Post on 05-Jul-2018
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
1/25
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Problem, algoritma , optimasi, simulasi
2.1.1 Definisi problem
Problem (permasalahan) adalah suatu tujuan dinyatakan dalam konteks
yang jelas tetapi tidak dapat dengan serta merta dicapai. Suatu permasalahan
dikatakan sudah selesai bila tujuan telah dicapai atau sudah tidak ada lagi
(Psquet, Sebastian,2001,p1).
2.1.2 Algoritma
2.1.2.1 Pengertian
Ditinjau dari asal usul katanya, Algoritma sendiri mempunyai
sejarah yang aneh. Orang hanya menemukan kata Algorism yang
berarti proses menghitung dengan angka arab. Anda dikatakan
Algorist jika anda menghitung menggunakan Angka Arab. Para ahli
bahasa berusaha menemukan asal kata ini namun hasilnya kurang
memuaskan. Akhirnya para ahli sejarah matematika menemukan
asal kata tersebut yang berasal dari nama penulis buku arab yang
terkenal yaitu Abu Ja’far Muhammad Ibnu Musa Al-Khuwarizmi.
Al-Khuwarizmi dibaca orang barat menjadi Algorism. Al
Khuwarizmi menulis buku yang berjudul Kitab Al Jabar Wal-
Muqabala yang artinya “Buku pemugaran dan pengurangan” (The
book of restoration and reduction). Dari judul buku itu kita juga
memperoleh akar kata “Aljabar” ( Algebra). Perubahan kata dari
Algorism menjadi Algorithm muncul karena kata Algorism sering
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
2/25
8
dikelirukan dengan Arithmetic, karena perhitungan dengan angka
Arab sudah menjadi hal yang biasa. Maka lambat laun kata
Algorithm berangsur-angsur dipakai sebagai metode perhitungan
(komputasi) secara umum, sehingga kehilangan makna kata aslinya.
Dalam Bahasa Indonesia, kata Algorithm diserap menjadi
Algoritma.
2.1.2.2 Definisi Algoritma
Beberapa definisi algoritma adalah sebagai berikut :
a. Kamus Bahasa Indonesia
Algoritma adalah urutan logis pengambilan keputusan untuk
pemecahan masalah.
b. Abu Ja’far Muhammad Ibnu Musa Al-Khuwarizmi
Algoritma adalah suatu metode khusus untuk menyelesaikan
suatu permasalahan.
c. Goodman Hedetniemi
Algoritma adalah urutan-urutan terbatas dari operasi-operasi
yang terdefinisi dengan baik yang masing-masing membutuhkan
memori dan waktu yang terbatas untuk menyelesaikan suatu
permasalahan.
2.1.3 Definisi Optimasi
Optimasi (Wikipedia, optimasi,2007) adalah suatu proses untuk mencapai
hasil yang ideal atau optimal (nilai efektif yang dapat dicapai). Dalam
disiplin matematika, optimasi merujuk pada studi permasalahan yang
mencoba untuk mencari nilai minimum dan maksimum dari suatu fungsi
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
3/25
9
nyata. Untuk mencapai nilai minimum dan maksimum tersebut, secara
sistematis dilakukan pemilihan integer atau bilangan nyata yang akan
memberikan solusi y ang optimal.
Sedangkan optimasi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia adalah
prosedur yang digunakan untuk membuat sistem atau desain yang fungsional
atau seefektif mungkin dengan menggunakan teknik aplikasi matematika.
2.1.4 Definisi Simulasi
Simulasi (Wikipedia, optimasi,2007) adalah suatu peniruan sesuatu yang
nyata, keadaan sekelilingnya (state of affairs), atau proses. Aksi melakukan
simulasi sesuatu secara umum mewakilkan suatu karakteristik kunci atau
kelakkuan dari sistem-sistem fisik atau abstrak.
2.2 Gambaran Umum Objek
Kontainer diberikan dalam bentuk tiga dimensi. Gambar dibawah ini
menggambarkan bagian kiri, depan dan bagian lainnya. Penggambaran satu set
kotak direpresentasikan dalam bentuk vector. Tinggi kontainer didefinisikan sebagi
hc, lebar kontainer didefinisikan sebagai wc dan panjang kontainer didefinisikan
sebagai lc.
