BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1
Persamaan Regresi Analisis regresi adalah hubungan yang didapat dan dinyatakan dalam bentuk
persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antar variabel. Scalzo, Xu, Asgari, Bergsneider, dan Hu (2009 :967) menambahkan bahwa analisis regresi adalah sebuah tehnik statistika yang digunakan untuk menganalisis variabel input (X) dan variabel output (Y). Dalam hal ini, variabel output yang dimaksud dapat disebut sebagai
variabel terikat (dependent). Sedangkan variabel input yang dimaksud
disebut sebagai variabel bebas (independent). Variabel terikat dinotasikan dengan "Y", sedangkan variabel bebas dinotasikan dengan "X". Berdasarkan bentuk kelinearan data, model regresi dikelompokkan menjadi dua macam, yaitu regresi linear dan regresi non linear. Suatu persamaan dapat dikatakan regresi linear apabila hubungan antara variabel independen dan variabel dependen adalah linear. Sedangkan regresi dikatakan non linear apabila hubungan antara variabel independen dan variabel dependen tidak linear. Sedangkan berdasarkan jumlah variabel bebas, regresi linear terdiri dari dua, yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel yaitu variabel bebas dan variabel tak bebas. Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara 3 variabel atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas. Tujuan dari analisis regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel terikat jika nilai variabel bebas yang berhubungan dengannya sudah
7
8
ditentukan dan menguji hipotesis signifikansi pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2.2
Regresi Linear Berganda Regresi linear berganda adalah perkembangan dari regresi sederhana yang
menjelaskan hubungan antara variabel terikat dengan lebih dari satu variabel bebas (Freund, Wilson, & Sa, 2006 : 73). Tujuan utama analisis regresi linear berganda sama seperti dengan regresi sederhana, yaitu menggunakan hubungan antara variabel terikat (response) dan variabel bebas (factor) untuk memprediksi atau menjelaskan karakteristik dari variabel (Freund, Wilson, & Sa, 2006 : 73). Secara umum model regresi linear berganda dapat dituliskan sebagai berikut : y = β0 + β1x1 + β2x2 + …. + βmxm + ε
(2.1)
Dengan : y
= Variabel terikat
xm = Variabel bebas β0 = Konstanta βm = Koefisien regresi ke-m ε
2.3
= Residual
Structural Equation Modelling (SEM) Structural equation modelling (SEM) adalah suatu metode analisis
multivariat yang powerful, dimana memungkinkan adanya interaksi antara teori dan data (Preotrius, Lix, dan Giesbrecht, 2011 : 155). Pandangan berbeda mengatakan bahwa SEM adalah suatu metode statistika yang menggunakan pendekatan
9
konfirmatiori untuk menganalisis sebuah teori struktural yang dikarenakan suatu fenomena (Brahim, Blavet, Gallali, dan Bernoux, 2011 : 314). Santoso (2012 : 14) menambahkan bahwa SEM adalah suatu teknik statistika multivariat yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi, yang bertujuan untuk menguji hubungan - hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model, baik itu antar variabel manifes (indikator) dengan variabel laten, ataupun hubungan antar variabel laten Menurut Hair et al. (1998) dalam Wijanto (2009 : 7), terdapat dua karakteristik yang membedakan mode SEM dengan teknik regresi dan multivariat lainnya, yaitu : 1.
Estimasi terhadap multiple interrelated dependence relationshops yang dimaksud adalah beberapa persamaan regresi berganda yang terpisahkan tetapi saling berkaitan. Perbedaan yang paling kelihatan antara SEM dengan susunan regresi berganda biasa adalah pada SEM sebuah variable bebas (independent variabel) pada satu persamaan bisa menjadi variable terikat (dependent variabel) pada persamaan lain
2.
Kemampuan untuk menunjukkan konsep - konsep tidak teramati (unobserved concepts) serta hubungan - hubungan yang ada di dalamnya, dan perhitungan terhadap kesalahan - kesalahan pengukuran dalam proses estimasi.
SEM menyajikan konsep tidak teramati melalui
penggunaan variabel - variabel laten. Sebuah variabel laten adalah sebuah variabel yang tidak teramati dan hanya dapat diperoleh melalui variabel - variabel teramati. Sementara variabel teramati adalah variabel yang nilainya dapat diperoleh. Variabel teramati ini biasa dikenal dengan variabel manifes atau measured variabel.
10
Menurut Wijanto (2008 : 9), terdapat tiga komponen utama dalam model SEM yang tediri dari : a.
Variabel Metode SEM memiliki dua jenis variabel yaitu variabel laten (latent
variable) dan variabel manifes (Observed or manifest variable). Variabel laten biasa disebut sebagai variabel abstrak atau variabel yang tidak dapat diukur, contohnya adalah perilaku orang, perasaan dan motivasi. Variabel laten memiliki dua jenis yaitu variabel laten eksogen dan variabel laten endogen. Variabel laten eksogen dapat disebut sebagai variabel bebas dalam suatu persamaan sedangkan variabel laten endogen merupakan variabel terikat pada suatu persamaan. Dalam notasi matematika, variabel laten eksogen dinotasikan dengan ξ dan variabel laten endogen dinotasikan dengan ƞ. Sedangkan variabelmanifes merupakan variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris. Variabel manifes dapat disebut sebagai efek atau ukuran dari variabel laten. Dalam notasi matematika, variabel manifes dinotasikan dengan X.
Laten Eksogen
Laten Endogen
Manifest Variable
Gambar 2.1. Variabel laten eksogen, laten endogan dan variabel termati
11
b.
Model Metode SEM memiliki dua jenis model yaitu model strukural (structural
model) dan model pengrukuran (mesaurement model). Model struktural adalah model yang menggambarkan hubungan - hubungan yang ada di antara variabel - variabel laten. Pada model struktural, variabel laten eksogen dinotasikan dengan dengan ξ sedangkan variabel endogen dinotasikan dengan ƞ.
Parameter yang menunjukkan regresi pada variabel laten eksogen diberi
label γ, sedangkan parameter yang menunjukkan regresi pada variabel laten endogen diberi label β. Contoh model struktural digambarkan pada Gambar 2.2. Model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan variabel - variabel manifes melalui model pengkuruan yang berbentuk analisis faktor.
Pada analisis faktor, variabel laten
dimodelkan sebagai sebuah faktor yang mendasari variabel - variabel manifes yang terkait. Besarnya muatan faktor (factor loading) yang menghubungkan variabel - variabel laten dengan variabel manifes dinotasikan dengan λ. Contoh model pengukuran digambarkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.2. Model Struktural
12
Gambar 2.3. Model Pengukuran c.
