Download - Jurnal Upi Yptk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 1
APLIKASI MIKROKONTROLER AT89S51 PADA PEMBUATAN
TEMP-HUMIDITY METER
Retno Devita, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak :
Temp-humidity meter dibutuhkan untuk pemantauan temperatur dan kelembaban
ruang dalam suatu proses industri. Data humidity dibutuhkan terutama pada proses industri
yang berhubungan dengan suatu proses pengeringan atau penjagaan kelembaban ruangan.
Sensor yang mendeteksi temperatur dan kelembaban pada alat ini menggunakan teknologi
digital dengan respon pengukuran yang cepat. Mikrokontroller AT89S51 dan bahasa
pemrograman assembly dapat membantu dalam pembuatan temp-humidity meter.
Kata Kunci : Temp-humidity meter, Temperatur, Teknologi digital, Mikrokontroller
AT89S51, bahasa pemrograman assembly
1. PENDAHULUAN
Keberadaan temp-humidity meter dibutuhkan untuk kepentingan pemantauan
temperatur dan kelembaban ruang dalam suatu proses industri. Data humidity dibutuhkan
terutama pada proses industri yang berhubungan dengan suatu proses pengeringan atau
penjagaan kelembaban ruang tersebut. Sensor pada meter yang ada biasanya masih
menggunakan teknologi lama (menggunakan sistem analog, dimana pengukuran berdasarkan
atas beda tegangan) dengan respon pe1.ngukuran yang lambat. Pada awal tahun 2002,
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 2
SENSIRION memproduksi sensor berteknologi digital yang diberi nama SHT1x/ SHT7x, dan
dinyatakan (pabrik) mempunyai respon yang cepat. Karena sensor berteknologi digital, maka
error bergantung pada internal chip SHT1x. Besar error tersebut telah didapatkan oleh pabrik
pembuat SHT1x, yaitu SENSIRION.
Dengan adanya wacana diatas timbul ide untuk membuat alat ukur temperatur dan
kelembaban yang portable, menggunakan sensor berteknologi digital yang dituangkan dalam
dengan judul : “Aplikasi Mikrokontroler AT89S51 Pada Pembuatan Temp-Humidity
Meter”
2. TEORI
2.1 KONSEP DASAR MIKROKONTROLER
Suatu mikroprosesor adalah bagian CPU (Central Processing Unit) dari sebuah
komputer, tanpa memori, I/O, dan peripheral yang dibutuhkan suatu sistem lengkap. Sebagai
contoh, 8088 dan 80x86 adalah suatu mikroprosesor. Untuk dapat bekerja, mikroprosesor
membutuhkan perangkat pendukung yang dapat berupa RAM, ROM dan I/O. Bila sebuah
mikroprosesor dikombinasikan dengan I/O dan memori (RAM/ROM), akan dihasilkan sebuah
mikrokomputer. Pada kenyataannya, mengkombinasikan CPU dengan memori dan I/O dapat
juga dilakukan dalam level chip, yang menghasilkan Single Chip Microcomputer (SCM).
Untuk selanjutnya, SCM dapat disebut mikrokontroler.
2.2 TEORI KELEMBABAN
Kelembaban dapat diartikan dalam beberapa cara. Relative Humidity secara umum
mampu mewakili pengertian kelembaban. Untuk mengerti Relative Humidity pertama harus
diketahui Absolute Humidity. Absolute Humidity merupakan jumlah uap air pada volume
udara tertentu yang dipengaruhi oleh temperatur dan tekanan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 3
Relative Humidity merupakan persentase rasio dari jumlah uap air yang terkandung
dalam volume tersebut dibandingkan dengan jumlah uap air maksimal yang dapat terkandung
dalam volume tersebut (terjadi bila mengalami saturasi).
2.3 SENSOR SHT1X / SHT7X
SHT1x / SHT7x merupakan multi sensor untuk kelembaban dan temperatur secara
digital. Produk ini mulai dipasarkan Februari 2002 yang diproduksi oleh SENSIRION
Company di Zurich (Switzerland).
Sumber : SHT1x / SHT7x Datasheet
Gambar 1 SHT11/71
2.4 BLOK DIAGRAM DAN CARA KERJA ALAT
Blok diagram alat dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 3 Blok Diagram Alat
MIKRO-
KONTROLER
AT89S51
LAYAR LCD
(Liquid Crystal Display)
Modul Sensor Suhu
dan Kelembaban
SHT11
CATU DAYA +5V
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 4
2.5 PRINSIP KERJA RANGKAIAN KESELURUHAN
Mikrokontroler AT89S51 mempunyai 40 pin yang terdiri dari 4 port I/O (masing-
masing 8 buah jalur I/O), pin reset, pin vcc, pin ground, pin timer1 dan timer 2, serial port dan
interupt serta pin untuk osilator internal. 4 port I/O tersebut terdiri dari port 0, port 1, port 2
dan port 3.
Gambar 4 Rangkaian Keseluruhan
Program disimpan berbentuk bahasa mesin sesuai dengan bahasa assembly keluarga
MCS-51 dalam Flash PEROM mikrokontroler AT89S51 yang mempunyai kapasitas
penyimpanan 4Kbyte memory. Program yang disimpan tersebut berupa instruksi pembacaan
data dari modul sensor suhu dan kelembaban SHT11. Disamping itu juga terdapat program
untuk menampilkan nilai suhu dan kelembaban yang dideteksi pada layar LCD (Liquid
Crystal Display).
+ 5 volt
20
vcc
39
38
37
36
35
34
33
32
21
22
23
24
25
26
27
28
16
17
29
30
13
10
11
31
19
18
9
15
14
1
2
3
4
5
6
7
8
12
EA/VP P0.0
P0.1
X1 P0.2
P0.3
X2 P0.4
P0.5
P0.6
RESET P0.7
P2.0
P2.1
P3.5 P2.2
P3.4 P2.3
P2.4
P2.5
P2.6
P1.0 P2.7
P1.1
P1.2 P3.6
P1.3 P3.7
P1.4 PSEN
P1.5 ALE/P
P1.6 P3.3
P1.7 P3.0
P3.2 P3.1
VCC GND
vcc
LCD
D7……… D0 RS E
1,5,16
2,15
+5 volt
40
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 5
3. KESIMPULAN
Dari hasil perancangan, pembuatan dan pengujian alat dapat disimpulkan sebagai
berikut:
1. Sistem minimum dengan menggunakan mikrokontroler AT89S51 dapat mengendalikan
alat ukur suhu dan kelembaban (Temp-Humidity Meter) yang dirancang berdasarkan
program yang tersimpan pada Flash PEROM mikrokontroler AT89S51 tersebut.
2. Sensor SHT11 sensitif terhadap aliran udara, karena SHT11 mengukur (temperatur dan
kelembaban ruang) udara yang masuk ke dalam sensor.
3. Pengukuran kelembaban lebih baik di tempat tertutup yang kedap udara dan berada di
ruang yang kelembaban dan temperaturnya terjaga stabil.
4. Pengukuran kelembaban bahan dipengaruhi oleh kelembaban dan temperatur ruangan,
lama pengukuran dan aliran udara yang terjadi.
DAFTAR PUSTAKA
Depari, Ganti.2000, “Pokok-pokok Elektronika”. Penerbit M2S Bandung, Anggota IKAPI.
Bandung
Moh. Ibnu Malik, Anistardi,1997, “Bereksperimen dengan Mikrokontroler 8031”,
Penerbit PT. Elex Media Komputindo, Jakarta,
Nalwan, Paulus Andi, 2003, “Panduan Praktis Teknik Antarmuka dan Pemrograman
Mikrokontroler AT89C51”, Penerbit PT. Elexmedia Komputindo, Jakarta
Putra, Agfianto Eko, 2002, “Belajar Mikrokontroler AT89C51/52/55 (Teori dan Aplikasi)”.
Gava Media
Spasov, Peter. 1996. “Microcontroler Technology”, Second Edition, Prentice-Hall
www.sensirion.com
www.parallax.com
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 6
SISTEM PENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOBA MENGGUNAKAN
JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL BACKPROPAGATION
Eka Sabna, M.Pd, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Penerapan jaringan saraf tiruan dalam penelitian ini digunakan untuk mendeteksi
penyalahgunaan narkoba menggunakan metode Backpropagation. Data yang menjadi
masukan adalah segala jenis gejala penderita narkoba. Kemudian dibentuklah jaringan saraf
tiruan dengan menentukan jumlah unit setiap lapisan. Untuk lapisan masukan dibuat 23 unit
lapisan yang merupakan representasi dari seluruh gejala akibat penyalahgunaan narkoba,
untuk lapisan tersembunyi dilakukan dengan proses konvergensi dengan epoch terkecil
sedangkan lapisan keluaran ditetapkan 3 unit lapisan yang merupakan representasi dari
output yang diharapkan yaitu teridentifikasi menggunakan narkoba jenis Narkotika,
Psikotropika atau Zat Adiktif. Setelah jaringan terbentuk dilakukan training dari data yang
telah dikelompokkan tersebut. Pengujiannya dilakukan dengan perangkat lunak Matlab
dengan arsitektur jaringan yang terdiri dari unit masukan, unit lapisan tersembunyi dan unit
keluaran 23-100-3 dengan fungsi aktivasi tansig-logsig dan 23-100-3 dengan fungsi aktivasi
logsig-logsig. Hasil pengujian yang diperoleh dari pengujian tersebut adalah ketepatan
prediksi penyalahgunaan narkoba mencapai 100% untuk pengujian terhadap data yang
dilatihkan, sedangkan untuk pengujian terhadap data baru mencapai 93.33% untuk fungsi
aktivasi tansig-logsig dan 90% untuk fungsi aktivasi logsig-logsig.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 7
Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Pendeteksian Penyalahgunaan
Narkoba.
1. PENDAHULUAN
Maraknya kejahatan yang terjadi saat ini telah meresahkan seluruh masyarakat,
dimana pelaku tak segan-segan melakukan tindakan kriminalitas. Berdasarkan informasi dari
pihak kepolisian, kejahatan-kejahatan tersebut banyak terjadi disebabkan oleh karena
banyaknya jumlah pengangguran, pengkonsumsian minuman keras dan penyalahgunaan
narkoba.
Narkoba berasal dari kata narkotika, sikotrapika dan zat adiktif lainya. Ketiganya
berasal dari zat tanaman dan bahan kimia lainnya. Pemerintah melarang penggunaannya
secara bebas karena zat ini akan membuat ketergantungan dari penggunanya. Efek samping
yang ditimbulkan oleh penyalahgunaan narkoba ini adalah terganggunya sistem saraf
sehingga pengguna dapat bertindak aneh yang dapat merusak dirinya sendiri bahkan dapat
mengganggu ketertiban masyarakat dengan bertindak anarki bahkan resiko tertinggi adalah
resiko kematian.
Kurangnya perhatian dari orang tua dan pengaruh lingkungan bebas yang begitu keras
mengakibatkan peningkatan jumlah pengguna narkoba ini, sayangnya masyarakat masih
memiliki pengetahuan yang minim sehingga korban sering terlambat mendapatkan
pertolongan.
2. TEORI
2.1 DEFINISI JARINGAN SARAF TIRUAN
Jaringan saraf tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN) disebut juga Simulated
Neural Network (SNN), atau biasanya hanya disebut Neural Network (NN), adalah jaringan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 8
dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia.
JST merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah
berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.
Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat
digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk
menemukan pola-pola pada data.
Otak manusia terdiri dari lebih dari 1011 sel saraf yang disebut neuron. Masingmasing sel
saraf ini terdiri atas empat komponen dasar, yaitu dendrit, soma (badan sel) dan akson. Terdapat
tiga macam neuron, yaitu neuron sensori, asosiasi dan motor [STO05].
2.2 KOMPONEN JARINGAN SARAF
Ada beberapa tipe jaringan saraf, namun demikian, hampir semuanya memiliki
komponen-komponen yang sama. Seperti halnya otak manusia, jaringan saraf juga
terdiri dari beberapa neuron, dan ada hubungan antara neuron-neuron tersebut.
Neuron-neuron tersebut akan mentransformasikan informasi yang di terima melalui
sambungan keluarnya menuju ke neuron-neuron yang lain. Pada jaringan saraf, hubungan ini
dikenal dengan nama bobot. Informasi tersebut disimpan pada suatu nilai tertentu
pada bobot tersebut. Adapun bentuk jaringan saraf dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 Komponen Neuron
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 9
2.3 ARSITEKTUR JARINGAN SARAF
JST yang telah dan sedang dikembangkan merupakan pemodelan matematika dari
jaringan saraf, berdasarkan asumsi :
a. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen pemroses sederhana yang disebut
neuron.
b. Sinyal dilewatkan antar neuron yang membentuk jaringan neuron.
c. Setiap elemen pada jaringan neuron memiliki 1 (satu) pembobot.
d. Sinyal yang dikirimkan ke lapisan neuron berikutnya adalah info dikalikan dengan
pembobot yang bersesuaian.
e. Setiap neuron mengerjakan fungsi aktivasi untuk mendapatkan nilai output-nya.
Karakteristik dari JST secara umum adalah :
1. Arsitektur (pola koneksi antar neuron)
2. Pelatihan/ pembelajaran
3. Fungsi aktivasi
2.4 JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL BACKPROPAGATION
Metode neural network atau jaringan saraf tiruan yang akan digunakan yaitu
menggunakan algoritma backpropagation. Aturan belajar algoritma ini adalah menggunakan
error atau ketidaksesuaian output dengan target untuk koreksi bobotnya. Bobot di koreksi
sampai error dapat diterima (memenuhi toleransi yang kita berikan) atau sampai dengan
jumlah epoch tertentu.
Prosedur pengajaran atau pembentukan bobot-bobot yang digunakan adalah
sebagaimana yang digunakan dalam pengajaran jaringan yang bersifat supervised learning
(pembelajaran yang menggunakan target), sehingga aturan ini memerlukan pasangan
output untuk tiap input yang akan diajarkan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 10
Dengan keadaan bobot awal random, tiap input dilewatkan ke bobot
tersebut dan dihasilkan output untuk saat itu. Output tersebut dibandingkan dengan target
yang diinginkan. Besar perbedaan yang terjadi digunakan sebagai faktor pengubah
pembobot yang menghubungkan input dengan output tersebut (Update Weight), sehingga
dengan bobot yang baru akan mengarahkan output ke target yang seharusnya. Proses
perubahan bobot berdasarkan error ini dilakukan terus sampai output yang di hasilkan
sesuai dengan yang di targetkan, atau mempunyai error yang dapat diterima.
Prinsip algoritma backpropagation memiliki 3 fase, yaitu:
1. Fase feedforward pada pola input pembelajaran.
2. Fase kalkulasi dan backpropagation error yang didapat.
3. Fase penyesuaian bobot.
2.5 PENGERTIAN NARKOTIKA
Narkotika adalah suatu obat atau zat alami, sintetis maupun semi sintetis yang dapat
menyebabkan turunnya kesadaran, menghilangkan atau mengurangi hilang rasa atau nyeri dan
perubahan kesadaran yang menimbulkan ketergantungan akan zat tersebut secara terus
menerus. Contoh narkotika yang terkenal adalah seperti ganja, Heroin, kokain, morfin,
amfetamin dan lain-lain.
Pengertian narkotika menurut Undang-undang / UU No. 22 tahun 1997 : Narkotika
adalah zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman baik sintetis maupun semi
sintetis yang menyebabkan penurunan atau perubahan kesadaran, hilang rasa, mengurangi
sampai menghilangkan rasa nyeri dan dapat menimbulkan ketergantungan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 11
2.6 EFEK NARKOBA SECARA UMUM
Halusinogen, efek dari narkoba bisa mengakibatkan bila dikonsumsi dalam sekian dosis
tertentu dapat mengakibatkan seseorang menjadi ber-halusinasi dengan melihat suatu
hal/benda yang sebenarnya tidak ada / tidak nyata contohnya kokain dan LTD
Stimulan, efek dari narkoba yang bisa mengakibatkan kerja organ tubuh seperti jantung
dan otak bekerja lebih cepat dari kerja biasanya sehingga mengakibatkan seseorang lebih
bertenaga untuk sementara waktu , dan cenderung membuat seorang pengguna lebih
senang dan gembira untuk sementara waktu
Adiktif, Seseorang yang sudah mengkonsumsi narkoba biasanya akan ingin dan ingin lagi
karena zat tertentu dalam narkoba mengakibatkan seseorang cenderung bersifat pasif,
karena secara tidak langsung narkoba memutuskan saraf-saraf dalam otak (ganja, heroin ,
putaw).
Jika terlalu lama dan sudah ketergantungan narkoba maka lambat laun organ dalam tubuh
akan rusak dan jika sudah melebihi takaran maka pengguna itu akan overdosis dan
akhirnya kematian
Golongan Narkotika
Berdasarkan pembuatannya narkotika dibagi atas dua bagian yaitu :
a. Narkotika Alami
Zat dan obat yang langsung bisa dipakai sebagai narkotik tanpa perlu adanya proses
fermentasi, isolasi dan proses lainnya terlebih dahulu karena bisa langsung dipakai dengan
sedikit proses sederhana. Bahan alami tersebut umumnya tidak boleh digunakan untuk terapi
pengobatan secara langsung karena terlalu beresiko. Contoh narkotika alami yaitu seperti
ganja dan daun koka.
b. Narkotika Sintetis
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 12
Narkotika jenis ini memerlukan proses yang bersifat sintesis untuk keperluan medis
dan penelitian sebagai penghilang rasa sakit/analgesik. Contohnya yaitu seperti amfetamin,
metadon, dekstropropakasifen, deksamfetamin, dan sebagainya. Narkotika sintetis dapa
menimbulkan dampak sebagai berikut :
Depresan membuat pemakai tertidur atau tidak sadarkan diri.
Stimulan membuat pemakai bersemangat dalam berkativitas kerja dan merasa badan
lebih segar.
Halusinogen dapat membuat si pemakai jadi berhalusinasi yang mengubah perasaan
serta pikiran.
c. Narkotika Semi Sintesis
Narkoba jenis narkotika adalah obat yang diproduksi dengan cara isolasi, ekstraksi,
dan lain sebagainya seperti heroin, morfin, kodein, dan lain-lain.
3. HASIL ANALISIS
Sesuai dengan analisa yang telah dilakukan maka dapat diketahui apa saja yang
menjadi masukan, proses dan keluaran sistem, interface yang diinginkan serta fungsi atau
metode yang akan digunakan dalam sistem, sehingga sistem yang dibuat nantinya sesuai
dengan yang diharapkan.
3.1 MASUKAN SISTEM DAN INISIALISASI
Data yang diolah adalah berasal dari data mentah yang berisi tentang seluruh jenis
narkoba dan turunannya beserta gejala yang terjadi pada setiap jenis narkoba seperti yang
terlihat pada tabel 1.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 13
Tabel 1. Jenis-Jenis Narkoba, Turunan Dan Gejalanya
JENIS
NARKOBA TURUNAN GEJALA
OPIUM + HEROIN
Nafsu makan hilang, sembelit, keracunan, nafas
pendek, kejang2, kecanduan, mudah koma, kematian
MORPHINE Mual, gelisah, ketergantungan fisik mental
COCAIN Perasaan tertekan, kecanduan, kejang2
MARIJUANA/ GANJA
Ketagihan, paru2 terganggu, daya ingat rusak,
gangguan sex, mudah marah, suhu tubuh naik,
halusinasi, kejang2, kematian
SINTETIK (PETHIDIN +
METHADON)
Mudah lelah, paranoid, mental terganggu, susunan
syaraf pusat rusak, sembelit, hilang nafsu makan,
keracunan
LSD Kejiwaan terganggu, kecanduan
EKSTASI Kecanduan meningkat, gangguan fisik, gangguan
mental, keracunan
SABU-SABU Mudah gugup, keracunan otak, kerusakan ginjal,
kerusakan hati, kerusakan jaringan lain
AMPHETAMINE Hilang nafsu makan, suka menghayal, terganggu cara
berfikir, perasaan sensitif
PCP Suka terkenang masa lalu, cemas berkepanjangan,
suka menyendiri
ROHYPNOL Syndroma ketergantungan
RITALIN Mudah marah, suhu tubuh naik, halusinasi, kejang2,
kematian
VALIUM
Penghentian pemakaian yang sangat menyakit,
ketergantungan secara fisik, keracunan, gangguan
kejiwaan
BAHAN
ADIKTIF
ALKOHOL Keracunan saraf, kecanduan
NIKOTIN Gugup, kecanduan
LEM+OBAT
HISAP+AEROSOL
Keracunan saraf, kerusakan ginjal, kerusakan jaringan
lain
N
A
K
O
R
B
A
P
S
I
K
O
T
R
O
P
I
K
A
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 14
Selanjutnya data mentah tersebut diinisialisasikan sebagai variabel X1 … X23 di mana
data variabel tersebut akan menjadi data masukan pada sistem aplikasi yang dirancang dengan
memberikan nilai 1 untuk pasien yang memiliki gejala suatu variabel dan 0 untuk yang tidak
memiliki gejala tersebut.
Tabel 2. Inisialisasi Gejala-Gejala Pengguna Narkoba Dalam Variabel Xn
VARIABEL GEJALA
Gejala
Dirasakan ?
(Ya)
Gejala
Dirasakan ?
(Tidak)
X1 Sembelit 1 0
X2 Mual 1 0
X3 Hilang_Nafsu_Makan 1 0
X4 Keracunan 1 0
X5 Kerusakan_Ginjal 1 0
X6 Kerusakan_Hati 1 0
X7 Kejang_kejang 1 0
X8 Paru_paru_Terganggu 1 0
X9 Suhu_Tubuh_Naik 1 0
X10 Nafas_Pendek 1 0
X11 Kecanduan 1 0
X12 Gangguan_Sex 1 0
X13 Daya_Ingat_Berkurang 1 0
X14 Gelisah 1 0
X15 Perasaan_Tertekan 1 0
X16 Perasaan_Sensitif 1 0
X17 Suka_Menyendiri 1 0
X18 Mudah_Marah 1 0
X19 Mudah_Lelah 1 0
X20 Mudah_Gugup 1 0
X21 Mental_Terganggu 1 0
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 15
X22 Halusinasi 1 0
X23 Paranoid 1 0
3.2 PROSES
Setelah semua data input sistem dimasukkan maka akan dilakukan proses perhitungan
dengan metode backpropagation seperti yang terlihat pada gambar 2 tentang arsitektur
jaringan saraf tiruan .
x1
x2
x3
x23
z1
z2
z3
z4
zN
y1
y2
y3
B0W0
INPUT
OUTPUT
Input Layer
Hidden Layer
Output Layer
Bobot awal pelatihan Bobos bias
Gambar 2. Arsitektur Jaringan
Sebagai penjelasan gambar diterangkan bahwa x1 … x23 adalah variabel input yang
akan dijadikan sebagai input layer, z1 … z50 sebagai hidden layer dan W0 sebagai bobot awal
pelatihan dan B0 sebagai bobot bias.
Selanjutnya data sampling dijadikan sebagai sebagai bahan pelatihan untuk sistem
yang dibangun, dalam kasus ini diambil sampling data sejumlah 33 respondens dengan target
output memberikan prediksi pasien atau penderita yang menggunakan narkoba dengan rincian
jenis narkoba seperti pada tabel 3 tentang target atau autput yang diharapkan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 16
Tabel 3. Output yang diharapkan
Jenis Narkoba Output
Narkotika 0 0 1
Psikotropika 0 1 0
Zat Adiktif 1 0 0
Selanjutnya data sampling keseluruhan baik itu data masukan maupun keluaran yang
diharapkan direpresentasikan dalam bentuk tabel 4.
Tabel 4. Inisialisasi Gejala Pengguna Nakorba dan Target Keluaran
3.3 KONVERGENSI
Konvergensi adalah proses pelatihan untuk mencari konfigurasi terbaik dengan cara
mengubah konstanta belajar dan jumlah lapisan tersembunyi secara trial and error. Pada
tahap ini penulis mencoba melakukan konvergensi perbandingan dengan dua fungsi aktivasi
yang berbeda.
Dengan menggunakan konfigurasi parameter sebagai berikut :
Jumlah sel lapisan masukan : 23
Jumlah sel lapisan tersembunyi : variasi (trial and error)
Jumlah sel lapisan keluaran : 3
Galat yang izinkan : 0.02
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 17
Konstanta belajar : 0.08
Kenaikan konstanta belajar : 1.05
Penurunan konstanta belajar : 0.7
Momentum : 0.9
Rasio kesalahan : 1.04
Maka untuk fungsi aktivasi menggunakan logsig-logsig didapat daftar hasil pelatihan
dalam bentuk jumlah epoch seperti yang terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Konvergensi Data Pelatihan Dengan Fungsi Aktivasi Logsig-Logsig
KB
LT 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
10 138 123 115 109 104 99 102 103 97
20 134 120 111 105 101 97 93 90 87
30 133 119 110 110 140 168 156 231 98
40 131 116 107 105 97 133 147 206 233
50 130 118 114 112 108 105 101 106 127
60 127 113 110 133 132 134 96 93 90
70 124 113 107 104 99 95 111 90 87
80 125 158 116 106 101 93 93 100 84
90 124 116 98 189 108 105 114 109 107
100 122 110 100 87 123 90 84 82 78
Berdasarkan data dari tabel 5 dapat diambil kesimpulan bahwasanya dengan
menggunakan konfigurasi parameter sesuai dengan data tersebut diatas maka yang
mendapatkan jumlah epoch terkecil yaitu 78 kali adalah pembelajaran dengan jumlah lapisan
tersembunyi sebanyak 100 layer dengan konstanta belajar terbaik 0.09, seperti yang terlihat
pada tampilan grafik pada gambar 3.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 18
Gambar 3 Grafik Konvergensi Terbaik Menggunakan Fungsi Aktivasi Logsig-Logsig
Sedangkan untuk fungsi aktivasi menggunakan tansig-logsig didapat daftar hasil
pelatihan dalam bentuk jumlah epoch seperti yang terlihat pada tabel 4
Tabel 4. Konvergensi Data Pelatihan Dengan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
10 109 94 84 77 85 89 97 67 79
20 103 89 80 72 64 56 49 44 41
30 104 89 77 64 54 48 46 42 97
40 101 85 74 62 49 42 39 37 36
50 100 80 62 53 83 88 97 84 79
60 100 81 66 52 59 39 44 81 78
70 98 80 67 75 92 80 52 45 66
80 98 78 58 47 40 87 83 80 78
90 97 77 56 96 89 85 101 89 100
100 96 74 49 55 68 41 54 36 32
Berdasarkan data dari tabel diatas dapat diambil kesimpulan bahwasanya dengan
menggunakan konfigurasi parameter yang sama maka yang mendapatkan jumlah epoch
terkecil yaitu 32 kali adalah pembelajaran dengan jumlah lapisan tersembunyi sebanyak 100
layer dengan konstanta belajar terbaik 0.09, seperti yang terlihat pada tampilan grafik pada
gambar 4
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 19
Gambar 4 Grafik Konvergensi Terbaik Menggunakan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig
Rincian proses dapat disimulasikan pada matlab dengan matriks menggunakan rumus
initff dan trainbpm dalam inisialisasi data input dan target output seperti yang terlihat dalam
listing perintah dari jendala kerja matlab.
Inisialisasi Data Input :
p =[
1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1
0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0
0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1
0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0
0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1
0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 20
0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1
0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0
0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0
0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0
]
Proses Pembuatan Matriks p Invers :
p=p’
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 21
Inisialisasi Output Target :
t=
[0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;
1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;
0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;
0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;
1 0 0]
Proses Pembuatan Matriks t Invers :
t=t’
Proses Inisialisasi Berdasarkan Parameter Yang Ada dan Pelatihan:
tp=[50 100000 0.02 0.09 1.05 0.7 0.9 1.04]
[w1,b1,w2,b2]=initff(p,50,’tansig’,t,’logsig’)
[w1,b1,w2,b2]=trainbpm (w1,b1,’tansig’,w2,b2,’logsig’,p,t,tp)
TRAINBPX: 0/100000 epochs, lr = 0.09, SSE = 47.0414.
TRAINBPX: 32/100000 epochs, lr = 0.181522, SSE = 0.0199932.
Keluaran Sistem
Keluaran sistem yang diinginkan dalam pada aplikasi pendeteksian penyalahgunaan
narkoba yang dirancang adalah sebagai berikut :
Bobot bias yang terlatih
Mendapatkan nilai error pelatihan
Penentuan persamaan regresi berdasarkan error pelatihan
Penetapan koefisien korelasi berdasarkan bobot terlatih
Target yang ingin dicapai yaitu pengenalan pola bahwa si penderita penyalahgunaan
narkoba teridentifikasi mengkonsumsi salah satu jenis narkoba atau tidak.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 22
3.4 PENGUJIAN
Untuk mendapatkan hasil yang memuaskan dari sistem yang dirancang, tahapan
pelatihan harus dilanjutkan pada tahapan pengujian. Pada kesempatan ini penulis akan
melakukan tes pengujian untuk 21 orang penderita. Dari hasil pengujian nanti akan didapat
keluaran berupa data angka yang berkisar dari 0 sampai dengan 1 untuk ketiga layer yang
disimpan dalam suatu variabel dengan tipe data array. Jika hasil pada kolom ketiga > 0.5
maka hasil dianggap 0 0 1 lalu diinisialisasi sebagai Narkotika, jika hasil pada kolom kedua
> 0.5 maka hasil dianggap 0 1 0 lalu diinisialisasi sebagai Psikotropika dan jika hasil pada
kolom ketiga > 0.5 maka hasil dianggap 0 0 1 lalu diinisialisasi sebagai Zat adiktif.
Pada fase ini jaringan saraf tiruan yang diterapkan pada matlab menggunakan fungsi
keluaran dengan fungsi simuff sebagai berikut :
output = simuff(pu,w1,b1,'tansig',w2,b2,'logsig');
Keterangan:
Pu : adalah datar input pelatihan setelah ditranspose
w1,b1,w2,b2 : adalah bobot dan bias sebelum dan sesudah pelatihan
tansig-logsig : fungsi aktivasi
Hasil detailnya dapat digambarkan ke dalam bentuk tabel yang dapat dilihat pada tabel
6 tentang hasil pengujian sampling dengan fungsi aktivasi tansig-logsig.
Tabel 7. Hasil Pengujian Dengan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 23
4. KESIMPULAN
Penggunaan teknik Backpropagation pada Jaringan Saraf Tiruan dalam mendeteksi
penyalahgunaan ternyata sesuai digunakan karena output layer yang dipakai berjumlah lebih
dari 1 buah, sehingga dibutuhkan beberapa lapisan tersembunyi untuk mampu memecahkan
permasalahan yang ada. Algoritma Backpropagation menggunakan error output untuk
mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur. Dengan perubahan bobot dan bias yang
disesuaikan dengan pembelajaran mengakibatkan jaringan mampu mengenali pola sesuai
dengan pembelajaran yang telah dilakukan.
Penerapan jaringan saraf tiruan dalam sistem yang dibangun menggunakan software matlab
ternyata mampu mengidentifikasi pasien-pasien mana yang telah mengkonsumsi narkoba
jenis narkotika, psikotropika, zat adiktif atau sama sekali tidak menggunakan narkoba.
DAFTAR PUSTAKA
Arif Hermawan .2006. “Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi”. CV. Andi
Offset, Yogyakarta
Andri Kristanto .2004. “Jaringan Saraf Tiruan (Konsep Dasar, Algoritma dan Aplikasi)”.
Gava Media, Yogyakarta
Diyah Puspitaningrum.2006 . “Pengantar Jaringan Saraf Tiruan”. CV. Andi Offset,
Yogyakarta
Jong Jek Siang. 2004. “Jaringan Saraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab” .
CV. Andi Offset, Yogyakarta
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 24
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN
CALON STAF DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP)
Silfia Andini, S.Kom, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abtrak
Didalam menilai kinerja calon dosen dibutuhkan beberapa aspek pertimbangan yang
matang dan akurat. Oleh karena itu, diperlukan SPK (Sistem Penunjang Keputusan)
penilaian kinerja untuk pemilihan calon dosen. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
dapat digunakan mendukung pihak manajemen dalam proses pengambilan keputusan.
Kriteria yang digunakan adalah: kapabilitas, penampilan, etika, percaya diri, motivasi dan
komunikasi. Proses penyelesaian metode AHP adalah : a. Menentukan urutan prioritas
kriteria, b. Menentukan nilai bobot setiap bakal calon, c. Membuat matriks dengan isi urutan
prioritas kriteria dan nilai bobot, d. Matriks dihitung dengan metode AHP. Hasil akhir
merupakan nilai prioritas menyeluruh bakal calon dipakai sebagai alat pengambilan
keputusan penerimaan staf dosen.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process, Prioritas
Kriteria.
1. PENDAHULUAN
Seorang pemimpin perusahaan mempunyai tugas sebagai pengambil keputusan dari
persoalan yang ada dalam perusahaan. Ada persoalan yang bersifat kuantitatif tetapi banyak
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 25
pula persoalan yang bersifat kualitatif dimana penyelesaiannya memerlukan intuisi, perasaan
dan pengalaman, salah satunya adalah persoalan memilih seorang calon karyawan untuk
menduduki suatu jabatan tertentu.
Berdasarkan kenyataan ini peranan Sumber Daya Manusia (SDM) yang mana
dimaksudkan dalam hal ini adalah para staf dosen sangatlah penting, karena sebagai
penggerak utama dari seluruh kegiatan atau aktifitas institusi pendidikan. Berhasil tidaknya
suatu institusi pendidikan dalam mempertahankan eksistensi dimulai dari usaha mengelola
SDM tersebut, salah satunya adalah penerimaan calon staf dosen untuk mengajar mata kuliah
tertentu.
2. METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang membantu
seorang dalam menyelesaikan suatu persoalan pada situasi yang kompleks dengan cara
membuat bagan terstruktur dari persoalan tersebut, mengidentifikasi kriterianya dan faktor-
faktor lain baik yang nyata atau tidak nyata dengan cara sederhana dan menyimpulkan semua
informasi untuk memperoleh berbagai prioritas.
Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process
Ada 3 prinsip dasar yang harus dilakukan dalam metode AHP, yaitu sebagai berikut :
1. Prinsip Menyusun Hirarki
Masalah yang ada disusun hirarkinya, yakni mulai dari elemen pokok yang menjadi
sasarannya hingga elemen-elemen bagiannya seperti sasaran alternatif dan faktor-faktor
yang memengaruhi.
2. Prinsip Menetapkan Prioritas
Pada bagian ini yang diperhatikan adalah kemampuan untuk mengamati hubungan antara
hal-hal yang diamati, membandingkan sepasang alternatif yang serupa berdasarkan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 26
kriteria tertentu dan membedakan kedua anggota pasangan tersebut dengan menimbang
intensitas preferensi hal yang satu dibandingkan dengan yang lainnya.
3. Prinsip Konsistensi Logis
Kemampuan untuk menetapkan relasi antara obyek atau antar pemikiran sedemikian rupa
sehingga obyek-obyek atau pemikiran ini saling terkait dengan baik dan menunjukkan
konsistensi. Menurut Saaty (2000), konsistensi didalam matrik perbandingan dapat diukur
dengan nilai banding konsistensi (consistency ratio) dan pada umumnya nilai consistency
ratio tidak lebih dari 0,1.
3. METODE PENELITIAN
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
a. Pengamatan (Observasi)
Pengumpulan data dilkukan sengan cara mengamati secara langsung terhadap objek
penelitian serta melakukan wawancara pada sumber-sumber yang ada.
b. Literatur / Kepustakaan
Pengumpulan data dilakukan melalui studi literature yang ada hubungannya dengan
penyusunan penelitian ini serta mengumpulkan referensi-referensi guna menunjang
penelitian yang akan dilakukan.
4. ANALISIS DATA DAN HASIL
Dari data penerimaan calon staf dosen dilakukan seleksi terhadap berkas dengan
melihat portofolio pelamar yang kemudian dicocokkan dengan kebutuhan akan staf dosen
pada saat itu. Dari hasil seleksi maka dilakukan wawancara dengan 6 (enam) kriteria
penilaian, yaitu :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 27
a. Kapabilitas : Penilaian dilihat dari kemampuan umum (seperti: kecerdasan, sikap
kerja)
b. Penampilan : Penilaian dilihat dari penampilan luar (seperti: wajah, tinggi badan,
penampilan)
c. Percaya Diri : Penilaian dilihat dari sikap percaya diri yang tercermin dari gerak tubuh
dan gaya bicara
d. Etika : Penilaian dilihat dari kesopanan (seperti: cara berpakaian, cara berbicara)
e. Motivasi : Penilaian berupa kesungguhan, semangat dan keinginan untuk berkerja.
f. Komunikasi : penilaian dilihat dari cara menjawab pertanyaan, cara menyampaikan
pendapat.
Adapun hasil wawancaranya seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penilaian Wawancara
TAHUN
AKADEMI
NO NO.
