ahp & six sigma
DESCRIPTION
alternatif pengambilan keputusanTRANSCRIPT
25
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Kualitas
Produk dan jasa yang berkualitas adalah produk dan jasa yang sesuai dengan apa
yang diinginkan oleh konsumen atau pelanggannya. Faktor utama yang menentukan
kinerja suatu perusahaan adalah kualitas barang dan jasa dan untuk menjaga kualitas
produk dan jasa yang dihasilkan dan sesuai dengan tuntutan kebutuhan pasar harus
dilakukan pengendalian kualitas atas aktivitas dari proses yang dijalankan.
Ada beberapa pengertian kualitas yang diartikan oleh beberapa ahli, diantaranya :
1. Juran (1962) “Kualitas adalah kesesuaian dengan tujuan atau manfaatnya”.
2. Deming (1982) ”Kualitas harus bertujuan memenuhi kebutuhan pelanggan sekarang
dan masa akan datang”.
3. Feigenbaum (1991) “Kualitas merupakan keseluruhan karakteristik produk dan jasa
yang meliputi marketing, engineering, manufacture, dan maintenance, dimana produk
dan jasa tersebut dalam pemakaiannya akan sesuai dengan kebutuhan dan harapan
pelanggan”.
4. Scherkenbach (1991) “kualitas ditentukan oleh pelanggan; pelanggan menginginkan
produk dan jasa yang sesuai dengan kebutuhan dan harapannya pada suatu tingkat harga
tertentu yang menunjukkan nilai produk tersebut”.
5. Elliot (1993) “kualitas adalah sesuatu yang berbeda untuk orang yang berbeda dan
tergantung pada waktu dan tempat atau dikatakan sesuai dengan tujuan”.
26
Pengertian Kualitas dalam konteks Statistical Quality Control adalah sebagai
konsistensi peningkatan atau perbaikan dan penurunan variasi karakteristik dari suatu
produk yang dihasilkan agar memenuhi kebutuhan yang telah dispesifikasikan untuk
meningkatkan kepuasan pelanggan internal maupun eksternal.
Menurut Evans dan Lindsay (2007), pengertian kualitas dapat dilihat dari
beberapa aspek, antara lain:
• Kualitas dari perspektif desain, Kualitas merupakan fungsi dari variabel yang
spesifik dan terukur.
• Kualitas dari sudut pandang pelanggan, Kualitas merupakan kelayakan pakai
atau seberapa baik produk tersebut melakukan fungsinya.
• Kualitas dari perspektif operasi, kualitas merupakan hasil yang diinginkan dari
proses operasi atau dengan kata lain kepatuhan terhadap spesifikasi.
• Kualitas sebagai tuntutan pelanggan, kualitas berarti memenuhi atau melebihi
harapan konsumen.
Gambar 2.1 Dua Perspektif Kualitas
27
2.2 Six Sigma
Menurut Gaspersz (2007) Six Sigma dapat dijadikan ukuran target kinerja proses
industri tentang bagaimana baiknya suatu proses transaksi produk antara pemasok
(industri) dan pelanggan (pasar). Semakin tinggi target sigma yang dicapai, semakin
baik kinerja proses industri. Sehingga 6-sigma otomatis lebih baik daripada 4-sigma.
Menurut Evans dan Lindsay (2007) Six Sigma didefinisikan sebagai metode
peningkatan proses bisnis yang bertujuan untuk menemukan dan mengurangi faktor-
faktor penyebab kecacatan dan kesalahan, mengurangi waktu siklus dan biaya operasi,
meningkatkan produktivitas, memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik,
mencapai tingkat pendayagunaan aset yang lebih tinggi, serta mendapatkan hasil atas
investasi yang lebih baik dari segi produksi maupun pelayanan.
Six Sigma juga dianggap sebagai strategi terobosan yang memungkinkan
perusahaan melakukan peningkatan luar biasa dan sebagai pengendalian proses industri
yang berfokus pada pelanggan dengan memperhatikan kemampuan proses.
Prinsip Kualitas modern Six Sigma didasari oleh tiga prinsip dasar, yaitu :
1. Fokus Pada Pelanggan
2. Partisipasi dan kerja sama semua individu di dalam perusahaan.
3. Fokus pada proses yang didukung oleh perbaikan dan pembelajaran secara terus
menerus.
Untuk mencapai target six sigma dapat digunakan dengan menggunakan dua metodologi
, yaitu :
1. Six sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control)
Digunakan untuk meningkatkan proses bisnis yang telah ada. DMAIC terdiri
dari lima tahap utama :
28
• Define (Perumusan)
Mendefinisikan secara formal sasaran peningkatan proses yang konsisten dengan
permintaan atau kebutuhan pelanggan dan strategi perusahaan. Dalam hal
perumusan produk ini dapat digunakan SIPOC untuk mengidentifikasi produk
tersebut. SIPOC merupakan alur kerja atau diagram kotak, yang merupakan
singkatan dari Supplier, Input, Process, Output dan Customer. SIPOC
memberikan garis besar dalam suatu proses seta membantu menjelaskan siapa
pelaku utama proses tersebut. Bagaimana cara mendapatkan input, siapa yag
dilayani oleh proses tersebut dan bagaimana cara proses tersebut meningkatkan
nilai.
• Measure (Pengukuran)
Mengukur kinerja proses pada saat sekarang agar dapat dibandingkan dengan
target yang ditetapkan.
• Analyze (Analisis)
Menganalisis hubungan sebab-akibat berbagai faktor yang dipelajari untuk
mengetahui faktor-faktor dominan yang perlu dikendalikan.
• Improve (Peningkatan)
Mengoptimisasikan proses menggunakan analisis-analisis seperti Design of
Experiment (DOE) untuk mengetahui dan mengendalikan kondisi optimum proses.
• Control (Pengendalian)
Melakukan pengendalian terhadap proses secara terus menerus untuk
meningkatkan kapabilitas proses menuju target Six sigma.
29
2. Design For Six Sigma (DFSS)
Digunakan untuk menciptakan desain proses baru dan desain produk baru dalam
cara sedemikian rupa agar menghasilkan kinerja bebas dari kesalahan (zero defect /
errors) .
2.3 Statistical Process Control
Biasanya pengendalian kualitas pada proses produksi dilakukan pada saat suatu
produk telah selesai dibuat dengan cara memisahkan produk-produk yang lebih baik dari
yang buruk, lalu memperbaiki yang buruk secara berulang-ulang hingga menjadi sama
hasilnya dengan yang lebih baik tadi. Metode seperti ini dilakukan pada teknik
tradisional dan lebih dikenal dengan kegiatan inspeksi. Kegiatan inspeksi ini dipandang
dari perspektif sistem kualitas modern adalah sia-sia, karena tidak memberikan
kontribusi kepada peningkatan kualitas (quality improvement).
Pada saat ini pengertian pegendalian kualitas lebih dari sekedar kegiatan
inspeksi. Pengertian pengendalian kualitas pada zaman modern adalah merupakan
aktivitas teknik dan manajemen dengan mengukur karakteristik kualitas dari output
(barang/jasa) dan membandingkan hasil pengukurannya dengan spesifikasi output yang
diinginkan pelanggan, serta melakukan perbaikan apabila ditemukan perbedaan
performansi aktual dan standar. Statistical Process Control merupakan suatu terminologi
untuk menjabarkan penggunaan teknik-teknik statistikal dalam memantau dan
meningkatkan performansi untuk menghasilkan produk berkualitas. Pada tahun 1950-an
sampai 1960-an digunakan terminologi Pengendalian Kualitas Statistikal (Statistical
Quality Control = SQC) yang memiliki pengertian sama dengan Pengendalian Proses
Statistikal (Statistical Process Control = SPC).
30
Proses industri harus dipandang sebagai perbaikan yang dilakukan terus-menerus
(continuous-improvement), yang dimulai dari urutan siklus sejak adanya ide untuk
menghasilkan produk, pengembangan produk, proses produksi dan distribusi kepada
konsumen. Lalu, dengan berjalannya kegiatan tersebut didapatkanlah sejumlah informasi
yang dikumpulkan untuk dapat mengembangkan ide-ide dalam menciptakan produk
baru atau memperbaiki produk beserta proses produksinya.
