BAB 2 LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang mendukung metode penelitian pada penulisan skripsi ini yang disebut sebagai landasan teori. Teori yang akan dijelaskan akan mencakup metode dari subjek teknik industri dan sistem informasi yang digunakan dalam pembahasan. 2.1
Teknik Industri
2.1.1
Peramalan Peramalan (Forecasting) adalah kegiatan yang dilakukan untuk memperkirakan keadaan yang terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Untuk menentukan metode peramalan yang akan digunakan dapat dilihat dari jenis pola datanya. Ada empat macam pola data, yaitu: 1. Pola Musiman Terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu). 2. Pola Trend Terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang pada data. 3. Pola Acak ”tanda” dalam data yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak biasa; variabel acak mengikuti pola yang tidak dapat dilihat. Sering dihapus
dengan
menghilangkan
periode
waktu
yang
jelas-jelas
menyimpang. 4. Pola Siklus Terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis.
11
Gambar 2.1 Pola Data Metode peramalan yang akan digunakan untuk pola data musiman, adalah: 1. Metode Dekomposisi Metode dekomposisi biasanya mencoba memisahkan tiga komponen terpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan deret data ekonomi dan bisnis. Komponen tersebut adalah faktor trend, siklus dan musiman. Faktor trend menggambarkan perilaku data dalam jangka panjang, dan dapat meningkat, menurun, atau tidak berubah. Faktor siklus menggambarkan naik turunnya ekonomi atau industri tertentu dan sering terdapat pada deret data. Faktor musiman berkaitan dengan fluktuasi periodik dengan panjang konstan yang disebabkan oleh hal-hal seperti temperatur, curah hujan, bulan pada suatu tahun, saat liburan, dan kebijaksanaan perusahaan. Perbedaan antara musiman dan siklus adalah bahwa musiman itu berulang dengan sendirinya pada interval yang tetap seperti tahun, bulan atau minggu. Sedangkan faktor siklus mempunyai jangka waktu yang lebih lama dan lamanya berbeda dari siklus yang satu ke siklus yang lain. Dekomposisi mempunyai asumsi bahwa data itu tersusun sebagai berikut: Data
= pola + galat = f (trend, siklus, musiman) + galat
12
Jadi disamping komponen pola, terdapat pula unsur galat atau keacakan. Galat ini dianggap merupakan perbedaan antara pengaruh gabungan dari tiga sub-pola deret tersebut dengan data yang sebenarnya. Terdapat
beberapa
pendekatan
alternatif
untuk
mendekomposisikan suatu deret berkala, yang semuanya bertujuan memisahkan setiap komponen deret data seteliti mungkin. Konsep dasar dalam pemisahan tersebut bersifat empiris dan tetap yang mula-mula memisahkan musiman, lalu trend, dan akhirnya siklus. Residu yang ada dianggap unsur acak yang walaupun tidak dapat ditaksir, tetapi dapat diidentifikasi. Penulisan matematis umum dari pendekatan dekomposisi adalah : Xt = f (It, Tt, Ct, Et) Keterangan : Xt
= nilai deret berkala (data yang aktual) pada periode t
It
= komponen musiman (indeks) pada periode t
Tt
= komponen trend pada periode t
Ct
= komponen siklus pada periode t
Et
= komponen galat atau acak pada periode t Bentuk
fungsional
yang
pasti
bergantung
pada
metode
dekomposisi yang digunakan. Untuk semua metode tersebut proses dekomposisinya adalah serupa dan terdiri atas langkah-langkah sebagai berikut : 1.
Pada deret data yang sebenarnya(Xt) hitung rata-rata bergerak yang panjangnya (N) sama dengan panjang musiman. Maksud dari ratarata bergerak ini adalah menghilangkan unsur musiman dan keacakan. Meratakan sejumlah periode yang sama dengan panjang pola musiman akan menghilangkan unsur musiman dengan membuat rata-rata dari periode yang musimnya tinggi dan periode yang musimnya rendah. Karena galat acak tidak mempunyai pola yang sistematis, maka perata-rataan ini juga mengurangi keacakan.
13
2.
