BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian dan Definisi Produktivitas

Pengertian dari produktivitas sangatlah berbeda dengan produksi. Orang sering

menghubungkan pengertian antara produktivitas dengan produksi, hal ini disebabkan

karena produksi nyata dan langsung terukur. Produksi merupakan aktivitas untuk

menghasilkan barang dan jasa, sedangkan produktivitas berkaitan erat dengan

penggunaan sumber daya untuk menghasilkan barang dan jasa. Jika produksi hanya

memandang dari sisi output, maka produktivitas memandang dari dua sisi sekaligus,

yaitu sisi input dan sisi output. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa

produktivitas berkaitan dengan efisiensi penggunaan input dalam memproduksi

output secara efektif. Produktivitas sebenarnya juga menyangkut aspek yang luas,

seperti modal, biaya, tenaga kerja, alat dan teknologi.

Beberapa pengertian produktivitas dapat diuraikan sebagai berikut (Yamit,

2007, pp11-14) :

Menurut Organization For Economic and Development (OECD), menyatakan

bahwa pada dasarnya produktivitas adalah output dibagi dengan elemen

produksi yang dimanfaatkan.

Menurut International Labour Organization (ILO), pada dasarnya

produktivitas adalah perbandingan antara elemen-elemen produksi dengan

yang dihasilkan. Elemen-elemen tersebut berupa tanah, tenaga kerja, modal

dan organisasi.

7

Menurut European Productivity Agency (EPA), produktivitas adalah tingkat

efektivitas pemanfaatan setiap elemen produktivitas.

Menurut formulasi dari National Productivity Board, Singapura, pada dasarnya

produktivitas adalah sikap mental yang mempunyai semangat untuk bekerja

keras dan ingin memiliki kebiasaan untuk melakukan peningkatan perbaikan.

Sesuai dengan laporan Dewan Produktivitas Nasional (DPN), produktivitas

mengandung pengertian sikap mental yang selalu mempunyai pandangan

bahwa kualitas kehidupan hari ini harus lebih baik dari kemarin dan hari esok

lebih baik dari hari ini.

Dari berbagai pengertian produktivitas di atas, secara umum produktivitas

mengandung pengertian perbandingan antara hasil yang dicapai (output) dengan

keseluruhan sumber daya yang digunakan (input)

output Produktivitas = input

2.2 Bentuk dan Ruang Lingkup Produktivitas

Menurut Yamit (2007, p15) bila produktivitas dikelompokkan berdasarkan

faktorial, maka akan dijumpai 3 bentuk dasar produktivitas anatara lain :

Produktivitas Total Faktor (total factor productivity)

Menunjukkan produktivitas dari semua faktor yang digunakan untuk

menghasilkan output. Faktor tersebut dapat berupa bahan mentah, tenaga kerja,

energi, peralatan produksi dan lain-lain. Formulasi yang dipakai untuk

menghitung produktivitas total, yaitu :

8

total keluaran Produktivitas total faktor =

total masukan

Produktivitas Multi Faktor (multifactor productivity)

Menunjukkan produktivitas dari beberapa faktor yang digunakan untuk

menghasilkan keluaran antara lain modal dan tenaga kerja. Formulasi yang

dipakai adalah :

keluaran Produktivitas multi faktor =

beberapa masukan

Produktivitas Parsial (partial productivity)

Menunjukkan produktivitas dari faktor-faktor tertentu yang digunakan untuk

menghasilkan keluaran. Faktor tersebut berupa bahan baku atau tenaga kerja

atau energi atau yang lainnya. Formulasi yang digunakan adalah :

keluaran Produktivitas parsial =

satu masukan

Menurut Sumanth (2004, p9), berdasarkan tingkatan besarnya unit yang

dibahas, produktivitas dapat dibedakan atas 4 ruang lingkup, yaitu :

Produktivitas Skala Nasional

Pada lingkup nasional, estimasi produktivitas digunakan untuk meramalkan

pendapatan dan keluaran nasional pada suatu waktu. Produktivitas pada

lingkup nasional digunakan sebagai indeks pertumbuhan, terutama

produktivitas tenaga kerja. Kenaikan produktivitas nasional tenaga kerja

menggambarkan jumlah barang dan jasa yang tinggi per pekerja dibandingkan

sebelumnya sehingga merupakan potensi atau pendapatan nyata per pekerja

yang tinggi.

9

Produktivitas Skala Industri

Pada ruang lingkup ini semua faktor yang mempengaruhi dan saling

berhubungan dikelompokkan dalam suatu kelompok industri.

Produktivitas Skala Perusahaan atau Organisasi

Pada lingkup ini, hubungan antar faktor lebih mudah dianalisis. Produktivitas

dapat diukur, dikendalikan, atau dibandingkan dengan keadaan sebelumnya

ataupun dibandingkan dengan perusahaan sejenis.

Produktivitas Tenaga kerja (Perorangan)

Dalam lingkup ini, seorang pekerja dipengaruhi lingkungan kerja, keberhasilan

peralatan, proses dan perlengkapannya, disini muncul faktor yang sulit diukur

seperti kepuasan kerja dan motivasi.

2.3 Manfaat Pengukuran Produktivitas

Suatu organisasi perusahaan perlu mengetahui pada tingkat produktivitas mana

perusahaan itu beroperasi, agar dapat membandingkannya dengan produktivitas

standar yang telah ditetapkan manajemen dan dapat melakukan perbaikan

produktivitas dari waktu ke waktu. Perbaikan akan meningkatkan daya saing

perusahaan di pasar global yang sangat kompetitif.

Menurut Gaspersz (2000, pp24-25), manfaat pengukuran produktivitas bagi

perusahaan antara lain :

Perusahaan dapat menilai efisiensi konversi sumber dayanya agar dapat

meningkatkan produktivitas melalui efisiensi penggunaan sumber dayanya.

Perencanaan sumber-sumber daya akan menjadi lebih efektif dan efisien

melalui pengukuran produktivitas.

10

Perencanaan target tingkat produktivitas di masa mendatang dapat dimodifikasi

kembali berdasarkan informasi pengukuran tingkat produktivitas sekarang.

Strategi untuk meningkatkan produktivitas perusahaan dapat ditetapkan

berdasarkan tingkat kesenjangan produktivitas yang ada di antara tingkat

produktivitas yang direncanakan dan tingkat produktivitas yang diukur.

Nilai-nilai produktivitas yang dihasilkan dari suatu pengukuran dapat menjadi

informasi yang berguna untuk merencanakan tingkat keuntungan perusahaan.

Menciptakan tindakan kompetitif berupa upaya peningkatan produktivitas

terus-menerus.

Memberikan informasi yang bermanfaat dalam mengevaluasi perkembangan

dan efektivitas dari perbaikan yang dilakukan dalam perusahaan.

Memberi motivasi kepada orang-orang untuk melakukan perbaikan terus-

menerus dan juga akan meningkatkan kepuasan kerja.

Aktivitas perundingan bisnis (kegiatan tawar-menawar) secara kolektif dapat

diselesaikan secara rasional.

2.4 Metode Pengukuran Objective Matrix (OMAX)

2.4.1 Latar Belakang OMAX

Menurut Christopher (2003, p2-9.8), Objective Matrix adalah suatu sistem

pengukuran produktivitas parsial yang dikembangkan untuk memantau

produktivitas di suatu perusahaan atau di tiap bagian saja dengan kriteria

produktivitas yang sesuai dengan keberadaan bagian tersebut.

Model ini diciptakan oleh Prof. James L. Riggs, seorang ahli produktivitas

dari Amerika Serikat. Matriks ini berasal dari usaha-usaha beliau untuk

11

mengkualifikasikan perawatan yang dilandasi kasih sayang (Tender Loving Care)

dalam studi produktivitas rumah sakit pada tahun 1975, yaitu suatu skema multi

dimensional untuk menyertakan TLC dalam pengukuran kinerja.

Pengukuran produktivitas yang dilakukan dengan menggunakan pengukuran

model OMAX, pada dasarnya merupakan perpaduan dari beberapa ukuran

keberhasilan atau kriteria produktivitas yang sudah dibobot sesuai derajat

kepentingan masing-masing ukuran atau kriteria itu di dalam perusahaan. Dengan

demikian model ini dapat digunakan untuk mengidentifikasikan faktor-faktor yang

amat berpengaruh dan yang kurang berpengaruh terhadap peningkatan

produktivitas.

