Volume 2 Nomor 12, Januari 2016

Volume 2 Nomor 12, Januari 2016

Cost Estimation in Designing Cold Storage Powered Photovoltaic System (COSPV) For Two Tons of Fish in Indonesia (Boni Sena, Fauzun, Indarto) Peranan dan dukungan teknologi informasi dalam peningkatan kualitas layanan perguruan tinggi swasta di daerah (Mohamad Jajuli) Aplikasi struktural equation models (sem) sebagai parameter penentuan calon mahasiswa teknik informatika Universitas Singaperbangsa Karawang (Mulyanto dan Didi Juardi) Sistem pendukung keputusan kriteria rumah tangga menggunakan model logikafuzzy linier. (Nurfalah dan Slamet Abadi)

DARI REDAKSI Pembina & Pelindung Ketua STT Muhammadiyah Pemimpin Umum/ Penanggung Jawab Ir. Awang Surya, M.M. Dewan Redaksi Ir. Firmansyah Azharul Prof.Ir.Amiral Aziz,Msc Ir. Suroso, MT Pamuji Agustiar, ST Kristanto Mulyono, ST Djoko Nusanto, S.Pd., MT Ashari Imamudin, S.Kom., M.Kom. Miftahul Imtihan, S.T. Pria Sukamto, S.Kom., M.Kom. Aswin Domodite, S.T, M. Eng Nafan Suwito, S.T. Editor Hilman Solih, S.T. M. Anas Sobarnas, ST Suwaryo Nugroho, S.T., M.T Sekretaris Redaksi Narwoko Tata Letak (Layout) Drs. Slamet Abadi Desain Grafis Agus Sofyan

Bismillahirrahmanirrahim Assalamu’alaikum Wr. Wb. Dengan puji syukur kehadirat Allah swt. dan salawat serta salam kepada Junjungan Nabi Besar Muhammad saw., terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu terbitnya majalah edisi Volume 2 Nomor 12, Januari 2016. Banyak kendala yang dihadapi dalam proses pembuatan jurnal ilmiah edisi ini akan tetapi dengan dukungan rekan dosen dan lembaga maka jurnal edisi ini dapat terbit. Pada edisi ini memuat 4 (empat) judul terdiri dari : Cost Estimation in Designing Cold Storage Powered Photovoltaic System (COSPV) For Two Tons of Fish in Indonesia, Peranan dan dukungan teknologi informasi dalam peningkatan kualitas layanan perguruan tinggi swasta di daerah, Aplikasi struktural equation models (sem) sebagai parameter penentuan calon mahasiswa teknik informatika Universitas Singaperbangsa Karawang, Sistem pendukung keputusan kriteria rumah tangga menggunakan model logika fuzzy linier. Harapan redaksi dengan terbitnya jurnal ilmiah ini akan memberikan nuansa ilmiah di lingkungan STTM Cileungsi dan dapat ditingkatkan jumlah judul dan kualitas jurnalnya. Kami berharap kepada pembaca berkenan memberikan masukan kritik dan saran untuk kemajuan jurnal ilmiah ini di masa mendatang. Semoga jurnal ilmiah ini memberikan manfaat kepada kita semua amin. Billahitau k walhidayah, Wassalamu’alaikum Wr. Wb. Redaksi

DAFTAR ISI Cost Estimation in Designing Cold Storage Powered Photovoltaic System (COSPV) For Two Tons of Fish in Indonesia (Boni Sena, Fauzun, Indarto)

1

Peranan dan dukungan teknologi informasi dalam peningkatan kualitas layanan perguruan tinggi swasta di daerah (Mohamad Jajuli)

12

Aplikasi struktural equation models (sem) sebagai parameter penentuan calon mahasiswa teknik informatika Universitas Singaperbangsa Karawang (Mulyanto dan Didi Juardi)

19

Sistem pendukung keputusan kriteria rumah tangga menggunakan model logika fuzzy linier. (Nurfalah dan Slamet Abadi)

24

Diterbitkan Diterbikan Oleh :Oleh :

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah - Cileungsi Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah - Cileungsi AlamatAlamat RedaksiRedaksi : : Jl.Anggrek I No 86 Perum PT.Semen Cibinong Cileungsi 16820 16820 Jl.Anggrek I No 86 Perum PT.Semen Cibinong Cileungsi TelponTelpon : 021-82495502 Fax : 021: 021-82495502 Fax82480034 : 021- 82495502

Website : www.sttmc.ac.id e-mail : [email protected] Website : www.sttmcileungsi.ac.id e-mail : [email protected]

COST ESTIMATION IN DESIGNING COLD STORAGE POWERED PHOTOVOLTAIC SYSTEM (COSPV) FOR TWO TONS OF FISH IN INDONESIA

1)

Boni Sena1), Fauzun2), Indarto3) Graduated Student of Mechanical and Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University 2),3) Mechanical and Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University Corresponding Email : [email protected]

ABSTRACT Indonesia has two potential resources such as abundant solar irradiation and fisheries production. This potency can be used to solve the problem in electrification ratio and inadequate application of cold storage for fisherman in remote islands. This paper wants to propose the cold storage powered photovoltaic system (COSPV) as alternative solution to overcome the problem. Research is started by designing the cold storage system and photovoltaic system. The process of designing cold storage system is made by using diagram P-h of R22 for evaporating temperature is -27oC and condensing temperature is 40oC. Pipe of cold storage system use copper material. The process of designing photovoltaic system is made by determining capacity of each component. Estimation cost of COSPV system has been made to provide information about how much cost of the COSPV system. The prices of each component in COSPV system are obtained by contacting the supplier and manufacturer. The results of prices for cold storage components are Rp.28,5 million for compressor, Rp.45,7 million for evaporator, and Rp.18,7 million for condenser. Total estimation cost of cold storage system for 2 tons of fish is Rp.123,1 million. The results of prices for photovoltaic system are Rp.3,7 billion for photovoltaic modules, Rp.29,1 million for inverter and Rp.122,9 million for battery. Total estimation cost of photovoltaic system for 2 tons of fish is Rp.5,13 billion. Total estimation cost of COSPV is very expensive because of the latent heat from fish product. Keywords : cold storage, photovoltaic system, estimation cost, COSPV

I. INTRODUCTION Indonesia is one of the developing countries in Asia. Energy supply is a very important factor in promoting country development [16]. Indonesia proven reserves for crude oil and natural gas are estimated to last for 23 years and 52 years respectively [25]. Due to Indonesia’s rapid depletion in oil and natural gas reserves, Indonesia must discover alternative energy source to sustain economic and energy development in the future [26]. Indonesia is a tropical country and located in the equator line, so it has abundant potential of solar energy [7]. Most area in Indonesia receives a quite intense of solar radiation with the daily average radiation approximately around 4 KWh/m2 [9]. Indonesia has potential to utilize solar energy as alternative energy source [28]. The total potential of photovoltaic system in Indonesia is about 94 TWh/year and the required installed capacity is around 80 GWp, based on PV modules with and efficiency of 15%. By using the full potential of grid connected PV 3.0 Mt CO2 emissions can be saved [33].

Jurnal Ilmiah Teknosains


1

1

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Indonesia has so many small and isolated islands which need electricity. In addition, the distribution of electricity to the area requires adequate transportation and high cost [7]. Electrification ratio in Indonesia is 73 % means that 62.4 million populations in Indonesia do not have access to electricity [6]. Figure 1 shows the electrification ratio in Indonesia.

Fig.1. Electrification ratio in Indonesia [6] Photovoltaic system can be used for electrification and it is the most suitable energy for remote and island area such as Indonesia in the term of resource availability and economic feasibility [14]. Indonesia is an archipelago country which has 5,8 million km2 of sea area [11]. Indonesia national fisheries production grow continuously at an average annual rate of 8,4 % (5.52 million tons in 2002 to about 8.24 million tons in 2007). The increase of fisheries production from estimation 10,18 million tons in 2008 become 12,73 million tons in 2009 with production of processing product from estimation 3,6 million tons on 2008 become 4,0 million tons on 2009. [10]. One of the problems in fish production is inadequate cold room or storage facilities [1]. The fact in Muara Angke, Teluk Jakarta is the application of cooling system in traditional fisherman is still inadequate. Fisherman is only sc ice cube to store fish [13]. The problem about application of storage facilities or cold room for fishery can be solved by applying cold storage to all Indonesia’s area. This action will have obstacle while the electricity is not distributed to all area in Indonesia. Therefore, cold storage powered solar energy is needed to overcome this problem. Indonesia had developed two photovoltaic systems such as solar home system (SHS) and street lighting system (SLS). The projects have been implemented in Sukatani village, which is the first village used PV system to generate electricity [31]. Indonesia has other projects of photovoltaic system such as solar boat lighting and indoor/outdoor incubator lighting in East Java. PV system has also been used to support fish floating nets lighting in village of Jangari, West Java and Cirata Dam. PV lighting system for house application has been used in Lampung, Sumatra Island [32]. This paper wants to design the cold storage powered photovoltaic module s and to calculate the manufacturing cost for the application of cold storage powered photovoltaic system (COSPV) in Indonesia.



2

2

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

2. MATERIALS AND METHOD There are two process of designing system in this research that is designing cold storage system and designing photovoltaic system. The process of getting price list was done by communicating with the suppliers. This process will be repeated until finish. The last process is estimation cost in designing cold storage by adding up all prices for each component of both systems. The research methodology is shown in figure 3. Research can be started by designing cold storage system. There are three steps in designing this system such as calculating cooling load, selecting component of cold storage and getting prices for each component of cold storage. Calculating cooling load is the first process to design cold storage system. There are seven cooling loads in this system such as infiltration, fish, lamp, human, transmission, fan evaporator, and container of product. The process of calculating cooling load has been explained in some literatures [48,49,55,56,57]. The second process in designing cold storage system is selection the components. Catalogue is needed to select the components of cold storage. There are three manufacturers that had been chosen as the components of cold storage [58,43,40]. The third process in designing cold storage is survey the price lists of each component. There is only one ways to get the price lists that is communicate with the suppliers through email [59]. Start Designing cold storage system Designing stand alone photovoltaic (PV) system Getting price list for each component of COSPV system Not Enough

Price Enough

Calculating manufacturing cost of COSPV system Finish

Fig.3. Research Methodology



3

3

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

3. THE RESULTS OF RESEARCH The results of research are presented in the following subsections. There are three subsections in this part such as calculation of cooling load,

3.1. Calculation of Cooling Load Total cooling load is calculated by using this equation : Q � = Q � + Q � + Q � + Q � + Q � + Q � + ��

Where, Qi Qf Ql Qh Qt Qb Qf QT

: Infiltration heat : Fish heat : Lamp heat : Human heat : Transmission heat : Container heat : Fan heat : Total heat

Infiltration heat is calculated by using infiltration rate and air change factor for 8 m3 volume cold room, room temperature -20oC, relative humidity 75 %, and environment temperature 33oC. Fish has specific heat before freezing 3,18 kJ/kg.K, specific heat after freezing 1,72 kJ/kg.K and latent heat 235 kJ/kg. One person has power 0,407 kW [56]. Fish has total mass 2 tons. One lamp has power 25 W. Transmission heat is calculated between environment temperature 33oC and room temperature -20oC. Safety factor for total cooling load is 10 % [56]. Fan evaporator has type GHN 050 2H.17/AHS50.M and power 800 W [58]. Basket fish has specific heat 1,5 kJ/kg.K and mass 5 kg [48]. Table 1. Total heat of each cooling load No 1 2 3 4 5 6 7

Cooling load Infiltration heat Fish heat Lamp heat Human heat Transmission heat Basket heat Fan evaporator heat Grand Total

Total Heat value (W) 350 8350 5,21 85 322,1 245,2 1113,1 10470,84 W

Safety factor has been added into grand total cooling load in order to avoid unexpectedly load [56]. Q � = Q �� + 10% Q �� Q � = 10178,03 W + 10%(10178,03 W) Q � = 11,52 kW



4

4

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Cooling load is calculated on the average 24 hours while cold storage won’t be operated for 24 hours. Cold storage is designed to operate for 20 hours [57,48]. The capacity of cold storage can be calculated by using this equation : Q = Q� x

Q = 11,52 kW x

24 �� 24 jam = 13,83 kW 20 jam

3.2. Selection Components of COSPV Selection components of COSPV are started by calculating mass flow of refrigerant and condenser capacity. Evaporating temperature is -27oC and condensing temperature is 40oC. Diagram P-h of R22 can be used to determine the value of h 1 , h 2 , h 3 and h 4 . Figure 4 shows diagram P-h of R22.

