BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Definisi Bank Bank umum didefinisikan oleh Undang-Undang No.10 tahun 1998 sebagai bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional dan berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu-lintas pembayaran (Susilo et al,2000,p49).Bank menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat untuk berbagai tujuan atau financial intermediary. Secara lebih spesifik fungsi bank dapat sebagai agent of trust, agent of development, dan agent of services (Susilo et al,2000,p6).
2.1.1 Agent of Trust Dasar utama kegiatan perbankan adalah trust atau kepercayaan, baik dalam hal penghimpunan dana maupun penyaluran dana. Masyarakat akan mau menitipkan dananya di bank apabila dilandasi oleh unsur kepercayaan. Masyarakat percaya bahwa uangnya tidak akan disalahgunakan oleh Bank, uangnya akan dikelola dengan baik, bank tidak akan bangkrut, dan juga percaya bahwa pada saat yang telah dibutuhkan, masyarakat dapat menarik lagi simpanan dananya di Bank. Pihak Bank sendiri akan mau menempatkan atau menyalurkan dananya pada debitur atau masyarakat apabila dilandasi unsur kepercayaan. Pihak Bank percaya bahwa
6
7 debitur tidak akan menyalahgunakan pinjamannya, debitur akan mengelola dana pinjaman dengan baik.
2.1.2 Agent of Development Sektor dalam kegiatan perekonomian masyarakat yaitu sektor moneter dan sektor riil, tidak dapat dipisahkan, kedua sektor tersebut berinteraksi saling memnpengaruhi satu dengan yang lain. Sektor riil tidak bekerja dengan baik. Tugas bank sebagai penghimpun dan penyaluran dana sangat diperlukan untuk kelancaran kegiatan perekonomian di sektor riil, kegiatan Bank tersebut memungkinkan masyarakat melakukan investasi, distribusi, dan juga konsumsi barang dan jasa, mengingat semua kegiatan investasidistribusi-konsumsi selalu berkaitan dengan penggunaan uang.
2.1.3 Agent of Services Disamping melakukan kegiatan penghimpunan dan penyaluran dana, bank juga memberikan penawaran jasa-jasa perbankan yang lain kepada masyarakat. Jasa-jasa yang ditawarkan Bank ini erat kaitannya dengan kegiatan perekonomian masyarakat secara umum. Jasa-jasa Bank ini antara lain dapat berupa jasa pengiriman uang, penitipan barang berharga, jasa pemberian jaminan bank, dan jasa penyelesaian tagihan.
2.2 Definisi Tabungan Masih mengacu pada tulisan Susilo et al (2000,p64), Tabungan adalah simpanan yang penarikannya hanya dapat dilakukan dengan syarat tertntu yang disepakati, dan tidak dengan cek atau bilyet giro atau alat lain yang dapat dipersamakan dengan itu. Cara
8 penarikan rekening tabungan yang paling banyak digunakan saat ini adalah dengan buku tabungan, cash card, atau
kartu ATM dan debit card. Persaingan ketat dalam
penghimpunan dana melalui tabungan antar bank-bank telah banyak memunculkan caracara baru untuk menarik nasabah tabungan. Cara-cara tersebut antara lain : hadiah atas tabungan, fasilitas asuransi atas tabungan, fasilitas kartu ATM. Ditinjau dari segi keluwesan penarikan dana, simpanan dalam bentuk tabungan ini berada di tengah-tengah antara giro dan deposito berjangka. Tabungan dapat ditarik dengan cara-cara dan dalam waktu yang relative lebih fleksibel dibandingan dengan deposito berjangka, namun masih kalah fleksibel apabila dibandiingkan dengan rekening giro. Sebagai konsekuensinya, besarnya bunga yang diberikan atas saldo tabungan ini pun berada di tengah-tengah antara giro dan deposito berjangka. Ditinjau dari sisi Bank, penghimpunan dana melalui tabungan termasuk lebih murah daripada deposito tapi lebih mahal dibandingkan giro.
2.3 Faktor – faktor yang mempengaruhi keputusan nasabah memilih produk bank 2.3.1 Usia Pengelompokan usia dibagi menjadi tahapan. Menurut Almatsier (2011,pp33-36) , usia dibagi menjadi :
-
Bayi ( 0 – 12 bulan)
-
Masa Anak Pra-Sekolah ( 1 tahun – 6 tahun)
-
Masa Anak Usia Sekolah ( 7 tahun – 12 tahun)
9 -
Masa Remaja ( 12 tahun – 18 tahun)
-
Masa Dewasa ( 19 – 64 tahun)
-
Masa Usia lanjut ( 65 tahun keatas)
2.3.2 Pendapatan Pendapatan Menurut Standar Akuntansi Keuangan (2000:PSAK No. 23 paragraf 06)“Pendapatan adalah arus masuk bruto dari manfaat ekonomi yang timbul dariaktivitas normal perusahaan selama suatu periode bila arus masuk itu mengakibatkan kenaikan ekuitas yang tidak berasal dari kontribusi penanaman modal”.
2.3.3 Profesi Profesi dikutip dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), adalah bidang pekerjaan
yg
tertentu.Rohman
dilandasi
pendidikan
(2011,pp104-105)
keahlian
dalam
(keterampilan,
bukunya
“Lulus
kejuruan, tanpa
dsb)
nganggur”
mengemukakan posisi manusia dibagi empat, yaitu: employee, self employee, business owner, investor. Employee atau karyawan artinya bekerja untuk orang lain. Self employee adalah orang yang bekerja untuk dirinya sendiri, tapi ia juga tidak memiliki pekerja. Business owner adalah para usahawan, ia bekerja untuk mendapatkan materi, biasanya ia memiliki kerajaan bisnis sendiri dan mempunyai pekerja atau karyawan. Sedangkan Investoradalah
10 orang yang memiliki posisi atau kedudukan dimana materi bekerja untuk dia melalui kedudukannya tersebut.
