BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Preferensi Preferensi adalah suatu sikap yang lebih menyukai sesuatu benda daripada benda lainnya. Penilaian preferensi adalah teknik penelitian dengan menyajikan dua atau lebih perangsang yang harus dipilih subjek yang diukur lewat tes verbal atau lisan (Chaplin, 2002).
2.2 Pre Test kuesioner Sebelum menyebarkan kuesioner kepada sampel sebenarnya, langkah awal yang harus dilakukan adalah mengadakan penelitian pendahuluan (pre test) untuk menguji apakah kuesioner sudah layak digunakan untuk pengumpulan data yang sebenarnya. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian pendahuluan ini sebanyak 20 Responden.
2.2.1 Uji Validitas Instrumen Validitas data diukur dengan menggunakan teknik Korelasi Spearman Rank. Menurut Masrun (1979) pada buku Metode penelitian bisnis (Sugiyono,p.124) menyatakan bahwa ”item yang mempunyai korelasi positif dengan kriterium (skor total) serta korelasi yang tinggi, menunjukkan bahwa item tersebut juga mempunyai validitas yang tinggi dengan syarat minimum untuk dianggap memenuhi syarat (valid) adalah r = 0.3”. Berdasarkan sumber tersebut, dasar pengambilan keputusan
9
pada unit validitas ini adalah jika skor jawaban dengan skor total jawaban setiap pertanyaan dikorelasi dengan rank spearman > 0.3, maka butir atau variabel tersebut valid.
6 ∑di2 rs = 1 – n (n-1)
dimana rs = koefisien korelasi Rank spearman
Dasar pengambilan keputusan pada uni validitas ini adalah: • Jika rs > 0.3 , maka butir atau variabel tersebut valid. • Jika rs < 0.3 , maka butir atau variabel tersebut tidak valid.
Validitas dalam penelitian pendahuluan ini sangat berguna untuk mengetahui derajat ketepatan alat ukur tentang isi atau arti sebenarnya yang diukur. 2.2.2 Uji Reliabilitas Instrumen Setelah melakukan uji validitas, analisis dilanjutkan pada uji reliabilitas menggunakan rumus ‘Crobach’s Alpha’. k
Realibilitas =
k-1
1-
∑ ∂i2 ∂t2
dimana : k = banyaknya pertanyaan
10
∂I = varians pertanyaan ∂t = varians total Hasil pengujian reliabilitas kemudian akan dibandingkan dengan rtabel. Menentukan nilai rtabel adalah dari tabel r (pada lampiran tabel), untuk df=jumlah kasus-2 dengan tingkat signifikansi 10%. Dasar pengambilan keputusan pada uji reliabilitas ini adalah : •
Jika ralpha (α) > rtabel, maka butir atau variabel tersebut reliable.
•
Jika ralpha (α) < rtabel, maka butir atau variabel tersebut tidak reliable
2.3 Statistika Deskriptif Statistik deskriptif adalah statistik yang berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Statistika Deskriptif adalah bidang statistika yang membicarakan cara atau metode mengumpulkan, menyederhanakan dan menyajikan data sehingga bisa memberikan informasi (Mattjik dan Sumertajaya, 2002) Statistika Deskriptif dapat didefinisikan sebagai metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna (Walpole,1995,p2). Menurut Walpole, sembarang ukuran yang menunjukkan pusat segugus data, yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya disebut ukuran lokasi pusat atau ukuran pemusatan. Ukuran pemusatan yang paling banyak digunakan adalah nilai tengah (mean), median dan modus (Walpole,1995,p23).
11
Median segugus data yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya adalah pengamatan yang tepat di tengah-tengah bila banyaknya pengamatan itu ganjil, atau rata-rata kedua pengamatan yang di tengah bila banyaknya pengamatan genap (Walpole,1995,p25). Sedangkan Modus segugus pengamatan adalah nilai yang terjadi paling sering atau yang mempunyai frekuensi paling tinggi genap (Walpole,1995,p26).
2.4 Analisis Konjoin 2.4.1 Pengertian Analisis Konjoin Analisis Konjoin adalah suatu teknik yang secara spesifik digunakan untuk memahami bagaimana keinginan atau preferensi konsumen terhadap suatu produk atau jasa dengan mengukur tingkat kegunaan dan nilai kepentingan relatif berbagai atribut suatu produk (Hair et al. 1995). Analisis Konjoin sangat berguna untuk membantu bagaimana seharusnya karakteristik produk baru, membuat konsep produk baru, mengetahui pengaruh tingkat harga serta memprediksi tingkat penjualan atau penggunaan (Kuhfeld, 2000). 2.4.2 Tahapan Analisis Konjoin Adapun tahapan yang harus dilakukan dalam analisis konjoin adalah sebagai berikut : 1. Menetapkan atribut-atribut dan taraf-tarafnya yang dianggap penting dan akan dilibatkan dalam mengevaluasi produk atau jasa. 2. Memilih metodologi yang akan digunakan dalam analisis konjoin berdasarkan jumlah atribut yang dilibatkan.
12
3. Merancang stimuli (kombinasi atribut dan taraf) yang akan membentuk produk hipotetik. 4. Melakukan pengumpulan data sesuai dengan metode pengukuran yang telah ditetapkan. 5.
Melakukan pendugaan parameter yang berkaitan dengan daya guna (utility) dari masing-masing atribut yang dievaluasi.
