BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Granger Causality Test

Analisis regresi dengan data cross sectional, menunjukkan hubungan

ketergantungan antar variabel yang tidak selalu berarti memiliki hubungan

kausalitas. Namun, dalam regresi yang melibatkan data deret waktu, hubungan

kausalitas bisa saja terjadi. Hal tersebut dikarenakan pada dasarnya, waktu tidak

berjalan mundur. Ide awal dibalik Granger Causality adalah, jika kejadian A terjadi

sebelum kejadian B, maka terdapat kemungkinan bahwa kejadian A menyebabkan

kejadian B. Dan kita pun bisa mengatakan bahwa kejadian B yang terjadi kemudian,

tidak mungkin menyebabkan kejadian A. Dengan kata lain, kejadian di masa lampau

dapat menyebabkan kejadian di masa sekarang, tetapi kejadian di masa depan tidak

dapat menyebabkan kejadian saat ini (Gujarati, 2003: 696).

Menurut Abdalla (2011: 101), Uji Granger Causality dengan persamaan

model Vector Autoregression (VAR) adalah:

(2.1)

(2.2)

Dimana:

, = variabel endogen pada waktu ke t

= koefisien variabel

p = jumlah lag

= residual pada waktu ke t

6

7

= konstanta

t = waktu (1, 2, 3, …, n)

Hipotesis untuk uji Granger Causality adalah

H0 = α12,i = 0 untuk i = 1,2,…,p (y2t tidak “Granger-Cause” y1t)

H1 = Minimal terdapat satu α12,i ≠ 0 untuk i = 1,2,…,p (y2t “Granger-Cause”

y1t)

Statistik uji yang digunakan adalah

(2.3)

Dimana:

RSS0 = jumlah kuadrat residual dari model univariat VAR

RSS1 = jumlah kuadrat residual dari model VAR

p = jumlah lag

T = jumlah data (2n)

Kriteria pengujiannya adalah jika F-Test > F(α, p, T-2p-1) maka tolak H0.

2.2. Stasioneritas

Pada pengujian Granger Causality, syarat data yang digunakan adalah data

yang bersifat stasioner. Data yang stasioner adalah data yang nilai rata-rata dan

variannya tidak mengalami perubahan secara sistematik sepanjang waktu, atau rata-

rata dan variannya konstan (Nachrowi & Usman, 2006: 340). Untuk menguji apakah

data bersifat stasioner atau tidak, umumnya digunakan uji akar unit. Terdapat banyak

uji akar unit, tetapi yang paling umum dan banyak dipakai adalah Augmented Dickey

Fuller Test (ADF).

8

Konsep pengujian Augmented Dickey Fuller Test adalah jika suatu data time

series tidak stasioner pada orde nol, I(0), maka stasioneritas data tersebut bisa dicari

melalui order berikutnya sehingga diperoleh tingkat stasioneritas pada order ke-n

(first difference) atau I(1), atau second difference atau I(2), dan seterusnya (Purnomo,

2010: 39). Sebelum melakukan uji ADF, perlu memperhatikan plot data yang akan

diuji. Jika data mengandung unsur tren, maka digunakan uji ADF tipe tren, dan jika

data tidak mengandung unsur tren, dapat diselidiki apakah rata-ratanya sama dengan

nol. Jika rata-ratanya tidak sama dengan nol, maka digunakan uji ADF tipe

konstanta, dan jika rata-ratanya sama dengan nol, menggunakan uji ADF tipe null.

Uji ini memiliki persamaan :

(2.4)

Dimana:

= first difference dari Y

= nilai konstan atau intercept

= koefisien regresi untuk trend

= koefisien regresi untuk lag Y

= koefisien regresi untuk difference lag Y

ε = error

m = lag

t = waktu

Dengan hipotesis :

H0 : (Terdapat akar unit, variable Y tidak stasioner)

H1 : Tidak terdapat akar unit, variable Y stasioner)

9

Statistik Uji:

(2.5)

Jika lebih besar dari nilai kritis ADF maka gagal tolak hipotesis nol, yang

berarti terdapat akar unit (data tidak stasioner). Dan jika lebih kecil dari nilai kritis

ADF maka tolak hipotesis nol, tidak terdapat akar unit (data stasioner).