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
4/25
10
Gambar 2.1 Kontainer Dalam Sistem Koordinat Tiga Dimensi
Berbagai asumsi telah dibuat dalam rangka untuk menyederhanakan,
memformulasikan dan menyelesaikan masalah penyusunan barang pada kontainer
ini. Beberapa asumsi yang dimaksud adalah sebagai berikut :
a) Bidang yang digunakan berbentuk persegi panjang (kotak atau balok) dengan
ukuran yang berbeda-beda.
b)
Kotak tersebut harus diatur sedemikian rupa dengan kontainer dan paralel
dengan bagian dinding-dindingnya.
c) Kotak tersebut dapat dirotasi maupun tidak, tergantung kebutuhan dan keadaan
yang terjadi. Rotasi tersebut memiliki enam kemungkinan posisi. Posisi
tersebut diantaranya akan diperlihatkan pada gambar 2.2 dibawah ini:
d)
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
5/25
11
Gambar 2.2 Enam Kemungkinan Posisi Barang
d) Kotak dengan ukuran paling besar harus disusun terlebih dahulu yang diikuti
dengan kotak yang lebih kecil
e) Kotak tersebut diseimbangkan dengan cara mengisi bagian-bagian yang kosong
dengan busa. (Pisinger, 2002).
f) Kotak yang berada paling atas didukung oleh kotak-kotak yang ada
dibawahnya.
Model matematika umum untuk memaksimalkan volume kontainer yang
digunakan dapat diformulasikan sebagai berikut :
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
6/25
12
dimana i = Kotak ke-1 sampai dengan kotak ke-n
j = Kontainer ke-1 sampai dengan kontainer ke-n
S i = Ukuran kotak ke-1 sampai dengan ke-n
V i = Volume kotak ke-1 sampai dengan ke-n
Smax = Ukuran kontainer
2.3 NP-Hard dan NP-Complete
Waktu yang dibutuhkan algoritma terbaik untuk menghasilkan solusi dari
banyak problem (permasalahan) dapat dibagi menjadi dua kelompok, y aitu :
P (Polynomial Problem)
Polynomial Problem adalah suatu permasalahan dimana waktu yang
dibutuhkan untuk menghasilkan solusi terbatas pada waktu polynomial dalam
tingkat kecil. Contohnya : permasalahan evaluasi polynomial dengan O(n),
pengurutan dengan O(n log n) dan string editing dengan O(mn)
NP ( Non Polynomial)
Dalam pencarian untuk mengembangkan algoritma yang efisien, tidak
satupun yang dapat mengembangkan algoritma dengan waktu polynomial
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
7/25
13
untuk permasalahan NP. Hal ini sangat penting karena algoritma y ang waktu
pencarian solusinya lebih besar dari polynomial (biasanya waktu pencarian
adalah eksponensial) membutuhkan waktu yang cukup lama untuk
menjalankan permasalahan skala menengah (Horowitz, Sahni dan
Sanguthevar Rajasekaran, 1998, pp495-553). Contoh NP adalah
permasalahan travelling salesman person dengan O(n22n) dan permasalahan
knapsack dengan O(2n/2
).
Dibagi menjadi dua yaitu: NP-hard dan NP-complete. Suatu
permasalahan yang termasuk kedalam NP-complete memiliki sifat yang
dapat dipecahkan dalam waktu polynomial jika dan hanya jika seluruh
permasalahan NP-complete juga dapat dipecahkan dalam waktu polynomial.
Jika sebuah permasalahan NP-hard dapat dipecahkan dalam waktu
polynomial maka seluruh permasalahan NP-complete dapat dipecahkan
dalam waktu polynomial. Seluruh permasalahan NP-complete merupakan
permasalahan NP-hard , tetapi sebagian permasalahan NP-hard belum tentu
menajadi permasalahan NP-complete (Horowitz, Sahni dan Sanguthevar
Rajasekaran, 1998, pp495-553).