6. Melakukan interpretasi hasil
2.5 Teknik Pengambilan Sampel 2.5.1 Populasi dan Sampel Populasi merupakan kelompok yang menjadi pusat penelitian bagi peneliti yang dijadikan sebagai tempat untuk mengeneralisasi hasil penelitiannya (Gay, 1987 di dalam Indriyanto, 1997). Sampel merupakan bagian dari populasi. Dalam pelaksanaan penelitian, ruang lingkup populasi merupakan area yang amat luas batasnya sehingga penggunaan populasi sebagai instrumen penelitian sangat sulit dilakukan. Oleh karena itu, untuk memenuhi kelayakan dalam pelaksanaan penelitian, ditentukan populasi sasaran (target population), yaitu populasi yang digunakan untuk mengeneralisasi hasil penelitian. Namun demikian, populasi sasaran ini masih relatif sulit untuk ditentukan, karena belum tentu semua populasi sasaran dapat dijangkau. 2.5.2 Teknik Pengambilan Sampel Ditinjau dari jenis data yang dikumpulkan, data dapat dibagi menjadi dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Dari segi pendekatannya, terdapat perbedaan yang cukup mencolok antara data kualitatif dan kuantitatif. Pengumpulan 13
data kualitatif lebih intensif dengan mengambil daerah penelitian atau subjek penelitian yang relatif terbatas. Pada data kualitatif, peneliti berfungsi sebagai instrumen penelitian, yaitu sebagai pengumpul data. Analisis data kualitatif cenderung tidak menggunakan statistik, karena data yang diperoleh umumnya berbentuk uraian. Pada satu pihak, data kuantitatif cenderung menggunakan subjek yang relatif banyak dan daerah penelitian yang lebih luas. Instrumen yang digunakan cukup bervariasi, misalnya: tes, kuesioner, dan pedoman wawancara. Analisis data kuantitatif ini cenderung menggunakan statistik karena data yang diperoleh umumnya berbentuk bilangan numerik atau angka-angka. Oleh karena kecenderungan ruang lingkup daerah penelitian yang sangat luas, untuk menghemat dana, waktu, dan tenaga, data kuantitatif umumnya menggunakan sampel. Dengan demikian, peneliti data kuantitatif harus mempunyai pengetahuan tentang populasi dan kerangka sampel. Peranan peneliti dalam pelaksanaan penelitian data kuantitatif tidak hanya berhenti sampai dengan penarikan sampel saja, tetapi dengan adanya sampel, peneliti mempunyai konsekuensi untuk menarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis pada sampel tersebut. Hal yang perlu dipertimbangkan dalam penarikan kesimpulan tersebut adalah representasi hasil analisis terhadap populasi. Agar hasil analisis data kuantitatif yang dilakukan berdasarkan sampel tersebut dapat direpresentasikan pada populasi di mana sampel tersebut diambil, berbagai ketentuan perlu diperhatikan. Pada dasarnya, cara yang paling sederhana untuk memperoleh sampel yang dapat mewakili populasinya adalah pengambilan sampel yang bersifat acak. Namun 14
pada prakteknya, akan sangat sulit untuk menarik sampel yang acak. Konsep acak dalam pengambilan sampel berkaitan dengan konsep probabilitas (peluang). Hinkle, Wiersma, dan Jurs (1979) di dalam Indriyanto (1997) menyebutkan bahwa kriteria acak ada dua, yaitu: 1.
Setiap anggota populasi mempunyai kesempatan (peluang) yang sama untuk diambil sebagai sampel (non-zero probability).
2.
Semua anggota populasi yang terpilih sebagai sampel harus terpilih secara independen. Pengambilan sampel harus representatif, artinya mencerminkan karakteristik
populasi. Untuk menjadikan sampel representatif,
maka cara pengambilannya
adalah secara acak yaitu setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Namun demikian, cara pengambilan sampel secara acak tidak dapat menjamin bahwa sampel yang diambil betul-betul representatif (Fraenkel dan Wallen, 1990 di dalam Indriyanto, 1997). Hal ini dikarenakan adanya unsur subyektivitas peneliti yang tidak dapat dikontrol oleh peneliti pada saat menarik sampel tersebut. Penetapan sampel agar dapat benar-benar mewakili populasi dilakukan dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebab populasi (Nawawi, 1995). Penetapan sampel yang ideal mempunyai sifat sebagai berikut. 1. Dapat menghasilkan gambaran yang dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti. 2. Sederhana dan mudah dilaksanakan. 3. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya sedikit. 4. Dapat menentukan ketepatan (Tiken, 1965, Singarimbun, 1989) 15
Besarnya sampel yang harus diambil tergantung pada karakteristik populasi. Terdapat beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam menentukan jumlah sampel. 1. Derajat keseragaman populasi, makin seragam populasi makin kecil sampel yang diambil. 2. Ketepatan sampel, makin besar jumlah sampel makin tinggi tingkat ketepatannya. 3. Tingkat ketepatan analisis yang dilakukan. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan dalam penetapan sampel. Caracara tersebut, menurut Sugiyono (1997) dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu probability sampling dan nonprobability sampling. Selanjutnya masing-masing kelompok dapat diuraikan lagi sebagaimana terlihat pada gambar berikut ini.
