bab 2 landasan teori -...

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Teknik Industri

2.1.1 Peramalan

2.1.1.1 Definisi Peramalan

Peramalan merupakan suatu proses estimasi pada kondisi yang tidak

diketahui . Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa

yang akan datang dapat disebut juga peramalan (forecasting). Peramalan

dibutuhkan untuk menentukan kebijakan ekonomi atau kebijakan usaha

perusahaan. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan waktu antara

kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru dengan waktu

pelaksanaan kebijakan tersebut. Jadi dalam menentukan kebijakan itu perlu

diperkirakan kesempatan atau peluang yang ada, dan ancaman yang mungkin

terjadi.

Dalam usaha mengetahui atau melihat perkembangan di masa depan,

peramalan dibutuhkan unuk menentukan kapan suatu peristiwa akan terjadi

atau suatu kebutuhan akan timbul, sehingga dapat dipersiapkan kebijakan

atau tindakan-tindakan yang perlu dilakukan (Makridakis et al., 1999, p19).

Kegunaan peramalan terlihat pada proses pengambilan keputusan.

Keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada

waktu keputusan dilaksanakan merupakan keputusan yang baik. Jika

peramalan yang kita buat kurang tepat maka kurang baik pula keputusan

20

yang kita ambil. Dalam suatu perusahaan, peramalan dibutuhkan untuk

memberikan informasi kepada pemimpin sebagai dasar untuk membuat suatu

keputusan dalam berbagai kegiatan, seperti penjualan, permintaan,

persediaan keuangan, dan lain-lain.

2.1.1.2 Langkah-langkah Peramalan

Kualitas dari hasil peramalan yang dibuat, sangat ditentukan oleh

proses pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang baik adalah peramalan

yang dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah atau prosedur yang baik.

Pada dasarnya terdapat tiga langkah peramalan yang penting, yaitu :

• Menganalisa data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi

pada masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat

tabulasi dari data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat

diketahui pola dari data tersebut.

• Menentukan metode yang dipergunakan. Masing-masing metode akan

memberikan hasil peramalan yang berbeda. Metode peramalan yang

baik adalah metode yang menghasilkan hasil ramalan yang tidak jauh

berbeda dengan kenyataan yang terjadi.

• Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang

dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor

perubahan. Faktor-faktor tersebut antara lain perubahan kebijakan-

kebijakan yang mungkin terjadi, termasuk perubahan kebijakan

pemerintah, dan lain-lain.

21

2.1.1.3 Jenis Pola Data

Dalam melakukan peramalan diperlukan suatu kumpulan data masa

lalu. Salah satu langkah yang penting dalam melakukan peramalan adalah

mempertimbangkan jenis pola data (Makridakis et al., 1999, p21), sehingga

metode paling tepat dengan pola tersebut bisa diuji. Secara umum, pola data

dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu :

• Pola horizontal, pola ini terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di

sekitar nilai rata-rata yang konstan. Deret tersebut stasioner terhadap

nilai rata-ratanya. Pola data ini dapat dilihat pada gambar 2.1.

Gambar 2.1 Pola Data Horizontal

Sumber : Makridakis et al. (1999)

• Pola musiman, pola ini terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh

faktor musiman, misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-

hari pada minggu tertentu. Pola data ini dapat dilihat pada gambar

2.2.

22

Gambar 2.2 Pola Data Musiman


• Pola siklis, pola ini terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh

fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan

siklus bisnis. Pola data ini dapat dilihat pada gambar 2.3.

Gambar 2.3 Pola Data Siklis


23

• Pola trend, pola ini terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan

sekuler jangka panjang dalam data. Pola data ini dapat dilihat pada

gambar 2.4.

Gambar 2.4 Pola Data Trend


Namun, di lain sisi banyak deret data yang mencakup kombinasi dari

pola-pola di atas. Metode peramalan yang dapat membedakan setiap pola

harus dipakai bila diinginkan adanya pemisahan komponen pola data

tersebut. Dan, metode peramalan alternatif dapat digunakan untuk

menentukan pola dan mencocokan data secara tepat.

2.1.1.4 Jenis-jenis Peramalan

Peramalan pada umumnya dapat dibedakan dari beberapa segi yang

tergantung dari cara melihatnya.

Peramalan dilihat dari sifat penyusunnya dapat dibedakan menjadi

dua jenis, yaitu :

24

• Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan

atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dan dalam hal ini

pandangan dari orang yang meramalkan sangat menentukan kualitas

dari hasil peramalan tersebut.

• Peramalan objektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang

relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan

metode-metode untuk menciptakan peramalan.

Peramalan dilihat dari jangka waktunya dapat dibedakan menjadi dua

jenis, yaitu :

• Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk

memperkirakan suatu kondisi dengan jangka waktu lebih dari satu

setengah tahun.

• Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk

memperkirakan suatu kondisi dengan jangka waktu kurang dari satu

setengah tahun.

Peramalan dilihat berdasarkan sifat ramalan yang disusun dapat

dibedakan menjadi dua jenis, yaitu :

• Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data

kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat

bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena

hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang

25

bersifat intuisi, judgement atau pendapat, dan pengetahuan serta

pengalaman dari penyusunnya.

• Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data

kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat

tergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut.

Dengan metode yang berbeda maka akan diperoleh hasil peramalan

yang berbeda.

2.1.1.5 Regresi Linear

Menurut Makridakis et al.(1999, p206), regresi merupakan suatu

peramalan yang dinyatakan sebagai fungsi dari sejumlah faktor yang

menentukan hasil ramalan tersebut di mana ramalan tersebut tidak harus

bergantung pada waktu.

Dalam regresi terdapat variabel-variabel yang dapat dibedakan

menjadi variabel tak bebas (y) dan variabel bebas (x). Variabel-variabel ini

digunakan dengan tujuan mengembangkan suatu model eksplanatoris yang

dapat menghubungkan variabel-variabel tersebut. Dalam hal ini, tujuannya

adalah mencari suatu fungsi yang dapat menghubungkan y terhadap semua

variabel bebas. Secara umum, model regresi dapat dibedakan menjadi regresi

linear dan regresi non-linear.

Dalam hal ini, persamaan yang menggambarkan fungsi regresi linear

adalah :

Y a bX= +

26

Di mana variabel a merupakan intersep dan variabel b merupakan

kemiringan dari suatu persamaan garis lurus.

Dalam mengembangkan suatu model terdapat beberapa persamaan

yang digunakan. Persamaan tersebut dapat ditunjukkan sebagai berikut :

( )( )( )22

N XY X Yb

N X X

−=

−

∑ ∑ ∑∑ ∑

Y Xa b

N N= −∑ ∑

2.1.1.6 Rata-rata Bergerak Ganda (Double Moving Average)

Menurut Makridakis et al. (1999, p93), metode rata-rata bergerak

ganda merupakan rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak. Di mana

tujuannya adalah untuk mengurangi galat sistematis yang terjadi bila rata-rata

bergerak dipakai pada data berkecenderungan. Prosedur peramalan rata-rata

bergerak linier meliputi 3 aspek, yaitu :

1. Penggunaan rata-rata bergerak tunggal pada waktu t (ditulis 'tS )

2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata-rata bergerak

tunggal dan ganda pada waktu t (ditulis ' "t tS S− ), dan

3. Penyesuaian untuk kecenderungan dari periode t ke periode t+1 (atau

ke periode t+m jika kita ingin meramalkan m periode ke muka).

Adapun persamaan-persamaan yang digunakan dalam menghitung

rata-rata bergerak linear secara umum dapat dijelaskan sebagai berikut :

1 2 1...'

3t t t t N

tX X X X

S − − − ++ + + +=

27

1 2 1' ' ' ... '" t t t t N

tS S S S

SN

− − − ++ + + +=

2 ' "t t ta S S= −

( )2 ' "1t t tb S S

N= −

−

t m t tF a b m+ = +

2.1.1.7 Pemulusan Exponensial Ganda : Metode Linear Satu-Parameter dari

Brown (Double Exponential Smoothing Brown)

Dasar pemikiran dari pemulusan exponensial linear dari Brown

adalah serupa dengan rata-rata bergerak linear, karena kedua nilai pemulusan

tunggal dan ganda tertinggal dari data yang sebenarnya bilamana terdapat

unsur trend, perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat

ditambahkan lepada nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend

(Makridakis et al., 1999, p112). Persamaan yang dipakai dalam implementasi

pemulusan exponensial linear satu-parameter dari Brown ditunjukkan dengan

persamaan sebagai berikut :

1' (1 ) 't t tS X Sα α −= + −

1" ' (1 ) "t t tS S Sα α −= + −

Di mana 'tS adalah nilai pemulusan exponensial tunggal dan "tS

adalah nilai pemulusan exponensial ganda.

' ( ' " ) 2 ' "t t t t t ta S S S S S= + − = −

( ' " )1t t tb S S

aα

= −−

28

t m t tF a b m+ = +

Di mana m adalah jumlah periode ke depan yang akan diramalkan.

Untuk inisialisasi pada metode pemulusan exponensial linear dari

Brown digunakan persamaan sebagai berikut :

1 1'S X=

1 1"S X=

2.1.1.8 Pemulusan Exponensial Ganda : Metode Dua-Parameter Holt (Double

Exponential Smoothing Holt)

Metode pemulusan exponensial linear dari Holt dalam prinsipnya

serupa dengan Brown, namun dalam pemulusan exponensial linear dari Holt

tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Pada

pemulusan exponensial linear dari Holt, dilakukan pemulusan nilai trend

dengan parameter yang berbeda dari parameter yang digunakan pada deret

yang asli.

Peramalan dengan pemulusan exponensial linear dari Holt

menggunakan dua konstanta pemulusan dan tiga persamaan dimana dua

konstanta pemulusan bernilai antara 0 dan 1. Persamaan yang digunakan

dalam peramalan dengan pemulusan exponensial linear dari Holt adalah :

( )( )1 11t t t tS X S bα α − −= + − +

( ) ( )1 11t t t tb S S bγ γ− −= − + −

t m t tF S b m+ = +

29

Inisialisasi :

1 1S X=

( ) ( ) ( )2 1 3 2 4 31 3

X X X X X Xb

− + − + −=

Pada persamaan yang pertama dilakukan penyesuaian tS secara

langsung untuk trend periode sebelumnya, yaitu 1tb − dengan menambahkan

nilai pemulusan yang terakhir, yaitu 1tS − . Hal ini digunakan untuk

menghilangkan kelambatan dan menempatkan tS ke dasar perkiraan nilai

data saat ini. Pada persamaan yang kedua digunakan untuk meremajakan

trend, yang ditunjukkan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang

terakhir (Makridakis et al., 1999, p116).

