BAB 3

LANDASAN TEORI

3.1 Teknik Industri

3.1.1 Definisi Teknik Industri

Definisi teknik industri menurut Institute of Industrial Engineers (IIE) adalah

suatu rekayasa yang berkaitan dengan desain, pembaruan, dan instalasi dari sistem

terintegrasi yang meliputi manusia, material, peralatan (mesin), energi dan informasi.

Serta mencakup pengetahuan khusus dan keahlian dalam matematika, fisika, dan studi

sosial bersama dengan prinsip dan metode analisa teknik dan desain untuk

menspesifikasi, memprediksi, dan evaluasi hasil yang ingin dicapai dari sistem.

Definisi lain menurut sumber (www.uwm.edu/~uksaxena/intro.PDF) adalah

mengintegrasikan manusia, teknologi, dan informasi untuk meningkatkan keunggulan

saing global perusahaan.

3.1.2 Peramalan

Peramalan adalah suatu metode dasar yang dapat membantu bagian perencanaan

untuk membuat suatu perencanaan produksi. Di dalam Yamit (hal 44) mendefinisikan

bahwa peramalan ( Forecasting ) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan

yang efektif. Peramalan permintaan memegang peranan yang penting dalam perencanaan

dan pengambilan keputusan

Peramalan permintaan menyangkut penjadwalan

produksi, perencanaan pemenuhan kebutuhan bahan,

perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan

kapasitas produksi, dan sebagainya.

3.1.2.1 Metode Peramalan secara Umum

Banyak jenis metode peramalan yang tersedia untuk meramalkan permintaan

dalam produksi. Namun yang lebih penting adalah bagaimana memahami karakteristik

suatu metode peramalan agar sesuai dengan situasi pengambilan keputusan. Situasi

peramalan sangat beragam dalam horizon waktu peramalan, faktor yang menentukan

hasil yang sebenarnya. Untuk menghadapi penggunaan yang luas seperti itu, beberapa

teknik telah dikembangkan. Peramalan secara umum dapat dikelompokkan menjadi 2,

yaitu :

1). Metode Peramalan Kuantitatif

Metode kuantitatif sangat beragam dan setiap teknik memiliki sifat, ketepatan dan

biaya tertentu yang harus dipertimbangkan dalam memilih metode tertentu. Metode

kuantitatif normal didasarkan atas prinsip – prinsip statistik yang memiliki ketepatan

tinggi atau dapat meminimumkan kesalahan ( error ), lebih sistematis, dan lebih populer

penggunaannya.

Untuk menggunakan metode kuantitatif terdapat tiga kondisi yang harus dipenuhi,

yaitu :

a. tersedia informasi tentang masa lalu.

b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik.

c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di

masa mendatang ( Yamit, hlm 45 – 46 ).

Model deret berkala ( time series ) termasuk metode kuantitatif. Pada model ini,

pendugaan masa depan dilakukan berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel dan

atas kesalahan masa lalu. Model deret berkala menggunakan riwayat permintaan

masa lalu dalam membuat ramalan untuk masa depan. Tujuan metode peramalan

deret berkala ini adalah menemukan pola dalam deret berkala historis dan

mengekstrapoliskan pola dalam deret data historis dan mengeksplorasikan pola

tersebut ke masa depan.

Langkah penting dalam memilih suatu metode deret berkala ( time series ) yang tepat

adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data, sehingga metode yang paling tepat

dengan metode tersebut dapat diuji.

1. Pola Horizontal ( H ) terjadi bagaimana nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata

– rata yang konstan. ( deret seperti itu adalah “stasioner” terhadap nilai rata –

ratanya ). Suatu produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama

waktu tertentu termasuk jenis ini. Demikian pula suatu pengendalian kualitas

yang menyangkut pengambilan contoh dari suatu proses produksi kontinyu yang

secara teoritis tidak mengalami perubahan juga termasuk jenis ini.

2. Pola Musiman ( S ) terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman

( misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau harian pada minggu tertentu ).

Penjualan dari produk minuman ringan, es krim dan bahan bakar pemanas

ruangan menunjukkan jenis pola ini.

3. Pola Siklis ( C ) terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi

jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Penjualan produk

seperti mobil, baja dan peralatan utama lainnya menunjukkan jenis pola data ini.

4. Pola Trend ( T ) terjadi bilamana terdapat kenaikkan atau penurunan sekuler

jangka panjang dalam data. Penjualan banyak perusahaan, produk bruto nasional

(GNP) dan berbagai indikator bisnis atau ekonomi lainnya mengikuti pola trend

selama perubahannya sepanjang waktu. Banyak deret data yang mencakup

kombinasi dari pola – pola data diatas.

2). Metode Peramalan Kualitatif atau Teknologis.

Metode peramalan ini tidak memerlukan data yang serupa seperti metode

peramalan kuantitatif. Input yang dibutuhkan tergantung pada metode tertentu dan

biasanya merupakan hasil dari pemikiran intuitif, perkiraan ( judgement ), dan

pengetahuan yang telah didapat. Pendekatan teknologis seringkali memerlukan input dari

sejumlah orang yang terlatih ( Makridakis, hal 10 ).

Metode kualitatif atau pertimbangan ( judgement ) mengandalkan opini pakar atau

manajer dalam membuat prediksi tentang masa depan. Metode ini berguna untuk tugas

peramalan jangka panjang. Penggunaan pertimbangan ( judgement ) dalam peramalan,

sekilas, tampaknya tidak ilmiah dan bersifat sementara. Tetapi bila data masa lalu tidak

ada atatu tidak mencerminkan masa mendatang, tidak banyak alternatif selain

menggunakan opini dari orang – orang yang berpengetahuan. Ramalan teknologis

terutama digunakan untuk memberikan petunjuk, untuk membantu perencana dan untuk

melengkapi ramalan kuantitatif, bukan untuk memberikan suatu ramalan numerik

tertentu.

Metode kualitatif dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu :

a. Metode Eksploratoris.

Metode Eksploratoris seperti ( Delphi, kurva – S, analogi, dan penelitian

morfologis ) dimulai dengan masa lalu dan masa kini sebagai titik awalnya dan

bergerak ke arah masa depan secara heuristik, seringkali dengan melihat semua

kemungkinan yang ada.

b. Metode Normatif

Metode Normatif ( seperti matriks keputusan, pohon relevansi, dan analisis sistem)

dimulai dengan menetapkan sasaran dan tujuan yang akan datang, kemudian bekerja

mundur untuk melihat apakah hal ini dapat dicapai, berdasarkan kendala, sumber

daya, dan teknologi yang tersedia.

3.1.2.2 Pemilihan Teknik Peramalan

Pola data yang ada mempengaruhi teknik peramalan yang dipilih. Seringkali, pola

data tersebut merupakan karakteristik inheren dari kegiatan yang sedang diteliti.

Hubungan data dengan jangka waktu semakin jelas jika kita mengamati bahwa pola

trend adalah merupakan kecenderungan jangka panjang, sedangkan variasi musiman

menunjukkan pola data yang berulang dalam satu tahun.

Dalam mengevaluasi teknik – teknik yang dikaitkan dengan pola data bisa saja

diterapkan lebih dari satu teknik untuk data yang sama. Misalnya, teknik – teknik

tertentu mungkin lebih akurat dalam memprediksi titik balik, sedangkan lainnya

terbukti lebih andal dalam peramalan pola perubahan yang stabil.

Dalam beberapa kasus bisa juga terjadi beberapa model meramalkan terlalu tinggi

(overestimate) atau terlalu rendah (underestimate) dalam situasi tertentu. Selain itu,

mungkin juga terjadi bahwa prediksi jangka pendek dari suatu model lebih baik dari

model lain yang memiliki prediksi jangka panjang yang lebih akurat.

Untuk itu pemilihan teknik peramalan yang tepat sangat dibutuhkan dalam proses

perencanaan produksi. Tentu saja disesuaikan dengan pola data permintaan produk

yang akan dibuat peramalannya.

Teknik Peramalan untuk Data yang Stationer ( Hanke, hlm 67 )

Deret stasioner yang didefinisikan sebagai sesuatu yang nilainya meannya tidak

berubah sepanjang waktu. Situasi seperti ini muncul ketika pola permintaan yang

mempengaruhi deret relatif stabil. Dalam bentuk paling sederhana, peramalan deret

stasioner melibatkan penggunaan deret historis tersedia untuk mengestimasi nilai

mean, yang kemudian menjadi peramalan di masa mendatang. Teknik yang lebih

canggih adalah pembaharuasn estimasi sebagai informasi baru menjadi tersedia.

Teknik – teknik ini berguna pada estimasi awal yang tidak terandalkan, atau ketika

kestabilan rata – ratanya dipertanyakan. Selain itu, teknik pembaharuan memberikan

beberapa tingkatan responsif tertentu terhadap perubahan struktur deret yang

dihadapi.

Teknik peramalan stasioner digunakan apabila :

• Pendorong menghasilkan suatu deret telah stabil dan lingkungan di mana deret

berada relatif tidak berubah. Contohnya adalah jumlah kerusakkan per minggu

pada lini perkitan dengan tingkat produksi yang seragam, unit penjualan suatu

produk atau jasa yang dalam daur hidup berada pada tahap dewasa, dan jumlah

penjualan yang dihasilkan dari tingkat upaya yang konstan.

• Model yang sangat sederhana dibutuhkan karena kurang tersediannya data atau

kemudahan dalam penjelasan dan implementasi. Contohnya adalah ketika bisnis

masih baru dan sangat sedikit tersedia data historis.

• Kestabilan tercapai melalui perbaikan sederhana dari faktor – faktor seperti

pertumbuhan populasi dan inflasi. Contohnya adalah perubahan pendapatan

terhadap pendapatan per kapita atau perubahan dolar penjualan terhadap nilai

dolar konstan .

• Deret dapat ditransformasikan menjadi sesuatu yang stabil. Contohnya adalah

transformasi deret menjadi bentuk logaritmik, akar kuadrat, atau selisih – selisih.

• Deret merupakan himpunan galat ramalan dari suatu teknik peramalan yang

dipertimbangkan sesuai.

Teknik yang perlu dipertimbangkan dalam peramalan deret stasioner terdiri dari

metode naif, metode rata – rata sederhana, rata – rata bergerak, pemulusan

eksponensial linier Holt sederhana, dan model Box Jenkins.

Teknik Peramalan untuk Data Trend ( Hanke, hlm 67 )

Data trend didefinisikan sebagai deret waktu yang berisi komponen jangka panjang

mewakili pertumbuhan atau penurunan dalam deret di sepanjang periode waktu.

Dengan kata lain, deret waktu dianggap mempunyai trend apabila nilai rata – ratanya

berubah sepanjang waktu sehingga diharapkan deret tersebut menaik atau menurun

pada periode yang peramalannya diinginkan.

Teknik peramalan untuk data trend digunakan apabila :

• Peningkatan produktivitas dan teknologi baru yang mengarah ke perubahan

gaya hidup.

• Kenaikan populasi yang menyebabkan peningkatan permintaan atas barang dan

jasa.

• Meningkatnya penerimaan pasar.

Teknik yang perlu dipertimbangkan ketika peramalan deret trend adalah rata – rata

bergerak, pemulusan eksponential linier Holt, regresi liner sederhana, kurva

pertumbuhan, dan model eksponential.

Teknik Peramalan untuk Data yang bersifat Siklis ( Hanke, hlm 68 )

Dampak siklis didefinisikan sebelumnya sebagai fluktuasi seperti gelombang di

sekitar trend. Pola siklis cenderung untuk berulang pada data di setiap dua tahun, tiga

tahun atau bisa lebih. Pola siklis sulit untuk dibuatkan model karena polanya yang

tidak stabil. Naiknya turunnya fluktuasi seperti gelombang di sekitar trend jarang

berulang pada interval yang tetap, dengan kata lain, fluktuasinya juga beragam.

Teknik peramalan untuk data siklis digunakan ketika :

• Siklus bisnis mempengaruhi variabel amatan. Contohnya faktor – faktor

ekonomi, pasar dan kompetisi.

• Terjadinya pergeseran selera popular. Contohnya fashion, musik dan makanan.

• Terjadinya pergeseran populasi. Contohnya peperangan, epidemic dan bencana

alam.

• Terjadinya pergeseran daur hidup produk. Contohnya pengenalan,

pertumbuhan, dewasa, dan jenuhnya pasar.

Teknik yang perlu dipertimbangkan ketika meramalkan deret siklis terdiri dari

dekomposisi klasik, regresi berganda, dan metode Box Jenkins.

3.1.2.3 Metode Peramalan

3.1.2.3.1 Metode Regresi Linier

Salah satu bentuk peramalan yang paling sederhana adalah regresi linier. Dalam

alikasi regresi linier diasumsikan bahwa terdapat hubungan antara variabel yang ingin

diramalkan ( variabel dependent ) dengan variabel lain ( variabel independent ).

Selanjutnya, peramalan ini didasarkan pada asumsi bahwa pola pertumbuhan dari

data historis bersifat linier ( walaupun sebenarnya tidak linie sempurna ). Pola

pertumbuhan ini didekati dengan suatu model yang menggambarkan hubungan –

hubungan yang terkait dalam suatu keadaan.