2.3.4 Promosi Promosi menurut Ginting (2011,p10) adalah semua kegiatan perusahaan produsen untuk meningkatkan mutu produknya dan membujuk, merayu konsumen agar membeli produknya.
2.3.5 Motivasi Motivasi merupakan keadaan dalam diri individu atau organisme untuk mendorong perilaku kearah tujuan. Dapat dikemukakan motivasi mempunyai tiga aspek. Yaitu (1) keadaan terdorong dalam diri organisme, yaitu kesiapan bergerak karena kebutuhan misalnya kebutuhan jasmani, karena keadaan lingkungan atau karena keadaan mental. (2) perilaku yang timbul dan terarah karena keadaan ini, dan (3) sasaran atau tujuan yang dituju oleh perilaku tersebut (Jahja,2011,p65). Adapun motivasi ada yang bersifat internal dan eksternal. Motivasi yang sifatnya eksternal terkait dengan pengaruh dan eksistensi orang lain di luar diri individu, misalnya pengaruh dari orang tua, guru, teman yang dapat mendorong seseorang untuk berbuat sesuatu.
11 2.4 Data Data merupakan sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan (Sugiarto,2000,p12). Pada umumnya informasi ini diperoleh melalui observasi (pengamatan) yang dilakukan terhadap sekumpulan individu (orang, barang, jasa dan sebagainya). Informasi yang diperoleh memberikan keterangan, gambaran, atau fakta mengenai suatu persoalan dalam bentuk kategori, huruf, atau bilangan. Fakta membuat suatu penelitian yang representative. Data sangat berguna sebagai dasar pembuatan keputusan, terutama pada kondisi ketidakpastian. 2.4.1 Variabel Dalam melakukan penelitian, perlu ditentukan karakter yang akan diteliti dari unit amatan yang disebut variabel. Variabel dalam penelitian merupakan atribut dari sekelompok objek yang diteliti dengan variasi dari masing-masing objeknya. Sebagai contoh tinggi dan berat badan merupakan atribut seseorang yang merupakan objek penelitian. Berat dan tinggi badan tentu bervariasi. Bisa jadi dua orang atau lebih memiliki tinggi badan yang sama, tetapi berat badannya berbeda, atau sebaliknya. Dalam hubungan antarvariabel, dikenal bermacam-macam variablel sebagai berikut : (Sugiarto,2000,p14) -
Variabel independen, yaitu variablel yang menjadi sebab terjadinya variabel dependen
-
variabel dependen, yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh varibel independen
12 -
variabel moderator, yaitu variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel dependen dan independen
-
variabel intervening, seperti variable moderator, tetapi nilainya tidak dapat diukur, seperti kecewa, gembira, sakit hati, dll
-
variabel kontrol, yaitu variabel yang dapat dikendalikan oleh peneliti.
2.4.2 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data menunjukan cara-cara yang dapat ditempuh untuk memperoleh data yang dibutuhkan. Dikenal metode pengumpulan data primer dan metode pengumpulan data sekunder (Sugiarto,2000,p16). 2.4.2.1 Data Primer Data yang didapat dari sumber pertama, dari individu seperti hasil wawancara atau hasil pengisian kuisioner yang biasa dilakukan peneliti. Misalnya produsen suatu produk kosmetik ingin mengetahui perilaku konsumen terhadap produk yang dihasilkannya. Diadakanlah wawancara terhadap para konsumen untuk mengumpulkan informasi yang diharapkan pelaksanaannya dapat berupa survai atau percobaan. Cara survai dilakukan bila data yang dicari sebenarnya sudah ada dilapangan atau di sasaran penelitian lainnya. Misalnya jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan, dan jenis pekerjaan seseorang. Tugas observer adalah menentukan bentuk data yang akan diukur, karakteristik yang akan diteliti dan melakukan pengukuran serta pengumpulan data dengan teknikteknik tertentu.
13 Teknik pengumpulan data yang biasa dilakukan misalnya dengan wawancara terhadap responden, mengirimkan daftar pertanyaan (kuisioner) melalui pos, menggunakan telepon (pooling) ataupun observasi langsung. 2.4.2.2 Data Sekunder Data sekunder merupakan data primer yang diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan oleh pengumpul data primer atau oleh pihak lain, pada umumnya disajikan dalam bentuk tabel dan diagram. Data sekunder pada umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran pelengkap, ataupun untuk diproses lebih lanjut.
2.4.3 Jenis Data Masih mengacu pada tulisan Sugiarto(2000,p17) Disamping pembedaan atas dasar cara perolehannya, data dapat di klasifikasikan menurut jenisnya berdasarkan kriteria berikut. 2.4.3.1 Data Kualitatif dan Kuantitatif Data kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan saja. Termasuk dalam klasifikasi ini adalah data yang berskala ukur nominal dan ordinal. Sebagai contoh data kualitatif adalah jenis pekerjaan seseorang (supir, pebisnis, guru , dan lain-lain), motivasi karyawan (bagus, jelek, sedang) dan jabatan di perusahaan (supervisor, manajer pemasaran, dan lain-lain).