Penyebab utama munculnya masalah kualitas adalah karena adanya variasi.
Variasi adalah ketidakseragaman dalam sistem produksi atau operasional sehingga
menimbulkan perbedaan dalam kualitas pada output (barang atau jasa) yang dihasilkan.
Pada dasarnya dikenal dua sumber atau penyebab timbulnya variasi, yang
diklasifikasikan sebagai berikut :
Variasi Penyebab Khusus (Special-Causes Variation)
Kejadian-kejadian di luar sistem yang mempengaruhi variasi di dalam sistem.
Penyebab khusus dapat bersumber dari faktor-faktor : manusia, peralatan, material,
lingkungan, metode kerja, dll. Penyebab khusus ini mengambil pola-pola non-acak (non-
random patterns) sehingga dapat didefinisikan / ditemukan, sebab mereka tidak selalu
aktif dalam proses tetapi memiliki pengaruh yang lebih kuat pada proses sehingga
menimbulkan variasi. Dalam konteks pengendalian proses statistikal menggunakan peta
kendali atau peta kontrol (Control chart), jenis variasi ini sering ditandai dengan titik-
titik pengamatan yang melewati atau keluar dari batas-batas pengendalian yang
didefinisikan (Defined Control limits).
31
Variasi Penyebab-Umum (Common-Causes Variation)
Faktor – faktor di dalam sistem atau yang melekat pada proses yang
menyebabkan timbulnya variasi dalam sistem serta hasil-hasilnya. Penyebab umum
sering disebut juga sebagai penyebab acak (random causes) atau penyebab sistem
(system causes). Karena penyebab umum ini selalu melekat pada item, untuk
menghilangkannya harus menelusuri elemen-elemen dalam sistem itu dan hanya pihak
manajemen yang dapat memperbaikinya, karena pihak manajemenlah yang
mengendalikan sistem itu. Dalam konteks pengendalian proses statistikal dengan
menggunakan peta kendali atau peta kontrol (Control chart), jenis variasi ini sering
ditandai dengan titik-titik pengamatan yang berada dalam batas-batas pengendalian yang
didefinisikan (defined Control limits).
Menurut Antony et al. (2000), tujuan dari SPC adalah :
Tersedianya informasi bagi karyawan apabila akan memperbaiki proses.
Membantu karyawan memisahkan sebab umum dan sebab khusus terjadinya
kesalahan.
Tersedianya bahasa yang umum dalam kinerja proses untuk berbagai pihak.
Menghilangkan penyimpangan karena sebab khusus untuk mencapai
konsistensi dan kinerja yang lebih baik.
Pengertian yang lebih baik mengenai proses.
Pengurangan waktu yang berarti dalam penyelesaian masalah kualitas.
Pengurangan biaya pembuangan produk cacat , pengerjaan ulang terhadap
produk cacat, inspeksi ulang, dan sebagainya.
Komunikasi yang lebih baik dengan pelanggan tentang kemampuan proses
dalam memenuhi spesifikasi pelanggan.
32
Membuat organisasi lebih berorientasi pada data statistik dari pada hanya
berupa asumsi saja.
Perbaikan proses, sehingga kualitas produk menjadi lebih baik, biaya lebih
rendah, dan produktifitas meningkat.
SQC menggunakan alat-alat statistik untuk membantu mencapai tujuannya,
antara lain :
Peta Kendali
Histogram
Diagram Pareto
Diagram Sebab-Akibat
Lembar Periksa
Diagram Scatter
Analisis matriks
Diagram alur
Run chart
Time series
Kemampuan proses (Capability Process)
2.3.1 Jenis Data
Data adalah catatan tentang sesuatu baik yang bersifat kualitatif maupun
kuantitatif yang digunakan sebagai pertunjuk untuk bertindak. Berdasarkan data, kita
dapat mempelajari fakta-fakta yang ada dan kemudian mengambil tindakan yang tepat
33
berdasarkan pada fakta itu. Dalam konteks pengendalian proses statistikal dikenal dua
jenis data, yaitu : (Gaspersz, 1998)
1. Data Atribut (Attributes Data)
Adalah data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Data atribut
biasanya diperoleh dalam bentuk unit-unit ketidaksesuaian dengan spesifikasi atribut
yang ditetapkan. Contoh dari data atribut adalah ketiadaan label pada kemasan
produk, kesalahan proses administrasi buku tabungan nasabah, banyaknya jenis cacat
pada produk, banyaknya produk kayu lapis yang cacat karena corelap, dan lain-lain.
2. Data Variabel (Variables Data)
Adalah data kuantitatif yang dapat diukur untuk keperluan analisis. Ukuran-ukuran
seperti berat, panjang, lebar, tinggi, diameter, volume biasanya merupakan data
variabel. Contoh data variabel adalah diameter pipa, ketebalan produk kayu lapis,
berat semen dalam kantong, banyaknya kertas setiap rim, konsentrasi elektrolit
dalam persen, dan lain lain.
2.4 Tools yang Digunakan
2.4.1 Lembar Periksa (Check Sheet)
Lembar Periksa merupakan suatu formulir, dimana item-item yang akan
diperiksa telah dicetak dalam formulir itu, dengan maksud data dapat dikumpulkan
secara mudah dan ringkas.
Tujuan pembuatan Lembar Periksa adalah menjamin bahwa data yang
dikumpulkan secara teliti dan akurat oleh karyawan operasional untuk diadakan
pengendalian proses dan penyelesaian masalah. Lembar Periksa juga dapat menyusun
data secara otomatis , sehingga data itu dapat dipergunakan dengan mudah.
34
2.4.2 Peta Kontrol (Control Chart)
Peta Kontrol menggambarkan pengendalian kualitas. Perbaikan kualitas terjadi
pada dua situasi yaitu situasi ketika peta kendali dibuat dalam kondisi proses yang tidak
stabil dan situasi kedua yaitu berkaitan dengan pengujian. Peta Kontrol pertama kali
ditemukan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari Bell Telephone Laboratories,
Amerika Serikat pada tahun 1924 dengan maksud untuk menghilangkan variasi tidak
normal melalui pemisahan variasi yang disebabkan oleh penyebab umum (common-
causes variation) dan penyebab khusus (special-causes variation).
Beberapa keuntungan penggunaan Peta Kontrol adalah :
• Menentukan apakah suatu proses berada dalam pengendalian statistikal. Dengan
demikian Peta Kontrol digunakan untuk mencapai suatu keadaan terkendali secara
statistikal, di mana semua nilai rata-rata dan range dari sub-sub kelompok
(subgroups) contoh berada dalam batas-batas pengendalian (control limits).
• Memantau proses terus-menerus sepanjang waktu agar proses tetap stabil secara
statistikal dan hanya mengandung variasi penyebab umum.
• Menentukan kemampuan proses (process capability). Setelah proses berada dalam
pengendalian statistikal, batas-batas dari variasi proses dapat ditentukan.
Pada dasarnya setiap Peta Kontrol memiliki :
• Garis Tengah (Central Line), yang dinotasikan sebagai CL.
• Sepasang Batas Kontrol (Control Limits). Satu Batas Kontrol ditempatkan di atas
CL yang dikenal sebagai batas kontrol atas (Upper Control Limit), yang
dinotasikan sebagai UCL, dan satu Batas Kontrol ditempatkan dibawah CL yang
35
dikenal sebagai Batas Kontrol bawah (Lower Control Limit), yang dinotasikan
sebagai LCL.
• Tebaran nilai – nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari
proses. Jika nilai yang diplot di Peta Kontrol masih berada dalam Batas Kontrol
maka proses yang berlangsung dianggap terkontrol, sedangkan jika nilai diplot
berada di luar Batas Kontrol maka proses dianggap di luar kontrol sehingga perlu
diambil tindakan perbaikan.
