusan.
Optimalisasi via
algoritma.
Menemukan solusi terbaik dari
sejumlah besar alternatif dengan
menggunakan proses pendekatan
langkah demi langkah.
Model pemograman matematika
linier dan lainnya, model
jaringan.
Optimalisasi via
Menemukan solusi terbaik dalam
Beberapa model inventori.
|
 33
Kategori
Proses dan Tujuan
Teknik-Teknik Representatif
rumusan analitik.
satu langkah dengan
menggunakan satu rumus.
Simulasi.
Menemukan satu solusi yang
cukup baik atau yang terbaik di
antara berbagai alternatif yang
dipilih dengan menggunakan
eksperimen.
Beberapa tipe simulasi.
Heuristik.
Menemukan satu solusi yang
cukup baik dengan menggunakan
aturan-aturan.
Pemograman heuristik, sistem
pakar.
Model-model
prediktif.
Memprediksi masa depan untuk
skenario yang ditentukan.
Model forecasting, analisis
Markov.
Model-model
lainnya.
Memecahkan kasus bagaimana-
jika (what-if) dengan
menggunakan sebuah rumus.
Pemodelan keuangan, waiting
lines.
2.2.2.3 Keuntungan dan Kerugian Model
Keuntungan (manfaat) yang diperoleh dari penggunaan model dalam
sistem pendukung
keputusan
menurut
Turban,
Aronson
&
Ting-Peng
Liang
(2005, p63) antara lain:
•
Manipulasi model (mengubah variabel keputusan atau lingkungan) jauh lebih
mudah ketimbang memanipulasi sistem riil. Eksperimentasi lebih mudah dan
tidak berinterferensi dengan operasional harian dan organisasi.
•
Model
memungkinkan
kompresi
waktu.
Tahun-tahun operasi
dapat
disimulasi dalam hitungan menit atau detik (dari waktu komputer).
|
|
34
•
Biaya
analisis
pemodelan
jauh
lebih
rendah
ketimbang
biaya
eksperimen
serupa yang dilakukan pada sebuah sistem riil.
•
Biaya pembuatan kesalahan selama eksperimen coba-salah jauh lebih rendah
ketika menggunakan model-model, dibanding menggunakan sistem riil.
•
Lingkungan
bisnis
mencakup
ketidakpastian
yang
dapat
dipertimbangkan.
Dengan
pemodelan,
manajer dapat
mengestimasi
risiko
dari tindakan-
tindakan tertentu.
•
Model
matematika
memungkinkan
analisis
terhadap
sejumlah
solusi
yang
mungkin yang sangat besar, dan kadang-kadang tak
terbatas. Bahkan pada
masalah
sederhana,
manajer sering
memiliki sejumlah alternatif
untuk
dipilih.
•
Model memperkuat pembelajaran dan pelatihan.
•
Metode model dan solusi tersedia di Web.
•
Ada banyak applet Java (dan program Web lainnya) yang telah memecahkan
model-model.
Keuntungan pembuatan
model diimbangi dengan 2 kerugian utama
model, yaitu:
•
Kesulitan
pembuatan
model
sistem
bisnis
akan
menghasilkan
model
yang
tidak
menangkap semua pengaruh pada entitas. Pertimbangan yang
menyeluruh diperlukan dalam menerapkan keputusan yang didasarkan
hasil
simulasi.
|
|
35
•
Keahlian
matematika
tingkat
tinggi
diperlukan
untuk
mengembangkan
sendiri model-model yang lebih kompleks. Keahlian itu juga
diperlukan
dalam menafsirkan output secara tepat.
2.2.3
Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk
Pengambilan keputusan kriteria
majemuk
dilakukan
dengan
menggunakan model Analytic Hierarchy Process (AHP).
2.2.3.1 Definisi Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah suatu model yang luwes yang
memberikan kesempatan bagi perorangan atau kelompok untuk membangun
gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan dengan cara membuat asumsi
mereka
masing-masing dan
memperoleh
pemecahan
yang
diinginkan
darinya
(Saaty, 1991, p23).
Menurut Marshall (1995, p278), AHP
adalah
suatu
metode
yang
dikembangkan untuk menghasilkan tingkatan alternatif keputusan dengan
struktur
matematis.