UJIAN
KAPABILI
TAS
PENAMPI
LAN
ETIKA PERCAYA
DIRI
MOTIVA
SI
KOMUNI
KASI
1 P-0301 75 / C 85 / T 95 / ST 75 / C 85 / T 90 / ST
2 L-0302 70 / C 60 / AR 85 / T 80 / T 80 / T 80 / T
3 L-0303 85 / T 75 / C 75 / C 60 / AR 70 / C 75 / C
4 P-0304 90 / ST 80 / T 90 / ST 80 / T 70 / C 70 / C
5 L-0305 80 / T 65 / AR 70 / C 70 / C 80 / T 80 / T
6 L-0306 85 / T 80 / T 70 / C 75 / C 70 / C 75 / C
7 L-0401 70 / C 80 / T 85 / T 65 / AR 85 / T 75 / C
8 P-0402 80 / T 60 / AR 80 / T 85 / T 80 / T 90 / ST
9 L-0403 90 / ST 90 / ST 70 / C 75 / C 75 / C 80 / T
10 P-0404 70 / C 75 / C 65 / AR 65 / AR 60 / AR 60 / AR
11 L-0405 85 / T 85 / T 90 / ST 90 / ST 80 / T 85 / T
12 L-0406 70 / C 60 / AR 75 / C 70 / C 50 / R 50 / R
13 L-0407 90 / ST 60 / AR 65 / AR 70 / C 85 / T 80 / T
14 L-0501 90 / ST 95 / ST 85 / T 85 / T 70 / C 85 / T
15 P-0502 70 / C 70 / C 70 / C 60 / AR 55 / R 75 / C
16 P-0503 85 / T 60 / AR 85 / T 85 / T 60 / AR 65 / AR
17 L-0504 85 / T 90 / ST 80 / T 70 / C 75 / C 90 / ST
18 L-0505 55 / R 90 / ST 75 / C 60 / AR 90 / ST 70 / C
19 L-0506 60 / AR 60 / AR 70 / C 70 / C 60 / AR 70 / C
20 P-0507 75 / C 70 / C 65 / AR 65 / AR 70 / C 75 / C
21 L-0508 50 / R 65 / AR 75 / C 80 / T 90 / ST 80 / T
22 L-0509 60 / AR 70 / C 65 / AR 70 / C 65 / AR 55 / R
23 P-0510 80 / T 60 / AR 70 / C 90 / ST 70 / C 85 / T
24 L-0601 70 / C 80 / T 60 / AR 75 / C 75 / C 65 / AR
25 P-0602 80 / T 75 / C 80 / T 60 / AR 70 / C 60 / AR
26 L-0603 80 / T 90 / ST 75 / C 60 / AR 65 / AR 65 / AR
27 L-0604 60 / AR 55 / R 85 / T 85 / T 70 / C 75 / C
28 P-0605 70 / C 80 / T 65 / AR 80 / T 65 / AR 75 / C
29 L-0606 90 / ST 85 / T 60 / AR 65 / AR 85 / T 90 / ST
30 P-0607 85 / T 85 / T 75 / C 50 / R 55 / R 65 / AR
31 L-0608 70 / C 75 / C 70 / C 90 / ST 90 / ST 75 / C
32 P-0609 65 / AR 60 / AR 80 / T 70 / C 70 / C 80 / T
33 P-0610 55 / R 80 / T 65 / AR 85 / T 75 / C 80 / T
2004/2005
2005/2006
2003/2004
2006/2007
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 28
Keterangan :
ST : Sangat Tinggi ( 90 – 100 )
T : Tinggi ( 80 – < 90 )
C : Cukup ( 70 – < 80 )
AR : Agak Rendah ( 60 –- < 70 )
R : Rendah ( 50 – < 60 )
4. PENGOLAHAN DATA KRITERIA PENILAIAN WAWANCARA
a. Penjabaran Hirarki
Dari gambar 1. memperlihatkan struktur hirarki elemen-elemen persoalan seleksi
calon staf dosen berdasarkan kriteria wawancara. Level 1 yaitu tujuan yang ingin dicapai dari
seleksi calon staf dosen berdasarkan kriteria wawancara. Level 2 terdiri dari kriteria penilaian
yang merupakan dasar dari penilaian tes wawancara. Pada kriteria ini dibagi menjadi 6
kriteria yaitu: kapabilitas, penampilan, etika, percaya diri, motivasi, dan komunikasi. Level 3
terdiri dari nama calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara. Hirarki ini adalah hirarki
lengkap karena setiap elemen dalam suatu tingkat hirarki dinilai berkenaan dengan semua
elemen yang berada setingkat di atasnya.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 29
Gambar 1. Struktur Hirarki Keputusan
b. Matriks Perbandingan Kriteria Kapabilitas, Penampilan, Etika, Percaya Diri,
Motivasi dan Komunikasi
Dari keenam kriteria yang akan dinilai bagi para calon staf dosen pada saat
wawancara, maka diterapkan kriteria kapabilitas sama pentingnya dengan kriteria etika dan
komunikasi. Ketiga kriteria tersebut sedikit lebih penting dari kriteria percaya diri, motivasi
dan penampilan yang berarti juga menunjukkan bahwa kriteria percaya diri sama pentingnya
dengan kriteria motivasi dan penampilan dapat dilihat pada tabel 2.
Calon Staf
Dosen
Kapabilitas Penampilan Etika Percaya Diri Motivasi Komunikasi
Pelamar 1
Pelamar 1 Pelamar 1
Pelamar 1
Pelamar 1
Pelamar 1
Pelamar 2
Pelamar 3
Pelamar 3
Pelamar 2 Pelamar 2
Pelamar 3 Pelamar 3
Pelamar 2
Pelamar 3
Pelamar 2 Pelamar 2
Pelamar 3
Pelamar ke-
n
Pelamar ke-
n
Pelamar ke-
n
Pelamar ke-
n
Pelamar ke-
n
Pelamar ke-
n
Alternatif
(level 3)
Faktor/Kriteria
(level 2) Tujuan
(level 1)
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 30
Tabel 2. Matriks Perbandingan Antar Pasangan Kriteria
Faktor KP PN ET PD MT KOM
KP 1 3 1 3 3 1
PN 1/3 1 1/3 1 1 1/3
ET 1 3 1 3 3 1
PD 1/3 1 1/3 1 1 1/3
MT 1/3 1 1/3 1 1 1/3
KOM 1 3 1 3 3 1
Jumlah 4 12 4 12 12 4
Keterangan :
KP : Kapabilitas PN : Penampilan ET : Etika
PD : Percaya Diri MT : Motivasi KOM : Komunikasi
Perhitungan Menggunakan Metode AHP
1. Perhitungan Matriks Perbandingan Antar Kriteria
Nilai-nilai yang diperoleh sebagai hasil perbandingan antar pasangan kriteria
kemudian dibandingkan dengan jumlah kolom untuk masing-masing kriteria. Misalnya, jika
perbandingan antara kriteria kapabilitas dan penampilan diperoleh nilai 3 (tiga) sebagaimana
tercantum pada kolom 3 Tabel 2 di atas, maka nilai 3 (tiga) tersebut kemudian dibagikan
dengan 12 (dua belas) yang merupakan jumlah dari kolom penampilan (kolom 3) sehingga
diperoleh nilai 0.25. Perhitungan ini dilanjutkan untuk keseluruhan nilai yang terdapat pada
tabel 2. Hasil perhitungan secara keseluruhaan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Nilai Pembagian Jumlah Kolom
Faktor KP PN ET PD MT KOM Jumlah
Baris
KP 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5
PN 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5
ET 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5
PD 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 31
MT 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5
KOM 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5
Jumlah Baris yang terdapat pada kolom terakhir tabel di atas merupakan hasil
penjumlahan dari setiap nilai dalam urutan baris. Jumlah Baris menentukan Prioritas karena
Prioritas = Jumlah Baris dibagikan dengan Jumlah Kriteria yang terlibat. Sebagai contoh
dapat dilihat pada kriteria kapabilitas yang memiliki Jumlah Baris = 1.5 sehingga
Bobot/Prioritasnya = 1.5 / 6 = 0.25. Hasil-hasil perhitungan yang lain seperti tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Bobot/Prioritas
Faktor Jumlah Baris Bobot/Prioritas
KP 1.5 / 6 0.25
PN 0.5 / 6 0.0833
ET 1.5 / 6 0.25
PD 0.5 / 6 0.0833
MT 0.5 / 6 0.0833
KOM 1.5 / 6 0.25
2. Uji Konsistensi
Uji konsistensi dimulai dengan mengalikan Matriks perbandingan antar pasangan
kriteria dengan vektor Bobot/Prioritas.
25.0
0833.0
0833.0
25.0
0833.0
0.25
133131
333.011333.01333.0
333.011333.01333.0
133131
333.011333.01333.0
133131
1.5
0.5
0.5
1.5
5.0
5.1
Hasil perkaliannya menghasilkan sebuah matriks kolom dengan 6 (enam) baris.
Selanjutnya setiap elemen pada matriks tersebut dibagikan kembali dengan elemen-elemen
matriks Bobot/Prioritas yang bersesuaian.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 32
Kesimpulan :
Karena CR = 0.00, maka penilaian adalah konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
c. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Kapabilitas
Tentukan terlebih dahulu perbandingan antara pasangan karakteristik nilai yang
nantinya akan berlaku bagi keseluruhan kriteria yang menjadi acuan penilaian bagi para calon
staf dosen. Seperti telah dinyatakan pada keterangan yang menyertai Tabel 4.1 bahwa terdapat
5 (lima) karakteristik nilai yaitu : R (Rendah), AR (Agak Rendah), C (Cukup), T (Tinggi) dan
ST (Sangat Tinggi). Matriks perbandingan antar pasangan karakteristik nilai dapat dilihat
pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks Perbandingan Antar Pasangan Karakteristik Nilai
Karakteristik ST T C AR R
ST 1 3 5 7 9
T 1/3 1 3 5 7
C 1/5 1/3 1 3 5
AR 1/7 1/5 1/3 1 3
R 1/9 1/7 1/5 1/3 1
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Kapabilitas dari masing–masing
calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf
dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen
yang lain sehingga diperoleh tabel 6.
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
66
666666
maks
Konsistensi Rasio
(CR)
RI
CICR
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 33
Tabel.6. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria
Kapabilitas Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200
P-0402 3.000 1.000 0.333 3.000 1.000 3.000 0.333
L-0403 5.000 3.000 1.000 5.000 3.000 5.000 1.000
P-0404 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200
L-0405 3.000 1.000 0.333 3.000 1.000 3.000 0.333
L-0406 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200
L-0407 5.000 3.000 1.000 5.000 3.000 5.000 1.000
Jumlah 19.000 8.999 3.266 19.000 9.000 19.000 3.267
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 6 kemudian dibandingkan dengan Jumlah Kolom
yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam susunan
baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom Jumlah Baris.
Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris dengan
banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Kapabilitas
Alter-
natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot/
Prioritas
L-0401 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051
P-0402 0.158 0.111 0.102 0.158 0.111 0.158 0.102 0.900 0.129
L-0403 0.263 0.333 0.306 0.263 0.333 0.263 0.306 2.068 0.295
P-0404 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051
L-0405 0.158 0.111 0.102 0.158 0.111 0.158 0.102 0.900 0.129
L-0406 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051
L-0407 0.263 0.333 0.306 0.263 0.333 0.263 0.306 2.068 0.295
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 34
Indek Konsistensi (CI)
d. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Penampilan
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Penampilan dari masing–masing
calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf
dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen
yang lain sehingga diperoleh tabel 8.
Tabel 8. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria
Penampilan Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 5.000 0.333 3.000 1.000 5.000 5.000
P-0402 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000
L-0403 3.000 7.000 1.000 5.000 3.000 7.000 7.000
P-0404 0.333 3.000 0.200 1.000 0.333 3.000 3.000
L-0405 1.000 5.000 0.333 3.000 1.000 5.000 5.000
L-0406 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000
L-0407 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000
Jumlah 5.933 23.000 2.295 13.000 5.933 23.000 23.000
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 8 kemudian dibandingkan dengan Jumlah Kolom
yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam susunan
baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom Jumlah Baris.
Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris dengan
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.0847maks
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.0847maks
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 35
banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud seperti tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Penampilan
Alter-
Natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot
Prioritas
L-0401 0.169 0.217 0.145 0.231 0.169 0.217 0.217 1.365 0.195
P-0402 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041
L-0403 0.506 0.304 0.436 0.385 0.506 0.304 0.304 2.745 0.392
P-0404 0.056 0.130 0.087 0.077 0.056 0.130 0.130 0.668 0.095
L-0405 0.169 0.217 0.145 0.231 0.169 0.217 0.217 1.365 0.195
L-0406 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041
L-0407 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.1663maks
Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32
0.10.021RI
CICR
Karena nilai CR < 0.1, sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
e. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Etika
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Etika dari masing – masing calon
staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf dosen,
Indek Konsistensi (CI)
1
n
nCI maks
0.0277CI
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 36
karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen yang lain
sehingga diperoleh tabel 10.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria Etika
Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 5.000
P-0402 1.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 5.000
L-0403 0.333 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 3.000
P-0404 0.200 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 1.000
L-0405 3.000 3.000 5.000 7.000 1.000 5.000 7.000
L-0406 0.333 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 3.000
L-0407 0.200 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 1.000
Jumlah 6.067 6.066 13.666 25.000 2.352 13.666 25.000
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 10 kemudian dibandingkan dengan Jumlah
Kolom yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam
susunan baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom
Jumlah Baris. Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris
dengan banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud, seperti tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Etika
Alter-
Natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot
Prioritas
L-0401 0.165 0.165 0.220 0.200 0.142 0.220 0.200 1.310 0.187
P-0402 0.165 0.165 0.220 0.200 0.142 0.220 0.200 1.310 0.187
L-0403 0.055 0.055 0.073 0.120 0.085 0.073 0.120 0.581 0.083
P-0404 0.033 0.033 0.024 0.040 0.061 0.024 0.040 0.255 0.036
L-0405 0.495 0.495 0.366 0.280 0.425 0.366 0.280 2.706 0.387
L-0406 0.055 0.055 0.073 0.120 0.085 0.073 0.120 0.581 0.083
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 37
L-0407 0.033 0.033 0.024 0.040 0.061 0.024 0.040 0.255 0.036
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.1824maks
Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32
0.10.023 RI
CICR sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
f. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Percaya Diri
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Percaya Diri dari masing –
masing calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon
staf dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen
yang lain sehingga diperoleh tabel 12.
Tabel 12. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria
Percaya Diri Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 0.333
P-0402 5.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 3.000
L-0403 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000
P-0404 1.000 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 0.333
L-0405 7.000 3.000 5.000 7.000 1.000 5.000 5.000
L-0406 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000
L-0407 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000
Jumlah 23.000 5.399 11.666 23.000 2.219 11.667 11.667
Indek Konsistensi (CI)
1
n
nCI maks
0.0304CI
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 38
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 12 kemudian dibandingkan dengan Jumlah
Kolom yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam
susunan baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom
Jumlah Baris. Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris
dengan banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud seperti tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Percaya Diri
Alter-
Natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot
Prioritas
L-0401 0.043 0.037 0.029 0.043 0.064 0.029 0.029 0.274 0.039
P-0402 0.217 0.185 0.257 0.217 0.150 0.257 0.257 1.542 0.220
L-0403 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096
P-0404 0.043 0.037 0.029 0.043 0.064 0.029 0.029 0.274 0.039
L-0405 0.304 0.556 0.429 0.304 0.451 0.429 0.429 2.901 0.414
L-0406 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096
L-0407 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.1601maks
Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32
0.10.0202 RI
CICR sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
Indek Konsistensi (CI)
1
n
nCI maks
0.0267CI
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 39
g. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Motivasi
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Motivasi dari masing – masing
calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf
dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen
yang lain sehingga diperoleh tabel sebagai berikut :
Tabel 14. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria
Motivasi Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000
P-0402 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000
L-0403 0.333 0.333 1.000 3.000 0.333 5.000 0.333
P-0404 0.200 0.200 0.333 1.000 0.200 3.000 0.200
L-0405 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000
L-0406 0.143 0.143 0.200 0.333 0.143 1.000 0.143
L-0407 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000
Jumlah 4.676 4.676 13.533 24.333 4.676 37.000 4.676
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 14 kemudian dibandingkan dengan Jumlah
Kolom yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam
susunan baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom
Jumlah Baris. Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris
dengan banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud seperti table 15.
Tabel 15. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Motivasi
Alter-
Natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot
Prioritas
L-0401 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210
P-0402 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210
L-0403 0.071 0.071 0.074 0.123 0.071 0.135 0.071 0.617 0.088
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 40
P-0404 0.043 0.043 0.025 0.041 0.043 0.081 0.043 0.318 0.045
L-0405 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210
L-0406 0.031 0.031 0.015 0.014 0.031 0.027 0.031 0.178 0.025
L-0407 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.1356maks
Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32
0.10.0171RI
CICR
Karena nilai CR < 0.1, sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
h. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Komunikasi
Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Komunikasi dari masing –
masing calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon
staf dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen
yang lain sehingga diperoleh tabel 16.
Tabel 16. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria
Komunikasi Untuk Tahun Akademi 2004/2005
Alter-
natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407
L-0401 1.000 0.200 0.333 3.000 0.333 5.000 0.333
P-0402 5.000 1.000 3.000 7.000 3.000 9.000 3.000
L-0403 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000
P-0404 0.333 0.143 0.200 1.000 0.200 3.000 0.200
L-0405 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000
Indek Konsistensi (CI)
1
n
nCI maks
0.0226CI
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 41
L-0406 0.200 0.111 0.143 0.333 0.143 1.000 0.143
L-0407 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000
Jumlah 15.533 2.454 6.676 26.333 6.676 39.000 6.676
Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 16 kemudian dibandingkan dengan Jumlah
Kolom yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam
susunan baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom
Jumlah Baris. Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris
dengan banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang
dimaksud seperti tabel 17.
Tabel 17. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Komunikasi
Alter-
Natif
L-
0401
P-
0402
L-
0403
P-
0404
L-
0405
L-
0406
L-
0407
Jumlah
Baris
Bobot
Prioritas
L-0401 0.064 0.082 0.050 0.114 0.050 0.128 0.050 0.538 0.077
P-0402 0.322 0.408 0.449 0.266 0.449 0.231 0.449 2.574 0.368
L-0403 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164
P-0404 0.021 0.058 0.030 0.038 0.030 0.077 0.030 0.284 0.041
L-0405 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164
L-0406 0.013 0.045 0.021 0.013 0.021 0.026 0.021 0.161 0.023
L-0407 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164
Eigen vektor terbesar (λmaks)
n
Dmaks
7.2602maks
Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32
0.10.0329 RI
CICR sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta
dipertanggungjawabkan.
Indek Konsistensi (CI)
1
n
nCI maks
0.0434CI
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 42
i. Perhitungan Prioritas Menyeluruh
Perhitungan dengan menggunakan metode AHP diakhiri dengan menentukan
bobot/prioritas setiap calon staf dosen untuk keseluruhan kriteria penilaian. Rumus yang
digunakan untuk Prioritas Menyeluruh (PM) ini yaitu :
PM = )()(1
ikefaktorsubprioritasikefaktorprioritasn
i
Perhitungannya dapat dilihat sepert tabel 18
Tabel 18. Hasil Perhitungan Prioritas Menyeluruh Calon Staf Dosen Untuk
Tahun Akademi 2004/2005
KP PN ET PD MT KOM Prioritas
Menyeluruh
L-0401 0.013 0.016 0.047 0.003 0.018 0.019 0.1158
P-0402 0.032 0.003 0.047 0.018 0.018 0.092 0.2101
L-0403 0.074 0.033 0.021 0.008 0.007 0.041 0.1838
P-0404 0.013 0.008 0.009 0.003 0.004 0.010 0.0470
L-0405 0.032 0.016 0.097 0.035 0.018 0.041 0.2380
L-0406 0.013 0.003 0.021 0.008 0.002 0.006 0.0527
L-0407 0.074 0.003 0.009 0.008 0.018 0.041 0.1529
TOTAL 1.000
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode AHP di atas, yang mempunyai prioritas
menyeluruh terbesar ternyata adalah calon staf dosen dengan No. Ujian : L-0405 kemudian
berturut-turut diikuti calon staf dosen dengan No. Ujian : P-0402, L-0403, L-0407, L-0401, L-
0406 dan P-0404.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 43
5. KESIMPULAN
Proses pengambilan keputusan akan menjadi lebih optimal dengan adanya sistem
pendukung keputusan yang menerapkan metode AHP untuk memproses hasil penilaian pada
test wawancara, sehingga informasi akhir yang diberikan merupakan vektor prioritas
menyeluruh menggambarkan prioritas setiap calon staf dosen terhadap keseluruhan calon staf
dosen yang diikutsertakan dalam proses perhitungan.
DAFTAR PUSTAKA
Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset Yogyakarta
Turban E., Aronson, J. E., Liang, T., Sharda, R., 2007. Decisson Support and Business
Inteligence Systems, Eight Edition, Upper Saddle River, Pearson Prentice Hall, New
Jersey.
Wikipedia.2008”Sistem Informasi Sistem Pedukung Keputusan Berbasis Komputer ”
Download Tanggal 20 Mei 2008 dari http://google.com
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 44
PEMANFAATAN MASK PADA PENAPIS UNTUK MENGHILANGKAN NOISE
PADA CITRA DIGITAL TRUE COLOR
Billy Hendrik
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Citra merupakan salah satu media digital yang banyak digunakan dimana citra
dapat merepresentasikan informasi dengan jelas baik citra biner, citra grayscale, citra
true color . Karena merupakan salah satu bentuk produk digital yang dapat
menyampaikan informasi dengan baik maka kualitas dari citra harus diperhatikan, Citra
dapat dikatakan baik apabila memiliki tingkat derau (noise) yang sangat rendah atau
bebas dari noise. Dimana noise ini muncul sebagai akibat dari saluran transmisi atau
pengiriman data yang tidak bagus. Solusi untuk menghilangkan noise pada citra antara
lain menggunakan filter dan memanfaatkan mask. Tapi dalam aplikasinya perlu
pemilihan filter dan mask yang tepat agar dapat memperbaiki kualitas citra. Pada
penelitian ini akan dibahas beberapa jenis penapis dan mask yang berbeda – beda dan
akan diaplikasikan pada citra true color (citra warna).
Kata kunci : Mask, Penapis, citra.
1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra digital (digital image processing) merupakan salah satu bidang
kajian di dalam ilmu komputer. Tujuan pengolahan citra adalah memperbaiki kualitas citra
agar mudah diinterprestasikan oleh manusia atau oleh mesin (dalam hal ini komputer).
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 45
Teknik-teknik pengolahan citra akan memperbaiki kualitas citra sehingga mempunyai kulaitas
yang lebih baik dari pada sebelumnya.
Salah satu tolak ukur sebuah citra dikatakan berkualitas atau baik apabila memiliki
tingkat derau (noise) yang sangat rendah atau bebas dari derau (noise). Solusi untuk
menghilangkan noise pada citra antara lain menggunakan filter dan memanfaatkan mask yang
tepat.
2. TEORI
2.1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA
Perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan salah satu proses awal dalam
pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitas diperlukan karena seringkali citra
yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami
derau (noise) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra
kurang tajam, kabur, dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal inilah kualitas citra
diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi
pengenalan (recognition) objek di dalam citra.
Salah satu lingkup perbaikan kualitas citra adalah pelembutan citra (Image Smoothing)
2.2 PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING)
Pelembutan citra (image smoothing) bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada
citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang tidak
bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat saluran transmisi (pada
pengiriman data).
Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu pixel yang tidak
berkorelasi dengan pixel-pixel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 46
karena tampak berbeda dengan pixel tetangganya. Gambar 2.16 adalah citra Lena yang
mengalami gangguan berupa spike atau speckle yang tampil pada gambar dalam bentuk
bercak putih atau hitam seperti beras. Pixel yang mengalami gangguan umumnya memiliki
frekuensi tinggi (berdasarkan analisis frekuensi dengan transformasi Fourier). Komponen
citra yang berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai pixel konstan atah berubah sangat
lambat. Operasi pelembutan citra dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi
tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.
Gambar 1. Citra Lena yang mengalami gangguan
Operasi pelembutan dapat dilakukan pada ranah spsial maupun pada ranah frekuensi.
Pada ranah spasial, operasi pelembutan dilakukan dengan mengganti intensitas suatu pixel
dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut dengan nilai pixel-pixel tetangganya. Jadi, diberikan
citra f(x,y) yang berukuran N × M. Citra hasil pelembutan, g(x,y), didefinisikan sebagai
berikut:
…………………..(1)
yang dalam hal ini d adalah jumlah pixel yang terlibat dalam perhitungan rata-rata. Gambar 2
memperlihatkan dua buah skema perata-rataan. Pada skema pertama, tetangga sebuah pixel
adalah pixel-pixel yang berjarak Δx, sedangkan pada skema kedua teta ngga sebuah pixel
adalah pixel-pixel yang berjarak paling jauh √2 Δx.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 47
(a)
(b)
Gambar 2. Skema perata –rataan
Operasi perata -rataan di atas dapat dipandang sebagai konvolusi antara citra f(x,y)
dengan penapis h(x,y):
g(x,y) = f(x,y h(x,y)…………………………….(2)
Penapis h disebut penapis rerata (mean filter). Dalam ranah frekuensi, operasi
konvolusi tersebut adalah
g(u,v) = f(u,v)H(u,v)……………………………….. (3)
Contoh penapis rerata yang berukuran 3 × ×
(elemen yang bertanda ∙ pixel yan dikonvolusi)):
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 48
Algoritma pelembutan citra dengan penapis 3 × 3 ditunjukkan pada Algoritma berikut :
void PerataanCitra(citra Image, citra ImageResult, int N,
int M)
/* Melembutkan citra Image yang berukuran N ´ M dengan
melakukan konvolusi
citra Image dengan penapis rerata yang berukuran 3 ´ 3.
Hasil pelembutna
disimpan di dalam ImageResult.
*/
{ int i, j;
for (i=1; i<=N-1; i++)
for(j=1; j<=M-1; j++)
{
ImageResult[i][j]=
Image[i-1][j-1]+ Image[i-1][j] + Image[i-1,j+1]+
Image[i][j-1] + Image[i][j] + Image[i,j+1] +
Image[i+1][j-1] + Image[i+1][j]+ Image[i+1,j+1];
ImageResult[i][j]=ImageResult[i][j]/9;
}}
Algoritma 1. Operasi pelembutan citra dengan penapis rerata 3 × 3.
Operasi penapisan ini mempunyai efek pemerataan derajat keabuan, sehingga gambar
yang diperoleh tampak lebih kabur kontrasnya. Efek pengaburan ini disebut efek blurring.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 49
Gambar 3 adalah hasil pelembutan citra Lena dari Gambar 2 dengan penapis rata-rata 3 × 3.
Efek pengaburan yang dihasilkan dari penapis rata-rata dapat dikurangi dengan prosedur
pengambangan berikut:
…………………….(4)
dengan T adalah nilai ambang yang dispesifikasikan.
Gambar 3
Penapis h(x,y) pada operasi pelembutan citra disebut juga penapis lolos-rendah (low-
pass filter), karena penapis tersebut menekan komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya
pixel gangguan, pixel tepi) dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 50
2.3 PENAPIS LOLOS-RENDAH
Penapis rata-rata adalah salah satu penapis lolos-rendah yang paling sederhana. Aturan
untuk penapis lolos-rendah adalah:
1. Semua koefisien penapis harus positif
2. Jumlah semua koefisien harus sama dengan 1
Jika jumlah semua koefisien lebih besar dari 1, maka konvolusi menghasilkan
penguatan (tidak diinginkan). Jika jumlah semua koefisien kurang dari 1, maka yang
dihasilkan adalah penurunan, dan nilai mutlak setiap pixel di seluruh bagian citra berkurang.
Akibatnya, citra hasil pelembutan tampak lebih gelap.
Ilustrasi konvolusi dengan penapis rata-rata 3×
pixel derau diperlihatkan di bawah ini. Pixel yang mengalami gangguan dimisalkan bernilai
17, sedangkan nilai pixel tetangganya (yang tidak mengalami gangguan) bernilai rendah,
misalkan 8. Efek dari penapis lolos-rendah adalah sbb: pixel-pixel tetangga tidak mengalami
perubahan (kecuali bila terdapat perbedaan nilai atau gradien antara pixel-pixel yang
bertetangga), sedangkan pixel derau nilainya turun menjadi 9:
(i) sebelum konvolusi (ii) setelah konvolusi
Nilai 9 ini diperoleh dari hasil perhitungan konvolusi:
f ’(1,1) = (8 + 8 + 8 + 8 + 17 + 8 + 8 + 8 + 8)/9 = 81/9 = 9
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 51
Selain dengan penapis rata-rata, penapis lolos-rendah lain yang dapat digunakan pada
operasi pelembutan adalah:
Jika citra hasil penapisan lolos-rendah dikurangi dari citra semula (yang mengandung
derau), maka yang dihasilkan adalah peningkatan relatif komponen citra yang berfrekuensi
tinggi tanpa peningkatan komponen derau. Akibatnya, citra hasil pengurangan muncul lebih
tajam dari citra semula. Ini dapat digunakan untuk menonjolkan bagian citra yang tidak jelas,
misalnya tertutup oleh kabut atau awan. Aplikasi ini dapat diterapkan untuk mendapatkan
citra kota Jakarta yang lebih bagus daripada citra kota Jakarta yang tertutup oleh kabut.
Penapis lolos-rendah yang disebutkan di atas merupakan penapis la njar (linear).
Dari contoh penapis rerata (Penapis lolos rendah), dapat dilihat bahwa citra yang
mendapat noise dapat diperbaiki dengan menggunakan metode pelembutan citra. Dalam
penelitian ini akan digunakan beberapa jenis penapis dan pada masing – masing penapis akan
diuji dengan mask yang berbeda – beda.
3. ANALISA ALGORITHMA SMOOTHING
Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap beberapa jenis penapis yang di padukan
dengan beberapa mask untuk menghilangkan noise pada citra digital, perpaduan penapis dan
mask yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perpaduan Penapis dan Mask
Jenis Penapis Mask yang digunakan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 52
Penapis Gausian 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Rerata 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Ambang 3×3, 5×5, 7×7
Algoritma yang digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Penapis Gausian
Bobot pada penapis Gaussian mengikuti distribusi normal, titik pada pusat
mask memiliki bobot yang paling tinggi. Makin jauh jarak sebuah titik dengan titik pusat
tersebut makin kecil bobotnya, atau dengan kata lain makin kecil pengaruhnya terhadap
titik pusat.
Mask2:Array[-M2..M2,-N2..N2] of real=
((0.000000, 0.000001, 0.000007, 0.000001, 0.000000),
(0.000001, 0.000020, 0.000239, 0.000020, 0.000001),
(0.000007, 0.000239, 0.002915, 0.000239, 0.000007),
(0.000001, 0.000020, 0.000239, 0.000020, 0.000001),
(0.000000, 0.000001, 0.000007, 0.000001, 0.000000));
b. Penapis Rerata
Perbaikan citra dapat dilakukan dengan memberikan nilai yang sama kepada
semua bobot pada mask yang digunakan.
Ro[x,y] := Round((Ri[x-1,y-1]+Ri[x,y-1]
+Ri[x+1,y-1]+Ri[x-1,y]+Ri[x,y]+Ri[x+1,y]
+Ri[x-1,y+1]+Ri[x,y+1]+Ri[x+1,y+1])/9);
Go[x,y] := Round((Gi[x-1,y-1]+Gi[x,y-1]
+Gi[x+1,y-1]+Gi[x-1,y]+Gi[x,y]+Gi[x+1,y]
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 53
+Gi[x-1,y+1]+Gi[x,y+1]+Gi[x+1,y+1])/9);
Bo[x,y] := Round((Bi[x-1,y-1]+Bi[x,y-1]
+Bi[x+1,y-1]+Bi[x-1,y]+Bi[x,y]+Bi[x+1,y]
+Bi[x-1,y+1]+Bi[x,y+1]+Bi[x+1,y+1])/9);
Mask yang digunakan dalam sistem ini adalah 3×3, 5×5, 7×7.
c. Penapis Ambang
Penambahan sebuah nilai ambang dimaksudkan untuk tetap mempertahankan
ketajaman citra ketika dilakukan penghalusan untuk mengurangi derau. Hal ini sangat
cocok, terutama untuk derau yang bersifat salt and paper, dengan berasumsi bahwa titik
ambang mempunyai nilai keabuan yang cukup berbeda dengan nilai keabuan titik – titik
tetangganya, apabila selisih antara nilai keabuan hasil konvolusi dengan niali keabuan
aslinya adalah kurang dari nilai ambang, maka tidak dilakukan perubahan pada titik hasil.
Jadi, langkah yang dilakukan adalah menghitung nilai konvolusi menggunakan filter
smoothing, kemudian dilakukan pemeriksaan, apabila selisih antara hasil konvolusi
dengan nilai keabuan asal kurang dari ambang, maka keabuan hasil adalah sama dengan
keauan asal, jika tidak, maka keabuan hasil adalah sama dengan nilai hasil konvolusi.
Mask yang digunakan dalam sistem ini adalah 3×3, 5×5, 7×7.
Untuk semua titik yang Akan diolah (batas kiri dan kanan citra disesuaikan
dengan ukuran mask), apabila nilai keabuan dari titik-titik yang masuk dalam jangkauan mask
median, yaitu dari -M sampai M dan simpan dalam variabel Urutan untuk nantinya diurutkan.
4. PENGUJIAN SISTEM
Skenario yang akan dilakukan pada pengujian ini dapat dilihat pada tabel 2.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 54
Tabel 2. Skenario Pengujian
Gambar Noise Penapis Mask
Citra Uji
Gaussian
Penapis Gausian 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Rerata 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Ambang 3×3, 5×5, 7×7
Salt & Pepper
Penapis Gausian 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Rerata 3×3, 5×5, 7×7
Penapis Ambang 3×3, 5×5, 7×7
Cita Uji
Agar hasil dari program yang dibuat dapat dibandingkan hasilnya, maka citra yang
diuji tidak dapat hanya beberapa citra saja. Berikut dilampirkan citra-citra yang akan diuji
sebelum terkena noise.
Gambar 4. Citra Uji Sebelum Terkena Noise
Gambar 5. (a)Citra Uji I dengan Gaussian Noise (b) Citra uji II dengan Salt and Paper
Noise
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 55
Penghilangan Noise Dengan Penapis Gausian
Penghilangan Noise Dengan Penapis Gausian memanfaatkan mask , 5×5, 7×7, dan 9×9 pada
citra yang diberi noise Gussian
Gambar 6. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Gaussian dan
mask 5x5, 7x7, 9x9
Gambar 7. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Gaussian dan
mask 5x5, 7x7, 9x9
Penghilangan Noise Dengan Penapis Rerata
Penghilangan Noise Dengan Penapis Rerata memanfaatkan mask 3×3, 5×5, dan 7×7
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 56
Gambar 8. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Rerata dan
mask 3x3, 5x5, 7x7
Gambar 9. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Rerata dan
mask 3x3, 5x5, 7x7
Penghilangan Noise Dengan Penapis Ambang
Penghilangan Noise Dengan Penapis Ambang (nilai Ambang = 50) memanfaatkan
mask 3×3, 5×5, dan 7×7
Gambar 10. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Ambang dan
mask 3x3, 5x5, 7x7
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 57
Gambar 11. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Ambang dan
mask 3x3, 5x5, 7x7
5. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa Penapis Gaussian dengan
mask 9x9 akan lebih efektif digunakan pada citra uji dengan noise Gaussian, dan pada citra
uji dengan noise salt and paper akan lebih efektif jika digunakan Penapis Rerata dengan mask
3x3. Jadi, Dengan menempatkan mask yang tepat pada penapisnya akan memberikan hasil
atau kualitas yang sangat baik dalam perbaikan citra, terutama dalam proses pelembutan atau
penghilngan noise.
DAFTAR PUSTAKA
Ch. Wijaya Marvin dan Prijono Agus, 2007, “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab
Image Processing Toolbox”, Informatika Bandung
Munir Rinaldi, 2004, “Pengolahan Citra digital dengan pendekatan algoritmik”, Informatika,
Bandung
Shien lu-chun, 2005, “Multimedia Security : Steganography and Digital Watermarking
Techniques For Protection Of Intellectual Property”, Idea Group Publishing, Hershey
http://www-sigproc.eng.cam.ac.uk/-pl201/watermarking/index.html
www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 58
ANALISA MALICIOUS ATTACK DENGAN ALGORITMA GEOMETRICAL ATTACK
PADA IMAGE WATERMARKIN DCT DAN DWT
Mardhiah Masril,S.Kom,M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Digital watermarking adalah teknik penyisipan informasi privat atau publik ke dalam
data digital untuk menjamin otentikasi suatu file yang merupakan hak milik penciptanya. Hal
terpenting yang harus diperhatikan dalam watermarking adalah tingkat kekokohan
(robustness) yaitu bagaimana sebuah watermarking bisa bertahan dari serangan – serangan
yang dilakukan untuk membuka watermark yang disisipkan dalam suatu data digital tersebut.
Robustness ini berkaitan dengan serangan terhadap watermarking, dalam penelitian ini
membahas Malicious Attack yaitu jenis serangan terhadap image watermarking yang tujuan
utamanya menghilangkan atau membuat watermark tidak dapat dideteksi dengan
menggunakan Algortihma Geometrical Attack, dimana image watermarking yang mendapat
serangan adalah image watermarking yang menggunakan metode transformasi Discrete
Cosine Transform (DCT) atau Discrete Wavelet Transform (DWT).
Key words: Watermarking Image, Malicious Attack, Watermark, Geometrical Attack,
DCT,DWT.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 59
1. PENDAHULUAN
Informasi yang disajikan saat ini baik berupa image, audio, vidio, teks sudah dalam
bentuk data digital. Selain karena produk digital dapat dengan mudah dan cepat dalam
ditransmisikan dari satu tempat ke tempat lain tanpa mengurangi kualitas produk, produk
digital lebih efektif dan efisien. Salah satu metode atau teknik yang digunakan untuk
memberikan perlindungan terhadap produk digital adalah watermarking, karena dengan
menggunakan teknik ini memungkinkan pemilik dari data tersebut menyisipkan informasi
privat atau pulik ke dalam data digital tersebut sehingga data tersebut memiliki copyright dan
diharapkan dapat membantu dalam penyelesaian masalah pendeteksian file ilegal.
Seiring dengan perkembangan ilmu watermarking tersebut, sekarang juga sedang
berkembang ilmu yang mempelajari mengenai serangan terhadap watermaking itu sendiri tapi
hanya bertujuan digunakan untuk menganalisa kelemahan dari watermarking. Begitu juga
dengan penelitian ini hanya bertujuan untuk menguji ketahanan dari sebuah citra yang telah
disisip watermark dengan menggunakan algorithma Geometrical Attack.