2.1.1.9 Pemulusan Exponensial Tripel : Metode Kuadratik Satu-Parameter dari

Brown (Triple Exponential Smoothing Brown)

Sebagaimana halnya dengan pemulusan exponensial linear yang dapat

digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk

pemulusan yang lebih tinggi dapat digunakan bila dasar pola datanya adalah

kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi. Untuk berangkat dari

pemulusan kuadratik, pendekatan dasarnya adalah memasukkan tingkat

pemulusan tambahan (pemulusan tripel) dan memberlakukan persamaan

peramalan kuadratik (Makridakis et al., 1999, p117).

Persamaan yang digunakan dalam metode pemulusan kuadratik satu

parameter Brown adalah :

30

( ) 1' 1 't t tS X Sα α −= + − (Pemulusan Pertama)

( ) 1" ' 1 "t t tS S Sα α −= + − (Pemulusan Kedua)

( ) 1''' '' 1 '''t t tS S Sα α −= + − (Pemulusan Ketiga)

3 ' 3 " '''t t t ta S S S= − +

( )( ) ( ) ( )2 6 5 ' 10 8 " 4 3 '''

2 1t t t tb S S Sα α α α

α= − − − + −⎡ ⎤⎣ ⎦−

( )( )

2

2 ' 2 " '''1t t t tc S S Sα

α= − +

−

212t m t t tF a b m c m+ = + +

Inisialisasi :

1 1'S X=

1 1"S X=

1 1'''S X=

2.1.1.10 Ketepatan Metode Peramalan

Dalam beberapa situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai

kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Maksud kata

ketepatan dalam peramalan adalah sejauh mana model peramalan mampu

mereproduksi data yang telah diketahui. Salah satu ukuran statistik yang

digunakan untuk melihat ketepatan data peramalan adalah :

31

• Nilai tengah galat presentase absolut (mean absolute percentage

error) : 1MAPE

i

in

PE

n==∑

, dimana ( )100t ti

t

X FPEX

⎛ ⎞−= ⎜ ⎟⎝ ⎠

2.1.2 Analisa Teknikal (Technical Analysis)

Technical analysis adalah suatu metode pengevaluasian saham,

komoditas ataupun sekuritas lainnya dengan cara menganalisa statistik yang

dihasilkan oleh aktifitas pasar di masa lampau guna memprediksikan

pergerakan harga di masa mendatang.

Ada tiga pemikiran yang menjadi dasar pada technical analysis (Ong,

2008, p2), yaitu :

• Pergerakan harga yang terjadi di pasar telah mewakili semua faktor

lain.

• Terdapat suatu pola kecenderungan dalam pergerakan harga.

• Sejarah akan terulang.

Segala sesuatu dapat mempengaruhi harga, baik dari segi

fundamental, politik, maupun faktor-faktor lainnya. Hal ini sudah tercermin

pada pergerakan harga yang terjadi di pasar. Ini disebabkan oleh hukum

penawaran dan permintaan yang membentuk harga, berdasarkan hukum

tersebut jika harga naik, apapun alasan di balik kenaikan harga tersebut,

demand pasti lebih besar daripada supply. Dan sebaliknya jika harga turun,

pastilah supply lebih besar daripada demand.

32

Bullish dan bearish adalah istilah yang digunakan untuk

melambangkan situasi pasar. Bullish berasal dari kata bull yang berarti

banteng, yang melambangkan optimisme para pelaku dalam kondisi pasar

yang sedang naik. Bearish berasal dari kata bear yang berarti beruang, yang

melambangkan pesimisme para pelaku dalam kondisi pasar yang sedang

turun (Ong, 2008, p3).

Trend merupakan salah satu pemikiran yang menjadi dasar pada

technical analysis yaitu terdapat suatu pola kecenderungan dalam pergerakan

harga. Dimana trend dapat didefinisikan sebagai kecenderungan arah

pergerakan harga pada suatu pasar.

Dalam Dow Theory dikatakan bahwa terdapat tiga jenis trend, antara lain :

• Uptrend (kecenderungan harga naik), ditunjukkan dalam gambar 2.5.

Gambar 2.5 Uptrend

Sumber : Ong (2008)

33

• Downtrend (kecenderungan harga turun), ditunjukkan dalam gambar

2.6.

Gambar 2.6 Downtrend

Sumber : Ong (2008)

• Sideways (kecenderungan harga ke samping/tetap). Sideways juga

sering disebut sebagai trendless atau tidak memiliki trend,

ditunjukkan dalam gambar 2.7

Gambar 2.7 Sideways

Sumber : Ong (2008)

Dalam pergerakan harga, harga tidak bergerak selalu naik terus-

menerus atau turun terus-menerus. Harga bergerak naik-turun berulang kali

membentuk gerakan zigzag. Di dalam gerakan zigzag tersebut terdapat

34

berbagai puncak (top) dan dasar (bottom) yang dapat memberikan acuan

dalam menentukan kecenderungan arah market (trend) (Ong, 2008, p29).

Pada sebuah pola uptrend, puncak dan dasar yang terbentuk semakin

lama semakin tinggi. Pada pola downtrend, puncak dan dasar yang terbentuk

semakin lama semakin rendah. Sedangkan pada pola sideways, puncak ke

puncak dan dasar ke dasar yang terbentuk sama atau hampir sama..

2.1.2.1 RSI (Relative Strength Index)

RSI merupakan indikator yang pertama kali diperkenalkan oleh

Wilder pada tahun 1978. Indikator ini digunakan menggambarkan osilator

momentum yang mengukur kecepatan dan besarnya pergerakan harga dengan

membandingkan pergerakan naik dan turun secara dekat.

Dalam RSI digunakan skala batasan level terendah dan tertinggi yaitu

skala 0 sampai dengan 100. Wilder merekomendasikan level di atas 70

sebagai area yang dinyatakan sebagai overbought dan level di bawah 30

sebagai oversold. Apabila garis RSI dari atas menembus ke bawah level 70

akan memberikan sinyal bearish (uptrend kehilangan momentum).

Sebaliknya dinyatakan sebagai sinyal bullish (downtrend kehilangan

momentum) apabila garis menembus ke atas level 30. Namun level 30-70 ini

sering diganti menjadi 20-80 untuk meredam bad signal yang didapat dari

RSI.

Pada dasarnya garis RSI yang berada di area overbought bukan

merupakan sinyal jual, dan garis RSI yang berada di area oversold bukan

merupakan sinyal beli. Hal itu dikarenakan garis RSI bisa berfluktuasi di area

35

ekstrim tersebut pada kondisi suatu trend yang sangat kuat. Bila garis RSI

masuk ke wilayah tersebut, hanyalah semata-mata memberikan tanda

”warning” agar lebih memperketat monitoring yang dilakukan.

Persamaan yang digunakan dalam relative strength index (RSI)

adalah :

1 1

1 0t t t t t

t t t

X X Gain X XX X Gain

− −

−

> ⇒ = −≤ ⇒ =

1

1 1

0t t t

t t t t t

X X LossX X Loss X X

−

− −

≥ ⇒ =< ⇒ = −

12Average Gain13

t

nn t

t

Gain= −=∑

12Average Loss13

t

nn t

t

Loss= −=∑

Average GainRelative StrengthAverage Loss

t

t

=

100Relative Strength Index (RSI) 1001 Relative Strengtht

t

⎛ ⎞= − ⎜ ⎟+⎝ ⎠

2.1.2.2 MACD (Moving Average Convergence Divergence)

MACD merupakan indikator yang diciptakan oleh Gerald Appel pada

tahun 1960 dengan menilai korelasi antara dua EMA (Exponential Moving

Average) yang berbeda periode waktunya. Kombinasi periode EMA yang

lebih umum digunakan adalah EMA-26 dengan EMA-12. Teknik MACD ini

merubah moving averages yang dasarnya berkarakteristik lagging indicator,

36

menjadi bentuk momentum oscilator (leading indicator). Bagan oscilator

dibagi menjadi dua bagian yang tidak mempunyai limit terendah ataupun

limit tertinggi oleh garis level 0 (nol).

Pada grafik MACD terdapat dua garis, yaitu garis MACD dan garis

sinyal. Apabila garis MACD memotong ke atas garis sinyal maka dinyatakan

sebagai sinyal beli, sedangkan apabila garis MACD memotong ke bawah

garis sinyal maka dinyatakan sebagai sinyal jual. Namun MACD juga dapat

menunjukkan kondisi overbought dan oversold. Bila garis MACD mulai

menurun di area overbought sedangkan pergerakan harga semakin meningkat

maka menandakan sinyal bearish. Sebaliknya jika di area oversold garis

MACD yang semakin meningkat terhadap harga yang semakin merosot

menandakan sinyal bullish.

Garis MACD adalah hasil selisih dari dua EMA, yaitu EMA-12 dan

EMA-26. Sedangkan garis sinyal yang lebih lambat daripada garis MACD

adalah moving average dari garis MACD itu sendiri. Garis sinyal yang

direkomendasikan oleh Gerald Appel adalah 9 periode.

MACD histogram merupakan histogram yang menunjukkan selisih

antara garis MACD dengan garis sinyal. Apabila garis MACD memotong ke

atas garis sinyal pada indikator MACD maka pada MACD histogram akan

terbentuk bar pertama yang mengarah ke atas dari level 0 (sinyal beli). Bila

garis MACD memotong ke bawah garis sinyal pada MACD, maka pada

MACD histogram akan terbentuk bar pertama yang mengarah ke bawah dari

level 0 (sinyal jual).

