BAB LANDASAN TEORI. Pengiriman Pengiriman atau shipping adalah bagian penting dalam suatu rantai persediaan yang berfungsi untuk menyiapkan dan mengirimkan barang ke customer. Transportasi berhubungan dengan model transportasi apa yang dipakai agar efektif dan efisian, baik dari sisi biaya, kecepatan waktu pengiriman dan ketepatan waktu (Yunarto, 006). Dalam distrubution channel, dikenal ada tiga komponen utama yaitu intermediary (perantara), agent (agen) dan facilitator (fasilitator). Intermediary adalah pihak-pihak seperti wholesaler (grosir/pedagang besar) dan retailer (pengecer) yang membeli barang, memilikinya dan menjual kembali barang tersebut. Agent adalah pihak-pihak seperti broker (pedagang perantara yang biasanya dibayar dengan imbalan komisi) dan sales agent (agen penjualan), broker dan sales agent akan mencari pembeli, bertindak di pihak penjual, negosiasi dengan pembeli, tetapi tidak memiliki barang yang diperdagangkan itu. Facilitator adalah pihak ketiga yang tidak terlibat proses jual-beli barang dan tidak memiliki barang yang diperdagangkan, tugas facilitator hanyalah untuk membantu dan kemudian ia dibayar atas bantuan yang diberikannya.. Shortest Path.. Pengertian Shortest Path Shortest path adalah pencarian rute atau path terpendek antar-node yang ada pada graph. Biaya (cost) yang dihasilkan adalah yang paling minimum (Widodo, 007).
7.. Routing Distance Vector Menurut Chris Brenton (005, p73), distance vector adalah cara yang paling tua dan paling populer untuk menciptakan routing table. Routing distance vector adalah opsi routing dinamis satu-satunya yang tersedia, sehingga routing ini sudah digunakan di banyak network. Routing distance vector membuat tabelnya dengan informasi dari tangan kedua. Sebuah router akan mencari tabel yang diumumkan oleh router lain dan menambahkan satu terhadap nilai hop yang diumumkan (advertised) untuk menciptakan tabelnya sendiri. Router digunakan untuk menghubungkan network logikal..3 Optimasi.3. Pengertian Optimasi Untuk menentukan solusi terbaik dalam permasalahan, kita perlu merancang kriteria yang sesuai yang dapat digunakan untuk membandingkan alternatif yang layak. Sebagai contoh : Alternatif : 5x900 = $4500 Alternatif :.75x900+4x(.8x900)+.75x900 = $430 Alternatif 3 : 5x(.8x900) = $3600 Berdasarkan evaluasi diatas, alternatif tiga merupakan biaya yang palig rendah dan dengan demikian memberikan solusi optimum (Taha, 003). Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), optimasi adalah proses atau cara untuk membuat menjadi optimal.
8.3. Pengertian Linear Programming Linear programming merupakan suatu cara yang lazim digunakan dalam pemecahan masalah pengalokasian sumber-sumber yang terbatas secara optimal. Dalam memecahkan suatu masalah, linear programming menggunakan model matematis. Linear berarti bahwa semua fungsi matematis yang disajikan dalam model ini haruslah fungsi linear atau secara praktis dapat dikatakan bahwa persamaan tersebut bila digambarkan pada grafik akan berbentuk garis lurus, sedangkan programming merupakan sinonim dari perencanaan. Jadi linear programming mencakup perencanaan aktivitas-aktivitas untuk memperoleh suatu hasil yang optimum, yaitu suatu hasil yang mencerminkan tercapainya sasaran tertentu yang paling baik berdasarkan model matematis di antara alternatif yang mungkin dengan menggunakan linear programming (Mustafa, 000). Persoalan linear programming ialah suatu persoalan untuk menentukan besarnya masing-masing nilai variabel sedemikian rupa sehingga nilai fungsi tujuan atau objektif (objective function) yang linear menjadi optimum (maksimum atau minimum) dengan memperhatikan pembatasan-pembatasan yang ada yaitu pembatasan mengenai inputnya. Pembatasan-pembatasan inipun harus dinyatakan dalam ketidaksamaan yang linear (linear inequalities)..3.3 Formulasi Linear Programming Masalah keputusan yang sering dihadapi adalah alokasi optimum sumber daya terbatas, yang ditujukan sebagai maksimasi keuntungan atau minimasi biaya. Setelah masalah diidentifikasikan, tujuan yang ingin dicapai ditetapkan, selanjutnya adalah formulasi model matematis yang meliputi tiga tahap berikut (Mustafa, 000) :