14 Data kuantitatif adalah data berbentuk angka. Termasuk dalam klasifikasi ini adalah data yang berskala ukur interval dan rasio. Sebagai contoh dari data kuantitatif adalah keuntungan perusahaan pada tahun 1997 (Rp 5 milyar), kenaikan penjualan perusahaan GM (35%) dan sebagainya. 2.4.3.2 Data Internal dan Eksternal Data internal merupakan data yang didapat dari dalam perusahaan atau organisasi yang melakukan riset, sedangkan data eksternal adalah data tentang keadaan di luar organisasi. Data ini umumnya didapat dari pihak lain dan digunakan sebagai pembanding (Sugiarto,2000,p18). 2.4.3.3 Data Time Series dan Cross Section Data Time series atau data deret waktu merupakan data yang dikumpulkan dari beberapa tahapan waktu secara kronologis, sedangkan data cross section adalah data yang dikumpulkan pada waktu dan tempat tertentu saja. Pada umumnya mencerminkan suatu fenomena dalam satu kurun waktu saja (Sugiarto,2000,p18). 2.4.4 Skala Pengukuran Secara umum dapat dikatakan bahwa tujuan diadakannya suatu observasi adalah memperoleh keterangan tentang bagaimana kondisi suatu obyek pada berbagai keadaan yang ingin diperhatikan. Diantara bermacam-macam pengukuran untuk respon-respon yang diamati terhadap obyek-obyek, yang sering dipergunakan ialah ukuran-ukuran cacah, peringkat,
15 panjang, volume, waktu, bobot, maupun pengukuran fisika kimia. Sesuai dengan kemampuan kita dalam menilai atau mengukur suatu ciri obyek amatan, dalam statistika dibedakan
empat
macam
skala
pengukuran
yang
mungkin
dihasilkan
yaitu
(Sugiarto,2000,pp18-24) : -
Skala Nominal
: berasal dari kata ‘name’. skala nominal merupakan
pengukuran yang paling sederhana. Skala ini mengklasifikasikan obyek-obyek atau kejadian-kejadian ke dalam berbagai kelompok untuk menunjukan kesamaan atau perbedaan ciri-ciri obyek. Kategori-kategori didefinisikan sebelumnya dan dilambangkan dengan kata-kata, huruf simbol, atau angka, misal untuk variabel jenis kelamin, laki-laki dilambakan dengan simbol 0 dan perempuan dengan 1. -
Skala Ordinal
: Dengan menggunakan skala ini, obyek-obyek juga dapat
digolongkan dalam kategori tertentu. Angka atau huruf yang diberikan disini mengandung tingkatan, sehingga dari kelompok yang terbentuk dapat dibuat peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan penataan tertentu. Misalnya, kita diberi informasi bahwa A paling cerdas, B menengah, C bodoh. Disini ada peringkat kecerdasan. -
Skala Interval
:
Meberikan ciri angka kepada kelompok obyek yang
mempunyai skala nominal dan ordinal ditambah dengan jarak yang sama pada urutan obyeknya. Skala ini diberikan apabila kategori yang digunakan bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jarak tertentu, tetapi tidak bisa di
16 bandingkan. Contoh nya, dengan skala 0-100 akan dicari nilai kinerja karyawan. -
Skala Rasio
: mempunyai semua sifat skala interval ditambah satu sifat
lain, yaitu memberikan keterangan nilai absolut dari obyek yang diukur. Cobtohnya bila kita ingin membandingkan berat dua benda. Berat benda A 50gram dan B 100gram. Kita tahu berat B dua kali A.
2.5 Populasi dan Sampel Mengacu pada tulisan Sugiarto(2000,pp6-8), Populasi dapat diartikan sebagai sekelompok orang atau penduduk yang menempati suatu wilayah tertentu, misalnya populasi Jakarta. Namun dalam statistika, kata populasi merujuk pada sekumpulan individu dengan karakteristik khas yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian. Dengan demikian, kata populasi dalam statistika memiliki arti yang lebih luas, yaitu tidak terbatas pada kelompok orang, tetapi juga bintang dan benda apa saja yang menjadi perhatian kita. Sedangkan sampel ialah sebagian anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya. Penggunaan prosedur tertentu dalam melakukan pengambilan sampel didasarkan pada pertimbangan berikut (Sugiarto,2000,p8) : -
untuk memperoleh data yang relevan dengan tujuan observasi
-
sejumlah variasi tidak terhindarkan meskipun observasi dilakukan pada kondisi yang mirip ataupun sama. Ini disebabkan perbedaan besarnya nilai
17 karakteristik individu yang diukur itu, juga karena adanya kesalahan dalam melakukan pengukuran. Banyaknya anggota suatu sampel disebut ukuran sampel, sedangkan suatu nilai yang menggambarkan ciri sampel disebut statistik (bedakan dengan statistika). Karena statistik diperoleh dari sampel.
2.5.1 Teknik Pengambilan Sampel (Teknik Sampling) Teknik sampling merupakan bagian dari metode statistika yang penting karena di dalamnya
diulas
tentang
cara
pengambilan
sampel
yang
representatif.
Sugiarto(2000,p115) menyebutkan dalam statistika, maupun dalam kehidupan seharihari, sampel memegang peranan penting karena banyak membantu pengambilan kesimpulan untuk banyak kasus bilamana tidak cukup waktu tersedia untuk mengambil semua data yang ada di populasi.