2. PEMBAHASAN
Malicious Attack merupakan jenis serangan yang tujuan utamanya adalah
menghilangkan atau membuat watermark tidak dapat dideteksi. Salah satu contoh dari
Malicious Attack adalah Geometrical Attack Geometrical Attack
Geometrical attack menghancurkan sebagian pola sinkronisasi dari citra yang telah
diberi watermark . Serangan ini mempunyai dua phase yaitu :
1. Membaca citra yang telah diberi watermark kemudian menerapkan suatu filter median
untuk memprediksikan citra asal atau citra asli sebelum diberi watermark. Kemudian
lakukan proses penghitungan selisih antara citra asli dengan citra yang telah diberi
watermark, kemudian simpan hasil dari proses penghitungan tersebut.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 60
2. Hitung transformasi fourier diskrit terhadap hasil selisih antara citra asli dengan citra
yang telah diberi watermark, identifikasi puncak – puncak maksimum, kemudian
modifikasi amplitudo dari puncak – puncak yang maksimum dengan menggantikan
amplitudo yang spesifik dengan nilai amplitudo rata – rata. Selanjutnya lakukan
penghitungan transformasi fourier diskrit kembali dengan nilai amplitudo rata – rata
tersebut, sehingga akan menghasilkan gambar yang telah diserang.
.... (1)
Dimana : µ (x,y) adalah nilai tengah lokal dari citra asal
σ2 (x,y) adalah varian lokal dari citra asal
s2 adalah noise dari citra
sedangkan nilai E diperoleh dari:
.............................. (2)
E merupakan nilai yang berkala, keberkalaan nilai ini dihitung dari ACF
............ (3)
Geometrical attack diterapkan dan diinverse dengan menggunakan pola puncak AC, dimana
pola puncak AC dideteksi melalui ACF dengan menetapkan suatu nilai adaptif
.................... (5)
,,,,
,,,
2
22
yxyxIyx
syxyxyxI
IIE
2
.
E
EFFTEFFTIFFTACF
acfacfacfyxACF ,
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 61
Dimana µacf , menandakan nilai rata – rata dari fungsi autokorelasi
σacf , standard deviasi dari fungsi autokorelasi
αacf , nilai yang didefinisikan oleh pengguna,
Dimana dalam mendefinisikan nilai αacf ini harus dipertimbangkan puncak false
positif error dan false negatif error dari AC, sekiranya nilai non-peak dari AC di ACF
mengikuti sebuah nilai distribusi normal N ( µacf , σacf ), kita dapat menghitung laju false
positive error. Jika kita mendefinisikan sebuah variabel acak x yang mengikuti standard
distribusi normal N(0,1), kemungkinan sebuah nilai AC lebih tinggi dari pada µacf + αacf σacf
sama dengan kemungkinan bahwa x lebih besar dari pada αacf . Jadi false positive error dari
pelacak puncak AC ketika nilai treshold µacf + αacf σacf , dihitung oleh :
..... (6)
Dimana p(A) menandakan kemungkinan terjadinya peristiwa A. AC non-peak adalah suatu
peubah acak dari distribusi normal N ( µacf , σacf ).
Geometrical attack diestimasi dengan menemukan base peak pair dari gelombang AC
yang terdeteksi, diantara dua puncak gelombang AC yang terdekat pada arah horizontal dan
vertikal dari pusat ACF (seperti pada gambar 1), dari informasi offset dari base peak pair kita
dapat menghitung periode watermark dan perputaran sudutnya. Dengan ditemukannya satu
base peak pair kita dapat menemukan semua puncak yang lain di ACF karena puncak –
puncak tersebut dibagi kedalam waktu – waktu tertentu.
Gambar 1. Contoh algoritma geometrical (Lee Choong-Hoon & Lee Heung-Kyu, 2005)
dxx
XPACPPacf
acfacfacfacfpeaknonfPAC
2
exp2
1 2
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 62
Implementasi Algoritma Geometrical Attack pada image watermarking DWT dan DCT
Geometrical Attack bertujuan untuk memberikan distorsi pada image yang telah ter-
watermark, sehingga watermark yang disisipkan pada citra host saat diekstrak tidak dapat
dideteksi. Beberapa gangguan (attack) tersebut antara lain adalah Cropping (pemotongan
citra), penskalaan citra dan rotasi citra.
a. Rotasi image watermarking
Rotasi citra adalah salah satu cara untuk merusak watermark yang disisipkan pada
citra host (citra asli), untuk mensimulasi efek rotasi ini maka dibangkitkan melalui fungsi
‘bilinear’, ‘crop’ pada Matlab 7.0.1. Pada penelitian ini, akan dilakukan rotasi dengan sudut
45º, gambar akan dirotasi dengan sudut searah putaran jarum jam. Dari uji coba yang
dilakukan maka diperolah hasil seperti gambar dibawah :
(a) (b)
Gambar 2. (a)Image watermarking DCT dan (b) Image Watermarking DWT yang
dirotasi dan dicrop
Dari gambar 2, image watermarking yang telah dicrop dan dirotasi telah kehilangan
nilai - nilai intensitas pikel dibeberapa tempat yang menyebabkan hilangnya bit – bit
watermark dari image watermarking, tetapi hilangnya bit – bit ini secara visual tidak begitu
terlihat.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 63
(a) (b)
Gambar 3. Rekonstruksi Citra ter-watermark (a)Image watermarking DCT dan (b)
Image Watermarking DWT yang dirotasi dan dicrop
Kemudian akan dibuktikan apakah watermark mengalami perubahan atau tidak,
dengan mengekstraksi image watermarking yang talah dirotasi & dicrop.
(a) (b)
Gambar 4. Hasil Ekstraksi Watermark terhadap image watermarking (a) DCT yang
dirotasi dan dicrop (b) DWT yang dirotasi dan dicrop
Dari gambar 4, diatas hasil ekstraksi pada image watermarking DCT tidak dapat
diekstrak dengan sempurna, sedangkan pada image watermarking DWT watermark
mengalami kerusakan, hal ini disebabkan karena ada bit – bit watermark yang hilang karena
dirotasi dan dicrop.
2. Rescaling Image Watermarking
Geometrical attack juga dapat berupa penskalaan citra pada citra ter-watermark.
Operasi penskalaan yang dilakukan adalah zoom in (pengecilan) terhadap citra ter-watermark
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 64
yaitu dengan mengalikan ukuran citra ter-watermark dengan factor skala = ½ sehingga
didapat ukuran citra setengah dari ukuran citra semula, seperti pada gambar 5
(a) (b)
Gambar 5. (a) Scale down 50% terhadap image watermarking DCT dan (b) Scale down
50% terhadap image watermarking DWT
Ukuran citra ter-watermark adalah 256 x 256 piksel, sehingga jika diberi faktor skala
½, maka ukurannya akan berubah menjadi 128 x 128 piksel.
(a) (b)
Gambar 6. Rekonstruksi Citra ter-watermark scaledown 50% (a)Image watermarking
DCT dan (b) Image Watermarking DWT
Kemudian dilakukan ekstraksi terharap citra ter-watermark untuk melihat perubahan yang
terjadi pada watermark setelah mengalami penskalaan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 65
(a) (b)
Gambar 7. Ekstraksi watermark terhadap image watermarking scaledown 50% (a) DCT
(b) DWT
Pada gambar 7. dapat dilihat hasil ekstraksi watermark terhadap citra ter-watermark
yang telah mengalami perubahan ukuran citra, dimana watermark mengalami
kerusakan.
3. KESIMPULAN
Dari tabel 1, kita dapat melihat persentasi peak signal to noise ratio atau persentasi
peak yang error pada citra. Pada citra ter-watermark yang diberi geometrical attack citra ter-
watermark dengan metode cosine transform mempunyai PNSR yang lebih kecil.
Tabel 1. Watermark signal strength dalam Peak Signal to-Noise Ratio
(PSNR) dari algoritma watermarking DWT dan DCT
Watermarking PSNR Algorithm
DWT (%) DCT (%)
Citra rotasi& crop 42,26 41,49
Citra scaledown 50% 42,33 42,01
DAFTAR PUSTAKA
Aapo Hyvärinen, “Sparse code shrinkage: denoising of nongaussian data by maximum
likelihood estimation,” Neural Computation, 11(7):1739-1768, 1999.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 66
A.Herrigel, S.Voloshynovskiy and Y.Rytsar,2001, “The watermark template attack,” In W.
Wong and E. J. Delp eds., SPIE Photonics West, Electronic Imaging , Security and
Watermarking of Multimedia Contents III, No. paper 4314-46, San Jose, CA, USA,
January
Arhami Muhammad dan Desiani Anita,2004, “Pemrograman Matlab”, Andi Yogyakarta
Arnold. M, Schmucker & Wolthusen,2003, “ Techniques and Applications of Digital
Watermarking and Content Protection”, Artech House. Inc, Boston
Ch. Wijaya Marvin dan Prijono Agus, 2007, “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab
Image Processing Toolbox”, Informatika Bandung
Munir Rinaldi, 2004, “Pengolahan Citra digital dengan pendekatan algoritmik”, Informatika,
Bandung
Shien lu-chun,2005, “Multimedia Security : Steganography and Digital Watermarking
Techniques For Protection Of Intellectual Property”, Idea Group Publishing, Hershey,
http://www.google.co.id/search?hl=id&q=attack+watermark+program&meta=
http://www-sigproc.eng.cam.ac.uk/-pl201/watermarking/index.html
www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 67
Pengembangan Perangkat Lunak Untuk Menghindari Pemborosan Waktu Loading
Menggunakan Website Downloader
Surmayanti, S.Kom, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
Progressively expanding information technology its especially in the world of internet,
web round into appliance assist capable to to manage information quickly and accurate. So
that can be told there is no information which one we do not get in the world of internet.
Mostly people look for an information which is equal to visiting a situs many times. This
matter of course do not economize the cost and time. Therefore writer try to develop software
that have been available to download all page include existing files in a situs and
automatically existing links in a page each other related to other page which have been
downloaded so that will be form of website offline and will be storage in harddisk local. With
the existence of this software, consumer can explore all the content of website with quicker
loading without connected network of internet.
(Keyword : Website, Loading quicker)
1. PENDAHULUAN
Informasi dapat dikatakan sebagai darah yang mengalir dalam tubuh, artinya sebegitu
pentingnya informasi tersebut bagi siapapun tanpa kecuali. Saat ini untuk mendapatkan
informasi tidak terlalu sulit karena telah banyak fasilitas-fasilitas yang diberikan kepada
masyarakat salah satunya adalah internet. Tidak ada informasi yang tidak kita dapatkan dalam
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 68
dunia internet. Adanya internet mendorong munculnya situs-situs baru yang menyediakan
berbagai macam informasi. Pada beberapa situs di internet, sering dijadikan oleh sebagian
masyarakat sebagai situs langganan yang sering dikunjungi berkali-kali. Artinya situs tersebut
memang banyak memberikan informasi bagi mereka, hal ini tentu terjadi pemborosan waktu
dan biaya. Untuk menghindari pemborosan waktu loading halaman suatu website yang sering
dikunjungi, kadang seseorang mendownload pages yang ada dalam situs tersebut satu-persatu
menggunakan browser standar (Internet explorer, Opera, Mozilla, dan browser lainnya) dan
menyimpannya dalam media lokal. Apabila halaman (pages) yang ada dalam suatu situs itu
sangat banyak, cara ini tidaklah efektif. Karena itu diperlukan aplikasi yang dapat
memanajemen suatu situs yang akan didownload tersebut beserta file-file yang ada
didalamnya dan membentuknya sebagai situs intranet yang dapat didokumentasikan dengan
baik.
2. PERUMUSAN MASALAH
Permasalahan yang sering dihadapi adalah bagaimana membuat suatu perangkat lunak
yang dapat bertindak sebagai aplikasi yang mendownload halaman (pages) yang ditampilkan
beserta link-link yang ada dalam halaman tersebut. Sehingga sering timbul permasalahan pada
setiap orang yaitu :
a. Bagaimana cara menampilkan halaman (pages) yang ditentukan dari suatu alamat
pada window aplikasi.
b. Bagaimana memeriksa (scanning) file-file (gambar, html, asp, dll) dari halaman
yang sedang diproses yang dapat diketahui dari link-link yang ada.
c. Bagaimana cara mendownload semua halaman (pages) yang sedang dibuka beserta
file-file lain yang ada di dalamnya dan mengatur link-link yang ada agar dapat
dibentuk suatu situs intranet.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 69
d. Bagaimana mem-filter file-file yang akan didownload sesuai dengan kriteria yang
diinginkan (html, gambar, suara, video, aplikasi, dll) beserta ukuran, lokasi
website, dan level kedalaman suatu halaman.
3. TEORITIS
Dengan berkembangnya teknologi informasi yang meningkat dapat dengan cepat dan
mudah menghasilkan arus informasi, jaringan komputer dapat memperlancar arus informasi
didalam perusahaan tersebut. Internet yang mulai populer saat ini adalah suatu jaringan
komputer raksasa yang merupakan jaringan komputer yang terhubung dan dapat saling
berinteraksi. Perkembangan teknologi jaringan yang sangat pesat, sehingga dalam beberapa
tahun saja jumlah pengguna jaringan komputer yang tergabung dalam Internet berlipat ganda.
Dengan menggunakan jaringan komputer proses link & match maupun transfer teknologi dapat
dilakukan secara efisien dan efektif tanpa terikat pada dimensi ruang & waktu.
Ditahun 1950-an komputer mulai dikenal dikalangan masyarakat sehingga terciptalah
super computer yang melayani beberapa terminal. Untuk itu ditemukan konsep distribusi
proses berdasarkan waktu yang dikenal dengan nama TSS (Time Sharing System). Pada
sistem TSS beberapa terminal terhubung secara seri ke sebuah host komputer. Dalam proses
TSS mulai nampak perpaduan teknologi komputer dan teknologi telekomunikasi yang pada
awalnya berkembang sendiri-sendiri. Dapat kita lihat pada gambar 1 dan gambar 2 berikut ini
:
Gambar 1 Jaringan komputer model TSS
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 70
TerminalTerminalTerminalTerminal
TerminalTerminalTerminalTerminal
TerminalTerminalTerminalTerminal
Distributed Processing
Host Komputer
Host Komputer
Host Komputer
Gambar 2 Jaringan komputer model proses terdistribusi.
Beberapa aplikasi yang banyak digunakan dan dimanfaatkan oleh pengguna internet
antara lain
1. Electronic mail (E-Mail)
Aplikasi ini paling banyak digunakan dikalangan masyarakat, dan termasuk salah
satu dari aplikasi pertama di Internet. Dengan E-Mail, anda dapat mengirim dan
menerima surat, pesan, dokumen secara elektronik dengan pemakai lain di Internet
yang mempunyai alamat e-mail.
2. News-USENET
Merupakan sarana berdiskusi antar pemakai jaringan Internet, dimana setiap orang
dapat mengirim, melihat dan menanggapi suatu berita atau suatu topik diskusi
dengan fasilitas yang hampir sama dengan e-mail. Topik diskusi dipisahkan oleh
group, dan pemakai yang berminat dapat melihat isi diskusi pada newsgroup
tersebut.
3. File Transfer Protocol (FTP)
FTP merupakan suatu protokol untuk aplikasi pengiriman data berupa file, Dengan
adanya aplikasi ini, dimungkinkan untuk upload dan download data dalam format
data berbentuk file seperti misalnya data aplikasi, gambar, database dan
sebagainya.
4. Remote Login – Telnet
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 71
Telnet adalah suatu aplikasi remote login Internet yang memungkinkan anda untuk
log-in atau menggunakan komputer yang berbeda di jaringan secara interaktif.
Untuk login dibutuhkan login account pada komputer tujuan, jika anda bukan user
terdaftar maka tidak dapat login ke komputer tersebut. Aplikasi ini biasanya
digunakan untuk mengakses komputer berbasis sistem operasi UNIX dari tempat
yang berbeda dari servernya.
5. World Wide Web (WWW)
Teknologi World Wide Web, dimungkinkan untuk mengakses informasi secara
interaktif, berupa tampilan grafis maupun teks. Hal ini dimungkinkan dengan
adanya Hypertext Transfer Protocol (HTTP) yang digunakan untuk mengakses
suatu informasi yang disimpan pada suatu situs web (website). Untuk dapat
menggunakan sarana ini, dibutuhkan aplikasi Web Browser.
6. Teleconference
Peralatan ini memungkinkan pemakai dapat berkomunikasi secara langsung kepada
pemakai lain di seluruh dunia. Bentuk komunikasi ini juga dapat berkembang
menjadi bentuk konfrensi jarak jauh (teleconferencing). Awalnya komunikasi
langsung ini berlaku untuk dua pemakai dan menggunakan teks sebagai sarananya.
Kemudian berkembang menjadi konfrensi jarak jauh untuk banyak pemakai
sekaligus dan bahkan media tidak hanya berbasis teks tetapi juga suara bahkan
gambar.
Selain fasilitas di atas masih banyak lagi fasilitas dan layanan yang terdapat di
iInternet dan barangkali mungkin masih banyak lagi yang akan diciptakan untuk
mengembangkan fasilitas yang ada.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 72
4. ANALISA DAN HASIL
Sesuai dengan perumusan masalah bagaimana membuat suatu perangkat lunak yang
dapat bertindak sebagai aplikasi yang mendownload halaman (pages) yang ditampilkan
beserta link-link yang ada dalam halaman tersebut.Website Downloader ini merupakan suatu
sarana untuk mengumpulkan seluruh halaman (page) dan menjadikannya offline. Fasilitas ini
digunakan untuk melakukan pengambilan arsip atau file secara elektronik atau transfer file
dari satu komputer ke komputer lain di internet. Beberapa di internet telah tersedia file atau
dokumen yang siap untuk diduplikat oleh orang lain secara gratis (free).
Pada dasarnya download adalah proses transmisi sebuah file dari sebuah sistem
komputer ke sistem komputer yang lainnya. Dengan kata lain download adalah transmisi data
dari internet ke komputer pemakai.
HTTP adalah proses transmisi sebuah file dari sebuah sistem komputer ke sistem
komputer yang lainnya dengan memungkinkan membawa beberapa perintah dalam satu
koneksi. Dapat dilihat bahwa website downloader yang akan dibuat hampir sama prinsipnya
dengan web browser pada gambar 3 berikut.
Web Server
User/client
User Mengirimkan Request Http & Ftp
Server mengirimkan yang diminta
(response) yang disimpan langsung di
client
Asp
Html
Gambar 3 Konsep Dasar Browser dan Server Web
4.1 CONTEXT DIAGRAM
Untuk menggambarkan sistem yang dirancang pada penulisan ini digunakan context
diagram. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4 berikut
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 73
Website Downloader
0
User Web Server
Entry alamat
Url
Website Offline
Request/permintaan
Url
Website
DNS Server
Ala
ma
t d
om
ain
IP A
dd
ress
Gambar 4 Context Diagram Website downloader
4.2 DATA FLOW DIAGRAM
Untuk lebih memperinci mengenai rancangan sistem baru perlu dijabarkan Data Flow
Diagram yang merupakan pengurangan dari proses utama yang tertera pada Context Diagram
diatas. Adapun Data Flow Diagram seperti gambar 5 berikut
User
Entry Url
1.0
Alamat Url
DNS Server
Translasi Domain
Da
ta A
lam
at
Url
2.0
Web Server
IP Address
Response Server
3.0
IP Address
We
bsite
Offlin
e
Gambar 5 DFD Website Downloader
4.3 DISAIN FORM INPUT
Disain Input merupakan bentuk yang digunakan dalam memasukkan alamat url yang nantinya
akan dimanipulasi dan dikoneksikan dengan server web sesuai dengan level kedalaman website
yang diinginkan dan proses download yang ditampilkan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada
gambar 6 berikut
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 74
Gambar 6 Desain Form Input
Disain Layout
Desain layout ini merupakan bentuk keluaran atau Website offline. Yang disimpan
didalam Local Harddisk, Output ini disini akan ditampilkan dilayar monitor. Adapun layout
dapat dilihat pada gambar 7 berikut
Gambar 7 Layout Website Offline
5. KESIMPULAN
Dari hasil analisa pada bab sebelumnya dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai
berikut :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 75
1. Website downloader merupakan sarana atau pendukung teknologi informasi untuk
menyimpan informasi-informasi yang ada di internet dengan memberikan kemudahan
menghubungkan link-link pada page dan menjadikannya offline browser.
2. Dengan sistem website downloader ini user/client dapat menghemat waktu dan biaya
dari pada harus membuka halaman demi halaman di warnet.
3. Website Downloader memungkinkan user mendownload berdasarkan filter (batas
maximum file) yang diinginkan.
DAFTAR PUSTAKA
Ananta, Sjartuni. 1999, “Dasar-Dasar Pemrograman Visual Basic 6.0”, PT. Elex Media
Kompotindo Jakarta
File Transfer Protokol (FTP) : http://www.Aminudin.Net/File Transfer Protokol (FTP).htm
Istilah (terms) teknologi informasi http://www.nic.itb.ac.id
Kurniadi, Adi. 2000, “Pemograman Microsof Visual Basic 6.0,. PT. Elex Media
Kompotindo Jakarta.
Modul Pengenalan Internet : http://www.dhani.singcat.com
Mengenal Hardware dan Topologi Jaringan : http://www.ilmukomputer.com/umum/harry-
jaringan.php
Pengantar DNS ( Domain Name System ) : http://www.ilmukomputer.com
Pelatihan Internet Dasar : http://www.oke.or.id/tutorial/Panduan%20Internet.pdf.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 76
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA INVENTORI PADA
PT MENSA BINA SUKSES DIDUKUNG BAHASA PEMROGRAMAN VISUAL
BASIC 6.0 BERBASIS MULTIUSER
Rini Sovia,S.Kom, M. Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
In a company, using computer for data processing is very helpful. Business activities
can run more effectively and efficiently wich give quick and accurate information. The
development of both hardware and software becames significant to acquire clearer
information.
This paper is written as a development from the already available system which is
used in PT. Mensa Bina Sukses. It is intended to give benefits to the company in terms of
convenience in processing supply data. In addition it also gives information to enhance
company management.
1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi seperti ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi terus
maju dengan pesatnya. Hal ini telah mendorong manusia berlomba-lomba untuk menciptakan
suatu bentuk alat atau sarana komunikasi dalam rangka kelancaran suatu informasi. Baik
buruknya informasi tersebut tergantung pada kelengkapan data dan alat pengolahan data
tersebut untuk dapat dijadikan suatu informasi.
Demikian juga halnya dengan perusahaan-perusahaan yang membutuhkan informasi.
Kebutuhan informasi juga sangat diperlukan terutama oleh pihak pengguna atau pemakai
informasi tersebut, yang mengakibatkan banyaknya perubahan yang terjadi diberbagai bidang
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 77
diantaranya dalam bidang manajemen pengolahan data. Tak terlepas dari manajemen
pengolahan data tersebut dalam semua kegiatan atau usaha khususnya perdagangan,
persaingan antara perusahaan tidak dapat dielakkan. Bagaimana supaya langganan dapat
terlayani dengan baik, tidak beralih ke perusahaan lain dan mendapatkan kepercayaan dari
langganan yang merupakan salah satu tujuan dalam perdagangan.
Setiap perusahaan baik perusahaan jasa atau perusahaan manufaktur, selalu memiliki
persediaan. Tanpa adanya persediaan, para pengusaha akan dihadapkan pada resiko bahwa
perusahaannya pada suatu waktu tidak dapat memenuhi keinginan para pelanggannya. Oleh
karena itu, dalam pengolahan data inventory yang perlu diperhatikan untuk menjaga dan
mengetahui tingkat persediaan suatu barang, perlu adanya pengendalian inventory yang lebih
baik agar tidak terjadi kesalahan-kesalahan yang dapat merugikan pelaku manajemen. Karena
pengendalian inventory ini merupakan suatu masalah manajemen yang memerlukan
pemecahan yang serius dimana dalam penyelenggaraannya perlu diterapkan cara-cara yang
menjamin efisiensi perusahaan. Salah satu faktor yang sering menimbulkan masalah adalah
kurang baiknya manajemen pengendalian persediaan barang-barang yang ada di gudang yang
mengakibatkan sering terjadinya kesalahan-kesalahan perhitungan persediaan dan
keterlambatan informasi persediaan yang dibutuhkan.
2. METODE PENILAIAN PERSEDIAAN
Ada beberapa penilaian persediaan yaitu :
1. FIFO (First In First Out)
Cara ini didasarkan atas asumsi bahwa harga barang yang telah terjual dinilai menurut
harga pembelian yang terdahulu masuk. Dengan demikian persediaan akhir dinilai
menurut harga pembelian barang yang terakhir masuk.
2. Rata-rata ditimbang (Weight Average Method)
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 78
Cara ini didasarkan atas harga rata-rata dimana harga tersebut dipengaruhi oleh jumlah
barang yang diperoleh pada masing-masing harga dengan demikian persediaan dinilai
berdasarkan harga rata-rata.
3. LIFO (Last In First Out)
Cara ini didasarkan atas asumsi bahwa harga barang yang sudah terjual dinilai
menurut harga pembelian barang yang terakhir masuk.
2.1 METODE PERHITUNGAN PERSEDIAAN
1. Economic Order Quantity (EOQ)
Jumlah pembelian persediaan pada setiap kali pemesanan dengan biaya total yang
paling rendah.
2. Safety Stock
Persediaan pengaman apabila kekurangan persediaan
3. Reorder Point
Adalah titik pemesanan yang harus dilakukan perusahaan sehubungan dengan
adanya tenggang waktu (Lead Time) dan Safety Stock.
2.2 KONSEP DASAR MULTI USER
Kata multi-user berasal dari Bahasa Inggris yaitu multiple dan user, multiple artinya
berbagai, dan user artinya pemakai atau pengguna. Jadi multi-user artinya berbagai pemakai
atau berbagai pengguna. Multi-user yang dibahas ini yaitu yang berhubungan dengan cara
pemakaian komputer beserta software yang ada di dalamnya, sebagai alat bantu manusia atau
pengguna dalam melakukan pengolahan data.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 79
2.3 PENJELASAN SINGKAT TENTANG ENKRIPSI DAN DESKRIPSI
Salah satu untuk meningkatkan keamanan data di komputer maka diciptakan sistem
enkripsi dimana data-data yang dikirimkan sudah dalam bentuk terenkripsi. Enkripsi adalah
poses pengkodean pesan sehingga maknanya tidak jelas. Untuk melakukan enkripsi
dibutuhkan kunci pembuka yang harus diketahui oleh server dan pengguna. Dan deskripsi
adalah prsoses pengembalian pesan terenkripsi ke bentuk awal. Sehingga kalau pengguna
ingin membaca data-data tersebut harus dideskripsi terlebih dahulu.
2.4 PENJELASAN SINGKAT TENTANG PEMAMPATAN FILE
Pemampatan file akan menjadikan kapasitas memori yang dibutuhkan file lebih kecil.
Jika pemampatan berhasil dikecilkan separoh, maka kecepatan penghantaran secara tidak
langsung bertambah dua kali lipat. Pemampatan file dibutuhkan untuk mem-backup data,
maka tidak perlu menyalin semua file aslinya untuk di backup. Banyak perangkat lunak yang
sudah jadi, yang memiliki fungsi untuk pemampatan file antara lain WinZip, WinRAR dan
lainnya.
3. ANALISA SISTEM
Sebelum melakukan pengembangan terhadap sistem secara menyeluruh dan
mendetail, maka penelitian terhadap sistem yang sedang berjalan perlu dilakukan terlebih
dahulu. Tujuan melakukan pada sistem yang sedang berjalan pada dasarnya adalah untuk
lebih memahami cara kerja sistem tersebut. Dengan demikian pengembangan terhadap sistem
dapat dilakukan dengan baik.
Untuk mengetahui sejauh mana sistem tersebut telah mencapai sasarannya, maka
kelemahan-kelemahan dari sistem yang ada harus ditemukan dengan teliti dan menganalisa
beberapa hal pokok dalam perusahaan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 80
3.1 EVALUASI SISTEM YANG SEDANG BERJALAN
Dalam sistem pengolahan data dan informasi tentang persediaan barang pada PT.
Mensa Bina Sukses Padang selama ini masih sederhana sekali umpamanya dalam
penyimpanan arsip, pemeliharaan arsip serta penyajian informasi/ laporan tentang stok
barang yang tersedia masih dilakukan secara semi komputer dalam kartu yang dikenal dengan
kartu stok dan penyimpanan data-data yang ada dalam komputer pun masih belum
dikelompokkan kedalam file yang berbeda.
Dengan demikian dalam pembuatan laporan-laporan membutuhkan waktu yang cukup
lama karena faktur yang ada harus dicatat kembali, jelas ini merupakan pekerjaan yang sangat
tidak efisien, selain itu juga terjadi catatan- catatan atau faktur yang hilang atau tertumpuk
dengan dokumen yang lain yang disebabkan oleh tidak terorganisirnya dokumen-dokumen
tersebut.
Untuk mengatasi masalah tersebut diatas, maka dirasakan perlu untuk memperbaiki
sistem pengolahan data sehingga persediaan barang yang ada di PT. Mensa Bina Sukses
Padang dapat terkendalikan dengan baik, terutama dalam hal pembuatan laporan-laporan
sebagai output bagi tersedianya informasi yang dibutuhkan oleh semua pihak yang
membutuhkan. Pada sistem baru ini diharapkan semua persoalan yang dihadapi dapat diatasi.
Keuntungan yang dapat dilihat terutama dalam hal:
1. Kecepatan dan ketelitian dalam pemrosesan data
2. Efisiensi dalam penggunaan waktu, biaya dan tenaga
3. Kemudahan dalam pengaksesan data
4. Keamanan dalam penyimpanan data dan dokumen-dokumen
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 81
3.2 ALIRAN SISTEM INFORMASI LAMA
Pemesanan
barang
Pemesanan
barang
GudangPelangganAdministrasiPemasok Pimpinan
Buat Bukti
penerimaan
barang
3
2
A
3
3
Ttd bukti
penerimaan
3
Bukti penerimaan
barang yg di ttd
Cek barang
masuk
Kartu stok
Pesanan barangPesanan barang
Buat faktur pesanan
barang
12
3
3
Faktur pesanan
4
5
Faktur pesanan
54
21
Faktur
pesanan
A
A
Ttd faktur
pesanan
5
4
2
1
Faktur pesanan
ttd
Cek stok
barang
keluar
4
21
Faktur pesanan
ttd
Buat laporan
pengeluaran barang
2
Kartu stok
1
Laporan barang
keluar
A
A
Buat laporan
pemasukan barang
1
Laporan barang
keluar
A
21
Laporan barang
masuk
A
1
Laporan
barang masuk
A
Buat laporan stok barang
21
Laporan stok barang
A
1
Laporan stok
barang
A
1
Bukti penerimaan
barang
2
Bukti
penerimaan
barang
2
Bukti penerimaan
barang yg di ttd
A
Gambar 1 Aliran Sistem Informasi Lama
3.3 DESAIN SISTEM
Tujuan dari disain sistem adalah untuk mempercepat pengambilan keputusan,
perincian-perincian yang mudah dipahami sehingga tidak terjadi kesalahan dalam
menjalankan sistem. Desain sistem yang baru ini, akan dibagi kedalam dua kelompok sistem
perancangan yaitu desain Sistem Secara Global (Umum) dan Desain Sistem Secara Terinci
(Khusus).
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 82
3.4 DESAIN GLOBAL
Disain global merupakan rancangan sistem secara konseptual (logikal), ditujukan
untuk memudahkan dalam perancangan sistem secara terinci. Desain global
mengidentifikasikan komponen-komponen sistem informasi yang akan didesain secara rinci.
Disamping itu disain global juga ditujukan untuk memberikan gambaran kepada user tentang
sistem yang akan dirancang. Untuk itu digunakan beberapa alat bantu dalam merancang
seperti Aliran Sistem Informasi Baru, Context Diagram dan Data Flow Diagram.
Aliran Sistem Informasi Baru
Pemesanan
barang
Pemesanan
barang
GudangPelanggan AdministrasiPemasok Pimpinan
Buat Bukti
pemesan
an barang
3
A
3
3
Ttd bukti
penerimaan
3
Bukti pemesanan
barang yg di ttd
Pesanan barangPesanan barang
Buat faktur
3
21
Faktur pesanan
3
Faktur pesanan
21
Faktur
pesanan
A
Ttd faktur
pesanan
21
Faktur
pesanan ttd
1
Faktur pesanan
ttd
Database
persediaan
Buat laporan barang
keluar
32
Buat laporan barang
masuk
F
3 2
F
Buat laporan stok barang
3 2
F
A
A
Cek stok barang
keluar
Cek barang
masuk
2
2
Bukti pemesanan
barang
2
Bukti pemesanan
barang yg di ttd
Pesanan barang
yg sah
Ttd
pesanan
barang
1
Laporan
barang keluar
3
F
Bukti 1
pemesanan
barang
1
Laporan barang
masuk
F
1
Laporan stok
barang
F
A
3
Laporan barang
masuk
3
3
3
Laporan stok
barang
3
Laporan barang
keluar
2
Laporan barang
masuk
2
Laporan barang
keluar
2
Laporan stok
barang
Gambar 2 Aliran Sistem Informasi Baru
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 83
3.5 NORMALISASI
Normalisasi merupakan proses pengelompokan elemen data menjadi table-tabel yang
menunjukkan entity dan relasinya. Secara umum proses Normalisasi dibagi dalam empat
tahap, yaitu :
1. Tahap tidak Normal / UNF (Un Normalized Form)
2. Normalisasi tahap 1 / 1NF (First Normal Form)
3. Normalisasi tahap 2 / 2NF (Second Normal Form)
4. Normalisasi tahap 3 / 3NF(Third Normal Form)
1. UNF (Un Normalized Form)
Pada tahap ini semua data yang ada direkam tanpa format tertentu. Pada tabel
unnormal ini kemungkinan ada field yang kosong, misalnya data untuk sistem persediaan
barang pada PT. Mensa Bina Sukses Padang, bentuk tidak normalnya dapat dilihat pada table
berikut ini :
Tabel 1 UNF (Un Normalized Form)
Kode
barangNama barang Jenis barang Satuan Jumlah
Kode
pemasok
Nama
pemasokJumlah
beli
VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15 MB541 PT. Glorienta 15
TFOLC Folac tablet Obat
35
MB541 PT. Glorienta
20
8
Kode
pelanggan
Nama
pelangganJumlah
jual
30
RSSLK RSUD Suliki 7
23 15
APBMD Apotik Biomed
13
10
11
VBXON Bioxon injeksi Alat kesehatan
80014 Botol rain Perlengkapan
bayiTKWNN Toko Winnie
TFLCR Fluoricare tablet Obat 50 7 22
80023 Botol twins bear Perlengkapan
bayi8
MB520 PT. Andalas
25 11
68886 Btl 150ml kite
Btl 150ml bee
Perlengkapan
bayi
Perlengkapan
bayi68887
5
7
20
20
TKYHO Toko Yahoo 18
15
KDOXN Doxacin kapsul Obat 45 11 8
Dus
Dus
1NF (First Normal Form)
Pada tahap ini diusahakan tidak ada field dalam satu tabel yang kosong. Bentuk ini
dapat kita lihat pada tabel 2.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 84
Tabel 2 1NF (First Normalized Form)
Kode
barangNama barang Jenis barang Satuan Jumlah
Kode
pemasok
Nama
pemasokJumlah
beli
VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15 MB541 PT. Glorienta 15
TFOLC Folac tablet Obat
35
MB541 PT. Glorienta
20
8
Kode
pelanggan
Nama
pelangganJumlah
jual
30
RSSLK RSUD Suliki 7
23 15
APBMD Apotik Biomed
13
10
11
VBXON Bioxon injeksi Alat kesehatan
80014 Botol rain Perlengkapan
bayiTKWNN Toko Winnie
TFLCR Fluoricare tablet Obat 50 7 22
80023 Botol twins bear Perlengkapan
bayi8
MB520 PT. Andalas
25 11
68886 Btl 150ml kite
Btl 150ml bee
Perlengkapan
bayi
Perlengkapan
bayi68887
5
7
20
20
TKYHO Toko Yahoo 18
15
KDOXN Doxacin kapsul Obat 45 11 8
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
MB520
MB520
MB520
PT. Andalas
PT. Andalas
PT. Andalas TKYHO Toko Yahoo
TKWNN Toko Winnie
MB541
MB541
MB541 PT. Glorienta
PT. Glorienta
PT. Glorienta
Apotik Biomed
Apotik Biomed
RSUD SulikiRSSLK
APBMD
APBMD
2NF (Second Normal Form)
Untuk mengubah suatu relasi yang tergolong bentuk normal pertama kebentuk normal
kedua perlu dilakukan dekomposisi terhadap relasi tersebut. Proses dekomposisi tersebut
dapat dilakukan dengan membuat diagram dependensi fungsional terlebih dahulu yaitu atribut
yang bukan kunci bergantung pada atribut kunci.