Relasi antara P,NP, NP-complete, NP-hard akan ditunjukkan pada
gambar dibawah ini:
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
8/25
14
Gambar 2.3 Relasi antara P,NP, NP-complete, NP-hard
2.4 Wall Building Approach
Diperkenalkan oleh George dan Robinson. Pada wall building approach
mengisi kontainer sesuai jumlah layer yang sejajar dengan kedalaman kontainer.
Pendekatan pada algoritma ini berdasarkan normalized layer depth dimana hanya
mempertimbangkan layer dengan kedalaman (d ) tertentu yang sesuai dengan
dimensi kotak. Untuk lebih jelas perhatikan gambar dibawah ini :
Gambar 2.4 Wall Building Approach
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
9/25
15
Kedalaman layer harus diseleksi secara teliti untuk mendapatkan solusi yang
baik. Oleh karena itu ketika akan membuat sebuah layer , algoritma ini menerapkan
aturan pengurutan untuk memilih nilai d . Diantara kotak yang tersisa, akan dipilih
kotak yang memiliki dimensi terbesar. Alasan utamanya karena kotak tersebut
akan sulit untuk dimuat apabila ditempatkan pada urutan terakhir dalam prosedur
pengepakan.
Setelah kedalam layer ditentukan, dilakukan pengepakan dengan metode
greedy per baris secara horizontal disetiap potongan layer . Setiap potongan akan
dimasukkan kotak yang tersisa secara berurutan berdasarkan urutan panjang kotak
yang terbesar terlebih dahulu.
2.5 Metode Greedy
Pengisian barang dalam kontainer dalam ruang tiga dimensi merupakan suatu
permasalahan NP-Hard (Pisinger, 2002). Sampai sekarang ini, hanya ada beberapa
metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Fekette dan
Schepers (1997) mengembangkan model umum untuk solusi yang tepat dalam
ruang multi-dimensi. Martello et al. (2000) memperkenalkan metode Branch &
Bound ( B&B) untuk pengisian barang dalam kontainer dalam ruang tiga dimensi
(Wikipedia,2008).
Metode yang akan digunakan pada pengisian kontainer ini adalah metode
greedy yang dapat diartikan rakus, tamak. Dimana prinsip dari metode ini sendiri
adalah “take what you can get now”. Algoritma nya sendiri merupakan solusi
langkah per langkah dan pada setiap langkahnya banyak pilihan yang perlu
dieksplorasi oleh karena itu pada setiap langkah perlu dibuat keputusan yang
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
10/25
16
terbaik dalam menentukan pilihan. Pada setiap langkah juga didapat hasil yang
dinamakan optimum lokal (local optimum) yang diharapkan langkah sisanya akan
mengarah ke optimum global (global optimum).
Pada tabel berikut ini penulis akan menjelaskan karakteristik geometrik dari
barang dan kontainer:
Tabel 2.1 Properti Kendaraan dan Barang yang Digunakan
Time windows sering dikarakteristikkan sebagai time interval, namun dalam
formulasi matematika yang akan digunakan time windows t i merupakan single time
dan merepresentasikan rentang waktu secara keseluruhan
Gambar 2.5 Karakteristik Geometrik Dari Kontainer dan Barang
Vehicle j Item i
N : Number of itemsM : number of vehicle
L j : Length l
i : Length
Hj :
Height
hi : Height
D j : Depth d
i : Depth
W j : Capacity w
j : weight
N j : Number of slices k
i : Type of goods
ti : Time windows
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
11/25
17
Untuk mempertimbangkan kompatibilitas diantara produk yang berbeda, maka
digunakan relasi ekivalen dimana relasi tersebut merupakan relasi yang sesuai,
dinotasikan dengan C. Relasi ini dapat dipresentasikan dengan q by q compatibility
matrix yang dinotasikan dengan Z , dimana q merupakan jumlah kategori yang
dipertimbangkan
sebagai contoh, jika z13 = 0, maka itu berarti barang kategori 1 tidak sesuai dengan
barang kategori 3
xijk = ( xi , yi , zi) yang merupakan koordinat tiga dimensi dari barang yang akan
dimasukkan kedalam kontainer. Selain itu, terdapat E ij yang merupakan bagian
dari kontainer j (vehicle j) untuk barang tertentu.