2.5.1.1 Probability Sampling Dalam probability sampling, pemilihan sampel tidak dilakukan secara subyektif, dalam arti tidak didasarkan semata-mata pada keinginan si peneliti, sehingga setiap anggota populasi memiliki kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai sampel. Pada pengambilan sampel acak, kita mengetahui setiap elemen populasi berpeluang terpilih menjadi sampel (Sugiarto,2000,p116). Dengan rumus : (Issac & Michael)
∑
/ ∑ (2.1)
18 Keterangan : n = jumlah sampel yang akan diambil N = jumlah seluruh populasi p = q = proporsi w = bobot D=
,dimana B = Error dari peneliti
2.5.1.2 Sampling Berstrata Penarikan sampel berstrata dilakukan dengan mengambil sampel acak sederhana dari setiap strata populasi yang sudah ditentukan lebih dulu. Pada penarikan sampel acak berstrata, populasinya di sekat-sekat menjadi beberapa grup yang disebut strata. Setiap strata mempunyai elemen yang relatif homogen, akibatnya antar stratanya menjadi heterogen. Sebagai contoh,untuk meneliti pendapatan dokter di Jakarta, akan lebih baik bila populasinya dibagi dulu menurut spesialisasi dokter, kemudian dari setiap spesialisasi diambil sampel acak sederhana. (Sugiarto, 2000,p118). Sampling berstrata mempunyai rumus :
(2.2)
Keterangan :
= populasi per strata N = Populasi Total n = Sampel yang didapat
19 Menurut Kish (1995,p75), ada 3 alasan dasar mengelompokan ke strata , antara lain : -
Strata dapat digunakan untuk mengurangi keragaman sampel
-
Strata dapat dibentuk untuk mencoba metode dan prosedur yang berbeda
-
Strata dapat digunakan karena subpopulasi diantaranya juga didesain sebagai kebutuhan study
2.6 Uji Validitas dan Reliabilitas 2.6.1 Uji Validitas Uji Validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuisioner. Kuisioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuisioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan dibahas oleh kuisioner tersebut. Contoh mengukur pengaruh konstruk prestasi kerja terhadap konstruk produktivitas kerja karyawan dengan memberikan masingmasing lima butir pertanyaan setiap konstruknya. Butir-butir pertanyaan itu diharapkan dapat tepat mengungkakan angka prestasi kerja dan tingkat produktivitas kerja seorang karyawan. (Sunyoto,2011,pp72-73) Salah satu metode pengujian uji validitas menurut Mital et al (2007,p280) menggunakan metode product moment correlation, yang mana artinya adalah sebuah pengukuran parametrik dari hubungan diantara dua variabel. Dimana mempunyai rumus (Ebdon,1985,p91) :
20
Σ √ Σ
Σ Σ
Σ Σ
Σ (2.3)
Keterangan : N = Banyaknya responden r = koeifisien korelasi product-moment x dan y = nilai dari dua variable
2.6.2 Uji Reliabilitas Menurut Sunyoto (2011,pp67-68), pengertian reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuisioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Butir pertanyaan dikatakan reliabel atau andal apabila jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten. Contoh pada butir-butir pertanyaan konstruk prestasi kerja terdiri butir 15 dan butir-butir pertanyaan produktivitas kerja terdiri butir 6-10. Disini jawaban setiap butir pertanyaan, baik pada konstruk prestasi kerja maupun produktivitas kerja, harus tidak acak (konsisten). Jika jawaban acak maka dikatakan tidak reliabel atau tidak andal Pengukuran reliabilitas dilakukan dengan dua cara, yaitu : 1. Repeated measure atau pengukuran ulang 2. One shot atau pengukuran sekali saja , Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika nilai cronbach alpha > 0,70
21 Gravetter (2011,p459) mengemukakan beberapa tekhnik untuk mengukur suatu variabel reliabel atau tidak, yaitu : - The Spearman-Brown Formula Ketika sebuah variabel tunggal mengukur dengan tes yang terdiri dari beberapa item. Itu adalah umum untuk mengevaluasi konsistensi internal tes dengan menghitung ukuran split-half.Konsep di balik kehandalam split-half adalah semua item yang berbeda pada tes mengukur variabel yang sana, dan, pengukuran diperoleh dari setiap item individual harus berhubungan dengan setiap item lainnya, khususnya, jika anda memisahkan tes dengan membagi dua skor yang diperoleh dari satu tes harus terkait dengan nilai yang diperoleh dari setengah lainnya. Sejumlah prosedur telah dikembangkan untuk memperbaiki masalah ini, tetapi tekhnik yang paling umum adalah rumus Spearman-Brown, dengan persamaan :
2 1 (2.4)
Ket :
= reliabilitas internal seluruh instrumen = korelasi product meoment antara belahan pertama dan kedua
- The Kuder-Richardson Formula 20 Selain dengan menggunakan Spearman-Brown , ada banyak cara untuk menghitung tes untuk mendapatkan dua nilai yang diperlukan untuk menghitung reliabilitas. Tergantung bagaimana tes dibagi, memungkinkan anda untuk mendapatkan
22 ukuran yang berbeda kehandalan. Untuk mengatasi masalah ini, Kuder dan Richardson mengembangkan formula yang memperkirakan cara yang mungkin untuk memisahkan sebuah tes menjadi dua, yang memiliki persamaan :
Σ 1 (2.5)
Ket :
= reliabilitas internal seluruh instrumen
k = jumlah item dalam instrumen = proporsi banyaknya subyek yang menjawab pada item 1 =1= varians total
- Cronbach’s Alpha Salah satu keterbatasan KR20 adalah hanya dapat digunakan untuk tes di mana masing-masing item hanya memiliki dua alternatif respon. Cronbach mengembangkan sebuah modifikasi dari rumus KR20 yang dapat digunakan ketika item tes telah lebih dari dua alternatif, seperti skala liker yang memiliki lima pilihan jawaban. 2 ⎛ n ⎞⎛ SD − ∑ var iance ⎞ ⎟ ⎜ Cronbach Alpha = ⎜ ⎟ ⎟ ⎝ n −1 ⎠⎜⎝ SD 2 ⎠
(2.6)
Keterangan : n = jumlah instrument pertanyaan = Standar deviasi variance = ragam
23 2.7 Analisis Regresi Menurut Sugiarto (2000,pp222-223), menuliskan bahwa analisis regresi adalah tehnik statistika yang berguna untuk memeriksa dan memodelkan hubungan diantara variabel – variabel. Penerapannya dapat dijumpai secara luas di banyak bidang seperti , tekhnik, ekonomi, manajemen, ilmu – ilmu biologi, ilmu – ilmu sosial, dan sebagainya. Terapan regresi dalam berbagai bidang tersebut umumnya dikaitkan dengan studi ketergantungan suatu variabel ( variabel tak bebas) pada variabel lainnya (variabel bebas). Pada masa ini, analisis regresi berguna dalam menelaah hubungan dua variabel atau lebih, terutama untuk menyelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna sehingga dalam terapannya bersifat eksploratif. Secara implisit ada dua pengertian yang terkandung didalamnya, yaitu : 1.
