BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Stok (Persediaan) Stok (persediaan) (Spencer B. Smith, 1989, p. 108) adalah persediaan barang atau secara umum dapat diartikan sebagai sumber daya yang sedang tidak dipakai, yang memiliki nilai ekonomis. Stok (persediaan) (Daniel Sipper dan Robert L. Bulfin, JR., p. 206) adalah sejumlah komoditas dari sebuah perusahaan yang disimpan untuk beberapa waktu untuk memenuhi kebutuhan yang akan datang. Dua pengertian di atas memiliki suatu persamaan, yaitu suatu barang yang disimpan dalam jangka waktu tertentu. Adapun penyimpanan barang haruslah dikontrol dengan baik. Banyak alasan perusahaan mengadakan persediaan barang, diantaranya adalah untuk menangani lonjakan permintaan terhadap barang yang dijualnya, musim yang akan datang yang dapat menghambat perputaran barang, dan lain sebagainya. Bagi perusahaan, persediaan barang ada 3 macam, yaitu persediaan bahan baku, persediaan barang setengah jadi, dan persediaan barang jadi. Setiap macam persediaan haruslah dikoordinasikan dengan baik, karena tanpa koordinasi akan muncul hambatan aliran barang. Dalam masalah persediaan atau stok, ada terkait beberapa macam biaya sebagai berikut.
8 - Purchasing cost: biaya yang timbul akibat pembelian barang. Biaya ini dipengaruhi oleh besarnya jumlah barang yang dipesan dan juga harga satuan dari barang yang dipesan. - Ordering cost: biaya yang dikeluarkan untuk membawa barang dari luar ke dalam perusahaan. Biaya ini meliputi beberapa biaya, yaitu biaya untuk menentukan pemasok (supplier), pengetikan pesanan, pengiriman pesanan, biaya pengangkutan, biaya penerimaan dan lain sebagainya. Biaya ini diasumsikan konstan untuk setiap kali pesan. - Holding cost: biaya yang dikeluarkan untuk melakukan penyimpanan barang. Ada beberapa macam biaya yang termasuk di dalam holding cost ini, yaitu biaya memiliki persediaan (modal), biaya gedung (biaya ini merupakan biaya sewa gedung jika perusahaan tidak memiliki ruang gudang sendiri atau merupakan nilai depresiasi jika perusahaan memiliki gudang sendiri), biaya kerusakan dan penyusutan (jika barang disimpan pasti akan mengalami kerusakan maupun penyusutan), biaya administrasi dan pemindahan. - Biaya kekurangan persediaan: biaya ini muncul jika perusahaan tidak dapat memenuhi kebutuhannya untuk melakukan produksi maupun untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Dalam hal ini peusahaan akan kehilangan kesempatan untuk dapat memproduksi barang maupun untuk mendapatkan keuntungan dari penjualan barang kepada konsumen. Ada beberapa faktor untuk biaya kekurangan persediaan ini, yaitu kuantitas yang tidak dapat terpenuhi, waktu pemenuhan, dan biaya pengadaan darurat.
9 2.2 Peramalan (Forecasting) Peramalan adalah suatu metode untuk memprediksi keadaan masa depan. Dalam kasus ini, yang diprediksi adalah keadaan permintaan pada masa depan yang akan mempengaruhi keadaan stok barang yang dimiliki. Ada 3 metode peramalan, yaitu: 1. Metode kualitatif, yang menggunakan opini dari sang ahli untuk meramalkan masa depan. 2. Metode kausal, yang menghubungkan variabel yang akan diramalkan dengan variabel lainnya. 3. Metode rangkaian waktu, yang berusaha meramalkan masa depan dari kejadian pada masa lampau. Ada lima prinsip mengenai peramalan, yaitu: 1. Hasil peramalan mengandung error 2. Error peramalan harus jelas 3. Peramalan untuk jumlah yang besar lebih akurat dibandingkan dengan peramalan untuk jumlah kecil. 4. Peramalan lebih akurat untuk jangka waktu yang lebih pendek dibanding dengan jangka waktu yang lebih panjang. 5. Jika
memungkinkan,
perhitungan
permintaan
lebih
baik
daripada
meramalkannya. Dalam skripsi ini, untuk melakukan peramalan data permintaan yang akan terjadi pada masa mendatang dilakukan dengan metode Trend Analysis. Metode ini dapat mengatasi adanya keadaan permintaan yang bersifat periodik. Secara umum, keadaan permintaan yang terjadi dapat dihitung dengan rumus umum:
10 y = [trend component] + [seasonal component] + [random component] di mana y adalah jumlah permintaan yang terjadi pada suatu waktu x. Dalam metode ini, terdapat beberapa istilah yang digunakan, yaitu: -
Moving Avarage Moving Avarage adalah suatu metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan suatu keadaan pada depan dari datadata historis yang ada. Dengan metode ini juga terjadi “penghalusan” data, yaitu menghilangkan random component dan periodic component. Moving average yang digunakan adalah Centered Moving Average. Jika ingin dilakukan perhitungan sebanyak n-data untuk dicari rata-ratanya, maka diambil sebanyak (n+1) data untuk dicari rata-ratanya sehingga bisa didapat rumus sebagai berikut. n cma
-
0.5 X i X i 1 X i 2 ... 0.5 X i n n
Residuals dan Mean Residuals component Residual adalah selisih nilai antara data yang ada dengan hasil perhitungan dari Centered Moving Average pada periode tersebut. Rmonth y month cma month di mana month adalah bulan atau periode yang bersesuaian. Mean Residual adalah nilai rata-rata dari beberapa nilai residual untuk periode yang sama. MRmonth
R
month
n
di mana
month adalah bulan atau periode yang bersesuaian, R adalah residual,
11 dan n adalah banyaknya nilai Residual pada bulan yang bersesuaian tersebut. -
Seasonal Component Seasonal component memiliki pengertian yang sama dengan Mean Residual.
-
Seasonally Adjusted Seasonally adjusted adalah komponen yang nilainya didapat dari data yang ada dikurangkan dengan nilai Mean Reasidual pada bulan atau periode yang bersesuaian. SAmonth y month MRmonth di mana SA adalah seasonally adjusted dan month adalah bulan atau periode yang bersesuaian.
Untuk melakukan peramalan dengan metode Trend Analysis ini juga dibutuhkan bantuan Trend Line yang akan digunakan untuk melakukan langkah pertama peramalan (sebagai trend component). Trend line yang digunakan di sini adalah Least Squares Line. Least Squares Line menggunakan persamaan garis lurus, yang memiliki rumus umum sebagai berikut: y = a + bx di mana y adalah kondisi permintaan pada suatu periode waktu yang ke – x. Jika terdapat data seperti berikut: (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4), ..., (xn,yn), maka nilai dari variabel a dan b dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut. n
n
n
n xi y i ( x i )( y i ) b
i 1
i 1
n
2
i 1
n
n x i ( x i ) 2 i 1
a y bx
i 1
12 Untuk mencari nilai a dan b di atas, digunakan nilai y yang adalah komponen seasonally adjusted dan x adalah periode waktu dari data yang ada. Dari rincian yang telah dipaparkan sebelumnya, maka dapat didapat sebuah rumus untuk melakukan peramalan dengan metode Trend Analysis ini adalah sebagai berikut. y (a bx ) MRmonth y nilai hasil peramalan pada periode selanjutnya. (a + bx) nilai dari least square dengan x adalah periode yang mau diramalkan nilainya. MRmonth nilai mean residual pada bulan yang bersesuaian dengan periode bulan yang akan diramalkan nilainya. Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam metode Trend Analysis ini adalah sebagai berikut. 1. Lakukan pencarian nilai dari centered moving average. 2. Lakukan pencarian nilai dari residual pada suatu periode. 3. Lakukan pencarian nilai dari mean residual yang ada. 4. Lakukan pencarian nilai yang telah disesuaikan dengan nilai seasonal, yaitu dengan melakukan pengurangan data permintaan yang ada dengan nilai mean residual pada periode yang sama. 5. Buat persamaan dari Least Squares yang akan digunakan untuk melakukan peramalan dengan mencari nilai a dan b yang sesuai. 6. Lakukan peramalan dengan mencari nilai awal dengan menggunakan persamaan yang didapat dari langkah sebelumnya dengan menggunakan nilai