Pisahkan rata-rata bergerak N periode (langkah 1) dari deret data semula untuk memperoleh unsur trend dan siklus.
3.
Pisahkan factor musiman dengan menghitung rata-rata untuk setiap periode yang menyusun musiman secara lengkap.
4.
Identifikasi bentuk trend yang tepat (linear, eksponensial, kurva-S, dan lain-lain) dan hitung nilainya untuk setiap periode, (Tt).
5.
Pisahkan hasil langkah 4 dari hasil langkah 2 (nilai gabungan dari unsur trend dan siklus) untuk memperoleh factor siklus.
6.
Pisahkan musiman, trend, dan siklus dari data asli untuk mendapatkan unsure acak yang ada, Et. Dalam melakukan langkah 1 dari prosedur di atas, tugas awalnya
adalah menentukan panjang musiman dari data sehingga jumlah periode tersebut dapat digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak. Lalu langkah 2 adalah mengurangkan nilai rata-rata bergerak terhadap nilai deret waktu. Langkah 3 memisahkan keacakan dari unsur musiman dengan cara merata-ratakan semua nilai yang mengacu pada musim yang sama. Dengan menggunakan prosedur ini, orang dapat mengetahui bahwa unsur acak akan saling meniadakan, karena beberapa nilai akan bernilai positif dan lainnya negatif. Langkah 4 dan langkah 5 dalam proses dekomposisi adalah untuk memisahkan trend dan siklus. Secara umum harus dianggap adanya suatu kurva trend tertentu, nilai ini dihitung untuk setiap periode, dan nilai tersebut dikurangkan terhadap nilai trend siklus (nilai rata-rata bergerak). Langkah 6 adalah memisahkan unsur acak dari deret data dengan cara mengurangi deret berkala semula dengan nilainilai komponen yang diperoleh di atas yaitu faktor trend, siklus dan musiman. Persamaan yang dipakai dalam melakukan peramalan dekomposisi adalah sebagai berikut : •
Four Period Average Simple
: (Xt + Xt+1 + Xt+2 + Xt+3)/4
14
•
Centered
: (St + St+1)/2
Percent MA
: Data Aktual/Centered
Deseasonalized Seasonal
: dari perhitungan indeks
Data*
: Data Aktual/Seasonal
Trend
: a + b(X)
b=
n∑ xy − ∑ x ∑ y n∑ x 2 − (∑ x )
2
a = y − bx •
Fitted Values
Fitted Values = Trend * Seasonal •
Error
Error = Data – Fitted Values Metode ini mula-mula memisahkan unsur trend – siklus dari data dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman. Rata-rata bergerak dengan panjang seperti ini tidak mengandung pengaruh musiman dan tanpa atau sedikit sekali unsur acak. Rata-rata bergerak yang dihasilkan hanya mengandung faktor trend dan siklus, karena faktor musiman dan keacakan telah dieliminasi dengan perata-rataan, dengan menghasilkan rasio dari data yang sebenarnya dengan rata-rata bergerak dan mengisolasi dua komponen deret berkala. Nilai rasio tersebut berkisar di antara 100, menunjukkan pengaruh musiman pada nilai rata-rata data yang telah dihilangkan faktor musimannya (deseasonalized). Untuk mendapatkan hasil yang lebih teliti, rata-rata bergerak seharusnya diletakkan di tengah-tengah nilai data yang dirata-ratakan. Hal itu tidak menjadi masalah jika jumlah nilai yang dirata-ratakan adalah ganjil. Untuk menghitung rata-rata bergerak 4 nilai, timbul pertanyaan apakah rata-rata bergerak tersebut diletakkan pada periode 2 atau periode 3. Meletakkannya pada periode 2 mengakibatkan rata-rata bergerak
15
terlambat setengah periode dan menempatkannya pada periode 3 mengakibatkan ia lebih awal setengah periode. Ternyata rata-rata bergerak yang tidak terpusat (centered) dalam kasus ini dapat menimbulkan masalah. Masalah seperti itu biasanya dapat diatasi dengan mengambil tambahan rata-rata bergerak 2 periode dan rata-rata bergerak 4 periode. Langkah selanjutnya adalah dengan menghilangkan keacakan dari nilai rasio dengan menggunakan suatu bentuk rata-rata pada bulan yang sama. Untuk menghitung rata-rata medial maka rasio nilai sebenarnya terhadap rata-rata bergerak disusun menurut bulan untuk setiap tahun. Rata-rata medial adalah nilai rata-rata untuk setiap bulan setelah dikeluarkan nilai terbesar dan terkecil. Indeks musiman dapat diperoleh dari rata-rata medial ini yang merupakan nilai penyesuaian sehingga nilai rata-ratanya adalah 100. Nilai ini berfluktuasi di sekitar 100, menunjukkan adanya faktor siklus yang lebih tinggi dari nilai rata-rata (lebih besar dari 100) atau yang lebih rendah dari nilai rata-rata (kurang dari 100). Untuk menyiapkan ramalan, nilai kecenderungan untuk periode yang akan diramalkan dikalikan dengan indeks musiman dan faktor siklus yang sesuai.