Teknik Pengambilan Sampel
A. Probability Sampling
B. Non Probability Sampling
1. Simple random sampling 2. Systematic sampling 3. Stratified random sampling 4. Cluster Sampling 5. Multistage sampling
1. Quota sampling 2. Convenience/accidental sampling 3. Purpossive sampling 4. Snowball sampling
Gambar 2.1 Pembagian Cara Penarikan Sampel
16
2.5.3 Simple random sampling Dikatakan simple (sederhana) karena pengambilan sampel anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen. Dua cara dapat dilakukan dalam menarik simple random sampling : 1. Cara undian Yang pertama-tama adalah cara undian. Misalnya kita ingin memilih sebuah sampel yang besarnya dua dari sebuah populasi yang terdiri dari 5 orang tenaga ahli. Kita tulis nama tenaga ahli tadi masing-masing pada secarik kertas, dan kertas tersebut kita gulung. Lalu kita masukkan dalam sebuah kotak dan kita kocok. Kemudian kita tarik satu gulungan kertas. Lalu kita tarik satu gulungan kertas lain, tanpa memasukkan kembali gulungan kertas pertama. Nama-nama pada kedua gulungan kertas tadi merupakan anggota dari sampel kita yang kita tarik secara undian. 2. Menggunakan tabel angka random Cara kedua dengan angka random. Gunakan tabel dimana telah dikumpulkan angka-angka secara random, yang dinamakan tabel angka random ( table random numbers ). Dengan menggunakan angka random ini, kita dapat menarik n biangan secara random dari kumpulan bilangan dari 1 sampai dengan N. Marilah kita berikan sebuah contoh. Misalnya, dalam sebuah kampung terdapat 900 petani. Kita ingin menarik sebuah sampel yang besarnya 9 ( beranggotakan 9 orang petani ) untuk suatu keperluan. Jika kita menggunakan sistem undian, maka kita akan menyediakan 900 gulungan kertas dan masing-masing kertas kita
17
tuliskan nama petani. Tentu saja kerja ini melelahkan. Tetapi jika kita gunakan Tabel Angka Random, maka kita dapat menghemat waktu.
2.6 Skala Pengukuran Skala pengukuran digunakan untuk mengklasifikasikan variabel yang akan diukur supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya (Riduwan, 1997, p32). Jenis-jenis skala pengukuran ada empat, yaitu Skala Nominal, Skala Ordinal, Skala Interval, dan Skala Ratio.
2.7 Pengumpulan Data Dilihat dari sumber datanya, data dibagi menjadi dua, data primer, yaitu data yang diambil langsung dari sumbernya, dan data sekunder, yaitu data yang diambil melalui tangan kedua. Metode pengumpulan data adalah teknik yang digunakan oleh peneliti untuk memperoleh data yang akan digunakan pada penelitian. Metode menunjuk suatu kata abstrak dan tidak diwujudkan dalam benda, tetapi hanya dapat dilihatkan penggunaannya melalui: angket, wawancara, pengamatan, ujian (tes), dokumentasi, dan lainnya (Riduwan, 1997, p51). Instrumen pengumpulan data adalah alat bantu yang dipilih dan digunakan oleh peneliti dalam kegiatannya mengumpulkan data agar kegiatan tersebut menjadi sistematis dan mempermudah olehnya (Suharsimi Arikunto, 1997 di dalam Riduwan, 1997, p51). Selanjutnya instrumen yang diartikan sebagai alat bantu merupakan saran yang dapat diwujudkan dalam benda, contohnya: angket (quesionnaire), daftar 18
cocok (checklist), skala (scale), pedoman wawancara (interview guide atau interview schedule), soal ujian (test inventory), dan sebagainya.
Tabel 2.1 Kaitan antara metode pengumpulan data dan instrumen pengumpulan data No 1.
Jenis Metode Angket (quesionnaire)
Jenis Instrumen a. Angket (quesionnaire) b. Daftar cocok (checklist) c. Skala (scale) d. Inventori (inventory)
2.
Wawancara (interview)
a. Pedoman wawancara (interview guide) b. Daftar cocok (checklist)
3.
Pengamatan/Observasi
a. Lembar pengamatan
(observation)
b. Panduan pengamatan c. Panduan observasi (observation shet atau observation schedule) d. Daftar cocok (checklist)
4.
Ujian atau tes (tes)
a. Soal ujian (soal tes) b. Inventori (inventory)
5.
Dokumentasi
a. Daftar cocok (checklist) b. Tabel
Data yang dikumpulkan dalam penelitian digunakan untuk menguji hipotesis atau menjawab pertanyaan yang telah dirumuskan. Data yang diperoleh akan
19
dijadikan landasan dalam mengambil kesimpulan, oleh karena itu data yang dikumpulkan haruslah data yang benar. Agar data yang dikumpulkan baik dan benar, maka instrumen pengumpulan datanya pun harus benar. Pengambilan data pada penelitian ini menggunakan angket. Angket (quesionnaire) Angket (quesionnaire) adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada orang lain yang bersedia memberikan respon (responden) sesuai dengan permintaan pengguna (Riduwan, 1997, p52). Tujuan penyebaran angket adalah untuk mencari informasi yang lengkap mengenai suatu masalah dari responden tanpa merasa khawatir bila responden memberikan jawaban yang tidak sesuai dengan kenyataan dalam pengisian daftar pertanyaan. Disamping itu, responden mengetahui informasi tertentu yang diminta. Angket dibedakan menjadi dua jenis, yaitu angket terbuka dan tertutup. a. Angket Terbuka (angket tidak berstruktur) adalah angkat yang disajikan dalam bentuk sederhana sehingga responden dapat memberikan isian sesuai dengan kehendak dan keadaannya. b.
Angket Tertutup (angket berstruktur) adalah angket yang disajikan dalam bentuk sedemikian rupa sehingga responden diminta untuk memilih satu jawaban yang sesuai dengan karakteristik dirinya dengan cara membarikan tanda silang (x) atau tanda check (√).
