Linux Fun

Setiap elemen yang terdapat dalam hirarki harus diketahui bobot relatifnya satu sama lain. Tujuannya adalah untuk mengetahui tingkat kepentingan pihak-pihak yang berkepentingan dalam permasalahan terhadap kriteria dan struktur hirarki atau sistem secara keseluruhan. Langkah awal dalam menentukan prioritas criteria adalah dengan menyusun perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh kriteria untuk setiap sub sistem hirarki. Perbandingan tersebut kemudian ditransformasikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk analisis numerik. Misalkan terdapat sub sistem hirarki dengan kriteria C dan sejumlah n alternatif dibawahnya, Ai sampai An. Perbandingan antar alternatif untuk sub sistem hirarki itu dapat dibuat dalam bentuk matriks n x n, seperti pada tabel dibawah ini.

Nilai a11, a22,… amn adalah nilai perbandingan elemen baris Al terhadap kolom Al yang menyatakan hubungan :

1. Seberapa jauh tingkat kepentingan baris A terhadap kriteria C dibandingkan dengan kolom Al.
2. Seberapa jauh dominasi baris Ai terhadap kolom A1 atau
3. Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada baris A1 dibandingkan dengan kolom A1.
4. Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti pada tabel berikut:

Seorang pengambil keputusan akan memberikan penilaian, mempersepsikan ataupun memperkirakan kemungkinan sesuatu hal/ peristiwa yang dihadapi. Penilaian tersebut akan dibentuk ke dalam matriks berpasangan pada setiap level hirarki. Contoh Pair-Wise Comparison Matrix pada suatu level of hierarchy, yaitu seperti pada tabel berikut:

Baris 1 kolom 2 : Jika D dibandingkan dengan E, maka D sedikit lebih penting/ cukup penting daripada E yaitu sebesar 3. Angka 3 bukan berarti bahwa D tiga kali lebih besar dari E, tetapi D moderat importance dibandingkan dengan E, sedangkan nilai pada baris ke 2 kolom 1 diisi dengan kebalikan dari 3 yaitu 1/3.

Baris 1 kolom 3 : Jika D dibandingkan dengan F, maka D sangat penting daripada F yaitu sebesar 7. Angka 7 bukan berarti bahwa D tujuh kali lebih besar dari F, tetapi D very strong importance daripada F dengan nilai judgement sebesar 7. Sedangkan nilai pada baris 3 kolom 1 diisi dengan kebalikan dari 7 yaitu 1/7.

Baris 1 kolom 4 : Jika D dibandingkan dengan G, maka D mutlak lebih penting daripada G dengan nilai 9. Angka 9 bukan berarti D sembilan kali lebih besar dari G, tetapi D extreme importance daripada G dengan nilai judgement sebesar 9. Sedangkan nilai pada baris 4 kolom 1 diisi dengan kebalikan dari 9 yaitu 1/9.

Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode AHP ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain.

Decomposition

Decomposition adalah memecahkan atau membagi problema yang utuh menjadi unsur-unsurnya ke bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan. Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai complete dan incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki yang complete. Bentuk struktur dekomposisi yakni seperti pada gambar berikut:

Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Goal)
Tingkat kedua : Kriteria-kriteria
Tingkat ketiga : Alternatif-alternatif

Readmore…

Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dan merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan faktor-faktor persepsi, preferensi, pengalaman dan intuisi. AHP menggabungkan penilaian-penilaian dan nilai-nilai pribadi ke dalam satu cara yang logis.

Analytic Hierarchy Process (AHP) digunakan dalam menyederhanakan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagian-bagian, serta menjadikan variabel dalam suatu tingkatan hirarki. Masalah yang kompleks terdiri dari lebih dari satu (multikriteria) masalah, struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, serta ketidak akuratan data yang tersedia.

Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagian, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik dengan pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi basil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat.

