kata pengantar - jurnal teknomatika – it related...

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan ke hadirat Alah SWT, karena atas berkat dan

rahmat-Nyalah maka Jurnal TEKNOMATIKA Volume 6 Nomor 2 ini dapat kami

terbitkan. Pada terbitan edisi ini kami menyajikan berbagai tulisan tentang

informatika dan komputer dalam ruang lingkup yang luas.

Dalam edisi ini para pembaca akan dapat menyimak tulisan-tulisan

sebagai berikut: Penerapan Data Warehouse dalam Pengelolaan Sistem

Keuangan Daerah (Studi Kasus Pemerintah Provinsi XYZ); Perancangan Ulang

Renstra SI Pemerintah Kabupaten Banyuwangi Menggunakan Metode TOGAF

Framework dan IT Balanced Scorecard Sebagai Parameter Analisis dari

Organisasi; Aplikasi Sistem Pakar Traditional Chinese Medicine (TCM) untuk

Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Certainty Factor (CF); Strategi

untuk Meraih Keunggulan Kompetitif dalam E-Business, Studi Kasus pada

Amazon.com; Rancang Bangun Software Berbasis Android untuk Pencarian

Masjid Terdekat sebagai Alat Bantu bagi Muslim Musafir; Aplikasi Penerapan

Digital Forensics pada Sistem File; Sinkronisasi Waktu pada Wireless Sensor

Network (Jaringan Sensor Nirkabel); serta Implementasi Teknik Data Mining

Association Rule pada Data Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan

STMIK AKAKOM Yogyakarta.

Semoga apa yang kami sajikan dalam edisi ini dapat menjadi referensi

para peminat bidang-bidang terkait dan bisa memberi manfaat dalam arti seluas-

luasnya kepada para pembaca. Tidak lupa kami berharap saran, kritik serta

tulisan dari para pembaca untuk peningkatan penerbitan edisi selanjutnya.

ISSN: 1979-7656

TEKNOMATIKA Vol. 6 No. 2 Januari 2014

DAFTAR ISI

Penerapan Data Warehouse dalam Pengelolaan Sistem Keuangan Daerah (Studi Kasus Pemerintah Provinsi XYZ) (Kholid Haryono) 1 - 16

Perancangan Ulang Renstra SI Pemerintah Kabupaten Banyuwangi Menggunakan Metode TOGAF Framework dan IT Balanced Scorecard sebagai Parameter Analisis dari Organisasi (Fajrin Nurman Arifin, Eko Nugroho, Abdul Kadir) 17

Aplikasi Sistem Pakar Traditional Chinese Medicine (TCM) untuk Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) (Abriarenny S.M.A., Choerun Asnawi) 35

Strategi untuk Meraih Keunggulan Kompetitif dalam E-Business, Studi Kasus pada Amazon.com (Arif Himawan) 53

Rancang Bangun Software Berbasis Android untuk Pencarian Masjid Terdekat sebagai Alat Bantu bagi Muslim Musafir (Nurochman) 67

Aplikasi Penerapan Digital Forensics pada Sistem File (Resi Utami Putri) 73

Sinkronisasi Waktu pada Wireless Sensor Network (Jaringan Sensor Nirkabel) (Adkhan Sholeh) 81

Implementasi Teknik Data Mining Association Rule pada Data Transaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan STMIK AKAKOM Yogyakarta (Hera Wasiati, Eddy Supriadi) 89

1

PENERAPAN DATA WAREHOUSE DALAM PENGELOLAAN SISTEM KEUANGAN DAERAH

(STUDI KASUS PEMERINTAH PROVINSI XYZ)

Kholid Haryono

Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Data Warehouse merupakan sekumpulan teknologi yang memberikan dukungan pengambil keputusan yang bertujuan untuk memberikan pengetahuan bagi pegawai tingkat manajerial seperti eksekutif, manajer, analis dan jajaran direksi yang berguna dalam pengambilan keputusan yang baik dan cepat. Kebutuhan pemerintah daerah terkait kualitas informasi keuangan yang bersifat time series saat ini menjadi pokok setelah terbitnya kebijakan otonomi daerah dan perimbangan keuangan antara pusat dan daerah yang memberikan wewenang lebih luas kepada pemerintah daerah dalam pengelolaan keuangannya. Salah satu tolok ukur keberhasilan otonomi adalah terwujudnya kemandirian daerah dalam bidang keuangan yang berpengaruh langsung terhadap kemakmuran dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat desain sistem dan prototype data warehouse studi kasus sebuah provinsi di Indonesia yang mengelola sumber-sumber data keuangan yang selama ini tidak dikelola dengan baik dan memiliki nilai manfaat besar bagi pengambil keputusan. Sistem diimplementasikan menggunakan tool BI SQL Server melalui tahap skema data warehouse, koneksi data ke tool, desain analysis service dan delivering report. Hasil dari penelitian bermanfaat sebagai model yang dapat digunakan oleh unit yang membidangi pengembangan aplikasi untuk diintegrasikan dengan portal pemerintahan.

Kata Kunci: data warehouse, OLAP, ETL, pengelolaan keuangan daerah, kinerja keuangan.

1. Pendahuluan

Dimulainya reformasi yang ditandai terbitnya kebijakan otonomi daerah

dan perimbangan keuangan antara pusat dan daerah berdasarkan UU. No. 22

tahun 1999 yang diperbaharui dengan terbitnya UU. No. 32 tahun 2004 tentang

pemerintah daerah dan UU No. 25 tahun 1999 yang diperbaharui dengan

terbitnya UU. No. 33 tahun 2004 tentang perimbangan keuangan antara pusat

dan daerah. Hal ini merupakan tanda bahwa reformasi keuangan daerah telah

dimulai dengan kewenangan daerah yang semakin tinggi untuk mengurus dan

mempertanggungjawabkan kinerja keuangannya secara mandiri, nyata, optimal,

terpadu dan dinamis (Bastian, 2001).

Banyak metode analisis yang dapat digunakan untuk menggambarkan

kinerja keuangan daerah dan bermanfaat untuk melakukan pengukuran kinerja

mailto:[email protected]

2 TEKNOMATIKA Vol. 6, No. 2, JANUARI 2014 ISSN: 1979-7656

Kholid Haryono .............. Penerapan Data Warehouse dalam Pengelolaan Keuda

keuangan. Beberapa analisis yang paling umum digunakan adalah analisis rasio,

trend dan peramalan (forecasting). Kebutuhan akan analisis untuk menyediakan

informasi yang berkualitas dewasa ini terus meningkat. Selain permintaan

terhadap data historis, data yang bersih, terkonsolidasi, dan sesuai waktu,

permintaan para pengguna terhadap akses ke data real-time, tak terstruktur, dan

atau data remote, juga kian meningkat (Turban, dkk., 2005).

Sayangnya berbagai data yang dibutuhkan dalam proses analisis

keuangan daerah tidak diorganisasikan dengan baik. Dalam prakteknya, banyak

ditemui data tersedia dalam file dan dokumen terpisah, diletakkan di gudang dan

banyak yang kemudian hilang atau rusak.

Data yang tidak diorganisasikan dengan baik menyebabkan kualitas

output informasi yang dihasilkan dalam bidang keuangan tidak komprehensif

sehingga hanya mencukupi kewajiban administratif, tanpa makna di tahun-tahun

berikutnya. Padahal data yang terkumpul dari waktu ke waktu secara historis

sangat dibutuhkan dalam membaca trend dan analisis rasio keberhasilan kinerja

keuangan daerah saat ini dan untuk perencanaan tahun mendatang.

Berdasarkan uraian di atas, peneliti mengusulkan desain sistem data

warehouse dalam pengelolaan sistem keuangan daerah dan prototipe yang

dapat membantu pemerintah daerah melakukan pengumpulan (collecting) data,

mengorganisasi data dan menyediakan alat (tool) analisis yang dapat

divisualisasikan dalam bentuk grafik, dashboard dan laporan informasi yang

bermanfaat bagi manajemen dalam pengambilan keputusan terutama tentang

keberlangsungan pembangunan daerah.

2. Landasan Teori

2.1 Keuangan Daerah

Pengelolaan Keuangan Daerah

Pengelolaan keuangan daerah menjadi isu yang menarik seiring terbitnya

undang-undang mengenai otonomi daerah. Menurut Halim (2001), telah terjadi

enam pergeseran dalam pengelolaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah

(APBD) pada era otonomi, yakni:

1. dalam akuntabilitas dari akuntabilitas vertikal sekarang menganut

akuntabilitas horisontal;

2. penyusunan anggaran dari anggaran trandisional sekarang menganut

anggaran berbasis kinerja;

ISSN: 1979-7656 TEKNOMATIKA Vol. 6, No. 2, JANUARI 2014 3

Penerapan Data Warehouse dalam Pengelolaan Keuda .............. Kholid Haryono

3. pengendalian audit dari audit keuangan biasa menjadi audit keuangan

dan kinerja;

4. penggunaan dana APBD menganut prinsip 3E (ekonomi, efektif dan

efisien);

5. dari tidak adanya pusat pertanggungjawaban menjadi adanya pusat

pertanggungjawaban; dan

6. sistem akuntansi dari sistem buku harian menjadi sistem akuntansi

pemerintahan (SAP).

Tujuan otonomi daerah pada dasarnya adalah memacu pemerataan

pembangunan dan hasil-hasilnya, meningkatkan kesejahteraan rakyat,

menggalakkan prakarsa dan peran serta masyarakat, serta meningkatkan

pendayagunaan potensi daerah secara nyata, optimal, terpadu dan dinamis,

bertanggungjawab sehingga memperkuat persatuan dan kesatuan bangsa,

mengurangi beban pemerintah pusat dan campur tangan pusat terhadap daerah,

dan memberi peluang untuk koordinasi tingkat lokal atau daerah (Bastian, 2001).

Kinerja Keuangan Daerah

Kinerja (performance) adalah gambaran mengenai tingkat pencapaian

pelaksanaan suatu kegiatan/program/kebijakan dalam mewujudkan sasaran,

tujuan, misi dan visi organisasi yang tertuang dalam rencana strategis suatu

organisasi (Mahsun, 2009). Pengukuran kinerja (performance measurement)

adalah suatu proses penilaian kemajuan pekerjaan terhadap tujuan dan sasaran

yang telah ditentukan sebelumnya, termasuk informasi atas efisiensi penggunaan

sumber daya dalam menghasilkan barang dan jasa; kualitas barang dan jasa;

hasil kegiatan dibandingkan dengan maksud yang diinginkan; dan efektivitas

tindakan dalam mencapai tujuan (Robertson, 2002).

Sistem pengukuran kinerja merupakan suatu sistem yang bertujuan untuk

membantu manajer publik menilai pencapaian suatu strategi melalui alat ukur

finansial dan non finansial. Sistem pengukuran kinerja komprehensif harus

dirancang untuk bisa memberikan manfaat jangka panjang (sustainable).

Sebelum proses pengukuran kinerja dilakukan, berbagai aktivitas manajemen

strategi harus sudah didesain dan dilaksanakan, yaitu perencanaan strategi,

penyusunan program, penyusunan anggaran dan implementasi. Dalam suatu

sistem manajemen strategi, pengukuran kinerja berfungsi sebagai alat penilai

apakah strategi yang sudah ditetapkan telah berhasil dicapai.



2.2 Data Warehouse

Data warehouse adalah sebuah basis data komprehensif berupa

ringkasan dan rincian informasi yang mendukung aktivitas analisis keputusan

yang diperlukan oleh semua organisasi (Turban, dkk., 2005).

Arsitektur Data Warehouse

Arsitektur data warehouse ditampilkan dalam Gambar 1.

Gambar 1 Arsitektur Data Warehouse (Inmon, 2005)

Gambar 1 mendeskripsikan aliran data dari sumber data operasional ke

data warehouse melalui proses transformasi. Gambar 1 juga menunjukkan posisi

data warehouse yang terdiri dari sumber data; ETL; data mart dan cube

kemudian dihantarkan kepada pengguna. Sumber data merupakan data

operasional yang disimpan dalam database, yang akan diproses oleh ETL dan

diintegrasikan ke dalam data warehouse. Sedangkan data mart dan cube berisi

data yang mendukung fungsi bisnis (Inmon, 2005). Data mart adalah subset dari

data warehouse yang umumnya terdiri dari sebuah subjek tunggal. Dapat

diartikan juga sebagai serangkaian data yang hanya mejelaskan satu fungsi dari

operasi perusahaan.

Pemodelan Data Warehouse

Pembuatan data warehouse didasarkan pada model data

multidimensional. Model ini menampilkan data dalam bentuk kubus (cube) yang

terdiri dari dimensi (dimension) dan fakta (fact) (Han & Kamber, 2006).

Dimensi adalah perspektif atau entitas penting yang dimiliki oleh

organisasi. Setiap dimensi dapat memiliki satu tabel yang berasosiasi dengannya

yang disebut dengan tabel dimensi yang mendeskripsikan dimensi itu sendiri.



Dimensi akan berubah jika analisis kebutuhan pengguna berubah. Dimensi

mendefinisikan tabel yang membentuk isi laporan. Tabel dimensi berukuran lebih

kecil daripada tabel fakta dan berisi data tidak numerik. Pada data warehouse,

kubus data merupakan kubus dengan n-dimensi.

Fakta adalah ukuran-ukuran numerik, merupakan kuantitas yang akan

dianalisis hubungan antar dimensinya. Tabel fakta berisi nama-nama fakta

(ukuran) dan key dari tabel-tabel dimensi yang berelasi dengan tabel fakta itu.

Data fakta diekstrak dari berbagai sumber. Data fakta cenderung stabil dan tidak

berubah terhadap waktu. Tabel fakta berukuran besar, serta memiliki jumlah

baris sesuai dengan jumlah kombinasi nilai dimensi yang mungkin dan jumlah

kolom sesuai dengan jumlah dimensi yang direpresentasikan.

Kubus data disebut juga cube atau cuboid, berasal dari banyak dimensi.

Potongan cuboid yang lebih kecil dapat dibuat dengan mengambil sebagian

dimensi dari sebuah cuboid besar. Potongan cuboid memiliki tingkat yang lebih

tinggi (besar nilainya) dari cuboid asalnya. Cuboid dengan tingkat rendah disebut

base cuboid. Kubus data dengan tiga dimensi dapat dilihat pada gambar 2.

Gambar 2 Kubus data dengan tiga dimensi (Han & Kamber, 2006)

Kubus data pada gambar 2 memiliki dimensi time, item dan location.

Fakta numerik sebagai ukuran yang ditampilkan menggambarkan jumlah

penjualan per item.

Pemodelan data warehouse dikenal dengan skema (schema) yang berisi

kumpulan entitas dan hubungan antar entitas. Sebuah data warehouse

memerlukan skema yang ringkas dan berorientasi subjek yang dapat digunakan

dalam analisis data OLAP. Skema yang umum dikenal diantaranya adalah:



a. Skema Bintang (star schema)

Pada skema ini, hubungan antara tabel dimensi dan tabel fakta

menyerupai bintang, di mana satu tabel fakta dihubungkan dengan

beberapa tabel dimensi. Query yang terbentuk antara tabel fakta dan

sejumlah tabel dimensi dinamakan star query. Setiap tabel dimensi

direlasikan secara langsung dengan tabel fakta berdasarkan kolom

primary key dan foreign key, namun di antara tabel dimensi tidak ada

yang saling berelasi sehingga proses eksekusi query akan lebih optimal.

b. Skema Snowflake (snowflake schema)

Skema snowflake adalah variasi dari skema bintang dimana beberapa

tabel dimensi dinormalisasi, dan menghasilkan beberapa tabel tambahan.

Skema ini memiliki struktur basis data yang lebih kompleks dibanding

skema bintang. Tabel-tabel dimensi dinormalisasikan dengan satu atau

lebih kolom yang memiliki duplikasi data sehingga struktur datanya

semakin ramping. Dengan pengelompokan ini, data akan lebih mudah

dibaca. Struktur ini akan menghemat space storage, namun waktu yang

diperlukan untuk eksekusi makin lama karena adanya penyebaran data.

c. Skema Galaksi (fact constellation)

Pada skema galaksi, beberapa tabel fakta berbagi dengan tabel dimensi.

Extract Transform and Load (ETL)

ETL merupakan proses pemasukan data operasional ke dalam data

warehouse. ETL juga dapat digunakan untuk mengintegrasikan data dengan

sistem yang sudah ada sebelumnya. Tujuan ETL adalah mengumpulkan,

menyaring, mengolah, dan menggabungkan berbagai data yang relevan dari

berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse. Hasil proses ETL

adalah data yang memenuhi kriteria data warehouse, seperti data historis,

terpadu, terangkum, statis, dan memiliki struktur yang dirancang untuk keperluan

proses analisis.

Extract

Langkah pertama pada proses ETL adalah mengekstrak data dari

sumber-sumber data. Kebanyakan proyek data warehouse

menggabungkan data dari sumber-sumber yang berbeda. Sistem-sistem

yang terpisah sangat mungkin menggunakan format data yang berbeda.

Ektraksi bertujuan untuk mengubah data dengan format yang ada ke

dalam suatu format yang berguna untuk proses transformasi.



Transform

Tahap transformasi menggunakan serangkaian aturan atau fungsi untuk

merubah data sumber agar sesuai dengan struktur data tujuan yakni data

warehouse.

Load

Tahap load berfungsi untuk memasukkan data ke dalam suatu data

warehouse. Jangka waktu proses ini tergantung pada kebutuhan

organisasi. Pada beberapa data warehouse, proses load dapat dilakukan

setiap minggu untuk mengisikan keseluruhan informasi yang ada secara

kumulatif, sementara pada data warehouse yang lain, proses load

dilakukan dengan menambahkan data baru dalam suatu bentuk yang

historical, setiap jam. Waktu dan jangkauan penggantian atau

penambahan data tergantung pada perancangan data warehouse pada

saat menganalisis keperluan informasi.

3. Metodologi

Pengelolaan keuangan daerah difokuskan pada tiga kategori data yakni

data anggaran; data penatausahaan (TU) dan data akuntansi. Data tersebut

diperoleh melalui observasi langsung pada bagian-bagian yang menyusun,

mencatat dan melaporkan data tersebut yakni bagian anggaran, bagian

perbendaharaan dan bagian akuntansi. Sedangkan informasi berkenaan

kebutuhan output didapat melalui dua cara yakni pertama, wawancara dengan

pihak manajemen sebagai pengguna informasi dari sistem yang akan didesain;

kedua, melalui studi literatur berkaitan dengan penilaian kinerja pemerintahan

daerah pada sektor keuangan dan ekonomi.

Langkah-langkah penyelesaiaan masalah meliputi dua langkah penting

yakni analisis kebutuhan, desain dan perancangan sistem. Tahap desain dan

perancangan memiliki aktifitas desain data warehouse, integrasi data,

membangun layanan analisis, OLAP dan delivery report.

4. Perancangan Data Warehouse

4.1 Arsitektur Data Warehouse

Perancangan data warehouse dimulai dari pengumpulan data sumber

yang diperoleh dari berbagai bentuk data operasional online transaction

processing (OLTP). Selanjutnya data diproses pada tahap ETL dengan tiga

proses utama yakni Extract, Transform, and Load yakni mengubah data sumber



menjadi data terstandarisasi dengan struktur data warehouse dan di-load masuk

dalam data warehouse. Langkah terakhir adalah mendesain visualisasi/output

dari data warehouse dalam bentuk dashboard yang berisi berbagai grafik dan

infomasi interaktif. Arsitektur perancangan sistem data warehouse ditunjukkan

pada Gambar 3.

Gambar 3 Arsitektur perancangan data warehouse

4.2 Kebutuhan Sistem dan Data

Kebutuhan informasi merupakan kebutuhan output analisis dari

warehouse yang akan didesain. Berdasarkan analisis lapangan dengan

melakukan wawancara langsung, didapat beberapa kebutuhan informasi bagi

pengambil keputusan sebagai berikut:

a. Analisis realisasi anggaran

b. Analisis kemandirian daerah

c. Analisis trend kemandiran daerah

d. Analisis efektifitas kinerja keuangan daerah

e. Analisis efisiensi kinerja keuangan daerah

Sumber data dari informasi yang dikeluarkan merupakan data yang sudah

diolah dalam proses extract transform and load (ETL). Karena visualisasi

warehouse mengeluarkan informasi murni dari pengolahan data maka data yang

masuk dalam sistem harus data yang benar-benar berkualitas, sebab prinsip

informasi adalah garbage in garbage out (GIGO) artinya sampah yang masuk

sampah juga yang akan dikeluarkan. Data yang diperlukan dibagi menjadi tiga

yakni: data master, data anggaran dan data realisasi.

Data Master, adalah data yang bersifat tetap dan menjadi rujukan pada

data anggaran dan realisasi. Data master meliputi: data organisasi; data

kegiatan; data bidang; data program; data kegiatan; dan data chart of

account (COA).

Sumber Data Anggaran

Sumber Data Tatausaha

Sumber Data Akuntansi

Extract, Transform and

Load (ETL)

Data Warehouse Data Mart Cube(s)

Browsing Analisis (OLAP)

Delivery Report



Data Anggaran, disebut juga data Anggaran Pendapatan dan Belanja

Daerah (APBD). Data tersebut disusun setiap tahun dan direkapitulasi

oleh biro keuangan menjadi data anggaran pemerintah daerah. Struktur

kodifikasi anggaran disusun berdasarkan urusan pemerintahan, unit

organisasi, program dan kegiatan serta kode rekening pendapatan,

belanja dan pembiayaan.

Data Realisasi, adalah data penerimaan pendapatan dan pengeluaran

belanja pada setiap mata anggaran. Data realisasi anggaran setiap SKPD

terangkum dalam dokumen Surat Pertanggung Jawaban (SPJ) bulanan.

Pada dokumen SPJ, realisasi anggaran dikelompokkan ke dalam enam

kelompok yakni realisasi pendapatan; realisasi belanja tidak langsung;

realisasi belanja langsung; realisasi belanja Uang Persediaan (UP)/Ganti

Uang (GU)/Tambahan Uang (TU); realisasi penerimaan pembiayaan dan

realisasi pengeluaran pembiayaan.

4.3 Perancangan Data Warehouse

Perancangan data warehouse merupakan langkah-langkah menyusun

kebutuhan ukuran output melalui desain database. Tahap pertama dalam

penyusunan data warehouse adalah mendata measures yang dibutuhkan oleh

output sistem. Untuk memenuhi kebutuhan output dibutuhkan dua jenis

measures yakni measures dasar yang terikat pada tabel fakta dan measures

turunan yang merupakan kalkulasi dari measures dasar.

1. Measures Dasar

Measures dasar yang terikat pada dua tabel fakta adalah nilai anggaran

dan jumlah realisasi. Nilai anggaran adalah jumlah anggaran yang

dikategorikan berdasarkan organisasi pemerintahan, rekening keuangan,

kegiatan dan tahun anggaran. Nilai anggaran memiliki dua measures

yakni nilai anggaran murni dan nilai anggaran perubahan. Nilai tersebut

didapat dari tabel fakta anggaran. Measures dasar yang kedua adalah

jumlah realisasi yakni jumlah penerimaan dan jumlah pengeluaran

seluruh organisasi pemerintahan berdasarkan obyek-obyek penerimaan

dan pengeluaran yang telah tersusun dalam dokumen Anggaran

Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD).

2. Measures Turunan

Adalah ukuran-ukuran yang didapat dari hasil filtering dan kalkulasi

kolom-kolom pada tabel fakta dan diperlukan untuk menghasilkan output



sesuai dengan kebutuhan analisis BI. Ukuran-ukuran tersebut dijelaskan

dalam Tabel 1.

Tabel 1 Daftar measures turunan

No Ukuran Keterangan Tipe

Keluaran

1 Lebih kurang Nilai anggaran – Jumlah realisasi Numerik

2 Prosen realisasi Jumlah realisasi/Nilai anggaran Prosentase

3 Anggaran PAD Nilai anggaran dengan kode kelompok 4.1 (Pendapatan Asli Daerah – PAD)

Numerik

4 Jumlah PAD Jumlah realisasi kode kelompok 4.1 (PAD)

Numerik

5 Jumlah Non PAD

Jumlah realisasi pendapatan non PAD dari kode kelompok pendapatan selain 4.1

Numerik

6 Biaya PAD Biaya yang dikeluarkan untuk memperolah pendapata yakni biaya pegawai.

Numerik

7 Rasio Kemandirian

100%-(Jumlah realisasi Non PAD/Jumlah realisasi PAD)

Prosentase

8 Rasio Efektifitas Jumlah realisasi PAD/Nilai Anggaran PAD

Prosentase

9 Rasio Efisiensi Biaya PAD/Jumlah realisasi PAD Prosentase

4.4 Skema Database

Data dimensi dan fakta dalam desain data warehouse disusun

menggunakan skema galaksi, yang dapat dilihat pada Gambar 4. Skema galaksi

dipilih karena memiliki keuntungan menghemat memori dan mengurangi

kesalahan yang terjadi saat proses integrasi data.