Kesalahan Metode SEM memiliki dua jenis kesalahan yaitu kesalahan strucktural
(structural error) dan kesalahan pengukuran (measurement error). Secara umum, kesalahan struktural adalah nilai kesalahan yang terdapat pada model struktural. Pada umunya kesalahan terjadi karena pengguna SEM tidak berharap bahwa variabel eksogen dapat memprediksi secara sempurna variabel endogen sehinga model haru ditambahkan komponen kesalahan struktural. Kesalahan pada model struktural diasumsikan hanya berkorelasi pada variabel endogen yang biasa dinotasikan dengan ζ. Misalnya pada Gambar 2.2, model matematika yang mengandung kesalahan struktural dapat dituliskan : ƞ1
= γ11 ξ 1 + γ12ξ 2 + ζ1
(2.2)
ƞ2
= β 21ƞ 1 + ζ 2
(2.3)
Sedangkan kesalahan pengukuran adalah nilai kesalahan yang terdapat pada model pengukuran dimana biasanya variabel manifes tidak dapat mengukur variabel laten secara sempurna. Pada kesalahan pengukuran, komponen kesalahan pengukuran berkaitan dengan indikator (X) dan
13
dinotasikan dengan δ. Misalnya pada Gambar 2.3, model matematika yang mengandung kesalahan pengukuran dapat ditulis sebagai berikut : X1 = λ11 ξ1 + δ1
(2.4)
X2 = λ21 ξ1 + δ2
(2.5)
X3 = λ31 ξ1 + δ3
(2.6)
Selain model struktural dan model pengukuran, SEM juga mengenal Hybrid Model atau Full Model yang merupakan gabungan dari model struktural dan model pengukuran. Contoh dari hybrid model ditunjukkan pada Gambar 2.4
Gambar 2.4. Hybrid Model (Sumber : Wijanto, 2008 : 19)
14
Pada hybrid model Gambar 2.4, model pengukuran yang terbentuk adalah X1 = λx11 ξ1 + δ1
X2 = λx21 ξ1 + δ12
X3 = λx31 ξ1 + δ3
X4 = λx41 ξ1 + δ4
X5 = λx51 ξ1 + δ5 Y1 = λy11 ƞ1 + ε1
Y2 = λy21 ƞ1 + ε2
Y3 = λy31 ƞ1 + ε3
Y4 = λy42 ƞ2 + ε4
Y5 = λy52 ƞ2 + ε5
Y6 = λy62 ƞ2 + ε6
Y7 = λy72 ƞ2 + ε7
Y8 = λy83 ƞ3 + ε8
Y9 = λy93 ƞ3 + ε9
Y10 = λy103 ƞ3 + ε10
(2.7)
Pada hybrid model Gambar 2.4, model struktural yang terbentuk adalah ƞ1 = γ11 ξ1 + γ12 ξ2 + ζ1 ƞ2 = β 21 ƞ 1+ ζ2 ƞ3 = β 31 ƞ 1 + γ32 ξ 2 + ζ3
2.4
(2.8)
Partial Least Square (PLS) Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold
sekitar tahun 1966. Pada awalnya PLS dikembangkan sebagai metode umum untuk mengestimasi path mode yang menggunakan variabel laten dengan multiple indocator. PLS awalnya diberi nama NIPALS (Nonlinear Iterative Partial Least Square) karena PLS menggunakan dua prosedur iterative yaitu metode estimasi least squares (LS) untuk single dan multi component model untuk conanical correlation. Pendekatan PLS adalah distribution free yang artinya data tidak dapat berdistribusi tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio. Dalam pengembangannya, model dasar PLS diselesaikan oleh Herman Wold pada tahun
15
1977 yang kemudian dikembangkan lebih lajut oleh Lohmoller pada tahun 1984 dan 1989, dan kemudian dikembangkan oleh Chin pada tahun 1996. (Ghozali, 2011 : 18). Sirohi et al. (1998) dalam Giraldi dan Lopes (2012 : 26) berpendapat bahwa PLS merupakan tehnik yang kuat dalam menganalisis variabel laten yang memiliki beberapa indikator pada SEM. Chin (1998) dalam Giraldi dan Lopes (2012 : 26) menambahkan bahwa PLS menggunakan prosedur estimasi berbasis minimum squares, dimana tidak memiliki tekanan pada skala pengukuran, distribusi data ataupun ukuran sampel. Ghozali (2011 : 19) menyimpulkan bahwa PLS adalah sebuah pendekatan alternatif yang bergeser dari pendekatan SEM berbasis covariance menjadi berbasis variance. Desain PLS dimaksudkan untuk mengatasi keterbatasan metode SEM lainnya ketika data mengalami masalah seperti pengukuran data dengan skala tertentu, jumlah sampel yang kecil, adanya missing value, data tidak normal dan adanya multikolinearitas. Selain itu PLS dapat digunakan pada setiap jenis skala data (nominal, ordinal, interval, rasio) serta syarat asumsi yang lebih fleksibel. Terdapat tiga kategori dalam melakukan estimasi parameter pada PLS, yaitu weight estimate, path estimate, dan means dan lokasi parameter. Weight estimate digunakan untuk mencipatakan skor dari variabel laten. Path estimate (estimasi jalur) digunakan untuk menghubungkan antar variabel laten dan juga menghubungkan variabel laten dengan blok indikatornya (loading). Means dan lokasi parameter sebagai nilai konstanta regresi dari indikator dan variabel lain. Selain itu, PLS menggunakan proses iterasi tiga tahap dan estiap tahap menghasilkan estimasi. Tahap pertama menghasilkan weight estimate, tahap kedua menghasilkan inner model dan outer model, dan tahap ketiga menghasilkan means dan lokasi (konstanta).
16
Pada tahap pertama dan kedua, komponen skor estimasi untuk setiap variabel laten dapat menggunakan dua cara, yaitu melalui outside approximation dan menggunakan inside approximation. Outside approximation menggambarkan weighted
agregat
dari
indikator
konstruk,
sedangkan
inside
aproksimasi
menggunakan weighted agregat component score lain yang berhubungan dengan konstruk dalam model teoritis. Pada tahap ketiga, dilakukan perhitungan mean setiap indikator dengan menggunakan data asli untuk mendapatkan parameter mean, kemudian melakukan perhitungan means dari nilai weight pada variabel laten yang didapat dari tahap satu. Dengan nilai mean untuk setiap variabel laten dan path estimate dari tahap dua, maka lokasi parameter untuk setiap variabel laten dependen dihitung sebagai perbedaan antara mean yang baru dihitung dengan systematic part accounted oleh variabel laten yang mempengaruhinya.
2.4.1. Spesifikasi Model Terdapat tiga model analisis jalur dalam PLS, yaitu inner model yang menspesifikasi hubungan antar variabel laten, outer model yang menspesifikasi hubungan antara variabel laten dengan variabel manifes, weight relation yang mengestimasi nilai dari variabel laten 1.
Inner Model Inner model merupakan model yang menggambarkan hubungan yang ada
di antara variabel laten berdasarkan pata substantive theory. Inner model biasa disebut sebagai inner relation atau structural model. Model persamaan inner model adalah sebagai berikut:
17
η = β0 + βη + Γξ + ζ
(2.9)
Dimana η = vektor variabel laten endogen (dependen), ξ = vektor variabel laten eksogen (independen) ζ = vektor residual (unexplained variance). Oleh karena PLS didesain untuk model rekursif, atau sering disebut causal chain system, maka model rekrusif dari PLS adalah sebagai berikut η =Σβ η +Σ γ ξ +ζj j i ji i i jb b
(2.10)
Dimana β γ
2.
ji
jb
= koefisien jalur yang menghubungkan predictor endogen = koefisien jalur yang menghubungkan predictor eksogen
i…b
= indeks range sepanjang I dan b
j
= jumlah variabel laten endogen
ζj
= inner residual variable.