Ide
utamanya
adalah
untuk
menemukan
trade-off atribut
melalui perbandingan atribut berpasangan. Menemukan nilai setiap alternatif
keputusan berpasangan dalam atribut tersebut.
2.2.3.2 Keuntungan AHP
Saaty (1991, p25) menyebutkan berbagai keuntungan AHP yaitu:
1. Kesatuan
|
|
36
AHP memberikan suatu model tunggal yang mudah dimengerti dan luwes
untuk aneka ragam persoalan tak terstruktur.
2. Kompleksitas
AHP
memadukan
rancangan
deduktif
dan rancangan berdasarkan sistem
dalam memecahkan persoalan kompleks.
3. Saling ketergantungan
AHP
dapat
menangani
saling
ketergantungan
elemen-elemen
dalam suatu
sistem dan tidak memaksakan pemikiran linier.
4. Penyusunan hirarki
AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah
elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokkan
struktur yang serupa dalam setiap tingkat.
5. Pengukuran
AHP memberikan suatu skala untuk mengukur
hal-hal dan terwujud suatu
metode untuk menetapkan prioritas.
6. Konsistensi
AHP melacak konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang
digunakan dalam menetapkan berbagai prioritas.
7. Sintesis
AHP menuntun ke suatu taksiran
menyeluruh tentang kebaikan setiap
alternatif.
8. Tawar-menawar
|
|
37
AHP
mempertimbangkan
prioritas-prioritas
relatif
dari berbagai
faktor
sistem dan
memungkinkan
orang
memilih
alternatif
terbaik
berdasarkan
tujuan-tujuan mereka.
9. Penilaian dan konsensus
AHP
tidak
memaksakan
konsensus
tetapi mensintesis suatu hasil yang
representatif dari berbagai penilaian yang berbeda-beda.
10. Pengulangan proses
AHP memungkinkan orang memperhalus definisi mereka pada suatu
persoalan dan memperbaiki pertimbangan dan pengertian mereka melalui
pengulangan.
2.2.3.3 Prinsip Dasar AHP
Ada empat prinsip dasar AHP (Mulyono, 2004, p335-337):
a.
Decomposition, yaitu memecahkan masalah yang utuh menjadi unsur-
unsurnya.
Jika
ingin
mendapat
hasil
akurat, pemecahan
juga
dilakukan
terhadap
unsur-unsurnya sampai
tidak mungkin dilakukan pemecahan
lebih
lanjut sehingga didapat beberapa tingkatan dari persoalan tadi. Proses analisi
ini dinamakan hirarki.
Ada dua jenis hirarki, yaitu lengkap dan tidak lengkap. Dalam hirarki
lengkap, semua elemen pada suatu tingkat memiliki semua elemen yang ada
pada tingkat berikutnya. Jika tidak demikian
maka dinamakan
hirarki tidak
lengkap.
|
 38
b.
Comparative Judgement, prinsip ini berarti membuat penilaian tentang
kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya
dengan tingkat diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP, karena ia
akan berpengaruh terhadap prioritas elemen-elemen. Dalam penyusunan
skala kepentingan ini digunakan tabel berikut:
Tabel 2.3 Skala Perbandingan Berpasangan (Aksioma AHP)
Tingkat
Kepentingan
Definisi
1
Sama pentingnya dibanding yang lain.
3
Moderat atau sedikit lebih penting dibanding yang lain.
5
Kuat pentingnya dibanding yang lain.
7
Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain.
9
Ekstrim pentingnya dibanding yang lain.
2, 4, 6, 8
Nilai di antara dua pertimbangan yang berdekatan.
c. Synthesis of Priority, dari setiap matriks pairwise comparison kemudian
dicari
eigen vector-nya
untuk
mendapatkan
local priority. Karena
matriks
pairwise comparison terdapat pada semua tingkat, maka untuk mendapatkan
global
priority
harus
dilakukan
sintesa
di
antara local
priority.