Landasan Aksiomatik AHP

Analytic Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari :

1. Resiprocal Comparison, yang mengandung arti bahwa matriks perbandingan berpasangan yang terbentuk harus bersifat berkebalikan. Misalnya, jika A adalah f  kali lebih penting dari pada B maka B adalah 1/f  kali lebih penting dari A.
2. Homogenity, yaitu mengandung arti kesamaan dalam melakukan perbandingan. Misalnya, tidak dimungkinkan membandingkan jeruk dengan bola tenis dalam hal rasa, akan tetapi lebih relevan jika membandingkan dalam hal berat.
3. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna (incomplete hierarchy).
4. Expectation,yang berarti menonjolkon penilaian yang bersifat ekspektasi dan preferensi clan pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan data kuantitatif maupun yang bersifat kualitatif. Readmore…

Sistem Pendukung Keputusan memiliki tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis SPK tersebut diantaranya sebagai berikut :

Subsistem manajemen basis data

Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen basis data dapat diringkas, sebagai berikut :

1. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui pengambilan keputusan dan ekstrasi data.
2. Kemampuan untuk menabahkan sumber data secara cepat dan mudah.
3. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logik sesuai dengan pengertian pemakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.
4. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai dapat mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil.
5. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data.

Subsistem manajemen basis model

Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model diantaranya sebagai berikut :

1. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah.
2. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan.
3. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dan manajemen database (seperti mekanisme untuk menyimpan, membuat dialog, menghubungkan dan mengakses model). Readmore…

Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan adalah pemilihan beberapa tindakan alternatif yang ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan yang telah diterapkan (Turban, 2005). Pada dasarnya pengambilan keputusan merupakan suatu bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih, yang prosesnya melalui mekanisme tertentu dengan harapan akan menghasilkan suatu keputusan yang terbaik (Simon,1980).

Penyelesaian masalah adalah suatu bentuk aktifis dimana individu atau organisasi dalam mencapai tujuan yang diinginkan harus membuat seleksi dari beberapa langkah alternatif untuk mencapai tujuan tersebut (Gass, 1985). Penyelesaian masalah dengan alternatif ini dilakukan oleh pengambil keputusan.

Pengambilan keputusan adalah seorang individu yang tidak merasa puas dengan situasi yang ada atau dengan prospek situasi mendatang dan yang mempunyai otoritas untuk berinisiatif dalam mengambil langkah untuk menanggulangi keadaan tersebut (Kuswardani,2006). Readmore…

Definisi Sistem

Sistem adalah sebuah tatanan atau keterpaduan yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional (dengan satuan fungsi/ tugas khusus) yang saling berhubungan secara bersama-sama bertujun untuk memenuhi suatu proses/ pekerjaan tertentu (Jogiyanto, 1999). Sebuah sistem terdiri dari sejumlah komponen yang saling berinteraksi dan berhubungan membentuk satu kesatuan sehingga tujuan sistem dapat terpakai.

Menurut Awad (1974:4) sistem adalah suatu hubungan yang berlangsung di antara satu-satunya atau komponen secara teratur.

Menurut Baridwan (1971:3) sistem adalah suatu kerangka dari prosedur yang saling berhubungan yang disusun sesuai dengan suatu skema yang menyeluruh untuk melaksanakan suatu kegiatan. Readmore…

Pengertian Entity Relationship Diagram

Menurut Janner Simarmata & Iman Peryudi (2005) “Entity Relationship Model atau yang lebih dikenal dengan Entity Relationship Diagram (ERD) adalah suatu model data atau diagram untuk deskripsi tingkat tinggi dari model data konseptual”. ERD menyediakan notasi-notasi grafis untuk merepresentasikan model-model data dalam bentuk Entity Relationship Diagram. Model-model data tersebut biasa digunakan pada desain sistem informasi tingkat pertama, contohnya untuk mendeskripsikan kebutuhan informasi dan tipe informasi yang ingin disimpan pada basis data selama analisa. Notasi-notasi dasar pada Entity Relationship Diagram (ERD) :