Dibawah ini adalah contoh peta kontrol :
UCL
CL
LCL
Gambar 2.2 Peta Kontrol
2.4.2.1 Peta Kontol untuk Data Variabel (Variable Control Chart)
Ada dua macam jenis peta kontrol yang digunakan untuk data variabel, yaitu :
1. Peta kontrol X-Bar dan R
Peta control X-Bar (Rata-rata) dan R (Range) digunakan untuk memantau proses yang
mempunyai karakteristik yang berdimensi kontinu. Peta kontrol X menjelaskan tentang
apakah perubahan-perubahan telah terjadi dalam ukuran Titik Pusat (central tendency)
atau rata-rata dari suatu proses. Peta kontrol R menjelaskan tentang apakah perubahan-
perubahan telah terjadi dalam ukuran variasi, yang berkaitan dengan perubahan
homogenitas produk yang dihasilkan melalui suatu proses.
36
Untuk menghitung rata-rata dan batas kontrol digunakan rumus sebagai berikut :
rata-rata pengendali petauntuk pusat garis=k
∑k
1=i ix=X
observasi kali setiapuntuk pengukuran rata-rata=n
∑n
1=j ijx=X
jarak pengendali petauntuk pusat garisk
RR
jangkauanX-XR
∑k
1i
i
minimaxii
==
==
=
R3DRLCL
R4DRUCL
R2A-XxLCL
R2AXxUCL
=
=
=
+=
2. Peta kontrol X dan S
Peta kontrol x menggambarkan apakah perubahan telah terjadi dalam ukuran titik
pusat (central tendency) atau rata – rata dari suatu proses. Peta pengendali standar
deviasi digunakan untuk mengukur tingkat keakurasian proses.
Rumus untuk menghitung batas kontrolnya :
37
deviasistandar 1-n
2Xn-2
nX...23X2
2X21X
s =++++
=
deviasistandar pengendali petauntuk pusat garis∑k
1i kis
s ==
=
S3BSLCL
S4BSUCL
S3A-XxLCL
S3AXxUCL
=
=
=
+=
2.4.2.2 Peta Kontrol Untuk Data Atribut (Atribute Control Chart)
Ada empat macam jenis Peta Kontrol yang digunakan untuk data atribut, yaitu :
1. Peta Kontrol p (p chart)
Peta Kontrol p biasanya digunakan untuk mengukur proporsi ketidaksesuaian
(cacat) dari item-item dalam kelompok yang sedang diinspeksi dan diketahui tidak
memenuhi spesifikasi yang diharapkan. Peta ini dapat diterapkan pada karakteristik
mutu yang dapat diamati sebagai Attribute. Bagian yang tidak sesuai dapat didefinisikan
sebagai rasio dari banyaknya barang yang tidak sesuai yang ditemukan di dalam
pemeriksaan terhadap total barang yang diperiksa.
Rumus menghitung peta kontrol p yaitu :
38
inp)-p(13-ppLCL
pCLp
inp)-p(13ppUCL
=
=
+=
2. Peta Kontrol np (np chart)
Pada dasarnya Peta Kontrol np serupa dengan Peta Kontrol p, kecuali dalam Peta
Kontrol np terjadi perubahan skala pengukuran. Peta kontrol np menggunakan ukuran
banyaknya item yang tidak memenuhi spesifikasi (cacat) dalam suatu pemeriksaan.
Rumus menghitung Peta Kontrol np, yaitu :
p)-np(13-npnpLCL
npCL
p)-np(13npnpUCL
=
=
+=
3. Peta Kontrol c (c chart)
Ketika cacat dihitung berdasarkan jumlah jenis cacat yang terdapat dalam satu unit
produk di mana dalam satu unit produk ada kemungkinan terdapat satu atau lebih jenis
cacat.
Rumus untuk menghitung Peta Kontrol c, yaitu :
39
c3-ccLCL
cCL
c3ccUCL
=
=
+=
4. Peta Kontrol u (u chart)
Peta Kontrol u digunakan untuk mengukur banyaknya ketidaksesuaian per unit
laporan inspeksi dalam kelompok pengamatan. Peta Kontrol u serupa dengan Peta
Kontrol c, kecuali pada banyaknya ketidaksesuaian dinyatakan dalam dasar per unit
itemnya.
Rumus untuk menghitung Peta Kontrol u, yaitu :
inu3-uuLCL
uCL
inu3uuUCL
=
=
+=
2.4.3 Diagram Pareto
Diagram Pareto diperkenalkan oleh seorang ahli yaitu Alfredo Pareto. Diagram
pareto merupakan suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan
menurut urutan ranking tertinggi hingga terendah. Hal ini dapat membantu menemukan
40
permasalahan yang terpenting untuk segera diselesaikan (ranking tertinggi) sampai
dengan yang tidak harus segera diselesaikan (ranking terendah).
Selain itu, Diagram Pareto juga dapat digunakan untuk membandingkan kondisi
proses, misalnya ketidaksesuaian proses sebelum dan setelah diambil tindakan perbaikan
terhadap proses. Pada dasarnya diagram Pareto dapat digunakan sebagai alat interpretasi
untuk :
Menentukan frekuensi relatif dan urutan pentingnya masalah dan
penyebab masalah yang ada.
Memfokuskan perhatian pada isu – isu penting melalui pembuatan
rangking terhadap masalah atau penyebab dari masalah tersebut.
Selain itu, Diagram Pareto dapat juga digunakan untuk membandingkan kondisi
proses, misalnya ketidaksesuaian proses sebelum dan setelah diambil tindakan perbaikan
terhadap proses. Berikut adalah langkah-langkah dalam membuat Diagram Pareto :
Menentukan masalah apa yang akan diteliti, menentukan data apa yang
diperlukan beserta pengklasifikasiannya, dan menentukan metode
pengumpulan data.
Membuat ringkasan tabel yang mencatat frekuensi kejadian dari masalah
yang telah diteliti.
Membuat daftar masalah secara berurut berdasarkan frekuensi kejadian
dari yang tertinggi sampai yang terendah, hitung frekuensi kumulatif,
persentase total kejadian, dan persentase total kejadian.
Menggambar dua buah garis vertikal dan sebuah garis horizontal.
Buat histogram pada diagram Pareto.
41
Gambar kurva kumulatif dan cantumkan nilai kumulatif disebelah kanan
atas dari interval setiap masalah.
Memutuskan untuk mengambil tindakan perbaikan atas penyebab utama
dari masalah yang sedang terjadi itu.
Berikut adalah contoh diagram pareto :
Gambar 2.3 Contoh Pareto Chart
2.4.4 Diagram Sebab-Akibat (Cause and Effect Diagram)
Diagram Sebab-Akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun 1943,
sehingga sering juga disebut diagram Ishikawa. Diagram sebab akibat merupakan suatu
diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat. Biasanya diagram
42
Sebab- Akibat digunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab dan karakteristik
kualitas (akibat) yang disebabkan oleh berbagai faktor.
Diagram Sebab-Akibat dapat digunakan untuk kebutuhan-kebutuhan sebagai
berikut :
Membantu mengidentifikasi akar penyebab dari suatu masalah.
Membantu membangkitkan ide untuk solusi dari suatu masalah.
Membantu dalam pencarian fakta lebih lanjut.
Langkah-langkah pembuatan diagram Sebab-Akibat dapat dikemukakan sebagai
berikut :
Pernyataan masalah utama yang penting untuk diselesaikan.
Tuliskan pernyataan masalah pada ”kepala ikan” yang merupakan akibat
(effect).
Tuliskan faktor–faktor penyebab utama (sebab-sebab) yang
mempengaruhi masalah kualitas.
Tuliskan penyebab–penyebab sekunder yang mempengaruhi penyebab–
penyebab utama.
Tuliskan penyebab–penyebab tersier yang mempengaruhi penyebab –
penyebab sekunder.
Tentukan item–item yang penting dari setiap faktor dan tandai faktor
penting yang kelihatannya memiliki pengaruh nyata terhadap
karakteristik kualitas.
Catat informasi yang perlu di dalam diagram sebab–akibat tersebut.
