JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014 PENGUNAAN MICROSOFT EXCEL DALAM PERHITUNGAN INDEKS KEPUASAN MASYARAKAT

JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014

PENGUNAAN MICROSOFT EXCEL DALAM PERHITUNGAN INDEKS KEPUASAN MASYARAKAT (Study Kasus Pada Unit Pelayanan Sim Satlantas Kota Bekasi) Feri Prasetyo H. AMIK BSI Jakarta Program studi Manajemen Informatika Jl RS Fatmawati No 24 Jakarta Selatan- Indonesia [email protected] Abstract Microsoft Excel is a spreadsheet application that can be used in business applications Community satisfaction index, is a data and information about the level of community satisfaction with the results obtained from the public opinion in obtaining the services of officials of public service providers by comparing the expectations and needs. 14 elements of the "relevant", "valid" and "reliable", as the minimal element that must exist for the basic measurement of community satisfaction index is the following service procedures, service requirements, Clarity care workers, service personnel discipline, responsibility care workers, ability officer service, speed of service, a ministry of Justice, Courtesy and friendliness of staff, fairness of service charges, cost of service assurance, service assurance schedules, Leisure environment, the Security service. The purpose of this study was to Knowing how much the level of community satisfaction in the service, to determine the performance of service personnel, in this study using quantitative methods of data processing is to be anggka the provision of respondents based on factors which are then processed to determine the calculation of HPI to get the results . Keywords: Community Satisfaction Index, Public Service Management. 1. 1.1

PENDAHULUAN Latar Belakang Keputusan Mentri Pendayagunaan aparatur negara No.Kep /26/M.PAN/2/2004 Tanggal 24 Februari 2004 Tentang, Petunjuk Teknis Transparansi Dan Akuntabilitas Dalam Penyelenggaraan Pelayanan Publik dalam pembukaan point A. Bahwa transparansi dan akuntabilitas dalam penyelenggaraan pelayanan publik seperti dimaksud dalam Keputusan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Nomor 63/KEP/M.PAN/7/2003 tentang Pedoman Umum Penyelenggaraan Pelayanan Publik merupakan hal yang sangat penting dalam meningkatkan kualitas pelayanan public. Kegiatan pelayanan publik merupakan kegiatan mengarahkan, memberi, mengayomi, membantu, memfasilitasi, dan mempermudah

dalam proses pelayanan secara transparan dan akuntabel pelayanan tersebut seperti pembuatan surat surat keterangan, surat izin bangunan,surat izin perjalanan, surat izin mengemudi dll. Menurut Keputusan Mentri Pendayagunaan aparatur negara No.Kep 26/M.PAN/2/2004 buruknya kinerja pelayanan publik ini antara lain dikarenakan belum dilaksanakannya transparansi dan kuntabilitas dalam penyelenggaraan pelayanan publik. Oleh karena itu, pelayanan publik harus dilaksanakan secara transparan dan akuntabel oleh setiap unit pelayanan instansi pemerintah karena kualitas kinerja birokrasi pelayanan publik memiliki implikasi yang luas dalam mencapai kesejahteraan masyarakat. Sulitnya proses pembuatan, lamanya waktu pengurusan, lambatnya kinerja petugas pelayanan, kondisi

41


tempat yang kurang nyaman dan aman, suasana yang tidak teratur, dan panjangnya birokrasi serta besarnya biaya yang dikeluarkan membuat masyarakat mengelus dada dan terkadang menjadi sungkan dalam memproses atau membuat dokumen dokumen tersebut, baik itu dalam hal membuat atau menerbitkan surat, KTP, Akta Kelahiran, Akta Nikah, Akta Kematian, Sertifikat tanah, ijin usaha, ijin mendirikan bangunan (IMB), ijin perjalanan, ijin gangguan, ijin pengambilan air bawah tanah, PDAM, PLN, perbitan SIM dan lain sebagainya, dokumen atau pun dalam hal perpanjangan surat atau dokumen tersebut, dan hal inilah yang menjadi pengaruh buruk masyarakat karena ketidak percayaan terhadap lembaga tersebut dan berakibat buruk bagi masyarakat, seperti contoh adalah menjamurnya para calo-calo pembuatan dokumen seperti KTP, surat perizinan usaha, Surat izin mengemudi, paspor dan dokumen imigrasi dan lain lain. Yang menjanjikan praktis dan cepat dan memberi efek buruk bagi lembaga tersebut timbulnya rasa tidak percaya, dan bahkan KKN. Dan dari kasus tersebut akan berakibat buruk karena kurangnya rasa kepercayaan masyarakat dalam pelayanan publik. Oleh sebab tersebut kita mencoba mengalisa poin-poin apa saja yang mempengaruhi kepuasan masyarakat tersebut. Dan hasil yang didapat akan menjadi bahan evaluasi pada lembaga tersebut. Dan menghitung seberapa besar Nilai pelayanan yang telah dilakukan terutama pada Satuan Latulintas Unit Perbitan dan perpanjangan Surat Izin Mengemudi, menggunakan proses manual dan komputasi dengan Microsoft excel. 1.2 Maksud dan Tujuan 1. Untuk Mengetahui Grade seberapa besar tingkat kepuasan masyarakat

dalam pelayanan penernitan dan perpanjangan Surat ijin mengemudi. 2. Untuk mengetahui Persentase yang tertinggi dari Setiap unsur dalam memberikan pelayanan pada penerbitan dan perpanjangan Polres kota Bekasi 3. Memanfaatkan Aplikasi Microsoft Office Untuk menghitungan IKM di tahun berikutnya 2.

LANDASAN TEORI Menurut Kartikaningdyah (2013) pada penelitian sebelumnya Pelayanan publik yang dilakukan oleh pejabat pemerintah di berbagai sektor layanan yang berhubungan dengan pemenuhan kebutuhan hak-hak sipil dan kebutuhan dasar yang dirasakan tidak sesuai dengan tuntutan dan harapan masyarakat Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks kepuasan keseluruhan masyarakat akan Tanjung pinang BP2T layanan dapat dikatakan dalam kondisi baik, dan masih harus ditingkatkan karena ada beberapa indikator yang menunjukkan indeks kinerja yang tidak baik. Dari 14 indikator diteliti ada 12 indikator dalam kategori pelayanan yang baik (layanan prosedur, kondisi pelayanan, kejelasan petugas pelayanan, petugas disiplin, tanggung jawab petugas, kemampuan tenaga pelayanan, pelayanan keadilan memperoleh, kesopanan dan keramahan staf, kewajaran biaya pelayanan, biaya pelayanan dan kenyamanan lingkungan dan keamanan lingkungan dan mampu memuaskan penggunaan jasa). 3.

METODE PENELITIAN Sifat Dari penelitian ini adalah kuantitatif dan kualitatif 1. kuantitatif pengolahan berdasarkan angka data yang diperoleh dari hasil kuesioner yang terdiri dari 150 responden kemudian diolah menjadi hasil perhitungan indeks,

42


2.

Dengan mengunakan rumus perhitungan indeks kepuasan masyarakat (IKM) yaitu dengan mengolah 14 unsur yang sudah di data dan diisi oleh responden dimana data data tersebut buat dalam bentuk tabel/tabulasi dan diolah serta di aplikasikan dengan mengunakan microsoft excel. sedangkan pada kualitatif berdasarkan preferensi pendapat masyarakat dengan melihat prilaku yang dialami dalam pengurusan penerbitan dan perpanjangan surat izin mengemudi, kegiatan kulitatif ini digunakan untuk mengambarkan proses kegiatan, berdasarkan saat kejadian berlangsung yaitu dengan menetukan responden untuk menjawab pertanyaan dimana fakta yang terjadi didalam proses penerbitan dan perpanjangan SIM yang terjadi adalah prosedur dan kegiatannya yang cenderung lama sehingga membuat peserta menunggu lama serta suasanya yang tidak kondusif.

Sedangkan teknik pengumpulan data dengan menggunakan 1. Wawancara kepada petugas dan piminan di satlantas kota bekasi. 2. Kuesioner dengan menjawab 14 unsur pernyataan kepada responden yaitu responden yang sedang mengajukan penerbitan atau perpanjangan SIM 3. Observasi dengan datang lansung dan ketempat Pembuatan SIM satlantas kota bekasi yang saat itu sedang melakukan kegiatan IKM. 4. a.

PEMBAHASAN Pelayanan. Menurut Norman dalam tangkalisan (2007:210) secara explisit mengutarakan dalam bidang pelayanan, bahwa manajemen hubungan dengan

pelanggan merupakan sesuatu yang sangat krusial dalam satu organisasi. Dimana organisasi publik mempunyai ciri public account ability yakni setiap warga negara mempunyai hak untuk mengevaluasi kualitas pelayanan yang mereka terima. Menurut Tjipto (1996) dalam tangkilisan (2007:218) cara konsumen atau pelanggan dalam menilai dimensi kualitas jasa di bidang jasa adalah keandalan. Janji yang ditepati sesuai dengan kinerja yang seharusnya, seperti produktifitas, kualitas layanan yang memenuhi standar yang ada, ketepatan waktu, layanan yang akurat, dan tidak ada cacat dalam proses tersebut. Parasuraman dan Carman (1990) dalam tangkilisan (2007:218) bahwa konsep dan pengukuran kualitas pelayanan merumakan konsep yang sulit dipahami karena pelayanan itu sendiri merupakan suatu yang abstrak. Daviddow dan Uttal (1989:19) Pelayanan merupakan usaha apa saja yang mempertinggi kepuasan pelanggan (whatever enhances customer satisfaction). Menurut Norman (1991:14) memberikan karakteristik tentang pelayanan sebagai berikut: 1. Pelayanan merupakan suatu produksi yang mempunyai sifat tidak dapat diraba, berbeda dengan barang produksi lain (barang jadi atau barang industri yang berwujud). 2. Pelayanan itu kenyataannya terdiri dari tindakan nyata dan merupakan pengaruh yang sifatnya adalah tindak sosial. 3. Produksi dan konsumsi dari pelayanan tidak dapat dipisahkan secara nyata, karena pada umumnya kejadian bersamaan dan terjadi di tempat yang sama. Menurut Dwiyanto et.all dalam tangkalisan (2007:223) mengindentifikasi faktor internalnya

43


antara lain kewenangan direksi, sikap etika organisasi terhadap perubahan, budaya organisasi, etika organisasi, sistem insentif, maupun semangat kerja sama. Sedangkan faktor eksternalnya antara lain budaya politik, pengelolaaan konflik lokal, kondisi sosial ekonomi, dan kontrol yang dilakukan oleh masyarakat dan organisasi LSM. Menurut www.menpan.go.id Langkah langkah untuk mewujudkan pelayaan prima adalah: 1. Sosialisasi pelaksanaan UndangUndang Nomor 25 tahun 2009. 2. Melaksanakan Monitoring dan Evaluasi terhadap kebijakan yang dilakukan pemerintah pusat dan daerah sehubungan dengan pemberian pelayanan kepada masyarakat. 3. Melaksanakan pendataan Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM) untuk mengetahui tingkat kinerja unit pelayanan secara berkala sebagai bahan untuk menetapkan kebijakan dalam rangka peningkatan kualitas pelayanan publik. 4. Melaksanakan Monitoring dan Evaluasi penerapan OSS/PTSP-SA. 5. Memberikan penghargaan kepada Penyelenggara pelayanan publik yang berprestasi dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat. 6. Menyusun Instrumen Evaluasi Kinerja untuk Pemantauan Kinerja Kualitas Pelayanan Publik (PK2PP), dalam rangka memenuhi amanah Undang-Undang No. 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik. Menurut perment PAN No. 7 TAHUN 2010 Tentang pedoman kinerja unit pelayanan publik, pelayanan publik adalah kegiatan atau rangkaian kegiatan dalam rangka pemenuhan kebutuhan pelayanan sesuai dengan peraturan perundang-undangan bagi setiap warga negara dan penduduk atas barang, jasa

atau pelayanan administrasi yang disediakan oleh penyelenggara pelayanan publik. Berdasarkan prinsip pelayanan sebagaimana telah ditetapkan dalam Keputusan Menteri PAN Nomor: 63/KEP/M.PAN/7/2003, Pedoman Umum Penyelenggaraan Pelayanan Publik Dan KEP/25/M.PAN/2/2004 Pedoman umum penyusunan Indeks kepuasan masyarakat (IKM) yang kemudian dikembangkan menjadi 14 unsur yang "relevan‛, ‚valid" dan "reliabel‛, sebagai unsur minimal yang harus ada untuk dasar pengukuran indeks kepuasan masyarakat adalah sebagai berikut: 1. Prosedur pelayanan, yaitu kemudahan tahapan pelayanan yang diberikan kepada masyarakat dilihat dari sisi kesederhanaan alur pelayanan. 2. Persyaratan Pelayanan, yaitu persyaratan teknis dan administratif yang diperlukan untuk mendapatkan pelayanan sesuai dengan jenis pelayanannya. 3. Kejelasan petugas pelayanan, yaitu keberadaan dan kepastian petugas yang memberikan pelayanan (nama, jabatan serta kewenangan dan tanggung jawabnya). 4. Kedisiplinan petugas pelayanan, yaitu kesungguhan petugas dalam memberikan pelayanan terutama terhadap konsistensi waktu kerja sesuai ketentuan yang berlaku; 5. Tanggung jawab petugas pelayanan, yaitu kejelasan wewenang dan tanggung jawab petugas dalam penyelenggaraan dan penyelesaian pelayanan. 6. Kemampuan petugas pelayanan, yaitu tingkat keahlian dan ketrampilan yang dimiliki petugas dalam memberikan/ menyelesaikan pelayanan kepada masyarakat. 7. Kecepatan pelayanan, yaitu target waktu pelayanan dapat

44


8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

diselesaikan dalam waktu yang telah ditentukan oleh unit penyelenggara pelayanan. Keadilan mendapatkan pelayanan, yaitu pelaksanaan pelayanan dengan tidak membedakan golongan/status masyarakat yang dilayani. Kesopanan dan keramahan petugas, yaitu sikap dan perilaku petugas dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat secara sopan dan ramah serta saling menghargai dan menghormati. Kewajaran biaya pelayanan, yaitu keterjangkauan masyarakat terhadap besamya biaya yang ditetapkan oleh unit pelayanan. Kepastian biaya pelayanan, yaitu kesesuaian antara biaya yang dibayarkan dengan biaya yang telah ditetapkan. Kepastian jadwal pelayanan, yaitu pelaksanaan waktu pelayanan, sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan. Kenyamanan lingkungan, yaitu kondisi sarana dan prasarana pelayanan yang bersih, rapi, dan teratur sehingga dapat memberikan rasa nyaman kepada penerima pelayanan. Keamanan Pelayanan, yaitu terjaminnya tingkat keamanan lingkungan unit penyelenggara pelayanan ataupun sarana yang digunakan, sehingga masyarakat merasa tenang untuk mendapatkan pelayanan terhadap resiko-resiko yang diakibatkan dari pelaksanaan pelayanan.

b.

Indeks Kepuasan masyarakat Stephen R Chitwood, (1974) bahwa sejumlah pola yang tak terbatas bisa digunakan untuk membagi-bagikan pelayanan masyarakat. Pola tersebut dapat diringkas dalam tiga bentuk dasar: Pertama, pelayanan yang sama bagi semua; Kedua, pelayanan yang sama secara proporsional bagi semua; dan Ketiga, pelayanan-pelayanan yang tidak sama bagi individu-individu, sesuai dengan perbedaan yang relevan. Menurut Savas (1987). Alternatif pengaturan organisasi pelayanan publik yang dapat diberlakukan antara lain: (1) Government service, (2) Government vending, (3) Intergovernmental agreement, (4) Contract, (5) Franchise, (6) Grant, (7) Voucher, (8) Market, (9) Voluntary Arrangement, (10) Self service. Dikutip dari Warta RSUD (2011:3) Indeks kepuasan masyarakat (IKM) adalah ‚data dan informasi tentang tingkat kepuasanan masyarakat yang diuperoleh dari hasil pengukuran secara kuantitatif dan kualitatif atas pendapat masyarakat dalam memperoleh pelayanan dari aparatur penyelenggara pelayanan publik dengan membandingkan harapan dan kebutuhannya‛. Nilal IKM dihitung dengan menggunakan "nilai rata-rata tertimbang" masing-masing unsur pelayanan. Dalam penghitungan indeks kepuasan masyarakat terhadap 14 unsur pelayanan yang dikaji, setiap unsur pelayanan memiliki penimbang yang sama dengan rumus sebagai berikut: Rumus Nilai Rata- rata Tertimbang: Bobot nilai rata – rata tertimbang =

Jumlah Bobot Jumlah Unsur

1 =

= 0,071 14

45


Untuk memperoleh nilai Indeks kepuasan Masyarakat unit pelayanan digunakan pendekatan nilai rata-rata tertimbang dengan rumus sebagai berikut: Untuk memudahkan Rumus

IKM

Unit

interpretasi terhadap penilaian IKM yaitu antara 25 - 100 maka hasil penilaian tersebut di atas dikonversikan dengan nilai dasar 25, dengan rumus sebagai berikut:

Pelayana

IKM Unit pelayanan x 25

Total dari Nilai Persepsi Per Unsur IKM =

Nilai x Penimbang

Total Unsur yang terisi

Tabel 1. Nilai Persepsi Interval IKM Nilai

Nilai Interval

Nilai Interval

Mutu

Kinerja Unit

Persepsi

IKM

Konversi IKM

Pelayanan

Pelayanan

1

1,00 – 1,75

25 – 43,75

D

Tidak baik

2

1,76 – 2,50

43,76 – 62,50

C

Kurang baik

3

2,51 – 3,25

62,51 – 81,25

B

Baik

4

3,26 – 4,00

81,26 – 100,00

A

Sangat baik

d. Kurangnya pemahaman petugas pelayanan dalam melayani masyarakat sangat mempengaruhi kualitas dari pelayanan tersebut dan hal ini sangat bertentangan dengan etika dan moral, yang berakibat buruk kepada Masyarakat. Munculnya calocalo adalah sebagai contoh akibat kurangnya kepercayaan masyarakat terhadap petugas pelayanan. c.

Microsoft Excel Menurut tofik (2010:4) Microsoft excel adalah program spreadsheet (lembar kerja hitung) dari microsoft office yang banyak dipakai dalam pengolahan data berupa angka (kuantitatif) Pada penelitian ini microsoft excel digunakan sebagai perhitungan komputasi dan untuk memudahkan perhitungan indek kepuasan Masyarakat terhadap pelayanan publik. Yang di lakukan lembaga lembaga pemerintah, terutama dalam hal layanan publik. Agar lebih efektif dan efisien.