Tabel 3 2NF (Second Normalized Form)
Kode
barangNama barang Jenis barang Satuan Jumlah
VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15
TFOLC Folac tablet Obat
35
30
11
VBXON Bioxon injeksi Alat kesehatan
80014 Botol rain Perlengkapan
bayi
TFLCR Fluoricare tablet Obat 50
80023 Botol twins bear Perlengkapan
bayi8
68886 Btl 150ml kite
Btl 150ml bee
Perlengkapan
bayi
Perlengkapan
bayi68887
5
7
KDOXN Doxacin kapsul Obat 45
Dus
Dus
1. Tabel Barang
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
Dus
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 85
2. Tabel Pemasok
Kode
pemasok
Nama
pemasok
MB541 PT. Glorienta
MB520 PT. Andalas
3. Tabel Pelanggan
Kode
pelanggan
Nama
pelanggan
RSSLK RSUD Suliki
APBMD Apotik Biomed
TKWNN Toko Winnie
TKYHO Toko Yahoo
4. Tabel Pembelian
Jumlah
beli
15
20
8
23
7
25
20
20
11
Kode
barang
VBCFA
TFOLC
VBXON
80014
TFLCR
80023
68886
68887
KDOXN
5. Tabel Penjualan
Jumlah
jual
7
15
13
10
22
11
18
15
8
Kode
barang
VBCFA
TFOLC
VBXON
80014
TFLCR
80023
68886
68887
KDOXN
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 86
4. ANALISA
4.1 CONTEXT DIAGRAM
Context diagram adalah rancangan yang menggambarkan suatu sistem organisasi yang
memperlihatkan batasan sistem, entity external dan interaksi antara entity, serta merupakan
gambaran umum terhadap arus data dan informasi antara sistem dan entity lainnya. Context
diagram tersebut dapat dilihat pada gambar 3.3
Administrasi
Pimpinan
GudangPelanggan
Pemasok
0
Sistem Informasi
Inventori
(persediaan)
Pemesanan barang
Pemesanan barang
Bukti pemesanan barang
Bukti pemesanan barang
Bukti pemesanan barang ttd
Bukti pemesanan barang ttd
Faktur pesanan
Faktur pesanan Faktur pesanan
Faktur pesanan ttd
Faktur pesanan ttd
Lap pemasukan barang
Pesanan barang
Pesanan barang
Lap pemasukan barang
Lap pemasukan barang
Lap pengeluaran barang
Lap pengeluaran barang
Lap pengeluaran barang
Lap persediaan barang
Lap persediaan barang
Lap persediaan barang
Gambar 3 Context Diagram
4.2 DATA FLOW DIAGRAM (DFD)
Dengan mengacu kepada context diagram yang ada, maka untuk dapat memperjelas
proses yang terjadi adalah dengan mengurai proses tersebut kedalam bentuk Data Flow
Diagram (DFD). Adapun bentuk DFD tersebut dapat dilihat pada gambar 4
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 87
Pelanggan
0.1
Pemesanan
barang
Pemasok Administrasi
Pemesanan
barang
Pemesanan
barang0.2
Buat bukti
pemesanan
barang
Pemesanan
barang
Pesanan
barang
Bukti penerimaan barang
0.3
Tandatangan
bukti penerimaan
barang
Gudang
Bukti
pemesanan
barang Bukti pemesanan
barang ttd
0.7
Buat faktur
0.4
Entri dan cek
barang masuk
Bukti pemesanan
barang ttd
0.5
Cetak laporan
barang masuk
Lap pemasukan barang
Data
pembelianData barang
Data barang
Pesanan
barang
Pesanan
barang
Faktur
pesanan
0.13
Penyerahan
laporan
Pimpinan
0.8
Tandatangan
faktur
Faktur
pesanan
faktur
pesanan ttd
0.11
Cetak laporan
barang keluar
faktur
pesanan
0.10
Entri barang
keluar
0.12
Cetak laporan
persediaan
barang
Laporan persediaan
barang
Laporan
pengeluaran
barang
Laporan
persediaan barang
Data
pembelian
Data
barang
Data
penjualan
Laporan pemasukan
barang
Laporan pengeluaran
barang
0.9
Cek Stok
Barang
D4
D2 Pembelian D1 Barang
D1
Penjualan
D2 Pembelian
0.6
Pemesanan
barang
Data
pembelian
faktur pesanan ttd
faktur pesanan
faktur
pesanan
Lap pemasukan
barang
Data
barang
Data
barang
Data
penjualan
Data barang
Data pelanggan
Laporan
pengeluaran
barang
Laporan pengeluaran
barang
Laporan pemasukan
barang
Laporan persediaan
barang
D5 Pelanggan
Data
pelanggan
D3 Pemasok
Data pemasok
Bukti
pemesanan
barang ttd
Data pemasok
Gambar 4 Data Flow Diagram
4.3 ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD)
ERD adalah suatu gambar atau diagram yang memperlihatkan hubungan (relasi)
antara satu entity dengan entity lainnya. Hubungan antar data dalam database akan terlihat
dalam Entity Relationship Diagram, adapun uraian dari bentuk ERD tesebut adalah sebagai
berikut:
Satu transaksi pemesanan dapat mempunyai satu / banyak barang dan satu / banyak
barang dapat dipunyai oleh satu transaksi pemesanan. Jadi hubungan antara dua file tersebut
adalah banyak ke satu (one to many). Kemudian satu/banyak barang dipunyai oleh satu
transaksi pengeluaran barang dan satu pengeluaran barang dapat mempunyai satu / lebih
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 88
barang. Jadi hubungan kedua file ini adalah banyak ke banyak (many to many). Gambaran
dari Entity Relationship Diagram tersebut dapat dilihat pada gambar 5 :
punyaPembelian
Penjualan
Barang
punya
Nm_brg
Satuan
Kd_brg
Kd_plg
No_fak
No_psn
Jlh_beli
Kd_pmsk
Tgl_psn
Jml_jual
Tgl_fak
Jns_brg
telp
Almt
Nm_plg
Kd_plg
punyaPelanggan
Kd_brg
Pemasok
punya
Kd_pmsk
Nm_pmsk
Almt_pmsk
telp
Kota
Kota
Nm_brg
Nm_brg
Hrg_beli
Kd_brg
Satuan
Hrg_jual
Tot_penj
Tot_pemb
Satuan
Jml
Gambar 5 Entity Relationship Diagram
4.4 DISAIN TERINCI
Desain terinci merupakan rancangan dari analisa yang telah dilakukan dalam bentuk
fisik (Phisical System Design), adapun desain tersebut antara lain dalam bentuk desain input,
output, dan file yang akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.
Desain Input
Desain input merupakan desain tampilan sistem informasi pada layar monitor
komputer. Tujuan dalam pendesainan ini adalah memberikan panduan kepada user dalam
mengentrikan data sehingga kesalahan dalam pengentrian data dapat dikurangi. Bentuk dari
desain input yang dirancang adalah sebagi berikut :
1. Entri Data Barang
Entry data barang digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-nama
barang yang ada, desain input entry data barang ini dapat dilihat pada gambar 6 :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 89
Gambar 6 Entri Data Barang
1. Entri Data Pelanggan
Entry data barang digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-nama
barang yang ada, desain input entry data barang ini dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7 Entri Data Pelanggan
2. Entri Data Pemasok
Entry data pemasok digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-
nama pemasok yang ada, desain input entry data pemasok ini dapat dilihat pada gambar 8.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 90
Gambar 8 Entri Data Pemasok
3. Entri Data Pembelian
Entri data pembelian dapat dilihat pada gambar 9 :
Gambar 9 Entri Data Pembelian
5. Entri Data Penjualan
Disain input entri data penjualan dapat dilihat pada gambar 10
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 91
Gambar 10 Entri Data Penjualan
Desain File
File adalah kumpulan dari record yang tersusun secara logis dimana record-record
tersebut tersimpan dalam suatu media penyimpanan. Desain file yang dirancang pada sistem
yang akan dikembangkan ini adalah sebagai berikut:
1. File Barang
Nama Database : dbMBS
Nama Tabel : Barang
Field Key : kdbrg
No Field Type Width Description
1 kdbrg text 5 Kode barang
2 nmbrg text 30 Nama barang
3 jnsbrg text 20 Jenis barang
4 satuan text 10 Satuan
5 jml integer - Jumlah
2. File Pemasok
Nama Database : dbMBS
Nama Tabel : Pemasok
Field Key : kdpmsk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 92
No Field Type Width Description
1 kdpmsk text 5 Kode pemasok
2 nmpmsk text 25 Nama pemasok
3 almt text 30 Alamat pemasok
4 kota text 15 Kota
5 telp text 13 Telepon
3. File Pelanggan
Nama Database : dbMBS
Nama Tabel : Pelanggan
Field Key : kdplg
No Field Type Width Description
1 kdplg text 5 Kode pelanggan
2 nmplg text 25 Nama pelanggan
3 almt text 30 Alamat pelanggan
4 kota text 15 Kota
5 telp text 13 Telepon
4. File Pembelian
Nama Database : dbMBS
Nama Tabel : Pembelian
Field Key : Nopsn, kdpmsk, kdbrg
No Field Name Type Width Description
1 nopsn Text 6 Nomor pemesanan
2 tglpsn Date - Tanggal pemesanan
3 kdpmsk Text 5 Kode Pemasok
4 kdbrg Text 5 Kode barang
5 jlhbeli Integer
- Jumlah beli
6 hrgbeli Currency - Harga beli
7 totpem Currency - Total pembelian
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 93
4. File Penjualan
Nama Database : dbMBS
Nama Tabel : Penjualan
Field Key : nofak, kdplg, kdbrg
No Field Name Type Width Description
1 nofak Text 6 Nomor pemesanan
2 tglfak Date - Tanggal pemesanan
3 kdplg text 5 Kode pelanggan
4 kdbrg Text 5 Kode barang
5 jlhjual Integer - Jumlah jual
6 hrgjual Curency - Harga jual
7 totjual Curency - Total penjualan
5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya maka pada bab terakhir ini
penulis dapat mengambil kesimpulan diantaranya:
1. Sistem yang baru dapat meningkatkan unjuk kerja dari PT. Mensa Bina Sukses
karena informasi yang dihasilkan dapat lebih cepat, akurat, dan penggunaan sistem
komputerisasi yang optimal.
2. Keamanan data dapat lebih terjamin dengan adanya suatu database karena
meminimalkan penggunaan kertas sebagai media penyimpanan data.
3. Informasi dapat dihasilkan lebih cepat maka dapat membantu dalam pengambilan
keputusan secara lebih cepat juga.
4. Pimpinan dapat melakukan pengawasan dan kontrol secara cepat untuk mengetahui
informasi tentang perkembangan persediaan barang dengan adanya jaringan
komputer yang digunakan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 94
DAFTAR PUSTAKA
Adi Kurniadi. 2000, Pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0, Penerbit PT Elex Media
Komputindo, Jakarta, Januari
Alam, J. Agus. M. 2001. “Belajar Sendiri Visual Basic versi 6.0”. Jakarta: PT. Elex Media
Komputindo.
Kusumo, Ario Suryo.2000 .“Buku Latihan Microsoft Visual Basic 6.0”.Jakarta: PT. Elex
Media Komputindo.
Kuswayatno Lia. 2006 , Mahir dan Terampil Berkomputer, Penerbit Grafindo Media Pratama,
Bandung
M. Agus J. Alam, 2000, Belajar Sendiri Manajemen Database dengan Microsoft Visual Basic
6.0, Penerbit PT Elex Media Komputindo, Jakarta
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 95
METODE ARSIP DAN AKSES SECARA ELEKRONIK
( Studi kasus Pengarsipan elektronik pada Rumah Sakit Umum Daerah Suliki)
ERDISNA,S.Kom,M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
University as a form of higher education is one form of formal education that the next
generation to print the object to be the hope of the nation. Students with quality can be
produced through the process of learning and social environment that supports. In addition,
the system is also supported by the information accurate and can be used in the object of
providing information for all components campus, both faculty, staff and students.
As a center of information, students at the University of Putra Indonesia of course is
expected to design and produce a system. In this case, data access and processing of course
an important role in information systems. So also in the Regional General Hospital Suliki.
Archiving and data re-initialization of course important in processing the data in order to
facilitate the search data.
Therefore, the authors try to design a system for archiving and initialization Regional
General Hospital Suliki to implement system access, which will provide information more
quickly, precisely and accurately, as expected for this.
Keyword : data access and processing, important in processing the data in order to facilitate
the search data.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 96
1. PENDAHULUAN
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membawa pengaruh yang besar
terhadap peradaban manusia yang mengakibatkan terjadinya perlombaan dalam mengejar
kebutuhan yang dirasakan oleh setiap negara. Kemajuan ini juga berpengaruh bagi negara-
negara yang sedang berkembang khususnya untuk pelayanan kesehatan terhadap masyarakat
yang saat dirasakan masih kurang.
Demikian pula yang terjadi pada RSUD Suliki, yang bergerak dalam bidang jasa
diantaranya jasa pengobatan dan perawatan bagi masyarakat.
Penggunaan jasa komputer di perusahaan swasta maupun di instansi pemerintahan
merupakan salah satu cara yang paling tepat ditempuh dalam memberikan pelayanan yang
sebaik-baiknya kepada masyarakat yang membutuhkannya, seperti RSUD Suliki,pengarsipan
data-data pasiennya masih menggunakan map, dan disimpan pada sebuah lemari
penyimpanan. Hal ini dapat mengakibatkan lamanya proses pengolahan data pasien,apabila
ada data lama yang dibutuhkan akan sulit untuk menemukan kembali karena data-data
tersebut sudah ditumpuk pada sebuah lemari penyimpanan.
2. PERUMUSAN MASALAH
Masalah dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana proses dalam pengarsipan dan pengaksesan data pasien dibuat?
2. Bagaimana bahasa pemrograman Visual Basic dapat digunakan untuk pengarsipan dan
pengaksesan nantinya?
3. Bagaimana cara mengarsip dokumen dan cara mengakses data arsip secara elektronik?
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 97
3. PENENTUAN TUJUAN
Adapun tujuan penelitian ini adalah :
1. Mempelajari proses pengarsipan dan pengaksesan data pasien.
2. Mengevaluasi sistem yang ada.
3. Merancang sistem pengarsipan dan pengaksesan.
4. Membuat sistem pengarsipan dan akses yang baru
5. Mengevaluasi cara kerja sistem yang baru
6. Membandingkan cara kerja sistem yang lama dengan perancangan sistem yang baru.
4. PENGUMPULAN DATA DAN INFORMASI
Dalam pengumpulan data dilakukan observasi yaitu pengamatan secara langsung di
tempat penelitian sehingga permasalahan yang ada dapat diketahui secara jelas. Kemudian
dilakukan interview yang bertujuan untuk mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan.
Selain itu juga dilakukan studi kepustakaan yaitu dengan membaca buku-buku yang
menunjang dalam melakukan penganalisisan terhadap data dan informasi yang didapat.
4.1 TEKNIK PEMBUATAN SISTEM
Teknik yang digunakan dalam pembuatan sistem ini mengacu kepada pedoman
pengembangan sistem SDLC yaitu :
1. Perencanaan Sistem
Merupakan fase pertama dari pengembangan sistem yang mana keseluruhan sistem
informasi dalam organisasi membutuhkan identifikasi, analisa, dan prioritas yang
perlu disusun
2. Analisa Sistem
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 98
Merupakan fase yang menerapkan proyek sistem informasi yang potensial dan
argumen untuk melanjutkan atau tidak proyek tersebut serta berisikan rincian
perencanaan untuk pengembangan.
3. Disain Sistem Secara Umum
Fase untuk mempelajari sistem yang ada dan alternatif pemecahannya
4. Disain Sistem Secara Terinci
Merupakan fase yang mana semua fungsi pengembangan sistem dipilih untuk
dibangun didalam analisanya, menguraikan kebebasan dari berbagai platform
computer
5. Seleksi Sistem
Merupakan spesifikasi logika dari sistem, disain logika ditransformasikan ke teknologi
yang spesifik untuk membangun sistem atau program
6. Implementasi (Penerapan) Sistem
Berisikan kode, testing, instalansi dan dukungan organisasi. Fase ini merupakan fase
dimana suatu sistem siap untuk dioperasikan. Fase ini terdiri dari langkah-langkah
sebagai berikut:
a. Menerapkan rencana implementasi
b. Melakukan kegiatan implementasi
c. Tindak lanjut implementasi
7. Perawatan Sistem
Merupakan fase yang paling penting dan fase yang terakhir dalam sebuah
pengembangan sistem, dimana pada fase ini hanya lebih ditekankan kepada
pemeliharaan sistem yang mengarah kepada menajemen sistem. Untuk itu pada fase
ini seorang Analis Sistem juga harus memeikirkan tindakan yang terbaik yang perlu
dilakukan dalam pengembangan sistem.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 99
4.2 PERANCANGAN USER INTERFACE
Dalam penelitian ini penulis juga merancang user-interface (bentuk tampilan) dalam
menjalankan aplikasi yang penulis bangun. Bentuk user-interface yang dirancang nanti
adalah menggunakan software Pemograman Visual Basic.
4.3 ANALISA DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
Aliran Sistem dari pengarsipan elektronik dapat dilihat dari bagan berikut :
Aliran Sistem Informasi (ASI) arsip dan akses elektronik
data pasien rawat inap pada RSUD. Suliki
Dok.Pasien Dok.Pasien
Dok.Status Dok.Status
Dok.Perawat
an Pasien
Dok.Perawat
an Pasien
Administrasi IGDBagian
PerawatanMedical Record
Minta
DokPasien(A)
Minta
DokPasien(A)
Minta
DokStatusPa
sien(A)
Minta
DokStatusPa
sien(A)
Minta
DokPearwatan
Pasien(A)
Minta
DokPearwatan
Pasien(A)
Dok.Pasien(A)
Dok.Status
Pasien(A)Dok.Perawatan
(A) Data Pasien
A
Scanning Dok.
Dan Buat Daftar
Indeks
Akses Data Pasien
Gambar 1. Aliran Sistem Informasi (ASI)
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 100
4.4 CONTEXT DIAGRAM
Pada Context Diagram pengarsipan dan pengaksesan data pasien rawat inap pada
RSUD Suliki terdiri dari 4 entity, dimana entity-entity ini saling berinteraksidan berhubungan
baik dengan entity yang lain maupun dengan sistem. Untuk lebih jelasnya Context Diagram
ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 2 Context Diagram
4.5 DATA FLOW DIAGRAM
Data flow Diagram merupakan diagram yang menggunakan notasi-notasi yang
menggambarkan arus sistem. Data Flow Diagram digunakan untuk menggambarkan suatu
sistem secara logika. Keuntungan menggunakan Data Flow Diagram adalah memudahkan
pemakai dalam memahami sistem yang akan dikerjakan atau dikembangkan.
DFD level 0 adalah merupakan penjabaran dari context diagram yang dapat dilihat
pada gambar di bawah ini:
0
Sistem Pengarsipan
dan pengaksesan
data pasien rawat
inap
Administrasi
Administrasi
IGD
Dokter
Pimpinan
Data Pasien
Kartu
berobat,Resep,kwit
ansi pembayaran
obat,obat
Kartu status,kartu
obat
Kartu status,kartu
berobat
Kartu status pasien
Kartu status,resep
Resep,lap.data
pasien ACC
Kwitansi pembayaran
resep,lap.data
pasien,obat
Laporan data pasien ACC lap.data pasien
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 101
ADMINISTRASI
MEDICAL RECORD
0.1
Memberikan Dokumen
Pasien
Dokumen
Pasien
Dokumen
Pasien
IGD BAGIAN PERAWATAN
0.3
Memberikan Dokumen
Perawatan Pasien
0.2
Memberikan Dokumen
Status Pasien
Dokumen
Perawatan Pasien
Dokumen
Status Pasien
Dokumen
Status Pasien
Dokumen
Perawatan Pasien
0.4
Scanning Document,
Membuat Daftar
Pasien & Indeks
Dokumen
Pasien, Dokumen
Status Pasien
Dokumen
Perawatan Pasien
D1 Pasien
D2 Indeks
Data Pasien
Data Indeks
0.5
Melakukan
Pengaksesan Dan
Request Data Pasien &
Perawatan
Data Pasien
Data Indeks
Dokumen
Pasien Dokumen Status
PerawatanDokumen
Perawatan
Pasien
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 0
4.6 ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah suatu model jaringan kerja (network) yang
menguraikan susunan data yang disimpan dari sistem secara abstrak. ERD menunjukkan
hubungan antar entity didalam sistem, entity dalam suatu tempat, benda yang semuanya
memiliki nama yang umum, seperti pada gambar di bawah ini:
PASIEN
NORM
PUNYA INDEKS
NAMA INDEKSKDINDEKS
NORM
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
5. HASIL
Menu ini digunakan untuk memanggil file-file yang dibutuhkan, dengan cara
mengklik file lalu memilih entri apa yang ingin ditampilkan. Selain itu, pada menu juga
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 102
disediakan Informasi yang bisa ditampilkan pada saat dibutuhkan, sehingga dapat
memudahkan kita dalam pencarian data.
Bentuk Hasil eksekusi program menu utama dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 5. Hasil Eksekusi Program Menu Utama
5.1 HASIL EKSEKUSI PROGRAM ENTRI DATA PASIEN
Eksekusi program entri data pasien digunakan untuk menginputkan data-data pasien.
Entri data pasien ini dapat dipanggil melalui program menu utama. Pada program entri data
pasien, data-data yang telah diinputkan bisa disimpan, diedit, dihapus dan diprint. Data-data
yang telah disimpan tersebut digunakan untuk pembuatan Informasi data pasien. Sedangkan
tombol (Button) keluar (exit) digunakan untuk keluar dari pengentrian.
Bentuk hasil dari eksekusi program entri data pasien dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 6. Hasil Eksekusi Program Entri Data Pasien
Eksekusi program entri index digunakan untuk menginputkan data-data pasien seperti
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 103
kode indeks, nama indeks, kode pasien dan kelurahan. Program entri indeks dapat dipanggil
melalui program menu utama. Program ini digunakan untuk menginputkan data-data indeks,
yang nantinya digunakan untuk pembuatan laporan data indeks. Pada program entri indeks ini
juga terdiri dari 5 button yaitu simpan, edit, cancel, hapus dan keluar (exit).
Bentuk hasil dari eksekusi program entri indeks dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 7. Hasil Eksekusi Program Entry Indeks
Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien/ Orangan
Hasil eksekusi program informasi data pasien/ orangan digunakan untuk menampilkan
data-data pasien yang sudah pernah diinputkan sebelumnya pada program entri data pasien.
Informasi data pasien/ orangan ini dapat dipanggil melalui program menu utama. Pada
informasi data pasien/ orangan ini akan tersimpan semua data-data pasien yang sudah pernah
diinputkan dan disimpan sebelumnya pada entri data pasien.
Bentuk hasil dari eksekusi program informasi laporan data pasien/ ornagan dapat dilihat pada
gambar berikut ini :
Gambar 8. Hasil Eksekusi Program Informasi Laporan Data Pasien/ Orangan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 104
Gambar 9. Hasil Eksekusi Program Informasi Laporan Data Pasien/ Orangan
5.2 HASIL EKSEKUSI PROGRAM INFORMASI DATA PASIEN KESELURUHAN
Hasil eksekusi program informasi data pasien keseluruhan digunakan untuk
menampilkan data-data transaksi pasien pertahun yang sudah pernah diinputkan sebelumnya
pada program entri data pasien. Informasi data pasien ini dapat dipanggil melalui program
menu utama. Pada informasi data pasien keseluruhan terdapat dua file yang saling
berhubungan yaitu file pasien, file indeks.
Bentuk hasil dari eksekusi program program informasi data pasien keseluruhan dapat dilihat
pada gambar berikut ini :
Gambar 10. Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien Keseluruhan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 105
Dr.H.Adel Nofiarman
Pimpinan
Gambar 11. Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien Keseluruhan
6. KESIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan
sebagai berikut:
1. Sistem pengolahan data pasien rawat inap pada RSUD Suliki masih dilakukan
secara manual, dimana data-data pasiennya masih dicatat pada sebuah kertas,
sehingga membutuhkan waktu yang lama dan dilakukan berulang-ulang.
2. Dengan penerapan aplikasi pemrograman visual basic serta penggunaan data secara
elektronik yaitu berupa komputer da scanner maka penyimpanan data akan lebih
terjamin dan proses pengolahan data akan lebih baik. Disamping itu dengan
penerapan pengolahan data secara elektronik ini proses pembuatan laporan akan
lebih cepat karena menggunakan proses scanning.
3. Jika sewaktu-waktu Pimpinan meminta laporan terdahulu akan sulit untuk
dilakukan, karena data disimpan dalam lemari penyimpanan sehingga
membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencarinya serta membutuhkan media
penyimpanan yang cukup besar, dibandingkan dengan menggunakan suatu database
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 106
kita dapat mengakses data kapanpun dibutuhkan dan tidak lagi membutuhkan media
penyimpanan yang besar.
4. Dengan menggunakan sistem aplikasi bahasa pemrograman salah satunya bahasa
pemrograman visual basic, maka kegiatan pengarsipan dan pengaksesan data pasien
rawat inap pada RSUD Suliki, dapat dilakukan dengan baik karena adanya database
yang dapat menampung hasil dari pengolahan data-data pasien.
5. Dengan adanya metode pengarsipan dan pengaksesan yang berbasiskan komputer,
diharapkan mampu mengolah data dengan cepat untuk meningkatkan efektifitas
kerja.
6. Bila terjadi kesalahan-kesalahan pada data atau adanya perubahan terhadap data,
maka cukup memanggil file yang dibutuhkan saja, karena semua data telah
disimpan pada sebuah database. Dimana, setiap file yang disimpan telah ditentukan
primary keynya.
DAFTAR PUSTAKA
Cristianti J, Meliana, 2008, Konsep Praktis Pengarsipan Dan Pengaksesan. Informatika.
Bandung
Jogiyanto, H.M, 2001, Analisa dan Desain Sistem Informasi, Penerbit Andi Offset,
Yogayakarta
Kadir, Abdul.2003, Penuntun Praktis Belajar Database dengan Menggunakan Microssoft
Accses. Andi Offset. Yogyakarta
Kurnadi, Adi, Pemrograman Visual Basic 6.0, 2000, Penerbit PT. Elex Media
Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta
McLeod, Raymond,1995, Sistem Informasi Manajemen, Penerbit PT. Prenhalindo, Jakarta
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 107
PERILAKU KOLOM CFT (CONCRETE FILLED STEEL
TUBULAR COLUMN) AKIBAT BEBAN GEMPA
Etri Suhelmidawati,M.Eng
(Staf Dosen Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Ketahanan terhadap gempa pada suatu struktur sangat diperlukan sekali dewasa
ini terutama untuk kondisi geografis suatu negara yang memiliki resiko gempa tinggi
seperti Jepang dan Indonesia. Adapun struktur yang dapat menahan beban gempa
dengan baik ini adalah struktur yang memiliki kekuatan dan daktilitas yang tinggi
serta kemampuan penyerapan energi (energy absorption capacity) yang sangat besar.
Salah satunya adalah struktur komposit CFT column (concrete filled steel tubular
column). Struktur ini memiliki keuntungan adanya pengekangan (confinement) dari
tabung baja dan kemampuan menahan tekuk yang diberikan oleh beton. Ketahanan
terhadap gempa pada kolom CFT diuji melalui pemberian pembebanan cyclic (cyclic
loading). Paper ini membahas perilaku kolom CFT dan hasil-hasil penelitian yang
telah dilakukan akibat adanya cyclic loading.
Kata kunci : daktilitas, energy absorption capacity, concrete filled steel tubular
column, confinement, cyclic loading
1. PENDAHULUAN
Struktur komposit telah dikenal memiliki banyak sekali keunggulan disebabkan
adanya penggabungan dua jenis struktur yang berbeda, yang masing-masingnya memiliki
kelebihan-kelebihan tersendiri. Sebagaimana pada struktur komposit baja dengan beton. Baja
diketahui mempunyai keuntungan memiliki kuat tarik dan daktilitas yang tinggi, sedangkan
beton memiliki kuat tekan dan kekakuan yang tinggi. Apabila penggunaan kedua material ini
dikombinasikan, akan menghasilkan suatu keuntungan yang sangat besar sekali.
Berdasarkan hasil dari penelitian sebelumnya disebutkan bahwa struktur komposit hanya
dapat diperoleh dari penggunaan kolom pendek, dengan slenderness ratio kurang dari 502.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 108
Ternyata dari hasil penelitian selanjutnya menunjukkan bahwa struktur komposit dapat juga
diperoleh dari penggunaan kolom yang lebih panjang2. Penelitian ini menggunakan dua jenis
kolom yaitu concrete-filled steel tube dan hollow steel tube, dengan ketinggian masing-
masing 14,32 m dan 32 cm dan ketebalan dinding 6 mm. Masing-masing kolom diberi
pembebanan aksial dan lateral2.
Secara umum struktur komposit yang paling sering digunakan adalah jenis kolom
komposit. Ada dua tipe utama dari kolom komposit yaitu kolom Steel Reinforced Concrete
(SRC) dan kolom Concrete-filled steel tubular (CFT)1. Masing-masing memiliki keuntungan
tersendiri, khusus untuk kolom CFT lebih memiliki banyak keuntungan apabila dibandingkan
dengan kolom SRC, melalui pengaruh efek pengekangan (confinement effect) yang disediakan
beton melalui tabung baja pada CFT, ketahanan terhadap geser yang tinggi, dan kemampuan
menahan beban lentur dan aksial yang sangat baik sekali1,2
. Kemampuan pengekangan yang
berlanjut dari tabung baja dapat meningkatkan kekuatan dan daktilitas pada beton, Sedangkan
inti beton dapat menunda tekuk lokal pada tabung baja1,2
.
Meskipun kolom CFT sangat cocok diaplikasikan pada bangunan tingkat tinggi di wilayah
rawan gempa, penggunaannya masih terbatas disebabkan oleh kurangnya informasi mengenai
kekuatan dan perilaku inelastic dari CFT1.
Penyebab lainnya adalah adanya perbedaan
pandangan antara American Concrete Institute’s (ACI) dan American Institute of Steel
Construction’s (AISC) Load Resistance Factor Design mengenai prosedur disain dari CFT.
Dimana ACI2 mengasumsikan peraturan untuk kolom CFT sebagaimana peraturan untuk
kolom beton bertulang biasa, sedangkan AISC LRFD3 mengasumsikan disain untuk kolom
CFT berdasarkan properties modified cross-sectional dari kolom komposit dan selanjutnya
mendisain kolom komposit sebagai sebuah kolom baja ekivalen yang menggunakan
properties modifikasi dari baja. Adapun tujuan yang ingin dicapai dari paper ini adalah
adanya pemahaman yang lebih baik tentang perilaku kolom CFT akibat diberi beban gempa
yang disimulasikan dalam penelitian melalui pemberian cyclic loading.
2. TEORI
2.1 CYCLIC LOADING SEBAGAI SIMULASI PEMBERIAN BEBAN GEMPA
Istilah cyclic loading memiliki pengertian pemberian beban yang berlawanan arah
(bolak-balik) sehingga dicapai suatu batas beban maksimum.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 109
Jika suatu struktur diberi pembebanan pada dua arah yang berlawanan, seperti pada arah tekan
dan tarik, pada kondisi leleh, maka akan didapatkan kurva tegangan-regangan seperti pada
Gbr 1.
Kurva tegangan-regangan yang terbentuk disebut mengalami efek Bauschinger, yaitu
suatu kondisi pembebanan dimana kurva tegangan-regangan menjadi tidak linear lagi pada
tegangan yang lebih rendah dari kekuatan leleh awal4. Hal ini sangat ditentukan sekali oleh
sejarah regangan sebelumnya , dimana waktu dan temperatur juga berpengaruh4. Kurva cyclic
loading ini sangat penting sekali saat merencanakan suatu struktur dengan beban gempa yang
sangat tinggi.
Dari Gbr. 1 terlihat bagian yang tak terbebani pada kedua sisi tegangan mengikuti
kemiringan elastis awalnya4.
A. Gbr. 1. Kurva tegangan-regangan pada baja yang dikenai beban cyclic menurut efek
Bauschinger4
Diasumsikan tekuk pada baja tekan dapat dihindari melalui penempatan tulangan yang
berjarak rapat4.
1. Metode Pembebanan Cyclic Pada Kolom CFT
Metoda untuk pengujian pembebanan cyclic ini adalah melalui pemberian beban horizontal
pada kolom (horizontal actuator) untuk mendapatkan perpindahan geser lateral dengan cara
pemberian beban bolak-balik dan juga melalui pemberian beban aksial (Gbr. 2). Pola
pembebanan yang terbentuk selama pembebanan cyclic loading dapat dilihat pada Gbr. 3.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 110
Gbr. 2 Test Setup5
Gbr. 3. Pola Pembebanan5
2.2 PERILAKU KOLOM CFT AKIBAT BEBAN CYCLIC
Penelitian tentang perilaku cyclic ini masih terbatas yaitu antara lain dilakukan oleh Liu
& Goel6 dan Kawano & Matsui
7, yang membandingkan antara hollow dan concrete-filled
rectangular tubular braces. Berdasarkan penelitian yang mereka lakukan penambahan beton
akan menunda tekuk lokal dan meningkatkan jumlah putaran untuk mengalami keruntuhan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 111
dan jumlah energi yang dilepaskan. Beton mendorong tekuk keluar dari tabung, yang akan
memberikan dua keuntungan2 :
a. Jarak antara sayap atas dan bawah dari tabung baja meningkat, saat tekuk terjadi, yang
mencegah modulus potongan menurun secara signifikan.
b. Mengurangi meningkatnya konsentrasi regangan yang keras yang akan menyebabkan
retak, karena beton cenderung menyebabkan tekuk lokal melebihi wilayah yang lebih luas.
Pengujian yang dilakukan oleh Sakino dan Tomii8 terhadap kolom CFT yang diarahkan untuk
pembebanan cyclic (Gbr. 4). Pembebanan aksial yang dilakukan, P = 0,3 Po merupakan beban
aksial puncak. Sedangkan beban geser cyclic bervariasi dari 0,5% - 2,5%. Berikut perilaku
cyclic yang dapat disimpulkan dari penelitian tersebut :
1.Elastic unloading
CFT yang tak terbebani sebagaimana kekakuan terhadap beban yang berlawanan hampir
sama dengan kekakuan awal pada rangka yang tak terbebani. Kekakuan elastis menurun
yang disebabkan oleh retak beton sebelum mencapai nilai yang stabil.
2.Penurunan zone of linear behavior
Ukuran zona yang memiliki perilaku linear pada CFT berkurang dengan adanya beban
cyclic terutama disebabkan oleh tekuk lokal baja dan retak pada beton, sebagaimana
pengurangan ukuran zona elastis pada baja. Secara perlahan-lahan, zona yang memiliki
perilaku linear stabil pada nilai selain nol.
3.Penurunan kekuatan
Kekuatan maksimum yang diterima tiap-tiap putaran hysteresis menurun saat proses
cyclic terjadi, yang disebabkan tekuk lokal pada baja dan kerusakan pada beton.
Penurunan ini tak terlalu besar pada jenis thick-walled CFT, dan meningkat sebagaimana
kontribusi beton meningkat.
4.Bauschinger effects
Efek Bauschinger terlihat pada tingkat tegangan tabung baja (Gbr. 4) menunjukkan
tingkat tegangan baja menyebar sepanjang level resultan tegangan CFT.
5.Pengurangan kekakuan
Selama terjadinya pembebanan, kekakuan kolom CFT berkurang secara perlahan-lahan
dari nilai elastis awalnya, disebabkan oleh geometri dan nonlinearity dari material,
sebagaimana terbukti pada tiap-tiap setengah putaran pembebanan pada Gbr. 4.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 112
6.Bounding stiffness
CFT menunjukkan bounding stiffness yang terbatas (lebih kurang sampai nilai kekakuan
nol) yang terlihat jelas pada dua putaran hysteresis terakhir (Gbr. 4). Bounding stiffness
berkembang disebabkan oleh kestabilan tabung baja, bahkan setelah terjadinya tekuk
lokal.
2.3 PENGARUH B/T RATIO PADA KOLOM CFT
Penelitian pengaruh b/t ratio pada kolom CFT yang diberi beban cyclic dilakukan
oleh Amit H. Varma et al.9, yang menggunakan delapan benda uji kolom
Gbr. 4. Perilaku beban cyclic-deflection pada kolom CFT8
CFT dengan beton mutu tinggi. Parameter yang digunakan antara lain b/t ratio ( the width-to-
thicknesss ratio), tegangan leleh baja (σy), dan level beban aksial. Hasil penelitiannya :
1. Beban cyclic tidak terlalu berpengaruh terhadap kekakuan lentur dan kapasitas momen
pada kolom CFT, walaupun ketahanan momen setelah kondisi puncak menurun lebih
cepat .
2. Daktilitas kurvatur cyclic menurun dengan meningkatnya pemberian beban aksial (Gbr.
6).
3. Pengaruh b/t ratio dan tegangan leleh baja pada beban aksial yang lebih tinggi hanya
sedikit memberikan pengaruh (Gbr. 6).
Penelitian beban cyclic lain dilakukan oleh Eiichi Inai et al.10
, dengan parameter utama
kekuatan baja (400, 590, dan 780 MPa), the width-to-thickness ratio tabung baja, dan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 113
kekuatan beton (40 dan 90 MPa), menghasilkan daktilitas pada kolom CFT bulat lebih baik
dari daktilitas pada kolom CFT persegi (Gbr. 7) tinggi kekuatan dan semakin tebal tabung
baja akan memberikan perilaku yang lebih baik terhadap kolom CFT.
Gbr. 6. Pengaruh beban aksial, b/t ratio, dan tegangan leleh baja terhadap daktilitas
kurvatur cyclic9.
Gbr. 7. Perbandingan hasil pengujian eksperimental dan analisis terhadap daktilitas
kolom CFT bulat dan persegi10
.
Gbr. 8 Kurva hysteresis pada kolom CFT Bulat dan Persegi2
2.4 PERILAKU BOND PADA KOLOM CFT
Perilaku ikatan (bond) pada kolom CFT juga diuji, dari penyelidikan ini diperoleh
kesimpulan;
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 114
(1)kekuatan ikatan tidak terlalu berpengaruh terhadap kapasitas lentur kolom CFT, (2)
kapasitas lentur meningkat dengan meningkatnya beban aksial, (3) tabung baja sangat
berpengaruh trehadap peningkatan kuat tekan beton dan mencegah brittle failure2.
Respon hysteresis diselidiki oleh Sugano dan Nagashima, terhadap kolom CFT bulat dan
persegi. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh kesimpulan bahwa kolom CFT bulat
menunjukkan kurva hysteresis yang stabil dan daktilitas yang besar (Gbr. 8 ), dibandingkan
dengan kolom CFT persegi (Gbr. 8 )2.