Tingkat paling dasar, basis data relasional ditampilkan sebagai suatu koleksi tabel-tabel berbeda yang mewakili setiap entiti yang ada. Hubungan atau relasi antar entiti juga menjadi bagian dari basis data. Suatu tabel terdiri atas baris-baris (rows) dan kolom-kolom (columns) yang kira-kira dapat disamakan dengan sebuah spreadsheet yang biasa dijumpai dalam aplikasi semacam Microsoft Excel atau Lotus 123. Sebuah baris mewakili kemunculan suatu entiti tertentu. Sebuah kolom pada baris tersebut memuat sebuah atom informasi (bagian tertentu dari informasi) tentang kemunculan entiti tertentu tersebut. Sesuai terminologi non-database suatu tabel dapat disamakan dengan file, suatu baris sebagai record, dan kolom sebagai field. Sebagai contoh, suatu tabel dapat berisi informasi tentang semua pelanggan dalam bisnis: sebuah baris untuk setiap pelanggan, dan sebuah kolom dapat berisi potongan informasi seperti nomor telepon si pelanggan. Readmore…

Menurut Janner Simarmata & Iman Peryudi (2005) ”Normalisasi adalah teknik perancangan yang banyak digunakan sebagai pemandu dalam merancang basisdata relasional”. Pada dasarnya, normalisasi adalah proses dua langkah yang meletakkan data dalam bentuk tabulasi dengan menghilangkan kelompok berulang lalu menghilangkan data yang terduplikasi dari tabel relasional (www.utexas.edu).

Teori normalisasi didasarkan pada konsep bentuk normal. Sebuah tabel relasional dikatakan berada pada bentuk norml tertentu jika tabel memenuhi himpunan batasan tertentu.

Konsep Dasar

Menurut Janner Simarmata & Iman Peryudi (2005) “Normalisasi adalah bagian perancang basisdata”. Tanpa normalisasi, system basisdata menjadi tidak akurat, lambat, tidak efisien, serta tidak memberikan data yang diharapkan (www.microsoft-accessolutions.co.uk).

Pada waktu menormalisasi basisdata, ada empat tujuan yang harus dicapai, yaitu :

1. Mengatur data dalam kelompok-kelompok sehingga masing-masing kelompok hanya menangani bagian kecil sistem.
2. Meminimalkan jumlah data yang berulang dalam basisdata.
3. Membuat basisdata yang datanya diakses dan dimanipulasi secara cepat dan efisien tanpa melupakan integrasi data.
4. Mengatur data sedemikian rupa sehingga ketika memodifikasi data, anda hanya mengubah pada suatu tempat.

Perancangan basisdata terkadang menyebut keempat tujuan dengan istilah integrasi data, integritas referensial, dan pengaksesan data.

Tujuan normalisasi adalah membuat kumpulan tabel relasional yang bebas dari data berulang dan dapat memodifikasi secara benar dan konsisten. Ini berarti bahwa semua tabel pada basisdata relasional harus berada pada bentuk normal ketiga (3NF). Sebuah tabel relasional berada pada 3NF jika dan hanya jika semua kolom bukan kunci adalah (a) saling independen dan (b) sepenuhnya tergantung pada kunci utama. Saling independen berarti bahwa tidak ada kolom bukan kunci yang tergantung pada sembarang kombinasi kolom lainnya. Dua bentuk normal pertama adalah langkah antara untuk mencapai tujuan, yaitu mempunyai semua tabel dalam 3NF (Stephens and Plew, 2000). Readmore…

Menurut Jogiyanto (1990), ide dari suatu bagan untuk mewakili arus data dalam suatu sistem bukanlah hal yang baru. Pada tahun 1967, Martin dan Estrin memperkenalkan suatu algoritma program dengan menggunakan symbol lingkaran dan panah untuk mewakili arus data. Pada tahap analisis, penggunaan notasi ini sangat membantu sekali di dalam komunikasi dengan pemakai sistem untuk memahami sistem secara logika. Diagram yang menggunakan notasi-notasi ini untuk menggambarkan arus dari data sistem sekarang dikenal dengan nama diagram arus data (data flow diagram atau DFD).