Merupakan pencarian tempat kedudukan atau lokasi dari rata – rata variabel tertentu, misalnya Y, untuk berbagai nilai atau selang nilai dari variabel lain, misalnya X.
2.
Penyesuaian suatu fungsi atau kurva terhadap kumpulan data; hal ini terutama dilakukan apabila data yang dimiliki tidak cukup banyak sehingga ada kesan bahwa rata – rata Y untuk setiap nilai atau selang nilai X diperoleh dengan dasar yang tidak cukup kuat.
24 2.7.1 Regresi Linier Sederhana Sebagaimana telah disebutkan, analisis regresi banyak digunakan untuk mempelajari bentuk hubungan antara variabel. Aplikasi regresi sangat banyak dijumpai pada berbagai area bisnis. Misalnya untuk melihat bentuk hubungan antara periklanan dan penjualan, hubungan antara tes sikap dengan kinerja karyawan, hubungan antara rasui keuangan dengan harga saham, dan lain-lain. Regresi liner sederhana bertujuan mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas (X) dan variabel tidak bebas (Y). Variabel bebas adalah variabel yang bisa dikontrol, sedangankan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan respon dari variabel bebas. (Sugiarto,2000,pp224227)
(2.7)
Keterangan: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi
25 2.7.2 Regresi Berganda Secara umum, permasalahan analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variabel bebas disebut analisis regresi berganda. Pada awalnya, analisis regresi berganda dikembangkan oleh para ahli ekonometri untuk membantu meramalkan akibat dari aktivitas – aktivitas ekonomi pada berbagai segmen ekonomi. Banyak laporan dan peramalan tentang masa depan perekonomian yang muncul di Wall Street Journal, Fortune, dll yang didasarkan pada model-model ekonometrik dengan analisis regresi berganda sebagai alatnya (Sugiarto,2000,p234-237)
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + .... + bn Xn. (2.8)
Y = variabel tak bebas
XI = variabel bebas a = penduga bagi a intersep (titik potong)
bn = nilai koefisien parameter
2.7.3 Regresi Logistik Regresi logistik sama seperti tekhnik menggunakan model lainnya di statistik, untuk mengetahui model terbaik, untuk mengetahui hubungan antara keputusan (variabel bebas atau variabel respon) dan sekelompok variabel bebas. Variabel bebas sering disebut
26 kovariat. Model yang paling terkenal saat ini untuk mengetahui hubungan antara dua hal diatas adalah model regresi linear , dimana variabel hasil dianggap kontinu. Yang membedakan antara regresi linear dan regresi logistik adalah variabel hasil merupakan data binari atau dikotomus serta pemilihan dalam model parameterik dan asumsinya. (Hosmer and Lemeshow,1989,p1) Dilihat dari kecocokan sebuah model untuk sekumpulan data, persamaan kemungkinan model dapat ditulis : (Pardoe,2006,pp222-223)
Pr
Pr 1 Pr
1
1 1 (2.9)
Dimana P adalah peluang terjadinya suatu kejadian, dengan rumus sebagai berikut :
1
1 (2.10)
dimana : P = probabilitas terjadinya terjadinya suatu kejadian e = bilangan natural b = nilai koefisien tiap variabel x = nilai variabel bebas y = nilai variabel terikat
27 2.7.4 Regresi Logistik Multinomial
Regresi logistik adalah model yang paling sering dipakai untuk mengetahui hubungan antara variabel output dikotomus dan kelompok faktor-faktor, tapi dengan sedikit modifikasi , ini dapat juga digunakan ketika variabel output merupakan polytomus. Kita memilih menggunakan kata binary dalam dikotomus ketika men deskripsikan angka dari kategori hasil yang mana ini sering digunakan dalam literatur. Dalam pengembangan model untuk variabel hasil polytomus, kita perlu untuk memberi perhatian pada skala pengukurannya. Misalkan, kategori variabel hasil , Y , dikodekan 0, 1, atau 2. Pemanggilan pada regresi logistik untuk model variabel hasil binary adalah logit Y = 1 dan Y = 0. Didalam 3 kategori, kita mempunyai 2 fungsi model logit. Pertama untuk Y = 1 dan Y = 0, dan yang lainnya untuk Y = 2 dan Y = 0. Teorinya kita dapat menggunakan dua pasang model pembanding hasil dari model logit. Persamaan regresi logistik (Hosmer dan Lemeshow, 1989) secara umum adalah sebagai berikut:
1| 0| (2.11)
dan
2| 0| (2.12)
28 Untuk model regresi logistik multinomial, jika variabel respon dibagi menjadi tiga kategori yang masing-masing diberi kode 0, 1, dan 2 dan jika kategori 0 sebagai kategori referensi
0 , maka probabilitas bersayarat dengan variabel penjelas
