BAB 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Metode Pengembangan Sistem 3.1.1 Pembahasan Metode Analisis Simulasi Simulasi membawa peran penting dalam analisis dari pola spasial, sehingga metode yang digunakan untuk pengembangan sistem ialah dengan menggunakan model Analisis Simulasi (Simulation Analysis). Metode Analisis Simulasi merupakan teknik permodelan deskriptif, penggambaran sistem menggunakan model dimana tidak memerlukan formasi permasalahan/rumusan masalah secara eksplisit dan langkah-langkah solusi yang merupakan bagian dari model optimisasi (Hoover & Perry, 1989). Urutan dari simulasi adalah sebagai berikut, 1. Rumusan Masalah 2. Pengumpulan Data dan Analisis 3. Pengembangan Model 4. Verifikasi Model dan Validasi 5. Exsperimen Model dan Validasi 6. Implementasi dari Hasil Simulasi Metode Analisis Simulasi ditunjukan pada Gambar 3. 1
39
40
Gambar 3. 1 Model Analisis Simulasi (Hoover dan Perry, 1989)
1. Rumusan Masalah Pada tahap rumusan masalah dilakukan dengan membuat pertanyaan untuk mendapatkan jawaban dari variabel – variabel yang bersangkutan dan mengukur performa sistem yang akan di gunakan. Adapun pertanyaan untuk pemodelan data spasial, Bagaimana membangun model klarifikasi wilayah Rawan Kemisikinan dengan menggunakan fungsi Gi * statistik ? Pengumpulan Data dan Analisis Pengumpulan Data dan Analisis diisi dengan pencarian informasi dan kebutuhan data untuk mengetahui jelas masalah yang telah di rumuskan. Data di peroleh dari Badan Pusat Statistika
41
Provinsi Jawa Tengah yang berada di semarang. Dimana data yang di peroleh adalah data untuk Tingkat kemiskinan itu sendiri , Produk Domestik regional Bruto, Indeks Pembangunan Manusia, Jumlah Pengangguran, Jumlah penduduk tahun 2005 – 2009. Penganalisisan data dilakukan dengan mengolah data yang telah di peroleh, kemudian data tersebut di masukkan ke dalam Model untuk melakukan pemeriksaan atau analisis data. 2. Pengembangan Model Pengembangan model menyangkut pengerjaan dan testing model dari sistem nyata termasuk memilih bahasa pemrograman yang tepat untuk melakukan peritungan nantinya,model dari coding dan debugging. 3. Verifikasi Model dan Validasi Kemudian pada langkah Verifikasi Model dan Validasi, membangun model yang sesuai dan representatif dengan sistem nyata. Sebuah model dikatakan memiliki validasi jika hasil keluaran memiliki nilai yang mendekati pengukuran sistem nyata. Tujuan test dari sebuah model adalah validasi harus menghasilkan prediksi masa depan dengan baik. Pendekatan validasi dapat dilihat setelah model dikembangkan, kemudian melakukan observasi pada sistem real atau nyata untuk beberapa waktu, mengumpulkan data untuk variabelvariabel digunakan
dan
pengukuran
sebagai
validasi
performa. adalah
Variabel-variabel yang
hasil
yang
pengukuran
performanya dari model. Sebuah keputusan pada validasi model diambil berdasarkan pengukuran yang dihasilkan oleh model dengan kenyataan memiliki kesamaan pada hasil akhirnya. Hubungan antara
42
pemodelan data spasial dan sistem nyata ditunjukkan pada Gambar 3.2. Pemodelan data spasial
Variabelvariabel Sistem Nyata
Model (Pola Spasial)
Sistem Nyata
Gambar 3.2 Pendekatan untuk Validasi Model
4. Model Exsperimen dan Optimisasi Tahap model eksperimen dan optimisasi yang dilakukan adalah ketepatan seperti seberapa luas sampel yang dibutuhkan untuk mengestimasi performa sistem, dan desain dari eksperimen yang efektif dengan hasil dari perhitungan Gi*statistik yang menghasilkan pemetaan daerah kemiskinan dilihat dari beberapa indikator kemiskinan sudah sesuai dengan data original atau belum. 5. Implementasi dari Hasil Simulasi Tahap ini berisi tentang kepastian penerimaan dari hasil oleh user dan pengembangan keputusan dari analisis yang dilakukan. Alasan dari ketidaksuksesan tujuan implementasi sering menyangkut dari sebuah gap komunikasi, atau ketidakmampuan user dalam penguasaan teknik menganalisis, kurangnya kesadaran personal atau organisasional memandang perkembangan pola tanam yang dihasilkan oleh perhitungan dari sistem. Sebagian user lebih menggunakan pengetahuan berdasar pengalaman daripada data yang terjadi sesungguhnya sehingga kurang menerima sistem yang dibangun.