Pengujian seismic terhadap kolom CFT dilakukan oleh F. Boyd, dimana salah satu kolom
CFT dilengkapi dengan shear studs untuk meningkatkan ikatan antara beton inti dan tabung
baja. Semua kolom yang diuji menunjukkan kekakuan lentur dan kapasitas beban yang lebih
tinggi dibandingkan dengan kapasitas beban dan kekakuan yang diprediksi oleh ACI. Kolom
dengan tambahan shear studs menunjukkan kapasitas beban monotonic. Respon hysteresis
yang diperoleh sama dengan respon terhadap kolom beton bertulang biasa dengan
pengekangan yang lemah. Sedangkan kolom beton bertulang RC dengan pengekangan yang
lebih kuat menunjukkan kurva hysteresis yang stabil tanpa ada penurunan kekuatan.
Perbedaan hasil antara penelitian Sugano dan Boyd ini menunjukan bahwa masih diperlukan
penelitian yang lebih lanjut terhadap kolom CFT2.
Pengujian eksperimental terhadap kolom CFT persegi11
yang mengkombinasikan
beban aksial dan lentur antara lain dilakukan oleh Furlong, Knowles dan Park, Grauers,
Morino, dan Fujimoto. Sedangkan untuk kolom CFT bulat, pengujiannya dilakukan antara
lain oleh Furlong, Knowles dan Park, Neogi et al, Morino et al, dan Kilpatrick dan Rangan.
Sebagian besar dari kolom yang diuji memiliki diameter yang kecil antara 76 - 152 mm (3 – 6
inci) dan hanya sedikit yang menggunakan kolom berdiameter sebesar 203 mm (8 inci.) atau
lebih1.
3. PEMODELAN ANALISIS KOLOM CFT
Untuk pemodelan analisis dari kolom CFT, ada perbedaan pandangan dari beberapa
peneliti11
untuk pengujian kekuatan kolom CFT dan efek pengikatannya. Sebagaimana
pemodelan analisis dari Gourley dan Hajjar, Zhang dan Shahrooz, dan Inai dan Sakino, yang
menguji kolom CFT persegi, menurut pemodelan yang mereka lakukan, pengikatan hanya
meningkatkan duktilitas beton saja, tapi tidak meningkatkan kekuatan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 115
Selain itu pengujian 3-D cyclic juga telah dilakukan oleh peneliti Jepang dengan beban aksial
konstan dan cyclic biaksial bending. Pengujian dilakukan pada CFT persegi dengan 1 stocky
tubes dan material dengan beton mutu normal.
Penelitian yang dilakukan terhadap CFT masih terbatas pada specimen kecil dengan
diameter 150 mm, yang disebabkan oleh pembatas beban pada peralatan pengujian dan alasan
secara ekonomi.
Varma et al12
juga melakukan pengujian cyclic dengan skala penuh pada cold-formed
CFT beam column (dengan 400 mm2) menggunakan baja dan beton mutu tinggi dengan
pemberian beban aksial dan cyclic uniaxial flexure.
Untuk sambungan-sambungan terkekang penuh yang lebih detail dari topologi-
topologi sambungan Amerika, disarankan untuk mempelajari hasil diskusi dan penelitian
Ricles et al11
untuk CFT persegi dan Azizinamini et al11
dan Scneider11
untuk CFT lingkaran.
Pada Gbr. 10 diperlihatkan konfigurasi praktis untuk hubungan CFT terkekang penuh.
Dimana hubungan split tee bolt telah menunjukkan respon hysteresis cyclic yang baik sekali
dalam pengujian-pengujian laboratorium11
.
Kawaguchi et al11
dan Inoi & Sakino11
telah mempresentasikan analisa-analisa
individu CFT menggunakan formulasi keplastisan terbagi. Hajjar et al11
merumuskan 2
metoda finite elements, keduanya sesuai untuk simulasi perilaku seismic cyclic dari balok
kolom CFT sebagai bagian dari struktur rangka terkekang dan tak terkekang lengkap.
KESIMPULAN
Berdasarkan dari penyelidikan yang ada terhadap kolom CFT yang diberi beban
cyclic, dapat disimpulkan bahwa kekuatan dan kekakuan pada kolom CFT menurun akibat
adanya tekuk lokal pada baja. Hal ini dapat diatasi antara lain dengan penambahan beton dan
penambahan ketebalan tabung baja. Pengaruh width to thickness ratio dan ikatan, tidak terlalu
memberikan pengaruh terhadap kolom CFT yang diberi beban cyclic.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 116
Gbr. 10. Sambungan terkekang penuh dari girder baja I terhadap kolom CFT28
Meskipun dari hasil penelitian yang ada terbukti kolom CFT memiliki kekakuan dan
daktilitas yang tinggi , masih diperlukan penyelidikan yang lebih lanjut terhadap hal-hal
dibawah ini :
1. Pengaruh slenderness ratio, aspect ratio, cross sectional shape, dan creep terhadap
kekuatan ultimit kolom CFT.
2. Pengaruh slenderness ratio dan kegunaan shear connector terhadap peningkatan ikatan
antara beton dan baja.
3. Kegunaan optimum dari beton mutu tinggi dan pengaruhnya trehadap kekuatan dan
daktilitas kolom CFT.
4. Pengujian terhadap ketahanan gempa dengan skala penuh yang menggunakan kolom CFT.
5. Perlu dikembangkan metoda design baru yang lebih mempertimbangkan pengekangan
terhadap beton, aspect ratio, dan cross-sectional shape.
DAFTAR PUSTAKA
Elremaily A., Azizinamini A., Behavior and strength of circular concrete-filled tube columns,
Elsevier, Journal of Constructional Steel Research 58 (2002) 1567-1591
Shams M., Ala S. M., 1997, State of the Art of Concrete-Filled steel Tubular Columns, ACI
Structural Journal
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 117
Fauzan, Kuramoto H., Experimental Study on Engineering Wood Encased Concrete-Steel
Composite Columns Subjected to Lateral Loading Reversals, The First International
Conference on advances in Experimental Structural Engineering, AESE 2005, July 19-21,
2005, Nagoya, Japan
Liu Z & Goel SC, Cyclic load behavior of concrete-filled tubular braces, Journal of Structural
Engineering (ASCE), 1988:114(7):1488-1506
Kawano A & Matsui C, Buckling behavior and seismic properties of concrete-filled tubular
members under cyclic axial loading, In:Buckner CD & Shahrooz BM (eds) Composite
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 118
Pemanfaatan SMS Gateway untuk Pengontrolan Lampu, Kipas angin, dan Security
Brangkas di rumah berbasis PC (Personal Komputer) menggunakan Bahasa
Pemrograman Visual Basic
Gushelmi,S.Kom, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Teknologi saat ini memberikan banyak perubahan pada dunia. Kemudahan-kemudahan
yang ditawarkan, menjadi pertimbangan yang cermat bagi setiap orang. Karena rutinitas
sehari-hari membuat banyak orang sulit untuk melakukan sesuatu yang dianggap sederhana
menjadi terlupakan. Mereka sadari atau tidak, dengan menghidupkan lampu rumah telah
memberikan sedikit proteksi pada rumah tersebut. Walau terlihat sederhana namun akan
memberi dampak yang cukup besar.
Perancangan sistem pengontrolan lampu rumah dengan pemanfaatan layanan SMS (
Short Message Service ) melalui jaringan GSM (Global System for Mobile) bertujuan untuk
memberikan kemudahan dalam mengontrol lampu rumah. Sistem ini dirancang dengan
menggunakan personal computer (PC) sebagai sentral pengendali dari sistem, yang didukung
dengan bahasa pemrograman Visual Basic .6 . Dimana sistem ini akan bekerja sebaga
pemantau dan pengendali lampu, berdasarkan perintah yang diberikan melalui SMS.
1. PENDAHULUAN
Teknologi saat ini memberikan banyak perubahan pada dunia. Kemudahan-kemudahan
yang ditawarkan, menjadi pertimbangan yang cermat bagi setiap orang. Karena rutinitas sehari-
hari membuat banyak orang sulit untuk melakukan sesuatu yang dianggap sederhana menjadi
terlupakan. Mereka sadari atau tidak, dengan menghidupkan lampu rumah telah memberikan
sedikit proteksi pada rumah tersebut. Sehingga Kami mencoba untuk membuat sebuah sistem
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 119
yang dapat memonitor kondisi rumah, khususnya untuk pengontrolan lampu, yang nantinya
dapat dipantau dari jarak jauh, melalui media SMS (Short Message Service) Gateway.
Dari alasan maka akan dibangun sebuah sistem menggunakan alat yang sudah sangat
dikenal banyak orang, yaitu pengontrolan yang memanfaatkan layanan SMS (Short Message
Service) Gateway yang tersedia pada Telephone Selular. Dalam sistem ini keadaan lampu akan
diketahui dalam kondisi real time yang diakses melalui media GSM (Global Service for Mobile)
dengan Telephone Selular.
2. PERUMUSAN MASALAH
Masalah yang akan ditangani dari pnelitian ini adalah pengontrolan lampu rumah, Kipas
Angin, dan security Brangkas dengan menggunakan SMS (Short Message Service) Gateway
berbasis PC (Personal Computer). Masalah-masalah yang diteliti dirumuskan dalam bentuk
perumusan masalah yang mencakup:
1. Bagaimana cara kerja port paralel sebagai interface dapat digunakan sebagai konektor
peralatan dengan komputer (PC)?
2. Bagaimana penanganan sistem controlling pada lampu rumah, Kipas Angin dan
Security Brangkas dengan bahasa pemrograman Visual Basic, sehingga peralatan
dapat dikendalikan melalui aplikasi SMS (Short Message Service) Gateway?
3. Apakah aplikasi SMS (Short Message Service) Gateway memungkinkan kita untuk
dapat melakukan pengontrolan dan pemantauan lampu rumah, Kipas Angin dan
Security Brangkas?
3. TUJUAN PENELITIAN
Tujuan pembuatan alat ini adalah :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 120
1. Mengaplikasikan fasilitas yang terdapat dalam Telephone Selular yaitu SMS (Short
Message Service) Gateway sebagai pengontrolan lampu rumah, Kipas Angin dan
Security Brangkas melalui jaringan GSM (Global Service for Mobile) sehingga
kondisi rumah dapat dikontrol dari jarak jauh.
2. Untuk mengoptimalkan Port Paralel DB-25 pada komputer (PC) yang akan berperan
sebagai pengontrol dan pemantau lampu nantinya.
3. Mengaplikasikan bahasa pemrograman Visual Basic sebagai software dalam
mengendalikan peralatan.
4. Mengaplikasikan aspek-aspek teoritis dan konsep-konsep yang diperoleh di bangku
kuliah.
4. ANALISA SISTEM SECARA UMUM
Sistem pengontrolan lampu, kipas angin dan security brangkas dengan sms melalui
jaringan gsm harus berflatform GSM, sehingga perangkat ini dapat mengirim SMS yang
nantinya akan dibaca oleh SMS Gateway milik ponsel server melalui jaringan GSM yang sudah
ada. Jaringan GSM adalah milik operator penyedia jasa telekomunikasi selular. Jaringan ini
dibangun dan dipelihara oleh operator itu sendiri, dengan demikian maka jaringan ini tidak dapat
dikonfigurasikan sesuai keinginan.
Program aplikasi yang dibagun dengan menggunakan Bahasa pemograman Visual
Basic.6 berfungsi sebagai penerima dan pengirim (tranceiver) SMS dari atau ke SMS Gateway.
Software tranceiver SMS mampu membaca data SMS yang ada di dalam memori ponsel SMS
Gateway. Selain itu, software ini juga mampu memerintah ponsel SMS Gateway untuk mengirim
SMS.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 121
4.1 DATA FLOW DIAGRAM
Untuk menggambarkan sistem yang dirancang maka digunakanlah suatu alat bantu yaitu:
Context Diagram
Dalam melakukan proses penganalisaan terhadap suatu objek, maka sebagai aturan
dasar yang harus dilakukan adalah pendefenisian secara menyeluruh terlebih dahulu terhadap
sistem yang akan dirancang. Hal ini mengandung arti bahwa harus ada suatu gambaran jelas
mengenai ruang lingkup yang akan dibahas. Media yang digunakan untuk pembahasan dari
sistem ini adalah context diagram. Berikut ini dapat dilihat gambaran context diagram dari
rancangan sistem pengontrolan lampu dengan sms melalui jaringan GSM.
Gambar 1 Context Diagram
Berdasarkan Context Diagram diatas, sistem ini terintegrasi dengan beberapa buah entity
yang dapat di uraikan sebagai berikut:
Sistem Pengontrolan Elektronik Melalui SMS
0
Modul Program
HP User HP Server
Kir
im S
MS
Ter
ima
SM
S
Ter
ima
SM
S
Kir
im S
MS
Sensor Data bit SMS
Instruksi Programl
Monitor
Instruksi Program
Instruksi
Program Data
Fan
Brangkas dan
Buzer
Instruksi Program Lampu
Menerima Insreksi
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 122
1. Ponsel Server
Ponsel server merupakan perangkat GSM yang terhubung pada komputer. Ponsel server
menerima SMS sebagai input pada modul program dan mengirim SMS setelah mendapat
instruksi dari mudul progam ke ponsel user
2. USB Kabel Data
USB Kabel Data merupakan interface yang menghubungkan antara ponsel server dengan
personal komputer.
3. Port Paralel
Port paralel merupakan interface yang menghubungkan antara personal komputer dengan
rangkaian relay.
4. Jaringan GSM
Jaringan GSM merupakan media tansmisi data dari ponsel user kepada ponsel server.
5. Modul Program Visual Basic.6
Modul Program Visual Basic.6 merupakan program aplikasi yang dibuat untuk
menjalankan sistem.
6. Monitor
Monitor merupakan media untuk menampilkan informasi dari program aplikasi sistem.
7. Lampu
Lampu merupakan media output dari sistem.
8. Kipas Angin
Kipas angin merupakan salah satu media output juga dari sistem
9. Security Brangkas
Security Brangkas juga media input yang digunakan untuk keamanan perhiasan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 123
Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Ponsel User
1.0
Kirim Data SMS
Data Bit SMS Data Bit SMS Ponsel Server
Data Bit SMS
Data Bit SMS
2.0
Baca Data SMS
Data Bit SMS Data Bit SMS
Data Bit SMS
Data Bit SMS
Modul Program
3.0
Komputer PC
Bit InstruksiPengkodean
Tampilan |Monitor Instruksi
4.0
Paralel Port DB25
Lampu
Fan
Sinyal IInstruksi
Sensor
1 Bit Data
Digital
Sinyal 1 Bit
Sinyal Instruksi
4.0
Baca Sensor
Brangkas
(Buzer)
Sinyal Instruksi
Sinyal
Instruksi
Gambar 2 Data Flow Diagram Level 0
Berdasarkan data flow diagram (DFD) diatas, Ponsel user sebagai media input atau
output, mengirimkam data berupa karakter SMS melalui jaringan GSM sebagai media transmisi
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 124
menuju ponsel server. Data yang diterima ponsel server dibaca dan dikirimkan menuju modul
program melalui port serial. Data yang sampai di modul program diolah dengan proses
aritmatika dan logika di CPU. Hasil pengolahan menghasilkan instruksi yang akan dikirimkan ke
relay melalui port paralel. Kemudian relay akan mengontrol tegangan dan akan menghidupkan
lampu.
4.2 RANCANGAN FISIK ALAT
Dibawah ini merupakan gambar rancangan fisik dari alat yang dibuat, diharapkan
masing-masing bagian dapat bekerja dengan baik sesuai dengan yang diinginkan.
Gambar 3 Rancangan Fisik Keseluruhan
Pada gambar 3 diatas terlihat bahwa sistematika mekanik dari alat ini dikendalikan oleh
komputer melalui sinyal yang diinputkan dari telephone selular user dan diterima oleh telephone
selular server kemudian diteruskan ke port serial dan seterusnya masuk ke program aplikasi
pada komputer. Dengan begitu komputer akan menerima sinyal itu untuk diproses dan
dikeluarkan berupa output untuk menghidupkan lampu dengan menggunakan interface port
paralel, sesuai dengan kode alamat lampu yang akan di aktifkan. Sehingga sistem akan aktif
sesuai apa yang telah diprogram pada komputer.
GSM
Network
Personal
Computer
Kabel
Data Ponsel
Server Ponsel
User Paralel
Port
Pengontrol
an alat
Rumah
Tangga
Lampu
Kipas
angin
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 125
4.3 PRINSIP KERJA KESELURUHAN
a. SMS gateway dihubungkan dengan komputer melalui kabel data. Untuk memastikan koneksi
terlaksana atau tidak, maka masing-masing kedua sisi antara muka kabel data harus terpasang
dengan benar pada PC dan SMS Gateway. Kesalahan pemasangan akan mengakibatkan koneksi
gagal.
b. Selanjutnya untuk melakukan pengujian apakah software Axmstool.exe yang diinstal telah
berjalan dengan baik dapat diperiksa dengan melakukan konektifitas dengan cara : Pasanglah
ponsel dengan kabel data dan hubungkan pada port USB, jika koneksi berhasil maka akan tampil
tulisan koneksi aktif dan apabila gagal maka aplikasi akan menampilkan koneksi gagal.
c. Apabila ada SMS yang masuk ke SMS Gateway maka software secara otomatis akan
membaca pesan tersebut. Jika pesan diterima sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan pada
modul program, maka software secara otomatis akan mengaktifkan rangkaian, lampu, kipas
angin secara otomatis akan hidup, dan security brangkas akan diaktifkan. Tetapi jika pesan yang
diterima tidak sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan maka software sms tidak akan
mengirimkan perintah ke port paralel untuk mengaktifkan lampu.
d. Untuk menggunakan sistem pengontrolan lampu rumah ini dengan menggunakan SMS
pengguna harus mengirimkan SMS sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan. Adapun syntax
pesan yang ditetapkan dalam sistem pengontrolan lampu rumah ini adalah :
- Hidupkan Fan : Untuk menghidupkan kipas angin
- Hidupkan Lampu : Untuk menghidupkan Lampu
- Hidupkan Lampu dan Fan : Untuk menghidupkan Lampu dan Kipas angin
- Matikan Fan : Untuk mematikan kipas angin
- Matikan Lampu : Untuk mematikan Lampu
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 126
- Matikan Semua : Matikan semuanya
- Matikan Buzer : Matikan alaram yang ada pada Security Brangkas
- Cek : memerikasa apakah dalam keadaan hidup atau mati
- Lampu dan Fan Tidak Hidup, Brankas Tertutp
: Lampu dan Fan tidak hidup dan security brangkas dalam
keadaan tertutup
- Fan Tidak Hidup, Lampu Hidup, Brankas Tertutup
: Fan dalam keadaan mati,Lampu hidup dan Brangkas
tertutup
- Fan Hidup, Lampu Hidup, Brankas Tertutup
: Fan dalam keadaan hidup, Lampu hidup, dan brangkas
tertutup
- Fan Tidak Hidup, Lampu Tidak Hidup, Brankas Terbuka
: Fan dalam keadaan mati,Lampu juga dalam keadaan mati,
dan Brangkas terbuka
- Fan Tidak Hidup, Lampu Hidup, Brankas Terbuka
: Fan mati, Lampu hidup, dan Brankas terbuka
- Fan Hidup, Lampu Hidup, Brankas Terbuka
: Fan hidup, lampu juga hidup dan Brankas terbuka
4.4.LOGIKA PROGRAM ALAT
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 127
Dalam proses perancangan program ini diawali dengan menentukan logika yang
mendasari program tersebut, dimana pada penulisan ini alat yang digunakan adalah Flow Chart.
Berikut ini ditampilkan flowchart program tersebut digunakan:
4.5 FLOWCHART
Flowchart merupakan diagram yang menunjukkan alur data melalui program atau sistem
penanganan informasi dan operasi-operasi yang dikenakan pada data titik-titik yang penting
disepanjang jalur. Flowchart menggunakan anotasi dan lambang, misalnya segi empat,belah
ketupat dan oval, untuk menyatakan berbagai operasi. Garis dan ujjung panah menghubungkan
lambang-lambang tersebut untuk menunjukkan arah arus data dari satu titik ke titik lain.
1. Flowchart Microkontroller
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 128
Start
Cek Sensor
Sensor = 1 Kirim 1 ke PC
Ambil Input
Port
Input = 1
Input = 2
End
Hidupkan Fan
Hidupkan Lampu
Y
T
Y
Y
T
T
Inisialisasi
Variabel
Gambar 4 Flowchart pada rangkaian Microkontroller
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 129
Flowchart Personal Computer
Start
Ambil Data Input
dari Port
Input = 1 Kirim SMS
Ambil SMS
Hidupkan
LampuKirim Kode 1 Ke MC
Hidupkan fan Kirim kode 2 ke MC
End
Y
Y
Y
T
T
Inisialisasi
Variabel
Gambar 5 Flowchart pada rangkaian Personal Computer
4.6 PENGOPERASIAN ALAT
Setelah alat dirakit dengan baik, maka selanjutnya alat ini siap dioperasikan. Adapun
langkah-langkah dalam pengoperasian alat ini adalah :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 130
1. Hubungkan komputer dengan rangkaian–rangkaian dan alat yang digunakan melalui
interface port paralel dan usb kabel data.
2. Hidupkan komputer dan jalankan program aplikasi SMS yang ada di dalam komputer
tersebut.
3. Kirimkan SMS dari telephone selular pengguna ke telephone selular yang terhubung ke PC
sesuai dengan syntax yang ada.
4. Maka hasilnya dapat dilihat secara langsung pada komputer dan output yang telah dibuat.
5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa kerja alat dari sistem yang dirancang maka dapat ditarik kesimpulan
sebagai berikut :
1. Dengan menggunakan SMS, pengendalian peralatan elektronik dapat dilakukan dari
jarak jauh.
2. Lalu-lintas data ke peralatan elektronik akan dikontrol oleh komputer yang
dilengkapi dengan port parallel dan didukung dengan bahasa pemrograman Visual
Basic 6.
3. Dengan pembangunan sistem ini fungsi handphone dan komputer semakin luas dan
efektif.
4. Peralatan elektronik diaktifkan berdasarkan isi SMS, dimana isi SMS harus sesuai
dengan logika program.
5. Dengan menggunakan SMS, pengendali dapat mengetahui keadaan Rumah dengan
aman.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 131
DAFTAR PUSTAKA
Depari, Ganti, 1987. Pokok-pokok Elektronika. IKAPI : Bandung
Malvino, Albert Paul, 1983. Elektronika Komputer Digital. Erlangga : Jakarta
Malvino, Albert Paul. 1999. Prinsip-prinsip Elektronika jilid I Jakarta : Erlangga.
Petruzella D, Frank. 2001. Elektronik Industri. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
S, Wasito. 2001. Vademekum Elektronika. PT Gramedia Pustaka Utama : Jakarta
http://alds.stts.edu
http://digilib.petra.ac.id
http://ilmu.150m.com
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 132
PENERAPAN ALGORITMA PENCARIAN BREADTH FIRST SEARCH DAN
HEURISTIK DALAM PERMAINAN ANGKA
Julius Santony,S.Kom,M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Algoritma pencarian breadth-first search (BFS) dan algoritma pencarian heuristic
adalah algoritma yang dapat melakukan proses pencarian untuk menghasilkan suatu keputusan
dengan menggunakan knowledge-knowledge yang telah ada sebelumnya. Pada algoritma BFS,
pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke
level berikutnya. Pada algoritma heuristik, pencarian dibimbing menuju goal state.
Kata Kunci : breadth-first search, heuristic
1. PENDAHULUAN
Permainan pergeseran angka biasanya dimainkan dalam kotak berbentuk persegi atau
persegi panjang. Jenis permainan ini cenderung lebih mudah untuk dimainkan dan diselesaikan.
Permainan ini akan menjadi jauh lebih rumit dan sukar apabila dimainkan dalam wadah yang
berbentuk bintang. Bentuk wadah ini menyebabkan arah proses pergeseran angka menjadi
terbatas.
Oleh karena itu perlunya adanya penerapan suatu algoritma dalam suatu perangkat lunak
yang dapat mencari solusi terpendek bagi permainan ini.
2. MASALAH
Masalah permainan pergeseran angka dapat dirumuskan sebagai berikut, user
menentukan keadaan awal, menentukan keadaan akhir dan memilih metode yang akan digunakan
untuk mencari solusi. Setelah itu, bagaiman dari aplikasi yang dihasilkan dengan menggunakan
suatu algoritma akan dapat mencari solusi penyelesaian dengan metode yang dipilih dan
memperlihatkan solusi terpendek yang ditemukan dengan metode tersebut.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 133
3. TUJUAN
Merancang suatu perangkat lunak yang dapat mencari solusi terpendek dari permainan
pergeseran angka
4. TEORI
4.1 PENCARIAN BREADTH FIRST SEARCH
Pada metode pencarian ini, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu
sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level
ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya.
A
D E F G H I
B C
Pencarian Breadth First Search
(Sumber: Konsep Kecerdasan Buatan, Anita Desiani & Muhammad Arhami, 2006)
Karena proses breadth first search mengamati setiap node di setiap level graf sebelum
bergerak menuju ruang yang lebih dalam, maka mula-mula semua keadaan akan dicapai
lewat lintasan yang terpendek dari keadaan awal. Oleh sebab itu, proses ini menjamin
ditemukannya lintasan terpendek dari keadaan awal ke keadaan tujuan.
4.2 PENCARIAN HEURISTIC SEARCH
Heuristic search adalah suatu istilah yang berasal dari bahasa Yunani yang berarti
menemukan / menyingkap. Heuristic adalah suatu perbuatan yang membantu kita menemukan
jalan dalam pohon pelacakan yang menuntut kita kepada suatu solusi masalah. Heuristic dapat
diartikan juga sebagai suatu kaidah yang merupakan metoda / prosedur yang didasarkan kepada
pengalaman dan praktek, syarat, trik atau bantuan lainnya yang membantu mempersempit dan
memfokuskan proses pelacakan kepada suatu tujuan tertentu.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 134
4.3 ALGORITMA DAN IMPLEMENTASI
a. Algoritma Pencarian Breadth First Search
Pada metode pencarian Breadth First Search (BFS), semua node pada level n akan
dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai
dari node akar (keadaan awal) terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke
level berikutnya. Demikian seterusnya hingga ditemukannya solusi. Pada implementasinya,
algoritma BFS akan memerlukan waktu yang lama untuk menemukan solusi yang memiliki
langkah penyelesaian yang panjang, karena untuk mendapatkan solusi pada level n, BFS akan
mengembangkan semua node pada level sebelum n. Hal ini akan bermasalah apabila n adalah
angka yang besar (solusi dengan langkah penyelesaian yang panjang). Algoritma pencarian BFS
adalah sebagai berikut:
[Prosedur pencarian BFS]
Private Sub PencarianBFS()
[Waktu Pencarian] T = Timer
Batal = False
[Keadaan Awal] ReDim State(1)
State(1).Isi = StartState
State(1).ParentNode = 0
State(1).Level = 1
State(1).Pergeseran = "Keadaan awal"
State(1).Kosong = IndeksKosong(StartState)
AllState = State(1).Isi
[Apabila menggunakan bantuan heuristik, maka panggil
algoritma bantuan heuristik] Jika Metode = "HEURISTIK" maka
Jika InStr(1, AllStateH, State(1).Isi) > 0 maka
[Panggil algoritma pencarian heuristik]
Call DoHeuristic(1)
End Jika
End Jika
[Periksa mulai dari state(n)]
n = 0
ProgressBar1.Value = 0
ProgressBar1.Max = 1
bFound = False
[Prosedur pencarian BFS] Selama n < UBound(State) And bFound = False And Batal = False
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 135
n = n + 1
[Ambil posisi yang kosong]
nTKosong = State(n).Kosong
[Pilih tempat kosong & sesuaikan dengan aturannya]
Jika TipeBintang = "BINTANG5" maka
[Rule untuk Bintang-5]
Select Case nTKosong
Case 1
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 3
Geser(2) = 4
Case 2
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 3
Geser(2) = 6
Case 3
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 1
Geser(2) = 2
Geser(3) = 4
Geser(4) = 6
Case 4
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 1
Geser(2) = 3
Geser(3) = 5
Geser(4) = 7
Case 5
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 4
Geser(2) = 7
Case 6
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 2
Geser(2) = 3
Geser(3) = 8
Geser(4) = 9
Case 7
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 4
Geser(2) = 5
Geser(3) = 8
Geser(4) = 10
Case 8
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 6
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 136
Geser(2) = 7
Geser(3) = 9
Geser(4) = 10
Case 9
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 6
Geser(2) = 8
Case 10
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 7
Geser(2) = 8
End Select
Else
[Rule untuk Bintang-6] Select Case nTKosong
Case 1
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 3
Geser(2) = 4
Case 2
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 3
Geser(2) = 6
Case 3
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 1
Geser(2) = 2
Geser(3) = 4
Geser(4) = 6
Case 4
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 1
Geser(2) = 3
Geser(3) = 5
Geser(4) = 7
Case 5
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 4
Geser(2) = 7
Case 6
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 2
Geser(2) = 3
Geser(3) = 8
Geser(4) = 9
Case 7
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 137
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 4
Geser(2) = 5
Geser(3) = 10
Geser(4) = 11
Case 8
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 6
Geser(2) = 9
Case 9
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 6
Geser(2) = 8
Geser(3) = 10
Geser(4) = 12
Case 10
ReDim Geser(4)
Geser(1) = 7
Geser(2) = 9
Geser(3) = 11
Geser(4) = 12
Case 11
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 7
Geser(2) = 10
Case 12
ReDim Geser(2)
Geser(1) = 9
Geser(2) = 10
End Select
End Jika
[Pindahkan tempat pada array Geser ke tempat kosong]
[Keadaan Sekarang] s1 = State(n).Isi
Untuk n1 = 1 To UBound(Geser)
[Generate keadaan baru]
[Isi tempat kosong dengan angka geser]
s2 = Left(s1, nTKosong - 1) & Mid(State(n).Isi,
Geser(n1), 1) & _
Right(s1, Len(State(n).Isi) - nTKosong)
[Kosongkan tempat geser]
s2 = Left(s2, Geser(n1) - 1) & "0" & _
Right(s2, Len(State(n).Isi) - Geser(n1))
[Periksa apakah state sudah pernah ada]
Jika InStr(1, AllState, s2) <= 0 maka
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 138
[State belum pernah ada, maka bentuk state
baru] n2 = UBound(State) + 1
ReDim Preserve State(n2)
State(n2).Isi = s2
State(n2).ParentNode = n
State(n2).Level = State(n).Level + 1
State(n2).Pergeseran = Mid(State(n).Isi,
Geser(n1), 1) & "/" & Geser(n1) & "/" & nTKosong
State(n2).Kosong = Geser(n1)
[Solusi sudah ditemukan atau belum]
bFound = (State(n2).Isi = GoalState)
[Tambah list state di variabel allstate]
AllState = AllState & "/" & State(n2).Isi
[Jika menggunakan bantuan pencarian heuristik,
maka panggil algoritma bantuan pencarian heuristik] Jika Metode = "HEURISTIK" maka
Jika InStr(1, LastLevelH, State(n2).Isi)>0 maka
[Panggil algoritma pencarian heuristik] Call DoHeuristic(n2)
End Jika
End Jika
[Ditemukan]
Jika bFound maka Exit For
End Jika
Next n1
[Label / Informasi]
lblLevel.Caption = "Periksa node ke-" & n &" dari " &_
UBound(State) & ", tingkat = " & State(n).Level
ProgressBar1.Max = UBound(State)
ProgressBar1.Value = n
DoEvents
Wend
[Waktu Pencarian Real Time]
T = Round(Timer - T, 8)
[Start state]
ReDim Solusi(0)
Solusi(0) = State(1)
[Jika pencarian dibatalkan]
Jika Batal maka
MsgBox "Pencarian solusi dihentikan !", vbCritical
Else
[Jika ditemukan hasil]
Jika bFound maka
[Masukkan ke state temp]
ReDim StateT(0)
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 139
nPrev = UBound(State)
Selama State(nPrev).ParentNode > 0
n1 = UBound(StateT) + 1
ReDim Preserve StateT(n1)
StateT(n1) = State(nPrev)
[Kembali ke parent]
nPrev = State(nPrev).ParentNode
Wend
[Penyelesaian]
ReDim Preserve Solusi(UBound(StateT))
Untuk n1 = 1 To UBound(StateT)
Solusi(n1) = StateT(UBound(StateT) - n1 + 1)
Next n1
MsgBox "Solusi telah ditemukan !", vbInformation
Else
MsgBox "Solusi tidak ditemukan !", vbCritical
End Jika
End Jika
End Sub
b. Algoritma Bantuan Pencarian Heuristik
Algoritma bantuan pencarian heuristik merupakan bantuan pengetahuan untuk
membimbing pencarian BFS menuju ke keadaan tujuan. Pengetahuan ini berfungsi untuk
membimbing arah pencarian ke keadaan tujuan. Pengetahuan yang dimaksud adalah list keadaan
mulai dari keadaan tujuan, turun ke level bawahnya (seperti prosedur pengembangan node baru
pada pohon pelacakan) dan seterusnya. Semakin besar level node, maka semakin besar
pengetahuan, semakin jauh jangkauan bimbingan dan semakin cepat keadaan tujuan ditemukan.
Pengetahuan heuristik dihasilkan sebelum memulai pencarian. Pengetahuan ini disimpan dalam
database dan dapat dipanggil dan digunakan sewaktu-waktu untuk permasalahan yang memiliki
keadaan tujuan yang sama. Untuk keadaan tujuan yang berbeda, pengetahuan harus dihasilkan
terlebih dahulu dan disimpan dalam database sebelum digunakan.
Apabila node yang dikembangkan oleh BFS terdapat dalam list pengetahuan heuristik,
maka pencarian akan langsung dibimbing menuju keadaan tujuan sesuai dengan pengetahuan
yang dimiliki pencarian heuristik. Algoritma bantuan pencarian heuristik adalah sebagai berikut:
[Panduan heuristik]
Private Sub DoHeuristic(nNode As Long)
[Cari posisi node yang akan dibimbing dalam database
heuristik]
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 140
Tmp1 = "Select LevelS, ParentNode, Pergeseran From Heuristic " &_
"Where GoalState = '" & GoalState & "' And " & _
"Isi = '" & State(nNode).Isi & "'"
rs.Open Tmp1, Con, adOpenStatic, adLockReadOnly, adCmdText
[Selama belum mencapai keadaan tujuan]
Selama rs!LevelS > 1
[Parent node]
cGeser = rs!Pergeseran
nParent = rs!ParentNode
rs.Close
Set rs = Nothing
[Menuju ke parent]
Tmp1 = "Select * From Heuristic " & _
"Where GoalState = '" & GoalState & "' And " & _
"Indeks = " & nParent
rs.Open Tmp1, Con, adOpenStatic, adLockReadOnly,
adCmdText
[Buat state baru]
nBaru = UBound(State) + 1
ReDim Preserve State(nBaru)
With State(nBaru)
.Isi = rs!Isi
.ParentNode = nNode 'rs!ParentNode
.Level = State(nNode).Level + 1 'rs!LevelS
.Kosong = rs!Kosong
[Pergeseran]
Tmp = Split(cGeser, "/")
.Pergeseran = Tmp(0) & "/" & Tmp(2) & "/" & Tmp(1)
End With
nNode = nBaru
Wend
rs.Close
Set rs = Nothing
bFound = True
End Sub
5. KESIMPULAN
1. Penggunaan metode BFS menjamin solusi yang ditemukan adalah solusi terpendek (shortest
path).
2. Pencarian dengan bantuan heuristik akan jauh lebih cepat dibandingkan dengan pencarian
BFS. Hal ini dikarenakan pencarian heuristik memiliki pengetahuan yang tersimpan dalam
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 141
database untuk membimbing setiap node (yang dikenali dan terdapat dalam database) untuk
langsung menuju solusi tanpa mengembangkan node-node lain yang tidak berguna.
3. Perangkat lunak merupakan implementasi nyata penggunaan metode pencarian Breadth First
Search (BFS) dan pencarian heuristik dalam mencari solusi dalam suatu permasalahan
berbasis Artificial Intelligence (AI).
DAFTAR PUSTAKA
Arhani.M ,2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Penerbit Andi, Yogyakarta
Desiani.A dan Arhami.M,2002, Konsep Kecerdasan Buatan, Penerbit Graha Ilmu,
Hadi.R, 2001. Pemrograman Microsoft Visual Basic dengan menggunakan Windows API,
PT. Elex Media Komputindo, Jakarta
Kusumadewi.S, 2002. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Edisi 2, Penerbit
Graha Ilmu
Ramadhan.A, 2004.36 Jam Belajar Komputer Visual Basic 6.0, PT. Elex Media Komputindo,
Jakarta
Supardi.Y, 2006. Microsoft Visual Basic 6.0 Untuk Segala Tingkat, PT. Elex Media
Komputindo, Jakarta
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 142
EVALUASI DAN PENILAIAN TINGKAT KESEHATAN PADA BANK NAGARI
SUMATERA BARAT PADANG DENGAN PENDEKATAN CAMELS
Sasnelwati,SE.MM
(Staf Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
This research is a Case Study of Bank Nagari in West Sumatra Padang on the level of
health with the bank CAMELS approach. This study aims to determine the development and
evaluation of health condition and financial management of Bank Nagari analyze the financial
reports that later in the analysis using the ratio of CAMELS .
In this research used qualitative methods of research analysis. Qualitative analysis is
carried out by the assessment of the capital, the quality of productive assets, management,
rentabilitas, liquidity, and sensitivity to market risk. And compare the level of health Nagari
Bank of the previous year, namely 2007 and 2008
Results of research indicate that the health level of Bank Nagari Padang of West Sumatra
are in very healthy condition, although the CAR value decreased from the previous year
amounting to 1.1% but still above the minimum CAR of BI has been set. It also succeeded in
maintaining the quality of their productive assets are in healthy condition and ability to cover
the operational expenses of operating income which is good, this is seen from the NPL in 2007
was 39.69% and in 2008 was 39.81%, NPM in 2007 of 267 , 33% and in 2008 was 28.902%,
ROA in 2007 was 9.67% and in 2008 was 10.87%, BOPO in 2007 was 14.81% and in 2008 was
16.82%, LDR in 2007 of 7, 39% and in 2008 was 9.17%.