2.4.2 Kelebihan Metode OMAX

Pengukuran produktivitas dapat menjadi suatu hal yang menyulitkan karena

adanya beberapa hal yang harus dilibatkan seperti rasio-rasio, indeks, persentase

dan lain-lain. Oleh karena itu tidaklah mengherankan bahwa pengukuran dan

peningkatan produktivitas sulit untuk dilakukan karena banyaknya kriteria yang

harus dipertimbangkan dan dilibatkan di dalamnya. Hasil perpaduan beberapa

ukuran keberhasilan atau kriteria produktivitas ini kemudian dinilai ke dalam satu

indikator atau indeks yang berguna untuk :

Memperlihatkan sasaran atau target peningkatan produktivitas

Alat peringatan dalam pengambilan keputusan bagi peningkatan

produktivitas

Mengetahui posisi dalam pencapaian target

12

Kelebihan model OMAX dibandingkan dengan model pengukuran

produktivitas yang lainnya (Christopher, 2003, p2-9.8) yaitu :

Model ini memungkinkan menjalankan aktivitas-aktivitas perencanaan,

pengukuran, penilaian dan peningkatan produktivitas sekaligus.

Adanya sasaran produktivitas yang jelas dan mudah dimengerti yang akan

memberi motivasi bagi pekerja untuk mencapainya.

Berbagai faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas dapat

diidentifikasikan dengan baik dan dapat dikuantifikasikan.

Adanya pengertian bobot yang mencerminkan pengaruh masing-masing

faktor terhadap peningkatan produktivitas yang penentuannya memerlukan

persetujuan manajemen.

Model ini menggabungkan seluruh faktor yang berpengaruh terhadap

peningkatan produktivitas dan dinilai ke dalam satu indikator atau indeks.

Bentuk model ini fleksibel, tergantung lingkungan mana diterapkan. Dalam

hal ini juga berarti bahwa data-data yang diperlukan dalam model ini mudah

diperoleh di lingkungan perusahaan dimana model ini digunakan.

2.4.3 Aspek Penting dalam OMAX

Tiga aspek yang penting dalam OMAX (Nasution, 2006, p448), yaitu :

1. Awareness (kesadaran), yaitu :

Mengerti masalah produktivitas

Ada kemungkinan peningkatan produktivitas

Mampu meningkatkan produktivitas

13

2. Improvement (peningkatan), yaitu :

Know how to do it

Mampu dan mau menjalankan perbaikan

3. Maintenance (pemeliharaan), yaitu :

Mempertahankan kemajuan

Memelihara semangat kemajuan

2.4.4 Tahap Awal Pengukuran Produktivitas Metode OMAX

Tahap awal yang dilakukan dalam pengukuran produktivitas dengan

menggunakan OMAX (Christopher, 2003, p2-9.8) adalah :

Mencantumkan visi misi perusahaan

Menentukan potensial objektif

Menentukan kriteria pengukuran

Menentukan bobot dari tiap kriteria yang terpilih

2.4.5 Bentuk dan Susunan Metode OMAX

Menurut Christopher (2003, p2-9.9), Objective Matrix merupakan suatu

metode pengukuran kinerja dengan menggunakan indikator pencapaian dan suatu

prosedur pembobotan untuk memperoleh indeks produktivitas total. Susunan

model ini berupa matriks yaitu sebuah tabel yang sel-selnya disusun menurut

kolom dan baris sehingga dapat dibaca dari atas ke bawah dan dari kiri ke kanan.

Susunan matriks ini akan memudahkan dalam pengoperasiannya. Susunan model

Objective Matrix ini terdiri atas beberapa bagian yakni sebagai berikut :

14

1. Kriteria Produktivitas

Adalah kegiatan dan faktor yang mendukung produktivitas unit kerja yang

sedang diukur produktivitasnya, dinyatakan dengan perbandingan (rasio).

Kriteria ini menyatakan ukuran efektivitas, kuantitas dan kualitas dari output,

efisiensi dan utilisasi dari input, konsistensi dari operasi dan ukuran khusus

atau faktor lainnya yang secara tidak langsung berhubungan dengan tingkat

produktivitas yang diukur. Setiap kriteria harus terukur dan sebaiknya tidak

saling bergantung. Kriteria yang melukiskan ukuran produktivitas letaknya di

kelompok paling atas dari matriks ini.

2. Tingkat Pencapaian

Setelah beberapa periode waktu, dilakukanlah pengukuran untuk memantau

besarnya pencapaian performance untuk setiap kriteria. Keberhasilan

pencapaian itu kemudian diisikan pada baris performance yang tersedia

untuk semua kriteria. Kemudian untuk perhitungan rasio diperoleh dari

bagian yang berkaitan dengan produktivitas.

3. Sel-sel skala Matrix

Kerangka dari badan matriks disusun dari besaran pencapaian setiap kriteria.

Di dalamnya terdiri dari 11 baris, dimulai dari baris paling bawah yang

merupakan pencapaian terendah atau terburuk yang dinyatakan dengan level

0, sampai dengan baris paling atas yang merupakan sasaran atau target

produktivitas yang realistis yang dinyatakan dengan level 10. Tingkat

pencapaian semula yaitu tingkat pencapaian yang diperoleh saat matriks

mulai dioperasikan, ditempatkan pada level 3. Setelah sel-sel skala 0, 3 dan

10 diisi, sisa sel lainnya untuk setiap kriteria dengan lengkap dicantumkan

15

secara bertingkat. Sel pada level 1, 2, dan 4 sampai 9 merupakan tingkat

pencapaian antara (intermediate).

4. Skor

Pada baris skor (bagian bawah matriks), besar pencapaian pada poin nomor 2

(di bagian atas badan matriks) diubah ke dalam skor yang sesuai. Hal ini

dilakukan dengan mencocokkan besaran realisasi pencapaian rasio pada poin

nomor 2 dengan sel matriks yang ada dan ekuivalen dengan skala tertentu.

5. Bobot

Setiap kriteria yang telah ditetapkan mempunyai pengaruh yang berbeda

pada tingkat produktivitas yang diukur. Untuk itu, perlu dicantumkan bobot

yang menyatakan derajat kepentingan (dalam satuan %) yang menunjukkan

pengaruh relatif kriteria tersebut terhadap produktivitas unit kerja yang

diukur. Jumlah seluruh bobot kriteria adalah 100%.

6. Nilai

Nilai dari pencapaian yang berhasil diperoleh untuk setiap kriteria pada

periode tertentu didapat dengan mengalikan skor pada kriteria tertentu

dengan bobot kriteria tersebut.

7. Indikator Pencapaian

Pada periode tententu jumlah seluruh nilai dari setiap kriteria dicantumkan

pada kotak indikator pencapaian. Besarnya indikator awalnya adalah 300

karena semua kriteria mendapat skor 3 pada saat matriks mulai dioperasikan.

Peningkatan produktivitas ditentukan dari besarnya kenaikan indikator

pencapaian yang terjadi.

16

Ketujuh susunan ini membentuk kerangka model seperti pada Tabel 2.1 di

bawah ini :

Tabel 2.1 Format Tabel Objective Matrix (Christopher, 2003, p2-9.9)

Baris A

Baris B

Baris C

INDIKATOR PENCAPAIAN

Keterangan :

Baris A adalah Blok Pendefinisian yang terdiri atas kriteria produktivitas dan

tingkat pencapaian kinerja (performance) sekarang

Baris B adalah Blok Kuantifikasi yang berisi sel-sel matrix

Baris C terdiri atas baris skor, bobot, nilai dan indikator pencapaian

Kriteria 1

Kriteria 2

Kriteria 3

Kriteria 4

Kriteria n

KRITERIA PRODUKTIVITAS

PERFORMANCE

10 9 8 7 6 5 4

3 2 1 0

SKOR BOBOT NILAI

17

2.4.6 Penyusunan Matriks

Penyusunan dan pelaksanaan matriks merupakan proses yang jelas dan

langsung yang membutuhkan keahlian (Christopher, 2003, pp2-9.9–2-9.10).

Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyusunan matriks adalah :

Menentukan kriteria

Hal pertama yang dilakukan adalah mengidentifikasi kriteria

produktivitas. Kriteria tersebut harus menyatakan kondisi dan kegiatan yang

mendukung produktivitas unit kerja yang dapat dikontrol. Kriteria ini dapat

dinyatakan dengan ukuran efektivitas, kuantitas dan kualitas dari keluaran,

efisiensi dan utilisasi dari masukkan, konsistensi dari operasi, dan ukuran

khusus lainnya. Biasanya hal ini berhubungan dengan faktor-faktor seperti

ketepatan waktu, kualitas, keselamatan kerja, pemborosan, waktu kerusakan

(downtime), perputaran dan pertukaran tenaga kerja, kehadiran, lembur dan

sebagainya.