43
3.2 Analisa Sistem Dalam
tahap
ini
digunakan
untuk
mengetahui
dan
menerjemahkan semua permasalahan serta kebutuhan perangkat lunak dan kebutuh sistem yang di bangun. Oleh karena itu, dalam tahapan ini dilakukan proses pengumpulan data – data untuk sistem. Secara garis besar, analisis sistem meliputi analisis kebutuhan sistem, analisis input, analisis alur kerja sistem, analisis output dan analisis kebutuhan hardware dan software. 3.2.1 Analisis Kebutuhan Sistem Analisis kebutuhan sistem merupakan proses identifikasi dan evaluasi permasalahan-permasalahan yang ada, sehingga nantinya sistem yang dibangun sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Sebuah sistem akan berjalan jika ada data yang menjadi masukan dan yang akan digunakan sistem untuk menghasilkan sebuah keluaran. Sebelum melakukan implementasi sistem kita harus menganalisis kebutuhan sistem yang akan dibangun. Sistem yang hendak dibangun, diharapkan dapat memenuhi kebutuhan sebagai berikut: -
Mampu mengintepretasikan sebuah data spasial menjadi sebuah peta digital
-
Mampu
memetakkan
dan
menunjukan
Tingkat
Kemiskinan tinggi di Provinsi Jawa Tengah -
Memberikan
informasi
hasil
analisis
pengaruh
IPM,PDRB, jumlah pengangguran, Jumlah Penduduk
44
terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2005 – 2009 Dalam sistem ini di perlukan beberapa masukan antara lain berupa data variabel yang berpengaruh terhadap kemiskinan dan data spasial sebuah peta. Data masukkan yang di gunakan pada SIG yang terpenting adalah
peta digital. Peta digital nantinya akan
digabungkan dengan informasi dari data yang lain dan akan dilakukan proses analisis untuk memberikan suatu output atau informasi. Data masukkan pada SIG secara garis besar di bagi menjadi 2 jenis, yaitu : -
Spatial data Data yang menggambarkan fitur-fitur dari lokasi geografis. Misalnya, titik, garis, polygon biasanya digunakan untuk menggambarkan fitur geografis seperti jalan, sungai, danau, dan lain-lain.
-
Non Spatial Attribute Data Peta yang digunakan dalam SIG adalah peta digital, peta digital dibuat dari peta konvensional yang kemudian diubah dengan alat bantu untuk dimasukkan ke dalam komputer dengan cara digitizer, atau untuk lebih sederhananya biasanya menggunakan mouse. Hasil dari proses digitasi tersebut dibagi menjadi 3 yaitu titik (point), garis (line), kurva tertutup (polygon) yang ketiganya
dihubungkan
dengan
basis
data
untuk
menampung informasi tentang obyek tersebut (Krisatyo, 2009).
45
Untuk membangun sistem yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut maka sistem ini membutuhkan : -
Data spasial Provinsi Jawa Tengah yang di gunakan RStudio untuk mengeluarkan output peta Jawa Tengah. Data spasial berupa file berekstensi *.dbf, *.sbx, *.sbn, dan *.shp.
-
Data
atribut
peta
yang
akan
digunakan
untuk
memberikan informasi bagi user file yang digunakan adalah file basis data. -
Data
PDRB
,
IPM,
Jumlah Penduduk,
Tingkat
Pengangguran yang sudah di input di excel. Semua data tersebut akan di masukkan dalam di excel yang kemudian di panggil di R- Studio sehingga dapat menghasilkan sebuah peta yang dapat memberikan suatu informasi. 3.2.2 Analisis Alur Kerja Sistem Model yang di buat merupakan sebuah sistem Informasi Data Spasial yang akan memetakkan daerah rawan miskin di Jawa Tengah. User dapat memperoleh informasi variabel apa yang paling besar yang berpengaruh terhadap kemiskinan dengan melihat model yang di buat. -
Penulis memasukkan data yang berhubungan dengan kemiskinan ke dalam microsoft excel dimana dalam penyimpan berforma .csv agar terhubung dengan mudah di R – studio.
46
-
Data yang tersebut akan dimasukkan ke dalam R – Studio kemudian di hitung pola spasial nya menggunakan metode Gi * statistik ( Getis dan Ord )
-
Hasil dari perhitungan tersebut berupa peta dimana setiap lokasi sudah terdapat nilai perhitungan yang sudah di olah menggunakan Gi * statistik dan ditampilkan dalam suatu halaman aplikasi yang telah ada
-
User dalam hal ini pemerintah terkait dapat menganalisis hasil keluaran dari perhitungan Gi * statistik dengan data kemiskinan.
3.2.3 Analisa Output Berdasarkan alur kerja sistem yang sudah dibuat, output yang dihasilkan sistem berupa GUI ( Graphic User Interface ) yang menampilkan peta digital yang mengandung informasi data spasial pengaruh Produk Domestik Regional Bruto , Indeks Pembangunan Manusia, Jumlah Penduduk, Pengangguran terhadap kemiskinan pada periode tahun 2005 -2009. Dari hasil analisis output tersebut maka user sebagai pengambil kebijakan di bidang pemerintahan dalam hal ini pemerintah yang peduli akan rakyat miskin dapat mengambil keputusan secara tepat dan cepat, sehingga dapat membantu rakyatnya terjauh dari kemiskinan, karena sistem yang di bangun dapat melihat daerah mana di Provinsi Jawa Tengah yang kemiskinan nya tinggi. Dari sistem tersebut output yang dihasilkan berupa :
47
-
Peta kasus daerah rawan miskin di lihat dari PDRB , IPM, Jumlah Penduduk , Tingkat Pengangguran pertahun per variabel.
