5
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Kerangka Teori Statistika 2.1.1 Perancangan Percobaan Percobaan merupakan suatu bentuk penelitian dimana ingin diketahui respon suatu objek sebagai akibat dari berbagai keadaan yang dicobakan pada objek tersebut. Dalam percobaan, keadaan yang diterima oleh objek-objek penelitian secara sengaja telah diatur oleh peneliti melalui pemberian perlakuan atau pengaturan lingkungan. Oleh karena itu di dalam kegiatan melakukan percobaan perlu dibuat suatu perencanaan awal agar pelaksanaan percobaan mampu memberikan informasi yang valid. Kegiatan perencanaan ini termasuk dalam perancangan percobaan. Perancangan Percobaan merupakan suatu kegiatan dalam merencanakan dan melaksanakan suatu percobaan. Perencanaan yang dibuat termasuk pada langkahlangkah berurutan yang menyeluruh dan detil untuk diikuti oleh peneliti. Hal ini dimaksudkan agar percobaan mampu memberikan informasi yang valid dan tidak mengarah pada informasi yang keliru.
2.1.2 Rancangan Petak Petak Terbagi (RPPT) Rancangan Petak Petak Terbagi (RPPT) merupakan suatu rancangan percobaan yang menggunakan 3 faktor perlakuan dengan perlakuan bagi tiap-tiap objek penelitian adalah semua kombinasi yang mungkin dari taraf ketiga faktor perlakuan tersebut. Sehingga jika diketahui faktor A memiliki 3 taraf, faktor B memiliki 2 taraf, dan faktor C juga 2 taraf, maka semua kombinasi dari taraf-taraf tersebut sebanyak 3x2x2 atau 12
6 kombinasi perlakuan akan dicobakan pada objek-objek penelitian. Dari sini tampak bahwa RPPT serupa dengan percobaan faktorial. Tetapi pada RPPT terdapat perbedaan di dalam melakukan pengacakan dari kombinasi perlakuan tersebut. Dalam RPPT terdapat istilah petak utama, anak petak, dan anak anak petak. Faktor A dialokasikan pada petak utama, lalu pada anak petak ditempatkan faktor B, dan terakhir faktor C ditempatkan pada anak-anak petak. Hal ini memungkinkan kombinasi seluruh taraf tercapai dan tidak merepotkan peneliti dalam mengambil data-data percobaannya karena penempatan faktor-faktor perlakuan cukup terstruktur. Selain itu penempatan faktor-faktor dengan cara seperti di atas akan memberi pengaruh pada tingkat ketelitian dari faktor-faktor tersebut. Sehingga penempatannya diatur agar faktor yang dianggap paling penting ditempatkan pada anak anak petak, yang agak penting pada anak petak, dan yang kurang penting pada petak utama. Dari penjabaran di atas dapat disimpulkan keunggulan RPPT dibanding percobaan faktorial adalah: 1. Lebih praktis dalam hal pengumpulan data-data percobaan karena pengacakan yang dilakukan masih cukup terstruktur. 2. Pengaruh dari faktor-faktor tidak dianggap sama kuat sehingga peneliti dapat mencurahkan perhatian pada satu faktor tertentu. Selain rancangan seperti di atas RPPT juga memerlukan rancangan dasar pada penerapannya. Rancangan dasar yang dapat dipilih ada bermacam-macam salah satunya adalah rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok (RAK). Pada RAK objek-objek penelitian dikelompokan menjadi beberapa kelompok menurut tingkat kemiripan antar objek sehingga variasi dalam suatu kelompok menjadi sekecil mungkin dan variasi antar kelompok sebesar mungkin. Dengan pengelompokan yang tepat rancangan ini dapat
7 mengurangi galat percobaan. Keuntungan RAK dalam percobaan adalah: 1. Memberi tingkat akurasi lebih tinggi dibanding Rancangan Acak Lengkap (RAK). 2. Analisis statistika yang digunakan cepat dan sederhana, serta kesalahan pada perbandingan perlakuan dapat diisolasi dan jumlah perlakuan dapat diabaikan dari analisis tanpa memperumit rancangan. Sedangkan kelemahannya adalah RAK tidak cocok diterapkan pada perlakuan dengan jumlah yang besar atau pada kasus dimana rancangan kelompok mengandung variabilitas yang perlu dipertimbangkan. Menimbang keuntungan dan kelemahan tersebut maka pada tulisan ini hanya membahas pada Rancangan Petak Petak Terbagi dengan Rancangan Dasar Rancangan Acak Kelompok (RPPT-RAK), selain juga rancangan ini lebih banyak digunakan dalam percobaan.