DFD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir (misalnya lewat telpon, surat dan sebagainya) atau lingkungan fisik dimana data tersebut akan disimpan (misalnya file kartu, microfiche, hard disk, tape, diskette dan lain sebagainya). DFD merupakan alat yang digunakan pada metodologi pengembangan sistem yang terstruktur (structured Analysis and design). DFD merupakan alat yang cukup popular sekarang ini, karena dapat menggambarkan arus data di dalam sistem dengan terstruktur dan jelas. Lebih lanjut DFD juga merupakan dikumentasi dari sistem yang baik.

Beberapa symbol digunakan di DFD untuk maksud mewakili (Jogiyanto ,1990):

1. External entity (kesatuan luar) atau boundary (batas sistem);
2. Data flow (arus data);
3. Process (proses);
4. Data store (simpanan data).

Kesatuan Luar

Setiap sistem pasti mempunyai batas sistem (boundary) yang memisahkan suatu sistem dengan lingkungan luarnya. Sistem akan menerima input dan menghasilkan output kepada lingkungan luarnya. Kesatuan luar (external entity) merupakan kesatuan (entity) dilingkungan luar sistem yang dapat berupa orang, organisasi atau sistem lainnya yang berada dilingkungan luarnya yang akan memberikan input atau menerima output dari sistem. Kesatuan luar ini kebanyakan adalah salah satu dari berikut ini (Jogiyanto ,1990).

1. Suatu kantor, departemen atau divisi dalam perusahaan tetapi di luar sistem yang sedang dikembangkan.
2. Orang atau sekelompok orang diorganisasi tetapi di luar sistem yang sedang dikembangkan.
3. Suatu organisasi atau orang yang berada di luar organisasi seperti misalnya langganan, pemasok.
4. Sistem informasi yang lain di luar sistem yang sedang dikembangkan.
5. Sumber asli dari suatu transaksi.
6. Penerima akhir dari suatu laporan yang dihasilkan oleh sistem.

Arus Data

Arus data (data flow) di DFD diberi simbol suatu panah. Arus data ini mengalir diantara proses (process), simpanan data (data store) dan kesatuan luar (exsternal entity). Arus data menunjukan arus data yang dapat berupa masukan untuk sistem atau hasil dari proses sistem dan dapat berbentuk sebagai berikut ini (Jogiyanto ,1990).

1. Formulir atau dokumen yang digunakan di perpustakaan.
2. Laporan tercetak yang dihasilkan oleh sistem.
3. Tampilan atau output di layar komputer yang dhasilkan oleh sistem.
4. Masukan untuk komputer.
5. Komunikasi ucapan.
6. Surat-surat atau memo.
7. Data yang dibaca atau direkamkan ke suatu file.
8. Suatu isian yang dicatat pada buku agenda.
9. Transmisi data dari suatu komputer ke komputer yang lain.

Proses

Suatu proses adalah kegiatan atau kerja yang dilakukan oleh orang, mesin atau komputer dari hasil suatu arus data yang masuk kedalam proses untuk dihasilkan arus data yang akan keluar dari proses. Untuk physical dataflow diagram (PDFD), proses dapat dilakukan oleh orang, mesin atau computer, sedang untuk logical data flow diagram (LDFD), suatu proses hanya menunjukkan proses dari computer. Perbedaan dari PDFD dan LDFD akan dibahas kemudian. Suatu proses dapat menunjukkan dengan symbol lingkaran atau dengan simbol empat persegi panjang tegak dengan sudut-sudut tumpul (Jogiyanto ,1990).