Prosedur
melakukan sintesis berbeda menurut bentuk hirarki. Pengurutan elemen-
elemen
menurut
kepentingan relatif
melalui
prosedur
sintesis
dinamakan
priority setting.
d. Logical Consistency, konsistensi memiliki dua
makna. Pertama adalah
bahwa
obyek-obyek
yang
serupa
dapat dikelompokkan
sesuai
dengan
|
|
39
keseragaman dan relevansi. Arti kedua adalah menyangkut tingkat hubungan
antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
2.2.3.4 Kelebihan AHP
Menurut Kadarsah (2002, p131), kelebihan AHP dibanding dengan
model yang lainnya adalah:
a. Struktur yang hirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai
pada subkriteria-subkriteria yang paling dalam.
b. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi
inkonsistensi
berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
c. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas
pengambilan keputusan.
2.2.3.5 Struktur AHP
Membuat
struktur
hirarki
diawali dengan
tujuan
umum,
dilanjutkan
dengan sub-sub tujuan, kriteria, dan kemungkinan alternatif-alternatif pada
tingkat kriteria yang paling bawah (Kadarsah, 2002, p131).
|
 40
Gambar 2.7 Struktur Hirarki AHP
2.2.3.6 Langkah-langkah Menentukan Prioritas
Langkah ini diawali dengan melihat hirarki yang telah dibuat lalu
membentuk
matriks
pairwise comparison.
Nilai
pada
matriks
ini
didapat dari
memberi pertanyaan berapa kali lipat suatu kriteria dibandingkan terhadap
kriteria lainnya.
Contoh:
Kriteria
L
W
T
L
1
0.5
0.25
W
2
1
0.5
T
4
2
1
Langkah kedua yaitu matriks pairwise comparison dinormalisasi dengan
cara membagi unsur pada setiap kolom dengan hasil nilai jumlah kolom.
Contoh:
|
 41
Kriteria
L
W
T
L
1/7 = 0.14
0.5/3.5 = 0.14
0.25/1.75 = 0.14
W
2/7 = 0.29
1/3.5 = 0.29
0.5/1.75 = 0.29
T
4/7 = 0.57
2/3.5 = 0.57
1/1.75 = 0.57
Langkah
selanjutnya
yaitu
langkah
ketiga adalah
menjumlahkan setiap
baris matriks yang telah dinormalisasi dan dibagi dengan n (banyaknya unsur),
dalam kasus ini adalah 3. Hasilnya merupakan prioritas atau bobot yang dicari.
Contoh:
0.14 + 0.14 + 0.14 = 0.14, dan seterusnya
3
Langkah
keempat
yaitu
mencari Eigen
Value (Z) dengan cara
menjumlahkan baris nilai kriteria pada matriks pairwise comparison dengan nilai
bobot ketiga kriteria, kemudian dibagi dengan bobot kriteria yang bersangkutan.
Setelah mendapatkan nilai
Z,
dicari
Z
maksimal
yaitu
dengan
menjumlahkan Z dan membagi dengan jumlah kriteria yang ada.
Langkah
terakhir
yaitu
mencari
nilai
Consistency
Index
(CI)
dan
Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CI = (Z
maks
-
n) / (n - 1)
CR =
CI
Random Consistency Index
Nilai dari CR seharusnya kurang dari 10% (0.1).
Tabel 2.4 Random Consistency Index
N
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
RCI
0
0
0.58
0.9
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
1.49
|
|
42
2.3
Alat Bantu Analisis dan Perancangan Sistem
Alat bantu yang digunakan dalam analisis dan perancangan SPK ini
antara lain adalah Data Flow Diagram (DFD), Entity Relationship Diagram
(ERD), dan State Transition Diagram (STD).
2.3.1
Data Flow Diagram (DFD)
Berikut
ini akan dijelaskan mengenai definisi,
manfaat, komponen,
hirarki dan aturan-aturan DFD.
2.3.1.1 Definisi DFD
DFD
(Whitten,
2001,
p168)
adalah
sebuah
diagram yang
menggambarkan proses-proses yang sedang berjalan dan atau yang akan
ditawarkan dalam sebuah sistem beserta seluruh input, output dan file dari sistem
tersebut.
DFD (Marakas, 2006, p117) adalah sebuah piranti grafis yang
menggambarkan urutan dari proses-proses dan fungsi-fungsi di dalam sebuah
batasan sistem tertentu dan juga aliran data yang ada di dalam sistem tersebut.