2.1.2.1 Pengacakan dan Denah Rancangan Misalnya dianggap ada suatu percobaan dengan RPPT-RAK diketahui faktor A (petak utama) memiliki 3 taraf, faktor B (anak petak) memiliki 2 taraf, dan faktor C (anak anak petak) memiliki 2 taraf, serta terdiri dari 3 kelompok. Maka tahap-tahap pengacakan yang perlu dilakukan adalah: Tahap 1 Bagi objek-objek penelitian dalam 3 kelompok lalu untuk tiap kelompok dibagi lagi dalam 3 unit berukuran sama sesuai jumlah taraf faktor A (petak utama). Tempatkan taraf-taraf tersebut pada 3 petak utama secara terpisah dan bebas untuk tiap kelompok dari ketiga kelompok yang ada. Berikut adalah contoh hasil pengacakan petak utama pada kelompok pertama.
8
A2
A1
A3
Gambar 2.1 Denah Pengacakan Petak Utama pada Kelompok Pertama Tahap 2 Bagi tiap petak utama menjadi 2 bagian sesuai jumlah taraf faktor B (anak petak) lalu tempatkan taraf faktor B pada anak petak secara acak dan bebas. Berikut adalah contoh lanjutan hasil pengacakan anak petak pada kelompok pertama.
A2B1
A1B2
A2B2
A1B1
A3B1
A3B2
Gambar 2.2 Denah Pengacakan Anak Petak pada Kelompok Pertama Tahap 3 Kemudian bagi setiap anak petak menjadi 2 bagian sesuai jumlah taraf faktor C (anak anak petak) lalu tempatkan taraf faktor C pada anak anak petak secara acak dan bebas. Berikut adalah contoh lanjutan hasil pengacakan anak anak petak pada kelompok pertama.
A2B1C1 A2B1C2
A2B2C2 A2B2C1
A1B2C2 A1B2C1
A1B1C2 A1B1C1
A3B1C2 A3B1C1
A3B2C1 A3B2C2
Gambar 2.3 Denah Pengacakan Anak Anak Petak pada Kelompok Pertama
2.1.2.2 Analisis Ragam (ANOVA) Penyajian data percobaan dengan model RPPT-RAK i x j x k kombinasi dan
9 jumlah kelompok sebanyak r kelompok dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 2.1 Data Hasil Percobaan RPPT-RAK i x j x k dengan r kelompok Kelompok A
B
C
1
1
2
1
2
...
r
Total
1
Y1111
Y1112
...
Y111r
Y111.
2
Y1121
Y1122
...
Y112r
Y112.
:
:
:
:
:
:
c
Y11C1
Y11C2
...
Y11cr
Y11c.
:
:
:
:
:
:
:
b
1
Y1b11
Y1b12
...
Y1b1r
Y1b1.
2
Y1b21
Y1b22
...
Y1b2r
Y1b2.
:
:
:
:
:
:
c
Y1bc1
Y1bc2
...
Y1bcr
Y1bc.
1
Y2111
Y2112
...
Y211r
Y211.
2
Y2121
Y2122
...
Y212r
Y212.
:
:
:
:
:
:
c
Y21c1
Y21c2
...
Y21cr
Y21c.
:
:
:
:
:
:
:
b
1
Y2b11
Y2b12
...