43
Gambar 2.4 Contoh Diagram Sebab-Akibat
2.4.5 Kapabilitas Proses (Capability Process)
Kapabilitas adalah kemampuan dari proses dalam menghasilkan produk yang
memenuhi spesifikasi. Jika proses memiliki kapabilitas baik, proses itu akan
menghasilkan produk yang berada dalam batas-batas spesifikasi (di antara batas atas dan
batas bawah spesifikasi). Sebaliknya apabila proses memiliki kapabilitas yang jelek,
proses itu akan menghasilkan banyak produk yang berada di luar batas-batas spesifikasi,
sehingga menimbulkan kerugian karena banyak produk akan di tolak. Apabila
ditemukan banyak produk yang ditolak atau terdapat banyak cacat, hal itu
mengindikasikan bahwa proses produksi memiliki kapabilitas yang rendah atau jelek.
Indeks Cp mengacu kepada CTQ (Critical To Quality) tunggal atau item karakteristik
kualitas individual. Indeks Cp dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut
(Gaspersz, Vincent TQM 2001) :
44
Perhitungan Cp untuk data Variabel : LSL)/6δ(USLCp −=
Dimana : Cp = Indeks kapabilitas proses (Process Capability indeks)
USL = Batas spesifikasi atas ( Upper Specification Limit)
LSL = Batas spesifikasi bawah ( Lower Specification Limit)
Perhitungan Cp untuk data atribut :
1. Menghitung nilai DPO (Defect Per Opportunities), yaitu jumlah cacat
yang muncul dalam suatu populasi / sample.
∑ ∑∑=
CTO*produksicacat
DPO
CTQ = jumlah cacat yang mungkin terjadi dalam suatu produk.
2. Menghitung nilai DPMO (Defect Per Million Opportunities).
DPMO = DPO x 1.000.000
3. Mengkonversikan nilai DPMO ke nilai sigma.
4. Mengkonversikan nilai Cp.
Sigma merupakan ukuran pencapaian target tingkat kegagalan nol,
semakin tinggi tingkat pencapaian sigma akan semakin baik, karena tingkat
DPMO (Defect Per Million Opportunities) akan semakin menurun. Sigma juga
dapat dipandang sebagai pengendalian proses industri berfokus pada pelanggan,
melalui memperhatikan kemampuan proses (Process Capability). Dua fakta
tentang indeks Cp yaitu :
1. Perihitungan Cp tidak memiliki apapun jika proses tersebut tidak
terkendali secara statistik.
45
2. Cp dengan nilai 1,00 mensyaratkan bahwa suatu proses berada di tengah
rata-rata kisaran toleransi untuk mencegah adanya unit yang diproduksi
diluar batas.
Jika mencapai Cp dengan nilai 1,33 lebih mudah dicapai dan lebih mudah lagi
jika Cp bernilai 2,00. Batas bawah yang aman untuk nilai Cp berada pada nilai
1,5 yang akan menjamin bahwa semua unit yang di produksi oleh suatu proses
yang terkendali akan berada dalam batas spesifikasi.
Berikut adalah tabel konversi sigma :
Gambar 2.5 Konversi Sigma
Sumber : General Motors Supplier Quality Requirement task force, Chrysler, Ford
46
2.5 AHP (Analitycal Hierarchy Process)
Analitycal Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu alat pengambilan
keputusan sederhana, yaitu dengan memisahkan persoalan-persoalan yang rumit
menjadi beberapa jenjang yang sederhana, untuk kemudian diselesaikan satu per satu.
Dan pada akhirnya kembali hierarki tersebut disusun menjadi suatu kesatuan. Secara
kualitatif, metode ini mendefinisikan masalah dan penilaian. Sedangkan secara
kuantitatif, AHP melakukan perbandingan dan penilaian untuk mendapatkan solusi.
Dalam pembahasan peningkatan kualitas ini, AHP digunakan untuk menetukan
manakah faktor yang paling utama sebagai penyebab terjadinya jenis-jenis cacat di
antara faktor manusia, mesin, material, metode dan lingkungan.
Langkah-langkah penggunaan AHP adalah sebagai berikut :
1. Tentukan tujuan (level 1), kriteria (level 2), dan alternatif (level 3) dari masalah.
2. Tentukan peringkat kriteria untuk matriks alternatif yang dipilih menurut tabel
derajat kepentingan.
Tabel 2.1 Contoh Matriks Alternatif
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Faktor A B C Faktor A B C Faktor A B C
A 1 A 1 A 1 B 1 B 1 B 1 C 1 C 1 C 1
Jika faktor dibandingkan dengan dirinya sendiri, maka harus ”equally preferred”
dengan nilai 1, yang membuat seluruh nilai sepanjang diagonal matriks bernilai 1.
Penilaian skala perbandingan antar kriteria diisi berdasarkan tabel intensitas kepentingan
pada model AHP
47
Tabel 2.2 Derajat Kepentingan AHP (Preference Level)
Intensitas Kepentingan Keterangan Penjelasan
1 Equally preferred Dua aktivitas memberikan kontribusi sama terhadap tujuan.
2 Equally to moderately preferred Antara equally dan moderately.
3 Moderately preferred Pengalaman dan penilaian memberikan nilai tidak jauh berbeda antara satu aktivitas terhadap aktivitas lainnya.
4 Moderately to strongly preferred Antara moderately dan strongly.
5 Strongly preferred Penilaian memberikan nilai kuat berbeda antara satu aktivitas terhadap aktivitas lainnya.
6 Strongly to very strongly preferred Antara strongly dan very strongly.
7 Very strongly preferred
Satu aktivitas sangat lebih disukai dibandingkan aktivitas lainnya.
8 Very strongly to extremely preferred Antara very strongly dan extremely.
9 Extremely preferred Satu aktivitas menempati urutan tertinggi dari aktivitas lainnya.
3. Sama dengan cara nomor 2, tentukan peringkat untuk masing-masing matriks kriteria
yang dipilih menurut tabel derajat kepentingan.
Tabel 2.3 Contoh Matriks Kriteria
Kriteria Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3
4. Kalikan matriks kriteria dengan matriks alternatif dari hasil perhitungan nomor 2
(faktor) dan nomor 3 (kriteria yang dipilih) untuk mendapatkan priority vector
sehingga mendapatkan keputusan yang terbaik.
5. Langkah no.5-8 digunakan untuk menghitung konsistensi, dimulai dengan penentuan
weighted sum vector dengan mengalikan row averages dengan matriks awal.
48
6. Tentukan consistency vector dengan membagi weighted sum vector dengan row
averages.
7. Hitung Lambda dan Consistency Index:
1nn
CI−−
=λ
, di mana n adalah jumlah item dari sistem yang dibandingkan.
dan λ adalah rata-rata dari Consistency Vector.
8. Hitung Consistency Ratio:
RICICR = , di mana RI adalah Random Index yang didapatkan dari tabel.
Hasil yang konsisten adalah CR ≤ 0,10. Jika hasil CR > 0,10, maka matriks
keputusan yang diambil harus dievaluasi ulang.
Tabel 2.4 Random Index
N Random Index 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49
Manfaat dari AHP ialah :
• Mengambil keputusan yang tepat dari alternatif yang ada.
• Dapat memprediksikan penyebab dari masalah yang ada.
• Merencanakan proyek dan keinginan yang akan datang.
• Dapat mengevaluasi pekerja dan mengalokasikan peningkatan penghasilan dari
sumber daya.
49
• Dapat membandingkan keuntungan dan biaya.
2.6 FMEA (Failure Mode and Effect Analysis)
FMEA atau Analisis mode kegagalan dan efek adalah suatu prosedur terstruktur
untuk mengidentifikasi dan mencegah sebanyak mungkin mode kegagalan. Suatu
metode kegagalan adalah apa saja yang termasuk dalam kecacatan/kegagalan dalam
desain, kondisi diluar batas spesifikasi yang ditetapkan, atau perubahan-perubahan
dalam produk yang menyebabkan terganggunya fungsi dari produk itu. Dengan
menghilangkan mode kegagalan, maka FMEA akan meningkatkan keandalan dari
produk sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan yang menggunakan produk
tersebut. Langkah-langkah dalam membuat FMEA :
1. Mengidentifikasi proses atau produk/jasa.
2. Mendaftarkan masalah-masalah potensial yang dapat muncul, efek dari masalah-
masalah potensial tersebut dan penyebabnya. Hindarilah masalah-masalah
sepele.