2.3.1.2 Manfaat DFD
Manfaat dari DFD adalah:
•
Menggambarkan
aliran
data
dari
sebuah
sistem
serta
pekerjaan
atau
pemrosesan yang dijalankan oleh sistem tersebut (Whitten, 2001, p308).
|
 43
•
Mengilustrasikan
kebutuhan-kebutuhan
dari
proses
bisnis
(Whitten,
2001,
p96).
•
Mengilustrasikan
bagaimana
data
akan
dikumpulkan,
disimpan,
digunakan
dan dipelihara (Whitten, 2001, p169).
2.3.1.3 Komponen DFD
Komponen-komponen pembentuk DFD (Gane & Sarson) adalah:
1. Process
(proses):
sarana
pengubah
data
ke
dalam bentuk
lain,
digunakan
untuk menciptakan data baru atau dirangkai menjadi hasil keluaran yang
berguna. Dalam pemodelan logis, proses data dilakukan oleh mesin, manusia
atau komputer. Proses diatur berdasarkan urutan terjadinya
masing-masing
proses, hal ini digambarkan dengan adanya identitas nomor
untuk
setiap
proses (Marakas, 2006, p118-119).
Gambar 2.8 Bentuk Process (Proses)
(Marakas, 2006, p118)
2.
Data
Store:
mewakili
sebuah tempat penyimpanan
untuk data,
baik
yang
bersifat
sementara
atau
selamanya
disimpan
di
dalam
sistem tersebut
(Marakas, 2006, p118).
|
 44
Gambar 2.9 Bentuk Data Store
(Marakas, 2006, p118)
3.
Data Flow (Aliran Data): representasi pergerakan data, arah dan isi dari data
(Marakas, 2006, p118).
Gambar 2.10 Bentuk Data Flow (Aliran Data)
(Marakas, 2006, p118)
4. External
Agent:
seseorang
atau
sesuatu
yang
berinteraksi
dengan
sistem
namun berada di luar batasan sistem dan oleh karena itu tidak berada dalam
kontrol sistem atau pengguna sistem. External Agent bisa berbentuk sebagai
sebuah Sink ataupun sebuah Source (Marakas, 2006, p118).
•
Sink: external agent
yang
merupakan tujuan keluarnya aliran data dari
sistem.
•
Source: external agent yang merupakan sumber atau asal keluarnya
aliran data menuju ke dalam sistem.
Gambar 2.11 Bentuk External Agent
(Marakas, 2006, p118)
|
|
45
2.3.1.4 Hirarki DFD
Hirarki dari penggambaran DFD (Marakas, 2006, p120-123) adalah
sebagai berikut:
1. Diagram Level Konteks
Merupakan
diagram level
pertama
yang
menampilkan
sistem dengan
sangat global (tidak detil), bertujuan untuk mengidentifikasi batasan sistem
serta hubungannya dengan berbagai source ataupun sink. Diagram Konteks
hanya memiliki satu proses yang ditandai dengan nama dari sistem dan tidak
ada penggambaran data store.
2. Diagram Level Nol
Merupakan
penggambaran
detil atau
penjabaran
dari
Diagram
Konteks.
Menggambarkan
proses-proses
utama
yang
terdapat
dalam sebuah
sistem,
urutan dari proses tersebut, semua data store yang diakses oleh proses dan
juga source serta sink
yang berinteraksi dengan sistem
sesuai dengan
yang
sudah digambarkan di Diagram Konteks. Proses ditandai dengan penomoran
1.0, 2.0, dan seterusnya.
3. Diagram Level 1 hingga N (Rinci)
Merupakan
penggambaran
lebih detil
dari
masing-masing
proses
di
Diagram Nol atau
level sebelumnya
yang
membutuhkan penjabaran. Semua
penggambaran komponen yang terlibat, harus sesuai dengan penggambaran
yang sudah dilakukan di level sebelumnya. Proses ditandai dengan
penomoran
1.1,
2.1,
1.1.1,
2.1.1,
3.1,
dan
seterusnya.
Proses
yang
sudah
|
 46
terjabarkan
hingga
sempurna,
maka
tidak
perlu
digambarkan
ke
level
selanjutnya dan disebut sebagai functional primitive.