Y2b1r
Y2b1.
:
:
:
:
:
:
c
Y2bc1
Y2bc2
...
Y2bcr
Y2bc.
1
:
:
:
:
:
:
:
:
a
1
1
Ya111
Ya112
...
Ya11r
Ya11.
:
:
:
:
:
:
c
Ya1c1
Ya1c2
...
Ya1cr
Ya1c.
:
:
:
:
:
:
:
b
1
Yab11
Yab12
...
Yab1r
Yab1.
:
:
:
:
:
:
c
Yabc1
Yabc2
...
Yabcr
Yabc.
Total Y...1 Y...2 ... Y...r Berikut adalah langkah-langkah analisis data percobaan RPPT-RAK: 1. Model umum
Y....
10 Yijkl = u + Kl + Ai + εil + Bj + (AB)ij + δijl + Ck + (AC)ik + (BC)jk + (ABC)ijk + γijkl i = 1, 2, ... , a j = 1, 2, ... , b k = 1, 2, ... , c l = 1, 2, ... , r Yijkl
dimana:
= nilai pengamatan pada kelompok ke-l yang memperoleh taraf ke-i faktor A, taraf ke-j faktor B, dan taraf ke-k faktor C
u
= nilai rata-rata yang sesungguhnya
Kl
= pengaruh aditif kelompok ke-l
Ai
= pengaruh aditif taraf ke-i faktor A
εil
= pengaruh galat petak utama pada kelompok ke-l yang memperoleh taraf ke-i faktor A, sering disebut galat petak utama atau galat (a)
Bj
= pengaruh aditif taraf ke-j faktor B
(AB)ij
= pengaruh interaksi taraf ke-i faktor A dan taraf ke-j faktor B
δijl
= pengaruh galat anak petak pada kelompok ke-l yang memperoleh taraf ke-i faktor A dan taraf ke-j faktor B, sering disebut galat anak petak atau galat (b)
Ck
= pengaruh aditif taraf ke-k faktor C
(AC)ik
= pengaruh interaksi taraf ke-i faktor A dan taraf ke-k faktor C
(BC)jk
= pengaruh interaksi taraf ke-j faktor B dan taraf ke-k faktor C
(ABC)ijk = pengaruh interaksi taraf ke-i faktor A, taraf ke-j faktor B, dan taraf ke-k faktor C γijkl
= pengaruh galat anak anak petak pada kelompok ke-l yang memperoleh
11 taraf ke-i faktor A, taraf ke-j faktor B, dan taraf ke-k faktor C, sering disebut galat anak anak petak atau galat (c)
2. Asumsi Asumsi yang dipakai pada analisis ragam adalah: (1) Pengaruh perlakuan dan lingkungan bersifat aditif; (2) Galat percobaan semuanya saling bebas; (3) Galat percobaan mempunyai ragam bersama; (4) Galat percobaan semuanya menyebar secara normal.
3. Hipotesis Hipotesis yang diuji adalah: a. H0 : (ABC)ijk = 0, yang berarti tidak ada pengaruh interaksi faktor A, B, dan C terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu (ABC)ijk ≠ 0, yang berarti ada pengaruh interaksi faktor A, B, dan C terhadap respon yang diamati. b. H0 : (BC)jk = 0, yang berarti tidak ada pengaruh interaksi faktor B dan C terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu (BC)jk ≠ 0, yang berarti ada pengaruh interaksi faktor B dan C terhadap respon yang diamati. c. H0 : (AC)ik = 0, yang berarti tidak ada pengaruh interaksi faktor A dan C terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu (AC)ik ≠ 0, yang berarti ada pengaruh interaksi faktor A dan C terhadap respon yang diamati. d. H0 : (AB)ij = 0,
yang berarti tidak ada pengaruh interaksi faktor A dan B terhadap
12 respon yang diamati. H1 : minimal ada satu (AB)ij ≠ 0, yang berarti ada pengaruh interaksi faktor A dan B terhadap respon yang diamati. e. H0 : Ck = 0, yang berarti tidak ada pengaruh faktor C terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu Ck ≠ 0, yang berarti ada pengaruh faktor C terhadap respon yang diamati. f. H0 : Bj = 0, yang berarti tidak ada pengaruh faktor B terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu Bj ≠ 0, yang berarti ada pengaruh faktor B terhadap respon yang diamati. g. H0 : Ai = 0, yang berarti tidak ada pengaruh faktor A terhadap respon yang diamati. H1 : minimal ada satu Ai ≠ 0, yang berarti ada pengaruh faktor A terhadap respon yang diamati.