Contoh Kasus Perhitungan Indeks Kepuasan Masyarakat Pemberian pelayanan yang berkualitas prima terutama kepada masyarakat umum merupakan sebuah masalah yang harus diselesaikan dan diperhatikan sebuah negara. Dikutip dari islamy (2007) Di Inggris, Edvardsson et all (1994) dalam Islamy (2007:4) meningkatkan mutu pelayanan sangat tergantung pada upaya menyeimbangkan antara teknik dan metode peningkatan proses dan sistem pelayanan dengan sikap, perilaku dan budaya layanan, teknik peningkatan mutu pelayanan tidak berjalan dalam kondisi vakum, tetapi ia dikreasi dan dilakukan oleh orangorang dalam organisasi, oleh karenanya tekanan harus diberikan pada orang, proses, motivasi dan sistem. Di Amerika Serikat, Mor, (1994) dalam Islamy (2007:4) pemerintah Clinton dan Gore, meluncurkan inisiatif untuk memperbaiki mutu pemerintahan Federal dengan mengganti filosofi administrasi negara lama dengan administrasi Negara yang disemangati oleh Spirit Kewirausahaan. Di Singapura, Haat (1996) dalam Islamy

46


(2007:5) telah dikenal suatu kampanye komprehensif yang disebut pelayanan publik di abad 21. Tujuan utama dari kampanye ini adalah untuk: (1) Memelihara adanya sikap pelayanan prima guna memenuhi kebutuhan publik akan standar mutu pelayanan yang tinggi dan memberi ruang bagi usaha perubahan terus-menerus bagi terwujudnya pelayanan yang lebih efektif dan efisien dengan menerapkan sarana dan teknik manajemen modern serta memberikan perhatian yang tinggi terhadap moral dan kesejahteraan pegawai. Pelayanan umum yang dilakukan oleh pemerintah pusat, pemerintah daerah, TNI dan polri, pada Prinsipnya “equal treatment”, dalam arti semua warga negara mempunyai hak untuk memperoleh pelayanan setara, sesuai standar yang ditetapkan oleh pemerintah. Dari banyak kasus-kasus pelayaan kita ambil satu kasus yaitu Penerbitan atau perpanjangnya Surat izin mengemudi, yang pada dasarnya SIM adalah Dokumen mutlak yang harus dimiliki setiap pengendara bermotor baik itu, roda dua dan roda empat atau lebih. SIM berupa dokumen fisik yang wajib dimiliki. Satuan Lalulintas Polisi resort bekasi adalah satu unit penyelenggala kegiatan pelayanan masyarakat di bidang penerbitan dan perpanjangan surat ijin mengemudi yang beralamatkan di jalan Inspeksi Kalimalang Tegal gede Cikarang. Dilihat dari beberapa Objek seperti; Data jenis pekerjaan dari data responden pada satlantas Kota Bekasi sebagian besar pekerjaan yang didapat 65% sebagai pegawai swasta, 8% sebagai pelajar dan mahasiswa, 6% sebagai pegawai negeri, 6% sebagai pengemudi, 6 % ibu rumah tangga 5% TNI polri dan 4 % guru. Sedangkan dari tingkat umur, usia 17-20 tahun 24%, 21-30 tahun 52 %,

31-40 tahun 18%, 41-49 4%, diatas 50 tahun 2%. Sedangkan pemilih berdasarkan kelamin yaitu laki laki sebanyak 82% dan perempuan 18%, berdasarkan tingkat pendidikan adalah; lulusan SD 0%, lulusan SLTP 3%, lulusan SLTA 84%, lulusan D3 10%, lulusan S1 3%. Adapun unsur minimal yang ada untuk dasar pengukuran indeks kepuasan masyarakat adalah sebagai berikut: 1. Pendapat responden Tentang kegiatan Pelayanan Penerbitan /permanjangan SIM Yaitu kemudahan dalam tahapan yang diberikan kepada masyarakat dalam alur pelayanan pembuatan Surat izin mengemudi. Untuk melanpilkan Chart dan persentase paca excel dapat melakukan seleksi pada tabel dengan mengklik menu insert – Chart – Pie – Chart Layout 2 (lihat tabel 2 dan gambar 1) Tabel 2. Kemudahan No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Mudah

15

10%

2

Cukup Mudah

64

43%

3

Mudah

59

40%

4

Sangat Mudah

11

7%

Jumlah

150

100%

Gambar 1. Kemudahan 2.

Kesesuaian persyaratan yaitu persyaratan teknis dalam prosedur penerbitan dan perpanjangan surat izin mengemudi (lihat abel 3 dan gambar 2).

47


ketentuan yang berlaku (lihat tabel 5 dan gambar 4)

Tabel 3. Kesesuaian Persyaratan No

Valid

Frequency

Percent

Tabel 5. Kedisiplinan Petugas

1

Tidak Sesuai

8

5%

2

cukup Sesuai

54

36%

No

3

Sesuai

73

49%

1

4

Sangat Sesuai

15

10%

Jumlah

150

100%

Valid

Frequency

Percent

Kurang Disiplin

5

3%

2

Cukup Disiplin

57

38%

3

Disiplin

69

46%

4

Sangat Disiplin

19

13%

Jumlah

150

100%

Gambar 2. Kesesuaian Persyaratan 3. Kejelasan Petugas pelayanan yaitu keberadaan dan kepastian petugas yang sedang memberikan pelayanan terhadap tugasnya dalam memberikan penjelasan dan prosedur teknis (lihat tabel 4 dan gambar 3)

Gambar 4. Kedisiplinan Petugas 5.

Tanggung Jawab petugas yaitu kejelasan wewenang dan tanggung jawab petugas pelayanan dalam meneyelenggarakan dan menyelesaikan pelayanan (lihat tabel 6 dan gambar 5).

Tabel 4. Kejelasan Petugas pelayanan No 1

Valid Tidak Jelas

Frequency

Percent

10

7%

2

Cukup Jelas

48

33%

3

Jelas

74

50%

4

Sangat Jelas

15

10%

Jumlah

150

100%

Tabel 6. Tanggung Jawab Petugas No 1

2 3 4

Valid Tidak Bertanggung Jawab Cukup Bertanggung Jawab Bertanggung Jawab Sangat Bertanggung Jawab Jumlah

Frequency

Percent

8

5%

49

33%

68

45%

25

17%

150

100%

Gambar 3. Kejelasan Petugas Pelayanan 4.

Kedisiplinan Petugas yaitu kesungguhan kinerja petugas dalam memberikan pelayanan terhadap waktu kerja dan Gambar 5 .Tanggung Jawab Petugas

48


6.

Kemampuan petugas pelayanan yaitu tinggkat keahlian dan keterampilan yang dimiliki petugas dalam memberikan pelayanan dan menyelesaikan pelayanan (lihat tabel 7 dan gambar 6). Gambar 7. Kecepatan Pelayanan

Tabel 7. Kemampuan Petugas Pelayanan No

Valid

Frequency

Percent

1

Kurang Mampu

5

4%

2

Cukup Mampu

47

31%

3

Mampu

72

48%

4

Sangat Mampu

26

17%

Jumlah

150

100%

8.

Keadilan mendapatkan pelayanan yaitu pelaksanan pelayanan dengan tidak membeda bedakan golongan status masyarakat yang dilayani, dapat dilihat pada tabel 9 gambar 8. Tabel 9. Keadilan mendapatkan pelayanan

No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Adil

10

7%

2

Cukup Adil

68

45%

3

Adil

56

37%

4

Sangat Adil

16

11%

Jumlah

150

100

Gambar 6. Kemampuan petugas pelayanan 7.

Kecepatan Pelayanan yaitu target waktu pelayanan dapat menyelesaikan dalam waktu yang telah ditentukan oleh unit penyelenggara pelayanan (lihat pada tabel 8 dan gambar 7) Tabel 8. Kecepatan Pelayanan.

No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Cepat

6

4%

2

Cukup Cepat

59

39%

3

Cepat

64

43%

4

Sangat Cepat

21

14%

Jumlah

150

100%

Gambar 8. Keadilan Mendapatkan Pelayanan 9.

Kesopanan dan keramahan petugas yaitu sikap dan perilaku petugas dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat secara sopan dan ramah serta saling menghargai dan menghormati, dapat dilihat pada tabel 10 dan gambar 9

49


Tabel 10. Kesopanan dan Keramahan Petugas No 1 2 3 4

Valid Tidak Sopan dan ramah Cukup Sopan dan Ramah sopan dan ramah Sangat sopan dan ramah Jumlah

Frequency

Percent

5

3%

56

37%

64

43%

25

17%

150

100

11. Kepastian Biaya pelayanan yaitu kesesuaian anatara biaya yang dibayarkan dengan biaya yang telah ditetapkan, dapat dilihat pada tabel 12 dan gambar 11. Tabel 12. Kepastian Biaya Pelayanan No

Frequency

Percent

1

Valid Tidak Pasti

5

3%

2

Cukup Pasti

50

33%

3

Pasti

64

43%

4

Sangat Pasti

31

21%

Jumlah

150

100%

Gambar 9. Kesopanan dan keramahan petugas 10. Kewajaran Biaya pelayanan yaitu keterjangkauan masyarakat terhadap besarnya biaya yang ditetapkan oleh unit pelayanan, dapat dilihat pada tabel 11 dan gambar 10 Tabel 11. Kewajaran Biaya Pelayanan No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Wajar

15

10%

2

Cukup Wajar

56

37%

3

Wajar

54

36%

4

Sangat wajar

25

17%

Jumlah

150

100%

Gambar 11. Kepastian Biaya Pelayanan 12. Kepastian jadwal pelayanan yaitu pelaksanaan waktu pelayanan sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan, dapat dilihat pada tabel 13 dan gambar 12. Tabel 13. Kepastian Jadwal Pelayanan No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Pasti

6

4%

2

Cukup Pasti

49

32%

3

Pasti

67

45%

4

Sangat Pasti

28

19%

Jumlah

150

100%

Gambar 12. Kepastian Jadwal Pelayanan Gambar 10. Kewajaran Biaya Pelayanan 13. Kenyamanan Lingkungan yaitu kondisi sarana dan prasarana

50


pelayanan yang bersih dan rapih serta teratur sehingga dapat memberikan rasa nyaman kepada penerima pelayanan, dapat dilihat pada tabel 14 dan gambar 13. Tabel 14. Kenyamanan Lingkungan No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Nyaman

6

4%

2

Cukup Nyaman

48

32%

3

Nyaman

68

45%

4

Sangat Nyaman

28

19%

Jumlah

150

100%

Gambar 14. Kenyamanan Lingkungan 1.

Keamanan Pelayanan yaitu terjaminnya tingkat keamanan lingkungan unit penyelenggara pelayanan ataupun sarana yang digunakan sehingga masyarakat merasa tenang untuk mendapatkan pelayanan terhadap resiko yang diakibatkan dari pelaksanaan pelayanan (lihat Tabel 15 dan Gambar 14) Tabel 15. Keamanan Pelayanan

No

Valid

Frequency

Percent

1

Tidak Aman

7

5%

2

Cukup Aman

53

35%

3

Aman

69

46%

4

Sangat Aman

21

14%

Jumlah

150

100%

Gambar 15. Kemanan Pelayanan Apa yang dapat dilakukan di microsoft excel ? Menurut Supriansyah (2008:11)Microsoft Excel adalah sebuah program spreadsheet (lembar kerja yang terdiri dari kolom-kolom dan baris) yang berfungsi untuk mengolah data statistik, membuat laporan keuangan, anggaran, database sederhana, grafik, dan lain lain. Pada penulisan ini Microsoft excel digunakan untuk Pembuatan grafik, mengolah dan data hasil perhitungan IKM. Untuk membuat grafik U1-U14 dapat menyelesi tabel lalu pilih: Insert – Charts – Pie 3d (pilih sesuai keinginan). Untuk memudahkan perhitungan dengan membuat tabel yang terdiri dari 16 kolom terdiri dari Responden (terdiri dari 150 baris), U1, U2, U3, U4, U5, U6, U7, U8, U9, U10, U11, U12, U13, U14 (U1-U14 untuk unsur terdiri dari 15 baris) Total, Dibaris terakhir a. Jumlah Nilai perunsur, b. NRR Perunsur, NRR tertimbang (0.071 yang di) Lihat pada Gambar 15

51


Gambar 15. Form Isian excel Keterangan Gambar 1. Responden 1-150 Merupakan jumlah Keseluruhan responden 2. U1- u14 merupakan Unsur ke 1 3. Jumlah perunsur merupakan Jumlah total setiap unsur 4. NRR Merupakan nilai rata rata per unsur 5. IKM = Indeks Kepuasan Masyarakat 6. IKM Unit pelayanan * 25 a.

Jumlah nilai Perunsur merupakan Jumlah total keseluruhan nilai dari setiap unsur U1-U14. Untuk Mendapatkan nilai perunsur dalam excel U1 =SUM(D36:D185) U2 =SUM(E36:E185) U3 =SUM(F36:F185) U4 =SUM(G36:G185) U5 =SUM(H36:H185) U6 =SUM(I36:I185) U7 =SUM(J36:J185) U8 =SUM(K36:K185) U9 =SUM(L36:L185) U10 =SUM(M36:M185) U11 =SUM(N36:N185) U12 =SUM(O36:O185) U13 =SUM(P36:P185) U14 =SUM(Q36:Q185) b. NRR perusur U1 = D189/C185

U2 = E189/C185 U3 = F189/C185 U4 = G189/C185 U5 = H189/C185 U6 = I189/C185 U7 = J189/C185 U8 = K189/C185 U9 = L189/C185 U10 = M189/C185 U11 = N189/C185 U12 = O189/C185 U13 = P189/C185 U14 = Q189/C185 c. NRR tertimbang U1 = D190/R188 U2 = E190/ R188 U3 = F190/ R188 U4 = G190/ R188 U5 = H190/ R188 U6 = I190/ R188 U7 = J190/ R188 U8 = K190/ R188 U9 = L190/ R188 U10 = M190/ R188 U11 = N190/ R188 U12 = O190/ R188 U13 = P190/ R188 U14 = Q190/ R188 IKM Unit pelayanan * 25 Maka Nilai Indeks kepuasan pada excel =R190*R189

52


Gambar 16. Form excel yang telah di isi Dari Gambar diatas total perhitungan IKM, Nilai Indeks kepuasan Masyarakat sama dengan nilai index * nilai dasar, 2.651*25 = 66.275 Maka mutu pelayanan kinerja unit adalah B = Baik 5. PENUTUP a. Kesimpulan 1. Dengan menggunakan Aplikasi microsoft excel kita dapat dengan mudah memasukan data dan menginput serta mengolah perhitungan dengan membuat tabel dan grafik tanpa harus menghitung manual, Indeks kepuasan masyarakat (IKM) berupa data dan informasi tentang tingkat kepuasanan masyarakat yang diperoleh dari hasil pengukuran kepada 14 unsur tertimbangn atas pendapat masyarakat dalam memperoleh pelayanan dari aparatur penyelenggara pelayanan publik dengan membandingkan harapan dan kebutuhannya 2. Didapat presentase terbesar dari 14 unsur yaitu unsur kemudahan 43% menjawab cukup mudah dan 40% menjawab mudah, Unsur kesesuaian persyaratan 73% menjawab sesuai dan 36 % menjawab cukup sesuai, Unsur kejelasan pelayanan 50% menjawab Jelas dan 33% menjawab cukup jelas, Unsur kedisiplinan petugas 46% menjawab disiplin dan 38%

menjawab ukup disiplin, Unsur Tanggung Jawab Petugas 45% menjawab bertanggung jawab dan 33% menjawab cukup bertanggung jawab, kemampuan petugas 48% menjawab mampu melayani dan 31% cukup mampu melayani, Unsur kecepatan pelayanan 43% pelayanan cepat dan 39% cukup cepat, unsur keadilan mendapatkan pelayanan 45% menjawab cukp adil dan 37% menjawab adil, Unsur kesopanan dan keramahan petugas 43% mejawab sopan dan ramah dan 37% menjawab cukup sopan dan ramah, Unsur kewajaran biaya 37% menjawab cukup wajar dan 36% menjawab wajar, Unsur kepastian biaya 43% menjawab pasti dan 33% menjawab cukup pasti, untuk unsur kepastian jadwal pelayanan 45% menjawab pasti dan 32% menjawab cukup pasti, unsur kenyamanan 45% menjawab nyaman dan 32% menjawab cukup nyaman, unsur keamanan pelayanan 46% menjawab aman dan 35% menjawab cukup aman. 3. Penggunaan aplikasi spreadsheet ini untuk memudahkan perhitungan IKM agar lebih efisien dan efktif didapat Maka mutu pelayanan kinerja unit Dengan Grade B (Baik)

53


b. Saran 1. Dalam pengisian koesioner indeks kepuasan masyarakat disarankan responden yang dipilih adalah reponden yang sedang meminta pelayaan pada saat itu dan pengisiannya harus di kawal serta dibimbing sampai pengisian seselai agar responden mengerti maksud dari koesionir ini. 2. Diharapkan setiap lembaga aparatur negara yang menyelengarakan kegiatan pelayanan publik mulai dari tingkat kelurahan sampai propinsi disarankan untuk membuat laporan indeks kepuasan masyarakat sesuai permen Nomor: Kep/25/M.PAN/2/2004 3. Penggunaan aplikasi spreadsheet ini merupakan aplikasi yang umum di gunakan untuk pembuatan tabel alangkah baiknya dapat di terapkan pada perhitunggan IKM di Unit Penerbitan dan Perpanjangan SIM pada Satlantas Kota Bekasi untuk memudahkan perhitungan IKM agar lebih efisien dan efktif DAFTAR PUSTAKA Islamy M. Irfan (2007). Menggapai Pelayanan yang Bermutu. Program Doktor Ilmu Administrasi FIA-UB Kartikadyah Elly Analisis Indeks Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Publik Pada BP2T Kota Tanjungpinang http://p2m.polibatam.ac.id Keputusan Mentri Pendayagunaan aparatur negara No.Kep /26/M.PAN/2/2004 Tanggal 24 Februari 2004 Tentang, Petunjuk Teknis Transparansi Dan Akuntabilitas Dalam

Penyelenggaraan Pelayanan Publik Keputusan Mentri Pendayagunaan Aparatur Negara Nomor: Kep/25/M.PAN/2/2004 Tentang Pedoman umum penyusunan Indeks Kepusan Masyarakat Unit Pelayanan Instansi Pemerintah. Peraturan Mentri pendayagunaan Aparatur Negara dan reformasi birokrasi No.7 tahun 2010 tenang pedoman penilaian Kinerja unit pelayanan Publik. Supriansyah Haris 2008 Buku Pintar Microsoft Office Excel Seri Junior Programer. Oase Media. Bandung Tangkalisan S. Nogi Hessel 2007 Manajemen publik PT grasindo jakarta Tofik Mochamad 2009 Bekerja Secara Otomatis di MS Excel 2007 dengan Macro. Media Kita Jakarta Tjahjanuli Domei Konsep Peningkatan Kualiatas Pelayanan Publik Unversitas Brawijaya Maret 2013 di ambil dari http://tjahjanulindomai.lecture.ub. ac.id/karya-tulis Keputusan Mentri Pendayagunaan Aparatur Negara Nomor: Kep/25/M.PAN/2/2004 tentang Pedoman Umum Penusunan Indeks Kepuasan Masyarakat Uni Pelayanan Instansi Pemerintah diambil pada http://www.pu.go.id/satminkal/itj en/hukum/kmpan25-04.htm (24 Februari 20104 ) Keputusan Mentri Pendayagunaan Aparatur Negara. Langkah Lahkan dalam mewujudkan Pelayanan Prima 2012. Di ambil dari http://www.menpan.go.id/201210-24-03-27-71 (25 Maret 2012)

54


RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM DISTRIBUSI PRODUK PADA INVENTORY ROUTING PROBLEM DENGAN PENDEKATAN HEURISTIK (Studi Kasus: Perusahaan Yakult)

Lisnawanty Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK BSI Pontianak Jalan Abdurahman Saleh No. 18 A, Pontianak [email protected]

Abstract The company is an organization that has a complexity of problems in managing the relationship between retailers and distributors to maintain product distribution process runs smoothly. Changes in market structure, products, and technologies of production continues to occur so that the effect is determined at the discretion of management. In this regard, the case of Inventory Routing Problem (IRP) often occurs in uncertainty in coordinating some activity distribution of products to a number of retailers. Product distribution system that is run without the basic result in reduced services to retailers. In other words, the distribution companies are not able to maintain service levels remain high. When the distribution system planned without basis in estimating demand so there are a number of retailers retailers that are not provided in time, the planning time horizon for the retailer must wait for resupply performed again at the next cycle. Determination of suboptimal solutions to some complex decision problems can face a bottleneck in terms of product quantity, time and cost can use a heuristic approach in building Decision Support System. Product Distribution DSS is a tool used to generate and produce suboptimal solutions in generating support for scheduling distribution. The decision resulting from the DSS Product Distribution is determining the time distribution will be made, determine many products that will be distributed, and determine the route to be traversed. Keywords : Inventory Routing Problem, heuristic, Decision Support System

1.

PENDAHULUAN Dalam sistem pendistribusian pada beberapa perusahaan distribusi, kasus Inventory Routing Problem (IRP) seringkali terjadi dengan bersumber pada ketidakpastian dalam mengkoordinasi beberapa aktivitas pendistribusian produk kepada sejumlah retailer seperti halnya mengkombinasikan permasalahan pendistribusian produk dengan manajemen persediaan pada sejumlah retailer. Berkenaan dengan Inventory Routing Problem (IRP) tersebut, Perusahaan Yakult sesuai untuk dijadikan sebagai sampel kasus.