3. Menilai masalah untuk keparahan (severity), probabilitas kejadian (occurrence)
dan detektabilitas (detection).
4. Menghitung “Risk Priority Number”, atau RPN yang rumusnya adalah dengan
mengalikan ketiga variabel dalam poin 3 diatas dan menentukan rencana solusi-
solusi prioritas yang harus dilakukan.
Berikut adalah definisi dan keterangan berbagai terminologi dalam FMEA :
1. Mode Kegagalan Potensial (Potential Failure Mode) adalah kegagalan (kecacatan)
dalam desain yang menyebabkan sistem itu tidak berfungsi sebagaimana mestinya.
50
2. Penyebab Potensial dari Kegagalan (Potential Effects of Failure) adalah kelemahan-
kelemahan desain dan perubahan dalam variabel yang akan mempengaruhi proses
dan menghasilkan kecacatan produk.
3. Severity (S) adalah suatu perkiraan subyektif atau estimasi tentang tingkat parahnya
kerusakan atau bagaimana buruknya pengguna akhir akan merasakan akibat dari
kegagalan tersebut.
Tabel 2.5. Kriteria Severity
Effect Criteria ( Severity of Effect) Rank
Berbahaya, tanpa peringatan
Memungkinkan untuk membahayakan mesin atau operator, ranking sangat tinggi apabila berhubungan dengan penggunaan kendaraan secara aman atau tidak sesuai dengan peraturan pemerintah. Kegagalan akan timbul tanpa peringatan.
10
Berbahaya, dengan peringatan
Memungkinkan untuk membahayakan mesin atau operator, ranking sangat tinggi apabila berhubungan dengan penggunaan kendaraan secara aman atau tidak sesuai dengan peraturan pemerintah. Kegagalan akan timbul dengan adanya peringatan.
9
Sangat tinggi
Gangguan utama pada lini produksi, semua hasil produksi (100%) harus dibuang, produk kehilangan fungsi utama. Konsumen sangat tidak puas.
8
Tinggi Gangguan minor pada lini produksi, produksi harus dipilih dan sebagian besar produk (dibawah 100%) harus dibuang, fungsi produk menurun. Konsumen tidak puas.
7
Sedang Gangguan minor pada lini produksi, sebagian kecil produk harus dibuang, produk dapat digunakan, namun kenyamanan terganggu. Konsumen kurang puas.
6
Rendah Gangguan minor pada lini produksi, 100% produk mungkin harus di-rework. Produk dapat digunakan namun kemampuan rendah. Konsumen merasa sedikit kecewa.
5
Sangat Rendah
Gangguan minor pada lini produksi, produk jadi harus dipilah – pilih dan sebagian kecil harus dirework. Ketidaksesuaian produk kecil, kerusakan dapat dideteksi oleh kebanyakan konsumen.
4
Minor Sebagian kecil produk harus di-rework, namun dilakukan di lini produksi dan di luar stasiun kerja, kerusakan diketahui oleh sebagian besar konsumen.
3
Sangat Minor
Sebagian kecil produk harus di-rework, namun dilakukan di lini produksi dan di dalam stasiun kerja, kerusakan diketahui oleh sangat sedikit konsumen.
2
Tidak ada Tidak ada Efek 1
51
4. Occurence (O) merupakan bagaimana seringnya penyebab kegagalan tersebut
timbul, ranking di skala 1–10 ini memiliki arti, bukan sekedar angka penggolongan
saja. Tabel 2.6. menunjukkan skala ranking untuk occurence.
Tabel 2.6. Kriteria Occurrence
Probability Of Failure Possible Failure rate Cpk Rank
Sangat Tinggi : Kegagalan hampir tak dapat dihindari
>=1 dari 2 < 0,33 10 1 dari 3 >= 0,33 9
Tinggi: Kegagalan sangat mirip dengan beberapa kegagalan sebelumnya yang memang sering sekali gagal
1 dari 8 >= 0,51 8
1 dari 20 >= 0,67 7
Sedang: Dapat dikaitkan dengan kegagalan sebelumnya yang sering terjadi, namun tidak dalam proporsi besar
1 dari 80 >= 0,83 6 1 dari 400 >=1,00 5 1 dari 2000 >=1,17 4
Rendah: Kegagalan yang terisolasi dan dapat diasosiasikan dengan beberapa proses yang serupa 1 dari 15000 >= 1,33 3
Sangat Rendah: Hanya kegagalan-kegagalan terisolasi yang serupa dengan proses yang identik.
1 dari 150000 >= 1,50 2
Sangat kecil: Kegagalan hampir tidak mungkin, belum pernah terjadi kegagalan serupa di proses lain yang identik
<=1 dari 1500000 >= 1,67 1
5. Detection (D) adalah perkiraan subyektif tentang kemungkinan untuk mendeteksi
penyebab dari kegagalan yang ada sebelum produk tersebut keluar dari proses
produksi. Kriteria untuk detection dapat dilihat tabel 2.7.
52
Tabel 2.7. Kriteria Detection
Detection Kriteria: Keberadaan dari cacat dapat dideteksi oleh kontrol proses sebelum koponen atau hasil produksi lolos ke proses
selanjutnya. Rank
Hampir tidak mungkin Tidak ada kontrol yang tersedia untuk jenis kegagalan ini. 10
Sangat kecil kemungkinannya
Sangat tidak mungkin untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 9
Kecil kemungkinannya
Tidak mungkin kontrol yang ada tidak dapat mendeteksi kegagalan yang ada. 8
Sangat rendah Sangat rendah kemungkinan untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 7
Rendah Rendah kemungkinan untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 6
Sedang Ada kemungkinan untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 5
Agak tinggi Cukup kemungkinan untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 4
Tinggi Mungkin untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 3
Sangat tinggi Sangat mungkin untuk kontrol yang ada dapat mendeteksi kegagalan ini. 2
Hampir pasti terdeteksi
Hampir pasti kontrol yang ada dapat menangkap kegagalan proses seperti ini, karena sudah diketahui dari proses yang serupa.
1
6. Risk Priority Number (RPN) merupakan hasil perkalian antara ranking severity,
occurance dan detection dengan rumus :
RPN = (S) x (O) x (D)
Nilai ini harus digunakan untuk mengurutkan perhatian yang harus diberikan pada
proses tersebut. RPN ini akan bernilai antara 1 dan 1000. Untuk RPN yang besar,
team harus mampu menurunkan nilai risiko, umumnya perhatian tertinggi harus
diberikan pada severity (S) tertinggi.
7. Recommended Action adalah satu atau lebih tindakan yang dibuat untuk mengatasi
permasalahan dan menurunkan nilai Risk Priority Number (RPN).
53
2.6 Sistem Informasi
2.6.1 Sistem
Menurut Mathiassen et al. (2000, p9) sistem adalah sekumpulan komponen
yang mengimplementasikan persyaratan model, function dan interface. Dan menurut
Raymond McLeod (2004, p9) sistem adalah Sekelompok elemen yang saling
berintegrasi, yang semuanya bekerja mencapai satu tujuan. Semua sistem meliputi tiga
elemen utama yaitu input, proses dan output. Perusahaan adalah salah satu contoh yang
cocok dalam menggunakan definisi ini.
Menurut James O’Brien (2006, p29) sistem dapat diartikan dalam dua bagian
yaitu :
1. Sistem adalah sekelompok elemen yang saling berhubungan atau berinterakasi hingga
membentuk satu kesatuan.
2. Sistem adalah sekelompok komponen yang saling berhubungan, bekerja sama untuk
mencapai tujuan bersama dengan menerima input dan menghasilkan output dalam
proses transformasi yang teratur. Sistem memiliki tiga komponen dasar yang saling
berinteraksi, yaitu :
• Input (masukan), meliputi menangkap dan mengumpulkan elemen yang memasuki
sistem untuk diproses.
• Processing (Proses), meliputi proses perubahan yang mengubah input menjadi
output.
• Output (keluaran atau hasil), meliputi perpindahan elemen yang telah dihasilkan
oleh proses perubahan kedalam tujuan akhirnya.