Outer Model Outer model adalah model yang menggambarkan hubungan antara
variabel laten dengan indikatornya. Outer model biasa disebut sebagai outer relation atau measurement model. Pada outer model terdapat dua model yaitu model indikator refleksif dan model indikator formatif. Model refleksif sering disebut sebagai principal factor model yang berarti variabel manifes dipengaruhi oleh variabel laten. Persamaan model indikator refleksif adalah sebagai berikut x = λ xξ + εx
(2.11)
y = λ yη + εy
(2.12)
18
Di mana x dan y adalah indikator untuk variabel laten eksogen (ξ) dan varabel laten endogen (η). Sedangkan λ x dan λ y merupakan matriks loading yang
menggambarkan
seperti
koefisien
regresi
sederhana
yang
menghubungkan variabel laten dengan indikatornya. Model formatif merupakan kebalikan dari model refleksif dimana model formatif mengasumsikan bahwa variabel manifes mempengaruhi variabel laten. Arah hubungan kausalitas mengalir dari variabel manifes ke variabel laten. Persamaan model indikator formatif adalah sebagai berikut: ξ = ΠξXi + δξ
(2.13)
η = ΠηYi + εη
(2.14)
Dimana ξ,η , X, dan Y sama dengan persamaan sebelumnya. Dengan Πx dan Πy adalah seperti koefisen regresi berganda dari variabel laten terhadap indikator, sedangkan δξ dan εη adalah residual dari regresi. Menurut Jarvis, Mackanzie dan Podsakoff (2003) dalam Ghozali (2011 : 13), terdapat beberapa kriteria untuk menentukan formatif model atau refleksif model, yaitu : a.
Apabila terjadi perubahan pada variabel laten, maka variabel manifes pada model formatif tidak akan mengalami perubahan, sedangkan pada model refleksif akan mengakibatkan adanya perubahan pada variabel manifes,
b.
Apabila terjadi perubahan pada variabel manifes, maka variabel laten pada model formatif mengalami perubahan, sedangkan pada model releksif tidak akan mengakibatkan adanya perubahan pada variabel laten,
19
c.
Arah kausalitas pada model formatif dari variabel manifes ke variabel laten sedangkan arah kausalitas pada variabel refleksif dari variabel laten ke variabel manifes,
d.
Kemiripan content pada variabel manifes di model formative tidak harus sama atau mirip, sedangkan variabel manifes pada model refleksif harus memiliki content yang sama atau mirip,
e.
Pada model formatif tidak memiliki kovarian antar variabel manifes, sedangkan pada model refleksif diharapkan ada kovarian antar variabel manifes.
2.4.2. Kriteria Penilaian Dalam penggunaanya, PLS memiliki beberapa evaluasi terhadap model struktural dan model pengukuran yang ada. Dalam evaluasi model pengukuran, dilakukan uji convergent validity, discriminant validity, composite reliability, dan Average Variance Extracted. Sedangkan dalam evaluasi model pengukuran dilakukan uji R-squared (R2) dan uji estimasi koefisien jalur. 1.
Convergent validity Convergent validity digunakan untuk mengukur besarnya korelasi antara
variabel laten dengan variabel manifes pada model pengukuran refleksif. Dalam evaluasi convergent validity dapat dinilai berdasarkan korelasi antara item score / component score dengan construct score. Menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2012 : 25), suatu kolerasi dapat dikatakan memenuhi convergent validity apabila memiliki nilai loading sebesar lebih besar dari 0,5 sampai 0,6.
20
2.
Discriminant Validity Discriminant Validity dari model pengukuran refleksif dapat dihitung
berdasarkan nilai cross loading dari variabel manifes terhadap masing-masing variabel laten. Jika kolerasi antara variabel laten dengan setiap indikatornya (variabel manifes) lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya, maka variabel laten tersebut dapat dikatakan memprediksi indikatornya lebih baik daripada variabel laten lainnya. Selain itu, discriminant validity
juga dapat dihitung dengan
membandingkan nila square root of average variance extracted (AVE). Apabila nilai √AVE lebih tingi daripada nilai korelasi di antara variabel laten, maka discriminant validity dapat dianggap tercapai. Discriminant validity dapat dikatakan tercapai apabila nilai AVE lebih besar dari 0,5. Cara untuk menghitung nilai AVE adalah sebagai berikut: AVE =
(2.15)
Dimana λ1 adalah loading factor (convergent validity), dan var ε(i) = 1λ12. 3.
Composite Reliability Variabel laten dapat dikatakan memiliki realibilitas yang baik apabila
nilai composite reliability lebih besar dari 0,6. Cara untuk composite reliability adalah sebagai berikut: pc
=
(2.16)
Dimana λ1 adalah loading factor (convergent validity), dan var ε(i)= 1λ12. Ghozali (2011 : 26) menyatakan bahwa pengukuran ini dapat digunakan untuk mengukur realibiltias dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan nilai composite realibility (pc).
21
4.
R-squared (R2) Pengujian R-squared (R2) merupakan cara untuk mengukur tingkat
Goodness of Fit (GOF) suatu model struktural. Nilai R-squared (R2) digunakan untuk menilai seberapa besar pengaruh variabel laten independen tertentu terhadap variabel laten dependen. Menurut Chin (1998) dalam Ghozali (2012 : 27), hasil R2 sebesar 0,67 mengindikasikan bahwa model dikategorikan baik. Hasil R2 sebesar 0,33 mengindikasikan bahwa model dikategorikan moderat. Sedangkan Hasil R2 sebesar 0,33 mengindikasikan bahwa model dikategorikan lemah. 5.
Uji Signifikansi Uji signifikansi bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh
variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji signifikansi pada metode PLS, variabel bebas yang dimaksud adalah variabel laten eksogen dan variabel terikat yang dimaksud adalah variabel laten endogen. Nilai estimasi untuk hubungan jalur dalam inner model digunakan untuk mengetahui signifikansi dari hubungan-hubungan antar variabel laten. Nilai signifikan dapat diperoleh dengan prosedur bootstrapping yang dikembangkan oleh Geisser & Stone. Hipotesis yang digunakan pada uji signifikansi adalah: H0 = Variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap varabel terikat H1 = Variabel bebas berbengaruh signifikan terhadap variabel terikat Statistik uji yang digunakan adalah: T statistik = Dimana bj adalah nilai dugaan βj dan S(bj) adalah standar error bagi bj. Daerah penolakan yang digunakan adalah: H0 ditolak apabila |T statistik| > Tα, df atau p-value < α.
(2.17)
22
2.5
Pertumbuhan Ekonomi dan Indikatornya Menurut Jhingan (2007 : 3), pada awalnya ilmu pertumbuhan dan
pembangungan ekonomi muncul karena adanya kesadaran dari negara–negara maju bahwa kemiskinan di suatu tempat merupakan bahaya bagi kemakmuran di mana pun. Lebih lanjut Meier dan Baldwin dalam Jhingan (2007 :3) mengatakan bahwa pengkajian mengenai kemiskinan bangsa-bangsa bahkan terasa lebih mendesak daripada pengkajuan kemakmurannya. Pertumbuhan ekonomi merupakan suatu proses multidimensional yang mencakup berbagai perubahan mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap masyarakat,dan institusi-institusi nasional, di samping tetap mengejar akselerasi pertumbuhan ekonomi, penanganan ketimpangan pendapatan, serta pengentasan kemiskinan (Todaro dan Smith, 2006 : 18). Lebih lanjut Todaro dan Smith (2009) berpendapat bahwa
pertumbuhan ekonomi
merupakan proses stabil dimana
kapasitas produksi ekonomi meningkat dari waktu ke waktu yang dapat meningkatkan pendapatan dan pengeluaran nasional. Sukirno (2006 : 9) berpendapat bahwa pengertian dari pembangunan ekonomi adalah serangkaian usaha dalam suatu perekonomian untuk mengembangkan kegiatan ekonominya sehingga infrastruktur lebih banyak tersedia, perusahaan semakin banyak dan semakin berkembang, taraf pendidikan tinggi dan teknologi semakin meningkat. Sebagai implikasi dari perkembangan ini diharapkan dapat meningkatkan kesempatan kerja dan tingkat pendapatan masyarakat sehingga taraf kehidupan masyarakat semakin membaik. Schumpeter dalam Jhingan (2007 : 4) menyatakan bahwa perkembangan adalah perubahan spontan dan terputus - putus dalam keadaan stasioner yang senantiasa mengubah dan mengganti situasi keseimbangan yang ada seeblumnya.
