BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1. Sejarah Perkembangan notebook Notebook pertama kali didesain oleh Briton, William Moggridge, untuk perusahaan Sistem Grid, grid compass yang beratnya hanya seperlima dari berat seluruh model perangkat yang ekivalen dalam performa dan digunakan oleh NASA pada pemrograman pesawat ulang alik di awal tahun 1980. 340 Kbyte bubble memory pada notebook dengan die-cast magnesium case dan folding electroluminescent graphics display screen. Komputer yang dianggap portable computer pertama oleh sejarawan adalah Osborne 1. Adam Osborn, mantan penrbit buku menemukan komputer Osborne dan memproduksi Osborne 1 pada tahun 1981, sebuah portable computer yang bobotnya 24 pon dan harganya $1795. Osborne 1 dilengkapi dengan layar 5 inch, port modem, dua buah 5 1 4 floppy drives, beberapa software program, dan sebuah baterai. Selain itu, pada tahun ini juga dikeluarkan Epson HX-20 yang dilengkapi baterai dengan 20 karakter LCD dan sebuah printer. Tahun 1982, Kazuhiko Nishi dan Bill Gates memulai diskusi untuk mendisain sebuah notebook menggunakan LCD (Liquid Crystal Display). Manny Fernandesz mempunyai ide untuk notebook yang didesain untuk para eksekutif yang mulai menggunakan komputer. Fernandez memulai pembuatan komputer Gavilan dan mempromosikan mesin-mesinnya sebagai notebook pertama pada bulan Mei 1983.
Komputer Gavilan dianggap sebagai notebook pertama yang memiliki fungsi-fungsi komputer yang lengkap. Radio Shack meluncurkan juga TRS-80 Model 100 pada tahun 1983. Pada Februari 1984, IBM memperkenalkan IBM 5155 portable personal computer. Tiga tahun kemudian pada tahun 1986, Radio Shack meluncurkan notebook yang sudah diperbaiki dan lebih kecil yaitu TRS Model 200. Tahun 1988, Compaq Computer memperkenalkan notebook pertama menggunakan VGA yaitu Compaq SLT/286. Tahun 1989 NEC Ultralite dikeluarkan, notebook dengan berat dibawah 5 kilogram. Pada September 1989, Apple mengeluarkan Macintosh Portable yang kemudian dikembangkan menjadi powerbook. Pada tahun yang sama yaitu tahun 1989, zenith data system meluncurkan Zenith Minisport dengan berat 6 pon dan pada bulan Oktober Compaq Computer mengeluarkan notebook PC pertamanya yaitu Compaq LTE. Pada bulan Maret 1991, Microsoft merilis Microsoft Ballpoint Mouse yang menggabungkan teknologi mouse dan trackball pada alat penunjukyang didesain unutk notebook. Dan pada bulan oktober di tahun yang sama, Apple merilis Macintosh Powerbook 100, 140, dan 170. Bulan Oktober Tahun 1992, IBM mengeluarkan ThinkPad 700. Dan pad tahun yang sama, Intel dan Microsoft mengeluarkan spesifikasi APM (Advanced Power Management) untuk notebook. Sedangkan pada tahun 1993, PDA (Personal Digital Assistants) mulai dirilis.
2.2. Komponen-komponen Notebook 2.2.1.
Processor Mikroprosesor, atau CPU bekerja dengan OS (Operating system) untuk
mengontrol komputer. Prosesor berperan sebagai otak pada komputer. CPU menghasilkan panas jadi desktop Computer menggunakan sirkulasi udara, yaitu dengan kipas dan heat sink, sebuah sistem dari piringan, saluran dan radiator fins digunakan untuk menyerap panas dari prosesor dan mendinginkan. Sejak notebook dibuat untuk dibawa kemana saja dimana jauh dari sistem pendingin, maka CPU biasanya : 1. Dijalankan pada voltase rendah dan clock speed Hal ini dilakukan agar mengurangi panas yang dihasilkan dan konsumsi listrik, tapi akan menurunkan kecepatan prosesor. Kebanyakan notebook juga dijalankan pada voltase tinggi dan clock speed ketika dihubungkan dengan sumber listrik dan seting yang lebih rendah saat menggunakan baterai. 2. Dipasang pada motherboard tanpa menggunakan penjepit Penjepit dan socket membutuhkan ruangan yang cukup besar pada desktop PC. Karena itu prosesor dipasang di motherboard tanpa menggunakan socket. Beberapa menggunakan Micro-FCBGA (Flip Chip Ball Grid Array), yang menggunaka bolabola pengganti penjepit (Pins). Model ini dapat menghemat ruangan. Tapi di beberapa kasus tertentu, berarti bahwa prosesor tidak dapat diganti ataupun diupgrade. 3. Mempunyai fungsi sleep atau slow-down mode Komputer dan OS bekerja sama untuk mengurangi kecepatan CPU ketika komputer tidak sedang digunakan atau ketika prosesor tidak perlu dijalankan pada kecepatan
yang tinggi. Prosesor G4 Apple juga mengutamakan data untuk meminimisasi pemakaian baterai.