5. Visualisasi

Visualisasi data warehouse dibuat dalam dua bentuk utama yakni online

analitical processing (OLAP), grafik KPI, dan delivery report.

5.1 Visualisasi OLAP

Salah satu output OLAP ditunjukkan pada Gambar 5. Kerja OLAP dapat

fleksibel sesuai kehendak pengguna yang membutuhkan informasi dan

menganalisa data dari berbagai sudut dimensi. Pada bagian atas browser “Drop

Filter Fields Here” dapat diisi dimensi yang dapat membandingkan isi dari

dimensi tertentu seperti membandingkan tingkat kinerja keuangan tahun 2009



dan 2010 saja, atau 2009 dan 2011 saja dan seterusnya sehingga manipulasi

data untuk mendapatkan informasi yang berguna dari kubus kinerja keuangan

menjadi lebih luas dan leluasa bagi pengguna.

Gambar 4 Skema Galaksi Perancangan Data Warehouse

5.2 Visualisasi KPi

Ketiga rasio yang telah dibuat dapat dilihat hasilnya melalui browser view

yang ada pada tab KPi. Keluaran yang ditampilkan dari output KPi tapak pada

Gambar 6. Hasil ketiga rasio tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

a. Rasio Kemandirian

Rasio Kemandirian pada output Gambar 6 ditampilkan tahun 2010

sebagaimana filter dimensi di bagian atas. Pada tahun tersebut nilai rasio

kemandirian daerah adalah 72,21%. Angka ini jika dimasukkan ke dalam

tabel rasio kemandirian daerah berada pada interval 50% - 75% yang

menunjukkan kemampuan keuangan daerah sedang dan pola hubungan

dengan pemerintah pusat bersifat partisipatif.

b. Rasio Efektivitas

Rasio efektifitas pada output Gambar 6 ditampilkan tahun 2010


fakta_anggaran

PK id_anggaran

FK1 kd_organisasi

FK2 kd_kegiatan

FK3 kd_rekening

FK4 kd_tahun

nilai_anggaran

nilai_anggaran_p

keterangan

dim_organisasi

PK kd_organisasi

FK1 kd_bidang

nm_organisasi

keterangan

dim_bidang

PK kd_bidang

FK1 kd_urusan

nm_bidang

keterangan

dim_urusan

PK kd_urusan

nm_urusan

keterangan

dim_program

PK kd_program

FK1 kd_bidang

nm_program

keterangan

dim_kegiatan

PK kd_kegiatan

FK1 kd_program

nm_kegiatan

keterangan

dim_rekening

PK kd_rekening

FK1 kd_obyek

nm_rekening

keterangan

dim_akun_obyek

PK kd_obyek

FK1 kd_jenis

nm_obyek

keterangan

dim_akun_jenis

PK kd_jenis

FK1 kd_kelompok

nm_jenis

keterangan

dim_akun_kelompok

PK kd_kelompok

FK1 kd_akun

nm_kelompok

keterangan

dim_akun

PK kd_akun

nm_akun

keterangan

fakta_realisasi

PK id_realisasi

FK1 kd_tahun

FK4 kd_organisasi

FK2 kd_kegiatan

FK3 kd_rekening

tanggal

FK5 kd_bulan

jumlah

keterangan

dim_tahun

PK kd_tahun

tahun

keterangan

dim_bulan

PK kd_bulan

nm_bulan

keterangan



efektivitas daerah adalah 122.71%. Angka ini jika dimasukkan ke dalam

tabel rasio efektivitas daerah berada pada interval lebih besar dari 100%

yang menunjukkan nilai efektif.

c. Rasio Efisiensi

Rasio efisiensi pada output Gambar 6 ditampilkan tahun 2010


efisiensi daerah adalah 26.74%. Angka ini jika dimasukkan ke dalam tabel

rasio efisiensi daerah berada pada interval lebih kecil dari 100% yang

menunjukkan nilai efisien.

5.3 Delivery Report

Delivering adalah operasi output yang dapat dilakukan oleh user dalam

menggunakan dan mengelola analisis data dari kubus data yang telah dibuat.

Pengujian sistem terkait dengan delivering report akan menggunakan aplikasi

Microsoft Office Exel 2007. Tool ini dipilih karena telah memiliki kemampuan

mengambil data analisis dari BI SQL Server.

Gambar 5 Displaying cube detail tahun, organisasi, rekening dan obyek



Gambar 6 KPi Rasio Kemandirian, Efektivitas dan Efisiensi Kinerja Keuangan Daerah

Bentuk dan isi yang ditampilkan pada grafik akan otomatis berubah ketika

isi data yang di-set pada Gambar 7 berubah sedangkan isi data tersebut secara

fleksibel dapat dipilih berdasarkan kolom-kolom pada tabel pivot. Kolom-kolom

tersebut diambil dari kubus data secara penuh sehingga dapat menampilkan

seluruh atribut pada dimensi kubus yang diambil.

Gambar 7 Bentuk visualisasi pembacaan via Excel



6. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:

1) Data warehouse dapat digunakan dan diimplementasikan di pemerintah

daerah sebagai alat bantu pengambil keputusan;

2) Hasil dari desain, rancangan, implementasi hingga pengujian data

warehouse tersebut dapat digunakan oleh institusi pemerintah daerah

khususnya pemegang fungsi komputer dan telekomunikasi sebagai model

yang dapat digunakan dan dikembangkan sesuai kebutuhan manajemen

mendatang; dan

3) Sistem warehouse menghasilkan keluaran yang dapat diolah secara

mendalam menggunakan Microsoft Excel dengan tetap mengambil

seluruh kemampuan dari analisis mesin warehouse.

Sistem ini dapat digunakan oleh pemerintah daerah khususnya bidang

monitoring dan evaluasi BAPPEDA dan biro keuangan provinsi dalam

menyajikan laporan keuangan daerah.



Daftar Pustaka

Bastian, I., 2001. Akuntansi Sektor Publik di Indonesia. Yogyakarta: BPFE UGM.

Connolly, T.M. & Begg, C.E., 2005. Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, 4th Edition. Boston: Addison-Wesley.

Dajan, A., 2008. Pengantar Metode Statistik, Edisi Revisi. Jakarta: LP3ES.

Halim, A., 2001. Bunga Rampai: Manajemen Keuangan Daerah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.

Han, J. & Kamber, M., 2006. Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition. Massachusetts: Morgan Kaufmann Publishers.

Inmon, W.H., 2005. Building Data Warehouse, 4th Edition. New Jersey: John Wiley & Sons.

Kimball, R., 1996. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. New Jersey: John Wiley & Sons.

Kroenke, D.M., 2006. Database Processing: Fundamentals, Design and Implementation, 10th Edition, New Jersey: Prentice Hall.

Larson, B., 2009. Delivering Business Intelligence with Microsoft SQL Server 2008. New York: McGraw-Hill Osborne.

Li, S.T., Shue, L.Y. & Lee, S.F., 2008. Business Intelligence Approach to Supporting Strategy Making of ISP Service Management. Expert Systems with Applications, 35(3), pp. 739-754.

Mahsun, M., 2009. Pengukuran Kinerja Sektor Publik. Yogyakarta: BPFE UGM.

Olszak, C. & Ziemba, E., 2007. Approach to Building and Implementing Business Intelligence Systems. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge and Management, 2, pp. 135-148.

Power, D.J., 2002. A Brief History of Decision Support Systems. [Online] Tersedia di: http://dssresources.com/history/dsshistoryv28.html [Diakses pada 1/12/2013].

Prastowo, D. & Julianty, R., 2002. Analisa Laporan Keuangan Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.

Reddy, G.S., Srinivasu, R., Rao, M.P.C., & Rikkula, S.R., 2010. Data Warehousing, Data Mining, OLAP and OLTP Technologies are Essential Elements to Support Decision-Making Process in Industries. International Journal on Computer Science and Engineering, 2(9), pp. 2865-2873.

Rifai, N. & Gupta, K.A., 2004. Business Intelligence. [Online] Tersedia di: http://www.scribd.com/doc/58661082/Bussines-Intellegence-Noverino-Rifai-Kharizt-a-Gupta-ITB [Diakses pada 1/12/2013].



Robertson, G., 2002. Review Kinerja. Lokakarya Review Kinerja BPKP dan Executive Education.

Ronald, 2008. Quick Intro to Microsoft Office PerformancePoint Server 2007. Bandung: MIC ITB.

Ronald, A. & Sarmiyatiningsih, D., 2010. Analisis Kinerja Keuangan dan Pertumbuhan Ekonomi sebelum dan sesudah diberlakukannya Otonomi Daerah di Kabupaten Kulon Progo. Efektif: Jurnal Bisnis dan Ekonomi, 1(1), pp. 31-42.

Steadman, M., 2003. Business Intelligence: The Value of BI for Association Executives. [Online] Tersedia di: http://www.axi.ca/tca/jul2003/guestarticle _5.shtml [Diakses pada 1/12/2013].

Thesaurianto, K., 2007. Analisis Pengelolaan Keuangan Daerah terhadap Kemandirian Daerah. Thesis. Semarang: Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro.

Turban, E., Aronson, J.E. & Liang, T.P., 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Edition. New Jersey: Pearson Education, Inc.

Williams, S. & Williams, N., 2004. BI & Government Performance Management: Getting to Green. [Online] Tersedia di: http://www.information-manage ment.com/issues/20041101/1012392-1.html [Diakses pada 1/12/2013].

Williams, S. & Williams, N., 2007. The Profit Impact of Business Intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann, Elsevier.

17

PERANCANGAN ULANG RENSTRA SI PEMERINTAH KABUPATEN BANYUWANGI MENGGUNAKAN METODE TOGAF FRAMEWORK

DAN IT BALANCED SCORECARD SEBAGAI PARAMETER ANALISIS DARI ORGANISASI

Fajrin Nurman Arifin, Eko Nugroho, Abdul Kadir

Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Saat ini teknologi informasi, komputer, dan telekomunikasi memiliki dampak yang revolusioner dan terstruktur seperti yang telah diduga sebelumnya. Pemanfaatan sistem informasi digunakan untuk mencapai tujuan dan misi organisasi, yaitu efisiensi dan efektivitas dalam pemenuhan kebutuhan organisasi. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah strategi untuk pengembangan sistem informasi agar tercapai visi dan misi dalam pemenuhan kebutuhan dari organisasi. Tujuan dalam penelitian adalah membuat usulan rencana strategis sistem informasi, dengan menggunakan TOGAF ADM dalam rangka untuk menyelaraskan fungsi dari sistem informasi dan mendukung rencana strategis pemerintahan. Tujuan lain yang diharapkan adalah bagaimana rancangan dan susunan dari strategi sistem informasi yang digunakan mampu menggambarkan secara detail dari arsitektur sistem informasi. Alat yang digunakan dalam penelitian adalah konsep IT Balanced Scorecard(BSC) untuk menganalisis permasalahan kebutuhan informasi.

Kata Kunci: Sistem Informasi, Rencana Strategis, TOGAF ADM, IT Balanced Scorecard.

1. Pendahuluan

Saat ini teknologi informasi, komputer dan telekomunikasi memiliki

dampak yang revolusioner dan terstruktur (McNurlin, et al., 2009). Organisasi-

organisasi dalam sektor industri, pemasaran, dan pemerintahan sangat

bergantung pada sistem informasi yang mereka miliki (Ward & Peppard, 2002).

Pemanfaatan sistem informasi digunakan untuk mencapai tujuan dan misi

organisasi. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah strategi untuk pengembangan

sistem informasi agar tercapai visi dan misi organisasi.

Strategi sistem informasi merupakan penjelasan dari kebutuhan atau

permintaan dari organisasi terhadap informasi dan sistem untuk mendukung

strategi bisnisnya (Ward & Peppard, 2002). Oleh karena itu, diperlukan sebuah

perhatian khusus saat sebuah organisasi atau perusahaan tidak memiliki strategi

sistem informasi. The Open Group Architecture Framework (TOGAF) merupakan

sebuah metode yang menunjukkan detail dalam membangun, mengelola, dan

mengimplementasikan arsitektur enterprise dan sistem informasi yang disebut

Architecture Development Method (ADM).



Fajrin Nurman Arifin, dkk. ................. Perancangan Ulang Renstra SI Pemerintah

Renstra yang saat ini digunakan oleh pemerintah kabupaten Banyuwangi

dampaknya kurang maksimal. Oleh karena itu, dibutuhkan penyempurnaan

dengan mempertimbangkan framework pengembangan dari renstra dan

beberapa metode analisis sebagai parameter ukuran dari organisasi.

2. Tinjauan Pustaka dan Landasan Teori

2.1 Enterprise Architecture

Enterprise architecture atau lebih dikenal dengan arsitektur enterprise

adalah deskripsi dari misi stakeholder yang di dalamnya termasuk informasi,

fungsionalitas/kegunaan, lokasi organisasi, dan parameter kinerja. Arsitektur

enterprise mengambarkan rencana untuk mengembangkan sebuah sistem atau

sekumpulan sistem. Agar implementasi arsitektur enterprise bisa digunakan oleh

organisasi, sebaiknya organisasi mengadopsi sebuah metode atau framework

yang bisa digunakan dalam melakukan pengembangan arsitektur enterprise

tersebut sehingga dengan adanya metode arsitektur enterprise diharapkan dapat

mengelola sistem yang kompleks dan dapat menyelaraskan bisnis dan teknologi

informasi yang akan diinvestasikan.

2.2 TOGAF ADM

Gambar 1 Gambar TOGAF ADM

TOGAF memberikan metode secara detail bagaimana membangun dan

mengelola serta mengimplementasikan arsitektur enterprise dan sistem informasi

yang disebut dengan Architecture Development Method (ADM) (The Open

Group, 2009). TOGAF ADM seperti ditunjukkan pada Gambar 1, juga merupakan

metode yang fleksibel karena metode ini bisa disesuaikan dengan perubahan

dan kebutuhan selama perancangan dilakukan. Fase-fase pengembangan dalam

framework TOGAF antara lain:


Perancangan Ulang Renstra SI Pemerintah .................. Fajrin Nurman Arifin, dkk.

a. Preliminary

b. Architecture Vision

c. Business Architecture

d. Information System Architecture

e. Technology Architecture

f. Opportunities and Solution

g. Migration Planning

h. Implementation Governance

i. Architecture Change Management

2.3 IT Balanced Scorecard

IT Balanced Scorecard adalah salah satu alat untuk mengukur kinerja dari

suatu teknologi informasi yang memandang unit bisnisnya dari empat perspektif

yaitu kontribusi ke organisasi, orientasi pengguna, keunggulan operasional, dan

orientasi di masa depan. Van Grembergen dan Van Bruggen pada tahun 1997

mengadopsi BSC untuk digunakan pada departemen teknologi informasi (Van

Grembergen & Van Bruggen, 1997). Mereka berpandangan bahwa departemen

teknologi informasi merupakan penyedia layanan internal maka perspektif yang

digunakan harus mengalami perubahan dan disesuaikan. Perubahan yang

dilakukan oleh van Grembergen dan Van Bruggen dapat dilihat pada Gambar 2.

1. Perspektif kontribusi ke organisasi

Perspektif kontribusi ke organisasi adalah perspektif yang mengevaluasi

kinerja IT berdasarkan pandangan dari manajemen eksekutif, direktur dan

shareholder. Evaluasi IT dapat dipisahkan menjadi dua macam:

a. jangka pendek berupa evaluasi secara finansial;

b. jangka panjang yang berorientasi pada proyek dan fungsi IT itu

sendiri

2. Perspektif berorientasi pengguna

Perspektif berorientasi pengguna adalah perspektif yang mengevaluasi

kinerja teknologi informasi berdasarkan cara pandang pengguna bisnis

dan pelanggan dari unit bisnis yang ada. Organisasi melakukan

identifikasi pelanggan dan segmen pasar yang akan dimasuki. Perspektif

berorientasi pengguna membuat organisasi dapat menyelaraskan

berbagai ukuran pelanggan penting yaitu: kepuasan, loyalitas, retensi,

akuisisi, dan profitabilitas dengan pelanggan itu sendiri dan segmen pasar

yang menjadi sasaran. Selain itu perspektif ini juga memungkinkan



organisasi melakukan identifikasi dan pengukuran secara eksplisit yang

menetapkan proposisi nilai (faktor pendorong) yang akan organisasi

berikan kepada pelanggan dan segmen pasar yang menadi sasaran.

3. Perspektif keunggulan operasional

Perspektif keunggulan operasional adalah perspektif yang menilai kinerja

IT berdasarkan cara pandang manajemen IT, pihak yang berkaitan

dengan audit, dan pihak yang menetapkan aturan-aturan yang digunakan.

Keunggulan operasional suatu organisasi dapat dilihat pada operasi

bisnis internal yang terjadi.

4. Perspektif berorientasi masa depan

Perspektif berorientasi masa depan adalah perspektif yang menilai kinerja

IT berdasarkan cara pandang dari departemen itu sendiri. Pada perspektif

ini akan menyiapkan infrastruktur organisasi yang memungkinkan tujuan

dari tiga perspektif sebelumnya dapat tercapai. Kemampuan organisasi

untuk dapat menghasilkan produk atau jasa di masa mendatang dengan

kemampuan layanan yang memuaskan harus dipersiapkan mulai saat ini.

Gambar 2 Perubahan yang dilakukan oleh Van Grembergen dan Van Bruggen terhadap metode Balanced Scorecard (Van Grembergen & Van Bruggen, 1997)

3. Pertanyaan Penelitian

“Bagaimana susunan renstra SI di pemerintah kabupaten Banyuwangi

yang dapat memberikan dukungan terhadap bisnis/pelayanan dari pemerintah

kabupaten Banyuwangi?”

4. Metode Penelitian

4.1 Bahan Penelitian

Penelitian ini dirancang untuk menguji pertanyaan penelitian,

mendeskripsikan data dan fakta, serta kencenderungan-kecenderungan yang

saling berhubungan dan berpengaruh terhadap arsitektur sistem informasi yang

akan dikembangkan berdasarkan pendekatan TOGAF ADM. Bahan pada

penelitian ini adalah dekomposisi proses bisnis, pemanfaatan infrastruktur sistem



informasi, serta pola perolehan informasi pada unit kerja pemerintah (SKPD) di

lingkungan pemerintah kabupaten Banyuwangi.

4.2 Alat Penelitian

Alat yang digunakan dalam penelitian adalah identifikasi dari proses

pengembangan sistem informasi dalam pemerintahan dengan menggunakan

konsep IT Balanced Scorecard (BSC). Hal lainnya yang dilakukan dalam

penelitian adalah analisis permasalahan kebutuhan informasi agar diketahui

apakah saat ini pelayanan publik dapat dimaksimalkan jika nantinya arsitektur

sistem informasi sudah dibentuk.

4.3 Jalan Penelitian

Studi pendahuluan dilaksanakan melalui studi pustaka yang bertujuan

untuk mendapatkan pemahaman konseptual. Pemahaman tersebut diperoleh

berdasarkan kerangka berpikir sebagai landasan dalam menemukan fakta dan

fenomena yang berkembang saat ini di masing-masing SKPD (Satuan Kerja

Perangkat Daerah). Berikut adalah tahapan-tahapan yang digunakan sebagai

gambaran dari jalannya penelitian yang dilakukan:

a. Kerangka kerja penelitian

b. Analisis kondisi saat ini

c. Kondisi yang diinginkan di masa depan

Metode yang digunakan dalam pencarian data dijabarkan sebagai berikut:

a. kuesioner untuk memetakan proses bisnis yang berjalan saat ini dan

kondisi dari penggunaan teknologi TI di masing-masing instansi;

b. wawancara dengan pihak-pihak yang berkaitan dengan penelitian;

c. studi pustaka untuk mempelajari dokumentasi yang telah ada di

lingkungan pemerintahan kabupaten Banyuwangi; dan

d. observasi langsung di lingkungan unit kerja yang akan diteliti.

4.4 Diagram Penelitian

Gambar 3 Diagram Penelitian



a. Evaluasi

Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian adalah evaluasi dari

kondisi teknologi informasi yang saat ini dimiliki oleh kabupaten

Banyuwangi. Hal lain yang dilakukan adalah wawancara untuk

mendapatkan informasi tentang adanya perencanaan strategis sistem

informasi untuk mendukung rencana strategis kabupaten Banyuwangi.

Hasil dari evaluasi menunjukkan bahwa saat ini penggunaan renstra

sistem informasi kurang maksimal dan belum dapat mendukung renstra

kabupaten Banyuwangi. Oleh karena itu, dibutuhkan penyempurnaan dari

renstra sistem informasi agar proses pengembangannya dapat maksimal.

b. Penyusunan analisis IT BSC dan PEST

Bagian ini disusun sebuah matriks hasil evaluasi dari renstra sistem

informasi yang dimiliki oleh pemerintah kabupaten Banyuwangi. Bentuk

matriks hasil evaluasi berupa faktor-faktor yang mendukung

pengembangan renstra sistem informasi. Dalam analisis IT BSC

menunjukkan hasil pengukuran berdasarkan empat kategori yang

terdapat didalam analisis IT BSC. Dalam analisis tersebut juga

menunjukkan beberapa faktor yang menyebabkan kegagalan dari renstra

terdahulu. Namun, beberapa faktor yang lain menunjukkan sebuah

dukungan dalam pengembangan renstra sistem informasi. Analisis PEST

digunakan untuk mengevaluasi kondisi eksternal dari pemerintah

kabupaten Banyuwangi berkaitan dengan pengembangan renstra sistem

informasi yang baru.

c. Penyusunan Rencana strategis TOGAF ADM

Penyusunan renstra TOGAF ADM dibagi menjadi sembilan tahapan yang

menunjukkan detail langkah-langkah penyusunan berdasarkan fungsi dan

kategori yang menjadi fokus penyusunan. Dalam penyusunan TOGAF

ADM dimasukkan analisis SWOT dan Matriks McFarlan untuk

menyempurnakan tahapan pengembangan dari framework TOGAF.

Analisis SWOT digunakan dalam tahapan opportunities and solution

untuk menunjukkan kekuatan dan peluang dari pengembangan rencana

strategis sistem informasi. Untuk bagian weakness dan threat

menunjukkan kelemahan dan ancaman berkaitan kondisi internal dan

eksternal dari kabupaten Banyuwangi. Dalam analisis SWOT juga

menunjukkan sebuah solusi untuk menghindari ancaman dan



memaksimalkan kekuatan saat akan melakukan pengembangan dari

renstra sistem informasi. Matriks McFarlan digunakan untuk menunjukkan

pengelolaan dari portofolio aplikasi yang sudah dimiliki atau yang akan

dikembangkan oleh pemerintah kabupaten Banyuwangi. Matriks

McFarlan juga digunakan untuk mendukung tahapan business

architecture, migration planning, dan implementation governance dari

framework TOGAF ADM.

d. Usulan perbaikan renstra

Bagian ini merupakan sebuah hasil akhir penyusunan rencana strategis

sistem informasi kabupaten Banyuwangi menggunakan TOGAF ADM.

Rencana strategis yang dihasilkan diharapkan mampu memberikan

dukungan terhadap pelayanan dan TUPOKSI dari kabupaten

Banyuwangi. Hal lain yang diharapkan dari hasil rencana strategis sistem

informasi adalah sebuah usulan pengembangan dari sistem informasi

kabupaten Banyuwangi yang lebih terstruktur.

5. Hasil dan Pembahasan

Hasil yang didapatkan berdasarkan penelitian antara lain berupa susunan

renstra SI pemkab Banyuwangi menggunakan metode framewok TOGAF ADM,

faktor-faktor penilaian dari analisis IT BSC untuk mengukur perkembangan

teknologi IT di pemerintah kabupaten Banyuwangi, dan matriks McFarlan yang

digunakan untuk mengorganisasi portofolio aplikasi yang akan dikembangkan

maupun yang telah digunakan oleh pemerintah kabupaten Banyuwangi.

5.1 Analisis IT Balanced Scorecard

IT Balanced Scorecard adalah salah satu alat untuk mengukur kinerja dari

suatu teknologi informasi yang memandang unit bisnisnya dari empat perspektif

yaitu kontribusi ke organisasi, orientasi pengguna, keunggulan operasional, dan

orientasi di masa depan. Van Grembergen dan Van Bruggen pada tahun 1997

mengadopsi BSC untuk digunakan pada departemen teknologi informasi. Hasil

penelitian menunjukkan beberapa faktor pendukung maupun yang menjadi

hambatan dalam pengembangan sistem informasi. Bentuk hasil pengukuran

dibedakan menjadi tiga bagian, yakni apakah saat ini obyek yang menjadi fokus

pengukuran sudah berhasil, tidak berhasil, dan sedang dalam proses mencapai

hasilnya.