23
Sedangkan pertumbuhan adalah perubahan jangka panjang secara perlahan dan mantap yang terjadi melalui kenaikan tabungan dan penduduk. Lebih lanjut, Jhingan (2007 : 5) menyatakan bahwa terdapat tiga cara dalam mendefinisikan perkembangan ekonomi. Definisi pertama, perkembangan ekonomi harus diukur dalam arti kenaikan pendapatan nasional nyata dalam suatu jangka waktu yang panjang. Pendapatan nasional nyata menunjuk pada keseluruhan output barang-barang jadi dan jasa dari negara tersebut, bukan dalam bentuk uang. Akan tetapi hal ini tidak sesuai kenyataan karena di dalam perekonomian, keberagaman harga tidak terelakkan. Definisi kedua, berkaitan dengan pendapatan nyata per kapita dalam jangka panjang. Para ekonoom mendefinisikan pembangunan ekonomi dalam arti kenaikan pendapatan atau output per kapita. Definisi ini bermaksud menekankan bahwa bagi perkembangan ekonomi, tingkat kenaikan pendapatan nyata seharusnya lebih tinggi daripada tingkat pertumbuhan
penduduk.
Definisi
ketiga,
ada
kecenderungan
lain
untuk
mendefinisikan perkembangan ekonomi dari titik - titik kesejahteraan ekonomi. Dalam definisi ini, perkembangan ekonomi dipandang sebagai suatu proses dimana pendapatan nasional nyata per kapita naik akan diikuti dengan penurunan kesenjangan pendapatan dan pemenuhan keinginan masyarakat. Pada penelitian sebelumnya, Prabowoningtyas (2011) menyimpulkan bahwa pembangunan ekonomi berkaitan dengan pendapatan per kapita dan pendapatan nasional. Pendapatan per kapita adalah pendapatan rata - rata penduduk suatu daerah sedangkan pendapatan nasional adalah nilai produksi barang - barang dan jasa - jasa yang diciptakan dalam suatu perekonomian di dalam masa satu tahun. Pertambahan pendapatan nasional dan pendapatan per kapita dari masa ke masa dapat digunakan
24
untuk mengetahui laju pertumbuhan ekonomi dan juga perkembangan tingkat kesejahteraan masyarakat suatu daerah pendapatan per kapita. Untuk mengetahui adanya pertumbuhan ekonomi suatu negara, tidak dapat diukur secara langsung, maka diperlukan suatu indikator untuk mengukurnya. Terdapat dua indikator yang dapat digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi yaitu : 1.
Produk Domestik Bruto (PDB) Produk Domestik Bruto (PDB) atau di tingkat regional disebut Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan jumlah barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian dalam satu tahun dan dinyatakan dalam harga pasar. Baik PDB atau PDRB merupakan ukuran yang global sifatnya dan bukan merupakan alat ukur pertumbuhan ekonomi yang tepat karena belum dapat mencerminkan kesejahteraan penduduk yang sesungguhnya. 2.
Produk Domesti Bruto Per kapita / Pendapatan Per kapita Produk domestik bruto per kapita atau produk domestik regional bruto per
kapita pada skala daerah dapat digunakan sebagai pengukur pertumbuhan ekonomi yang lebih baik karena lebih tepat mencerminkan kesejahteraan penduduk suatu negara daripada nilai PDB atau PDRB saja. Produk domestik bruto per kapita baik di tingkat nasional maupun di daerah adalah jumlah PDB nasional atau PRDB suatu daerah dibagi dengan jumlah penduduk di negara maupun di daerah yang bersangkutan, atau dapat disebut juga sebagai PDB atau PDRB rata - rata.
2.6
Pengaruh Sumber Daya Alam terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dalam pengertian umum, sumber daya alam didefinisikan sebagai komponen
dari ekosistem yang menyediakan barang dan jasa yang bermanfaat bagi kebutuhan
25
manusia. (Fauzi, 2010 :2) Pengertian sumber daya sendiri sudah konsep ketika balam ilmu ekonomi, Adam Smith menerbitkan buku "Wealth of Nation" pada tahun 1776, dimana sumber daya diartikan sebagai seluruh faktor produksi yang diperlukan untuk menghasilkan output. Dalam pengertian ini berarti sumber daya alam dapat diartikan sebagai komponen utama yang diperlukan untuk kegiatan ekonomi. Lebih lanjut Fauzi (2010 : 6) mengelompokkan sumber daya alam menjadi dua kelompok, yaitu : 1.
Sumber daya alam yang tidak dapat diperbarui (non-renvewable) Sumber daya alam yang tidak dapat diperbaharui adalah sumber daya alam
yang memiliki cadangan yang terbatas sehingga eksploitasi terhadap sumber daya tersebut karena menghabiskan cadangan sumber daya tersebut. Sumber daya alam ini memiliki kemungkinnan tidak tersedia lagi pada masa mendatang. Yang termasuk sumber daya yang tidak dapat diperbaharui yaitu mineral, logam, minyak dan gas bumi. Sumber daya ini diyakini membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mengembalikannya. Oleh karena itu dibutuhkan peraturan untuk memanfaatkan sumber daya alam secara bijaksana, bahkan dibutuhkan sebuah inventarisasi dan evaluasi tentang sumber daya alam yang tersedia. 2.
Sumber daya alam yang dapat diperbarui (renewable) Sumber daya alam yang dapat diperbaharui sering disebut sebagai flow,
sumber daya yang dapat diperbaharui dianggap sebagai sumber daya alam yang memiliki jumlah kuantitas fisik dan berubah sepanjang waktu. Jumlah sumber daya yang kita manffatkan sekarang dapat mempengaruhi dan dapat tidak mempengaruhi terhadap ketersediaan atau stok sumber daya di masa depan. Proses regenerasi pada sumber daya alam yang dapat diperbarui tergantung pada proses biologi.