9. Menentukan variabel keputusan (unsur-unsur dalam persoalan yang dapat dikendalikan oleh pengambil keputusan) dan nyatakan dalam simbol matematis.. Membentuk fungsi tujuan yang ditunjukkan sebagai suatu hubungan linear dari variabel keputusan. 3. Menentukan semua kendala/batasan masalah tersebut dan ekspresikan dalam persamaan atau pertidaksamaan yang merupakan hubungan linear dari variabel keputusan yang mencerminkan keterbatasan sumber daya masalah tersebut..3.4 Asumsi Linear Programming Untuk menunjukkan masalah optimasi sebagai model linear programming, diperlukan beberapa asumsi, yaitu (Mustafa, 000) :. Proportionality Asumsi ini menyatakan bahwa naik turunnya nilai z dan penggunaan sumber atau fasilitas, akan berubah secara proporsional dengan perubahan tingkat kegiatan.. Additivity Asumsi ini menyatakan bahwa nilai fungsi tujuan setiap kegiatan tidak saling mempengaruhi, atau dalam linear programming dianggap bahwa kenaikkan fungsi tujuan (z) yang diakibatkan oleh kenaikkan suatu kegiatan dapat ditambahkan tanpa mempengaruhi bagian nilai z yang diperoleh dari kegiatan lain atau dapat dikatakan bahwa tidak ada korelasi antara satu kegiatan dengan kegiatan lain. 3. Disibility Asumsi ini mengatakan bahwa nilai keluaran (output) yang dihasilkan oleh setiap kegiatan dapat berupa bilangan pecahan.
0 4. Deterministic (Certainty) Asumsi ini menyatakan bahwa semua parameter yang terdapat dalam model linear programming dapat diperkirakan dengan pasti. Dalam kenyataannya, parameter model jarang bersifat deterministik, karena keadaaan masa depan jarang diketahui dengan pasti. Untuk mengatasi ketidakpastian parameter, dikembangkan suatu teknik analisis sensatifitas, guna menguji nilai solusi, bagaimana kepekaannya terhadap perubahan-perubahan parameter..3.5 Metode Grafik Metode grafik dapat digunakan untuk pemecahan masalah linear programming yang berdimensi xn atau mx. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, langkah pertama yang harus dilakukan adalah memformulasikan permasalahan yang ada ke dalam bentuk linear programming (Mustafa, 000). Langkah-langkah dalam penyelesaian linear programming secara grafik dapat ditunjukkan sebagai berikut :. Formulasikan masalah kedalam bentuk matematis.. Gambarkan masing-masing garis kendala dalam satu sistem salib sumbu. 3. Cari titik yang paling menguntungkan dihubungkan dengan fungsi tujuan..3.6 Metode Simpleks Metode simpleks dikembangkan pertama kali oleh George Dantzig tahun 947. Metode ini menyelesaikan masalah linear programming melalui tahapan (perhitungan ulang) dimana langkah-langkah perhitungan yang sama diulang sampai tercapai solusi optimal. Langkah-langkah metode simpleks dalam menyelesaikan persoalan yang
formulasinya mempunyai bentuk sebagai berikut (Mustafa, 000) : Fungsi tujuan : Maks. (Min) n Z C X j j j (.) Dengan kendala : n aij X j j b i untuk semua i (i =,,...,m) (.) dengan b i non negatif. Langkah : Merubah fungsi tujuan dan fungsi kendala Fungsi tujuan dirubah menjadi bentuk implisit dengan jalan menggeser semua C kekiri. X j j Langkah : Mentabulasikan persamaan-persamaan yang diperoleh pada langkah Tabel. Bentuk Umum Tabel Simpleks Awal BASIS z x x.. xn S S.. Sm SOLUSI z -C -C.. -Cn 0 0.. 0 0 S 0 a a.. an 0.. 0 b S 0 a a.. an 0.. 0 b.......................... Sm 0 am am.. amn 0 0.. bm Langkah 3 : Menentukan entering variable Untuk persoalan dengan fungsi maksimasi, nilai z dapat diperbaiki dengan meningkatkan nilai x, x, x3 pada persamaan z menjadi tidak negatif, untuk itulah pilih kolom pada baris fungsi tujuan yang mempunyai nilai negatif terbesar, gunakan kolom ini sebagai entering variabel. Jika ditemukan lebih dari satu nilai negatif angka terbesar pilihlah salah satu, sebaliknya jika tidak ditemukan nilai negatif berarti solusi sudah optimal.