Pemilihan Perusahaan Yakult sebagai sample kasus dikarenakan Perusahaan Yakult memiliki sistem pendistribusian yang menerapkan sistem Inventory Management. Manajemen perusahaan tersebut menitikberatkan pada pengontrolan penambahan persediaan pada setiap retailer dan mempertimbangkan waktu pengiriman, banyaknya produk yang akan didistribusikan, dan alur distribusi dari satu rute ke rute berikutnya. Sehingga permasalahan Perusahaan Yakult terjadi disebabkan variase demand yang terjadi pada sejumlah retailer dikaitkan dengan prioritas penjadwalan yang akan

55


didistribusikan dengan fasilitas transportasi yang ada. Berdasarkan uraian kasus di atas, maka permasalahan utama yang kerapkali terjadi pada perusahaan distribusi adalah bersumber pada ketidakpastian dalam mengkoordinir beberapa aktivitas pendistribusian produk kepada sejumlah retailer, terutama lemah dalam menganalisis perkiraan demand (permintaan) masingmasing retailer. Asumsi bahwa horizon waktu perencanaan distribusi selama 1 bulan (4 minggu) dan terdapat 4 cluster (masingmasing cluster diwakili 1 fasilitas transportasi) yang membagi semua retailer yang ada, maka kemungkinan yang terjadi adalah waktu perencanaan distribusi produk pada satu cluster adalah 1 minggu. Jika ternyata perusahaan distribusi tidak melakukan perencanaan distribusi dengan baik, dalam artian retailer yang membutuhkan penambahan produk tidak terlayani tepat pada waktunya karena kendala waktu dan kapasitas angkut, maka retailer tersebut harus menunggu waktu siklus berikutnya untuk mendapatkan resupply kembali yaitu  1 minggu berikutnya. Namun jika diasumsikan sesuai dengan DSS yang akan dibangun, perusahaan distribusi menetapkan horizon waktu perencanaan distribusi selama 1 bulan (4 minggu) dan terjadi retailer yang tidak terlayani untuk horizon waktu distribusi saat ini harus menunggu waktu siklus berikutnya untuk mendapatkan resupply kembali yaitu  2 minggu berikutnya. Untuk itu, perusahaan distribusi membutuhkan adanya suatu DSS untuk mendukung perusahaan distribusi dalam melakukan penjadwalan distribusi. Keputusan yang akan dibuat adalah sebagai berikut: - Menentukan waktu distribusi akan dilakukan.

-

Menentukan banyak produk yang akan didistribusikan. Menentukan rute yang akan dilalui.

DSS Distribusi Produk merupakan alat yang digunakan untuk membangkitkan dan menghasilkan dukungan solusi suboptimal. DSS berinteraksi dengan seorang pengambil keputusan (manajer) yang memberikan perkiraan eksponensial dalam memprediksi permintaan produk dengan menetapkan stok untuk resupply dan kapasitas efektif sehingga dapat melakukan perencanaan kapasitas dan penjadwalan distribusi. 2. 2.1

TINJAUAN PUSTAKA Decision Support System (DSS) Turban, et. al. (2005:5) menguraikan beberapa definisi mengenai Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) berdasarkan beberapa ahli sebagai berikut. a. Menurut Little (1970), DSS sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan. Little menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting, dan mudah berkomunikasi. b. Menurut Moore dan Chang (1980), DSS sebagai sistem yang dapat diperluas untuk mampu mendukung analisis data ad hoc dan pemodelan keputusan, berorientasi terhadap perencanaan masa depan, dan digunakan pada interval yang tidak reguler dan tidak terencana. c. Menurut Keen (1980), DSS sebagai suatu produk dari proses pengembangan dimana pengguna

56


DSS, pembangun DSS, dan DSS itu sendiri mampu mempengaruhi satu dengan yang lain Dan menurut Alter (2002) dalam Kadir (2003:117), DSS adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur. 2.2

Pendekatan Heuristik sebagai Metode Pemecahan Masalah Menurut Turban (2005:136), pendekatan heuristik merupakan pendekatan menggunakan heuristik untuk sampai pada solusi yang cukup baik (biasanya dalam rentang 90-90,99 persen nilai objektif dari suatu solusi optimal) dan dapat dikerjakan dengan mudah. Heuristik dapat menjadi kuantitatif, dan karena itu dapat memainkan peran penting pada basis model DSS, dimana heuristik digunakan dalam memecahkan sebuah masalah pemrograman integer yang kompleks. Heuristik dapat juga kualitatif dan dapat memainkan peran penting untuk memberikan pengetahuan bagi sistem pakar. 2.3

Pembangkitan Random Number (Random Number Generator/RNG) dengan Algoritma Prime Modulus Multiplicative Linear Congruential Generators (PMMLCGs)

Simulasi dari suatu sistem atau proses memerlukan suatu metode pembangkitan atau angka-angka yang dihasilkan secara random dalam horizon waktu yang ditentukan mengandung unsur deterministik. Pemunculan angka-angka secara random (random number) yang digunakan pada proses pembangkitan diperoleh dari algoritma yang menghasilkan suatu angka sebagai

penentu bagi random number berikutnya, dan demikian seterusnya. Metode pembangkitan yang digunakan ini dikenal dengan istilah Prime Modulus Multiplicative Linear Congruential Generators (PMMLCGs). PMMLCGs merupakan suatu metode yang digunakan untuk menghasilkan urutanurutan atau sequence dari angka-angka sebagai hasil dari perhitungan dengan komputer yang diketahui distribusinya sehingga angka-angka tersebut muncul secara random dan digunakan terusmenerus. Rumusan matematis yang digunakan dalam urutan (sequence), PMMLCGs didefinisikan sebagai berikut. Zi = (a . Zi-1 + c)(mod m) (1) Keterangan: Zi = angka random number yang baru Zi-1 = angka random number yang lama m = angka modulus a = angka konstan yang bebas (multiplier) c = angka konstan yang bersyarat (increment) 2.4 Pembangkitan Random Variates 2.4.1 Pendekatan Umum Pembangkitan Random Variate dengan Metode Invers Transform Pendekatan yang umum digunakan untuk membangkitkan random variate adalah Inverse-Transform. Pembangkitan random variate X dan fungsi distribusi (distribution function) F yang bersifat kontinu adalah ketika 0 x2 dan 0 < F(x1) ≤ F(x2) < 1, maka F(x1) < F(x2). Berikut adalah algoritma untuk membangkitkan random variate X yang memiliki fungsi distribusi F. Generate U ~ U(0,1) Return X = F-1 (U) Keterangan: ~ dibaca didistribusikan sebagai

57


F (U) selalu didefinisikan untuk 0 ≤ U ≤ 1 dan range dari F adalah [0,1]. Untuk menentukan random number U dengan metode invers-transform maka angka atau peluang harus bernilai sama (uniform) dengan interval [0,1] pada F(x). -1

2.4.2 Pembangkitan Random Variate Kontinu a. Discrete Uniform Discrete uniform digunakan sebagai sebuah model pertama untuk menyatakan suatu kuantitas dalam probabilitas distribusi yang berubah di antara bilangan integer i dan j. Dalam pembangkitan random variate terdapat peluang untuk muncul angka yang sama (uniform). Gambar 1 berikut ini merupakan gambaran dari Discrete Uniform.

Sumber: Law (1991) Gambar 1. Discrete Uniform Algoritma untuk membangkitkan X pada discrete uniform dengan menggunakan metode inverse-transform adalah sebagai berikut: Generate U ~ U(0,1). Return X = i + [(j - i + 1)U]. Dalam DSS yang dirancang, metode Discrete Uniform digunakan untuk menghasilkan angka pembangkitan random number. b.

Normal Distribusi N(0, 1) sering disebut sebagai standard atau normal distribution.

Dalam memperkirakan normal, semakin kecil interval maka akan semakin baik perkiraannya. Normal dapat ditransformasikan menjadi distribusi random variate yang lain secara langsung. Gambar 2 berikut ini gambaran dari Normal.

merupakan

Sumber: Law (1991)

Gambar 2. Normal Algoritma untuk membangkitkan X pada normal distribution adalah sebagai berikut: 1) Generate U1 and U2 as IID U(0,1), let Vi = 2 Ui – 1 for i = 1,2, and let W = V12 + V22. 2) If W > 1, go back to step 1. Otherwise, let Y = (-2 ln W) / W, X1 = V1Y, X2 = V2Y. Then X1 and X2 are IID N(0,1) random variate. Model normal digunakan untuk mengasumsikan kecepatan transportasi dan waktu pelayanan dari sejumlah retailer. Asumsi ini diambil dengan mengacu bahwa rata-rata kecepatan transportasi atau waktu pelayanan dan masing-masing nilai simpangan tersebut menjadi parameter penentu dalam menentukan karakteristik kecepatan transportasi atau waktu pelayanan tiap retailer. Pembangkitan random variate untuk kecepatan transportasi dan waktu pelayanan dapat ditentukan sebagai berikut. - Kecepatan transportasi

58


-

Kecepatan transportasi dbangkitkan dengan rumusan sebagai berikut: X’ = µT + σT X Keterangan: µT = nilai rata-rata kecepatan transportasi σT = simpangan rata-rata dengan nilai konstanta (bebas ditentukan sendiri) Waktu pelayanan Kecepatan transportasi dbangkitkan dengan rumusan sebagai berikut: X’ = µS + σS X Keterangan: µS = nilai rata-rata waktu pelayanan σS = simpangan rata-rata dengan nilai konstanta positif (bebas ditentukan sendiri)

Nilai parameter rumusan pembangkitan kecepatan transportasi dan waktu pelayanan ditetapkan berdasarkan perkiraan pengguna. c.

Exponential Exponential distribution merupakan model yang berada antara Gamma dan Weibull untuk ukuran parameter α = 1 dan skala parameter β. Perolehan nilai pada suatu sistem dengan model exponential adalah konstan. Gambar 3 berikut ini gambaran dari Exponential.

merupakan

Algoritma untuk membangkitkan X pada exponential dengan menggunakan metode inverse-transform adalah sebagai berikut: Generate U ~ U(0,1). Return X = -β ln U. Dalam DSS yang dirancang, model exponential digunakan untuk memperkirakan demand yang terjadi pada setiap retailer dengan pembangkitan random number yang dihasilkan dari model discrete uniform sesuai dengan parameter yang telah ditetapkan. Asumsi ini diambil mengikuti pola permintaan konsumen yang semakin berkurang dengan semakin berkurangnya produk pada rak display retailer. Berikut merupakan rumusan matematis untuk pembangkitan demand tiap retailer. Zi = (a . Zi-1 + c)(mod m) Ui = Zi / m Ei = b * ln(Ui) Rumus PMMLCGs di atas ditentukan nilai parameter a = 630360016, Zi = 132645, c = 0, dan m = 2311. Penentuan nilai tersebut mengacu pada literatur Law and Kelton, 1991. 2.4.3 Algoritma Farthest Insertion Salah satu algoritma dari pendekatan heuristik (insertion heuristic) yang dapat diaplikasikan untuk pencarian rute tour kendaraan yaitu algoritma farthest insertion untuk dapat menentukan jarak minimal suatu lokasi tour maksimal dari titik-titik (node) yang di input ke dalam peta secara geografis. 3.

Sumber: Law (1991)

METODE PENELITIAN Adapun metode penelitian dan pengembangan perangkat lunak adalah menggunakan metode SDLC (Software Development Life Cycle) dengan model Waterfall. Metode pengujian perangkat lunak yang dirancang menggunakan metode blackbox dan whitebox.

Gambar 3. Exponential Distribution

59


4. PEMBAHASAN a. Konsep Perancangan Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk digunakan bagi seorang manajer atau pengelola yang berstatus sebagai administrator. Perancangan konseptual DSS digambarkan dalam sebuah diagram alir berupa flowchart (Gambar 4) yang

menggambarkan alur penyelesaian masalah dari algoritma yang digunakan dalam program dengan menggunakan ketiga model (uniform, exponential, dan normal) sebagaimana telah diuraikan pada bagian Tinjauan Pustaka. Berikut gambaran cara kerja DSS yang dibangun.

Mulai

Inisialisasi parameter (H=1, Cd=1, Wk, Hc, Ct)

Pembangkitan demand setiap retailer

Update persediaan retailer

Ada retailer pada wilayah:=Cd mencapai reorder point ?

ya

tdk

Hari (H)>=jmlh hari per siklus (Hc)?

tdk

H = H+1

H=1

Hitung replenishment total

ya Cari rute tour

Hitung waktu transportasi (Wt)

Hitung waktu pelayanan (Wp)

Wilayah distribusi (Cd)>=jumlah wilayah (Ct)

tdk

Cd = Cd+1

ya Tampilkan seluruh jadwal

Waktu Distribusi (Wd) = Wt+Wp Selesai Keluarkan dari jadwal retailer dengan jumlah stockout terkecil

Wd<=Wk?

ya Hitung ongkos distribusi

Simpan jadwal distribusi utk wilayah:=Cd pada hari:=H

Gambar 4. Perancangan Konseptual DSS

60


Adapun alur proses diagram alir DSS pada Gambar 4 di atas diuraikan sebagai berikut. Program dimulai dengan inisialisasi parameter, yaitu hari (H) pertama, wilayah distribusi (Cd) pertama, serta waktu kerja (Wk), jumlah hari per siklus (Hc), dan jumlah wilayah (Ct) yang telah ditetapkan. sesuai dengan kebutuhan perusahaan distribusi yang bersangkutan. membangkitkan demand untuk setiap retailer pada hari (H) pertama, wilayah distribusi (Cd) pertama, serta waktu kerja (Wk), jumlah hari per siklus (Hc), dan jumlah wilayah (Ct) yang telah ditetapkan sesuai dengan kebutuhan perencanaan depot. Jika diketahui terdapat satu atau lebih retailer yang telah mencapai reorder point, maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan replenishment total dari keseluruhan retailer yang mencapai reorder point tersebut sehingga depot dapat menentukan rute tour optimal yang akan dilalui depot. Waktu transportasi (Wt) dan waktu pelayanan (Wp) akan dibangkitkan dengan model normal. Masing-masing dari hasil pembangkitan tersebut digunakan untuk menghitung total waktu transportasi dan total waktu pelayanan sehingga diketahui jumlah waktu distribusi (Wd = Wt+Wp) yang diperlukan. Hasil perhitungan tersebut disesuaikan dengan waktu kerja. Jika waktu distribusi (Wd) melebihi waktu kerja (Wk), maka retailer dengan jumlah stockout terkecil akan dikeluarkan dari penjadwalan dan program akan kembali mencari rute tour. Namun jika waktu distribusi (Wd) kurang dari atau sama dengan waktu kerja (Wk), maka ongkos distribusi diperhitungkan sesuai dengan biaya per ruas yang telah ditetapkan depot. Jadwal distribusi untuk wilayah Cd dan hari H disimpan, kemudian program akan mengecek jumlah hari

(H) yang telah berdistribusi terhadap jumlah hari per siklus (Hc). Namun jika tidak terdapat retailer yang mencapai reorder point, maka program akan mengecek jumlah hari (H) yang telah berdistribusi terhadap jumlah hari per siklus (Hc). Jika hari (H) tidak melebihi atau sama dengan jumlah hari per siklus (Hc), maka distribusi dilanjutkan pada hari berikutnya (H = H+1) dan program akan membangkitkan demand kembali. Jika hari (H) telah lebih dari atau sama dengan jumlah hari per siklus (Hc) dan diketahui wilayah distribusi (Cd) tidak melebihi atau sama dengan jumlah wilayah (Ct) yang telah ditetapkan, maka penjadwalan disribusi akan dilanjutkan untuk wilayah distribusi (Cd) berikutnya (Cd = Cd+1), waktu distribusi dimulai hari pertama kembali (H = 1), dan demand dibangkitkan kembali untuk mencari retailer yang diperkirakan mencapai reorder point selanjutnya. Demikian seterusnya hingga semua wilayah distribusi dijadwalkan untuk pelaksanaan distribusi. Jika hari (H) telah lebih dari atau sama dengan jumlah hari per siklus (Hc) dan diketahui wilayah distribusi (Cd) telah melebihi atau sama dengan jumlah wilayah (Ct) yang telah ditetapkan, seluruh hasil penjadwalan akan ditampilkan. Jika semua proses telah selesai dijalankan, data akhir akan disimpan. Program simulasi akan berakhir jika jumlah hari simulasi telah mencapai horizon waktu perencanaan yang telah ditetapkan. b.

Hasil Perancangan Sebelum user masuk ke dalam program, user harus login terlebih dahulu sebagaimana terlihat pada Gambar 5 berikut.

61


Gambar 5. Form Login Setelah user berhasil login, maka user akan memasuki program inti (Gambar 6) untuk dapat dilakukannya proses pengolahan data dan dijalankannya proses pembangkitan sehingga perencanaan penjadwalan dapat dihasilkan guna membantu depot dalam memberikan acuan dasar terhadap proses distribusi yang akan dijalankan dalam suatu horizon waktu perencanaan tertentu.

Gambar 7. Organisasi Menu File Submenu Hasil Perencanaan Penjadwalan, Intervensi User, dan Cetak Penjadwalan dapat diaktifkan jika Generate telah diproses, sebagaimana terlihat pada Gambar 8 sebagai berikut.

Gambar 8. Menu File setelah Proses Pembangkitan Generate merupakan fasilitas yang disediakan untuk menjalankan proses pembangkitan (Gambar 9) dan memperoleh penjadwalan.

Gambar 6. Bagian Inti Program Ketika user berhasil memasuki bagian inti program sebagaimana Gambar 6, maka secara langsung pembangkitan untuk memperoleh hasil optimasi tersebut diproses. Pembangkitan dapat diproses jika data yang dibutuhkan telah dipenuhi atau diisi. Adapun rancangan menu utama pada program ini, antara lain: a. File Submenu dalam menu File terlihat pada Gambar 7 sebagai berikut.

Gambar 9. Form Aktivasi Proses Pembangkitan (Generate) Keutamaan yang dibutuhkan pada proses Generate ini adalah kelengkapan data. Untuk menunjang proses kelengkapan data, maka menu Operasi Data disediakan untuk dapat dilakukannya proses penambahan, perubahan, atau penghapusan data. Output pada proses Generate ini adalah hasil perencanaan penjadwalan, yang mencakup tanggal mulai distribusi, replenishment total, serta rute retailer, masing-masing replenishment, dan biaya pada masing-masing wilayah, cluster, dan hari pelaksanaan distribusi,

62


sebagaimana dapat dilihat pada submenu Hasil Perencanaan Penjadwalan (Gambar 8). Sementara cara kerja dari Intervensi User, yaitu: Ketika terjadi suatu kondisi kebijakan depot untuk dilakukannya perubahan perencanaan penjadwalan kembali (reschedule), maka proses tersebut dijalankan pada fasilitas Intervensi User. Terdapat dua fasilitas yang dapat diproses pada intervensi user, yaitu intervensi penjadwalan dan intervensi gangguan pendistribusian. Intervensi penjadwalan diproses dengan memilih retailer yang akan dilakukan perubahan waktu distribusi (Hari) dengan pertimbangan waktu yang singkat dan jarak terdekat. Perubahan perencanaan penjadwalan dapat dilakukan. Setelah perubahan waktu distribusi (Hari) dilakukan, maka hari selanjutnya (Hari+1) akan dijadwalkan kembali (reschedule). b.

Operasi Data Submenu dalam menu Operasi Data terlihat pada Gambar 10 sebagai berikut.

Gambar 10. Organisasi Menu Operasi Data Berdasarkan Gambar 10 tersebut di atas, tidak semua data dapat dihapus. Dengan kata lain, hanya beberapa data yang dapat dihapus, diantaranya: - Data Retailer, - Data Transportasi, - Data Jenis Retailer, dan - Data Cluster.

c. Cari Program memungkinkan user untuk melakukan pencarian data berdasarkan Nama Retailer dan Cluster Retailer, sebagaimana terlihat pada Gambar 11.

Gambar 11. Organisasi Menu Cari d.

Bantuan Menu Bantuan pada program menampilkan informasi bagi user untuk dapat lebih memahami program yang sedang dijalankan. 7.