2.3. Uji Lag Optimal

Pemilihan lag yang tepat merupakan faktor penting dalam analisis Granger.

Terdapat dua uji yang akan dipakai, yaitu Akaike’s Information Criterion (AIC) dan

Schwarz Information Criterion (SIC). Kedua metode tersebut memiliki keunggulan

dari metode lain karena kedua metode ini cocok digunakan untuk data deret waktu.

AIC dan SIC dapat menjelaskan kecocokan model dengan data yang ada (insample

forecasting) dan nilai yang terjadi di masa mendatang (out of sample forecasting)

(Gujarati, 2003: 536). Model akan diujikan dan diurutkan berdasarkan nilai AIC dan

SIC. Model yang terbaik adalah model yang memiliki nilai AIC dan SIC terkecil

(Gklezakou & Mylonakis, 2010:318).

Rumus dari AIC dan SIC adalah sebagai berikut :

(2.10)

(2.11)

Dimana:

k = jumlah variabel endogen

n = jumlah observasi

10

u = residual

e = 2,718

t = waktu (1,2,…,n)

2.4. Prediksi

Prediksi atau peramalan menurut Aswi dan Sukarna (2006: 1-2) merupakan

suatu teknik untuk memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan

memperhatikan data masa lalu maupun data masa ini. Akan tetapi, tidaklah berarti

bahwa setelah mempelajari teknik ini, kita dapat meramal apa saja dengan tepat.

Untuk membandingkan prediksi dari model mana yang lebih akurat dari

model-model lain yang digunakan, dapat dilihat dari nilai Mean Square Error (MSE)

model tersebut. Menurut Aswi dan Sukarna (2006: 130) MSE adalah suatu kriteria

pemilihan model terbaik berdasarkan pada hasil sisa peramalannya. Semakin kecil

nilai MSE berarti nilai taksiran semakin mendekati nilai sebenarnya. Kriteria MSE

dirumuskan sebagai berikut:

(2.12)

Dimana:

= Nilai y pada waktu t

= Nilai prediksi y

t = waktu (1, 2, …, n)

2.5. Subprime Mortgage Crisis

Pada tahun 2001, dikarenakan jatuhnya industri dotcom, Bank Sentral

Amerika menurunkan suku bunga perbankan (dari 6.5% menjadi 1.75%) untuk

11

membantu perusahaan-perusahaan yang tidak mampu membayar pinjaman ke bank.

Hal ini dimanfaatkan oleh perusahaan pembiayaan rumah sehingga mendorong

pertumbuhan pembangunan perumahan murah, yang dijual melalui skema Subprime

Mortgage. Istilah Subprime memiliki arti orang-orang penerima kredit yang dinilai

memiliki resiko tinggi oleh penyedia kredit perumahan. Orang-orang ini adalah tipe

orang-orang yang tidak memiliki sejarah kredit yang baik, dan memiliki pendapatan

yang kurang atau tidak stabil (Arafat, 2009: 18).

Skema peminjaman Subprime Mortgage berbeda dengan model tradisional

peminjaman hipotek. Seperti yang terlihat pada Gambar 2.1, skema tradisional

berjalan dengan bank memberikan pinjaman, dan penerima pinjaman membayar ke

bank. Sedangkan pada skema Subprime, bank menjual kumpulan hutang tersebut

(disebut sebagai Asset Backed Securities atau Efek Beragun Aset) sebagai portofolio

kepada bank investasi, yang akan dijual kembali kepada investor di seluruh dunia,

seperti bank komersial, perusahaan asuransi, investor perorangan, dan lain-lain. Alur

pembayaran yang terjadi adalah, penerima pinjaman membayar ke bank, yang

pembayarannya akan diteruskan kepada pemegang hutang. Hal ini menjadikan bank

yang memberikan pinjaman tidak lagi memiliki insentif untuk mengawasi dan

memeriksa secara teliti hipotek yang mereka keluarkan (Gerardi et al., 2008: 73).