54
2.6.2 Informasi
Menurut Raymond McLeod (2004, p12) informasi diartikan sebagai data yang
telah diproses atau data yang memiliki arti. Data dan informasi sering salah diartikan,
namun yang sebenarnya adalah informasi merupaka data yang telah diolah terlebih
dahulu dengan proses evaluasi dan analisa.
Menurut James O’Brien (2006, p703) informasi adalah data yang telah diubah
dalam konteks yang berarti dan berguna untuk pemakai akhir.
2.6.3 Sistem Informasi
Menurut Jeffery L. Whitten (2004, p10) sistem informasi adalah pengaturan
orang, data, proses dan teknologi informasi yang berinteraksi untuk mengumpulkan,
memproses, menyimpan dan menyediakan sebagai output informasi yang diperlukan
untuk mendukung sebuah organisasi. Sistem informasi dapat dilihat dari beberapa
perspektif, yaitu :
• Para pemain sistem informasi (”tim”)
• Para driver bisnis yang mempengaruhi sistem informasi
• Para driver teknologi yang digunakan oleh sistem informasi
• Proses yang digunakan untuk mengembangkan sistem informasi
Menurut Menurut James O’Brien (2003, p7) sistem informasi adalah kombinasi
teratur apapun dari orang-orang, hardware, software, jaringan komunikasi dan sumber
daya data yang mengumpulkan, mengubah dan menyebarkan informasi dalam sebuah
organisasi.
55
2.6.4 Sistem Informasi Manajemen
Menurut Raymond McLeod (2004, p259), sistem informasi manajemen adalah
sistem pendukung manajemen yang menghasilkan laporan, tampilan, dan respon yang
telah dispesifikasikan secara periodik, khusus, berdasarkan permintaan. Manfaat dan
kegunaan dari sistem informasi manajemen antara lain :
1. Mendukung proses dan operasi bisnis
2. Mendukung pengambilan keputusan para pegawai dan manager
3. Mendukung berbagai strategi untuk keunggulan kompetitif
4. Kontributor penting dalam efisiensi operasional, produktifitas, dan moral pegawai,
serta layanan dan kepuasan pelanggan.
5.Sumber utama informasi dan dukungan yang dibutuhkan dan menyebarkan
pengembalian keputusan yang efektif para manager dan praktisi bisnis.
Menurut Jeffery L. Whitten (2004, p10) sistem informasi manajemen adalah
sebuah sistem informasi yang menyediakan untuk pelaporan berorientasi manajemen
berdasarkan pemrosesan transaksi dan operasi organisasi.
2.6.5 Sistem Informasi Manufaktur
Sistem informasi manufaktur merupakan suatu sistem yang berbasis komputer
yang bekerja dalam hubungannya dengan sistem informasi fungsional lainnya untuk
mendukung manajemen perusahaan dalam memecahkan masalah yang berhubungan
dengan manufaktur pada suatu produk yang dihasilkan.
56
2.7 Analisa Perancangan Berbasis Objek (OOAD)
2.7.1 Analisa dan Perancangan Sistem
Menurut Raymond McLeod (2004, p138), analisa sistem adalah penelitian pada
sistem yang telah ada dengan tujuan untuk merancang sistem yang baru atau
diperbaharui Jadi dapat disimpulkan bahwa analisa sistem adalah penelitian sistem yang
ada dengan tujuan penyempurnaan sistem yang dapat dimanfaatkan oleh pengguna
sistem.
Perancangan sistem adalah penentuan proses dan data yang diperlukan oleh
sistem baru. Jika sistem itu berbasis komputer, rancangan dapat menyertakan spesifikasi
jenis peralatan yang akan digunakan (McLeod, 2004, p140). Dan menurut O’Brien
(2002, p352), perancangan sistem adalah aktivitas perancangan yang menghasilkan
spesifikasi sistem sesuai dengan kebutuhan yang dikembangkan di dalam proses analisa
sistem.
2.7.2 Pengertian Object dan Class
Menurut Mathiassen (2000, p4) objek adalah suatu entitas yang memiliki
identity, state dan behavior. Dalam segi analisa, suatu objek merupakan abstraksi pada
sebuah fenomena didalam konteks sistem, contohnya seperti konsumen. Sedangkan
dalam segi design, suatu objek merupakan bagian dari sistem.
Pengertian Class menurut Mathiassen (2000, p4) yaitu dari kumpulan objek yang
mempunyai struktur, behavior pattern dan attribute yang sama. Atribut umumnya
digunakan untuk data, seperti angka dan string. Dan behaviour merupakan operasi yang
dapat dilakukan oleh object yang diwakili class tersebut.
Keuntungan dalam menggunakan OOAD antara lain :
57
• Merupakan konsep yang umum yang dapat digunakan untuk memodelkan hampir
semua fenomena dan dapat dinyatakan dalam bahasa umum (natural language)
Noun menjadi object atau class
Verb menjadi behaviour
Adjective menjadi attributes
• Memberikan informasi yang jelas tentang konteks dari sistem
• Mengurangi biaya maintenance
Terdapat empat kegiatan utama di dalam OOAD diantaranya yaitu, problem
domain analysis, application domain analysis, architectural design dan component
design. Keempat kegiatan utama ini saling berintegrasi untuk mengembangkan suatu
sistem tertentu.
Gambar 2.6 Kegiatan Utama OOAD
ComponentDesign
ArchitecturalDesign
Application Domain Analysis
Problem Domain Analysis
Specifications of
Model
Requirement for use
Specifications ofarchitecture
58
2.7.3 System Choice
Suatu pengembangan project dapat memberikan banyak tantangan dan untuk
melakukan ini harus mengerti terlebih dahulu tentang structure, relations dan user
organization dan juga mengevaluasi serta mengatur teknologi yang digunakan secara
profesional. Pembuatan system choice dapat dilakukan dengan terlebih dahulu
mendeskripsikan sistem yang akan dibuat.
Sistem yang diinginkan dapat dibuat dengan menggunakan system definition.
Menurut Mathiassen (2000, p24) deskripsi sistem merupakan suatu uraian ringkas dari
suatu sistem terkomputerisasi yang dinyatakan dalam bahasa alami. Definisi sistem
memperlihatkan bagian utama dari pengembangan sistem dan penggunaannya. Itu
berarti menjelaskan sistem dalam suatu konteks, apakah informasi itu bisa menyatakan,
dimana bisa digunakan dan bagaimana membangun suatu kondisi.
Sistem definisi mungkin merupakan laporan singkat dan tepat, dan termasuk
yang sangat utama dalam menjelaskan tentang sistem. Dalam bentuk gambar, deskripsi
sistem dibuat menggunakan rich picture, yaitu suatu gambar informal yang
menunjukkan pemahaman pengembang terhadap sistem.
59
Gambar 2.7 Aktivitas dalam memilih sebuat sistem
Di dalam deskripsi sistem terdapat enam kriteria yang sering disebut FACTOR,
keenam kriteria tersebut adalah Mathiassen, 2000, p39-40) :
• Functionality: Fungsi sistem yang mendukung tugas application-domain.
• Application domain: Bagian dari suatu organisasi yang administrate, monitor,
atau mengendalikan problem domain.
• Conditions: Dengan kondisi yang bagaimana sistem akan dikembangkan dan
digunakan.
• Technology: Semua Teknologi yang digunakan untuk mengembangkan dan
menjalankan sistem.
• Objects: Objek yang utama didalam problem domain.
• Responsibility: tanggung jawab sistem (kegunaan) secara keseluruhan dalam
hubungannya dengan konteks sistem.
Situation Ideas
Systems
System definition
60
FACTOR dapat digunakan dalam dua cara. Pertama, FACTOR digunakan untuk
mendukung pembuatan system definition, dengan mempertimbangkan formulasi keenam
kriteria FACTOR. Di sini, FACTOR didefinisikan dahulu, baru kemudian dibuat system
definitionnya. Cara kedua adalah dengan mendefinisikan system definition dahulu dan
kemudian menggunakan keenam kriteria FACTOR untuk mengetahui bagaimana system
definition yang dibuat telah memenuhi keenam FACTOR tersebut.