Langkah 4 : Menentulan leaving variable Leaving variabel dipilih dari rasio yang nilainya positif terkecil. Rasio diperoleh dengan cara membagi nilai solusi dengan koefisien pada entering variabel yang sebaris. NilaiSolus i Rasio (.3) KoefisienK olomenteringnya Kolom pada entering variabel dinamakan entering column dan baris yang berhubungan dengan leaving variabel dinamakan persamaan pivot. Elemen perpotongan entering column dan persamaan pivot dinamakan elemen pivot Langkah 5 : Menentukan persamaan pivot baru Persamaan pivot baru = persamaan lama : elemen pivot (.4) Langkah 6 : Tentukan persamaan-persamaan baru selain persamaan pivot baru. Persamaan baru = (Persamaan lama) (Koefisien kolom entering x persamaan pivot baru) (.5) Langkah 7 : Lanjutkan perbaikan-perbaikan Lakukan langkah perbaikan dengan cara mengulang langkah 3 sampai langkah 6 hingga diperoleh hasil optimal..4 Path Analysis.4. Pengertian Path Analysis Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 90-an oleh seorang ahli genetika yang bernama Sewall Wright (Kuncoro, 008). Analisis regresi berganda dilakukan untuk menelusuri jejak pendahulunya secara berurutan yang menyebabkan variabel terikat (independent variable) melalui apa yang
3 disebut sebagai path analysis (Sekaran, 006). Tujuan utama path analysis adalah...sebuah metode pengukuran pengaruh secara langsung sepanjang setiap jalur terpisah seperti sebuah sistem dan untuk mencari derajat setiap variasi yang mendapat efek adalah disebabkan oleh setiap sebab terpisah (Kuncoro, 008). Path analysis dianggap terkait erat dengan regresi berganda. Kenyataannya, path analysis adalah perluasan dari model regresi yang digunakan peneliti untuk menguji kecocokan matriks korelasi dengan model kausal yang mereka uji (Garson, 004). Sekarang ini, model path analysis telah dikembangkan menjadi model yang dikenal sebagai LISREL (LI-near S-truktural REL-ationship) atau sering disebut sebagai Struktur Equation Model (SEM). SEM merupakan kombinasi dari beberapa regresi dan analisis faktor. SEM diukur dengan variabel laten. Variabel laten merupakan suatu konsep yang dihipotesiskan dan tidak terlihat (unobserved) yang hanya bisa diperkirakan dengan variabel yang bisa diukur (measureable variables). Variabel yang terlihat (terobservasi), yang dikumpulkan dari responden melalui berbagai metode pengumpulan data seperti : survei, tes, observasi, pengukuran, eksperimen disebut sebagai manifest variabel (Supranto, 004). Secara sistematik path analysis mengikuti pola model struktural, sehingga langkah awal untuk mengerjakan atau penerapan model path analysis yaitu dengan merumuskan persamaan struktural. Model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Pengaruh satu atau beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat secara sederhana dapat dianalisis dengan analisis regresi. Tapi sering kali pengaruh tersebut sangat
4 kompleks, dimana terdapat variabel bebas, variabel perantara dan variabel terikat. Keadaan semacam ini tidak dapat diselesaikan dengan analisis regresi, tetapi yang lebih tepat adalah dengan mengunakan path analysis. Asumsi yang mendasari path analysis adalah sebagai berikut (Kuncoro, 008) :. Pada model path analysis, hubungan antar variabel adalah bersifat linear, adaptif dan bersifat normal.. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik. 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio. 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 5. Observed variables diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan realible) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasikan secara langsung. 6. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diindentifikasi) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti. Menurut Schumacker dan Lomax (Kuncoro, 008) model path analysis terbagi menjadi correlated path model, mediated path model dan independent path model.
