5

BAB 2

LANDASAN TEORI

Penelitian tesis ini membutuhkan pemahaman terhadap sejumlah teori-

teori untuk mendukung atau menjadi dasar serta referensi dalam penelitian dan

dalam membangun sistem. Teori-teori tersebut merupakan konstribusi dari

berbagai sumber dan literatur.

2.1 Penelitian Terdahulu

Penelitian yang berhubungan dengan pengaruh kualitas aplikasi terhadap

Penerimaan pengguna dengan menggunakan metode UTAUT (Venkatesh et al.,

2003) yang telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya. Berikut ini penulis

uraikan beberapa penelitian terdahulu:

Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu

Nama Peneliti

& Tahun

Judul Penelitian Hasil Penelitian

Muhammad

Nasir (2013)

Evaluasi Penerimaan

Teknologi Informasi

Mahasiswa

di Palembang Menggunakan

Model UTAUT

Hasil penelitian ini diperoleh fakta bahwa

kontribusi performance expectancy, social

influence dan effort expectancy terhadap

hasil penerimaan Teknologi Informasi

adalah sebesar 58,9%. Hal ini

menunjukkan ada pengaruh faktor lain

sebesar 41,1% yang tidak di teliti pada

penelitian ini.

Vivi Wahyuni;

Idria Maita

(2015)

Evaluasi Sistem Informasi

Manajemen Rumah Sakit

(Simrs) Menggunakan Metode

Unified Theory Of

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa

adanya nilai

kesenjangan antara ekspektasi manajemen

dengan persepsi pengguna. Agar proses

5

6

Acceptance And Use Of

Technology (UTAUT)

menjadi lebih baik maka

diberikan tindakan perbaikan berupa

langkah-langkah usulan perbaikan untuk

setiap proses.

Susan A. Brown

(2006)

Household Technology Use:

Integrating Household

Life Cycle and the Model of

Adoption of Technology

in Households

The objectives of this study were to

examine MATH’s predictive ability for

household usage behavior, delineate the

patterns of significant factors for use

across household life cycles, and compare

the results with those of Brown and

Venkatesh (2005) to discern important

differences. MATH appears to predict

equally well for users as adopters. The

results demonstrate that users and adopters

differ, such that users focus on attitudinal

beliefs to the exclusion of normative and

control beliefs. Further, the results provide

additional evidence of the importance of

household life cycles in understanding

both PC adoption and use.

Hsiu-Yuan

Wang; Shwu-

Huey Wang

(2010)

User Acceptance Of Mobile

Internet Based On

The Unified Theory Of

Acceptance And Use Of

Technology: Investigating The

Determinants And

Gender Differences

Based on the Unified Theory of

Acceptance and Use of Technology Model

(UTAUT;

Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003),

the purpose of this study was to investigate

the

determinants of mobile Internet (m-

Internet) acceptance and to understand

whether or not

there are gender differences in the

acceptance of m-Internet. Data collected

online from 343

7

respondents in Taiwan were tested against

the research model, using the structural

equation

modeling approach. The proposed model

was mostly supported by the empirical

data. The

findings of this study provide several

crucial implications for m-Internet service

practitioners

and researchers.

Baiyun Chen;

Stephen Sivo;

Ryan Seilhamer;

Amy Sugar;

Jin Mao (2013)

User Acceptance Of Mobile

Technology: A Campus-Wide

Implementation Of

Blackboard’s Mobile Tm

Learn Application

The findings of this research have

implications for educational leaders,

mobile application designers, course

instructors, and instructional technologists

who want to understand why students

adopt mobile learning, how to devise

practical methods for integrating mobile

applications into curriculum, and ways to

evaluate of the acceptance and usability of

the mobile learning systems.

Kesimpulan dari penelitian terdahulu terkait dengan metode UTAUT adalah

bahwa penggunaan model UTAUT dapat di sesuaikan dengan kondisi objek

penelitian dan variabel yang akan di teliti.