1. PENDAHULUAN
1.1 LATAR BELAKANG MASALAH
Kesehatan merupakan hal yang paling penting di dalam berbagai bidang kehidupan, baik
bagi manusia maupun perusahaan. Kondisi yang sehat akan meningkatkan gairah kerja dan
kemampuan kerja serta kemampuan lainnya.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 143
Dalam industri perbankan, alat analisis yang digunakan untuk menilai tingkat kesehatan
sebuah bank salah satunya adalah CAMELS, yaitu sehimpun indikator yang berunsur variabel-
variabel Capital Adequacy, Asset Quality, Management, Earning, Liquidity, dan Sensitivity to
Market Risk. CAMELS tidak sekedar mengukur tingkat kesehatan kinerja dari suatu bank, tetapi
sering juga digunakan sebagai indikator dalam menyusun peringkat dan memprediksi
kebankrutan bank, sehingga BI dapat menilai mana bank yang sehat dan yang tidak sehat agar BI
dapat dengan segera melakukan suatu tindakan untuk mencegah terjadinya risiko dari bank yang
dinilai mengalami kesulitan yang dapat membahayakan kelangsungan usahanya. Di Indonesia,
penetapan CAMELS sebagai indikator penilaian kesehatan bank tertuang dalam Surat Keputusan
Direksi Bank Indonesia Nomor 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 tentang Cara Penilaian
Kesehatan Bank Umum.
1.2 IDENTIFIKASI MASALAH
1. Belum jelasnya sistem yang digunakan Bank Nagari dalam mengevaluasi tingkat
kesehatan bank.
2. Kurangnya pelayanan yang diberikan pihak bank pada nasabah.
3. Faktor CAMELS sangat berpengaruh signifikan terhadap kinerja Bank
4. Masih banyak lembaga perbankan yang memiliki manajemen yang lemah.
1.3 BATASAN MASALAH
Di dalam penulisan ini, hanya membandingkan tingkat kesehatan Bank Nagari dari tahun
2007 dan 2008, dan juga penulis tidak melakukan penilaian terhadap aspek sensitivitas serta
hanya membatasi pada aspek-aspek tertentu yang dapat dipakai untuk mewakili unsur CAMELS
melalui laporan keuangan yang ada karena berkaitan dengan kerahasiaan bank..
1.4 RUMUSAN MASALAH
Penulis mencoba merumuskan masalah yaitu apakah dengan menggunakan analisis
CAMELS sebagai alat ukur pada Bank Nagari dapat dilihat tingkat kesehatan dari Bank Nagari
tersebut?
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 144
2. TINJAUAN TEORITIS
2.1 TINJAUAN PENELITIAN TERDAHULU
Halim (1999), melakukan penelitian di Bank Negara Indonesia. Dari hasil penelitiannya
tahun 1996-1997. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa bank BNI untuk periode
penelitian tersebut berada dalam keadaan sehat.
Nurmadi H. Sumarta (2000). Nurmadi membahas tentang evaluasi kinerja perbankan
yang go public di Indonesia dan Thailand dengan sample 22 bank di Indonesia dan 16 bank di
Thailand. Kesimpulan bahwa kinerja perbankan di Indonesia lebih baik dibandingkan perbankan
di Thailand.
M. Irfan (2000), mpenelitian perbandingan aspek CAR, Likuiditas, dan Profitabilitas
BPR Koto VII sebelum dan sesudah krisis. Dari penelitian terlihat tidak terdapat perubahan dari
CAR dan Likuiditas yang mencolok antara sebelum dan sesudah krisis, namun terjadi penurunan
profitabilitas yang signifikan.
2.2 LANDASAN TEORI
2. 2. 1. PENGERTIAN KESEHATAN BANK
Bank Indonesia telah menetapkan sejumlah handles (pembatas-pembatas) agar bank-bank
nasional lebih prudent (berhati-hati) dan dapat membatasi diri untuk menekuni bisnisnya yang
berlebihan resiko.
Pembatas yang dibuat oleh BI tersebut antara lain adalah menilai tingkat kesehatan bank
tersebut dengan istilah CAMELS, dimana faktor-faktor yang diukur tersebut adalah capital,
asset, management, earning, liquidity, dan sensitivitas to market risk. Jadi bank itu sehat apabila
faktor-faktor diatas dalam penilaiannya sesuai dengan apa yang ditargetkan oleh BI sebagai Bank
Sentral Indonesia. Bank Indonesia selaku otoritas moneter nasional dan pengawasan perbankan
nasional, mewajibkan setiap bank yang beroperasi di wilayah Republik Indonesia untuk
memelihara tingkat kesehatannya.
Undang-undang yang mengatur tentang hal ini yaitu UU No.10 tahun 1998 pasal 29 ayat
(2) dan (3), yang berbunyi :
Ayat (2) Bank wajib memelihara tingkat kesehatan bank sesuai dengan ketentuan kecukupan
modal, kualitas asset, kualitas manajemen, likuiditas, rentabilitas, solvabilitas, dan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 145
aspek lain yang berhubungan usaha bank dan wajib melakukan usahanya sesuai dengan
prinsip kehati-hatian.
Ayat (3) Dalam memberikan kredit atau pembiayaan berdasarkan prinsip syariah dan melakukan
kegiatan usaha lainnya, bank wajib menempuh cara-cara yang tidak merugikan bank
dan kepentingan nasabahnya yang mempercayakan dananya kepadanya.
2.2.2 ANALISA CAMELS
Menurut Taswan (2006:381), Analisa CAMELS adalah analisa keuangan suatu
bank dan penilaian manajemen suatu bank yang ditetapkan Bank Indonesia untuk mengetahui
tentang tingkat kesehatan suatu bank yang bersangkutan. Menurut Bank Indonesia, dalam
Peraturan BI No.6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004, unsur-unsur yang digunakan dalam
penilaian tingkat kesehatan bank yaitu Capital, Asset, Management, Earning, Likuidity, dan
Sensitivity to Market Risk. Masing-masing unsur diberikan bobot yang berbeda-beda.
Tabel 1. Komponen CAMELS Indikator
Faktor yang
dinilai
Komponen Bobot
1. Capital Rasio modal terhadap aktiva tertimbang menurut
resiko
25%
2. Asset Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan
terhadap aktiva produktif
Rasio penyisihan penghapusan penyisihan aktiva
produktif yang dilkasifikasikan
25%
5%
3. Management Manajemen umum
Manajemen Risiko
10%
15%
4. Rentabilitas Rasio laba terhadap total aktiva
Rasio beban operasional terhadap pendapatan
operacional
5%
5%
5. Likuiditas Rasio kewajiban bersih call money terhadap
aktiva lancar
Rasio kredit terhadap disana yang diterima
5%
5%
Sumber : SK DIR BI No. 31/ 11/ KEP/ DIR tanggal 30 April 1997
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 146
Tabel 2.Predikat Kesehatan Bank
Nilai Kredit Predikat
81 – 100
66 - < 81
51 - < 66
0 - < 51
Sehat
Cukup Sehat
Kurang Sehat
Tidak Sehat
Sumber : Biro Riset Bank Indonesia
A. Capital Adequacy (Aspek Permodalan)
Capital Adequacy Ratio adalah rasio yang dihitung untuk mengukur kemampuan
Bank Nagari dalam menunjang perkreditan terutama kemungkinan resiko yang terjadi
karena tidak dikembalikannya kredit yang diberikan.
%100CAR xATMR
yTotalEquit
ATMR = Aktiva Tertimbang Menurut Rata-rata
Penilaian permodalan didasarkan pada kewajiban penyediaan modal minimum
bank yaitu sebesar 8% dari total Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR)
sebagaimana yang telah ditetapkan Surat Edaran Bank Indonesia No.3/21/PBI/2001,
perihal kewajiban penyediaan modal minimal bank umum.
Aktiva tertimbang menurut resiko, dasar kebutuhan perhitungan modal
ATMR untuk setiap bank terdiri dari ATMR aktiva neraca dan ATMR aktiva
administratif. Cara Perhitungan bobot ATMR aktiva adalah :
0% untuk perkiraan kas dan giro Bank Indonesia.
20% untuk tagihan pada bank lain.
50% untuk kredit pemilikan rumah.
100% untuk surat berharga, kredit yang diberikan, penyertaan, aktiva tetap dan
inventaris, aktiva lain-lain.
Cara penilaian komponen ini adalah :
Untuk rasio modal 0% atau minus (-) diberi nilai kredit 1.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 147
Untuk setiap kenaikan 0,1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1 dengan
maksimum penambahan kredit 100 kredit.
B. Asset Quality (Aspek Kualitas Aktiva Produktif)
Menurut Frianto dkk (2005), Penilaian terhadap kualitas aktiva produktif yang
diklasifikasikan didasarkan pada 2 rasio :
1. Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan terhadap aktiva produktif
Aktiva produktif yang diklasifikasikan
x 100%
Aktiva Produktif
Untuk rasio 22,5% atau lebih diberi nilai kredit 0.
Untuk setiap penurunan 0,15% mulai dari22,5% nilai kredit ditambah 1
dengan maksimum 100.
2. Rasio penyisihan penghapusan aktiva produktif terhadap aktiva produktif
Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif
x 100%
Aktiva Produktif yang diklasifikasikan
Untuk rasio 0 (yang tidak memiliki penghapusan aktiva produktif) deberi
kredit 0.
Untuk setiap kenaikan 1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1,5 dengan
maksimum 100.
C. Management (Aspek Manajemen)
Menurut Malayu (2001) penilaian terhadap aspek manajemen ini meliputi penilaian
terhadap pelaksanaan dari manajemen umum dan manajemen resiko. Aspek manajemen
adalah kemampuan manajemen dalam menghasilkan laba bersih, rumus yang dipakai
adalah :
Net Income
Net Profit Margin =
Operating Income
D. Earning Ability (Aspek Laba)
Earning Ability adalah kemampuan bank menghasilkan laba dari kegiatan operasionalnya
selama periode tertentu, serta dapat mengukur kesuksesan perusahaan dalam
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 148
menggunakan aktiva secara produktif serta penggunaan modal yang efektif, profitability
disebut juga dengan rentabilitas. Bambang Riyanto (2001) memberi defenisi rentabilitas
adalah “kemampuan suatu perusahaan untuk menghasilkan laba selama periode
tertentu”.
Return on Asset
Penggunaan rumus ini adalah untuk mengukur kemampuan manajemen dalam
menghasilkan income bagi bank dari pengelola asset yang dipercayakan pada manajemen
yang bersangkutan.
Laba
ROA =
Total Asset
Rasio Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi
Rasio ini memperlihatkan hubungan antara biaya operasi dengan pendapatan operasi.
Biaya Operasional
Operating Ratio (BOPO) =
Pendapatan Operasional
E. Liquidity Sufficiency (Aspek Likuiditas)
Likuiditas adalah kemampuan dari suatu bank dalam memenuhi kewajiban jangka
pendeknya. Menurut pendapat Joseph E. Burn dalam Siamat (2006) adalah, “Bank
liquidity refers to the ability of a bank to raise a certain amount of fonds at a certain cost
within a certainamount of time”.
Rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan dari bank dalam melunasi
kewajiban jangka pendeknya adalah sebagai berikut :
Loan to Deposit Ratio untuk mengukur tingkat likuiditas .
Total Kredit
LDR (Loan to Deposit Ratio) =
Tabungan + Deposito
F. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas Terhadap Risiko Pasar)
Menurut Siamat (2006:215), Penilaian pendekatan kuantitaf dan kualitatif faktor
sensitivitas terhadap risiko pasar antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap
komponen-komponen sebagai berikut :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 149
1. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk meng-cover fluktuasi suku bunga
dibandingkan dengan potential loss sebagai akibat fluktuasi suku bunga yaitu : Ekses
Modal : Potential loss Suku bunga
2. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk meng-cover fluktuasi nilai tukar
dibandingkan dengan potensial loss sebagai akibat fluktuasi nilai tukar: Ekses Modal
: Potential Loss Nilai Tukar
3. Kecukupan penerapan sistem manajemen risiko pasar.
Penerapan bank terhadap system manajemen risiko meliputi :
Pengawasan aktif dewan komisaris dan direksi bank terhadap potensi eksposur
risiko pasar.
Kecukupan proses identifikasi, pengukuran, pemantauan, dan pengendalian risiko
pasar serta system informasi manajemen risiko pasar.
Efektifitas pelaksanaan pengendalian intern (internal control) terhadap eksposur
risiko pasar termasuk kecukupan fungsi audit intern.
2.3 KERANGKA PEMIKIRAN
2.4 HIPOTESA
Diduga dengan menggunakan analisis CAMELS dapat diukur tingkat kesehatan Bank
Nagari .
3. METODE PENELITIAN
3.1 METODE PENGUMPULAN DATA
a) Penelitian Lapangan (Field Research) penulis mengadakan penelitian langsung ke
Bank Nagari Sumatera Barat guna melakukan observasi / interview.
b) Penelitian Kepustakaan (Library Research) membahas buku-buku perpustakaan,
literature serta karya tulis ilmiah yang ada hubungannya dengan permasalahan yang
dibahas.
CAMELS
Capital Adequacy, Asset Quality, Management,
Earning, Liquidity, dan Sensitivity to Market
Risk
Tingkat Kesehatan bank
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 150
3.2 DEFENISI VARIABEL YANG DIGUNAKAN
Variabel-variabel yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Capital Adequacy (Aspek Permodalan)
2. Asset Quality (Aspek Kualitas Aset)dengan melihat :
a. Non Performing Loan
b. Rasio Penghapusan Aktiva Produktif
3. Management Quality (Aspek Kualitas Manajemen)
menggunakan Net Profit Margin sebagai rasio pengganti.
4. Earning Ability (Aspek Laba)
2 rasio yang digunakan yaitu : - Return on Asset
- Rasio Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi
5. Liquidity Sufficiency (Aspek Likuiditas): Loan to Deposit Ratio
6. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas Terhadap Risiko Pasar)
penilaian terhadap komponen-komponen modal atau cadangan dan kecukupan
penerapan sistem manajemen risiko pasar.
3.3 METODE ANALISA
Analisa terhadap tingkat kesehatan dari suatu bank dilakukan dengan menggunakan
analisis rasio terhadap 6 faktor utama yaitu :
1) Faktor Permodalan (Capital) = C
2) Faktor Kualitas Aktiva Produktif (Asset) = A
3) Faktor Manajemen (Management) = M
4) Faktor Rentabilitas (Earning) = E
5) Faktor Likuiditas (Liquidity) = L
6) Faktor Sensitivitas Pasar (Sensitivity) = S
Oleh Bank Indonesia, besarnya bobot penilaian untuk menentukan sehat atau tidaknya
suatu bank untuk menentukan sehat atau tidaknya suatu bank untuk masing-masing faktor sesuai
dengan lampiran SK DIR BI No. 31/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997 adalah sebagai berikut :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 151
Tabel 3 : Komponen CAMELS Indikator
Sumber: Biro Riset Bank Indonesia
Jumlah bobot untuk kelima faktor tersebut adalah 100%. Apabila pada saat pemeriksaan
semua faktor dinilai baik atau positif maka akan mendapatkan “nilai kredit faktor CAMELS
100”, berarti tingkat kesehatan bank berada pada predikat “SEHAT”
Nilai kredit untuk menentukan prediket kesehatan bank, ditetapkan sebagai berikut :
Tabel 4 : Predikat Kesehatan Bank
Nilai Kredit Predikat
81 – 100
66 - < 81
51 - < 66
0 - < 51
Sehat
Cukup Sehat
Kurang Sehat
Tidak Sehat
Sumber : Biro Riset Bank Indonesia
4. PEMBAHASAN DAN ANALISA
4.1 PENGUKURAN MASING-MASING RASIO DARI FAKTOR CAMELS
A. CAPITAL ADEQUACY (ASPEK PERMODALAN)
1. Capital Adequacy Ratio
Rasio yang dijadikan perhitungan dalam melakukan penilaian terhadap aspek ini adalah
capital adequacy ratio (CAR) yaitu rasio modal terhadap aktiva tertimbang menurut resiko
(ATMR).
Faktor yang dinilai Bobot
1. Capital 25%
2. Asset Quality 25%
3. Management 25%
4. Earning 10%
5. Liquidity 10%
6. Sensitivity to Market
Risk
5%
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 152
Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No 3/21/PBI/2001, maka ATMR dari Bank
Nagari Sumatera Barat untuk tahun 2007 dan 2008 adalah :
TABEL 5. BANK NAGARI SUMATERA BARAT
AKTIVA TERTIMBANG MENURUT RISIKO (ATMR) AKTIVA
NERACA TAHUN BUKU 2007 dan 2008
Perkiraan Jumlah (000) Bobot
(%)
ATMR
2007 2008 2007 2008
Kas 315.638 304.627 0 0 0
Giro pada Bank Indonesia 583.716 340.074 0 0 0
Giro pada Bank Lain 7.745 3.885 20 1.549 777
Penempatan pada Bank Lain 821.332 500.057 20 164.266 100.011
Pendapatan yang masih akan
diterima
28.655 36.971 100 28.655 36.971
Surat berharga 28.263 63.368 100 28.263 63.368
Beban dibayar dimuka 8.958 8.213 100 8.958 8.213
Kredit yang diberikan 4.021.279 5.000.318 100 4.021.279 5.000.318
Penyertaan saham 809 1.374 100 809 1.374
Penanaman neto sewa guna
usaha
0 0 100 0 0
Piutang pembiayaan
konsumen
0 0 100 0 0
Tagihan anjak piutang 0 0 100 0 0
Aktiva tetap 89.986 98.012 100 89.986 98.012
Aktiva lain-lain 13.760 16.276 100 13.760 16.276
Total ATMR 4.357.525 5.325.320
Sumber : Data diolah sendiri
Pada tabel 5 diatas ATMR dihitung dengan mengalikan pos-pos aktiva yang ada pada
neraca Bank Nagari terhadap bobot risiko masing-masing sesuai dengan yang telah ditentukan
oleh BI sehingga diperoleh nilai ATMR Bank Nagari untuk tahun 2007 sebesar 4.357.525 dan
tahun 2008 sebesar 5.325.320.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 153
Sedangkan keadaan modal Bank Nagari Sumatera Barat untuk tahun buku 2007 dan 2008
adalah sebagai berikut :
TABEL 6 Posisi Modal Bank Nagari Sumatera Barat
Untuk Tahun Buku 2007 dan 2008
Perkiraan 2007 (Rp 000) 2008 (Rp 000)
Modal disetor
Selisih penilaian kembali aktiva tetap
Dana setoran modal
Laba
335.552
10.580
42.917
254.798
367.868
0
36.817
320.077
Jumlah Modal 643.847 724.762
Sumber :Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat
Dari data yang tersedia diatas maka dapat diperoleh rasio CAR dari masing-masing
tahun, yaitu sebagai berikut :
643.847
CAR2007 = = 0,147 = 14,7 %
4.357.525
724.762
CAR2008 = = 0,136 = 13,6 %
5.325.320
Standar penilaian adalah sebagai berikut :
Untuk rasio modal 0% atau negatif diberi kredit 1.
Setiap kenaikan 0,1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal 100.
Dengan demikian nilai kredit faktor CAMELS dari aspek permodalan untuk tahun 2007
dan 2008 adalah sebagai berikut :
14,8 %
Nilai Kredit 2007 = x 1 = 148
0,1 %
13,5 %
Nilai Kredit 2008 = x 1 = 135
0,1 %
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 154
Analisis :
CAR yang dicapai Bank Nagari Sumatera Barat pada tahun 2007 adalah 14,7%. Ini
melebihi dari ketentuan yang ditetapkan oleh BI minimal adalah 12% mulai 2001. Tahun 2008
CAR turun menjadi 13,6 ( sebesar 1,1% dari 2007 ). Mungkin disebabkan makin berkurangnya
kepercayaan masyarakat dan persaingan yang cukup besar. Penurunan modal ini juga
disebabkan karena turunnya laba yang diperoleh untuk tahun 2007. Berkurangnya nasabah yang
melakukan pinjaman kredit, dan pertumbuhan pendapatan yang tidak secepat pertumbuhan
beban operasional untuk tahun 2007. Manajemen perlu meninjau kembali kebijakan mereka
mengenai biaya-biaya operasional.
Cara yang dapat ditempuh oleh Bank Nagari Sumatera Barat selain berusaha menjaga
agar nasabah tidak berpindah tangan ke bank lain, kinerja juga harus lebih ditingkatkan serta
juga bisa mengupayakan untuk meningkatkan modal seperti modal inti maupun modal
pelengkap. Besarnya modal pelengkap diharapkan dibatasi maksimum sama dengan modal
inti.Dengan komposisi modal tersebut maka harus melakukan diversifikasi sumber perolehan
modal dan mengalokasikannya secara optimal hubungan antara modal dengan risiko usahanya.
B. ASSET QUALITY (ASPEK KUALITAS AKTIVA PRODUKTIF)
TABEL 7 Posisi Aktiva Produktif Bank Nagari Sumatera Barat
Tahun Buku 2007 dan 2008
Aktiva Produktif (Rp 000) 2007 2008
Penempatan pada Bank lain & LKU lainnya 821.332 500.057
Investasi dalam unit penyertaaan reksadana 0 0
Surat berharga 28.263 63.368
Dokumen dan fasilitas lainnya 0 0
Kredit yang diberikan 4.021.279 5.000.318
Penyertaan saham 809 1.374
Total Aktiva Produktif 4.871.683 5.565.117
Sumber : Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat
Bank Nagari Sumatera Barat tahun 2007 dan 2008 memiliki dua aktiva produktif.
Terlihat terjadi peningkatan nilai aktiva produktif yaitu dari Rp 4.871.683.000 menjadi Rp
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 155
5.565.117.000 hal ini mengindikasikan terjadinya peningkatan kinerja Bank yang diharapkan
bisa menghasilkan laba yang juga meningkat.
TABEL 8 Posisi Penyisihan Aktiva Produktif Bank Nagari Sumatera Barat Tahun
Buku 2007 dan 2008
Penyisihan Aktiva Produktif (Rp 000) 2007 2008
Penyisihan penghapusan penempatan 8.597 5.926
Penyisihan penghapusan investasi 0 0
Penyisihan penghapusan surat berharga 6.263 5.703
Penyisihan penghapusan dokumen dan fasilitas
lainnya
0 0
Penyisihan penghapusan kredit 106.955 129.588
Penyisihan penghapusan penyertaan 5 6
Total PPAP 121.820 141.223
Sumber : Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat
Penyisihan aktiva produktif dibentuk untuk meminimalkan kerugian yang timbul akibat
tidak tertagihnya kredit yang diberikan. Dari analisa terlihat adanya penambahan dan kenaikan
nilai dari penyisihan aktiva produktif dari Rp 121.820 tahun 2007 menjadi Rp 141.223.
A. Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan terhadap aktiva produktif/Non Performing
Loan. Dalam penelitian ini penulis mengasumsikan aktiva produktif yang diklasifikasikan
diganti dengan penyisihan penghapusan kredit dan aktiva produktif diganti dengan total
kredit maka digunakan rumus berikut:
Kredit tidak lancar
Non Performing Loan =
Total kredit
106.955
Non Performance Loan 2007 = = 0,0265 = 2,65 %
4.021.279
129.588
Non Performance Loan 2008 = = 0,0259 = 2,59 %
5.000.318
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 156
Standar penilaian :
Untuk rasio 22,5% atau lebih nilai kredit 0.
Setiap penurunan 0,15% mulai dari 22,5% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal
100.
Berdasarkan standar penilaian diperoleh nilai kredit sebagai berikut:
22,5 % - 2,65 %
Nilai kredit 2007 = x 1 = 132,3
0,15 %
22,5 % - 2,59 %
Nilai kredit 2008 = x 1 = 132,7
0,15 %
Analisis :
Dari pembahasan diatas kita peroleh bahwa nilai NPL yang dimiliki oleh Bank Nagari
tersebut sangat baik yaitu dibawah 5%. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Nagari tersebut dapat
mengelola kreditnya dengan baik, yaitu tahun 2007 adalah 2,65% dan menurun menjadi 2,59%
pada tahun 2008.
C. MANAGEMENT (ASPEK MANAJEMEN)
Untuk penilaian aspek manajemen ini digunakan serangkaian pertanyaan/pernyataan
manajemen yang harus dijawab oleh manajemen bank seperti yang ditetapkan BI dalam Surat
Edaran Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997. Namun karena aspek
manajemen merupakan rahasia bagi perusahaan perbankan dan keengganan dari pihak Bank
Nagari untuk diwawancarai maka penulis melakukan analisa Net Profit Margin berikut :
Net Income
Net Profit Margin =
Operating Income
254.798
Net Profit Margin 2007 = = 1,3666 = 136,66%
186.444
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 157
320.077
Net Profit Margin 2008 = = 1,4451 = 144,51%
221.478
Analisis :
Net Profit Margin naik tahun 2008 yaitu sebesar 7,85% walaupun terjadi tidak begitu
besar berarti mereka dapat mengelola laba dengan baik.
D. EARNING ABILITY (ASPEK RENTABILITAS)
a) Rasio laba sebelum pajak terhadap total asset dalam periode yang sama (ROA).
b) Rasio beban operasional terhadap pendapatan operasional dalam periode yang sama
(BOPO).
TABEL 9 Posisi EBT, Pendapatan Operasional dan Beban Operasional Bank Nagari
Untuk tahun buku 2007 dan 2008
Perkiraan (Rp 000) 2007 2008
Laba sebelum pajak 185.853 222.643
Pendapatan bunga
Pendapatan provisi dan komisi
Pendapatan operasional lainnya
Total pendapatan operasional
750.818
57.493
21.280
829.591
819.318
59.136
26.889
905.343
Beban bunga
Beban operasional
Total beban operasional
348.762
284.249
633.011
313.980
347.674
661.654
Sumber : laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat
EBT 185.853
ROA 2007 = = = 0,0290 = 2,90 %
Total Asset. 403.554
EBT 222.643
ROA 2008 = = = 0,0326 = 3,26 %
Total Asset 6.810.695
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 158
Beban operasional
Rasio Efesiensi Operasional (BOPO) =
Pendapatan operasional
633.011
BOPO 2007 = = 0,7630 = 76,30 %
829.591
661.654
BOPO 2008 = = 0,7308 = 73,08 %
905.343
Standar penilaian untuk rasio I :
Untuk rasio 0% atau negatif, nilai kredit 0.
Untuk setiap kenaikan 0,015% mulai dari 0%, nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal
100.
Berdasarkan ketentuan tersebut maka nilai kredit dari aspek rentabilitas untuk tahun 2007
dan 2008 adalah :
2,90 % - 0 %
Nilai kredit 2007 = x 1 = 193,33
0,015 %
3,26 % - 0 %
Nilai kredit 2008 = x 1 = 217,33
0,015 %
Standar penilaian untuk rasio II
Untuk rasio 100% atau lebih, nilai kredit 0.
Untuk penurunan 0,08% mulai dari 100% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal 1
Dari ketentuan tersebut maka dapat diperoleh nilai kredit dari rasio II adalah sebagai berikut :
100 % - 76,30 %
Nilai kredit 2007 = x 1= 296,25
0,08 %
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 159
100 % - 73,08 %
Nilai kredit 2008 = x 1= 336,5
0,08 %
TABEL 10 Bank Nagari Sumatera Barat
Nilai Kredit Aspek Rentabilitas untuk tahun 2007 dan 2008
Perkiraan 2007 2008
Nilai Kredit Rasio I
Bobot Rasio I
193,33
5%
217,33
5%
Perkalian nilai kredit dengan bobot rasio I 9,67 10,87
Nilai Kredit Rasio II
Bobot Rasio II
296,25
5%
336,5
5%
Perkalian Nilai Kredit dengan Bobot Rasio II 14,81 16,82
Total Perkalian Kredit dengan Bobot 24,48 27,69
Sumber : Data diolah sendiri
Analisis :
Return on Asset (ROA) terjadi peningkatan dari 2,90% di tahun 2007 menjadi 3,26% di
tahun 2008. Hal ini memperlihatkan kemampuan Bank Nagari Sumatera Barat untuk
menghasilkan laba sebelum pajak dari usaha mereka cukup baik.
Rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Pada Bank Nagari Sumatera Barat terjadi penurunan terhadap nilai BOPO mereka pada
tahun 2008, hal ini menunjukkan bahwa manajemen dari bank sudah beroperasi secara
efektif.
E. LIQUIDITY (ASPEK LIKUIDITAS)
Rasio penilaian sebagai berikut :
a) Rasio jumlah kewajiban bersih call money terhadap aktiva lancar.
b) Rasio antara kredit yang diberikan terhadap dana yang diterima bank.
Tabel 11. Data yangdiperhitungkan (dalam jutaan rupiah)
Perkiraan (Rp 000) 2007 2008
Kas 315.638 304.627
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 160
Giro pada BI
Kredit yang diberikan
583.716
4.021.279
340.074
5.000.318
Tabel 12. Dana yang diterima oleh Bank (dalam jutaan rupiah)
Dana yang diterima bank (Rp 000) 2007 2008
Giro 2.305.515 2.330.055
Tabungan 1.785.100 1.754.397
Surat berharga yang diterbitkan 0 0
Deposito berjangka 1.209.071 1.258.678
Pinjaman yang diterima 138.546 108.428
Total 5.438.232 5.451.558
4.021.279
LDR 2007 = x 100% = 73,9%
5.438.232
5.000.318
LDR 2008 = x 100% = 91,7%
5.451.558
Standar penilaian adalah :Untuk rasio 110% atau lebih diberi nilai kredit 0.
Untuk rasio dibawah 110% diberi nilai kredit 100.
Sehingga nilai kredit untuk kedua tahun penelitian adalah 100.
Bank Nagari Sumatera Barat sendiri memiliki kemampuan untuk mengembalikan dana
pihak ketiga cukup baik, mengingat pinjaman yang diberikan masih sebagian dari dana yang
diterima dari pihak ketiga. Sehingga jika sewaktu-waktu pihak ketiga ingin menarik dananya
maka bank masih mampu untuk membayarnya, LDR sebaiknya yaitu masih dibawah 115%,
karena semakin besar LDR semakin kecil tingkat liquiditasnya.
4.3 INTERPRETASI HASIL PENELITIAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan anlisis rasio
CAMELS, maka penulis menyimpulkan :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 161
TABEL 11 Rekapitulasi Perhitungan Tingkat Kesehatan Bank Nagari Sumatera Barat
Tahun 2007& 2008
Aspek yang dinilai Jumlah kredit Bobot
(%)
Nilai X Bobot
2007 2008 2007 2008
Permodalan :
Rasio Modal terhadap ATMR (CAR)
148
135
30%
44,4
40,5
Kualitas aktiva Produktif :
Non Performing Loan
132,3
132,7
30%
39,69
39,81
Manajemen
Net Profit Margin
136,66
144,51
20%
27,33
28,902
Rentabilitas :
1. Rasio laba sebelum pajak terhadap total asset
(ROA)
2. Rasio beban operasional terhadap pendapatan
operasional
193,33
296,25
217,33
336,5
5%
5%
9,67
14,81
10,87
16,82
Likuiditas :
Rasio kredit yang diberikan terhadap dana yang
diterima (LDR)
73,9
91,7
10%
7,39
9,17
Total 143,29 146,072
Sumber : Data diolah sendiri
1. Dari hasil perhitungan aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR) Bank Nagari pada tahun
2008 menurun daripada tahun sebelumnya sebesar 1,1% namun masih berada diatas nilai
CAR minimal yang ditetapkan oleh BI yaitu 12%. Ini disebabkan karena turunnya laba
karena berkurangnya nasabah yang melakukan pinjaman kredit.
2. Perhitungan Aktiva Produktif dengan menilai rasio Non Performing Loan menggambarkan
bahwa nilai NPL yang dimiliki oleh Bank Nagari tersebut sangat baik yaitu dibawah 5%,
sedangkan untuk jumlah kredit NPL setelah dilakukan standar penilaian diperoleh NPL untuk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 162
tahun 2007 sebesar 132,3 dan tahun 2008 sebesar 132,7. Hal ini berarti Bank Nagari
tergolong baik dalam mengelola kredit yang mereka diberikan.
a. Dari nilai Net Profit Margin semakin meningkat dari tahun sebelumnya, ini menunjukkan
bahwa Bank Nagari mampu untuk mengelola laba yang mereka dapatkan dengan baik dari
kegiatan operasi pokoknya.
b. Dari hasil penilaian aspek rentabilitas atau earning dapat diperoleh nilai ROA naik, hal ini
memperlihatkan kemampuan Bank Nagari untuk menghasilkan laba sebelum pajak dari
usaha mereka cukup baik. Sedangkan untuk rasio BOPO juga naik hal ini menunjukkan
bahwa manajemen dari bank sudah beroperasi secara efektif.
c. Dari hasil penilaian aspek liquiditas yaitu dengan menilai rasio LDR (Loan to Deposit Ratio)
naik hal ini berarti tingkat likuiditas Bank Nagari kecil karena semakin besar LDR yang
diperoleh maka semakin kecil tingkat likuiditasnya.
Dari penilaian seluruh aspek CAMELS, maka diperoleh kesimpulan akhir bahwa
predikat kesehatan Bank Nagari Sumatera Barat untuk tahun 2007 sehat dengan nilai total
kredit 143,29% (dianggap 100) dan sehat sekali pada tahun 2008 dengan total kredit
146,072% (dianggap 100).
5. KESIMPULAN
Bank Nagari Sumatera Barat berada pada keadaan sehat dan sehat sekali, namun jika
dilihat lagi secara mendetail bank ini, tidaklah sehat dalam beberapa unsur CAMELS yang
diteliti yaitu sebagai berikut :
a) Aspek Capital Adequacy, pada aspek ini untuk tahun 2007 dan 2008 cukup
menggembirakan dan berada dalam keadaan sehat dengan persentase rasio CAR yang
cukup tinggi walaupun terjadi sedikit penurunan nilai pada tahun 2008. Ini menunjukkan
bahwa Bank Nagari Sumatera Barat ditunjang oleh struktur modal yang cukup kuat.
b) Aspek Asset Quality, berdasarkan aspek ini Bank Nagari Sumatera Barat berada dalam
keadaan sehat, hal ini terlihat pada nilai NPL yang dimiliki oleh bank ini. Berarti Bank
Nagari tergolong baik dalam mengelola kredit yang mereka berikan.
c) Aspek Management, dari segi aspek manajemen bank ini juga tergolong baik dalam
menghasilkan net income dari kegiatan operasi pokoknya.
d) Aspek Earning Ability
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 163
ROA Bank Nagari Sumatera Barat meningkatan menunjukkan bahwa Bank
Nagari berjalan sesuai dengan fungsinya dan tidak melakukan aktivitasnya dalam
keadaan rugi.
BOPO Bank Nagari Sumatera Barat cukup baik, hal ini menunjukkan bahwa
Bank Nagari Sumatera Barat dapat menghasilkan profit dan mampu menutupi
biaya operasionalnya.
e) Aspek Liquiditas, Bank Nagari Sumatera Barat memiliki tingkat likuiditas yang bagus
karena kecilnya nilai likuiditas yang mereka miliki.
Maka secara keseluruhan Bank Nagari Sumatera Barat berada dalam keadaan sehat
dimana faktor CAMELS sangat berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank sebagai penilaian
akhir kondisi bank tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
APB, Statement No 4. Basics Concepts and Accounting Principles Underlying Financial
Statements of Bussines Enterprice. 1970
Bank Indonesia. 1997. Studi Keuangan BLBI. Jakarta
Bank Indonesia. 2004. Peraturan Perundang-Undangan Perbankan di Indonesia. Buku IX.
Jakarta: Harvarindo
Harahap, Sofyan Syafri. 2007. Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada
Hasibuan, S.P Malayu. 2007. Dasar-Dasar Perbankan. Cetakan Ketiga. Jakarta: PT Bumi
Aksara
Halim, Sianita. 1999. Analisis Kinerja dan Tingkat Kesehatan Bank (Studi Kasus Bank
BNI) tidak dipublikasikan. Padang: Fakultas Ekonomi UNAND Padang
Ikatan Akuntan Indonesia. 2007. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba Empat
Kasmir. 2008. Analisa Laporan Keuangan. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada
Kasmir. 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Edisi Revisi. Jakarta: PT RajaGrafindo
Pardede, Marulak. 1998. Likuidasi Bank dan Perlindungan Nasabah. Yogyakarta: Liberty
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 164
PENGARUH PORTOFOLIO EARNING ASSET TERHADAP OPERATIONAL
REVENUE PADA BANK NAGARI
Ir.Zefriyenni,MM
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
This research is executed at Bank of Nagari. Direction this research is for see how for
influence of Portofolio Earning Asset to Operational Revenues at Bank of Nagari.
In this research used data for need of research is primary data that is direct of obtained
data from Bank of Nagari, taken data is financial statement data is income statement statement
and balance sheet during eight year. That is start from year 2000 until year 2007. Metod analyse
used data is with using correlation analysis and analysis of regression
Result of this research indicate that Portofolio Earning Asset having influence wich is
significant to Operational Revenues at Bank of Nagari. This matter can be seen from conducted
correlation analysis, where Portofolio Earning Asset having strong relation and unidirectional
to Operational Revenues. While with using analysis of regression, with conducting examination
aliancely that Portofolio Earning Asset having influence with is significant to Operational
Revenues, where this matter prover by using test of F-hitung (F-calculate), which is F-hitung
5,680 is bigger from F-tabel 5,05
Finally writer suggesting with existence of measurement at influence of Portofolio
Earning Asset to Operational Revenues at Bank of Nagari, expected at Bank of Nagari can be
improving investment in area Portofolio Earning Asset. With the increasing of in this area hance
will be supporting of Bank operational activity for the period of to comes
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 165
1. PENDAHULUAN
Bank adalah bagian dari sistem moneter yang mempunyai kedudukan yang strategis.
Kegiatan pokok bank adalah menerima simpanan masyarakat (surplus unit) dalam bentuk giro,
tabungan, deposito berjangka yang disebarkan dalam bentuk kredit kepada pihak yang
membutuhkan dana (defisit unit). Unsur yang mendasari kegiatan bank adalah kepercayaan dari
masyarakat sehingga dalam melakukan usahanya bank dituntut agar senantiasa menjaga
keseimbangan antara pemeliharaan likuiditas yang cukup dengan profitabilitas.