Rumus model tersebut adalah :

Y ( t ) = a + bt

Dimana Y merupakan fungsi terhadap waktu. Variabel a dan b adalah parameter yang

akan ditentukan dalam perhitungan. Rumus – rumus dalam menghitung variabel a

dan b adalah sebagai berikut :

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−

−=

∑∑

∑ ∑ ∑

==

= = =N

t

N

t

N

t

N

t

N

t

ttN

ttYttYNb

11

2

1 1 1)()(

dimana :

Y ( t ) = fungsi terhadap waktu

N = jumlah periode

t = periode

3.1.2.3.2 Metode Regresi Kuadratis

Salah satu bentuk peramalan regresi yang lain adalah regresi kuadratis. Peramalan ini

didasarkan pada asumsi bahwa pola pertumbuhan dari data historis bersifat kuadratis.

Pada dasarnya peramalan jenis ini serupa dengan regresi linier, hanya saja berbeda

dalam hal asumsi data historis. Pola pertumbuhan ini didekati dengan suatu model

yang menggambarkan hubungan – hubungan yang terkait suatu keadaan. Model

tersebut dapat dijabarkan sebagai berikut :

Y ( t ) = a + bt + ct2

2aa

b−−

=γβ

θγδ

dimana :

∑∑==

−⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛=N

t

N

t

tt1

42

1

2γ

∑∑ ∑== =

−=N

t

N

t

N

t

ttYNtYt11 1

)()(δ

∑∑ ∑== =

−=N

t

N

t

N

t

tYtNtYt1

2

1 1

2 )()(θ

∑∑ ∑== =

−=N

t

N

t

N

t

tNtt1

3

1 1

2α

∑∑==

−⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛=N

t

N

t

tNt1

22

1

β

setelah nilai b diperoleh maka nilai c didapatkan dari persamaan berikut:

γαθ ))((b

c−

=

selanjutnya, nilai a didapatkan dengan mengunakan nilai b dan nilai c yang telah

diperoleh sebelumnya melalui persamaan :

N

tc

N

tb

N

tYa

N

t

N

t

N

t∑∑∑

=== −−= 1

2

11)(

3.1.2.3.3 Metode Double Moving Average

Metode ini mampu mengurangi kesalahan sistematis yang terjadi bila moving average

( rata – rata bergerak ) digunakan untuk data yang memiliki trend tertentu. Dasar dari

metode ini adalah menghitung rata – rata bergerak yang kedua. Rata – rata bergerak

ganda merupakan rata – rata bergerak dan disimbolkan sebagai MA ( M x N ) yang

berarti MA M periode dari MA N periode.

Prosedur yang digunakan :

1.Cari x rata – rata dari x1 sampai xt dan nilai peramalan untuk periode S’t=1

2.Cari x rata – rata dari x2 sampai xt=1 dan nilai peramalan untuk periode S’t=2

3.Ulangi kedua langkah tersebut sampai semua nilai x telah dihitung. Lanjutkan

dengan cara yang sama untuk menghitung S”t hanya saja kini yang dirata –

ratakan bukan x melainkan S’t

4.Menghitung at dengan rumus : at = 2S’t - S”t

5.Menghitung bt dengan rumus : bt = (2 (2S’t – S”t)) / ( N – 1)

6.Langkah terakhir adalah menghitung peramalan ( Ft/m) dimana m merupakan

jumlah periode ke muka dari t, rumus : Ft/m = at + bt.m

7.

3.1.2.3.4 Metode Double Exponential Smoothing

Metode ini memberikan bobot yang semakin menurun pada setiap data historis

dimana penurunan bobot ini mengikuti pola eksponensial.

S’t = αxt + (1-α)S’t=1

S”t = αS’t + (1-α)S”t=1

at = 2S’t-S”t

bt = (α ( S’t – S”t)) / ( 1 – α )

Ft+m = at + bt.m

Dimana :

S’t = pemulusan eksponential tunggal periode ke – t

S”t = pemulusan eksponential ganda periode ke – t

α = konstanta pemulusan

xt = data permintaan periode ke – t

at = penyesuaian pemulusan eksponential tunggal

bt = taksiran kecenderungan antar periode

Ft+m = peramalan periode ke – (t + m)

m = jumlah periode ke depan yang diramalkan

3.1.2.3.5 Metode Siklis

Sekarang kita beralih ke perihal mendasar lain seperti halnya, bagaimana mengukur

kesesuaian suatu metode peramalan tertentu untuk suatu kumpulan data yang

diberikan. Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria

penolakan untuk meih suatu metode peramalan. Dalam banyak kasus, kata

“ketepatan” ( accuracy ) menunjuk ke “kebaikan suai”, yang pada akhirnya

penunjukkan seberapa jauh model peramalan tersebut mampu memproduksi data

yang telah diketahui. Dalam pemodelan eksplanatoris ( kausal ), ukuran “kebaikan

suai” cukup menonjol. Dalam pemodelan deret – berkala, sebagian data yang

diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikutnya sehingga

memungkinkan orang untuk mempelajari ketepatan ramalan secara lebih langsung.

Bagi pemakai ramalan, ketepatan ramalan yang akan datang adalah yang palin

penting. Bagi pembuat model, kebaikan suai model untuk fakta ( kuantitatif dan

kualitatif ) yang diketahui harus diperhatikan.

Macam pertanyaan yang sering diajukan adalah sebagai berikut :

1. Berapa ketepatan tambahan yang dapat dicapai dalam situasi tertentu melalui

penggunaan teknik peramalan formal ?

2. Bagaimana ketidaktepatan ramalan yang akan terjadi jika ramalan didasarkan

atas pendekatan yang sangat sederhana dibandingkan dengan teknik yang

secara sistematis lebih canggih?

3. Untuk situasi yang diketahui, berapa banyak perbaikan dapat diperoleh dalam

bentuk ketepatan ramalan?

4. Sejauh mana orang dapat mencapai ramalan yang sempurna ?

5. Jika kesempatan untuk pencapai ketepatan yang lebih tinggi dalam situasi

tertentu telah dipahami, bagaimana pengetahuan itu dapat membantu dalam

pemilihan teknik peramalan yang tepat? ( Makridakis, hlm 39 – 40 )

Setelah setiap peramalan dihitung dan didapatkan hasil peramalan untuk masa

mendatang, peramalan diolah kembali untuk mendapatkan nillai kesalahan

peramalan.

Nilai kesalahan peramalan dapat diukur dengan : Mean Square Error ( MSE )

MSE = N

iN

t∑

=1

2l

Dimana N = jumlah periode

3.1.2.4 Tracking Signal

Salah satu cara untuk mengontrol peramalan untuk memastikan bahwa metode

peramalan yang digunakan akan menghasilkan peramalan yang baik adalah dengan

menggunakan tracking signal. Tracking signal adalah suatu perhitungan mengenai

sebaik apakah metode peramalan yang digunakan dalam memprediksi data aktualnya.

Tracking signal dihitung sebagai jumlah kesalahan peramalan ( running sum forecast

error / RSFE) dibandingkan dengan nilai MAD ( Mean Absolute Deviation ).

Secara umum, tracking signal dituliskan sebagai berikut :

TS = MADRSFE

= ( )

MADiperiodeperamalandataiperiodeaktualdata∑ −

Dimana :

MAD = n

in

peramalankesalahan ∑∑ =l

n = jumlah periode yang bersangkutan

Batas kontrol tidak boleh terlalu rendah agar tersedia kelonggaran bagi kesalahan –

kesalahan peramalan yang sangat kecil dan batas kontrsol juga tidak boleh terlalu

tinggi sehingga peramalan yang buruk harus terus menerus dipantau. George Plossl

dan Oliver Wright, dua orang yang ahli kontrol persediaan mengusulkan untuk

menggunakan batas maksimum sebesar 4 MAD untuk jumlah persediaan yang besar

dan batas maksimum 8 MAD untuk jumlah persediaan yang lebih rendah.

3.1.2.5 Peta Moving Range

Langkah pertama setelah peramalan dibuat adalah melakukan verifikaasi peramalan

sedemikian rupa sehingga hasil peramalan tersebut benar – benar mencerminkan data

masa lalu dan sistem sebab akibat yang mendasari permintaan tersebut.

Banyak alat yang dapat digunakan untuk memverifikasi peramalan dan mendeteksi

perubahan sistem sebab akibat yang melatar belakangi perubahan pola permintaan.

Bentuk yang paling sederhana adalah peta kontrol peramalan. Peta kontrol ini dapat

dibuat dalam kondisi data yang tersedia minim.

Pola Moving Range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan

nilai peramalan.

MR = ( )( 11')' −− −−− tttt dddd

1−= ∑

nMR

MR

UCL = +2,66 MR

LCL = - 2,66 MR

Daerah A : dibatasi dengan ( ± 1,77 MR )

Daerah B : dibatasi dengan ( ± 0,89 MR )

Daerah C : daerah diatas atau dibawah garis sumbu ( central line).

Kondisi tidak terkendali terjadi jika :

1. Tiga titik data yang berurutan, dua atau lebih diantaranya berada di daerah A

2. Lima titik data yang berurutan, empat atau lebih diantaranya berada di daerah B

3. Delapan titik atau data yang berurutan berada pada salah satu sisi gari

3.1.3 Perencanaan Agregat

Peningkatan daya saing industri, salah satunya dapat dicapai melalui perencanaan

produksi. Perencanaan produksi berhubungan dengan penentuan volume, ketepatan

waktu, penyelesaian, utilisasi kapasitas, dan pemerataan beban. Rencana produksi dalam

hal ini harus terkoordinasi dengan perencanaan perusahaan. Ada beberapa tipe

perencanaan produksi. Berdasarkan periode waktunya, akan ada perencanaan jangka

panjang, perencanaan jangka menengah dan perencanaan jangka pendek. Ketiga jenis

perencanaan ini memerlukan proses perencanaan yang berbeda (juga input dan

outputnya) satu sama lain. Ilustrasi tipe perencanaan ini dapat dilihat pada tabel 3.1

Untuk perencanaan produksi perusahaan dapat dipakai perencanaan agregat.

Perencanaan agregat adalah “ perencanaan yang dubuat untuk menentukan total

permintaan dari seluruh elemen produksi dan jumlah tenaga kerja yang diperlukan “ (

David D. Bedworth, etc ). Sedangkan menurut T. Hani Handoko, perencanaan agregat

adalah “ Proses perencanaan kuantitas dan pengaturan waktu keluaran selama periode

waktu tertentu ( 3 bulan sampai satu tahun ) melalui penyesesuaian variabel – variabel

tingkat produksi karyawan, persediaan, dan variabel yang dapat dikendalikan lainnya. “

Perencanaan agregat merupakan perencanaan produksi jangka menengah. Horizon

perencanaannya biasanya berkisar antara 1 sampai 24 bulan atau bisa bervariasi dari 1

sampai 3 tahun. Horizon tersebut tergantung pada karakteristik produk dan jangka waktu

produksi. Periode perencanaan disesuaikan dengan periode peramalan, biasanya 1 bulan.

Tujuan perencanaan produksi adalah menyusun suatu rencana produksi untuk

memenuhi permintaan pada waktu yang tepat dengan menggunakan sumber – sumber

atau alternatif – alternatif yang tersedia dengan biaya yang paling minimum keseluruhan

produk. Perencanaan agregat ini merupakan langkah awal aktivitas perencanaan produksi

yang dipakai sebagai pedoman untuk penyusunan Jadwal Induk Produksi(JIP).

Tabel 3.1 Tipe Rencana Produksi

Variabel Keputusan

Input Perencanaan

• Kapasitas Jangka Panjang

• Alokasi sumber daya untuk :

produk, proses, pasar.

Tingkat pembebanan untuk alternati f produksi:

- jumlah tenaga kerja

- tingkat produksi - persediaan subkontrak

Jumlah tenaga kerja

Tingkat produksi Urutan Pengerjaan

Order

Output Perencanaan

Usulan Dasar Tujuan umum

Peramalan umum - Ekonomi - Teknologi

- lainnya

Rencana produksi jangka panjang

( 5 – 10th)

Rencana Perluasan Kapasitas Rencana:

- produk baru - teknologi baru

- pasar baru - pabrik baru +

lokasi

Perencanaan Jangka panjang Batas kapasitas

saat ini. Peramalan per

periode Alternatif

Produksi yang layak + biaya

Rencana produksi jangka menengah

(Agregat) ( 1-24 bulan)

Rencana Produksi

agregat Menentukan bagaimana permintaan

dikompromikan dengan sumber

daya yang terpasang

Rencana

produksi agregat Penerimaan

Order Waktu

pengiriman kebutuhan

Rencana produksi jangka pendek /

penjadwalan ( 1-24 bulan)

Jadwal produksi Penugasan Order

ke: Tiap departemen,

shift kerja, personal dan alat.

Tujuan perencanaan

Untuk mencapai tujuan khusus

organisasi Untuk

meningkatkan kelangsungan

hidup dan pengembangan jangka panjang

Untuk mengefekti fkan

kapasitas sumber daya saat ini

Untuk memastikan kepuasan

konsumen lewat ketepatan waktu

penyerahan Untuk

mengefekti fkan penggunaan faktor

produksi

Ruang lingkup perencanaan agregat dapat dilihat pada gambar 3.1. Langkah ini

untuk perusahaan yang make to stock. Bila perusahaan make to order, maka peramalan

tidak perlu dilakukan, tetapi hanya melihat daftar order pelanggan saja.