5.2 Analisis PEST

Analisis PEST merupakan analisis yang digunakan untuk mengukur faktor

eksternal berkaitan dengan Politik, Ekonomi, Sosial, dan Teknologi dari

organisasi. Dalam hal ini kategori-kategori pengukuran analisis PEST dapat

digunakan sebagai tolak ukur terhadap pengembangan rencana strategis sistem

informasi pemerintah kabupaten Banyuwangi berdasarkan Politik, Ekonomi,

Sosial, dan Teknologi.

5.3 Preliminary

Fase preliminary merupakan tahap awal yang merupakan tahap

persiapan perancangan rencana strategis sistem informasi. Tahapan ini

dilakukan agar proses perancangan dapat terarah dengan baik. Pada tahap ini

didefinisikan bagaimana rancangan tersebut akan dibuat. Tujuan dari fase

preliminary adalah untuk mengkonfirmasi komitmen dari manajemen, penentuan

framework dan metodologi yang akan digunakan dalam pengembangan

arsitektur enterprise.

5.4 Architecture Vision

Tahapan ini memiliki peran dalam menciptakan keseragaman pandangan

mengenai pentingnya arsitektur enterprise untuk mencapai tujuan organisasi

yang dirumuskan dalam bentuk strategi serta menentukan lingkup dari arsitektur

yang akan dikembangkan. Pada fase ini direpresentasikan melalui aspek visi dan

misi, tujuan, sasaran dan ruang lingkup (scope).

a. Pendekatan Dan Ruang Lingkup

b. Visi dan Misi Pemerintah Kabupaten Banyuwangi

c. Visi Teknologi Informasi

d. Misi Teknologi Informasi

e. Tujuan dan Sasaran

5.5 Business Architecture

Gambaran umum kondisi saat ini dari penerapan teknologi informasi di

pemerintah kabupaten Banyuwangi didapat dengan cara mengumpulkan data

melalui penyebaran kuesioner, survei lapangan dan wawancara dengan kepala

atau wakil dari satuan kerja yang ada di lingkungan pemerintah kabupaten

Banyuwangi. Wawancara bertujuan untuk memperoleh gambaran yang jelas dari

para eksekutif di masing-masing unit kerja mengenai proses bisnis di setiap

SKPD, permasalahan dengan sistem yang ada, visi ke depan tentang penerapan



teknologi informasi, pertukaran informasi antar unit kerja, kondisi SDM di setiap

SKPD, dan hal-hal lainnya yang terkait. Hal lainnya berkaitan dengan kuesioner

dan survei lapangan memiliki tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai

kondisi saat ini penerapan teknologi informasi di masing-masing unit kerja. Detail

dari business architecture dapat dilihat dalam tabel matriks McFarlan.

Tabel 1.a Matriks IT Balanced Scorecard

No Obyektif Ukuran Target Inisiatif Penilaian

1. Corporate Contribution

a. Landasan dalam pengem-bangan SI/TI

Evaluasi keefektifan pengguna-an

Mampu menjadi dasar / arahan dalam pengem-bangan

Membuat perda dan SIMDA

Proses mencapai target

Saat ini beberapa SKPD telah menggunakan landasan (SIMDA) untuk mengembangkan aplikasi. Namun beberapa yang lainnya masih belum menggunakannya.

b. Alokasi dana untuk pengem-bangan SI

banyaknya ketersedia-an dana

Membantu kemudahan dalam pengem-bangan SI dalam segi finansial

Pengalokasian dana di beberapa instansi

Tidak mencapai target

Alokasi dana di masing-masing SKPD tidak sama. Hal ini dikarenakan fokus pengembangan yang dilakukan oleh kabupaten Banyuwangi berfokus pada kesehatan dan pendidikan

2. User Orientation

a. Pengem-bangan SI

Kepuasan user

Kemudahan dalam pelayanan terhadap masyarakat

Pembuatan SI di beberapa instansi pemerintahan

Proses mencapai target

Pengembangan SI di masing-masing SKPD saat ini masih berjalan. Beberapa diantaranya telah memiliki sistem yang membantu proses pelayanan ke masyarakat atau pelaku bisnis

3. Operational Exellence

a. Integrasi informasi / data dari SI di beberapa instansi

Keefektif-an dari integrasi

Memaksi-malkan komunikasi antar instansi dalam penggunaan data

Pembuatan SI yang mampu memberikan informasi/data yang dapat digunakan secara bersamaan


Meskipun telah memiliki landasan arah pengembangan SI. Namun, beberapa SKPD tidak menggunakannya sehingga konsep integrasi data masih belum dapat terlaksana



Tabel 1.b Matriks IT Balanced Scorecard – Lanjutan

No Obyektif Ukuran Target Inisiatif Penilaian

4. Future Orientation

a. Tenaga ahli

Jumlah tenaga IT di beberapa instansi

Mencapai jumlah yang sesuai dari tenaga IT

Perekrutan / pelatihan tenaga IT


Saat ini jumlah tenaga IT di masing-masing SKPD belum terpenuhi. Hal lainnya berkaitan pelatihan-pelatihan berkala dari teknologi IT juga belum dilaksanakan.

b. Sarana pendukung

Jumlah sarana pendukung yang tersedia

Memberikan kemudahan dalam alur lalu lintas pertukaran data

Pemasangan tower pada titik-titik yang telah ditentukan sesuai dengan mapping dari perencanaan

Mencapai target

Jumlah sarana pendukung teknologi IT saat ini telah mencukupi. Hal ini dapat dilihat dari jumlah tower maupun teknologi lainnya yang telah terpasang berdasarkan PerDa tahun 2007

5.6 Information System Architecture

a. Arsitektur Aplikasi

Arsitektur aplikasi yang dimaksudkan dalam bagian ini tidak berfokus

pada desain dari aplikasi namun bertujuan untuk menjelaskan aplikasi-

aplikasi yang mendukung proses pelayanan pemerintah kabupaten

Banyuwangi, baik pelayanan kepada masyarakat maupun terhadap

internal dari pemerintahan itu sendiri.

b. Arsitektur data

Pada bagian ini menjelaskan mengenai arsitektur data saat ini yang

digunakan di masing-masing SKPD maupun data yang menjadi usulan

untuk digunakan di tiap-tiap SKPD. Arsitektur data yang dimaksudkan

dalam bagian ini tidak berfokus pada desain dari data namun bertujuan

untuk menjelaskan data yang mendukung proses pelayanan pemerintah

kabupaten Banyuwangi.

5.7 Technology Architecture

Tahapan ini bertujuan untuk mengidentifikasikan platform teknologi saat

ini dan melihat secara langsung penggunaan platform teknologi saat ini terhadap

aplikasi. Tahapan ini juga mendefinisikan teknologi-teknologi utama yang

dibutuhkan untuk memberikan dukungan terhadap aplikasi berikut data yang

akan dikelola.



Pada tahun 2007 telah dipasang jaringan nirkabel (wireless LAN) sebagai

backbone yang menghubungkan seluruh SKPD di pemerintahan kabupaten

Banyuwangi, termasuk seluruh kantor kecamatan dan beberapa kantor

desa/kelurahan sebagai tahap awal dalam pengembangan jaringan utama

(backbone). Dalam perencanan berikutnya memiliki fokus pada pengembangan

jaringan utama yang menghubungkan seluruh perangkat pemerintahan

kabupaten Banyuwangi, termasuk seluruh kantor desa/kelurahan, puskesmas

serta institusi pendidikan atau sekolah-sekolah.

a. Media kabel digunakan untuk menghubungkan gedung-gedung yang

berdekatan.

b. Media radio yang digunakan sebagai alat komunikasi mempunyai 2 (dua)

konfigurasi, yaitu konfigurasi Mesh dan konfigurasi Point to Point.

Konfigurasi Mesh (Mesh Configuration) diterapkan untuk

menghubungkan antar gedung SKPD dari pemerintahan

kabupaten Banyuwangi yang letaknya berjauhan tetapi masih

berada dalam satu kota (kurang lebih 2,5 km). Antena yang

digunakan adalah Omni Directional Antena.

Konfigurasi Point to Point diterapkan sebagai backbone untuk

menghubungkan seluruh kecamatan di kabupaten Banyuwangi.

Antena yang digunakan adalah Point to Point Antena.

Gambar 4 Topologi Jaringan antar SKPD



Gambar 5 Topologi Jaringan Kabupaten Banyuwangi

Desa/kelurahan, puskesmas, sekolah dan telecenter terhubung ke

jaringan utama (backbone) dengan melalui kecamatan sebagai repeater-nya.

Untuk itu dalam topologi jaringannya bisa menggunakan konfigurasi mesh,

konfigurasi point to point atau gabungan kedua konfigurasi tersebut didasarkan

pada struktur geografi dan kontur dari daerah masing-masing.

5.8 Opportunities and Solution

SWOT analisis (Strength, Weakness, Opportunity and Threat Analysis)

dilakukan dalam dua tahap, yaitu tahap pengumpulan data dan tahap analisis

internal/eksternal. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan

penyebaran kuisioner, sedangkan analisis internal/eksternal meliputi analisis

lingkungan internal organisasi yang terdiri dari analisis kekuatan (strength) dan

kelemahan (weakness) dilanjutkan dengan analisis lingkungan eksternal yang

terdiri dari analisis kesempatan (opportunity) dan analisis ancaman (threat).

5.9 Migration Planning

Pada tahapan ini membahas tentang rencana migrasi dari sistem

informasi dan tenaga IT yang dibutuhkan oleh pemerintah kabupaten

Banyuwangi. Berdasarkan hasil studi pustaka, pemerintah kabupaten

Banyuwangi telah memiliki rencana pengembangan dari masing-masing sistem



informasi melalui renstra TI kabupaten Banyuwangi (2013-2017). Tahapan ini

juga membahas tentang strategi pengembangan guna mendukung proses

migrasi. Tahapan migrasi juga dapat mempertimbangkan matriks McFarlan

dalam pengembangan aplikasinya sehingga proses pengembangannya lebih

terfokus sesuai kebutuhan.

Tabel 2.a Tabel hasil analisis SWOT

EKSTERNAL

INTERNAL

Opportunities Threat

a. Menjalin kerjasama dengan daerah atau instansi lain dalam hal transfer knowledge

pengembangan dan pengelolaan TI.

b. Pemanfaatan otonomi daerah untuk pengembangan TI.

c. Pemanfaatan TI untuk pengembangan sumber daya, sosial budaya, dan ekonomi daerah.

d. Adanya PERDA yang mendukung pengembangan TI (disusunnya SIMDA sebagai arah pengembangan TI di masing-masing SKPD).

a. Ketidakstabilan politik. b. Adanya daerah lain

sebagai kompetitor untuk menarik pelaku bisnis.

c. Tidak terdapatnya penanggung jawab sistem informasi di masing-masing SKPD yang sesuai kualifikasi.

Strength

a. Proses bisnis dan sistematika pertukaran informasi antar SKPD dengan kabupaten/kota dan pusat sudah baku dan jelas.

b. Akses informasi kabupaten untuk masyarakat dan pelaku bisnis lebih mudah.

c. Sudah terbentuknya SKPD sebagai penanggung jawab aliran data/transaksi dari informasi.

d. Komitmen dari para stakeholders dalam pengembangan dan penerapan teknologi informasi

e. Infrastruktur pendukung TI (hardware dan software) telah cukup dan

memadai. f. Adanya perguruan

tinggi/akademi yang dapat menjadi mitra kerja pemkab Banyuwangi.

a. Memperbanyak frekuensi komunikasi dengan daerah (kabupaten) / instansi lain dalam hal pengembangan dan pengelolaan TI. (Strength (c,f) dengan Opportunities (a))

b. Mengembangkan / memaksimalkan suatu sistem informasi yang memudahkan masyarakat/pelaku bisnis untuk mengakses informasi yang berkaitan dengan ekonomi, sosial budaya, dan sumber daya yang dimiliki kabupaten Banyuwangi. (Strength (b,c) dengan Opportunities (c))

c. Memperbanyak PERDA maupun framework

sebagai arahan/dasar pengembangan TI. (Strength (d) dengan Opportunities (d))

a. Mengembangkan / memaksimalkan suatu sistem informasi yang memudahkan masyarakat/pelaku bisnis untuk mengakses informasi agar tertarik berinvestasi di kabupaten Banyuwangi. (Strength (b,f) dengan Threat (b))

b. Perbaikan stabilitas politik yang lebih nyaman. (Strength (d) dengan Threat (a))

c. Perlunya pelatihan-pelatihan secara berkala berkaitan dengan TI di masing-masing SKPD. (Strength (c) dengan Threat (c))



Tabel 2.b Tabel hasil analisis SWOT – Lanjutan

Weakness

a. Sistem pengolahan informasi belum optimal.

b. Tidak ada perencanaan pengembangan SDM yang sesuai dengan kebutuhan di masing-masing SKPD.

c. Penerapan teknologi yang tidak sepadan dengan daya dukung SDM.

d. Belum digunakannya standar pengembangan teknologi yang sudah ada.

e. Pendanaan untuk pengembangan TI yang terbatas.

f. Integrasi data yang kurang menyeluruh.

a. Memaksimalkan penggunaan framework (SIMDA) pengembangan yang sudah ada. (Weakness (d) dengan Opportunities (d))

b. Memasukan rencana pengembangan dan pengelolaan TI di RAPBD kabupaten Banyuwangi. (Weakness (e) dengan Opportunities (b))

c. Transfer knowledge saat pengembangan SI/TI untuk memaksimalkan integrasi data. (Weakness (f) dengan Opportunities (a))

a. Dilakukannya pelatihan secara berkala berkaitan dengan teknologi SI/TI maupun perekrutan tenaga ahli SI/TI di masing-masing SKPD. (Weakness (b,c) dengan Threat (c))

b. Optimalisasi penggunaan SI/TI untuk menarik investasi dari masyarakat/pelaku bisnis. (Weakness (a,f) dengan Threat (b))

5.10 Implementation Governance

Tahapan ini bertujuan untuk menyusun rekomendasi untuk pelaksanaan

tata kelola sistem dan tata kelola teknologi informasi secara terstruktur. Saat ini

untuk tata kelola teknologi informasi menjadi tanggung jawab Dinas

Perhubungan Komunikasi dan Informatika sesuai dengan Peraturan Bupati

Nomor 50 Tahun 2011 tentang Rincian Tugas, Fungsi dan Tata Kerja Dinas

Perhubungan, Komunikasi dan Informatika Kabupaten Banyuwangi. Pada

tahapan ini ditampilkan sebuah matriks dari McFarlan yang berfungsi untuk

mengelola portofolio dari aplikasi. Penyusunan dari matriks McFarlan

berdasarkan tujuh pertanyaan yang diajukan oleh McFarlan untuk

mengklasifikasikan masing-masing aplikasi yang dikembangkan oleh pemerintah

kabupaten Banyuwangi.

5.11 Architecture Change Management

Tahapan ini memiliki peran dalam menetapkan rencana manajemen

arsitektur dari sistem yang baru dengan cara melakukan pengawasan terhadap

perkembangan teknologi dan perubahan lingkungan organisasi, baik internal

maupun eksternal. Beberapa perubahan yang terjadi berkaitan dengan

pengembangan sistem informasi adalah kebutuhan tenaga TI di masing-masing

SKPD dan perubahan arsitektur dari sistem informasi yang akan dikembangkan.

Hal lain yang diusulkan berkaitan dengan pengembangan aplikasi/sistem

informasi dari masing-masing SKPD kabupaten Banyuwangi antara lain COTS



(Commercial Of The Self), FOSS (Free Open Source and Software), dan

Enterprise Application Integration.

Tabel 3 Tabel Matriks McFarlan

STRATEGIC HIGH POTENTIAL

a. SI Kependudukan dan Ketenagakerjaan

b. SI Perencanaan Pembangunan Daerah

c. SI Keuangan Daerah

d. SI Kas dan Perbendaharaan

e. SI Geografis

f. SI Eksekutif

a. SI Pelayanan Ijin Terpadu (SIMBPPT)

b. Portal Pemda

c. SI Potensi Daerah

d. SI Tim Koordinasi Penanggulangan Kemiskinan (TKPK)

a. SI Pengawasan Daerah

b. SI Pengelolaan Pendapatan Daerah

c. SI Pengelolaan Perusahaan Daerah

d. SI Pengadaan dan Pengelolaan Barang Daerah

e. SI Pengelolaan Pasar

f. SI Penyelenggaraan Pemerintahan (LPPD IKK)

g. Office Automation

h. SI Ketentraman dan Ketertiban

i. SI Pengelolaan Hukum dan Perundang-undangan (SISKUM/JDIH)

j. SI Arsip

a. SI Kepegawaian (SIMPEG)

b. SI Lingkungan Hidup dan Sarana Umum

c. SI Perpusda

d. SI Administrasi DPRD

e. SI Tata Naskah (PPID)

f. SI Kehutanan dan Pertanian

g. SI Peternakan

h. SI Pengairan

i. SI Perikanan dan Kelautan

j. SI Pertambangan dan Energi

k. SI Pariwisata dan Seni Budaya

l. SI Kesehatan

m. SI Pendidikan

n. SI Industri dan Perdagangan

o. SI Perhubungan dan Telekomunikasi

KEY OPERATIONAL SUPPORT

6. Penutup

6.1 Kesimpulan

1. Analisis IT Balanced Scorecard menunjukkan kondisi internal berkaitan

dengan faktor kegagalan pengembangan sistem informasi dan hal-hal

yang dapat mendukung dalam proses pengembangan sistem informasi.

2. Susunan rencana strategis sistem informasi lebih terstruktur berdasarkan

fase pengembangan dari TOGAF ADM, dimulai dari fase awal, proses

migrasi dan perubahan arsitektur dari sistem informasi yang akan

dikembangkan, sehingga nantinya rencana strategis yang tersusun dapat

dimanfaatkan secara maksimal dan lebih efektif.

3. Pada fase TOGAF Implementation Governance digunakan matriks

McFarlan untuk pengelolaan portofolio aplikasi agar aplikasi yang sedang

dikembangkan maupun yang sudah dimiliki oleh pemerintah kabupaten

Banyuwangi dapat dikelompokkan berdasarkan fungsi dan perannya.



4. Platform teknologi yang ada saat ini mendukung kandidat aplikasi yang

diusulkan tetapi perlu penambahan dan peningkatan teknologi dengan

optimalisasi teknologi yang ada. Hal ini dapat dilihat pada fase

Architecture Change Management dari TOGAF ADM.

5. Pemodelan arsitektur enterprise ini, memberikan panduan dalam

membuat cetak biru untuk pengembangan sistem informasi di masing-

masing SKPD. Untuk itu pemodelan arsitektur enterprise ini dapat

dijadikan panduan langkah awal untuk melakukan perencanaan cetak biru

pengembangan sistem informasi pemerintah kabupaten Banyuwangi.

6.2 Saran

1. Pada masing-masing SKPD di pemerintah kabupaten Banyuwangi perlu

adanya peningkatan sumber daya manusia yang terkait teknologi

informasi agar proses pengembangan IT dapat berjalan lebih cepat.

Penanggung jawab dari sistem informasi saat ini sebagian besar memiliki

disiplin ilmu yang tidak terkait dengan teknologi informasi.

2. Untuk memperoleh cetak biru yang lebih detail dan lengkap mencakup

keseluruhan sub fase diperlukan kajian lebih lanjut dan meneruskan

penelitian dengan melakukan kajian pada setiap sub fase dalam TOGAF

ADM.

3. Berdasarkan hasil analisis IT BSC sebaiknya dalam pengembangan

maupun perancangan framework rencana strategis sistem informasi

perlunya mendapatkan komitmen para stakeholder. Untuk itu dalam

penelitian selanjutnya diperlukan sebuah analisis awal berkaitan kondisi

awal maupun keunggulan yang akan dicapai dalam penerapan rencana

strategis sistem informasi.



Daftar Pustaka

Ansoff, H.I., Declerck, R.P. & Hayes, R.L., 1976. From Strategic Planning to Strategic Management. New Jersey: John Wiley & Sons.

Bahill, A.T., Botta, R. & Daniels, J., 2006. The Zachman Framework Populated with Baseball Models. Journal of Enterprise Architecture, 2(4), pp. 50-68.

Bertoni, M., Chirumalla, K. & Johansson, C., 2012. Social Technologies for Cross-functional Product Development: SWOT Analysis and Implications. Prosiding. The 45th HICSS (Hawaii International Conference on System Sciences), pp. 3918-3927.

BPPT, 2007. Rencana Strategis Teknologi Informasi Pemerintah Kabupaten Banyuwangi 2008 – 2012. Banyuwangi: Pemerintah Kabupaten Banyuwangi.

Buckl, S., Dierl, T., Matthes, F. & Schweda, C.,M., 2011. Complementing the Open Group Architecture Framework with Best Practice Solution Building Blocks. Prosiding. The 44th HICSS (Hawaii International Conference on System Sciences), pp 1-9.

Campbell, A. & Alexander, M., 1997. What’s Wrong with Strategy?. Harvard Business Review, Nov-Dec 1997, pp. 42-51.

Damanik, K.D.A., 2008. Rencana Strategis Pengembangan e-Government Pemerintah Kota Pekanbaru. Tesis. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.

Falahah & Rosmala, D., 2010. Penerapan Framework Zachman pada Arsitektur Pengelolaan Data Operasional: Studi Kasus SBU Aircraft Services, PT. Dirgantara Indonesia. Makalah. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010, pp. 96-98.

Fuady, A.H., 2008. Perancangan Framework Sistem Informasi di Pemerintah Kota Kediri. Tesis. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.

Harrison, K. & Varveris, L., 2004. TOGAF: Establishing Itself As The Devenitive Method for Building Enterprise Architecture in The Commercial World. [Online] Tersedia di: http://www.developer.com/design/article.php /3374171/TOGAF-Establishing-Itself-As-the-Definitive-Method-for-Building -Enterprise-Architectures-in-the-Commercial-World.htm [Diakses pada 1/12/2013].

Krisna, Y.D., 2011. Evaluasi Penerapan Sistem Teknologi Informasi Dalam Upaya Meningkatkan Kinerja Kantor Pelayanan Pajak (Studi pada Kantor Pelayanan Pajak Madya Tangerang). Tesis. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.

McNurlin, B., Sprague, R. & Bui, T., 2009. Information Systems Management in Practice. 8th Edition. New Jersey: Prentice Hall.



Mintzberg, H., 2013. The Rise and Fall of Strategic Planning. New York: Free Press.

Murdhita, I., N., 2008. Perencanaan Strategis Teknologi Informasi pada Pemerintah Daerah Kabupaten Bangli dengan Growing Enterprise Architecture Framework. Tesis. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.

Osvalds, G., 2001. Definition of Enterprise Architecture-centric Models for The Systems Engineer. Prosiding. The 11th Annual International Symposium of the International Council on Systems Engineering (INCOSE), Melbourne, Australia.

Pant, S. & Hsu, C, 1995. Strategic Information Systems Planning: A Review. The 1995 Information Resources Management Association International Conference, Atlanta, Georgia.

Porter, M.E., 1980. Competitive Strategy: Techniques for Analysing Industries and Competitors. New York: Free Press.

Shah, H. & Kourdi, M.E., 2007. Framework for Enterprise Architecture. IT Professional IEEE, 9(5), pp. 36-41.

The Open Group, 2009. The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Version 9, Enterprise Edition.

Van Grembergen, W. & Van Bruggen, R., 1997. Measuring and Improving Corporate Information Technology Through The Balanced Scorecard Technique. Prosiding. The 4th European Conference on the Evaluation of Information Technology, pp. 163-171.

Van Grembergen, W., 2007. Introduction to the Minitrack “IT Governance and its Mechanisms”. Prosiding. The 40th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), pp. 233.

Ward, J. & Peppard, J., 2002. Strategic Planning for Information System, 3rd Edition. Baffins Lane,Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons Ltd.

Yingfa, S. & Hong, Y., 2010. The Risk Study of E-Governance Based on PEST Analysis Model. Prosiding. The 2010 International Conference on E-Business and E-Government (ICEE), pp. 563-566.

Yunis, R. & Surendro, K., 2008. Pemilihan Metodologi Pengembangan Enterprise Architecture untuk Indonesia. Prosiding. SNIKA, 3(1), pp. A53-A59.

Yunis, R. & Surendro, K., 2009. Perancangan Model Enterprise Architecture Dengan Togaf Architecture Development Method. Prosiding. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009, pp. E25-E31.

