BAB 3
ANALISIS SYSTEM YANG BERJALAN
3.1
Latar belakang Binus Career Binus Career merupakan portal pekerjaan resmi yang disediakan oleh Universitas Bina Nusantara, yang dikenal dengan lembaga pendidikan yang berbasis TI di Jakarta, Indonesia. Binus Career pertama kali dimulai pada awal Agustus 2000. Tujuan utama didirikannya adalah untuk meningkatkan target kualitas Universitas Bina Nusantara yakni mencapai sembilan puluh persen (90%) lulusan yang bekerja dalam waktu satu tahun setelah mereka lulus. Hal ini juga dimaksudkan untuk membantu Binusian dalam mencari pekerjaan dan peluang karir yang lebih baik sesuai dengan preferensi dan kemampuan masing-masing. Selain itu, binus career dirancang untuk meningkatkan komunitas Binusian dalam jaringan masyarakat di seluruh dunia. Binus career bekerja sama dengan banyak perusahaan dengan harapan memberikan kemudahan bagi mahasiswa untuk melamar pekerjaan di suatu perusahaan. Dan juga diharapkan dapat memberikan informasi untuk menjadi landasan dalam menghubungkan pencari kerja yang mencari pekerjaan atau karir menguntungkan kepada perusahaan yang mencari sumber daya manusia. Proses rekrutmen binus career sudah berkembang dapat dilakukan secara otomatis melalui Internet yang efisien dan hemat waktu..
38
39 3.2
Struktur Organisasi Binus Career
Gambar 3.1 Struktur organisasi Binus Career
Berikut ini merupakan tugas dan tanggung jawab yang ada pada Binus Career: •
Binus Career Manager Merupakan manager Binus Carrer dimana bertanggung jawab terhadap setiap kegiatan Binus Career, mengatur pendapatan dan pengeluaran Binus Career.
•
Recruitment Service Section Head Bertugas:
40 ¾ Koordinasi layanan rekruiment Binus Career ¾ Koordinasi pencarian kandidat ¾ Evaluasi keberhasilan recruitment service ¾ Melakukan survey kebutuhan dan keputusan pelanggan •
Consultant Bertugas: ¾ Koordinasi Carrer development program ¾ Konsultasi dan analisa test psikologi ¾ Evaluasi career development program ¾ Melakukan survey kepuasan dan kebutuhan job seeker ¾ Menyediakan informasi seputar karir kepada binusian
•
Administration Staff Bertugas: ¾ Mengurus setiap kebutuhan tim Binus Career dalam hal perizinan untuk menggunakan setiap fasilitas kampus ¾ Correspodency dan dokumentasi arsip-arsip Binus Career ¾ Melakukan pengajuan anggaran bagi Binus Career ¾ Mengurus kegiatan dan project Binus Career
•
Web Database Administrator Bertugas: ¾ Bertanggung jawab terhadap keseluruhan isi dari website Binus Career
41 ¾ Melakukan aktifasi terhadap account pelanggan Binus Career •
Account Relation Staff Bertugas: ¾ Menjaga relasi dengan perusahaan baik itu pelanggan lama maupun pelanggan baru ¾ Mencari klien baru
•
Public Promotion Staff Bertugas: ¾ Koordinasi promosi ¾ Koordinasi persiapan bahan promosi ¾ Koordinasi kerjasama dengan pihak luar ¾ Koordinasi evaluasi keberhasilan promosi ¾ Membantu Binus Career dalam kepanitian dalam setiap kegiatan Binus Career.
•
Customer Service Staff Bertugas: ¾ Membantu memberikan informasi kepada pelanggan Binus Career ¾ Menanggapi setiap keluhan dan saran dari pelanggan.