PENUTUP Berdasarkan hasil rancangan dan pengujian, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut. 1. Pengujian sistem menggunakan asumsi parameter pembangkitan waktu pelayanan model Normal dengan rata-rata waktu pelayanan (µ) = 30 dan simpangan waktu pelayanan (σ) = 20 tersebut menghasilkan rentang random number mulai dari 10 sampai dengan 50 dengan µ = 30 sebagai nilai tengah. 2. Pada pembangkitan kecepatan transportasi, dengan rata-rata kecepatan transportasi (µ) = 50 dan simpangan kecepangan transportasi (σ) = 20 tersebut pembangkitan kecepatan transportasi menghasilkan rentang random number mulai dari 30 sampai dengan 70 dengan µ = 50 sebagai nilai tengah. 3. Berdasarkan hasil pengujian dengan parameter waktu pelayanan (µ = 30 dan σ = 20), kecepatan transportasi (µ = 50 dan σ = 20), serta asumsi waktu kerja selama 6 jam, perencanaan penjadwalan distribusi yang telah

63


4.

dihasilkan menunjukkan bahwa dalam satu hari depot dapat melayani retailer sebanyak ± 6 retailer. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa dari 30 retailer dibutuhkan ± 3 hari untuk menyelesaikan semua retailer dalam perencanaan penjadwalan.

DAFTAR PUSTAKA Kadir, Abdul. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI. Law, A. and Kelton, W.D. 1991. Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill, Inc. Syamsi, Ibnu. 2000. Pengambilan Keputusan dan Sistem Informasi. Jakarta: Bumi Aksara. Turban, Efraim, Jay E. Aronson, and Ting-Peng Liang. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Yogyakarta: AND

64


PERANCANGAN SISTEM PERPUSTAKAAN SEKOLAH (Studi Kasus Pada SMP NEGERI 5 Pontianak)

M.Qadafi Khairuzzaman Program Studi Manajemen Informatika, AMIK ‚BSI Pontianak‛ Jl. Abdurahman Saleh No.18A, Pontianak, Indonesia Email : [email protected]

Abstract Currently developing information systems development, which is a common, if Library has also adopted a separate information system to facilitate members of the library. libraries typically functioned by visitors as a medium to find references and information. Problem often encountered is that many libraries that have not implemented an integrated information system accessible to library members or prospective members of the library. With a library information system computerization it will provide convenience to the members of the library for reference and obtain the necessary information. This study aims to analyze and design a computerized library system and examine performance-based library information system. Library-based computerized system with the ability to accept registration data, display data in the form of searching for books, provide the book data availability, borrow and return books as well as the calculation of fines and report daily, weekly, monthly and yearly on the library system. Keywords : E Library, Information system, UML

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perpustakaan merupakan salah satu faktor penting disekolah yang dapat mendukung peningkatan mutu sekolah. Dalam upaya meningkatkan mutu sekolah, perpustakaan berupaya memberikan pelayanan yang lebih baik kepada para anggotanya. Pelayanan yang dapat diberikan berupa peminjaman buku, termasuk buku pelajaran, buku penunjang maupun buku koleksi. Namun sistem perpustakaan yang digunakan oleh petugas perpustakaan SMP Negeri 5 Pontianak masih menggunakan sistem manual dalam proses pendataan anggota, taransaksi peminjaman dan pengembalian, perhitungan denda dan pembuatan laporan harian, mingguan, bulanan dan tahunan.dalam hal ini, kesulitan yang sering terjadi aadalah

sulitnya adalam pencarian buku yang dibutuhkan, pembuatan laporan, pendataan buku, perhitungan sistem denda, pemeriksaan daftar peminjaman dan pengembalian buku. Oleh karena itu, untuk menunjang aktifitas perpustakaan makah dibutuhkanlah sistem perpustakaan sekolah yang terkomputerisasi. Dengan adanya sistem perpustakaan tersebut maka diharapan dapat membantu dalam aktifitas perpustakaan yang mempermudah pencarian dan penyajian data sehingga setiap laporan yang disampaikan oleh pihak perpustakaan dapat menjadi informasi yang akurat bagi pengambilan keputusan dan dapat membantu dalam meningkatkan pelanyanan kepada anggotanya. Dengan dibentuknya sebuah perangkat lunak pada perpustakaan diharapkan perpustakaan akan dapat menyusun

65


perencanaan yang lebih baik, dapat mengkoordinasi kegiatan–kegiatan yang akan dilaksanakan serta dapat membantu kegiatan yang berhubungan dengan aktivitas dalam perpustakaan. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Perpustakaan Perpustakaan adalah institusi/lembaga yang menyediakan koleksi bahan perpustakaan tertulis, tercetak dan terekam sebagai pusat sumber informasi yang diatur menurut sistem atau aturan yang baku dan didayagunakan untuk keperluan pendidikan, penelitian serta rekreasi intelektual bagi masyarakat. Perpustakaan secara umum bertujuan untuk melakukan layanan informasi literal kepada masyarakat. Tujuan khusus dibedakan oleh jenis perpustakaannya. 2.2 Perancangan Berorientasi Objek Perancangan Berorientasi Objek untuk pengembangan perangkat lunak berdasarkan pembuatan model dari keadaan nyata dengan notasi grafik dari teknik pemodelan Berorentasi Objek. Perancangan Berorientasi Objek digunakan untuk menganalisis kebutuhan, sedangkan Desain sebagai solusi permasalahan dan Implementasi sebagai solusi pemrograman dan basis data. 2.2.1 Analisis dan Desain Berorientasi Objek Menurut Sutopo ( 2002 : 3 ), ‚Analisis dan desain berorientasi objek adalah cara baru dalam memikirkan suatu masalah dengan menggunakan model yang dibuat menurut konsep sekitar dunia nyata‛. Menurut Sutopo ( 2002 : 3 ) , secara spesifik , pengertian ‚Berorientasi objek‛ berarti bahwa kita mengorganisasikan perangkat lunak sebagai kumpulan dari objek tertentu

yang memiliki struktur data dan prilakunya. Menurut Sutopo ( 2002:7 ), ‚Pengembangan berorientasi objek merupakan cara berpikir baru tentang perangkat lunak berdasarkan abstrak yang terdapat dalamdunia nyata‛. 2.2.2 Pemodelan Sebagai Teknik Desain Teknik pemodelan objek menggunakan tiga macam model untuk menggambarkan sistem, yaitu model objek, model dinamik dan model fungsional. model objek menggambarkan interaksi antara objek dalam sistem dan relasi, model dinamik menggambarkan interaksi antara objek dalam sistem, sedangkan model fungsional menggambarkan tranformasi data dalam sistem. Setiap pemodelan dapat dilakukan dalam tahap pengembangan dan rincian kebutuhan implementasi sebagai kemajuan pengembangan. Uraian yang lengkap dari kebutuhan sistem membutuhkan tiga macam model tersebut. 1. Model objek menggambarkan struktur statis darisuatu objek dalam sistem dan relasinya. Model objek berisi diagram objek. Diagram objek adalah graph di mana node-nya adalah kelas yang mempunyai relasi antara kelas. 2. Model dinamik menggambarkan aspek dari sistem yang berubah setiap saat. Model dinamik dipergunakn untuk menyatakan aspek kontrol dari sistem. Model dinamik berisi state diagram. State diagram adalah graph dinama nodenya adalah state dan arc adalah transisi antara state yang disebabkan oleh event. 3. Model fungsional menggambarkan tranformasi nilai data didalam sistem. Model fungsional berisi data flow diagram ( diagram alir data ). Diagram alir data adalah suatu praph di mana node-nya

66


menyatakan proses dan arc-nya adalah aliran data. Menurut Sutopo (2002:18), ‚Sebuah model adalah abstraksi yang perlu dipahami sebelum membangunnya‛. 2.3 Unified Modelling Language (UML) Menurut Munawar (2005:17) Unified Modelling Language (UML) adalah ‚Salah satu alat yang berorientasi objek‛. Hal ini disebabkan karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual yang memungkinkan bagi pengembang sistem unuk membuat letak biru atas visi meraka dalam bentuk yang baku, mudah dimengerti serta dilengkapi dengan mekanisme yang efektif untuk berbagai (sharing) dan mengkomunikasikan rancangan mereka dengan yang lain. Unified Modelling Language (UML) merupakan dari bahasa pemodelan yang dikembangkan oleh Booch, Object Modelling Technique (OMT) dan Object Oriented Sofware Engineering (OOSE), metode Booch dari Grady Booch sangat dikenal dengan nama metode Desgin Object Oriented. Metode ini menjadi proses analisis dan design kedalam tiga tahab interatif yaitu : Munawar (2005:17) 1. 2. 3.

Indentifikasi kelas-kelas dan objekobjek Indentifikasi semantik dari hubungan objek dan kelas Perincian interface dan implementasi

UML dibangun atas model 4+1 view. Model ini didasarkan pada fakta bahwa struktur sebuah sistem dideskripsikan dalam lima view dimana salah satu diantaranya use case view. Use case view ini memang berperan

khusus untuk mengintegrasikan contetnt keview yang lain.

Design

Implementa

View

Use Case

Process

View

tion

Deploymen t

View Sumber : Buku Pemodelan Visual Dengan UML, (Munawar,2005:20)

Gambar 1. Model 4+1 view 2.3.1 Model dan Diagram Diproyek pengembangan sistem apapun, fokus utama dalam analisis dan perancangan adalah model. Hal ini berlaku umum titak hanya untuk perangkat lunak. dengan model kita bisa merepsentasikan sesuatu karena : Munawar (2005:21-22) 1. 2.

3.

4.

5.

Model mudah dan cepat untuk dibuat. Model bisa digunakan sebagai simulasi untuk mempelajari lebih detil tentang sesuatu Model bisa dikembangkan sejalan dengan pemahaman kita tentang sesuatu. Kita bisa memberikan penjelasan lebih rinci tentang sesuatu dengan model. Model bisa mewakili sesuatu yang nyata maupun yang tidak nyata.

Disisi lain, ada alat bantu lain yang sangat sering dipakai oleh sistem analisis dan perancangan. Alat bantu tersebut adalah diagram. Diagram ini digunakan untuk : Munawar (2005:22) 1. Mengkomunikasikan ide 2. Melahirkan ide-ide baru dan peluang-peluang baru 3. Menguji ide dan membuat prediksi 4. Memahami struktur dan relasirelasinya 5.

67


2.3.2 Perancangan Sistem Dalam perancangan sistem ini peneliti menggunakan model perancangan sistem Use Case Diagram. Menurut Munawar (2005:64), Use case adalah ‚Alat bantu terbaik guna menstimulasi pengguna pontensial untuk mengatakan tentang suatu sistem dari sudut pandangnya‛. Use case berkerja dengan cara mendeskripsikan tipikal interaksi antara user (pengguna) sebuah sistem dengan sistemnya sendiri dengan melalui sebuah cerita bagai mana sebuah system dipakai. Urutan langkah-langkah yang menerangkan antara pengguna dan sistem disebut scenario. Setiap scenario mendeskripsikan urutan kejadian.seyiap kejadian diinisialisasi oleh orang, sistem yang lain, perangkat keras atau urutan waktu. Dengan demikian secara singkat bisa dikatakan use case adalah serangkaian scenario yang digabungkan bersama-sama oleh tujuan umum pengguna. Dalam pembicaraan tentang use case, pengguna biasanya disebut dengan actor. Actor adalah sebuah peran yang bisa dimainkan oleh pengguna dalam interaksinya dengan sistem. Munawar (2005:23) Diagram use case menunjukan tiga aspek dari sistem yaitu : 1. Actor 2. Use case 3. Sistem / Sub sistem boundary

3.

METODOLOGI PENELITIAN Metode pengembangan perangkat lunak yang dipilih penulis dalam pengembangan aplikasi pengolahan data perpustakaan ini adalah metode prototipe evolusioner dengan tahaptahap sebagai berikut (Simarmata, 2010:182-183): a.

b.

c.

Actor mewakili peran orang, sistem yang lain atau alat ketika berkomunikasi dengan use case, mengilustrasikan actor, use case dan boundary. d. Use Case

Mengidentifikasi kebutuhan pemakai, dalam tahap ini penulis mewawancara langsung karyawan yang bertanggung jawab pada Perpustakaan SMP Negeri 5 Pontianak setelah sebelumnya melakukan studi dokumen tentang buku peminjaman sehingga dihasilkan rumusan dari kebutuhan pemakai. Mengembangkan prototipe, dalam tahap ini penulis menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0 untuk membuat prototipe dari Sistem Informasi perpustakaan berdasarkan hasil yang didapat pada tahap identifkasi. Alat yang digunakan dalam perancangan adalah UML berupa use case diagram dan Diagram Hubungan Entitas (DHE). Menguji prototipe, dalam tahap ini prototipe Sistem informasi perpustakaan diujikan langsung kepada karyawan untuk kemudian memeberikan masukkan tentang prototipe yang diujikan dan meghasilkan kesimpulan apakah prototipe ini harus diperbaiki (kembali ke tahap a) atau sudah dapat diterima oleh pemakai dalam hal ini petugas perpustakaan SMP Negeri 5 Pontianak. Menggunakan prototipe, dalam tahap ini prototipe sudah diterima dan dapat dioperasikan oleh petugas perpustakaan SMP Negeri 5 Pontianak.

Sumber : Buku Pemodelan Visual Dengan UML, (Munawar,2005:64)

Gambar 2. Use Case Model

68


4.

ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam Analisis dan Pembahasan ini diambilan beberapa model rancangan seperti Unified Modelling Languange (UML) dan Diagram Hubungan Entitas (DHE). Dalam

perancangan perancangan sistem perpustakaan diambil perancangan Unified Modelling Languange (UML), yaitu ‚ Use Case Diagram‛. A. Model Rancangan 1) Use Case Diagram

Gambar 3. Use Case Diagram SIM Perpustakaan

69


2)

Use Case Diagram Pendaftaran Anggota

Gambar 4. Use Case Diagram Pendaftaran Anggota

3)

Use Case Diagram Peminjaman

Gambar 5. Use Case Diagram Peminjaman

70


4)

Use Case Diagram Pengembalian

Gambar 6. Use Case Diagram Pengembalian 5)

Use Case Diagram Laporan

Gambar 7. Use Case Diagram Laporan

71


Deskripsi Usecase Login Use Case Name : Scenario : Brief Deskription : Actor : Relate Usecase : Stakeholder : Preccondition : Postcondition : Flow of Events :

Execption Condition :

Login Login ke SIM Perpustakaan Petugas masukan nama dan password pada form login. Sistem melakukan pengecekan nama dan password yang dimasukan dengan data yang tersimpan di database Petugas petugas Data petugas harus sudah ada, didalam system sudah harus tersimpan petugas default yang tersimpan dan tidak dapat dihapus SIM Perpustakaan akan terbuka Actor Sistem Petugas membuka SIM Perpustakaan Sistem akan melakukan Petugas memasukan nama dan password pengecekan nama dan password yang dimasukan Jika ada actor yang belum mendaftar : a. Menghubungi login default b. Memanfaatkan SIM Perpustakaan namun tidak dengan fasilitas terbatas

Deskripsi Usecase Pendaftaran Use Case Name : Scenario : Brief Deskription : Actor : Relate Usecase : Stakeholder : Precondition : Postcondition : Flow of Events :


Pendaftaran Membuat pendaftaran anggota baru Petugas memasukan data anggota baru pada form pendaftaran. Sistem membuka nomer anggota dan melakukan penyimpanan data anggota yang telah dimasukan. Petugas Login Petugas Data anggota harus sudah ada. Penambahan anggota baru yang tersimpan pada database Actor Sistem 1. Petugas membuka form 1. Sistem membuatkan nomer pendaftaran anggota 2. Petugas memasukan data 2. Sistem melakukan pengecekan anggota pada form pendaftaran kelengkapan data yang dimasuka. 3. Sistem menyimpan data anggota yang telah dimasukan -

72


Deskripsi Usecase Peminjaman Use Case Name : Scenario : Brief Deskription : Actor : Relate Usecase : Stakeholder : Precondition : Postcondition : Flow of Events :


Peminjaman Membuat daftar peminjaman Petugas memasukan data anggota dan data buku yang dipinjam. Petugas memasukan data peminjaman dan pengembalian. Petugas Login Petugas Data anggota dan data harus sudah ada. Mencatat data peminjaman pada database Actor Sistem 1. Petugas membuka form 1. Sistem membuatkan data peminjaman peminjaman 2. Petugas memasukan data anggota 2. Sistem melakukan pengecekan dan buku pada form peminjaman kelengkapan data yang dimasuka. 3. Sistem menyimpan data anggota dan buku yang telah dimasukan -

Deskripsi Usecase Pengembalian Use Case Name : Scenario : Brief Deskription : Actor : Relate Usecase : Stakeholder : Precondition : Postcondition : Flow of Events :


Pengembalian Membuat daftar peminjaman Petugas mengecek data anggota dan data buku yang dipinjam. Petugas memasukan data peminjaman dan pengembalian dan menyimpan lagi buku yang dikembalikan di rak buku. Petugas Login Petugas Data anggota dan data harus sudah ada. Mengecek data peminjaman pada database Actor Sistem 1. Aggota menyerahkan buku dan 1. Sistem membuatkan data bukti peminjaman kepada pengembalian petugas 2. Sistem melakukan pengecekan 2. Petugas mengecek data kelengkapan data yang peminjaman dimasuka. 3. Petugas mengecek keterlambatan 3. Sistem menyimpan data untk menghitung denda anggota dan buku yang telah 4. Petugas mencatat data dimasukan pengembalian 5. Anggota membayar denda apa bila ada keterlambatan dalam pengembalian 6. Petugas menyimpan kembali buku di rak buku -

73


Deskripsi secase Laporan Use Case Name : Scenario : Brief Deskription : Actor : Relate Usecase : Stakeholder : Precondition : Postcondition : Flow of Events :


Laporan Membuat data laporan Petugas mengecek data laporan berupa buku masuk, buku keluar, data buku yang telah ada, data peminjaman dan pengembalian. Petugas membuat data laporan akhir untuk diserahkan kepada kepala sekolah. Petugas Login Petugas Data daftar buku, data buku masuk, data buku keluar, data anggota, data peminjaman dan pengembalian, harus sudah ada. Mengecek data laporan pada database Actor Kepala Sekolah 1. Petugas memeriksa data 1. Kepala sekolah memerikasa 2. Petugas membuat laporan kembali laporan apakah 3. Petugas mencetak laporan sudah benar 4. Petugas mengecek kembali data 2. Kepala sekolah meneriman laporan sebelum diserahkan lapoaran . kepada kepala sekolah 5. Petugas menyerahkan laporan kepada kepala sekolas Data laporan dibuat berdasarkan jumlah data buku yang masuk dan keluar jumlah buku yang dipinjam dan dikembalikan, seerta melihat berapa banyak siswa yang meminjam dan mengembalikan buku. Dan hasil dari ini semua akan menjadi sebuah data yang lengkap untuk diserahkan kepada kepala sekolah untk menjadi sebuah laporan tahunan.

B. Diagram Hubungan Entitas (DHE) 1) Bentuk Gambaran Diagram Hubungan Entitas (DHE)

Gamabar 8. Diagram Hubungan Entitas (DHE)

74


Berikut ini adalah penjelasan dari diagram hubungan entitas : 1. Sebuah buku dapat dipinjam oleh anggota perpustakaan lebih dari sekali. 2. anya diperbolehkan meminjam dua buah buku saja 3. Setiap peminjaman akan dilakukan satu kali pengembalian 4. Setiap pengembalian memiliki relasidengan denda.