2. Metode Triple Exponential Smoothing dengan tiga parameter dari Winter Metode peramalan Winter digunakan pada data yang berpola musiman. Menurut Markidakis (1999,p95) metode ini dirumuskan sebagai berikut:
•
Inisialisasi awal: X L+1 = S L+1 L
It =
Xt ,X = Χ
bL +1 =
∑X t =1
t
L
1 [( X L+1 − X 1 ) + ( X L+2 − X 2 ) + ... + ( X L+ L − X L )] L
16
•
Pemulusan Keseluruhan: St = α
•
Xt + (1 − α ).( S t −1 + Bt −1 ) I t −1
Pemulusan trend bt = γ (S t − S t −1 ) + (1 − γ )bt −1
•
Pemulusan musiman Xt + (1 − β )I t − L St
It = β •
Peramalan Ft + m = (S t + bt .m )I t − L+ m Keterangan
•
L
= panjang musiman
b
= komponen trend
I
= factor penyesuaian musiman
Ft+m
= peramalan untuk m periode kedepan
Statistik ketepatan peramalan 9 Ukuran statistik standar adalah sebagai berikut:
1. Error et = xt − Ft 2. Nilai Tengah Galat (Mean Error) ME =
1 n ∑ et n t =1
3. Nilai Tengah Galat Absolute (Mean Absolute Error)
MAE =
1 n ∑ et n t =1
4. Nilai Tengah Galat Kuadrat (Mean Squared Error) MSE =
1 n 2 ∑ et n t =1
17
5. Deviasi Standar Galat (Standard Deviation of Error) n
∑ et
SDE =
2
t =1
n −1
6. Nilai Tengah Deviasi Absolu (Mean Absolute Deviation) MAD =
∑X
−X
t
n
9 Ukuran-ukuran relative adalah sebagai berikut:
1. Galat Persentase (Percentage Error) ⎞ ⎟⎟ *100 ⎠
⎛ X − Ft PE = ⎜⎜ t ⎝ Xt
2. Nilai Tengah Galat Persentase (Mean Percentage Error) n
MPE =
∑ PE
t
t =1
n
3. Nilai Tengah Galat Persentase Absolut (Mean Absolute Percentage Error) n
MAPE =
2.1.2
∑ PE
t
t =1
n
Peta Proses Operasi
Peta proses operasi adalah peta yang menggambarkan langkahlangkah proses pembentukan produk dari bahan baku menjadi barang jadi. Dalam peta proses operasi dapat diketahui juga waktu pemprosesan, mesin yang digunakan, dan material yang digunakan.
Lambang-lambang yang ada
pada peta proses operasi adalah: 1.
Lambang untuk operasi
2.
Lambang untuk pemeriksaan atau inspeksi
18
3.