Skema Subprime Mortgage ini laku di masyarakat dan banyak orang dari

golongan menengah ke bawah membeli rumah dengan skema ini. Terjadilah

fenomena ekonomi yang disebut “bubbling” atau gelembung. Harga-harga rumah

pun beranjak naik pada tahun 2003-2005 dan sudah melebihi nilai normal atau

aslinya. Periode ini menjadi “bibit” dari krisis Subprime Mortgage (Demyanyk &

Van Hemert, 2008: 4). Para pembeli terlena dengan pencicilan tetap yang murah

selama 2 tahun, dan tidak menyadari bahwa setelah 2 tahun jumlah uang cicilan yang

12

harus mereka bayarkan kemudian meningkat secara berkala ditambah dengan bunga

sesuai dengan tingkat suku bunga Bank Sentral Amerika, yang terus bertambah.

Makelar hipotik juga hanya fokus pada penjualan rumah, dan membiarkan para

pembeli tidak mendapat penjelasan yang jelas soal peningkatan cicilan dan bunga

(Arafat, 2009).

Gambar 2.1 Model Baru Peminjaman Hipotek

(Sumber: BBC News)

Akibatnya, menjelang tahun 2007, pembeli rumah tak sanggup membayar

cicilan rumah mereka dikarenakan harga kredit yang melambung tinggi. Ketika ini

terjadi, satu-satunya jaminan bagi MBS (Mortgage-Backed Securities) adalah rumah-

rumah itu sendiri. Namun, karena penawaran perumahan ternyata melebihi

13

permintaan seiring gelembung industri perumahan, nilai rumah-rumah itupun turun,

tidak sesuai lagi dengan nilai yang dijaminkan dalam MBS. Sementara bank

investasi harus tetap memberi pendapatan berupa bunga kepada para investornya.

Hal ini menimbulkan kepanikan investor-investor lain yang tidak

menanamkan modalnya di pasar properti Amerika Serikat, dipicu oleh penurunan

harga saham-saham para bank/lembaga-lembaga besar lainnya yang terkena imbas

krisis Subprime Mortgage. Penurunan tersebut mengirimkan sinyal-sinyal negatif

kepada para investor pelaku pasar lainnya bahwa perusahaan-perusahaan itu dan

pasar modal Amerika Serikat sedang mengalami permasalahan serius. Sebagai

tindakan “rasional”, para investor memutuskan untuk menarik dananya dari pasar

modal untuk menghindari kerugian.

Perilaku investor-investor yang menarik dananya tentu saja menyebabkan

kekeringan likuiditas di pasar modal yang kemudian berdampak pada kesulitan

perusahaan untuk kinerjanya yang mengakibatkan para pekerja terancam PHK. Mata

rantai peristiwa dilanjutkan dengan pengurangan daya beli rumah tangga akibat

hutang yang membumbung dan segi pendapatan yang turun. Tingkat pengangguran

meningkat, kondisi pasar yang kelebihan supply, kekeringan likuiditas, dan

meningkatnya inflasi menjadi akibat-akibat dari efek domino krisis Subprime

Mortgage (Abdullah, 2010: 332).

2.6. Indeks Saham

Indeks saham adalah sebuah pengukuran nilai suatu pasar saham yang

dihitung dari harga saham-saham terpilih pada pasar saham tersebut. Indeks saham

merupakan indikator yang menunjukkan pergerakan harga saham. Indeks berfungsi

14

sebagai indikator tren pasar, artinya pergerakan indeks menggambarkan kondisi

pasar pada suatu saat, apakah pasar sedang aktif atau lesu (Darmadji, 2011: 129).

Bagi mereka yang aktif dalam jual beli saham, informasi seputar pergerakan

indeks harga saham merupakan informasi vital. Dengan mengetahui posisi indeks,

investor dapat memperkirakan apa yang sebaiknya dilakukan terhadap saham-saham

yang dimilikinya. Apakah harus menjual? Menahan? Atau membeli saham baru?

Informasi tentang posisi dan perkembangan indeks dapat diketahui dari media.