Fig.4. Diagram P-h of R22 [60] Mass flow of refrigerant (�� )can be calculated by using the equation in the below : �� = �� = 398,76 � 242,31 = 156,45

�� =

��

�� 13,83 kJ/s = = 0,088 ��/� �� 156,45 ��/��

Condensation capacity (q C ) can be calculated by using the equation in the below : �� = �� x (�� ) �� = (0,088 ��/�) x (452,83 � 242,31)�� = 18,61 �� Selection components of cold storage are made by using catalogue of each component. There are two kinds of catalogue that is software catalogue and manual catalogue. The results of selecting components for cold storage system are shown in the table 1. Jurnal Ilmiah Teknosains


5

5

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Table 1. Components of Cold Storage

Pipe of cold storage system used copper material. Each pipe has long three meters. Selection of piping system for cold storage system could be made by using catalogue of pipe and pipe selection table [61,62]. The results of pipe selection are shown in the table 2. Table 2. Pipe components of cold storage system No 1 2 3 4 5 6

Pipe Components Discharge pipe Liquid pipe Suction pipe Inlet and outlet connection Pipe bend Pipe tee

Total 5 6 6 22 5 3

Selection components of COSPV will be continued by designing photovoltaic system. The process of designing PV system can be started by determining of cold storage equipments powered by PV system as shown in table 3. Table 3. Cold storage equipments powered by PV system

The next process of designing PV system is system sizing for each component. There are five main components in PV system such as photovoltaic module, charge controller, inverter, battery and cable. Building of photovoltaic system used cold storage panels. The method and calculation process of system sizing PV system has been explained by some research [19,23]. The results of selecting components for photovoltaic system are shown in table 3



6

6

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Table 3. Components of photovoltaic system

3.3. Design of Cold Storage Powered Photovoltaic System (COSPV) The design of cold storage system powered solar module (COSPV) is shown in figure 2. The left area is photovoltaic system and the right area is cold storage system. The green area is photovoltaic system and the purple area is machine of cold storage.

Fig.3.Design of cold storage powered solar module [18] The composition components of photovoltaic system in the room will be explained in figure 4. This system comprises four main components such as photovoltaic module, charge controller, inverter, and battery. Photovoltaic module converts sunlight to electricity. Charge controller reverses current and prevents battery from getting overcharged and over discharged. Battery stores the electrical energy produced by the photovoltaic module and makes the energy provided in the night or cloudy days. Inverter converts DC voltage into AC voltage.

Fig.4.Components of photovoltaic system The composition of cold storage system will be explained in figure 5. There are nine components in this system such as compressor, condenser, evaporator, accumulator, solenoid valve, expansion valve, liquid receiver, sight glass, filters dryer. Jurnal Ilmiah Teknosains


7

7

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Compressor compresses the refrigerant so that the temperature and pressure of refrigerant will increase. Evaporator and condenser have function as heat exchanger for refrigerant. Expansion valve will expand the refrigerant adiabatically. Filter dryer is made from silica gel which filters impurities. Sight glass has function to check whether refrigerant has liquid phase or not. Solenoid valve has function to continue or to stop the flow of refrigerant in the system.

Fig.5. Components of cold storage system 3.2. Calculation of Estimation Cost for COSPV system Calculation of estimation cost for COSPV system is calculated by adding up cost of each component, installation cost, maintenance cost and labor cost. Costs of COSPV components are obtained by contacting the supplier [59]. Installation cost, maintenance cost and labor cost of COSPV system are obtained by using equation from some references [21, 23, 50, 51, 52]. The results of cost estimation for cold storage system are shown in the table below. There are three cost components such as cost of components, cost of electrical system and cost of piping system.

Installation cost for cold storage system is 15% of the total cost, maintenance cost and labor cost are 1% of total cost [50, 51, 52]. Table 4. Cost estimation of Cold Storage System

The results of cost estimation for photovoltaic system are shown in the table 5. Installation cost for photovoltaic system is 10% of the total cost, maintenance cost and labor cost are 2% of total cost [21, 23]. Table 5. Cost Estimation of Photovoltaic System



8

8

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Total estimation cost of cold storage powered photovoltaic system (COSPV) for two tons fish is total cost of cold storage system and total cost of photovoltaic system. The total cost of COSPV is Rp5.253.862.264,53.

4. CONCLUSION The estimation cost of cold storage powered photovoltaic system (COSPV) is very expensive because the usage of photovoltaic module. Expensive cost in photovoltaic module is caused by the latent heat from fish product [34]. Moreover, the price of photovoltaic module is still expensive in the currency of Indonesia. The estimation cost of COSPV is not profitable in the initial cost but this system has high possibility as future project application in Indonesia. By applying this system, Indonesia can overcome the electrification ratio in remote area and inadequate application of cold room for fishery. The future research in COSPV system is to analyze the cash flow diagram, life cycle cost, and breakeven point. Comparative study among conventional cold storage, COSPV and hybrid system between them should be made to know the competitive aspect of each system.

REFERENCES [1] Anyanwu, D.C., Mkpado M., Ohaka C.C., 2009. Economic Analysis of Artisanal Fishing at River Niger Onitsha, Anambra State, Nigeria. Journal of Tropical Agriculture, Food, Environment and Extension Vol. 8 No. 3 September 2009 pp. 175 – 179 [6] Handayani K., 2013. Renewable Energy for Electrification in Flores Island, Indonesia. PT.PLN (Persero) [7] Handayani N.A., Ariyanti D., 2012. Potency of Solar Energy Applications in Indonesia. Int. Journal of Renewable Energy Development 1 (2) pp: 33-38 [9] Indonesia energy outlook & statistic. 2006. Depok, Indonesia: Energy Reviewer, University of Indonesia [10] Indonesia Fishery Book. 2009. Ministry of Marine Affairs and Fisheries. JICA. [11] Koeshendrajana S., Hartono T.T., 2006. Economics and marketing of the live reef fish trade in Asia Pacific. ACIAR. [13] Nofrizal. 2008. Thermal and Electrical Design of solar cold storage for application in traditional fisherman boat. Bachelor Thesis. Mechanical Engineering. Faculty of Engineering. University of Indonesia. [14] Rumbayan E., Nagasaka K., 2011. Estimation of Daily Global Solar Irradiation in Indonesia with Artificial Neural Network (ANN) Method. Proceeding of the International Conference on Advanced Science, Engineering and Information Technology [15] B. Petroleum. BP statistical review of world energy; 2013. [16] Hasan M.H., Mahlia T.M.I., Nur H. 2012. A review on energy scenario and sustainable energy in Indonesia. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16, pp 2316– 2328 [17] Chow C.G. 2007. China’s Energy and Environmental Problems and Policies. CEPS Working Paper, No. 152



9

9

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

[18] Sena B., Fauzun, Indarto. 2013. Optimizing Model on Characterization of Cooling Load Toward Manufacturing Cost In Designing Cold Storage Powered Photovoltaic System By Using Polynomial Regression Model. Proceeding of Thermofluid V , Gadjah Mada University [19] Seif M.F., Ahmad D., Sharif A.R.M., Aris I., Janius R., Kamaruddin R. 2007. Design and Development of a Photovoltaic Power System for Tropical Greenhouse Cooling. American Journal of Applied Sciences 4 (6): 386-389, ISSN : 1546-9239 [20] Rajeevan A.K., Shouri P.V., Nair U. A Reliability Based Model for Wind Turbine Selection. Int. Journal of Renewable Energy Development 2 (2) pp, 69-74 [21] Jamil M., Kirmani S., Rizwan M. 2012. Techno-Economic Feasibility Analysis of Solar Photovoltaic Power Generation: A Review. Smart Grid and Renewable Energy, 3, 266-274 [22] Ren H., Gao W., Ruan Y. 2009. Economic optimization and sensitivity analysis of photovoltaic system in residential buildings. Renewable Energy 34, pp.883-889 [23] A. Nafeh. 2009. Design and Economic Analysis of a Stand-Alone PV System to Electrify a Remote Area Household in Egypt. The Open Renewable Energy Journal, 2 pp.33-37 [24] Dinçer F. 2011. The analysis on photovoltaic electricity generation status, potential and policies of the leading countries in solar energy. Renewable and Sustainable Energy Reviews 15, pp.713–720 [25] Handbook of energy and economic statistic of Indonesia. 2010. Ministry of Energy and Mineral Resources, Jakarta, Indonesia: [26] Salim.2000. Energy reserve, energy demand and future technology. One day workshop on environmentally friendly technology for the future, Jakarta; 2000. [27] Ishengoma, F.M., Norum, L.E. 2002. In Design and Implementation of a Digitally Controlled StandAlone Photovoltaic Power Supply, Proceedings of the Nordic Workshop on Power and Industrial Electronics (NORPIE/2002), Stockholm, Sweden, pp. 1-5 [28] Setiawan D., Farkhah S.M., Suchesdian N.Z., 2011. Potential of Renewable Energy : Solar, Water and Wind In Indonesia As Alternative Energy on Climate Change Mitigation. International Seminar on Climate Change, Environment Insight for Climate Change Mitigation, Solo, Indonesia [29] Borenstein S. 2008. The Market Value and Cost of Solar Photovoltaic Electricity Production. Center for the Study of Energy Markets (CSEM), University of California [30] Raugei M., Frankl P. 2009. Life Cycle Impact and Cost Of Photovoltaic System : Current State of The Art and Future Outlooks. Energy 34, pp. 392–399 [31] Wirasaputra V. 2012. The Development of Photovoltaic System in Indonesia. Electrical and Computer Engineering. The University of British Columbia [32] Retnanestri M., Outhred H., Healy S. 2003. Off-grid Photovoltaic Applications in Indonesia: An Analysis of Preliminary Fieldwork Experience. Destination Renewables – ANZSES. [33] Reinders A., Veldhuis H., Susandi A. 2011. Development of Grid Connected PV System for Remote Electrification in Indonesia. 37th IEEE Photovoltaic Specialists Conference, pp. 2420 – 2425 [34] Sena B., Fauzun, Indarto, 2011. Characterization of cooling load toward manufacturing cost in designing cold storage use solar module . Proceeding of Thermofluid III. Gadjah Mada University