5 P 3 e P 3 e P 3 e r 3 P 3 3 P 3 P 3 P 3 e Gambar. Jenis Umum Model Path Analysis.4. Diagram Jalur Diagram jalur, secara grafis sangat membantu untuk melukiskan pola hubungan kausal antara sejumlah peubah dan untuk model kausal perlu membedakan peubahpeubah ini menjadi dua golongan ialah eksogenus dan endogenus. Peubah eksogenus adalah peubah yang variabilitasnya diasumsikan oleh karena penyebab-penyebab diluar model kausal. Peubah endogenus adalah peubah yang variasinya terjelaskan oleh peubah eksogenus ataupun peubah endogenus dalam sistem (Gaspersz, 995). Secara sistematik path analysis mengikuti pola model struktural, sehingga langkah awal untuk mengerjakan atau penerapan model path analysis yaitu dengan merumuskan persamaan struktural dan diagram jalur. Menurut Solimun (Kuncoro, 008) informasi diberikan apabila tujuan penelitian ingin mendapatkan model untuk kepentingan prediksi, maka yang tepat digunakan adalah model struktural. Model ini mirip dengan path analysis, yang membedakan adalah kalau di dalam path analysis data yang dianalisis adalah data baku (standardize), sedangkan di dalam model struktural menggunakan data mentah (raw data).
6.4.3 Korelasi Product Moment dan Korelasi Ganda Korelasi Pearson Product Moment (PPM) dikemukakan oleh Karl Pearson pada tahun 990. Kegunaannya adalah untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel bebas (independent) dengan variabel terikat (dependent). Teknik analisis korelasi PPM termasuk teknik statistik parametrik yang menggunakan data interval dan ratio dengan persyaratan tertentu. r xy { n. x n( xy) ( x).( ( x) }.{ n. y y) ( y) } (.6) Korelasi ganda (multiple correlation) merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel secara bersama-sama atau lebih dengan variabel yang lain. Rumus korelasi ganda untuk dua variabel adalah sebagai berikut (Sugiyono, 006) : r x, x, y r x. y r x. y ( r ).( r x, y rx. x x, y ).( r x, x ) (.7) Apabila nilai r = - artinya korelasinya negatif sempurna, r = 0 artinya tidak ada korelasi dan jika r= artinya korelasinya sangat kuat. Berikut ini merupakan tabel yang menjelaskan lebih lanjut keeratan hubungan korelasi. Tabel. Interprestasi Koefisien Korelasi Nilai r
7.4.4 Koefisien Jalur Koefisien jalur, yang mengukur pentingnya sebuah jalur pengaruh dari penyebab kepada akibat, didefinisikan sebagai rasio variabilitas akibat yang harus ditemukan apabila semua penyebab konstan kecuali satu yang sedang dipermasalahkan, terhadap variabilitas total. Variabilitas ini diukur oleh simpangan baku. Koefisien jalur menunjukkan akibat langsung sebuah peubah yang diambil sebagai penyebab terhadap sebuah peubah yang diambil sebagai akibat. Simbol atau notasi yang dipakai untuk koefisien jalur adalah p ij dengan pengertian i menyatakan akibat atau peubah tak bebas dan j menyatakan penyebab atau peubah bebas (Gaspersz, 995). Syarat dalam koefisien jalur adalah tiap residual tidaklah berkorelasi dengan variabel-variabel yang terdapat dalam persamaan dan juga antar residual sendiri tidak dapat berkorelasi sehingga, rumus koefisien jalur adalah : r ij n zi z j (.8) Keterangan : rij = koefisien jalur atau koefisien korelasi zi z j = variabel eksogen dan endogen X P 3 P 4 X 3 P 43 X 4 P 3 P 4 X Gambar. Hubungan Variabel Eksogen dan Endogen