13 x, periode permintaan, yang selanjutnya. Misalkan periode yang terakhir adalah n maka periode selanjutnya adalah (n+1). 7. Lakukan penyesuaian nilai yang didapat dari langkah 6 di atas dengan menjumlahkan nilai tersebut dengan seasonal component yang adalah nilai mean residual. 8. Nilai terakhir tersebut adalah hasil dari peramalan yang dilakukan. Ulangi langkah 6 dan 7 untuk melakukan peramalan nilai permintaan pada periode selanjutnya dengan nilai x adalah (n+2), (n+3), dan seterusnya. Untuk memperjelas metode peramalan yang digunakan, maka akan diberikan contoh dari penggunaan metode ini. Misalkan ada data penjualan yang terjadi setiap setiap 3 bulanan sebagai berikut. Sales (USD$100) y 1 Dec 94 6 2 Mar 95 13 3 Jun 95 20 4 Sep 95 23 5 Dec 95 6 6 Mar 96 20 7 Jun 96 24 8 Sep 96 29 9 Dec 96 8 10 Mar 97 21 11 Jun 97 25 12 Sep 97 27 Tabel 2.1 Data penjualan Sumber: Ellery, Strickland, 1998, p. 338 x
month
Seperti urutan langkah-langkah di atas, maka langkah pertama yang harus dilakukan adalah mencari nilai cma yang ada dan akan digunakan 4-point cma. Di sini berarti
sebagai
contoh
harus
diambil
5
data
penjualan
pertama
14 0.5(6) 13 20 23 0.5(6) 15.5 dan hasil ditempatkan pada periode 3 dikarenakan 4 nilai tengah dari 5 adalah 3 dan begitu seterusnya untuk data-data berikutnya sehingga didapat hasil seperti tabel di bawah ini: Sales 4-point cma Residual Seasonally (USD$100) y – 4-cma Adjusted Sales y 1 Dec 94 6 18.1875 2 Mar 95 13 12.25 3 Jun 95 20 15.5 4.5 15.75 4 Sep 95 23 16.375 6.625 15.375 5 Dec 95 6 17.75 -11.75 18.1875 6 Mar 96 20 19 1 19.25 7 Jun 96 24 20 4 19.75 8 Sep 96 29 20.375 8.625 21.375 9 Dec 96 8 20.625 -12.625 20.1875 10 Mar 97 21 20.5 0.5 20.25 11 Jun 97 25 20.75 12 Sep 97 27 19.375 Tabel 2.2 Tabel Perhitungan dengan Metode Trend Analysis Sumber: Ellery, Strickland, 1998, p. 340 x
month
Pada tabel di atas dapat dilihat hasil perhitungan nilai cma untuk data-data berikutnya. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai residual. Untuk periode ke-3 didapat nilai residual, (20 – 15.5) = 4.5 dan begitu juga untuk yang selanjutnya seperti terlihat pada tabel 2.2 di atas. Setelah didapat semua nilai residual yang ada, maka didapat nilai Mean Residual untuk setiap bulannya dan di sini akan didapatkan 4 buah nilai Mean Residual (MR). Nilai MR untuk bulan Juni adalah dilihat pada tabel berikut.
4.5 4 4.25 dan untuk bulan-bulan lainnya dapat 2
15 Mean Residual Jun 4.25 Sep 7.625 Dec -12.1875 Mar 0.75 Tabel 2.3 Nilai Mean Residual Sumber: Ellery, Strickland, 1998, p. 341 Setelah didapatkan nilai MR, langkah selanjutnya adalah mencari nilai dari Seasonally Adjusted, untuk bulan Desember 1994 didapat 6 (12.1875) 18.1875 dan untuk bulan-bulan yang lainnya dapat dilihat pada tabel 2.2. Dari nilai Seasonally Adjusted yang didapat maka dapat segera dibentuk persamaan Least Square yang akan digunakan untuk melakukan peramalan tahap awal dengan mendapatkan nilai a dan b terlebih dahulu. Setelah melakukan perhitungan dengan rumus yang telah diberikan di atas, didapat nilai a dan b secara berurutan adalah 14.86 dan 0.54 sehingga persamaan Least Square yang terbentuk adalah ~ y 14.86 0.54 x . Setelah didapatkan persamaan Least Square, maka langsung dapat dilakukan peramalan. Misalkan mau dilakukan peramalan terhadap tingkat penjualan pada bulan Desember 1997 yang adalah periode ke-13 dari data yang ada, maka terlebih dahulu didapatkan
nilai
dari
Least
Square
dengan
nilai
x
=
13,
yaitu
~ y (13) 14.86 0.5(13) 21.9 . Setelah itu, nilai peramalan untuk tingkat penjualan pada bulan Desember 1997 adalah ~ y (13) MRDec 21.9 (12.1875) 9.7 . Maka tingkat penjualan pada bulan Desember 1997 yang didapat dari peramalan adalah sebesar $970. Untuk melakukan peramalan bulan selanjutnya, Maret 1998, maka dicari dahulu nilai dari Least Square dengan nilai x = 14 dan kemudian jumlahkan hasil yang didapat tadi dengan MR pada bulan yang bersesuaian dan begitu juga untuk bulan-bulan seterusnya.