2)

Spesifikasi Tabel Database Tabel 1. Sepesifikasi Anggota Tipe Nama Field Ukuran Data ID_Anggota

Varchar

Nama Anggota Kelas Alamat

Varchar Varchar Varchar

15 25 2 40

Tabel 2. Sepesifikasi Peminjaman Tipe Nama Field Ukuran Data ID_Buku Varchar 20 ID_Peminjaman Varchar 10 ID_Anggota Varchar 15 Tgl Pinjam Date Tgl Kembali Date Tgl Date Pengembalian Judul Varchar 50

Tabel 3. Sepesifikasi Buku Nama Field Tipe Data Ukuran ID_Buku Varchar 20 ISBN Text Judul Varchar 50 Pengarang Text Kategori Text Tahun Terbit Text Harga Double Quantity Text -

Tabel 4. Sepesifikasi Denda Tipe Nama Field Data ID_Peminjaman Varchar Keterlambatan Integer Biaya Varchar

Ukuran 10 10 5

5. PENUTUP A. Kesimpulan 1. Aplikasi perpustakaan berbasis komputer yang diusulkan ini memudahkan dalam pencarian data anggota, pencarian data buku dan perhitungan transaksi denda, serta menghasilkan laporan yang dibutuhkan oleh kepala perpustakaan dan kepala sekolah dengan cepat, tepat dan akurat. 2. Dalam penerapan aplikasi yang diusulkan diharapakan dapat membantu mengurangi masalah atau kendala yang terjadi dalam melakukan aktivitas-aktivitas perpustakaan dan semoga dengan aplikasi yang diusulkan ini dapat membantu pihak perpustakaan dalam menghasilkan informasi bagi yang membutuhkan. B. Saran Dari kesimpulan diatas maka timbulah sebuah saran yang mudahmudahan bermanfaat bagi pengembang sistem informasi yang ada. 1.

2.

3.

Agar aplikasi dapat bekerja dengan optimal perlu dilakukan pelatihan bagi petugas perpustakaan sekolah dalam pemakaian apalikasi perpustakaan sekolah ini. Perlu adanya perawatan dan pengembangan sistem agar dapat bejalan dengan baik dan berkembang seiring dengan berkembangnya teknologi Untuk mempermudah pengolahan sistem informasi perpustakaan sekolah sebaiknya teknologi komputer dapat dimanfaatkan secara maksimal.

75


DAFTAR PUSTAKA Munawar, 2005, Unified Modelling Language (UML). Buku Pedoman Visual Dengan UML

Sutopo, 2002, Analisis dan Desain Berorientasi Objek. Buku Analisis dan Desain Berorientasi Objek. Simarmata, Janner., 2010, Rekayasa Web, Penerbit Andi, Yogyakarta

76


PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK SEKOLAH BERBASIS WEB DENGAN JAVA Sandra J Kuryanti Program Studi Manajemen Informatika, AMIK ‚BSI Bogor‛ Jl. Perintis Kemerdekaan C-12 Mall Merdeka, Bogor, Indonesia [email protected]

Abstract Information and communication technology is currently growing rapidly. Internet is one of the information and communication technology that is currently very popular and liked by the public. Internet today many uses, among others, to seek information, promotion, and so forth. School academic information system is one of the web-based information system created in order to provide convenience especially to teachers in informing the data value to students. That way the data reporting process of the students can be informed quickly and accurately. Academic information system containing information about teacher data, the data value, the data subjects, and schedule data. Academic information system serves as the academic data processing so that the data can be used as academic academic information that will be presented to the faculty and students. Key words : Internet, Academic Information, Web-based information system 1.

PENDAHULUAN Seiring dengan meningkatnya kebutuhan hidup manusia, maka perkembangan teknologi informasi semakin terpacu. Jika dahulu orang– orang hanya dapat berkomunikasi menggunakan surat tetapi sekarang tidak hanya surat yang dapat dijadikan alat komunikasi terlebih setelah ditemukannya telepon, handphone dan lain sebagainya. Beberapa tahun terakhir komunikasi yang sering digunakan adalah menggunakan sarana internet. Berbicara mengenai internet tentu tidak dapat dilepaskan dari sistem jaringan komputer. Perubahan informasi yang begitu cepat dapat diterima melalui internet. Dengan adanya jaringan pada komputer maka sangat dimungkinkan untuk terjadinya komunikasi antara satu komputer dengan komputer yang lainnya dalam

waktu yang bersamaan, secara cepat dan efisien. Penerapan internet saat ini mempunyai peran yang penting untuk semua bidang profesi. Banyak instansi, perusahaan-perusahaan, serta lembaga pendidikan memanfaatkannya untuk berbagi informasi. Sistem informasi akademik berbasis website dibuat guna memberikan kemudahan khususnya kepada pengajar dan siswa untuk mendapatkan dan memberika informasi, karena dengan website informasi dapat diterima dengan cepat dan akurat. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Sistem Informasi Akademik Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersamasama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran yang tertentu (Jogianto, 2008a).

77


Sedangkan menurut scott (1995) dalam bukunya Al-Fatta sistem terdiri dari unsur - unsur seperti masukan (input), pengolahan (processing), serta keluaran output). Informasi adalah faktor terpenting dalam sistem untuk pengambilan suatu keputusan. Definisi dari informasi adalah Data yang diolah menjadi bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti bagi yang menerimanya (Mukyanti, 2009). Sistem informasi adalah cara-cara yang diorganisasi untuk mengumpulakan, memasukkan, mengolah, dan menyimpan data dan cara-cara yang diorganisasi untuk menyimpan, mengelola, mengendalikan dan melaporkan informasi sedemikian rupa sehingga sebuah organisasi dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan (Jogianto, 2008b). Dari definisi diatas bisa diambil kesimpulan sistem informasi akademik merupakan sebuah sistem yang mengolah data administrasi akademik dan menghasilkan informasi berupa informasi akademik. Data akademik yang dimaksud adalah data siswa, data nilai akademik siswa, data guru dan seluruh data yang bersangkutan dengan kegiatan belajar mengajar. Sistem informasi akademik bertugas melakukan pengolahan data akademik sehingga data–data akademik tersebut dapat dijadikan informasi akademik yang akan disampaikan kepada tenaga pengajar dan siswa. 2.2 Definisi Internet Internet merupakan singkatan dari interconnected network (jaringan yang saling terhubung). Internet adalah kumpulan komputer yang terhubung satu dengan yang lainnya dalam sebuah jaringan (Sunarto, 2008). Sedangkan menurut ramadhan (2005) internet adalah sebuah sistem

komunikasi yang mampu menghubungkan jaringan-jaringan computer diseluruh dunia. 2.3 Definisi Website Website atau situs dapat diartikan sebagai kumpulan halaman- halaman yang digunakan untuk menampilkan informasi teks, gambar diam atau gerak, animasi, suara, dan atau gabungan dari semuanya, baik yang bersifat statis maupun dinamis yang membentuk satu rangkaian bangunan yang saling terkait, yang masing-masing dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman (Hidayat, 2008). Website berfungsi sebagai sarana untuk menyebarkan informasi agar informasi tersebut dapat dengan cepat sampai kepada orang yang membutuhkan informasi tersebut, karena website tidak dibatasi oleh jarak dan waktu. 2.4 Definisi Netbeans Netbeans merupakan sebuah software yang digunakan untuk membuat sebuah aplikasi berbasis java. Software ini digunakan sebagai media untuk menjalankan program dan software ini mempermudah kita untuk melihat kesalahan dari program tersebut (Kurniawan, 2011). 2.5 Definisi JSP (Java Server Pages) JSP adalah suatu teknologi web berbasis bahasa pemrograman Java dan berjalan di Platform Java, serta merupakan bagian teknologi J2EE (Java 2 Enterprise Edition). JSP Sangat sesuai dan tangguh untuk menangani presentasi di web. Sedangkan J2EE merupakan platform Java untuk pengembangan sistem aplikasi enterprise dengan dukungan API (Application Programming Inteface) yang lengkap dan portabilitas serta memberikan sarana untuk membuat suatu aplikasi yang

78


memisahkan antara business logic (sistem), presentasi dan data. Java Server Pages (JSP) merupakan script atau program yang diletakan di server, yang dapat dijalankan memakai browser tertentu. (Supardi, 2009) Teknologi JSP menyediakan cara yang lebih mudah dan cepat untuk membuat halaman-halaman web yang menampilkan isi secara dinamik. Teknologi JSP didesain untuk membuat lebih mudah dan cepat dalam membuat aplikasi berbasis web yang bekerja dengan berbagai macam web server, application server, browser dan development tool. 3.

METODE PENELITIAN Dalam melakukan analisa penulis menggunakan metode deskriptif, yaitu dengan cara mengumpulkan data–data yang akan diolah dan dibuat suatu rumusan sehingga akhirnya sampai pada suatu kesimpulan. Adapun teknik pengumpulan data dalam pengumpulan datanya adalah :

a.

b.

Data Primer, data yang dikumpulkan oleh peneliti langsung dari sumbernya, melalui metode : 1) Teknik Observasi, langsung mengadakan analisa terhadap objek yang dianalisis. 2) Teknik Wawancara yaitu suatu cara penganalisaan atau pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberikan pertanyaan langsung kepada petugas yang memiliki hubungan dengan masalah yang akan dianalisis. Data Sekunder yaitu data yang telah dikumpulkan pihak lain. Data ini diperoleh dengan cara riset kepustakaan, membaca buku-buku yang berhubungan dengan masalah yang dianalisis.

4. PEMBAHASAN Tahapan dalam proses: 4.1 Data Flow Diagram 1) Diagram Konteks

Gambar 1. Diagram Konteks

79


2) Diagram Nol

Data Guru

Informasi Guru

Data Nilai

Logout

Informasi Pelajaran

Informasi Pelajaran

Informasi Nilai

Menampilkan data nilai dan jadwal pelajaran

Informasi Pelajaran

Mata Pelajaran

9.0 Mengolah Data Nilai Data Nilai

Informasi Nilai

Informasi Jadwal Pelajaran

Status Login

Jadwal Mata Pelajaran

4.0 Mengolah Data Mata Pelajaran

Admin

Logout

Guru

Data Pelajaran

Data Pelajaran

Status Logout

Data Guru

Informasi Guru

Data Jadwal Pelajaran 3.0 Informasi Jadwal Mengolah Data Pelajaran Jadwal Mata Pelajaran Informasi Jadwal Pelajaran

10.0 Memproses Logout

8.0 Login Guru

Data Jadwal Pelajaran

1.0 Login Admin Username & Password

Data Guru

Guru

Status Login

Data Admin

Data Admin

Admin

Data Guru

User & Pass

Informasi Guru

2.0 Mengolah Data Guru

Nilai

Status Logout

Data Kelas

5.0 Mengolah Data Kelas Informasi Kelas

Data Kelas

Kelas 13.0 Menampilkan Data

Informasi Kelas

Informasi Kelas

Data Siswa Informasi Siswa

Siswa

Menampilkan data nilai siswa

Informasi Siswa

6.0 Mengolah Data Siswa

Informasi Siswa Data Siswa

Data Siswa

Data Siswa


11.0 Login siswa

Status Login

Siswa User & Pass


Logout Status Logout

Gambar 2. Diagram Nol

80


3)

Diagram Level 2 Proses 1.0

5)

Diagram Level 2 Proses 4.0 Data Mata Pelajaran

4.1 Input Data

Data Mata Pelajaran Informasi Data Mata Pelajaran

Informasi Data Mata Pelajaran

Data Mata Pelajaran

4.2 Edit Data

Data Mata Pelajaran



ADMIN


Data Mata Pelajaran


4.4 Cetak Data


Data Jadwal Pelajaran

Gambar 3. Diagram Data Flow Diagram Level 2 Proses 1.0 4)

2.1 Input Data

Informasi Data Guru


4.5 Pencarian Data


6)

Data Guru

Diagram Level 2 Proses 5.0 5.1 Input Data

Data Kelas

Informasi Data Guru

2.2 Edit Data

Informasi Data Guru

Data Guru

Data Guru Data Kelas

Informasi Data Guru

2.3 Hapus Data

Informasi Data Guru

5.2 Edit Data

Data Guru

Data Guru

Informasi Data Guru

Data Kelas

ADMIN

2.4 Cetak Data

Informasi Data Guru

Data Kelas

Informasi Data Guru

Informasi Data Guru

Data Guru

Data Guru

2.5 Pencarian Data

Data Guru

5.3 Hapus Data

Informasi Data Guru

Gambar 4. Diagram Data Flow Diagram Level 2 Proses 1.0

Informasi Data Kelas

Data Kelas

Data Kelas


5.4 Cetak Data

Data Kelas Informasi Data Kelas


Data Kelas

Data Kelas



Data Guru

Data Kelas



ADMIN



Data Guru

Data Mata Pelajaran

Gambar 5. Diagram Level 2 Proses 4.0

Diagram Level 2 Proses 2.0 Data Guru

Data Mata Pelajaran

4.3 Data Mata Pelajaran Hapus Data

5.5 Pencarian Data

Data Kelas



81


7)

Diagram Level 2 Proses 6.0

6.1 Input Data

Data Siswa

Informasi Data Siswa

Data Siswa

Data Siswa

6.2 Edit Data

6.3 Hapus Data

Informasi Data Nilai

9.3 Hapus Data


Data Nilai

Data Siswa

6.5 Pencarian Data


Data Nilai

Data Siswa

9.4 Cetak Data


9.5 Pencarian Data


Data Nilai


Gambar 9. Diagram Level 2 Proses 9.0 10) Data Flow Diagram Level 2 Proses 11.0

Diagram Level 2 Proses 8.0 8.1 Memasukkan Username & Password

Username Password

Guru

Status Login

Data Nilai



Form Login

Data Nilai



8)

Data Nilai



Data Siswa

Data Nilai


Data Nilai

GURU


6.4 Cetak Data

9.2 Edit Data


Data Siswa

Data Nilai


Data Nilai

Data Siswa

Data Siswa

9.1 Input Data

Data Nilai

Data Siswa



Data Siswa

Data Flow Diagram Level 2 Proses 9.0



ADMIN

9)

Data Guru

8.2 Memproses Username & Password

Username Password


Form Login

11.1 Memasukkan Username & Password

Username Password

Siswa

Status Login

Data siswa

11.2 Memproses Username & Password

Username Password


82


4.2 Entity Relationship Diagram (ERD)

Gambar 11. Entity Relationship Diagram (ERD) 4.3 Class Diagram

Gambar 12. Class Diagram

83


4.4 Tampilan Website a. Halaman Tambah Data Guru

d.

Halaman Edit Data Guru

Gambar 16. Halaman Edit Data Guru e.

Halaman Tambah Data Pelajaran

Gambar 13. Halaman Tambah Data Guru b.

Halaman Edit Data Guru Gambar 17. Halaman Tambah Data Pelajaran f.

Gambar 18. Halaman Edit Data Pelajaran

Gambar 14. Halaman Edit Data Guru c.

Halaman Tambah Data Siswa

Halaman Edit Data Pelajaran

g.

Halaman Tambah Data Jadwal Pelajaran

Gambar 19. Halaman Tambah Data Jadwal Pelajaran

Gambar 15. Halaman Data Siswa

84


h.

Halaman Edit Data Jadwal Pelajaran

k.

Gambar 23. Halaman Tambah Data Nilai

Gambar 20. Halaman Edit Data Jadwal Pelajaran i.

Halaman Tambah Data Kelas

Gambar 21. Halaman Tambah Data Kelas j. Halaman Edit Data Kelas

Halaman Tambah Data Nilai

l.

Halaman Edit Data Nilai

Gambar 24. Halaman Edit Data Nilai

Gambar 22. Halaman Edit Data Kelas m.

Halaman Home

Gambar 25. Halaman Home

85

JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014 5.

PENUTUP Sistem informasi akademik merupakan sebuah sistem informasi yang mengolah data administrasi akademik dan menghasilkan informasi berupa informasi akademik. Pengolahan aplikasi Sistem Informasi Akademik ini meliputi data siswa, data guru, data nilai siswa, data kelas, data mata pelajaran, dan data jadwal pelajaran. Sistem informasi akademik bertugas melakukan pengolahan data akademik sehingga data–data akademik tersebut dapat dijadikan informasi akademik yang akan disampaikan kepada tenaga pengajar dan siswa. Dengan adanya aplikasi sistem informasi akademik ini data akademik akan dapat tersimpan dengan baik, pencarian data akademik menjadi lebih mudah dan penyampaian informasi akademik menjadi lebih cepat, efektif dan efisien.

DAFTAR PUSTAKA Fatta, AL, Hanif. 2007. Analisa dan Perancangan Sistem Informasi Untuk Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. Andi Offset. Yogyakarta Hidayat, Rahmat. 2010. Cara Praktis Membangun Website Gratis. Elex Media Komputindo. Jakarta. Jogianto. 2008. Sistem Teknologi Informasi. Andi Offset. Yogyakarta. Kurniawan, H., Mardiani, E., & Rahmansyah, N. 2011. Aplikasi Penjualan dengan Program Java Netbeans, Xampp, dan iReport. Elex Media Komputindo. Jakarta. Mukyanti, Agus. 2009. Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi. Pustaka Pelajar. Yogyakarta Ramadhan, Arief. 2005. Internet dan Aplikasinya. Elex Media Komputindo. Jakarta. Sunarto. 2008. Teknologi Informasi dan Komunikasi. Jakarta : Grasindo Supardi, Yuniar. 2009. Java 2 Untuk Segala Tingkat. Elex Media Komputindo. Jakarta.

86


STRATEGI PEMBERIAN BONUS KARYAWAN PABRIK KACA UNTUK MENINGKATKAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP) Wina Yusnaeni Program Studi Manajemen Informatika, AMIK ‚BSI Jakarta‛ Jl. Fatmawati no.24 Pondok Labu, Jakarta Selatan, Indonesia [email protected]

Abstract Research is done to make a choice of an employee who is entitled to get a bonus with the methods anp, In which method is using the factor that there are companies, according to the terms of the criteria to look for the precedence of any criterion for determining criteria that is more important. So for every focusing only one criteria of judgment dominant.So that it can be used as a guideline to give judgment against the employee, For employees can motivate others to improve its performance. A decision can be taken based on the results of stimuli that respondents a questionnaire containing comparisons between the criteria and alternative as a test ( employees ) decision maker involved in its evaluation employees. Research methods used are questionnaire, librarianship, and respoden. Opinion of respondents very important in the provision of opinion calculating-wise priority cluster because with the data of respondents we can know that the alternatives that are compared having their priorities different. Based on the above test had employees who are entitled to a bonus that employee A and C whereas with methods that are in use by the company employees get bonus is employee E. Keyword : decision, motivation, criteria

1.

PENDAHULUAN Kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan salah satu yang digunakan meningkatkan produktivitas kinerja suatu organisasi atau instansi. Oleh karena itu, diperlukan Sumber Daya Manusia yang mempunyai kompetensi tinggi karena keahlian atau kompetensi akan dapat mendukung peningkatan prestasi kinerja karyawan (Nurmianto:2006). Pegawai merupakan suatu faktor yang sangat penting dalam keberlangsungan suatu organisasi. Pegawai yang berkualitas akan memudahkan organisasi dalam mencapai tujuannya. Untuk memacu pegawai bekerja lebih baik dan berprestasi, maka organisasi dapat memberikan penghargaan kepada para pegawai yang dianggap berpresetasi.

Penghargaan bias berupa kenaikan pangkat, golongan, atau yang lainnya, yang dapat memberi semangat kepada pegawai (Kusrini:2007). Hal ini dapat mempengaruhi kinerja karyawan. Karena seiring waktu karyawan akan mengalami ketidakpuasan dalam bekerja karena merasa kebutuhan yang meningkat (kesehatan, soasial) dan hasil kerja yang tidak dihargai, hal ini bisa berakibat kepada kinerja karyawan yang juga bisa mempengaruhi tujuan dari suatu organisasi atau perusahaan itu sendiri. Dimana keberhasilan dan tercapainya tujuan suatu organisasi tergantung pada bagaimana hasil kinerja karyawan. untuk menjaga kestabilan kinerja karyawan agar selalu semangat dan termotivasi. Oleh karena itu, diperlukan motivasi yang bisa

87


diberikan oleh perusahaan dimana motivasi disini bisa berupa pengharagaan atau award (uang berupa hadiah, bonus tambahan atau penghargaan berupa barang). Untuk reward yang diberikan berdasarkan penilaian kinerja karyawan, penilaian kinerja dilakukan untuk mengetahui apakah mereka telah bekerja dengan baik atau tidak? Penilaian dilakukan sebagai media belajar bagi karyawan bahwa dalam bekerja ada beberapa faktor yang penting dalam peningkatan kinerja karyawan. Selain itu apakah dalam penilaian yang dilakukan masih bersifat subjektif? Oleh karena itu berdasarkan pertanyaan diatas penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kriteria yang paling penting bagi penilaian kinerja karyawan dan untuk mengetahui dengan dominan kriteria dari sampel siapa yang paling berhak mendapatkan bonus. 2. A.