Indeks produktivitas haruslah mudah dimengerti, mudah diukur dan

administrasinya dilakukan dengan baik. Oleh karena itu, merupakan hal yang

penting untuk mengikutsertakan semua pihak dalam perusahaan dalam

penyusunan matriks ini. Selanjutnya untuk setiap kriteria dibentuk suatu

rasio, dan pada saat yang sama harus dapat dipastikan bahwa data yang

diperlukan dapat diperoleh. Rasio ini harus berdiri sendiri dan merupakan

faktor yang terukur.

Penilaian pencapaian

Nilai tahap awal didasarkan pada perhitungan nilai rata-rata dari

periode data selama tiga bulan atau lebih. Pencapaian pada saat ini

18

dikategorikan dalam skala skor dari skala 0 sampai 10 untuk memberikan

lebih banyak tempat bagi perbaikan daripada untuk terjadinya penurunan.

Pencapaian ini tidak diletakkan pada tingkat skala yang terendah agar

memberikan kemungkinan terjadinya pertukaran dan memberikan

kelonggaran apabila terjadinya kemunduran.

Menetapkan sasaran

Nilai tahap awal diletakkan pada skala 3, sedangkan pencapaian yang

ingin dicapai diletakkan pada skala 10. Pencapaian yang dibuat haruslah

berkesan optimis dan harus merupakan gambaran yang realistis. Tetapi perlu

pula mempertimbangkan faktor-faktor yang masuk akal bahwa beberapa

tahun mendatang mungkin telah ada teknologi baru dengan proses yang lebih

baik, ataupun bahan baku baru yang memungkinkan untuk mencapai suatu

yang dirasakan sekarang ini tidak dapat dicapai. Bilangan kuantitas (keluaran

dibandingkan dengan sumber daya) lebih mudah untuk ditargetkan.

Misalnya, meningkatkan produksi dari 590 menjadi 800 unit perjam orang

menunjukkan kenaikan sebesar 35%, dan dalam kebanyakan situasi dalam

perusahaan-perusahaan manufaktur, peningkatan sebesar itu merupakan

sasaran yang masuk akal (biasanya peningkatan sebesar 20% sampai 50%

dapat diterima). Dalam bidang jasa perolehan yang bahkan lebih dari itu

dapat saja terjadi. Jadi sasaran-sasaran ini mungkin memerlukan banyak

spekulasi dan diskusi dalam penentuannya, tetapi biasanya target akan

tercapai bila memang telah diupayakan ke arah itu.

19

Menetapkan sasaran-sasaran jangka pendek

Pengisisan skala skor yang tersisa lainnya dari matriks dapat dilakukan

secara langsung setelah sel skala skor nol (yang merupakan rasio terburuk

yang mungkin atau merupakan level terbawah), 3 dan 10 telah ditetapkan.

Sel yang tersisa yaitu skala 1, 2, 4 sampai dengan 9 merupakan suatu sasaran

jangka pendek atau suatu sasaran antara (intermediate) sebelum tingkat

pencapaian akhir dipenuhi. Biasanya skala linier digunakan untuk pengisian

antara pencapaian pada saat ini dengan sasaran yang ingin dicapai pada

setiap kriteria produktivitas. Tidak ada persyaratan yang kaku dari penentuan

hal ini. Pergerakan dari skala 3 ke skala 0 juga dilakukan seperti pengskalaan

di atas. Penempatan dari hasil yang diharapkan pada setiap tingkat

merupakan bagian yang penting dari pengskalaan, karena hasil tersebut

membentuk suatu rintangan khusus yang harus diatasi untuk maju dari suatu

sasaran jangka pendek ke sasaran jangka pendek berikutnya.

Menentukan derajat kepentingan

Semua kriteria dari pencapaian produktif tidak memiliki pengaruh yang

sama pada produktivitas unit kerja keseluruhan. Bobot yang diberkan

mencerminkan kontribusi yang diterima oleh manajemen dari setiap kriteria

sasaran produktivitas organisasi secara keseluruhan. Pembobotan merupakan

hal yang penting sekali karena pembobotan memberikan suatu kesempatan

untuk memberikan perhatian secara langsung pada kegiatan yang berpotensi

besar bagi peningkatan produktivitas. Pembobotan biasanya dilaksanakan

oleh manajemen puncak atau oleh dewan produktivitas yang dimiliki oleh

perusahaan. Setelah seluruh kriteria pencapaian saat ini dan sasaran telah

20

diperinci serta persetujuan mengenai hal ini dicapai, maka setiap anggota

dewan akan menuliskan pilihan mereka untuk menditribusikan seratus angka

untuk pembobotan. Dari hasil pilihannya akan dihitung rata-rata bobot secara

sederhana dan disetujui sebagai pembobotan yang sesuai bagi matriks ini,

atau dewan bisa mendiskusikan berbagai cara mendistribusikan angka-angka

ini sampai suatu kesepakatan mengenai hal ini dapat dicapai. Suatu

pandangan yang jauh ke depan diperlukan pada proses ini. Misalnya pada

saat ini masalah kualitas menjadi persoalan, maka masalah kualitas inilah

yang harus diberi bobot yang tinggi. Namun pemantauan juga perlu

dilakukan terus-menerus untuk memperbaiki bidang yang lain sebagai titik

penekanan pada masa mendatang.

2.4.7 Pengoperasian Matriks

Bila pembobotan telah dilakukan, matriks ini sudah dapat dioperasikan.

Orang yang tepat untuk memperoleh data masukan perlu segera ditetapkan, dan

tanggung jawab perorangan untuk memelihara kelangsungan sistem harus

ditentukan. Berikutnya, suatu pertemuan dengan orang-orang yang mempengaruhi

dan dipengaruhi oleh kriteria pencapaian yang ditentukan dalam matriks harus

diadakan untuk menjelaskan pada yang bersangkutan mengenai matriks tersebut

secara keseluruhan.

Pemeliharaan yang terus-menerus terdiri dari mengumpulkan data selama

periode pengukuran dan menetapkan pencapaian sebenarnya untuk setiap kriteria.

Bilangan tersebut dimasukkan pada bagian atas dari setiap kolom. Kemudian,

tingkat skala level dalam badan matriks yang berhubungan dengan pencapaian

21

sebenarnya, diberi tanda. Perlu diingat bahwa setiap kotak di dalam badan matriks

menyatakan suatu rintangan yang harus diatasi untuk mencapai skala level tertentu.

Maksudnya disini adalah bila sasaran jangka pendek belum dicapai, maka kotak

dibawahnyalah yang dilingkari (sebagai contoh, dalam kolom kriteria terakhir pada

Tabel 2.2 Contoh Pengoperasian Matriks, 9,5% unit yang rusak adalah belum

mencapai 8% sehingga angka pencapaian 10% yang ditandai dan bukan angka 8%

itu). Setiap pencapaian yang lebih kecil dari pencapaian terburuk yang masih

diperbolehkan (yaitu level terbawah) akan tetap menerima skor 0 untuk periode

tersebut. Setiap kotak yang dilingkari berhubungan dengan skala level 0 sampai

10, dan semua angka dimasukkan dalam kotak yang sesuai panjang baris B. Setiap

skor ini kemudian dikalikan dengan bobot masing-masing sehingga diperoleh nilai

(pada baris C).

Nilai ini dijumlahkan sehingga diperoleh indeks pencapaian untuk periode

tersebut. Hasil perhitungannya disebarluaskan dalam lingkungan perusahaan agar

dapat dilihat oleh setiap orang yang berkepentingan. Bilangan indeks yang

diperoleh dari beberapa periode pengukuran kemudian dapat diplotkan dalam suatu

grafik untuk memudahkan melihat kecenderungan pencapaian produktivitas

periode tertentu.

22

Tabel 2.2 Contoh Pengoperasian Matriks (Christopher, 2003, p2-9.10) Total output_ Total jam kerja

Unit rusak__ Total keluaran

KRITERIA PRODUKTIVITAS

3,8 9,5% PERFORMANCE

5,0 0% 10 4,8 2% 9 4,6 4% 8 4,4 6% 7 4,2 8% 6 4,0 10% 5 3,8 12% 4 3,6 14% 3 3,3 15% 2 3,0 16% 1 2,7 17% 0 4 5,25 SKOR 15 20 BOBOT 60 105 NILAI

INDIKATOR PENCAPAIAN 165

2.4.8 Penggunaan Tabel OMAX

Cara penggunaan Tabel OMAX (Christopher, 2003, pp7-14.7–7-14.8) adalah :

Mengumpulkan pengukuran yang sesuai dengan departemen atau proses

yang diukur.

Masukkan pengukuran tersebut di setiap kolom pada bagian atas tabel

OMAX. Buatlah bobot dari tingkat kepentingan dalam pengukuran tersebut

yang bila dijumlahkan 100% dan masukkan nilai tersebut ke dalam baris

yang bernama bobot. Tingkat kepentingan akan diberikan lebih pada pihak

yang paling menerima tekanan untuk melakukan perbaikan.