Dari gambar. dapat kita ketahui bahwa X adalah variabel eksogen. Jika variabel ini dituliskan dalam bentuk angka baku z, maka z untuk varibel eksogen ini adalah z yang dinyatakan oleh suku residual yaitu, z = ɛ. Variabel X bergantung pada variabel X dan juga bergantung pada residual ɛ dengan koefisien jalur P jadi kita akan mendapatkan hasil seperti berikut : z = ɛ (.9) z = P z + ɛ (.0) z 3 = P 3 z + P 3 z + ɛ 3 (.) z 4 = P 4 z + P 4 z + P 43 z 3 + ɛ 4 (.) maka jika dihitung r zz subtitusi z dengan P z + ɛ r n z ( Pz ) P z z sehingga r n n n = P, karena z = dan z = 0 (syarat residual tidak korelasi dengan variabel dalam persamaan) n n 8 Mencari P 3 dan P 3 r 3 zz subtitusi z 3 dengan P 3 z + P 3 z + ɛ 3 3 n r 3 n z ( P 3 z P 3 z n z z ) 3 3 3 3 P P n z z n sehingga r 3 = P 3 + P 3 r karena z =, n n z z = r, z = 0 3 Dengan cara yang sama kita bisa memperoleh hubungan-hubungan untuk jalur lain sehingga di dapat persamaan : r r r r r r 3 3 4 4 34 p p p p p p 3 3 4 p3r r p3 p r 4 p 43r3 r p p 4 43r3 r 3 p r 3 p 4 4 4 43 (.3)
9.4.5 Pengujian Model Tiap jalur dalam model memiliki nilai-nilai, jika jalur-jalur tertentu dalam model dihilangkan berati jalur tersebut harus menetapkan koefisien jalur sama dengan nol. Implikasinya adalah, untuk kedua variabel yang jalurnya dihilangkan tersebut, koefisien korelasinya dibentuk hanya oleh efek langsung dan tidak langsung saja. Jelas bahwa dengan menghilangkan jalur-jalur tertentu, kita akan berhadapan dengan model kausal yang lebih sederhana dan daripadanya dapat dibentuk matriks korelasi. Jika matriks yang didapat sama atau mendekati matriks R, kesimpulannya adalah bahwa pola korelasi dalam data konsisten dengan model kausal yang telah disederhanakan. Jika dalam matriks korelasi yang dihasilkan dari model beberapa jalur dihilangkan cukup besar penyimpanganya dari matriks R, maka kesimpulannya adalah model sederhana tidak dapat dipertahankan dan perlu diganti dengan model lain (Gaspersz, 995). Cara menghilangkan jalur dalam model, yaitu : a. Teori yang digunakan peneliti pada waktu membentuk model. Berdasarkan teori yang dimilikinya, ia bisa menentukan dua variabel dalam model yang tidak dihubungkan oleh jalur langsung. Kemudian, lakukan analisis apakah data konsisten dengan model yang dirumuskan atau tidak. b. Pendekatan pragmatis yaitu, menghitung semua koefisien jalur dalam model kemudian melakukan penyaringan berdasarkan uji statistik dan keberartian. Uji statistik dapat dilakukan dengan menggunakan koefisien arah β untuk regresi berdasarkan data dalam skor baku, karena dapat dibuktikan bahwa koefisien jalur sama dengan β. Jika β signifikan, maka koefisien jalur juga signifikan dan koefisien
0 jalur yang tidak signifikan disingkirkan. Cara ini mempunyai kesulitan apabila koefisien jalur yang cukup kecil masih bisa signifikan apabila ukuran sampel cukup besar dan ukuran sampel besar ini sering selalu dianjurkan dalam path analysis. c. Menggunakan keberartian koefisien. Caranya dengan menghilangkan koefisienkoefisien jalur yang dirasakan tidak berarti dan pertahankan jika berarti. Kesulitan dengan cara ini terletak pada sifat subjektif penentuan batas berarti dan tidak berarti. Berarti untuk satu keadaan belum tentu demikian untuk keadaan yang lain. Namun, dalam beberapa studi empiris telah banyak menyarankan untuk menggunakan pegangan bahwa koefisien jalur kurang dari 0,05 dapat dianggap tidak berarti. Kesulitan yang dihadapi menggunakan kriteria yang serupa adalah juga ketika menentukan apakah matriks korelasi R sudah cukup didekati ataukah tidak oleh matriks korelasi yang dihasilkan berdasarkan model yang beberapa jalurnya dihilangkan. Saran empiris yang sering digunakan bila kedua matriks itu sudah cukup dekat adalah dengan koefisien korelasi yang perbedaannya kurang dari 0,05. Dan jika tidak cukup dekat maka disimpulkan bahwa penyimpangan telah terjadi terlalu besar..5 Rekayasa Perangkat Lunak (RPL).5. Pengertian Perangkat Lunak Menurut Pressman (00, p0) perangkat lunak adalah : a. Perintah (program komputer) yang bila dieksekusi memberikan fungsi dan unjuk kerja seperti yang diinginkan. b. Struktur data yang memungkinkan program dapat memanipulasi informasi secara proporsional. c. Dokumen yang menggambarkan operasi dan kegunaan program.