26
Sumber daya yang termasuk dalam sumber daya yang dapat diperbarui adalah tanaman dan hewan dan energi yang dihasilkan oleh proses tenaga alam (air, tanah, angin, pasang surut, sinar panas matahari). Akan tetapi apabila telah melewati kapasitas maksimum regenerasinya, sumber daya ini dapat berubah menjadi sumber daya yang tidak dapat diperbarui. Proses dan cara yang diperlukan untuk mengembalikan keberadaan sumber daya alam ini pun tidak sulit, oleh karena itu sumber daya ini dikatakan tidak akan habis walau setiap hari dikonsumsi oleh manusia. Pemanfaatan sumber daya alam sendiri dilakukan pada berbagai sektor, yaitu sektor pertanian, sektor perkebunan, sektor peternakan, sektor perikanan dan sektor pertambangan. Jhingan (2007 : 67) menjelaskan bahwa faktor utama yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi adalah sumber alam atau tanah. Suatu negara yang memiliki sumber dalam yang melimpah dapat membangun perekonomian dengan cepat. Pada negara yang kurang berkembang, sumber alam sering terbengkalai atau kurang pemanfaatannya. Ketersediaan sumber alam yang melimpah tidak cukup untuk pertumbuhan ekonomi, dibutuhkan juga pemanfaatan secara tepat. Lebih lanjut, Todaro dan Smith (2006 :54) berpendapat bahwa besar kecilnya pertumbuhan ekonomi suatu negara sangat dipengaruhi kualitas ataupun kuantitas sumber daya pada negara tersebut, sumber daya yang dimaksud adalah sumber daya fisik (physical resources) atau kekayaan alam maupun sumber daya manusia (human resources). Lebih lanjut Todaro dan Smith menjelaskan bahwa beberapa negara yang memiliki kekayaan alam yang berlimpah biasanya memiliki tingkat perekonomian yang tinggi, misalnya pada negara negara penghasil minyak seperti pada kawasan Teluk Persia seperti Arab Saudi, Bahrain dan Iran. Sebaliknya kasus ekstrem yang memperlihatkan betapa sengsaranya negara yang kurang beruntung karena tidak
27
memiliki sumber daya alam yang baik misalnya pada negara Chad, Yaman, Haiti dan Bangladesh. Negara ini memiliki sedikit sumber daya alam yang bisa digunakan dan negara - negara ini dikategorikan sebagai negara miskin dengan pertumbuhan dan posisi perekonomian yang rendah. Maka dapat disimpulkan bahwa sumber daya alam sangat mempengaruhi terhadap pertumbuhan ekonomi pada suatu negara.
2.7
Pengaruh Sumber Daya Manusia terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sumber daya manusia adalah kemampuan terpadu dari daya pikir dan daya
fisik yang dimiliki manusia (Hasibuan, 2003 : 244). Lebih lanjut Hasibuan menjelaskan bahwa SDM merupakan segala sesuatu yang dimiliki oleh setiap manusia. SDM merupakan unsur utama dalam setiap aktivitas yang dilakukan. Kemajuan teknologi tidak berarti apa apa tanpa pernanan aktif SDM. Menurutnya setiap manusia memiliki daya pikir yang merupakan kecerdasan yang dibawa dari lahir (modal dasar) sedangkan kecakapan diperoleh dari usaha (belajar dan pelatihan). Dalam mengelola sumber daya manusia itu sendiri dibutuhkan sebuah manajemen yang biasa disebut manajemen sumber daya manusia. Terdapat banyak pengertian pengembangan sumber daya manusia di dunia, menurut Bank Dunia (1990) dalam Subekhi dan Jauhar (2012 : 15), manajemen sumber daya manusia adalah upaya pengembangan manusia yang menyangkut pengembangan aktivitas dalam bidang pendidikan dan latihan, kesehatan, gizi, penurunan fertilitas, peningkatan kemampuan penelitian dan pengembangan teknologi. Untuk mendapatkan sumber daya manusia yang berkualitas, dibutuhkan input pendidikan yang baik. Hasil dari pendidikan itu sendiri dapat berupah kemampuan sumber daya alam seperti angkatan kerja. Pada faktanya, kenaikan jumlah yang
28
berpendidikan formal ini disertai juga dengan kecenderungan naiknya tingkat pendidikan angkatan kerja. Akan tetapi faktor perbedaan tempat (desa - kota) dan jenis kelamin masih menjadi masalah, angkatan kerja yang tingkat pendidikannya rendah masih menonjol. Menurut Todaro (2006 : 54), selain dipengaruhi oleh sumber daya fisik atau sumber daya alam, besar kecilnya pertumbuhan ekonomi suatu negara sangat dipengaruhi oleh sumber daya manusia (human resources). Oleh karena itu sumber daya manusia sangat penting dalam pembangunan ekonomi suatu negara. Kondisi kualitas sumber daya manusia merupakan kelemahan mendasar bagi negara-negara berkembang, termasuk Indonesia. Pengalaman selama krisis ekonomi menunjukkan bahwa negara-negara yang mempunyai kualitas sumber daya manusia yang lebih baik akan lebih cepat bangkit dari krisis yang melandanya. Misalnya pada negara negara maju seperti Korea, Jepang dan Singapura, negara - negara ini jarang mengalami krisis ekonomi yang parah seperti yang terjadi pada negara berkembang seperti Indonesia. Secara langsung ataupun tidak langsung, kualitas sumber daya manusia mempunyai peran penting dalam pertumbuhan ekonomi pada suatu negara.
2.8
Interaksi Manusia dan Komputer (IMK) Manusia hidup pada dunia yang memiliki produk berteknologi tinggi. Sebuah
produk dapat dikatakan berhasil apabila produk tersebut memiliki fungsi yang baik. Akan tetapi selama tiga dekade terakhir, fungsi bukan lagi merupakan faktor yang dominan dalam sebuah produk, melainkan interface design atau desain antar muka.
29
2.8.1
Pengertian Interaksi Manusia dan Komputer Interaksi manusia dan komputer merupakan sistem yang mampu
menghubungkan antara pengguna dengan komputer. Elemen - elemen yang terdapat di dalam user interface antara lain seperti menu, window, keyboard, mouse dan suara - suara komputer (Dastbaz, 2003 : 108).
2.8.2
Eight Golden Rules Menurut Shneiderman dan Plaisant (2010 : 88-89), ada Delapan Aturan
Emas (eight golden rules) dalam merancang antarmuka pemakai, yaitu : 1.
Berusaha untuk konsisten Konsisten dalam penggunaan font, warna, simbol, bentuk tombol, dan
tata letak. 2.
Universal Usability Menambahkan fitur bagi pengguna pemula berupa penjelasan dan bagi
pengguna berpengalaman berupa fitur shorcut, dan faster pacing. Sehingga memperkaya desain antarmuka dan kualitas sistem. 3.
Memberikan umpan balik (feedback) yang informatif Memberikan respons yang sesuai dengan aksi yang dilakukan pengguna
sehingga membantu pengguna dalam mengerti sistem. 4.
Merancang dialog yang memberikan penutupan Merancang urutan tindakan secara terogranisir yang terdiri dari suatu
permulaan, tengah, akhir, sehingga pemakai dapat mengetahui kapan suatu kelompok aksi dapat beralih ke aksi berikutnya.
30
5.
Pencegahan kesalahan yang sederhana Apabila pengguna melakukan kesalahan maka sistem harus dapat
mendeteksi kesalahan serta memberikan instruksi sederhana dan spesifik agar pengguna tau dimana letak kesalahan mereka dan dapat dengan mudah melakukan perbaikan. 6.
Memungkinkan pembalikan aksi (undo) Fungsi dari pembalikan aksi (undo) untuk
mengurangi kekuatiran
pengguna karena pengguna mengetahui kesalahan yang dilakukan pada aksi sebelumnya. Sehingga pengguna tidak takut untuk mengekplorasi pilihanpilihan lain yang belum biasa digunakan. 7.
Mendukung pusat kendali internal (internal locus of control) Pengguna
menjadi
yang telah terbiasa dengan suatu aplikasi biasanya ingin
pengontrol
sistem atas antarmuka dan tanggapan atas aksinya.
Sebaiknya sistem dirancang sedemikan rupa sehingga pengguna menjadi inisiator daripada responden. 8.