Hitung dan asumsikan bila perlu, nilai periode dasar untuk setiap pengukuran

yang ada pada kolom matriks. Nilai periode dasar dapat diambil dari nilai

periode sebelumnya atau rata-rata dari periode yang lebih panjang. Bila

23

pengukuran baru pertama kali dilakukan, dasar pengukuran dapat berupa

dugaan yang masuk akal. Nilai periode dasar dimasukkan pada level 3.

Buatlah target yang paling masuk akal pada periode mendatang untuk setiap

kolom pengukuran. Masukkan nilai ini pada level 10, kenaikan antara nilai

periode dasar pada level 3 sampai tujuannya pada level 10 seharusnya dapat

dibandingkan untuk setiap kolom, tidak dalam nilai persentase yang pasti,

tetapi lebih pada keseluruhan setiap kolomnya.

Isi nilai pada setiap kolom untuk baris 4 sampai 9. Jika tingkat kenaikan dari

satu nilai ke lainnya adalah linier, maka tingkat pencapaian dari nilai-nilai itu

dapat berupa sebuah deret.

Isi nilai level 2 sampai 0 dengan menggunakan logika yang sama dengan

langkah sebelumnya. Nilai level 0 diisi dengan nilai terburuk yang terjadi

dari periode sebelumnya.

Pengukuran selanjutnya dapat berupa sebulan, seperempat atau bahkan

setahun kemudian (seperempat lebih direkomendasikan). Masukkan nilai

aktual dalam baris performance. Masukkan nilai-nilai dalam kolomnya

masing-masing dan baca skala level yang berhubungan dengan nilai aktual.

Secara umum sangat penting untuk menginterpolasi antara seluruh nilai

dalam level. Penerapannya dapat dilihat pada Tabel 2.3. Jadi jika nilai pada

level 5 adalah 2,2 dan nilai pada level 4 adalah 2,0, maka nilai aktual 2,1

akan berada pada skor ⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−−

+→0,22,20,21,20.45,4 . Masukkan skor interpolasi

pada baris skor.

24

Kalikan skor dengan bobot pada setiap kolom dan masukkan dalam baris

value (nilai). Jumlahkan setiap nilai dalam baris nilai dan letakkan nilai total

dalam kotak indikator pencapaian, ini adalah nilai akhir untuk periode waktu

yang berlangsung.

Perhitungan Indeks Produktivitas (IP) dihitung dengan cara :

%100×=dasarperiodeIndikatorsekarangtasproduktiviIndikatorIP

Tabel 2.3 Contoh Penggunaan Tabel OMAX Jumlah Produk

Jam Kerja Produk Rusak Jumlah Produk

Jam Absen Jam Kerja

KRITERIA PRODUKTIVITAS

2,1 8 0,18 PERFORMANCE

3,2 2 0 10 3,0 3 0,02 9 2,8 4 0,04 8 2,6 5 0,06 7 2,4 6 0,08 6 2,2 7 0,10 5 2,0 8 0,12 4 1,8 9 0,14 3 1,6 12 0,18 2 1,3 15 0,22 1 1,0 18 0,26 0 4,5 4 2 SKOR 40 35 25 BOBOT 180 140 50 NILAI

INDIKATOR PENCAPAIAN 370

Indeks Produktivitas (IP) :

%33,123%100300370

=×=IP

25

2.5 AHP

2.5.1 Latar Belakang AHP

Proses Hierarki Analitik (Analytical Hierarchy Process – AHP)

dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Business pada

tahun 1970-an untuk mengorganisasikan informasi dan judgement dalam memilih

alternatif yang paling disukai. Menurut Marimin (2004, p76) prinsip kerja AHP

adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis,

dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hierarki.

Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai numerik secara subjektif

tentang arti penting variabel tersebut secara relatif dibandingkan dengan variabel

yang lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk

menetapkan variabel yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk

mempengaruhi hasil pada sistem tersebut.

Secara grafis, persoalan keputusan AHP dapat dikonstruksikan sebagai

diagram bertingkat, yang dimulai dengan sasaran, lalu kriteria level pertama,

subkriteria dan akhirnya alternatif. AHP memungkinkan untuk memberikan nilai

bobot relatif dari suatu kriteria majemuk secara intuitif, yaitu dengan melakukan

perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Dr. Thomas L. Saaty, pembuat

AHP kemudian menentukan cara yang konsisten untuk mengubah perbandingan

berpasangan menjadi suatu himpunan bilangan yang merepresentasikan prioritas

relatif dari setiap kriteria dan alternatif.

Menurut Marimin (2004, p77) AHP memiliki keunggulan dalam menjelaskan

proses pengambilan keputusan karena dapat digambarkan secara grafis sehingga

mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan.

26

Selain itu, AHP juga menguji konsistensi penilaian bila terjadi penyimpangan yang

terlalu jauh dari nilai konsistensi sempurna, maka hal ini menunjukkan bahwa

penilaian perlu diperbaiki, atau hierarki harus distruktur ulang.

2.5.2 Prinsip Kerja AHP

Menurut Marimin (2004, pp78-79), ide dasar kerja AHP adalah :

1. Penyusunan Hierarki

Persoalan yang akan diselesaikan, diuraikan menjadi unsur-unsur, yaitu

kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hierarki. Diagram

berikut mempresentasikan keputusan untuk memilih agroindustri dengan

menggunakan AHP. Adapun kriteria untuk membuat keputusan tersebut

adalah bahan baku, pemasaran dan teknologi proses, beserta dengan

subkriteria yang terkait dengan masing-masing kriteria tersebut. Alternatif

yang tersedia dalam membuat keputusan terlihat pada level yang paling

bawah. Hierarki persoalan ini dapat dilihat sebagai berikut :

Gambar 2.1 Contoh Struktur Hierarki dalam AHP (Marimin, 2004, p78)

27

2. Penilaian Kriteria dan Alternatif

Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Skala 1

sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan

definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan dapat dilihat pada tabel

berikut :

Tabel 2.4 Skala Kepentingan Perbandingan Berpasangan (Marimin, 2004, p79) Nilai Keterangan

1 Kriteria atau alternatif A sama penting dengan kriteria atau alternatif B

3 A sedikit lebih penting dari B 5 A jelas lebih penting dari B 7 A sangat jelas lebih penting dari B 9 A mutlak lebih penting dari B

2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan

Nilai perbandingan A dengan B adalah 1 dibagi dengan nilai perbandingan B

dengan A.

3. Penentuan Prioritas

Untuk setiap kriteria dan alternatif perlu dilakukan perbandingan

berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif

kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif.

Baik kriteria kualitatif maupun kuantitatif dapat dibandingkan sesuai dengan

judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas.

Bobot atau prioritas dihitung dengan manipulasi matriks.

4. Konsistensi Logis

Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara

konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis.

28

2.5.3 Contoh Aplikasi AHP

Untuk melihat prinsip kerja AHP maka diperlihatkan contoh yang sering

ditemui yaitu proses memilih komoditi agroindustri yang ingin dikembangkan

(Marimin, 2004, pp79-83)

2.5.3.1 Perumusan Masalah dalam AHP

Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka perlu dilakukan tiga langkah

berikut :

1. Penentuan sasaran yang ingin dicapai : memilih komoditi agroindustri

2. Penentuan kriteria pemilihan : bahan baku, pemasaran dan teknologi proses

3. Penentuan alternatif pilihan : industri minyak kelapa sawit, industri

pengolahan coklat, karet dan teh

Informasi mengenai sasaran, kriteria dan alternatif tersebut kemudian

disusun dalam bentuk diagram seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar 2.2 Contoh Hubungan Sasaran, Kriteria dan Alternatif dalam AHP

(Marimin, 2004, p80)

29

2.5.3.2 Pembobotan Kriteria dengan AHP

Dari ketiga kriteria tersebut, perlu ditentukan tingkat kepentingannya. Hal

ini dapat dilakukan dengan berbagai cara, misalnya

Menentukan bobot secara sembarang

Membuat skala interval untuk menentukan ranking setiap kriteria

Menggunakan prinsip kerja AHP, yaitu perbandingan berpasangan, tingkat

kepentingan suatu kriteria relatif terhadap kriteria lain dapat dinyatakan

dengan jelas. Contoh hasil perbandingan berpasangan untuk contoh di atas

adalah :

Tabel 2.5 Contoh Hasil Perbandingan Berpasangan (Marimin, 2004, p81) Bahan Baku Pemasaran Teknologi Proses Bahan Baku 1 / 1 1 / 2 3 / 1 Pemasaran 2 / 1 1 / 1 4 / 1 Teknologi Proses 1 / 3 1 / 4 1 / 1

2.5.3.3 Penyelesaian dengan Manipulasi Matriks

Matriks di atas akan diolah untuk menentukan bobot dari kriteria, yaitu

dengan jalan menentukan nilai eigen (eigenvector). Prosedur untuk mendapatkan

nilai eigen adalah :

1. Kuadratkan matriks tersebut

2. Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi

3. Hentikan proses ini bila perbedaan antara jumlah dari dua perhitungan

berturut-turut lebih kecil dari suatu nilai batas tertentu.