37

Persamaan yang digunakan dalam moving average convergence

divergence adalah :

( ) ( )2Ema12 Pre Ema12 Pre Ema1212 1t t t tX

⎛ ⎞= − +⎜ ⎟⎜ ⎟+⎝ ⎠

( ) ( )2Ema26 Pre Ema26 Pre Ema2626 1t t t tX

⎛ ⎞= − +⎜ ⎟⎜ ⎟+⎝ ⎠

1Pre Ema12 Ema12t t−=

1Pre Ema26 Ema26t t−=

MACD =Ema12 -Ema26t t t

( ) ( )2(Signal)Ema9 MACD Pre Ema9 Pre Ema99 1t t t t

⎛ ⎞= − +⎜ ⎟⎜ ⎟+⎝ ⎠

MACD(Histogram) MACD Ema9t t= −

Inisialisasi :

12

112Pre Ema12

12

nn

X==∑

26

126Pre Ema26

26

nn

X==∑

34

2634Pre Ema9

9

nn

X==∑

38

2.1.3 Simulasi Sistem Dinamis

2.1.3.1 Pengertian Sistem

Sistem adalah keseluruhan inter-aksi antar unsur dari sebuah objek

dalam batas lingkungan tertentu yang bekerja mencapai tujuan (Muhammadi

et al., 2001, p3). Pengertian keseluruhan adalah lebih dari sekadar

penjumlahan atau susunan, yaitu terletak pada kekuatan yang dihasilkan oleh

keseluruhan itu jauh lebih besar dari suatu penjumlahan atau susunan. Dalam

dunia nyata misalnya pada sistem fisik, dinding bata merupakan keseluruhan

interaksi batu bata melalui semen pengikat, kekuatannya jauh lebih besar

dibandingkan tumpukan atau susunan batu bata berbentuk dinding tanpa

semen pengikat.

Pengertian interaksi adalah pengikat atau penghubung antar unsur,

yang memberi bentuk/struktur pada obyek, yang membedakan dengan obyek

lain dan mempengaruhi perilaku dari obyek (Muhammadi et al., 2001, p4).

Misalnya, pada sistem fisik semen pengikat batu bata yang memberi bentuk

menjadi sebuah dindin. Jenis semen dan kombinasi adukan semen untuk

sebuah dinding bata tertentu akan membedakannya dengan dinding bata lain,

baik dari segi kekuatannya maupun ketahanannya.

Pengertian unsur adalah benda, baik konkrit atau abstrak yang

menyusun obyek sistem (Muhammadi et al., 2001, p5). Unjuk kerja dari

sistem ditentukan oleh fungsi unsur. Gangguan pada salah satu fungsi unsur

akan mempengaruhi unsur lain yang juga akan mempengaruhi unjuk kerja

sistem secara keseluruhan. Misalnya, pada sistem fisik, gangguan fungsi

sebuah bata contohnya rapuh, karena tekanan beban mengakibatkan bata-bata

39

yang berdekatan dinding menjadi retak sehingga keselluruhan dinding juga

menjadi rapuh.

Pengertian obyek adalah sistem yang menjadi perhatian dalam suatu

batas tertentu sehingga dapat dibedakan antara sistem dengan lingkungan

sistem, artinya semua yang di luar batas sistem adalah lingkungan sistem

(Muhammadi et al., 2001, p6). Misalnya, pada sistem fisik, dinding rumah

jelas batasnya dengan lingkungan taman, demikian juga dinding berbatas

dengan lantai dan atap dari sebuah rumah. Di sini, lantai dan atap dapat

menjadi lingkungan dari sistem dinding rumah.

Pengertian batas antara sistem dengan lingkungan tersebut

memberikan dua jenis sistem, yaitu sistem tertutup dan sistem terbuka.

Sistem tertutup adalah sebuah sistem dengan batas yang dianggap kedap

(tidak tembus) terhadap pengaruh lingkungan. Sistem tertutup hanya berada

pada anggapan, karena pada kenyataannya sistem selalu berinteraksi dengan

lingkungan, atau bersifat sebagai sistem terbuka (Muhammadi et al., 2001,

p7).

Pengertian tujuan adalah unjuk kerja sistem yang teramati atau

diinginkan. Unjuk kerja yang teramati merupakan hasil yang telah dicapai

oleh kerja sistem, yaitu keseluruhan interaksi antar unsur dalam batas

lingkungan tertentu. Di lain pihak, unjuk kerja yang diinginkan merupakan

hasil yang adakan diwujudkan oleh sistem melalui keseluruhan interaksi

antar unsur dalam batas lingkungan tertentu.

40

2.1.3.2 Sistem Kompleks

Menurut Sterman (2004, p4), sistem dinamis merupakan sebuah

metode untuk meningkatkan pembelajaran mengenai sistem kompleks.

Seperti sebuah perusahaan penerbangan menggunakan flight simulator untuk

membantu pilot mempelajari cara mengendalikan pesawat terbang. Sistem

dinamis membantu kita untuk mempelajari mengenai dinamika kompleksitas,

dan mengerti sumber dari policy resistance dan merancang kebijakan (policy)

yang lebih baik.

Tetapi mempelajari mengenai sistem dinamis, membutuhkan lebih

dari peralatan teknis untuk menciptakan model matematik. Pada dasarnya,

sistem dinamis bersifat interdiscipline. Karena dalam mempelajari sistem

dinamis, juga diperhatikan perilaku dari sistem kompleks. Sistem dinamis

didasari oleh teori dinamika nonlinear dan feedback control dalam

matematik, fisika, dan teknik.

Dalam kehidupan nyata, kita terbiasa dijelaskan bahwa setiap

kejadian memiliki penyebab. Pandangan yang berorientasi kejadian

membawa kita pada pendekatan secara event-oriented dalam penyelesaian

masalah. Perbedaan antara situasi yang diinginkan dan situasi yang kita

peroleh mendefinisikan problem. Contohnya, penjualan dalam suatu

perusahaan mencapai 80 juta rupiah, namun target yang ditetapkan adalah

penjualan sebesar 100 juta rupiah. Problemnya adalah penjualan yang kita

peroleh 20% lebih kecil daripada yang kita inginkan. Selanjutnya, kita dapat

memilih beberapa keputusan untuk menyelesaikan problem tersebut,

mungkin kita dapat menurunkan harganya untuk menstimulasikan

41

permintaan dan meningkatkan market share, mungkin kita dapat mengganti

manajer bagian penjualan dengan orang yang agresif, dan lain-lain. Pilihan

kita yang menurut kita paling baik dan diimplementasikan secara baik akan

membawa hasil yang diharapkan lebih baik.

Gambar 2.8 Pengaruh Keputusan Terhadap Lingkungan

Sumber : Sterman (2004)

Sistem bereaksi terhadap keputusan yang diciptakan, misalnya pada

penjualan kita yang meningkat, kompetitor akan menurunkan harganya dan

penjualan kita akan menjadi menurun. Solusi yang digunakan pada waktu

sebelumnya menjadi problem pada saat sekarang. Pada sistem terdapat

feedback, aksi yang kita lakukan akan menghasilkan situasi yang akan

dihadapi pada masa depan (ditunjukkan pada gambar 2.8).

Dalam dunia nyata, kita sering berbicara mengenai efek samping,

namun pada kenyataanya tidak ada efek samping, yang ada hanyalah efek.

Ketika kita mengambil keputusan, akan terjadi beberapa efek atau akibat

(ditunjukkan pada gambar 2.9).

42

Gambar 2.9 Pengaruh Keputusan Terhadap Keputusan Pihak Lain


Menurut Sterman (2004, p79-81), terdapat beberapa prinsip sukses

penggunaan sistem dinamis, yaitu :

• Bangun model untuk menyelesaikan problem tertentu, bukan untuk

memodelkan sistem. Model harus mempunyai tujuan yang jelas dan

tujuan tersebut harus dapat menyelesaikan masalah yang ada.

Pemodel harus mengeluarkan semua faktor yang tidak relevan

terhadap problem untuk memastikan lingkup proyek adalah layak.

• Pemodelan harus terintegrasi ke dalam proyek dari awal. Nilai dari

proses pemodelan dimulai sejak awal, pada fase penentuan problem.

• Berusaha skeptis terhadap nilai dari pemodelan dan terus berdiskusi

mengenai ”mengapa kita memerlukannya” dari awal proyek. Banyak

problem yang tidak sesuai penyelesaiannya dengan menggunakan

sistem dinamis.

43

• Sistem dinamis tidak berdiri sendiri, dan gunakan tools dan metode

lain yang sesuai dengan permasalahan.

• Fokus pada implementasi dari awal proyek.

• Pemodelan bekerja dengan baik sebagai proses iteratif dari

penyelidikan bersama diantara client dan konsultan

• Hindari pemodelan secara ’black box’. Usahakan libatkan client

dalam proses pembangunan model.

• Validasi merupakan proses berkelanjutan dari pengetesan dan

pembangunan keyakinan dari model.

• Peroleh model pendahuluan yang bekerja secepatnya dan tambah

detailnya ketika diperlukan.

• Batasan model yang luas lebih penting dibandingkan detail yang

lengkap.

• Gunakan expert modelers.

• Implementasi tidak berakhir dengan proyek tunggal.

2.1.3.3 Umpan Balik (Feedback)

Dalam dunia nyata, perilaku sistem yang paling kompleks biasanya

berasal dari interaksi (feedback) diantara komponen dalam sistem. Menurut

Sterman (2004, p12), semua dinamika berasal dari interaksi dari hanya dua

jenis feedback loop, yaitu feedback positif (gambar 2.10) dan feedback

negatif (gambar 2.11).

44

Gambar 2.10 Contoh Feedback Positif


Gambar 2.11 Contoh Feedback Negatif


45

Feedback positif cenderung memperkuat apapun yang sedang terjadi

dalam sistem. Misalnya, jika perusahaan menurunkan harga untuk

memperoleh market share, kompetitor akan merespon hal yang sama dengan

menurunkan harganya, menekan perusahaan untuk menurunkan harganya

lagi.

Feedback negatif cenderung menentang perubahan. Misalnya,

semakin sedikit nikotin yang terkandung dalam rokok, perokok akan semakin

banyak mengkonsumsi untuk memperoleh dosis yang mereka inginkan.

Contoh lainnya, semakin tinggi harga suatu komoditas, maka permintaan

akan semakin menurun.

2.1.3.4 Langkah-langkah Pembangunan Model yang Bersifat Sistemik

Menurut Muhammadi et al. (2001,p11), terdapat lima langkah yang

dapat ditempuh untuk menghasilkan bangunan pemikiran (model) yang

bersifat sistemik, yaitu :

a. Identifikasi proses menghasilkan kejadian nyata

Identifikasi proses yaitu mengungkapkan pemikiran tentang proses

nyata (actual transformation) yang menimbulkan kejadian nyata

(actual state). Proses nyata itu merujuk pada objektivitas dan bukan

proses yang dirasakan atau subyektivitas. Contohnya, pada sistem

fisik, kejadian dinding bata menjadi rapuh, dapat disebabkan oleh

jenis bata yang bermutu rendah dan ukuran bata yang tidak standar,

adalah benar menurut ilmu teknik sipil. Jika dikatakan dinding bata

yang rapuh disebabkan usia dinding, maka akan terjadi perdebatan

46

berapa lama usia dinding, karena ada bata yang sudah berabad-abad

dan masih kokoh. Langkah identifikasi proses menghasilkan kejadian

nyata ini dalam sistem disederhanakan dalam gambar 2.12.