Mengurangi beban ingatan jangka pendek Karena keterbatasan manusia dalam memproses informasi dalam jangka
pendek, sehingga diusahakan agar tampilan dibuat sesederhana mungkin. Dan dibutuhkan
tampilan
yang
ringan,
penggabungan
halaman-halaman,
pengurangan frekuensi pergerakan antar jendela sehingga mengurangi beban ingatan jangka pendek.
2.9
Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) Perangkat lunak adalah sebuah instruksi atau sebuah program computer yang
ketika dijalankan menyediakan fitur, fungsi, dan kinerja (Pressman, 2010 : 4). Pada
31
awalnya, tidak ada yang mengira bahwa sebuat perangkat lunak dapat menjadi sebuah teknologi industry untuk keperluan bisnis, science dan engineering. Akan tetapi, sering perkembangannya, perangkat lunak menjadi sebuah pengganti dari teknologi sebelumnya. Menurut Pressman (Pressman, 2010 : 12), rekayasa perangkat lunak adalah pembentukan dan penggunaan prinsip - prinsip teknik suara dalam rangka untuk memperoleh perangkat lunak secara ekonomis yang handal dan bekerja secara efisien pada mesin nyata. Dalam rekayasa perangkat lunak terdapat tiga elemen utama (Pressman, 2010 : 13-14), yaitu : a. Proses (Process) Menyatukan metode dan alat bantu dalam pengembangan suatu perangkat lunak. Prosedur menjabarkan urutan kerja dimana metode akan diterapkan, catatan mengenai data- data yang dibutuhkan, serta kendali untuk menjaga kualitas dan mencatat perubahan pada perangkat lunak. b. Metode (Method) Metode merupakan cara – cara teknis membangun perangkat lunak yang
terdiri
dari
perancangan
proyek
dan
estimasi,
analisis
kebutuhan sistem dan perangkat lunak, perancangan struktur data, arsitektur program, prosedur algoritma, pengkodean, pengujian, dan pemograman. c. Alat Bantu (Tools) Alat bantu (tools) berfungsi untuk menyediakan dukungan yang bersifat otomatis ataupun semi otomatis untuk proses dan metode dalam perancangan dan pembuatan perangkat lunak.
32
2.10
Unified Modelling Language (UML) Menurrut Whitten dan Bentley (2007 : 371) UML adalah pemodelan yang
digunakan untuk menggambarkan sebuah sistem piranti lunak yang terkait dengan obyek. UML terdiri dari beberapa tipe diagram yaitu Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram.
2.10.1 Use Case Diagram Use case diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara sistem, eksternal sistem, dan pengguna. Diagram ini menyediakan informasi mengenai siapa saja yang akan menggunakan sistem tersebut dan bagaimana cara untuk menggunakannya (Whitten & Bentley, 2007 : 382). Terdapat beberapa komponen kunci pada use case diagram, yaitu : 1.
Use cases, digunakan untuk menggambarkan deskripsi fungsional dari sistem dari perspektif pengguna (user), yang berisi satu set perilaku terkait
transaksi
yang
biasanya
dilakukan
bersama-sama
untuk
menghasilkan nilai bagi pengguna. 2.
Actors, mewakili peran orang, sistem lain, perangkat lain, ketika berkomunikasi dengan kasus penggunaan tertentu dalam sistem.
3.
Relationships, digambarkan sebagai garis antara dua simbol pada use case diagram. Arti dari setiap relationship berbeda tergantung dari bagaimana garis tersebut ditarik dan jenis simbol yang terhubung.
Terdapat beberapa jenis relationship pada use case diagram, yaitu : a.
Associations, terjadi apabila hubungan antara actor dan use case tersebut mendeskripsikan interaksi antara kedua belah pihak.
33
b.
Extends, terjadi apabila terdapat hubungan antara extention use case dan use case. Sebuah use case diperbolehkan untuk mempunyai banyak extends relationship, tetapi extension use case hanya dapat dilakukan apabila bersama dengan use case yang sedang berkembang
c.
Include, terjadi apabila ada urutan perilaku (use case) yang digunakan dalam sejumlah kasus, dan user ingin menghindari penyalinan deskripsi yang sama ke dalam setiap use case yang digunakan. Include Relationship biasa disebut sebagai penggambaran use case yang memiliki perilaku dari use case lain.
d.
Depends on, terjadi apabila sebuah use case tidak dapat berjalan apabila use case lainnya belum selesai diproses.
e.
Inheritance, terjadi apabila terdapat seorang aktor turunan (inherits) mewarisi peran dari actor lainnya.
Gambar 2.5. Contoh Use Case Diagram (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 384)
34
2.10.2 Activity Diagram Activity Diagram digunakan untuk menggambarkan aliran berurutan dari sebuah proses use case atau business process (Whitten & Bentley, 2007 : 382). Selain itu, dapat juga digunakan untuk logika model dengan sistem taitu, menggambarkan tindakan (action) yang akan dijalankan ketika suatu proses sedang berjalan dan beserta hasil dari proses yang dijalankan tersebut. Menurut Whitten dan Bentley (2007 : 391), terdapat beberapa komponen dalam menggambarkan activity diagram, yaitu : 1. Initial Node, bentuk lingkaran berisi penuh melambangkan awal dari suatu proses. 2. Actions, bentuk persegi panjang yang mempunyai ujung lingkaran yang melambangkan tahap-tahap per individu. Sequance dari actions menunjukan total dari aktivitas yang dilihat dari diagram. 3. Flows, panah pada diagram mengindikasikan kemajuan (progress) dari sebuah actions. Kebanyakan flow tidak membutuhkan kata untuk mengidentifikasikan mereka kecuali kata tersebut keluar dari decision. 4. Decision, bentuk berlian dengan satu flow masuk dan dua atau lebih flow keluar. Flow keluar menandakan untuk indikasi sebuah kondisi. 5. Merge, bentuk berlian dengan dua atau lebih flow masuk dan satu flow keluar. Merupakan penggabungan flow yang sebelumnya dipisahkan oleh decision. 6. Fork, bar hitam dengan satu flow yang masuk beserta dua atau lebih flow yang keluar. Actions dengan flow pararel di bawah fork dapat terjadi dengan adanya urutan secara bersamaan.
35
7. Join, bar hitam dengan dua atau lebih flow yang masuk beserta satu flow yang keluar, tercatat pada akhir dari proses secara bersamaan. Semua actions yang menuju join harus lengkap sebelum proses dapat berlanjut. 8. Activity Final, lingkaran solid di dalam lingkaran berongga yang menandakan akhir dari proses Selain komponen – komponen di atas, terdapat dua tambahan komponen dari activity diagram, yaitu : 1. Subactivity Indicator, simbol seperti sisir terbalik yang berada pada actions mengindikasikan bahwa actions telah keluar menuju activity diagram yang lain. Hal ini dapat membantu activity diagram agar tidak menjadi terlalu kompleks. 2. Connector, huruf yang berada di dalam lingkaran dan memberikan alat untuk mengarut kompleksitas. Flow yang menuju connector melompati flow yang keluar dari connector dengan huruf yang sama.
36
Gambar 2.6. Contoh Activity Diagram (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 392)
2.10.3 Class Diagram Class Diagram adalah sebuah diagram yang memberikan gambaran grafis dari sistem struktur obyek statis, menunjukkan kelas obyek bahwa sistem tersebut tersusun atas hubungan – hubungan antara kelas obyek (Whitten &
37
Gambar 2.7. Contoh Class Diagram (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 406) Dalam penggunaannya, class diagram memiliki beberapa istilah, yaitu: 1.