Penyelesaian untuk contoh di atas (misalnya dengan syarat nilai eigen sudah

tidak berubah sampai 4 angka di belakang koma)

Ubah matriks menjadi bilangan desimal seperti dalam tabel berikut :

30

Tabel 2.6 Contoh Matriks Bilangan Desimal (Marimin, 2004, p81) 1,000 0,500 3,000 2,000 1,000 4,000 0,333 0,250 1,000

Iterasi 1 : Kuadratkan matriks di atas

Tabel 2.7 Contoh Kuadrat Matriks Iterasi 1 (Marimin, 2004, p81) 3,0000 1,7500 8,0000 5,3333 3,0000 14,0000 1,1666 0,6667 3,0000

Jumlahkan nilai setiap baris matriks dan hitung nilai hasil normalisasinya :

Tabel 2.8 Contoh Matriks Normalisasi Iterasi 1 (Marimin, 2004, p82) Jumlah Baris Hasil Normalisasi

12,7500 12,7500 / 39,9166 = 0,3194 22,3333 22,3333 / 39,9166 = 0,5595

4,8333 4,8333 / 39,9166 = 0,1211 Jumlah 39,9166 1,0000

Iterasi 2 : Kuadratkan kembali matriks di atas

Tabel 2.9 Contoh Kuadrat Matriks Iterasi 2 (Marimin, 2004, p82) 27,6658 15,8830 72,4984 5,3333 27,6662 126,66421,1666 6,0414 24,6653

Jumlahkan nilai setiap baris matriks dan hitung nilai hasil normalisasinya :

Tabel 2.10 Contoh Matriks Normalisasi Iterasi 2 (Marimin, 2004, p82) Jumlah Baris Hasil Normalisasi

115,9967 115,9967 / 362,9196 = 0,3196 202,6615 202,6615 / 362,9196 = 0,5584

44,2614 44,2614 / 362,9196 = 0,1220 Jumlah 362,9196 1,0000

Hitung perbedaan nilai eigen sebelum dan sesudah nilai eigen sekarang :

0,3194 – 0,3196 = - 0,0002

0,5595 – 0,5584 = 0,0011

31

0,1211 – 0,1220 = - 0,0009

Terlihat bahwa perbedaan tersebut tidak terlalu besar sampai dengan 4 desimal.

Iterasi 3 :

Bila dilakukan iterasi satu kali lagi maka syarat akan terpenuhi (nilai eigen

sudah tidak berbeda sampai 4 desimal). Jadi nilai eigen yang diperoleh

adalah : 0,3196 ; 0,5584 ; 0,1220.

Berikut ini adalah matriks berpasangan beserta dengan nilai eigennya :

Tabel 2.11 Contoh Matriks Berpasangan dengan Nilai Eigen (Marimin, 2004, p83) Bahan Baku Pemasaran Teknologi Proses Nilai Eigen Bahan Baku 1,000 0,500 3,000 0,3196 Pemasaran 2,000 1,000 4,000 0,5584 Teknologi Proses 0,333 0,250 1,000 0,1220

Berdasarkan nilai eigen maka diketahui bahwa kriteria yang paling penting

adalah Pemasaran, kemudian Bahan Baku dan terakhir adalah Teknologi Proses.

2.5.4 Consistency Ratio (CR)

Consistency Ratio merupakan parameter yang digunakan untuk memeriksa

apakah perbandingan berpasangan telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak

(Marimin, 2004, p88-89). Penentuan parameter ini dapat dilakukan dengan proses

sebagai berikut, misalnya akan menghitung CR untuk kriteria bahan baku pada

tabel berikut.

Tabel 2.12 Contoh Matriks Kriteria Bahan Baku (Marimin, 2004, p88) Bahan Baku Minyak

Sawit Coklat Karet Teh

Minyak Sawit 1 / 1 1 / 4 4 / 1 1 / 6 Coklat 4 / 1 1 / 1 4 / 1 1 / 4 Karet 1 / 4 1 / 4 1 / 1 1 / 5 Teh 6 / 1 4 / 1 5 / 1 1 / 1

32

Dari nilai faktor (nilai eigen) alternatif pada kriteria bahan baku yaitu :

Minyak sawit : 0,1160

Coklat : 0,2470

Karet : 0,0600

Teh : 0,5770

Weighted Sum Vector dapat dihitung dengan jalan mengalikan kedua matriks

berikut yang ditunjukkan sebagai berikut :

Tabel 2.13 Contoh Weighted Sum Vector (Marimin, 2004, p88) 1 / 1 1 / 4 4 / 1 1 / 6 0,1160 0,5139 4 / 1 1 / 1 4 / 1 1 / 4 0,2470 1,0953 1 / 4 1 / 4 1 / 1 1 / 5 * 0,0600 = 0,2662 6 / 1 4 / 1 5 / 1 1 / 1 0,5770 2,5610

Kemudian dihitung Consistency Vector dengan jalan menentukan nilai rata-rata

dari Weighted Sum Vector :

0,5139 / 0,1160 = 4,4303

1,0953 / 0,2470 = 4,4342

0,2662 / 0,0600 = 4,4358

2,5610 / 0,5770 = 4,4385

Nilai rata-rata dari Consistency Vector adalah :

p = (4,4303 + 4,4342 + 4,4358 + 4,4385 / 4 = 4,4347

Nilai Consistency Index dapat dihitung dengan menggunakan rumus :

( )( )1−−

=n

npCI ; n : banyaknya alternatif

( )( )14

44347,4−−

=CI

1449,0=CI

33

Untuk menghitung Consistency Ratio dibutuhkan nilai RI, yaitu indeks random

yang didapat dari tabel Oarkridge RICICR = . Untuk n = 4, nilai RI adalah 0,90.

Jadi nilai CR pada kriteria bahan baku adalah :

1610,090,01449,0 ==CR

Seharusnya nilai CR tidak lebih dari 0,10 jika penilaian kriteria telah dilakukan

dengan konsisten. Untuk contoh di atas masih terdapat agak ketidakkonsistenan

dalam melakukan penilaian sehingga untuk kasus krusial masih perlu revisi

penilaian.

2.5.5 Penggabungan Pendapat Responden

Pada dasarnya AHP dapat digunakan untuk mengolah data dari satu

responden ahli (Marimin, 2004, p89). Namun demikian dalam aplikasinya

penilaian kriteria dan alternatif dilakukan oleh beberapa ahli multidisiplioner.

Konsekuensinya pendapat beberapa ahli tersebut perlu dicek konsistensinya satu

persatu. Pendapat yang konsisten kemudian digabungkan dengan menggunakan

rata-rata geometrik.

n ii

nG XX

1== π

=GX rata-rata geometrik

n = jumlah responden

Xi = penilaian oleh responden ke-i

Hasil penilaian gabungan ini yang kemudian diolah dengan prosedur AHP yang

telah diuraikan sebelumnya.

34

2.6 Alat-alat yang Digunakan dalam Mengevaluasi Akar Penyebab Penurunan

Produktivitas

Menurut Gasperz (2000, pp71-80), evaluasi terhadap suatu sistem

produktivitas perusahaan harus mampu menjawab apa yang menjadi akar penyebab

dari menurunnya produktivitas perusahaan. Berkaitan dengan evaluasi ini, kita dapat

menggunakan alat-alat sederhana yang dapat membantu kita menyelesaikan

masalah-masalah tersebut antara lain brainstorming, bertanya mengapa beberapa

kali, diagram pareto, dan diagram sebab akibat. Pada skripsi ini hanya menggunakan

2 alat bantu, yaitu :

1. Bertanya Mengapa Beberapa Kali

Konsep bertanya mengapa beberapa kali dapat digunakan untuk menemukan

akar penyebab dari suatu masalah yang berkaitan dengan produktivitas

perusahaan. Kaoru Ishikawa, seorang pakar kualitas berkebangsaan Jepang

menyatakan bahwa tanda pertama dari masalah adalah gejala, bukan penyebab.

Karena itu perlu dipahami apa yang disebut sebagai gejala, penyebab dan akar

penyebab. Bertanya mengapa beberapa kali akan mengarahkan kita pada akar

penyebab masalah, sehingga tindakan yang sesuai pada akar penyebab masalah

yang ditemukan itu akan menghilangkan masalah.