KAJIAN LITERATUR Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung keputusan atau Decision Support system (DSS) pertama kali pada awal tahun 1970 Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System (Saaty :2013). Morton mendefisinikan DSS sebagai ‚Sistem berbasis komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur‛. Menurut Turban (2005) sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan

B.

Teori Keputusan Menurut Herjanto (2009:83) teori keputusan adalah suatu pendekatan analitik untuk memilih alternatif terbaik dari suatu keputusan. Ketika pengambilan keputusan, ada 3 kondisi yang diklasifikasikan dalam 3 sesuai dengan tingkat kepastiaanya: 1. Ketidakpastian : mengacu pada situasi dimana terdapat dari satu hasil yang mungkin terjadi dalam suatu keputusan dan probabilitas setiap kemungkinan yang tidak diketahui. 2. Beresiko : mengacu pada situasi dimana terdapat dari satu hasil yang mungkin terjadi dalam suatu keputusan dan probabilitas setiap hasil diketahui atau bisa diperkirakan oleh pengambil keputusan. 3. Kepastian : mengacu pada situasi dimana terdapat dari satu hasil yang mungkin terjadi dalam suatu keputusan dan hasil bisa diketahui dengan tepat oleh pengambil keputusan. C.

Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah pemilihan beberapa tindakan alternatif yang ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan yang telah ditetapkan (Turban, 2005). Pengambilan keputusan merupakan suatu pendekatan sistematis tentang hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta, dan pengambilan tindakan atas perhitungan secara tepat. D.

AHP(Analytic Hierarcy Process) Menurut Marimin (2004:77) AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan, karena bisa dijelaskan secara grafis, sehingga mudah dipahami oleh semua pengambil keputusan. Beberapa keuntungan yang diperoleh bila memecahkan persoalan

88


dan mengambil keputusan dengan menggunakan AHP adalah: 1. Kesatuan , memberikan satu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk bermacam persoalan yang tidak terstruktur. 2. Kompleksitas, memadukan ancangan deduktif dan ancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan kompleks. 3. Saling ketergantungan, dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tidak memaksakan pemikiran linier. 4. Penyusunan Hierarki, mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokkan unsur yang serupa dalam setiap tingkat. 5. Pengukuran, memberi suatu skala untuk mengukur hal-hal dan terwujud suatu metode untuk menetapkan suatu prioritas.

6.

7.

8.

Sistesis, mengarah ke suatu perkiraan menyeluruh tentang kebaikan setiap alternatif. Tawar-menawar, mempertimbangkan prioritas prioritas relatif dari berbagai faktor sistem dan memungkinkan organisasi memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuan tujuan mereka. penilaian dan konsensus , tidak memaksakan konsesus tetapi mensintesiskan suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian berbeda.

Pengulangan proses memungkinkan organisasi memperhalus definisi mereka pada suatu persoalan dan memeperbaiki pertimbangan dan pengertian mereka melalui pengulangan. Agar diperoleh skala yang bermanfaat ketika membandingkan dua elemen, perlu dipahami tujuan yang diambil secara umum. Saaty menetapkan skala kuantitaif 1 sampai 9 seperti tabel di bawai ini:

Tabel 1. Keterangan Perbandingan Kriteria TINGKAT 1 3 5

7

9

2,4,6,8

Kebalikannya

DEFINISI Kedua elemen sama penting

KETERANGAN Kedua elemen memiliki pengaruh yang sama Penilaian sedikit lebih memihak pada salah satu elemen dibanding pasangannya

Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada yang lainnya Elemen yang Penilaiansangatmemihak pada satulebihpentingdaripadayang salahsatuelemendibandingpasangannya lainnya Elemen yang Salahsatuelemensangatberpengaruh dan satujelassangatpentingdaripadael dominasinyatampak secara nyata emen yang lainnya Elemen yang satu mutlak sangat Bukti bahwa salah satu elemen sangat penting daripada elemen yang penting daripada pasangannya adalah lainnya sangat jelas Nilaitengah di antara Nilaiinidiberikanjikaterdapatkeraguan di duaperbandingan yang antara keduapeniaian yang berdekatan berdekatan Jikaelemen x mempunyai salah satu nilai di atas pada saat dibandingkan denganelemen y, maka elemen y mempunyai nilai kebalikan biladibandingkan denga nelemen x

Sumber :Saaty, 2003

89


Dalam penilaian kepentingan relative dua elemen berlaku aksioma reciprocal, artinya jika elemen i dinilai 3 kali lebih penting dibanding j, maka elemen j harus sama dengan 1/3 kali pentingnya dibanding elemen i. Disamping itu, perbandingan dua elemen yang sama akanmenghasilkanangka 1, artinya sama penting. Dua elemen yang berlainan dapat saja dinilai sama penting. Jika terdapat m elemen, maka akan diperoleh matriks pairwise comparison berukuran m x n. Banyaknya penilaian yang diperlukan dalam menyusun matriksini adalah n(n-1)/2 karena matriks reciprocal dan elemen-elemen diagonalnya sama dengan 1.Untuk perhitungan matrik diana responden yang digunakan lebih dari satu: aij =(z1.z2.....zn)^(1/n) Dimana aij nilai matrik pada baris ke i kolom ke j, jika responden yang digunakan lebih dari satu maka untuk mendapatkan nilai matrik yang akan diinput dikalikan terlebih dahulu dengan sesama responden. Yang posisinya sama dengan baris kolom. Matriks bobot yang diperoleh dari hasil perbandingan secara berpasangan tersebut harus mempunyai hubungan kardinal dan ordinal. Hubungan tersebut dapat ditunjukkan sebagai berikut (Saaty :2013): Hubungan kardinal: aij . ajk = aik (2.2) Hubungan ordinal : Ai> Aj, Aj> Ak maka Ai> Ak Hubungan diatas dapat dilihat dari dua halsebagai berikut : a. Dengan melihat preferensi multiplikatif, misalnya dengan perbandingan apakah apel 2 kali enak dari anggur ataupun sebaliknya. b. Dengan melihat preferensi transitif, misalnya anggur lebih enak dari apel dan apel lebih enak dari pisang maka anggur lebih enak dari pisang. Pada keadaan

sebenarnya akan terjadi beberapa penyimpangan dari hubungan tersebut, sehingga matriks tersebut tidak konsisten sempurna. Hal ini terjadi karena ketidakkonsistenan dalam preferensi seseorang. Penghitungan kon sistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkahlangkah sebagai berikut : a. Mengalikan matriks dengan proritas bersesuaian b. Menjumlahkan hasil perkalian per baris c. Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan d. Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λmaks. e. Indeks Konsistensi (CI) = (λmaksn) / (n-1) f. Rasio Konsistensi = CI/ RI, di mana RI adalah indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan Daftar RI dapat dilihat pada gambar tabel dibawah: Tabel 2. Nilai Indeks Random Ukuran Matriks 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Sumber :Saaty, 2003

Nilai RI 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

90


E.

ANP (Analytic Network Process) Menurut Saaty (2003) Metode Analytic Network Process (ANP) merupakan pengembangan metode Analytical HierarchyProcess (AHP). Metode ANP mampu memperbaiki kelemahan AHP berupa kemampuan mengakomodasi keterkaitan antar kriteria atau alternatif. Keterkaitan pada metode ANP ada 2 jenis yaitu keterkaitan dalam satu set elemen (inner dependence) dan keterkaitan antar elemen yang berbeda (outer dependence). Adanya keterkaitan tersebut menyebabkan metode ANP lebih kompleks dibandingkan dengan metode AHP. Menurut saaty (2003) Model hirarki keputusan adalah salah satu tujuan, kriteria yang dievaluasi berdasarkan relevansi mereka untuk tujuan dan alternatif yang dievaluasi oleh bagaimana mereka lebih disukai untuk kriteria masing-masing. Tujuan, kriteria dan alternatif semua elemen dalam masalah keputusan, atau node dalam model. Garis yang menghubungkan tujuan untuk masing-masing kriteria berarti bahwa kriteria harus dipasangkan dibandingkan dengan kepentingan mereka dalam kaitannya dengan tujuan. Demikian pula, garis yang menghubungkan masing-masing kriteria dengan cara alternatif alternatif pasangan dibandingkan dengan kriteria yang diinginkan. Jadi dalam hirarki yang akan ditampilkan ada enam set perbandingan berpasangan, satu kriteria dalam kaitannya dengan tujuan dan 5 untuk alternatif sehubungan dengan 5 kriteria.

Gambar 1 Abstract Representation of a Decision Hierarchy (Saaty, 2003) Secara umum langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan ANP adalah: 1.

2.

3.

4.

5.

6. 7.

Mendefinisikan masalah dan menentukan kriteria solusi yang diinginkan. Menentukan pembobotan komponen dari sudut pandang manajerial. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi atau pengaruh setiap elemen atas setiap kriteria. Perbandingan dilakukan berdasarkan penilaian dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen. Setelah mengumpulkan semua data perbandingan berpasangan dan memasukkan nilai-nilai kebalikannya serta nilai satu di sepanjang diagonal utama, prioritas masing-masing kriteria dicari dan konsistensi diuji. Menentukan eigenvector dari matriks yang telah dibuat pada langkah ketiga. Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk semua kriteria. Membuat unweighted super matrix dengan cara memasukkan semua

91


eigen vector yang telah dihitung pada langkah 5 ke dalam sebuah super matriks. 8. Membuat weighted super matrix dengan cara melakukan perkalian setiap isi unweighted supermatrix terhadap matriks perbandingan kriteria (cluster matrix). 9. Membuat limiting supermatrix dengan cara memangkatkan super matriks secara terus menerus hingga angka disetiap kolom dalam satu baris sama besar, setelah itu lakukan normalisasi terhadap limiting supermatrix. 10. Ambil nilai dari alternatif yang dibandingkan kemudian dinormalisasi untuk mengetahui hasilakhir perhitungan. 11. Memeriksa konsistensi, rasio konsistensi tersebut harus 10 persen atau kurang. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data keputusan harus diperbaiki

Faktor motivasi diartikan suatu sikap (attitude) pimpinan dan karyawan terhadap situasi kerja (situation) di lingkungan organisasinya. Mereka yang bersikap positif (pro) terhadap situasi kerjanya akan menunjukkan motivasi kerja tinggi dan sebaliknya jika mereka bersikap negative (kontra) terhadap situasi kerjanya akan menunjukkan motivasi kerja yang rendah. Situasi kerja yang dimaksud meliputi hubungan kerja, fasilitas kerja, iklim kerja, kebijakan pimpinan, pola kepemimpinan kerja dan kondisi kerja.

Sumber : Keith Davis dalam Mangkunegara (2005 : 13)

F.

Teori Motivasi Robbins dan Judge (2007) mendefinisikan motivasi sebagai proses yang menjelaskan intensitas, arah dan ketekunan usaha untuk mencapai suatu tujuan. Secara garis besar, teori motivasi dikelompokkan ke dalam tiga kelompok yaitu teori motivasi dengan pendekatan isi/kepuasan (content theory), teori motivasi dengan pendekatan proses (process theory) dan teori motivasi dengan pendekatan penguat (reinforcement theory). Faktor Kemampuan. Secara psikologis, kemampuan (ability) terdiri dari kemampuan potensi (IQ) dan kemampuan reality (knowledge + skill). Artinya pimpinan dan karyawan yang memiliki IQ di atas rata-rata dengan pendidikan yang memadai untuk jabatannya dan terampil dalam mengerjakan pekerjaannya sehari-hari, maka akan lebih mudah mencapai kinerja maksimal.

Gambar 2. Bagan motivasi Terhadap Kinerja Penelitian yang relevan dengan tulisan ini adalah : 1. Armadyah Amborowati (2007) , Sistem Pendukung Keputusan penilaian Karyawan berprestasi berdasarkan kinerja (studi Kasus pada STMIK AMIKOM Yogyakarta. Hasil Perhitungan AHP yang diterapkan ini akan menghasilkan keluaran nilai intesitas perioritas karyawan tertinggi sehingga karyawan yangyang memiliki nilai tertinggi layak untuk mendapatkan reward atau penghargaan. 2. Koko Sujatmoko, SE (2007) , Pengaruh Insentif Terhadap peningkatan Prestasi Kerja Karyawan Pada Departemen Operasional Pemasaran Dunkin’ Donuts Cabang Arteri Jakarta ,

92


Dengan Melihat keberadaan tingkat biaya insentif yang dikeluarkan dan tingkat produktivitas karyawan setiap tahunnya maka diketahui bahwa ada pengaruh pemberian insentif dengan tingkat prestasi 3. 1.

2.

3.

METODE PENELITIAN Studi Kepustakaan Metode ini untuk mendapatkan data-data atau referensi yang bersifat teoritis yang berhubungan dengan tesis yang diambil, dari literatur-literatur, jurnal-jurnal, buku teks, bahan kuliah dan sumber lainnya yang sesuai dengan bahan yang diambil. Pemilihan Responden Pemilihan responden dalam AHP dilakukan berdasarkan teknik purposive sampling dengan pertimbangan bahwa responden adalah pelaku baik individu ataulembaga yang dianggap mengerti akan permasalahan yang terjadi dan merupakan bagian dari para pengambil keputusan untuk penilaian ini. Dalam hal ini responden yang dipilih adalah para pengambil keputusan yang biasa menilai karyawan dan mengerti dengan kriteria yang ada, dalam perusahaan ini team penilai adalah Manager, Assisten manager dan Section Chip. Kuisioner Data yang diambil dengan metode kuisioner dan arahan dalam pengisiannya supaya mengerti bagaimana pengisiannya yang sesuai. Jumlah kuisioner yang diberikan ada sekitar 265 perbandingan, terdiri dari perbandingan antara kriteria secara keseluruhan, antar kriteria dalam satu cluster (kelompok), serta perbandingan alternatif dalam kriteria-kriteria yang ditentukan.

Perbandingan dilakukan kepada alternative yang telah ditentukan, alternative yang dibandingkan sebnayak 5 alternative pada bagian gudang pada PT.Asahimas Flat Glass, Tbk. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Stimulan Stimulan dilakukan dengan memberikan kuisioner terhadap responden yang telah ditentukan, dimana responden disini adalah penilai yang berhak menilai kinerja karyawan (decision maker). decision maker terdiri dari 3 (tiga) orang yaitu manajer, assisten manajer dan section chip.Dalam metode ANP untuk pengelompokkan kriteria yang digunakan dikelompokkan dalam bentuk cluster dan faktor-faktor yang saling berkaitan dan feedback.Seperti pada gambar dibawah ini:

Alternative

A

B

C

Cluster A Cluster B Faktor -faktor (Sub kriteria)

Faktor -faktor (Sub kriteria)

Cluster A Faktor-faktor (Subkriteria)

Gambar 3. Model Umum ANP ( from ANP Super Decision Software, Saaty)

Melakukan Perbandingan Kriteria/Cluster dan Alternative

Antar

93


Tabel 3. Tabel kriteria dan sub kriteria No 1

Kriteria Ability

2

Attitude

3

Contribution

4

Alternatif

Faktor dalam Kriteria Skill Job Knowledge Understanding Initiative Responsibility Discipline Harmony & Coorporation Attendance Dilligence Positive Quality Of Work Quantity Of Work Karyawan A Karyawan B Karyawan C Karyawan D Karyawan E

Sumber : Peraturan Pemberian Bonus PT. ASAHIMAS, Tbk

Gambar 4. Alur pengujian metode ANP dalam metode Anp untuk Pada Gambar Diatas dijelaskan alur mendapatkan hasil periotas karyawan pengujian penilaian berasal dari yang berhak mendapat bonus kuisioner dan penilai dan dimasukkan

94


Model yang digunakan

Gambar 5. Model ANP Untuk Pemilihan Karywan yang Berhak Dapat Bonus (Software Super Decision) Pada gambar diatas adalah model yang akan digunakan sebagai perbandingan nilai, dimana alternative yang digunakan adalah sebanyak 5 (lima) Alternative yang berhubungan dengan kriteria utama (Cluster) dan sub criteria (Node). Contoh: Berdasarkan model diatas diberikan contoh perhitungnan perbandingan a.

yaitu cluster (kriteria) Abilityd engan Alternatives, alternatives dengannode dalam Ability dan perbandingan antar node dalam cluster ability. Perbandingan antar node dalam cluster ability di hitung matrik prioritas sampai bobot prioritas yang kemudian dilakukan perhitungan uji konsistensi matrix :

Mencari nilai[A]=matrik X bobotprioritas Tabel 4. Hasil Perhitungan matrik dan bobotprioritas 1

1.44225

0.605707

0.793701

1

0.572357

3

1.747161

1

0.900927

0.276987 X

0.22235 0.500662

=

0.677142 1.501987

Hasil diatas merupakan perkalian nilai yang dimasukkan dari nilai yang ada di kuisioner.

95


b. Mencari Vektor B=Vector [A]/Bobot

Vektor =

0.049662288

Tabel 5. Hasil Perhitungan Bobot vektor B= 3.252592 3.045382 3 c. Mencari maksimum eigen = jumlah vector B

e.

N Tabel 6. Hasil Maksimum Eigen E=

9.29797373

=

3.099325

3 d.

Mencari konsistensi Index

Cari random index Untuk random index bisadilihat pada tabel II.2 ,untuk N=3 maka random index yang digunakan adalah 0.58 f. Cari Consistensi Ratio =CI/RI=0.049662288/0.58 =0.085625 hasilnya Konsisten karena nilai CR<0.1

= MAKSIMUM EIGENVALUE-N/N-1

Tabel 7. Hasil Konsistensi Index Input dengan Software Super Decision

Gambar 6. Penerapan dengan Software Super Decision Contoh : dari gambar diatas dilakukan penginputan Hasil Perhitungan Matrik dari kriteria Skill pada alternative berupa Karyawan A,B,C,D,E ke dalam Software Super Decision , Hasil akan diperoleh Berupa jumlah index. Dan

dari hasil gambar diatas jumlah index tertinggi ada pada karyawan A dari segi Skill, maka dia memiliki Skill yang lebih baik dibanding alternative lainnya. Hasil Prioritas :

96


Gambar 7. Hasil Prioritas dengan Software Super Decision Untuk Cluster Ability nilai prioritas tertinggi didapat oleh understanding

(0.457086), Skill (0.306947) dan terkahir (0.235967).

4.2 Hasil Pengujian Hasil pengujian diatas dilihat dari percluster mana prioritas yang lebih

penting serta perbandingan alternatives :

Gambar 8. Alur setelah pengujian Gambar diatas merupakan alur yang digunakan untuk pengujian metode ANP, dimana untuk kotak yang bercetak tebalmerupakan langkah yang

selanjutnya bisa digunakan. Dimana hasil prioritas untuk cluster kriteria telah ada.

97


Hasil Prioritas dari setiap Cluster: No 1.

Cluster Ability

2.

Attitude

3.

Contribution

Faktor Job Knowledge Skill Understanding Dilligence Attendance Responsibility Discipline Harmony & Coorporation Initiative Positive Quality Of Work Quantity Of Work

Nilaiprioritas 47.57 % 35.62% 16.81% 18.31% 16.18 % 15.11% 14.39% 12.95% 12.92% 10.15% 58.58% 41.42%

Sumber : Report Dari Software Super Decision

Berdasarkan hasil prioritas diatas bisadisimpulkan bahwa nilai bobot dari masing masing cluster.Untuk cluster Ability adalah job knowledge sebagai nilai bobot tertinggi, kemudian Skill yang keduadan understanding yang ketiga. Attitude adalah Dilligence sebagai nilai bobot tertinggi, kemudian Attendance, Responsibility, Discipline, Harmony & Coorporation, Initiative dan Positive. Dan untuk cluster Contribution adalah Quality Of Work sebagai nilai bobot tertinggi dan Quantity Of Work. Berdasarkan data tersebut maka nilai proritas tertinggi adalah perioritas yang dinilai dari yang lainnya. 4.3 Implementasi Implementasi melaksanakan apa yang telah desain untuk dapat mencari hasil sebagai solusi untuk masalah yang terjadi sehingga terbentuknya suatu keputusan untuk penentuan karyawan yang berhak mendapatkan bonus. Dimana berdasarkanpengolahan data diatas dihasilkan berupa nilai prioritas dari faktor dalam cluster yang selanjutnya bisa digunakan sebagai bahan acuan penilaian karyawan untuk mendapatkan bonus.