Visibility Fungsi dari visibility dalam class diagram adalah untuk menentukan
apakah atribut atau operasi dari suatu kelas dapat digunakan oleh kelas lain
38
Tabel 2.1. Penjelasan Visibility Visibility Private
Simbol -
Keterangan Hanya dapat digunakan oleh kelas yang mendefinisikan
Protected
#
Dapat
digunakan
oleh
kelas
yang
mendefisinikan dan turunannya Public
+
Dapat
digunakan
oleh
kelas
yang
berhubungan 2.
Multiplicty and Associations Fungsi dari multiplicity dalam class diagram adalah untuk menentukan
banyaknya kelas yang berhubungan dengan kelas yang dimaksud.
Gambar 2.8. Multiplictiy dan Associations (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 377)
39
3.
Generalization Fungsi
dari
generalization
pada
class
diagram
adalah
untuk
menggambarkan hubungan antara superclass dan subclass. Superclass adalah bentuk umum dari subclass, subclass adalah bentuk spesifik dari superclass
Gambar 2.9. Contoh Generalization (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 404)
4.
Aggregration Fungsi dari agregartion adalah untuk menggambarkan hubungan dimana
satu kelas merupakan bagian dari kelas lain. Dalam agregasi tidak menggambarkan sebuh inheritance, tetapi bersifat asimetris. Misalnya terdapat dua buah kelas team dan play, kelas player merupakan bagian kelas dari team, tetapi team bukan bagian kelas dari player.
40
Gambar 2.10. Contoh Agregration (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 379)
2.10.4 Sequence Diagram Sequence Diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan interaksi antara actor dengan sistem dalam skenario use case yang sedang berlangsung. Diagram ini menggambarkan bagaimana pesan dikirim dan diterima antar obyek dan urutannya (Whitten, 2007 : 394). Terdapat 5 (lima) komponen penting dalam sequence diagram, yaitu : 1.
Actor : ditunjukkan dengan symbol aktor
2.
System : kotak yang mengindikasikan sistem sebagai ‘black box’ atau sebagai keseluruhan. Tanda (:) adalah standar notasi sequence diagram untuk mendikiasikan sebuan ‘running instance’ sistem.
3.
Lifetimes : garis vertical memanjang kebawah dari actor dan system symbols, dimana mengindikasikan sequence.
4.
Activition bars : sebuah jalur yang mengindikasikan lama waktu ketika pengguna aktif dalam interkasi.
5.
Input messages : panah horisontal dari actor ke system yang mengindikasikan masukan pesan.
41
6.
Output messages : panah horizontal dari system ke actor yang ditandakan dengan garis putus putus.
Gambar 2.11. Contoh Sequence Diagram (Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 396)
2.11
Model Proses Menurut Pressman (2010 : 31), software process didefinisikan sebagai sebuah
kerangka kerja untuk kegiatan, tindakan dan tugas – tugas yang dibutuhkan untuk membangun perangkat lunak dengan kualitas tinggi. 2.11.1 Agile Software Development Menurut Pressman (2010 : 65) agile software development adalah suatu cara pengembangan perangkat lunak dimana menggunakan metode informal untuk mencapai kepuasan pelanggan. Agila software development biasanya digunakan pada lingkunan bisnis modern untuk menyampaikan suatu perangkat lunak secara cepat.
42
2.11.2 Extreme Programming (XP) XP merupakan salah satu metode dari Agile Software Developmenet. Dalam metode XP, terdapat 5 (lima) valiue yang digunakan yaitu communication, simplicity, feedback, courage, dan respect. Dalam proses XP, stakeholder dan pengembang berkomunikasi secara informal. Selain itu, stakeholder dan pengembang bersama menentukan batasan dalam perancangan program yang dibutuhkan untuk keperluan yang mendesak. Setiap perubahan yang terjadi pada program akan diberitahukan kepada stakeholder untuk feedback dari stakeholder (Pressman, 2010 : 72-73).
Gambar 2.12. Proses Extreme Programming (Sumber : Pressman, 2010 : 74) Menurut Pressman (2010 : 74), terdapat 4 (empat) tahap pada proses Extreme Programming (XP), yaitu : 1.
Planning Pada tahap ini XP team harus dapat memahami persyaratan software yang diinginkan oleh stakeholder kemudian melakukan penyusunan
43
stories yang menggambarkan fitur dan fungsi yang dibutuhkan oleh software yang dikembangkan. Setiap story tersebut diberi nilai oleh XP team berdasarkan lama pengerjaan setiap story. Apabila terdapat story yang membutuhkan waktu tiga minggu dalam pengembangan, maka XP team akan meminta stakeholder untuk membagi story tersebut menjadi beberapa story yang lebih sederhana. Selain itu, kebutuhan - kebutuhan baru yang dibutuhkan dapat ditambahkan sebagai story baru setiap saat. 2.
Design XP menggunakan prinsip Keep It Simple (KIS) yaitu suatu design sederhana lebih disukai dibandingkan sebuah design yang lebih kompleks. XP juga mendukung refactoring yang merupakan proses mengubah suatu system software dimana hasil dari kode tidak berubah tetapi struktur kode itu sendiri berubah dan semakin disederhanakan. Selain itu, pada XP proses design dapat dilakukan sebelum atau setelah proses coding.
3.
Coding Pada proses ini, dimulai dengan test setiap story yang sudah dikembangkan dan didesain. Setelah unit test dibuat, XP team fokus pada bagaimana cara mengimplementasikannya. Kunci dari proses coding adalah pair programming dimana XP mengizinkan dua orang melakukan proses coding secara bersamaan untuk membuat code dari sebuat story.
4.
Testing Pada proses ini dilakukan pengujian kode dengan unit test yang sudah tersedia oleh XP team. Kemudian dilakukan XP acceptance test atau biasa disebut sebagai customer test yang dilakukan oleh stakeholder dan
44
fokus pada keseluruhan sistem dan fungsi yang dilihat dan ditinjau oleh stakeholder.
2.12
Java Pada awalnya, java diberi nama Oak yang diciptakan pada tahun 1991 oleh
James Gosling yang merupakan pengembang dari Sun Microsystems . Oak sendiri digunakan untuk embedded chips pada formulis elektronik saja. Pada tahun 1995, Oak dikembangkan dan diganti nama menjadi Java yang digunakan untuk mengembangkan internet applications (Liang, 2011 : 32). Menurut Sun (website resmi java), java memiliki karakteristik yaitu simple, object oriented, distributed, interpreted, robust, secure, architecture neutral;, portable, high performance, multithreaded, dan dynamic. Seiring dengan perkembangannya, Java tidak hanya digunakan untuk internet programming, tetap juga digunakan untuk mengembangkan standalone applications melintasi platform di server, desktop dan mobile.
2.13
Object Oriented Programming (OOP) Menurut Liang (2011 : 288), object oriented programming (OOP) merupakan
cara
programming
yang
menggunakan
obyek.