sebanyak p akan menghasilkan persamaan sebagai berikut:
0| 1
1
exp
exp (2.13)
1| exp 1
exp
exp
(2.14)
2| exp 1
exp
exp (2.15)
2.7.5
Maksimum Likelihood Logit model , atau biasa yang kita kenal sebagai model regresi logistik berbeda
dengan menghitung model linear, karena kemungkinan model regresi logistik hanya berkisar 0 sampai 1, sedangkan fungsi linear tidak dibatasi. (Allison,1999,pp13-16) Maksimum Likelihood adalah metode ketiga untuk mengestimasi model logit untuk data yang berkelompok dan satu-satunya metode dalam penggunaan umum untuk data level individu. Data ini untuk penelitian dikotomus variable terikat untuk masing-
29 masing individu. OLS ( Ordinary Least Square) tidak bisa digunakan untuk data seperti ini kecuali datanya dijadikan kelompok dengan suatu cara. Langkah – langkahnya adalah sebagai berikut (Allison,1999,p36-38) : Dengan memisalkan P(Y=1) adalah probabilitas bahwa Yi = 1, dapat diasumsikan bahwa data dihasilkan dari model logit sama seperti yang ada pada persamaan (2.8)
1
1 (2.16)
Fungsi likelihood yang digunakan untuk mencari parameter diekspresikan sebagai berikut:
L
P y ,y ,y ,…,y (2.17)
Dari seluruh probabilitas dari semua observasi Yi bisa difaktorkan ke dalam produk dari probabilitas individual dengan menghasilkan seperti ini :
…
(2.18)
Dengan melakukan definisibahwa P(Yi=1)=Pi dan P(Yi=0)=1- Pi. Dapat ditulis menjadi :
1 (2.19)
30 Dengan melakukan kombinasi terhadap persamaan (2.16) ke (2.17) maka didapat
1
(2.20)
Dengan memasukan persamaan (2.8) kedalam persamaan (2.18) maka didapat
1
1
1
(2.21)
Persamaan dari(2.19) dapat disederhanakan menjadi :
1 (2.22)
Dengan melakukan natural Logaritma pada persamaan (2.20) maka menjadi :
1
1 (2.23)
Fungsi Likelihood telah disederhanakan dan untuk langkah selanjutnya adalah menetukan nilai koefisien dari β yang dapat membuat nilai dari persamaan (2.21) sebesar
31 atau semaksimal mungkin. Salah satu cara untuk memaksimalkan fungsi tersebut adalah dengan melakukan turunan terhadap β. Dengan menyatakan bahwa α sama dengan βo, maka hasil turunan adalah sebagai berikut : ∑
1
| ∑
|
0 (2.24)
Dan dengan penyederhanaan matematika akan didapat rumus :
1
exp
exp (2.25)
2.8 Uji Goodness-of-Fit Model Untuk mengetahui koefisien signifikan dari sebuah variabel di berbagai macam model, sebuah pertanyaan muncul, Apakah model yang mengandung variabel dalam pertanyaan dapat memberi tahu kita tentang variabel hasil atau respon ? Pertanyaan ini dapat dijawab dengan membandingkan nilai pengamatan dari variabel respon dengan nilai prediksi dari masing-masing model, model pertama dan model kedua. Jika nilai prediksi dengan memasukan variabel kedalam model lebih baik, atau lebih akurat, daripada ketika variabel tidak dalam model, maka kita dapat mengasumsikan bahwa variabel itu signifikan. Penting untuk dicatat bahwa kita tidak mempertimbangkan pertanyaan apakah nilai yang diprediksi adalah representasi akurat
32 dari nilai pengamatan dalam arti sebenarnya, ini yang disebut Goodness-of-fit-test (Hosmer dan Lemeshow,2000,p12). Beberapa cara dalam menguji Goodness-of-fit model, yaitu: 1. Uji Likelihood Ratio Statistic 2. Uji Wald
2.8.1
Uji Likelihood Ratio Statistik Selanjutnya, Regresi Logistik membandingkan nilai hasil pengamatan dari
variabel respon menjadi nilai prediksi dilihat dari model dengan atau tanpa variabel pertanyaaannya. Dalam Regresi Logistik perbandingan dalam penelitian dan nilai prediksi ditentukan dalam fungsi log-likelihood. Untuk lebih mengerti perbandingan ini, sangat membantu jika mempunyai pikiran sebuah nilai pengamatan dari variabel respon juga sebagai sebuah nilai prediksi yang dihasilkan dari sebuah model tersaturasi. Model tersaturasi adalah model yang mengandung atau memiliki banyak parameter sebagai poin data ( contoh mudah dari model tersaturasi adalah mencocokan sebuah model regresi linear dimana hanya ada dua poin data, n = 2). rumus dari uji Likelihood Ratio Statistic sebagai berikut (Hosmer dan Lemeshow,1989,pp14-16):
2
Likelihood dari model 2 Likelihood dari model 1 (2.26)
0
H1 : Terdapat paling tidak satu parameter yang tidak sama dengan nol
33 akan dibandingkan dengan
,
tabel dengan derajat bebas m; m: banyaknya
parameter yang diduga sama dengan nol.. Bila ditolak, berarti tidak semua
lebih besar dari
,
tabel maka H0
= 0 pada tingkat signifikasi α.