Gambar 2.12 Langkah Identifikasi Proses Menghasilkan Kejadian

Nyata

Sumber : Muhammadi et al. (2001)

b. Identifikasi kejadian diinginkan

Langkah kedua adalah memikirkan kejadian yang seharusnya, yang

diinginkan, yang dituju, yang ditargetkan ataupun yang direncanakan

(desired state). Oleh karena keharusan, keinginan, target dan rencana

itu merujuk kepada waktu mendatang, disebut juga pandangan ke

depan atau visi. Agar visi tidak dianggap sebagai mimpi, maka visi

yang baik perlu dirumuskan dengan kriteria layak dan dapat diterima.

Layak artinya dapat diantisipasi akan menjadi kenyataan, sedangkan

dapat diterima artinya dapat diantisipasi tidak akan menimbulkan

47

pertentangan. Dengan kedua kriteria ini berarti memikirkan limit

kejadian yang akan direncanakan dimana unjuk kerja sistem akan

bersifat mantap (stable) dalam perubahan cepat (dynamic) masa

lampau dan mendatang. Misalnya, pada sistem fisik, tujuan dinding

bata sebuah rumah adalah untuk memberikan batas wilayah rumah.

Ini adalah benar menurut konsep ilmu teknik sipil. Jika keinginan

tersebut di luar kelayakan yaitu memberikan perlindungan terhadap

gangguan pencurian akan menjadi kurang layak, karena perlindungan

terhadap pencurian tidak selalu ditentukan oleh dinding rumah.

Langkah identifikasi kejadian diinginkan dapat disederhanakan dalam

gambar 2.13.

Gambar 2.13 Langkah Identifikasi Kejadian Diinginkan

Sumber : Muhammadi et al.(2001)

48

c. Identifikasi kesenjangan antara kenyataan dengan keinginan

Langkah ketiga adalah memikirkan tingkat kesenjangan antara

kejadian aktual dengan seharusnya. Kesenjangan tersebut adalah

masalah yang harus dipecahkan. Perumusan masalah ini secara

konkrit, artinya bisa dinyatakan dalam ukuran kuantitatif atau

kualitatif. Contohnya, pada sistem fisik, tujuan dinding bata sebuah

rumah secara kualitatif adalah untuk memberikan batas yang jelas

pada wilayah rumah. Jika kondisi nyata sekarang dinding pembatas

tersebut belum ada di halaman rumah, sehingga kabur antara halaman

rumah sendiri dengan rumah tetangga. Antara batas nyata dengan

batas yang diinginkan terdapat kesenjangan, yaitu kekaburan batas

wilayah rumah yang harus diperjelas. Langkah identifikasi

kesenjangan antara kenyataan dengan keinginan dapat

disederhanakan dalam gambar 2.14.

Gambar 2.14 Langkah Identifikasi Kesenjangan Antara Kenyataan

Dengan Keinginan Sumber : Muhammadi et al. (2001)

49

d. Identifikasi mekanisme menutup kesenjangan

Langkah keempat adalah identifikasi mekanisme tentang dinamika

variabel-variabel untuk mengisi kesenjangan antara kejadian nyata

dengan kejadian yang diinginkan. Dinamika tersebut adalah aliran

informasi tentang keputusan-keputusan yang telah bekerja dalam

sistem. Keputusan-keputusan tersebut pada dasarnya adalah

pemikiran yang dihasilkan melalui proses learning, yang dapat

bersifat reaktif maupun kreatif. Pemikiran reaktif ditunjukkan oleh

aksi yang bentuk atau polanya sama dengan tindakan masa lampau

dan kurang antisipatif terhadap kemungkinan kejadian di masa

mendatang. Sedang pemikiran kreatif ditunjukkan oleh aksi yang

bentuk atau polanya berbeda dengan tindakan masa lampau, yang

dapat bersifat penyesuaian tindakan masa lampau (adjustment)

ataupun berorientasi ke masa datang (visionary) dengan tindakan

yang bersifat baru. Contohnya, pada sistem fisik, identifikasi

keputusan untuk memperjelas kekaburan batas wilayah rumah dengan

dinding pembatas. Untuk mewujudkan keputusan tersebut ada tiga

kemungkinan bentuk tindakan dilihat dari pola interaksi sosial,

misalnya dinding bata yang tinggi sehingga bebas dari pandangan

tetangga (reactive), membangun dinding bata secukupnya membuat

menyesuaikan diri dengan lingkungan sekitarnya (adjustment),

membangun dinding bata sebatas lutut yang mengandung nilai

keindahan dan keseimbangan (visionary). Langkah identifikasi

50

mekanisme menutup kesenjangan dapat disederhanakan dalam

gambar 2.15.

Gambar 2.15 Langkah Identifikasi Mekanisme Menutup Kesenjangan


e. Analisis kebijakan

Langkah kelima adalah analisis kebijakan, yaitu menyusun alternatif

tindakan atau keputusan yang akan diambil untuk mempengaruhi

proses nyata sebuah sistem dalam menciptakan kejadian nyata.

Keputusan tersebut dimaksudkan untuk mencapai kejadian yang

diinginkan. Misalnya, pada sistem fisik, keinginan untuk memperjelas

kekaburan batas wilayah rumah dengan dinding pembatas, misalnya

membuat dinding bata yang tinggi sehingga bebas dari pandangan

tetangga. Bentuk-bentuk intervensi fungsional misalnya diperlukan

peningkatan jumlah dan kecepatan pengadaan bahan-bahan bangunan,

jumlah dan mutu tenaga kerja untuk mendukung pembuatan dinding

51

bata tersebut. Alternatif intervensi struktural misalnya membangun

dinding bata sebatas lutut yang mengandung nilai keindahan dan

keseimbangan, yang mengubah mekanisme sistem berkaitan dengan

unsur lain, yaitu konsultan arsitek dan penyesuaian alokasi sumber-

sumber pembiayaan, adalah suatu kebijakan yang menantang dan

berorientasi ke depan. Langkah analisis kebijakan dapat

disederhanakan dalam gambar 2.16.

Gambar 2.16 Langkah Analisis Kebijakan


2.1.3.5 Struktur dan Perilaku dari Sistem Dinamis

Perilaku dari sistem berasal dari strukturnya. Struktur yang terdiri dari

feedback loops, stock and flow, dan nonlinearitas diciptakan dari interaksi

antara struktur fisik dan institusional dengan proses penentuan keputusan.

Mode dasar dari perilaku sistem dinamis diidentifikasi dari struktur feedback

yang menghasilkannya. Mode paling dasar dari perilaku sistem dinamis

52

adalah pertumbuhan exponensial, goal seeking, dan oscilasi. Masing-masing

mode tersebut berasal dari struktur feedback sederhana. Mode-mode tersebut

dapat dideskripsikan sebagai berikut :

• Pertumbuhan exponensial (exponential growth)

Pertumbuhan exponensial berasal dari feedback positif. Semakin

besar kuantitasnya, semakin besar keuntungan meningkat, yang lebih

jauh akan semakin cepat peningkatan pertumbuhannya. Pertumbuhan

exponensial dapat ditunjukkan pada gambar 2.17.

Gambar 2.17 Mode Exponential Growth


• Goal seeking

Feedback positif menciptakan pertumbuhan, memperkuat deviasi, dan

memperkuat perubahan. Feedback negatif mencari keseimbangan dan

equilibrium. Rangkaian feedback negatif berperan membawa status

53

sistem saat ini kepada status yang diinginkan atau tujuan. Mereka

melawan semua rintangan yang menggerakkan status sistem menjauh

dari tujuan. Mode goal seeking dapat ditunjukkan pada gambar 2.18.

Gambar 2.18 Mode Goal Seeking


• Oscilasi

Oscilasi adalah mode dasar ketiga dari perilaku sistem dinamis.

Seperti perilaku goal seeking, oscilasi juga disebabkan oleh rangkaian

feedback negatif. Status sistem dibandingkan dengan tujuannya, dan

aksi korektif dilakukan untuk menyingkirkan perbedaan. Dalam

sistem oscilasi, status dari sistem secara konstan melampaui

tujuannya atau status equilibriumnya, berbalik, dan kembali melewati

tujuannya atau status equilibriumnya, dan selanjutnya. Hal tersebut

(overshoot), muncul dari adanya keterlambatan waktu (time delay)

54

yang signifikan pada loop negatif. Keterlambatan waktu (time delay)

menyebabkan aksi korektif untuk berlanjut bahkan setelah status dari

sistem telah mencapai tujuannya, memaksa sistem untuk

menyesuaikan terlalu banyak, dan memicu koreksi baru pada arah

yang sebaliknya. Mode oscilasi dapat ditunjukkan pada gambar 2.19.

Gambar 2.19 Mode Oscilasi


2.1.3.6 Simulasi Model

Simulasi adalah peniruan perilaku suatu gejala atau proses. Simulasi

bertujuan untuk memahami gejala atau proses tersebut, membuat analisis dan

peramalan perilaku gejala atau proses tersebut di masa depan.

55

Menurut Muhammadi et al. (2001, p51) simulasi dilakukan melalui

tahap-tahap seperti berikut :

a. Penyusunan konsep

Tahap pertama adalah penyusunan konsep, gejala atau proses yang

akan ditirukan perlu dipahami, dengan jalan menentukan unsur-unsur

yang berperan dalam gejala atau proses tersebut.

b. Pembuatan model

Berdasarkan gagasan pada konsep di tahap sebelumnya, gagasan

tersebut dirumuskan sebagai model yang berbentuk uraian, gambar,

atau rumus. Di mana model adalah statu bentuk yang dibuat untuk

menirukan statu gejala atau proses.

c. Simulasi

Selanjutnya, simulasi dapat dilakukan dengan menggunakan model

yang telah dibuat. Pada mode kuantitatif, simulasi dilakukan dengan

memasukkan data ke dalam model, di mana perhitungan dilakukan

untuk mengetahui perilaku gejala atau proses.

d. Validasi hasil simulasi

Akhirnya, dilakukan validasi untuk mengetahui kesesuaian antara

hasil simulasi dengan gejala atau proses yang ditirukan. Model dapat

dinyatakan baik apabila kesalahan atau simpangan hasil simulasi

terhadap gejala atau proses yang ditirukan kecil.