Obyek
merepresentsaikan
perancangan software yang berorientasi obyek dilakukan dengan membagi fungsifungsi berdasarkan pembagian tanggung jawab yang ditetapkan kepada setiap kelas yang dibuat. Setiap kelas menyediakan pelayanan untuk mengerjakan operasi tertentu dan dilakukan oleh obyek yang dibuat dari kelas tersebut. Secara garis besar, suatu bahasa pemrograman dapat dikatakan sebagai Object Oriented Programming (OOP) apabila program tersebut mendukung konsep abstraksi (abstraction), enkapsulasi (encapsulation), polimorfisme (polymorphism),
45
dan pewarisan (inheritance). Selain konsep-konsep ini, ada beberapa konsep fundamental lainnya, seperti kelas, obyek, dan message.
2.14
Net Beans NetBeans adalah sebuah proyek open-source yang didedikasikan untuk
menyediakan sebuah produk software development (NetBeans IDE dan NetBeans Platform) yang memenuhi kebutuhan developers, users dan businesses yang mengandalakan NetBeans sebagai basis dari produk mereka (Anonim1, 2013). Pada bulan Juni tahun 2000, Sun Microsystems membuat NetBeans menjadi sebuah software open source hingga tahun 2010 ketika Sun Microsystems berubah nama menjadi Oracle. Kedua produk NetBeans IDE dan NetBeans Platform bebas digunakan untuk penggunakan komersial ataupun non-komersial.
2.15
R-Language R adalah sebuah sistem yang digunakan untuk komputasi statistika dan grafik
(Anonim2, 2013). R languange dapat dikatakan mirip dengan bahasa S yang dikembangkan oleh AT&T Bell Laboratories oleh Rick Becker, John Chambers dan Allan Wilks pada tahun 1980an. Syntax bahasa yang digunakan pada R language memiliki sedikit kesamaan dengan C, tetapi semantiknya adalah FPL (functional programming language). Pada R-languange mengijinkan pengguna untuk computing on the language yang artinya dapat menulis fungsi - fungsi secara manual dan dapat diekspresikan sebagai input, yang sangat berguna untuk model - model statistika dan grafik. Rlanguage merupakan gabungan dari fasilitas software yang memanipulasi data,
46
menghitung data dan untuk menampilkan grafik - grafik. R-language memiliki beberapa kelebihan, yaitu : 2.1. R-language sangat efektif dalam pengaturan data dan fasilitas penyimpanan, 2.2. Kumpulan dari operator - operator untuk mengkalkulasi pada array dan partikular matriks, 2.3. Tolls Collection yang bias digunakan untuk analisis data, 2.4. Penyediaan fasilitas secara grafik untuk menganalisis data dan menampilkannya pada layer ataupun secara hardcopy 2.5. Mudah untuk dikembangkan, sederhana dan merupakan bahasa pemrograman yang efektif karena memiliki fungsi conditional loops, user-defined recrusive functions dan menyediakan fasilitas input dan output.
47
2.16. Penelitian Relevan Tabel 2.2 Penelitian Relevan 1
Sodik (2007)
Pengeluaran Pemerintah
Metode analisis yang digunakan Hasil dari penelitian ini adalah dan adalah metode GLS ( General Least • Investasi
Pertumbuhan
Square).
swasta
: Studi Kasus Data ekonomi Variabel
berpengaruh
terhadap
pertumbuhan ekonomi regional.
Ekonomi Regional Variabel Dependen : pertumbuhan • Pengeluaran
Panel di Indonesia
tidak
pemerintah
berpengaruh
terhadap
pertumbuhan ekonomi regional. Independen
:
investasi • Keterbukaan ekonomi memiliki hubungan konsisten
swasta (Ip), investasi pemerintah
dengan teori tetapi tidak signifikan
yang diproksi dengan belanja daerah • Variabel angkatan kerja berpengaruh signifikan dengan (Ig), konsumsi pemerintah (Cg),
tanda
angkatan kerja (L), dan tingkat
regional.
keterbukaan ekonomi daerah (X-M).
negative
terhadap
pertumbuhan
ekonomi
48
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
2
Sancoyo
Analisis Pengaruh Metode
analisis
Hadi (2003)
Investasi,
adalah
SDM, digunakan
yang • Investasi, SDM dan SDA berpengaruh positif terhadap metode
• SDM dan sumber SDA mempunyari pengaruh yang dapat
SDA, Aglomerasi, analisis input-output. dan
Teknologi Variabel
Terhadap
laten
eksogen
Posisi Pertumbuhan
pertumbuhan ekonomi.
:
Ekonomi,
diandalkan untuk meramalkan klasifikasi daerah pada posisi daerah berkembang • SDM dilihat dari angkatan kerja dan SDAdilihat dari indeks
Perekonomian
Pendapatan Perkapita
Daerah
Valiabel laten endogen : Posisi
SDA merupakan faktor penentu terhadap posisi daerah sebagai
Kabupaten/Kota
Perekonomian
daerah berkembang cepat
Menurut Klassen Tengah 2000
Tipologi pertumbuhan di
Jawa Investasi,
Indikator ekonomi SDM,
: • Apabila jumlah angkatan yang bekerja naik sebesar 1000
SDA,
Tahun Aglomerasi, Teknologi.
orang maka probabilitas suatu daerah berada pada posisi berkembang cepat naik sebesar 83,53% dan jika indeks SDA
Indikator pendapatan perkapita
naik sebesar 1 maka probabilitas suatu dareah berada pada
: PDRB, jumlah penduduk.
posisi berkembang cepat naik sebesar 0,1%
49
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
3
Junawi
Analisis
Hartasari
Faktor
Saragih
Memperngaruhi
Ordinay
(2009)
Pertumbuhan
(OLS).
Ekonomi
Faktor- Metode
yang Hasil dari penelitian menunjukkan :
yang digunakan adalah metode • Pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan industri di Least
Square
: • Variabel pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan
dependen
: Pertumbuhan Ekonomi.
Kabupaten Tapanuli Variabel
independen
dan Pengeluaran
Kabupaten Langkat)
tingkat industri
Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat cenderung mengalami peningkatam
(Studi Variabel
Komparatif
Selatan
analisis
industri :
Selatan
mempunyai
pengaruh
positif
terhadap
pertumbuhan ekonomi Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat
pemerintah, • Variabel pengeluaran pemerintah mempunyai peranan signifikan
pendidikan
dan
terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat • Variabel
industri
merupakan
variabel
yang
memberikan
kontribusi paling sedikit terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat
50
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
4
Maria
Analisis
Fransiska
Peran Pemerintah dan digunakan adalah metode •
Teknik analisis data menggunakan Partial Least Square
(2012)
Orientasi
Partial Least Square (PLS).
(PLS), dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh
Kepemimpinan
Variabel penelitian : Kinerja
hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. PLS
Terhadap
Pengaruh Metode
analisis
yang Hasil dari penelitian ini adalah :
Komitmen Koperasi, inovasi, orientasi peran •
Organisasi, Motivasi, kepemimpinan, Inovasi Lingkungan
dan pemerintah,
Kinerja
Koperasi dan
dengan Metode Partial dimana
validity dan realibility yang baik setelah diukur dengan
motivasi,
construct reliability, convergent validity dan discriminant
investasi
validity
Least Square (PLS)
kerja,
kerja •
lingkungan setiap
Berdasarkan hasil pengolahan data, semua indikator memiliki
komitmen
Kerja organisasi,
serta Dampaknya Pada kepuasan
digunakan untuk menentukan benar atau salah suatu model.
variabel
memiliki variabel manifest sebagai indikatornya
Terdapat dua variabel yang berpengaruh positif terhadap kinerja
koperasi
lingkungan kerja.
yaitu
orientasi
kepemimpinan
dan
51