Menurut Darmadji (2011: 129), di pasar modal, sebuah indeks diharapakan

memiliki lima fungsi sebagai berikut:

1. Sebagai indikator pasar tren

2. Sebagai indikator tingkat keuntungan

3. Sebagai tolok ukur kinerja suatu portofolio

4. Memfasilitasi pembentukan portofolio dengan strategi pasif

5. Memfasilitasi berkembangnya produk derivatif

2.7. Rekayasa Perangkat Lunak

Rekayasa perangkat lunak menurut Pressman (2010: 13) adalah penerapan

dan penggunaan prinsip-prinsip perancangan untuk mendapatkan perangkat lunak

yang ekonomis, dapat diandalkan, dan dapat bekerja secara efisien dalam mesin yang

nyata.

Proses umum dalam proses rekayasa perangkat lunak menurut Pressman

(2010: 15) adalah:

1. Communication

Sebelum pengerjaan teknis dimulai, perlu adanya komunikasi

antara konsumen dan orang-orang yang terlibat untuk mengetahui dengan

15

jelas tujuan proyek dan membantu mengumpulkan informasi seputar

kebutuhan perangkat lunak.

2. Planning

Perencanaan yang dituangkan dalam software project plan

mendeskripsikan tugas-tugas teknis yang perlu dilakukan, resiko-resiko

yang dapat muncul, sumber daya yang diperlukan, hasil akhir dan jadwal

kerja.

3. Modeling

Pembuatan model untuk mengerti lebih jauh tentang kebutuhan

perangkat lunak dan rancangan yang dibutuhkan.

4. Construction

Tahap pengembangan perangkat lunak dengan mengkombinasikan

proses coding dan testing untuk menemukan kesalahan-kesalahan yang

ada.

5. Deployment

Perangkat lunak diberikan kepada konsumen untuk dievaluasi yang

akan memberikan tanggapan atau umpan balik mengenai perangkat lunak

terkait.

2.7.1. Agile Development

Seiring berkembangnya jaman, kebutuhan pengguna berubah dan

berkembang. Harus ada cara yang memungkinkan proses adaptasi, yang dapat

mengakomodasi kebutuhan modern. Sebuah filosofi dalam rekayasa

perangkat lunak yang menekankan 4 hal utama: pentingnya tim yang dapat

mengontrol hasil kerja mereka sendiri, komunikasi dan kolaborasi antara

16

anggota tim dan user, kesadaran bahwa perubahan dapat menghasilkan

kesempatan, dan penekanan pada hasil perangkat lunak yang dapat

memuaskan user. Model proses Agile dirancang untuk mengatasi 4 hal

tersebut (Pressman, 2010: 91).

2.7.2. Extreme Programming (XP)

Menurut Pressman (2010: 73-77) Extreme Programming adalah

model proses Agile yang paling umum digunakan. XP menggunakan

pendekatan berorientasi objek sebagai paradigma pengembangan. XP

memiliki 4 aktivitas kunci, yaitu:

1. Planning

Tahap ini dimulai dengan pertemuan antara anggota tim

dan user untuk akan menghasilkan “story” yang merupakan

deskripsi hasil yang diperlukan, fitur-fitur, dan fungsionalitas

pada perangkat lunak yang akan dibangun. User akan

menentukan prioritas story dan pengembang akan mengkaji

waktu yang dibutuhkan untuk setiap story. Seiring

perkembangan pekerjaan berlangsung, user dapat menambah,

mengubah, atau menghapus story yang sudah ada.

2. Design

Dari story yang telah dibuat, dilanjutkan ke dalam

tahap ini yang akan menyediakan panduan implementasi story.

Dalam tahap ini, jika ditemukan story yang bermasalah, akan

dilakukan Spike Solution, yaitu pembentukan design prototype

yang akan diimplementasi dan dievaluasi untuk mengurangi

17

resiko pada waktu implementasi yang sebenarnya. Tahap ini

juga mendukung adanya refactoring, yaitu sebuah proses yang

mengubah sistem perangkat lunak dimana struktur internal

kode diubah menjadi lebih optimal dan sederhana namun tidak

mengubah hasil akhir. Karena adanya refactoring, tahap ini

berlangsung sebelum dan sesudah tahap Coding, karena tahap

ini akan terjadi secara kontinu selama sistem dikonstruksi.