16 2.3 Dynamic Lot Sizing Models (DLS) DLS adalah suatu model dari permintaan yang terjadi jika permintaan yang ada tidaklah konstan atau permintaan yang terjadi berfluktuatif. Ada 4 teknik untuk model ini. 1. Simple Rules, teknik ini tidak mengacu pada optimasi biaya, tetapi pada hal lainnya. Teknik ini banyak digunakan dalam sistem MRP (Material Requirements Planning). Ada 3 aturan yang umum digunakan, yaitu fixed period demand, period order quantity, dan lot for lot. 2. Heuristic Rules, teknik ini berfokus kepada banyaknya jumlah pemesanan dalam suatu periode dengan biaya terkecil. Ada 3 macam pendekatan secara heuristik ini, yaitu metode Silver-Meal, least unit cost, dan part period balancing. 3. Wagner-Within, suatu teknik pendekatan optimasi untuk lumpy demand. 4. The Peterson-Silver Rules, sebuah tes untuk mengecek apakah suatu permintaan lumpy.
2.4 Metode Silver Meal Metode ini diperkenalkan pada tahun 1973 dan merupakan salah satu dari heuristic rules. Metode ini digunakan untuk mencari besarnya pemesanan yang efektif agar menghasilkan biaya pemesanan yang minimum guna melakukan pemesanan untuk n satuan waktu ke depan sekaligus. Untuk melakukan perhitungan dengan metode ini, harus diketahui dahulu mengenai permintaan yang terjadi di masa mendatang, misalnya permintaan n satuan waktu ke depan. Selain itu, juga harus diketahui holding cost dan ordering cost-nya.
17 Jika belum diketahui mengenai keadaan permintaan pada masa mendatang, pada program dalam skripsi ini disediakan fasilitas untuk meramalkan keadaan permintaan masa depan dengan memasukkan keadaan permintaan pada waktu-waktu sebelumnya. Diketahui keadaan permintaan pada masa mendatang untuk n satuan waktu adalah ( D1 , D2 ,..., Dn ) Lalu diambil K(m) yang merupakan variabel biaya rata-rata per periode untuk mengadakan pemesanan m periode ke depan, ordering cost A, dan holding cost h. Untuk melakukan pemesanan untuk permintaan pertama (D1), akan didapat: K (1) A Jika dilakukan pemesanan untuk permintaan pertama dan kedua (D1+D2) pada periode pertama, akan diperoleh: K (2)
1 ( A hD2 ) 2
h adalah holding cost untuk 1 unit di stok untuk 1 periode. Pada rumus tersebut, variabel D2 dikalikan dengan h karena untuk permintaan D2 akan terjadi penyimpanan terlebih dahulu sehingga ada holding cost. Untuk mendapatkan biaya rata-ratanya per bulan maka angka tersebut dibagi dua. Untuk melakukan pemesanan untuk 3 permintaan sekaligus pada 1 periode, akan didapatkan: 1 K (3) ( A hD2 2hD3 ) 3 Untuk melakukan pemesanan untuk permintaan ketiga yang dilakukan pada periode pertama akan mengalami 2 kali holding cost karena barang akan berada di gudang
18 selama 2 bulan dan baru akan diserahkan pada bulan ketiga. Untuk mencari biaya rataratanya per bulan maka dibagi dengan tiga. Melihat pola yang ada dari beberapa kejadian di atas, maka dapat diperoleh biaya K(m) yang secara umum adalah: K ( m)
1 ( A hD2 2hD3 ... (m 1)hDm ) m
Perhitungan dimulai dengan nilai m = 1,2,3, dan seterusnya, yang berarti akan dicari terus berapa periode permintaan ke depan. Perhitungan akan berhenti ketika K (m 1) K (m) yang berarti kalau dilakukan pemesanan untuk permintaan selanjutnya dalam 1 periode maka biaya akan bertambah besar dan tidak menjadi efektif. Total pemesanan pada periode ke-i: Qi D1 D2 ... D m Perhitungan kembali berlanjut jika masih ada permintaan yang belum terproses. Perhitungan kembali berlanjut dimulai pada permintaan setelah permintaan yang terakhir diproses (m+1).