10

10

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

[35] Sena B., 2011. Characterization of Cooling Load Toward Manufacturing Cost in Designing Cold Storage Use Solar Module . Master Thesis. Gadjah Mada University [36] http://www.ggenergy.co.uk/photovoltaic.php [37] Mistubishi Inverter Price List. (http://www.docstoc.com/docs/28180799/Mitsubishi-Inverter-Price-List)

Mitsubishi

Electric

[38] Battery for Photovoltaic System( http://www.green-power-shop.com/en/renewable-energystorage/26-upg-ub-8d-agm-250ah-12v.html ) [39] Charge Controller for Photovoltaic System (http://www.solarmodule store.com/solar-power.largechargecontrollers.xantrex_charge_controllers.xantrex_c60.info.1.html) [40] Catalogue of Semi Hermetic Compressor. Bitzer International [41]Compressor for Cold Storage System (http://www.bitzer.de/eng/products/prod/p2/1) [42] Evaporator Güntner http://www.techdirectrefrig.com/shop/product.php?id_product=662 [43] Catalogue of Danfoss Products. Danfoss [44] Expansion Valve for Cold Storage System (http://www.techdirectrefrig.com/shop/product.php?id_product=1099) [45] Solenoid Valve for Cold Storage System (http://www.techdirectrefrig.com/shop/product.php?id_product=675) [46] Sight Glass Danfoss for Cold Storage System (http://www.onlinefrig-e.com.au/danfoss-sgn-10s-sight-glass-3-8-solder.html) [47] Filter Dryer Danfoss for Cold Storage System [48] Akbar T., Hamzany F.A., Idham R.R. 2007. Design of Refrigeration System For Tuna Fish. Final Project. Refrigeration Engineering and Air Conditioning. Polytechic of Bandung State [49] Utama M.B.P. 2003. Design of Cold Storage For Hotel And Supermarket. Bachelor Thesis. Mechanical and Industrial Engineering Department. Gadjah Mada University [50] Eltawil M. A., Samuel D.V.K., 2007. Vapour compression cooling system powered by solar PV array for potato storage. Agricultural Engineering International: the CIGR E-journal. Vol. IX [51] Eltawil M. A., Samuel D.V.K., 2007. Performance and economic of solar photovoltaic powered cooling system for potato storage. Agricultural Engineering International: the CIGR E-journal. Vol. IX [52] Eltawil M.A., Samuel D.V.K., Singhal O. P., 2006. Potato storage technology and store design aspects. Agricultural Engineering International: the CIGR E-journal. Invited Overview Vol. VIII [53] Jasser A.A. 2010. A Stand Alone Photovoltaic System, Case Study : A Residence in Gaza. Journal of Applied Science in Enviromental Sanitation 5(1), pp.81-91 Jurnal Ilmiah Teknosains


11

11

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

[54] Sena B., Fauzun, Indarto. 2011. Characterization of Cooling Load Toward Manufacturing Cost in Designing Cold Storage Use Solar Module . Proceeding of Thermofluid III. Gadjah Mada University [55] ARORA CP. 2001. Refrigeration and air conditioning. Mc Graw Hill [56] Dossat. 1981. Principles of refrigeration. John Willey and Sons [57] Dadang A.S., Novariawan B., Wibisono B.2007. Design of Cold Storage For Chicken. Final Project. Refrigeration and Air Conditioning Department. Bandung State Polytechnic. [58] Güntner Calculator Products. 2013. Güntner Inc. [59] Supplier of cold storage components (www.alibaba.com) [60] Coolpack software calculator [61] Pipe selection table. Refrigeration and Air Conditioning Department. Bandung State Polytechnic. [62] Catalogue of pipe. 2011. Air Conditioning Group Limited. Toshiba. (www.aircongroup.co.uk) [63] Oko C.O.C., Diemoudeke E.O., Omunakwe N.F., Nnamdi E. 2012. Design and Economic Analysis of a Photovoltaic System: A Case Study. Int. Journal of Renewable Energy Development 1 (3), pp. 65-73



12

12

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

APLIKASI STRUCTURAL EQUATION MODELS (SEM) SEBAGAI PARAMETER PENENTUAN CALON MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS SINGAPERBANGSA KARAWANG Mohamad Jajuli Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang [email protected] ABSTRAK Proses penerimaan mahasiswa baru Teknik Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang (UNSIKA) hingga saat ini memiliki kelemahan karena kondisi calon mahasiswa Teknik Informatika UNSIKA sangat bervariasi dilihat dari faktor internal maupun eksternal yang bisa berpengaruh terhadap prestasi belajar. Pengumpulan data dilakukan melalui survey terhadap 206 mahasiswa Teknik Informatika UNSIKA angkatan 2008, 2009, dan 2010. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model analisis structural equation models (SEM) yang dikembangkan dalam penelitian ini memiliki goodness of fit yang baik. Terdapat pengaruh langsung yang signifikan antara variabel laten faktor internal dan eksternal terhadap prestasi belajar dengan besaran pengaruhnya 74% dan sisanya 26% dipegaruhi faktor yang lain di luar penelitian. Keywords: faktor internal, faktor eksternal, prestasi belajar, structural equation models

PENDAHULUAN Proses penerimaan mahasiswa baru untuk program sarjana Teknik Informatika di UNSIKA hingga saat ini terdiri dari penerimaan mahasiswa baru reguler dan penerimaan mahasiswa pindahan dari Perguruan Tinggi Negeri dan Swasta yang sudah terakreditasi. Penerimaan mahasiswa baru reguler dilaksanakan melalui dua tahap. Tahap pertama yaitu seleksi persyaratan administratif, tahap kedua adalah tes tertulis yang meliputi bidang studi Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, dan Matematika. Proses penerimaan mahasiswa baru tersebut memiliki kelemahan karena sangat beragamnya kualitas lulusan dari calon mahasiswa baru tersebut. Kondisi calon mahasiswa Teknik Informatika UNSIKA sangat bervariasi, baik dilihat dari faktor internal maupun eksternal yang bisa berpengaruh terhadap prestasi belajar karena kedua faktor ini akan saling mendukung dan saling berinteraksi sehingga membuahkan sebuah hasil belajar. Prestasi belajar sangat penting karena merupakan salah satu indikator sukses mahasiswa dalam dunia perkuliahan.

TINJAUAN PUSTAKA Prestasi belajar adalah hasil maksimum yang dicapai oleh seseorang setelah melakukan kegiatan belajar yang diberikan berdasarkan atas pengukuran tertentu (Ilyas, 2008). Menurut Slameto (2003) secara garis besarnya faktor- faktor yang dapat mempengaruhi prestasi belajar dapat dikelompokkan atas faktor internal dan eksternal. Faktor internal sering disebut faktor instrinsik yang meliputi kondisi fisiologi dan kondisi psikologis yang mencakup minat, kecerdasan, bakat, motivasi, dan lain-lain. a. Kondisi Fisiologis Secara Umum Kondisi fisiologis pada umumnya sangat berpengaruh terhadap keberhasilan belajar seseorang. Orang yang ada dalam keadaan segar jasmaninya akan berlainan belajarnya dari orang yang ada dalam keadaan lelah. Anak-anak yang kekurangan gizi ternyata kemampuannya berada dibawah anak-anak yang tidak kekurangan gizi.

Jurnal Ilmiah Teknosains Jurnal Ilmiah Teknosains

13 13

Volume 2 Nomor 1212 Volume 2 Nomor

b. Kondisi Psikologis Faktor psikologis sebagai faktor dari dalam tentu saja merupakan hal yang utama dalam menentukan intensitas belajar seorang anak. Oleh karena itu minat, kecerdasan, bakat, motivasi, dan kemampuan-kemampuan kognitif adalah faktor psikologis yang utama mempengaruhi proses dan hasil belajar mahasiswa (Djamara, 2008). c. Kondisi Panca Indera Disamping kondisi fisiologis umum, hal yang tak kalah pentingnya adalah kondisi panca indera terutama penglihatan dan pendengaran. Orang belajar dengan membaca, melihat contoh atau model, melakukan observasi, mengamati hasil eksperimen, mendengarkan keterangan guru dan orang lain, mendengarkan ceramah, dan lain sebagainya. d. Intelegensi/Kecerdasan Intelegensi adalah suatu kemampuan umum dari seseorang untuk belajar dan memecahkan suatu permasalahan. Jika intelegensi seseorang rendah bagaimanapun usaha yang dilakukan dalam kegiatan belajar, jika tidak ada bantuan orang tua atau pendidik niscaya usaha belajar tidak akan berhasil. e. Bakat Bakat merupakan kemampuan yang menonjol disuatu bidang tertentu misalnya bidang studi matematika atau bahasa asing. Pada umumnya komponen intelegensi tertentu dipengaruhi oleh pendidikan dalam kelas, sekolah, dan minat subyek itu sendiri. f. Motivasi Motivasi memegang peranan penting dalam memberikan gairah, semangat, dan rasa senang dalam belajar sehingga yang mempunyai motivasi tinggi mempunyai energi yang banyak untuk melaksanakan kegiatan belajar. Faktor e k s t e r n a l / ekstrinsik meliputi segala sesuatu yang berasal dari luar diri individu yang dapat mempengaruhi prestasi belajarnya baik itu di lingkungan sosial maupun lingkungan lain (Djamara, 2008). a. Faktor Keluarga Kondisi yang harmonis dalam keluarga dapat memberi stimulus dan respon yang baik dari anak sehingga perilaku dan prestasinya menjadi baik. Sebaliknya jika keluarga tidak harmonis akan berdampak negatif bagi perkembangan siswa, perilaku dan prestasi cenderung terhambat, dan akan muncul masalah-masalah dalam perilaku dan prestasinya. b. Faktor Sekolah Sekolah menjadi wahana yang sangat dominan bagi pengaruh pembentukan sikap, perilaku dan prestasi seorang siswa. Sekolah merupakan lingkungan pendidikan yang terstruktur, memiliki sistem dan organisasi yang baik. Apabila sekolah dapat menciptakan hubungan dan komunikasi yang baik, menggunakan metode pembelajaran yang aktif-interaktif, mencukupi sarana penunjang pembelajaran, menciptakan suasana tertib dan disiplin, akan dapat mendorong siswa saling berkompetisi dalam pembelajaran, yang diharapkan dapat meningkatkan prestasi belajar siswa. c. Faktor Masyarakat Masyarakat di sekitar siswa sangat berpengaruh terhadap belajar siswa. Masyarakat yang terdiri dari orang-orang yang tidak terpelajar dan mempunyai kebiasaan yang tidak baik akan berpengaruh pada siswa. Bila di sekitar tempat tinggal keadaan masyarakatnya terdiri dari orangorang yang berpendidikan, terutama anak anaknya rata-rata bersekolah tinggi dan moralnya baik, hal ini akan mendorong anak lebih giat belajar. Penelitian Yuniah (2006) mengenai studi tentang faktor-faktor yang berpengaruh terhadap prestasi akademik mahasiswa TPB IPB dengan metode CHAID menggunakan data mahasiswa TPB angkatan 42. Eva (2009) melakukan analisis hubungan antara tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, dan pendapatan orang tua terhadap IPK mahasiswa D-3 Statistika angkatan 2007. Pada penelitian Yuniah dan Eva, objek penelitian yang diteliti hanya satu angkatan sedangkan pada penelitian ini ada tiga angkatan yaitu 2008, 2009, dan 2010. Penelitian Sri Nevi Gantini (2011) melakukan analisis tentang faktor-faktor keberhasilan mahasiswa menggunakan Regresi Logistik dan metode CHAID (studi kasus: mahasiswa Farmasi Uhamka). Pada penelitian Sri, hasil yang diperoleh tidak terlihat besaran pengaruh untuk masing-