3. Coding

Sebelum masuk pada proses pemrograman, akan

dibangun unit test terlebih dahulu, yang berfungsi merancang

setiap story yang ada. Setelah unit test telah dibangun, masuk

kepada proses pemrograman yang akan menyelesaikan setiap

unit test.

4. Testing

Tahap ini dilakukan tes pada unit test yang telah

dibuat. Integrasi dan tes validasi dilakukan secara harian

sehingga dapat memberikan tim XP secara kontinu indikasi

progress dan deteksi masalah secara dini. Dalam tahap ini juga

terdapat customer tests yang dikhususkan untuk user dan

difokuskan pada sistem fitur dan fungsionalitas yang dapat

dilihat dan dinilai oleh user.

18

Gambar 2.2 The Extreme Programming Process

(Sumber: Roger S. Pressman, Software Engineering: A Practitioner’s

Approach, 2010)

2.8. Interaksi Manusia dan Komputer

Salah satu ciri program yang baik adalah bersifat user-friendly. Menurut

Shneiderman dan Plaisant (2010: 32) terdapat lima faktor manusia terukur yang

dapat dijadikan sebagai pusat evaluasi yaitu:

1. Waktu belajar

Waktu yang dibutuhkan user untuk mempelajari cara yang relevan

untuk melakukan suatu tugas.

2. Kecepatan kinerja

Waktu yang diperlukan program untuk menjalankan suatu tugas.

3. Tingkat kesalahan user

Jumlah dan jenis kesalahan yang dapat terjadi saat user

mengerjakan suatu tugas.

19

4. Daya ingat

Seberapa baik user dapat mempertahankan pengetahuan pemakaian

programsetelah beberapa waktu.

5. Kepuasan subjektif

Seberapa banyak tingkat kepuasan user dalam penggunaan

bermacam aspek antarmuka.

Menurut Shneiderman dan Plaisant (2010: 88-89), dalam merancang sebuah

interface terdapat aturan yang dikenal sebagai 8 Golden Rules (8 Aturan Emas),

yaitu:

1. Konsistensi

Konsistensi pada banyak hal, baik dalam urutan tindakan, warna,

bahasa, menu, sampai jenis tulisan.

2. Melayani kebutuhan yang universal

Menyadari kebutuhan penggunaan dan desain untuk semua jenis

user. Seperti penambahan bantuan untuk pemula dan fitur-fitur

tambahan untuk para ahli, dapat meningkatkan kualitas sistem.

3. Memberikan umpan balik yang informatif

Untuk setiap tindakan user, harus ada umpan balik untuk

memberikan informasi kepada user. Untuk tindakan yang kecil dan

sederhana, umpan balik dapat menjadi sederhana, tetapi untuk tindakan

yang jarang dan utama, umpan balik harus lebih jelas.

4. Merancang dialog untuk menutup keadaan akhir

Urutan tindakan sebaiknya diatur dalam kelompok menjadi bagian

awal, pertengahan dan akhir. Pada keadaan akhir, suatu umpan balik

akan membantu user mengetahui berakhirnya urutan tindakan.

20

5. Pencegahan dan penanganan kesalahan

Sistem yang dirancang sebaiknya membuat user agar tidak dapat

membuat kesalahan fatal, dan jika terjadi kesalahan, harus terdapat

deteksi dan bantuan penanganan yang mudah, konstruktif, dan spesifik.

6. Mudah kembali ke tindakan sebelumnya

Tindakan-tindakan dalam sistem sebaiknya dapat diulang ke

tindakan sebelumnya, sehingga membuat user tidak takut untuk

mengeksplorasi sistem.

7. Mendukung pengendalian internal

Menjadikan user sebagai pengontrol sistem dan bukan sebaliknya,

sehingga user dapat menggunakan sistem dengan lebih leluasa.

Mendorong agar user menjadi inisiator daripada responden.