.5. Pengertian Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) Menurut Pressman (00, p8), rekayasa perangkat lunak adalah pengembangan dan pengunaan prinsip rekayasa untuk memperoleh perangkat lunak secara ekonomis yang reliabel dan bekerja secara efisien pada mesin nyata..5.3 Model Proses Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) System Development Life Cycle (SDLC) adalah sistem pengembangan metode tradisional yang digunakan oleh sebagian besar perusahaan saat ini. SDLC adalah kerangka kerja yang terstruktur yang terdiri dari urutan proses oleh sistem informasi yang dikembangkan. a. Waterfall Model Model-model lain untuk SDLC mungkin berisi lebih banyak atau lebih sedikit dari delapan tahap kami di sini. Namun, sebagian besar masih sama, terlepas dari beberapa tahap. Di masa lalu, pengembang menggunakan pendekatan waterfall ke SDLC, di mana tugas-tugas dalam satu tahap telah selesai sebelum melanjutkan pekerjaan ke tahap berikutnya (Turban, 003).
Gambar.3 Waterfall Model. Systems Investigation Pengembangan sistem profesional setuju bahwa semakin banyak waktu yang diinvestasikan dalam usaha memahami program yang harus dipecahkan, dalam memahami pilihan teknis untuk sistem dan pemahaman masalah yang mungkin terjadi selama perkembangan, semakin besar kesempatan untuk benar-benar berhasil memecahkan (benar) masalah. Untuk alasan ini, system investigation dimulai dengan masalah bisnis.. Systems Analysis Systems analysis adalah pemeriksaan bisnis organisasi terencana untuk memecahkan masalah dengan sistem informasi. Tahap ini mendefinisikan masalah bisnis,
3 mengidentifikasi penyebabnya, menentukan solusi dan mengidentifikasi persyaratan informasi bahwa solusi harus terpenuhi. 3. Systems Design Systems analysis menggambarkan apa yang harus dilakukan untuk memecahkan masalah bisnis, dan systems design yang menggambarkan bagaimana sistem akan menyelesaikan tugas ini. 4. Programming Programming melibatkan terjemahan spesifikasi desain ke dalam kode komputer. Proses ini dapat menjadi panjang dan memakan waktu. 5. Testing Testing akan memeriksa untuk melihat apakah kode komputer akan menghasilkan hasil yang diharapkan dan mengalami kondisi tertentu. Testing membutuhkan sejumlah besar waktu, tenaga dan biaya untuk melakukan dengan benar. 6. Implementation Implementation adalah proses konversi dari sistem lama ke sistem baru. 7. Operation and Maintenance Setelah konversi, sistem baru akan beroperasi selama jangka waktu tertentu, sampai (seperti yang lama digantikan oleh sistem baru) itu tidak lagi memenuhi tujuannya. Sistem memerlukan beberapa jenis maintenance. Tipe pertama adalah debugging, sebuah proses yang berlanjut sepanjang hidup dari sistem. Tipe kedua adalah memperbarui sistem untuk mengakomodasi perubahan dalam kondisi bisnis. b. Prototype Model Prototype berfungsi sebagai sebuah mekanisme yang mengidentifikasikan kebutuhan perangkat lunak. Bila prototype yang sedang bekerja dibangun, pengembang
harus menggunakan fragmen-fragmen program yang ada atau mengaplikasikan alat-alat bantu yang memungkinkan program yang bekerja untuk memunculkan secara tepat. 4 Gambar.4 Prototype Model c. Rapid Application Development Model Rapid application development (RAD) adalah sebuah model proses perkembangan perangkat lunk sekuensial linear yang menekan siklus perkembangan yang sangat pendek. Model RAD merupakan sebuah adaptasi kecepatan tinggi dari model sekuensial linear dimana perkembangan cepat dicapai dengan menggunakan pendekatan konstruksi berbasis komponen.