2.2 Teori Umum

2.2.1 Non-probability Sampling

Non-probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang

tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota

populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampel ini

8

meliputi, sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidential,

purposive sampling, sampling jenuh/sensus, snoeball.

1. Sampling Sistematis

Sampling sistematis adalah teknik sampling yang menggunakan

nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan

sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan

urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.

2. Sampling Kuota

Sampling kuota adalah teknik sampling yang menentukan jumlah

sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota

(jatah) yang diinginkan.

3. Sampling Incidential

Incidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan atau

siapa saja yang kebetulan (incidential) bertemu dengan peneliti yang

dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan

dijadikan sampel.

4. Purposive Sampling

Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan

pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti

ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka

sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui

dengan jelas permasalahan ini atau penelitian tentang pola pembinaan

olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang

9

yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya

dilakukan pada penelitian kualitatif.

5. Sampling Jenuh/Sensus

Menurut Sugiyono (2001:61) sampling jenuh adalah teknik

penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai

sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil. Istilah

lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi

dijadikan sampel.

6. Snoeball Sampling

Snoeball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang

semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju.

2.2.2 Skala Likert

Menurut Sanusi (2011:59), skala likert adalah skala yang didasarkan

pada penjumlahan sikap responden dalam merespon pertanyaan berkaitan

indikator-indikator suatu konsep atau variabel yang sedang diukur.

Responden diminta untuk menyatakan setuju atau tidak setuju terhadap

setiap pertanyaan.

Sugiyono (2008:132), berpendapat bahwa skala likert digunakan

untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok

orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian, fenomena sosial ini telah

ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya disebut sebagai

variabel penelitian.

Menurut Sekaran dan Bougie (2009:152), skala likert adalah untuk

memeriksa seberapa kuat suatu subjek setuju atau tidak setuju dengan

pernyataan pada skala lima poin sebagai berikut :

10

Sangat

Setuju

Setuju Netral Tidak

Setuju

Sangat Tidak

Setuju

5 poin 4 poin 3 poin 2 poin 1 poin

2.2.3 Uji Validitas

Menurut Sujarweni (2014:192), Uji validitas digunakan untuk

mengetahui kelayakan butir-butir dalam suatu daftar pertanyaan dalam

mendefinisikan suatu variabel. Daftar pertanyaan ini pada umumnya

mendukung suatu kelompok variabel tertentu.

Validitas menguji seberapa baik suatu instrumen yang dibuat

mengukur konsep tertentu yang ingin diukur (Sekaran 2006, p.39).

Untuk mengetahui uji validitas, dapat dilihat dari tampilan SPSS,

jika > , berarti instrumen dinyatakan valid. Sebaliknya jika

< , berarti instrumen dinyatakan tidak valid.

2.2.4 Uji Reliabilitas

Sujarweni (2014:192), berpendapat bahwa uji reliabilitas

(keandalan) merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi responden

dalam menjawab hal yang berkaitan dengan kontruk-kontruk pertanyaan

yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk

kuesioner. Uji reliabilitas dapat dilakukan secara bersama-sama terhadap

seluruh butir pertanyaan. Jika nilai α = 0,05 > 0,60 maka reliabel.

Keandalan (reliabilitas) suatu pengukuran menunjukkan sejauh

mana pengukuran tersebut tanpa bias (bebas kesalahan) dan karena itu

menjamin pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item

11

dalam instrumen. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran

merupakan indikasi mengenai stabilitas dan konsistensi dimana instrumen

mengukur konsep dan membantu menilai ketepatan sebuah pengukuran

(Sekaran, 2006, p.40).

2.2.5 Uji Normalitas

Menurut (Sarjono & Julianita.:2011:53) Uji normalitas bertujuan

untuk mengetahui normal atau tidaknya suatu distribusi data. Pada dasarnya,

uji normalitas adalah membandingkan antara data yang kita miliki dan data

berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar deviasi yang sama

dengan data kita. Uji normalitas menjadi hal penting karena salah satu

syarat pengujian parametric-test (uji parametrik) adalah data harus memiliki

distribusi normal (atau berdistribusi normal).