2.8 Konsep Dasar Rekayasa Perangkat Lunak 2.8.1 Pengertian Rekayasa Piranti Lunak
20
Pengertian rekayasa piranti lunak pertama kali diperkenalkan oleh Fritz Bauer sebagai penetapan dan penggunaan prinsip-prinsip rekayasa dalam usaha mendapatkan piranti lunak yang ekonomis, yaitu piranti lunak yang terpercaya dan bekerja secara efisien pada mesin atau komputer (Pressman, 1992, p19).
2.8.2 Paradigma Rekayasa Piranti Lunak Menurut Roger Pressman (1992), “software is : (1) Instruction (computer programs) that when execute provide desired and performance, (2) Data structures that enable the program to adequately manipulation information, and (3) Documents that describe the operation and use of program. “ Dengan definsi tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa software adalah (1) Instruksi-instruksi (program computer) yang bila dijalankan akan memberikan fungsi dan unjuk kerja yang diinginkan . (2) Struktur data yang memungkinkan program untuk memanipulasi informasi secara cukup. (3) Dokumen-dokumen yang menjelaskan operasi dan penggunaan program-program. “Software components are created through a series of translations that map customers requirements to machine-executable code. A requirements model (or prototype) is translated into a design. The software design is translated into a language form that specified software data structure, procedural attributes, and related requirements. The language form is processed by a translation that converts it into machine executable instructions. (Roer Pressman, 1992)” Menurut pengertian diatas berarti komponen software diciptakan melalui beberapa perubahan dimana yang memetakan kebutuhan customer dengan kode yang dapat dieksekusi oleh 21
mesin. Model yang dibutuhkan diubah menjadi bentuk desain. Desain software tersebut diterjemahkan kedalam sebuah bentuk bahasa yang sesuai dengan struktur data software, atribut-atribut procedural dan yang disesuaikan dengan kebutuhan. Bentuk bahasa tersebut diproses dengan mengubah bahasa tersebut menjadi instrusi-instruksi yang dapat dieksekusi oleh mesin.
Terdapat lima paradigma (model proses) dalam merekayasa suatu piranti lunak, yaitu The Classic Life Cycle atau sering juga disebut Waterfall Model, Prototyping Model, Fourth Generation Techniques (4 GT), Spiral Model, dan Combine Model. Pada penulisan skripsi ini dipakai model Waterfall Model.
Menurut Pressman (1992, p20-21), ada enam tahap dalam Waterfall Model, seperti pada Gambar 2.2 berikut:
Gambar 2.2 Model Waterfall a. Rekayasa sistem (System Engineering) Aktivitas ini dimulai dengan penetapan kebutuhan dari semua elemen sistem. Gambaran sistem ini penting jika perangkat lunak harus
22
berinteraksi dengan elemen-elemen lain, seperti hardware, manusia dan database. b. Analisis kebutuhan perangkat lunak (Software Requirement Analysis) Yang dilakukan pada tahap ini adalah untuk mengetahui kebutuhan piranti lunak, sumber informasi piranti lunak, fungsi-fungsi yang dibutuhkan, kemampuan piranti lunak dan antarmuka piranti lunak tersebut. c. Perancangan (Design) Tahap ini menitikberatkan pada empat atribut program, yaitu struktur data, arsitektur piranti lunak, rincian prosedur dan karakter antarmuka. Tahap ini pula menerjemahkan kebutuhan ke dalam sebuah representasi perangkat lunak yang dapat dinilai kualitasnya sebelum dilakukan pengkodean. d. Pengkodean (Coding) Tahap
pengkodean
yang
dilakukan
adalah
memindahkan
hasil
perancangan menjadi suatu bentuk yang dapat dimengerti oleh mesin, yaitu dengan membuat program. e. Pengujian (Testing) Tujuan dari tahap pengujian adalah agar output yang dihasilkan oleh program sesuai dengan yang diharapkan. Pengujian dilakukan secara menyeluruh hingga semuah elemen, perintah dan fungsi dapat berjalan sebagaimana mestinya. f. Pemeliharaan (Maintenance)
23
Tahap pemeliharaan dilakukan dengan tujuan mengantisipasi kebutuhan pemakai terhadap fungsi-fungsi baru yang dapat timbul sebagai akibat munculnya sistem operasi baru, teknologi baru dan hardware baru.
Sesuai dengan daur hidup software, Roger Pressman membuat prosedur untuk pembuatan program yang tampak pada Gambar 2.3 Data Structure
Plan
Requirement Specification
Design
Listing
Working Program
Test Specification Gambar 2.3 Prosedur Pembuatan Program
2.9 Interaksi Manusia dan Komputer 2.9.1 Program Interaktif Suatu program yang interaktif dan baik harus bersifat user friendly. Scheiderman (1998, p15) menjelaskan lima kriteria yang harus dipenuhi oleh suatu program yang user friendly, yaitu:
1. Waktu belajar yang tidak lama. 2. Kecepatan penyajian informasi yang tepat.
24
3. Tingkat kesalahan pemakaian rendah. 4. Penghafalan sesudah melampaui jangka waktu. 5. Kepuasan pribadi.
2.9.2 Pedoman Merancang User Interface Terdapat beberapa pedoman yang dianjurkan dalam merancang suatu program, guna mendapatkan suatu program yang user friendly. 1. Delapan aturan emas. Untuk merancang sistem interaksi manusia dan komputer yang baik, harus memperhatikan delapan aturan dalam perancangan antarmuka, seperti: strive for consistency (berusaha keras untuk konsisten dalam merancang
tampilan),
enable
frequent
user
to
use
shortcuts
(memungkinkan pengguna menggunakan shortcuts secara berkala), offer informative feed back (memberikan umpan balik yang informatif), design dialogs to yield closure (merancang dialog untuk menghasilkan keadan akhir), offer simple error handling (memberikan penanganan kesalahan), permit easy reversal of actions (mengijinkan pembalikan aksi dengan mudah), support internal locus of control (mendukung pengguna menguasai sistem), dan reduce short-term memory load (mengurangi beban jangka pendek pada pengguna).