4. Prosedur analisis ragam a. Hitung faktor koreksi (FK) dan jumlah kuadrat total (JKT) 2
Y .... FK = rabc
JKT =
2 − FK ∑ Y ijkl
b. Lakukan analisis terhadap petak utama (main plot) JK(petak utama) =
JKK =
∑ Y ...2 l
JK(A) =
abc
- FK
∑ Y i...2 rbc
∑ Y i..l2
- FK
bc
- FK
13 JKG(a) = JK(petak utama) - JKK - JK(A) c. Lakukan analisis terhadap anak petak (subplot)
∑ Y ij.l2
JK(anak petak) =
JK(B) =
∑ Y 2. j.. rac
JK(AB) =
c
- FK
∑ Y ij..2 rc
- FK
- FK - JK(A) - JK(B)
JKG(b) = JK(anak petak) - JKK - JK(A) - JKG(a) - JK(B) - JK(AB) d. Lakukan analisis terhadap anak anak petak (sub-subplot) JK(C) =
∑ Y ..2 k.
JK(AC) =
JK(BC) =
rab
- FK
∑ Y i.k.2 rb
∑ Y 2. jk. ra
JK(ABC) =
- FK - JK(A) - JK(C)
- FK - JK(B) - JK(C)
∑ Y ijk.2 r
- FK - JK(A) - JK(B) - JK(C) - JK(AB) - JK(AC) - JK(BC)
JKG(c) = JKT - JKK - JK(A) - JKG(a) - JK(B) - JK(AB) - JKG(b) - JK(C) - JK(AC) - JK(BC) - JK(ABC) e. Tentukan derajat bebas (db) bagi setiap sumber keragaman db kelompok
=r-1
db faktor A
=a-1
db galat (a)
= (r - 1) (a - 1)
db faktor B
=b-1
db interaksi (AB)
= (a - 1) (b - 1)
14 db galat (b)
= a (r - 1) (b - 1)
db faktor C
=c-1
db interaksi (AC)
= (a - 1) (c - 1)
db interaksi (BC)
= (b - 1) (c - 1)
db interaksi (ABC)
= (a - 1) (b - 1) (c - 1)
db galat (c)
= ab (r - 1) (c - 1)
db total
= rabc - 1
f. Tentukan kuadrat tengah (KT) melalui pembagian antara JK dan db masingmasing. g. Pengujian hipotesis digunakan perhitungan uji F KT A Fhitung (A) = KTG a KT B Fhitung (B) = KTG b KT AB Fhitung (AB) = KTG b KT C Fhitung (C) = KTG c KT AC Fhitung (AC) = KTG c KT BC Fhitung (BC) = KTG c
Fhitung (ABC) =
KT ABC KTG c
h. Hitung fungsi probabilitas kepadatan (probability density function) dari nilai Fhitung dengan derajat kebebasan v1 = db KT pembilang dan v2 = db KT penyebut dengan menggunakan persamaan berikut:
15 v v v1 2 v1 v2 −1 2 [ ] F v 2 2 v . v1 v2 . 1 v F 1 v2 2 2 1
p(Fhitung) =
1
,0 < F < ∞
v2
1
2
1. Apabila p ≥ 0.05 maka Fhitung tidak nyata (tn). 2. Apabila 0.01 < p < 0.05 maka Fhitung nyata (*). 3. Apabila p ≤ 0.01 maka Fhitung sangat nyata (**).