35

APLIKASI SISTEM PAKAR TRADITIONAL CHINESE MEDICINE (TCM) UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG

MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF)

Abriarenny S.M.A., Choerun Asnawi

Program Studi S1 Teknik Informatika STMIK Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

[email protected], [email protected]

Abstrak

Penyakit jantung merupakan pembunuh nomor 1 di dunia, termasuk di Indonesia. Angka kematian yang tinggi karena penyakit jantung disebabkan oleh ketersediaan tenaga medis yang terbatas serta mahalnya biaya pemeriksaan kesehatan. Hal tersebut menjadikan pengobatan alternatif kembali diminati, salah satunya menggunakan metode Traditional Chinese Medicine (TCM). Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi sistem pakar yang mudah dipahami dan memiliki fitur diagnosa penyakit jantung secara TCM serta mampu memberikan rekomendasi pengobatan dengan menggunakan titik-titik akupuntur, obat herbal dan nutrisi sesuai dengan diagnosa yang diberikan. Aplikasi sistem pakar ini dirancang dengan mengunakan model waterfall. Pengetahuan direpresentasikan menggunakan model Kaidah Produksi, yang dituliskan dalam bentuk if-then. Metode inferensi yang digunakan dalam aplikasi ini adalah backward chaining dan forward chaining, sedangkan untuk menentukan besarnya kepercayaan pengguna digunakan metode Certainty Factor (CF).

Kata Kunci: Sistem Pakar, Penyakit Jantung, TCM, Certainty Factor.

1. Pendahuluan

Berdasarkan data dari WHO, saat ini penyakit jantung merupakan

pembunuh nomer satu di dunia. Di Indonesia, berdasarkan data dari Rumah

Sakit Pusat (RSP) Jantung dan Pembuluh Darah Nasional “Harapan Kita”, rata-

rata ada 15-20 pasien yang dirawat setiap hari, 350-400 pasien berobat ke

poliklinik dan 25-30 pasien per hari yang melakukan pemeriksaan kateterisasi

(Setyaningrum, 2011). Masyarakat enggan memeriksakan kesehatan jantung

karena mahalnya biaya yang harus dikeluarkan untuk pemeriksaan di rumah

sakit dan adanya keterbatasan jumlah tenaga medis khususnya di pedesaan

atau daerah terpencil. Dua hal tersebut menjadi alasan mengapa saat ini

pengobatan alternatif kembali diminati oleh masyarakat. Salah satu pengobatan

alternatif yang paling diminati adalah pengobatan alternatif menggunakan

Traditional Chinese Medicine (TCM).

TCM merupakan seni pengobatan tradisional yang telah ada sejak lima

ribu tahun lalu. TCM telah dipublikasikan dalam buku pelajaran Huang-di-nei-jing

(Ilmu Penyakit Dalam Kaisar Kuning) yang diterbitkan pada masa Can Ciu Can

Kuo (tahun 770-221 SM) yang isinya mengenai Akupuntur. Buku tersebut dibagi




Abriarenny, dkk. .... Aplikasi Sistem Pakar TCM untuk Diagnosa Penyakit Jantung

dalam dua bagian, yaitu “Ling Su” dan “Su Wen”. Dalam “Ling Su” tertulis

mengenai meridian, titik-titik cara penusukan, titik-titik yang dilarang dalam

penusukan dan pengetahuan akupuntur lainnya serta moksibasi. Sedangkan

dalam “Su Wen”, tertulis mengenai lima unsur, fenomena organ (Cang Siang),

cara pemeriksaan serta cara pengobatan.

TCM masuk di Indonesia secara resmi pada tahun 1963. Rumah Sakit Dr.

Cipto Mangunkusumo (RSCM) membuka klinik akupuntur yang berkembang

terus hingga menjadi Unit Pelayanan Teknis Rumah Sakit. TCM semakin

berkembang di Indonesia, dibuktikan dengan semakin banyaknya lembaga

pendidikan Akupuntur. Pengetahuan mengenai TCM tersimpan di dalam buku-

buku teks berbahasa Mandarin dan Inggris serta melekat pada seorang pakar

TCM. Buku maupun literatur lain mengenai TCM dengan bahasa Indonesia

masih sulit ditemukan. Penyelenggaraan pendidikan maupun penunjang kegiatan

praktek Akupuntur di klinik juga belum melibatkan penggunaan sistem informasi.

Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengembangkan sebuah

sistem informasi dalam wujud aplikasi sistem pakar yang khusus menangani

diagnosa penyakit jantung secara TCM berikut dengan cara penanganannya

dengan menggunakan bahasa Indonesia. Metode yang digunakan adalah

metode Certainty Factor (CF). Guna mewujudkan aplikasi sistem pakar yang

dikehendaki, maka pengetahuan mengenai TCM khususnya mengenai cara

pengobatan TCM menggunakan metode akupuntur dihimpun dari berbagai

literatur yang ada serta dari pakar TCM secara langsung.

Sistem pakar yang dikembangkan sedapat mungkin harus dapat meniru

perilaku seorang pakar TCM yang sesungguhnya. Hal tersebut dapat dicapai

dengan memanfaatkan metode kuantifikasi pertanyaan sebagai penentu faktor

kepastian pengguna, sehingga pengguna merasa seolah-olah sedang

berinteraksi dengan seorang pakar secara langsung. Aplikasi yang dihasilkan

diharapkan dapat digunakan untuk mengeksplisitkan pengetahuan pakar TCM

dengan tampilan yang mudah dimengerti oleh pengguna sistem, sebagai salah

satu referensi pembelajaran oleh para pelajar TCM serta sebagai salah satu alat

penunjang praktek akupuntur di klinik.

2. Tinjauan Pustaka

Kasniyah (2009) menyatakan bahwa pengobatan tradisional merupakan

fenomena sosial budaya yang telah menyatu dalam kehidupan masyarakat.

Pengobatan tradisional telah diakui dan dijadikan lembaga resmi secara nasional

oleh pemerintah di beberapa negara, seperti Cina, India, Vietnam, Jepang dan


Aplikasi Sistem Pakar TCM untuk Diagnosa Penyakit Jantung .... Abriarenny, dkk.

Srilangka. Pengobatan tradisional mendapat tempat penting di Vietnam dan

India, sedangkan Zimbabwe menempatkan praktisi kedokteran tradisional dalam

bagian penting dari sistem kedokteran. Sementara itu di Indonesia, pengobatan

tradisional belum mendapat pengakuan resmi dari lembaga pemerintah dan

masih dalam tingkat rumah tangga dan masyarakat. Salah satu pengobatan

tradisional yang berkembang di Indonesia adalah TCM.

Dalam Kusrini (2008) diberikan contoh kasus mengenai pembuatan

aplikasi sistem pakar untuk menangani penyakit TBC pada anak yang diberi

nama TubEx System. Aplikasi tersebut dibuat dengan menggunakan Sistem

Operasi Windows, bahasa pemrograman Delphi 6 dan software pengelola

database Interbase 6 Server. Aplikasi dapat berjalan dengan baik di Windows

XP, tetapi tidak dapat di-install di Windows 7 maupun Windows 8. Metode yang

digunakan sama dengan yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu metode CF

yang dalam penentuan nilainya digunakan metode kuantifikasi pertanyaan.

3. Landasan Teori

3.1 Penyakit Jantung

Penyakit jantung dapat disebabkan oleh bawaan lahir, infeksi,

penyempitan arteri koroner, tekanan darah tinggi, atau gangguan lainnya. Gejala

penyakit jantung bervariasi sesuai dengan jenisnya. Ada beberapa penyakit

jantung yang tidak menunjukkan gejala pada fase-fase awal. Selain itu, antara

penderita satu dengan lainnya juga memiliki gejala yang berbeda.

TCM membagi penyakit jantung menjadi beberapa jenis (Wahyudi, 2011):

1. Sindrom Qi Xu Jantung

2. Sindrom Yang Xu Jantung

3. Sindrom Yang Binasa Jantung

4. Sindrom Xue Xu Jantung

5. Sindrom Yin Xu Jantung

6. Sindrom Api Jantung Berkobar

7. Sindrom Reak Panas di Jantung

8. Sindrom Reak Menyumbat Pintu Jantung

9. Sindrom Stagnasi Xue di Jantung

3.2 Sistem Pakar

Sistem Pakar adalah sistem informasi berbasis komputer yang

menggunakan pengetahuan pakar untuk mencapai performa keputusan tingkat

tinggi dalam domain persoalan yang sempit (Turban, et al., 2005). Konsep dasar



sistem pakar mencakup beberapa persoalan mendasar, antara lain apa yang

dimaksud dengan keahlian, siapa yang disebut pakar, bagaimana keahlian dapat

ditransfer, dan bagaimana sistem bekerja.

Ada beberapa komponen yang harus dimiliki untuk membangun sebuah

sistem pakar (Hartati & Iswanti, 2008):

1. Antar Muka Pengguna (User Interface), antar muka yang efektif dan user

friendly penting bagi pemakai yang tidak ahli dalam bidang yang

diterapkan pada sistem pakar.

2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base), merupakan kumpulan

pengetahuan bidang tertentu pada tingkatan pakar dalam format tertentu.

3. Mekanisme Inferensi (Inference Machine), merupakan otak dari sistem

pakar yang akan mencari solusi dari suatu permasalahan.

4. Memori Kerja (Working Memory), merupakan bagian yang menyimpan

fakta-fakta yang diperoleh saat dilakukan proses konsultasi.

Struktur Sistem Pakar dapat dilihat dari Gambar 1 (Turban, et al., 2005).

Gambar 1 Struktur Sistem Pakar

3.3 Representasi Pengetahuan

Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk

mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar. Representasi



pengetahuan dilakukan dengan cara mengumpulkan pengetahuan yang sesuai

dengan domain keahlian tersebut. Pengetahuan yang dikumpulkan bisa dari

media cetak, elektronik, maupun pengetahuan dari pakar keahlian dan

pengalamannya. Representasi pengetahuan dimaksudkan untuk menangkap

sifat-sifat penting masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh

prosedur pemecahan masalah.

3.4 Metode Inferensi

Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang

diketahui atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis (logical conclusion)

atau implikasi berdasarkan informasi yang tersedia. Dalam sistem pakar proses

inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Mesin Inferensi atau

Inference Engine (Kusrini, 2008).

Dalam melakukan inferensi diperlukan adanya proses pengujian kaidah-

kaidah dalam urutan tertentu untuk mencari yang sesuai dengan kondisi awal

atau kondisi yang berjalan yang sudah dimasukkan pada basis data. Perunutan

adalah proses pencocokan fakta, pernyataan atau kondisi berjalan yang ada

pada basis pengetahuan atau memori kerja dengan kondisi yang dinyatakan

pada premis atau bagian kondisi pada kaidah (Hartati & Iswanti, 2008).

Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar, yaitu runut

maju (forward chaining) dan runut balik (backward chaining) (Kusrini, 2008).

3.5 Faktor Kepastian (Certainty Factor)

Faktor Kepastian (Certainty Factor) diperkenalkan oleh Shortliffe

Buchanan dalam pembuatan MYCIN (Hartati & Iswanti, 2008). Certainty Factor

(CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukkan

besarnya kepercayaan.

CF didefinisikan sebagai berikut (Hartati & Iswanti, 2008):

),(),(),( EHMDEHMBEHCF ...................................................... (1)

),( EHCF : Certainty Factor hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

),( EHMB : Ukuran kepercayaan (measure of increased belief) terhadap

hipotesis H yang dipengaruhi oleh evidence (gejala) E.

),( EHMD : Ukuran ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap

hipotesis H yang dipengaruhi oleh evidence E.

Di dalam MYCIN terdapat aturan untuk menggabungkan evidence

anteseden yang ada di dalam sebuah kaidah. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 1.



Tabel 1 Kombinasi evidence anteseden

EVIDENCE E NILAI KETIDAKPASTIAN

E1 and E2 ),(),,(min 21 EHCFEHCF

E1 or E2 ),(),,(max 21 EHCFEHCF

not E ),( EHCF

Bentuk dasar rumus certainty factor sebuah aturan dalam bentuk if E

then H adalah sebagai berikut (Hartati & Iswanti, 2008):

),(),(),( EHCFeECFeHCF ........................................................... (2)

),( eHCF : certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e.

),( eECF : certainty factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e.

),( EHCF : certainty factor hipotesa H dengan asumsi evidence diketahui

dengan pasti ketika 1),( eECF .

Nilai CF ada dua, yaitu (Hartati & Iswanti, 2008):

1. Nilai CF kaidah yang nilainya melekat pada suatu kaidah atau rule

tertentu dan besarnya nilai diberikan oleh pakar.

2. Nilai CF yang diberikan oleh pengguna untuk mewakili derajat kepastian

atau keyakinan atas premis (misalnya gejala, kondisi, ciri) yang dialami

pengguna.

4. Metode Penelitian

4.1 Bahan Penelitian

Untuk dapat melakukan diagnosa suatu penyakit, maka harus diketahui

dulu gejala-gejalanya. Daftar gejala ditampilkan dalam Tabel 2 (Wahyudi, 2011).

Tabel 2.a Tabel Penyakit Jantung dan Gejalanya

Kode Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9

G1 Mudah Lelah √ √ √

G2 Nafas Pendek √ √

G3 Wajah Pucat √ √ √

G4 Berkeringat √ √ √

G5 Lidah Merah Pucat √

G6 Nadi Lemah √

G7 Palpitasi atau Berdebar √ √ √ √ √ √ √

G8 Bibir Pucat √ √

G9 Anggota Gerak terasa dingin terutama tangan √ √

G10 Dada terasa pengap dan panas √

G11 Lidah pucat, basah dan gemuk √



Tabel 2.b Tabel Penyakit Jantung dan Gejalanya – Lanjutan


G12 Nadi tenggelam dan lemah √

G13 Nafas pendek, lemah dan dangkal √

G14 Bibir Cyanotis √

G15 Lidah pucat, biru, pendek dan sulit dijulurkan √

G16 Nadi tersembunyi dan sulit diraba √

G17 Insomnia √ √ √ √

G18 Sering terbangun dengan mimpi menakutkan √ √ √

G19 Mudah terkejut √ √ √

G20 Cemas atau Gelisah √ √ √ √

G21 Daya ingat menurun √ √ √ √

G22 Pusing √

G23 Lidah pucat, kurus, kering √

G24 Nadi halus terputus-putus √

G25 Pipi merah √

G26 Rasa demam sore hari √

G27 Rasa panas pada 5 palm √

G28 Rasa kering pada mulut dan tenggorokan √

G29 Otot lidah merah, ujung lidah lebih merah, retak longitudinal sampai ujung lidah, gemuk

√

G30 Selaput lidah tipis, mengelupas √

G31 Nadi cun cepat, nadi ce lemah √

G32 Haus √

G33 Luka, bengkak dan nyeri di mulut dan lidah, sariawan √

G34 Rasa demam √

G35 Rasa pahit di mulut pada pagi hari setelah malamnya kurang tidur

√ √

G36 Wajah merah √

G37 Kencing rasa panas, warna kuning tua √

G38 Selaput lidah kuning, otot dan ujung lidah merah, retak longitudinal hingga ujung lidah

√

G39 Nadi cun kiri sangat cepat, sulit diraba √

G40 Bicara sendiri √ √

G41 Menggerutu √

G42 Tertawa dan menangis √ √

G43 Aphasia Coma √ √

G44 Otot lidah merah berduri-duri, ujung lidah lebih merah, retak longitudinal, selaput lidah kuning lengket

√

G45 Nadi cepat tegang atau licin √

G46 Depresi mental √

G47 Apatis √

G48 Muntah √

G49 Bicara kacau, cepat dan tidak jelas √



Tabel 2.c Tabel Penyakit Jantung dan Gejalanya – Lanjutan


G50 Lidah retak longitudinal berduri-duri, selaput lidah tebal dan lengket

√

G51 Nadi Licin √

G52 Rasa nyeri di daerah jantung dan menjalar ke daerah punggung, bahu dan sisi ulner lengan kiri

√

G53 Rasa tidak enak di dada √

G54 Cyanosis pada bibir dan kuku √

G55 Tangan dingin √

G56 Lidah cyanotis dengan bintik merah lembayung √

G57 Nadi tersembunyi, lambat dan sulit diraba √

Keterangan: P1 : Sindrom Qi Xu Jantung P2 : Sindrom Yang Xu Jantung P3 : Sindrom Yang Binasa Jantung P4 : Sindrom Xue Xu Jantung P5 : Sindrom Yin Xu Jantung

P6 : Sindrom Api Jantung Berkobar P7 : Sindrom Reak Panas di Jantung P8 : Sindrom Reak Menyumbat Pintu

Jantung P9 : Sindrom Stagnasi Xue di Jantung

Aturan-aturan untuk menentukan diagnosa penyakit jantung secara TCM,

disajikan dalam Tabel 3 (Wahyudi, 2011).

Tabel 3.a Tabel Daftar Aturan Diagnosa

No Aturan

1

JIKA Mudah Lelah

DAN Nafas Pendek

DAN Wajah Pucat

DAN Berkeringat

DAN Lidah Merah Pucat

DAN Nadi lemah

DAN Palpitasi/berdebar

DAN Bibir pucat

MAKA Sindrom Qi Xu Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

2

JIKA Mudah Lelah

DAN Nafas Pendek

DAN Wajah Pucat

DAN Berkeringat

DAN Anggota gerak terasa dingin terutama tangan

DAN Dada terasa pengap dan panas

DAN Lidah pucat, basah dan gemuk

DAN Nadi tenggelam, lemah

MAKA Sindrom Yang Xu Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

3

JIKA Mudah Lelah

DAN Berkeringat

DAN Palpitasi/berdebar

DAN Anggota gerak terasa dingin terutama tangan

DAN Nafas pendek, lemah dan dangkal

DAN Bibir cyanotis

DAN Lidah pucat, biru, pendek dan sulit dijulurkan

DAN Nadi tersembunyi, sulit diraba

MAKA Sindrom Yang Binasa Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)



Tabel 3.b Tabel Daftar Aturan Diagnosa – Lanjutan

No Aturan

4

JIKA Palpitasi/berdebar

DAN Wajah pucat

DAN Bibir pucat

DAN Insomnia

DAN Sering terbangun dengan mimpi menakutkan

DAN Mudah terkejut

DAN Cemas/gelisah

DAN Daya ingat menurun

DAN Pusing

DAN Lidah pucat, kurus, kering

DAN Nadi halus terputus-putus

MAKA Sindrom Xue Xu Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

5


DAN Insomnia


DAN Mudah terkejut

DAN Cemas/gelisah


DAN Pipi merah

DAN Demam sore hari

DAN Rasa panas pada 5 palm

DAN Rasa kering pada mulut dan tenggorokan

DAN Otot lidah merah, ujung lidah lebih merah, gemuk, retak longitudinal sampai ujung lidah

DAN Selaput lidah tipis, mengelupas

DAN Nadi cun cepat, ce lemah

MAKA Sindrom Yin Xu Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

6


DAN Insomnia

DAN Cemas/gelisah

DAN Haus

DAN Luka, bengkak dan nyeri di mulut dan di lidah, sariawan

DAN Rasa demam

DAN Rasa pahit di mulut di pagi hari setelah malamnya kurang tidur

DAN Wajah merah

DAN Kencing rasa panas, warna kuning tua

DAN Selaput lidah kuning, otot dan ujung lidah merah, retak longitudinal sampai ujung lidah

DAN Nadi cun kiri sangat cepat, sulit diraba

MAKA Sindrom Api Jantung Berkobar, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

7


DAN Insomnia


DAN Mudah terkejut

DAN Cemas/Gelisah


DAN Rasa pahit di mulut pada pagi hari setelah malamnya kurang tidur

DAN Bicara sendiri

DAN Menggerutu

DAN Tertawa dan menangis tanpa sebab yang jelas

DAN Aphasia coma

DAN Otot lidah merah berduri-duri, ujung lidah lebih merah, retak longitudinal, selaput lidah kuning lengket

DAN Nadi cepat tegang/licin

MAKA Sindrom Reak Panas di Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)



Tabel 3.c Tabel Daftar Aturan Diagnosa – Lanjutan

No Aturan

8

JIKA Daya ingat menurun

DAN Bicara sendiri

DAN Tertawa dan menangis tanpa sebab yang jelas

DAN Aphasia coma

DAN Depresi mental

DAN Apatis

DAN Muntah

DAN Bicara kacau, cepat dan tidak jelas

DAN Lidah tebal dan lengket

DAN Nadi licin

MAKA Sindrom Reak Menyumbat Pintu Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

9


DAN Rasa nyeri di daerah jantung yang menjalar ke daerah punggung, bahu dan sisi ulner lengan kiri

DAN Rasa tidak enak di dada

DAN Cyanosis pada bibir dan kuku

DAN Tangan dingin

DAN Lidah cyanotis dengan bintik merah lembayung

DAN Nadi tersembunyi, lambat, sulit diraba

MAKA Sindrom Stagnasi Xue di Jantung, CF 1 (Sentra Pendidikan dan Penerapan Akupuntur Sumber Waras)

Apabila seorang pasien telah didiagnosa, maka ada aturan pemberian

terapi yang dapat dilihat pada Tabel 4.

Tabel 4 Tabel Terapi Titik Meridian

No Penyakit Jantung Titik Terapi

1 Sindrom Qi Xu Jantung BL 15, Ht 7, Pc 6, CV 17, CV 6

2 Sindrom Yang Xu Jantung BL 15, CV 17, Pc 6, CV 6, GV 14

3 Sindrom Yang Binasa Jantung BL 23, GV 4, BL 15, GV 14, St 36, Pc 6, GV 20, CV 6, CV 4, CV 8

4 Sindrom Xue Xu Jantung Ht 7, Pc 6, CV 14, CV 15, CV 4, BL 17, BL 20

5 Sindrom Yin Xu Jantung Ki 7, Ht 6, Ki 6, Ht 7, Pc 6, CV 14, CV 15, CV 4, Sp 6

6 Sindrom Api Jantung Berkobar Ht 8, CV 15, Ht 7, Sp 6, Ki 6

7 Sindrom Reak Panas Jantung BL 15, Ht 8, Pc 5, BL 20, CV 12, Sp 6, St 40, Ht 7, Lr 3, Li 4, GV 20, GV 24, Lr 2

8 Sindrom Reak Menyumbat Pintu Jantung BL 15, Pc 5, Ht 9, GV 26, BL 20, CV 12, Sp 6, St 40

9 Sindrom Stagnasi Xue di Jantung Pc 1, BL 14, Pc 4, Ht 7, BL 17, Sp 10, CV 17, Ki 25

Akupuntur pada titik-titik meridian bukan satu-satunya saran pengobatan

yang diberikan terhadap pasien, namun juga ada metode pengobatan dengan

menggunakan tanaman obat (Ridho, 2012) dan terapi nutrisi (Kastner, 2004).

4.2 Analisis Kebutuhan Sistem

Sistem pakar dirancang untuk memiliki kemampuan sebagai berikut:

1. Mampu mengadaptasi pemikiran pakar dalam memberikan diagnosa

penyakit jantung secara TCM yang dituangkan dalam suatu kaidah

dengan seakurat mungkin.

2. Mampu memberikan saran terhadap pengobatan yang harus dilakukan.

3. Mampu menyimpan rekam medis pasien.



Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah:

1. Studi Pustaka, digunakan untuk mendapatkan informasi yang digunakan

sebagai acuan dalam pembuatan sistem pakar dengan bersumber pada

buku dan internet.

2. Wawancara, ditempuh guna mendapatkan pengetahuan langsung dari

pakar. Wawancara dilakukan dengan pakar TCM, yaitu Dwi Intani, S.Far.,

Apt., Akp., dan Teddy Kusnadi, OMD.

Data dasar yang telah diperoleh kemudian disajikan dalam bentuk representasi

pengetahuan yang sesuai. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan model

representasi pengetahuan Kaidah Produksi (Production Rule).

4.3 Desain Sistem

Use Case Diagram

Global Use Case untuk sistem ini dapat dilihat pada Gambar 2.

Berdasarkan gambar tersebut, terdapat tiga aktor yang merupakan pengguna

sistem pakar yang dikembangkan, yaitu Administrator, Pakar dan User.

Administrator merupakan pengguna yang memiliki wewenang untuk mengelola

data semua pengguna sistem dan mengelola data pakar. Pakar merupakan

pengguna yang memiliki wewenang untuk mengelola pengetahuan yang terdapat

dalam sistem yang dikembangkan dan mengakuisisi pengetahuan baru kedalam

sistem. User merupakan pengguna yang wewenangnya terbatas pada

pengelolaan data pasien dan konsultasi.

Gambar 2 Global Use Case TCM

Activity Diagram

Terdapat beberapa activity diagram yang dibuat untuk merancang proses

dalam sistem ini, yaitu activity diagram untuk login, konsultasi kasus baru, kasus



lanjutan, rekam medis, aturan diagnosa, aturan terapi, penambahan terapi,

manajemen data pasien, data pakar, dan data pengguna. Untuk activity diagram

konsultasi kasus baru dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Activity diagram konsultasi kasus baru

Perancangan Mesin Inferensi

Inferensi terbagi menjadi 2, yaitu inferensi diagnosa dan inferensi terapi.