2. Diagram Sebab Akibat

Diagram sebab akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan

antara sebab dan akibat. Berkaitan dengan manajemen produktivitas total,

diagram sebab akibat dipergunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab

(sebab) penurunan produktivitas dan karakteristik produktivitas (akibat) yang

disebabkan oleh faktor-faktor penyebab itu. Diagram sebab akibat ini sering

35

disebut juga sebagai diagram tulang ikan (fishbone diagram) karena bentuknya

seperti kerangka ikan, atau diagram Ishikawa karena pertama kali

diperkenalkan oleh Prof. Kaoru Ishikawa dari Universitas Tokyo pada tahun

1953.

Pada dasarnya diagram sebab akibat dapat digunakan untuk kebutuhan-kebutuhan

berikut :

Membantu mengidentifikasi akar penyebab dari suatu masalah produktivitas.

Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi suatu masalah produktivitas.

Membantu dalam penyelidikan atau pencarian fakta lebih lanjut berkaitan

dengan masalah produktivitas itu.

Gambar 2.3 Bentuk Umum Diagram Sebab-Akibat (Gaspersz, 2000, p80)

Manusia Pengukuran Metode

Material Mesin Lingkungan

Pertanyaan Masalah ?

36

2.7 Pengertian Sistem Informasi

Menurut Mc Leod (2004, p9) Sistem adalah sekelompok elemen-elemen yang

terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan. Suatu

organisasi seperti perusahaan atau suatu area bisnis cocok dengan definisi ini.

Organisasi terdiri dari sejumlah sumber daya seperti manusia, material, mesin

(termasuk fasilitas dan energi), uang dan informasi (termasuk data). Sumber daya

tersebut bekerja menuju tercapainya suatu tujuan tertentu yang ditentukan oleh

pemilik atau manajemen. Sedangkan informasi (Mc Leod, 2004, p12) adalah data

yang telah diproses atau data yang memiliki arti. Data terdiri dari fakta-fakta dan

angka-angka yang relatif tidak berarti bagi pemakai.

Dengan demikian sistem informasi (Whitten, 2004, p12) dapat didefinisikan

menjadi suatu pengaturan orang, data, proses dan teknologi informasi yang saling

berinteraksi untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan dan menyediakan output

berupa informasi yang dibutuhkan dalam mendukung organisasi.

Definisi lainnya dari sistem informasi (O’Brien, 2003, p7) adalah sebuah

susunan kombinasi dari orang, hardware, software, jaringan komunikasi, dan

sumber daya data yang mengumpulkan, mengubah dan menyebarkan informasi

dalam suatu organisasi.

2.8 Sistem Informasi Manajemen

Menurut Mc Leod (2004, pp259-260), Sistem Informasi Manajemen (SIM)

didefinisikan sebagai suatu sistem berbasis komputer yang menyediakan informasi

bagi beberapa pemakai dengan kebutuhan yang serupa. Para pemakai biasanya

membentuk suatu entitas organisasi formal perusahaan atau subunit di bawahnya.

37

Informasi menjelaskan perusahaan atau salah satu sistem utamanya mengenai apa

yang telah terjadi di masa lalu, apa yang sedang terjadi sekarang dan apa yang

mungkin terjadi di masa depan. Informasi tersebut tersedia dalam bentuk laporan

periodik, laporan khusus, dan output dari simulasi matematika. Output informasi

digunakan oleh manager maupun non manager dalam perusahaan saat mereka

membuat keputusan untuk memecahkan masalah.

Ketika perusahaan semakin berpengalaman dalam menerapkan rancangan SIM

yang mencakup seluruh perusahaan, manager di area-area tertentu mulai menerapkan

konsep sesuai kebutuhan mereka. Sistem-sistem informasi fungsional ini, atau

subset-subset SIM yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan pemakai atas

informasi mengenai area-area fungsional, mendapatkan publikasi luas di beberapa

area dan sedikit kurang di area lain. Area manufaktur juga menerima pengolahan

komputer dan menerapkan teknologi itu baik sebagai sistem informasi konseptual

maupun sebagai komponen dalam sistem manufaktur fisik.

2.9 Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek

Menurut Whitten (2004, p31), analisis dan perancangan berorientasi objek

adalah sekumpulan alat dan teknik pengembangan sistem dengan menggunakan

teknologi objek untuk membangun suatu sistem dan perangkat lunaknya.

Menurut Mathiassen (2000, pp3-4), metode analisis dan perancangan

berorientasi objek menggunakan objek dan class sebagai konsep utamanya. Dalam

Object Oriented Analysis and Design (OOAD), bagian utamanya adalah objek.

Objek adalah suatu entitas dengan identitas, status (keadaan) dan perilaku. Selama

menganalisis, kita menggunakan objek untuk membantu pemahaman kita akan

38

konteks sistem. Selama merancang, kita menggunakan objek untuk memahami dan

menggambarkan sistem itu sendiri. Sedangkan class adalah suatu uraian dari

sekumpulan objek yang memiliki struktur, pola perilaku dan atribut yang sama.

Class digunakan untuk memahami dan menggambarkan objek.

Kelebihan dari orientasi berdasarkan objek (Mathiassen, 2000, p5) adalah

merupakan konsep yang umum yang dapat digunakan untuk memodel hampir semua

kejadian dan dapat dinyatakan dalam bahasa umum (natural language), memberikan

informasi yang jelas mengenai konteks sistem, dan adanya hubungan yang erat

antara analisis berorientasi objek, perancangan berorientasi objek, user interface

berorientasi objek dan pemrograman berorientasi objek.

2.10 Aktivitas Utama dalam Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek

Menurut Mathiassen (2000, pp14-15) ada empat aktivitas utama dalam OOAD

yang digambarkan sebagai berikut :

39

Gambar 2.4 Aktivitas Utama dalam Analisis dan Perancangan Berorientasi

Objek (Mathiassen, 2000, p15)

Sebelum keempat aktivitas di atas dilakukan, adalah penting untuk

memahami karakteristik sistem secara menyeluruh. Dalam upaya untuk memahami

sistem, aktivitas yang perlu dilakukan adalah membuat system definition, rich

picture dan kriteria FACTOR. System definition (Mathiassen, 2000, pp23-24)

adalah suatu uraian ringkas dari suatu sistem terkomputerisasi yang dinyatakan

dalam bahasa umum. Suatu system definition menyatakan properti mendasar untuk

pengembangan dan penggunaan sistem. System definition menguraikan sistem

dalam konteks, informasi apa yang ada di dalamnya, fungsi apa yang tersedia, di

mana sistem akan digunakan dan dalam kondisi pengembangan apa dapat

diterapkan.

40

Menurut Mathiassen (2000, pp26-27), rich picture adalah suatu gambaran

informal yang menunjukkan pemahaman pengembang sistem pada situasi di dalam

sistem. Suatu rich picture berfokus pada aspek-aspek penting dari sebuah situasi

yang ditentukan oleh pengembangnya. Akan tetapi, rich picture juga harus

memberikan gambaran luas yang memungkinkan adanya beberapa alternatif

penafsiran.

Kriteria FACTOR (Mathiassen, 2000, pp39-40) terdiri dari enam elemen yaitu :

1. Functionality : fungsi sistem yang mendukung tugas-tugas dari application

domain

2. Application domain : bagian dari suatu organisasi yang mengadministrasi,

mengawasi atau mengendalikan problem domain

3. Conditions : dengan kondisi yang bagaimana sistem akan dikembangkan dan

digunakan

4. Technology : semua teknologi yang digunakan untuk mengembangkan dan

menjalankan sistem

5. Objects : objek yang utama di dalam problem domain

6. Responsibility : tanggung jawab sistem (kegunaan) secara keseluruhan dalam

hubungannya dengan konteks sistem

2.10.1 Problem Domain Analysis

Menurut Mathiassen (2000, pp45-47), problem domain analysis adalah

bagian dari suatu konteks yang diadministrasi, diawasi atau dikontrol oleh

sistem. Tujuan dari problem domain analysis adalah mengidentifikasi dan

mengembangkan suatu model problem domain yang dapat dipahami oleh

41

penggunanya. Model adalah gambaran dari class, objek, struktur dan behavior

dalam suatu problem domain.

Problem domain dibagi menjadi tiga aktivitas yaitu :

mencari elemen dari problem domain yaitu objek, class, dan event

membuat model berdasarkan hubungan struktural antara class dan objek

yang dipilih

membuat interaksi antar objek dan class serta properti berupa atribut dan

behavior (perilaku) dari objek dan class

2.10.1.1 Class

Menurut Mathiassen (2000, p49), class adalah gambaran dari sekumpulan

objek yang memiliki struktur, pola perilaku (behavior) dan atribut yang sama.