Simpanan Data

Menunjukkan informasi yang tersimpan dalam file diantara transactions. Data store diidentitaskan dengan “D dengan nomor” untuk data store komputer dan “M dengan nomor” untuk manual data store. Data store disimbolkan sebagai berikut (Jogiyanto ,1990) :

Penggambaran simpanan data di DFD perlu memperhatikan beberapa hal, sebagai berikut:

1. Hanya proses saja yang berhubungan dengan simpanan data, karena yang menggunakan atau merubah data di simpanan data adalah proses.
2. Arus data yang menuju ke simpanan data dari suatu proses menunjukkan proses update terhadap data yang tersimpan di simpanan data. Update dapat berupa proses:
   1. Menambah atau menyimpankan record baru atau dokumen baru ke dalam simpanan data.
   2. Menghapus record atau mengambil dokumen dari simpanan data.
   3. Merubah nilai data di suatu record atau di suatu dokumen yang ada di simpanan data.
3. Arus data yang berasal dari simpanan data ke suatu proses menunjukkan bahwa proses tersebut menggunakan data yang ada di simpanan data. Untuk media simpanan data berupa simpanan luar komputer (disk atau tape) berarti membaca data dari suatu record di file sedang untuk disimpanan data berupa media manual berarti mengambil suatu formulir atau dokumen untuk dilihat isinya dari suatu simpanan data.
4. Proses yang melakukan kedua-duanya, yaitu menggunakan dan update simpanan data dapat dilakukan hal berikut:
   1. Dapat menggunakan sebuah garis dengan panah mengarah kedua arah yang berlawanan dari simpanan data.
   2. Menggunakan arus data yang terpisah.

DFD sangat berbeda dengan bagan alir (flowchart). Perbedaannya adalah sebagai berikut:

1. Proses di DFD dapat beroperasi secara parallel, sehingga beberapa proses dapat dilakukan serentak sedangkan bagan alir cenderung menunjukkan proses yang urut.
2. DFD lebih mencerminkan arus dari data di suatu sistem, sedang bagan alir sistem lebih menunjukkan arus dari prosedur dan bagan alir program lebih menunjukkan arus dari algoritma.
3. DFD tidak menunjukkan proses perulangan (loop) dan proses keputusan (decision), sedang bagan alir menunjukkanya.

Selain itu, DFD juga memiliki beberapa keterbatasan, antara lain:

1. DFD tidak menunjukkan proses perulangan (loop).
2. DFD tidak menunjukkan proses keputusan (decision).
3. DFD tidak menunjukkan proses perhitungan.

Tahun 1960

Dari awal penggunaan komputer, penyimpanan dan manipulasi data merupakan focus utama aplikasi. Pada awal tahun 1960, Charles Bachman diperusahaan General Electric mendesain generasi pertama DBMS yang disebut Penyimpanan Data Terintegrasi (Integrated Data Store). Dasar untuk model data jaringan dibentuk lalu distandardisasi oleh Conference on Data System Language (CODASYL). Kemudian, Bachman menerima ACM Turing Award (Penghargaan semacam nobel pada ilmu komputer ) di tahun 1973.

Pada akhir tahun 1960-an, IBM mengembangkan system manajemen informasi (Information Manajemen System) DBMS. IMS dibentuk dari representasi data pada kerangka kerja yang disebut model data hierarki. Dalam waktu yang sama, hasil kerja sama antara IBM dengan perusahaan penerbangan Amerika mengembangkan system SABRE. System SABRE memungkinkan user mengakses data yang sama pada jaringan computer.

Tahun 1970

Pada tahun 1970, Edgar Codd di laboratorium penelitian di San Jose mengusulkan suatu representasi data baru yang disebut model data relational. Pada tahun 1980, model relasional menjadi paradigm DBMS paling dominan. Bahasa query SQL dikembangkan untuk basisdata relasional sebagai bagian proyek Sistem R dari IBM. SQL di standardisasi di akhir tahun 1980 dan SQL-92 diadopsi oleh American National Standards Institute (ANSI) dan International Standards Organization (ISO). Program yang digunakan untuk eksekusi bersamaan dalam basisdata disebut transaksi. User menulis programnya, dan bertanggung jawab menjalankan program secara bersamaan terhadap DBMS. Pada tahun 1999, James Gray memenangkan Turing award untuk kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS. Readmore…