56

2.1.3.7 Causal Loop Diagram (CLD)

(CLD) adalah metode yang penting digunakan untuk menunjukkan

struktur feedback dari sistem. Causal loop diagram baik digunakan untuk :

• Secara cepat menangkap hipotesis yang kita buat mengenai penyebab

dari dinamika.

• Memunculkan dan menangkap model mental dari individu atau tim.

• Mengkomunikasikan feedback yang penting yang diyakini

bertanggung jawab terhadap problem.

Ketentuan untuk menggambar diagram kausal adalah sederhana

namun harus diikuti secara tepat. Diagram kausal terdiri dari variabel-

variabel yang terhubung oleh panah yang menandakan pengaruh kausal di

antara variabel. Feedback loop yang penting juga diidentifikasi dalam

diagram.

Variabel-variabel dihubungkan dengan hubungan kausal, yang

ditunjukkan dengan panah. Contohnya, laju kelahiran ditentukan oleh baik

dengan populasi dan dengan fraksi laju kelahiran. Tiap hubungan kausal

memiliki polaritas (ditunjukkan dalam gambar 2.20), baik itu positif (+)

maupun negatif (-) untuk mengindikasikan bagaimana variabel dependen

berubah ketika variabel independen berubah (Sterman, 2004, p138). Loop

yang penting digambarkan oleh loop identifier (ditunjukkan dalam gambar

2.21) yang menunjukkan apakah loop tersebut memiliki feedback positif

(reinforcing) atau negatif (balancing)

57

Gambar 2.20 Polaritas Hubungan Kausal


Gambar 2.21 Loop Identifier


Hubungan positif menandakan jika penyebab meningkat, maka efek

akan meningkat di atas yang sebelumnya, dan jika penyebab menurun, maka

efek akan menurun di bawah yang sebelumnya. Pada contoh gambar 2.22,

peningkatan fraksi laju kelahiran berarti laju kelahiran akan meningkat

dibandingkan yang sebelumnya, dan penurunan pada fraksi laju kelahiran

berarti laju kelahiran akan menurun di bawah yang sebelumnya.

Hubungan positif menandakan jika penyebab meningkat, maka efek

akan menurun di bawah yang sebelumnya, dan jika penyebab menurun, maka

efek akan meningkat di atas yang sebelumnya. Contohnya, peningkatan rata-

rata umur hidup manusia berarti laju kematian akan menurun di bawah yang

sebelumnya, dan penurunan pada rata-rata umur hidup manusia akan

meningkatkan laju kematian di atas yang sebelumnya.

58

Gambar 2.22 Contoh Causal Loop Diagram (CLD)


2.1.3.8 Stock and Flow Diagram (SFD)

CLD sangat berguna pada beberapa situasi, CLD sangat cocok

digunakan untuk merepresentasikan ketergantungan dan proses feedback.

Namun, CLD memiliki beberapa batasan dan kelemahan. Salah satu batasan

yang ada pada CLD adalah ketidakmampuan mereka untuk menangkap

struktur stock dan flow dari sistem. SFD, bersamaan dengan feedback

merupakan dua konsep penting dalam teori sistem dinamis.

Stock merupakan akumulasi. Stock menandakan kondisi dari sistem

dan menciptakan informasi terhadap keputusan dan aksi apa yang sudah

dilakukan. Stock menciptakan delay dengan mengakumulasikan perbedaan di

antara inflow pada proses dan outflow-nya.

Sistem dinamis menggunakan notasi pembuatan diagram tertentu bagi

stock dan flow (Sterman, 2004, p192-193). Notasi yang digunakan antara lain

(ditunjukkan pula pada gambar 2.23 dan gambar 2.24):

• Stock ditunjukkan dengan bentuk persegi

59

• Inflow ditunjukkan dengan pipa (panah) yang menuju pada stock

• Outflow ditunjukkan dengan pipa (panah) yang keluar dari stock

• Valve mengontrol flow (aliran)

• Awan menggambarkan sumber (source) dan bak (sink) bagi flow.

Sumber menunjukkan stock darimana flow berasal di luar batasan

model. Bak menunjukkan stock dimana flow mengalir meninggalkan

model.

Contoh SFD ditunjukkan pada gambar 2.25.

Gambar 2.23 Notasi Dalam Stock and Flow Diagram


60

Gambar 2.24 Penjelasan Mengenai Notasi dalam Stock and Flow Diagram


Gambar 2.25 Contoh Stock and Flow Diagram


2.1.3.9 Validitas Model

Validitas atau keabsahan adalah salah satu criteria penilaian

keobyektivan dari suatu pekerjaan ilmiah. Pada pekerjaan pemodelan,

obyektivitas ditunjukkan dengan sejauh mana model dapat menirukan fakta.

Istilah menirukan bukan berarti sama, tetapi adalah serupa. Kalau model

sama dengan fakta, berarti tidak ada proses berpikir dalam membangun

model, yaitu menyederhanakan fakta dan rangkaiannya sehingga dapat

dipahami dengan mudah dan cepat.

61

Teknik validasi yang utama dalam metode berpikir sistem adalah

validasi struktur model, yaitu sejauh mana keserupaan struktur model

mendekati struktur nyata. Sebagai model struktural yang berorientasi pada

proses, keserupaan struktur model dengan struktur nyata ditunjukkan dengan

sejauh mana interaksi variabel model dapat menirukan interaksi kejadian

nyata.

Dalam langkah memvalidasi model, terdapat dua jenis uji validitas,

yaitu :

• Uji validitas struktur

Ada dua jenis validitas struktur, yaitu validitas konstruksi dan

kestabilan struktur. Validitas konstruksi yaitu keyakinan terhadap

konstruksi model valid secara ilmiah atau didukung/diterima secara

akademis. Kestabilan struktur yaitu keberlakuan atau kekuatan

struktur dalam dimensi waktu. Pengujian terhadap dua jenis validitas

struktur ini bertujuan untuk memperoleh keyakinan sejauh mana

keserupaan struktur model mendekati struktur nyata.

Selanjutnya, ada dua teknik validasi konstruksi, yaitu validasi

konstruksi melalui teori dan validasi konstruksi melalui kritik teori.

Validasi konstruksi dengan teori, di mana teori adalah generalisasi

struktur nyata, ditunjukkan dengan sejauh mana struktur model yang

diciptakan sesuai dengan aturan berpikir logis dalam masing-masing

teori keilmuan dari obyek yang diteliti.

62

• Uji validitas kinerja/output model

Validasi kinerja adalah aspek pelengkap dalam metode berpikir

sistem. Tujuannya adalah memperoleh keyakinan sejauh mana kinerja

model sesuai dengan kinerja sistem nyata, sehingga memenuhi syarat

sebagai model ilmiah yang taat fakta. Caranya adalah memvalidasi

kinerja model dengan data empiris, dengan tujuan melihat sejauh

mana perilaku output model sesuai dengan perilaku data empirik.

Prosedur uji konsistensi adalah pertama, mengeluarkan output

simulasi, kemudian dibandingkan secara visual dengan pola perilaku

data empirik. Kedua, jika secara visual pola output simulasi sudah

mengikuti pola data aktual, maka untuk memperoleh keyakinan

dilakukanlah uji statistik.

Suatu ukuran yang mempertimbangkan baik ketidakseimbangan biaya

dari unsur kesalahan yang besar maupun memberikan dasar perbandingan

relatif dengan metode naif salah satunya adalah dengan metode statistik-U

yang dikembangkan Theil.

Statistik ini memungkinkan suatu perbandingan relatif antara metode

peramalan formal dengan pendekatan naif dan juga mengkuadratkan

kesalahan yang terjadi sehingga kesalahan yang besar diberikan lebih banyak

bobot daripada kesalahan yang kecil. Karakteristik positif yang ditimbulkan

dalam menggunakan statistik-U dari Theil sebagai ukuran ketepatan adalah

mengenai interpretasi yang intuitif. Secara matematis, statistik-U dari Theil

didefinisikan sebagai.

63

11 1

1

11

1

ni i

i i

ni i

i i

F XX

UX X

X

−+ +

−

−+

−

⎛ ⎞−⎜ ⎟⎝ ⎠=⎛ ⎞−⎜ ⎟⎝ ⎠

∑

∑

1U = : metode naif sama baiknya dengan teknik peramalan yang

dievaluasi

1U < : teknik peramalan yang digunakan adalah lebih baik daripada

metode naif. Makin kecil nilai statistik-U, makin baik teknik

peramalan dibanding metode naif secara relatif.

Fungsi-fungsi Penting Simulasi

Fungsi-fungsi penting yang terdapat dalam simulasi antar lain :

• Fungsi IF

Fungsi ini menggambarkan suatu kondisi dan digunakan untuk

banyak kepentingan, antara lain untuk menguji variabel-variabel lain.

Contoh penulisan fungsi ini dalam software simulasi powersim ialah :

Aux IF = IF(Condition, value1, value2)

Keterangan :

Condition = suatu logical value (true or false)

Value1 = angka sembarang (parameter komputer)

Value2 = angka sembarang (parameter komputer)

64

• Fungsi GRAPH

Fungsi ini digunakan bila data berupa table atau data menunjukkan

hubungan yang non linier. Contoh penulisan fungsi ini dalam

software simulasi powersim ialah :

Aux GRAPH=GRAPH(X,X1,dx,Y(N))

Keterangan :

X = variable bebas (merupakan sumbu-x, input)

X1 = nilai pertama dari X

dx = pertambahan nilai dari X

Y(N) = vektor (sumbu-y, output)

• Fungsi DELAY

Fungsi ini digunakan bila terdapat delay atau kelambatan dalam

sistem. Ada tiga jenis delay dalam simulasi, yaitu delay material,

delay informasi, dan delay pipeline. Salah satu contoh penulisan

fungsi ini dalam software simulasi powersim ialah :

Aux OUTPUT=DELAYMTR(INPUT,DELAY_TIME,1,”INITIAL”)

• Fungsi STEP

Fungsi ini merupakan fungsi penambahan seterusnya pada periode

tertentu dalam simulasi. Fungsi ini dapat dicontohkan jika kita

menabung sebesar Rp 2000,- secara kontinyu setiap bulan dan

dimulai pada bulan pertama. Kemudian pada bulan ke empat kita

menambah tabungan kita dengan Rp 500,- untuk seterusnya, maka

fungsi STEP tersebut dapat ditulis :

65

AUX TABUNGAN=2000+STEP(500,4)

• Fungsi PULSE

Fungsi ini sama dengan fungsi STEP, namun pada fungsi ini

penambahan nilai dilakukan secara periodik (berkala). Contoh

penulisan fungsi PULSE dalam software simulasi powersim dengan

menggunakan contoh yang ada pada fungsi STEP sebelumnya ialah :

AUX TABUNGAN=2000+PULSE(500,4,4)

Angka 500 menunjukkan besarnya penambahan, angka 4 pertama

menunjukkan waktu pertama penambahan dilakukan, dan angka 4

kedua menunjukkan interval penambahan pertama dengan

penambahan selanjutnya.