Lambang untuk penyimpanan atau storage
Kegunaan dari peta proses operasi adalah dapat digunakan untuk menentukan tata letak pabrik, untuk mengetahui kebutuhan akan mesin, sebagai alat untuk melakukan perbaikan cara kerja, untuk mengetahui waktu yang dibutuhkan dalam proses produksi, dan lain-lain. Ada empat hal yang harus diperhatikan atau dipertimbangkan agar mendapatkan suatu proses kerja yang baik melalui analisa peta proses operasi, yaitu analisa terhadap: 1. Bahan-bahan, harus dipertimbangkannya semua alternatif dari bahan yang akan digunakan. 2. Operasi, harus dipertimbangkannya semua alternatif yang mungkin untuk proses pengolahan, pembuatan, pengerjaan dengan mesin atau metode perakitannya, beserta alat-alat dan perlengkapan yang digunakan. Dalam operasi mungkin saja dapat dilakukan perbaikan, misalnya dengan menghilangkan, menggabungkan, mengubah, atau menyederhanakan operasi-operasi yang ada. 3. Waktu, untuk dapat mempersingkat waktu penyelesaian hal yang dapat dipertimbangkan adalah semua alternatif mengenai metode, peralatan dan penggunaan perlengkapan-perlengkap khusus tentunya. 4. Pemeriksaan, dalam hal ini harus ada standar kualitas. Proses pemeriksaan dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu cara sampling dan cara satu persatu dari semua objek yang dibuat. Pemeriksaaan dengan cara satu persatu dilakukan apabila jumlah produksi sedikit.
2.1.3
Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat merupakan suatu metode yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan mengenai permasalahan yang berhubungan dengan kapasitas, biaya produksi, perubahan biaya kapasitas, dan
biaya
persediaan.
Perencanaan
agregat
dimaksudkan
untuk
19
mengoptimalkan penggunaan sumber daya tersedia dan menimumkan biaya produksi selama jangka waktu perencanaan. Sasaran perencanaan agregat adalah menetapkan tingkat pengeluaran menyeluruh dalam jangka waktu pendek. Pada dasarnya adalah perencanaan agregat merupakan suatu pendekatan untuk menentukan kuantitas dan waktu produksi untuk jangka menengah ( intermediate period). Sebagai akibat perencanaan agregat, keputusan dan kebijakan harus berkaitan dengan lembur, pencarian karyawan, pemberhentian sementara, dan tingkat persediaan.
Aspek-aspek yang harus diperhatikan dalam perencanaan agregrat adalah : 1. Demand atau permintaan Permintaan merupakan faktor yang sangat berpengaruh dalam perencanaan agregat, karena jenis produksi dapat ditentukan dengan mengikuti pola dari data permintaan. 2. Perencanaan produksi Dalam perencanaan agregat diharuskan untuk membuat rencana produksi, yang menjelaskan jumlah dan waktu yang ditentukan untuk membuat suatu produk. Tujuannya adalah untuk menjumlahkan rata-rata produksi dan ratarata permintaan, dengan demikian akan didapatkan produk yang dibuat sesuai dengan kebutuhan. 3. Kapasitas Kapasitas merupakan penerapan dari suatu sistem yang dibuat. Kapasitas juga menunjukan banyaknya jumlah produksi yang dihasilkan oleh pabrik dalam kurun waktu tertentu. Kapasitas produksi dapat dihitung menurut rumus : K = HK x JK x 60’x60” WS Keterangan:
20
K
= Kapasitas produk
HK
= Jumlah hari kerja
JK
= Jumlah jam kerja per hari
WS
= Waktu siklus (detik)
4. Biaya Dalam perencanaan produksi yang bermasalah adalah meminimukan ongkos total produksi selama kurun waktu perencanaan. Adapun komponen yang berpengaruh adalah biaya produksi, biaya persediaan, biaya perubahan kapasitas dan biaya penundaan pesanan. Biaya produksi meliputi biaya bahan, biaya tenaga kerja langsung dan biaya lainnya yang berkaitan dengan produksi misalnya lembur dan biaya subkontrak. Biaya perubahan kapasitas meliputi pengrekrutan, dan pelatihan tenaga kerja. Dan biasa juga meliputi suatu biaya untuk selama pekerja dilatih. Biaya penundaan pesanan meliputi hilangnya kesempatan keuntungan dari penjualan serta ongkos kehilangan penjualan di masa yang akan datang.