Gambar 3.1 Ruang Lingkup Perencanaan Agregat

Perencanaan agregat dimaksudkan untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya

yang tersedia. Dalam perencanaan agregat peramalan permintaan berbagai produk

digabungkan menjadi unit – unit yang homogen.

Kita dapat melaksanakan agregat dengan mengkonsolodasi item – item yang sejenis

ke dalam kelompok produk yang mana kemudian tiap kelompok tersebut

digabungkan ke dalam suatu kuantitas kebutuhan mendatang untuk suatu periode

perencanaan melalui produk agregat.

Dasar dari pembentukan unit agregat biasanya diambil dari aspek – aspek produksi

seperti penggunaan jam mesin, jam orang atau waktu baku. Biasanya fasilitas

produksi dianggap konstan selama periode perencanaan, dengan demikian tinggal

diusahakan untuk menggunakan fasilitas produksi ini dengan lebih efektif dan efisien.

Perencanaan agregat dibuat untuk memenuhi sejumlah tujuan tertentu, yaitu (Adam,

Everett, and Ronald J. Elbert , 1986, hlm 438 ) :

1. Memenuhi keseluruhan output, persediaan dan sebagainya seperti yang tercantum

dalam rencana perusahaan. Jika perusahaan berkeinginan untuk meningkatkan

persediaan dengan promosi besar – besaran, perencanaan agregat harus dapat

mendukung rencana yang ditetapkan.

2. Menggunakan fasilitas perusahaan sesuai dengan strategi perusahaan. Begitu pula

apabila fasilitas yang digunakan melebihi batas akan mengakibatkan kerusakan

pada fasilitas yang tersedia dan mutu produk yang dihasilkan semakin rendah.

3. Rencana yang dibuat harus konsisten dengan tujuan perusahaan dan kebijakan

yang menyangkut karyawan perusahaan.

3.1.3.1 Variabel – Variabel Keputusan dalam Perencanaan Agregat.

Variabel – variabel keputusan yang berada dalam perencanaan agregat adalah :

1. Jumlah tenaga kerja langsung, yaitu tenaga kerja yang langsung

berpengaruh terhadap kapasitas produksi.

2. Kecepatan produksi, yaitu besaran yang menyatakan produk agregat yang

dibuat setiap bulan. Satuannya dapat berupa unit / periode waktu, ton/ bulan,

atau liter / bulan.

3. Waktu lembur ( overtime ), dibutuhkan bila kecepatan produksi atau jumlah

produksi yang akan dibuat lebih besar daripada kemampuan pabrik. Itu

berarti pabrik berproduksi membutuhkan jam kerja lebih besar dari jam

kerja biasa pada bulan tertentu.

4. Jumlah pesanan yang disubkontrakkan, hal ini terjadi jika kapasitas pabrik

termasuk penggunaan waktu lembur tidak mampu melayani pesanan

sehingga kelebihan pesanan tersebut disubkontrakkan ke perusahaan lain

yang sejenis.

5. Jumlah pesanan yang ditunda waktu penyerahannya. Jika kapasitas yang ada

tidak dapat memnuhi pesanan pada waktu yang telah dijanjikan, maka

sebagian permintaan konsumen ditunda waktu penyerahannya. Pesanan

yang ditunda waktu penyerahannya disimpan di gudang yang berarti

membutuhkan biaya penyimpanan.

6. Tingkat persediaan, yaitu banyaknya produk yang disimpan dalam bentuk

produk jadi yang siap dijual.

3.1.3.2 Komponen – komponen Ongkos dalam Perencanaan Produksi

Secara umum, kriteria perencanaan agregat adalah meminimumkan biaya total

produksi selama kurun waktu tertentu. Adapun komponen – komponen ongkos yang

dipertimbangkan adalah :

1.Biaya pekerja langsung. Ongkos ini tergantung kepada jumlah pekerja langsung

yang bekerja selama periode kurun waktu perencanaan.

2.Biaya lembur. Biaya lembur ini adalah biaya yang dikeluarkan diluar jam kerja

reguler.

3.Ongkos hire ( perekrutan tenaga kerja baru ). Meliputi ongkos test, interview,

pemeriksaan kesehatan, latihan, serta ongkos administrasi.

4.Ongkos layoff ( pemutusan hubungan kerja ). Meliputi ongkos pemberian

pesangon, ongkos administrasi, serta pengaruh negatif dari para pekerja.

5.Ongkos persediaan ( inventory cost ). Meliputi ongkos simpan, modal yang terikat

oleh bunga, depresiasi, resiko, dan kerusakan.

6.Ongkos penundaan pesanan ( kekurangan persediaan ). Meliputi hilangnya

kesempatan keuntungan dari penjualan serta ongkos kehilangan langganan dan

kehilangan penjualan pada masa yang akan datang. Biasanya tercermin dari

penurunan laba pada masa yang akan datang.

Yang termasuk dalam biaya / ongkos simpan adalah ( Nasution, 1999) :

1. modal yang tertanam pada persediaan. Dengan adanya barang yang

disimpan berarti ada modal yang tertanam dalam gudang. Jumlah uang yang

tertanama dalam persediaan tidak dapat digunakan untuk produksi.

2. Pajak dan asuransi gudang. Berupa pajak bumi dan bangunan serta asuransi

untuk gudang.

3. Depresiasi gudang. Semua barang mengalami penyusutan dari harga

sebenarnya seiring dengan berjalannya waktu. Begitu pula dengan gudang,

nilainya telah berubah pada saat sekarang jika dibandingkan pada saat awal.

Adanya penyusutan nilai gudang ini dimasukkan sebagai ongkos simpan.

4. Penyusutan barang yang disimpan. Yang terjadi pada gudang, terjadi pula

pada barang – barang yang disimpan dalam gudang.

5. Biaya kerusakan pada barang yang disimpan. Hal ini juga dimasukkan ke

dalam biaya simpan karena barang yang disimpan ada kemungkinan

beresiko rusak, seperti tertindih, sudah kadaluarsa, teroksidasi atau tercemar

dengan bau dari barang lainnya.

6. Biaya administrasi dan pemindahan barang. Biaya administrasi gudang

merupakan biaya yang dikeluarkan karena pada saat barang akan keluar atau

masuk perlu untuk dicatat. Begitu pun jika barang yang akan dimasukkan

dalam gudang membutuhkan waktu perjalanan yang lama, maka perlu

dihitung pula biaya pemindahan barang.

3.1.4 Pemrograman Tujuan ( Goal Programming )

Konsep pemrogaman tujuan ( Goal Programming ) pertama kali diperkenalkan pada

awal tahun enam puluhan oleh Abraham Charnes dan William Cooper dari Institut

Teknologi Carneggie, dan R.O.Ferguson, seorang konsultan di Methods Engineering

Council ( Taylor III, hlm 270 ). Mereka mengembangkan suatu model untuk rencana

kompensasi ( gaji ) karyawan di General Electrics ( menggunakan tingkat gaji

bervariasi untuk eksekutif sebagai sasaran multiplenya ). Yuji Ijiri kemudian

mengembangkan suatu konsep prioritas preempetive untuk menyelesaikan sasaran

multiple dan pendekatan penyelesaian secara umum.

Pemrograman tujuan sangat mirip dengan pemrogaman linier, kecuali bahwa pada

pemrograman tujuan kita dapat mempunyai lebih dari satu tujuan. Pemrograman

tujuan menggabungkan semua tujuan manajerial ke dalam formulasi pemrograman.

Pendekatan dasar dari pemrograman tujuan adalah untuk menerapkan suatu tujuan

yang dinyatakan dengan angka tertentu untuk setiap tujuan, merumuskan suatu fungsi

tujuan untuk setiap tujuan, dan kemudian mencari penyelesaian yang meminimumkan

jumlah dari penyimpangan – penyimpangan ( deviasi ) dari fungsi tujuan terhadap

tujuan masing – masing. Karena penyimpangan – penyimpangan tujuan – tujuan itu

diminimumkan, sebuah model Goal Programming dapat menangani aneka ragam

tujuan dengan dimensi atau satuan ukuran yang berbeda. Tujuan – tujuan yang saling

bentrok juga dapat diselesaikan. Jika terdapat banyak tujuan, priritas dapat ditentukan

dan proses penyelesaian Goal Programming ini akan berjalan sedemikian rupa

sehingga tujuan dengan prioritas tertinggi dipenuhi sedekat mungkin sebelum

memikirkan tujuan dengan prioritas lebih rendah. Jika Linier Programming berusaha

mengidentifikasikan solusi optimum dari suatu himpunan solusi layak, Goal

Programming mencari titik yang paling memuaskan dari sebuah persoalan dengan

beberapa tujuan.

Berikut ini adalah definisi dari beberapa istilah dan lambang yang biasa digunakan

dalam Goal Programming :

Decision variables : seperangkat variabel yang tak diketahui ( dalam model Goal

Programming dilambangkan dengan xj , dimana j = 1, 2,...,n yang akan dicari nilainya

( Variabel Keputusan ).

Right Hand Side Values (RHS) : nilai- nilai yang biasanya menunjukan ketersediaan

sumber daya (dilambangkan dengan bi) yang akan ditentukan kekurangan atau

kelebihan penggunaannya. (Nilai sisi kanan).

Goal : keinginan untuk meminimumkan angka penyimpangan dari suatu nilai RHS

pada suatu goal constraint tertentu.(Tujuan).

Goal constaint : sinonim dari istilah goal equation, yakni suatu tujuan yang

dieksresikan ke dalam persamaan matematik dengan memasukkan variabel

simpangan.(Kendala tujuan).

Preemtive priority factor : suatu sistem urutan (yang dilambangkan dengan P k,

dimana k = 1,2,3,....,K dan K menunjukan banyaknya tujuan dalam model) yang

memungkinkan tujuan-tujuan disusun secara ordinal dalam model Goal

programming. Sistem urutan itu menempatkan tujuan-tujuan dalam susunan dengan

hubungan sepert berikut:

P1>P2>>>Pk

P1 merupakan tujuan yang paling penting

P2 merupakan tujuan yang kurang penting dan seterusnya.

Deviational variables : variabel – variabel yang menunjukan kemungkinan

penyimpangan dari suatu nilai RHS kendala tujuan (dalam model Goal Programing

dilambangkan dengan di, dimana i = 1,2,...,m; dan m adalah banyaknya kendala

tujuan dalam model) atau penyimpangan positif dari suatu nilai RHS (dilambagkan

dengan di). Variabel – variabel ini serupa dengan slack variabel dalam Linear

Proggraming. (Variabel simpangan).

Diffrential weight : timbangan matematik yang diekspresikan dengan angka cardinal

(dilambangkan dengan wki dimana k = 1,2,....,K; i=1,2,....,m)dan digunakan untuk

membedakan variabel simpangan i di dalam suatu tingkat prioritas k.(Bobot).

Technological coeficient : nilai – nilai numeric (dilambangkan dengan aij) yang

menunjukan penggunaan nilai bi per unit untuk menciptakan xj. (Koefisien teknologi).

3.1.4.1 Unsur – Unsur Goal Proggraming

Setiap model Goal Proggraming paling sedikit terdiri dari tiga komponen, yaitu

sebuah fungsi tujuan, kendala – kendala tujuan, dan kendala non negatif.

Fungsi Tujuan

Ada tiga jenis fungsi tujuan dalam Goal Programming, yaitu:

Minimumkan +

=

− += ∑ i

m

ii ddZ

1

Minimumkan ( )+− += iik ddPZ untuk k = 1,2,...,K

Minimunkan ( )+− += iikki ddPWZ untuk k = 1,2,...,K

Fungsi tujuan yang pertama digunakan jika variabel simpangan dalam suatu masalah

tidak dibedakan menurut prioritas atau bobot. Fungsi tujuan kedua digunakan dalam

suatu masalah dimana urutan tujuan – tujuan diperlukan, tetapi variabel simpangan

didalam setiap tingkat prioritas memiliki kepentingan yang sama. Dalam fungsi

tujuan ketiga, tujuan – tujuan diurutkan dan variabel simpangan pada setiap ingkat

pioritas memiliki kepentingan yang sama. Dalam fungsi tujuan ketiga, tujuan – tujuan

pada setiap prioritas dibedakan dengan menggunakn bobot yang berlainan w ki. Jadi

fungsi tujuan yang akan digunakan tergantung pada situasi masalahnya. Dalam model

Goal Proggramming tidak ditemukan variabel keputusan pada fungsi tujuan.

Kendala Tujuan

Ada enam jenis kendala tujuan yang berlainan. Maksud setiap jenis kendala itu

ditentukan oleh hubungannya dengan fungsi tujuan. Persamaan pertama

maknanya serupa dengan kendala pertidaksamaan ≤ dalam masalah program linier

maksimal. Persamaan kedua maknanya serupa dengan ke ndala pertidaksamaan ≥

pada masalah program liner maksimasi. Persamaan ketiga, keempat dan kelima

semuanya memperbolehkan penyimpangan kedua arah, tetapi persamaan kelima

mencari penggunaan sumber daya yang diinginkan sama dengan bi. Ini serupa dengan

kendala persamaan dalam Linear Proggramming, tetapi tidak menempel pada solusi

karena dimungkinkan adanya penyimpangan negatif dan positif. Jika kendala

persamaan dimasukkan dengan menempatkan sebuah artificial variabel +id , seperti

pada persamaan keenam. Persamaan ketiga dan keempat memperbolehkan adanya

penyimpangan positif dan negatif dari nilai RHSnya.