2.2.6 Uji Korelasi

Menurut Sujarweni (2014:126), uji korelasi merupakan salah satu

statistik infrarensi yang akan menguji apakah dua variabel atau lebih yang

ada mempunyai hubungan atau tidak.

Menurut Priyatno (2013) Analisis korelasi bertujuan untuk

mengetahui hubungan dua variabel atau lebih. Jika terdapat dua variabel

maka disebut korelasi sederhana, tetapi jika lebih dari dua variabel maka

disebut korelasi berganda. Dalam perhitungan korelasi akan didapatkan

koefisien korelasi. Koefisien korelasi ini digunakan untuk mengetahui

keeratan hubungan, arah hubungan dan berarti atau tidaknya hubungan

tersebut.

12

Menurut Priyatno (2013) analisis korelasi bivariate adalah analisis hubungan

antara dua variabel yaitu erat atau tidaknya hubungan, arah hubungan, dan

berarti atau tidaknya hubungan. Beberapa macam korelasi bivariate yaitu

korelasi Product Moment (Pearson), korelasi Kendall’s tau dan korelasi

Spearman. Dalam penelitian ini, penulis memutuskan untuk menggunakan

korelasi Spearman. Untuk mengetahui hubungan dilakukan pengujian

dengan langkah-langkah sebagai berikut:

a) Menentukan hipotesis

H0 : Tidak ada hubungan antar variabel

H1: Ada hubungan antar variabel

b) Menentukan signifikansi

c) Pengambilan keputusan

Signifikansi > 0,05 maka H0 diterima atau H1 ditolak

Signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima

d) Kesimpulan

2.2.7 Uji Regresi

Menurut (Sarjono: 91) Analisis regresi adalah suatu analisis yang

digunakan untuk mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variabel

terikat. Jika pengukuran pengaruh ini melibatkan satu variabel bebas (X)

dan variabel terikat (Y) maka dinamakan analisis regresi linear sederhana

(simple linear regression---ed.) yang dirumuskan

Menurut Sekaran (2006: 299), analisis regresi berganda dilakukan

untuk menguji pengaruh simultan dari beberapa variabel bebas terhadap satu

variabel terikat yang berskala interval.

13

2.2.8 Anova

Menurut Anderson, Sweeney, & Williams (2008:497, 502)Analysis

of Variance (ANOVA) merupakan analisis yang dapat digunakan untuk

menguji kesamaan 3 (tiga) atau lebih rata-rata populasi menggunakan data

yang diperoleh dari pengamatan.

2.3 Teori Khusus

2.3.1 Model the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology

(UTAUT)

UTAUT merupakan salah satu model penerimaan teknologi terkini yang

dikembangkan oleh (Venkatesh et al., 2003). UTAUT menggabungkan fitur-

fitur yang berhasil dari delapan teori penerimaan teknologi terkemuka

menjadi satu teori. Kedelapan teori terkemuka yang disatukan di dalam

UTAUT adalah theory of reasoned action (TRA), technology acceptance

model (TAM), motivational model (MM), theory of planned behavior

(TPB), combined TAM and TPB, model of PC utilization (MPTU),

innovation diffusion theory (IDT), dan social cognitive theory (SCT).

UTAUT terbukti lebih berhasil dibandingkan kedelapan teori yang lain

dalam menjelaskan hingga 70 persen varian pengguna (Venkatesh et al.,

2003). Setelah mengevaluasi kedelapan model, (Venkatesh et al., 2003).

menemukan tujuh konstruk yang tampak menjadi determinan langsung yang

signifikan terhadap behavioral intention atau use behavior dalam satu atau

lebih di masing-masing model. Konstruk-konstruk tersebut adalah

performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating

14

conditions, attitude toward using technology, dan self-efficacy. Setelah

melalui pengujian lebih lanjut, ditemukan empat konstruk utama yang

memainkan peran penting sebagai determinan langsung dari behavioral

intention dan use behavior yaitu, performance expectancy, effort

expectancy, social influence, dan facilitating conditions.