i. Berdasarkan hasil perhitungan dapat disusun tabel analisis ragam (ANOVA) Tabel 2.2 Tabel Analisis Ragam (ANOVA) RPPT-RAK Sumber Keragaman
db
JK
KT
Fhitung
Kelompok
r-1
JKK
KTK
Faktor A
a-1
JK(A)
KT(A)
Galat (a)
(r - 1) (a - 1)
JKG(a)
KTG(a)
b-1
JK(B)
KT(B)
Fhitung (B)
Interaksi (AB)
(a - 1) (b - 1)
JK(AB)
KT(AB)
Fhitung (AB)
Galat (b)
a (r - 1) (b - 1)
JKG(b)
KTG(b)
c-1
JK(C)
KT(C)
Fhitung (C)
Interaksi (AC)
(a - 1) (c - 1)
JK(AC)
KT(AC)
Fhitung (AC)
Interaksi (BC)
(b - 1) (c - 1)
JK(BC)
KT(BC)
Fhitung (BC)
KT(ABC)
Fhitung (ABC)
Petak Utama: Fhitung (A)
Anak Petak: Faktor B
Anak Anak Petak: Faktor C
Interaksi (ABC) (a - 1) (b - 1) (c - 1) JK(ABC) Galat (c) Total
ab (r - 1) (c - 1)
JKG(c)
rabc - 1
JKT
KTG(c)
j. Kesimpulan 1. Tolak H0 jika Fhitung nyata atau sangat nyata, yang berarti ada pengaruh
16 perlakuan faktor yang diuji terhadap respon yang diamati. 2. Terima H0 jika Fhitung tidak nyata, yang berarti tidak ada pengaruh perlakuan faktor yang diuji terhadap respon yang diamati.
Setelah data selesai dianalisis selanjutnya diperiksa apakah terdapat pengaruh dari perlakuan yang dicobakan. Jika ada pengaruhnya maka perlu dilakukan pengujian lanjutan berupa uji pembandingan nilai rata-rata perlakuan. Untuk itu perlu diketahui galat baku dari selisih dua nilai rata-rata perlakuan yang akan dibandingkan tersebut. Galat baku tersebut tampak pada tabel berikut. Tabel 2.3 Galat Baku Berpasangan untuk RPPT No
Selisih antara
Contoh
Galat Baku
1 Dua nilai rata-rata taraf faktor A
a1 - a2
2 Ea rbc
1 2
2 Dua nilai rata-rata taraf faktor B
b1 - b2
2 Eb rac
1 2
3 Dua nilai rata-rata taraf faktor B pada taraf faktor A yang sama
a1b1 - a1b2
2 Eb rc
1 2
4 Dua nilai rata-rata taraf faktor A pada taraf faktor B yang sama
a1b1 - a2b1
2 [ b− 1 E b E a ] rbc
5 Dua nilai rata-rata taraf faktor C
c1 - c2
2 Ec rab
1 2
6 Dua nilai rata-rata taraf faktor C pada taraf faktor A yang sama
a1c1 - a1c2
2 Ec rb
1 2
7 Dua nilai rata-rata taraf faktor A pada taraf faktor C yang sama
a1c1 - a2c1
2 [ c− 1 E c E a ] rbc
8 Dua nilai rata-rata taraf faktor C pada taraf faktor B yang sama
b1c1 - b1c2
2 Ec ra
9 Dua nilai rata-rata taraf faktor B pada taraf faktor C yang sama
b1c1 - b2c1
2 [ c− 1 E c E b ] rac
1 2
1 2
1 2
1 2
17 No
Selisih antara
Contoh
Galat Baku
10 Dua nilai rata-rata taraf faktor C pada kombinasi taraf faktor A dan B yang sama
a1b1c1 a1b1c2
2 Ec r
11 Dua nilai rata-rata taraf faktor B pada kombinasi taraf faktor A dan C yang sama
a1b1c1 a1b2c1
2 [ c− 1 E c E b ] rc
12 Dua nilai rata-rata taraf faktor A pada kombinasi taraf faktor B dan C yang sama
a1b1c1 a2b1c1
2[b c− 1 E c
1 2
1 2
b− 1 E b E a ] rbc
1 2