Kendala Non-negatif

Variabel – variabel dalam Goal Programing biasanya bernilai lebih besar atau sama

dengan nol. Semua model Goal Programing terdiri dari variabel simpangan dan

variabel keputusan, sehingga pernyataan non negatif dilambangkan sebagai : xj, di+,

di-.

Kendala Struktural

Si samping ketiga komponen yang telah disebutkan diatas, dalam model Goal

Programming kadang – kadang terdapat model yang lain, yaitu kendala struktural

yang artinya kendala –kendala lingkungan yang tidak berhubungan langsung dengan

tujuan – tujuan masalah yang dipelajari. Variabel simpangan tidak dimasukkan dalam

kendala ini, karena itu, kendala ini tidak diikutsertakan dalam fungsi tujuan.

Untuk dapat mencapai semua tingkat aspirasi yang diinginkan oleh seseorang

pembuat keputusan sangatlah sukar. Hal itu mengakibatkan akan terjadinya deviasi

dari tujuan (goal) yang diingikan. Oleh karena itu, dalam formulasi pemograman

tujuan proses pencarian solusi optimal dilakukan dengan mencari suatu nilai minimasi

dari jumlah deviasi yang terjadi. Persamaan matematikanya adalah sebagai berikut:

Misal :

X1, x2 , ....., xn = variabel keputusan dari permasalahan.

K = jumlah tujuan yang ada.

cjk = koefisien xj ( j = 1, 2,..., n ) dalam fungsi tujuan untuk setiap

tujuan k ( k = 1, 2,..., k )

gk = sasaran untuk tujuan k ( the goal for objective k )

maka :

∑=

n

j 1

cjl xj = g1 ( sasaran 1 )

∑=

n

j 1

cj2 xj = g1 ( sasaran 2 )

∑=

n

j 1

cjk xj = g1 ( sasaran k )

Persamaan fungsi tujuan adalah merupakan minimasi dari deviasi sasaran yang ada,

yaitu:

Minimasi z = ∑ ∑= =

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛K

k 1k2jk

n

1j

g - xc

Persamaan tersebut kemudian diubah ke dalam bentuk Program Linier dengan

menambahkan variabel baru, yaitu variabel deviasi yang terdiri dari :

Dk - = tingkat overachievement dari sasaran (goal)

Dk- = tingkat underachievement dari sasaran (goal)

Dimana:

∑=

−=n

ijjjkk gcd untuk k = 1,2,3,...,K

Sehingga fungsi tujuan berubah menjadi :

Minimasi ∑=

=K

ikkdz

Oleh karena nilai dari dk dapat beruba positif maupun negatif, maka nilai – nilai dari

variabel dk dapat diganti dengan perbedaan antara dua variabel non variabel non

negatif baru.

Dalam solusi optimal nilai dari kedua variabel tersebut mempunyai dua

kemungkinan, yaitu :

• Salah satu nilai dari variabel deviasi tersebut nol.

• Kedua variabel deviasi tersebut memunyai niali nol.

Kemungkinan pertama timbul karena kejadian overachievement dan underachievent

tidak mungkin terjadi pada saat yang besamaan. Pengurangan biaya operasi lebih

besar dari 10% tidak mungkin terjadi pada saat yang bersamaan dengan pengurangan

biaya operasi kurang dari 10%, sedangkan kemungkinan terjadi apabila pengurangan

biaya operasi tepat 10%. Adanya kemungkinan tersebut mengakibatkan :

3.1.4.2 Asumsi Model Goal Programming

Model Goal Programming memerlukan sejumlah asumsi. Jika dalam membuat

model dari duatu masalah tertentu asumsu – asumsi itu tidak dapat dipenuhu, maka

Goal Programming bukan merupakan masalah yang sedang dipelajari, jika asumsi

model membatasi penerapan Goal Programming. Asumsi – Asumsi berikut harus

diingat agar penerapan model Goal Programming bermanfaat.

Additivitas dan linearitas. Diasumsikan bahwa proporsi penggunan bi yang

ditentukan oleh aij harus tetap benar tanpa memperhatikan nilai solusi xj yang

dihasilkan. Artinya, LHS dari kendala tujuan harus sama dengan nilai RHS. Dalam

kehidupan sehari – hari, hubungan synergistic dapat menyebabkan penyimpangan

asumsi ini. Suatu contoh adalah ketika seseorang ditempatkan dalam suatu

lingkungan yang kompetitif akan lebih prduktif dibandingkan dengan jika prestasi

seseorang diukur dalam lingkungan yang tidak kompetitif. Prosedur model lain,

seperti Stockhastic Goal Programing, cocok untuk kedua model jenis persoalan ini.

Divisibilitas. Diasumsikan bahwa nilai-nilai xj,di-,di

+ yang dihasilkan dapat dipecah.

Artinya, kita dapat menyelesaikan jumlah pecahan nilai xj dan menggunakan jumlah

pecah nilai sumber daya dalam solusi itu.

Terbatas. Diasumsikan bahwa xj,di-,di

+ yang dihasilkan harus terbatas. Artinya, kita

tidak dapat memiliki nilai variabel keputusan, sumber daya, atau penyimpangan

tujuan yang tidak terbatas. Segalanya dalam dunia ini terbatas.

Kepastian dan Periode Waktu Statis. Diasumsikan bahwa parameter Goal

Prgraming seperti aij, bi, Pk, dan wki diketahui dengan pasti dan mereka akan tetap

statis selama periode perencanaan dimana hasil model digunakan.

3.4.3 Perumusan Masalah Goal Programming

Langkah – langkah perumusan Goal Programming meliputi beberapa tahap sebagai

berikut :

1. Tentukan variabel keputusan. Disini kuncinya ada;ah menyatakan dengan

jelas variabel keputusan yang tidak diketahui. Makin tepat definisi akan

makin mudah pengerjaan model yang lainnya.

2. Nyatakan sistem kendala. Kincinya pertama adalah menentukan nilai – nilai

sisi kanan dan kemudian menentukan koefisien teknoogi yang cocok dan

variabel keputusan yang diikutsertakan dalam kendala. Juga perhatikan jenis

penyimpangan yang diperbolehkan dalam nilai RHS. Jika penyimangan

diperbolehkan dalam dua arah, tempatkan kedua variabel simpangan dalam

kendala itu. Jika penyimpangan hanya diperbolehkan pada satu arah,

tempatkan hanya satu variabel simpangan yang tepat pada kendala yang

bersangkutan.

3. Tentukan prioritas utama. Kuncinya disini adalah membuat urutan tujuan –

tujuan. Biasanya urutan tujuan merupakan pernyataan ppreferensi individu.

Jika persoalannya tidak memiliki uruttan tujuan, lewati langkah ini dan

kemudian ke langkah berikutnya.

4. Menentukan bobot. Disini kuncinya adalah membuat urutan didalam suatu

tujuan tertentu. Jika tidak diperlukan lewati langkah ini.

5. Nyatakan fungsi tujuan. Disini kuncinya adalah memilih variabel simpangan

yang benar untuk dimasukkan dalam fungsi tujuan.

6. Nyatakan keperluan non negatif. Langkah ini merupakan bagian resmi dari

perumusan masalah Goal Programming.

Ada dua kasus yang perlu diperhatikan dalam pemograman tujuan ini, yaitu

pemograman tujuan tidak preemptive (nonpreemptive goal Programming) dan

pemograman tujuan preemptive (preemptive goal programming). Pemograman tujuan

tidak preemptive (nonpreemptive goal programming) adalah pemograman dimana

semua tujuan kurang lebih sama pentingnya. Sedangkan pemograma tujuan

preemptive (preemptive goal programming) adalah pemograman dimana terdapat

urutan tingkat prioritas dari tujuan – tujuan, sehingga tujuan – tujuan yang sangat

penting mendapat perhatian utama, yang berada pada urutan kedua mendapat

priorotas kedua mendapat prioritas kedua, dan setereusnya (jika ada lebih dari dua

prioritas).

Contoh Kasus :

Dimension ltd. Memproduksi dua macam produk, yaitu meja dan kursi, yang harus

diproses melalui perakitan dan pemolesan. Fungsi perakitan memiliki 60 jam kerja;

sedangkan fungsi pemolesan hanya untuk 48 jam kerja. Untuk menghasilkan satu

meja dibutuhkan 4 jan kerja perakitan dan 2 jam pemolesan. Untuk menghasilkan

satu kursi dibutuhkan waktu 2 jam kerja perakitan dan 4 jam pemolesan. Laba tiap

meja $ 8 dan tiap kursi $ 6. Pihak perusahaan memiliki dua tujuan yang berperingkat

sama ( sama pentingnya). Pertama adalah tujuan mencapai laba $ 100, dan tujuan

kedua adalah produksi 10 unit meja. Karena tujuan ini berperingkat sama, selisih

sebanyak $1 dari target laba sama pentingnya dengan selisih 1 meja. Fungsi tujuan

dan batasan untk pemecahan bagi persoalan program tujuan ini adalah :

Minimumkan : z = Dup + Dut

Dengan kendala :

6X1 + 6X2 + Dup – Dop = 100 Tujuan laba

X1 + Dut – Dot = 10 Tujuan meja

4X1 + 2X2 ≤ 60 Batasan perakitan

2X1 + 4X2 ≤ 48 Batasan pemolesan

Semua variabel ≥ 0

Dimana :

Dup = jumlah laba dibawah target

Dop = jumlah laba diatas target

Dut = jumlah produksi meja dibawah target

Dot = jumlah produksi meja di atas target

Penyelesaian persoalan di atas adalah sebagai berikut :

Minimum z = Dup + Dut + MR1 + MR2

z = Dup + Dut + M(110 – 9X1 – 6X2 – Dup – Dop – Dut – Dot)

z – Dup – Dut + 9X1M + 6X2M + DupM – DopM + DutM – DotM = 110

z + (-1 + M)Dup + (-1 + M)Dut – DopM – DotM – 9X1M + 6X2M = 110

Dengan kendala :

8X1 + 6X2 + Dup – Dop + R1 = 100→ R1 = 100 – 8X1 – 6X2 – Dup + Dop

X1 + Dut – Dot + R2 = 10 → R2 = 10 – X1 – Dut + Dot +

R1 + R2 = 110 – 9X1 – 6X2 – Dup + Dop – Dut + Dot

4X1 + 2X2 + S3 = 60

2X1 + 4X2 + S4 = 48

V

a

r

B

a

s

i

s

X

1

X

2

D

u

p

D

u

t

D

o

p

D

o

t

S

3

S

4

R

1

R

2

R

HS

Z 9

M

6

M

-

1

+

M

-

M

-

1

+

M

-

M

0 0 0 0 11

0

M

Ra

tio

R

1

8 6 1 -

1

0 0 0 0 1 0 10

0

2.

5

R

2

1 0 0 0 1 -

1

0 0 0 1 10 10

S

3

4 2 0 0 0 0 1 0 0 0 60 15

S

4

2 4 0 0 0 0 0 1 0 0 48 24

V

a

r

B

X

1

X

2

D

u

p

D

u

t

D

o

p

D

o

t

S

3

S

4

R

1

R

2

R

HS

a

s

i

s

Z 0 6

M

-

1

+

M

-

M

-

8

M

-

1

8

M

0 0 0 -

9

M

20

M

Ra

tio

R

1

0 6 1 -

1

-

8

8 0 0 1 -

8

20 2.

5

R

2

1 0 0 0 1 -

1

0 0 0 1 10 -

10

S

3

0 2 0 0 -

4

4 1 0 0 -

4

20 5

S

4

0 4 0 0 -

2

2 0 1 0 -

2

28 14

V

ar.

Ba

sis

X

1

X

2

D

up

D

op

D

ut

D

ot

S

3

S

4

R

1

R

2

R

HS

Z 0 0 -1 0 -1 0 0 0 -

M

-

M

0

Do

t

0 6/

8

1/

8

-

1/

8

-1 1 0 0 1

/

8

-

1

20/

8

X1 1 6/

8

1/

8

-

1/

8

0 0 0 0 1

/

8

0 100

/8

S3 0 -1 -

1/

2

½ 0 0 1 0 -

1

/

2

0 10

S4 0 10

/4

-

1/

4

¼ 0 0 0 1 -

1

/

4

0 23

Dari tabel diatas, dapat dilihat bahwa tujuan memproduksi 10 meja dapat tercapai

bahkan kelebihan (100/8 – 10 = 20/8); 20/8 timbul dalam pemecahan akhir senagai

Dot (kelebihan target produksi meja). Tujuan laba $ 100 (keduanya, Dup dan Dop,

bernilai nol karena mereka tidak dalam pemecahan akhir, sehingga labanya persis $

100). Nilai z = 0 diatas berarti tidak adanya penyimpangan tujuan dibawah target.

3.1.5 Perencanaan Disagregat (Bedworth, hlm 146 – 150)

Perencanaan agregat belum menunjukan produk spesifik di dalam proses manufaktur.