Algoritma penalaran yang digunakan dalam penelitian ini digambarkan pada

Gambar 4 dan Gambar 5.

Gambar 4 Diagram Alir Inferensi Diagnosa



Gambar 5 Diagram Alir Inferensi Terapi

Perancangan Basis Data

Perancangan basis data diadopsi dari basis data pada studi kasus TubEx

System (Kusrini, 2008), disesuaikan dengan kebutuhan penelitian ini. Hasil dari

perancangan basis data dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6 Skema basis data hasil perancangan

5. Hasil Penelitian dan Pembahasan

Beberapa tampilan dari aplikasi yang dihasilkan dapat dilihat pada

Gambar 7 hingga Gambar 13.



Gambar 7 Tampilan muka aplikasi Sistem Pakar TCM

Gambar 8 Tampilan menu konsultasi baru

Gambar 9 Tampilan saran terapi



Gambar 10 Tampilan menu konsultasi lanjutan

Gambar 11 Tampilan menu rekam medis

Gambar 12 Manajemen titik terapi



Gambar 13 Manajemen aturan diagnosis

Pengujian dilakukan secara acak dan berfokus pada syarat fungsional

perangkat lunak untuk memastikan apakah sistem yang dihasilkan sudah sesuai

dengan rancangan yang dibuat. Proses pengujian adalah sebagai berikut:

User memasukkan gejala dengan memilih pada menu gejala.

Selanjutnya sistem akan mencari semua kemungkinan penyakit pada basis

pengetahuan berdasarkan gejala yang dimasukkan.

Apabila hasil yang didapat lebih dari 1 penyakit, maka sistem akan

memberikan pertanyaan-pertanyaan mengenai gejala lain yang dialami

pasien untuk mencari kemungkinan penyakit yang diderita.

Hasil akhir yang tampil adalah diagnosa penyakit dengan CF terbesar.

Selanjutnya User dapat melihat saran terapi yang diberikan oleh sistem

berdasarkan diagnosa tersebut dengan menekan tombol Terapi.

Apabila sistem berjalan sesuai dengan aturan pada basis pengetahuan dan

semua fungsi komponen pada setiap interface berfungsi dengan benar, maka

sistem telah berjalan dengan baik.

Contoh kasus diagnosa penyakit jantung:

User memilih gejala “mudah lelah”.

Kemungkinan penyakit yang ditampilkan oleh sistem: Sindrom Qi Xu Jantung,

Sindrom Yang Xu Jantung dan Sindrom Yang Binasa Jantung dengan CF

masing-masing 1,00.

Sistem memberikan pertanyaan:

o Apakah nafas pendek? Jawaban User: Ya.

Berdasarkan aturan dalam basis pengetahuan, kemungkinan penyakit

berkurang 1, yaitu Sindrom Yang Binasa Jantung.



o Apakah Wajah pucat? Jawaban User: Ya.

o Apakah Berkeringat? Jawaban User: Ya.

o Apakah lidah merah pucat? Jawaban User: Ya.

Berdasarkan aturan dalam basis pengetahuan, kemungkinan penyakit

berkurang 1, yaitu Sindrom Yang Xu Jantung.

o Apakah Nadi Lemah? Jawaban User: Ya.

o Apakah Palpitasi/Berdebar? Jawaban User: Ya.

o Apakah Bibir Pucat? Jawaban User: Ya.

Sistem memberikan hasil diagnosa, pasien menderita Sindrom Qi Xu Jantung

dengan CF 1,00.

User dapat melihat saran terapi yang diberikan oleh sistem dengan menekan

tombol Terapi. Dalam kasus ini, sistem memberikan saran terapi: Terapi Qi

Xu, yang terdiri dari gambar pemilihan titik terapi yang harus diakupuntur,

obat herbal yang bisa dikonsumsi dan nutrisi yang harus diperhatikan.

Hasil konsultasi akan disimpan sebagai data rekam medis pasien.

6. Penutup

6.1 Kesimpulan

1. Aplikasi Sistem Pakar TCM untuk diagnosa penyakit jantung yang

dihasilkan, dirancang dengan tampilan sederhana sehingga mudah untuk

dimengerti dan digunakan oleh pengguna.

2. Sistem pakar yang dihasilkan mampu memberikan saran pengobatan

berdasarkan diagnosa yang diberikan.

3. Sistem pakar yang dihasilkan mendukung untuk dilakukan penambahaan

pengetahuan baru oleh pakar, sehingga sistem ini tidak statis dan dapat

dikembangkan.

6.2 Saran

1. Sistem pakar ini akan lebih baik apabila database yang digunakan

terpusat dan dapat diakses oleh banyak pengguna. Hal tersebut akan

memudahkan pakar dalam melakukan update pengetahuan.

2. Aplikasi sistem pakar dapat dikembangkan menjadi aplikasi online

berbasis web, sehingga lebih mudah diakses dan lebih mudah dalam

memelihara sistemnya.



Daftar Pustaka

Armalina, V., 2012. Perancangan Antarmuka (Design Interface) - part 1. Handout Kuliah. [Online] Tersedia di: http://viska.web.id/wp-content/uploads/2012/ 09/Pertemuan4_Perancangan-ANtarmuka.pptx [Diakses pada 1/5/2013].

Hartati, S. & Iswanti, S., 2008. Sistem Pakar dan Pengembangannya. Edisi 1. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Kasniyah, N., 2009. Fenomena budaya dalam penyembuhan penyakit secara tradisional: pijat refleksi dan transfer penyakit dengan media binatang. Masyarakat, Kebudayaan dan Politik (MKP), 22(4), pp. 1-12.

Kastner, J., 2004. Nutrition Chinese Therapy. 1st Edition. Herrsching: Thieme.

Kusrini, 2008. Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Menggunakan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: Andi.

MySQL, 2013. MySQL and Big Data. [Online] Tersedia di: http://www.mysql.com/ why-mysql/bigdata/ [Diakses pada 16/5/2013].

Ridho, A., 2012. Bekam Sinergi. Solo: AQWAMEDIKA.

Setyaningrum, E., 2011. Penyakit Jantung Bawaan Bisa Disembuhkan. [Online] Tersedia di: http://www.politikindonesia.com./index.php?k=wawancara&i= 42506 [Diakses pada 1/5/2013].

Sukamto, R.A. & Shalahuddin, M., 2011. Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Modula.

Turban, E., Aronson, J.E. & Liang, T.P., 2005. Decision Support Systems and Inttelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Edisi 7. Yogyakarta: Andi.

Wahyudi, 2011. Penggolongan Sindrom dalam Akupuntur. Yogyakarta: LPK Sumber Waras.

53

STRATEGI UNTUK MERAIH KEUNGGULAN KOMPETITIF DALAM E-BUSINESS, STUDI KASUS PADA AMAZON.COM

Arif Himawan

Program Studi Manajemen Informatika STMIK Jenderal A. Yani Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Internet telah mengalami fase naik (growth), menurun (decline) dan growth kembali. Tidak banyak perusahaan yang terjun dalam E-Business mampu beradaptasi pada siklus hidup yang dialami oleh internet tersebut. Salah satu perusahaan yang mampu beradaptasi dan sukses dalam berbisnis pada siklus hidup internet tersebut adalah Amazon.com. Tulisan ini mencoba mengidentifikasi strategi yang dibangun oleh Amazon.com untuk meraih keunggulan kompetitif dalam berbisnis di era internet. Tulisan ini menemukan bahwa strategi yang dibangun oleh Amazon.com berdasar pada visi, misi dan nilai organisasi yang kuat serta pemahaman atas kebutuhan dan keinginan konsumen.

Kata Kunci: Strategi, Keunggulan Kompetitif, SWOT, Value Chain Management, Resource-Based View Strategy.

1. Latar Belakang

Sebuah industri selalu mempunyai siklus alamiah (Industrial Life Cycle)

yang juga akan dialami oleh semua industri (Porter, 1994; Simons, 2001).

Sebagaimana bisnis lainnya, bisnis online telah mengalami siklus alamiah dari

sebuah evolusi, dari awalnya lahir kemudian tumbuh dengan cepat – bahkan

terlalu cepat – lalu dengan cepat pula jatuh dan kemudian saat ini kembali

tumbuh kembali menjadi lebih kuat tapi dengan tahapan yang lebih gradual dari

awal pertumbuhannya dulu (Shabazz, 2004; Coffman dan Odlyzko, 2001).

Bisnis online sendiri lahir seiring dengan lahirnya internet. Banyak

perusahaan yang berlomba-lomba untuk turut serta dalam bisnis online ini.

Perusahaan-perusahaan inilah yang kemudian dikenal sebagai perusahaan

dotcom sedangkan era tersebut kemudian dikenal sebagai era dotcom bubble.

Pada tahun 1999, tidak kurang dari 10 Milyar Dolar AS atau 100 Trilyun Rupiah

dihabiskan perusahaan-perusahaan untuk membangun bisnis online mereka

(Kenny dan Marshall, 2001).

Uang yang sudah dihamburkan oleh perusahaan-perusahaan bagi E-

Marketing pada awal era dotcom tersebut ternyata tidak berbanding lurus dengan

respon masyarakat atas bisnis online mereka. Situasi inilah yang kemudian

membuat banyak perusahaan dotcom yang kemudian memilih berhenti berbisnis



Arif Himawan .... Strategi Untuk Meraih Keunggulan Kompetitif dalam E-Business

online. Hal inilah yang kemudian menjadi penanda era penurunan bisnis online

atau sering disebut sebagai era dotcom crash (Kenny dan Marshall, 2001).

Setelah beberapa saat bisnis online mengalami fase decline atau

penurunan, bisnis online kembali menemukan momentum perkembangannya

kembali seiring bertambah – atau bahkan bergesernya – fungsi internet. Internet

telah bergeser dari hanya sekedar jaringan yang saling terhubung, media dan

channel menjadi lebih kepada gaya hidup (Dimas, 2009).

Salah satu perusahaan yang dapat terus bertahan baik pada saat

berkembang, penurunan dan bangkitnya kembali bisnis online adalah

Amazon.com (Kha, 2000; Casey dan Caroll, 2004). Amazon yang didirikan pada

tahun 1995 mampu terus bertahan dan tumbuh hingga saat ini. Dari hanya 2

orang karyawan di awal berdirinya hingga tumbuh menjadi 33.700 orang

karyawan hanya dalam tempo 15 tahun. Penghasilannya juga tumbuh dari hanya

US$ 80.000 pada bulan-bulan awal pendiriannya hingga mencapai US$ 34,204

Milyar pada tahun 2010 (Amazon Watch, 2012).

Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana Amazon dapat ikut

berkembang pada era dotcom bubble kemudian bertahan dan selamat dari era

dotcom crash serta kemudian tumbuh semakin kuat dan besar setelahnya.

Tulisan ini juga diharapkan mampu memberikan kontribusi positif terutama bagi

pengidentifikasian strategi yang diperlukan dalam e-business untuk meraih

keunggulan kompetitif.

Secara umum telah banyak tulisan dan penelitian yang membahas

tentang Amazon.com, beberapa diantaranya adalah Kha (2000) serta Casey dan

Caroll (2004). Kha (2000) meneliti tentang faktor yang menjadi kunci sukses

dalam hubungan perusahaan ke konsumen atau Business to Customer (B2C) di

era ekonomi digital pada Amazon dan Dell. Ka menemukan bahwa pada era

eknomi digital khususnya dalam relasi Business to Customer, Amazon dan Dell

memiliki faktor kunci keunggulan sebagai berikut: a) memulai dengan cepat untuk

memenangi momentum, b) mengintegrasikan web ke dalam bisnis inti

perusahaan, c) fokus pada pemberian nilai tambah bagi konsumen, d)

mempermudah konsumen dalam terkoneksi dengan perusahaan, dan e)

meningkatkan pengalaman kepuasan konsumen melalui interaksi perusahaan

dengan konsumen. Dalam penelitiannya Ka hanya membicarakan relasi antara

perusahaan dan konsumen dalam terminologi Business to Customer (B2C)

sedangkan strategi untuk meraih keunggulan kompetitif belum mendapat porsi

yang cukup untuk dibahas.


Strategi Untuk Meraih Keunggulan Kompetitif dalam E-Business .... Arif Himawan

Casey dan Caroll (2004) melakukan penelitian tentang dampak era

dotcom crash pada Amazon.com dilihat dari perspektif strategi. Casey dan Caroll

menemukan bahwa nilai-nilai perusahaan yang diyakini dan dijalankan oleh

Amazon mampu menyelamatkan Amazon pada era dotcom crash. Penelitian

yang dilakukan oleh Casey dan Caroll berbasis pada saat dimana bisnis online

mengalami penurunan. Namun Casey dan Caroll belum membahas saat dimana

bisnis online kembali berkembang dengan begitu banyaknya perusahaan yang

masuk (atau kembali masuk) ke dalam bisnis online yang secara otomatis akan

menambah jumlah kompetitor bagi Amazon dan menaikkan tingkat persaingan di

antara mereka.

Oleh karenanya dibutuhkan sebuah tulisan tentang strategi yang dipakai

oleh perusahaan e-business dalam hal ini Amazon.com untuk tidak hanya

bertahan namun juga berkembang di tengah ketatnya persaingan bisinis online.

Strategi yang mampu menciptakan dan membawa keunggulan kompetitif bagi

perusahaan akan meningkatkan nilai perusahaan itu sendiri dan akan

meningkatkan kualitas persaingan dalam industri yang digelutinya (Porter, 1994).

2. Strategi Meraih Keunggulan Kompetitif

Porter dan Villar (1985) menjabarkan keunggulan kompetitif sebagai

suatu kemampuan suatu perusahaan untuk meraih keuntungan ekonomis di atas

laba yang mampu diraih oleh pesaing di pasar dalam industri yang sama.

Perusahaan yang memiliki keunggulan kompetitif senantiasa memiliki

kemampuan dalam memahami perubahan struktur pasar dan mampu memilih

strategi pemasaran yang efektif (Porter, 1994). Untuk meraih keunggulan

kompetitif diperlukan strategi yang tepat terutama strategi yang fit dengan

lingkungan perusahaan baik lingkungan internal maupun eksternal (Hitt, et al.,

2001). Sehingga strategi untuk meraih keunggulan kompetitif adalah sejumlah

keputusan dan aksi yang menghasilkan formulasi dan implementasi perencanaan

yang didesain untuk meraih keuntungan ekonomis di atas laba yang mampu

diraih oleh pesaing dalam industri yang sama (Hitt, et.al., 2001; Porter 1994).

Strategi sendiri dikembangkan dalam beberapa tahap yaitu: a) analisa

trend atau kecenderungan berdasarkan pola, b) analisa lingkungan (SWOT), c)

membuat pilihan strategi yang akan dipilih, d) memilih strategi yang dianggap

paling tepat, dan e) mentransformasikan strategi menjadi aksi (Pearce dan

Robinson, 2003). Salah satu bentuk strategi untuk meraih keunggulan kompetitif

adalah Value Chain Management (Porter, 1994), yang merupakan sekumpulan



aktifitas untuk mendesain, membuat, memasarkan dan mengirimkan produk

pada konsumen sehingga konsumen dapat merasakan mendapatkan nilai

tambah di samping produk atau jasa yang dibelinya (Porter, 1994).

Strategi yang mampu mendatangkan keunggulan kompetitif akan

memberi dampak kepada perusahaan berupa posisi yang unik di mata

konsumen, keunggulan bersaing atas kompetitor, konsumen sulit untuk mencari

produk atau jasa pengganti, rekanan yang tepat bagi pemasok serta menjadi

penghalang bagi kompetitor pendatang baru (Porter, 1994). Strategi tersebut

dapat memberikan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan sehingga

perusahaan memilki keungulan sumber daya strategis. Sumber daya strategis

tersebut memiliki ciri Value (bernilai), Rare (langka), Imperfectly Immitable (sulit

ditiru) dan Non Substituable (tidak tergantikan) (Henry, 2008).

3. Gambaran Objek Penelitian

3.1 Sekilas Amazon.com

Amazon.com didirikan Jeffrey Preston Bezoz bersama istrinya Mackenzie

pada tanggal 16 Juli 1995 di Seattle, Amerika Serikat. Jeff Bezoz sendiri tadinya

adalah seorang wirausahawan sejati walaupun sempat meniti karir sebagai

profesional dan bahkan sempat mencatatkan rekor sebagai Senior Vice

President termuda dari DE Shaw Bank (Kotha, 1998). Jeff Bezoz mendapatkan

ide mendirikan Amazon setelah sebelumnya melihat petumbuhan pengguna

internet pada tahun 1994 yaitu sebesar 2300 persen (Kotha, 1998) dan masih

sedikitnya buku yang dijual secara online. Awalnya amazon.com didirikan dari

garasi rumah Bezoz dengan hanya mengandalkan 3 buah Sun Microsystem

bekas di atas meja komputer bekas pula. Awalnya karyawan Amazon.com hanya

dua orang yaitu Jeff Bezoz dan istrinya sendiri. Dalam bulan pertama

pendiriannya, Amazon.com telah menerima pesanan dari 50 negara bagian di

Amerika Serikat dan 45 negara lain di dunia. Pada September tahun yang sama,

Amazon berhasil meraih omzet penjualan 20.000 dolar AS per minggu.

Nama Amazon sendiri diambil dari nama sungai terpanjang di benua

Amerika. Nama ini sendiri mewakili harapan Bezoz pada usahanya agar tumbuh

menjadi perusahaan yang berskala besar dan pendapatan yang panjang dan

berlimpah sesuai dengan tagline Amazon.com pada waktu itu yaitu “Earth’s

Biggest Book Store”. Visi Amazon.com adalah “Customer focused world class

company” atau “Perusahaan dunia yang sangat berpusat pada pelanggan”.



Sedangkan misinya adalah “We are happy to deliver anything to anywhere”

seperti tercermin dari logo Amazon.com (Gambar 1).

Gambar 1 Logo Amazon.com

Pada tahun 2010 Amazon telah mencatatkan pendapatan sebesar US$

34,204 Milyar, laba bersih sebesar US$ 1,152 Milyar dengan total aset sebesar

US$ 18,797 Milyar. Jumlah karyawan Amazon.com meningkat pesat dari hanya 2

orang pada awal pendiriannya menjadi 33.700 orang karyawan hanya dalam

tempo 15 tahun (Amazon Watch, 2012). Pada tahun 2011 Amazon menjadi salah

satu dari 11 brand paling mahal dari dunia teknologi informasi dengan nilai brand

US$ 18,6 Miyar (Interbrand dalam Business Insider, 2012).

Pertumbuhan Amazon.com diraih melalui 4 (empat) pilar strategi, yaitu:

[1] layanan konsumen, [2] costumer connection, [3] supply chain management,

dan [4] diversifikasi. (Amazon Watch, 2012). Layanan konsumen melibatkan

seluruh karyawan yang ada tanpa kecuali. Visi, Misi, Tujuan, dan Nilai

Amazon.com ditanamkan kepada seluruh karyawan Amazon.com melalui contoh

oleh pendirinya. Costumer connection melibatkan pembangunan website dalam

berbagai bahasa. Supply chain management melibatkan pembangunan banyak

gudang Amazon.com di daerah metropolitan dan diversifikasi Amazon.com

dilakukan dengan perluasan bisnis dengan tidak hanya menjual buku dan toko

ritel online namun juga bisnis lainnya seperti gadget e-book reader.

3.2 Visi, Misi dan Tujuan Amazon.com

Visi : Perusahaan dunia yang berpusat pada pelanggan

Misi : Kami senang untuk mengirimkan apapun kemanapun

Tujuan : Memberikan konsumen tidak hanya beragam produk serta kualitas

layanan namun juga nilai tambahan yang mungkin diberikan sehingga

Amazon dapan menjadi toko ritel online terbesar di dunia.

Value : [1] Obsesi pelanggan, [2] Kepemilikan, [3] Kemampuan untuk aksi, [4]

Kesederhanaan, [5] Perekrutan yang baik, dan [6] Inovasi (Amazon

Watch, 2012)

Analisa : Menurut Collin dan Porras (2001), visi, misi dan tujuan harus

mengandung nilai inti atau karakter dan tujuan inti sebuah perusahaan.

Dalam hal visi, misi, tujuan beserta implementasinya, Jeff Bezoz dan



Amazon.com telah melakukannya dengan baik melalui implementasi

dan induksi nilai kepada seluruh karyawan Amazon.com. Hal ini

terbukti dari terus meningkatnya kualitas dan skala perusahaan dan

kepuasan konsumen yang terus terjaga di tengah persingan bisnis

online yang semakin ketat. Amazon bukan sekedar perusahaan

penjualan ritel namun lebih menjadi perusahaan yang mengutamakan

konsumennya.

Contoh : implementasi visi, misi, tujuan dan nilai Amazon.com dalam kegiatan

operasionalnya dapat tercermin dari cara Amazon mendekatkan diri

pada konsumennya (cuctomer focused), yaitu: [1] Setiap karyawan

Amazon tanpa kecuali (termasuk Jeff Bezoz) wajib menghabiskan 2

hari dalam setiap tahun di bagian layanan konsumen. Oleh karenanya

Amazon mempersilahkan konsumennya untuk menghubungi Amazon

dan mengatakan “if you are lucky, you’ll be served by the CEO

himself”. [2] Untuk dapat melakukan pengiriman dengan lebih cepat,

Amazon membangun gudangnya di banyak tempat dekat daerah

metropolitan yang merupakan basis lokasi kebanyakan konsumen

Amazon.com. Sampai tahun 2012 Amazon telah memiliki lebih dari 10

gudang yang tersebar di seantero Amerika Serikat dan Kanada. [3]

untuk konsumen potensial dengan bahasa ibu yang berbeda, Amazon

membangun website dengan berbagai bahasa, seperti: amazon.fr,

amazon.cn, dan amazon.co.jp (Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4).

Gambar 2 Tampilan amazon.fr



Gambar 3 Tampilan amazon.cn

Gambar 4 Tampilan amazon.co.jp

4. Pembahasan

4.1 Sumber Daya Strategis (Resource-Based View)

1. Valuable

Supply chain management Amazon mampu memberikan nilai lebih

kepada pelanggan. Contohnya adalah dengan membangun gudang yang

mendekati lokasi tinggal pelanggan maka waktu pengiriman dapat dipersingkat

dan biaya pengirimannya pun dapat dipotong. Sehingga konsumen mendapatkan

best value price.

2. Rare

Pelayanan konsumen yang dilakukan oleh seluruh karyawan Amazon

tanpa kecuali (termasuk pendiri dan CEO) adalah hal yang belum pernah



dilakukan sebelumnya oleh perusahaan lain. Amazon termasuk salah satu

perusahaan paling awal yang memanfaatkan situs jejaring sosial seperti

Facebook dan Twitter untuk mendekatkan diri pada konsumennya. Pendekatan

ini dilakukan dengan sangat transparan bahkan semua komentar (baik maupun

buruk) konsumen di laman website Amazon tidak disensor (Gambar 5). Hal ini

semakin membuktikan visi Amazon yang sangat berpusat pada pelanggan

dengan penuh kejujuran dan semakin membuat konsumen dekat dan percaya

pada Amazon karena kualitas hubungan yang diberikan dan tidak banyak

perusahaan (baik online maupun offline) yang melakukannya.

Gambar 5 Laman Amazon Customer Services

3. Imperfectly Imitable

Banyak perusahaan yang sudah mencoba untuk meniru supply chain

management yang diterapkan oleh Amazon, namun karena supply chain

management milik Amazon terus dikembangkan dengan investasi yang signifikan

sehingga para kompetitor sulit untuk mengikuti standar yang telah diterapkan

oleh Amazon. Beberapa bentuk dari strategi tersebut adalah:

Amazon memiliki lebih dari 10 gudang dengan luas masing-masingnya ±

10.000 m2



Konsumen yang dilayani oleh gudang terdekat dengan jarak maksimal

200 mil telah mencapai 79%

Pesanan paling lambat diterima oleh konsumen pada hari berikut setelah

pemesanan sedangkan kompetitor paling cepat 2 atau 3 hari setelahnya.

Hal ini menunjukkan kekuatan jaringan dan operasional Amazon.

4. Non substitutiable

Sumber daya Amazon yang tidak dapat tergantikan adalah merupakan

gabungan dari beberapa faktor berikut:

best price value yang diberikan oleh Amazon

kemampuan Amazon menyediakan berbagai pilihan produk dengan

berbagai pilihan layanan (contoh: diversifikasi produk, website berbagai

bahasa dan pilihan layanan pengiriman)

pengalaman Amazon sebagai salah satu perusahaan ritel online pertama

yang selamat dari era dotcom crash pada tahun 2003 memberikan

standar di pelayanan ritel

kemudahan pemesanan produk dan kecepatan barang diterima oleh

konsumen

4.2 Mentransformasikan Strategi Menjadi Aksi

1. Mengartikulasikan visi strategis dan misi bisnis

Visi Amazon untuk menjadi “Perusahaan Dunia Yang Berpusat Pada

Konsumen” diartikulasikan bahwa keberadaan Amazon tidak akan berarti tanpa

memberikan nilai tambah pada konsumen dan konsumenlah selain karyawan

sebagai elemen terpenting perusahaan.