2.2.2. Memory Memory pada notebook dapat mengatasi menurunnya performa kecepatan prosesor. Beberapa notebook memiliki cache memory didekat CPU, untuk mengakses data lebih cepat. Dan yang lain juga mempunyai busses yang lebih besar, yang memungkinkan data berpindah diantara prosesor, motherboard dan memory lebih cepat. Notebook menggunakan memory yang lebih kecil untuk menghemat tempat. Tipe-tipe memory yang biasa digunakan di notebook, antara lain : •
Small Outline Dual Inline Memory Module (SODIMM)
•
Dual Data Rate Synchronous RAM (DDR SDRAM)
•
Single data rate Synchronous RAM (SDRAM)
•
Proprietary memory modules Sama seperti PC biasa, notebook juga memiliki hard disk drive internal, yang
menyimpan aplikasi OS dan file–file data. Bagaimanapun juga hard disk pada notebook secara fisik lebih kecil dan bekerja lebih pelan daripada hard disk drive pada PC untuk mengurangi panas dan pemakaian listrik.
2.2.3. Display dan Sound GPU (Graphics Processing Unit) adalah sebuah mikroprosesor yang dapat mengatasi perhitungan yang dibutuhkan untuk grafik 3-D. Seperti CPU, GPU menghasilkan panas. Biasanya notebook memiliki kemampuan grafik yang ditanam atau
sudah ada pada motherboard ataupun memiliki graphic card yang lebih kecil dengan desain GPU yang dikhususkan untuk notebook. GPU memproduksi ATI dan NVidia yang dikhususkan untuk notebook. Notebook seringkali membagi memory anatar CPU dan GPU untuk menghemat tempat dan mengurangi konsumsi listrik. Banyak orang tidak memperhatikan penurunan performa grafis pada notebook. Bagaimanapun juga grafis pada notebook telah disesuaikan dengan permainan 3-D yang terbaru. Beberapa notebook didesain untuk penggemar games, termasuk kelebihan pada kekuatan GPU dan video memory tambahan. Display pada notebook menggunakan LCD (Liquid Crystal Display). Biasanya berukuran antara 12 dan 17 inch, dan ukuran layer mempengaruhi ukuran dari notebook. Layar-layar pada notebook antara lain : •
Black-and-white (16 grayscale) or color (65,536 colors)
•
Active or passive matrix
•
Reflective or backlit Display active matrix memiliki image yang lebih tajam dan lebih mudah
dibaca, dan backlit screen lebih baik untuk kondisi pencahayaan level rendah. Notebook juga memiliki sound card atau integrated sound processing pada motherboard, speaker built-in. Bagaimanapun juga tidak ada tempat didalam notebook untuk top of the line sound card atau speaker dengan kualitas yang tinggi. Penggemar games dan audiophiles dapat menyuplemen notebook nya dengan sound controllers, yang menggunakan USB atau firewire ports untuk dihubungkan ke notebook.