Upaya untuk memecah ke dalam produk spesifik dikenal sebagai perencanaan

disagregat. Terdapat beberapa metoda yang digunakan untuk menyelesaikan

permasalahan disagregasi, baik dengan pendekatan optimasi maupun heuristik. Hax

dan Meal mengidentifikasikan struktur produk kedalam 3 tingkatan yang berbeda,

yaitu :

1. Item, merupakan produk akhir yang sampai kepada konsumen. Item merupakan

tingkat yang paling rendah dalam struktur produk. Suatu jenis produk dapat terdiri

atas banyak item yang dapat dibedakan berdasarkan warna, bentuk keemasan atau

ukuran.

2. Family, merupakan kumpulan beberapa item yang memiliki biaya set up yang

sama. Pengertiannya adalah apabila suatu mesin sudah dipersiapkan untuk

membuat suatu item dari suatu family, maka semua item – item yang lain di

dalam family yang sama dapat juga diproduksi, hanya dengan melakukan

perubahan kecil pada set up.

3. Type, merupakan sekumpulan yang memiliki ongkos produksi per satuan unit

waktu produksi yang relatif sama pula. Jumlah produksi per type ditentukan

dengan aggregate production plan.

Pembahasan berikut ini merupakan suatu pendekatan disaggregat yang dikembangkan

oleh Hax dan Bitran. Pendekatan Hax dan Bitran terdiri dari dua algoritma, yaitu :

1. Algoritma yang menguraikan perencanaan agregat dalam jumlah produk family

2. Algoritma yang menguraikan jumlah produksi family menjadi jumlah produk

item.

Berikut adalah Algoritma Disagregasi Item (Bedworth, hlm 153-154)

1. Syarat setiap family i. Yang akan diproduksi, tentukan jumlah periode N dengan

syarat: ∑ ∑∀ −

− ⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛++≤

jEi

N

ntijijijniji ISSDKY

11,

*

2. Menghitung : *

11, i

jEi

N

ntijijijnij YISSDKE −⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛++= ∑ ∑

∀ −−

3. Untuk setiap item dari family i. Perhitungsn kuantitas produksi sebagai berikut :

∑ ∑∀ −

− ⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−−+=

N

jEi

N

nijnijijnitijijijni DKDEISSDY

11,

*

Jika Yij* ≤ 0 untuk setiap item, misalnya item g ( j = g ), maka dijadikan Yij

* = 0.

Kemudian nuang item g dari family tersebut dan kurangi faktor penyebut pada

sebelah kanan persamaan di atas dengan Kig Dign, ulangi langkah 3.

Yi* = Kuantitas produksi yang didapatkan

Kij = Faktor konversi untuk unit produk item j dalam family i tehadap unit produk

agregat

Dij,t = Kebutuhan untuk item j dalam family i. Selama periode produksi t

E = Kelebihan permintaan

Yij* = Jumlah produksi unit item j family i pada periode t.

3.1.6 MASTER PRODUCTION SCHEDULE (JADWAL INDUK PRODUKSI)

(Fogarty at al, hlm 409)

Master Production Schedule (MPS) adalah hasil dari proses disagregasi. MPS

merupakan suatu rencana produksi yang fleksibel yang menyatakan jumlah dan waktu

produksi dari produk akhir (end item). MPS bukanlah merupakan suatu hasil

peramalan tetapi benar – benar merupakan suatu perencanaan produksi yang feasibel

dengan memperhatikan faktor – faktor:

1. Kapasitas atau beban produksi dan perubahannya

2. Perubahan dalam persediaan produk jadi

3. Fluktuasi permintaan

4. Efisiensi dan faktor utilitas dari faktor produksi

3.1.7 ROUGH CUT CAPACIY PLANNING (Fogarty at al, hlm 410)

RCPP (Rough Cut Capacity Planning) adalah perencanaan kapasitas untuk

mengetahui apakah produksi yang dijadwalkan melebihi kapasitas yang tersedia.

RCCP sangat penting bagi JIP (Jadwal Induk Produksi) karena RCCP digunakan

untuk memberikan peringatan apabila kapasitas tidak mencukupi.

Dalam RCCP, kapasitas yang dibutuhkan pada setiap bagian produksi (departemen

atau mesin) yang dipilih dihitung dengan yang dibutuhkan oleh JIP. Jika kapasitas

yang dibutuhkan melebihiatau tidak dapat dipenuhi oleh kapasitas yang tersedia maka

harus dilakukan beberapa langkah alternatif, yaitu;

1. Jika kapasitas yang ada masih dapat ditingkatkan maka dilakukan kerja lembur,

penambahan tenaga kerja, penambahan shift atau penambahan lini produksi.

2. Jika kapasitas yang ada tidak dapat ditingkatkan lagi maka harus dilakukan

perubahan JIP.

Proses – proses dalam RCPP :

1. Menentukan aturan RCCP dalam production planning and control systems.

2. Melihat ketiga teknik yang terdapat dalam RCCP dan memilih teknik untuk

digunakkan.

3. Menentukan keputusan yang akan diambil dalam RCPP dari berbagai keputusan

yang ada.

4. Melihat dua altenatif pendekatan capcacity management, yaotu Line Balancing

yang berada dibawah filosofi JIT dan drum buffer rope dan filosofi i Theory of

Consistency.

Tiga teknik dalam RCPP (Fogarty, hlm 410):

1. Perencanaan kapasitas dengan overall factors

Metode ini menggunakan data masa lalu untuk menentukan persentase dari total jam

kerj yang dapat dianggap sebagai beban kerja pada setiap produksi, departemen

produksi maupun mesin. Metode ini mudah dalam mengestimasi beban kerja pada

setiap bagian produksi dan membutuhkan data yang lebih sedikit. Kelemahan metode

ini adalah kurang dapat dipercaya keakuratannya.

2. Pendekatan Bill of Labour

Pada metode ini, estimasi beban kerja pada setiap bagian produksi untuk setiap

periode pada Jadwal Induk Produksi.

∑= wptptw hqI ,,,

Dimana :

Iw,t = Beban kerja pada stasiun kerja w selama periode t

Qp,t = Jumlah unit item p yang akan diproduksi selama periode t

Hp,w = Jumlah total jam produksi yang dibutuhkan oleh item p pada stasiun

kerja w.

N = Jumlah item yang akan diproduksi

3. Pendekatan resources files

Pendekatan ini membutuhkan waktu standar, lead time menunjukan penugasan yang

lebih pasti.

Penentuan terhadap kapasitas yang tersedia, ditujukan untuk membandingkan

diantara kapasitas yang tersedia dengan kapasitas yang dibutuhkan. Terdapat dua

pendekatan dalam hal ini, yaitu:

1. Mesin – mesin yang ada tidak selalu ersedia secara penuh.

2. Terdapatnya perbedaan diantara rata – rata waktu standar dengan rata – rata aktual

produksi. Adjustment yang pertama adalah utilisasi. Utilisasi merupakan angka 0

dan 1. Dimana dapat disebabkan oleh mesin, pekerja, peralatan atau material yang

tidak tersedia. Yang kedua adalah efisiensi, merupakan rata – rata dari waktu

standar produksi epr jam pekerja (aktual), sehingga:

Capacity available = Time available x Utilization x Efficiency

3.2 Sistem Informasi

3.2.1 Pengertian Sistem

Menurut McLeod (2004, hlm 9) sistem adalah sekumpulan elemen-elemen yang

saling terintegrasi untuk mencapai suatu tujuan (integration of elements working toward

an objective). Terdiri dari sumber daya :

- Fisik berupa manusia, material, dan mesin (termasuk fasilitas dan energi).

- Konspetual berupa uang dan informasi.

Menurut Bennet (2002, hlm 6) sistem mempunyai beberapa karakteristik :

- Sistem berada dalam lingkungan.

- Sistem dipisahkan dari lingkungan oleh beberapa jenis batasan.

- Sistem memiliki input dan output. Mereka menerima input dari lingkungan, dan

mengirim output ke lingkungannya.

- Sistem memiliki antarmuka yang mengizinkan komunikasi diantara dua sistem.

- Sistem mungkin memiliki sub-sistem. Sub-sistem juga adalah sistem, dan mungkin

memiliki sub-sistemnya sendiri.

- Sistem yang bertahan memiliki mekanisme kendali.

- Kendali sistem bergantung pada umpan balik (dan kadang-kadang diteruskan).

Terdiri dari informasi dari operasi sistem atau lingkungannya, yang dilewati kepada

mekanisme kendali

- Sistem memiliki beberapa sifat yang tidak langsung bergantung pada sifat bagiannya.

Ini dinamakan sifat emergent pada tingkatan keseluruhan.

Tabel 3.2 System Input dan Output System Input Output

Informasi Pengetahuan baru

Latihan Ide baru Murid

Bimbingan Solusi

Input Transformation Output

Gambar 3.2 Sistem Input dan Output

3.2.2 Pengertian Informasi

Menurut Laudon (2004, hlm 13) informasi adalah cluster dari fakta yang berarti

dan berguna pada manusia dalam proses pengambilan keputusan

Menurut McLeod (2004, hlm 12) informasi adalah data yang telah diproses, atau

data yang memiliki arti. Dimensi informasi menurut McLeod (2001, hlm 145), yaitu:

- Relevansi

Dikatakan relevan jika informasi berhubungan langsung dengan masalah yang

dihadapi.

- Akurasi

Idealnya, seluruh informasi harus akurat untuk mendukung terbentuknya sistem yang

akurat. Akurasi diperlukan diperlukan dalam aplikasi-aplikasi tertentu seperti aplikasi

yang melibatkan keuangan, informasi yang semakin teliti akan menambah biaya.

- Ketepatan Waktu

Informasi harus tersedia untuk menyelesaikan masalah pada waktu yang tepat

sebelum situasi menjadi tidak terkendali atau kesempatan yang ada menghilang.

Manajer harus mampu memdapatkan informasi yang menggambarkan keadaan yang

sedang terjadi sekarang, selain apa yang telah terjadi pada masa lalu.

- Kelengkapan

Perusahaan terutama manajer harus dapat memdapatkan informasi yang memberikan

gambaran lengkap dari suatu permasalahan. Namun pemberian informasi yang tidak

berguna secara berlebihan harus dapat dihindari.

3.2.3 Pengertian Sistem Informasi

Whitten (2004, hlm 10) memberikan definisi bahwa sistem informasi adalah

susunan dalam organisasi yang meng-capture (mencatat/merekam dalam file yang

permanen) dan mengelola data untuk menghasilkan informasi berguna yang mendukung

sebuah organisasi beserta karyawan, pelanggan, pemasok barang dan rekanannya.

Banyak organisasi menganggap sistem informasi diperlukan untuk memiliki kemampuan

bersaing atau memperoleh keuntungan persaingan.

Laudon (2004, hlm 55) mengemukakan sistem informasi merupakan komponen –

komponen yang saling berhubungan dan bekerja sama untuk mengumpulkan,

memproses, menyimpan, dan menyebarkan informasi untuk mendukung pengambilan

keputusan, koordinasi, pengendalian, dan untuk memberikan gambaran aktivitas di dalam

perusahaan.

Menurut McKeown (2004, hlm 56) sistem informasi merupakan gabungan dari

komputer dan user yang mengeloloa perubahan data menjadi informasi serta menyimpan

data dan informasi tersebut.

McLeod (2001, hlm 17) memberikan definisi bahwa sistem informasi yang

diproses berdasarkan computer (Computer-Based Imformation System) atau yang lebih

sering dikenal dengan singkatan CBIS mempunyai 5 subsistem atau aplikasi yang

menggunakan komputer dalam information processes. Kelima subsistem tersebut adalah:

1. AIS (Accounting Information System), yaitu sistem yang melakukan pemrosesan

terhadap data-data perusahaan.

2. MIS (Management Information System), yaitu sistem komputer yang

diimplementasikan bagi tujuan utama untuk menghasilkan informasi manajemen.

3. DSS (Decision Support System), yaitu sistem penghasil informasi yang bertujuan

memberikan dukungan bagi pemecahan masalah serta bagi pengambilan

keputusan oleh manajer.

4. Virtual office, yaitu sistem pengaturan modern bagi pekerjaan di perusahaan yang

dapat dilakukan dengan mudah menggunakan otomatisasi kantor (office

automation) dan aplikasi elektronik lainnya.

5. Knowledge-based system, yaitu sistem yang mencakup ragam sistem dengan

tujuan mengaplikasikan intelejensi buatan (artificial intelligence) untuk

kepentingan pengambilan keputusan.

Output yang dihasilkan oleh CBIS akan menjadi informasi bagi pengambilan

keputusan. Model CBIS ini dapat dilihat pada Gambar 3.3

AccountingInformation

System

ManagementInformation

System

DecisionInformation

System

The VirtualOffice

Decisions

Knowledge-based

Systems

ProblemSolution

Information

Problem

Gambar 3.3 Model Computer Based Information System (CBIS)

Sumber: Mcleod, 2001, hlm 18

3.2.4 Pengertian Sistem Informasi Manajemen

Menurut McLeod (2004, hlm 260), sistem informasi adalah sistem berbasis

komputerisasi yang menyediakan informasi kepada pengguna dengan kebutuhan yang

sama. Pengguna membentuk sebuah entitas organisasi formal dan menjelaskan apa yang

telah terjadi pada masa lalu.