-
Peta pemodelan klasifikasi daerah rawan miskin di Provinsi Jawa Tengah menggunakan fungsi Gi * statistik
3.2.4 Analisa Kebutuhan Hardware dan Software Spesifikasi
perangkat
keras
yang
digunakan
dalam
merancang sistem ini adalah : -
Intel i3 – 370 m processor
-
Ram 1 Gb
-
Hard Disk 500 Gb
-
VGA on board 256 Intel Hd Graphics
-
DVD RW 20 X
Spesifikasi minimum perangkat keras yang di gunakan dalam implementasi adalah : -
Intel Pentium 4
-
Ram 256 mb
-
VGA on board 64
Perangkat lunak yang di gunakan untuk membangun sistem : -
Windows 7 operating system
-
R – Studio
-
Microsoft office ( excel )
-
Google Chrome browser
-
Geodata
48
3.3 Perancangan Analisis Klasifikasi Daerah Rawan Miskin Daerah rawan miskin merupakan keluaran dari model yang dibuat berupa peta dan data spasial. Peta tersebut akan memiliki warna di tiap wilayah sesuai dengan nilai masukan yang telah diproses oleh model. Wilayah daerah rawan miskin tersebut dapat diklasifikasikan menjadi 5 kelompok level yang meliputi : 1. Wilayah dengan resiko Sangat Tinggi, jika wilayah studi dan tetangganya memiliki nilai indeks tinggi untuk satu variabel data yang di uji. 2. Wilayah dengan resiko Tinggi, jika wilayah studi dan tetangganya memiliki nilai lebih rendah dari indeks wilayah tetangganya 3. Wilayah dengan resiko Moderat, jika wilayah studi memiliki nilai lebih tinggi dari indeks wilayah sekitarnya. 4. Wilayah dengan resiko Rendah, jika wilayah studi dan sekelilingnya memiliki kasus yang bersifat sporadis tanpa pola spasial yang signifikan. 5. Wilayah dengan resiko Sangat Rendah, jika wilayah studi dan tetangganya memiliki resiko yang sangat rendah bisa dikatan daerah itu sangat maju dan mempunya perekonomian yang bagus Peta hasil klasifikasi tersebut dapat membantu jajaran dinas pemerintahan untuk mengambil tindakan terhadap daerah rawan
49
miskin di jawa tengah sehingga provinsi jawa tengah mengalami kemajuan dalam perekonomian masyarakatnya. Bisa dikatakan apabila wilayah dikatakan Level 5, apabila nilai yang dimiliki z(Gi) > +2 dan begitupun sekitarnya. Level 4 suatu wilayah misal memiliki nilai z(Gi) = 0 sedangkan tetangganya memiliki nilai rata-rata z(Gi) > +2, akan berakibat wilayah ini akan terpengaruh oleh tetangganya yang bernilai tinggi. Pada level 3, jika suatu wilayah misal z(Gi) =1, sedangkan tetangga sekitar z(Gi) < -2, dikatakan moderat, bisa saja wilayah tersebut menjadi bernilai < -2 atau tetangga-tetangganya akan potensi resiko yang sama dengan wilayah studi. Level 2 Jika suatu wilayah studi di sekitar tetangganya ada yang z(Gi) > +2 dan ada pula z(Gi) < -2, sedangkan Level 5 terjadi bila wilayah studi dan daerah sekitarnya memiliki nilai z(Gi) < -2. 3.3.1 Flow Chart Flowchart adalah penyajian yang sistematis tentang proses dan logika dari kegiatan penanganan informasi atau penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-urutan prosedur dari suatu program. Flowchart menolong analis dan programmer untuk memecahkan masalah kedalam segmen-segmen yang lebih kecil dan menolong dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam pengoperasian. Adapun deskripsi Rumusan Masalah dalam sistem ini, 1. Pemrosesan nilai masukan dengan fungsi Gi * statistik 2. Menampilkan peta hasil perhitungan Gi * statistik
50
3. Menganalisis peta daerah rawan kemiskinan sesuai dengan indikator yang di tunjukkan dengan warna pada peta. User
Input Data
Perhitungan variabel kemiskinan menggunakan metode Gi * stat
Pengolaha n data data
Output Pemetaan
Output Spatial metode Gi * statistik
Analisi Hasil Akhir Gambar 3. Flow Chart Pola Spasial Daerah Rawan Miskin
Flow chart Pola spasial Daerah Rawan Miskin ini menunjukan proses sistem secara garis besarnya, dimana user (dalam hal ini pemerintah terkait) dapat melihat peta yang ada baik
51
yang telah di proses maupun peta sosiodemografi untuk mengetahui pola spasial daerah rawan miskin di provinsi Jawa Tengah dan dapat melakukan perhitungan dengan metode gi * statistik dan output pola spasial metode gi * statistik sebagai keluaran.
52