14 14


masing peubah penjelas yang signifikan, sedangkan pada penelitian ini dengan menggunakan SEM akan diperoleh besaran pengaruh untuk masing-masing peubah penjelas yang signifikan.

METODOLOGI PENELITIAN

Tabel 1. Operasionalisasi Variabel VARIABEL Faktor Internal*

Faktor Eksternal**

Prestasi Belajar *** Sumber :

DIMENSI Kondisi Fisik Kondisi Fisiologis Kondisi Panca Indera Keluarga Kampus Masyarakat IPK SKS

*) Slameto (2003) **) Djamara (2008) ***) Sumadi Suryabrata (1987)

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari pengisian kuesioner dan data sekunder yang diperoleh dari bagian tata usaha di Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA. Populasi penelitian adalah mahasiswa Teknik Informatika UNSIKA angkatan 2008, 2009, dan 2010 sehingga pemilihan sampel menggunakan teknik stratified sampling.

Tabel 2. Penentuan Sampel Responden Angkatan Populasi 2008 19 2009 153 2010 249 Total 421 Sumber: Perhitungan Slovin dan Proporsional Sampling

Sampel 10 75 121 206

Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan inferensial. Analisis deskriptif dilakukan dengan menggunakan software SPSS 13. Fungsi analisis ini adalah untuk mengetahui distribusi frekuensi jawaban responden. Analisis Inferensial menggunakan metode statistik multivariat dependensi Structural Equation Model (SEM). Menurut Boolen dan Long (1993): langkah-langkah dalam pengujian model menggunakan pendekatan dasar SEM dibagi dalam 5 tahapan yaitu: 1. Spesifikasi 2. Identifikasi 3. Estimasi 4. Uji fit 5. Respesifikasi


15 15


PEMBAHASAN Tabel di bawah ini menampilkan rekapitulasi distribusi tanggapan rensopnden tentang faktor internal yaitu sebagai berikut :

Tabel 3. Rekapitulasi Faktor Internal xi 5 4 3 2 1

Kondisi Fisik (fi) 9 100 303 144 62

Kondisi Fisiologis Kondisi Panca Indera (fi) (fi) 64 61 400 144 290 104 70 79 0 24 Rata-Rata Skor

�� 670 2576 2091 586 86 667,7

Sumber : Data primer diolah Katagori : (1) sangat kurang, (2) kurang, (3) cukup, (4) baik, (5) sangat baik Dari rata-rata skor menunjukan bahwa faktor internal berada pada skala cukup. Tabel di bawah ini menampilkan rekapitulasi distribusi tanggapan responden tentang faktor eksternal yaitu sebagai berikut : Tabel 4. Rekapitulasi Faktor Eksternal

xi 5 4 3 2 1

Keluarga Kampus Masyarakat �� (fi) (fi) (fi) fixi 126 194 22 1710 205 936 83 4896 163 810 140 3339 101 290 114 1010 23 36 53 112 Rata-Rata Skor 691,7

Sumber : Data primer diolah Katagori : (1) sangat kurang, (2) kurang, (3) cukup, (4) baik, (5) sangat baik Dari rata-rata skor menunjukan bahwa faktor eksternal berada pada skala cukup. Distribusi responden tentang dimensi IPK terdapat pada tabel di bawah ini:

Tabel 5. Distribusi Responden Terhadap IPK No.

IPK

Jumlah

%

1 2 3

< 2,50 2,50 - 3,00 > 3,00 Jumlah

20 81 105 206

9,71% 39,32% 50,97% 100%

Sumber : Data primer diolah Berdasarkan tabel di atas mengenai IPK responden, terlihat bahwa responden sebesar 50,97% memiliki IPK > 3,00, sebesar 39,32% memiliki IPK 2,50-3,00, dan sisanya sebesar 9,71% memiliki IPK < 2,50. Distribusi responden tentang dimensi SKS terdapat pada tabel di bawah ini: Tabel 6. Distribusi Responden Terhadap SKS No. 1 2


SKS < 120 �� Jumlah

Jumlah

%

92 114 206

44,66% 55,34% 100%

16 16


Sumber : Data primer diolah Berdasarkan tabel di atas mengenai total SKS, terlihat bahwa responden sebesar 55,34% �� Tabel di bawah ini menunjukkan nilai muatan faktor standar (standardized loading factor) dan kesalahan pengukuran (measurement error) untuk model pengukuran (measurement model). Tabel 7. Hasil Analisis Model Pengukuran Variabel Laten� Variabel Indikator FI � KFK1 FI � KFK2 FI � KFK3 FI � KFS1 FI � KFS2 FI � KFS3 FI � KFS4 FI � KPI1 FI � KPI2 FE � KE1 FE � KE2 FE � KE3 FE � KA1 FE � KA2 FE � KA3 FE � KA4 FE � KA5 FE � KA6 FE � KA7 FE � KA8 FE � KA9 FE � KA10 FE � KA11 FE � MA1 FE � MA2 PB � IPK PB � SKS

Estimasi Standardized 0,60 0,44 0,29 0,62 -0,03 0,68 0,74 0,29 0,70 0,38 0,40 0,05 0,45 0,67 0,13 0,07 0,34 0,63 0,42 0,10 0,37 0,02 0,45 0,39 0,27 0,85 0,35

t hitung 8,83 6,22 3,89 9,18 -0,39 10,30 11,57 3,98 10,69 5,07 5,35 0,63 6,13 9,88 1,73 0,92 4,56 9,05 5,74 1,32 4,89 0,32 6,19 5,20 3,50 8,89 4,07

Measurement Error 0,64 0,80 0,92 0,62 1,00 0,54 0,45 0,91 0,51 0,86 0,84 1,00 0,80 0,54 0,96 0,99 0,86 0,60 0,82 0,99 0,87 1,00 0,79 0,85 0,93 0,28 0,88

Sumber : Output Lisrel 8.70 Tabel di atas menunjukkan bahwa ada enam muatan faktor standar (standardized loading factor) pada model pengukuran (CFA) tidak valid karena nilai t muatan faktornya < 1,96 sehingga tidak diikut sertakan dalam analisis. Berikut ini ditampilkan nilai construct realibility (CR) untuk setiap konstruk pada model pengukuran (CFA) setelah respesifikasi: Tabel 8. Hasil Analisis Reliabilitas Model Pengukuran Construct Konstruk Reliability Faktor Internal 0,75 Faktor Eksternal 0,59 Prestasi Belajar 0,56 Sumber : Data primer diolah


17 17


Dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai construct reliability tiap variabel laten lebih besar dari 0,50. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat reliabilitas pada tiap konstruk adalah cukup tinggi sehingga dapat dikatakan bahwa indikator-indikator pada tiap konstruk cukup konsisten untuk mengukur konstruknya. Tabel di bawah ini menunjukkan nilai goodness of fit untuk evaluasi kesesuaian model keseluruhan secara inferensial. Tabel 9. Uji Kecocokan Model Secara Inferensial Ukuran GOF p-value Sumber : Output Lisrel 8.70

Estimasi 0.79324

Hasil Uji Model fit (p > 0.05)

Dari tabel di atas menunjukkan bahwa nilai p-value (0,79324) > � (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa model fit dengan data. Tabel di bawah ini menunjukkan nilai goodness of fit untuk evaluasi kesesuaian model keseluruhan secara deskriptif. Tabel 10. Uji Kesesuaian Model Secara Deskriptif Ukuran GOF RMSEA RMR GFI AGFI NFI Sumber : Output Lisrel 8.70

Estimasi 0.000 0.038 0.93 0.91 0.92

Hasil Uji Model fit �� Model fit �� Model fit �� Model fit �� Model fit ��

Berdasarkan tabel di atas menunjukkan model fit dengan data. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kecocokan keseluruhan model adalah baik atau fit dengan data. Setelah diketahui bahwa dalam uji kecocokan model memberikan hasil yang signifikan, selanjutnya dilakukan pengujian koefisien model untuk masing-masing konstruk. Dengan menggunakan program Lisrel diperoleh model berikut:

Gambar 1. Hubungan Struktural Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal Terhadap Prestasi Belajar


18 18


Tabel 11. Ringkasan Hasil Komputasi Statistik SEM Model Struktural Model Pengukuran

Koefisien Bobot Faktor Variabel Variabel (Standardized) Endogen Eksogen Prestasi Faktor Belajar Internal Prestasi Faktor Belajar Eksternal Sumber : Output Lisrel 8.70

Measurement Error

0,52

Nilai t hitung

R2

4,73 0,26

0,41

0,74 3,65

Pada model struktural diketahui thitung sebesar 4,73 untuk pengaruh faktor internal terhadap prestasi belajar dan thitung sebesar 3,65 untuk pengaruh faktor eksternal terhadap prestasi belajar. Karena nilai thitung lebih dari ttabel sebesar 1,972, maka H0 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh dari faktor internal dan eksternal terhadap prestasi belajar dengan besaran pengaruhnya sebesar 74% dan sisanya sebesar 26% dipengaruhi oleh faktor lain di luar model.