Ada 2 metode perencanaan agregat yang sering digunakan yaitu: 1. Metode Matematis Dari metode matematis dapat diformulasikan menjadi beberapa macam, tergantung pada kekompleksan dan asumsi yang diambil. Yang paling terkenal dari metode ini adalah metode transportasi. Tujuan dari metode transportasi adalah mencari pertimbangan antara fluktasi permintaan dengan kapasitas normal dan wakktu lembur. Metode transportasi memperkenalkan sebuah pendekatan dimana pendekatan ini merupakan deviasi dari prosedur transportasi yang angka di dalam sel-sel sudah dikonversikan dalam bentuk biaya. 2. Pendekatan Informal Heuristik Metode ini dilakukan dengan sejumlah tabel dan atau grafik sederhana yang membantu mengambil keputusan untuk memperoleh proyeksi visual atas perkiraan permintaan dan kapasitas perusahaan untuk memenuhinya.
21
Tujuan perencanaan agregat dengan pendekatan informal heuristik adalah untuk melakukan perencanaan alokasi yaitu apakah kapasitas produksi dilakukan secara reguler, lembur atau subkontrak dan juga dilakukan perencanaan biayayang dikeluarkan. Kerugian dalam menggunakan metode ini adalah sulitnya memastikan bahwa hasil yang kita capai merupakan hasil paling optimal karena penilaian dilakukan dengan membandingkan nilai biaya total antara berbagai skema yang diajukan.
2.1.4
Metode Transportasi
Model transportasi merupakan kasus khusus dari masalah program linear dengan tujuan untuk ‘Mengangkut’ barang tunggal dari berbagai asal (origin) ke berbagai tujuan (destination), dengan biaya angkut serendah mungkin. Metode transportasi terdiri atas tiga langkah dasar, yaitu: 1. Melibatkan penentuan pengiriman awal, sedemikianrupa sehingga dperoleh solusi dasar yang memnuhi syarat. Ini berarti bahwa (m+n-1) sel atau rute dari matriks transformasi digunakan untuk tujuan pengangkutan. Sel yang digunakan untuk pengangkutan disebut ”sel yang ditempati” atau “variabel basis”, sedang sel lainnya dari matriks transportasi akan disebut ”sel kosong” atau “variabel non basis”. 2. Bertujuan menentukan biaya ”kesempatan” (opportunity) yang berkaitan dengan sel kosong. Biaya ”kesempatan” dari sel kosong dapat dihitung untuk tiap-tiap sel kosong tersendiri, atau dihitung untuk semua sel kosong secara keseluruhan. Jika biaya ”kesempatan” dari semua sel kosong bernilai positif, maka solusi optimal telah diperoleh. Tetapi, jika ada satu selm kosong saja yang memiliki biaya “kesempatan” bernilai negatif, solusi pasti belum optimal dan harus melakukan langkah ketiga. 3. Melibatkan penentuan solusi dasar yang memenuhi syarat, baru dan lebih baik. Sekali solusi dasar yang baru dan memenuhi syarat yang telah
22
dicapai, kita ulangi langkah 2 dan langkah 3 sampai suatu solusi optimal telah ditentukan. Dalam metode transportasi memiliki beberapa macam metode yang dapat digunakan. Metode-metode tersebut dibedakan menjadi 2, yaitu: 1. Metode untuk solusi awal Metode yang digunakan pada langkah dasar pertama metode transportasi. Metode untuk solusi awal, salah satunya adalah NWCR (North West Corner Rule). • NWCR Sesuai dengan namanya, memulai alokasi atau penempatan awal dimulai dari sel yang paling kiri atas dari matriks. Cara yang digunakan: 1) Mengalokasikan semua kapasitas pada setiap baris sebelum pindah pada baris berikutnya; 2) Memenuhi semua kebutuhan pada setiap kolom sebelum pindah pada kolom sebelah kanan; dan 3) Menyeimbangkan kapasitas dan kebutuhan. Tabel 2.1 Contoh NWCR Toko Pabrik
M
D 7
L 2
Supplai
J 4
5
A
100 70
30 3
X 1
X 5
2
B
75 X
60 6
15 9
X 7
4
C