8. Mengurangi beban ingatan jangka pendek

Desain sistem yang sederhana dan mudah diingat dapat membantu

keterbatasan ingatan user. Sistem dapat disederhanakan dengan

menggabungkan tampilan yang dapat disatukan, pemberian waktu yang

cukup untuk mengingat kode, dan urutan tindakan.

2.9. Unified Modeling Language (UML)

Unified Modeling Language atau UML adalah seperangkat kumpulan

permodelan yang digunkaan untuk menentukan atau menggambarkan sebuah sistem

perangkat lunak yang berkaitan dengan objek (Whitten & Bentley, 2007: 371). UML

memiliki bermacam-macam diagram yang digunakan dalam menggambarkan suatu

sistem.

21

Berikut ini tipe-tipe diagram yang akan digunakan:

2.9.1. Use Case Diagram

Use Case Diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi

antara sistem dan bagian eksternal sistem serta user. Dengan kata lain, Use

Case Diagram menggambarkan siapa yang menggunakan sistem dan dalam

cara apa user berinteraksi dengan sistem (Whitten & Bentley, 2007: 246).

Elemen-elemen pada Use Case Diagram menurut Whitten dan

Bentley (2007: 247-250) adalah:

1. Actor

Actor adalah segala sesuatu yang memerlukan interaksi

dengan sistem untuk dapat bertukar informasi.

2. Associations Relationships

Sebuah relasi antara actor dan use case dimana ada interaksi

terjadi antara mereka.

3. Extends Relationship

Sebuah use case yang mengandung langkah-langkah yang

diambil dari use case yang lebih kompleks untuk

menyederhanakan use case dasar.

4. Uses (or Includes) Relationship

Use case yang mengurangi redundansi diantara dua atau

lebih use case lain dengan mengkombinasikan langkah-langkah

umum yang ditemukan.

5. Depends On Relationship

Relasi yang mengindikasikan bahwa salah satu use case

tidak dapat dilakukan sampai use case lain dilakukan.

22

6. Inheritance Relationship

Pada use case sebuah relasi antara actor yang dibuat untuk

menyederhanakan penggambaran ketika actor abstrak mewarisi

peran beberapa actor.

Gambar 2.3 Contoh Use Case Diagram

(Sumber: Whitten & Bentley, System Analysis and Design Methods, 2007)

2.9.2. Activity Diagram

Activity Diagram adalah sebuah diagram yang dapat digunakan

untuk menggambarkan aliran proses bisnis, langkah-langkah use case, atau

logika dari perilaku sebuah objek (Whitten & Bentley, 2007: 390).

Elemen-elemen pada Activity Diagram menurut Whitten and

Bentley (2007: 391) adalah:

1. Initial Node

Lingkaran penuh yang melambangkan proses aktifitas

dimulai.

23

2. Actions

Kotak bulat yang melambangkan langkah-langkah

individu. Urutan tindakan membentuk aktivitas total yang

ditunjukkan oleh diagram.

3. Flow

Panah pada diagram menandakan gerak maju melewati

actions. Kebanyakan flows tidak memerlukan kata-kata kecuali

keluar dari decisions.

4. Decisions

Bentuk wajik dengan satu flow yang masuk dan dua atau

lebih yang keluar. Flow yang keluar ditandai untuk

mengindikasikan kondisi.

5. Merge

Bentuk wajik dengan dua atau lebih flow yang masuk

dan satu yang keluar. Bertujuan untuk menggabungkan flow

yang sebelumnya dipisahkan oleh decisions.

6. Fork

Sebuah batang hitam dengan satu flow yang masuk dan

lebih dari satu flow keluar. Actions pada flow parallel di bawah

fork dapat terjadi dalam urutan apapun atau bersamaan.

7. Join

Sebuah batang hitam dengan lebih dari satu flow yang

masuk dan satu flow keluar. Menandakan akhir proses

bersamaan.

24

8. Activity Final

Sebuah lingkaran penuh dalam lingkaran yang

melambangkan proses berakhir.

Gambar 2.4 Contoh Activity Diagram

2.9.3 Class Diagram

Class Diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan struktur

objek statis sistem. Class Diagram menunjukkan objek kelas-kelas yang

membentuk sistem beserta hubungan antara objek kelas-kelas tersebut

(Whitten & Bentley, 2007: 400).