• Inputs: High volume data

• Processing: Simple models

• Outputs: Summary reports

• Users: Middle managers

Gambar 3.4 Sistem Informasi Manajemen

3.2.5 Siklus Hidup Pengembangan Sistem (SDLC - System Development Life Cycle)

Menurut McLeod (2001) siklus hidup pengembangan sistem adalah ungkapan

yang meliputi analisis, desain, dan tahap implementasi dari siklus hidup sistem.

Melibatkan personel IT, pengguna, dan spesialis informasi.

Gambar 3.5 Tahapan Siklus Hidup Sistem

Tahap – tahap dalam siklus hidup sistem adalah:

1. Tahap Perencanaan :

• Menyadari masalah.

• Mendefinisikan masalah

• Menentukan tujuan.

• Mengidentifikasi batasan-batasan

• Mengadakan studi kelayakan, dari segi teknis, pengembalian ekonomis,

pengembalian non ekonomis, operasional, hukum, etika dan jadwal.

• Mempersiapkan usulan penelitian sistem.

• Menyetujui atau menolak penelitian proyek oleh manajer untuk memutuskan

keberlangsungan sistem.

• Menetapkan mekanisme pengendalian, yang meliputi apa yang harus dikerjakan,

siapa yang mengerjakan, dan kapan akan dilaksanakan.

2. Tahap Analisis

• Mengumumkan alasan suatu proyek..

• Mengorganisasi tim proyek.

• Mendefinisikan kebutuhan informasi.

• Mendefinisikan kriteria kinerja sistem.

• Mempersiapkan proposal desain.

• Menyetujui atau menolak desain proyek.

3. Tahap Perancangan

• Menyiapkan rancangan sistem yang terinci

• Mengidentifikasi berbagai alternatif konfigurasi sistem

• Mengevaluasi berbagai alternatif konfigurasi sistem

• Memilih konfigurasi yang terbaik

• Mempersiapkan usulan penerapan .

• Menyetujui atau menolak penerapan sistem.

4. Tahap Implementasi

• Rencanakan implementasi .

• Umumkan.

• Dapatkan sumber daya hardware.

• Dapatkan sumber daya software.

• Siapkan database.

• Siapkan fasilitas fisik.

• Siapkan proposal cutover

• Menyetujui atau menolak cutover pada sistem baru.

• Cutover pada sistem baru.

5. Tahap Penggunaan :

• Penggunaan sistem untuk mencapai tujuan yang diidentifikasikan pada tahap

perencanaan.

• Audit sistem yang dilakukan dengan studi penelitian untuk mengetahui seberapa

baik sistem baru memenuhi kriteria kinerja.

• Pemeliharaan sistem biasanya dilakukan untuk tiga tujuan yaitu memperbaiki

kesalahan, menjaga kinerja sistem, dan meningkatkan sistem.

• Mempersiapkan proprosal reengineering.

• Menyetujui atau menolak reengineering.

3.2.6 Sumber Daya dan Aktivitas Sistem Informasi

Sumber daya yang digunakan dalam sistem informasi ada lima, yaitu:

1. Sumber daya manusia ( people resources ) seperti sistem analis, pengembang piranti

lunak, operator sistem, pemakai.

2. Sumber daya perangkat keras ( hardware resources ) seperti komputer, floppy disk,

printer dan sebagainya.

3. Sumber daya perangkat lunak (software resources ) seperti sistem operasi, program,

prosedur pemasukan data dan sebagainya.

4. Sumber daya data ( data resources ) seperti deskripsi suatu produk, file karyawan,

catatan pelanggan, dan sebagainya.

5. Sumber daya jaringan ( network resources ) seperti media komunikasi, prosedur

komunikasi, akses jaringan, dan sebagainya.

3.3 Analisis dan Perancangan Berorientasi Objek

Whitten (2004, hlm 408) mengemukakan bahwa tehnik analisis berorientasi

obyek merupakan alat terbaik yang dapat digunakan untuk sebuah proyek yang akan

mengimplementasikan sistem yang menggunakan teknologi obyek untuk membangun,

mengelola, dan merakit obyek – obyek itu menjadi aplikasi komputer yang berguna.

Pendekatan berorientasi obyek yang dipusatkan pada sebuah tehnik sering disebut dengan

permodelan obyek.

3.3.1 Pengertian Objek

Menurut Coad dan Yourdon. (1990) objek adalah abstraksi dari sesuatu dalam

problem domain, yang menunjukkan kemampuan sistem untuk menyimpan informasi,

dan berinteraksi dengannya, atau keduanya.

Menurut Roff (2003, hlm 50) objek adalah sebuah instance dari sebuah class

dengan sekumpulan datanya, yang memberi class sebuah state abstraksi dari sesuatu

dalam problem domain, yang menunjukkan kemampuan sistem untuk menyimpan

informasi, dan berinteraksi dengannya, atau keduanya. Contoh, jika kita memiliki sebuah

tiket, maka tiket untuk tempat duduk 4A untuk Lenny Kravitz yang akan bermain dalam

pertunjukan halloween adalah sebuah objek karena memiliki bagian (state) tetap melalui

sekumpulan datanya.

Menurut Roff (2003, hlm 51) :

- Object-oriented analysis adalah proses yang digunakan untuk mengerti

(menganalisa) sebuah sistem menggunakan class dan object untuk dunia yang

berhubungan dengan sistem.

- Object-oriented design adalah metode yang biasanya mencatat perbendaharaan

kata dalam tahap analisis yang memberikannya sifat yang diperlukan sistem untuk

bertahan.

- Object-oriented programming adalah implementasi aktual dari model yang dibuat

dalam Object-oriented design

Aktivitas dalam OOAD terdiri dari beberapa aktivitas yang menjadi aktivitas

utama dan aktivitas tambahan. Aktivitas utama ini terdiri dari beberapa kegiatan, seperti

problem domain analysis, application domain analysis, architectural design dan

component design. Keempat aktivitas ini merupakan aktivitas analisa dan perancangan

pada daur hidup dalam pengembangan sistem. Gambar 3.6 berikut akan menampilkan

berbagai aktivitas tersebut serta hubungannya.

Gambar 3.6 Siklus Pengembangan Dengan OOAD

Sumber : Mathiassen, 2000, hlm 15

3.3.2 Pemilihan Sistem (System Choice)

Untuk memulai sebuah perancangan dan analisis dengan berorientasi obyek,

dibutuhkan pemilihan sistem untuk mengetahui sistem seperti apa dan masalah apa yang

harus ditangani dalam sistem tersebut untuk dapat memenuhi kebutuhan dari user.

Pemilihan sistem digunakan untuk menentukan konteks sistem yang akan dibuat. Tujuan

Component Design

Architectural Design

Applicatin Domain Anal ysis

Problem Domain Analysis

Specifications of components

Model

Requirements for use

Specifications of architecture

dari pemilihan sistem untuk menentukan karakteristik sistem secara menyeluruh.

Pembuatan system definition sebagai awal mulainya aktivitas dalam pemilihan sistem.

System choice ini dapat dilakukan dengan terlebih dahulu mendeskripsikan sistem

yang diinginkan. Untuk dapat memformulasikan sistem yang akan digunakan, perlu

dilakukan pengamatan terhadap situasi yang terkait dengan sistem serta pemahaman

orang-orang yang berhubungan dengan situasi tersebut. Pengamatan terhadap situasi ini

pun perlu didukung dengan penciptaan dan evaluasi ide untuk desain sistem. Dengan

demikian, pemilihan sistem akan menjadi maksimal setelah melakukan diskusi serta

evaluasi terhadap alternatif-alternatif dari sistem yang lain.

Menurut Marthiassen (2000, hlm 24) System definition adalah suatu uraian

ringkas dari suatu sistem terkomputerisasi yang dinyatakan dalam bahasa alami.

Gambar 3.7 Sub Aktivitas dari Pemilihan Sistem

Sumber : Mathiassen, 2000, hlm 25

Beberapa prinsip yang dapat digunakan dalam pemilihan sistem yaitu memahami

situasi, menumbuhkan gagasan baru, dan menggambarkan alternatif sistem. Sedangkan

hasil dari pemilihan sistem tersebut adalah berupa FACTOR (Functionality, Application

Domain, Conditions, Technology, Objects, Responsibility). Adapun arti dari masing –

masing FACTOR yaitu :

1. Functionality : Fungsi sistem yang mendukung tugas application domain.

Situation Idea

System

System definition

2. Application Domain : Bagian dari suatu organisasi yang administrate, monitor

atau mengendalikan problem domain.

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

dikembangkan.

4. Technology : Semua teknologi yang digunakan untuk mengembangkan dan

menjalankan sistem.

5. Objects : Obyek yang utama di dalam problem domain.

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

hubungannya dengan konteks sistem.

3.3.3 Problem Domain Analysis

Marthiassen (2000, hlm 45) mengatakan bahwa dalam problem domain analysis

ada 3 kegiatan yang dilakukan yaitu mencari elemen dari problem domain berupa class,

event, dan object dengan membuat model berdasarkan hubungan struktural antara class

dan object yang dipilih, kemudian bagaimana interaksi antara object dan class tersebut.

Dasar dari analisis problem domain adalah membuat model dunia nyata seperti yang akan

dilihat oleh pemakai yang dilakukan dengan membuat dahulu secara umum baru

kemudian secara mendetail.

3.3.3.1 Menentukan Class dan Event

Hal yang pertama kali dilakukan dalam analisa problem domain yaitu

menentukan class. Class adalah kumpulan dari object yang mempunyai structure,

behavioral pattern, dan attribut yang bersamaan. Sedangkan object adalah suatu entitas

yang memiliki identitas, state, dan behaviour. Cara menentukan class ada beberapa

ketentuan yaitu :

• Untuk mencari calon jangan membuang terlalu cepat, tetapi lebih baik evaluasi

dengan teliti.

• Untuk menentukan candidate class harus berupa kata benda di dalam keterangan,

cari persamaan dengan sistem komputer, dan literatur teknis di dalam problem

domain.

• Untuk memberi nama class secara hati – hati yaitu secara sederhana, mudah

dibaca, tepat, tidak membingungkan, dan seperti yang digunakan di problem

domain.

Berikutnya adalah menentukan event. Event adalah peristiwa yang terjadi

seketika yang melibatkan satu atau lebih object. Suatu event dapat ditemukan

berupa kata kerja yang ada di dalam penjelasan.

3.3.3.2 Menentukan Structure

Dalam menentukan structure dimulai dengan class dan event yang sudah

ditentukan sebelumnya untuk ditentukan strukturnya dan kemudian menghubungkan

antar class tersebut. Hasil dari keseluruhan akivitas yang dilakukan adalah berupa class

diagram.

Ada dua macam aktivitas yang dilakukan untuk menentukan structure yaitu

menentukan structure antar class dan structure antar object.Structure antar class ada

bebrapa jenis hubungan yaitu :

• Generalisasi.

Generalisasi adalah sebuah tehnik dimana atribut dan behaviour yang umum pada

beberapa tipe kelas obyek, dikelompokkan ke dalam kelasnya sendiri. Misalnya

taxi merupakan salah satu jenis mobil yang membawa penumpang.

Gambar 3.8 Hubungan Generalisasi

Sumber : Mathiassen, 2000, hlm 74

• Cluster.

Cluster adalah pengelompokkan dari kelas dengan tujuan untuk memperjelas

kelas – kelas yang telah dikelompokkan tersebut.

Gambar 3.9 Hubungan Cluster

Sumber: Mathiassen, 2000. hlm 75

Sedangkan structure antar object mempunyai dua macam hubungan yaitu :

• Agregasi.

«cluster» Cars

Own er Car

Passenger Car Motor

Taxi Cylinder

Clerk

«cluster»

Agrerasi adalah bentuk khusus dari asosiasi yang menggambarkan seluruh bagian

suatu obyek yang merupakan bagian dari obyek yang lain. Misalnya mobil terdiri

dari mesin, motor, badan mobil, dan lain sebagainya.

Gambar 3.10 Contoh Agregasi

Sumber: Mathiassen, 2000, hlm 76

• Asosiasi.

Asosiasi adalah hubungan antar obyek yang saling membutuhkan. Berikut

adalah macam – macam asosiasi obyek menurut Whitten (2004, hlm 415)

Tabel 3.3 Asosiasi Obyek/Kelas

Multiciply Notasi Multiciply Asosiasi dengan Multiciply Makna Asosiasi

Exactly 1 1 or

leave blank

Employee Departement1Works for

Employee DepartementWorks for

Seorang karyawan bekerja pada satu dan hanya satu departemen

Zero or 1 0....1 Employee Spouse0...1Has

Seorang karyawan memiliki satu suami/istri

Zero or More 0....*

or *

Customer Payment0..*Makes

Customer Payment*Makes

Customer dapat tidak melakukan pembayaran sampai beberapa kali.

4..*

1..* 1

1 1 1 1

1

Body Motor Wheel

Cam Shaft Cylinder

Car

1 2..*

1 or more 1.....* University Course1..*Offers

Universitas menawarkan paling sedikit 1 mata kuliah sampai beberapa mata kuliah

3.3.3.3 Class dan Object Diagram

Class diagram digunakan untuk mewakili bagian (classes) berbeda, hubungan

mereka satu dengan yang lainnya. Termasuk atribut dan operasi.