Setiap kontainer terbagi menjadi beberapa potongan, yang dinamakan N j
jumlah potongan dalam kontainer tersebut. Potongan dikarakteristikkan dengan
lebar. Gambar 2.6 memberikan penjelasan lebih detil tentang potongan itu:
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
12/25
18
Gambar 2.6 Representasi Potongan Pada Kontainer
Masalah dalam pengisian barang dalam kontainer untuk meminimalkan tempat
kosong dapat dideskripsikan dengan persamaan matematika berikut ini :
(1)
Persamaan (1) digunakan untuk meminimasi tempat kosong pada kontainer.
(2)
Persamaan (2) digunakan untuk memastikan bahwa barang-barang yang akan
disusun dalam kontainer tidak melebihi berat maksimal yang dapat ditampung oleh
kotainer tersebut
(3)
Persamaan (3) digunakan untuk memastikan bahwa volume barang-barang yang
akan disusun dalam kontainer tidak melebihi volume maksimal yang dapat
ditampung oleh kotainer tersebut
(4)
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
13/25
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
14/25
20
(13)
Pertidaksamaan (11) berpotensial digunakan untuk meletakkan barang kurang dari
satu kontainer berdasarkan pertimbangan beratnya dan pertidaksamaan (12)
mempertimbangkan barang mana yang tingginya melebihi tinggi kontainer, barang
mana yang lebarnya melebihi lebar kontainer dan barang mana yang panjangnya
melebihi panjang kontainer. Dalam pertidaksamaan (13) diasumsikan bahwa berat
barang lebih besar dari berat maksimal kontainer sebaliknya dalam kasus non-
geometric , solusi yang didapat merupakan sebuah pilihan.
2.5.1 Kelemahan dan Kelebihan Metode Greedy
Kelemahan umum algoritma greedy, yaitu hanya mencari solusi terbaik
saat itu, padahal belum tentu terbaik untuk langkah berikutnya. Di sisi lain,
algoritma ini pun mempunyai kelebihan yakni kompleksitas waktu dan
ruangnya rendah, sehingga komputer sangat kecil kemungkinan mengalami
masalah dalam lamanya waktu pencarian langkah atau masalah ketersediaan
memori.
2.6 Model Rekayasa Piranti Lunak
Model rekayasa piranti lunak yang digunakan adalah yang seringkali disebut
sebagai prototype model. Model ini memberikan pendekatan-pendekatan yang
sistematis dan berurutan (sequential) dalam pengembangan suatu software.
Tahapan-tahapan yang terdapat dalam prototype model adalah sebagai berikut :
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
15/25
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
16/25
22
• Evaluasi prototype
Klien mengevaluasi prototype yang dibuat dan digunakan untuk memperjelas
kebutuhan software.
2.7 Model Perancangan
2.7.1 Object Oriented
Dari tahun 1950 sampai dengan tahun 1970-an, perusahaan-perusahaan
menekankan proses saat mengembangkan sistem informasi dan
menggunakan alat-alat pembuatan model proses seperti flowchart dan Data
Flow Diagram. Selama tahun 1970-an dan 1980-an, penekanan bergeser ke
data, dengan menggunakan Entity Relationship Diagram dan kamus data.
Selama tahun 1990-an kecenderungan berubah menjadi mengkombinasikan
proses dan data menjadi object .
Keuntungan object-oriented menurut Mathiassen et al (2000, pp5-6) adalah :
1.
Object-oriented menyediakan informasi yang jelas mengenai konteks
sistem.
2. Hubungan yang kuat di antara object-oriented analysis, object-oriented
design, object-oriented user interface, dan object oriented programming.
Object dapat memodelkan sosial, ekonomi, dan kondisi organisasi,
demikian juga dengan system interface, function, process, dan
component . Dalam analisis, pengembang menggunakan object untuk
menggambarkan sistem itu sendiri. Pengembang juga menggunakan
object sebagai konsep sentral dalam pemrograman.
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
17/25
23
3. Object menawarkan pengembangan sebuah cara pemikiran yang alami
atas suatu permasalahan yang mendukung abstraksi tanpa memaksakan
cara pandang teknik satu sisi.