•
Recruitment Staff Bertugas:
42 ¾ Mencari, menyeleksi candidat sesuai dengan kebutuhan klien
3.3
Prosedur Manual Tes Personality (16 PF) di Binus Career Test kepribadian berdasarkan 16 faktor kepribadian merupakan karya adaptasi dari ”Sixteen Personality Factors Questionnaire” yang diciptakan oleh Raymond B Cattell. Test tersebut diterbitkan oleh Institute for Personality And Ability Testing (IPAT, 1972). Test ini berguna untuk menentukan bobot kepribadian seseorang. Akan dapat diketahui bagaimana sifat dan temperamen dari seseorang yang mengikuti test ini. Prosedur yang harus dilakukan oleh mahasiswa untuk melakukan tes kepribadian di Binus Career adalah sebagai berikut: 1. Mahasiswa mendaftarkan diri di bagian administrasi 2. Bagian administrasi akan memberitahu kapan tes akan dilakukan. Harus membuat janji terlebih dahulu dengan psikolog nya. Karena seorang psikolog yang mempunyai wewenang untuk melakukan test ini. 3. Pada saat mahasiswa datang maka akan diberikan kertas jawaban dan soal. 4. Setelah mahasiswa menyelesaikan nya maka mahasiswa harus menunggu kurang lebih 1 hari untuk mendapatkan hasil dari test tersebut. Test ini akan diperiksa oleh psikolog dengan cara menginput data jawaban dari mahasiswa ke komputer dan kemudian diolah datanya kemudian akan ditulis kembali ke kertas jawaban tes mahasiswa.
43 Berikut ini adalah contoh gambar lembar jawaban :
Gambar 3.2 Lembar jawaban tertulis
3.3.1
Masalah dan Solusi Permasalahan yang dihadapi oleh Binus Career adalah kekurangan tenaga kerja yang mengerti psikolog (consultant) dan harus menghabiskan banyak waktu untuk menginput kembali jawaban mahasiwa ke dalam kertas jawaban. Mahasiswa dibatasi oleh waktu dan tempat untuk melakukan tes tersebut. Jika semakin banyak yang mendaftar untuk mengikuti tes ini, psikolog akan kesulitan dan butuh waktu yang lama untuk memeriksa setiap lembarnya sehingga mahasiswa harus menunggu dalam waktu lama untuk mendapatkan hasil nya.
44 Untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menawarkan solusi berupa aplikasi berbasis web secara online yang dapat menampilkan soal dan hasil tes secara langsung tanpa dibatasi oleh tempat dan waktu. Dengan adanya aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi waktu bagi mahasiwa dan kinerja psikolog di Binus Career. Dan user hanya diperbolehkan mengikuti tes ini 1 kali dalam setahun.
3.3.2
Proses Pemeriksaan Tes secara Manual
Gambar 3.3 Proses Pemeriksaan Tes secara Manual
Mahasiswa (user) melakukan Personality Test di Binus Career, setelah selesai jawabannya dikumpulkan. Jawabannya diterima dan diperiksa oleh psikolog (Consultant Binus Career) kemudian consultant menginputnya ke dalam komputer.
45
3.3.3
Proses Pemeriksaan Tes secara online Aplikasi ini dibuat secara online dengan harapan aplikasi ini akan dapat membantu kinerja psikolog dan responden. Dimana seorang psikolog tidak perlu menghabiskan banyak waktu untuk menginput kembali jawaban responden ke dalam kertas jawaban dan juga responden tidak perlu menempuh jarak yang jauh untuk menemui psikolog. Dan pastinya dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja tanpa ada batasan waktu dan tempat. Hasil tes dapat langsung dilihat oleh user. Rancangan proses online secara garis kecil dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3.4 Proses Pemeriksaan Tes secara Online
46
3.4
Rancangan Sistem
Gambar 3.5 Rancangan Sistem
Berikut ini merupakan penjelasan dari gambar 3.5 rancangan sistem : 1. Isi Form, pada isi form ini user di minta untuk mengisi nama, nim, pendidikan, pekerjaan, jenis kelamin dan umur. Tanggal tes tidak perlu di isi
47 karena secara otomatis sudah terisi. Setelah itu akan dilakukan validasi apa user mengisi secara lengkap dan sesuai dengan ketentuan, jika ya maka user akan masuk ke halaman soal dan jika tidak maka user akan kembali ke halaman login. 2. Hasil, pada bagian ini akan dilakukan perhitungan dengan aturan yang sudah ada dan langsung menampilkan hasil dari jawaban user. 3. Save, pada bagian ini hasil jawaban user disimpan ke dalam database.