2.8 Problem Domain Analysis
Fokus problem domain analysis adalah untuk mengetahui informasi apa saja
yang dibutuhkan yang berhubungan dengan sistem. Problem domain analysis memiliki
tiga aktivitas utama yaitu mendefinisikan classes, structure dan behavior. Tujuan dari
problem domain analysis adalah untuk membangun suatu model dari sistem berjalan .
Tabel 2. 8 Aktivitas dalam Problem Domain Analysis
Aktivitas Isi Konsep Classes Object dan event apa saja yang menjadi bagian Class, object dan event
dalam problem domain? Structure Bagaimana class dan object saling dihubungkan? Generalisasi, agregasi,
asosiasi, dan cluster
Behaviour Apa saja properti dinamis yang dimiliki sebuah object?
Event trace, behavioural
pattern,dan atribut
2.8.1 Classes
Menurut Mathiassen (2000, p49), aktivitas classes bertujuan memilih elemen-
elemen yang terdapat dalam problem domain, yaitu object, class dan event. Object
61
adalah suatu entitas yang memiliki identitas, state, dan behaviour sedangkan Event
adalah kejadian yang terjadi seketika yang melibatkan satu atau lebih object.
Abstraksi, klasifikasi dan pemilihan adalah kegiatan utama dalam aktivitas class.
Abstraksi merupakan kegiatan di mana problem domain diabstraksikan dalam bentuk
object dan event. Object dan event tersebut kemudian diklasifikasikan dan dilakukan
pemilihan class dan event mana yang akan digunakan untuk memodelkan problem
domain.
Hasil dari aktivitas class adalah event table, yaitu tabel yang merangkum class
dan event. Baris pada event table menunjukkan class yang dipilih dan kolom pada event
table menunjukkan event yang dipilih. Keduanya dihubungkan dengan tanda check (v)
yang menunjukkan event apa saja yang mempengaruhi suatu object.
Tabel 2.9 Contoh Event Table For the Hair Salon System
Classes events customer asisten mahasiswa perjanjian perencanaanpesanan v v v v pembatalan v v v memperlakukan v v mempekerjakan v v menyerahkan v v persetujuan v v v
2.8.2 Structure
Di dalam aktivitas structure, hanya berfokus pada hubungan antara classes dan
objects. Hasil dari aktivitas structure adalah sebuah class diagram yang menunjukkan
problem domain yang saling berkaitan pada hubungan stuktural antara classes dan object
dalam suatu model.
62
Aktivitas dari structure antara lain menentukan class dan event yang ada pada
event table, menentukan struktur objek dan struktur class dan menghubungkan antar
class tersebut. Menurut Mathiassen (2000, p72), hubungan struktural terbagi atas :
1. Struktur antar class
Generalisasi
Generalisasi adalah suatu hubungan struktural antara dua atau lebih class khusus
(sub class) dan class yang lebih umum (super class). Di dalam generalisasi ini
dapat diketahui bahwa property dari super class berhubungan atau berkaitan
langsung dengan sub classnya.
Gambar 2.8 Hubungan Struktural Generalisasi
Cluster
Cluster adalah kumpulan dari class-class yang saling berhubungan. Sebuah
cluster memungkinkan pemahaman problem domain secara menyeluruh dengan
membaginya menjadi subdomain. Class-class di dalam sebuah cluster biasanya
memiliki hubungan generalisasi atau agregasi, walaupun hal ini bukanlah syarat
mutlak dalam pembentukan cluster. Dan hubungan antar class dari cluster yang
satu dengan cluster yang lain biasanya disebut juga dengan hubungan asosiasi.
Passenger Car
Private Taxi
63
Gambar 2.9 Hubungan Struktural Cluster
2. Struktur antar object
Agregasi
Agregasi adalah hubungan struktural antar dua atau lebih object, dimana object
yang satu merupakan bagian dari object lain yang bersifat keseluruhan Hubungan
agregasi dari class yang lebih tinggi (superior object) dapat dinyatakan sebagai
”terdiri dari”, misalnya sebuah mobil terdiri dari body. Sedangkan hubungan
agregasi dari class yang lebih rendah (inferior object) dinyatakan sebagai
”bagian dari”, misalnya body adalah bagian dari mobil.
Gambar 2.10 Hubungan Struktural Agregasi
64
Asosiasi
Asosiasi adalah hubungan struktural antara dua atau lebih object. Di dalam
hubungan ini tidak terdapat peringkat yang lebih tinggi atau pun yang lebih
rendah (memiliki peringkat yang sama).
Gambar 2.11 Hubungan Struktural Asosiasi
2.8.3 Behaviour
Pada aktivitas behaviour, dilakukan perluasan definisi class diagram dengan
menambahkan atribut dan behavioural pattern pada setiap class. Dalam aktivitas class,
behaviour merupakan sekumpulan event yang belum berurutan yang melibatkan sebuah
object. Maka pada aktivitas behaviour, behaviour dijelaskan dengan lebih detail dengan
memberikan urutan waktu pada event. Behaviour dibuat untuk semua class dan dapat
digunakan dengan membuat event trace terlebih dahulu.
Event trace adalah Urutan dari event yang terjadi pada suatu object. Dan
Behavioural Pattern adalah daftar kemungkinan event trace yang terjadi pada semua
object didalam class. Attribute adalah keterangan property dari class atau event.
Behavioural Pattern memiliki tiga bentuk, yaitu :
Sequence (urutan), adalah pola di mana event terjadi satu persatu secara
berurutan.
Selection (pemilihan), adalah pola di mana hanya satu event yang terjadi dari
beberapa kemungkinan event yang dapat terjadi.
65
Iteration (perulangan), ialah pola di mana sebuah event terjadi secara berulang-
ulang.
Hasil dari behavioural pattern ini adalah berupa statechart diagram yang
menggambarkan aktivitas dari semua class, mulai dari class terbentuk hingga class
tersebut dihancurkan.
Gambar 2.12 Statechart Diagram
2.9 Application Domain Analysis
Application domain analysis berfokus pada pembahasan bagaimana sistem akan
digunakan dengan tujuan mendefinisikan kebutuhan function dan interface dari sistem.
Jika dimulai dengan analisa application domain, maka akan berfokus pada pekerjaan
pengguna (user) dan kebutuhan sistem secara detail, setelah itu baru dilakukan analisa
problem domain. Sedangkan jika dimulai dengan analisa problem domain, maka akan
berfokus pada aktivitas bisnis tersebut dan bukannya pada inteface sistem tersebut.
Open
Account owneraccount # balance
amount withdrawn (date, amount)
account closed(date)
account opened(date)
amount deposited
(date, amount)
Closedaccount opened
(date) A multi-state
iterationSingle-state iterations
66
Tabel 2.10. Aktivitas dalam Application Domain Analysis
Aktivitas Isi Konsep
Usage Bagaimana sistem berinteraksi dengan manusia dan Use case dan actor
konteks system Function Bagaimana kemampuan (kapabilitas) sistem Function
dalam memproses informasi? Interface Interface apa saja yang dibutuhkan oleh sistem? Interface, user interface,
system interface
2.9.1 Usage
Aktivitas usage bertujuan mendefinisikan interaksi pengguna (actor) dengan
sistem melalui pendefinisian actor dan use case. Menurut Mathiassen (2000, p119)
Actor adalah abstraksi dari user atau sistem lain yang berinteraksi dengan target sistem.
Dan Use case adalah pola interaksi antara sistem dan aktor didalam application domain.
Hasil dari aktivitas ini dapat berupa :
• gambar (use case diagram) yang menggambarkan hubungan actor dan use case
Gambar 2.13 Use case Diagram
67
• tabel (actor table) yang mendefinisikan interaksi antara actor dan use case
Gambar 2.14 Actor Table
2.9.2 Function
Aktivitas function bertujuan menentukan kapabilitas sistem dalam memproses
informasi, di mana function yang kompleks perlu mendapatkan perhatian khusus.
Function adalah fasilitas yang memungkinkan model menjadi berguna bagi actor. Hasil
dari aktivitas function adalah function list. Terdapat 4 tipe function, yaitu:
• Update, adalah function yang diaktifkan oleh event dalam problem domain dan
menghasilkan perubahan pada status (state) dari model.