2.3.1.5 Aturan-aturan DFD
Larangan dalam penggambaran proses (Whitten, 2001, p315):
•
Proses
yang
memiliki
input
namun
tidak
memiliki
output
disebut sebagai
Black Hole.
•
Proses
yang
memiliki
output
namun
tidak
memiliki
input
disebut sebagai
Miracle.
•
Proses yang jumlah input-nya kurang untuk dapat menghasilkan output yang
diinginkan (ada aliran data masuk yang kurang) disebut sebagai Grey Hole.
Larangan dalam Penggambaran Data Flow (aliran data)
Data Flow Ilegal
Data Flow Terkoreksi
Gambar 2.12 Aturan Data Flow (Aliran Data)
(Whitten, 2001, p325)
|
|
47
2.3.2
Entity Relationship Diagram (ERD)
Pembahasan mengenai ERD mencakup definisi, manfaat dan komponen ERD.
2.3.2.1 Definisi ERD
ERD
(Whitten,
2001,
p260)
adalah
sebuah
diagram yang
menggambarkan
data
dalam bentuk
entitas-entitas
beserta
hubungan
yang
terbentuk antar data tersebut.
ERD (Marakas, 2006, p145) adalah sebuah diagram yang digunakan
untuk menggambarkan kebutuhan konseptual data dari sistem yang direncanakan
serta mengidentifikasikan aturan dan hubungan antar data.
2.3.2.2 Manfaat ERD
Manfaat dari ERD adalah:
•
Untuk
memodelkan
data
mentah
yang
dihasilkan
oleh
sebuah
sistem
(Whitten, 2001, p169).
•
Untuk memodelkan kebutuhan data perusahaan (Whitten, 2001, p97).
2.3.2.3
Komponen ERD
Komponen-komponen pembentuk ERD (Whitten, 2001, p260-267)
adalah:
1. Entitas: sesuatu mengenai bisnis yang butuh untuk disimpan datanya. Entitas
bisa berupa sekumpulan manusia, tempat, objek, kejadian atau konsep.
|
 48
Gambar 2.13 Bentuk Entitas
(Whitten, 2001, p260)
2. Atribut: sebuah properti deskriptif atau karakteristik dari sebuah entitas.
MAHASISWA
NIM
Nama
Alamat
No. HP
Tanggal Lahir
Jenis
Kelamin
Ras
IPK
Gambar 2.14 Contoh Atribut-atribut Sebuah Entitas
(Marakas, 2006, p149)
|
 49
3. Relationship (hubungan):
sebuah
asosiasi
dalam
lingkup
lingkungan
bisnis
dan organisasi antar satu entitas dengan entitas lainnya (Marakas, 2006,
p149).
MAHASISWA
NIM
Nama
Alamat
No. HP
Tanggal Lahir
Jenis Kelamin
IPK
KURIKULUM
Kd. Program Studi
Judul Program
Gelar
Gambar 2.15 Contoh Hubungan Antar Entitas
(Marakas, 2006, p149)
|
 50
4. Identification atau Key: sebuah atribut atau sekumpulan atribut, yang bernilai
unik untuk setiap contoh dari entitas (Whitten, 2001, p262).
Primary
Key
(PK):
sebuah
key yang
paling
unik
digunakan
untuk
mengidentifikasi sebuah contoh tunggal dari sebuah entitas (Marakas, 2006,
p148).
Foreign Key (FK): sebuah PK dari suatu entitas
yang berada di entitas lain
untuk
mengidentifikasi hubungan antar entitas tersebut (Whitten, 2001,
p267).
MAHASISWA
NIM (PK)
Nama
Alamat
No. HP
Tanggal Lahir
Jenis
Kelamin
IPK
KURIKULUM
Kd. Program Studi (PK)
Judul Program
Gelar
JURUSAN
ID Jurusan (PK)
NIM (PK)
Kd. Program Studi (PK)
Tanggal Pengambilan
Gambar 2.16 Contoh Key Entitas
(Whitten, 2001, p262)
5. Kardinalitas: mendefinisikan
nilai minimum dan
maksimum dari
terjadinya
suatu hubungan antar sebuah entitas dengan entitas lainnya. Kardinalitas
|
 51
harus ditentukan untuk kedua arah dari suatu hubungan (Whitten, 2001,
p264).