3.4.1
Proses Kinerja sistem Dalam aplikasi ini akan digunakan algoritma fuzzy logic untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam menentukan sifat dari responden. Ketika seorang user memasuki aplikasi ini maka user akan dihadapkan pada layar login dimana user harus mengisi keterangan dirinya berupa nama, umur, NIM, pendidikan, pekerjaan dan jenis kelamin. Data yang dimasukkan oleh user akan di validasikan, field tidak boleh dikosongkan, umur harus dalam range yang diperbolehkan (17-100), dan NIM yang masih aktif. User yang datanya telah melewati tahapan validasi ini kemudian akan di bawa ke halaman soal, dimana user akan menjawab 105 buah soal yang telah disediakan. Kemudian dilakukan validasi terhadap jawaban yang dipilih oleh user, berupa semua soal harus dijawab. Setelah semua soal dijawab maka akan dilakukan validasi perhitungan dengan mengambil variable umur dan jenis kelamin. Karena umur dan jenis kelamin merupakan salah satu variable yang menentukan hasil akhir dalam tes ini. Dimana umur dan jenis kelamin yang berbeda akan memberikan hasil output yang berbeda pula. Terdapat aturan yang
48 digunakan untuk membedakan nilai umur dan jenis kelamin pada perhitungan, aturan tersebut dapat dilihat pada table Motivational Distortion (MD) Scale dibawah ini:
Tabel 3.1 Motivational Distortion (MD) Scale
Setelah itu, dilakukan pengecekan kevaliditasan terhadap jawaban user kemudian
melakukan
perhitungan
dengan
menggunakan
aturan
pada
Motivational Distortion Scale (MD). Perhitungan kevaliditasan ini didapat dari menjumlahkan Raw Score dari soal 1, 18, 35, 52, 69, dan 86. Raw Score tersebut kemudian akan di convert menjadi Standard Score berdasarkan tabel MD. Kemudian dilakukan penjumlahan pada tiap-tiap faktor kepribadian ( Sifat A sampai dengan O ditambah dengan Q1 sampai dengan Q4) yang berupa Raw Score yang kemudian akan di convert kembali berdasarkan rumusan Cartell. Hasil convert dari jawaban soalan yang dikerjakan oleh user yang telah diolah
49 dan divalidasikan, kemudian akan di tampilkan ke output berupa tabel 16 Personality Factors disertai dengan nilainya masing- masing. Contoh penjelasan untuk mendapatkan factor A dengan ketentuan umur dan jenisa kelaminnya laki-laki 17 tahun adalah pertama dengan mengambil variable umur dan variable jenis kelamin berdasarkan pada table MD, kemudian memberi nilai pada soal. Soal nomor 1 diberi nilai 0, nomor 18 diberi nilai 2, nomor 35 diberi nilai 1, nomor 69 diberi nilai 0, dan nomor 89 diberi nilai 0. Setelah diberi nilai maka di jumlahkan 0 + 2 + 1 + 0 + 0 = 3. Faktor A mendapatkan nilai raw score sama dengan 3. Kemudian nilai raw score pada factor A di convert ke sten score menurut table jenis kelamin dan umur yang sudah ada, nilai-nilai nya dapat dilihat pada Tabel 3.2. Nilai sten score yang didapatkan pada factor A sama dengan 2. Tabel 3.2 Raw Score dan Sten Score pada Laki-laki 17-19 tahun
50 Berikut ini adalah nomor – nomor soal yang dijumlah untuk mendapatkan nilai faktor A, B, C, E, F, G, H, I, L, M, N, O, Q1, Q2, Q3, Q4, ( penjelasan: n sama dengan nomor soal) : 1. nA = n2+n19+n36+n53 +n70+n87 2. nB = n3+n20+n37+n54+n71+n88 3. nC = n4+n21+ n38+n55+n72+n89+n105 4. nE = n5+n22+n39+n56+n73+n90 5. nF = n6+n23+n40+n57+n74+n91 6. nG = n7+n24+n41+n58+n75+n92 7. nH = n8+n25+n42+n59+n76+n93 8. nI = n9 +n26+n43+n60+n77+n94 9. nL = n10+n27+n44+n61+n78+n95 10. nM = n11+n28+n45+n62+n79+n96 11. nN = n12+n29+n46+n63+n80+n97 12. nO = n13+n30+n47+n64+n81+n98 13. nQ1 = n14+n31+n48+n65+n82+n99 14. nQ2 = n15+n32+n49+n66+n83+n100 15. nQ3 = n16+n33+n50+n67+n84+n101 16. nQ4 = n17+n34+n51+n68+n85+n102
51 Dalam perancangan system fuzzy logic ini, konsep untuk mendapatkan kesimpulan mengenai hasil nilai yang di dapat user, maka digunakan dalam bentuk IF [kondisi] dan THEN [aksi]. Berikut ini adalah aturan – aturan nya : 1. IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 0-2 THEN sten score faktor A (10%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 3-4 THEN sten score faktor A (20%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 5 THEN sten score faktor A (30%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 6 THEN sten score faktor A (40%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 7 THEN sten score faktor A (50%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 8-9 THEN sten score faktor A (60%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 10