2. Teori waktu respons. Waktu respon dalam sistem Komputer menurut Scheiderman (1998, p352) adalah jumlah detik dari saat pengguna program memulai aktifitas 25
sampai menampilkan hasilnya di layar atau printer. Beberapa pedoman yang disarankan (Scheiderman, 1998, p367): pemakai lebih menyukai waktu respon yang pendek, waktu respon yang panjang mengganggu, waktu respon yang pendek menyebabkan waktu pengguna berpikir lebih pendek, waktu respon harus sesuai dengan tugasnya, dan pemakai harus diberi tahu mengenai penundaan yang panjang.
2.10 State Transition Diagram (STD) State Transition Diagram merupakan sebuah modeling tool yang digunakan untuk mendeskripsikan sistem yang memiliki ketergantungan terhadap waktu. STD merupakan suatu kumpulan keadaan atau atribut yang mencirikan suatu keadaan pada waktu tertentu. Komponen-komponen utama STD adalah: a. State, disimbolkan dengan State merepresentasikan reaksi yang ditampilkan ketika suatu tindakan dilakukan. Ada dua jenis state yaitu: state awal dan state akhir. State akhir dapat berupa beberapa state, sedangkan state awal tidak boleh lebih dari satu. b. Arrow, disimbolkan dengan Arrow sering disebut juga dengan transisi state yang diberi label dengan ekspresi aturan, label tersebut menunjukkan kejadian yang menyebabkan transisi terjadi. c. Condition dan Action, disimbolkan dengan
26
Condition Action
State 2
State 1
Gambar 2.4 Simbol Condition dan Action Untuk melengkapi STD diperlukan 2 hal lagi yaitu condition dan action seperti yang dapat diihat pada Gambar 2.4 diatas. Condition adalah suatu event pada lingkungan eksternal yang dapat dideteksi oleh sistem, sedangkan action adalah yang dilakukan oleh sistem bila terjadi perubahan state atau merupakan reaksi terhadap kondisi. Aksi akan menghasilkan keluaran atau tampilan.
2.11 Fractional Factorial Design Desain faktorial merupakan modifikasi dari design true experimental, yaitu dengan memperhatikan kemungkinan adanya variabel moderator yang mempengaruhi perlakuan ( variabel independen ) terhadap hasil ( variabel dependen ).
2.12 Diagram Aliran ( Flowchart ) Bodnar dan Hopwood (2000, p44-45) mengatakan bahwa Diagram Aliran Dokumen adalah diagram yang digunakan untuk menganalisis distribusi dokumen dalam sistem. Bagan-bagan ini diatur dalam kolom-kolom untuk mengelompokkan fungsi-fungsi pemrosesan yang dijalankan setiap entitas.
27
2.13 Penelitian Relevan Penelitian sebelumnya yang memiliki keterkaitan dengan penelitian ini pernah dilakukan oleh alumni mahasiswa Institut Pertanian Bogor yang membuat penelitian mengenai preferensi pelanggan simcard. Judul penelitian tersebut adalah Penerapan Analisis Konjoin Pada Penilaian Preferensi Pelanggan Terhadap Konsep Produk Simcard Prabayar GSM studi kasus masyarakat wilayah Tangerang . Penelitian ini dilakukan oleh Tri Maryugo Hawati. Penelitian ini telah berhasil membuat suatu rancangan sistem pendukung keputusan berdasarkan analisis statistika pada preferensi pelanggan simcard. Penelitian ini dibuat dengan hanya mempertimbangkan empat variabel analisis yaitu simcard prabayar GSM : Simpati, Mentari, IM3 dan Pro XL . Penelitian yang sekarang sedang dilakukan mengacu pada pengembangan penelitian ini. Perkembangan yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengenai faktor analisis terhadap kartu pra bayar CDMA dimana ada enam faktor (atribut) dan enambelas subfaktor(taraf), dan empat perusahaan provider CDMA yaitu semua provider sim card CDMA pra-bayar yang ada saat ini di Indonesia, tanpa dilakukan pembatasan seperti yang dilakukan peneliti sebelumnya, yang memilih empat variabel untuk dianalisis tanpa perlu adanya survei untuk mengetahui simcard merek apa yang mendominasi di Indonesia.