• Signal, adalah function yang diaktifkan oleh perubahan status dari model dan
menimbulkan reaksi dalam problem domain, reaksi dapat berupa tampilan bagi actor
atau intervensi langsung yang menyatakan hal tersebut.
Use Cases Actors
Account Owner Creditor Administrator Liquidity
Monitor Payment X X Cash Withdrawal X
Money transfer X X X
Account information X X X
Credit Information X X
Registration X
Monitoring X Fault processing X
68
• Read, adalah function yang diaktifkan oleh adanya kebutuhan akan informasi dalam
pekerjaan actor sehingga sistem akan menampilkan bagian tertentu dari model yang
berhubungan.
• Compute, adalah function yang diaktifkan oleh adanya kebutuhan akan informasi
dalam pekerjaan actor yang memerlukan komputasi dari informasi yang disediakan
oleh actor atau model. Hasilnya berupa tampilan hasil komputasi tersebut.
Tabel 2.11 Contoh Function List
Type Complexity Mengontrol Barang Keluar Update, Read Medium
Create new Update Simple Cek Kd Barang Masuk Read Medium Get Kd Barang Masuk Read Medium Cek Kd Barang Keluar Read Medium Get Kd Barang Keluar Read Medium Save Pengecekan Update Simple Cetak Read Medium
2.9.3 Interface
Menurut Mathiassen (2000, p151) interface adalah Fasilitas yang membuat
model sistem dan function dapat berinteraksi dengan actors. Interface (antarmuka)
digunakan oleh actor untuk berinteraksi dengan sistem. . Interface terdiri dari user
interface (antarmuka pengguna) dan system interface (antarmuka sistem). User Interface
adalah Interface untuk users dan system Interface adalah interface ke sistem lain.
Hasil dari aktivitas ini adalah pembuatan tampilan (form) yang merupakan user
interface dan navigation diagram yang menggambarkan setiap window, bagaimana
hubungan setiap window dan bagaimana mengakses setiap window tersebut
69
2.10 Architectural Design
Architectural design terdiri atas 2 kegiatan, yaitu component architecture dan
process architecture. Component architecture adalah struktur sistem yang terdiri dari
komponen-komponen yang saling berhubungan, berfokus pada class (aspek yang lebih
stabil). Process architecture ialah struktur sistem eksekusi yang terdiri dari proses yang
interdependen, berfokus pada aspek yang dinamis (object). Aktivitas yang dilakukan
dalam architectural design adalah mendefinisikan criteria, components dan processes.
Tabel 2.12 Aktivitas dalam Architectural Design
Aktivitas Isi Konsep
Criteria Bagaimana kondisi dan kriteria untuk perancangan? Criteria
Components Bagaimana sistem didekomposisikan ke dalam komponen-komponen?
Component dan Component architecture
Processes Bagaimana proses dalam sistem didistribusikan dan dikoordinasikan?
Process dan Process architecture
2.10.1 Criteria
Menurut Mathiassen (2000, p178) Criteria adalah properti atau kondisi yang
lebih diutamakan dalam suatu arsitektur. Tujuan pembuatan criteria adalah untuk
menentukan urutan prioritas dalam perancangan. Suatu perancangan yang baik memiliki
tiga prinsip, yaitu tidak memiliki kelemahan utama, memiliki beberapa kriteria secara
seimbang, serta mencakup paling tidak tiga kriteria perancangan, yaitu usable, flexible
dan comprehensible. Usable ditentukan oleh hubungan antara kualitas teknis sistem
dengan penerapannya dalam pekerjaan user
70
Kriteria-kriteria tersebut adalah :
• Usable : kemampuan sistem untuk dapat diadaptasi dalam suatu organisasi, kegiatan
kerja dan konteks teknis dalam organisasi tersebut.
• Secure : pencegahan terhadap akses yang tidak diizinkan terhadap data dan fasilitas
sistem.
• Efficient : eksploitasi ekonomis dari fasilitas teknis sistem.
• Correct : pemenuhan sistem terhadap kebutuhan organisasi.
• Reliable : pemenuhan terhadap kebutuhan yang penting dalam pelaksanaan fungsi-
fungsi sistem.
• Maintainable : biaya / usaha untuk memperbaiki kerusakan (defect) dari sistem.
• Testable : biaya / usaha untuk memastikan bahwa sistem yang dibuat dapat berfungsi
sesuai sebagaimana mestinya.
• Flexible : biaya / usaha untuk mengubah sistem yang dibuat.
• Comprehensible : usaha yang diperlukan untuk mendapatkan pemahaman yang baik
atas sistem.
• Reuseable : potensi untuk menggunakan bagian-bagian sistem dalam sistem lainnya
yang berkaitan.
• Portable: biaya / usaha untuk memindahkan sistem ke perangkat teknis yang lain.
• Interoperable : biaya / usaha untuk menghubungkan sistem dengan sistem yang lain
71
2.10.2 Componentss
Component adalah suatu kumpulan dari bagian-bagian program yang memiliki
tanggung jawab masing-masing. Component architecture adalah struktur sistem yang
terdiri dari komponen-komponen yang saling berhubungan. Komponen sistem memiliki
tiga bagian, yaitu :
• Model : bertanggung jawab untuk menampung object dari problem domain.
• Function : bertanggung jawab untuk menyediakan fungsionalitas dari sistem.
• User interface : bertanggung jawab untuk mengatur interaksi antara pengguna (user)
dengan sistem.
Perancangan component architecture dapat dilakukan berdasarkan pola-pola
(pattern) tertentu. Pattern menunjukkan pengalaman dari berbagai proyek, dan pattern
terbaik dapat membantu dalam membuat perancangan yang konsisten. Ada 3 macam
pola (pattern) yang digunakan untuk merancang component architecture, yaitu :
• The layered architecture pattern
Layered architecture terdiri dari beberapa komponen yang dirancang dalam bentuk
lapisan-lapisan (layer), di mana setiap komponen diuraikan menjadi interface atas
dan bawah. Interface bawah menjelaskan operasi yang dapat diakses oleh komponen
dari lapisan di bawahnya, sedangkan interface atas menjelaskan operasi yang
disediakan oleh komponen di lapisan atas.
• The generic architecture pattern
Arsitektur ini terdiri dari model sistem yang terletak di lapisan paling bawah, diikuti
dengan function pada lapisan di atasnya dan interface di lapisan teratas. Perangkat
72
teknis bisa diletakkan di bawah model di mana perangkat teknis ini terhubung
dengan model dan interface.
• The client-server architecture pattern
Arsitektur ini dikembangkan untuk sistem yang terdistribusi di beberapa area
geografis yang berbeda. Komponen dari arsitektur ini mencakup sebuah server dan
beberapa klien, di mana klien-klien ini menggunakan server secara independen satu
sama lainnya.
Tabel 2.13 Perbedaan form Distribusi dalam Client Server Architecture
Client Server Architecture U U + F + M Distributed presentation U F + M Local presentation
U + F F + M Distributed functionality U + F M Centralized data
U + F + M M Distributed data U + F + M U + F + M Decentralized Data
2.10.3 Processes
Process architecture adalah struktur eksekusi sistem yang terdiri dari proses-
proses yang interdependen. Aktivitas ini bertujuan mendefinisikan struktur fisik sebuah
sistem. Hasil dari aktivitas ini adalah deployment diagram, yang menjelaskan distribusi
dan kolaborasi komponen program dan objek yang terkait dengan processor. Processor
adalah unit yang dapat mengeksekusi program.
73
Gambar 2.15 Deployment Diagram
2.11 Visual Basic 6.0
Visual Basic 6.0 adalah salah satu produk bahasa pemrograman yang dikeluarkan
Microsoft, salah satu perusahaan software terkemuka di dunia. Visual basic 6.0
merupakan bahasa pemrograman yang mudah digunakan untuk pengembangan aplikasi,
baik itu aplikasi kecil maupun aplikasi besar.
2.12 Crystal Report
Crystal Report merupakan aplikasi yang memberikan informasi mendalam untuk
membantu orang-orang dalam organisasi pada saat membuat keputusan agar menjadi
lebih baik dan fleksibel.