52 THEN sten score faktor A (70%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 11 THEN sten score faktor A (80%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = THEN sten score faktor A (90%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 12 THEN sten score faktor A (100%)
2. IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 0 THEN sten score faktor B (10%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 1 THEN sten score faktor B (20%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 2 THEN sten score faktor B (30%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 3 THEN sten score faktor B (40%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun
53 THEN IF raw score faktor B = 4 THEN sten score faktor B (50%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 5 THEN sten score faktor B (60%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = THEN sten score faktor B (70%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 6 THEN sten score faktor B (80%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 7 THEN sten score faktor B (90%) IF jenis kelamin laki-laki And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 8 THEN sten score faktor B (100%)
3. IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 0-3 THEN sten score faktor A (10%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 4 THEN sten score faktor A (20%)
54 IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 5-6 THEN sten score faktor A (30%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 7 THEN sten score faktor A (40%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 8 THEN sten score faktor A (50%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 9 THEN sten score faktor A (60%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 10 THEN sten score faktor A (70%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 11 THEN sten score faktor A (80%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = 12 THEN sten score faktor A (90%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor A = THEN sten score faktor A (100%)
55
4. IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 0 THEN sten score faktor B (10%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 1 THEN sten score faktor B (20%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 2 THEN sten score faktor B (30%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 3 THEN sten score faktor B (40%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 4 THEN sten score faktor B (50%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 5 THEN sten score faktor B (60%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = THEN sten score faktor B (70%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 6
56 THEN sten score faktor B (80%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 7 THEN sten score faktor B (90%) IF jenis kelamin wanita And umur 17-19 tahun THEN IF raw score faktor B = 8 THEN sten score faktor B (100%)
3.4.2 Pohon Keputusan
Gambar 3.6 Pohon Keputusan 1
57
Gambar 3.7 Pohon Keputusan 2
Gambar 3.8 Pohon Keputusan 3
58
Gambar 3.9 Pohon Keputusan 4
59 3.4.3
Derajat Keanggotaan 5 Faktor Besar Kepribadian Lima faktor besar kepribadian merupakan pengembangan dari 16 faktor kepribadian yang dikemukakan oleh Cattell. Setelah mendapatkan masing – masing nilai dari 16 faktor kepribadian, maka nilai tersebut akan digunakan dalam dasar perumusan Big Five Personality (lima faktor besar kepribadian) .
Tabel 3.3 Karakteristik Big Five Personality Karakteristik Skor Tinggi Mudah
Skala Trait
Karakteristik Skor Rendah
Ekstraversion (E)
menyesuaikan diri
Mengukur
kuantitas
dengan
intensitas
dari
lingkungan sosial,
interpersonal,
aktif , banyak
aktivitas,
bicara, orientasi
dorongan, dan kapasitas dan
pada hubungan
dan kesenangan.
Tidak ramah, bersahaja, suka dan menyendiri, orientasi pada
interaksi tugas, pendiam. tingkatan
kebutuhan
akan
sesama, optimis, fun-loving, affectionate. Lembut hati,
Agreeableness (A)
Sinis, kasar, curiga, tidak
dapat dipercaya,
Mengukur kualitas dari apa
kooperatif, pendendam,
suka menolong,
yang dilakukan dengan orang
kejam, manipulatif.
pemaaf, penurut
lain dan apa yang dilakukan terhadap orang lain.