2.8.2 Uji Wald Untuk menguji signifikansi masing-masing variabel prediktor yang terdapat dalam model dapat dilakukan menggunakan Uji Wald. Uji Wald didapat dengan membandingkan estimasi maximum likelihood dari parameter ,
,…,
dengan estimasi
dari standard error(Hosmer dan Lemeshow,1989,p17). Perbandingan ini dapat dibandingkan dengan distribusi normal. Dalam kasus ini uji statistiknya adalah
(2.27)
Keterangan :
= Koefisien parameter = Standar Error
2.9
Rekayasa Perangkat Lunak Definisi perangkat lunak menurut Pressman (2001,p10) adalah : a. Instruksi-instruksi (program komputer) yang akan dijalankan akan memberikan fungsi dan kinerja sesuai dengan yang diinginkan b. Struktur data yang membuat program mampu memanipulasi suatu informasi.
34 c. Dokumen-dokumen yang menjelaskan operasi dan pemakaian suau program. Terdapat perbedaan antara perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak merupakan suatu elemen sistem yang bersifat logis, bukan bersifat fisik dan tidak berbentuk secara nyata. Perangkat lunak memiliki beberapa karakteristik yaitu sebagai berikut : -
Perangkat lunak dapat dikembangkan dan direkayasa, bukan dirakit seperti perangkat keras
-
Perangkat lunak tidak mudah rusak, berbeda dengan perangkat keras yang memiliki tingkat kerusakan yang tinggi
-
Kebanyakan perangkat lunak dibuat sebagai komponen yang dapat dirakit ulang
35 2.9.1
Siklus Hiidup Peranggkat Lunak k Merupakaan sebuah metode m penggembangan sistem s yangg banyak diggunakan oleeh
banyaak perusahaaan saat inii.
Menurutt Turban et al (2001,ppp477-486) Siklus hiduup
peranngkat lunak,, atau yangg selanjutnya akan diseebut SHPL, adalah sebbuah struktuur keranngka yang mengandung m g urutan prooses dari infformasi manna yang di kembangkann. Seperrti yang ditu unjukan gam mbar 2.1, SHP PL terdiri daari investigaasi sistem, annalisis sistem m, peranncangan sisteem, memproogram, melaakukan tes, im mplementasi, meng-opeerasikan, sertta memelihara setelahnya.
Gaambar 2.1 Sikluus Hidup Peranngkat Lunak
Tahapp-tahap SHL LC adalah seebagai berikuut : 1. Invvestigasi Sistem Dalam taahap ini adaalah menenttukan sebuaah kemungkinan suksess dari sebuaah e daan ajuann projek pengembangan sistem, dan menilai proojek dari sisii tekhnikal, ekonomi,
36 kelayakan sistem. Ini sangat penting untuk pengembangan sistem karena, bila dikerjakan denganbenar, dapat menghindari perusahaan dari perhitungan pengeluaran yang salah 2. Analisis Sistem Tahap analisis sistem adalah untuk menganalisis masalahh bisnis yang mana perusahaan ingin menyelesaikan atau memecahkannya dengan sebuah sistem informasi, Tahap
ini
mendeksripsikan
masalah,
mengidentifikasi
penyebab-penyebab,
menspesifikan solusi, serta mengidentifikasi informasi-informasi yang diperlukan. Beberapa hal yang dihasilkan dari analisis sistem adalah : -
Kelebihan dan kekurangan dari sistem yang sudah ada
-
Fungsi-fungsi yang diperlukan oleh sistem yang akan dibuat untuk menyelesaikan masalah
-
Kebutuhan informasi mengenai pengguna untuk sistem yang baru
3. Perancangan Sistem Perancangan sistem mendeskripskan bagaimana sistem dapat menyelesaikan masalah. Hasil yang didapat dari perancangan antara lain : -
Output, Input, dan user interface dari sistem.
-
Hardware, software, database, telekomunikasi, personel dan prosedur
-
Penjelasan mengenai bagaimana komponen terintegrasi
4. Pemrograman Pada tahap ini mencakup penerjamahan spesifikasi desian ke dalam bahasa komputer
37 5. Pengujian Pengujian dibuat untuk mendeteksi kesalahan dalam pemrograman dalah tahap sebelumnya. Kesalahan-kesalahan terdiri dari dua tipe : Kesalahan Syntax , seperti salah pelafalan kata atau salah penempatan koma, dan Kesalahan logika, yang akan menghasilkan kesalahan hasil yang diharapkan 6. Implementasi Implementasi adalah proses perubahan dari penggunaan sistem lama ke sistem baru. Ada empat strategi utama dalam melakukan perubahan, yaitu : -
Parallel conversion : menerapkan kedua sistem, yang lama dan yang baru, secara simultan dalam periode waktu tertentu
-
Direct conversion : Sistem lama akan tidak dipakai dan sistem yang baru langsung dipakai di saat itu juga
-
Pilot conversion : Proses mengenalkan sistem yang baru dalam satu bagian dari organisasi. Apabila sistem baru tersebut berhasil maka akan digunakan pada bagian lain dari organisasi
-
Phased conversion : Proses mengenalkan komponen dari sistem baru. Ketika itu bekerja semestinya, modul lain akan dikenalkan juga, sampao semua sistem baru beroperasi
38
7. Pengopeerasian dan Perawatan Setelah tahap konversi , sistem baru akan beroperasi dalam periode waktu tertentu, sampai sistem yang baru tersebut tidak lagi bisa berguna. Ada beberapa tahap dalam perawatan, yaitu : -
Debugging the program, proses yang berlangsung selama sistem berjalan
-
Terus memperbarui sistem untuk mengakomodasi perubahan dalam situasi bisnis
-
Menambah fungsi baru kedalam sistem
2.10 Unified Modeling Language UML adalah bahasa standar untuk membuat cetak biru dari piranti lunak. UML dapat
digunakan
untuk
visualisasi
dan
menentukan,
membangun
serta
mendokumentasikan hasil kerja dari sistem yang dirancang untuk piranti lunak (Booch, Rumbaugh, dan Jacobson, 1999, p13). Untuk memahami UML, perlu diketahui tiga karakteristik penting dari UML (Booch, Rumbaugh, dan Jacobson. 1999. p33), yaitu: a. Use Case Driven Use case digunakan sebagai awalan untuk membuat perilaku, verifikasi dan validasi arsitektur sistem. Selanjutnya use case digunakan untuk
39 pengetesan sistem dan sebagai alat komunikasi antara pihak-pihak yang berkepentingan dengan pembangunan sistem ini.