KESIMPULAN DAN SARAN Karakteristik mahasiswa Teknik Informatika UNSIKA untuk faktor internal dan eksternal berada dalam kategori cukup dengan rata-rata skor masing-masing faktor sebesar 667,7 dan 691,7. Dengan ��or internal dan eksternal terhadap prestasi belajar dengan besaran pengaruhnya sebesar 74% dan sisanya 26% dipengaruhi faktor lain di luar penelitian. Berdasarkan hasil kesimpulan yang telah dijelaskan sebelumnya, peneliti mengemukakan beberapa saran sebagai berikut: Prodi Teknik Informatika UNSIKA Untuk dapat menghasilkan mahasiswa yang berkualitas secara akademik sebaiknya prodi mempertimbangkan kondisi fisik mahasiswa dan kondisi masyarakat mahasiswa dalam proses penerimaan mahasiswa baru. Penelitian selanjutnya Penelitian lebih lanjut dapat mengkombinasikan teori-teori lain yang berpengaruh dengan prestasi belajar sehingga diharapkan mendapat model yang lebih baik lagi.

DAFTAR PUSTAKA [1] Djamarah, Syaiful Bahri. 2002. Psikologi Belajar. Jakarta: Rineka Cipta. [2] Listyarso, Andi. 2005. Pengaruh Strategi Pemasaran terhadap Kinerja Pemasaran dan Kinerja Perusahaan dengan Lingkungan Persaingan sebagai Variabel Moderating. Universitas Diponegoro. Semarang. [3] Mulyasa. 2005. Implementasi Kurikulum 2004. Bandung: PT. Remaja Rosda Karya. [4] Sabri, Alisuf. 1996. Psikologi Pendidikan. Jakarta: Pedoman Ilmu Jaya. [5] Slameto. 1991. Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Jakarta: Rineka Cipta. [6] Sumadi Suryabrata. 1984. Prestasi Belajar. Jakarta:Raja Grafindo Perkasa. [7] Wijayanto, Setyo. 2008. Structural Equation Modelling Dengan Lisrel 8.8. Graha Ilmu. [8] Winkel, W.S. 1983. Psikologi Pendidikan dan Evaluasi Belajar. Jakarta: Gramedia.


19 19


PERANAN DAN DUKUNGAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM ENINGKATAN KUALITAS LAYANAN PERGURUAN TINGGI SWASTA DI DAERAH Mulyanto1) dan Didi Juardi2) 1) Dosen STMIK BaniSaleh - Bekasi 2) Dosen Politeknik TMKM – Karawang

ABSTRAK Penggunaan Teknologi Informasi sangat besar peranannya, mempengaruhi kualitas layanan akademik pada perguruan tinggi swasta. Dengan dukungan teknologi informasi pada sistem informasi akademik on line, maka kualitas layanan yang diterima mahasiswa akan meningkat, terutama dalam hal keakuratan informasi, transfer informasi, efisiensi dan real time. Melalui teknologi komunikasi, pendistribusian dan penyebaran informasi dapat dilakukan dengan cepat, akurat, tanpa batas waktu dan ruang. Kata Kunci: teknologi informasi, kualitas layanan, sistem informasi akademik

PENDAHULUAN Persaingan yang ketat di berbagai bidang membuat manusia yang terlibat didalamnya ingin memberikan yang terbaik bagi orang lain, terutama jika industri atau bidangkerja tersebut menyangkut hal-hal yang berhubungan dengan masalah pelayanan. Pelangganadalah aset yang sangat berharga dalam pengembangan industri, terutama dalam industrijasa. Mahasiswa adalah pelanggan perguruan tinggi yang sangat berharga, khususnya bagiperguruan tinggi swasta merupakan aset yang sangat menentukan masa depan usaha disektor jasa pendidikan. Keputusan para calon mahasiswa dipengaruhi oleh keunggulan atau kualitas antribut produk dan jasa pelayanan. Dengan katalain, keputusan para calonmahasiswa dipengaruhi oleh kualitas pelayanan. Keputusan para calon mahasiswa bagiperguruan tinggi swasta adalah keputusan calon mahasiswa untuk memilih perguruan tinggiswasta yang memberikan kualitas pelayanan terbaik dalam bidang akademik. Melalui IT System dapat dibangun hubungankomunikasi antara konsumen (mahasiswa) dan pihak manajemen perguruan tinggi. Layanandistribusi informasi dua arah dapat dilakukan dengan cepat, sehingga setiap konsumenberkesempatan menyampaikan evaluasi, aspirasi (kritik saran), yang kemudianmembangkitkan presepsi bahwa setiap konsumen perguruan tinggi dapat bertemu denganpimpinan perguruan tinggi (pihak manajemen) secara langsung, tanpa birokrasi yang rumitdan panjang(Ingleson,2000). Dimensi-dimensi yangdianggap dapat mengidentifikasikan keberhasilan suatu sistem informasi adalah:Alignment, yaitu hubungan erat antara strategi sistem informasi dengan strategi bisnis;Analysis, yaitu secara umum bagaimana suatu analisa yang efektif dapat memberikanpemahaman yang jelas tentang bagaimana informasi digunakan dalam organisasi danmembuka bagian-bagian pengembangan yang dianggab penting; Cooperation, dimanadiperlukannya suatu tingkatan kesesuaian dalam kesepakatan antara prioritaspengembangan, skedul implementasi, dan tanggung jawab manajerial; Capabilities,bahwa suatu sistem yang efektif harus berkembang seiring waktu dalam kemempuan(capability) dasarnya(Grover,1998).



20

20

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Daya tarik yang ditawarkan oleh masing-masing perguruan tinggi swasta padaumumnya berkaitan dengan kualitas layanan, yang dalam penerapannya berbeda-beda antarasatu perguruan tinggi dengan perguruan tinggi swasta lainnya. Dengan tingginya kualitaslayanan, diharapkan akan dapat mempengaruhi respons para calon mahasiswa perguruan tinggi swasta.

KUALITAS LAYANAN (SERVICE QUALITY) Kualitas layanan didasarkan pada perbandingan antara apa yang seharusnyaditawarkan (offered) dan apa yang disediakan (provide) (Parasuraman et al., 1985). MenurutZeithaml et al., (1998), kualitas jasa (service quality) digambarkan sebagai suatu bentuksikap (attitude), berhubungan dengan kepuasan yang diperoleh dengan membandingkanharapan (expectation) dengan kinerja (performance). Dimensi kualitas layanan menurutEngel et al., (1995) meliputi tangibles, reliability, Responsiveness, performance danempathy, sedangkan menurut Zeithaml et al., (1998), kualitas layanan terdiri atas . tangibles,reliability, responsiveness, assurance dan empathy. Dalam industri jasa pendidikan, kualitas produk yang diukur adalah kualitas layanan.Manajemen harus memahami keseluruhan layanan yang ditawarkan dari sudut pelanggan.Kualitas layanan yang dibentuk dari sudut pandang pelanggan dapat memberikan nilai lebihterhadap produk yang ditawarkan. Perguruan Tinggi Swasta harus mewujudkan kualitas yang sesuaidengan syarat-syarat yang dituntut pelanggan. Dengan kata lain, kualitas adalah kiat secarakonsisten dan efisien untuk memberikan pelanggan apa yang diinginkan dan diharapkanoleh pelanggan(mahasiswa).

PERANAN TEKNOLOGI INFORMASI Teknologi informasi memberikan lima peran utama penting di dalam organisasi,yaitu untuk meningkatkan (1) efisiensi, (2) efektivitas, (3) komunikasi, (4) kolaborasidan (5) kompetitif. Pada awalnya, teknologi informasi digunakan untuk pengolahantransaksi. Tujuan dari pengolahan transaksi untuk menggantikan pengolahan transaksioleh manusia dengan teknologi informasi. Dalam dunia perguruan tinggi efisiensi ini di lakukan dengan pembuatanlaporan, rekapan hasil studi para mahasiswa, daftar seluruh mahasiswa, daftarmahasiswa perfakultas, daftar peserta permatakuliah, dan pembuatan laporan lainnyadengan bantuan komputer. Teknologi informasi yang berorientasi ke pengolahantransaksi saja lebih berperan untuk meningkatkan efisiensi. Peran efisiensi lainnya jugadicapai oleh process control systems yang menggantikan manusia dengan teknologi diproses produksi. Peran teknologi informasi yang kedua yaitu untuk meningkatkan efektifitas yangdapat dicapai dengan sistem informasi manajemen, decesion support systems, groupsupport systems, geographic information systems, expert systems, dan artificial neuralnetworks. Sistem-sistem teknologi informasi ini menyediakan informasi bagi paramanajer di organisasi untuk mendukung proses pengambilan keputusan mereka denganlebih efektif. Lebih efektif karena pengambilan keputusan didasarkan dengan informasiyang akurat, tepat waktu dan relevan. Dengan adanya sistem informasi akademik pada perguruan tinggi, maka data-datatentang proses penerimaan mahasiswa baru, jumlah mahasiswa yang diterima perperiode,jumlah mahasiswa lama yang mendaftar ulang, jumlah wisudawan per-periodeinformasi ini dapat disajikan dengan cepat, sehingga produktivitas perguruan tinggidapat diketahui dengan cepat pula. Grafik proses penerimaan mahasiswa sebagai input dan grafik wisudawan sebagai output dapat tersaji dengan segera, dan semua informasiini dapat diperoleh dengan cepat, akurat dan real time. Semua informasi yang tersedia ini dapat mendukung pihak manajementperguruan tinggi (yayasan dan rektorat) untuk membuat suatu kebijakan demi kebaikanperguruan tinggi tersebut. Laporan-laporan Jurnal Ilmiah Teknosains


21

21

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

ini juga sekaligus dapat digunakan sebagaipendukung pembuatan kebijakan strategis, agar dapat bersaing dengan perguruan tinggilain, yang menjadi pesaingnya. Manfaat peningkatan efektifitas juga dapat dicapaidengan process control systems untuk mendapatkan hasil produksi yang akurat danbebas dari cacat produksi sesuai dengan sasaran produksi yang diinginkan. Peran ketiga dan keempat dari teknologi informasi adalah untuk komunikasi dankolaborasi dicapai dengan menerapkan office automation system yang akanmengintegrasikan pengguna teknologi informasi termasuk para manajer secaraelektronik. Peningkatan komunikasi dicapai dengan menggunakan e-mail dan chat.Peningkatan kolaborasi dicapai dengan menggunakan video conference danteleconference. Peran kelima dari teknologi informasi adalah untuk meningkatkan dayakompetisi. Peran ini dapat dicapai dengan menggunakan strategic information systems.Yaitu sistem-sistem teknologi informasi apapun yang digunakan di dalam organisasiuntuk mengimplementasikan strategi demi meningkatkan keunggulan kompetisi.