Gambar 2.1 Model UTAUT (Sumber: Venkatesh et al., 2003)

Tujuan utama penelitian menggunakan UTAUT adalah membantu organisasi

untuk memahami bagaimana penggunaan bereaksi terhadap pengenalan teknologi

baru (Wang, 2005). Pada awalnya, UTAUT dikembangkan dari Technology

Acceptance Model (TAM) pada tahun 2003 dengan empat konstruk yang

mempengaruhi niat perilaku untuk menggunakan teknologi yaitu: performance

expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating conditions.

15

Tabel 2.2 Definisi dari Determinan Penerimaan dan Penggunaan Teknologi

Determinan Definisi

Performance Expectancy Tingkat kepercayaan seorang individu pada sejauh

mana penggunaan sistem akan menolong ia untuk

mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di

pekerjaannya.

Effort Expectancy Tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan

sistem.

Social Influence Tingkat dimana seorang individu merasa bahwa

orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya

ia menggunakan sistem yang baru.

Facilitating Condition Tingkat kepercayaan seorang individu terhadap

ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional

untuk mendukung penggunaan sistem.

(Definisi ini diadopsi dari Venkatesh et al., 2003)

2.3.2 Minerba One Map Indonesia (MOMI)

Penggunaan aplikasi pemetaan berupa Map Info telah dilakukan sejak

tahun 2006, dan pada tahun 2011 data tersebut dilakukan migrasi, berubah

menggunakan aplikasi ArcGis hal ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah

penggunan database berbasis map service.

Dari geodatabase ini telah dibuat map service untuk dimanfaatkan oleh

pemerintah daerah di seluruh Indonesia melalui sebuah aplikasi Sistem Informasi

Wilayah Pertambangan yang dinamakan Minerba One Map Indonesia (MOMI).

MOMI memfasilitasi Pemerintah Daerah dalam mendaftarkan wilayah izin

pertambangan di daerahnya ke dalam geodatabase. Sehingga akan lebih

mempermudah daerah yaitu Kabupaten dan Provinsi dalam monitoring dan

16

pelaporan Izin Usaha Pertambangan (IUP) di daerah mereka masing-masing.

Tentunya hal ini akan semakin efektif karna dapat mempersingkat waktu.

Bagi Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral, Minerba One Map

Indonesia (MOMI) dapat digunakan untuk melakukan analisa kewilayahan seperti

tumpang tindih dari data wilayah izin pertambangan yang ada, memonitor data-

data yang terkait wilayah pertambangan, melakukan kolaborasi data dengan

berbagai instansi yang menyediakan data spasial dan melakukan analisa terhadap

data spasial tersebut.

Inisiatif pengembangan Minerba One Map Indonesia (MOMI) sangat

inovatif dan kreatif dalam pengelolaan pertambangan yang berbasis teknologi

web. Begitu besarnya pelaku pertambangan dan luas jangkauan kewilayahan

pertambangan di Indonesia, tentunya teknologi web service sangat baik untuk

digunakan dalam pembinaan dan pengawasan oleh pemerintah kepada pelaku

tambang. MOMI dikembangkan lebih simple, lebih mudah diakses dan digunakan

oleh user serta lebih mudah dikembangkan dengan aplikasi lain. MOMI juga

sudah bisa diakses melalui iOS untuk pengguna apple iPad dan Macbook. Dengan

masuknya aplikasi MOMI ke iOS maka pengguna dapat menggunakan aplikasi

MOMI kapanpun dan dimanapun melalui jaringan internet, dapat dilihat melalui

http://maps.minerba.esdm.go.id/home/

17

Gambar 2.2 Tampilan login aplikasi MOMI

Tampilan diatas merupakan tampilan awal pada saat membuka website aplikasi

MOMI, terdapat form login yang akan digunakan user untuk masuk kedalam

aplikasi jika sudah terdaftar.