5.

PENUTUP Berdasarkan dari beberapa pengujian-pengujian yang dilakukan terhadap hipotesis dan masalah yang ada, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : Metode ANP digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan Khususnya dalam kasus Seperti ini dengan kriteri, setelah perhitungan dengan ANP diperoleh prioritas kriteria yang paling diprioritaskan dengan bobot nilai tertinggi. Dengan nilai konsisten < 0.1. Mempermudah dalam pengambilan keputusan selanjutnya dengan menggunakan presentase dari setiap faktor sebagai acuan selanjutnya untuk penilaian. Pendapat responden sangat penting dalam pemberian pendapat dalam perhitungan prioritas cluster karena dengan data responden bisa kita ketahui bahwa kriteria yang alternatives yang dibandingkan memiliki prioritas masing-masing yang berbeda. Bedasarkan pengujian diatas didapat karyawan yang berhak mendapatkan bonus yaitu karyawan A dan C sedangkan dengan metode yang di gunakan oleh perusahaan tersebut karyawan yang mendapatkan bonus adalah karyawan E

98


DAFTAR PUSTAKA Anwar Prabu Mangkunegara. 2005. Evaluasi Kinerja. Bandung : Refika Aditama Amborowati, Armadyah.2007.Sistem Pendukung Keputusan Pemilian KaryawanBeprestasi Berdasarkan Kinerja (Studi Kasus Pada STMIK AMIKOM Yogyakarta). Ciptomulyono, Udisubakti dan Herlina. 2008. Aplikasi Metode Kusrini. 2007. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prestasi Pegawai Nakertrans Sumba Barat Di Waikabubak. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2007 (SNATI 2007). Yogyakarta Mangkunegara, Anwar Prabu, 2005. Evaluasi Kinerja SDM. Bandung : Refika Aditama. Medan Sujatmoko, Koko . 2007. Pengaruh Insentif Terhadap Peningkatan Prestasi Kerja Karyawan Pada Departemen Operasional Pemasaran Dunkin‘ Donuts Cabang Arteri Jakarta . Jurnal Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2007 (SNATI 2007).Yogyakarta. Nurmianto, Eko,Nurhadi Siswanto .2006.Perancangan Penialaian Kinerja Karyawan Berdasarkan Kompetensi Spencer dengan metode Analytic HierarchyProcess.Jurnal Teknologi Informasi. Surabaya Robbbins dan Judge. 2007. Perilaku Organisasi, Buku 1 dan 2. Jakarta : Salemba Empat Saaty,L ,Vargas,Luis. 2009. Decision Making With The Analytic Process Process.Springer Saaty, W. The Analytic Hierarchy Process (AHP) For Decision and Making and The Analytic Network Process (ANP) For Decision Making with Dependence andFeedback. Creative Decisions Foundation.

MCDM-Analytic Network Process (ANP) dan Balanced Score Card Untuk Pengukuran Kinerja. Jurnal Teknologi Technoscientia. ISSN: 19798415 Efraim Turban, Decision Support Systems and Intelligent Systems, edisi. Bahasa Indonesia jilid 1, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2005 Saaty, L. 2001.The Analytic Network Process:Decision Making with Dependence and Feedback.ISBN 09620317-9-8.RWS Saaty,L Thomas. Fundamentals Of The Analytic Network Process. 1999. ISAHP 1999,Kobe, Japan. Subekti, Dayat 2009.Sistem Pendukung Keputusan Dalam Manajerial Pembuatan Keputusan.Teknomatika. ISSN: 1979-7656. Internet Dan Media http://www.scribd.com/doc/2908406/Mo dul-6Analytic-HierarchyProcessPada 14 Febuari 2011 http://books.google.co.id/books?id=oHi8 C1W4 N7wC&pg=PA3&dq=pengertian+si ste m+dalam+hanif&h l=id&ei=i891TdSCC8rsrAfKxYD ACg &sa=X&oi=book_result&ct=resul t&re snum=1&ved=0C CYQ6AEwAA#v=onepage&q&f =false Pada 2 Februari 2011 http://books.google.co.id/books?id=xGg Dqdl5NZEC&pg=PA26&dq=penger tian+teori +keputusan+berda sarkan+herjanto&hl=id&ei=adB1TY S ROZHIrQfYZy_Cg&sa=X&oi=book_result&ct=r es ult&resnum=1&ved=0CCYQ6AEw A A#v=onepage&q&f=false. Pada 2 Februari 2011

99


MENENTUKAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC Yoyok Rohani Program Studi Manajemen Informatika, AMIK ‚BSI Yogyakarta‛ Jl. Ringroad Barat Ambarketawang Gamping, Sleman, Indonesia [email protected]

Abstract Poverty is a situation where there is an inability to meet basic needs such as food, clothing, shelter, education and health. Various development programs organized by the government in an effort to reduce poverty have not managed optimally. Some families are really poor do not get help while the family is considered to be sufficient to get help. This is due to the poor families of data that is not valid because the selection of poor families based appointment system and unofficial estimates. To determine whether a family is included in the category of poor or affluent in this study using fuzzy logic to figure calculations use the Microsoft Excel. Keywords: fuzzy logic, microsoft excel, poverty

1.

PENDAHULUAN Istilah kemiskinan di negara Asia Tenggara telah diartikan sebagai kelaparan, kekurangan gizi, pakaian dan perumahan yang tidak memadai, tingkat pendidikan yang rendah, sedikit mendapatkan kesempatan untuk memperoleh pelayanan kesehatan yang elementer dan sebagainya. Telah disepakati bahwa dalam mengidentifikasikan kemiskinan itu tidak hanya ditekankan pada aspek ekonomi saja, terbukti dalam memberikan standar orang dikatakan miskin mereka menggunakan aspekaspek lain seperti kesehatan, pemenuhan gizi, dan pendidikan. Aspek-aspek non-material tersebut bukan dari si miskin yang kurang respek untuk memenuhi kebutuhan dasar (basic needs) namun karena kurangnya kesempatan. Lebih lanjut untuk lebih memperjelas dan memberikan kemantapan dalam menganalisa kemiskinan struktural, kemiskinan didefinisikan sebagai ketidakadilan kesempatan untuk mengakumulasikan

basis kekuasaan sosial yang meliputi: modal yang produktif atau asset (tanah, perumahan, peralatan, kesehatan), sumber-sumber keuangan, organisasi sosial dan politik yang dapat digunakan untuk mencapai kepentingan bersama, jaringan sosial untuk memperoleh pekerjaan dan sebagainya. Kesempatankesempatan tersebut seolah tertutupi dengan adanya perbedaan pelayanan antara si miskin dan si kaya, orang kaya dapat dengan mudah mendapatkan fasilitas apapun baik dari pemerintah atau organisasi sementara bagi si miskin harus berjuang dengan keras untuk mendapatkan hak dasar kemanusiaan. Pola sistem ekonomi di negara Indonesia yang sudah berbudaya kolusi dan korupsi menyebabkan kemiskinan struktural dimana sumber daya ekonomi, politik, teknologi dan informasi hanya dikuasai oleh sebagian kecil orang saja dan akhirnya si miskin semakin terpinggirkan. Beberapa program yang dianggap sempurna telah diselenggarakan oleh Pemerintah dalam upaya penanggulangan kemiskinan, namun

100


sebagian besar bantuan tidak tepat sasaran. Banyaknya parameter kemiskinan mengakibatkan kurang efektifnya program penanganan kemiskinan. Hasil analisa terhadap data keluarga miskin setelah verifikasi ulang yang dilakukan oleh dinas terkait menunjukkan bahwa penyebab terjadinya kesalahan penentuan keluarga miskin antara lain akibat kesalahan pada saat proses pendataan dan perhitungan dan adanya pihak yang memanfaatkan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan pribadi. Berdasarkan pengalaman tersebut maka diperlukan sebuah metode yang efektif untuk menentukan keputusan apakah sebuah keluarga termasuk miskin atau berkecukupan. Seiring dengan kemajuan teknologi informasi maka melahirkan sebuah metode pengambilan keputusan menggunakan fuzzy logic. Dalam penelitian ini, kemiskinan dianggap sebagai nilai linguistik yang tersamar karena tidak bisa diukur dengan angka sehingga perlu metode fuzzy logic untuk mentransfer menjadi sebuah kelompokkelompok angka dengan bantuan aplikasi microsoft excel dan diharapkan dengan cara tersebut maka sebuah keluarga apakah termasuk dalam kategori miskin atau tidak dapat dikelompokkan dengan jelas. 2.

LANDASAN TEORI Pada akhir abad ke 20 teori probabilitas memegang peranan penting untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian, hingga pada akhir tahun 1965, Prof. Lotfi A. Zadeh menjabarkan perhitungan matematik untuk menggambarkan ketidakjelasan atau kesamaran dalam bentuk variabel linguistik dalam papernya ‚Fuzzy Sets‛ pada Jurnal Information and Control (ZAD65). Zadeh berpendapat bahwa logika benar dan salah dari logika boolean tidak

dapat mengatasi masalah gradasi yang berada pada dunia nyata, untuk mengatasi masalah tersebut, Zadeh mengembangkan sebuah himpunan fuzzy. Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran, karena itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Ada dua jenis fuzzy expert system yaitu: kontrol fuzzy dan penalaran fuzzy, keduanya menggunakan fuzzy set namun berbeda dalam metodologi kualitatif (Siler, 2005). Kontrol proses fuzzy pertama kali berhasil dicapai oleh Mamdani (1976) dengan system fuzzy untuk mengendalikan pabrik semen. Sejak itu, kontrol fuzzy telah diterima secara luas, pertama di Jepang dan kemudian di seluruh dunia. Sebuah dasar sederhana sistem kontrol fuzzy adalah menerima angka sebagai masukan, kemudian menerjemahkan angka masukan ke dalam istilah linguistik seperti lambat, sedang, dan cepat (fuzzifikasi). Akhirnya, output istilah linguistik dijabarkan ke dalam jumlah output (defuzzifikasi). Beberapa tahun kemudian para ilmuan Jepang berhasil mengaplikasikan konsep fuzzy ke dalam berbagai peralatan elektronik maupun proses produksi dalam industri. Hingga saat ini konsep fuzzy sudah diterapkan pada beragam alat elektronik, misalnya: air conditioner (AC) dengan sistem kontrol berkonsep fuzzy untuk menjaga suhu ruangan agar tetap stabil. Pada mesin cuci, konsep fuzzy ditanamkan pada sensor sehingga sensor dapat mendeteksi warna, jenis pakaian dan jumlah pakaian sehingga sensor dapat memilih kombinasi paling cocok untuk suhu air, banyaknya deterjen dan waktu yang diperlukan untuk proses mencuci.

101


Dasar dari logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy yaitu himpunan yang mempunyai elemen yang keberadaanya ditentukan oleh derajat keanggotaan atau membership function dan hal tersebut merupakan ciri utama dari penalaran logika fuzzy. Beberapa alasan digunakannya logika fuzzy adalah bahwa konsep yang mendasari penalaran fuzzy adalah konsep matematis berupa teori himpunan yang mudah dimengerti sehingga logika fuzzy mampu beradaptasi dengan ketidakpastian, mampu menangani data yang homogen dan tidak tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear kompleks dan didasarkan pada bahasa sehari-hari yang mudah dimengerti. Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A ditulis µA(x) hanya memiliki dua kemungkinan yaitu: menjadi anggota himpunan (nilai=1) atau tidak menjadi anggota dalam himpunan (nilai=0). Sedangkan himpunan fuzzy mempunyai nilai keanggotaan pada rentang 0 sampai 1. Menurut Kusumadewi (2010), himpunan fuzzy mempunyai dua atribut yaitu: 1. Linguistik, yaitu penamaan keadaan tertentu dengan bahasa alami sehari-hari misalnya: dingin, hangat, panas. 2. Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukkan ukuran variabel. Fungsi keanggotaan (membersip function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara nol sampai satu. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan, yaitu:

1.

a.

Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada dua keadaan himpunan fuzzy yang linear yaitu: Representasi Linear Naik

Sumber: Kusumadewi dan Purnomo (2010)

Gambar 1. Representasi Linear Naik Rumus Fungsi Keanggotaan: 0; 

xa

1; 

xb

[ x]  ( x  a) /(b  a); a  x  b

b.

Representasi Linear Turun


Gambar 2. Representasi Linear Turun Rumus fungsi keanggotaan: xb 0;  [ x]  (b  x) /(b  a); a  x  b 1; xa 

102


2.

Representasi Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis (linear).

naik dan turun (misal: varibel sangat murah bergerak ke murah, normal, mahal dan ke sangat mahal). Pada sisi bahu tidak mengalami perubahan (misal: pada bahu kanan kenaikan harga akan tetap berada pada variabel sangat mahal).


Gambar 3. Representasi Kurva Segitiga Rumus Fungsi Keanggotaan: 0; x  a atau x  c  [ x]  ( x  a) /(b  a); a  x  b (b  x) /( c  b); b  x  c 


Gambar 5. Representasi Kurva Bahu 3.

Representasi Kurva Trapesium Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan satu.


Gambar 4. Representasi Kurva Trapesium Rumus Fungsi Keanggotaan: x  d atau x  a 0; ( x  a) /(b  a); a  x  b  [ x ]   (d  x) /( d  c); c  x  d 1; b  x  c

4.

Representasi Kurva Bentuk Bahu Daerah yang terletak di tengahtengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga yang pada sisi kanan dan kirinya akan

Ada beberapa operasi yang didefinisikan secara khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan fuzzy. Nilai keanggotan dari operasi dua himpunan dikenal dengan nama fire strength. Ada tiga operator yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu: 1. Operator AND 2. Operator OR 3. Operator NOT Pada kenyataannya kadang dibutuhkan data yang bersifat ambiguous maka untuk mengatasinya dengan menggunakan database fuzzy. Salah satunya adalah model Database Tahani. Database model Tahani masih menggunakan relasi standar tetapi menggunakan teori himpunan fuzzy untuk mendapatkan informasi pada querynya (Kusumadewi, 2010). Ada dua cara untuk memasukkan unsur fuzzy ke dalam database yaitu fuzzy database dan fuzzy query database. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang dipakai untuk mendukung pengambilan

103


keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik. Menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa. Adapun tahapan dalam membuat SPK adalah: 1. Menentukan definisi masalah, 2. Mengumpulkan data atau elemen informasi yang relevan, 3. Mengolah data menjadi informasi berbentuk laporan grafik maupun tulisan 4. Menentukan alternatif solusi Tujuan dari SPK adalah: 1. Membantu menyelesaikan masalah semi terstruktur 2. Mendukung manajer dalam mengambil keputusan 3. Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan Dalam pemrosesannya, SPK dapat menggunakan bantuan dari sistem lain seperti Artificial Intelligence, Expert System dan Fuzzy Logic. 3.

METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini merupakan eksperimen dari penulis untuk mencoba menerapkan logika fuzzy sebagai pendukung keputusan untuk menentukan keluarga miskin. Logika fuzzy dipilih karena parameter kemiskinan mempunyai nilai yang tersamar dan linguistik. Adapun langkah-langkah yang penulis lakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1.

Kriteria Kemiskinan Pada tahun 2000 Badan Pusat Statistik (BPS) melakukan Studi Penentuan Kriteria Penduduk Miskin (SPKPM 2000) untuk mengetahui karakteristik-karakteristik rumah tangga yang mampu mencirikan kemiskinan secara konseptual (pendekatan kebutuhan dasar/garis kemiskinan). Hal ini menjadi sangat penting karena pengukuran makro (basic needs) tidak dapat digunakan untuk mengidentifikasi rumah tangga/penduduk miskin di lapangan. Informasi ini berguna untuk penentuan sasaran rumah tangga program pengentasan kemiskinan (intervensi program). Cakupan wilayah studi meliputi tujuh provinsi, yaitu Sumatera Selatan, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Nusa Tenggara Barat, Kalimantan Barat, dan Sulawesi Selatan. Dari hasil SPKPM 2000 tersebut, diperoleh 8 variabel yang dianggap layak dan operasional untuk penentuan rumah tangga miskin di lapangan. Skor 1 mengacu kepada sifat-sifat yang mencirikan kemiskinan dan skor 0 mengacu kepada sifat-sifat yang mencirikan ketidakmiskinan. Kedelapan variabel tersebut adalah: 1. Luas Lantai Perkapita: a. <= 8 m2 (skor 1) b. > 8 m2 (skor 0) 2. Jenis Lantai : a. Tanah (skor 1) b. Bukan Tanah (skor 0) 3. Air Minum/Ketersediaan Air Bersih: a. Air hujan/sumur tidak terlindung (skor 1) b. Ledeng/PAM/sumur terlindung (skor 0) 4. Jenis Jamban/WC: a. Tidak Ada (skor 1) b. Bersama/Sendiri (skor 0) 5. Kepemilikan Asset: a. Tidak Punya Asset (skor 1) b. Punya Asset (skor 0)

104


6. Pendapatan (total pendapatan per bulan): a. <= 350.000 (skor 1) b. > 350.000 (skor 0) 7. Pengeluaran (persentase pengeluaran untuk makanan): a. 80 persen + (skor 1) b. < 80 persen (skor 0) 8. Konsumsi lauk pauk (daging, ikan, telur, ayam): a. Tidak ada/ada, tapi tidak bervariasi (skor 1) b. Ada, bervariasi (skor 0) Diagram Blok

{

{

(3.1)

b.

Data penduduk dianggap miskin

Kriteria kemiskinan BPS

Derajat keanggotaan

Domain Fuzzy

Variabel Pendapatan 1

rendah

sedang

tinggi

Derajat Keanggotaan µ(x)

2.

{

0 250

300

400

Pendapatan (ribu rupiah)

Fire Strength

Gambar 8. Grafik Representasi Pendapatan

Data penduduk miskin

Gambar 6. Diagram Blok {

Menentukan Derajat Keanggotaan Dari delapan variabel diatas yang dapat di fuzzifikasi adalah variabel luas lantai, kepemilikan aset, pendapatan, pengeluaran dan konsumsi lauk-pauk. a. Variabel luas lantai perkapita


3.

1

sempit

{

luas

sedang

{

(3.2) 0 8

10 Luas (m2)

12

Gambar 7. Grafik Representasi Luas

105


c.

Variabel Pengeluaran { rendah

tinggi


1

sedang

(3.4)

0

50

75

4. PEMBAHASAN 4.1 Perhitungan Menggunakan Microsoft Excel Dalam penelitian ini berkaitan dengan Fuzzy Tahani sehingga menggunakan logika if then, karena penelitian ini bersifat eksperimental maka penulis mencoba menyelesaikan masalah dengan membuat perhitungan derajat keanggotaan dengan menggunakan bantuan Micosoft Excel.

100

Pengeluaran (%)

Gambar 9. Grafik Representasi Pengeluaran

{

Tabel 1. Rumus Variabel Luas

{

{

(3.3) d.