2.14 Tahapan Penelitian Terdapat beberapa tahapan penelitian yang dilalui dalam penyusunan proposal ini, yaitu:
28
1. Menentukan atribut dan taraf penyusun produk operator seluler yang akan digunakan dalam merancang kombinasi (stimuli). Atribut dan taraf yang akan dilibatkan ditentukan dengan melakukan penelitian pendahuluan. 2. Menentukan metodologi yang akan digunakan dalam analisis konjoin, yaitu tradisional konjoin. 3. Menyusun kuisioner Diawali dengan menyusun peubah-peubah untuk pertanyaan saringan terhadap responden dan peubah-peubah demografi untuk mengetahui karakteristik responden. Selanjutnya, menentukan rancangan kombinasi atribut dan taraf (stimuli) penyusun produk oprator seluler (simcard) prabayar CDMA. 4. Menentukan metode penarikan contoh Metode penarikan contoh yang digunakan adalah penarikan contoh berpeluang, yaitu Simple Random Sampling. 5. Melakukan pre-test (uji pendahuluan) dan perbaikan kuisioner Uji pendahuluan dengan menggunakan uji Pearson Moment 6. Melakukan pengumpulan data Pengumpulan data dilakukan dengan metode full profile dimana responden diminta untuk mengurutkan (meranking) stimuli mulai dari stimuli yang disukai sampai stimuli yang paling tidak disukai. 7. Melakukan analisis data a. Analisis statistika deskriptif untuk mengetahui karakteristik responden. b. Analisis konjoin untuk mengetahui preferensi responden terhadap atribut dan taraf simcard prabayar CDMA serta mengetahui kombinasi atribut
29
dan taraf penyusun produk simcard prabayar CDMA yang paling disukai responden. 8. Melakukan interpretasi hasil. Hasil dari penelitian kemudian akan digunakan untuk membantu mengambil keputusan manajerial pemasaran sim card CDMA pra-bayar melalui Sistem Pendukung Keputusan. 9. Perancangan program aplikasi Langkah terakhir yaitu membangun suatu program aplikasi untuk menjelaskan makna keluaran dari analisis yang telah digunakan dalam bentuk report. Selain itu juga dapat memberikan panduan mengenai faktor pengaruh yang paling signifikan terhadap preferensi pelanggan simcard.
2.15 Kerangka Pemikiran Penilaian preferensi pelanggan dilakukan dengan cara mengkombinasikan taraftaraf dari faktor terpenting bagi pelanggan yang disebut stimuli. Tahap selanjutnya menentukan metode konjoin yang
paling tepat berdasarkan jumlah atribut dan
melakukan pendugaan parameter dimana didapatkan nilai kegunaan masing-masing atribut.
2.16 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) SPK diciptakan untuk dapat menyediakan kebutuhan informasi yang spesifik untuk memecahkan masalah yang spesifik. SPK menyediakan informasi pemecahan masalah maupun komunikasi dalam memecahkan masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur. 30
a. Definisi Sistem Pendukung Keputusan Menurut Moore & Chang (Turban, 1995, p84) SPK adalah sistem yang dapat dikembangkan, mampu mendukung analisis data dan permodelan keputusan, berorientasi pada perencanaan masa mendatang, serta tidak bisa direncanakan interval (periode) waktu pemakaiannya. Bonczek, Holsapple, dan Whinston Turban, 1995, p84) mendefinisikan SPK sebagai suatu sistem yang berbasiskan komputer yang terdiri dari tiga komponen yang berinteraksi, yaitu: 1. Language System, adalah suatu mekanisme untuk menjembatani (interface) pemakai dan komponen lainnya. 2. Knowledge System, adalah repositori pengetahuan yang berhubungan dengan masalah tertentu baik berupa data maupun prosedur. 3. Problem Processing System, adalah sebagai penghubung kedua komponene lainnya, berisi satu atau beberapa kemampuan manipulasi/menyelesaikan masalah secara umum, yang diperlukan dalam pengambilan keputusan. Sedangkan menurut Keen, Scott-Morton (Turban, 1995, p83), SPK memadukan sumber daya intelektual seseorang dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan di dalam lingkungan masalah semi terstruktur. Gorry & Scott-Morto(Turban, 1995, p82) berpendapat bahwa SPK adalah sistem berbasiskan komputer yang interaktif, yang membantu pengambilan keputusan memenfaatkan data dan model untuk memecahkan masalah tidak terstruktur.
31
Maka dapat disimpulkan bahwa SPK merupakan suatu sistem pendukung bagi para manajer yang bekerja sebagai tim pemecah masalah, dalam mencari solusi dari permasalahan semi terstruktur dan tidak terstruktur, dengan jalan menyediakan informasi atau nasihat yang berkaitan dengan keputusan-keputusanyang spesifik.
b. Jenis-jenis Keputusan Keen dan Scott-Morton (Mallach 1997, p32) membagi keputusan berdasarkan keharusan keputusan dibuat dan cakupan keputusan tersebut, yaitu: 1. Keputusan terstruktur Sebuah keputusan terstruktur dapat merupakan keputusan yang dihasilkan oleh program komputer, keputusan terstruktur diambil untuk memecahkan masalah yang pernah terjadi sebelumnya. 2. Keputusan tidak terstruktur Keputusan yang diambil untuk memecahkan masalah baru atau sangat jarang terjadi, sehingga perlu dipelajari secara hati-hati. Komputer tetap dapat membantu pembuat keputusan, tetapi hanya dapat memberikan sedikit dukungan. 3. Keputusan semi terstruktur Keputusan di antara keputusan terstruktur dan tidak terstruktur. Keputusan-keputusan dibuat untuk menyelesaikan masalah. Dalam proses pemecahan suatu masalah, pembuat keputusan mungkin mempunyai banyak alternatif jawaban. Keputusan merupakan rangkaian tindakan yang perlu diikuti dalam proses pemecahan masalah yang dihadapi untuk menghindari dampakdampak negatif yang mungkin terjadi pada keputusan yang belum matang.