Gambar 2.3 Portal Spasial Pertambangan

Selanjutnya, setelah login akan muncul tampilan seperti gambar di atas. Tampilan

tersebut menunjukan beberapa peta wilayah dari berbagai perusahaan tambang di

Indonesia. Di kolom sebelah kiri terdapat map control yang dapat digunakan

18

untuk memilih wilayah apa yang ingin dilihat, dengan mencentang di checkbox

tersebut. Di sebelah kanan terdapat kontrol untuk zoom-in dan zoom-out. Terlihat

gambar kotak berwarna hijau yang menunjukan bahwa lokasi tersebut sudah

dimiliki oleh

Secara umum strategi dan rencana pengembangan MOMI sebagai berikut:

Gambar 2.4 Pelaksanaan Strategi dan Rencana Pengembangan

MOMI

a. Pengembangan hardware antara lain: penyediaan server, komputer PC,

sistem firewall, jaringan internet dan lain sebagainya.

b. Pengembangan software meliputi: pengembangan aplikasi peta, aplikasi

inputing data atribut dan pengembangan tools dalam rangka analisis data.

2011-2012 2011 - 2015 2011 - 2021

19

c. Pengembangan database meliputi: kerjasama tukar menukar data dengan

kementerian/lembaga lain untuk memperkuat database nasional, rekonsiliasi

data perizinan daerah, inputing atribut masing-masing perusahaan.

d. Pengembangan brainware termasuk didalamnya pelatihan bagi administrator

pusat dan pelatihan bagi Pemerintah Daerah.

Sistem ini terus mengalami perkembangan dimana selain memiliki data IUP

dan WP, MOMI juga dilengkapi data dari beberapa sektor lain baik dalam lingkup

Kementerian ESDM maupun dari kementerian lain, yaitu data Terminal Khusus

dan TUKS, formasi Geologi dan pembawa Mineral dan Batubara, Smelter, blok

Migas dari Direktorat Jenderal Migas, data kehutanan dari Kementerian

Kehutanan, dan beberapa data lainnya yang bertujuan untuk mempermudah

dilakukannya analisis secara kewilayahan.

Tidak hanya informasi kewilayahan yang disediakan, MOMI juga

dilengkapi dengan informasi non spasial. Dan kedepannya MOMI disiapkan agar

informasi non spasial ini semakin lengkap, dimana perusahaan dapat melakuan

input pada data mereka masing-masing, seperti profil dan data produksi serta

kewajiban pembayaran.

Kemudahan untuk pengguna karena sistem ini hanya membutuhkan jaringan

internet, dan dapat diakses dimana pun, sehingga tidak terbatas pada daerah

tertentu saja, selama daerah tersebut memiliki jaringan internet yang cukup baik.

Untuk menyamakan presepsi mengenai batasan stakeholder internal dengan

eksternal maka penanggung jawab menggunakan batasan organisasi sebagai

pembeda kedua stakeholder tersebut. Stakeholder internal merupakan stakeholder

yang berada dalam Kementerian yang sama.

20

1. Analisis Peran dan Pengaruh Stakeholder

Peran masing masing dalam penyelenggaraan proyek perubahan, sebagai berikut:

a. Stakeholder Internal

- Memberikan masukan terhadap pengembangan MOMI

- Memberikan data-data input ke MOMI

- Membantu secara aktif dalam penyusunan rancangan SOP

- Melaksanakan SOP agar aplikasi MOMI dapat berjalan dengan baik

b. Stakeholder Eksternal

- Pemerintah Daerah mempunyai peran dalam masukan terhadap

pengembangan MOMI, memberikan data-data input ke MOMI,

melaksanakan SOP aplikasi MOMI agar berjalan dengan baik

- K/L mempunyai peran dalam integrasi data, membantu secara aktif

dalam penyusunan SOP, dan memberikan masukan terhadap

pengembangan MOMI serta memberikan data penunjang database.

Berbagai analisis kewilayahan dapat dilakukan dengan menggunakan

MOMI antara lain untuk mengetahui tumpang tindih antara satu IUP dengan IUP

lainnya, tumpang tidih antara IUP dengan data sektor lain, seperti Kehutanan.