Cemas, gugup,
Neuroticism (N)
Tenang, santai, merasa
emosional, merasa Menggambarkan stabilitas
aman, puas terhadap dirinya,
tidak aman,
emosional dengan cakupan-
tidak emosional, tabah.
merasa tidak
cakupan perasaan negatif yang
60 mampu, mudah
kuat termasuk kecemasan,
panik
kesedihan, irritability dan nervous tension.
Ingin tahu, minat
Openness to Experience(O)
Konvensional, sederhana,
luas, kreatif,
Gambaran keluasan,
minat sempit, tidak artistik,
original,
kedalaman, dan komplek-sitas
tidak analitis.
imajinatif,
mental individu dan
untraditional.
pengalamannya.
Teratur, pekerja
Conscientiousness(C)
Tanpa tujuan, tidak dapat
keras, dapat
Mendeskripsikan perilaku
diandalkan, malas,
diandalkan,
yang diarahkan pada tugas dan sembrono, lalai, mudah
disiplin, tepat
tujuan dan kontrol dorongan
waktu, rapi, hati-
secara sosial.
menyerah, hedonistic.
hati.
Masing-masing nilai dari tiap faktor kepribadian (faktor A sampai dengan faktor Q4), akan memiliki 2 status, yakni status positif(+) dan status negatif(-). sebuah nilai dikategorikan berstatus positif(+) apabila nilai tersebut terletak diantara 7,1 hingga 10. Dan sebuah nilai di kategorikan berstatus negatif(-) apabila nilai tersebut berada diantara 1 hingga 4,4. Apabila sebuah nilai berada diantara 4,5 dan 7 (Gambar 3.10), disebut juga sebagai area abu-abu (grey area), maka sebuah aturan baru akan dijalankan. Kemudian dicari berapa besar derajat keanggotaan nilai tersebut didalam kategori positif dan negatif.
61
Gambar 3.10 Grey Area
Nilai positif dan negatif dari masing-masing faktor kepribadian inilah yang kemudian akan dijadikan acuan dalam perhitungan derajat keanggotaan dalam Big Five (lima factor besar kepribadian). Proses perhitungan derajat keanggotaan apabila sebuah nilai terletak diantara 4,5 dan 7 (area abu-abu) antara lain sebagai berikut:
o Pertama, ditetapkan terlebih dahulu batas atas dan batas bawah dari area abu-abu tersebut. Dalam hal ini, batas bawah dengan nama variable BB diberi nilai 4,4 (BB = 4,4) dan batas atas dengan nama variable BA diberi nilai 7,1 (BA = 7,1) o Kemudian, di lihat nilai dari variable kunci yang akan dicari derajat keanggotaannya. Dalam hal ini, variable kunci akan diberi nama Xn( dimana n merupakan kode faktor yang ingin dicari, misalkan: faktor A, maka variable kunci bernama Xa) o Misalkan Xa bernilai 6 (Xa = 6), maka digunakan rumus :
(Xn-BB)/(BA-BB)*100% ,
62 Untuk mencari derajat keanggotaan positif(+)
(BA-Xn)/(BA-BB)*100% , Untuk mencari derajat keanggotaan negatif(-)
Maka dari ruumusan diatas akan diperoleh :
Derajat keanggotaan positif , Xa+ = (6 – 4,4)/(7, 1 - 4,4)*100% = 59,25 %
Derajat keanggotaan negatif Xa- = (7,1 - 6)/(7,1 - 4,4)*100% = 40,75 %
•
Jika sebuah nilai berada diantara 1 - 4,4 , maka derajat keanggotaan positifnya 0% dan derajat keanggotaan negatifnya 100%. Dan sebaliknya apabila sebuah nilai berada diantara 7,1 hingga 10.
•
Setelah derajat keanggotaan masing-masing nilai dari tiap faktor kepribadian diperoleh, dilanjutkan dengan perhitungan untuk mencari Big Five (lima faktor besar kepribadian). Tiap faktor besar merupakan kombinasi diantara 16 faktor kepribadian.