32
Tujuan dari SPK bukan untuk membuat proses pengambilan keputusan seefisien mungkin, walaupun waktu manajer berharga dan tidak boleh terbuang, tetapi manfaat utama menggunakan SPK adalah untuk mendapatkan keputusan manajerial yang lebih baik.
c. Tahap-tahap Pengambilan Keputusan Menurut Simon (McLeod, 1995, p57), ada empat tahap yang harus dilalui manajer saat memecahkan masalah. Tahap-tahap Simon tersebut adalah sebagai berikut. 1. Kegiatan Intelijen Mengamati lingkungan, mencari kondisi yang perlu diperbaiki. 2. Kegiatan Merancang Menemukan, mengembangkan, dan menganalisis berbagai tindakan alternatif yang mungkin. 3. Kegiatan memilih Memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia. 4. Kegiatan memilah Menilai pilihan-pilihan yang lalu.
d. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Tujuan-tujuan Sistem Pendukung Keputusan berhubungan dengan tiga prinsip dasar dari konsep Sistem Pendukung Keputusan, yaitu:
33
1. Struktur masalah Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur. 2. Dukungan keputusan Sistem Pendukung Keputusan mendukung pengambilan keputusan manajer, dan bukan untuk menggantikannya. 3. Efektivitas keputusan meningkatkan
efektivitas
pengambilan
keputusan
manajer
daripada
efisiensinya.
Solusi Komputer
Solusi Manajer -> Komputer
Solusi Manajer
Semi Terstruktur
Tidak Terstruktur
Terstruktur
Tingkat Struktur Masalah Gambar 2.4 SPK berfokus pada masalah-masalah semi terstruktur
e. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan Tidak ada ketetapan mengenai karakteristik dan kemampuan apa yang us terdapat pada SPK. Karakteristik umum yang terdapat pada setiap SPK adalah digunakan oleh manajer dan pegawai berpendidikan (knowledge workers), menggunakan database, dan menggunakan model. SPK diharapkan memiliki
34
beberapa karakteristik dan kemampuan SPK yang dituliskan oleh Turban (1995, p85-87) sebagai berikut. 1. SPK menyediakan dukungan bagi para pengambil keputusan, khususnya dalam memecahkan masalah semi terstrutur dan masalah tidak terstruktur. Caranya dengan menggabungkan kemampuan komputer memecahkan masalah terstruktur dengan kemampuan manusia untuk memecahkan masalah tidak terstruktur. 2. SPK ini mencakup berbagai tingkatan manajemen, dari tingkatan atas (eksekutif) dan manajemen tingkat menengah. 3. SPK ini dibuat untuk mendukung individu maupun kelompok dalam suatu perusahaan atau organisasi. 4. SPK mendukung beberapa keputusan yang saling berkaitan dengan proses pengambilan keputusan yang berurutan. 5. SPK mendukung semua tahapan dalam pengambilan keputusan, yaitu mulai dari tahapan intelijen, perancangan, pemilihan, dan implementasi. 6. SPK mendukung berbagai cara dalam pengambilan keputusan, sebab di dalam SPK itu sendiri terdapat proses yang langkahnya sama dengan proses pemikiran seorang pengambil keputusan. 7. SPK dapat disesuaikan terhadap waktu kondisi perekonomian atau persaingan, sehingga para pemakai dapat mengubah isi dari setiap variabel yang ada. 8. SPK mendukung user friendly dan user interaktif, dengan begitu akan terjadi komunikasi yang baik antara user dengan sistem, dan user tidak merasa kesulitan dalam mengoperasikan tools maupun sistem yang ada. 35
9. SPKmeningkatkan efektivitas pengambilan keputusan, dan juga menghemat biaya dan waktu yang ada. 10. Adanya pengendalian dalam setiap proses yang dilakukan oleh manusia, sebab SPK dibuat untuk membantu pengambilan keputusan bukan untuk menggantikan pengambil keputusan. 11. Pemodelan pada SPK yang memungkinkan untuk melakukan strategi lain dan dalam konfigurasi yang berbeda; pemodelan ini dapat membuat kita belajar.
f. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Komponen SPK terdiri dari beberapa subsistem, yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen model, subsistem dialog, dan subsistem manajemen pengetahuan. Other Computer Based Systems
Data Eksternal dan Internal
Data Management
Model Management
Knowledge Management
Dialog Management
Manager (User)
Gambar 2.5 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
36
g. Tahapan Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Menurut Turban (1995, p268-272), tahapan pengembangan SPK terdiri atas: 1. Perencanaan Tahap ini berhubungan dengan penetapan kebutuhan sistem, mendiagnosis dan menilai masalah yang dihadapi serta penetapan sasaran dari SPK yang ingin dicapai. 2. Penelitian Tahap ini dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan dari user, sumber daya yang tersedia serta lingkungan yang mempngaruhinya. 3. Perancangan Konsep dan Analisis Dalam tahap ini dilakukan suatu kegiatan membuat rancangan konseptual dan studi kelayakan, disarankan menggunakan pendekatan normatiuntuk mendefinisikan model yang ideal agar dapat menyediakan informasi sesuai dengan yang diinginkan. 4. Perancangan Meliputi perancangan dialog, komponen, sistem, pemrosesan masalah, dan kelengkapan basis data SPK. Perancangan dapat dibagi menjadi 3 (tiga) bagian yang saling berhubungan, yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen model, dan subsistem komunikasi. 5. Konstruksi Tahap ini merupakan tahap pembangunan SPK sesuai dengan konsep perancangan alat-alat yang digunakan.
