PENGEMBANGAN MODEL FIT HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY (HOT) MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN NEURAL NETWORK TESIS RATNA WATI SIMBOLON 137038019 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015
PENGEMBANGAN MODEL FIT HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY (HOT) MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN NEURAL NETWORK TESIS Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika RATNA WATI SIMBOLON 137038019 PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015
PERSETUJUAN Judul : Pengembangan Model Fit Human Organization Technology (HOT) Menggunakan Regresi Linier dan Neural Network Kategori : Tesis Nama : Ratna Wati Simbolon Nomor Induk Mahasiswa : 137038019 Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dr.Sutarman, M. Sc Prof. Dr. Muhammad Zarlis Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S2 Teknik Informatika Ketua, Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 19570701 198601 1 003
PERNYATAAN PENGEMBANGAN MODEL FIT HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY (HOT) MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN NEURAL NETWORK TESIS Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, 27 Agustus 2015 Ratna Wati Simbolon 137038019
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan dibawah ini : Nama : RATNA WATI SIMBOLON NIM : 137038019 Program Studi : S2 Teknik Informatika Jenis Karya Ilmiah : Tesis Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalty Free Right) atas tesis saya yang berjudul : PENGEMBANGAN MODEL FIT HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY (HOT) MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN NEURAL NETWORK Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non- Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasi tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantum nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta. Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya. Medan, 27Agustus 2015 Ratna Wati Simbolon 137038019
Telah diuji pada Tanggal : 27 Agustus 2015 PANITIA PENGUJI TESIS Ketua Anggota : Prof. Dr. Muhammad Zarlis : 1. Dr. Sutarman, M. Sc 2. Prof. Dr. Tulus 3. Dr. Syahril Efendi, S. Si, M.IT
RIWAYAT HIDUP DATA PRIBADI Nama Lengkap : Ratna Wati Simbolon Tempat dan Tanggal Lahir : Tanjung Gading, 31 Desember 1980 Alamat Rumah : Jalan Bunga Ester VIII No. 15 Pasar 6 Padang Bulang Medan Telepon/HP : -/085296360712 Email : ratna_sbln@yahoo.com Instansi Tempat Bekerja : AMIK MBP Medan Alamat Kantor : Jalan Jamin Ginting No. 285-287 Padang Bulan Medan, Kode Pos. 20155 DATA PENDIDIKAN - SD Negeri Tanjung Gading TAMAT : tahun 1992 - SLTP Negeri Tanjung Gading TAMAT : tahun 1995 - SLTA Negeri 3 Tebing Tinggi TAMAT : tahun 1998 - D1 Manajemen Informatika MBP Medan TAMAT : tahun 1999 - D3 Manajemen Informatika STMIK Sisingamangaraja XII Medan TAMAT : tahun 2002 - S1 Teknik Informatika STMIK Sisingamangaraja XII Medan TAMAT : tahun 2006 - S2 Teknik Informatika USU Medan TAMAT : tahun 2015
UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan syukur dan terimakasih penulis kepada Tuhan Yesus Kristus, atas segala kasih karunianya sehingga penelitian ini yang berjudul Pengembangan Model Fit Human Organization Technology (HOT) Menggunakan Regresi Linier dan Neural Network dapat diselesaikan dengan baik. Dengan selesainya tesis ini tentunya banyak pihak yang telah membantu penulis dan atas bantuan tersebut dengan kerendahan hati, penulis mengucapkan terimakasih kepada : 1. Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Ketua Program Studi S2 Teknik Informatika dan Pembimbing Utama penulis 2. Dr. Sutarman, M. Sc selaku Pembimbing 2, didalam kesibukannya dengan penuh kesabaran dan keikhlasannya memberikan bimbingan, petunjuk, saransaran, dukungan dan semangat untuk menyelesaikan tesis ini 3. Prof. Dr. Tulus dan Dr. Syahril Efendi, S. Si, M. IT sebagai dosen penguji yang telah memberikan saran guna perbaikan tesis ini 4. Mohammad Andri Budiman, ST, M.Comp.Sc, M.E.M selaku Sekretaris Program Studi S2 Teknik Informatika dan juga sebagai Penasehat Akademik, yang selalu memberi motivasi supaya dapat menyelesaikan tesis tepat waktu supaya dikemudian hari dapat lebih fokus untuk mengembangkan diri dengan menerapkan ilmu dan pengetahuan yang telah diperoleh didalam bidang riset dan teknologi sesuai visi dan misi program studi 5. Staf pegawai dan administrasi Program Studi S2 Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, yang telah memberikan bantuan dan pelayanan terbaik selama mengikuti perkuliahan hingga pada penyelesaian tesis ini 6. Sariadin Siallagan, M. Cs selaku Direktur AMIK MBP Medan, yang telah memberikan dukungan dan semangat untuk dapat menyelesaikan tesis ini
7. Seluruh dosen dan staf pegawai AMIK MBP Medan yang selalu memberi semangat selama perkuliahan hingga penyelesaian tesis ini 8. Orangtua tercinta B. Simbolon dan N. Sihombing serta saudara-saudaraku Demsa Simbolon (Ka Tian), Delson Simbolon (Ito Dea), Juwita Simbolon (Ma Gerard) dan Harry Andrian Simbolon (Ito Andrew) dengan ketulusan doa dan nasehat-nasehatnya sepanjang waktu, sehingga penulis dapat menyelesaikan pendidikan di S2 Fasilkom TI Universitas Sumatera Utara 9. Suami tercinta Lindung Sitohang dan anak-anakku Sifra Alicya Sitohang dan Anju Prawira Sitohang, yang selalu memberi doa, dorongan semangat, pengorbanan dan kasih sayang supaya penulis dapat mengikuti pendidikan Magister dengan selesainya tesis ini 10. Seluruh teman seperjuangan KOM B stambuk 2013 Fasilkom TI USU yang senantiasa menjaga kekompakan dalam perkuliahan dan tetap semangat sampai akhir. Dengan segala kerendahan hati penulis menyadari bahwa baik kata maupun isi dari tesis ini masih jauh dari kesempurnaan, untuk itu mohon kiranya para pembaca memberikan masukan, kritik serta saran yang bersifat membangun untuk perbaikan sehingga dapat bermanfaat. Medan, 27 Agustus 2015 Ratna Wati Simbolon 137038019
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi implementasi sistem informasi akademik dengan menggunakan pengembangan dari model HOT (Human Organization Technology) Fit. Pengembangan model yang diterapkan adalah menggunakan model TUTO (Top Management-User-Technology-Organization). Penelitian ini memiliki 4 variabel independent yaitu Manajemen Puncak (Top Management) sebagai X 1, Pengguna (User) sebagai X 2, Teknologi (Technology) sebagai X 3 dan Organisasi (Organization) sebagai X 4, serta 1 variabel dependent yaitu Layanan Sistem Informasi Akademik sebagai Y. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif yang bersifat cross section dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling dan diperoleh 266 sampel. Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa tingkat keberhasilan implementasi sistem informasi akademik dipengaruhi oleh variabel organisasi sebesar 36,8% selanjutnya dipengaruhi oleh variabel teknologi 18,4%; variabel manajemen puncak 17,8% dan pengguna sebesar 17,0%. Hal ini dapat dilihat dari persamaan regresi Y = 0,316 + 0,178 X 1 + 0,170 X 2 + 0,184 X 3 + 0,368 X 4. Variabel independent berpengaruh sebesar 60,2 % terhadap layanan sistem informasi akademik dan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Menggunakan neural network dengan metode feedforward backpropagation diperoleh tingkat kelayakan implementasi sistem informasi akademik sebesar 79%. Kata-kata kunci : Evaluasi-Implementasi-Sistem-Informasi-Akademik, Model-TUTO, Regresi-Linier, Feedforward-Backpropagation