2.2.4. Power Supplies Notebook dan PC, keduanya memerlukan listrik. Keduanya memiliki baterai kecil untuk menjaga real-time clock (CMOS RAM). Baterai Nikel-Cadmium (NiCad) adalah tipe baterai pertama yang biasanya digunakan untuk komputer dan notebook lama. Daya tahannya sekitar dua jam setelah di charge. Tapi daya tahannya akan berkurang sesuai dengan pemakaian memory. Kekurangan dari NiCad adalah jika baterai di charge terlalu lama, dapat meledak. Nickel Metal Hydride (NMH) adalah jembatan antara NiCad dan model baterai terbaru Lithium-Ion (LiIon). Mempunyai daya tahan lebih lama daripada NiCad tapi memiliki waktu hidup lebih pendek. Baterai LiIon merupakan standar baterai yang digunakan notebook saat ini. Dimana bobotnya lebih ringan dan mempunyai waktu hidup yang lebih panjang. Baterai LiIon tidak dipengaruhi memory, dapat di charge secara bebas, dan tidak akan kepanasan jika terlalu lama di charge. Selain itu Baterai LiIon lebih ramping daripada baterai-baterai jenis lain yang tersedia untuk notebook. Baterai LiIon dapat bertahan sekitar 950 sampai 1200 charges. Banyak notebook dengan baterai LiIon memiliki rata-rata daya tahan 5 jam. Tapi ukuran ini tidak tepat, daya tahan baterai tergantung pada bagaimana notebook tersebut digunakan. Hard disk dan LCD display semua menggunakan baterai. Bahkan untuk pengaturan wireless dan koneksi internet membutuhkan tenaga dari baterai. Banyak notebook sudah mempunyai software power management untuk memperpanjang waktu hidup baterai atau menghemat baterai ketika baterai notebook sudah mulai habis.
2.3. Riset Pemasaran Menurut Supranto (1991) Riset pemasaran adalah suatu kegiatan pengumpulan (collecting), pengolahan (processing) serta analisa (analysis) seluruh fakta atau data yang menyangkut persoalan yang berhubungan dengan pemindahan dan penjualan (transfer and sales) barang-barang dan jasa (goods and service) dari produsen ke konsumen (producers to consumers). Riset pemasaran diperlukan karena persoalan pemasaran menjadi luas dan kompleks, dimana para pimpinan perusahaan dihadapkan pada kenyataan bahwa jumlah langganan sudah jutaan sehingga jurang pemisah antara pimpinan perusahaan dengan konsumen terlalu jauh. Riset pemasaran dalam arti luas pada umumnya mencakup hal berikut : 1. Riset kesempatan menjual (sales opportunity research) yang dibagi menjadi dua, yaitu : a. Riset barang produksi (product Reseacrh) b. Riset pemasaran (market research) dalam arti sempit, sering disebut riset pasar (pasar dalam arti fisik) 2. Riset di dalam usaha menjual (sales effort research) yang bisa dibagi menjadi tiga, yaitu : a. Riset organisasi penjualan (sales organization reserach) b. Riset tentang saluran distribusi (channels of distribution research) c. Riset advertensi (advertising research) Riset barang produksi bertujuan untuk memperoleh barang-barang produksi yang baru atau kombinasi dari barang-barang produksi yang akan
perusahaan. Apakah dari segi kecepatan prosesor, harga murah, banyaknya fasilitas tambahan, dan masih banyak lagi yang lain.
2.4. Analisis Multivariat Analisis multivariat dibutuhkan untuk mengetahui faktor penyebab timbulnya suatu masalah yang umumnya lebih dari satu faktor. Menurut Supranto (2004), berdasarkan tujuan penelitian, analisis multivariat dapat diklasifikasikan sebagai berikut. Analisis Multivariat
Metode Dependensi
Satu variabel tak bebas -
- Anova dan Ancova - Regresi berganda - Analisis diskriminan - Analisis konjoin
-
Metode Interdependensi
Lebih dari satu variabel tak bebas
Fokus pada variable
Fokus pada Objek
Manova dan Mancova Korelasi kanonikal
- Analisis Faktor
- Analisis klaster - Penskalaan multidimensi (diantaranya analisis korespondensi)
Gambar 2.1. Bagan Teknik Analisis Multivariat Analisis dependensi bertujuan untuk menjelaskan atau meramalkan nilai variabel tak bebas berdasarkan lebih dari satu variabel bebas yang mempengaruhinya. ( X 1 , X 2 ,...., X k , dan Y).
Analisis interdependensi bertujuan untuk memberikan arti kepada suatu set variabel (kelompok variabel) atau mengelompokkan suatu set variabel menjadi kelompok yang lebih sedikit jumlahnya dan masing-masing kelompok membentuk variabel baru yang disebut faktor. Pada umumnya di dalam riset pemasaran, analisis interdependensi untuk membentuk segmen pasar. Objek (responden) dalam segmen akan homogen atau relatif homogen akan tetapi antar-segmen sangat heterogen / bervariasi.