Melihat semakin ketatnya persaingan antar bank, maka suatu bank perlu berfikir
untuk mengantisipasi persaingan tersebut. Untuk itu baik secara terus menerus bank dituntut agar
senantiasa meningkatkan kemampuannya serta mengupayakan berkembangnya seluruh aktivitas
dengan pertumbuhan yang wajar dan sehat, supaya kegiatan-kegiatan yang dilakukan dapat
meningkatkan kelangsungan hidup bank itu sendiri.
Aktiva produktif merupakan topik yang sangat menonjol jika berbicara mengenai
perbankan. Hal ini disebabkan karena aktiva produktif merupakan sumber utama pendapatan
pada bank. Secara garis besar aktiva produktif dapat dibeda-bedakan sesuai dengan fungsinya
masing-masing. Hal ini dimaksudkan dengan tujuan apabila salah satu investasi mengalami
kerugian maka investasi yang lainnya dapat menutupi kerugian tersebut
Bank Nagari merupakan salah satu bank pemerintah daerah yang ada di Sumatera
Barat, dimana dalam menjalankan kegiatan operasionalnya tidak terlepas dari peranan aktiva
produktif yang dihasilkannya. Aktiva produktif yang ada pada Bank Nagari senantiasa
dikembangkan pada kegiatan yang dapat menunjang dan mendorong pertumbuhan ekonomi bank
itu sendiri searah dengan kebijaksanaan perbankan.
Penanaman dana dalam earning asset (aktiva produktif) pada Bank Nagari yaitu
penanaman dalam rupiah yang dimaksudkan untuk memperoleh penghasilan sesuai dengan
fungsinya, earning asset pada Bank Nagari terdiri dari
Kredit yang diberikan
Penempatan dana pada bank lain
Investasi pada surat berharga
Penyertaan
Hasil yang diperoleh investasi pada earning asset merupakan pendapatan operasional
(operational revenues ) yang utama bagi Bank Nagari, di samping jasa-jasa lain yang berikan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 166
Operatioanal revenues yang di hasilkan dari earning asset dapat berupa pendapatan bunga dari
kredit yang disalurkan dalam berbagai bentuk yang merupakan aktivitas utama dari Bank Nagari.
Pendapatan bunga berasal dari perbedaan tingkat bunga kredit yang disalurkan dengan tingkat
bunga simpanan nasabah (spread) yang merupakan sumber dana pada bank Nagari yang sangat
besar.
Meskipun portofolio earning asset menjadi sumber pendapatan yang utama pada
Bank Nagari, sebaiknya pihak manajemen melakukan kebijakan-kebijakan terhadap portofolio
earning asset. Hal ini bertujuan agar portofolio earning asset dapat mencapai tingkat
profitabilitas dan dapat menjaga posisi likuiditas pada Bank Nagari. Untuk mencapai itu
semuanya harus ada kebijakan yang harus dibuat oleh manajemen didalam mengukur portofolio
earning asset. Dengan adanya kebijakan ini dapat menghindari kemungkinan yang tidak
diinginkan dalam melakukan kebijaksanaan portofolio earning asset, karena hal ini akan dapat
mempengaruhi kegiatan operasional bank. Dengan adanya pengukuran terhadap portofolio
earning asset dapat menambah keyakinan pihak manajemen untuk melakukan investasi di bidang
ini. Untuk menjalankan itu semuanya, maka perlu diadakannya suatu pengukuran untuk melihat
pengaruh portofolio earning asset terhadap operational revenues.
2. RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan uraian diatas maka penulis dapat merumuskan masalah yaitu: Apakah
portofolio earning asset mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap operational revenues
pada Bank Nagari
3.PORTOFOLIO EARNING ASSET
3.1 PENGERTIAN PORTOFOLIO
Hary Markowitz pada tahun 1952 mempublikasikan dasar-dasar teori portofolio
modern sebagai pendekatan dalam investasi, yang dimulai dengan asumsi bahwa investor
memiliki sejumlah uang untuk diinvestasikan pada saat sekarang. Uang ini akan diinvestasikan
untuk jangka panjang yang dikenal dengan periode saham investor. Dan pada akhir periode
saham, investor akan menjual sekuritas yang dibelinya pada periode berikutnya.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 167
3.2 PENDAPATAN OPERASIONAL (OPERATIONAL REVENEUS)
Operational revenues merupakan suatu bentuk pendapatan yang dihasilkan oleh bank
atas transaksi-transaksi yang telah dilakukan. Dengan adanya pendapatan operasional yang
dihasilkan akan dapat menunjang kegiatan operasional bank. Pendapatan yang dihasilkan dapat
berupa pendapatan dari bunga kredit, bunga antar bank, provisi dan emisi, pendapatan
operational lainnya dan pendapatan non operasional lainnya.
1. Pendapatan dari bunga kredit berasal dari perbedaan tingkat bunga kredit yang
disalurkan dengan tingkat bunga simpanan masyarakat
2. Bunga antar bank merupakan suatu bentuk pendapatan yang diterima atas penempatan
dana pada bank lain.
3. Pendapatan provisi dan emisi merupakan pendapatan yang berkaitan dengan perkreditan
dan diakui pada saat terjadinya transaksi
4. Pendapatan operasional lainnya merupakan pendapatan bunga yang dihasilkan atas
kredit lancar dan pendapatan bunga terhadap kredit non lancar yang dicatat secara dasar
kas dan beban dicatat berdasarkan akrual
4. METODOLOGI PENELITIAN
4.1 METODE ANALISA
Analisa yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1 Analisa Korelasi
Analisa ini digunakan untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan dua variabel,
yaitu variabel independen dan variabel dependen yang berskala interval (parametrik) S- SPSS
menyebutnya scale. Korelasi dapat menghasilkan angka positif (+) atau negatif (-). Jika korelasi
menghasilkan angka positif maka hubungan kedua variabel bersifat searah. Searah mempunyai
makna jika variabel bebas besar maka variabel tergantungnya juga besar. Jika korelasi
menghasilkan angka negatif maka hubungan kedua variabel bersifat tidak searah
2 Analisa Regresi
Analisis ini digunakan untuk mengestimasi besarnya koefisien yang dihasilkan dari
persamaan yang bersifat linear, yang melibatkan variabel independen dan variabel dependen.
Adapun alat analisa regresi linear berganda yang dilakukan dengan menggunakan
persamaan sebagai berikut:
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 168
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4
Dimana,
Y = Pendapatan Operasional/ Total Asset
a = Konstanta
X1 = Kredit yang diberikan/ Total Asset
X2 = Investasi pada surat berharga/ Total Asset
X3 = Penempatan dana pada bank lain/ Total Asset
X4 = Penyertaan/ Total Asset
b1,b2, b3, b4 merupakan koofesien regresi X1, X2, X3, X4
4.2 ALAT ANALISA
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program pengolahan data statistic
SPSS 15.00 for windows.
5. ANALISA DAN HASIL
5.1 ANALISA KORELASI
a. Hubungan korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues
Dalam melihat pengaruh portofolio earning asset terhadap operational revenues, pada tabel
dibawah ini dapat dilihat perkembangan persentase portofolio earning asset pada Bank Nagari
Tabel 1 Persentase Perkembangan Portofolio Earning Asset Pada Bank Nagari
Tahun 2000-2007
Tahun
Kredit
yang
diberikan
Investasi
pada surat
berharga
Penempatan
dana pada
bank lain
Penyertaan Pendapatan
Operasional
2000 59,01 17,63 1,68 0,03 9,36
2001 50,35 32,33 0,37 0,02 8,94
2002 45,77 30,89 0,21 0,02 8,99
2003 48,10 21,59 0,50 0,01 7,99
2004 60,98 18,50 0,39 0,01 8,62
2005 66,53 8,94 1,15 0,01 8,91
2006 53,10 9,19 0,66 0,01 7,35
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 169
2007 61,12 12,69 0,34 0,01 7,50
Sumber: Divisi Perkreditan Bank Nagari
Korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues adalah sebesar
0,055. Korelasi sebesar 0,055 mempunyai maksud hubungan antara kredit yang diberikan
terhadap operational revenues lemah positif dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika
kredit yang diberikan tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi
b. Hubungan korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational
revenues
Korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational revenues adalah
sebesar 0,480. Korelasi sebesar 0,480 mempunyai maksud hubungan antara investasi pada surat
berharga terhadap operational revenues lemah dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika
investasi pada surat berharga tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi
c. Hubungan korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational
revenues
Korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational revenues adalah
sebesar 0,418. Korelasi sebesar 0,418 mempunyai maksud hubungan antara penempatan dana
pada bank lain terhadap operational revenues lemah dan searah (karena hasilnya positif). Artinya
jika penempatan dana pada bank lain tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga
tinggi
d. Hubungan korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues
Korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues adalah sebesar 0,712.
Korelasi sebesar 0,712 mempunyai maksud hubungan antara penyertaan terhadap operasional
revenues cukup positif dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika penyertaan tinggi maka
pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi.
5.2 ANALISA REGRESI
Untuk melilhat perkembangan persentase portofolio earning asset dapat dilihat
bahwa X1, X2 dan X3 berhubungan positif dengan Y, bila X naik akan menaikan pula Y dan
begitupun sebaliknya. Sedangkan X4 berhubungan negatif dengan Y, bila X4 naik akan
menurunkan Y
Artinya:
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 170
a. Apabila b1 = 0,060 sedangkan X1 tetap, maka setiap peningkatan X1 (kredit yang
diberikan) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y (pendapatan
operasional) sebesar 0,060.
b. Apabila b2 = 0,114 sedangkan X2 tetap, maka setiap peningkatan X2 (investasi pada
surat-surat berharga) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y
(pendapatan operasional) sebesar 0,114.
c. Apabila b3 = 1,234 sedangkan X3 tetap, maka setiap peningkatan X3 (penempatan dana
pada bank lain) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y (pendapatan
operasional) sebesar 1,234.
d. Apabila b4 = -21,299 sedangkan X4 tetap maka setiap peningkatan X4 (penyertaan)
sebesar satu satuan maka akan menyebabkan penurunan Y (pendapatan operasional)
sebesar -21,229%
a. Pengujian Secara Parsial/ Terpisah
Untuk melihat besarnya pengaruh variabel kredit yang diberikan, investasi pada surat
berharga, penempatan dana pada bank lain dan penyertaan terrhadap operasional revenues secara
sendiri-sendiri/ parsial, digunakan uji T, sedangkan untuk melihat besarnya pengaruh digunakan
angka beta atau Standarized Coefficient
Didasarkan hasil perhitungan diperoleh angka T- Penelitian sebesar -0,463 < T-tabel
1,943 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya, tidak ada pengaruh yang signifikan
penempatan dana pada bank lain terhadap pendapatan operasional. Besarnya pengaruh pengaruh
penyertaan terhadap operational revenues sebesar -0,215 atau -21,5% dianggap tidak signifikan.
Hal ini tercermin dalam angka signifikan sebesar 0,675 yang lebih besar dari 0,05
b. Pengujian Secara Gabungan
Pengaruh kredit yang diberikan, investasi pada surat berharga, penempatan dana pada
bank lain dan penyertaan secara gabungan terhadap pendapatan operasional adalah sebesar
88,3%. Adapun sisanya sebesar 11,7% lagi diterangkan oleh variabel yang tidak dimasukkan
dalam penelitian ini. Variabel tersebut dapat berupa pendapatan yang berasal dari:
1. Jasa keuangan seperti: provisi dan komisi selain kredit, kiriman uang dalam dan luar
negeri , inkaso, pengiriman uang (transfer), letter of credit, bank garansi, surat
keterangan bank, safe deposit box, kredit card, menerima setoran iuran listirk dan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 171
PDAM, menerima setoran retribusi dan pajak daerah, menerima setoran ongkos naik
haji dan jasa perbankan lainnya
2. Jasa non keuangan seperti: menyediakan tempat penyimpanan barang dan surat
berharga, jasa-jasa computer, pelatihan pegawai
Untuk mengeetahui apakah model regresi diatas sudah benar atau salah diperlukan uji
F atau Analysis of Variance (ANOVA). Dapat ditarik kesimpulan bahwa kredit yang diberikan,
investasi pada surat berharga, penempatan dana pada bank lain dan penyertaan secara gabungan
mempunyai pengaruh terhadap pendapatan operasional. Besarnya pengaruh ialah 88,3%.
Besarnya pengaruh variabel lain dapat dihitung dengan menggunakan rumus: 1- r2 atau 1-0,883 =
0,117 atau 11,7%.
6. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada Bank Nagari dan dari
hipotesa yang dikemukakan pada bab sebelumnya, maka penulis dapat mengambil beberapa
kesimpulan yaitu:
1. Dari hasil analisa korelasi yang telah dilakukan terdapat hubungan antara portofolio
earning asset terhadap operational revenues. Hubungan-hubungan yang terdapat antara
portofolio earning asset terhadap operational revenues adalah sebagai berikut:
a. Korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues adalah sebesar
0,055.
b. Korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational revenues adalah
sebesar 0,480
c. Korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational revenues
adalah sebesat 0,418
d. Korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues adalah sebesar 0,712
Hal ini menunjukkan bahwa portofolio eanring asset mempunyai hubungan yang
kuat terhadap operational revenues.
2. Dari hasil analisa regresi yang telah dilakukan dalam penelitian ini dapat diperoleh
persamaan regresi sebagai berikut:
Y = 2,438 + 0,060X1 + 0,114X2 + 1,234X3 – 21,299X4
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 172
Dari persamaan diatas terdapat bahwa portofolio earning asset mempunyai pengaruh
yang signifikan terhadap operational revenues. Untuk melihat sejauh mana pengaruh
tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan uji F. Dari hasil penelitian didapat F-
Hitung = 5,680 lebih besar dari F-Tabel = 5,05 pada tingkat kepercayaan 95% Disamping
itu variabel independen yang terdiri dari earning asset mampu menerangkan variabel
dependen yaitu pendapatan operasional sebesar 88,3% dan 11,7% lagi diterangkan oleh
variabel yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Dimana hal ini dapat dilihat dari R-
square sebesar 0,883 atau 88,3%. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Nagari telah
mengalokasikan earning asset dengan memperhatikan kebijakan yang telah ditetapkan
sehingga portofolio earning asset dapat mencapai tingkat profitabilitas yang optimal
sesuai dengan penggunaan dana bank, yaitu mencapai tingkat profitabilitas yang optimal
dan menjaga posisi likuiditas tetap aman
DAFTAR PUSTAKA
Firdaus, Rahmat, dan Arianti Maya, 2003, ”Manajemen Perkreditan Bank Umum”, Elfabeta,
Bandung
Ikatan Akuntansi Indonesia, 2007, ”Standar Akuntansi Keuangan”, Penerbit Salemba Empat,
Jakarta.
Kasmir, 2002, ”Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya”, Raja Grafindo. Persada, Jakarta
Pratisto, Arif, 2004, ”Masalah Statisitik dan Rancangan Percobaan Dengan SPSS 12”, Edisi
Pertama, Penerbit PT. Elex Media Komputindo, Jakarta
Samsul, Mohamad, 2006, ”Pasar Modal dan Manajemen Portofolio”, Penerbit Erlangga,
Surabaya
Sarwono, Jonathan, 2006, ”Analisis Data Penelitian Menggunakan SPSS 13”, Andi, Yogyakarta
Supranto, J 2001, ”Statistik Teori Dan Aplikasi”, Jilid II, Edisi ke Enam, Penerbit Erlangga,
Jakarta.
Tandelilin, Eduardus, 2001, “Analisis Investasi Dan Menajemen Portofolio”, Edisi Pertama,
,Penerbit BPFE, Yogyakarta.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 173
Tjoekam Moh, 1999, ”Perkreditan Bisnis Inti Bank Komersial”, Gramedia Pustaka Utama,
Yogyakarta
Untung, Budi M, 2002, ”Kredit Perbankan di Indonesia”, Edisi Pertama, Andi, Yogyakarta
Putra, Roni, 2004, ”Pengaruh Portofolio Earning Asset Terhadap Operational Revenues
Bank Umum Di Indonesia”, Fakultas Ekonomi, Universitas Andalas, Padang
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 174
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI KNOWLEDGE SHARING UNTUK UNIT
KEGIATAN ORGANISASI BERBASISKAN WEB DENGAN MENGGUNAKAN PHP
DAN MySQL
( Studi Kasus : Himpunan Mahasiswa Islam Cabang Padang )
Sri Rahmawati, S.Kom, M.Kom
(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstract
Along with the growth of technology and trend transition and also human life style that is
inclined move dinamicly, the necessity to share knowledge from long distance is increasing.
Along with that the facility called knowledge sharing is appearing. It enables us to share the
knowledge trough the internet. Based on the research at HMI padang branch, the is trouble for
the members to share knowledge and information. By this knowledge sharing the HMI’s
members and also public who use this system can share knowledge they have, so that there will
be feedback that can make the upgrading of those knowledge.
The methods of the research are field research bibliographic research and laboratory
research. Knowledge sharing is built by using PHP and MySQL database. In analysis phase uses
some instruments such as system flowchard, Context Diagram, DFD (Data Flow Diagram) and
ERD (Entity Relationship Diagram). System evaluation phase is aimed to see whether or not
every function of the system can be operated as it’s been planned. The result of the evaluation
phase will show whether or not this knowledge sharing application is qualified for software
regulations that has been established forward knowledge sharing system design.
1. PENDAHULUAN
Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) adalah suatu organisasi atau lembaga kemahasiswaan
yang bertujuan untuk menghimpun mahasiswa islam, dapat bertukar pikiran dan melaksanakan
kegiatan kegiatan lainnya. Untuk memberikan suatu kemudahan informasi yang akurat bagi
anggota HMI, maka kedepanya penulis berupaya memanfaat teknologi Knowledge Sharing
berbasiskan WEB yang bertujuan untuk memberikan kemudahan berbagai layanan via internet
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 175
secara on-line bagi anggota dan pengguna lainya. Dimana para pengguna dapat dengan mudah
melihat informasi seputar HMI, even-even, diskusi, seminar dan juga dapat bertukar pikiran dan
berbagi ilmu pengetahuan yang telah didapat kepada anggota atau pengguna lainnya.
2. PERUMUSAN MASALAH
Mengingat pentingnya informasi yang cepat, tepat dan akurat sehingga dapat dijadikan
sebagai landasan dalam mengambil keputusan bagi pihak pencari informasi, adapun masalah-
masalah yang dihadapi dalam proses penyampaian informasi kepada anggota atau pengguna
lainnya mengenai even-even, diskusi, seminar dan forum komunikasi Himpunan Mahasiswa
Islam (HMI) cabang Padang :
1. Bagaimana membangun sebuah website akan memudahkan dalam pencarian sebuah
informasi tentang even-even diskusi dan seminar?
2. Bagaimana informasi-informasi yang dihasilkan akan lebih bisa mendukung pencari
informasi mengenai keanggotaan HMI dalam mengambil keputusan ?
3. Bagaiman membangun website knowledge sharing anggota dapat bertukar pikiran
tentang ilmu pengetahuan yang didapat kepada anggota lain atau pengguna lainnya.
3. TEORI
3.1 PENGERTIAN PENGETAHUAN (KNOWLEDGE)
Gagasan yang mendasari pengertian pengetahuan menurut Carl Davidson dan Philip
Voss, 2003 adalah:
1. Pengetahuan merupakan justified true believe.
2. Pengetahuan merupakan sesuatu yang eksplisit sekaligus terbatinkan (tacit).
3. Penciptaan pengetahuan secara efektif bergantung pada konteks yang memungkinkan
terjadinya penciptaan tersebut.
4. Penciptaan pengetahuan melibatkan lima langkah utama yaitu:
a. Berbagi pengetahuan terbatinkan (tacit).
b. menciptakan konsep.
c. Membenarkan konsep.
d. membangun prototype dan
e. melakukan penyebaran pengetahuan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 176
Mengelola knowledge (pengetahuan) menurut Carl Davidson dan Philip Voss, sebenarnya
merupakan cara bagaimana organisasi mengelola karyawan mereka, identifikasi pengetahuan
yang dimiliki karyawan, menyimpan dan membagi di tim, meningkatkan dan terjadi inovasi.
Dapat disimpulkan knowledge sharing adalah bagaimana orang-orang dari berbagai tempat yang
berbeda mulai saling bicara, yang sekarang populer dengan label learning organization.
3.2 KOMPONEN YANG MEMBANGUN KNOWLEDGE SHARING
Untuk merancang sistem knowledge sharing yang dapat membantu lembaga untuk
meningkatkan kinerjanya diperlukan empat komponen, yaitu:
1. Aspek Manusia disarankan pada organisasi untuk menunjuk/ mempekerjakan seorang
document control atau knowledge manager yang bertanggung jawab mengelola
sistem knowledge sharing dengan cara mendorong para karyawan untuk
mendokumentasikan dan mempublikasikan knowledge mereka, mengatur file,
menghapus knowledge yang sudah tidak relevan dan mengatur sistem reward/
punishment.
2. Proses, telah dirancang serangkaian proses yang mengaplikasikan konsep model
SECI dalam pelaksanaannya.
3. Teknologi, telah dibuat usulan penambahan infrastruktur yang diperlukan untuk
menunjang berjalannya sistem knowledge sharing yang efektif.
4. Content (isi), telah dirancang content dari sistem knowledge management yaitu
berupa database knowledge dan dokumen yang dibutuhkan karyawan untuk
melaksanakan tugas dan kewajibannya
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 177
Sumber : Meso & Smith, Journal of Knowledge Sharing Vol 4, No.3,2000
Gambar 1. Perspektif Teknis dari Sistem Pengelolaan Pengetahuan
3.3 TAHAPAN SIKLUS KNOWLEDGE UNTUK MEMBANGUN ORGANISASI
KEGIATAN PENGELOLAAN PENGETAHUAN
Untuk membangun Organizational Knowledge Sharing Systems (OKMS) di unit
organisasi diperlukan enam tahap dalam siklus knowledge. Davenport et.al (1988) menjelaskan
sasaran umum dari sistem knowledge management dalam praktek adalah sebagai berikut:
1. menciptakan knowledge : knowledge diciptakan begitu manusia menentukan cara
baru untuk melakukan sesuatu atau menciptakan know-how. Kadang-kadang
knowledge eksternal dibawa ke dalam organisasi/institusi.
2. menangkap knowledge : knowledge baru diidentifikasikan sebagai bernilai dan
direpresentasikan dalam suatu cara yang masuk akal.
3. menjaring knowledge : knowledge baru harus ditempatkan dalam konteks agar dapat
ditindak lanjuti. Hal ini menunjukkan pengetahuan manusia (kualitas tacit) yang
harus ditangkap bersamaan dengan fakta explicit.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 178
4. menyimpan knowledge : knowledge yang bermanfaat harus disimpan dalam format
yang baik dalam penyimpanan knowledge, sehingga orang lain dalam organisasi
dapat mengaksesnya.
5. mengolah knowledge : seperti perpustakaan, knowledge harus dibuat up-to-date. Hal
tersebut harus di review untuk menjelaskan apakah relevan atau akurat.
6. menyebarluaskan knowledge : knowledge harus tersedia dalam format yang
bermanfaat untuk semua orang dalam organisasi yang memerlukan, dimanapun dan
tersedia setiap saat.
3.4 PENGERTIAN KNOWLEDGE SHARING
1. Menurut Hooff dan Ridder
Hooff dan Ridder (2004) mendefinisikan bahwa knowledge sharing adalah proses
dimana para individu saling mempertukarkan pengetahuan mereka (tacit knowledge dan eksplicit
knowldege). Definisi ini mengimplikasikan bahwa setiap perilaku knowledge sharing terdiri atas
:
a. Bringing (Donating Knowledge)
Donating knowledge yaitu perilaku mengkomunikasikan modal intelektual (intellectual
capital) yang dimiliki seseorang kepada yang lainnya.
b. Getting (Collecting Knowledge)
collecting knowledge yaitu perilaku individu untuk berkonsultasi dengan individu lainnya
mengenai modal intelektual yang dimiliki.
Kedua perilaku ini memiliki sifat yangberbeda dan dapat memberi pengaruh yang
berbeda. Hooff dan Weenen (2004) mendefinisikan knowledge sharing sebagai aktivitas para
individu saling bertukar intellectual capital personal.
2. Menurut Robertson
Knowledge sharing (Berbagi Pengetahuan) dapat diukur dengan menggunakan metrik
kualitas informasi, yang didalamnya terdapat pengukuran-pengukuran:
a. Ranking pengguna
b. Evaluasi oleh ahli atau reviewer
c. Editing yang diperlukan
d. Test usability,
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 179
e. Link
Robertson mengatakan bahwa dalam prakteknya pengukuran Berbagi Pengetahuan
dengan menggunakan kualitas informasi ini sangat sulit.
Dengan memodifikasi desain Robertson tersebut, peran Berbagi Pengetahuan dalam
penciptaan pengetahuan baru melalui alat bantu forum diskusi dapat dilakukan dengan melihat
parameter :
a. Pesan yang dikirimkan.
Dua parameter yang dapat dilihat terkait dengan pesan yang dikirimkan yaitu jumlah
pesan dan isi pesan. Informasi jumlah pesan yang dikirimkan digunakan untuk mengetahui
intensitas interaksi di dalam forum diskusi. Isi pesan dapat digunakan untuk menganalisa
keterkaitan pesan dengan pesan lain, apakah kemiripannya atau hubungannya dengan pesan
baru lain yang muncul.
b. Penggunaan pengetahuan dalam bentuk komentar.
Penggunaan pengetahuan yang didiskusikan dalam bentuk dokumen tertulis maupun
proses/kegiatan yang dilakukan organisasi, instansi atau perusahaan. Penelitian ini hanya
khusus mengukur penggunaan pengetahuan di dalam forum diskusi, karena pengukuran
dalam dokumen lain serta dalam kegiatan memerlukan data lain yang belum dapat diperoleh
penulis dalam menulis makalah ini. Salah satu item yang dapat diukur adalah umpan balik
pengguna dalam bentuk komentar. Komentar atau umpan balik diperlukan untuk mengetahui
perhatian pengguna terhadap topik yang dibicarakan, dan juga sekaligus untuk mengukur
pengaruh artikel ini terhadap pengguna. Komentar/tanggapan memiliki format yang sama
dengan artikel, sehingga komentar/tanggapan dapat dianggap sebagai satu artikel tersendiri
yang terlink kepada artikel asal. Apabila ternyata kemudian lahir artikel baru yang
disebabkan oleh artikel ini atau pun komentar dalam artikel ini, maka dapat dikatakan bahwa
artikel ini mempengaruhi artikel baru tersebut.
c. Jumlah pengguna
Jumlah pengguna digunakan untuk mengetahui popularitas topik diskusi dan
popularitas setiap artikel dalam forum diskusi. Semakin populer suatu artikel berarti semakin
besar perhatian pengguna terhadap artikel tersebut.
d. Link yang terbuat.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 180
Link yang dimaksud adalah link ke artikel lain, baik internal situs dimana forum
diskusi berada, maupun situs lain. Link menunjukkan perhatian author terhadap artikel lain,
oleh karena itu link menjadi parameter bagaimana author terpengaruh oleh artkel lain, atau
dengan kata lain pengaruh terbalik author kepada artikel lain
3.5 FORUM DISKUSI DAN MODEL KOMUNIKASI DI DALAMNYA
Berbagi Pengetahuan sebagai fenomena model interaksi sosial, telah dilakukan oleh beberapa
peneliti. Lebih jauh Neville et.al, mengatakan bahwa keputusan kolektif meningkatkan klasifikasi
hubungan antar personal dalam suatu komunitas (Neville et.al, 2003). Semua itu menunjukkan bahwa
interaksi komunikasi antar personal sangat mempengaruhi proses terjadinya penciptaan pengetahuan
baru. Secara spesifik Mark Steyvers et.al, telah memformulasikan Probabilitas Model Author-Topic
dalam menemukan informasi hubungan keterkaitan antara topik dan minat author (Steyvers et.al
2004). Hubungan tersebut dapat menunjukkan probabilitas minat author terhadap topik yang muncul.
Matsumura et.al memodelkan proses terjadinya jaringan sosial dari interaksi dalam papan pesan
(Matsumura 2003), dimana rantai pesan antar individu akan mempengaruhi individu yang
bersangkutan (Matsumura 2005). Jadi kemunculan sebuah artikel dengan suatu topik dapat
mempengaruhi beberapa pembaca (author lain), yang kemudian terjadi diskusi dan akhirnya
muncullah artikel baru dengan topik sejenis.
Forum diskusi menjadi salah satu media komunikasi. Sedangkan komunikasi, setiap orang
yang terlibat dalam diskusi akan saling mempengaruhi. Dalam jaringan sosial, keterkaitan antar
anggota dalam proses saling mempengaruhi ini dapat digambarkan secara sederhana dengan directed
graph sebagaimana gambar 2 Dua orang yang berkomunikasi yaitu p dan q, dimana pernyataan yang
diungkapkan p kepada q mempengaruhi q. Sedangkan d adalah nilai kedekatan. Kedekatan dalam hal
ini bukan kedekatan secara geografis, tetapi kedekatan psikologis, dimana semakin besar pengaruh p
kepada q, maka semakin dekat jarak antara p dan q.
Gambar 2. Model komunikasi pqd
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 181
4. ANALISA DAN HASIL
4.1 ALIRAN SISTEM INFORMASI BARU
Aliran sistem informasi menggambarkan perpindahan data dari suatu entity ke entity
lainya yang akan menghasilkan suatu proses sistem informasi yang ada. Dalam sistem baru ini
ada 4 entity yang terlibat di dalamnya yaitu web admin, ketua, user. Database server
Aliran sistem informasi ini dimulai dari web admin menampilkan page website registrasi
dan login kepada user agar user menginputkan user name dan password. Setelah user
menginputkan data user name dan password maka user berhak membuka form user serta dapat
melihat informasi berita dan pengetahuan yang ada pada page website pengetahuan tersebut.
Setelah membaca berita dan pengetahuan yang ada pada page website tersebut user dapat
mengisi saran dan kritikan mengenai pengetahuan dan berita yang ada pada buku tamu. Apabila
user memiliki pengetahuan user dapat menginputkan pengetahuan dan berita tersebut pada
database server knowledge sharing.
Admin membuka page admin knowledge sharing, berita dan pengetahuan baru. Admin
memilih berita yang di entrikan oleh user layak atau tidak untuk dipublikasikan. Dari pemilihan
tersebut didapat output mengenai berita yang layak dipublikasikan dan diserahkan pada ketua
untuk disahkan. Apabila ketua telah mengesahkan berita dan informasi yang telah dipilih
tersebut diserah kan pada admin supaya dipublikasikan dalam website knowledge sharing HMI.
Apabila ketua memiliki pengetahuan dan berita baru yang akan dipublikasikan
diserahkan kepada admin agar berita dan pengetahuan tersebut dapat dipublikasikan kepada user.
Admin mengup-date pengetahuan dari user sehingga pengetahuan tersebut layak untuk
dipublikasikan dalam sistem informasi knowledge sharing ini. Serta mengup-date berita yang
telah disahkan oleh ketua dan penetahuan atau berita baru dari ketua.
Pengetahuan baru ini tidak hanya berguna bagi ketua saja namun anggota HMI dan user
lainya yang memiliki hak akses tentunya dapat memanfaatkan pengetahuan baru ini untuk
berinovasi dan dapat menambah pengetahuan baru.
Dalam waktu berkala admin akan mencetak informasi dan pengetahuan yang telah masuk
kedalam database sistem informasi knowledge sharing, yang nantinya berguna bagi ketua HMI
untuk melihat pengetahuan-pengetahuan baru. Pengetahuan baru ini diharapkan berguna untuk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 182
menambah pengetahuan bagi ketua HMI maupun untuk anggota-anggota HMI agar dapat
menjadi inspirasi untuk berinovasi.
Aliran data dari disain usulan sistem informasi ini akan digambarkan dalam sebuah
diagram aliran sistem pada gambar 3 berikut :
Aliran Sistem Informasi Knowledge Sharing
WEB ADMIN KETUA HMI USER
PAGE WEBSITE PAGE WEBSITE
Registrasi, Login
Database Server
Knowledge Sharing
Form user, informasi
berita, pengetahuan
Lihat informasi
berita,
pengetahuan, isi
pengetahuan baru
dan isi saran buku
tamu
From admin knowledge
Sharing, , berita,
pengetahuan baru,
Pemilihan informasi,
pengetahuan terpilih,
informasi &
pengetahuan terpilih
12
A informasi &
pengetahuan terpilih
pengesahan
informasi &
pengetahuan
terpilih
informasi &
pengetahuan Terpilih
yang telah di acc
Update informasi dan,
pengetahuan informasi, pengetahuan
& Berita Baru
Informasi Pengetahuan
Baru, Berita Baru
Informasi Pengetahuan
Baru, Berita Baru
Informasi Pengetahuan
Baru, Berita Baru
A
12
DATABASE SERVER
informasi &
pengetahuan Terpilih
yang telah di acc
Gambar 3. Aliran Sistem Informasi Knowledge Sharing
4.2 CONTEXT DIAGRAM
Context diagram adalah gambaran sistem secara logika. Gambaran ini tidak tergantung
pada perangkat keras, perangkat lunak atau organisasi file. Suatu context diagram selalu
mengandung satu proses saja (diberi nomor proses 0), proses ini mewakili proses dari
keseluruhan sistem context diagram menggambarkan hubungan input/output antara sistem
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 183
dengan dunia luarnya. Dari context diagram akan digambarkan dengan lebih rinci lagi yang
disebut dengan overview atau level 0
Pada context diagram berikut terdiri atas sebuah proses yang diberi nama Sistem
Informasi Knowledge Sharing Himpunan Mahasiswa Islam, dimana proses tersebut berhubungan
beberapa entitas pada gambar 4 sebagai berikut :
1. Web administrator Merupakan pihak yang mengatur bagaimana sistem berbasis
web ini dapat berinteraksi dengan sistem
2. Ketua Sebagai pihak yang bertanggung jawap penuh atas HMI
3. User User merupakan orang yang akan menggunakan layanan knowledge sharing.
User terdiri dari anggota HMI dan User lainnya yang telah memiliki hak akses
terhadap sistem informasi knowledge sharing.
4. Database ServerDatabase server merupakan entity media penyimpanan sistem
informasi knowledge sharing.
0
Sistem Informasi
Knowledge
Sharing
Web Admin user
Ketua HMI
Page website Page website
Informasi/pengetahuan baru user
Database
serverBerita/informasi baru user
Informasi user
Berita/informasi
Login/register
Login
Berita/informasi baru user
Berita/informasi terpilih
Berita/informasi terpilih
Berita/informasi terpilih acc
Berita/informasi terpilih acc
Berita/informasi baru ketua
Update Berita/informasi
baru dan pengetahuan
Update Berita/informasi
baru dan pengetahuan
Update Berita/informasi
baru dan pengetahuan
Update Berita/informasi
baru dan pengetahuan
Berita/informasi baru ketua
Gambar 4 Context Diagram
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 184
4.3 DATA FLOW DIAGRAM ( DFD) LEVEL 0
Data Flow Diagram (DFD) sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem
lama/sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa harus mempertimbangakan
lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir. DFD merupakan alat yang digunakan pada
metodologi pengembangan sistem yang terstuktur (structure analisys design). DFD level 0
merupakan penjabaran context diagram. Dan dapat dilihat pada gambar 5 berikut :
1.0
Page
website
Web Admin User
2.0
Register/
Login
Database Server
Knowledge Sharing
D1User
Login
3.0
Lihat berita,
pengetahuan,
isi pengetahuan
baru dan isi
buku tamu
Page website Info registrasi
Form user, berita
dan pengetahuan
Pengetahuan baru, saran dan
berita baru
da
ta u
se
r
4.0
Lihat berita dan
pengetahuan
baru
Berita dan
pengetahuan
Be
rita d
an
pe
ng
eta
hu
an
Ketua
5.0
Pemilihan
berita
Berita
Berita terpilih
Web Admin
6.0
Pengesahan
berita dan
pengetahuan
Berita terpilih Berita terpilih acc
6.0
Udate berita dan
pengetahuan
Berita terpilih acc
Update web page
Informasi berita dan
pengetahuan update
D2 berita
D3 pengetahuan
D3 Buku tamu
Data berita
Data pengetahuan
Data buku tamu
da
ta u
se
r
Data berita
Data Pengetahuan
Data Buku tamu
data user
Gambar 5 Data Flow Diagram ( DFD) Level 0
5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, dengan
melakukan penelitian dan peganalisaan dengan mengunakan metose-metode penelitian, maka
dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan adanya website knowledge sharing HMI ini diharapkan mempermudah anggota
HMI dalam penyebaran informasi serta mempermudah anggota dalam bertukar ilmu
pengetahuan (knowledge sharing).
2. Dengan adanya website knowledge sharing HMI ini akan mengefesienkan waktu, tenaga
dan biaya.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 185
3. Dengan adanya website ini penyebaran informasi dapat secara menyeluruh karena
banyaknya anggota HMI dari beberapa komisariat Universitas-universitas. Sebagai mana
diketahui penyebaran informasi dengan menggunakan undangan atupun pamflet tidak
menyeluruh sehingga tidak semua anggota HMI mendapatkan informasi.
DAFTAR PUSTAKA
Andarwina, Luciana. 2008. Hubungan antara knowledge sharing capability, absorptive
capacity. Ganesa. Bandung
Anggraini, Erhans Dr. 2005. Macromedia Dreamweaver MX 2004. Jakarta. Ercontara Rajawali.
Hartono, Jogiyanto. 2002. Pengenalan Komputer ; dasar ilmu komputer, pemrograman,
sistem informasi dan inteligensi buatan, Ed. III. Andi Offset.