DEVELOPMENT OF FIT HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY (HOT) MODEL USING LINEAR REGRESION AND NEURAL NETWORK ABSTRACT This study aimed to evaluate the academic information system implementation using the development of the model HOT (Human Organization Technology) Fit. Development model applied is to use the model TUTO (Top-User Management- Technology-Organization). This study has four independent variables are the Top Management (Top Management) as X 1, User (User) as X 2, Technology (Technology) as X 3 and Organization (Organization) as X 4, and one dependent variable is the Academic Information System Services as Y. Research It uses a quantitative approach descriptive cross section with technique purposive sampling and obtained 266 samples. From the results of this research is that the success rate of academic information system implementation is influenced by organizational variables of 36.8% further influenced by variable technology 18.4%; variable 17.8% of top management and users of 17.0%. It can be seen from the regression equation Y = 0.316 + 0.178 X 1 + 0.170 X 2 + 0.184 X 3 + 0.368 X 4. Influential independent variable for 60.2% of the academic information system services and the rest influenced by other factors not examined in this study. Using a neural network with backpropagation feedforward method obtained the feasibility of the implementation of academic information system by 79%. Keywords: Implementation Evaluation of Academic Information Systems, Model TUTO, Linear Regression, Feedforward Backpropagation
DAFTAR ISI Halaman LEMBAR SAMPUL DEPAN HALAMAN JUDUL PERSETUJUAN PERNYATAAN ORISINALITAS PERSETUJUAN PUBLIKASI PANITIA PENGUJI RIWAYAT HIDUP UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... i ii iii vii viii BAB 1 PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Rumusan Masalah... 4 1.3 Batasan Masalah... 5 1.4 Tujuan Penelitian... 6 1.5 Manfaat Penelitian... 6 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA... 7 2.1 Sistem Informasi... 7 2.1.1 Sistem Informasi Akademik... 8 2.1.2 Evaluasi Sistem Informasi... 9
2.1.3 Model Fit Human Organization Technology (HOT)... 11 2.1.4 Model Top Management-User- Technology-Organization (TUTO)... 11 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)... 13 2.2.1 Model neuron... 14 2.2.2 Konsep dasar jaringan syaraf tiruan... 15 2.2.3 Arsitektur jaringan syaraf tiruan... 15 2.2.4 Fungsi aktivasi jaringan syaraf tiruan... 17 2.3 Struktur Jaringan Syaraf Tiruan... 20 2.3.1 Struktur feedforward... 20 2.3.2 Algoritma feedforward backpropagation... 20 2.3.3 Pelatihan feedforward backpropagation... 21 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN... 25 3.1 Pendekatan Penelitian... 25 3.2 Desain Penelitian... 25 3.3 Populasi dan Sampel... 31 3.4 Teknik Pengambilan Sampel... 32 3.5 Metode Pengumpulan Data... 32 3.5.1 Sumber data... 32 3.5.2 Teknik pengumpulan data... 33 3.5.3 Alat pengumpulan data... 33 3.6 Variabel dan Definisi Operasional... 33 3.6.1 Variabel... 33 3.6.2 Definisi Operasional... 34 3.7 Analisis Data... 37 3.7.1 Analisis Deskriptif... 37 3.7.2 Uji Kualitas Data... 38 3.7.2.1 Uji Validitas... 38 3.7.2.2 Uji Reliabilitas... 38