2.5. Analisis Korespondensi Hair, et. al. (1998) mendefinisikan bahwa analisis korespodensi adalah salah satu teknik analisis peubah banyak untuk menganalisis tabel kontingensi dua arah (tabulasi silang dari dua variabel kategori). Sedangkan tabel kontingensi merupakan tabel klasifikasi dua arah dari peubah-peubah kategori yang memuat data kategori dengan skala nominal dan ordinal, yang digunakan sebagai input yang menunjukkan suatu asosiasi kualitatif antara baris dan kolom. Data dengan skala nominal dan ordinal merupakan data yang sangat sederhana karena hanya berupa frekuensi hasil pencacahan atau enumerasi. Analisis untuk data berupa frekuensi ini sangat terbatas karena sifatnya yang hanya boleh dijumlahkan. Secara deskriptif, data berupa frekuensi untuk peubah kategori digambarkan dalam diagram batang. Secara Inferensia analisis ini mengukur derajat kebebasan antara dua peubah kategori. Pengukuran kebebasan ini merupakan indeks numerik yang menggambarkan kedekatan hubungan antar dua peubah kategori tersebut. Sedangkan menurut Supranto (2004) analisis korespondensi adalah suatu teknik penskalaan multidimensional untuk penskalaan data kualitatif dalam riset pemasaran.
Dan menurut Wahyudian, et. al.,(2003) analisis korespondensi merupakan metode pemetaan untuk data-data yang bersifat cacahan dan biasanya didahului dengan analisis tabulasi silang yang bersifat dua arah. Manfaat
analisis
korespondensi
dibandingkan
dengan
teknik
penskalaan
multidimensional adalah bahwa analisis korespondensi akan mengurangi permintaan pengumpulan data yang dibebankan pada responden, sebab hanya data binary atau kategoris yang diperoleh (Supranto,2004). Menurut Johnson dan Wichern (2002), jika kedua peubah kategori saling bebas maka sifat kebebasan tersebut dapat dijelaskan dengan
Pij = Pi. P. j dimana Pij : frekuensi relatif peubah kategori ke-i dan ke-j terhadap total umum
Pi. : peluang marjinal peubah kategori (baris) ke-i P. j : peluang marjinal peubah kategori (kolom) ke-j Analisis korespondensi menyediakan suatu kerangka kerja untuk menganalisis data dalam tabel kontingensi untuk lebih dari dua peubah kategori. Ciri dan metode pendekatan analisis akar ciri pada analisis korespondensi adalah pada cara mentransformasi data asli dan cara mendapatkan sumbu koordinat dari vektor ciri. Kelebihan analisis korespondensi adalah didapatkannya kedekatan hubungan antar peubah kategori dalam baris dan kolom secara bersama-bersama seperti pada Jurnal yang meneliti “Komunitas Lamun di Rataan Terumbu Pantai Bama, Taman Nasional
Baluran, Jawa Timur”.
2.5.1. Transformasi Data Menurut Sartono (2003), bahwa hasil pengamatan disajikan dalam tabel kontingensi (matriks berukuran a x b). Dimana dapat diolah menjadi matriks koresponden (P) yang diperoleh dari : ⎛ nij Paxb = (Pij ) = ⎜⎜ ⎝ n
⎞ ⎟⎟ ⎠
Matriks koresponden (P) merupakan dasar dari analisis selanjutnya. Matriks koresponden dengan total marjinal kolom dan total marjinal baris dapat ditulis sebagai berikut :
P11 P21 Μ Pa1 P.1
P12 P22 Μ Pa 2 P.2
Λ Λ Λ Λ Λ
P1b P1. P2b P2. Μ Μ Pab Pa. P.b Pt
Buat matriks dari jumlah kolomnya dan jumlah baris : ⎡ P1. 0 ⎢0 P 2. Dr = ⎢ ⎢Μ Μ ⎢ ⎣0 0
Λ Λ Ο 0
0⎤ 0 ⎥⎥ Μ⎥ ⎥ Pa. ⎦
⎡ P.1 0 ⎢0 P .2 Dc = ⎢ ⎢Μ Μ ⎢ ⎣0 0
Λ Λ Ο 0
0⎤ 0 ⎥⎥ Μ⎥ ⎥ P.b ⎦
Dibentuk matriks R dan C yang didapatkan dari :
⎡ P11 ⎢P ⎢ 1. ⎢ P21 −1 R = Dr P = ⎢ P ⎢ 2. ⎢ Μ ⎢ Pi1 ⎢⎣ Pi .