Misi Amazon dengan “We Are Happy To Deliver Anything To Anywhere”

diartikulasikan bahwa nature of business Amazon sebagai perusahaan ritel

online yang menyediakan berbagai produk dengan berbagai pilihan layanan

harus dapat menjangkau konsumen dengan cara yang paling cepat dan efisien.

2. Merumuskan tujuan yang merupakan konversi visi strategis menjadi kinerja

spesifik yang harus dicapai

Tujuan Amazon menjadi toko ritel online terbesar dunia dibangun di atas

6 pilar nilai perusahaan yaitu: 1) Obsesi pelanggan, 2) Kepemilikan, 3)

Kemampuan untuk aksi, 4) Kesederhaan, 5) Perekrutan yang baik, dan 6)

Inovasi. Hal ini terbukti dengan Amazon menjadi toko ritel online terbesar di

dunia dengan capaian finansial yang signifikan dengan tetap mempertahankan

nilai-nilainya dalam kegiatan strategis dan operasionalnya.



3. Menyusun Strategi

Visi Amazon untuk menjadi “Perusahaan Dunia Yang Berpusat Pada

Konsumen” diartikulasikan dengan memberikan layan konsumen yang baik oleh

seluruh karyawan dan memberikan pilihan produk serta pengembangan jenis

produk dan pilihan layanan.

Misi Amazon dengan “We Are Happy To Deliver Anything To Anywhere”

diartikulasikan dengan membangun dan mengembangkan strategi supply chain

management berupa pembangunan gudang-gudang yang mendekati lokasi

tinggal sebagian besar konsumennya.

4. Implementasi dan Eksekusi Strategi

Secara umum penjabaran implementasi dan eksekusi strategi Amazon

diilhami dari 6 nilai perusahaan dan diwujudkan ke dalam konsep 6 M, yaitu:

Men: Setiap Karyawan Amazon tanpa kecuali hatus wajib menghabiskan

2 hari dalam 1 tahun di bagian layanan konsumen. Tujuannya adalah

untuk kepuasan konsumen dan pemantauan kinerja.

Materials: membangun gudang yang luas di berbagai wilayah yang

mendekati daerah metropolitan. Tujuannya adalah pengelolaan rantai

suplai produk kepada konsumen.

Money: Amazon sangat efisien dalam operasinya. Dimulai dari garasi

rumah dengan komputer dan meja bekas hingga menjelma menjadi

perusahaan besar. Hasilnya adalah Amazon dapat memberikan best

price value pada konsumen. Selain itu Amazon terus mengembangkan

berbagai produk seperti perluasan produk yang dijual dan memproduksi

gadget eBook Reader yang menghasilkan keuntungan yang signifikan.

Method: walaupun perusahaan online namun tetap mendekatkan diri

secara fisik kepada konsumen melalui layanan konsumen dan

pembangunan gudang di berbagai wilayah. Hal ini bertujuan untuk

memberikan pelayanan yang lebih baik dan lebih cepat (responsif)

kepada konsumen sesuai dengan visi Amazon sebagi perusahaan dunia

yang berusat pada pelanggan.

Machine: untuk lebih mendekatkan diri pada konsumennya di berbagai

belahan dunia Amazon membangun website dengan beragam bahasa

pengantar seperti Prancis (amazon.fr), China (amazon.cn), Jepang

(amazon.co.jp), dan lain-lain.



5. Evaluasi Kinerja, Monitoring dan Adjustment

Dengan turun langsung setidaknya pada bagian pelayanan konsumen,

CEO dan Founder Jeff Bezoz beserta jajaran manajemennya dapat memantau

kepuasan konsumen yang berakar dari kinerja operasional dan pelayanan yang

diberikan oleh para karyawan Amazon sekaligus memantau implementasi

strategi dan program baru yang dicanangkan.

4.3 Perspektif Manajemen Strategis (Knowledge Based View)

Dari sudut pandang pengetahuan yang dimiliki manajemen strategis

Amazon terus mengembangkan dirinya dan terus memantau perkembangan

lingkungan sekitar. Amazon terus berusaha menjadi organisasi pembelajar

(learning organization). Salah satu bentuk Amazon untuk menjadi learning

organization adalah dengan pemantau secara langsung kebutuhan, harapan dan

kegelisahan konsumen melalaui progam layanan konsumennya yang wajib diikuti

oleh seluruh karyawan tanpa kecuali. Program lain yang ditujukan untuk

memahami konsumen adalah dengan mengembangkan website multibahasa.

Dengan memahami konsumen lebih dalam, maka setiap karyawan

Amazon akan memiliki pengetahuan yang tidak kasat mata (tacit knowledge)

yang baik tentang konsumennya. Tacit knowledge yang dimiliki kemudian

ditransformasikan menjadi explicit knowledge guna meraih keunggulan

kompetitif. Keunggulan inilah yang mengantarkan Amazon menjadi toko ritel

online terbesar di dunia dan mempertahankan kualitas produk dan layanannya.

Contoh transformasi tacit knowledge menjadi explicit knowledge adalah

pemahaman atas kebutuhan konsumumen yang menginginkan menerima produk

yang sudah dipesan dan dibeli melalui situs online dengan lebih cepat.

Perwujudan dari pemahaman tacit knowledge diimplementasikan ke dalam

beberapa hal, yaitu:

1) membangun banyak gudang yang semakin mendekati lokasi tinggal

sebagian besar konsumen Amazon.

2) diversifikasi produk dan layanan seperti tidak hanya menjual buku namun

telah merambah produk lainnya seperti alat komunikasi, DVD, busana,

alat rumah tangga dan lain-lain serta memproduksi gadget eBook Reader

(Kindle Fire).

Jika dilihat dari 5 kekuatan yang membentuk kompetisi sebuah industri

(yang dirumuskan oleh Porter) maka dapat terlihat pengaruhnya sebagai berikut:



Konsumen: memberikan best price value bagi kosumen. Harga yang diberikan

oleh Amazon mungkin bukanlah yang termurah namun memberikan nilai

dan manfaat yang paling baik bagi konsumennya.

Kompetitor: Sulit untuk meniru kombinasi produk, layanan serta standar jaringan

dan operasional yang telah di-set oleh Amazon.

Produk Pengganti: sulit untuk menemukan bisnis ritel online yang sepadan

dengan Amazon atau bahkan mendekati standarnya.

Supplier: supplier akan berlomba untuk dapat menjual produknya melalui

Amazon sehingga Amazon dapat menerapkan standar harga kulakan

yang murah dari supplier.

Pendatang baru: dengan standar layanan dan jaringan operasionalnya maka

akan teramat sulit untuk menjadi kompetitor Amazon. Dengan strategi ini

Amazon mendapat Sustainable Competitive Advantages karena sulitnya

pendatang baru masuk mengingat bisnis internet yang banyak menganut

falsafah me too atau meniru.

4.4 SWOT Analysis dan Strategi Yang Terkait Dengan SWOT

Analisis SWOT

Strength:

o Termasuk yang paling awal terjun di bisnis ritel online khususnya buku

o Visi, misi dan tujuan yang kuat

o Memiliki nilai dan standar penerapannya yang kuat

Weakness: berada di wilayah yang sangat besar baik dari luasan maupun

sebaran penduduk

Opportunity:

o Pengguna internet yang tumbuh secara dramatis (2300% di tahun 1994)

o Belum banyak yang menjual buku

Threat:

o banyaknya kompetitor dari mudahnya pendatang baru untuk masuk ke

bisnis online (internet)

o beragamnya konsumen di dunia maya (internet) baik dari sisi karakter,

demografi dan tingkat penghasilan

Formulasi Strategi berbasis SWOT

SO : Membangun bisnis ritel online (awalnya hanya buku) dan mendekatkan

diri pada konsumen yang besar dengan dasar nilai-nilai perusahaan yang



kuat (“perusahaan dunia yang berpusat pada pelanggan”, “we are happy

to deliver anything to anywhere”)

WO : membangun gudang yang mendekati lokasi tinggal konsumen sehingga

pertumbuhan jumlah pengguna dan tingkat demand dapat didekati

sehingga supply chain management dapat diimplemetasikan.

ST : menerapkan standar layanan dan keluasan jaringan sehingga dapat

menyentuh lebih banyak konsumen sehingga konsumen mendapat best

value price dan membatasi peluang kompetitor dan pendatang baru.

Strategi lainnya adalah dengan diversifikasi yang tidak lagi hanya menjual

buku namun telah merambah produk lainnya memproduksi gadget eBook

Reader (Kindle Fire).

WT : Membangun layanan konsumen yang berkualitas dengan melibatkan

seluruh karyawan tanpa terkecuali untuk meraih loyalitas konsumen dan

mendapat tacit knowledge dan business intellegence yang ditransformasi-

kan menjadi explicit knowledge guna meraih keunggulan kompetitif.

5. Kesimpulan

Amazon.com mendasarkan strateginya pada visi, misi dan nilai

perusahaan yang kuat. Nilai-nilai tersebut dikomunikasikan dan dipahami secara

jelas oleh seluruh karyawan Amazon.com. Strategi yang dibangun Amazon

mampu membawa keunggulan kompetitif dengan membentuk “aturan” baru

dalam persaingan bisnis online (E-Business). strategi tersebut mampu

menciptakan keunggulan melalui sumber daya yang dimiliki maupun melalaui

kombinasi keunggulan sumber daya tersebut. Sumber daya yang dimiliki

Amazon.com memiliki karakteristik Value (bernilai), Rare (langka), Imperfectly

Immitable (sulit ditiru) dan Non substituable (tidak tergantikan). Strategi yang

dikembangkan melalui Value Chain Management tersebut mampu memberikan

nilai tambah bagi konsumen, menjadi acuan bagi kompetitor, membuat

masyarakat sulit menemukan produk dan layanan yang setara dengan

Amazon.com, membuat pemasok lebih memilih Amazon.com dibanding yang lain

dan menjadi standar yang sulit diikuti oleh para pendatang baru di ranah bisnis

yang dijalani Amazon.com.



Daftar Pustaka

Amazon Watch, 2012. Amazon in Focus (Fall 2012), Celebrating 15 Years, +Annual Financial Reports For 2011-2010. [Online] Available at: http://amazonwatch.org/assets/files/2012-amazon-in-focus.pdf [Accessed 1/5/2013].

Casey, R. & Caroll, W., 2004. The Impact of E-Commerce Industry Turmoil on Amazon.com: A Strategic Perspective. The Internet Business Review, 1, pp. 1-30.

Coffman, K. G. & Odlyzko, A. M., 2001. Growth of Internet. [Online] Available at: http://www.dtc.umn.edu/~odlyzko/doc/oft.internet.growth.pdf [Accessed 1/5/2013].

Collin, J. C. & Porras, J. I., 2001. Built To Last: Tradisi Sukses Perusahaan-perusahaan Visioner, Alih Bahasa Hifni Alifahmi. Jakarta: Erlangga.

Dimas, 2009. Potret Gaya Hidup Ber-Internet. [Online] Available at: http://www. tempo.co/read/news/2009/03/24/072166438/Potret-Gaya-Hidup-Ber-Internet [Accessed 1/5/2013].

Henry, A., 2008. The Internal Environment: A Resource-Based View of Strategy. Understanding Strategic Management, pp. 125-148.

Hitt, M. A., Ireland, R. D. & Hoskisson, R. E., 2001. Strategic Management Competitiveness and Globalization, 4th edition. Cincinnati: South-Western College Publishing.

Kenny, D. & Marshall, J. F., 2001. Contextual Marketing: The Real Business of The Internet. Harvard Business Review, 78(6), pp. 119-125.

Kha, L., 2000. Critical Succes Factor for Business-to-Customer E-Business: Lesson from Amazon and Dell. Tesis. Boston: Massachusetts Institute of Technology.

Kotha, S., 1998. Competing on The Internet: How Amazon.com is rewriting the rules of competition. Advances in Strategic Management, 15, pp. 239-265.

Pearce, J. A. & Robinson, R. B., 2003. Strategic Management: Formulation, Implementation, and Control, 8th edition. Boston: McGraw-Hill.

Porter, M. E., 1994. Keunggulan Bersaing: Menciptakan dan Mempertahankan Kinerja Unggul. Alih Bahasa Tim Binarupa Aksara, Binarupa Aksara.

Porter, M. E. & Millar, V. E., 1985. How Information Gives You Competitive Advantages. Harvard Business Review, July-August 1985, pp. 149-160.

Shabazz, D., 2004. Toward a Better Understanding of e-Marketing Strategy: Past and Present. Services Marketing Quarterly, 26(2), pp. 117-130.

Simons, K. L., 2001. Product Market Characteristics and The Industry Life Cycle. Manuscript. London: University of London.

67

RANCANG BANGUN SOFTWARE BERBASIS ANDROID UNTUK PENCARIAN MASJID TERDEKAT

SEBAGAI ALAT BANTU BAGI MUSLIM MUSAFIR

Nurochman

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Seorang muslim wajib melaksanakan sholat lima waktu dalam sehari semalam. Bagi musafir, mencari masjid merupakan kebutuhan yang mendesak ketika hendak menunaikan sholat. Teknologi Global Positioning System (GPS) yang dipadukan dengan Location Based Service (LBS) dapat digunakan untuk membantu pengguna mencari lokasi obyek yang diinginkan, misalnya masjid. Namun kendala yang muncul adalah ketika pengguna berada pada daerah yang tidak mendapatkan sinyal. Penelitian ini telah berhasil membangun sistem berbasis android untuk mencari lokasi masjid terdekat dengan bantuan GPS atau menggunakan inputan berupa nama daerah dimana pengguna berada. Hasil pengujian menunjukan fungsionalitas sistem sudah berjalan dengan baik. Namun hanya saja akurasi dalam mendeteksi posisi pengguna sangat terpengaruh oleh kualitas GPS yang tertanam dalam device android pengguna.

Kata Kunci: Masjid, Musafir, GPS, LBS, Android.

1. Pendahuluan

Muslim di Indonesia merupakan masyarakat mayoritas. Seorang muslim

wajib melaksanakan sholat lima waktu dalam sehari semalam. Sholat wajib

sudah ditentukan waktunya, sesuai firman Allah dalam surat Al-Nisaa: 103:

Artinya: “Sesungguhnya shalat itu adalah fardhu yang ditentukan

waktunya atas orang-orang yang beriman”.

Seorang muslim yang sedang melakukan perjalanan jauh (musafir) juga

tetap berkewajiban melaksanakan sholat fardhu meskipun ada keringanan sholat

jamak. Bagi musafir, mencari masjid merupakan kebutuhan yang mendesak

ketika hendak menunaikan sholat. Seringkali seorang musafir harus bertanya

lebih dari satu kali kepada masyarakat setempat saat mencari masjid terdekat,

sehingga kadang-kadang sampai kehabisan waktu sholat. Hal tersebut akan

lebih sulit lagi ketika terjadi hujan lebat dimana biasanya jarang ada orang di

pinggir jalan yang bisa ditanya.

Teknologi yang telah ada saat ini yaitu GPS (Global Positioning System)

yang dipadukan dengan LBS (Location Based Service) dapat digunakan untuk



Nurochman .............. Rancang Bangun Software Android untuk Pencarian Masjid

membantu pengguna mencari lokasi obyek yang diinginkan, misalnya masjid.

Namun kendala yang muncul adalah ketika pengguna berada pada daerah yang

tidak mendapatkan sinyal. Google Map juga dapat membantu penggunanya

dalam mencari lokasi obyek umum, tidak dikhususkan untuk pencarian masjid.

Berdasarkan beberapa hal tersebut, dalam penelitian ini akan dirancang

dan dibangun sebuah sistem pencarian masjid terdekat yang berjalan pada

platform Android. Sistem ini memanfaatkan teknologi GPS dan LBS untuk

mencari lokasi masjid terdekat dengan keberadaan pengguna. Selain itu supaya

sistem dapat bekerja saat pengguna tidak memperoleh sinyal GPS, maka sistem

juga dapat menerima masukan dari pengguna berupa nama jalan dan daerah

dimana pengguna berada, untuk kemudian dapat mengeluarkan informasi masjid

terdekat dengan jalan tersebut.

2. Cara Kerja Sistem

2.1 Halaman login admin

Halaman login, dapat dilihat pada Gambar 1, digunakan oleh admin untuk

masuk dalam sistem admin yang dapat melakukan operasi entri data masjid,

update data masjid dan menghapus data masjid.

Gambar 1 Halaman Login Admin

2.2 Halaman input data masjid

Halaman input data masjid, dapat dilihat pada Gambar 2, digunakan oleh

admin untuk memasukan data masjid yang meliputi nama masjid, jenis masjid,

akses masjid, tempat parkir, alamat masjid, dan lattitude longitude masjid. Admin

dapat menentukan lokasi masjid dengan menggeser balon merah ke posisi yang

diinginkan pada peta.

2.3 Halaman semua masjid

Halaman ini menampilkan semua data masjid pada peta dan dapat dilihat

tampilannya pada Gambar 3.


Rancang Bangun Software Android untuk Pencarian Masjid .............. Nurochman

Gambar 2 Halaman input data masjid

Gambar 3 Halaman semua masjid

2.4 Halaman daftar data masjid

Halaman ini, dapat dilihat pada Gambar 4, menampilkan daftar data

masjid yang sudah masuk ke dalam basis data.

2.5 Menu Utama

Menu utama menampilkan semua menu yang ada dalam sistem klien,

seperti terlihat pada Gambar 5.



Gambar 4 Halaman daftar data masjid

Gambar 5 Menu Utama

2.6 Tampilan deteksi masjid terdekat

Tampilan ini, dapat dilihat pada Gambar 6, menunjukan pendeteksian

posisi pengguna yang ditunjukan dengan balon berwarna biru serta masjid-

masjid terdekat ditunjukan dengan ikon masjid warna hijau.

Gambar 6 Tampilan deteksi masjid terdekat

2.7 Pencarian masjid berdasar alamat

Fitur ini digunakan apabila GPS tidak mendapatkan sinyal sehingga posisi

pengguna tidak dapat terdeteksi oleh sistem. Pengguna dapat melakukan

pencarian masjid berdasar alamat dimana mereka berada. Tampilannya dapat

dilihat pada Gambar 7.


Rancang Bangun Software Android untuk Pencarian Masjid .............. Nurochman

Gambar 7 Pencarian masjid berdasar alamat

Misalkan pengguna berada di daerah Maguwo, maka akan muncul daftar

masjid yang berada di daerah Maguwo seperti dapat dilihat pada Gambar 8.

Gambar 8 Daftar masjid di daerah maguwo

Selanjutnya bila dipilih masjid Diponegoro maka akan muncul tampilan

seperti pada Gambar 9.

Gambar 9 Rute menuju masjid

3. Penutup

Penelitian yang dilakukan menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:

a. Sistem pencarian masjid terdekat pada smartphone Android telah berhasil

dibangun dan berfungsi dengan baik.

b. Sistem yang dibangun sangat tergantung kepada kualitas GPS yang

tertanam dalam device yang digunakan pengguna baik smartphone

maupun komputer tablet.

c. Sistem telah berhasil membantu pengguna mencari masjid terdekat

melalui pencarian berdasarkan alamat meskipun pengguna tidak

mendapatkan sinyal GPS.



Daftar Pustaka

Abdurrahman, 2011. Sistem Pelayanan Derek Mobil Berdasarkan Pos Terdekat Menggunakan Aplikasi Berbasis Web. Skripsi. Yogyakarta: Ilmu Komputer FMIPA UGM.

Al Fatta, H., 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk Keunggulan Bersaing Perusahaaan dan Organisasi Modern. Yogyakarta: Andi.

Kadir, A., 2003. Pemrograman WEB: Mencakup HTML, CSS, Javascript, dan PHP. Yogyakarta: Andi.

Madcoms, 2004. Aplikasi Program PHP dan MySQL untuk Membuat Website Interaktif. Yogyakarta: Andi.

Purnaadi, C.W., 2010. Aplikasi Peta Mobile untuk Pencarian Jalur Terpendek pada Sistem Operasi Android. Skripsi. Yogyakarta: Ilmu Komputer FMIPA UGM.

73

APLIKASI PENERAPAN DIGITAL FORENSICS PADA SISTEM FILE

Resi Utami Putri

Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Forensik digital merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang berguna untuk menelusuri jejak yang ditinggalkan serta merekonstruksinya. Saat ini kejahatan komputer sudah menjadi hal biasa di kalangan masyarakat, terutama menyangkut pencurian data baik secara terang-terangan maupun tersembunyi. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk melakukan pemulihan data yang telah dihilangkan pelaku yang memungkinkan membantu untuk penyelidikan oleh investigator forensik. Makalah ini mencoba untuk melihat tren forensik digital pada sistem file. Makalah ini menunjukkan beberapa tool yang berbeda yang digunakan oleh beberapa peneliti sebelumnya. Forensik sistem file kini sangat diperlukan karena untuk menganalisis data yang disembunyikan oleh pelaku kejahatan.

Kata kunci: forensik digital, sistem file, tool forensik, data.

1. Pendahuluan

Pada masa kini, perkembangan teknologi semakin pesat, komputer dan

internet sudah banyak digunakan dalam kehidupan kita. Kejahatan dengan

menggunakan teknologi komputer, menyimpan bukti kejahatan pada komputer

maupun jaringan. Penyadapan dan menganalisis data yang disimpan dalam

berbagai perangkat penyimpanan menjadi bagian yang penting dalam

memperoleh barang bukti.

Tugas dari investigator forensik adalah mengumpulkan semua bukti yang

tersedia untuk memahami dimana, bagaimana dan kapan serangan terjadi.

Ketersediaan bukti memiliki dampak langsung terhadap kepastian kesimpulan

yang diambil oleh investigator forensik mengenai modus dari penyerang.

Seorang penyerang bisa menghapus atau mengaburkan bukti untuk

menyembunyikan tindakan kejahatannya.

Proses pengumpulan bukti berfokus pada mengenali dan mengidentifikasi

bukti berdasarkan karakteristik sistem file. Rekonstruksi peristiwa memeriksa

bukti untuk mencari tahu mengapa sebuah objek memiliki karakteristik tertentu.

Pelaku kejahatan cenderung menyembunyikan atau mengenkripsi

informasi sehingga ketika komputer mereka dikumpulkan oleh kepolisian, tidak

ada bukti. Sebenarnya, ada banyak cara bagaimana data dapat bersembunyi.

Cara yang paling terkenal adalah melakukan enkripsi data dan steganografi.



Resi Utami Putri ................ Aplikasi Penerapan Digital Forensics pada Sistem File

Menganalisis bukti digital adalah tantangan utama forensik digital saat ini.

Seorang tersangka dapat menghapus bukti pada harddisk. Hanya ada beberapa

alat yang memungkinkan untuk merekonstruksi hasil forensik.

2. Landasan Teori

Penggunaan teori diperlukan untuk mendefinisikan beberapa pengertian

yang akan dibahas dalam makalah ini.

Setiap sistem operasi mempunyai sistem file yang berbeda. Pada sistem

operasi Windows, jenis sistem file-nya adalah FAT 12/32 dan NTFS. Sistem

operasi Linux mempunyai sistem file Ext2/Ext3/Ext4 dan Reiser. Sedangkan Mac

mempunyai sistem file HFS dan HFS+/HFSX. Sistem file yang paling banyak

digunakan adalah NTFS. NTFS juga banyak digunakan pada sistem operasi

Windows dan sebagian UNIX.

Beberapa tools yang sering digunakan dalam forensik sistem file adalah

Scalpel, Encase, FTK3, Foremost dan Revit. Dari beberapa tools tersebut yang

paling banyak digunakan adalah Foremost.

Beberapa bagian dari suatu sistem file menurut Giampaolo (1999) adalah

sebagai berikut:

a. Disk merupakan media penyimpanan dengan ukuran tertentu yang

memiliki sektor atau ukuran blok. Ukuran blok adalah 512 byte.

b. Blok merupakan satuan terkecil yang ditulis oleh disk atau file system.

c. Partisi merupakan subset dari semua blok pada disk.

d. Volume merupakan nama yang diberikan pada kumpulan blok pada

beberapa media penyimpanan seperti disk.

e. Superblok merupakan luas volume tempat file system menyimpan

informasi.

f. Metadata merupakan istilah yang merujuk informasi tapi bukan

merupakan bagiannya. Contohnya adalah ukuran file.

g. Journal adalah metode yang menunjukkan kebenaran metadata file

system.

h. i-node merupakan tempat file system menyimpan semua metadata dari

suatu file. I-node juga dikenal sebagai File Control Block (FCB)

i. extend (luas) merupakan nomor blok awal dan panjang blok yang

berurutan pada disk.

j. Atribut adalah sebuah nama dan nilai yang terkait dengan nama (text

string).