Abstraksi, klasifikasi dan pemilihan adalah tugas utama dalam aktivitas class.

Abstraksi dilakukan dengan memandang problem domain sebagai objek dan

event. Kemudian objek dan class diklasifikasikan dan dipilih sehingga sistem

dapat memasukkan informasi dari objek dan class itu. Setiap class akan

berpasangan dengan sekumpulan event. Event adalah suatu peristiwa yang

terjadi secara spontan yang melibatkan satu objek atau lebih.

2.10.1.2 Structure

Menurut Mathiassen (2000, pp69-70) dalam aktivitasnya, class dipilih

sebagai model dari problem domain dan setiap class ditandai dengan adanya

event dari class itu. Dalam aktivitas struktur, gambaran class ditambahkan

dengan hubungan struktur antara class dan objek. Hasil dari aktivitas struktur

42

ini adalah class diagram. Class diagram memberikan tampilan problem

domain dengan menggambarkan semua hubungan terstruktur antara class dan

objek dalam bentuk model diagram. Berikut adalah contoh class diagram dari

sebuah sistem salon :

Gambar 2.5 Contoh Class Diagram Sistem Salon (Mathiassen, 2000, p70)

Menurut Mathiassen (2000, pp72-77), struktur berorientasi objek terdiri

dari beberapa jenis, yaitu :

1. Struktur antar class

Struktur generalisasi merupakan hubungan antara dua class

spesialisasi atau lebih dan class yang lebih umum (general). Dalam

generalisasi, class general atau super class menggambarkan properti

umum dari sebuah kumpulan class spesialisasinya (subclass).

Contohnya class taksi dan mobil pribadi adalah class spesialisasi

43

dari class general mobil berpenumpang. Class spesialisasi dapat

dinyatakan dengan rumusan “adalah” dari class general, contohnya

taksi adalah mobil berpenumpang. Contoh dari struktur generalisasi

dapat dilihat pada gambar berikut :

Mobil Berpenumpang

Taksi Mobil Pribadi

Gambar 2.6 Contoh Struktur Generalisasi (Mathiassen, 2000, p73)

Struktur cluster adalah sekumpulan class yang berhubungan.

Cluster menyampaikan pemahaman menyeluruh akan problem

domain dengan membaginya menjadi subdomain yang lebih kecil.

Notasi grafis dari cluster digambarkan sebagai folder file yang

memasukkan class di dalamnya. Class dengan cluster pada

umumnya dihubungkan dengan struktur generalisasi atau agregasi.

2. Struktur antar objek

Struktur agregasi merupakan sebuah hubungan antara dua objek

atau lebih, yang dinyatakan dengan suatu objek menjadi dasar dan

bagian dari objek lainnya. Pengertian agregasi adalah sebuah objek

superior (utuh) yang terbagi menjadi sejumlah objek inferior

(bagian). Struktur agregasi digambarkan sebagai sebuah garis antara

class utuh dan class bagian, dengan tanda belah ketupat pada ujung

garis di class utuh. Agregasi dapat dinyatakan dengan rumusan

44

“memiliki”, contohnya mobil memiliki mesin dan roda. Atau

hubungan lawannya “adalah bagian dari”, contohnya mesin adalah

bagian dari mobil. Contoh dari struktur agregasi dapat dilihat pada

gambar berikut :

SilinderPoros

Roda

Mobil

Body Mesin

14..*

111

1

1 2..*11..*

Gambar 2.7 Contoh Struktur Agregasi (Mathiassen, 2000, p76)

Struktur asosisasi adalah hubungan antara dua objek atau lebih.

Asosiasi digambarkan sebagai sebuah garis antara class terkait.

Struktur asosiasi tidak memiliki tingkatan, sehingga class-class

yang berhubungan dapat diletakkan di mana saja pada class

diagram. Asosiasi dapat dinyatakan dengan rumusan “ berhubungan

dengan”. Contoh dari struktur asosiasi dapat dilihat pada gambar

berikut :

Mobil Orang

0..* 1..*

Gambar 2.8 Contoh Struktur Asosiasi (Mathiassen, 2000, p77)

45

2.10.1.3 Behavior

Dalam aktivitas behavior, class yang didefinisikan dalam class diagram

ditambahkan dengan gambaran pola perilaku (behavior pattern) dan atribut

dari setiap class. Hasil dari aktivitas behavior dinyatakan dalam statechart

diagram, contohnya pada Gambar 2.9. Behavioral pattern adalah gambaran

event trace yang mungkin untuk semua objek di dalam sebuah class. Event

trace adalah urutan dari event-event yang melibatkan objek tertentu.

Behavioral pattern dibagi menjadi tiga yaitu :

Sequence yaitu event yang terjadi berurutan satu per satu

Selection yaitu event yang dipilih satu dari sekumpulan event yang terjadi

Iteration yaitu sebuah event yang terjadi sebanyak nol atau berkali-kali

/ buka rekening

Open/ tutup rekening

/ menarik uang

/ setor uang

Gambar 2.9 Contoh Statechart Diagram Customer Bank

2.10.2 Application domain analysis

Menurut Mathiassen (2000, p115), application domain adalah suatu

organisasi yang mengadministrasi, mengawasi atau mengontrol problem domain.

Tujuan dari analisis application domain adalah menggambarkan fungsi dan

interface yang dibutuhkan pengguna sistem. Oleh sebab itu kerjasama antara

46

pengembang dan pengguna dibutuhkan. Kebutuhan akan usage, function dan

interface harus dievaluasi.

2.10.2.1 Usage

Menurut Mathiassen (2000, p119), usage bertujuan untuk menentukan

bagaimana aktor berinteraksi dengan suatu sistem. Hasil dari aktivitas usage

adalah gambaran dari seluruh use case dan aktor dalam tabel aktor atau dalam

grafis digambarkan dalam use case diagram. Aktor adalah gambaran dari

pengguna atau sistem lain yang berinteraksi dengan sistem tujuan. Use case

adalah suatu pola interaksi antara sistem dan aktor di dalam application

domain.

2.10.2.2 Function

Menurut Mathiassen (2000, p137), function bertujuan untuk menentukan

kemampuan proses informasi dari sistem. Function adalah fasilitas untuk

membuat model menjadi berguna untuk aktor. Ada beberapa jenis fungsi.

Setiap jenis fungsi menggambarkan hubungan antara model dengan konteks

sistem yang mempunyai karakteristik sendiri. Empat jenis fungsi tersebut

antara lain :

Fungsi update diaktifkan oleh event problem domain dan menghasilkan

perubahan status pada model.

Fungsi signal diaktifkan dengan perubahan status model dan

menghasilkan reaksi dalam konteks.

47

Fungsi read diaktifkan oleh kebutuhan akan informasi dalam pekerjaan

aktor dan menghasilkan sistem yang menampilkan bagian model yang

relevan.

Fungsi compute diaktifkan oleh kebutuhan akan informasi dalam tugas

aktor dan berisi perhitungan yang menyertakan informasi dari aktor atau

model. Hasilnya adalah tampilan hasil perhitungannya.

Tujuan dari melakukan aktivitas fungsi adalah menggambarkan kemampuan

proses informasi dengan membuat daftar fungsi yang lengkap dan terperinci.

2.10.2.3 Interface

Menurut Mathiassen (2000, p151), interface adalah fasilitas untuk

memodelkan sistem dan fungsi menjadi tersedia untuk aktor. Aktor dan sistem

terkomputerisasi memiliki perbedaan besar dalam perilaku (behavior),

sehingga interface dibedakan menjadi dua jenis, yaitu :

User interface, yaitu interface ke pengguna

System interface, yaitu interface ke sistem lain

Sebuah user interface yang baik dapat beradaptasi dengan pekerjaan dan

mudah dipahami pengguna akan sistem. Kualitas user interface umumnya

dipandang dari segi usability. Usability bergantung pada siapa penggunanya

dan dalam situasi apa sistem digunakan.

48

2.10.3 Architectural Design

Tujuan dari architectural design (Mathiassen, 2000, p173) adalah membuat

struktur dari sebuah sistem terkomputerisasi. Aktivitas architectural design

terdiri dari tiga aktivitas yaitu membuat criteria, component dan processes.

2.10.3.1 Criteria

Menurut Mathiassen (2000, p177), criteria adalah penilaian kepentingan

properti dari sebuah arsitektur. Tujuannya untuk menyusun prioritas criteria

pada perancangan sistem. Criteria umum yang digunakan untuk menentukan

kualitas dari sebuah sistem sebagai berikut :

Usable diukur berdasarkan kemampuan adaptasi sistem terhadap

organisasi, pekerjaan terkait dan konteks teknis.