3.7.3 Uji Asumsi Klasik... 38 3.7.3.1 Pengujian Normalitas... 38 3.7.3.2 Uji Multikolinieritas... 38 3.7.3.3 Uji Heterokedastisitas... 39 3.7.4 Analisis Regresi Linear Berganda... 39 3.7.5 Goodness of Fit Suatu Model... 40 3.7.5.1 Koefisien Determinasi (R 2 )... 40 3.7.5.2 Uji Statistik Simultan (Uji Statistik F)... 41 3.7.5.3 Uji Statistik Parsial (Uji Statistik t)... 41 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN... 42 4.1 Hasil Penelitian... 42 4.1.1 Karakteristik Responden... 42 4.1.2 Karakteristik Jawaban Responden... 44 4.1.3 Uji Kualitas Data... 45 4.1.3.1 Uji Validitas... 45 4.1.3.2 Uji Reliabilitas... 45 4.1.4 Uji Asumsi Klasik... 46 4.1.4.1 Uji Normalitas... 46 4.1.4.2 Uji Multikolonieritas... 49 4.1.4.3 Uji Heteroskedastisitas... 49 4.1.5 Analisis Regresi Linier Berganda... 51 4.1.6 Goodness of Fit... 53 4.1.6.1 Koefisien Determinasi (R2)... 53 4.1.6.2 Pengujian Simultan ( Uji F)... 54 4.1.6.3 Pengujian Parsial (Uji t)... 55 4.1.7 Penerapan Model Feedforward Neural Network Backpropagation untuk Evaluasi Implementasi Sistem Informasi Akademik... 56 4.1.7.1 Pelatihan Data... 58
4.1.7.2 Pengujian Data... 65 4.2 Pembahasan... 69 4.2.1 Pengaruh Manajemen Puncak (X1) Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik (Y)... 69 4.2.2 Pengaruh Pengguna (X2) Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik (Y)... 70 4.2.3 Pengaruh Teknologi (X3) Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik (Y)... 70 4.2.4 Pengaruh Organisasi (X4) Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik (Y)... 71 4.2.4 Pengelompokkan Pengujian... 71 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN... 74 5.1 Kesimpulan... 74 5.2 Saran... 75 DAFTAR PUSTAKA... 76 Lampiran 1 Lampiran 2 Lampiran 3 Lampiran 4 Lampiran 5 Lampiran 6 Lampiran 7
DAFTAR TABEL Halaman Tabel 3.1 Parameter Pelatihan dan Pengujian... 31 Tabel 3.2 Kisi-kisi instrument Penelitian... 36 Tabel 4.1 Jenis Kelamin Responden... 42 Tabel 4.2 Usia Responden... 42 Tabel 4.3 Pendidikan Terakhir Responden... 43 Tabel 4.4 Lama Responden Menggunakan Sistem Informasi Akademik... 43 Tabel 4.5 Pengalaman Responden Menggunakan Komputer dan Internet... 44 Tabel 4.6 Hasil Uji Reliabilitas... 46 Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolonieritas... 49 Tabel 4.8 Hubungan Antara Variabel... 51 Tabel 4.9 Hasil Uji Regresi Linier Berganda... 52 Tabel 4.10 Koefisien Determinasi (R2)... 54 Tabel 4.11 Hasil Pengujian Simultan (Uji F)... 54 Tabel 4.12 Hasil Pengujian Parsial (Uji t)... 55 Tabel 4.13 Pelatihan Data dengan Berbagai Rancangan JST... 58 Tabel 4.14 Hasil Pengujian Jaringan... 66 Tabel 4.15 Kesesuaian Target Yang Diinginkan Dengan Hasil Simulasi Jaringan... 71
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Model Fit HOT (Human-Organization-Technology)... 12 Gambar 2.2 Model TUTO (Top Management-User-Technology-Organization)... 13 Gambar 2.3 Model Neuron... 14 Gambar 2.4 Arsitektur Layar Tunggal... 16 Gambar 2.5 Arsitektur Layar Jamak... 17 Gambar 2.6 Arsitektur Layar Kompetitif... 17 Gambar 2.7 Fungsi Aktivasi Threshold... 18 Gambar 2.8 Fungsi Aktivasi Identitas... 18 Gambar 2.9 Fungsi Aktivasi Sigmoid... 19 Gambar 2.10 Jaringan Syaraf Tiruan Feedforward Backpropagation... 21 Gambar 3.1 Desain Penelitian Evaluasi Implementasi Sistem Informasi Akademik Menggunakan Model TUTO... 26 Gambar 4.1 Grafik Histogram... 47 Gambar 4.2 Normal Probability Plot... 48 Gambar 4.3 Diagram Scatterplot... 50 Gambar 4.4 Tampilan Proses Training... 59 Gambar 4.5 Tampilan Plot Performance Hasil Pelatihan... 60 Gambar 4.6 Tampilan Plot Training State... 61 Gambar 4.7 Tampilan Plot Regression, Data Pelatihan... 61 Gambar 4.8 Hubungan Antara Target dengan Output Jaringan, Untuk Data Pelatihan... 62 Gambar 4.9 Tampilan Plot Performance Hasil Pengujian... 67 Gambar 4.10 Hubungan Antara Target dengan Output Jaringan, Untuk Data Pengujian... 67