Kelengkapan data yang tersedia dalam aplikasi MOMI ini akan mempermudah

dalam pengambilan keputusan ataupun dalam penyelesaian masalah wilayah

pertambangan.

Saat ini hak akses MOMI telah diberikan kepada 150 user, baik itu Provinsi

maupun Kementerian/Lembaga. Dengan pemberian hak akses ini diharapkan

daerah dapat melakukan monitoring terhadap Izin yang tercatat dengan izin yang

ada di daerah, hal ini untuk menjawab permasalahan perbedaan data antara

21

pemerintah pusat dengan pemerintah daerah. Selain itu daerah akan semakin

efektif dalam proses kelengkapan data karena daerah dapat melakukan

pengecekan wilayah konsesi.

Bagi kementerian lain MOMI dapat digunakan sebagai referensi

pengambilan keputusan antar sektor untuk pengelolaan kebijakan yang lebih baik.

Data perusahaan yang tersedia dapat digunakan oleh badan usaha untuk

melengkapi data serta profil perusahaan sehingga dapat meningkatkan

kelengkapan data pertambangan nasional.

Dampak yang dihasilkan secara nyata dari inisiatif pembangunan sistem aplikasi

Minerba One Maps Indonesia antara lain adalah :

a. Penerapan Minerba One Map Indonesia mempercepat proses evaluasi

perizinan pertambangan Mineral dan Batubara. Disamping itu proses

pendataan wilayah pertambangan menjadi lebih cepat dan efisien karena

tersedianya informasi yang terintegrasi.

b. Terciptanya sistem informasi pertambangan secara online dan realtime yang

dapat diakses kapan pun dan dimanapun yang menampilkan data pertambangan

secara akurat dan benar untuk mendukung peningkatan proses pelayanan izin

pertambangan bagi Pemda, Badan Usaha dan masyarakat.

c. Minerba One Map Indonesia memberikan kemudahan kepada pemerintah dan

penegak hukum untuk mengawasi kegiatan pertambangan Mineral dan

Batubara. Salah satunya yaitu Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) memiliki

akses penuh terhadap sistem MOMI. Disamping itu juga kegiatan pengawasan

melibatkan berbagai instansi seperti Pemerintah Daerah, Dirjen Pajak, Dirjen

Anggaran, Dirjen Bea Cukai, Dirjen Perhubungan, dan Dirjen Perdagangan

22

Luar Negeri serta pemegang kontrak karya dan perjanjian pengusahaan

pertambangan batubara.

Untuk masing-masing instansi;

a. Manfaat bagi DJMB

Semakin tertatanya database pengelolaan pertambangan mineral dan

batubara sehingga memberikan kemudahan dalam hal pembinaan dan

pengawasan pengelolaan mineral dan batubara serta kebijakan

pemerintah yang akurat.

Memperjelas tugas masing-masing unit dan pengembangan MOMI.

b. Stakeholder Eksternal (K/L dan Pemda)

Mempercepat proses akses ke MOMI bagi Pemda.

Mempermudah proses pembelajaran bagi Pemda dalam melakukan

akses ke MOMI.

Memperjelas tugas dan fungsi masing-masing stakeholder dalam rangka

pengembangan MOMI ini (sharing database).

c. Publik

Membantu Pemerintah menyusun kebijakan pengelolaan pertambangan

yang benar, terarah dan meningkatkan kesejahteraan rakyat melalui

data yang benar dan terkini.

Pengelolaan Pertambangan yang baik dan ramah lingkungan (good

mining practise)

Beberapa gambar yang dapat memberikan deskripsi manfaat dalam aplikasi

MOMI, yaitu sebagai berikut:

23

Aplikasi MOMI yang konkrit dilaksanakan pada kegiatan sehari hari adalah

sebagai berikut:

1. Pengecekan database IUP yang mengajukan perizinan di DJMB.

2. Pengecekan database IUP oleh Pemerintah Daerah yang terdata dalam pusat.

3. Sebagai bahan pembinaan dan pengawasan Pemda kepada perusahaan

terutama terkait dengan data-data teknis.