Ket: Ea = KTG(a) ; Eb = KTG(b) ; Ec = KTG(c) 2.1.3 Uji Lanjut Honestly Significant Difference (HSD) / Uji Tukey Jika pada analisis ragam kesimpulannya adalah terima H0 yang berarti semua perlakuan yang dicobakan memberi pengaruh yang sama, maka tidak diperlukan uji lanjut. Namun berbeda halnya jika kesimpulan yang didapat adalah tolak H0 yang artinya terdapat perbedaan pengaruh dari perlakuan-perlakuan yang dicobakan. Untuk itu perlu dilakukan uji lanjut agar diketahui perlakuan mana yang berbeda. Salah satu uji lanjut yang dapat digunakan peneliti adalah uji lanjut Honestly Significant Difference (HSD) atau uji Tukey sesuai dengan nama penemunya J.W. Tukey. Penggunaan uji ini hanya membutuhkan satu nilai HSD yang digunakan sebagai pembanding. Jika beda nilai tengah dari 2 perlakuan lebih besar daripada nilai HSD maka kedua perlakuan tersebut dinyatakan berbeda. Nilai HSD dihitung dengan rumus: w = qα(p, dbG) (Galat baku nilai tengah) dimana qα ditentukan dari tabel pada lampiran halaman L1, p adalah jumlah perlakuan, dbG adalah derajat bebas galat, dan Galat baku nilai tengah dihitung menurut rumus 1
pada Tabel 2.3 halaman 16 sesuai nilai tengah yang akan dibandingkan dikali 2 . Nilai tengah perlakuan disusun secara berurutan dari nilai terkecil hingga
18 terbesar. Lalu hitung selisih antara 2 nilai tengah yang ingin dibandingkan, jika lebih besar dari HSD maka berbeda nyata, jika lebih kecil atau sama dengan HSD maka tidak berbeda nyata dan antara 2 nilai tengah tersebut diberi garis bawah.
2.1.4 Data Hilang pada RPPT Jika ada sebuah perlakuan dalam percobaan yang hilang datanya karena suatu dan lain hal, maka data yang hilang tersebut dapat diduga dengan menggunakan rumus cR rM − P Y = c− 1 r− 1
dimana: Y = dugaan terhadap data yang hilang c = banyak taraf faktor yang dijadikan anak anak petak r = banyak kelompok (ulangan) R = total nilai pengamatan dari perlakuan yang mengandung data hilang M = total nilai pengamatan dari anak petak yang mengandung data hilang P = total nilai pengamatan dari semua anak petak yang sama yang mengandung data hilang. Kemudian nilai dugaan ini dimasukkan sebagai data perlakuan dalam kelompok yang kehilangan data. Lalu analisis data dapat dilakukan mengikuti prosedur analisis ragam, hanya saja derajat bebas galat(c) perlu dikoreksi, yaitu dikurangi sebanyak jumlah data hilang, jika hanya satu data hilang maka menjadi (ab (r - 1) (c - 1) ) - 1.
2.2 Kerangka Teori Perancangan Program 2.2.1 Rekayasa Piranti Lunak Menurut IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), rekayasa
19 piranti lunak didefinisikan sebagai penggunaan pendekatan yang sistematik, disiplin, dan dapat dikuantifikasi dalam pengembangan, pengoperasian, dan pemeliharaan piranti lunak; atau juga berarti studi mengenai hal-hal tersebut (Pressman, 2001, p20). Terdapat berbagai macam model pengembangan piranti lunak yang dapat digunakan. Tapi tulisan ini menggunakan model Waterfall dalam pengembangan program aplikasinya.