DUKUNGAN TEKNOLOGI PELAYANAN

INFORMASI

DALAM

PENINGKATAN

KUALITAS

Dengan menggunakan teknologi informasi pada sistem informasi akademik online, maka kualitas pelayanan yang diterima mahasiswa akan meningkat, terutamadalam hal keakuratan informasi, transfer informasi, efisiensi dan real time. Sebuahperguruan tinggi yang menggunakan teknologi informasi pada sistem informasiakademik on line, adalah perguruan tinggi yang berpandangan jauh kedepan, perguruantinggi yang dapat mengikuti perkembangan teknologi, perguruan tinggi yang dapatmemanfaatkan kemajuan teknologi informasi, dan dapat memanfaatkan fasilitas yangdisediakan oleh teknologi informasi tersebut. Melalui teknologi komunikasi pendistribusian dan penyebaran informasi dapat dilakukandengan cepat, akurat, tanpa batas waktu dan ruang. Hasil riset Xephon (Bennet, 2001), menunjukkan bahwa, teknologi informasiadalah proyek penting yang dilaksanakan, dengan motivasi untuk mengeksploitasiinvestasi yang telah dikeluarkan, dan memberikan layanan yang lebih baik padapelanggan.Hotman (2005), menemukan bahwa sistem teknologi informasi (on line) signifikanmempengaruhi kualitas layanan akademik, citra perguruan tinggi, dan responskonsumen, sementara Ingleson (2000), menyatakan bahwa melalui sistem teknologiinformasi (on line) dapat dibangun hubungan komunikasi antara konsumen (mahasiswa)dan pihak manajemen perguruan tinggi swasta. Layanan distribusi informasi dua arahdapat dilakukan dengan cepat, sehingga setiap konsumen berkesempatanmenyampaikan evaluasi, aspirasi (kritik saran) tanpa birokrasi yang rumit dan panjang.Adhinugroho (2001), menyatakan bahwa, keakuratan sistem informasi memberikanpengaruh positip terhadap kualitas layanan.

RESPON PELANGGAN (MAHASISWA) PERGURUAN TINGGI SWASTA Berdasarkan hasil penelitian Hotman Panjaitan (Pengaruh Sistem Teknologi Informasi Terhadap Kualitas Layanan dan Respon Mahasiswa Perguruan Tinggi Swasta), kontribusi yang paling besar dalam membentuk sistem teknologi informasi adalahindikator keakuratan pendistribusian informasi akademik (0,921). Hal ini menunjukkanbahwa mahasiswa perguruan tinggi swasta mengutamakan keakuratan pendistribusianinformasi akademik dari pihak kampus yang meliputi keakuratan informasi yang diterima,keakuratan pengaksesan informasi, dan keakuratan penyajian informasi dalam hal sistemteknologi informasi perguruan tinggi swasta . Dengan dominannya dimensi keakuratan pendistribusian informasi akademik dalampembentuk variabel sistem teknologi informasi, maka pihak perguruan tinggi hendaknyalebih serius untuk meningkatkan pendistribusian informasi akademiknya agarpendistribusian informasi akademik Jurnal Ilmiah Teknosains


22

22

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

menjadi lebih cepat, tepat dan akurat.Disisi lain perguruan tinggi swasta hendaknya juga lebih memperhatikan hardwaredan software pendukung sistem informasi karena faktor dominan kedua bagi pelanggan perguruan tinggi (mahasiswa) dalam hal sistem teknologi informasi. Untuk itu perguruantinggi swata dituntut untuk melakukan pendistribusian informasi akademik melalui media mobile online dengan menggunakan teknologi komputer terbaru, dansoftware yang sesuai agar pendistribusian informasi lebih lancar dan cepat. Besarnya pengaruh dimensi daya tanggap (responsiveness) dalam pembentukvariabel kualitas layanan, maka pihak perguruan tinggi hendaknya lebih serius untuk meningkatkan pelayanan dalam hal kecepatan tanggapan, tanggapan yang positip dan selalumengadakan perbaikan pelayanan (inovatif) dari waktu kewaktu sehingga para mahasiswamerasa betah dan senang atas respons yang diberikan pihak perguruan tinggi.Disisi lain perguruan tinggi swasta hendaknya juga lebih memperhatikan keandalan(reliability) dan untuk perguruan tinggi swata dituntut untuk selalumerealisasikan semua hal yang telah dijanjikan kepada para mahasiswanya. Hal ini berarti jugamelaksanakan perkuliahan tepat waktu dan berkualitas (bermutu), memberikan pelayanandengan tepat, konsisten dan memuaskan.

PENUTUP PemanfaatanTeknologi Informasi sangat besarperanannya dalam mempengaruhi kualitas layanan akademik pada perguruan tinggi swasta.Hal ini menunjukkan bahwa kualitas layanan akademik perguruan tinggi swasta akanmeningkat, dengan pemanfaatan teknologi informasi pada sistem informasiakademiknya. Berdasarkan peranan dan dukunganTeknologi Informasi pada perguruan tinggi swasta, sebaiknyapihak manajemen perguruan tinggi swasta juga selalu meremajakan, mengupdate kemampuansumber daya manusiayang ada pada perguruan tingginnya, sehinggaselalu dapat mengikuti perkembangan Teknologi Informasi. Hal ini akan memberikandampak pada pemanfaatan Sistem Teknologi Informasi yang ada secara maksimal, yangberakibat pada naiknya kualitas layanan perguruan tinggi swasta. DAFTAR PUSTAKA Bruce, Harry, 1999, Perceptions of the Internet: What People Think When They SearchThe Internet For Information, Internet Research: Electronic NetworkingAplications and Policy, No.3, pp. 187-199. Cronin J. Joseph, Michael K., Brandy and G. Tomas M., Hult, 2000, Assesing The Effects ofQuality, Value and Costumer Satisfaction On Consumer Behavioural Intentions inService Enviroment, Journal of Retailing, Vol. 76, pp.193-218. Henry C, Lucas, Jr, 1992, Information System Concepts For Management, InternationalStudent Edition, McGraw-Hill, Tokyo. Hotman Panjaitan, Pengaruh Sistem Teknologi Informasi (IT System) terhadap Kualitas Layanan dan Respons Konsumen Perguruan Tinggi Swasta, Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi VENTURA, ISSN 1410-6418, Akreditasi No.55/Dikti/Kep/2005. Volume 10 No.1, April 2007.Pp: 1-16. Hu, Paul J., Patrick Y.K., Chau, Olivia R., Liu Sheng, and Kar Yan Tam, 1999,Examining The Technology Acceptance Model Using Physician Prance ofTelemedicine, Journal of Management Informations Systems, Vol. 16, pp. 91-112. Ingleson Melvyn., 2000, The Role of Management Consultant in InformationManagement,International Journal of Information System, Vol. 20, pp.77-87. James A. O’ Brien, 2002, Management Information Systems: Managing InformationTechnology in the E-Business Enterprise, Fifth Edition, McGraw-Hill, Boston. Jogiyanto HM, 2003, Sistem Teknologi Informasi, Edisi Pertama, ANDI, Yokyakarta Melvyn Ingleson, 2000, The Role of The Management Consultant in Information Management, International Journal of information Systems, Vol. 20, pp. 77-87 Jurnal Ilmiah Teknosains


23

23

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., and Berry, L. L., (1985), A Conceptual Model OfService Quality and Its Implication For Future Research, Journal Of Marketing,Vol. 49, pp 41-50. Segars, Albert H., and Grover, Varun, 1998, The Industry Level Impact of InformationTechnology: An Empirical Analysis Of Three Industries, Decision Sciences, Vol.26, pp. 337-368.



24

24

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KRITERIA RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN MODEL LOGIKA FUZZY LINIER Nurfalah1) dan Slamet Abadi 2) 1)

Nurfalah, Mahasiswa STMIK Bani Saleh Bekasi [email protected] 2) Slamet Abadi, Dosen Statistika dan Matematika [email protected]

ABSTRAK Penentuan kriteria rumah tangga pra sejahtera versi BPS, BKKN dan badan kesehatan tidak mempunyai satu kesepakatan dalam menentukan kriteria rumah tangga pra sejahtera sehingga penentuan kriteria rumah tangga menjadi kurang objektif. Penentuan klasifikasi Rumah Tangga dengan Model Logika Fuzzy Linier dapat memberikan solusi yang lebih baik yaitu dengan menggunakan representasi linier turun dan representasi linier naik karena akan dengan kedua rumus tersebut dapat memberikan nilai derajat keanggotaan rentang 0 sampai 1. Luaran kriteria rumah tangga yang diinginkan dapat disesuaikan dengan kebutuhan yaitu Kriteria Sangat Kaya, Kaya, Sedang, Miskin dan Sangat Miskin. Hasil penelitian ini akan menghasilkan sebuah aplikasi penentuan kriteria rumah tangga khususnya rumah tangga pra sejahtera sehingga proses perhitungannya menjadi lebih cepat, akurat dan objektif. Keyword: rumah tangga, model logika fuzzy, representasi linier naik, representasi linier turun, derajat keanggotaan ABSTRAK Determination of criteria for pre-prosperous household BPS version, BKKN and health agencies do not have an agreement in determining the criteria for pre-prosperous households, and definitive criteria for households to be less objective. Determination classification households with linear fuzzy logic model can provide a better solution is to use a linear representation down and rose as a linear representation with two formulas will provide the highest degree of membership can range from 0 to 1. Outcomes desired home criterion can be adapted to the needs of the criteria for very rich, rich, average, poor and very poor. The results of this research will result in a determination of the software of the criteria in particular household preprosperous household so the calculation becomes more rapid, accurate and objective. Keywords: household, fuzzy logic models, representations of linear up, linear representation down, the degree of membership

PENDAHULUAN Belakangan ini pemerintah akan memberikan Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (BLSM) kepada sekitar 8 juta jiwa Kepala Keluarga atau Rumah tangga miskin di seluruh Indonesia sebagai konvensasi rencana kenaikan harga Bahan Bakar Minyak. Selain BLSM sebelumnya pemerintah juga menyalurkan bantuan seperti Bantuan Langsung Tunai (BLT, Jurnal Ilmiah Teknosains