• Fungsi TIMECYCLE

Fungsi TIMECYCLE digunakan untuk menguji siklus waktu atau

interval waktu. Contoh penulisan fungsi ini dalam software simulasi

powersim ialah :

Aux TIMECYCLE=TIMECYCLE(FIRST,INTERVAL)

Keterangan :

FIRST = waktu pertama untuk pengecekan

INTERVAL = waktu di antara pengecekan yang satu ke

pengecekan yang lain

66

2.2 Sistem Informasi

2.2.1 Pengertian Sistem

Menurut Mcleod (2001, p11), sistem adalah sekelompok elemen yang

terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan. Suatu

organisasi seperti perusahaan misalnya, organisasi terdiri dari sejumlah

sumber daya seperti manusia, material, mesin, uang, dan informasi yang

bekerja menuju tercapainya suatu tujuan tertentu yang ditentukan oleh

pemilik atau pihak manajemen.

Pada dasarnya, elemen-elemen yang membentuk sistem dapat

ditunjukkan pada gambar 2.26. Sumber daya input diubah menjadi sumber

daya output. Sumber daya mengalir dari elemen input melalui elemen

transformasi ke elemen output. Suatu mekanisme pengendalian memantau

proses transformasi untuk meyakinkan bahwa sistem tersebut memenuhi

tujuannya. Mekanisme pengendalian ini dihubungkan pada arus sumber daya

dengan memakai suatu umpan balik (feedback loop) yang mendapatkan

informasi dari output sistem dan menyediakan informasi bagi mekanisme

pengendalian. Mekanisme pengendalian membandingkan sinyal-sinyal

umpan balik ke sasaran dan mengarahkan sinyal pada elemen input jika

sistem operasi memang perlu diubah.

67

Gambar 2.26 Komponen Dari Suatu Sistem Yang Dapat

Mengendalikan Operasinya Sendiri

2.2.2 Pengertian Data dan Informasi

Menurut Mcleod (2001, p15), data merupakan fakta-fakta dan angka-

angka yang relatif tidak berarti bagi pemakai. Misalnya data berupa jumlah

jam kerja tiap pegawai dalam perusahaan. Setelah diproses, data diubah

menjadi informasi, jika jam kerja tiap pekerja dikalikan dengan upah per jam,

maka hasilnya akan diperoleh pendapatan kotor, jika pendapatan kotor tiap

pekerja dijumlahkan, penjumlahan tersebut adalah total biaya gaji seluruh

perusahaan. Jumlah biaya gaji tersebut dapat menjadi informasi bagi pemilik

perusahaan. Informasi adalah data yang telah diproses, atau data yang

memiliki arti dan dapat berguna.

2.2.3 Pengertian Sistem Informasi

Menurut Whitten et al. (2004, p10), Sistem informasi merupakan

pengaturan orang, data, proses, dan teknologi informasi yang berinteraksi

68

untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menyediakan sebagai

output informasi yang diperlukan untuk mendukung sebuah organisasi.

Menurut O’Brien (2005, p5), sistem informasi merupakan kombinasi

teratur apa pun dari orang-orang, hardware, software, jaringan komunikasi,

dan sumber daya data yang mengumpulkan, mengubah, dan menyebarkan

informasi dalam sebuah organisasi. Orang bergantung pada sistem informasi

antara satu sama lain dengan menggunakan berbagai jenis alat fisik

(hardware), perintah dan prosedur pemrosesan informasi (software), saluran

komunikasi (jaringan), dan data yang disimpan.

Sistem informasi bergantung pada sumber daya manusia, hardware,

software, data, serta jaringan untuk melakukan input, pemrosesan, output,

penyimpanan dan aktivitas pengendalian yang mengubah sumber daya data

menjadi produk informasi. Model sistem informasi yang terdiri dari berbagai

komponen-komponen tersebut dapat ditunjukkan dalam gambar 2.27.

69

Gambar 2.27 Komponen-komponen Dalam Sistem Informasi

Sumber : O’Brien (2005)

Model sistem informasi ini dapat menunjukkan hubungan

antarkomponen dan aktivitas sistem informasi.

Adapun terdapat tiga peranan penting sistem informasi dalam sebuah

perusahaan bisnis adalah :

• Mendukung proses dan operasi bisnis

• Mendukung pengambilan keputusan para pegawai dan manajernya

• Mendukung berbagai strategi untuk keunggulan kompetitif.

2.2.4 Jenis-jenis Sistem Informasi

Menurut O’Brien (2005, p15-19), secara konsep, aplikasi system

informasi yang diimplementasikan dalam dunia bisnis saat ini dapat

70

diklasifikasikan dalam beberapa cara yang dapat ditunjukkan pada gambar

2.28 di bawah :

Gambar 2.28 Klasifikasi Sistem Informasi

Sumber : O’Brien (2005)

Deskripsi mengenai jenis-jenis sistem informasi :

• Sistem pendukung operasi

Merupakan sistem yang menghasilkan berbagai produk informasi

yang paling dapat digunakan oleh para manajer. Peranan sistem ini

adalah untuk secara efisien memproses transaksi bisnis,

mengendalikan proses industrial, mendukung komunikasi dan

kerjasama perusahaan, serta memperbarui database perusahaan. Yang

termasuk dalam sistem pendukung operasi adalah :

o Sistem pemrosesan transaksi, adalah sistem yang mencatat

serta memproses data yang dihasilkan dari transaksi bisnis

o Sistem pengendalian proses, adalah sistem yang mengawasi

dan mengendalikan proses fisik.

71

o Sistem kerja sama perusahaan, adalah sistem yang bertujuan

meningkatkan komunikasi dan produktivitas tim serta

kelompok kerja, dan meliputi aplikasi yang kadang kala

disebut sebagai sistem otomatisasi kantor.

• Sistem pendukung manajemen

Merupakan sistem informasi yang berfokus pada penyediaan

informasi dan dukungan untuk pengambilan keputusan yang efektif

oleh pada manajer. Yang termasuk dalam sistem pendukung

manajemen adalah :

o Sistem informasi manajemen, adalah sistem yang memberikan

informasi dalam bentuk laporan dan tampilan pada para

manajer dan banyak praktisi bisnis.

o Sistem pendukung keputusan, adalah sistem yang memberikan

dukungan komputer langsung pada para manajer selama

proses pengambilan keputusan.

o Sistem informasi eksekutif, adalah sistem yang memberikan

informasi penting dari berbagai sumber internal dan external

dalam tampilan yang mudah digunakan bagi eksekutif dan

manajer.

2.2.5 Decision Support System (DSS)

Definisi dari decision support system (DSS) yang dapat dikutip dari

buku Turban et al. (2001, p96-97), antara lain :

72

• Menurut Little (1970), DSS merupakan kumpulan dari prosedur

berdasarkan model yang digunakan untuk memproses data dan

pertimbangan untuk mendukung manajer dalam membuat keputusan.

• Menurut Moore dan Chang (1980), DSS merupakan perpanjangan

sistem yang mampu mendukung analisa data ad hoc dan pemodelan

keputusan, yang berorientasi pada perencanaan masa depan, dan

digunakan pada interval yang teratur atau tidak terencana.

• Menurut Bonczek et al. (1980), DSS merupakan sistem berbasiskan

komputer yang terdiri dari tiga komponen yang berinteraksi, yaitu

language system (mekanisme yang menyediakan komunikasi di

antara pengguna dengan komponen lain dalam DSS), knowledge

system (kumpulan dari pengetahuan mengenai problem domain yang

terkandung dalam DSS sebagai data ataupun prosedur), dan problem-

processing system (sebuah hubungan diantara dua komponen yang

lain, yang terdiri dari satu atau lebih kemampuan manipulasi problem

umum yang digunakan dalam pembuatan keputusan).

• Menurut Keen (1980), DSS merupakan situasi dimana sistem akhir

dapat dikembangkan hanya melalui proses adaptif dari pembelajaran

dan evolusi. DSS merupakan produk dari proses pengembangan

dimana pengguna DSS, pembangun DSS, dan DSS itu sendiri mampu

untuk mempengaruhi satu sama lain, yang menghasilkan evolusi dan

pola sistem penggunaan.

73

2.2.6 Komponen dari Decision Support System (DSS)

Menurut Turban et al. (2001, p100-101), komponen dari aplikasi DSS

disusun dari :

• Data management subsystem

Data menegement subsystem terdiri dari database, yang berisi data

yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh software yang disebut

database management system (DBMS)

• Model management subsystem

Model management subsystem merupakan paket software yang terdiri

dari model finansial, statistik, manajemen sains, dan model kuantitatif

lainnya yang menyediakan kemampuan analitik dari sistem dan

manajemen software yang sesuai.

• Knowledge-based management subsystem

Knowledge-based management subsystem dapat mendukung

subsistem-subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang

independen. Subsistem ini menyediakan kecerdasan untuk

mendukung keinginan dari pembuat keputusan.

• User interface subsystem

User interface subsystem bertugas sebagai perantara di antara

pengguna dengan sistem DSS.

74

Komponen-komponen penyusun decision support system (DSS)

tersebut dapat pula disederhanakan menjadi gambar 2.29 di bawah berikut :

Gambar 2.29 Komponen-komponen Penyusun DSS

Sumber : Turban et al. (2001)

2.2.7 Object Oriented Analysis & Design

Menurut Mathiassen et al. (2000, p14), metode object oriented

analysis & design merupakan pendekatan analisa dan perancangan sistem

informasi dengan menggunakan obyek-obyek dan kelas-kelas sebagai

konsep utamanya.