MAHASISWA
NIM (PK)
Nama
Alamat
No. HP
Tanggal Lahir
Jenis
Kelamin
IPK
KURIKULUM
Kd. Program Studi (PK)
Judul Program
Gelar
JURUSAN
ID Jurusan (PK)
NIM (PK)
Kd. Program Studi (PK)
Tanggal Pengambilan
Gambar 2.17 Contoh Kardinalitas Hubungan Antar Entitas
(Whitten, 2001, p264)
|
 52
Tabel 2.5 Notasi Kardinalitas
(Whitten, 2001, p265)
Interpretasi
Kardinalitas
Nilai
Minimum
Nilai
Maksimum
Notasi Grafik
Tepat satu
(Satu dan hanya satu)
1
1
Nol atau satu
0
1
Satu atau lebih
1
Banyak
(> 1)
Nol, satu atau lebih
0
Banyak
(> 1)
Lebih dari satu
> 1
> 1
2.3.3
State Transition Diagram (STD)
2.3.3.1 Definisi STD
STD
(Marakas,
2006,
p135)
adalah sebuah
diagram yang
memodelkan
bagaimana
dua
atau
lebih
proses
saling berhubungan satu sama lainnya dalam
suatu cakupan waktu.
STD merupakan suatu alat yang digunakan untuk menggambarkan sistem
yang
berdasarkan
sifat
ketergantungan
dari
sistem terhadap
waktu
serta
perubahan dari
suatu
keadaan
ke
keadaan
lain
karena
adanya
suatu
aksi
dan
|
 53
digunakan untuk memperjelas suatu situasi dimana terdapat banyak kondisi yang
dapat mempengaruhi status dari sistem.
STD
digunakan
untuk
menggambarkan
state
dari
sebuah
kelas,
event
yang merubah suatu keadaan ke state yang lain dan action yang dihasilkan dari
perubahan state tersebut. Sebuah STD
menunjukkan
gambaran
sebuah
model
yang dinamis dari sebuah kelas atau
seluruh sistem.
Dalam analisa, STD akan
digunakan untuk mengidentifikasikan sifat dinamis dari sistem, sedangkan dalam
desain, STD digunakan untuk merancang suatu kelas.
STD memiliki 2 elemen penting, yaitu:
•
State
Melambangkan keadaan sebuah obyek, baik atribut obyek itu sendiri maupun
hubungan dari obyek tersebut dengan obyek lain dari sistem.
Name
Action
•
State Transition
Merupakan suatu kejadian yang menyebabkan perubahan state dalam sistem.
Setiap state transition menghubungkan 2 buah state. Sebuah state dapat saja
mempunyai
transisi
ke diri
sendiri dan sangat
lazim bagi
suatu
state
yang
sama, meskipun setiap transisi haruslah unik. Unik dalam arti tidak akan ada
lebih dari 1 state transition dari state yang sama melalui event yang sama.
Event / Action
|
 54
2.3.3.2 Manfaat STD
Manfaat
dari
STD
adalah
mengilustrasikan
beragam status
yang dapat
dimiliki
oleh
sebuah
komponen
sistem dalam
hubungannya
dengan
kejadian-
kejadian atau kondisi-kondisi yang menyebabkan sebuah perubahan dari status
yang satu dengan yang lainnya (Marakas, 2006, p135).
2.3.3.3 Komponen STD
Komponen-komponen pembentuk STD (Marakas, 2006, p135) adalah:
1. State (status): sebuah kondisi akan keberadaan atau bentuk yang dapat dipilih
oleh sebuah sistem komponen.
State
(status)
2. Event (kejadian) atau Transition (transisi): sebuah aksi atau
fenomena atau
pemicu yang menyebabkan terjadinya pergantian status.
Transition (transisi) atau Event (kejadian)
3. Current State (status sekarang): status dimana sistem sedang berada saat ini.
4. Final State (status akhir): status dimana terjadi saat dipicu oleh sebuah
kejadian yang menyebabkan tidak adanya jalan keluar atau alternatif lainnya,
yang menyebabkan pengakhiran sempurna dari sebuah sistem.
|