5 tim # 3 tim # Pemodelan Bisnis tim # Pemodelan Bisnis Pemodelan Data Pemodelan Bisnis Pemodelan Data Pemodelan Proses Pemodelan Data Pemodelan Proses Pemodelan Proses Pembentukan Aplikasi Pembentuk an Aplikasi Pengujian dan turnover Pembentukan Aplikasi Pengujian dan turnover Pengujian dan turnover 60-90 hari Gambar.5 Rapid Application Development Model.6 Basis Data (Database).6. Pengertian Database Menurut Richard Johnsonbaugh (997, p5), database adalah kumpulan catatan yang dimanipulasi oleh komputer. Sebagai contoh, database penerbangan mungkin mengandung catatan reservasi penumpang, jadwal penerbangan, peralatan dan sebagainya. Sistem komputer mampu menyimpan jumlah informasi yang besar dalam database. Database bisa digunakan untuk berbagai penerapan. Sistem manajemen database (database management system) merupakan program yang membantu pemakai mengakses informasi dari basis data. Database adalah kumpulan dari beberapa file yang berhubungan secara logikal dan deskripsi yang berhubungan dengan file tersebut yang dibuat untuk penyajian kebutuhan
6 informasi suatu organisasi (Connoly, 005). Istilah-istilah dalam sistem database, antara lain :. Entity Entity adalah objek berbeda dari organisasi yang direpresentasikan ke dalam database.. Attribute Attribute adalah sifat-sifat yang menjelaskan aspek-aspek suatu objek yang ingin disimpan. 3. Relationship Relationship adalah hubungan antar entity. 4. Field Field adalah unit terkecil dari data record yang disimpan dalam database. 5. Record Record adalah kumpulan field yang saling berkaitan. 6. File File adalah berisi kumpulan dari berbagai record. 7. Primary Key Primary key pada sebuah tabel harus unik, karena menunjukkan identifikasi pada setiap record dan nilai setiap record tidak bernilai null. 8. Foreign Key Forein key merupakan sebuah kolom atau sekumpulan kolom yang menghubungkan setiap baris dengan child table yang mengandung foreign key dengan baris pada parent table yang mengandung nilai candidate key yang sama.
7.6. Database Management System (DBMS) DBMS adalah perangkat lunak yang berinteraksi dengan user sehingga memudahkan user untuk mendefinisikan, membuat, memelihara dan mengontrol akses ke database (Connoly, 005). Komponen-komponen dalam DBMS antara lain :. Piranti Keras Komputer yang digunakan untuk menjalankan aplikasi database.. Piranti Lunak Merupakan perangkat lunak DBMS tersendiri dan beberapa program aplikasi yang bekerja bersama-sama dalam operating system seperti piranti lunak jaringan jika DBMS digunakan untuk jaringan. 3. Data Merupakan bagian penting dalam DBMS, karena merupakan penghubung antara komputer dengan manusia. 4. Prosedur Mengacu pada instruksi-instruksi dan aturan-aturan yang mengatur bentuk dan penggunaan dari database. 5. User Pengguna yang akan menggunakan sistem..6.3 Entity Relationship Model Entity relationship model adalah pendekatan secara keseluruhan terhadap desain database yang diawali dengan mengidentifikasi data penting yang disebut entity dan relationship antara data yang direpresentasikan ke dalam model, lalu attribute dan
8 constraint ditambahkan, yaitu detail informasi tentang entity dan relationship antara satu sama lain (Connoly, 005). Komponen-komponen entity relationship model :. Entity Type Sekelompok objek dengan properti yang sama.. Relationship Type Sekelompok hubungan yang berarti antara banyaknya entity type. Macam-macam relationship : One-to-one (..) Gambar.6 One-to-one relationship One-to-many (..*) Gambar.7 One-to-many relationship
9 Many-to-many (*..*) Gambar.8 Many-to-many relationship.7 UML (Unified Modeling Language).7. Pengertian UML UML (Unified Modeling Language) adalah penyulingan dari tiga notasi utama dan sejumlah teknik pemodelan yang diambil dari beragam luas metodologi yang telah ada dalam praktek selama dua dekade ini. Selama ini memiliki dampak tak terbantahkan tentang cara kita memandang pengembangan sistem (Pender, 003). UML memungkinkan pengembang untuk menentukan, visualisasi, dan model dokumen dengan cara yang mendukung skalabilitas, keamanan, dan eksekusi yang kuat. Karena pemodelan UML menaikkan tingkat abstraksi seluruh analisis dan proses desain, lebih mudah untuk mengidentifikasi pola-pola perilaku dan dengan demikian menentukan kesempatan untuk refactoring dan digunakan kembali. Akibatnya, pemodelan UML memfasilitasi terciptanya desain modular sehingga komponen dan komponen perpustakaan yang mempercepat pembangunan dan membantu menjamin konsistensi di seluruh sistem dan implementasi.