25

Setiap kelas dalam UML digambarkan dengan kotak yang terbagi

menjadi 3 bagian, yaitu nama kelas, atribut kelas, dan perilaku atau fungsi

kelas. Atribut kelas adalah data yang menunjukkan karakteristik penting

tentang sebuah objek dari kelas tersebut. Perilaku atau fungsi kelas adalah

hal-hal yang dapat dilakukan sebuah objek yang sesuai dengan atribut objek.

(Whitten & Bentley, 2007: 400).

Elemen-elemen pada Class Diagram menurut Whitten and Bentley

(2007: 373 - 380) adalah:

1. Generalization dan Specialization

Sebuah teknik dimana atribut dan metode umum pada

beberapa kelas dikelompokkan ke dalam satu kelas tersendiri

yang disebut supertype. Atribut dan metode pada kelas supertype

diwariskan kepada kelas yang disebut subtypes. Generalization

dan Specialization digambarkan dengan anak panah.

2. Multiplicity

Jumlah minimal atau maksimal dari kejadian antara suatu

kelas dengan kelas lainnya. Notasi multiplicity dapat dilihat pada

Tabel 2.1.

Tabel 2.1 Tabel Notasi Multiplicity

Multiplicity Deskripsi

1 Tepat satu

0…1 Nol atau satu

0…* Nol atau lebih dari satu

1…* Satu atau lebih dari satu

7…9 Jumlah spesifik

26

3. Aggregation

Sebuah hubungan dimana suatu kelas merupakan bagian atau

“anggota” dari kelas lain. Aggregation bukan merupakan

Inheritance. Dilambangkan dengan wajik kosong.

4. Composition

Sebuah hubungan dimana suatu kelas dibentuk oleh kelas-

kelas lain. Composition merupakan hubungan yang lebih erat dari

Aggregation. Kelas “besar” tersebut bergantung pada kelas-kelas

komponennya. Dilambangkan dengan wajik penuh.

5. Message

Sebuah komunikasi terjadi saat sebuah objek memanggil

metode objek kelas lain untuk meminta informasi atau tindakan.

6. Polymorphism dan Override

Polymorphism merupakan sebuah konsep dimana objek-objek

berbeda dapat merespon kepada message yang sama dalam

berbagai cara. Override merupakan sebuah teknik dimana sebuah

subtype menggunakan atribut atau metodenya sendiri, bukan

atribut atau metode yang diwariskan dari supertype.

Polymorphism digunakan ketika metode pada supertype perlu

dilakukan override oleh metode subtype.

27

Gambar 2.5 Contoh Class Diagram

(Sumber: Whitten & Bentley, System Analysis and Design Methods, 2007)

2.9.4 Sequence Diagram

Sequence Diagram adalah sebuah diagram yang memodelkan logika

penggunaan sebuah use case dengan menggambarkan interaksi dari pesan-

pesan antara objek-objek pada urutan waktu (Whitten & Bentley, 2007: 659).

28

Elemen-elemen pada Sequence Diagram menurut Whitten and

Bentley (2007: 660) adalah:

1. Actor

Actor adalah pengguna yang berinteraksi dengan sistem.

Actor yang berinteraksi dengan bagian tatap muka ditunjukkan

dengan simbol actor pada use case.

2. Interface Class

Sebuah kotak yang mengindikasikan kode kelas tatap

muka. Ditandai dengan <<interface>>.

3. Controller Class

Setiap use case akan memiliki satu atau lebih controller

class yang digambarkan sama dengan interface clas, yaitu

<<controller>>.

4. Entity Classes

Kotak tambahan untuk setiap entitas yang dibutuhkan

untuk kolaborasi pada urutan langkah-langkah.

5. Messages

Panah horizontal yang mengindikasikan pesan masuk

berisi metode dari kelas objek.

6. Activation Bars

Bentuk batang yang menandakan periode waktu selama

masing-masing objek berfungsi / digunakan.