P12 P1 . P22 P2 . Μ Pi 2 Pi .
Λ Λ Ο Λ
⎤ ⎡ P11 P12 ⎥ ⎢P ⎥ P.1 ⎢ .1 ⎥ ⎢ P21 P22 P2 . ⎥ C = Dc−1 P' = ⎢ P P.2 .2 ⎥ ⎢ Μ Μ Μ⎥ ⎢P Pij ⎥ P2b ⎢ 1b Pi . ⎥⎦ ⎢⎣ P.b P.b
P1b P1 . P2 j
Λ Λ Ο Λ
Pa1 ⎤ P.1 ⎥ ⎥ Pa 2 ⎥ P.2 ⎥ Μ⎥ Pab ⎥ ⎥ P.b ⎥⎦
Vektor c disebut sebagai rataan profil baris (average row profile). Sedangkan vekor r disebut sebagai rataan profil kolom (average column profile). Rataan profil baris dan profil kolom ini merupakan rata-rata pembobot atau dengan kata lain rataan profil baris dan profil kolom merupakan rata-rata pembobot dari profil kolom dan profil baris. Dimana profil baris dan kolom didefinisikan sebagai berikut : a
c = ∑ Pi. ri '
b
r = ∑ P. j c 'j .
i =1
i =1
Pendekatan jarak yang digunakan adalah jarak Khi kuadrat. Untuk lebih jelasnya, perhatikan uji statistik Khi kuadrat Pearson untuk menguji kebebasan antara X dan Y, 2
nn ⎞ ⎛ ⎜⎜ nij − i. . j ⎟⎟ 2 a b ⎡ ⎛ Pij ⎤ n ⎠ ⎞ ⎝ 2 χ = ∑∑ =n∑ Pi ⎢∑⎜⎜ − P. j ⎟⎟ / P. j ⎥ = ∑ nPi. (ri − c)' Dc−1 (ri − c) ni. n. j ⎢⎣ i ⎝ Pi. ⎥⎦ i i =1 j =1 i ⎠ n
[
= n∑ Pi. d i2 i
m = rank (E) =rank (P-rc’) = rank (P) = min (a,b) - 1 dimana, Jarak antara dua individu baris ke-i dan i’ adalah : J
d (i, i ') = ∑ 2
j =1
1 f. j
⎛ f ij f i ' j ⎞ ⎟⎟ ⎜⎜ − f f i '. ⎠ ⎝ i.
2
Jarak antara dua individu kolom ke-j dan j’ adalah :
d
2
I
( j , j ') = ∑ i =1
f ij ' ⎞ 1 ⎛⎜ f ij ⎟ − f i . ⎜⎝ f . j f . j ' ⎟⎠
2
]
Besaran d i2 merepresentasikan jarak kuadrat antara profil baris ke-I dan rata-rata profil baris. Jarak ini disebut jarak khi kuadrat (chi-squared distance). Kenyataannya d i2 mirip dengan jarak Euclid (ri − c )' (ri − c ) antara vektor ri dan c, kecuali jarak Euclid diboboti dengan unsur-unsur vektor c, rataan profil baris. Besaran χ 2 / n merupakan total inertia. Sedangkan
∑P d i.
2 i
menunjukkan total
i
inersia yang dinyatakan sebagai rata-rata pembobot dari jarak kuadrat khi kuadrat antara profil baris-profil baris dengan rata-ratanya. Hal tersebut serupa dengan jarak kuadrat Euclid (ri − r j ) (ri − r j ) antara dua vektor ri '
dan r j , kecuali rataan profil digunakan sebagai pembobot. Jarak khi kuadrat antara sebuah profil kolom dengan rataannya, dan antara dua kolom profil mempunyai definisi yang sama.