4. Integrasi data IUP dengan NPWP untuk mengetahui identitas perusahaan

dengan NPWP yang benar.

Pengukuran terhadap aspek dampak aplikasi MOMI masih bersama dengan

pengukuran pelayanan perizinan yang dilakukan oleh Ombudsman.

Program pengembangan MOMI akan terus dilaksanakan sampai tercapainya

target jangka panjang. Aplikasi ini memang masih banyak kekurangan terutama

dalam hal pengayaan database terutama database internal. Sedangkan pengayaan

database dari kementerian lain terus dilakukan upaya-upaya kerjasama integrasi

data. Replikasi program mungkin bisa dilakukan agar dalam penyatuan database

dapat dilakukan. Hal ini memudahkan dalam pertukaran map service dimana

setiap K/L dapat menyiapkan map service untuk diberikan ke K/L lainnya namun

tidak mengubah database sehingga setiap updating data akan secara otomatis

mengubah data.

2.3.3 Spesifikasi Aplikasi MOMI

Berikut adalah spesifikasi aplikasi MOMI, dimana aplikasi MOMI

merupakan web base aplication yang menggunakan bahasa

pemrograman Java dan PostgreSQL.

24

Tabel 2.3 Spesifikasi Aplikasi MOMI

Nama Aplikasi MOMI

Kategori Aplikasi System of Record (Core

Business)

Jenis Aplikasi Commercial Licenses

Aplikasi merupakan system terintegrasi

atau stand alone

Stand Alone

Perusahaan/Vendor Pengembang PT. Global Tekno Tritama (2014)

Tahun Awal

dikembangkan/diimplementasikan

2012

Tahun terakhir

dikembangkan/diimplementasikan

2014

No dan Tahun Kontrak Terakhir

dikembangkan/diimplementasikan

(termasuk maintenance)

03/3/91.04/PPK-I/DJB/2014

Tercatat sebagai Aset BMN Tidak Tercatat

Keselarasan dengan IT Blueprint/IT

Strategic Plan

Aplikasi

dikembangkan/diimplementasik

an tanpa kesesuaian dengan IT

Blueprint/IT Strategic Plan

Dasar pengembangan/impelementasi Dikembangkan/diimplementasi

kan berdasarkan permintaan

business process owner

Mengadopsi konsep mutakhir Belum mengadopsi kedua

konsep diatas

Data Model Data model “Taylor Made”

Data Exchange Tidak punya mekanisme

pertukaran data

Jenis sarana Tatapmuka/arsitektur

Interface

Web Application

25

Mensupport Audit Trail Mempunyai system logging di

level aplikasi namun belum bisa

digunakan sebagai Audit Trail

Penggunaan Aplikasi masih intensif

digunakan

No of active Users 10-50

Data Storage Size saat ini 10 – 512 GB

Data Growth/Month <10 GB

Dokumentasi Aplikasi lengkap dan

tersedia

Ya

Bahasa pemrograman JAVA (incl Javascript)

PYTHON

Development Suites/Environment Tidak Menggunakan

Database Engine PostgreSQL

Webserver Apache Tomcat

Server Operating Sistem Microsoft Windows based OS

Client Operating Sistem Microsoft Windows based OS

Lainnya

Menggunakan Middleware Tidak Menggunakan

Menggunakan Teknologi Virtualisasi Tidak

Menggunakan Teknologi Parallel

Computing/High Performance Computing

Tidak

Menggunakan Teknologi Authentication Mekanisme buatan sendiri

untuk Authentication

Menggunakan Teknologi Enkripsi Tidak menggunakan teknologi

enkripsi

Pernah dilakukan Audit Aplikasi Pernah

Pernah dilakukan Audit Security Pernah

Pernah dilakukan “Patch” atau upgrade

(baik untuk bug/security atau juga

fungsionalitas)

Pernah

26

Ada Tatakelola untuk Data (Data

Governance) dan Data Management

Belum ada

Ada pengaturan untuk Data Retention dan

Backup

Belum ada