Variabel Variasi Lauk Pauk sedikit

sedang

banyak


1

Himpunan

Rumus Excel

µLuasSempit [l] µLuasSedang [l] µLuasLuas [l]

=IF(l<=8;1;IF(l<10;(10l)/2;0)) =IF(OR(l<=8;l>=12);0;IF(l< =10;(l-8)/2;(12-l)/2)) =IF(l<=10;0;IF(l<12;(l10)/2;1))

Tabel 2. Rumus Variabel Pendapatan Himpunan

Rumus Excel

µPendapatanRen dah[i] µPendapatanSeda ng [i]

=IF(i<=250;1;IF(i<300;( 300-i)/50;0)) =IF(OR(i<=250;i>=400) ;0;IF(i<=300;(i250)/50;(400-i)/100)) =IF(i<=300;0;IF(i<400;( i-300)/100;1))

µPendapatanTing gi [i]

0

Tabel 3. Rumus Variabel Belanja 1

3

5

Variasi Lauk Pauk

Gambar 10. Grafik Representasi Variasi Lauk

{

Himpunan

Rumus Excel

µBelanjaRend ah[b] µBelanjaSeda ng [b]

=IF(b<=50;1;IF(b<75;(75b)/25;0)) =IF(OR(b<=50;b>=100);0;IF (b<=75;(b-50)/25;(100b)/25)) =IF(b<=75;0;IF(b<100;(b75)/25;1))

µBelanjaTing gi [b]

{

106


Tabel 4. Rumus Variabel Variasi Lauk Himpunan

Rumus Excel

µLaukSediki t[a] µLaukSedan g [a] µLaukBanya k [a]

=IF(a<=50;1;IF(a<75;(75a)/25;0)) =IF(OR(a<=50;a>=100);0;IF(a <=75;(a-50)/25;(100-a)/25)) =IF(a<=75;0;IF(a<100;(a75)/25;1))

Tabel 7. Hasil Perhitungan Belanja Data Belanja %

Hasil perhitungan menggunakan Microsoft Excel menghasilkan derajat keanggotaan yang bernilai antara nol sampai dengan satu sebagai berikut: Tabel 5. Hasil Perhitungan Luas Data Luas Rumah (m2)

Sedang

Sedang

Tinggi

60

0,6

0,4

0

80

0

0,8

0,2

75

0

1

0

50

1

0

0

85

0

0,6

0,4

100

0

0

1

75

0

1

0

65

0,4

0,6

0

70

0,2

0,8

0

90

0

0,4

0,6

Tabel 8. Hasil Perhitungan Lauk

Derajat Keanggotaan Sempit

Derajat Keanggotaan Rendah

Luas

Data Variasi Lauk

Sedikit

Sedang

Banyak

Derajat Keanggotaan

8

1

0

0

1

1

0

0

8

1

0

0

2

0

1

0

7

1

0

0

1

1

0

0

9

0,5

0,5

0

1

1

0

0

6

1

0

0

2,5

0

0,5

0,5

12

0

0

1

3

0

0

1

12

0

0

1

4

0

0

1

9

0,5

0,5

0

3

0

0

1

9

0,5

0,5

0

2

0

1

0

9,5

0,25

0,75

0

1,5

0,5

0,5

0

Tabel 6. Hasil Perhitungan Pendapatan Derajat Keanggotaan

Pendapatan (ribu)

Rendah

Sedang

Tinggi

275

0,5

0,5

0

350

0

0,5

0,5

150

1

0

0

200

1

0

0

375

0

0,25

0,75

400

0

0

1

500

0

0

270

0,6

300

0

350 200

Tingkatan kemiskinan yang dianggap tertinggi adalah jika luas rumah sempit, pendapatan rendah, belanja tinggi dan variasi lauk sedikit (lihat tabel 9) Tabel 9. Derajat Keanggotaan Rata-rata Derajat Keanggotaan

1

Luas: Sempit

Pend. : Rendah

Belanja: Tinggi

Lauk: Rendah

Rata2

0,4

0

1

0,5

0

1

0,625

1

0

1

0

0,2

0

0,3

0

0,5

0,5

1

1

0

1

0,75

1

0

0

0,5

1

0

1

0,625

1

0

0,4

0

0,35

0

0

1

0

0,25

0

0

0

0

0

0,5

0,6

0

0

0,275

0,5

0

0

0

0,25

0

0,6

0,5

0,125 0,337 5

107


Dari hasil rata-rata di atas maka dapat dapat ditentukan tingkat kemiskinannya, tingkatan tertinggi adalah yang mendekati satu dan terendah yang mendekati nol.

Suryabrata, Sumadi. 2013. Metodologi Penelitian. Jakarta: Rajawali Pers. http://www.bps.go.id/menutab.php?ta el=1&id_subyek=23. 31 Juli 2013

5. A.

PENUTUP Kesimpulan Manfaat konsep logika fuzzy yang digunakan untuk menentukan apakah sebuah keluarga termasuk dalam kategori miskin atau tidak adalah: membantu menentukan kategori kemiskinan secara lebih objektif, lebih efektif dan dapat membantu dalam memberikan informasi dan analisa lebih komprehensif. B.

SARAN Pada penelitian ini konsep logika fuzzy diterapkan dalam bentuk perhitungan excel sehingga untuk lebih efektifnya sebaiknya dibangun sebuah aplikasi sehingga operator lebih mudah mengoperasikan tanpa harus memehami konsep fuzzy. Untuk keperluan analisa dan kearsipan maka aplikasi tersebut harus disertai database sehingga.

DAFTAR PUSTAKA William Siler, James J. Buckley.2005.Fuzzy Expert System and Fuzzy Reasoning. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Kurniawan, Yahya. 2007. Tip dan Trik Microsoft Excel 2007. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Direktorat Analisis Statistik. 2008. Analisis dan Penghitungan Tingkat Kemiskinan 2008. Jakarta: Badan Pusat Statistik. Kusumadewi, S. Purnomo, H. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.

108


INDEKS PENULIS JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014

Agung Sasongko, WEB-BUG DENGAN MEMANFAATKAN VARIABLE SERVER PHP UNTUK MENGUMPULKAN INFORMASI AKTIVITAS PENGUNJUNG WEBSITE, Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 1 – 10. Bekti Maryuni Susanto, K-NEARST NEIGBOUR (KNN) UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN JARINGAN KOMPUTER PADA INTRUSION DETECTION DATASET , Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 11 – 18. Daniel Oktodeli Sihombing, PERANCANGAN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS WEB STUDI KASUS KONSULTASI TUGAS AKHIR MAHASISWA, Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 19 – 28. Dedi Saputra, PENGEMBANGAN STRATEGI BELAJAR DAN PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN MODEL MULTIMEDIA INTERAKTIF (SEBUAH TINJAUAN), Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 29 – 40. Feri Prasetyo H, PENGGUNAAN MICROSOFT EXCEL DALAM PERHITUNGAN INDEKS KEPUASAN MASYARAKAT (STUDI KASUS PADA UNIT PELAYANAN SIM SATLANTAS KOTA BEKASI), Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 41 – 54. Lisnawanty, RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM DISTRIBUSI PRODUK PADA INVENTORY ROUTING PROBLEM DENGAN PENDEKATAN HEURISTIK (STUDI KASUS: PERUSAHAAN YAKULT), Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 55 – 64. M. Qadafi Khairuzzaman, ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PERPUSTAKAAN SEKOLAH (STUDI KASUS: SMP NEGERI 5 PONTIANAK), Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 65 – 76. Sandra Jamu Kuryanti, PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK SEKOLAH BERBASIS WEB DENGAN JAVA, Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 77 – 86. Wina Yusnaeni, STRATEGI PEMBERIAN BONUS KARYAWAN PABRIK KACA UNTUK MENINGKATKAN KINERJA KARYAWAN DENGAN ANALYTIC NETWORK PROCESS (ANP), Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 87 – 99. Yoyok Rohani, MENENTUKAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC, Vol. 2 No. 1 Juni 2014. Halaman 100 – 108.

97


RIWAYAT HIDUP PENULIS JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014

Agung Sasongko, dilahirkan di Balikpapan, pada tanggal 21 Agustus 1986. Saat ini beliau bekerja sebagai Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika sejak tahun 2012, bergabung di AMIK ‚BSI Pontianak‛ sejak tahun 2008, dan memiliki jenjang kepangkatan Asisten Ahli. Beliau mengajar mata kuliah dalam bidang aplikasi komputer. Beliau menamatkan pendidikan Sarjana Ilmu Komputer dari STMIK AMIKOM Yogyakarta (lulus tahun 2007) dan Magister Ilmu Komputer dari STMIK Nusa Mandiri Jakarta (lulus tahun 2012). Tulisan beliau yang telah diterbitkan, antara lain: Rancangan Implementasi Jaringan Komputer Berbasis Router Mikrotik Studi Kasus AMIK ‚BSI Pontianak‛ (diterbitkan pada Jurnal Paradigma Maret 2011), Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Umum dan Mengetahui Obat Herbalnya Menggunakan Mesin Inferensi Forward Chaining Berbasis Web-Mobile (diterbitkan pada Jurnal Paradigma, Vol. XIV No. 2 September 2012, ISSN 1410-5963), dan Perancangan Content Management System (CMS) Weblog Organisasi Menggunakan Pendekatan Teknik Model View Controller (MVC) (diterbitkan pada Jurnal Khatulistiwa Informatika, Vol. 1 No. 1 Desember 2013, ISSN 2339-1928). Bekti Maryuni Susanto, lahir di Gudungkidul 25 Juni 1984. Beliau menyelesaikan Sarjana S1 pada Program Studi Pendidikan Teknik Elektro Universitas Negeri Yogyakarta pada tahun 2010, dan menyelesaikan studi Pasca Sarjana pada Program Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta pada tahun 2012. Makalah yang pernah dipublikasikan Sistem Manajemen Keamanan Informasi pada Organisasi Kesehatan Berdasarkan ISO 27799 yang dimuat dalam Prosiding SNIK UNDIP 2012 ISBN 9789797568412, Penerapan Cloud Computing untuk Usaha Kecil dan Menengah dimuat dalam Prosiding Seminar Nasional Teknoin 2012 ISBN 9789799696439, Mengukur Keamanan Informasi: Studi Komparasi ISO 27002 dan NIST 800-55 dimuat dalam Prosiding SENTIKA 2013 ISSN 2089-9815, Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 dalam Mendeteksi Kesuburan dimuat dalam Prosiding SNIT 2013 ISBN 978602921342, Naïve Bayes untuk Mendeteksi Gangguan Jaringan Komputer dengan Seleksi Atribut Berbasis Korelasi dimuat dalam Jurnal Bianglala Informatika Vol. 1 No. 1 September 2013 ISSN 2338-8145. Daniel Oktodeli Sihombing, lahir di Cirebon pada tanggal 27 Oktober 1986. Beliau adalah dosen pengajar pada AMIK ‚BSI Pontianak‛ sejak tahun 2009. Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana S1 Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura Pontianak dan S2 Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Sebelum berstatus sebagai pengajar pada AMIK ‚BSI Pontianak‛, beliau pernah menjadi Asisten Laboratorium Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Pontianak dan Asisten Dosen Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura Pontianak. Karya ilmiah beliau yang pernah diterbitkan, antara lain: (1) Perancangan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah dengan Pencarian Berbasis Bahasa Alami, diterbitkan pada SNATI 2010 Yogyakarta dengan ISSN 1907-5022, dan (2) Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemilihan Konsentrasi Tugas Akhir (Studi Kasus: AMIK ‚BSI Pontianak‛), yang dimuat dalam SNIT 2013 ISBN 9786029921342.

98


Dedi Saputra, lahir pada tanggal 14 Juli 2078. Saat ini beliau berstatus sebagai Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika. Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana S1 pada Pendidikan Teknik Elektronika FT Universitas Negeri Padang, dan Magister Ilmu Komputer dari STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Saat ini, beliau mengajar pada AMIK ‚BSI Pontianak‛. Karya ilmiah beliau yang pernah diterbitkan, antara lain: (1) Program Logic Array (PLA) sebagai Media Pemrograman Programmable Read Only Memory (PROM), diterbitkan pada Jurnal Paradigma, Vol. IX No. 3 Agustus 2007, ISSN 1410-5963, (2) Kurikulum dari Masa ke Masa (Sebuah Tinjauan), diterbitkan pada Jurnal Cakrawala, Vol. VII No. 3 Agustus 2007, ISSN 1411-8629, dan (3) Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Produk pada Perusahaan Skala Kecil dan Menengah Berbasis Simulasi, diterbitkan pada Prosiding Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2012, ISBN 9786029876802 Feri Prasetyo H, saat ini tinggal di Jalan Tipar Cakung, No. 64, Cakung Barat Kotamadya Jakarta Timur, Provinsi DKI Jakarta. Beliau adalah dosen pengajar pada AMIK ‚BSI Jakarta‛ sejak tahun 2008 dengan jabatan fungsional sebagai Asisten Ahli. Beliau menamatkan pendidikan S1 Sistem Informasi pada ST-IKOM Jakarta dan S2 Manajemen Information System pada STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Jurnal dan prosiding beliau yang telah dipublikasikan, antara lain: (1) Analisis Faktor Pengambilan Keputusan Pemilihan Jurusan dengan Analisis Conjoint Berdasarkan Preferensi Mahasiswa Jurusan MI, (2) Internet sebagai Media Digital Marketing dalam Pengenalan Pariwisata Indonesia, (3) Penggunaan TIK dalam Otomatisasi Kantor untuk Efisiensi, Efektivitas dan Kepuasan Pengguna Wireless sebagai Media Ujian Berbasis Online, (4) Preferensi Pemilik Industri Kreatif dan UKM Terhadap Penerapan ICT pada Penerapan Listrik Prabayar sebagai Inovasi Kreativitas dan Daya Saing. Lisnawanty, dilahirkan di Pontianak, pada tanggal 12 Januari 1986. Saat ini beliau berstatus sebagai Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika pada tahun 2011, bergabung pada AMIK ‚BSI Pontianak‛ pada tahun 2009. Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana S1 pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura Pontianak pada tahun 2009, dan Magister Ilmu Komputer dari STMIK Nusa Mandiri Jakarta pada tahun 2012. Karya ilmiah beliau yang pernah diterbitkan, antara lain: (1) Sistem Informasi Iklim Berbasis SMS (Short Message Service) bagi Para Petani di Perdesaan, diterbitkan pada Jurnal Paradigma, Vol. XIII No. 2 September 2011, ISSN 1410-5963), serta (2) Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Produk pada Perusahaan Skala Kecil dan Menengah Berbasis Simulasi (diterbitkan pada Prosiding Konferensi Nasional Sistem Informasi 2012, ISBN 9786029876802. Email: [email protected]. M. Qadafi Khairuzzaman, dilahirkan di Pontianak, tepatnya pada tanggal 17 April 1988. Beliau adalah dosen pada AMIK ‚BSI Pontianak‛ sejak tahun 2012. Beliau menyelesaikan pendidikan S1 pada STMIK Pontianak (lulus tahun 2011), dan sedang melanjutkan pendidikan S2 pada STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Sandra Jamu Kuryanti, dilahirkan di Lubuk Linggau, pada tanggal 21 Januari 1981. Saat ini beliau bekerja sebagai Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika sejak tahun 2004, dan memiliki kepangkatan Asisten Ahli. Beliau adalah Sarjana Ilmu Komputer dari STMIK Swadharma Jakarta (lulus tahun 2005) dan Magister Ilmu Komputer dari STMIK Nusa Mandiri Jakarta (lulus tahun 2010). Tulisan yang pernah beliau buat, antara lain: (1) Penerapan dan Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi sebagai Sarana dalam

99


Proses Pembelajaran di Dunia Pendidikan, diterbitkan pada Jurnal Cakrawala, Vol. XI No. 2 September 2011, ISSN 1411-8629, serta (2) Wirausaha dan Upaya Peningkatan Laba Usaha dengan Menggunakan Strategi Manajemen Pemasaran dan MSDM, diterbitkan pada Jurnal Widya Cipta, Vol. III No. 2 September 2012, ISSN 1411-8729. Email: [email protected]. Wina Yusnaeni, lahir di Bekasi pada tanggal 3 Juli 1985. Saat ini beliau berstatus sebagai Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika. Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana S1 Sistem Informasi pada STMIK Nusa Mandiri Jakarta dan S2 Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Karya ilmiah beliau yang pernah diterbitkan, yaitu Perancangan Sistem Informasi Penolakan Barang Kirim dengan Metode Waterfall pada Jasa Pengiriman, yang dimuat pada Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi (SNIT) 2014. Yoyok Rohani, lahir di Purworejo pada tanggal 22 Januari 1977. Beliau adalah Staf Akademik pada Bina Sarana Informatika dan sebagai staf pengajar pada AMIK ‚BSI Yogyakarta‛. Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana S1 Program Studi Teknik Sipil pada Universitas Muhammadiyah Purworejo dan S2 Magister Ilmu Komputer pada STMIK Nusa Mandiri.

100


KETENTUAN PENULISAN JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA

Jurnal Khatulistiwa Informatika diterbitkan dua kali dalam satu tahun oleh AMIK ‚BSI Pontianak‛. Karya ilmiah yang dimuat dalam Jurnal meliputi tulisan tentang gagasan konseptual, kajian analitis dan aplikasi teori, studi kepustakaan dan hasil penelitian dalam bidang Informatika, Pendidikan, dan Manajemen dan Bisnis. Karya ilmiah yang dikirimkan bersifat asli, belum pernah diterbitkan/dipublikasikan di media cetak lain dan ditulis dalam ragam Bahasa Indonesia atau dalam Bahasa Inggris. 1. 2. 3. 4.

5.

6.

7.

8.

9.

Karya ilmiah adalah hasil penelitian, hasil pemikiran, dan/atau hasil penelitian lapangan yang mengungkap dan menganalisis seni. Karya ilmiah bukan hasil plagiarism dan belum pernah dimuat di jurnal/berkala ilmiah lainnya. Karya ilmiah ditulis dengan Bahasa Indonesia antara 6–12 halaman, menggunakan kertas A4, 1 spasi, font PalatinoLinotype 10 pt, dengan program MS-Word. Judul tidak lebih dari 12 kata. Jika karya ilmiah merupakan ringkasan tesis, judul karya ilmiah tidak boleh sama dengan judul tesis, karena karya ilmiah merupakan inti dari tesis. Nama Penulis tidak disertai gelar akademik. Di bawahnya dicantumkan alamat lembaga tempat bekerja atau alamat korespondensi dan e-mail. Jika sedang melanjutkan studi, dapat pula disertakan alamat lembaga studinya. Abstrak ditulis dengan Bahasa Inggris (ABSTRACT) dan Bahasa Indonesia (INTISARI) maksimal 300 kata dalam satu paragraph, yang memuat: rumusan masalah, pendekatan/landasan teori dan cara penulisan, dan simpulan penelitian. Abstrak disertai kata kunci tidak lebih dari 5 kata. Sistematika penulisan ditentukan sebagai berikut. a. Pendahuluan, mencerminkan latar belakang, permasalahan, pendekatan, tujuan, manfaat, serta lingkup penelitian, tetapi penulisannya tidak seperti laporan penelitian atau makalah. b. Landasan Teori, berisi teori yang merujuk pada referensi yang berhubungan dengan bahasan. c. Metode Penelitian, berisi uraian secara rinci mengenai bahan, alat dan materi penelitian, teknik pengumpulan data dan analisis data. d. Pembahasan, terdiri atas beberapa subbahasan dari hasil penelitian. e. Penutup, berisi kesimpulan dan saran dari hasil penelitian. Referensi dianjurkan ‘yang mutakhir’, ditulis dalam teks, footnote hanya untuk menjelaskan istilah khusus. Contoh: Fungsi seni adalah membantu perkembangan kesadaran manusia dan memajukan sistem sosial (Plekhanov, 2006:1). Atau: Didasarkan atas siapa penontonnya, Soedarsono (2002:123) mengelompokkan seni pertunjukan dalam tiga fungsi primer, yakni (1) sebagai sarana ritual, (2) sebagai hiburan pribadi, dan (3) sebagai prestasi estetis. Kepustakaan tidak perlu banyak tetapi berkaitan langsung dengan topik artikel. Contoh penulisan kepustakaan:

101


Salim, Agus. 2002. Perubahan Sosial, Sketsa Teori dan Refleksi Metodologi Kasus Indonesia. Yogyakarta: Tiara Wacana. Becker, Howard S. 1984. Art Worlds. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press. Holt, Claire. 2000. Melacak Jejak Perkembangan Seni di Indonesia. Terj. RM. Soedarsono. Bandung: Arti_Line. Zuliani, Sri. 2012. Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Harga Saham pada Perusahaan Mining and Mining Service di Bursa Efek Indonesia (BEI). Jurnal Aplikasi Bisnis, Vol. 3 No. 1, Oktober 2012. 10. Gambar atau foto diharapkan mendukung teks dan disajikan dalam format JPEG atau TIFF. Karya ilmiah berbentuk hardcopy (yang disertai soft copy) dapat dikirim kepada: Redaksi Jurnal AMIK ‚BSI Pontianak‛ Jalan Abdurahman Saleh No. 18 A, Kalimantan Barat Telp: (0561) 583924, Fax: (0561) 583934 Artikel dalam bentuk soft copy dapat dikirim melalui e-mail: [email protected]

◆ Dewan Redaksi Jurnal AMIK “BSI Pontianak” ◆

102

JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 2 NO. 1 JUNI 2014 PENGUNAAN MICROSOFT EXCEL DALAM PERHITUNGAN INDEKS KEPUASAN MASYARAKAT

Recommend Documents