•
Sebagai contoh, salah satu dari lima faktor besar kepribadian adalah Emosi (E - Emotion). Dan faktor kepribadian yang berpengaruh adalah faktor A, faktor F, faktor H, dan faktor Q2. Masing-masing faktor telah dicari derajat keanggotaan positif dan negatifnya sehingga pada tahap ini, telah diperoleh variable Xa+, Xa-, Xf+, Xf-, Xh+, Xh-, Xq2+, Xq2-.
63 •
Dalam faktor besar kepribadian E (Emosi), seseorang dikatakan tertutup(Introvert) bergantung pada faktor Xa-, Xf-, Xh-, Xq2+. dan sebaliknya seseorang dikatakan terbuka (Ekstrovert) bergantung pada faktor Xa+, Xf+, Xh+, Xq2-. Dan rumus untuk menghitung derajat keanggotaan dari tiap faktor adalah :
•
Dengan demikian, akan diperoleh seberapa besar seseorang tersebut memiliki kepribadian Ektrovert dan Introvert (dalam faktor besar kepribadian E - Emosi)
3.5
Perancangan Basis Data Perancangan basis data dengan menggunakan SQL server pada Microsoft visual studio 2005. Berikut ini adalah perancangan tabel – tabel yang di gunakan untuk perancangan basi data : Tabel 3.4 Tabel Info
Pada tabel info berisi field nama, nim, tanggaltes, pendidikan, pekerjaan, umur, dan jenis kelamin. Field nama, nim, jenis kelamin, dan tanggal tes memiliki tipe data nvarchar(50) dan tidak null. Field pendidikan dan pekerjaan
64 memiliki tipe data nvarchar(50) dan boleh null. Field umur memiliki tipe data numeric dah tidak boleh null. Tabel 3.5 Tabel Raw
Pada tabel nilai berisi field nim, dan nilai raw dari tiap faktor A, B, C, E, F, G, H, I, L, M, N, O, Q1,Q2, Q3, Q4. Nilai raw akan ditampung pada tabel ini dimana nilai raw didapat dari menjumlahkan tiap soal yang sudah ditetapkan.
Tabel 3.6 Tabel Std
Pada tabel nilai berisi field nim, dan nilai std dari tiap faktor A, B, C, E, F, G, H, I, L, M, N, O, Q1,Q2, Q3, Q4. Nilai std kan ditampung pada tabel dimana nilai std didapat dari standarisasi nilai raw yang sudah didapat
65 Tabel 3.7 Tabel Pertanyaan
Pada tabel ini berisi field pertanyaan-pertanyaan (soal). Tabel soal memiliki 3 tabel dimana tabel pertama berisi pertanyaan dari nomor 1 sampai 35, tabel kedua berisi pertanyaan dari nomor 36 sampai 70, dan tabel ketiga berisi pertanyaan dari momor 71 sampai 105.
Tabel 3.8 Tabel Big Five
Pada tabel ini berisi field nim, introvert, ekstrovert, lowanxiety, highanxiety, pramatim,openness, independence, agreeableness, lowself, dan highself. Tabel ini untuk menampung hasil persentase dari big five.
66 3.6
Perancangan Layar Berikut ini adalah tampilan layar aplikasi : 1. Layar Login
Gambar 3.11 Layar login Layar ini adalah tampilan login dan juga merupakan tampilan awal. Pada layar ini user diminta untuk mengisi nama, nim, pendidikan, pekerjaan, umur, dan memilih jenis kelamin. Tanggal tes tidak perlu di isi karena secara otomatis sudah terisi. Setelah di isi klik submit untuk menuju ke layar berikut nya.
67 2. Layar Soal
Gambar 3.12 Layar Soal Layar ini adalah tampilan soal. Pada layar ini user diminta untuk menjawab soal dengan mengklik button lingkaran.
68 3. Layar hasil
Gambar 3.13 Layar Hasil Layar ini menampilkan hasil. Pada layar ini menampilkan nama, nim, umur, jenis kelamin dan total MD serta STEN score