6. Implementasi 37
Tahap implementasi adalah kelanjutan dari tahap konstruksi, di mana sistem siap untuk diimplementasikan ke dunia nyata. Implementasi meliputi penyiapan, demonstrasi, orientasi, pelatihan, dan penyebarluasan. 7. Dokumentasi dan Pemeliharaan Tahap ini terdiri atas perencanaan untuk mendukung sistem secara terusmenerus. Dokumentasi untuk penggunaan dan pengembangan dari sistem yang telah dibangun. Tahap A Perencanaan Pembangunan Sistem
Tahap B Penelitian Kebutuhan User
Tahap C
Analisis Sistem
Tahap D
Perancangan Layar Tampilan Dan Layar Dialog
Perancangan Model yang Dipakai
Perancangan Database SPPK
Pembangunan Sistem
Tahap E Tahap F Implementasi Sistem
Tahap G Pemeliharaan dan Dokumantasi Sistem
Tahap H
Penyesuaian Sistem Terhadap Kebutuhan
Gambar 2.6 Tahapan Pengembangan SPK
38
Perancangan Komponen Pengetahuan
Konsep Model Sistem Pendukung Keputusan Karakteristik utama dari SPK termasuk kemampuan pemodelannya. Ide dasar untuk menjalankan analisis SPK adalah dengan menggunakan model. a. Model Karakteristik utama dari SPK adalah kemampuannya dalam menggunakan model. Turban (1995, p42) menuliskan bahwa model adalah penyederhanaan atau abstraksi dari realita (kenyataan). Model selalu sederhana karena realita terlalu kompleks untuk ditiru dengan tepat dan karena banyak kompleksitas yang sebenarnya tidak relevan dengan masalah yang spesifik.
b. Simulasi Tindakan untuk menggunakan model menurut McLeod (1995, p65) disebut simulasi. Simulasi memperkirakan dampak dari keputusan pemecahan masalah dan terjadi dalam suatu pengaturan yang dijelaskan oleh elemen-elemen data skenario. Istilah skenario mulai digunakan untuk menjelaskan kondisi yang mempengaruhi simulasi.
c. Jenis Model Model
dapat
diklasifikasikan
berdasarkan
tingkat
level
abstraksi/pemodelannya menjadi 3 (tiga) bagian, yaitu sebagai berikut. 1.
Model Iconic (Schale) Model yang paling sederhan adan hanya merupakan replika dari sistem dan hanya berdasarkan pada perbedaan skala dari bentuk asli.
2.
Model Analog 39
Model ini tidak merepresentasikan sistem sebenarnya, namun memiliki sifat seperti sistem yang direpresentasikan. Model ini lebih abstrak dari model Iconic dan digunakan sebagai representasi dari kenyataan. Biasanya berupa diagram dua dimensi dan sedikit lebih rumit dari model Iconic. 3.
Model Matematika Model yang paling tepat untuk merepresentasikan SPK karena tingkat kerumitan hubungan antar sistem dalam suatu organisasi yang akan ditampilkan membutuhkan perhitungan matematika. Model matematika dapat dikelompokkan dalam tiga dimensi yaitu dimensi pengaruh waktu, tingkat keyakinan, dan kemampuan mencapai optimasi (McLeod, 1995, p65). a. Model Statis atau Dinamis Model statis tidak menyertakan waktu sebagai variabel. Model ini berkaitan dengan suatu situasi pada satu titik tertentu, misalkan foto. Sebaliknya model diyertakan waktu sebagai variabel. Model dinamis menggambarkan perilaku entitas dari waktu ke waktu, misalkan sebuah film. b. Model Probabilistik atau Deterministic Model probabilistik adalah model yang mencakup probabilitas. Probabilitas adalah peluang terjadinya sesuatu, probabilitas berkisar dari 0,00 (sesuatu yang sama sekali tidak mungkin terjadi) hingga 1,00 (sesuatu yang pasti terjadi). Model yang sebaliknya adalah model deterministik.
c. Model Optimisasi atau Suboptimisasi
40
Model optimisasi adalah model yang memilih solusi terbaik dari beberapa alternatif, untuk itu masalahnya harus terstruktur dengan sangat baik. Model suboptimisasi, disebut juga satisfying model, yaitu model yang memungkinkan manajer
memasukkan
serangkaian
keputusan,
dan
model
akan
memproyeksikan hasilnya. Model ini tidak mengidentifikasikan keputusan terbaik tetapi menyerahkan tugasnya tersebut pada manajer. Berdasarkan kategorinya model dibeda-bedakan menjadi beberapa macam: Tabel 2.2 Macam-macam Model Kategori Optimisasi masalah dengan berbagai alternatif Optimisasi dengan algoritma Optimisasi dengan formula Simulasi Model deskriptif lainnya Heuristik Model prediktif
Proses dan Objektif Menemukan solusi terbaik dengan jumlah alternatif yang relatif kecil
Teknik Representatif Tabel Keputusan Pohon Keputusan
Menemukan solusi terbaik dari jumlah alternatif yang besar dengan pembangunan bertahap Menemukan solusi terbaik dengan satu langkah dengan rumus Menemukan solusi yang lumayan dari beberapa alternatif terbaik Menggunakan rumus “what-if”
Model pemrograman linier dan matematika, model jaringan Sebagian model inventory Beberapa macam simulasi Pemodelan keuangan
Menemukan solusi g cukup baik dengan menggunakan aturan tertentu
Pemrograman heurisrik dan expert system Analisis Markov, model forecast
Melakukan prediksi atas keadaan tertentu
41