29

7. Return Messages

Panah putus-putus adalan pesan balik. Setiap kejadian

seharusnya mengirimkan pesan balik, walaupun hanya pesan

indikasi sukses atau tidak.

8. Self Call

Sebuah objek yang dapat memanggil metodenya sendiri.

9. Frame

Sebuah frame digunakan untuk mengindikasikan area

yang mengalami perulangan.

Gambar 2.6 Contoh Sequence Diagram

(Sumber: Whitten & Bentley, System Analysis and Design Methods, 2007)

2.10. Java

Java dikembangkan oleh tim yang dipimpin James Goslin di Sun

Microsystems. Awalnya disebut Oak, yang dirancang pada tahun 1991 untuk

digunakan dalam chip yang tertanam dalam peralatan-peralatan elektronik. Pada

30

tahun 1995, berganti nama menjadi Java, yang didesain ulang untuk

mengembangkan aplikasi internet (Liang, 2011:8).

2.10.1. NetBeans

NetBeans adalah sebuah proyek open-source yang didedikasikan

untuk menyediakan produk pengembangan perangkat lunak handal, yang

ditujukan untuk mengatasi kebutuhan para pengembang, pengguna dan

pelaku bisnis. Pada bulan Juni tahun 2000, NetBeans dijadikan open-source

oleh Sun Microsystems, yang menjadi sponsor proyek sampai Januari 2010,

dan kemudian menjadi anak perusahaan Oracle. Produk dasar NetBeans

adalah NetBeans IDE dan NetBeans Platform (Anonim1, 2013).

Netbeans IDE (Integrated Development Environment) adalah

sebuah proyek open-source yang memungkinkan pengguna mengembangkan

Java Desktop, mobile, aplikasi web, dan menyediakan peralatan untuk para

pengembang PHP dan C/C++. Netbeans ditulis dalam Java dan dapat

dijalankan dalam berbagai macam sistem operasi (Anonim2, 2013).

NetBeans dapat diunduh secara gratis di netbeans.org/downloads/index.html.

2.11. R

R adalah perangkat lunak gratis untuk komputasi statistik. R merupakan

proyek yang dikembangkan di Bell Laboratories oleh John Chambers dan rekan-

rekannya. R menyediakan berbagai macam teknik statistika (permodelan linear dan

nonlinear, uji statistic klasik, analisis deret waktu, dll). Sumber kode dari setiap

komponen R tersedia secara bebas sehingga dapat diadaptasikan dengan baik. R

dapat dikembangkan dan dimodifikasi melalui packages dengan mudah. Packages

31

pada R berisi kumpulan obyek dan fungsi statistik yang spesifik (Anonim3, 2013).

Menurut Rosadi (2011: 2-3), R memiliki kelebihan:

1. Portabilitas

Jika memilih perangkat lunak ini, pengguna bebas untuk

mempelajari dan menggunakannya sampai kapan pun. Berbeda dengan

perangkat lunak berlisensi atau berbayar lainnya.

2. Multiplatform

R merupakan sistem oeprasi multiplatform, lebih kompatibel

daripada perangkat lunak statistika mana pun yang pernah ada. Dengan

demikian, jika pengguna memutuskanuntuk berpindah sistem operasi,

penyesuaiannya akan relative lebih mudah.

3. Umum dan berada di barisan terdepan

Berbagai metode analisis statistik telah diprogramkan ke dalam

bahasa R. Sehingga dapat digunakan untuk berbagai macam analisis

statistika, baik pendekatan klasik maupun pendekatan statistika modern.

4. Bisa diprogram

Pengguna dapat memrogramkan metode baru atau mengembangkan

modifikasi dari fungsi-fungsi analisis statistika yang ada di sistem R.

5. Bahasa berbasis analisis matriks.

Bahasa R sangat baik untuk melakukan pemrograman dengan basis

matriks.

R beserta packages yang tersedia dapat dengan mudah didapatkan dengan

cara mengunduh di cran.rstudio.com. Saat ini, R sudah mencapai versi 3.0.1 dan

packages yang dapat dipakai sudah banyak tersedia, yang mencakup banyak sekali

komputasi statistik yang sudah dimodifikasi dan dipermudah bagi pengguna.