2.5 Alat Bantu Perancangan 2.5.1 State Transition Diagram (STD) State Transition Diagram merupakan salah satu cara untuk menggambarkan jalannya suatu proses. STD ini terdiri dari input/kondisi, state proses, output/aksi yang terjadi dan perubahan statenya. Komponen dasar State Transition Diagram dapat dilihat pada gambar 2.1.
19 State X
State Sekarang Input Output
State Y
State Selanjutnya
Gambar 2.1 Komponen Dasar State Transition Diagram
State menunjukkan satu atau lebih kegiatan atau keadaan atau atribut yang menjelaskan bagian tertentu dari proses.
Anak panah berarah,menunjukkan perubahan state yang disebabkan oleh input tertentu (state X ke state Y).
Input atau kondisi merupakan suatu kejadian pada lingkungan eksternal yang dapat dideteksi oleh sistem misal sinyal, interupsi atau data. Hal ini menyebabkan perubahan dari satu state ke state yang lainnya atau dari satu aktivitas ke aktivitas lainnya.
Output atau aksi merupakan hal yang dilakukan oleh sistem jika terjadi perubahan state atau merupakan reaksi terhadap kondisi. Aksi dapat menghasilkan output, tampilan pesanan pada layar, kalkulasi atau kegiatan lannya.
2.5.2 Pseudocode Pseudocode berasal dari kata pseudo dan code, adalah deskripsi yang informal dan padat dari sebuah algoritma pemrograman komputer yang menggunakan aturan struktural dari bahasa pemrograman, tetapi menghilangkan detail-detail seperti subrutin,
20 deklarasi
variabel
atau
syntax
bahasa
pemrograman
tertentu
(Anonymous,
http://en.wikipedia.org/wiki/pseudocode, 2007). Bahasa pemrograman dalam hal ini digabungkan dengan penjelasan detail dalam bahasa natural agar terlihat lebih umum. Pseudocode bukanlah skeleton program atau dummy code yang masih dapat di-compile tanpa error. Flowchart dapat juga dianggap sebagai salah satu bentuk pseudocode.
2.6 Teori Perancangan Program Perangkat lunak menurut Pressman (2005, p53) didefinisikan sebagai berikut. a. Instruksi-instruksi (program komputer) yang jika dijalankan akan memberikan fungsi dan unjuk kerja yang diinginkan. b. Struktur data yang membuat program mampu memanipulasi suatu informasi. c. Dokumen-dokumen yang menjelaskan operasi dan pemakaian suatu program. Perangkat lunak memiliki perbedaan dengan perangkat keras. Perangkat lunak merupakan suatu elemen sistem yang bersifat logis bukan bersifat fisik dan tidak berbentuk secara nyata. Perangkat lunak memiliki beberapa karakteristik, sebagai berikut. a. Perangkat lunak dikembangkan dan direkayasa, bukan dirakit seperti perangkat keras. Ada persamaan antara pengembangan perangkat lunak dan produksi perangkat keras, namun kedua aktivitas itu pada dasarnya memiliki perbedaan satu sama lainnya.
21 b. Perangkat lunak tidak rusak, berbeda dengan perangkat keras. Perangkat keras dapat menjadi rusak karena terkena pengaruh lingkungan dan perangkat keras yang rusak tersebut dapat digantikan dengan yang baru atau diperbaiki. Sedangkan, pada perangkat lunak jika terjadi kegagalan fungsi maka dapat diperbaiki. Oleh karena itu, pemeliharaan perangkat lunak menjadi lebih rumit daripada pemeliharaan perangkat keras. c. Perangkat lunak dibuat mulai dari komponen terkecil kemudian digabungkan sehingga membentuk suatu fungsi tertentu. Berbeda dengan perangkat lunak yang dirakit dari komponen yang sudah ada. Perancangan perangkat lunak adalah penetapan dan penggunaan prinsip-prinsip perancangan untuk mendapatkan perangkat lunak yang ekonomis, handal dan bekerja secara efisien pada mesin yang sesungguhnya (Pressman, 2005, p53). Rekayasa Perangkat Lunak adalah suatu pendekatan aplikasi yang sistematis, disiplin dan mampu mengukur dalam pengembangan, pengoperasian dan pemeliharaan perangkat lunak. Menurut Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak adalah teknologi yang berlayer. Layer-layer tersebut terdiri dari empat elemen yang mampu untuk mengontrol proses pengembangan perangkat lunak sebagai berikut. a.