Analisis Desain Coding Testing Maintenance
Gambar 2.4 Model Waterfall
Perancangan program aplikasi dengan model Waterfall dilakukan dalam 5 tahap. Tahap-tahap tersebut adalah: a. Analisis Analisis adalah suatu kegiatan untuk menentukan tentang topik dari masalah yang sedang dihadapi dan bagaimana cara pemecahan atau solusi masalah tersebut. Kebutuhan sistem dan perangkat lunak didokumentasikan dan dilihat lagi. b. Desain Dalam desain ditentukan konsep dasar rancangan dari suatu program yang akan dibuat sehingga diharapkan dengan disain yang baik, maka para pengguna akan merasa
20 nyaman dalam menggunakan program aplikasi yang dirancang tersebut. c. Pengkodean (Coding) Di sini dilakukan penulisan kode program sebagai penterjemahan hasil perancangan menjadi suatu bentuk yang dapat dimengerti oleh mesin. d. Pengujian (Testing) Pengujian dilakukan untuk mencari kelemahan dan kesalahan yang terjadi pada program aplikasi dan kemudian memperbaiki kesalahan atau kelemahan tersebut sehingga dihasilkan program sesuai dengan yang diharapkan. e. Pemeliharaan (Maintenance) Perangkat lunak akan mengalami perubahan setelah disampaikan kepada pelanggan. Pemeliharaan perangkat lunak mengaplikasikan lagi setiap fase program sebelumnya dan tidak membuat yang baru lagi.
2.2.2 Interaksi Manusia dan Komputer Interaksi Manusia dan Komputer merujuk pada antarmuka pemakai (user interface) yang memungkinkan pengguna program aplikasi berinteraksi dengan komputer. Oleh karena itu suatu antarmuka sebaiknya bersifat user friendly agar pengguna dapat berinteraksi dengan baik dan merasa senang menggunakan program. Menurut Shneiderman (1998, p15) ada lima kriteria program yang user friendly yaitu: 1. Waktu belajar yang tidak lama. 2. Kecepatan penyajian informasi yang tepat. 3. Tingkat kesalahan pemakaian rendah.
21 4. Penghafalan sesudah melampaui jangka waktu. 5. Kepuasan pribadi. Berikut adalah beberapa pedoman yang dapat digunakan dalam merancang suatu program agar memiliki antarmuka yang user friendly.
2.2.2.1 Delapan Aturan Emas Dalam merancang sistem interaksi manusia dan komputer Shneiderman (1998, p74-75) menyarankan agar diperhatikan delapan aturan utama berikut: 1. Bertahan untuk konsisten. 2. Membolehkan pengguna menggunakan shortcut. 3. Memberi umpan balik yang informatif. 4. Pengorganisasian yang baik sehingga pengguna mengetahui awal dan akhir dari suatu aksi. 5. Penanganan kesalahan yang sederhana. 6. Mengizinkan pembalikan aksi (undo) dengan mudah. 7. Pemakai sebagai penguasa sistem atau inisiator dan bukan responden. 8. Mengurangi beban ingatan jangka pendek sehingga perancangannya harus sederhana.
2.2.2.2 Pedoman Merancang Tampilan Data Beberapa hal yang perlu diperhatikan agar dihasilkan suatu tampilan data yang baik menurut Smith dan Mosier seperti dikutip oleh Shneiderman (1998, p80) adalah: 1. Konsisten dalam tampilan data, istilah, singkatan, dan format, semuanya harus distandarisasi. 2. Beban ingatan harus sesedikit mungkin bagi pengguna. Pengguna tidak perlu
22 mengingat informasi dari layar yang satu ke layar yang lain. 3. Kompatibilitas tampilan data dengan pemasukan data. Format tampilan informasi perlu menunjukkan hubungan yang erat dengan tampilan pemasukan data. 4. Fleksibilitas kendali pengguna terhadap data. Pemakai dapat memperoleh informasi dari tampilan yang berbentuk paling memudahkan.