2.5.2. Analisis Akar Ciri Menurut
Maryatin
(2003),
penguraian
nilai
singular
(singular
value
decomposition) digunakan untuk mereduksi nilai data berdasarkan keragaman data ( nilai eigen / inersia ) terbesar dengan mempertahankan informasi yang optimum, diperlukan penguraian nilai singular. Penguraian nilai singular (SVD) merupakan salah satu konsep aljabar matriks dan konsep eigendecomposition yang terdiri dari nilai eigen dan vektor eigen. Di bawah ini adalah ringkasan materi penguraian nilai singular dimana penguraian nilai singular diekspresikan dalam I X J matriks A. Secara umum penguraian nilai singular dari matriks P adalah :
P − rc' = ADμ B'
dengan syarat :
μ1 〉 μ 2 〉....〉 μ k 〉 0
A' Dr−1 A = B' Dc−1 B = I dimana
A = Matriks yang elemennya adalah vektor eigen matriks (P − rc ')(P − rc ')' B = Matriks yang elemennya adalah vektor eigen matriks (P − rc')' (P − rc') Dμ = Matriks diagonal μ dengan μ 2 nilai eigen tak nol. Tiap himpunan titik dapat dihubungkan dengan sumbu utama dari himpunan titik yang lain, yaitu : F = Dr−1 ADμ dan G = Dc−1 BDμ
2.5.3. Dekomposisi Inersia
Nilai inersia menunjukkan kontribusi dari baris ke-i pada inersia total. Sedangkan yang dimaksud inersia total adalah jumlah bobot kuadrat jarak titik-titik ke pusat, massa, dan metric (jarak) yang didefinisikan : Inersia total baris
: in (I) =
I
∑ r (r − c ) D (r i =1
Inersia kolom
: in (J) =
'
i
∑ c (c J
j =1
−1 c
i
j
i
− c)
− r ) Dr−1 (c j − r ) '
j
2.6. Interpretasi Analisis Korespondensi
Matriks F dan G memiliki tiga lajur yang sebenarnya merupakan tiga komponen analisis korespondensi dari setiap peubah. Komponen-komponen ini menunjukkan korelasi antar kategori. Transformasi vektor ciri ke dalam komponen-komponen analisis
korespondensi merupakan metode penskalaan untuk mencari jarak antar kategori. Dengan mengetahui jarak, maka akan diketahui pula hubungan kedekatan atau korelasi. Hasil transformasi vektor ciri menjadi komponen-komponen inilah yang akan ditampilkan secara grafis. Salah satu alasan digunakannya tiga akar ciri pertama selain karena ketiganya sudah mewakili keragaman total juga karena didapatkan tiga komponen analisis korespondensi yang berfungsi sebagai sumbu koordinat. Vektor kolom untuk komponen I diabaikan karena selalu bernilai 1 atau -1 sebagai hasil dari transformasi ganda terhadap data awal dan transformasi vektor ciri ke dalam komponen-komponen analisis korespondensi. Sumbu koordinat dibentuk dari komponen II yang berfungsi sebagai absis dan komponen III sebagai ordinat. Hasil akhir dari analisis korespondensi adalah didapatkannya dua tampilan grafis untuk kategori peubah I (baris) dan kategori peubah II (kolom). Dalam analisis Korespondensi, hubungan antar peubah I dan II tidak harus dicari semuanya, Tergantung kepada peneliti dan tujuan penelitian, misalnya hanya ingin diketahui hubungan antar kategori dalam setiap peubah. Terdapat bermacam-macam aplikasi dari analisis korespondensi, misalnya untuk mengelompokkan peubah-peubah kategori berdasarkan kedekatan hubungan antar mereka.
2.7. Teknik Pengambilan Sampel 2.7.1. Populasi dan Sampel
Populasi adalah kelompok yang menjadi pusat penelitian bagi peneliti yang dijadikan sebagai tempat untuk mengeneralisasi hasil penelitiannya.
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. Untuk menentukan pengambilan sample digunakan accessible population, yaitu populasi yang dapat dijangkau. Pada tingkat ini peneliti menarik sample untuk digunakan dalam penelitian.
2.7.2. Teknik Pengambilan 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 (test), dokumentasi, dan lainnya (Riduwan,1997)
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). Selanjutnya instrument yang diartikan sebagai alat bantu merupakan saran yang dapat diwujudkan dalam benda, contohnya : angket (questionnaire), daftar cocok
(checklist), skala (scale), pedoman wawancara (interview guide atau interview schedule), soal ujian (test inventory), dan sebagainya.
Ada keterkaitan antara metode pengumpulan data dan jenis instrument yang digunakan. Setiap metode pengumpulan data mempunyai ketentuan jenis instrumen yang sesuai untuk dipakai sehingga proses pengumpulan data akan lebih sistematis. Adapun kaitan antara metode pengumpulan data dan jenis instrumennya dapat dilihat pada tabel 2.1. Tabel 2.1. Kaitan antara metode dan instrumen pengumpulan data No Jenis metode
Jenis instrumen
1.