Object diagram sangat mirip dengan class diagram, kecuali hubungan dengan

class, yang menunjukkan objek yang merupakan instance dari class. Diagram ini

biasanya lebih untuk contoh perancangan. Dengan kata lain, object berhubungan

dengan sesuatu yang unik, sedangkan class lebih umum.

3.3.3.4 Menentukan Behaviour

Aktivitas ini adalah aktivitas yang bertujuan mendefinisikan interaksi atau

dynamic properties antara object dan class serta behavior dari object dan class tersebut.

Behavior perlu dibuat bagi semua class dan dapat dibuat dengan terlebih dulu membuat

event trace yang akan menghasilkan behavioral pattern. Yang dimaksud dengan event

trace adalah rangkaian atau urut-urutan event yang meliputi suatu object tertentu,

sedangkan behavioral pattern adalah deskripsi dari event trace yang mungkin untuk

seluruh object dalam sebuah class. Behavioral pattern ini ditampilkan dalam bentuk

statechart diagram yang merupakan bentuk yang paling umum digunakan, regular

expression atau state table.

3.3.3.5 Statechart Diagram

Statechart diagram menampilkan state – state yang mungkin dari sebuah obyek,

event yang dapat dideteksi dan respon atas event – event tersebut. Secara umum,

pendeteksian sebuah event dapat menyebabkan sebuah obyek bergerak dari satu state ke

state lain. Statechart diagram digunakan untuk menggambarkan sifat dari subsystem,

memodelkan interaksi dengan kelas dan system interface, dan use case. Merupakan cara

fantastis untuk mengvisualisasikan urutan aplikasi.

Initial State Final StateState

Tansition

Gambar 3.11 Simbol Statechart Diagram

3.3.4 Application Domain Analysis

Application domain ini merupakan fase desain untuk menggambarkan kejadian

yang ada seperti apa. Ada beberapa aktivitas yang diperlukan dalam analisis application

domain yaitu usage, function, dan interfaces. Menurut Mathiassen (2000, hlm 115)

application domain adalah analisa dalam organisasi dengan meng-administrate, monitor,

dan mengkontrol problem domain yang ada.

Gambar 3.12 Analisis Application Domain

Sumber : Mathiassen, 2000, hlm 117

Usage :

Dalam aktivitas analisa mengenai usage ini, hasill yang ingin didapatkan

adalah jawaban dari pertanyaan bagaimana sistem berinteraksi dengan orang dan

sistem lain. Hasil dari usage adalah use case

Functions :

Aktivitas functions bertujuan untuk mendefinisikan properties dari

pemrosesan informasi dari sistem (system information processing capabilities)

untuk membantu actor. Hasil akhir dari aktivitas ini adalah daftar lengkap dari

fungsi-fungsi dengan spesifikasi dari fungsi-fungsi yang kompleks.

Sebuah fungsi atau function akan diaktifkan, dieksekusi dan pada akhirnya

akan menghasilkan sesuatu. Fungsi yang dieksekusi akan merubah state dari

model component’s state atau menciptakan reaksi di application domain dan

problem domain.

Interfaces :

System Definitionand model

Usage Interfaces

Functions Requirements

Iterate

Aktivitas interfaces mempunyai tujuan untuk mengidentifikasikan kebutuhan

akan interface dari sistem. Interface adalah suatu fasilitas yang membuat model

dan function dapat berinteraksi dengan actor. Interface terdiri dari user interface

dan system interface. Hasil dari aktivitas ini adalah perancangan screen atau form,

navigation diagram dan deskripsi lainnya.

3.3.4.1 Use Case Diagram

Whitten (2004, hlm 257) memberikan informasi bahwa ada dua alat utama yang

digunakan saat menyajikan permodelan use case. Pertama adalah use case diagram yaitu

diagram yang menggambarkan interaksi antara sistem dengan sistem eksternal dan

pengguna. Dengan kata lain, secara grafis menggambarkan siapa yang akan

menggunakan sistem dan dengan cara apa pengguna mengharapkan untuk berinteraksi

dengan sistem. Diagram ini mengkomunikasikan lingkup kejadian bisnis yang harus

diproses oleh sistem. Kedua dinamakan use case narative, yang merupakan deskripsi

tekstual tentang kejadian bisnis dan bagaimana pengguna akan berinteraksi dengan sistem

untuk menyelesaikan tugas.

Dalam use case diagram terlebih dahulu harus menentukan actor dan use case.

Actor adalah abstraksi dari user atau sistem lain yang berinteraksi dengan target atau

orang yang mengerjakan pekerjaan. Sedangkan use case adalah pola interaksi antara

sistem dan aktor di dalam application domain. Use case menggambarkan fungsi – fungsi

sistem dari sudut pandang pengguna eksternal dalam sebuah cara yang mereka pahami.

Use case awalnya ditentukan paad tahap persyaratan dari siklus hidup dan akan

diperbaiki secara bertahap di sepanjang siklus hidup.

Ada empat macam tipe pelaku (actor) yaitu :

a. Pelaku bisnis utama Stakeholder yang terutama mendapatkan keuntungan dari

eksekusi use case dengan menerima sesuatu yang terukur atau nilai yang teramati.

b. Pelaku sistem utama Stakeholder yang secara langsung berhadapan dengan

sistem untuk memulai atau memicu kejadian bisnis atau sistem.

c. Pelaku server eksternal Stakeholder yang merespons sebuah perminataan dari

use case.

d. Pelaku penerima eksternal Stakeholder yang bukan pelaku utama, tetapi

menerima nilai terukur atau teramati (output) dari use case.

Menurut Whitten (2004, hlm 262) langkah – langkah yang dibutuhkan untuk

membuat use case adalah :

1. Mengidentifikasi pelaku bisnis.

2. Mengidentifikasi use case.

3. Membuat diagram model use case.

4. Mendokumentasikan secara naratif use case.

Untuk mendokumentasikan ada beberapa item yang mencakup didalamnya

yaitu nama use case, tipe use case, use case ID, prioritas (prioritas mengkomunikasikan

pentingnya use case dalam konteks high, medium, atau low), dan deskripsi (ringkasan

pendek tang berisi sejumlah kalimat yang menunjukkan secara garis besar tujuan use case

dan berbagai kegiatannya).

Gambar 3.13 Contoh Diagram Model Use Case

3.3.4.2 Sequence Diagram

Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan perilaku pada sebuah

skenario yang menunjukkan interaksi antara aktor dan objek dan objek lainnya. Pesan

dikirim dari aktor ke objek, dari objek ke objek, dan dari objek ke aktor untuk

menunjukkan urutan kendali melalui sebuah sistem. Selain itu dapat digunakan untuk

menunjukkan setiap kemungkinan jalur melalui sebuah interaksi, atau menunjukkan jalur

tunggal melalui sebuah interaksi. Diagram ini menunjukkan sejumlah contoh obyek dan

message (pesan) yang diletakkan di antara obyek – obyek ini di dalam use case.

Komponen utama sequence diagram terdiri atas obyek yang dituliskan dengan

kotak segiempat bernama message yang diwakili oleh garis tanda oanah dan waktu yang

ditunjukkan dengan progress vertikal. Obyek/participant diletakkan di dekat bagian atas

diagram dengan urutan dari kiri ke kanan. Setiap participant terhubung dengan garis titik

– titik yang disebut lifeline. Sepanjang lifeline ada kotak yang disebut activation.

Activation mewakili sebuah eksekusi operasi dan participant. Panjang kotak ini

berbanding lurus dengan durasi activation.

Sebuah message dapat menjadi s imple, synchronous, atau asynchronous. Message

yang simple adalah sebuah perpindahan control dari satu participant ke participant yang

lainnya. Jika sebuah participant mengirimkan sebuah message synchronous, maka

jawaban atas message tersebut ditunggu sebelum diproses dengan urusannya. Namun jika

message asynchronous yang dikirimkan, maka jawaban atas message tersebut tidak perlu

ditunggu.

Time adalah diagram yang mewakili waktu pada arah vertikal. Waktu dimulai dari

atas ke bawah. Message yang lebih dekat dari atas akan dijalankan terlebih dahulu

dibanding message yang lebih dekat ke bawah. Dari penjelasan tersebut tampak bahwa

sequence diagram menunjukkan dua dimensi. Dimensi dari kiri ke kanan menunjukkan

tata letak objek/participant dan dimensi dari atas ke bawah menunjukkan lintasan waktu.

Synchronous (aliran diinterupsi sampai pesan selesai)

Asynchronous (Tidak menunggu respon)

Return (aliran kendali telah kembali dan pesan telah

menyelesaikan operasi)

Gambar 3.14 Simbol – Simbol Message

Actor3

Message1

Object1

Message2

Object2

Lifeline

Activation

Gambar 3.15 Simbol – Simbol pada Sequence Diagram

3.3.4.3 Navigation Diagram

Navigation diagram digunakan untuk menghubungkan dialog antara interface

yang menampilkan button, menus, screens, dan layout windows. Interface adalah fasilitas

yang membuat model sistem dan function dapat berinteraksi dengan actors. User

interface adalah interface untuk users. Sedangkan system interface adalah suatu sistem

yang terhubung ke sistem lain.

Form TitleForm Tit le

Form TitleForm Tit le

Form TitleForm Title

Gambar 3.16 Contoh Navigation Diagram

3.3.5 Architecture Design

Aktivitas merancang arsitektur sistem adalah sebuah kegiatan yang bertujuan

mendeskripsikan kelesuruhan struktur sistem dan hubungan antara komponen –

komponen utama dari sistem tersebut beserta interaksinya. Aktivitas-aktivitas yang

dilakukan adalah mendefinisikan criteria, components dan processes.

Criteria :

Kriteria digunakan untuk menset prioritas mana yang harus didahulukan. Kriteria

mempunyai beberapa prinsip yaitu desain yang baik harus usable, fleksibel, dan

comprehensible serta seimbang untuk beberapa kriteria yang ada. Adapun macam –

macam kriteria yang dapat dipilih yaitu :

1.Usable = Sistem dapat digunakan di tempat lain.

2.Secure = Sistem tidak diberikan akses secara umum untuk mencegah orang lain yang

tidak berkepentingan dapat memodifikasi data yang ada.

3. Efficient = Penggunaan teknologi dengan ekonomis dan membuat sistem yang

mudah digunakan.

4. Correct = Sistem dapat memenuhi kebutuhan.

5. Reliable = Fungsi yang dijalankan dalam sistem harus tepat dan dapat dijalankan.

6. Maintainable = Sistem mudah untuk diperbaiki dan biaya yang digunakan untuk

mencari dan memperbaiki kerusakan system rendah.

7. Testable = Sistem dites dengan baik untuk memastikan sistem yang dilakukan dapat

dilaksanakan oleh sistem development.

8. Flexible = Dalam merubah sistem tidak memakan waktu dan biaya yang banyak.

9. Comprehensible = Sistem mudah dipahami dan dari sistem yang lama jika dibuat

sistem yang baru dapat mudah dimengerti.

10. Reusable = Suatu sistem dapat dipakai oleh sistem lain.

11. Portable = Sistem dapat berubah ke platform apa saja.

12. Interoperable = Banyaknya biaya yang dibutuhkan untuk merubah atau menambah

sistem yang lama dengan yang baru.

Untuk menentukan kriteria diperlukan menganalisa secara spesifik kondisi yang

ada dalam perusahaan seperti secara tehnik (Hardware, Software, dan komponen lain

yang digunakan), organisasi apakah saling berhubungan atau terintegrasi satu sama lain,

dan manusia yang menggunakannya (pengalaman staff dan kompetensinya). Kemudian

membuat prioritas desain untuk kriteria tersebut, manakah yang paling penting dan tidak

penting kriteria yang harus ada dalam perusahaan.

Components :

Komponen atau components adalah suatu kumpulan bagian-bagian program yang

mempunyai tugas yang telah ditentukan. Arsitektur komponen dapat dirancang

berdasarkan beberapa pola, yaitu layered architecture, generic architecture atau client-

Server architecture.

Komponen dari sistem terdiri dari 3 bagian, yaitu model, function dan user

interface component. Komponen model mempunyai tugas untuk menampung objects

yang merupakan bentuk dari problem domain. Komponen function bertugas menyediakan

functionality dari model. Komponen user interface bertanggung jawab atas interaksi di

antara actor dan functionality.Hasil dari aktivitas ini yaitu Component Diagram.

Component diagram mengandung component, interfacei, dan relationship. Menurut

Fowler (2005, p122) hal penting pada component adalah component yang dapat mewakili

potongan – potongan yang independen yang dapat dipesan dan diperbaharui sewaktu –

waktu. Component diagram digunakan untuk mengilustrasikan bagaimana komponen

sebuah sistem berinteraksi dengan sistem lainnya.

Node

Gambar 3.17 Simbol – Simbol Pada Component Diagram

Processes :

Process atau proses adalah sekumpulan operasi yang dieksekusi dalam urutan

yang terbatas dan terhubung. Jika terdapat proses yang banyak dengan sumber daya yang

digunakan bersama, maka perlu koordinasi antara sumber daya tersebut, seperti

processors, program components atau external devices.

Hasil yang diharapkan dari aktivitas ini adalah deployment diagram dan solusi

dari mekanisasi koordinasi. Depleyment diagram adalah diagram yang menggambarkan

processors, assigned components dan active objects. Deployment diagram menunjukkan

tata letak sebuah sistem secara fisik, menampakkan bagian – bagian software yang

berjalan pada bagian – bagian hardware. Bagian utama dari hardware adalah node yaitu

nama umum untuk semua jenis sumber komputasi. Ada dua tipe node yang mungkin

yaitu :

• Processor adalah node yang dapat mengeksekusi sebuah komponen.