Aplikasi Penerapan Digital Forensics pada Sistem File ............... Resi Utami Putri

3. Tren forensik data saat ini

Bagian ini menjelaskan dan keterbatasan dari penelitian dan prosedur

pengumpulan data.

3.1 Keterbatasan Penelitian

Pendekatan yang digunakan, kemungkinan belum mencakup gambaran

yang sebenarnya dari garis besar forensik sistem file. Jumlah makalah juga

belum terlalu signifikan membahas mengenai forensik digital terutama yang

membahas sistem file. Akan tetapi dengan melihat beberapa penelitian

sebelumnya sudah cukup untuk menunjukkan berbagai tool yang digunakan

dalam forensik sistem file.

3.2 Prosedur Pengumpulan Data

Tahun 2002 merupakan awal dimulainya tren forensik digital karena

maraknya kejahatan di bidang komputer hingga akhirnya dimulainya tren forensik

digital di Indonesia yaitu pada tahun 2009. Penelitian ini mengambil dari

beberapa jurnal maupun proseding yang dimulai dari tahun 2005 hingga tahun

2013. Tahun 2005 merupakan awal tahun dimulainya tren forensik sistem file.

Dalam penelitian selama delapan tahun terakhir beberapa tool yang digunakan,

ditunjukkan pada Tabel 1.

Tabel 1 Tool forensik yang digunakan

No. Tahun Peneliti Tool yang digunakan

1 2005 Sarmoria Monitor runtime

2 2005 Richard Scalpel

3 2005 Sitaraman Backtracker

4 2005 Wee Runtime Disk Explorer for NTFS

5 2006 Roussev Md5bloom

6 2009 Alazab Chkdisk, Sleuth kit

7 2011 Thing File carving – Adroit Photo Forensic

8 2012 Mahant Mini-123

9 2012 Hand Bin Carver

10 2013 Kalber Py3xF

11 2013 Rousssev Zsniff

12 2013 Vömel Win32dd, WinPMEM, mdd



4. Diskusi dan Hasil Analisis

Beberapa Penelitian membahas tentang riset yang berhubungan dengan

forensik sistem file. Hal yang menjadi perbandingan setiap penelitian adalah

berdasarkan tool serta teknik yang digunakan dalam penelitian.

Penelitian yang dilakukan selama delapan tahun terakhir mengenai

sistem file, telah membuat percabangan baru dari ilmu forensik digital. Pada awal

penelitian, dimulai dengan masalah bagaimana menyembunyikan sebuah data

dalam sistem file NTFS. Dalam Wee (2005) menerapkan teknik analisis yang

biasa diterapkan dalam mendeteksi dan memulihkan data yang tersembunyi

dengan dua tahap mengidentifikasi data yang tersembunyi dengan mencari

anomali dan memulihkan data yang tersembunyi.

Selanjutnya Sitaraman & Venkatesan (2005) melakukan analisis forensik

sistem file menggunakan teknik backtracking dengan penambahan parameter

dari sistem file. Alat yang digunakan bernama Backtracker dapat mengidentifikasi

dan mendapatkan akses masuk ke sistem.

Masih pada tahun 2005, masalah muncul bagaimana proses rekonstruksi

sebuah sistem file yang bertujuan untuk membentuk rangkaian kejadian file.

Proses rekonstruksi yang dilakukan dimulai dari titik deteksi, seperti isi file yang

mencurigakan dan membentuk rantai dengan semua proses dan membangun

kembali serangan suatu file. Sarmoria & Chapin (2005) menyajikan monitor

runtime untuk membaca dan menulis operasi pada memori yang dipetakan.

Konsepnya adalah untuk memantau penyisipan page fault dalam kernel

manajemen memori. Sistem monitor runtime apabila diintegrasikan dengan

Bactracker dan Forensix akan memberikan hasil pengurangan waktu pencarian,

ruang pencarian dan dependensi palsu.

Pengertian page fault adalah merupakan kesalahan halaman pada

memori utama yang harus diganti dengan halaman yang baru. Page fault terletak

pada memori utama. Pergantian halaman dapat dilakukan dengan memindahkan

page dari memori sekunder ke memori utama.

Pada tahun berikutnya, Richard III & Roussev (2005) melakukan

penelitian untuk mengoptimalkan operasi file carving dengan Scalpel. Scalpel

merupakan salah tool forensik. Scalpel dapat dengan cepat melakukan operasi

file carving dengan ukuran yang besar tapi dengan sumber daya yang

sederhana. Recovery file adalah mungkin, bahkan jika metadata filesystem telah

hancur. Metadata merupakan peninggalan dari data yang telah dihapus.



Pada tahun berikutnya, Roussev, et al. (2006) melakukan penelitian untuk

meningkatkan teknik hashing dalam meningkatkan efisiensi dan skalabilitas

analisis forensik digital. Roussev, et al. menggunakan md5bloom yaitu alat

memanipulasi filter bloom yang dapat dimasukkan ke dalam praktek forensik.

Roussev juga menyediakan landasan teoritis dasar, yang mengkuantifikasi

tingkat kesalahan terkait dengan berbagai filter bloom juga menyediakan

kerangka probabilistik yang memungkinkan penafsiran langsung. Roussev

membangun alat aliran berorientasi tujuan yang mendukung pengelolaan filter

bloom yaitu md5bloom.

Pada tahun 2009, Alazab, et al. (2009) membahas teknik forensik digital

dalam menganalisis file system NTFS yang merupakan file system paling standar

dan banyak digunakan. Alazab, et al. mencoba menggali kerentanan disk image

NTFS, mendeteksi data yang disembunyikan berdasarkan struktur internal dari

sistem file. Akhirnya Alazab, et al. menemukan bahwa data tersembunyi di $boot

tidak terdeteksi oleh alat forensik. Teknik yang digunakan adalah inspeksi

manual gambar file NTFS juga dapat digunakan untuk sektor lain di sistem file

NTFS. Alazab, et al. menggunakan tool Sleuth Kit (TSK) dan Autopsy forensik.

Thing, et al. (2011) mengembangkan rekonstruksi bukti dan sistem

pemulihan dan melakukan percobaan untuk mengevaluasi kemampuan dalam

mendeteksi dan memulihkan bukti yang dikaburkan. File carving bertujuan untuk

mengatur file kembali ke bentuk aslinya dan memulihkan semua file dari data

mentah. Tujuannya untuk mempercepat proses carving (ukiran). Hasilnya

menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai efisiensi dan akurasi yang lebih

tinggi. Thing, et al. menggunakan file carving Adroit Photo Forensic.

Mahant & Meshram (2012) melakukan recovery file yang telah dihapus

pada file system NTFS. Mahant membahas struktur operasi file system NTFS,

penanganan terhadap file yang dihapus dan mengusulkan metode untuk

memulihkan file yang telah dihapus pada disk. Perangkat yang digunakan untuk

menggagalkan serangan adalah skim block. Mahant & Meshram melakukan

penelitian menggunakan tool Mini 123.

Hand, et al. (2012) melakukan penelitian dengan tool bin carver dengan

memanfaatkan file header dan footer. Hand, et al. berfokus pada file dokumen

(pdf) dan gambar (jpeg). Bin carver merupakan tool yang dapat secara otomatis

memulihkan file executable walaupun metadata dari suatu file telah rusak atau

dihapus.



Penelitian tahun 2013, Kalber, et al. (2013) melakukan penelitian dengan

merekonstruksi sistem file menggunakan pendekatan sidik jari (fingerprinting)

dalam metadata. Membuat sistem yang secara otomatis dapat merekonstruksi

tindakan yang dilakukan oleh berbagai aplikasi pada file system NTFS

menggunakan tool Py3xF. Py3xF merupakan singkatan dari Python Forensic

Fingerprinting Framework. Py3xF dapat secara otomatis memperoleh

fingerprinting berdasarkan informasi timestamp disimpan dalam metadata.

Roussev & Quates (2013) mengembangkan suatu tool yaitu zsniff yang

dapat mengklasifikasikan fragmen file. Zsniff merupakan alat yang secara

otomatis dapat menemukan data yang dikompres dengan tabel kompresi

Huffman. Roussev & Quates meneliti teks, gambar dan executable mempunyai

signature yang berbeda.

Vömel & Stüttgen (2013) menyajikan platform evaluasi yang mampu

mengukur faktor yang berbeda yang menentukan kualitas gambar yang

dihasilkan memori yaitu masalah integritas. Dengan menggunakan aplikasi open

source popular. Vömel & Stüttgen melakukan pengujian menggunakan beberapa

tool open souce yaitu win32dd, winPMEM dan mdd.

5. Kesimpulan

Berdasarkan beberapa penelitian yang membahas forensik sistem file.

Perkembangan mengenai teknik dan tool yang digunakan, semakin banyak dan

beragam dari tahun ke tahun. Metode dan teknik yang digunakan juga semakin

maju dan beragam, dilihat dari tool yang digunakan. Perkembangan tool juga

menunjukkan hasil yang signifikan, dimana terdapat tool yang dapat

mempercepat hasil pencarian data maupun recovery data, sehingga tidak perlu

menunggu lama untuk memproses data yang ukurannya besar.

Tren forensik sistem file juga sudah mulai banyak yang meneliti

dikarenakan bukti kejahatan biasanya dalam bentuk file dan file tersebut

disembunyikan di dalam sebuah sistem file. Seorang investigator juga perlu

mempelajari bagaimana sebuah file dibuat, bagaimana file diakses dan

bagaimana file dimodifikasi melalui penyelidikan timestamp atau MAC time suatu

file. Apabila file yang ditemukan telah dihapus oleh pelaku, seorang investigator

perlu menyelidiki metadata dari suatu file yang dihapus dikarenakan metadata

merupakan peninggalan dari file yang telah dihapus.

Sistem file juga dapat digunakan untuk menyimpan data yang

tersembunyi oleh pelaku yang memungkinkan pelaku untuk menyimpan data



pada sektor boot ($boot) sehingga suatu file tidak bisa terdeteksi dan bahkan

tidak merubah struktur sistem file. Besar file yang dapat disimpan pada $boot

hingga 512 byte.

Pada penelitian yang akan datang diharapkan tools yang digunakan akan

semakin berkembang sehingga dapat melakukan berbagai teknik forensik dalam

satu tool. Diharapkan juga terdapat teknik baru bagaimana menemukan suatu file

tersembunyi di tempat yang tersembunyi di sistem file dan bisa mengembalikan

file yang telah dihapus.

Daftar Pustaka

Alazab, M., Venkatraman, S., Watters, P., 2009. Digital Forensic Techniques for Static Analysis of NTFS Images. Paper. The 4th International Conference of Information Technology (ICIT 2009), AL-Zaytoonah University, Amman, Jordan.

Giampaolo, D., 1999. Practical File System Design: with the Be File System. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, inc.

Hand, S., Lin, Z., Gu, G. & Thuraisingham, B., 2012. Bin Carver: Automatic Recovery of Binary Executable Files. Digital Investigation, 9, pp. S108-S117.

Kalber, S., Dewald, A. & Freiling, F.C., 2013. Forensic Application Fingerprinting based on File System Metadata. The 7th International Conference on IT Security Incident Management and IT Forensics, pp. 98-112.

Mahant, S.H. & Meshram, B.B., 2012. NTFS Deleted Files Recovery: Forensics View. International Journal of Computer Science and Information Technology and Security (IJCSITS), 2(3), pp. 491-497.

Richard III, G.G. & Roussev, V., 2005. Scalpel: A Frugal, High Performance File Carver. The 2005 Digital Forensic Research Workshop (DFRWS), New Orleans, LA.

Roussev, V., Chen, Y., Bourg, T. & Richard III, G.G., 2006. Md5bloom: Forensic Filesystem Hashing Revisited. Digital Investigation, 3S, pp. S82-S90.

Roussev V. & Quates, C., 2013. File Fragment Encoding Classification: An Empirical Approach. Digital Investigation, 10, pp. S69-S77.

Sarmoria, C.G. & Chapin, S.J., 2005. Monitoring Access to Shared Memory Mapped Files. The 2005 Digital Forensic Research Workshop (DFRWS), New Orleans, LA.

Sitaraman, S. & Venkatesan, S., 2005. Forensic Analysis of File System Intrusions using Improved Backtracking. Prosiding. The 3rd IEEE International Workshop on Information Assurance (IWIA'05), pp. 154-163.



Thing, V.L.L., Chua, T.W., dan Cheong, M.L., 2011. Design of a Digital Forensics Evidence Reconstruction System for Complex and Obscure Fragmented File Carving. Prosiding. The 7th International Conference on Computa-tional Intelligence and Security (CIS 2011), pp. 793-797.

Wee, C.K., 2005. Analysis of Hidden Data in NTFS File System. [Online] Tersedia di: http://www.iapsonline.com/sites/default/files/Analysis%20of %20Hidden%20Data%20in%20NTFS%20File%20System%20-%20By %20%20Cheong%20Kai%20Wee.pdf [Diakses pada 1/10/2013].

Vömel, S. & Stüttgen, J., 2013. An Evaluation Platform for Forensic Memory Acquisition Software. Digital Investigation, 10, pp. S30-S40.

81

SINKRONISASI WAKTU PADA WIRELESS SENSOR NETWORK (JARINGAN SENSOR NIRKABEL)

Adkhan Sholeh

Program Studi D3 Manajemen Informatika STMIK Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

[email protected]

Abstrak

Wireless sensor network (WSN) merupakan jaringan yang dibentuk oleh node-node berupa perangkat sensor. Untuk dapat mengirimkan data melalui jaringan dan memenuhi berbagai kebutuhan pembacaan data, sangatlah penting suatu node mempunyai sumber informasi waktu yang tepat dan sinkron terhadap node-node lainnya. Persoalan sinkronisasi waktu dalam sistem terdistribusi adalah keniscayaan, termasuk dalam WSN. Karakteristik khusus node WSN memberikan tantangan yang unik untuk sinkronisasi waktu, di samping persoalan-persoalan yang umum dijumpai terkait sinkronisasi waktu antar node dalam suatu jaringan. Tulisan ini menguraikan pentingnya sinkronisasi waktu untuk WSN, penelitian-penelitian serta metode sinkronisasi yang telah dihasilkan, serta gambaran umum masalah-masalah dalam sinkronisasi waktu dalam WSN.

Kata kunci: jaringan, sinkronisasi waktu, WSN, protokol, clock.

1. Pendahuluan

Salah satu karakter yang paling membedakan antara wireless sensor

network (WSN) dengan jaringan komputer umumnya adalah tidak adanya

infrastruktur yang menghubungkan dan mengatur node-node dalam WSN.

Jaringan WSN tidak difasilitasi dengan switch ataupun router seperti dalam

jaringan komputer konvensional. Koneksi dan komunikasi yang berlangsung

terbentuk secara kolektif oleh node-node dalam WSN. Node-node tersebut harus

bekerja sama dengan saling meneruskan paket data dari sumber data hingga ke

tujuannya. Kerja sama ini menghasilkan bentuk jaringan multi-hop.

Data dari suatu node sensor sering kali harus dilengkapi dengan

informasi waktu sebelum dikirimkan ke node lain. Pada berbagai aplikasi dan

sistem operasi terdisribusi, termasuk WSN, sinkronisasi waktu merupakan

layanan kunci yang harus tersedia. Informasi waktu ini tidak jarang bersifat

mutlak pada aplikasi-aplikasi seperti pengukuran kecepatan, pelacakan obyek,

dan pemantauan cuaca yang berbasi WSN. Terdapat pula kepentingan untuk

membaca label waktu dalam proses pengolahan data, semisal untuk kompilasi

data. Oleh karena itu sinkronisasi waktu antar node-node menjadi sangat

penting. Sinkronisasi waktu antar node mungkin diperlukan di tingkat jaringan

WSN lokal, bisa juga pada jaringan WSN yang lebih luas (global).



Adkhan Sholeh ...................... Sinkronisasi Waktu pada Wireless Sensor Network

Protokol sinkronisasi waktu yang paling banyak diaplikasikan untuk

jaringan internet adalah Network Time Protocol (NTP). Pada jaringan yang node-

node-nya dilengkapi sensor GPS, sinkronisasi waktu dapat dilakukan dengan

memanfaatkan label waktu dari satelit GPS. Sayangnya, NTP dan GPS tak dapat

diimplementasikan pada WSN. Daya komputasi yang rendah dan sumber energi

yang terbatas menjadi penghalang penerapan NTP pada node WSN. Adapun

penggunaan sensor GPS akan terlalu mahal pada node sensor yang umumnya

berbiaya murah. Selain itu, pemasangan sensor di bawah air atau di dalam

gedung akan menghalangi penerimaan sinyal GPS.

2. Latar Belakang dan Penelitian Terkait

Penelitian Lamport (1978) merupakan tonggak dalam sinkronisasi waktu

komputer. Lamport menekankan pada waktu virtual di mana kausalitas (urut-

urutan kejadian) lebih penting dibandingkan waktu absolut. Terdapat aplikasi

yang hanya memerlukan waktu relatif, misalnya pengukuran propagasi suara,

sehingga waktu absolut tidak diperlukan. NTP yang diajukan Mills (1991)

mencuat karena skalabilitasnya, mempunyai kemampuan mengkonfigurasi

sendiri pada jaringan multi-hop, tahan terhadap kerusakan dan sabotase, dan

sudah digunakan di banyak jaringan.

Elson dan Estrin (2003) memelopori penelitian sinkronisasi waktu di mana

tiap-tiap node normalnya tidak tersinkronisasi dengan jaringan. Cara kerjanya

adalah dengan menempatkan sebuah node suar yang secara periodik

menyebarkan pesan ke node-node sensor yang berada dalam jangkauannya.

Ketika suatu event (kejadian) terdeteksi sensor, event ini akan dicatat

menggunakan referensi waktu lokal node tersebut. Segera setelah node itu

menangkap pesan yang disebar oleh node suar, maka label waktu dalam event

itu segera diganti menggunakan referensi waktu node suar. Skema sinkronisasi

waktu ini disebut sebagai protokol Reference Broadcast Synchronization (RBS).

Di tahun 2002 protokol RBS dipertajam dengan penyebaran pesan

referensi melalui lapisan fisik (Elson, dkk., 2002). RBS mengabaikan beberapa

faktor dengan hanya menggunakan waktu tibanya pesan referensi. Karena

kesamaan waktu tibanya pesan referensi pada semua node, maka pesan yang

disebar bisa digunakan sebagai acuan oleh sejumlah node penerima pesan

referensi tersebut. Skema ini dapat diperluas pada kasus jaringan multi-hop yang

diperluas, meskipun masih diperlukan studi lanjut terkait dengan dampak

kesalahan translasi, adanya jeda, serta belum dipertimbangkannya sinkronisasi

global pada keseluruhan jaringan.


Sinkronisasi Waktu pada Wireless Sensor Network ...................... Adkhan Sholeh

Protokol TPSN (Timing-Sync Protocol for Sensor Network) diajukan oleh

Ganeriwal, dkk. (2003) dengan metodologi yang sama pada NTP, di mana node-

node sensor diatur dalam struktur bertingkat dan disinkronisasikan waktunya

dengan node tertinggi (node root) . Berbeda dengan Internet, node root dan

node-node di bawahnya yang bertanggung jawab untuk sinkronisasi boleh jadi

lebih sering rusak. Selain itu node-node mobile bisa mengacaukan prosedur

sinkronisasi yang sudah terbentuk. Pada platform WSN tertentu yang

menggunakan TPSN, dimungkinkan mengakses lapisan MAC, sehingga

pemberian label waktu dapat dilakukan saat pengiriman dan pemerimaan pesan.

Hal ini bisa mengatasi 3 ketidakpastian utama dalam protokol RBS. Waktu

propagasi antara dua node juga bisa dihitung dengan menerapkan proses

handshake secara dua arah. Antara RBS dan TPSN, keduanya memiliki

kelemahan yang sama karena ketidakpastian pengambilan label waktu dari

lapisan MAC yang ditimbulkan oleh jitter dalam interrupt handling dan waktu

untuk melakukan decoding.

Maroti, dkk. (2004) mengajukan Flooding Time Synchronization Protocol

(FTSP) yang secara efektif mengurangi semua sumber kesalahan pelabelan

waktu kecuali kecuali waktu propagasi. FTSP dirancang untuk aplikasi

penempatan sniper yang memerlukan ketepatan sangat tinggi. Akurasi pada

FTSP dicapai dengan menggunakan label waktu lapisan MAC yang

dikustomisasi dan dengan menggunakan kalibrasi untuk menghilangkan jeda

yang tidak diketahui. FTSP mampu bertahan terhadap kerusakan jaringan karena

menggunakan flooding untuk koneksi berpasangan maupun sinkronisasi global.

Regresi linier dari beberapa label waktu digunakan untuk memperkirakan

pergeseran jam dan offset. Kelemahan utama FTSP adalah perlunya kalibrasi

pada hardware yang dipakai. FTSP juga memerlukan akses ke lapisan MAC.

Namun dari sisi akurasi, FTSP bisa mencapai angka kurang dari 2 s jika

kalibrasinya bagus.

3. Sinkronisasi Waktu

3.1 Waktu dan Sinkronisasi

Sebuah node sensor umumnya dilengkapi dengan clock (jam) yang

bersumber dari hitungan osilasi kristal quartz. Terdapat kemungkinan ada

perbedaan waktu antara dua node yang disebabkan oleh:

1) node-node tersebut dihidupkan dalam waktu yang berbeda. Beda waktu

yang tertera antara kedua node disebut offset.



2) terdapat sedikit perbedaan frekuensi dari kristal quartz pada masing-

masing node, sehingga dalam rentang waktu yang lama akan makin

terlihat selisih waktu antara kedua node. Selisih waktu yang dihasilkan

disebut skew error.

3) perubahan frekuensi dari kedua clock yang bisa muncul antara lain

karena faktor suhu lingkungan. Akibatnya akan timbul pergeseran waktu

yang disebut dengan drift error.

Meski setiap node sensor dilengkapi clock sendiri, waktu yang tertera

biasanya tidak dibaca apa adanya. Bagaimanapun bagusnya kalibrasi clock saat

node dipasang/dihidupkan, tetap saja clock-clock tersebut akan mengalami error

skew. Dan karena adanya kelemahan pada semua hardware dari clock lokal,

maka clock lokal masing-masing node akan saling bergeser. Lebih jauh lagi,

waktu yang dilihat maupun interval waktu antara satu node dengan lainnya akan

berbeda. Solusi untuk menghasilkan waktu yang akurat dan disepakati bersama

adalah dengan pertukaran pesan untuk secara konstan melakukan penyesuaian

atau update waktu.

3.2 Hardware Clock dan Software Clock

Hardware clock adalah jam sensor untuk menunjukkan waktu yang

bersumber dari hardware yang dipasang sebagai jam sensor.

Logical clock adalah waktu yang ditampilkan sensor yang bersumber dari

waktu yang sudah tersinkronisasi. Logical clock merupakan fungsi

software dan hanya dihitung berdasarkan permintaan pada saat

pembacaan hardware clock.

3.3 Definisi Sinkronisasi Waktu

Permasalahan sinkronisasi pada jaringan beranggotakan sejumlah

perangkat adalah bagaimana menyamakan hitungan waktu antara perangkat-

perangkat tersebut. Sinkronisasi global berupaya agar semua anggota jaringan

dapat tersinkronisasi waktunya. Adapun sinkronisasi lokal, hanya mentargetkan

sinkronisasi pada node-node yang jaraknya cukup dekat.

Menyamakan acuan waktu pada satu kesempatan dengan mengoreksi

offset tidaklah cukup, karena perbedaan pada masing-masing hardware clock

akan menimbulkan error drift yang berbeda-beda. Oleh karena itu skema

sinkronisasi dilakukan dengan menyamakan kecepatan clock sekaligus offset-

nya, atau dengan melakukan koreksi offset secara berulang-ulang agar dalam

suatu periode clock-clock itu selalu tersinkronisasi.



Bentuk sinkronisasi dapat dibedakan menjadi:

1) Sinkronisasi untuk menentukan urutan kejadian dengan benar

2) Sinkronisasi yang bertujuan menjaga clock relatif. Pada jenis ini tiap node

mempunyai jam lokal masing-masing, tetapi juga memantau informasi

drift relatif dan offset mereka terhadap jam-jam yang ada pada jaringan.

3) Sinkronisasi 'selalu aktif' di mana tiap node memastikan agar clock-nya

selalu sinkron dengan clock referensi dalam jaringan.