Demand
80 X
X
30
50
70
90
45
50
255
23
2. Metode untuk solusi akhir Metode yang digunakan untuk solusi akhir, metode ini digunakan apabila pada tahap solusi awal belum didapatkan hasil yang optimal, dimana pada sel kosong (variabel non basis) ada yang bernilai negatif maka perlu dilakukan perbaikan dengan menggunakan metode pada solusi akhir sampai seluruh sel kosong (variabel non basis) bernilai positif baru didapatkan solusi yang optimal. Salah satu metode untuk solusi akhir adalah Stepping stone. • Stepping Stone Jumlah sel yang mendapat alokasi (variabel basis) harus sebanyak: Jumlah Kolom + Jumlah Baris – 1 = variabel basis
Langkah – langkah dalam stepping stone: 1) Memilih salah satu sel kosong (variabel non basis) 2) Mulai dari sel kosong, kita membuat jalur tertutup melalui sel-sel yang mendapatkan alokasi menuju sel kosong terpilih kembali. Jalur tertutup ini bergerak secara horisontal dan vertikal saja. 3) Mulai dengan tanda (+) pada sel kosong terpilih, kita menempatkan tanda (-) dan (+) secara bergantian pada setiap sudut jalur tertutup. 4) Menghitung indeks perbaikan dengan cara menjumlahkan biaya transportasi pada sel bertanda (+) dan mengurangkan biaya transportasi pada sel bertanda (-). 5) Mengulangi tahap 1 sampai 4 hingga indeks perbaikan untuk semua sel kosong telah terhitung. Jika indeks perbaikan dari selsel kosong lebih besar atau sama dengan nol, solusi optimal telah tercapai.
24
Tabel 2.2 Contoh Stepping Stone Mengikuti arah jalur tertutup, indeks perbaikan untuk sel AL adalah: AL – AD + BD – BL = 4 – 2 + 1 – 5 = - 2
Toko Pabrik
M
D 7
A
70
2 (-) 30
3 B
L
X
4 (+) X
1 (+) 60
6
5
(-) 15
100
X
5
9
Supplai
J
2 75
X
7
4
C
X
X
30
50
80
Demand
70
90
45
50
255
AL = 4 – 2 + 1 – 5 = - 2 AJ = 5 – 2 + 1 – 5 + 7 – 4 = 2 BM = 3 – 7 + 2 – 1 = -3 BJ = 2 – 5 + 7 – 4 = 0 CM = 6 – 7 + 2 – 1 + 5 – 7 = -2 CD = 9 – 1 + 5 – 7 = 6
25
2.2
Sistem Informasi Menurut Mcleod (2001,p4) Sistem Informasi adalah suatu kombinasi yang terorganisasi dari manusia, perangkat lunak, perangkat keras, jaringan komputer, dan sumber daya data yang mengumpulkan, mentransformasikan, dan menyebarkan informasi di dalam sebuah organisasi. Sedangkan informasi itu sendiri menurut McLeod (2001, p2) adalah merupakan data yang telah diproses atau data yang memiliki arti. Dari definisi yang disebutkan, informasi dapat disimpulkan sebagai data yang telah diolah yang mempunyai arti dalam pengambilan keputusan bagi pihak yang bersangkutan. Sistem informasi merupakan pengaturan orang, data, proses, dan teknologi informasi yang berinteraksi untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk mendukung organisasi. (Whitten dan Bentley, 2004, p12).
2.2.1 Analisa Problem Domain ¾ Event Table Dalam event table terdapat class dan event. Dimana lewat event table akan digambarkan hubungan antara class dan event yang ada. Class merupakan sebuah deskripsi dari sekumpulan objek yang memiliki berbagai attribute, operation dan hubungan yang sama. Sebuah class dapat mengimplementasikan satu atau lebih interface. Event merupakan aktifitas yang terjadi. Dimana didalam aktifitas ini melibatkan satu atau lebih objek. ¾ Class Diagram Class Diagram adalah diagram yang menggambarkan hubungan antar class.
Gambar 2.2 Class
26
Hubungan yang terjadi antar class: • Asosiasi, hubungan yang dinyatakan dengan angka dan melambangkan kaitan antara satu class dengan class yang lain.
Gambar 2.3 Hubungan Asosiasi • Agregasi, hubungan yang menyatakan suatu class merupakan suatu bagian dari class yang lain.