30.7. Jenis Diagram UML. Use Case Diagram Use case mewakili bagaimana klien berinteraksi dengan sistem. Sebuah use case diagram seperti pandangan enkapsulasi seluruh sistem di klien hanya dapat melihat dan berinteraksi dengan antarmuka yang disediakan oleh sistem. Jadwal Kegiatan Jadwal Kinerja Akses Wewenang Generalisasi Membatalkan Kegiatan <<include>> Actor Manajer Membatalkan Kinerja Menjadwal Ulang Kinerja «extends» «extends» Menjadwal Ulang Kegiatan Gambar.9 Use Case Diagram Actor : sebuah peran yang dimainkan oleh orang, sistem, perangkat, atau bahkan sebuah perusahaan, yang memiliki saham dalam keberhasilan sistem operasi. Use case : mengidentifikasi perilaku kunci dari sistem. Tanpa perilaku ini, sistem tidak akan memenuhi persyaratan aktor. Setiap use case tujuannya mengungkapkan bahwa sistem harus mencapai dan / atau hasil yang harus menghasilkan. Association : mengidentifikasi interaksi antara aktor dan use case. Setiap asosiasi menjadi sebuah dialog yang harus dijelaskan dalam kasus menggunakan narasi. Setiap narasi pada gilirannya menyediakan serangkaian skenario yang dapat membantu dalam pengembangan uji kasus ketika mengevaluasi analisis, desain, dan
3 implementasi dari penggunaan artefak kasus dan asosiasi. Include relationship : mengidentifikasi penggunaan yang dapat digunakan kembali kasus yang tanpa syarat dimasukkan ke dalam pelaksanaan penggunaan lain. Extend relationship : mengidentifikasi suatu kasus yang dapat digunakan kembali menggunakan kondisional mengganggu pelaksanaan use case lain untuk meningkatkan fungsinya.. Activity Diagram Activity adalah suatu langkah dalam proses di mana beberapa pekerjaan dilakukan. Itu bisa menjadi perhitungan, menemukan beberapa data, memanipulasi informasi, atau memverifikasi data. Kegiatan ini diwakili oleh persegi panjang bundar yang berisi teks dengan bentuk yang unik. Membaca Halaman Membalik Halaman Gambar.0 Activity Diagram Decisions, diagram aktivitas berlian adalah keputusan, sama seperti di diagram alur. Satu panah keluar dari berlian untuk setiap nilai dari kondisi diuji. Pilih Coklat Pilih Vanila Pilih Stroberi Es Krim Coklat Es Krim Vanila Es Krim Stroberi Gambar. Decision Merge point, icon berlian juga digunakan untuk model titik gabungan, tempat di mana dua alternatif jalan datang bersama-sama dan berlanjut sebagai satu.
3 Gambar. Merge Point Start and end, UML juga menyediakan icon untuk memulai dan mengakhiri activity diagram. Gambar.3 Start and End 3. Sequence Diagram Dalam Sequence diagram, frame menyediakan sarana untuk mengisolasi set interaksi yang dapat digunakan kembali. Secara sederhana, sebuah interaksi adalah urutan pesan lewat antara obyek untuk menyelesaikan suatu tugas. Objek dapat dibuat dan diakhiri. Mereka dapat mengajukan pertanyaan atau membuat tuntutan pada objek-objek lain dengan menerapkan operasi, atau mereka mungkin memberitahukan peristiwa satu sama lain menggunakan sinyal. Manajer Kegiatan Kinerja : membatalkan() : MembatalkanKinerja() 3 : menghapus() 4 : return void() 6 : return void() 5 : return void() Gambar.4 Sequence Diagram
33 4. Class Diagram Class diagram merupakan inti dari proses pemodelan objek. Definisi model ini adalah sumber daya penting untuk pengoperasian yang tepat dari sistem. Semua diagram pemodelan lain menemukan informasi tentang sumber-sumber tersebut (seperti nilai atribut, negara, dan kendala pada perilaku) yang akhirnya harus membuat jalan ke class diagram. Class Diagram adalah kode sumber untuk generasi (model untuk mengubah kode) dan target untuk reverse engineering (mengkonversi kode untuk model). Gambar.5 Class Diagram