25

25

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

dulu), bantuan Asuransi Kesehatan (ASKES), Jaminan Kesehatan Masyarakat (JAMKESMAS), Jaminan Kesehatan Daerah (JAMKESDA), beras bersubsidi untuk keluarga miskin, Program Keluarga Harapan dan lain sebagainya. Namun tidak semua bantuan-bantuan tersebut diterima oleh Rumah tangga yang memang berhak menerimanya. Fakta di lapangan justru keluarga sejahtera pun ikut menikmati bantuan-bantuan tersebut, sehingga dirasakan telah terjadi salah sasaran pemberian bantuan oleh pemerintah pusat ataupun daerah kepada masyarakat. Banyak lembaga-lembaga baik pemerintah maupun swadaya masyarakat yang dibangun untuk mengatasi permasalahan kemiskinan, namun pada penerapan di lapangan, seringkali terbentur permasalahan data dan informasi yang kurang akurat, sehingga dikhawatirkan programprogramnya menjadi kurang efektif bahkan salah sasaran. Penyedia data dan informasi terbesar yang terkait data kemiskinan adalah Biro Pusat Statistik (BPS) dan Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional (BKKBN). Dari kedua sumber tersebut dapat diperoleh informasi yang bisa digunakan sebagai sumber penyusunan target-target program kemiskinan (Setyawan, 2009). Namun, Dari dua sumber data di atas, terjadi perbedaan kriteria rumah tangga prasejahtera antara BPS dengan BKKBN. Sehingga perbedaan kriteria ini menimbulkan kesulitan bagi instansi-instansi atau lembaga swadaya untuk menentukan sebuah rumah tangga termasuk sejahtera atau prasejahtera. Kesulitan ini akan berdampak perpecahaan di kalangan masyarakat karena akan menimbulkan kecemburuan sosial sehingga pada saat turun bantuan dari pemerintah setempat atau pun pemerintah pusat yang ditunjukan untuk rumah tangga prasejahtera, maka bantuan tersebut akan diterima juga oleh rumah tangga sejahtera akibat tidak objektifnya penentuan kriteria rumah tangga sejahtera dan prasejahtera (Setyawan, 2009). Untuk mengatasi masalah diatas, maka diperlukan sebuah model yang akurat dan efisien sehingga penentuan kriteria rumah tangga sejahtera dan prasejahtera menjadi lebih objektif dibandingkan dengan penggunaan data klasik (crips) versi BPS ataupun BKKBN. TINJAUAN PUSTAKA Indikator Kemiskinan Kemiskinan merupakan permasalahan yang sangat komplek di Indonesia. Ada sekitar 31,02 juta jiwa (13,33 persen) penduduk Indonesia yang masih berada di bawah garis kemiskinan (BPS, 2010b). Sementara menurut Bank Dunia (World Bank) penduduk miskin di Indonesia sekitar 49 persen dari total jumlah penduduk Indonesia. Sementara di Kota Bekasi jumlah penduduk miskin mencapai 230 ribu jiwa dari total jumlah penduduk kota Bekasi yang mencapai 2,33 juta jiwa (BPS, 2010a). Permasalahan ini pun menjadi pekerjaan rumah khususnya bagi pemerintah dearah apalagi Kota Bekasi menjadi salah satu tempat bagi pendatang dari daerah (urbanisasi) sehingga kemiskinan semakin meningkat. Penanggulangan kemiskinan melalui program bantuan BLT, BPS telah menetapkan 14 (empat belas) kritria keluarga miskin, seperti yang telah disosialisasikan oleh Depertemen Komunikasi dan Informatika (Depkominfo) pada tahun 2005, rumah tangga yang memiliki ciri rumah tangga miskin, yaitu (Setyawan, 2009): Jurnal Ilmiah Teknosains


26

26

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

13. 14.

Luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8 m2 per orang. Jenis lantai bangunan tempat inggal terbuat dari tanah/bambu/kayu murahan. Jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa diplester. Tidak memiliki fasilitas buang air besar/ bersama-sama dengan Rumah tangga lain. Sumber penerangan Rumah tangga tidak menggunakan listrik Sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/ sungai/ air hujan. Bahan bakar untuk memasak sehari-hari adalah kayu bakar/ arang/ minyak tanah. Hanya mengknsumsi daging/ susu/ ayam satu kali dalam seminggu. Hanya membeli satu stel pakaian baru dalam setahun. Hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari. Tidak sanggup membayar biaya pengobatan di puskesmas/poliklinik. Sumber penghasilan kepala Rumah tangga adalah petani dengan luas lahan 0,5 ha, buruh tani, nelayan, buruh bangunan, buruh perkebunan, atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan di bawah Rp. 600.000 per bulan. Pendidikan kepala Rumah tangga tidak sekolah/ tidak tamat SD/ hanya tamat SD. Tidak memiliki tabungan / barang yang mudah dijual dengan nilai Rp. 500.000, seperti: sepeda motor (kredit/non kredit), emas, ternak, kapal motor, atau barang modal lainnya.

Dari 14 kriteria tersebut, BKKBN membuat 4 kategori kriteria Rumah tangga (Setyawan, 2009): Kategori Keluarga Tidak Miskin bila hanya memenuhi 1 - 3 indikator, kategori Keluarga Hampir Miskin yaitu bila memenuhi 4 – 8 indikator, kategori Keluarga Miskin yaitu bila memenuhi 9 – 12 indikator, kategori Keluarga Sangat Miskin yaitu bila memenuhi 13 – 14 indikator. Untuk menentukan kriteria keluarga miskin di Kota Bekasi dilakukan dengan metode klasik/crisp, dimana penentuan keluarga miskin ditentukan dari pengeluaran Rumah tangga yang berada di garis kemiskinan sebesar Rp. 233.000 per bulan (BPS, 2010a). Teori Logika Fuzzy Fuzzy logic berhubungan dengan jenis ketidakpastian yang telah menjadi sifat alamiah manusia. Teknik ini, dengan menggunakan teori matematis himpunan fuzzy (Jamshidi, dkk., 1997; Klir dan Yuan, 1995; McNeill dan Freiberger, 1993; Nguyen dan Walker, 1999), mensimulasikan proses pertimbangan normal manusia dengan jalan memungkinkan komputer untuk berprilaku sedikit lebih seksama dan logis daripada yang dibutuhkan metode komputer konvensional (Turban, Aronson, & Liang, 2005). Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan Fuzzy Logic diantaranya Fuzzy Logic merupakan konsep matematis yang mendasari penalaran Fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti, sangat fleksibel, memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks, dapat dibangun dan diaplikasikan berdasarkan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan, dapat digunakan pada sistem kendali secara konvensional dan didasarkan pada bahasa alami (Kusumadewi, 2002). Representasi Linier



27

27

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Pada representasi linier, permukaan digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier, yaitu (Kusumadewi, 2002): a. Represetasi Linier Naik (RLN), yaitu kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.

1 Derajat Keanggotaan µ[x] 0

a

b Domain

Sumber: Kusumadewi, 2002 Gambar 1 Represetnasi Linier Naik Fngsi keanggotaan

...........(1)

b. Representasi Linier Turun (RLT), merupakan kebalikan yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.

1 Derajat Keanggotaan µ[x] 0

a

Domain

b

Sumber: Kusumadewi, 2002 Gambar 2 Representasi Linier Turun Fungsi keanggotaan:

...........(2)

Rumus untuk menghitung Nilai Sampel: NilaiSampel=

...........(3)

Ket: b i = Bobot kriteria ke – i dk i = Derajat Keanggotaan kriteria ke – i



28

28

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Nilai sampel yang diperoleh dari persamaan (3) akan dihitung nilai derajat keanggotaanya dengan menggunakan rumus RLT dan RLN mengacu pada Tabel 1. Tabel 1 Aturan Rentang Nilai Sampel Kategori

Status Kriteria

Rentang Nilai Sampel

Fungsi Keanggotaan

Sangat Kaya

0 - 30

RLT

Kaya

10 - 30

RLN

Kaya

30 - 50

RLT

Sedang

30 - 50

RLN

Sedang

50 - 70

RLT

Miskin

50 - 70

RLN

Miskin

70 - 90

RLT

Sangat Miskin

70 - 90

RLN

Sangat Miskin

90 - 100

I

II

III

IV V

RLN = 1

Penilaian status kriteria ditentukan dari nilai sampel yang paling terbesar derajat keanggotaannya dari perhitungan RLT dan RLN. TUJUAN PENELITIAN Penentuan kriteria Rumah tangga prasejahtera cukup penting untuk menentukan sebuah Rumah tangga masuk kategori keluarga/rumah tangga prasejahtera atau tidak, agar pada saat turun bantuan dari pemerintah pusat ataupun pemerintah daerah maka pemberian bantuan tidak salah sasaran. Ada beberapa tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini diantaranya adalah sebagai berikut: 1 Menentukan kriteria Rumah tangga dengan model logika Fuzzy dalam 5 (lima) kriteria yaitu Sangat Kaya, Kaya, Sedang, Miskin dan Sangat Miskin. 2 Membuat sebuah sistem penggabungan kriteria Rumah tangga prasejahtera versi BPS dan BKKBN dengan model logika Fuzzy. 3 Membangun sebuah software penentuan kriteria rumah tangga gabungan dari versi BKKBN dan versi BPS dengan model Logika Fuzzy 4 Menyajikan laporan data Rumah tangga yang menjadi analisa dan informasi yang akurat bagi instansi-instansi terkait. MANFAAT PENELITIAN Ada beberapa manfaat dari penelitian ini. Manfaat ini akan dirasakan terutama untuk instansi pemerintahan, mulai dari instansi atau lembaga pemerintahan pusat sampai tingkat daerah, diantaranya adalah sebagai berikut: 1 Bagi Instansi Pemerintahan (Pemerintah Pusat ataupun Pemerintah Daerah), akan membantu penentuan kriteria rumah tangga yang jauh lebih objektif dan akurat. Selain itu juga akan memberikan laporan yang dapat memberikan analisa dan informasi yang akurat terutama untuk penyaluran bantuan.



29

29

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

2 Bagi Pengembang, maka akan menjadi referensi pemberdayaan rumah tangga prasejahtera sehingga pemberdayaan masyarakat tidak salah sasaran. 3 Bagi Masyarakat, penentuan kriteria Rumah tangga prasejahtera dengan model logika Fuzzy akan memberikan penentuan kriteria yang lebih objektif sehingga tidak terjadi kecemburuan sosial atau perpecahan di kalangan masyarakat. 4 Teori fuzzy untuk membantu sistem pendukung keputusan kriteria KK akan menjadi referensi dasar dalam pengembangan teori yang sama dengan objek yang berbeda-beda. 5 Menjadi referensi pembelajaran teori fuzzy bagi pemula METODOLOGI PENELITIAN Langkah-langkah penentuan kriteria rumah tangga ke dalam lima status/kriteria yaitu Sangat Kaya, Kaya, Sedang, Miskin dan Sangat Miskin, dimulai dari pengisian kuisioner yang dibuat dari 14 kriteria rumah tangga miskin diatas. Setiap kriteria diberi bobot presentase secara merata atau costumize. Setiap kriteria terdiri dari 3 sampai 6 pilihan yang memiliki bobot berurutan 0 sampai 5. Lebih jelas merujuk pada gambar 3. No 1

Pertanyaan/Kriteria RT Pra Sejahtera Luas lantai tempat tinggal?

7.14%

0

Jawaban ke-1

2

Bobot

Jawaban ke-2

1

Jawaban ke-3

2

……. Jawaban ke-n

…. n

....... ........... ........... .......... .........

7.14%

............. ............ 14

Nilai barang (NB) yang mudah dijual seperti emas, motor dll?