Angket (quesionneaire)
Angket (quesionneaire)
Daftar cocok (checklist) Skala (scale) Inventori (Inventory) 2.
Wawancara (Interview)
Pedoman wawancara (Interview guide) Daftar cocok (checklist)
3.
Pengamatan/Observasi
Lembar pengamatan
(Observation)
Panduan pengamatan Panduan observasi (Observation shet atau Observation schedule)
4.
Ujian atau tes (test)
Soal ujian (soal tes) Inventori (inventory)
5.
Dokumentasi
Daftar cocok (checklist) Tabel
Data yang dikumpulkan dalam penelitian digunakan sebagai 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. 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 angket 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 memberikan tanda silang (X) atau tanda check (✓).
2.7.3. Teknik Pengambilan Sampel
Ada beberapa teknik yang dapat digunakan dalam penetapan sampel. Cara-cara tersebut dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu probability sampling dan
nonprobability sampling (Sugiyono, 1997). Selanjutnya masing-masing kelompok dapat
diuraikan lagi sebagaimana terlihat pada gambar berikut ini.
Teknik Pengambilan Sampel
A. Probability Sampling 1. 2. 3. 4. 5.
Simple random sampling Systematic sampling Stratified random sampling Cluster sampling Multistage sampling
B. Non Probability Sampling 1. Quota sampling 2. Convenience/accidental sampling 3. Purposive sampling 4. snowball sampling
Gambar 2.2. Bagan Teknik penarikan Sampel 2.7.4. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data statistik yang telah diperoleh dari kuesioner adalah data yang masih ‘mentah’ dan tidak terorganisir dengan baik. Data-data ini harus diringkas dengan baik dan teratur, baik dalam bentuk tabel atau presentasi grafis, sebagai dasar untuk berbagai pengambilan keputusan. Setelah data dideskripsikan, maka data yang sudah teratur itu baru dapat diproses dan dianalisis dengan statistik inferensi.
2.8. Skala Pengukuran
Skala pengukuran digunakan untuk mengklasifikasikan variable yang akan diukur supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya (Riduwan, 1997). Jenis-jenis skala pengukuran ada empat, yaitu Skala Nominal, Skala Ordinal, Skala Interval, dan Skala Ratio. 2.8.1. Skala Nominal
Skala nominal adalah skala yang paling sederhana, disusun menurut jenis (kategorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai symbol untuk membedakan sebuah karakteristik lainnya. Ciri-ciri skala nominal antara lain : Hasil penghitungan dan tidak dijumpai bilangan pecahan, angka yang tertera hanya label saja, tidak mempunyai urutan (ranking), tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak. Menggunakan tes statistik, yaitu statistik non parametrik.
2.8.2. Skala Ordinal
Skala ordinal adalah skala yang didasarkan pada ranking, diurutkan dari jenjang yang lebih tinggi sampai jenjang terendah atau sebaliknya. Sebuah ukuran yang bukan hanya dikategorikan tetapi juga mengurutkan kategori dengan baik. Berbeda dengan skala nominal yang hanya memberikan informasi dasar dan membedakan kelompok responden, skala ordinal selain mengelompokkan responden dalam kategori tertentu juga mengurutkan berdasarkan ranking. Menggunakan tes statistik, yaitu statistik non parametrik.
2.9. Rekayasa Perangkat Lunak
Menurut Pressman (2001) rekayasa perangkat lunak adalah pengembangan dan penggunaan prinsip pengembangan suara untuk memperoleh perangkat lunak secara ekonomis yang terpercaya dan bekerja secara efisien pada mesin nyata. Menurut Pressman (2001) rekayasa perangkat lunak terbagi menjadi tiga lapisan yang mampu mengontrol kualitas dari perangkat lunak, yaitu : 1. Proses Proses-proses rekayasa perangkat lunak adalah perekat yang menyatukanlapisanlapisan teknologi dan memungkinkan perkembangan perangkat lunak yang tepat waktu dan rasional. Lapisan proses ini membentuk dasar bagi control manajemen proyek perangkat lunak serta membangun konteks dimana metode teknis diaplikasikan, produk usaha (model, dokumen , data, laporan, form, dan lain-lain) dihasilkan, fondasi dibangun, kualitas dijamin, dan perubahan diatur secara rapi. 2. Metode Metode rekayasa perangkat lunak memberikan teknik untuk membangun perangkat lunak yang mencakup serangkaian tugas yang luas yang menyangkut analisis kebutuhan, konstruksi program, desain, pengujian, dan pemeliharaan. 3. Alat Bantu Alat Bantu rekayasa perangkat lunak memberikan topangan yang otomatis ataupun semi otomatis pada proses-proses dan metode-metode yang ada. Alat Bantu ini contohnya adalah CASE (Computer Aided Software Engineering) dan CAD (Computer Aided Design).