Obyek, state, dan behavior merupakan konsep yang lebih umum dan

cocok digunakan dalam mendeskripsikan fenomena yang dapat diekspresikan

dengan bahasa natural. Menurut Mathiassen et al. (2000, p4), obyek

merupakan sebuah entitas dengan identitas, state, dan perilaku (behavior).

75

Dan class merupakan sebuah deskripsi dari kumpulan obyek-obyek yang

memiliki kesamaan struktur, pola perilaku (behavioral pattern), dan atribut.

Dalam pandangan sistem konteks dalam OOAD , terdapat dua

perspektif yang saling melengkapi, yaitu problem domain dan application

domain (Mathiassen et al., 2000, p6). Problem domain adalah bagian dari

konteks yang dikelola, diamati, atau dikendalikan oleh sistem. Application

domain adalah organisasi yang mengelola, mengamati, atau mengendalikan

problem domain.

OOAD mencakup empat perspektif melalui empat aktivitas utama

yang ditunjukkan dalam gambar 2.30.

Gambar 2.30 Empat Aktivitas Utama Dalam OOAD

Sumber : Mathiassen et al. (2000)

76

2.2.7.1 System Definition

Pada awal pengembangan sistem, biasanya terdapat hal yang tidak

jelas dalam menentukan kesulitan pengembangan sistem yang paling penting.

Beberapa kesulitan harus diidentifikasi pada langkah-langkah awal, dan jika

tidak maka akan terjadi masalah-masalah yang besar.

Pengembangan sistem berawal dari situasi yang kita anggap sebagai

permasalahan. Situasi tersebut dapat diinterpretasikan dalam beberapa cara

dan salah satu cara adalah dengan menentukan system definition.

Menurut Mathiassen et al. (2000, p24), system definition adalah

deskripsi singkat dari sistem yang terkomputerisasi yang dinyatakan dalam

bahasa natural. System definition menunjukkan ciri dasar bagi pengembangan

dan penggunaan sistem. System definition mendeskripsikan sistem dalam

suatu konteks, informasi apa yang seharusnya disimpan, fungsi apa saja yang

harus disediakan, dimana sistem dipergunakan, dan pada kondisi apa

pengembangan diaplikasikan.

System definition harus singkat dan akurat, dan berisi mengenai

keputusan paling mendasar dalam sistem. System definition yang singkat dan

akurat dapat memberikan suatu pandangan dan membuat lebih mudah dalam

membandingkan alternatif.

Proses mendeskripsikan situasi yang dihadapi oleh user harus lengkap

dan detail. Salah satu cara untuk menggambarkan situasi dari user adalah

dengan menggunakan rich picture. Menurut Mathiassen et al. (2000, p26),

rich picture merupakan gambaran informal yang menunjukkan pemahaman

ilustrator terhadap situasi user.

77

Rich picture berfokus pada aspek penting dari situasi yang ditentukan

oleh ilustrator. Rich picture harus memberikan deskripsi luas mengenai

situasi yang memungkinkan beberapa interpretasi alternatif. Contoh rich

picture dapat ditunjukkan pada gambar 2.31.

Gambar 2.31 Contoh RIch Picture


Pada system definition terdapat beberapa kriteria yang digunakan

dalam menentukan keputusan paling mendasar yang berhubungan dalam

pembangunan solusi sistem yang terkomputerisasi. Kriteria-kriteria tersebut

adalah FACTOR, di mana kriteria-kriteria tersebut dapat dideskripsikan

sebagai berikut :

• Functionality : merupakan fungsi sistem yang mendukung tugas

application domain.

• Application domain : bagian dari organisasi yang mengatur,

mengamati, atau mengendalikan problem domain.

78

• Conditions : kondisi di mana sistem akan dikembangkan atau

digunakan.

• Technology : kedua teknologi yang digunakan untuk mengembangkan

sistem dan teknologi yang digunakan untuk menjalankan sistem.

• Objects : objek-objek utama dalam problem domain.

• Responsibility : Tanggung jawab sistem secara keseluruhan dalam

hubungannya dalam konteks.

2.2.7.2 Analisa Problem domain

Menurut Mathiassen et al. (2000, p45), analisa problem domain

berfokus pada pertanyaan : ”dengan informasi apa saja sistem akan

berhubungan?”. Tujuan dari analisa problem domain adalah untuk

mengembangkan model dari problem domain.

Analisa problem domain dibagi menjadi tiga aktivitas yang dapat

ditunjukkan pada gambar 2.32 dan dapat dideskripsikan sebagai berikut :

a. Aktivitas class

Abstraksi, klasifikasi, dan pemilihan merupakan tugas utama dalam

aktivitas class. Pada aktivitas ini dilakukan abstraksi problem domain

dengan cara melihat problem domain tersebut sebagai object dan

event. Kemudian dilakukan pengklasifikasian object dan event, dan

menentukan class dan event dimana class dan event yang sudah

dipilih tersebut akan dimasukkan ke dalam sistem.

79

Aktivitas class akan menghasilkan event table yang merupakan

sebuah tabel yang mendeskripsikan class dan event yang saling

berhubungan. Dalam tabel, dimensi horizontalnya berisi class yang

sudah dipilih, dan dimensi vertikalnya berisi event yang sudah dipilih.

b. Aktivitas structure

Pada aktivitas structure (struktur), hal yang difokuskan adalah

hubungan di antara class dan object. Pada aktivitas ini, dideskripsikan

hubungan struktural di antara class dan object.

Hasil dari aktivitas ini adalah class diagram, di mana diagram

tersebut dapat memberikan pandangan mengenai problem domain

dengan cara menunjukkan hubungan struktural di antara class dan

object pada model. Dalam class diagram terdapat tiga jenis

hubungan, yaitu generalisasi, agregasi, dan asosiasi.

c. Aktivitas behavior

Pada aktivitas behavior, dilakukan pengembangan definisi class

dalam class diagram dengan cara menjelaskan pola perilaku

(behavior pattern) dan atribut dari tiap class. Hasil dari aktivitas ini

adalah statechart diagram, di mana dalam diagram ini dapat

ditunjukkan tiga jenis dari pola perilaku class, yaitu :

• Sequence : event yang terjadi satu demi satu secara berurutan.

• Selection : satu event yang terjadi dari beberapa event.

• Iteration : event yang dapat terjadi berkali-kali.

80

Gambar 2.32 Aktivitas-aktivitas Dalam Pemodelan Problem Domain


2.2.7.3 Application domain Analysis

Menurut Mathiassen et al. (2000, p115), analisa application domain

berfokus pada pertanyaan : ”bagaimana target system digunakan?”. Tujuan

dari analisa application domain adalah untuk mendefinisikan fungsi-fungsi

dan interface sistem seperti apa yang dibutuhkan.

Analisa application domain terdiri dari tiga aktivitas yang dapat


a. Aktivitas usage

Pada aktivitas ini dihasilkan use case diagram di mana diagram ini

memberikan pandangan dari kebutuhan sistem (system requirements)

dari perspektif user dan memberikan dasar untuk mendefinisikan dan

mengevaluasi fungsi-fungsi dasar dan interface yang dibutuhkan.

81

Pada use case diagram terdapat use case dan actor. Actor adalah

sebuah abstraksi dari user atau system lain yang berinteraksi dengan

system target. Use case adalah sebuah pola interaksi di antara system

dan actor dalam application domain. Dalam aktivitas ini masing-

masing use case dan actor tersebut dapat dijelaskan lebih mendetail

dalam bentuk use case specification dan actor specification.

b. Aktivitas functions

Aktivitas ini difokuskan pada fungsi apa yang dapat sistem lakukan

untuk membantu actor dalam melakukan pekerjaannya. Pada aktivitas

ini dihasilkan daftar fungsi (function list) yang mendeskripsikan

fungsi-fungsi yang dibutuhkan dalam sistem. Fungsi-fungsi tersebut

dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu :

• Update functions

Fungsi ini diaktifkan oleh event dalam problem domain dan

menghasilkan perubahan pada status model (model state)

• Signal functions

Fungsi ini diaktifkan oleh perubahan pada status model (model

state) dan menghasilkan reaksi di dalam konteks. Reaksi ini

dapat berupa tampilan kepada actor di dalam application

domain, atau intervensi langsung di dalam problem domain.

• Read functions

82

Fungsi ini diaktifkan oleh kebutuhan informasi dari actor dan

menghasilkan sistem yang menampilkan bagian yang relevan

dari model.

• Compute functions

Fungsi ini diaktifkan oleh kebutuhan informasi dari actor dan

terdiri dari proses komputasi yang melibatkan informasi yang

disediakan oleh actor atau model. Fungsi ini menghasilkan

tampilan hasil komputasi.

c. Aktivitas interfaces

Pada aktivitas ini difokuskan pada kebutuhan target sistem akan

interface. Menurut Mathiassen et al. (2000, p151-152), interface

merupakan fasilitas yang membuat model dan fungsi sistem tersedia

bagi actor. Interface itu sendiri terbagi menjadi dua jenis, yaitu user

interface yang berarti interface yang berfungsi memfasilitasi

komunikasi antara user dengan sistem dan system interface yang

berarti interface yang berfungsi memfasilitasi komunikasi antara

sistem dengan sistem lainnya.

Aktivitas ini menghasilkan navigation diagram yang memberikan

pandangan dari elemen-elemen user interface dan transisi yang terjadi

di antaranya. Navigation diagram terdiri dari gambar-gambar dari tiap

window yang sudah diperkecil, dan panah yang menggambarkan efek

dari penggunaan tombol dan pemilihan lain yang menghasilkan baik

fungsi atau membuka window lain.

83

Gambar 2.33 Aktivitas-aktivitas Dalam Analisa Application Domain


2.2.7.4 Architectural Design

Awal dari architectural design (desain arsitektur) adalah system

requirement (kebutuhan sistem) yang dihasilkan dalam analisa problem

domain dan application domain. Rancangan desain arsitektur harus dibuat

berdasarkan pemahaman mendalam mengenai konteks sistem, yang

digambarkan dalam design criteria. Di samping itu, desain arsitektur harus

memastikan penggunaan fasilitas technical platform digunakan secara

efisien.

Desain arsitektur menghasilkan sebuah arsitektur yang

mendefinisikan komponen-komponen sistem dan hubungannya, distribusi

sistem pada perangkat technical platform, dan jika dibutuhkan mekanisme

yang dibutuhkan untuk mengkoordinasikan proses sistem.