7.14%

0

Jawaban ke-1 Jawaban ke-2

1

Jawaban ke-3

2

… …. …. …. Jawaban ke-n

…. n

Gambar 3 Kuisioner Kriteria Rumah Tangga Selanjutnya setiap kriteria tersebut dihitung derajat keanggotaannya dengan menggunakan rumus representasi linier turun (RLT) dengan rumus pada persamaan (2). Jika derajat keanggotaan setiap kriteria sudah didapatkan, maka tahap selanjutnya adalah menghitung Nilai Sampel. Nilai Sampel diperoleh dari penjumlahan derajat keanggotaan kriteria yang dikalikan dengan bobot kriteria. Untuk menghitung Nilai Sampel menggunakan rumus pada persamaan (3). Sebagai perhitungan akhir, hitung derajat keanggotaan Nilai Sampel sesuai dengan aturan mengacu Tabel 1. Merujuk aturan pada Tabel 1 maka setiap Nilai Sampel akan memiliki dua perhitungan derajat keanggotaan status kriteria misalnya saja kategori I dengan status kriteria Sangat Kaya dan Kaya. Setelah dihitung derajat keanggotaan masing-masing status kriteria dengan rumus/fungsi keanggotaan RLT (untuk status kriteria Sangat Kaya) atau RLN (untuk status kriteria Kaya), maka bandingkan derajat keanggotaan tersebut dan pilihlah nilai derajat keanggotaan yang paling besar. Berikut adalah hasil akhir perhitungan fuzzy linier mengacu pada Tabel 2.



30

30

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Tabel 2 Hasil Perhitungan Sampel S1 S2 S3 S4 S5 ... Sn

Nilai Sampel 15.33 80.45 54.67 35.04 90.45 ... n

Kategori Kriteria I IV III II V ... n

Bandingkan Kriteria 1 Dan DK DK Kriteria 2 Kriteria 1 Kriteria 2 SK & K M & SM S&M K&S SM ... n

0.49 0.48 0.77 0.75 1 ... n

0.27 0.52 0.23 0.25 0 ... n

Status Sampel Sangat Kaya Sangat Miskin Sedang Kaya Sangat Miskin ... n

Keterangan: SK (Sangat Kaya), K (Kaya), S (Sedang), M (Miskin) dan SM (Sangat Miskin) HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Visual Studio 2008 (VB.Net), dadtabase SQL Server 2005 dan sistem operasi windows 7. Sementara untuk perancangan aplikasi menggunakan use case diagram dan visio 2007. Use Case Diagram Proses Diagnosa Proses pertama yang dilakukan adalah admin login sistem -> memilih menu diagnosa -> input No KK (apakah terdaftar atau tidak, jika tidak maka pilih No KK lain) -> Pilih jawaban pertanyaan sesuai dengan data No KK tersebut -> Simpan hasil diagnosa -> cetak hasil diagnosa -> Logout (jika tidak melakukan diagnosa lagi). Untuk lebih jelas mengacu pada gambar 6 berikut:

Login

Pilih menu diagnosa

Cek data KK Admin

Logout Klik tabel pertanyaan

Pilih jawaban

Lihat hasil diagnosa

Cetak hasil diganosa

Gambar 4 Use Case Diagram Proses Diagnosa Rumah Tangga Rancangan Database Rancangan tabel bertujuan untuk menggambarkan relasi antar tabel satu dengan yang lain yang berfungsi untuk menghindari data ganda. Tabel data_kk berelasi dengan tabel hasil dan tabel detail_hasil, kemudian tabel detail_hasil berelasi dengan tabel kuisioner dan tabel kuisioner berelasi dengan tabel kuisionerjawaban. Untuk lebih jelas mengacu pada gambar 5 berikut. Jurnal Ilmiah Teknosains


31

31

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Hasil

Detail_hasil

Data_kk

No_kk Nilai_sampel Jml_pty Total_bobot Dk_k1 Dk_k2

No_kk (P) Nama_kk Propinsi Kota Kecamatan Desa Rt Kode_pos Tanggungan Status

Kuisionerjawaban

No_kk Nomor_urut Pertanyaan Jawaban Bobot Dk_pty Nilai_pty

Kuisioner Nomor_urut (P) Pertanyaan Jml_jawaban Bobot Nilai_mak Nilai_min

Nomor_urut Jawaban Bobot

Gambar 5 Relasi Antar Tabel Rumah Tangga Rancangan Program Aplikasi yang dirancang yaitu form input daerah seperti Provinsi, Kota/Kabupaten, Kecamatan, Kelurahan/desa, RT/RW, Kriteria, Detail Kriteria, Rumah Tangga, Bobot Kriteria dan Administrator. Form proses seperti proses perhitungan fuzzy linier dan form output seperti data kriteria, data detail kriteria, data rumah tangga, data detail rumah tangga dan grafik kriteria rumah tangga.

Gambar 6 Form Menu Utama



32

32

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

Gambar 7 Hasil Perhitungan Fuzzy Linier

Gambar 8 Grafik Hasil Perhitungan Fuzzy Linier SIMPULAN Dari hasil penelitian yang dilakukan mulai dari tahap awal hingga proses pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem penentuan kriteria Rumahtangga pra sejahtera di Kota Bekasi dengan model logika fuzzy adalah sebagai berikut: a. Penggunaan metode logika fuzzy linier untuk menentukan kriteria Rumahtangga pra sejahtera ternyata lebih akurat dibandingkan dengan metode crisp dimana perbedaan nilai atau angka sedikit saja menyebabkan kriteria atau status yang berbeda. b. Penentuan RT pra sejahtera dengan logika fuzzy linier dapat membantu pemerintah untuk menentukan status RT pra sejahtera sehingga jika bantuan dari pemerintah pusat ataupun pemerintah daerah turun, tidak akan terjadi salah sasaran. c. Aplikasi penentuan kriteria rumah tangga pra sejahtera dengan visual basic membantu proses perhitungan fuzzy linier lebih cepat. Selain itu juga menyajikan laporan yang lebih terperinci dan jelas.



33

33

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

DAFTAR PUSTAKA [BPS] Badan Pusat Statistik. (2010). Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Bekasi Tahun 2010. [terhubung berkala] http://www .bps.go.id/brs_file/kemiskinan-01jul10.pdf[3/12/2011] Haryanto, B. (2004). Sistem Manajemen Basis Data. Bandung: Informatika. Kendall, K. E., & Kendall, J. E. (2003a). Analisis dan Perancangan Sistem Jilid 1. Jakarta: PT Index Kelompok Gramedia. Kusumadewi, S. (2002). Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Tool Box Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu. Lee, K. H. (2005). First Course On Fuzzy Theory and Applications. Berlin: Springer. Lughofer, E. (2011). Evolving Fuzzy Systems - Methodologies, Advanced Concepts and Applications. Berlin: Springer. Nugroho, A. (2004a). Konsep Pengembangan Sistem Basis Data. Bandung: Informatika. Pena-Rayes, C. A. (2002). Ceovolutionary Fuzzy Modeling.[terhubung berkala] http://lsl www.epfl.ch/pages/publications/rcnt_theses/pena/PenaReyes_thesis.pdf[10/5/2011] Setyawan, S. (2009). Penerapan Logika Fuzzy Untuk Memperbaiki Penyusunan Ranking Wilayah Miskin. [terhubung berkala] http://yudiagusta.files.wordpress.com/2009/11/151155-knsi09-027-penerapan-logika-fuzzy-[1/6/2011] Sivanandam, S. N., Sumathi, S., & Deepa, S. S. (2007). Introduction to Fuzzy Logic Using Matlab. Berlin: Springer. Suharli, S. (2005). Membangun Aplikasi Berbasis Windwos Dengan Visual Basic.Net. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T.-P. (2005). Decision Support System and Intelligent Systems - 7th Ed. Jilid 2. Yogyakarta: ANDI. Wahyudi. (2001). Aplikasi Kendali Fuzzy Logic Untuk Pengaturan Kecepatan Motor Universal. Dipetik Juni 1, 2011, dari http://faculty.petra.ac.id/thiang/download/paper/Fuzzy_Motor_Universal.pdf



34

34

Volume 2 Nomor 12

Volume 2 Nomor 12

CATATAN UNTUK KONTRIBUTOR 1. 2. 3. 4. 5.

6. 7. 8.

9.

10. 11. 12.

13. 14. 15.

16.

17.

18

Naskah diketik dengan 1 spasi pada kertas ukuran kuarto [8x11 inch] dan marjin kiri-kanan 3 cm dan atas bawah 3 cm. Naskah dapat ditulis menggunakan bahasa Indonesia atau bahasa Inggris. Panjang artikel ilmiah tidak lebih dari 7.500 kata atau 10-20 halaman kuarto. Naskah yang terlalu panjang akan dikembalikan untuk dipersingkat. Naskah dapat dikirim ke alamat redaksi melalui pos atau E-mail. Pengiriman melalui Pos harus menyertakan cetakan naskah sebanyak 2 eksemplar dan naskah dalam bentuk CD-R/CD-RW dalam format Microsoft Word. Biodata dan alamat penulis perlu disertakan dalam lembar terpisah Naskah yang dimuat diberikan cetak lepas sebanyak 10 eksemplar. Naskah belum pemah dipublikasikan. Naskah berapa artikel konseptual memuat komponen: judul, nama penulis, abstrak dan kata-kata kunci, bagian pendahuluan, bagian inti, penutup/rangkuman/simpulan, daftar pustaka, dan tabel. Naskah dapat berapa artikel hasil penelitian memuat komponen: judul, nama penulis, abstrak dan kata-kata kunci, bagian pendahuluan, metode penelitian/analisis, hasil pembahasan, simpulan dan saran, daftar pustaka, dan tabel. Abstrak disusun kurang lebih 100 kata dalam bahasa Indonesia/Inggris. Daftar kata kunci (5 kata dan setiap kata tidak lebih dari 20 karakter) menunjukkan isi artikel. Halaman depan naskah harus memuat identitas penulis secara jelas. Catatan tambahan derivasi matematika/statistika untuk justifikasi semua karakter matematika/statistika yang dipakai di dalam artikel harus dikirim bersama artikel agar membantu penyunting ahli (catatan tambahan tidak dipublikasikan) Diagram harus jelas digambar dengan label sumbu-sumbu dan skala sumbu yang disebut secara jelas. Judul tabel harus jelas di dalam unit pengukuran, area geograpi tahun dasar untuk angka indeks, dan sumber daftar pustaka. Rujukan dalam teks naskah dan daftar pustaka harus secara hati-hati dicermati dan lengkap dalam hal tahun dan tempat publikasi, gunakan konvensi teknik ilmiah (Sistem Nama dan Tahun). Daftar Pustaka untuk Buku disusun dengan urutan: nama pengarang (nama paling belakang berada di depan dan diikuti oleh nama terdepan dst.), tahun penerbitan, judul lengkap, nama publikasi/penerbitan, kota. Daftar Pustaka untuk Jurnal disusun menurut abjad nama pengarang dan urutan: nama pengarang, tahun penerbitan, judul lengkap, nama jurnal, volume, halaman, publikasi/penerbitan, kota. Daftar Pustaka untuk skripsi/tesis/desertasi disusun dengan urutan: nama pengarang, tahun lulus, judul skripsi/tesis/desertasi, publikasi/penerbitan, kota.

Diterbitkan Oleh : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah - Cileungsi Alamat Redaksi : Jl.Anggrek I No 86 Perum PT.Semen Cibinong Cileungsi 16820 Telpon : 021-82495502 Fax : 021- 82495502 Website : www.sttmcileungsi.ac.id e-mail : [email protected]

Volume 2 Nomor 12, Januari 2016

Recommend Documents