2.7.2 Object Oriented Analysis and Design
Menurut Mathiassen et al (2000, pp14-15) terdapat 4 aktivitas utama
dalam Object Oriented Analysis and Design, yaitu Problem Domain
Analysis, Application Domain Analysis, Architectural Design, dan
Component Design. Seperti diperlihatkan gambar dibawah ini :
Gambar 2.8 Aktivitas Utama pada Object Oriented Analysis and Design
Sumber : (Mathiassen et al, 2000, p15)
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
18/25
24
2.7.2.1 Problem Domain Analysis
Problem domain dapat didefinisikan sebagai bagian dari
sebuah keadaan yang dikelola, diawasi atau dikontrol oleh sistem
(Mathiassen et al, 2000, p6).
Menurut Mathiassen et al (2000, p46), tujuan dari problem
domain analysis adalah untuk mengembangkan model yang dapat
digunakan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah
sistem yang dapat memproses, mengkomunikasikan, dan
memberikan informasi mengenai problem domain dalam cara
yang tepat dan dapat digunakan. Problem domain analysis terdiri
dari tiga aktivitas yakni: class, structure, dan behaviour
(Mathiassen et al, 2000, pp46-47).
2.7.2.2 Application Domain Analysis
Menurut Mathiassen et al (2000,p6), application domain
adalah organisasi yang mengelola, mengawasi, atau mengontrol
sebuah problem domain. Application domain analysis terdiri dari
tiga tahap, yakni: usage, function, dan interface.
2.7.2.3 Architectural Design
Perbedaan dari sistem yang sukses dengan system yang
kurang sukses terletak pada architectural design yang baik.
Architecture (arsitektur) dari sebuah sistem memenuhi
perancangan kriteria tertentu, juga berguna sebagai kerangka kerja
untuk aktivitas pengembangan yang tersisa (Mathiassen et al,
2000, p173).
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
19/25
25
Menurut Mathiassen et al (2000, p174), konsep architecture
dapat dibedakan menjadi 2, component architecture yang
memiliki fokus pada class (aspek stabil), dan process architecture
yang memiliki fokus pada object (aspek dinamis).
2.7.2.4 Component Design
Tujuan dari component design adalah untuk menentukan
sebuah implementasi dari persyaratan kebutuhan dalam
architectural framework (Mathiassen et al, 2000, p231). Aktivitas
component design terdiri dari tiga bagian yaitu : model
component , function component , connecting component .
2.7.3 UML (Unified Modeling Language)
Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah "bahasa" yg telah
menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang dan
mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menawarkan sebuah
standar untuk merancang model sebuah sistem. Dengan menggunakan
UML kita dapat membuat model untuk semua jenis aplikasi piranti lunak,
dimana aplikasi tersebut dapat berjalan pada piranti keras, sistem operasi
dan jaringan apapun, serta ditulis dalam bahasa pemrograman apapun.
Tetapi karena UML juga menggunakan class dan operation dalam konsep
dasarnya, maka ia lebih cocok untuk penulisan piranti lunak dalam bahasa
berorientasi objek seperti C++, Java, C# atau VB.NET. Walaupun
demikian, UML tetap dapat digunakan untuk memodelkan aplikasi
prosedural dalam VB atau C.
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
20/25
26
Seperti bahasa-bahasa lainnya, UML mendefinisikan notasi dan
syntax/semantik. Notasi UML merupakan sekumpulan bentuk khusus untuk
menggambarkan berbagai diagram piranti lunak. Setiap bentuk memiliki
makna tertentu, dan UML syntax mendefinisikan bagaimana bentuk-bentuk
tersebut dapat dikombinasikan
Sampai dengan awal tahun 1990-an, metode object oriented analysis
and design dikarateristikkan dengan berbagai macam aktivitas dan notasi.
Perbedaan ini dibuat untuk mengembangkan object oriented. Konsep
dasarnya didefinisikan secara berbeda dan tidak ada standar notasi. Banyak
yang melihat keadaan ini merupakan faktor yang signifikan dalam usaha
mengembangkan object oriented. Pertengahan tahun 1990-an, usaha untuk
menstandarisasi notasi object oriented dimulai. Hasilnya adalah UML
(Unified Modeling Language), yang distandarisasikan pada tahun 1997.