Yogyakarta.
http://www.ilmuwebsite.com (Memuat Informasi Mengenai Tutorial PHP)
http://www.ilmukomputer.com (Memuat Informasi Mengenai Tutorial PHP dan MySQL)
http://www.Google.Co.id
http://www.maxicom.com
http://www.indoglobalweb.com
Jogiyanto HM. 2001 Analisa & disain : Sistem informasi pendekatan terstruktur teori dan
praktek aplikasi bisnis. Andi Offset. Yogyakarta.
Kadir, Abdul. 2003.Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. ANDI.
Yogyakarta.
Mustikasari, Elita. 2008. Aplikasi manajemen pengetahuan bagi pembelajaran organisasi.
Penerbit Andi. Jakarta.
Peranginagin, Kasiman. 2006. Aplikasi web dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta. Penerbit
ANDI
Sustina, Dadan. 2007. Langkah Mudah Menjadi Web Master. Media Kita. Jakarta Selatan.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 186
SISTEM AKUNTANSI BIAYA DALAM MENENTUKAN HARGA POKOK PRODUKSI
DENGAN METODE VARIABEL COSTING
LUSIANA, SE, MM
(Staf Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)
Abstrak
Penulis melakukan penelitian pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia dalam menentukan
harga pokok produksi menggunakan metode variabel costing . Variabel penelitian ini terdiri
dari system akuntansi biaya metode variabel costing dan laporan harga pokok produksi. Dalam
penelitian ini penulis menggunakan dua teknik pengumpulan data, yaitu penelitian lapangan dan
kepustakaan, sedangkan metode analisa yang digunakan adalah metode deskriptif. Alat yang
digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah analisa kuantitatif dan kualitatif.. analisa
kuantitatif digunakan untuk perhitungan-perhitungan biaya yang akan diolah dengan
menggunakan metode variabel costing, sedangkan analisa kuantitatif merupakan penjabaran
dengan membandingkan antara teori dengan kenyataan yang ada pada objek penelitian. Dari
hasil penelitian ini diketahui bahwa dalam penelitian harga pokok produksi dengan
menggunakan metode full costing sebesar Rp. 28.593.400.000, dengan harga pokok perton Rp.
893.543,3 sedangkan metode variabel costing sebesar Rp. 26.933.544.000, dengan harga pokok
perton Rp. 841. 167,3, ini karena dengan metode full costing membebankan semua biaya ke
biaya produksi dengan harga pokok produksi yang lebih rendah akan dapat menekan harga
jual. Produksi tersebut, sehingga perusahaan dapat bersaing dengan produk lain dalam
menetapkan harga jualnya, karena dengan dengan variabel costing harga pokok produksi
disajikan lebih informative dan pada metode full costing dari hasil analisa akhirnya penulis
menyarankan agar perusahaan dalam menentukan harga pokok produksinya dengan
menerapkan metode metode variablel costing, karena dari hasil analisis yang penulis lakukan
lebih informative dari metode variabel costing.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 187
1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi telah mengubah secara radikal pemakai, lingkup, dan pemanfaatan
informasi yang dihasilkan oleh akuntansi biaya. Teknologi informasi telah memberikan
kesempatan dan kemampuan bagi individu untuk akses kepusat informasi tanpa dibatasi oleh
ruang dan waktu. Jika dimasa teknologi manual informasi biaya hanya terbatas pada informasi
keuangan dan hanya dimanfaatkan oleh manajemen puncak. Dijaman teknologi informasi ini,
informasi biaya tidak lagi hanya terbatas pada informasi keuangan namun mencakup berbagai
informasi operasi yang dapat dimanfaatkan oleh seluruh personel perusahaan, termasuk
karyawan . Perkembangan sistem komputer hampir menghapuskan pembukuan secara manual
dalam akuntansi biaya, sehingga menimbulkan penekanan yang meningkat pada pengendalian
biaya. Akuntansi biaya telah menjadi kebutuhan nyata dalam semua organisasi. Akuntansi biaya
dalam lingkungan tradisional memerlukan lebih banyak lagi pekerjaan untuk menelusuri biaya
dibanding dengan sistem yang berkembang sekarang ini, akuntansi biaya telah menjadi lebih
canggih dalam menentukan biaya tersebut. Dalam lingkungan manufaktur yang semakin maju,
informasi yang dibutuhkan manajemen adalah informasi yang sesuai dengan kondisi yang
dihadapi, sehingga setiap keputusan yang diambil akurat dan relevan. Akuntansi yang diterapkan
pada lingkungan manufaktur pada saat sekarang ini terbagi dua yaitu: Akuntansi Biaya
Tradisional dan Akuntansi Biaya Kontemporer. Akuntansi biaya tradisional mengasumsikan
semua biaya yang dikeluarkan suatu pabrik dalam menghasilkan suatu produk diklasifikasikan
atas: biaya bahan baku, biaya tenaga keja langsung, dan biaya overhead pabrik. Biaya bahan
baku dan biaya tenaga kerja langsung merupakan biaya yang langsung digunakan dalam proses
produksi, serta dapat diidentifikasikan pada masing-masing unit output yang dihasilkan dan
bersifat variable. Dimana, akan mengalami perubahan sesuai dengan perubahan yang terjadi
dalam proses produksi, sedangkan BOP adalah biaya produksi yang tidak secara langsung
digunakan dalam proses produksi. BOP terdiri dari banyak unsur-unsur biaya yaitu: biaya
variable, biaya semi variable, dan biaya semi variable. Penentuan harga pokok produksi
berkaitan dengan pengolahan data biaya untuk menghasilkan suatu produk. Dalam perusahaan
manufaktur terdapat department yang menangani proses produksi. Department adalah suatu
bagian fungsional yang besar didalam sebuah pabrik, dimana proses produksi yang berhubungan
dilaksanakan. Suatu perusahaan dalam menetapkan harga jual terlrbih dahulu harus menetapkan
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 188
harga pokok produksi. Perhitungan harga pokok produksi pada akuntansi biaya tdapat digunakan
dua cara yaitu dengan menggunakan metode full costing dan metode variable costing .
Sehubungan dengan latar belakang masalah diatas maka permasalahan yang akan dibahas yaitu
bagaimana perhitungan harga pokok produksi dengan penggunaan metode variabel costing.
2. TEORI
2.1 KLASIFIKASI BIAYA
Menurut Supriyono (1999:18), biaya digolongkan menjadi beberapa macam yaitu :
1. Penggolongan biaya sesuai dengan fungsi pokok dari kegiatan/aktivitas perusahaan (cost
classified according to the function of bussiness activities). Fungsi pokok dari kegiatan
perusahaan-perusahaan dapat digolongkan ke dalam :
a. Fungsi produksi yaitu yang berhubungan dengan kegiatan pengolahan bahan baku
menjadi produk selesai yang siap untuk dijual.
b. Fungsi Pemasaran yaitu fungsi yang berhubungan dengan kegiatan penjualan yang siap
dijual dengan cara yang memuaskan pembeli dan dapat memperoleh laba sesuai yang
dinginkan perusahaan sampai dengan pengumpulan kas dari hasil penjualan.
c. Fungsi Administrasi dan umum adalah fungsi yang berhubungan dengan kegiatan
penentuan kebijaksanaan, pengarahan, dan pengawasan kegiatan perusahaan secara
keseluruhan agar dapat berhasil guna (efektif) dan berdaya guna dan (efesien).
d. Fungsi Keuangan (financial) yaitu fungsi yang berhubungan dengan kegiatan keuangan
atau penyediaan dana yang diperlukan oleh perusahaan. Atas dasar fungsi tersebut diatas
biaya dapat dikelompokkan menjadi :
e. Biaya Produksi yaitu semua biaya yang berhubungan dengan fungsi produksi atau
kegiatan pengolahan bahan baku menjadi produk selesai.
Biaya produksi ada 3 yaitu :
1) Biaya bahan baku
Biaya bahan baku adalah harga perolehan dari bahan baku yang dipakai didalam
pengolahan produk..
2) Biaya tenaga kerja langsung
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 189
Biaya tenaga kerja langsung adalah balas jasa yang diberikan kepada karyawan
pabrik yang manfaatnya dapat diidentifikasikan atau diikuti jejaknya pada produk
tertentu yang dihasilkan perusahaan.
3) Biaya Overhead Pabrik
Biaya overhead pabrik adalah biaya produksi selain biaya bahan baku dan biaya
tenaga kerja langsung.
Biaya overhead pabrik menurut Carter dan Usry(2002;411) yang diterjemahkan oleh
Krista,biaya overhead pabrik adalah bahan baku tidak langsung,tenaga kerja tidak
langsung dan semua biaya pabrik lainnya yang tidak dapat secara nyaman
didefenisikan atau dibebankan langsung ke pesanan,produk,atau objek biaya lain
yang spesifik
3.1 Penggolongan BOP:
Biaya overhead pabrik berdasarkan perilakunya terhadap perubahan volume produksi
dibedakan menjadi 3 kategori yaitu :
1.BOP Variable
Adalah biaya overhead pabrik yang totalnya mengalami perubahan secara
proporsional sesuai dengan perubahan volume produksi.
2.BOP Tetap
Adalah biaya overhead pabrik yang dalam kapasitas relevan,totalnya tetap konstan
meskipun volume produksi berubah-ubah.
3.BOP semi variabel
Adalah biaya overhead pabrik yang totalnya berubah secara tidak proporsional
dengan perubahan volume produksi.
3.2.Pembebanan BOP
Pembebanan biaya overhead pabrik berdasarkan tarif yang ditentukan dimuka
disebabkan oleh sifat biaya overhead pabrik yang antara lain sebagai berikut :
1 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang bersifat tetap sehingga jika
menggunakan biaya sesungguhnya maka pembebanan BOP per unit akan berfluktuasi
sesuai dengan fluktuasi volume produksi setiap periode.
2 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang frekuensi terjadinya tidak merata setiap
bulan sehingga jika menggunakan biaya sesungguhnya maka harga pokok produk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 190
akan dibebani biaya overhead yang lebih besar pada saat terjadinya biaya overhead
dan sebaliknya dibebani biaya overhead yang lebih kecil pada saat tidak terjadi
pengeluaran biaya overhead.misalnya biaya reparasi kerusakan mesin pabrik.
3 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang jumlanya dapat diketahui pada saat
tertentu.Jika menggunakan biaya sesungguhnya maka suatu produk pesanan yang
telah selesai pada pertengahan tidak dapat dihitung harga pokoknya sampai saat
diketahuinya jumlah biaya overhead pabrik sesungguhnya.
3.3.Tahap Pembebanan BOP
Tahap-tahap yang dilakukan dalam penentuan jumlah biaya overhead pabrik yang
dibebankan kepada produk adalah sebagai berikut :
1.Penyusunan anggaran BOP perdepartemen (departemen produksi dan departemen
pembantu)
Langkah-langkah yang diperlukan dalam penyusunan anggaran BOP perdepartemen
meliputi 3 tahap yaitu :
a. Penaksiran jumlah anggaran BOP langsung dan BOP tidak langsung departemen
b. Distribusi anggaran BOP tidak langsung departemen ke departemen yang
menikmati manfaatnya
c. Penentuan anggaran BOP perdepartemen.
2.Alokasi anggaran BOP departemen pembantu ke departemen produksi
Metode alokasi yang umumnya digunakan untuk mengalokasikan anggaran BOP
departemen pembantu ke departemen produksi adalah sebagai berikut :
a. Metode alokasi langsung
Menurut metode alokasi langsung anggaran BOP departemen pembantu dialokasikan
langsung ke departemen produksi yang menikmatinya.
b. Metode alokasi tidak langsung (bertahap)
Menurut metode alokasi bertahap anggaran BOP departemen pembantu dialokasikan
secara bertahap ke departemen produksi.
3.Perhitungan tarif BOP
Setelah proses alokasi anggaran BOP di departemen pembantu ke departemen
produksi selesai dilakukan ,langkah selanjutnya adalah perhitungan tarif BOP untuk
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 191
setiap departemen produksi.Tarif BOP dihitung dengan menggunakan rumus sebagai
berikut :
Tarif BOP total = Anggaran BOP total
Ukuran kapasitas
4.Pembebanan BOP dengan tarif yang ditentukan dimuka
Langkah pada tahap ini adalah membebankan tarif BOP tersebut kepada produk.
Jurnal :
Barang dalam proses-BOP xxxx
BOP dibebankan xxxx
2.2 METODE PENENTUAN HARGA POKOK PRODUKSI
Full costing merupakan metode penentuan harga pokok produksi yang memperhitungkan
semua unsur biaya produksi ke dalam harga pokok produksi, yang terdiri dari biaya bahan baku,
biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik, baik yang bersifat variabel maupun
tetap. Dengan demikian harga pokok produksi menurut metode full costing terdiri dari unsur
biaya produksi berikut ini :
Tabel 1 . Perhitungan Harga Produksi dengan Metode Full Costing
Biaya bahan baku xxx
Biaya tenaga kerja langsung xxx
Biaya overhead pabrik variable xxx
Biaya overhead pabrik tetap xxx (+)
Harga pokok produksi xxx
Sumber : Mulyadi (2005 : 18)
Harga pokok produk terdiri dari unsur harga pokok produksi (biaya bahan baku, biaya
tenaga kerja langsung, biaya overhead pabrik variable dan biaya overhead pabrik tetap) ditambah
dengan biaya nonproduksi.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 192
2.3 VARIABLE COSTING
Variable costing merupakan metode penetuan harga pokok produksi yang hanya
memperhitungkan biaya produksi yang bersifatvariable ke dalam harga pokok produksi, yang
terdiri dari biaya bahan baku, biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik variable.
Dengan demikian harga pokok produksi menurut metode variable costing terdiri dari unsur biaya
produksi berikut ini:
Tabel 2 . Perhitungan Harga Pokok Produksi dengan Metode Variable Costing
Biaya bahan baku xxx
Biaya tenaga kerja langsung xxx
Biaya overhead pabrik variable xxx
Harga pokok produksi xxx
Sumber : Mulyadi (2005 ; 20)
Harga pokok produk yang dihitung dengan variable costing terdiri dari unsur harga pokok
produksi (biaya bahan baku, biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik variable)
3. ANALISA DAN HASIL
3.1 PEMBAGIAN BIAYA BERDASARKAN BIAYA UTAMA
Berikut ini disajikan data biaya bahan baku utama PT. jaya Sentrikon Indonesia tahun
2007 sebagai berikut:
a. Biaya bahan baku utama
Berikut ini akan disajikan data biaya bahan baku utama dalam proses pembuatan tiang
pancang beton.
Tabel 3 Data Biaya Bahan Baku Utama Tiang Pancang Beton
Tahun 2007 ( dalam Rp )
Pasir
Semen
Batu pecah
1.100.000.000
7.911.200.000
2.703.800.000
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 193
PC Wire
Iron Wire
Joint
Plate Band
Shoe Pencil
Besi beton
2.393.600.000
1.415.700.000
633.600.000
165.000.000
12.100.000
330.000.000
Total Bahan Baku Utama 16.665.000.000
Sumber : Data diolah sendiri
Berdasarkan tabel 3 diatas, dapat dijelaskan bahwa biaya bahan baku utama yang
dikeluarkan perusahaan tahun 2007 adalah sebesar Rp 16 665.000.000,- dimana biaya Pasir
sebesar Rp 1.100.000.000, biaya Semen sebesar Rp 7.911.200.000, biaya Batu Pecah sebesar Rp
2.703.600.000, biaya PC Wire Rp 2.393.600.000, biaya Iron Wire sebesar Rp 1.415.700.000,
biaya Joint sebesar Rp 633.600.000, biaya Plate Band sebesar Rp 165.000.000, biaya Shoe
Pencil sebesar Rp 12.100.000, biaya Besi Beton sebesar Rp 330.000.000.
b. Biaya Tenaga Kerja langsung
Berikut ini akan disajikan data biaya tenaga kerja dalam proses pembuatan tiang pancang
beton.
Tabel 4. Data Biaya Tenaga Kerja Langsung Tiang Pancang Beton
Tahun 2007 ( dalam Rp )
Biaya gaji selain bagian umum
Tunj.selain bagian umum
Biaya bagian logistik
Upah borongan produksi
Upah lainya
BTL-Labor
BTL-Uang Trip
BTL-Lainya
2.156.000.000
66.000.000
50.600.000
2.024.000.000
198.000.000
330.000.000
16.500.000
462.000.000
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 194
Total Biaya Tenaga Kerja Langsung 5.303.100.000
Sumber : Data diolah sendiri
Dari tabel 4 diatas diketahui data biaya tenaga kerja sebesar Rp 5.633.100.000,- yang
merupakan bagian dari biaya utama dalam pembuatan tiang pancang beton.dimana Biaya Gaji
selain Bagian umum sebesar Rp 2.156.000.000, biaya Tunjangan Selain Bagian Umum sebesar
Rp 66.000.000, biaya Bagian Logistic sebesar Rp 50.600.000, Upah Borongan produksi Sebesar
Rp 2.024.000.000, Upah Lainnya Sebesar Rp 198.000.000, BTL-Labor sebesar Rp 330.000.000,
BTL-Uang Trip sebesar Rp 16.500.000, BTL-Lainnya sebesar Rp 462.000.000.
c. Pengalokasian Biaya Semi Variabel menjadi BOP variabel dan BOP tetap
Berikut ini akan disajikan data biaya Semi Variabel yang ada dalam proses pembuatan
tiang pancang beton.
Tabel 5 . Data Biaya Semi Variabel Tiang Pancang Beton
Tahun 2007 ( dalam Rp )
Biaya reparasi dan pemeliharaan
Biaya listrik
541.200.000
59.400.000
Sumber : Diolah Sendiri
Untuk pemisahan biaya semi variable (biaya reparasi dan pemeliharaan mesin dan biaya
listrik) menjadi biaya tetap dan variabel dengan menggunakan metode kuadrat terkecil
Metode ini menganggap bahwa hubungan antara biaya dengan volume kegiatan
berbentuk hubungan garis lurus dengan persamaan regresi y = a +bx, dimana y merupakan
variabel tidak bebas (dependent variable) yaitu variabel yang perubahannya ditentukan oleh
perubahan pada variabel x yang merupakan variabel bebas (independent variable). Variabel y
menunjukkan biaya dan variabel x menunjukkan volume kegiatan.
Dalam persamaan tersebut a menujukkan unsur biaya tetap dalam y sedangkan b
menunjukkan unsur biaya variabel. Rumus dari perhitungan tersebut adalah :
b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y
n x ∑X² - (∑X)²
a = ∑Y – b x ∑X
n.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 195
1. Biaya reparasi dan pemeliharaan mesin
Berikut ini data kegiatan dan biaya reparasi dan pemeliharaan mesin tahun 2007 :
Tabel 6. PT. Jaya Sentrikon Indonesia
Perhitungan Untuk Metode Kuadrat Terkecil Tahun 2007
Bulan Biaya reparasi dan
pemeliharaan (Rp
1.000.000) Y
Jam mesin
(X)
XY X²
Januari
Februari
Maret
April
Mei
Juni
Juli
Agustus
September
Oktober
November
Desember
42,1
44
43
39
53
49
45
32,1
47
45
41
51
300
320
310
290
400
360
330
300
350
330
295
375
12.630
14.080
13.330
11.310
21.200
17.640
14.850
12.630
16.450
14.850
12.095
19.125
90.000
102.400
96.100
84.100
160.000
129.600
108.900
90.000
122.500
108.900
87.025
140.625
541,2 3.960 180.190 1.320.150
n = 12 ∑Y ∑X ∑XY ∑X²
Sumber : Diolah Sendiri
Rumus :
b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y
n x ∑X² - (∑X)²
a = ∑Y – b x ∑X
n
Maka :
b = 12 x 180.190 – 3.960 x 541,2
12 x 1.320.150 – (3.960)²
= 0,119
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 196
a = 541,2 – 0,119 x 3.960
12
= 5,83
Maka :
b = 0,119 x Rp 1.000.000 = Rp 119.000 per jam mesin
a = 5,83 x 1.000.000 =Rp 5.830.000 perbulan
Persamaan regresinya adalah :
Y = a + bx
Y = 5.830.000 + 119.000(x)
Jadi biaya reparasi dan pemeliharaan mesinl tahun 2007 adalah :
Biaya variabel = b x ∑X
= Rp 119.000 x 3.960 = Rp 471.240.000
Biaya tetap = n x a
= 12 x Rp 5.830.000 = Rp 69.960.000
Maka total biaya listri adalah Rp 471.240.000 + Rp 69.960.000 = Rp 541.200.000
2. Biaya Listrik
Tabel 7. PT. Jaya Sentrikon Indonesia
Perhitungan Untuk Metode Kuadrat Terkecil Tahun 2007
Bulan Biaya reparasi dan
pemeliharaan Y
Kwh
(X)
XY X²
Januari
Februari
Maret
April
Mei
Juni
Juli
Agustus
September
4,65
4,85
4,75
4,35
5,75
5,35
4,95
4,65
5,15
6.300
6.500
6.400
6.200
7.300
6.900
6.600
6.300
6.800
29.295
31.525
30.400
26.970
41.975
36.915
32.670
29.295
35.020
39.690.000
42.250.000
38.440.000
53.290.000
43.560.000
47.610.000
43.560.000
39.690.000
46.240.000
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 197
Oktober
November
Desember
4,95
4,45
5,55
6.600
6.250
7.050
32.670
27.812,5
39.127,5
43.560.000
39.062.500
49.702.500
59,4 79.200 393.675 524.555.000
n = 12 ∑Y ∑X ∑XY ∑X²
Sumber : Diolah Sendiri
Rumus :
b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y
n x ∑X² - (∑X)²
a = ∑Y – b x ∑X
n
Maka :
b = 12 x 393.675 – 79.200 x 59,4
12 x 524.055.000– (72.000)²
= 0,00012
a = 59,4 – 0,00012 x 79.200
12
= 4,158
Maka :
b = 0,00012 x Rp 1.000.000 = Rp 120 per kwh
a = 4,158 x 1.000.000 =Rp 4.158.000 perbulan
Persamaan regresinya adalah :
Y = a + bx
Y = 4.158.000 + 120 (x)
Jadi biaya listrik tahun 2007 adalah :
Biaya variabel = b x ∑X
= Rp 120x 79.200 = Rp 9.504.000
Biaya tetap = n x a
= 12 x Rp 3.780.000 = Rp 49.896.000
Maka total biaya listrik untuk tahun 2007 adalah :
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 198
Rp 9.504.000 + Rp 49.896.000 = Rp 59.400.000
3. Pemisahan Biaya Ovehead Pabrik Menjadi Biaya Variabel Dan Biaya Tetap
Berikut ini akan disajikan pemisahan biaya overhead atas biaya tetap dan biaya variabel
4. Biaya Overhead Variabel
Berikut ini akan disajikan data biaya overhead Variabel yang ada dalam proses
pembuatan tiang pancang beton.
Tabel 8. PT. Jaya Sentrikon Indonesia
Biaya overhead variabel Tiang Pancang Beton Tahun 2007 (Dalam Rp)
Bahan baku pembantu:
-Remoulding oil/linier seven
-Minyak solar
-Olie
-Kawat las
-Bendrat
-Cat platon kuning
-Balok kayu
-Asesoris
-Sarung tangan
-Lain-lain2
BTK tidak langsung:
Biaya perjalanan dinas
Biaya pengobatan
Biaya reparasi dan pemeliharaan
Biaya listrik
157.520.000
3.317.600.000
198.000.000
69.300.000
214.940.000
13.860.000
66.660.000
9.680.000
5.940.000
189.200.000
198.000.000
44.000.000
471.240.000
9.504.000
Total 4.965.444.000
Sumber : Diolah Sendiri
Dari tabel 8 diatas diketahui biaya overhead variabel yang dibebankan dalam pembuatan
tiang pancang beton sebesar Rp 4.965.444.000,- yang mana terdiri atas biaya Remoulding
oil/linier seven sebesar Rp 157.520.000,- biaya Minyak solar sebesar Rp 3.317.600.000,- biaya
Olie sebesar Rp 198.000.000,- biaya Kawat las sebesar Rp 69.300.000,- biaya Bendrat sebesar
Rp 214.940.000,- biaya Cat Platon Kuning sebesar Rp 13.860.000,- biaya Balok kayu sebesar Rp
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 199
66.660.000,- biaya Asesoris sebesar Rp 9.680.000,- biaya Sarung tangan sebesar Rp 5.940.000,-
biaya Lain-lain2 sebesar Rp 189.200.000,- biaya perjalanan dinas sebesar Rp 198.000.000,-
biaya pengobatan sebesar Rp 44.000.000,- biaya reparasi dan pemeliharaan sebesar Rp
471.240.000,- biaya listrik sebesar Rp 9.504.000.
5. Biaya Overhead Tetap
Berikut ini akan disajikan data biaya overhead tetap yang ada dalam proses pembuatan
tiang pancang beton.
Tabel 9. PT. Jaya Sentrikon Indonesia
Biaya Overhead Tetap Tiang Pancang Beton Tahun 2007 (Dalam Rp)
Biaya reparasi dan pemeliharaan
Biaya penyusutan
Biaya listrik
Biaya Astek Dan Askes
69.960.000
1.452.000.000
49.896.000
88.000.000
Total 1.659.856.000
Sumber : Diolah Sendiri
Dari tabel 9 diatas diketahui biaya overhead tetap yang dibebankan dalam pembuatan tiang
pancang beton sebesar 1.659.856.000,- dengan total biaya reparasi dan pemeliharaan sebesar Rp
69.960.000,- biaya penyusutan sebesar Rp 1.452.000.000,- dan biaya listrik sebesar Rp
49.896.000,- Biaya Astek Dan Askes sebesar Rp88.000.000.-\
3.2 ANALISIS PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI PADA PT. JAYA
SENTRIKON INDONESIA
Berikut ini akan disajikan perhitungan harga pokok produksi dalam proses pembuatan
tiang pancang beton pada PT. Jaya Sentrikon Indonesia Th 2007.
a. Analisis Perhitungan Harga Pokok Produksi Dengan Metode Full Costing
Dalam menghitung harga pokok produksi ini, PT. Jaya Sentrikon Indonesia
menggabungkan biaya variabel dan biaya tetap tanpa mempertimbangkan faktor perilaku biaya.,
pihak perusahaan mengelompokkan semua biaya kedalam biaya umum pabrik tanpa memisahkan
biaya berdasarkan jenis biaya-biaya tersebut. Hal ini memungkinkan unit-unit produksi yang
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 200
dikenakan biaya tidak sesuai untuk dimasukkan ke laporan laba rugi bertipe kontribusi . Dari
data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produksi tiang pancang beton sebagai berikut:
Dari data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produk dengan metode full costing
sebagai berikut :
Tabel 10. PT. Jaya Sentrikon Indonesia Perhitungan Harga Pokok
Produksi Tiang Pancang Beton Metode Full Costing Tahun 2007 ( dalam Rp )
Biaya Bahan Baku Utama Rp 16.665.000.000
Biaya Tenaga Kerja Langsung 5.633.100.000
Biaya Overhead :
-Biaya Over Head Tetap 1.659.856.000
-Biaya Overhead Variabel 4.965.444.000
Harga Pokok Produksi Rp 28.593.400.000
Sumber : Diolah sendiri
Berdasarkan tabel 10 diatas perhitungan harga pokok produksi pada PT. jaya Sentrikon
Indonesia cendrung mengarah pada metode full costing. Hal itu terlihat dari tidak adanya
pemisahan biaya overhead pabrik tetap dengan biaya overhead pabrik variabel. Dalam
perhitungan harga pokok produksi perusahaan, baik biaya overhead pabrik yang berperilaku
tetap maupun variabel dibebankan kepada produk yang diproduksi atas dasar biaya overhead
yang sebenarnya. Oleh karena itu, biaya overhead pabrik tetap akan melekat pada harga pokok
persediaan produk dalam proses dan persediaan produk jadi yang belum laku dijual dan baru
dianggap sebagai biaya atau unsur harga pokok penjualan apabila produk tersebut telah terjual.
Besarnya harga pokok per unit produk cendrung tinggi. Hal itu terlihat dari perhitungan
harga pokok per ton tiang pancang beton yang dihasilkan dengan produksi 32.000/ton untuk
tahun 2007 adalah sebagai berikut:
Harga pokok produksi
Produksi tahun 2007
Rp 28.593.400.000
32000 ton
= Rp 893.543,3 per ton
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 201
Dari nilai diatas dapat diketahui bahwa besarnya harga pokok yang dibebani pada
tiap ton tiang pancang beton sangatlah besar yaitu sebesar Rp 893.543,3,- per ton karena biaya
overhead pabrik dan biaya overhead variabel ikut melekat pada biaya produksi.
Atas dasar penentuan biaya produksi dengan metode full costing tersebut yang digunakan
oleh PT. Jaya Sentrikon Indonesia terdapat suatu keterbatasan bagi manajer dalam menentukan
harga jual produk, dimana tidak tersedianya perilaku biaya yang benar-benar mempengaruhi
terhadap produksi. Metode tersebut dipandang terbatas dan sering kali tidak banyak membantu
dan bahkan memberikan gambaran membingungkan.
Untuk menjawab keterbatasan terhadap metode full costing tersebut dalam perencanaan
dan pengambilan keputusan dapat dilakukan perbandingan metode full costing dengan metode
lainya yaitu metode variable costing.
b. Analisis Perhitungan Harga Pokok Produksi Dengan Metode Variabel Costing
Dalam menghitung harga pokok produksi dengan menggunakan metode variabel costing
ini biaya yang digunakan dalam proses produksi hanya biaya bahan baku, biaya tenaga kerja
langsung dan biaya overhead variabel.
Dari data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produksi tiang pancang beton sebagai
berikut:
Tabel 11. PT. Jaya Sentrikon Indonesia Perhitungan Harga Pokok
Produksi Tiang Pancang Beton Metode Variable Costing Tahun 2007
( dalam Rp )
Biaya bahan baku 16.665.000.000
Biaya tenaga kerja langsung 5.303.100.000
Biaya overhead pabrik variabel 4.965.444.000
Harga pokok produk 26.933.544.000
Sumber : Diolah Sendiri
Berdasarkan tabel perhitungan harga pokok produk diatas dengan metode variable
costing terlihat bahwa harga pokok produksi yang diakui adalah sebesar Rp.
26.933.544.000,- dimana dalam jumlah tersebut hanya terdiri dari biaya variabel dan biaya
operasional yang berkaitan dengan produk.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 202
Sebagaimana yang dipaparkan pada laporan diatas bila dilihat dari harga pokok per ton
tiang yang dihasilkan adalah :
= Rp. 26.933.544.000
32.000 ton
=Rp 841.167,3 per ton.
Berdasarkan uraian diatas, harga pokok per ton tiang dengan metode variabel costing
diperoleh sebesar Rp 841.167,3 per ton. Harga ini lebih kecil dari harga pokok per ton tiang pada
PT.Jaya Sentrikon Indonesia yang cendrung menggabungkan seluruh biaya produksi tanpa
mempertimbangkan perilaku biayanya.
Harga pokok per ton pada metode full costing adalah Rp 893.543,3 per ton. Nilai harga
pokok per ton yang terlihat lebih rendah ini disebabkan karena metode variabel costing
memberlakukan biaya tetap sebagai biaya periode dan bukan sebagai unsur harga pokok produk,
sehingga biaya overhead pabrik tetap dibebankan sebagai dalam periode terjadinya. Maka biaya
overhead pabrik tetap didalam metode ini tidak melekat pada persediaan produk yang belum laku
dijual, tapi langsung dianggap sebagai biaya dalam periode terjadinya.
Biaya-biaya produksi yang terdapat pada perusahaan diukur sesuai dengan aktifitasnya.
Biaya variabel biasanya terdiri dari biaya bahan baku langsung, tenaga kerja langsung dan
overhead variabel. Untuk biaya overhead variabel tetap yang berkaitan dengan kapasitas
produksi pabrik umumnya tidak dipengaruhi oleh unit produk yang diproduksi.
Oleh karena itu, biaya overhead tetap tidaklah diperlakukan sebagai biaya produk
melainkan sebagai biaya periode. Penentuan harga pokok produksi dengan metode variabel
costing ini dinilai lebih informatif dan lebih tepat digunakan oleh perusahaan karena metode ini
mampu menyajikan informasi biaya yang rinci sesuai klasifikasi dan perilaku biaya. Selain itu
metode ini lebih cocok digunakan oleh manager produksi sebagai alat perencanaan dan
pengambilan keputusan jangka pendek.
Maka dapat dilihat bahwa dalam perhitungan harga pokok produksi tiang pancang beton
dengan metode full costing yang diterapkan perusahaan dan dengan metode variable costing
diatas, terlihat bahwa dengan variable costing dalam menentukan harga pokok produksi lebih
kecil dibandingkan dengan metode full costing, karena dalam metode full costing tidak adanya
pemisahan biaya berdasarkan perilaku biaya seperti yang terdapat pada metode variable costing.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 203
Maka dengan harga jual yang sama perusahaan akan mendapatkan keuntungan atau laba yang
lebih besar dari pada menggunakan metode full costing.
c. Analisa Perbandingan Metode Full Costing Dengan Variabel Costing Dalam
Menentukan Harga Pokok Produksi
Berikut ini adalah perbandingan hasil perhitungan harga pokok produksi antara metode
variabel costing dengan full costing pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia
Tabel 12 Analisa Perbandingan Antara Harga Pokok Full Costing
Dengan Variabel costing PT. Jaya Sentrikon Indonesia Tahun 2007 ( dalam Rp)
keterangan Metode full costing Metode variable
costing
Biaya bahan baku 16.665.000.000 16.665.000.000
Biaya tenaga kerja 5.303.100.000 5.303.100.000
Biaya umum pabrik:
- tetap 1.659.856.000 -
- variabel 4.965.444.000 4.965.444.000
Harga pokok produksi 28.593.400.000 26.933.544.000
Harga pokok per ton tiang 893.543,3 per ton 841.167,3 per ton
Sumber : Diolah sendiri
Dari tabel 12 diatas terlihat bahwa perhitungan harga pokok produksi dengan metode full
costing sebesar Rp 28.593.400.000,- dengan harga Rp 893.543,3,- per ton, lebih besar dari
variabel costing sebesar Rp 26.933.544.000,- dengan harga Rp 841.167,3 per ton. Perbedaan itu
terjadi karena dengan metode full costing tidak adanya pemisahan perilaku atas biaya sepeti pada
metode variabel costing. Maksudnya biaya- biaya disajikan jelas, sesuai dengan klasifikasi biaya
yang dikelompokan sesuai dengan aktifitas atau perilaku biaya.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian sebelumnya, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagi berikut:
1. PT. Jaya Sentrikon Indonesia adalah sebuah perusahaan industri yang bergerak dalam
produksi tiang pancang beton.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 204
2. PT. Jaya Sentrikon Indonesia dalam menentukan harga pokok produksi adalah dengan
menggabungkan semua biaya produksi tanpa mempertimbangkan perilaku biaya baik
biaya tetap maupun biaya variabel, sehingga informasi biaya yang disajikan tidak
informatif dan kurang rinci.
3. Penentuan harga pokok produksi dengan menggabungkan biaya tetap dan biaya variabel
pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia memungkinkan informasi yang diperoleh manajemen
sebagai dasar dalam pengambilan keputusan jangka pendek tidak dapat terpenuhi seperti:
penentuan harga jual jangka pendek, keputusan membeli atau membuat sendiri dan
penetapan harga untuk pesanan khusus.
4. Berdasarkan uraian yang dilakukan sebelumnya, dapat diketahui bahwa harga pokok
produksi pada PT. .Jaya Sentrikon Indonesia sebesar Rp 28.593.400.000,- dengan per ton
tiang Rp 893.543,3,- per ton sedangkan dengan metode variabel costing yang penulis
analisis, diperoleh harga pokok produksi sebesar Rp 26.933.544.000,- dengan harga per
ton tiang Rp 841.167,3 per ton. Ini berarti harga pokok produksi dengan metode variabel
costing lebih rendah debanding penetuan harga pokok produksi pada perusahaan, karena
dalam metode variabel costing ini biaya yang berperilaku tetap dikumpulkan dan disajikan
secara terpisah dalam laporan laba rugi sebagai pengurang terhadap laba kontribusi.
Begitu juga biaya yang berperilaku variabel disajikan secara terpisah dari biaya produksi.
DAFTAR PUSTKA
Hartanto, D, 1999. Akuntansi Biaya, pengumpulan & Penentuan Harga Pokok, Yogyakarta:
FE Universitas Gajah Mada.
Blocher, Edwart J.,dkk. 2000. Manajemen Biaya I. Edisi Bahasa Indonesia penterjemah Dra. A.
Susty Ambarriani.Jakarta:Salemba Empat
Carter, Usry. 2005. Akuntansi Biaya. Edisi 13. Buku 1. Penerjemah Krista SE, Akt. Jakarta:
Salemba Empat
Hansen/Mowen. 1999. Akuntansi Manajemen. Penterjemah Ancella A. Hermawan. Jakarta:
Erlangga
Hasibuan, Malayu SP. 2003. Organisasi dan Motivasi, Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 205
Mardiasmo, 2004. Akuntansi Biaya Penentuan Harga Pokok Produksi, Yogyakarta: Andi
Offset.
Mulyadi, 1999. Akuntansi Biaya, Penentuan Harga Pokok & Pengendalian Biaya,
Yogyakarta: BPFE Universitas Gajah Mada.
Mulyadi, 1999. Akuntansi Biaya, Edisi kelima, Aditya Media
Mulyadi, 2001. Akuntansi Manajemen, edisi ketiga, Yogyakarta: Salemba Empat.
Mulyadi, 2005. Akuntansi Biaya, edisi kelima, Yogyakarta: Akademi Manajemen Perusahaan
YKPN UGM.
Samryl, LM, 2001. Akuntansi Manajerial, Jakarta: Raja Grafindo Perkasa.
Supriono, 2000. Akuntansi Biaya Pengendalian & Pembuatan Keputusan, Yogyakarta:
BPFE UGM
Usry, Carter, 2000. Akuntansi Biaya, edisi ketiga belas, Jakarta: Salemba Empat.