2.2.2.3 Teori Waktu Respon Jumlah detik yang diperlukan oleh suatu sistem komputer mulai dari pengguna program melakukan aktifitas atau event sampai pada menampilkan hasil pada monitor merupakan pengertian waktu respon menurut Shneiderman (1998, p352). Beberapa pedoman yang perlu diperhatikan berkaitan dengan waktu respon suatu sistem komputer menurut Shneiderman (1998, p367) adalah: 1. Pengguna menyenangi waktu respon yang lebih pendek. 2. Waktu respon yang lama (> 15 detik) akan menggangu. 3. Waktu respon mengubah kebiasaan pengguna memakai program. 4. Pendeknya waktu respon membuat waktu berpikir pengguna semakin pendek. 5. Langkah yang cepat meningkatkan produktivitas tapi juga dapat meningkatkan kesalahan. 6. Waktu respon dipengaruhi oleh kemudahan dan waktu yang dibutuhkan dalam penanganan kesalahan. 7. Waktu respon harus sesuai dengan tugasnya: a) Mengetik, menggerakkan kursor, mengklik mouse: 50 - 150 milidetik. b) Tugas rutin sederhana: 1 detik c) Tugas umum: 2- 4 detik
23 d) Tugas kompleks 8 - 12 detik 8. Pengguna diberi tahu akan penundaan yang lama. 9. Variasi waktu respon jangan terlalu besar. 10.
Penundaan yang tidak diharapkan akan menggangu.
11.
Pengalaman empiris dapat membantu mengatur waktu respon yang sesuai
dengan yang diharapkan.
2.2.3 Teori State Transition Diagram (STD) State Transition Diagram (STD) merupakan alat bantu yang digunakan untuk memodelkan suatu sistem yang memiliki ketergantungan terhadap waktu. STD mewakili suatu tingkah laku dari suatu sistem dengan menggambarkan state dan kejadian yang menyebabkan sistem berubah ke state yang lain. Komponen utama pada STD adalah: 1. State, disimbolkan dengan Merepresentasikan reaksi yang dihasilkan ketika suatu kejadian dilakukan. Ada dua jenis state yaitu state awal dan state akhir. State akhir dapat terdiri dari beberapa state tapi state awal hanya boleh berupa satu state. 2. Arrow, disimbolkan dengan 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
State 1
Condition Action
State 2
Gambar 2.5 Condition dan Action pada STD Untuk melengkapi STD diperlukan Condition dan Action. Condition adalah suatu
24 kejadian atau event pada lingkungan eksternal yang dapat dideteksi oleh sistem sedangkan Action adalah apa yang dilakukan oleh sistem bila terjadi perubahan state atau merupakan reaksi terhadap kondisi yang diberikan. Action akan menghasilkan keluaran atau tampilan.
2.3 Penelitian yang Relevan Perancangan Program Aplikasi Pengolahan Data Percobaan Menggunakan Metode Pembanding Orthogonal (Luwi Darmawan, 2003) Program aplikasi ini mengolah data percobaan faktorial 2 faktor dengan rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok (RAK) dan uji lanjut dengan Metode Pembanding Orthogonal. Program ditujukan bagi Balai Penelitian Bioteknologi dan Sumber Daya Genetik Pertanian. Perancangan Program Aplikasi Pengolahan Data Percobaan Menggunakan Rancangan Petak Terbagi (Dyah M. Duana, 2004) Program aplikasi ini dirancang untuk mengatasi kelemahan MTSTAT dengan penambahan layar denah acak. Program ditujukan bagi Balai Penelitian Bioteknologi dan Sumber Daya Genetik Pertanian. Perancangan Program Aplikasi Untuk Mengoptimalkan Pengolahan Data Dari Percobaan Faktorial (Lim Widya Sanjaya, 2005) Program aplikasi ini mengolah data percobaan faktorial 2 faktor dengan rancangan dasar Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Acak Kelompok (RAK), Rancangan Petak Terbagi (RPT), dan Rancangan Petak Berjalur (RPB).