Secure diukur berdasarkan tindakan pencegahan dalam menghadapi akses

tanpa ijin terhadap data dan fasilitas

Efficient diukur berdasarkan eksploitasi ekonomis dari fasilitas teknis

Correct diukur berdasarkan pemenuhan kebutuhan

Reliable diukur berdasarkan pemenuhan kebutuhan keakuratan dalam

menjalankan fungsi

Maintainable diukur berdasarkan biaya mencari dan memperbaiki

kesalahan pada sistem

Testable diukur berdasarkan biaya dalam memastikan bahwa

pengembangan sistem sesuai dengan fungsinya yang diharapkan.

Flexible diukur berdasarkan biaya untuk memodifikasi sistem yang

dikembangkan

49

Comprehensible diukur berdasarkan usaha untuk memahami sistem

Reusable diukur berdasarkan kemampuan menggunakan bagian sistem

dalam sistem terkait lainnya

Portable diukur berdasarkan biaya untuk memindahkan sistem ke bentuk

teknis lainnya

Interoperable diukur berdasarkan biaya penggabungan sistem ke sistem

lainnya

Kriteria umum yang harus dimiliki dari pengembangan sistem berorientasi

objek adalah usability, flexibility dan comprehensibility.

2.10.3.2 Component

Menurut Mathiassen (2000, p189) tujuan dari component adalah

membuat struktur sistem yang flexible dan comprehensible. Component adalah

sekumpulan bagian program yang mendasari keseluruhan sistem dan memiliki

pertanggungjawaban yang baik. Component architecture yang baik akan

membuat sistem mudah dipahami, dapat mengatur perancangan kerja dan

menggambarkan kestabilan konteks sistem. Component architecture adalah

suatu struktur sistem yang menghubungkan antar component. Pola umum yang

biasanya digunakan dalam merancang component architecture antara lain :

Pola Layered Architecture

Pola Generic Architecture

Pola Client Server Architecture

50

Dalam pola client server architecture terdapat beberapa bentuk pola distribusi,

yakni distributed presentation, local presentation, distributed functionality,

centralized data dan distributed data.

2.10.3.3 Processes

Tujuan dari perancangan process architecture (Mathiassen, 2000, p210)

adalah menggambarkan struktur fisik dari sistem. Process architecture adalah

struktur sistem yang dijalankan, yang terdiri dari proses yang saling

bergantung. Pola distribusi dari process architecture antara lain :

Pola terpusat (centralized)

Pola terdistribusi (distributed)

Pola menyebar (decentralized)

2.10.4 Component Design

Menurut Mathiassen (2000, p231), component design bertujuan untuk

menentukan implementasi kebutuhan dalam kerangka kerja arsitektural.

Aktivitas dari component design meliputi pembuatan model component, function

component dan connecting component.

2.10.4.1 Model Component

Model component (Mathiassen, 2000, p235) adalah suatu bagian dari

sistem yang mengimplementasikan model problem domain. Tujuan dari model

component adalah mengirimkan data saat ini dan masa lalu ke dalam fungsi,

interface dan kepada pengguna dan sistem lainnya. Informasi yang disimpan

51

berhubungan dengan problem domain sistem, yang digunakan untuk

mengadministrasi, mengawasi dan mengontrol sistem.

2.10.4.2 Function Component

Function component (Mathiassen, 2000, p251) adalah suatu bagian dari

sistem yang mengimplementasikan kebutuhan fungsional. Tujuan dari function

component adalah memberikan interface pengguna dan komponen sistem

lainnya untuk mengakses ke model sistem.

2.10.4.3 Connecting Component

Fleksibilitas dan Comprehensibility adalah kriteria umum dan abstrak

dalam merancang. Dalam penerapannya, kriteria ini diukur dari bagian sistem.

Evaluasi pengukuran ini diperoleh dari coupling dan cohesion. Coupling

adalah pengukuran untuk sedekat apa hubungan antara dua class atau

component. Cohesion adalah pengukuran tentang keterkaitan antar class atau

component.

2.11 Unified Modeling Language

Menurut Whitten (2004, p430), Unified Modeling Language (UML) adalah

susunan model yang digunakan untuk menetapkan atau menggambarkan sebuah

software sistem dalam bentuk objek. UML tidak menentukan metode untuk

mengembangkan sistem, tetapi hanya notasi yang sekarang diterima secara luas

sebagai objek model yang standar.

52

2.12 UML Diagram

Menurut Whitten (2004, pp441-442) UML memberikan sembilan diagram

yang dikelompokkan ke dalam lima perspektif berbeda ke dalam model sistem.

Setiap diagram UML memberikan perkembangan dengan perspektif berbeda dari

sistem informasi.

2.12.1 Use Case Model Diagram

Diagram Use Case menggambarkan interaksi antara sistem dengan sistem

eksternal dan pengguna. Dengan kata lain, digambarkan dengan siapa yang akan

menggunakan sistem dan dengan cara apa pengguna berharap untuk berinteraksi

dengan sistem. Keterangan Use Case digunakan untuk menambahkan gambaran

urutan langkah-langkah dari setiap interaksi.

2.12.2 Static Structure Diagram

UML menyediakan dua diagram untuk membuat model static structure dari

sebuah sistem informasi, yaitu :

1. Class diagram menggambarkan struktur objek sistem, yang

memperlihatkan objek class dan hubungan antar objek class itu, yang

merupakan bagian dari sistem.

2. Object diagram serupa dengan class diagram, tetapi selain

menggambarkan objek class, juga membuat model object instance, dan

menunjukkan nilai atributnya. Object instance adalah setiap orang, tempat,

benda atau kejadian beserta dengan nilai atribut dari objek tersebut. Object

diagram memberikan gambaran objek sistem pada suatu waktu kepada

53

pengembang sistem. Diagram ini tidak banyak digunakan seperti halnya

class diagram, tetapi dapat membantu pengembang sistem untuk

memahami struktur dari sistem.

2.12.3 Interaction Diagram

Interaction diagram membuat model suatu interaksi, yang terdiri atas

susunan objek, hubungan antar objek dan pesan yang dikirimkan antar objek.

Diagram ini memodelkan perilaku dinamis dari sistem. Berdasarkan tujuannya,

diagram ini dibagi menjadi dua, yaitu :

1. Sequence diagram menggambarkan bagaimana interaksi antar objek

melalui pesan dalam menjalankan sebuah use case atau operasi. Diagram

ini menggambarkan bagaimana pesan dikirimkan dan diterima di antara

objek dan bagaiman urutannya.

2. Collaboration diagram serupa dengan sequence diagram, tetapi diagram ini

tidak berfokus pada waktu atau urutan dari pesan. Namun diagram ini

menunjukkan interaksi (collaboration) antar objek dalam format jaringan.

2.12.4 State Diagram

State diagram juga memodelkan perilaku dinamis dari suatu sistem. UML

memiliki diagram untuk memodelkan perilaku kompleks dari objek tertentu

(statechart diagram) dan sebuah diagram untuk memodelkan perilaku dari use

case atau metode. Diagram itu antara lain :

1. Statechart diagram digunakan untuk memodelkan perilaku dinamis dari

objek tertentu. Diagram ini menggambarkan daur hidup sebuah objek.

54

Berbagai keadaan (state) dan event dapat diasumsikan dari objek dan dapat

menyebabkan objek bertransisi dari satu keadaan menjadi keadaan lainnya.

2. Activity diagram digunakan untuk menggambarkan alur dari aktivitas

proses bisnis atau suatu use case. Diagram ini juga digunakan untuk

memodelkan tindakan yang akan dilakukan jika sebuah operasi dijalankan,

atau hasil dari tindakan tersebut

2.12.5 Implementation Diagram

Implementation diagram juga memodelkan struktur dari sistem informasi.

Diagram ini terbagi atas :

1. Component diagram digunakan untuk menggambarkan organisasi dan

ketergantungan dari komponen software sistem. Diagram ini dapat

menunjukkan bagaimana koding program dibagi menjadi modul atau

komponen.

2. Deployment diagram menggambarkan arstektur fisik dalam bentuk “nodes”

untuk hardware dan software dalam sistem. Diagram ini menggambarkan

bentuk sewaktu menjalankan komponen software, processor, dan peralatan

yang digunakan dalam arsitektur sistem.

2.13 Navigation Diagram

Menurut Mathiassen (2000, p344) Navigation diagram adalah jenis khusus

dari statechart diagram yang berfokus pada keseluruhan user interface. Diagram

ini menunjukkan window dan transisi window dalam sistem. Navigation diagram

tidak ada dalam UML. Window menggantikan state. State memiliki nama dan

55

berisi icon (miniature window). Transisi state bersesuaian dengan pergantian antar

dua window. Transisi state dapat dilakukan dengan disertai tindakan pengguna

dalam window yang bersangkutan.