b. Architecture centric Arsitektur sistem digunakan sebagai pegangan utama untuk membuat konsep, mengkonstruksi, mengatur (manage) dan menyusun sistem yang sedang dikembangkan. c. Iterative dan Incremental process Iterative berarti proses itu menyangkut pernyataan / keputusan yang dapat dikerjakan secara berkelanjutan. Sedangkan Incremental Process adalah suatu proses yang melibatkan integrasi terus menerus dan arsitektur sistem untuk menghasilkan pernyataan / keputusan yang diikuti oleh pernyataan / keputusan berikutnya yang lebih baik dari sebelumnya. Iterative dan incremental process adalah risk driven, artinya pernyataan / keputusan yang baru difokuskan untuk mengatasi atau mengurangi risiko yang paling besar untuk suksesnya sistem yang dibangun.
2.10.1 Diagram-diagram UML Diagram adalah penyampaian secara grafik atau gambar dari sebuah sekelompok elemen. Dalam teorinya, diagram dapat mempunyai banyak kombinasi dari hal-hal dan hubungan-hubungan. Diagram-diagram UML (Booch et al,2001,pp24-26), yaitu :
2.10.1.1 Use Case Diagram
40 Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem. Sebuah use case merepresentasikan sebuah interaksi antara aktor dengan sistem. Use case diagram penting untuk mem-visualisasi, menspesifikasi dan mendokumentasi perilaku sebuah elemen (Booch,2000,p233). Contoh use-case diagram :
Melakukan <extends> panggilan Actor menerima telepon
menggunak an jadwal Actor
Gambar 2.2 Use-Case Diagram
panggilan bersama
41
2.10.1.2 Sequence Diagram Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar sistem. Biasa digunakan untuk menggambarkan skenario atau rangkaian langkah-langkah yang dilakukan sebagai respons dari sebuah event untuk menghasilkan output tertentu. Contoh Sequence Diagram yang sering juga disebut Collaboration Diagram (Booch,2000,p374).
: messege
: Outgouingque
: TransportAgent
Actor create add messege
remove messege lifeline
fokus kontrol
Gambar 2.3 Sequence Diagram
4 42
2.10.1.3 Activity Diagram d meenggambarkan berbagaii alur aktivvitas dalam sistem yanng Activity diagram diranncang. Activiity diagram juga dapat menggambbarkan prosees paralel yaang mungkiin terjaddi pada bebeerapa eksekuusi. Contoh Activity A Diarram. (Booch,,2000,p259)
43 Gambar 2.4 Activity Diagram
2.11
Basis data atau Database
2.11.1 Pengertian Sistem Basis Data Basis data (database) adalah kumpulan dari berbagai data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang dirancang sedemikian rupa guna memenuhi kebutuhan informasi suatu organisasi (Connolly dan Begg. 2002. p14).
2.11.2 DBMS(Database Management System) Menurut (Connolly dan Begg. 2002,pp16-17) DBMS adalah sistem perangkat lunak yang memperbolehkan pengguna untuk menjelaskan, membuat, mempertahankan, dam mengatur akses ke dalam basis data. Pengaturan data dengan menggunakan DBMS (Connolly dan Begg. 2002. p16) mempunyai beberapa fasilitas yang dapat digunakan, yaitu: a. Memperbolehkan pengguna untuk menjelaskan tipe data, struktur dan constraints didalam database. b. Memperbolehkan pengguna untuk input, update, delet dan penerimaan data dari basis data. c. Menyediakan akses control ke basis data, yaitu:
-
Security system, berguna untuk mencegah pengguna yang tidak dikenal mengakses data.
Integrity system, berguna untuk menjaga konsistensi data yang tersimpan.
44
-
Concurrency control system, berguna untuk membagi akses dari basis data.
-
Recovery control system, berguna untuk mengembalikan data ke bentuk semula apabila terjadi kerusakan software atau hardware.
-
User-accessible catalog, berguna untuk menampung deskripsi data dalam basis data.
Komponen-komponen dalam DBMS terdiri dari lima komponen utama(Connolly dan Begg. 2002. p18) yaitu perangkat keras, perangkat lunak, data, prosedur serta pemakai. Seluruh komponen ini saling berkaitan, dimana DBMS memerlukan perangkat keras dan lunak untuk dapat dijalankan, data untuk menjadi jembatan antara komponen mesin dan manusia, dan prosedur serta pengguna untuk memberikan instruksi dan aturan pada DBMS.