Menurut Pressman (2001), dalam perancangan perangkat lunak, dikenal model sekuensial linier atau yang sering disebut classic life cycle atau waterfall model. Model ini mengusulkan pendekatan pada pengembangan perangkat lunak yang sistematis dan sekuensial melalui aktivitas-aktivitas seperti yang terlihat pada gambar berikut : Rekayasa & Permodelan Sistem Analisis kebutuhan perangkat lunak Perancangan Pengkodean Pengujian Pemeliharaan
Gambar 2.3. Model Sekuensial Linier (Pressman,1992)
a. Rekayasa dan permodelan system Karena perangkat lunak merupakan sebuah bagian dari sistem yang besar, maka yang perlu dilakukan pertama kali adalah menetapkan kebutuhan untuk seluruh elemen sistem dan mengalokasikan sebagian dari kebutuhan tersebut ke perangkat lunak. b. Analisis kebutuhan perangkat Untuk dapat memahami sifat program yang dibangun, perekayasa perangkat lunak harus memahami domain informasi, tingkah laku, cara kerja, dan interface yang dibutuhkan. c. Perancangan Perancangan perangkat lunak adalah proses yang berfokus pada empat atribut sebuah program yang berbeda, yaitu struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi
tampilan dan algoritma procedural. Perancangan menerjemahkan kebutuhan kedalam suatu representasi perangkat lunak yang dilakukan sebelum pengkodean. d. Pengkodean Perancangan yang telah dilakukan diterjemahkan kedalam bentuk yang dimengerti oleh computer. e. Pengujian Proses pengujian berfokus pada logika internal perangkat lunak, yaitu untuk memastikan semua pernyataan sudah diuji dan pada eksternal fungsional, yaitu untuk mengarahkan pengujian untuk menemukan kesalahan dan memastikan bahwa input yang divalidasi akan memberikan hasil actual yang sesuai dengan kebutuhan. f. Pemeliharaan Digunakan untuk mengantisipasi kesalahan-kesalahan akibat perubahan-perubahan dalam lingkungan eksternalnya atau adanya kebutuhan untuk pengembangan fungsional maupun cara kerja.
2.10.
Diagram Alir (Flowchart)
Menurut Hansen (2005), diagram alir merupakan representasi grafis dari serangkaian aktivitas operasi, pergerakan,inspeksi, penundaan, keputusan, dan penyimpanan dari sebuah proses. Diagram alir menggunakan simbol-simbol yang sudah distandarisasikan. Berikut adalah simbol-simbol yang digunakan untuk menggambarkan diagram alir :
Tabel 2.2. Simbol Flowchart dan artinya (Hollander et. al., 2000) Notasi
Arti Notasi Proses
Predefined proses
Operasi input / output Decision, berupa pertanyaan atau penentuan suatu keputusan
Terminal, untuk menandai awal dan akhir program
Panah, sebagai penghubung antar komponen dan penunjuk arah Manual input, input dari pengguna
On-page connector, sebagai penghubung dalam satu halaman Off-page connector, sebagai penghubung antar halaman yang berbeda
2.11.
State Transition Diagram (STD)
Menurut Pressman (2001, p302), STD mengindikasikan bagaimana sebuah sistem berperilaku sebagai sebuah konsekuensi dari kejadian (event) eksternal. Untuk
itu, STD mewakili sejumlah mode dari behavior yang disebut sebagai kondisi (state) dari sistem dan cara dalam perubahan yang dihasilkan dari satu kondisi ke kondisi lainnya. State Transition Diagram dapat juga didefinisikan sebagai 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: 1. 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.
2. Arrow, disimbolkan dengan Arrow sering disebut juga dengan transisi state yang diberi label dengan ekspresi
aturan, label tersebut menunjukkan kejadian yang menyebabkan transisi terjadi.
3. Condition dan Action, disimbolkan dengan: Condition Action
State 1
State 2
Gambar 2.4. Simbol pada STD Untuk melengkapi STD diperlukan 2 hal lagi yaitu condition dan action. 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.