3.4 Faktor-faktor Penting dalam Sinkronisasi Waktu

Temperatur: penempatan node sensor di berbagai tempat terbuka

memunculkan naik turunnya suhu dalam berbagai rentang waktu. Variasi

suhu ini dapat mempercepat atau memperlambat frekuensi clock sensor,

yang berujung pada error drift.

Derau fase: di antara penyebab noise (derau) adalah fluktuasi

arus/tegangan pada antarmuka hardware, variasi respon sistem operasi

terhadap interrupt, dan jitter pada jeda jaringan.

Derau frekuensi, disebabkan oleh tidak stabilnya frekuensi clock kristal.

Jeda asimetrik, yaitu perbedaan waktu tempuh antara node A ke node B

dengan waktu tempuh dari node B ke node A. Hal ini bisa terjadi karena

media perambatan gelombang adalah udara dan adanya kemungkinan

perambatan tidak bisa secara segaris pandang (line of sight), melainkan

dengan cara pemantulan.

Clock glitches, yaitu lompatan tiba-tiba pada jam yang mungkin timbul

karena anomali hardware maupun software.

3.5 Masalah-masalah Sinkronisasi dalam WSN

Sinkronisasi waktu menggunakan protokol NTP ataupun berbasis sinyal

GPS tidak cocok diterapkan pada WSN. Hal ini karena adanya kebutuhan khusus

pada jaringan WSN berupa:

Presisi: Protokol NTP dapat memberikan tingkat presisi hingga beberapa

milisekon. Pada beberapa aplikasi WSN, misalnya aplikasi beam-forming,

kebutuhan terhadap pengukuran dengan presisi hingga di bawah

milisekon sangat penting untuk dicapai.

Biaya: Node-node pada WSN umumnya menggunakan sumber daya

yang terbatas: catu daya (batere), daya komputasi, dan storage

(penyimpanan). Sementara pada umumnya protokol yang dikembangkan



pada jaringan kabel harus melakukan pertukaran data berkali-kali serta

menyimpan pesan-pesan itu untuk pengolahan statistik.

Masalah pada jaringan sensor modern adalah bahwa node-node hanya

bisa berkomunikasi secara lokal dengan node tetangganya. Komunikasi yang

dibatasi untuk lokal ini memunculkan masalah yang lebih sulit: 1) perlunya

konsensus yang secara valid diperoleh dari komputasi lokal 2) konsensus lokal

harus dibawa ke bagian jaringan yang lain, yang menjadi sangat sulit karena

tergantung dengan bagian jaringan yang lain.

Secara umum, masalah-masalah sinkronisasi harus diselesaikan karena

alasan-alasan berikut:

1) node-node sensor harus mengkoordinasikan operasi mereka dan saling

berkolaborasi untuk menangani tugas penginderaan yang rumit

2) Fungsi penghematan daya memerlukan sinkronisasi untuk meningkatkan

umur hidup jaringan. Penghematan daya sensor biasanya akan masuk

mode sleep dengan mematikan salah satu atau semua dari alat

pengindera dan pemancarnya, dan akan menyala kembali pada waktu

yang telah dikoordinasikan. Sementara unit penerima sinyalnya tetap

harus menyala untuk berjaga-jaga kalau ada data/pesan yang ditujukan

kepadanya. Mekanisme penghematan daya ini memerlukan pengaturan

waktu yang tepat di antara node-node yang berhubungan.

3) Algoritma penjadwalan pada WSN mengatur sharing penggunaan media

transmisi berbasis waktu, dengan maksud menghindari tabrakan paket

data (pesan) dan untuk menghemat energi.

3.6 Ketidakpastian dan Error dalam Sinkronisasi Waktu

Skema sinkronisasi waktu bergantung pada bagaimana pertukaran pesan

di antara node-node dalam WSN. Faktor yang tidak bisa diukur dalam dinamika

jaringan seperti waktu propagasi atau fisik waktu akses kanal menjadikan tugas

sinkronisasi tantangan besar bagi banyak sistem. Perlu dicatat bahwa dalam

penyebaran multi-hop jarak pendek, waktu pemrosesan data dan variasinya

memberikan kontribusi terbesar terhadap fluktuasi waktu dan perbedaan dalam

penundaan akibat perbedaan jalur yang ditempuh. Juga, beda waktu antara dua

node sensor dapat menjadi besar dari waktu ke waktu. Sesungguhnya estimasi

latensi dikacaukan oleh kejadian acak yang menyebabkan penundaan pada

pengiriman pesan bolak-balik yang jalurnya asimetris. Penundaan ini

menghalangi penerima untuk membandingkan jam lokal dari dua node secara



presisi dan melakukan sinkronisasi secara akurat dengan node pengirim. Untuk

lebih memahami sumber-sumber error ini, perlu dilakukan penjabaran dari

sumber-sumber latency pesan itu. Kopetz dan Ochsenreiter (1987) mengajukan

empat komponen yang berbeda untuk menganalisis sumber keterlambatan

pengiriman dan kemudian diperluas oleh Ganeriwal, dkk. (2003):

Waktu Kirim: Waktu untuk membangun pesan oleh node pengirim.

Waktu Akses: Setiap paket menghadapi beberapa penundaan di lapisan

MAC (Medium Access Control) sebelum transmisi yang sebenarnya.

Penundaan ini hanya pada penggunaan protokol MAC.

Waktu Propagasi: ini adalah waktu yang dibutuhkan untuk penyebaran

pesan antara antarmuka jaringan dari pengirim dan penerima. Ketika

pengirim dan penerima berbagi akses ke media fisik yang sama, delay ini

sangat kecil karena hanya berupa waktu propagasi pesan via media fisik.

Waktu Penerimaan: ini adalah waktu yang diperlukan oleh antarmuka

jaringan penerima untuk menerima pesan dari saluran dan memberitahu

sejumlah kedatangannya.

Waktu Transmisi: Waktu yang diperlukan oleh pengirim untuk

mengirimkan pesan, yang besarnya mencapai puluhan milidetik

tergantung pada panjang pesan dan kecepatan radio yang digunakan.

Waktu Terima: Waktu yang diperlukan penerima untuk menerima pesan.

Waktu Penanganan Interrupt: penundaan akibat mikrokontroler harus

menanggapi interupsi.

Waktu Encoding: Waktu yang diperlukan untuk chip radio untuk

mengkodekan dan mengubah bagian pesan ke gelombang

elektromagnetik mulai dari saat ketika munculnya interupsi yang

menunjukkan penerimaan pada titik ideal dari mikrokontroler .

Decoding Time: Waktu yang diperlukan untuk chip radio di sisi penerima

untuk mengubah pesan dari gelombang elektromagnetik jadi data biner.

Waktu Byte Penyelarasan: Penundaan yang terjadi karena byte alignment

yang berbeda dari pengirim dan penerima.

4. Penutup

Sinkronisasi waktu merupakan salah satu layanan penting bagi aplikasi-

aplikasi WSN tertentu. Pada jaringan komputer konvensional, khususnya

Internet, telah dikembangkan protokol NTP yang cukup matang untuk keperluan



sinkronisasi waktu node-node dalam jaringan. Namun WSN mempunyai karakter

khusus yang menyebabkan WSN tidak bisa mengadopsi protokol NTP. Demikian

pula sinkronisasi berbasis GPS, yang memunculkan biaya relatif besar

dibandingkan keberadaan satu node sensor itu sendiri.

Dalam ringkasan artikel ini telah disampaikan permasalahan-permasalah

pokok yang menjadi perhatian utama dalam sinkronisasi waktu untuk jaringan

WSN. Masalah inti sinkronisasi sensor network sendiri bersumber pada

ketidakempurnaan hardware yang dipakai sebagai penyedia clock bagi sebuah

node sensor. Ditambah faktor-faktor eksternal yang berkaitan dengan kondisi di

mana sebuah node sensor dipasang, dan bagaimana node sensor hanya

mempunyai pilihan metode komunikasi wireless, maka terjadilah akumulasi

faktor-faktor yang menjadikan sinkronisasi waktu tersebut makin sulit.

Perbedaan kebutuhan sinkronisasi telah mendorong beberapa penelitian

menghasilkan beberapa jenis sinkronisasi. Berbagai metode yang dikembangkan

antara lain: Reference Broadcast Synchronization (RBS), Timing-Sync Protocol

for Sensor Network (TPSN) dan Flooding Time Synchronization Protocol (FTSP).

Daftar Pustaka

Elson, J. & Estrin, D., 2003. Time Synchronization for Wireless Sensor Networks. Disertasi. Los Angeles: University of California.

Elson, J., Girod, L. & Estrin, D., 2002. Fine-Grained Network Time Synchronization Using Reference Broadcasts. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 36(SI), pp. 147-163.

Ganeriwal, S., Kumar, R. & Srivastava, M.B., 2003. Timing-sync Protocol for Sensor Network. Prosiding. The 1st International Conference on Embedded Networked Sensor Systems, pp. 138-149.

Kopetz, H. & Ochsenreiter, W., 1987. Clock Synchronization in Distributed Real-Time Systems. IEEE Transactions on Computers, 100(8), pp. 933-940.

Lamport, L., 1978. Time, Clocks, and The Ordering of Events in A Distributed System. Communications of the ACM, 21(7), pp. 558-565.

Maroti, M., Kusy, B., Simon, G. & Ledeczi, A., 2004. The Flooding Time Synchronization Protocol. Prosiding. The 2nd International Conference on Embedded Networked Sensor Systems, pp. 39-49.

Mills, D. L., 1991. Internet Time Synchronization: The Network Time Protocol. IEEE Transactions on Communications, 39(10), pp. 1482-1493.

89

IMPLEMENTASI TEKNIK DATA MINING ASSOCIATION RULE PADA DATA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU

DI PERPUSTAKAAN STMIK AKAKOM YOGYAKARTA

Hera Wasiati, Eddy Supriadi

STMIK AKAKOM Yogyakarta

[email protected], [email protected]

Abstrak

Metode Association Rule yang merupakan salah satu Metode data mining yang akan mencari Association atau hubungan antar item dengan menghitung berapa kali item tersebut muncul dengan item yang berbeda dalam keseluruhan transaksi. Data transaksi peminjaman buku di perpustakaan STMIK Akakom Yogyakarta merupakan data yang digunakan untuk mengimplementasikan Metode Association Rule. Proses pencarian Association Rule dari item di dalam transaksi peminjaman menggunakan kumpulan perintah program yang dieksekusi berdasarkan waktu yang ditentukan. Program yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan software database menggunakan MySQL. Berdasarkan hasil pencarian Association antar item dari data transaksi peminjaman buku di perpustakaan STMIK Akakom Yogyakarta dapat dihasilkan Association Rule antar item dan item yang tidak memiliki Association antar item berdasarkan waktu yang ditentukan.

Kata Kunci: Association, MySQL, PHP, transaksi peminjaman.

1. Pendahuluan

Perpustakaan merupakan salah satu fasilitas penyedia informasi, sumber

ilmu pengetahuan dan sarana penunjang proses kegiatan belajar mengajar bagi

para pengguna untuk mendapatkan informasi yang diinginkan. Oleh karena itu

sudah seharusnya pelayanan perpustakaan lebih dioptimalkan. Berdasarkan

data selama 5 tahun terhitung sejak tahun 2006 sampai dengan tahun 2010 total

buku yang dipinjam sebanyak 8.941 buku, dengan detail transaksi peminjaman

buku mencapai 110.744. dan jumlah peminjam sebanyak 4.763 orang, Total

buku yang dipinjam pada tahun 2006, 2007, 2008, 2009, dan 2010 masing-

masing sebanyak 5.278, 5.243, 4.874, 4.464, dan 3.355 buku (Sumber Data:

Simjar Akakom Yogyakarta, 4 November 2013).

Dapat disimpulkan dari tahun ke tahun data transaksi peminjaman

cenderung berkurang selama periode 5 tahun. Oleh karena itu harus ada

langkah-langkah yang diambil agar pada tahun berikutnya detail transaksi

peminjaman buku bisa lebih dari tahun sebelumnya. Salah satu langkah yang

bisa dilakukan adalah menggali informasi dari data transaksi peminjaman buku

dengan mengimplementasikan teknik data mining Association Rule. Dari teknik




Hera Wasiati, dkk. .................. Implementasi Teknik Data Mining Association Rule

data mining Association Rule didapat Rule yang bisa menjadi pilihan bagi

pengelola perpustakaan sebagai langkah dalam hal pengadaan buku yang

dipinjam dan penyusunan tata letak buku.

2. Tinjauan Teori

2.1 Data Mining

Data Mining sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD)

adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk

menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.

Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan

keputusan di masa depan (Santosa, 2007).

2.2 Aturan Asosiasi (Association Rules)

Aturan asosiasi (Association Rules) berkenaan dengan studi tentang ‘apa

bersama apa’. Ini bisa berupa studi transaksi di supermarket, misalnya

seseorang yang membeli susu bayi juga membeli sabun mandi. Di sini berarti

susu bayi bersama dengan sabun mandi. Karena awalnya berasal dari studi

tentang database transaksi pelanggan untuk menentukan kebiasaan suatu

produk dibeli bersama produk apa.

Aturan asosiasi ingin memberikan informasi tersebut dalam bentuk

hubungan “If - Then” atau “Jika - Maka”. Ide dari aturan asosiasi adalah

untuk memeriksa semua kemungkinan hubungan “If - Then” antar item dan

memilih hanya yang paling mungkin sebagai indikator dari hubungan

ketergantungan antar item. Biasanya digunakan istilah antecedent untuk

mewakili bagian “Jika” dan consequent untuk mewakili bagian “Maka”.

Langkah pertama dalam aturan asosiasi adalah mengembangkan aturan

yang mungkin akan menjadi calon untuk menunjukkan hubungan antar item.

Idealnya, dikembangkan semua kombinasi item yang mungkin yang terdiri dari K-

item. Ini berarti dikembangkan semua kombinasi dengan satu item, dua item, tiga

item dan seterusnya. Tetapi hal ini akan sangat mahal dalam hal waktu

komputasi. Secara praktis, hanya kombinasi yang terjadi dengan frekuensi yang

sangat tinggi yang akan diperhatikan. Inilah yang disebut frequent item set.

Menentukan apa yang dikandung dalam frequent item set berhubungan

dengan konsep support. Support dari suatu aturan adalah jumlah transaksi yang

mengandung item baik dalam antecedent maupun consequent. Disebut support

karena mengukur seberapa tingkat dukungan data terhadap validitas aturan yang


Implementasi Teknik Data Mining Association Rule .................. Hera Wasiati, dkk.

dikembangkan. Jika 1 Item maka Support = Jumlah Transaksi dengan item

dalam antecedent. Jika 2 Item maka Support = Jumlah Transaksi dengan item

dalam antecedent dan consequent.

Dari jumlah besar aturan yang mungkin dikembangkan. Perlu memilih

aturan-aturan yang cukup kuat tingkat ketergantungan antar item dalam

antecedent dan consequent. Untuk mengukur kekuatan aturan asosiasi ini,

digunakan ukuran confidence. Selain support ada ukuran lain yang mengukur

tingkat ketidakpastian aturan “If - Then” atau “Jika - Maka”.

Ukuran tersebut adalah confidence dari suatu aturan. Confidence adalah

rasio antara jumlah transaksi yang meliputi semua item dalam antecedent dan

consequent dengan jumlah transaksi yang meliputi semua item dalam

antecedent atau dapat dilihat pada Persamaan 1 (Santosa, 2007).

100antecedentdalamitemdengantransaksijumlah

consequentdanantecedentdalamitemdengantransaksijumlahconfidence ..... (1)

2.3 PHP

PHP (PHP: Hypertext Preprocessor) adalah sebuah bahasa

pemrograman yang berbentuk scripting. Untuk menuliskan dan memperkenalkan

kode PHP, harus dimulai dengan tanda <?php setelah tanda tersebut dapat

melanjutkan dengan kode program isi di dalamnya. Untuk mengakhiri kode

program yang dibuat, ditutup dengan ?> (Nugroho, 2004).

2.4 MySQL

Pengelolaan Basis data secara fisik tidak dilakukan oleh pemakai secara

langsung, tetapi ditangani oleh sebuah perangkat lunak (sistem) khusus yang

disebut sebagai Database Management System (DBMS) yang akan menentukan

bagaimana data diorganisasikan, disimpan, diubah dan diambil kembali. MySQL

merupakan perangkat lunak yang termasuk di dalam DBMS (Fathansyah, 2012).

3. Perancangan Tabel

Sistem ini memanfaatkan database yang sudah ada dengan

menggunakan 3 tabel pada database senayan, untuk menyimpan hasil

sementara yang sudah melalui proses dari ketiga tabel tersebut maka dibuat 1

tabel sementara dengan nama tabel 1_Buku. Mengapa menyimpan hasil

sementara, karena record pada tabel 1_Buku dapat berubah sesuai waktu yang

ditentukan karyawan perpustakaan. Setiap proses, tabel 1_Buku secara otomatis

akan dihapus dan kemudian akan dibuat tabel 1_Buku yang baru. Berikut tabel

yang terlibat dalam implementasi teknik data mining Association Rule.



3.1 Tabel item

Nama Tabel : item

Fungsi : Menyimpan Rincian Dari item atau Buku

Tabel 1 Struktur tabel item

No Nama Field Tipe Lebar Keterangan

1. Biblio_id Int 11 ID Biblio

2. Item_code Varchar 20 Kode Buku

3.2 Tabel biblio

Nama Tabel : biblio

Fungsi : Menyimpan Rincian Dari Judul Buku

Tabel 2 Struktur tabel biblio


1. Biblio_id Int 11 ID Biblio

2. Title Text Judul Buku

3.3 Tabel loan

Nama Tabel : loan

Fungsi : Menyimpan Hasil dari Proses Transaksi Peminjaman

Tabel 3 Struktur tabel loan


1. Item_code Varchar 20 Kode Buku

2. Member_id Varchar 20 Nomor Anggota

3. Loan_date Date Tanggal Pinjam

3.4 Tabel loan2

Nama Tabel : loan2

Fungsi : menyimpan transaksi peminjaman berdasarkan tahun

Tabel 4 Struktur tabel loan2

No Nama Field Tipe lebar Keterangan

1. Nom int Nomor

2. member_id varchar 20 Nomor anggota

3. Item_code varchar 8 Kode Buku



3.5 Tabel 1_Buku

Nama Tabel : 1_Buku

Fungsi : Untuk menyimpan 1 judul buku hasil dari tabel loan, tabel

item dan tabel biblio.

Tabel 5 Struktur tabel 1_Buku


1. nom int Nomor

2. title Text Judul Buku

3. jumlah int 11 Jumlah Buku dipinjam

4. tahun year 4 Tahun Transaksi

3.6 Tabel 2_Buku

Nama Tabel : 2_Buku

Fungsi : Untuk menyimpan 2 judul buku hasil dari tabel loan, tabel

item, dan tabel biblio.

Tabel 6 Struktur tabel 2_Buku




3.7 Tabel aturan_asosiasi_2_item

Nama Tabel : aturan_asosiasi_2_item

Fungsi : menyimpan aturan asosiasi 2 item

Tabel 7 Struktur tabel aturan_asosiasi_2_item


1. rule Text Aturan asosiasi

2. support int 11 Jumlah buku

3. Rumus text Rumus Confidence

4. Persen float Hasil dari rumus

3.8 Tabel 2_item_not_association

Nama Tabel : 2_item_not_association

Fungsi : Untuk menyimpan 2 judul buku yang tidak memiliki

hubungan.



Tabel 8 Struktur tabel 2_item_not_association




3.9 Tabel item_sementara

Nama Tabel : item_sementara

Fungsi : menyimpan 1 judul buku sementara, berdasarkan tahun

Tabel 9 Struktur tabel item_sementara


1. Nom int Nomor




3.10 Tabel item2

Nama Tabel : item2

Fungsi : menyimpan 1 judul buku berdasarkan tahun

Tabel 10 Struktur tabel item2


1. Nom int Nomor




4. Implementasi dan Pembahasan

4.1 Implementasi Sistem

Implementasi Sistem bertujuan untuk melakukan uji coba pada aplikasi

sebagai sarana pengolahan data dan penyajian informasi yang akan digunakan

untuk mendukung keputusan. Berikut ini beberapa implementasi pada sistem.

Koneksi Database

Sistem yang dibuat membutuhkan koneksi ke database, berikut script

program untuk koneksi ke database yang berada pada file config.php pada

script program database yang digunakan yaitu dbsenayan.



<?php $host = 'localhost'; $user = 'root'; $pass = ''; $dbname = 'dbsenayan'; $connect = mysql_connect($host, $user, $pass) or die(mysql_error()); $dbselect = mysql_select_db($dbname); ?>

Proses Login

Proses Login yang dibuat pada sistem akan melakukan pengecekan data

yang berasal dari 2 tabel yang berbeda yaitu tabel member dan tabel user.

Berikut potongan script program pada file otentikasilogin.php:

$q = mysql_query("select * from member where member_id='$member_id' and mpasswd='$password'"); $q1 = mysql_query("select * from user where username='$member_id' and passwd = '$password'"); if (mysql_num_rows($q) == 1) { $_SESSION['member_id'] = $member_id; header('location:indexlogin.php'); } else if (mysql_num_rows($q1) == 1) { $_SESSION['member_id'] = $member_id; header('location:indexlogin.php'); } else { header('location:login.php?error=4'); }

Potongan script program pada file otentikasilogin.php akan

memeriksa data pada 2 tabel yang berbeda, jika kondisi pernyataan pertama

atau pernyataan kedua benar maka akan dieksekusi dan langsung membuat

session dengan nilai pada variabel member_id. Tetapi jika tidak ada pernyataan

yang benar maka akan ke file login.php dengan pesan error bernilai 4.

4.2 Pembahasan Sistem

Halaman Login

User yang dapat melihat aturan asosiasi hanya user yang terlibat dalam

hal pekerjaan di perpustakaan STMIK Akakom Yogyakarta. Gambar 1

memperlihatkan tempilan halaman login, user yang dapat login yaitu karyawan

perpustakaan STMIK Akakom Yogyakarta dan member.



Gambar 1 Halaman Login

1 Itemset

Gambar 2 memperlihatkan tampilan informasi pada tahun 2006 dan

rincian jumlah tiap 1 judul buku atau 1 itemset yang dipinjam berdasarkan

minimum support yang ditetapkan. Masukan yang akan diproses pada Gambar 2

ada dua, yaitu tahun dan minimum support.

Gambar 2 1 Itemset

2 Itemset

Gambar 3 memperlihatkan tampilan rincian jumlah 2 judul buku atau 2

itemset dalam satu tahun. 2 judul buku didapat dari transaksi peminjaman antar

peminjam.



Gambar 3 2 Itemset

Aturan Asosiasi 2 Itemset

Gambar 4 menunjukkan tampilan aturan asosiasi 2 itemset berdasarkan

minimum support dan minimum confidence yang diinputkan.

Gambar 4 Aturan Asosiasi 2 Itemset



2 Item yang tidak Memiliki Hubungan

Gambar 5 memperlihatkan tampilan 2 item atau 2 judul buku yang tidak

memiliki hubungan.

Gambar 5 2 Item yang tidak Memiliki Hubungan

Grafik Batang

Tampilan pada Gambar 6 hanya akan menampilkan Grafik batang

minimal 3 tahun dan maksimal 5 tahun.

Gambar 6 Grafik Batang



5. Kesimpulan

Dari hasil perancangan dan pembahasan mengenai Implementasi teknik

Data Mining Association Rule pada data transaksi Peminjaman Buku di

Perpustakaan STMIK AKAKOM Yogyakarta, maka dapat ditarik kesimpulan

sebagai berikut: hasil dari rule dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan

bagi kepala UPT perpustakaan khususnya untuk menambah variasi buku dan

dapat menyediakan tempat khusus untuk menata buku dalam posisi yang

berdekatan.

Daftar Pustaka

1keydata.com, 2014. PHP Tutorial. [Online] Tersedia di: http://www.1keydata. com/php-tutorial/ [Diakses pada 29/8/2013].

Fathansyah, 2012. Basis Data, Edisi Revisi. Bandung: Penerbit Informatika.

Novrina, 2005. Association Rule. [Online] Tersedia di: http://novrina.staff. gunadarma.ac.id/Downloads/files/21100/Association+Rule.pdf. [Diakses pada 2/8/2013].

Nugroho, B., 2004. Aplikasi Pemrograman Web Dinamis dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Penerbit Gava Media.

Santosa, B., 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.

Shabbir, J., 2008. How to create bar graph in PHP with dynamic scalling. [Online] Tersedia di: http://www.qualitycodes.com/tutorial.php?articleid=20&title= How-to-create-bar-graph-in-PHP-with-dynamic-scaling [Diakses pada 17/1/2014].

kata pengantar - jurnal teknomatika – it related...

Documents