A quality focus Setiap pendekatan teknik harus berdasarkan pada kualitas yang menjadi komitmen suatu organisasi. Hal mendasar yang mendukung suatu teknik perangkat lunak adalah quality focus.
22 b.
Proses (Process) Merupakan fondasi dari teknik perangkat lunak yang merupakan perekat yang memegang layer-layer teknologi bersama-sama dan mampu secara rasional dan dari waktu ke waktu mengembangkan perangkat lunak komputer. Proses didefinisikan sebagai urutan di dalam metode yang akan digunakan.
c.
Metode-metode (methods) Menyediakan cara-cara teknis membangun perangkat lunak. Pada metode ini hal-hal yang perlu diperhatikan: 1) Komunikasi 2) Analisis sistem yang diperlukan. 3) Desain model. 4) Konstruksi program. 5) Pengujian. 6) Pendukung untuk proses dan metode.
d.
Alat-alat Bantu (Tools) Menyediakan pendukung otomatisasi atau semi otomatisasi yang mendukung proses dan metode-metode yang digunakan. Ketika alat-alat bantu diintegrasi, maka informasi yang dibuat oleh satu alat bantu dapat digunakan oleh alat bantu lainnya, sehingga tersedianya suatu sistem untuk mendukung pengembangan perangkat lunak, yang disebut Computer Aided Software Engineering (CASE) yang mengkombinasikan software, hardware, dan software engineering database.
23 Untuk membuat suatu perangkat lunak, Pressman (2005, p56) mengusulkan paradigma yang dapat dipakai sebagai pendekatan yang digunakan untuk perancangan perangkat lunak, yaitu siklus hidup klasik (Waterfall Model), yang merupakan paradigma paling kuno dan paling banyak dipakai dalam pembuatan perangkat lunak yang sudah menjadi pola dasar dalam paradigma-paradigma lainnya. Tahapantahapannya adalah sebagai berikut. a. Communication Hal pertama yang dilakukan dalam merancang sebuah perangkat lunak adalah inisialisasi proyek dan mengumpulkan persyaratan-persyaratan yang diperlukan dalam membangun semua elemen sistem suatu perangkat lunak. Sistem disini penting karena perangkat lunak harus berhubungan langsung dengan elemen lainnya seperti hardware, database, dan manusia. Analisis kebutuhan perangkat lunak harus mengetahui karakteristik dasar dari perangkat lunak yang akan dibuat seperti fungsi, bentuk, dan tampilan interface perangkat lunak tersebut. b. Planning Yang termasuk dalam perencanaan perangkat lunak adalah estimasi waktu pembuatan perangkat lunak, jadwal yang telah ditetapkan untuk menyelesaikan pembuatan perangkat lunak, serta pengawasan agar pembuatan perangkat lunak tersebut berjalan pada jalur yang direncanakan. c. Modeling Dalam tahap ini dilakukan analisis terhadap rancangan perangkat lunak dan pembuatan desain untuk tampilan perangkat lunak tersebut.
24 d. Construction Setelah pemodelan selesai, maka dilakukan pembuatan perangkat lunak yang direpresentasikan dengan kode-kode program tertentu yang dipakai. Setelah pengkodean selesai, maka dilakukan tes atau uji coba keberhasilan program tersebut dalam mendekati target yang telah direncanakan. e. Deployment Perangkat lunak akan menjalani proses delivery terhadap pemakai yang membutuhkan. Dukungan dan usulan dari pemakai perangkat lunak tersebut juga merupakan salah satu proses dalam pengembangan perangkat lunak tersebut. Proses pengembangan selanjutnya akan menghasilkan suatu perubahan pada perangkat lunak menjadi lebih baik dari yang sebelumnya. Perubahan dapat terjadi antara lain karena kesalahan program, proses adaptasi program untuk menyesuaikan dengan kebutuhan baru atau karena pemakai menginginkan tambahan fungsi. Communication project initiation requirements gathering
Planning estimating scheduling tracking
Modeling analysis design
Construction code test
Gambar 2.2 Tahapan-tahapan pembuatan perangkat lunak Sumber: Pressman, 2005, hal. 79
Deployment delivery support feedback