Gambar 2.4 Hubungan Agregasi
27
Gambar 2.5 Class Diagram ¾ Statechart Diagram Statechart Diagram adalah diagram yang menggambarkan apa yang dilakukan oleh class. Event yang terjadi dalam statechart ini memiliki tiga tipe, yaitu: sequence adalah event yang berurutan, selection adalah event yang hanya dilakukan berdasarkan pilihan, dan iteration adalah event yang dilakukan nol hingga berulang-ulang.
28
Gambar 2.6 Struktur pada Statechart Diagram 2.2.2 Analisa Application Domain Pada tahap ini lebih difokuskan pada aplikasi suatu sistem, yaitu bagaimana suatu sistem akan digunakan oleh user. ¾ Use case Use case adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara pengguna (user) sebagai aktor dengan sistem informasi.
Gambar 2.7 Use Case ¾ Function List Function List adalah kemampuan yang harus dimiliki oleh suatu sistem sebagai kebutuhan dasar bagi user. Ada 4 spesifikasi dari function, yaitu simple (function yang mudah dilakukan), medium (function yang memerlukan data yang jelas), Complex (function yang membutuhkan data yang lengkap) dan very complex (function yang memiliki beberapa function didalamnya). Ada empat macam function, yaitu: 1. Update, diaktivasi karena adanya konsekuens event pada Problem Domain yang menghasilkan terjadinya perubahan dalam status model. I
AD
F M
*
PD
* Update
29
2. Read,
diaktivasi karena user membutuhkan suatu informasi dan
sebagai hasilnya, komputer menampilkan bagian yang diperlukan oleh user.
I
AD
F M
*
PD
Read
Gambar 2.9 Fungsi Read
3. Compute, diaktivasi karena user membutuhkan suatu informasi secara matematis dan sebagai hasilnya, sistem akan menghitung dan menampilkan hasilnya kepada user. I
AD
F M
*
PD
Compute
Gambar 2.10 Fungsi Compute
4. Signal, diaktivasi karena terjadinya perubahan pada status dalam model yang terkait dan sebagai hasilnya, sistem akan menampilkan sinyal balik kepada user.
AD
I
F M
* PD
Signal
Gambar 2.11 Fungsi Signal
30
2.2.3 Desain Arsitektur
Terdapat dua bagian yang terjadi dalam desain arsitektur, yaitu Component architecture, struktur sistem yang terdiri dari komponen yang saling terinterkoneksi dan Process architecture, struktur eksekusi sistem yang terdiri dari proses yang saling bergantungan. ¾ Kriteria
Kriteria digunakan untuk mengatur prioritas perancangan. Terdapat 12 jenis kriteria software, yaitu: 1.
Usable adalah kemampuan sistem untuk beradapatasi dengan situasi organisasi, tugas dan hal – hal teknis.
2.
Secure adalah kemampuan untuk melakukan pencegahan terhadap akses yang tidak berwenang.
3.
Efficient adalah penggunaan secara ekonomis terhadap fasilitas technical platform.
4.
Correct
adalah sesuai dengan kebutuhan.,
5.
Reliable adalah ketepatan dalam melakukan suatu fungsi.
6.
Maintainable adalah kemampuan untuk perbaikan sistem yang rusak.
7.
Testable adalah penempatan biaya untuk memastikan sistem bekerja sesuai dengan yang diinginkan.
8.
Flexible
adalah kemampuan untuk modifikasi sistem yang berjalan.
9.
Comprehensible adalah usaha yang diperlukan untuk memperoleh pengertian akan suatu sistem.
10. Reusable adalah potensi untuk menggunakan sistem pada bagian sistem lain yang saling berhubungan. 11. Portable adalah kemampuan sistem untuk dapat dipindahkan ke technical platform yang lain. 12. Interoperable adalah kemampuan untuk merangkai sistem ke dalam sistem yang lain.
31
¾ Component Diagram
Component diagram merupakan diagram yang menggambarkan struktur dan hubungan antar komponen piranti lunak, termasuk ketergantungan diantaranya. Pada component diagram ini akan terlihat bagaimana sistem bekerja dan interaksi yang terjadi antara sistem dengan pengguna.