84

Desain arsitektur terdiri dari tiga aktivitas yang dapat dijelaskan

dalam gambar 2.34 dan dapat dideskripsikan sebagai berikut :

a. Aktivitas criteria

Pada aktivitas ini ditentukan criteria (kriteria) bagi rancangan sistem

yang akan dikembangkan. Kriteria itu sendiri artinya adalah properti

yang diinginkan dalam sebuah arsitektur.

Terdapat beberapa kriteria yang diusulkan oleh para peneliti dalam

menentukan prioritas perancangan desain arsitektur, kriteria-kriteria

tersebut dapat ditunjukkan dalam tabel 2.1.

Tabel 2.1 Kriteria-kriteria untuk menentukan kualitas software

Criterion Measure of

Usable Adaptabilitas sistem terhadap konteks organisasi,

pekerjaan, dan teknis

Secure Pencegahan terhadap akses yang tidak terotorisasi pada

data dan fasilitas

Efficient Eksploitasi ekonomis dari fasilitas technical platform

Correct Kesesuaian dengan kebutuhan

Reliable Kesesuaian terhadap presisi yang dibutuhkan dalam

eksekusi fungsi

Maintainable Biaya dari mendeteksi dan memperbaiki kecacatan sistem

Testable Biaya untuk memastikan sistem yang dijalankan bekerja

sesuai fungsi yang diharapkan

Flexible Biaya untuk memodifikasi sistem yang sudah

dikembangkan

ComprehensibleUsaha yang dibutuhkan untuk memperoleh pemahaman

terhadap sistem

Reuseable Potensi menggunakan bagian dari sistem pada sistem lain

85

yang berhubungan

Portable Biaya memindahkan sistem ke technical platform lain

Interoperable Biaya untuk memasangkan sistem dengan sistem lain

b. Aktivitas components architecture

Arsitektur komponen yang baik membuat sistem menjadi lebih

mudah untuk dimengerti, lebih mudah untuk mengorganisasi

rancangan kerja dan mencerminkan stabilitas dari sistem konteks.

Menurut Mathiassen et al. (2000, p189), arsitektur komponen adalah

sebuah sistem struktur yang tersusun dari komponen-komponen yang

berhubungan. Di mana komponen adalah sekumpulan bagian dari

program yang merupakan keseluruhan dan memiliki tanggung jawab

yang didefinisikan dengan baik.

Pada aktivitas ini dihasilkan component diagram yang menjelaskan

mengenai arsitektur komponen yang digunakan dalam sistem.

Terdapat tiga jenis pola arsitektur komponen yang umum digunakan,

yaitu :

• The layered architecture pattern

• The generic architecture pattern,

• The client-server architecture pattern

Pada client-server architecture pattern terdapat beberapa bentuk

umum yang digunakan yang dapat ditunjukkan dalam tabel 2.2.

86

Tabel 2.2 Bentuk-bentuk Umum Client-Server Architecture Pattern

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

c. Aktivitas processes architecture

Aktivitas ini memberikan gambaran mengenai komplemen dari

pembuatan struktur logika yang dijelaskan dalam arsitektur

komponen. Aktivitas ini disusun berdasarkan dua tingkat dari

abstraksi. Tingkat pertama adalah overall level di mana didefinisikan

distribusi dari komponen program pada prosesor sistem yang ada.

Tingkat kedua berhubungan dengan proses yang menyusun kolaborasi

di antara obyek-obyek yang ada selama eksekusi.

Menurut Mathiassen et al. (2000, p211), process architecture adalah

struktur eksekusi sistem yang tersusun dari proses yang saling

bergantungan. Pada aktivitas ini akan dihasilkan deployment diagram

yang mendeskripsikan distribusi dan kolaborasi dari komponen

program dan active object dengan prosesor.

87

Gambar 2.34 Aktivitas-aktivitas Dalam Architectural Design


2.2.7.5 Component Design

Component design dibuat berdasarkan spesifikasi arsitektural dan

kebutuhan sistem (system requirements). Pada tahap ini terdapat dua

rancangan desain yang umum, yaitu model component dan function

component. Component design terdiri dari tiga aktivitas yang dapat


a. Aktivitas model component

Konsep utama dalam desain model component adalah struktur. Model

harus dapat menggambarkan hubungan konseptual yang relevan

dalam problem domain. Model ini mendeskripsikan problem domain

menggunakan class, object, struktur class dan object, dan perilaku

(behavior) mereka. Tugas utama dalam aktivitas ini adalah untuk

merepresentasikan event-event dengan menggunakan mekanisme

yang terdapat di bahasa pemrograman berorientasi obyek.

88

b. Aktivitas function component

Tujuan dari aktivitas ini adalah untuk memberikan user interface dan

sistem komponen lainnya akses terhadap model. Menurut Mathiassen

et al. (2000, p252), function component adalah sebuah bagian dari

sistem yang mengimplementasikan kebutuhan fungsional.

c. Aktivitas connecting component

Pada aktivitas ini dilakukan perancangan hubungan di antara

komponen-komponen untuk memperoleh rancangan yang fleksibel

dan komprehensif.

Gambar 2.35 Aktivitas-aktivitas Dalam Component Design


2.2.8 Unified Modeling Language (UML)

Unified modelling language (UML) merupakan bahasa pemodelan

obyek standar yang dibuat oleh Grady Booch dan James Rumbaugh yang

bergabung pada tahun 1994 dan kemudian dilengkapi oleh Ivar Jacobson

yang bergabung pada tahun 1995. Tujuan dibuatnya metode bahasa

89

pemodelan ini adalah untuk membuat proses standar tunggal untuk

mengembangkan sistem berorientasi obyek.

UML terdiri dari beberapa elemen grafis yang dikombinasikan untuk

membentuk diagram. Karena UML adalah sebuah bahasa, maka UML

memiliki beberapa ketentuan dalam mengkombinasikan elemen-elemen

grafis ini. Tujuan dari pembentukan diagram ini adalah untuk

mempresentasikan beberapa pandangan dari sistem, beberapa pandangan dari

sistem ini disebut model.

2.2.9 Notasi UML

Menurut Mathiassen et al. (2000, p328), notasi merupakan bahasa

textual dan grafis yang telah diseragamkan sebagian untuk mendeskripsikan

sebuah sistem dan konteksnya.

2.2.9.1 Class Diagram

Class diagram mendeskripsikan sekumpulan class dan hubungan

struktural diantaranya. Dalam class diagram terdapat beberapa jenis

hubungan untuk menjelaskan kaitan struktural di antara class. Beberapa jenis

hubungan yang digunakan adalah :

• Asosiasi

Hubungan asosiasi menggambarkan hubungan konseptual diantara

class atau object. Hubungan ini digambarkan dengan garis lurus di

antara class yang relevan. Contoh hubungan asosiasi ini dapat dilihat

pada gambar 2.36.

90

Gambar 2.36 Contoh Hubungan Asosiasi


• Generalisasi

Hubungan generalisasi menjelaskan hubungan di antara specialized

class dengan generalized class. Di mana generalized class (super

class) mendeskripsikan properti-properti pada sekumpulan

specialized class (sub class). Contoh hubungan generalisasi ini dapat

dilihat pada gambar 2.37.

Gambar 2.37 Contoh Hubungan Generalisasi


• Agregasi

Hubungan agregasi menjelaskan hubungan di antara dua atau lebih

object. Di mana dalam hubungan tersebut terdapat superior object

yang terdiri dari beberapa inferior object. Contoh hubungan agregasi

ini dapat dilihat pada gambar 2.38.

91

Gambar 2.38 Contoh Hubungan Agregasi


2.2.9.2 Statechart Diagram

Statechart diagram mendeskripsikan perilaku umum dari semua

obyek dalam class yang spesifik dan mengandung status (states) dan transisi

di antaranya (Mathiassen et al., 2000, p341). Contoh dari statechart diagram

dapat dilihat pada gambar 2.39.

Gambar 2.39 Contoh Statechart Diagram


92

2.2.9.3 Use Case Diagram

Use case diagram menunjukkan hubungan di antara actor dan use

case. Dua elemen utama pada use case diagram adalah actor dan use case di

mana kedua elemen tersebut dapat saling berhubungan satu sama lain yang

mengindikasikan partisipasi actor pada use case tertentu (Mathiassen et al.,

2000, p343). Contoh dari use case diagram dapat dilihat pada gambar 2.40.

Gambar 2.40 Contoh Use Case Diagram


93

2.2.9.4 Sequence Diagram

Sequence diagram mendeskripsikan interaksi di antara beberapa

obyek pada waktu tertentu. Pada sequence diagram, sumbu horizontal

menunjukkan obyek-obyek yang berpartisipasi dan sumbu vertical

merepresentasikan sequence dalam waktu tertentu (Mathiassen et al., 2000,

p341). Contoh sequence diagram dapat dilihat pada gambar 2.41.

Gambar 2.41 Contoh Sequence Diagram


94

2.2.9.5 Navigation Diagram

Navigation diagram berbentuk seperti statechart diagram namun

lebih bergokus pada dinamika user interface secara keseluruhan. Navigation

diagram menunjukkan window-window yang terdapat dalam sistem dan

bagaimana transisi di antaranya (Mathiassen et al., 2000, p344). Contoh

navigation diagram dapat dilihat pada gambar 2.42.

Gambar 2.42 Contoh Davigation Diagram


95

2.2.9.6 Component Diagram

Component diagram adalah diagram dengan tipe implementasi, yang

di gunakan untuk secara grafis menggambarkan arsitektur fisik dari

perangkat lunak sistem. Diagram tersebut dapat digunakan untuk

menunjukkan bagaimana ketergantungan yang terjadi di antara komponen-

komponen dalam sistem (Whitten et al., 2004, p667 ). Contoh component

diagram dapat dilihat pada gambar 2.43.

Gambar 2.43 Contoh Component Diagram


96

2.2.9.7 Deployment Diagram

Deployment diagram adalah diagram yang mendeskripsikan

konfigurasi sistem dalam bentuk obyek dan prosesor yang terhubung dengan

prosesor lain. Selain menggambarkan arsitektur fisik software, deployment

diagram juga menggambarkan arsitektur fisik software dan hardware.

Contoh deployment diagram dapat dilihat pada gambar 2.44.

Gambar 2.44 Contoh Deployment Diagram


bab 2 landasan teori -...

Documents