• Device adalah node yang tidak dapat mengeksekusi sebuah komponen yang

merupakan perangkat keras (seperti printer atau monitor) yang menjadi interface

dengan dunia luar.

Deployment diagram menggambarkan dimana model akan bergerak setelah

mereka diinstal pada sistem dan bagaimana sistem ini berinteraksi satu sama lain.

Gambar 3.18 Contoh Deployment Diagram

Mekanisasi koordinasi yang dimaksudkan mencakup hal-hal berikut:

1. Melakukan pengawasan akan kepastian akses tunggal terhadap sumber daya

yang digunakan bersama.

2. Melakukan pengiriman tugas tersentralisasi untuk koordinasi semua proses

yang bersamaan.

3. Melakukan pengawasan secara periodik terhadap perubahan state bagi proses

awal dalam situasi yang tepat

4. Melakukan sinkronisasi pertukaran data untuk mencegah penundaan yang

tidak perlu terjadi dengan operasi read dan write.

3.3.6 Component Design

Component adalah kumpulan dari program – program yang secara keseluruhan

saling berhubungan dengan baik. Component digunakan untuk membuat struktur sistem

yang fleksibel sehingga mudah untuk dipahami. Component sangat berkaitan dengan

interface. Interface dalam konsep OOAD aadalah serangkaian operasi yang

menspesifikasikan perilaku sebuah class.. Aktivitas yang dilakukan dalam perancangan

komponen ini adalah desain model component, function component dan connecting

component.

Model Component :

Model component adalah bagian dari sistem yang mengimplementasikan model

dari problem domain. Tujuan dari aktivitas model component adalah mengirimkan data

saat ini dan data historic ke function, interface dan kepada user atau sistem lain.

Fokus utama dari perancangan model component adalah struktur. Dengan

demikian, hasil yang diharapkan dari aktivitas ini berhubungan dengan struktur pula,

yaitu revised class diagram dari hasil aktivitas analisa. Revisi dari class diagram

mencakup penambahan class baru, attributes dan structures untuk menggambarkan

events.

Function Component :

Function component diartikan sebagai bagian dari sistem yang

mengimplementasikan kebutuhan fungsional. Aktivitas desain function component

bertujuan untuk menentukan kemampuan akses ke model bagi user interface dan sistem

komponen yang lain.

Hasil yang diharapkan dari aktivitas ini adalah sebuah class diagram dengan

operasi dan spesifikasi dari operasi yang kompleks. Spesifikasi bagi operasi yang

kompleks dapat digambarkan dalam bentuk operation specification, sequence diagram

atau statechart diagram.

Connecting Component :

Aktivitas desain connecting component bertujuan untuk mengkoneksikan

komponen dari sistem. Hasil dari aktivitas ini adalah class diagram dengan komponen-

komponen yang termasuk di dalamnya.

Koneksi antar komponen yang baik disyaratkan sebagai berikut:

1. Memaksimalkan cohesion; di mana cohesion menggambarkan property positif

sebagai ukuran seberapa baik class atau komponen terikat bersama.

2. Meminimasi coupling; di mana coupling merupakan property negatif sebagai

ukuran seberapa dekat dua class atau komponen terhubung.

3.3.7 Tahapan Konstruksi dan Implementasi Sistem

Whitten (2004, hlm 678) konstruksi sistem adalah fase pengembangan, instalasi,

dan pengujian komponen – komponen sistem. Sedangkan implementasi sistem adalah

instalasi dan pengiriman sistem keseluruhan ke produksi. Tujuan dari fase konstruksi

adalah untuk membangun dan menguji sebuah sistem fungsional yang memenuhi

persyaratan bisnis dan desain dan untuk mengimplementasi antarmuka antara sistem baru

dan sistem produksi yang telah ada. Adapun tahapan dari fase konstruksi yaitu :

1. Membangun dan mengetes jaringan (bila perlu).

2. Membangun dan mengetes databse.

3. Menginstal dan mengetes paket perangkat lunak baru (bila perlu).

4. Menulis dan mengetes program baru.

Sedangkan tahapan untuk fase implementasi yaitu :

1. Menguji sistem.

Tugas ini melibatkan analisis, pemilik, pengguna, dan pembangun sistem. Pemilik

dan pengguna sistem memiliki wewenang penuh apakah sistem berjalan dengan

baik atau tidak, Sedangkan pembangun sistem, dari berbagai macam spesialisasi

dilibatkan dalam pengujian sistem. Input utama tugas ini meliputi paket perangkat

lunak, program custom built, dan semua program yang ada yang membentuk

sistem baru. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data pengujian

sistem yang telah dibuat sebelumnya oleh analisis sistem.

2. Menyiapkan rencana konversi.

Aktivitas ini dipicu oleh penyelesaian dari pengujian sistem yang sukses. Dengan

menggunakan spesifikasi desain sistem baru, sebuah rencana detail konversi dapat

dibuat. Hasil utama dari aktivitas ini adalah rencana konversi yang akan

mengidentifikasi database yang harus diinstal, pelatihan pengguna akhir, dan

dokumentasi yang harus dikembangkan, dan sebuah strategi untuk konversi dari

sistem lama ke sistem baru.

3. Menginstal database.

Tujuan tugas ini adalah mempopulasikan database sistem baru dengan data yang

telah ada pada sistem lama. Keterlibatan utama para analisa sistem dan desainer

adalah dalam perhitungan ukuran database dan perkiraan waktu yang dibutuhkan

untuk melakukan instalasi. Akhirnya, personel untuk data entry atau karyawan

kontrak sering ditugaskan untuk melakukan data entry.

4. Melatih para pengguna.

Pelatihan dapat dilakukan satu demi satu, tetapi pelatihan kelompok biasanya

lebih disukai. Pelatihan kelompok dapat menghemat waktu dan meningkatkan

pembelajaran kelompok. Tugas diselesaikan oleh analisis sistem dan melibatkan

pemilik sistem dan pengguna. Dengan adanya dokumentasi yang tepat untuk

sebuah sistem baru, analisis sistem akan memberikan dokumentasi pengguna

sistem (umumnya dalam bentuk manual) dan pelatihan bagi pengguna sistem.

5. Beralih ke sistem baru.

Konversi ke sistem baru dari sistem lama adalah kejadian yang sangat penting.

Setelah konversi, kepemilikan sistem secara resmi berpindah dari analisis dan

progamer kepada pengguna akhir. Tugas ini melibatkan pemilik sistem,

pengguna, analisis, desainer, dan pembangun. Manajer proyek yang akan

mengawasi proses konversi memfasilitasi tugas ini. Pemilik sistem memberikan

umpan balik berkenaan dengan pengalaman mereka dalam keseluruhan proyek.

Pengguna sistem akan memberikan umpan balik yang berharga tentang

penggunaan aktual dari sistem baru tersebut. Analisis, desainer, dan pembangun

sistem yang akan menilai umpan balik yang diterima dari pemiliki dan pengguna

sistem setelah sistem berada pada operasi. Hasil utama dari aktivitas ini adalah

sistem operasional yang diletakkan dalam produksi di dalam bisnis tersebut.

3.3.8 Tahapan Pengembangan Software Berorientasi Objek

Dalam Perancangan Software berorientasi Objek, dilakukan beberapa tahapan

yang menggunakan metode Unified Software Deployment. Metode ini digunakan untuk

melakukan Anailsis dan Desain Software berorientasi objek secara cepat dan sederhana,

sedangkan untuk programming tidak termasuk dalam Desain ini. Tahapan-tahapan yang

dilakukan dapat dilihat pada Aktivitas-aktivitas dalam OOAD .

Terdapat 4 kegiatan utama yang digunakan dalam menggunakan metode Unified

Software Deployment untuk OOAD (Object Oriented Analysis and Design) yang dibahas

oleh Mathiassen (2000, hlm 14) :

A. Problem Domain Analysis

Tahap ini adalah tahapan dimana sistem akan dirancang sesuai dengan

kebutuhan informasi dari pengguna, tahapan ini menentukan hasil dari

keseluruhan akivitas analisis dan perancangan. Tahapan dari Problem Domain

Analysis ini adalah :

1. Menentukan Class yang ada dalam sistem dengan melakukan proses

identifikasi dari definisi sistem yang telah dikembangkan

2. Menganalisa dan mengembangkan struktur hubungan dari class-class yang

ada

3. Menganalisa Behaviour dari class -class tersebut.untuk menentukan state

chart setiap class yang termasuk dalam sistem ini.

Hasil laporan perancangan yang dihasilkan dari tahapan ini adalah :

1. System Definition : mendefinisikan seluruh sistem sebagai sebuah model

yang akan dilihat user saat sistem jadi

2. Class Diagram : untuk menggambarkan hubungan antara class-class dalam

sebuah sistem

3. State Diagram : untuk menggambarkan bagaimana state dari daur hidup

class yang ada di dalam sistem ini.

Dapat dilihat dari tahap ini telah dapat dilihat model aplikasi secara

keseluruhan bagaimana aplikasi tersebut akan terbentuk.

B. Application Domain Analysis

Tahapan ini berfokus pada bagaimana sistem akan digunakan oleh pengguna.

Tahap ini dan tahap sebelumnya dapat dimulai secara bergantian, tergantung

pada kondisi pengguna menurut Mathiassen(2000, hlm 116) .

Terdapat 3 tahapan yang akan dilakukan dalam Aplication Domain Analysis,

yaitu :

1. Menentukan Penggunaan (usage), yaitu menentukan Actor dan use case yang

terlibat dan interaksinya.

2. Menentukan Fungsi sistem untuk memproses informasi dan membuat daftar

fungsi.

3. Menentukan Antarmuka pengguna dan sistem, untuk interaksi sesungguhnya

dari pengguna dan sistem informasi yang dirancang.

Laporan yang akan dihasilkan dari tahapan ini adalah :

1. Use Case Diagram, yang menggambarkan interaksi pengguna sebagai aktor

dengan sistem informasi .

2. Function List, yaitu kemampuan yang harus dimiliki sistem sebagai kebutuhan

dasar dari user

3. User Interface Navigation Diagram, yaitu diagram untuk menggambarkan

tampilan layar yang akan dirancang untuk memenuhi kebutuhan user.

C. Architectural Design

Dalam tahap ini, akan dirancang arsitektur hubungan antara Client dan server

yang memadai untuk sistem dapat berjalan dengan baik. Perancangan diisini akan

menentukan bagaimana struktur sistem fisik akan dibuat dan bagaimana distribusi

sistem informasi pada rancangan fisik tersebut. Laporan yang dihassilkan adalah

Component Diagram dan Deployment Diagram.

D. Component Design

Ini merupakan tahap terakhir dalam Unified Software Deployment sebelum

melakukan programming. Dimana sistem akan dimodelkan secara lengkap dalam

diagram yang disebut sebagai Component Diagram. Dari sini akan terlihat

bagaimana sistem bekerja dan interaksi yang terjadi antara sistem dan pengguna.

3.3.9 Keuntungan dan Keterbatasan OOAD (Obyek Oriented Analysis and Design)

Keuntungan menggunakan OOAD karena merupakan konsep yang umum yang

dapat digunakan untuk memodel hampir semua fenomena dan dapat dinyatakan dalam

bahasa umum dimana kata benda menjadi class, kata kerja menjadi behaviour, dan kata

sifat menjadi atribut. Dengan OOAD dapat memberikan informasi yang jelas tentang

konteks dari sistem. Serta dapat mengurangi biaya maintenance sehingga memudahkan

untuk mencari hal yang akan diubah dan membuat perubahan menjadi lokal, tidak

berpengaruh pada modul yang lainnya. Kekuatan lainnya adalah sangat dekatnya

hubungan antara OO analisis, OO design, OO user interface, dan OO progamming.

Keunggulan lain dari OOAD adalah kesinambungan antara Analisa, Desain,

Antarmuka pengguna, dan Programming. Dimana dalam saat analisa, objek bisa saja

berbentuk kondisi sosial , ekonomi, dan kondisi organisasi, sedangkan dalam desain bisa

berupa antarmuka sistem, fungsi, proses, dan komponen. Sehingga dalam desain,

developer menggunakan objek untuk menentukan kebutuhan sistem, dalam desain,

developer menggunakna untuk mendeskripsikan sistem , dan saat programming, objek

digunakan untuk konsep struktur pemrograman.

Sedangkan keterbatasan dari OO adalah ada dua macam aplikasi yang tidak cocok

untuk dikembangkan dengan metode OOAD ini, yang pertama adalah aplikasi yang

sangat berorientasi ke database. Aplikasi yang sangat berorientasi ke penyimpanan dan

pemanggilan data sangat tidak cocok dikembangkan dengan OO karena akan banyak

kehilangan manfaat dari penggunaan RDBMS (Relational Database Management

System) untuk penyimpanan data. Selain itu aplikasi yang kurang cocok dengan

pendekatan OO adalah aplikasi yang membutuhkan banyak algoritma. Beberapa aplikasi

yang emlibatkan perhitungan yang besar dan kompleks sangat tidak cocok menggunakan

pendekatan OO.