(Mathiassen et al, 2000, p330-331).
UML mendefinisikan diagram-diagram diantara :
1. Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan
dari sebuah system, yang ditekankan adalah “apa” yang diperbuat sistem,
dan bukan “bagaimana”. Sebuah use case merepresentasikan sebuah
interaksi antara aktor dengan sistem. Use case merupakan sebuah
pekerjaan tertentu, misalnya login ke sistem, meng-create sebuah daftar
belanja, dan sebagainya. Seorang/sebuah aktor adalah sebuah entitas
manusia atau mesin yang berinteraksi dengan sistem untuk melakukan
pekerjaan-pekerjaan tertentu.
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
21/25
27
Gambar 2.9 Contoh Use-Case Diagram
2. Activity Diagram
Activity diagrams menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam
sistem yang sedang dirancang, bagaimana masing-masing alir berawal,
decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. Activity
diagram juga dapat menggambarkan proses paralel yang mungkin terjadi
pada beberapa eksekusi.
Activity diagram merupakan state diagram khusus, di mana sebagian
besar state adalah action dan sebagian besar transisi di-trigger oleh
selesainya state sebelumnya (internal processing). Oleh karena itu
activity diagram tidak menggambarkan behaviour internal sebuah sistem
(dan interaksi antar subsistem) secara eksak, tetapi lebih menggambarkan
proses-proses dan jalur-jalur aktivitas dari level atas secara umum.
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
22/25
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
23/25
29
3. Sequence Diagram
Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam
dan di sekitar sistem (termasuk pengguna, display, dan sebagainya)
berupa message yang digambarkan terhadap waktu. Sequence diagram
terdiri atar dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objek-objek
yang terkait).
Sequence diagram biasa digunakan untuk menggambarkan skenario
atau rangkaian langkah-langkah yang dilakukan sebagai respons dari
sebuah event untuk menghasilkan output tertentu. Diawali dari apa yang
men-trigger aktivitas tersebut, proses dan perubahan apa saja yang terjadi
secara internal dan output apa yang dihasilkan.
Masing-masing objek, t ermasuk aktor, memiliki lifeline vertikal.
Message digambarkan sebagai garis berpanah dari satu objek ke objek
lainnya. Pada fase desain berikutnya, message akan dipetakan menjadi
operasi/metoda dari class.
Activation bar menunjukkan lamanya eksekusi sebuah proses,
biasanya diawali dengan diterimanya sebuah message. Untuk objek-objek
yang memiliki sifat khusus, standar UML mendefinisikan icon khusus
untuk objek boundary, controller dan persistent entity.
2.7.4 Flowchart
Flowchart adalah representasi skematik dari sebuah algoritma atau
sebuah proses yang teratur, menunjukkan langkah-langkah dalam kotak-
kotak yang bervariasi dan urutannya dengan menghubungkan kotak-kotak
tersebut dengan panah. Flowchart digunakan dalam mendesain atau
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
24/25
30
mendokumentasikan sebuah proses atau program (Wikipedia, 2008).
Flowchart pertama kali diperkenalkan oleh Frank Gilbreth kepada anggota
ASME (American Society of Mechanical Engineers) pada tahun 1921
sebagai representasi “Process Charts – First Steps in Finding the One Best
Way” dan saat ini menjadi alat yang sering digunakan untuk menunjukkan
aliran proses dalam suatu algoritma.
Dua macam flowchart yang menggambarkan proses dengan komputer,
yaitu:
• System flowchart
Bagan yang memperlihatkan urutan prosedur dan proses dari
beberapa file dalam media tertentu. System flowchart menggambarkan :
1. Hubungan antar suatu file dengan file lainnya
2. Media yang dipakai untuk setiap file
• Program flowchart
Bagan yang memperlihatkan urutan dan hubungan proses dalam suatu
program.
Flowchart (Diagram Alur)
Langkah awal pembuatan p rogram
Urutan proses di program menjadi lebih jelas
Sebuah Flowchart pada umumnya memiliki simbol-simbol sebagai berikut :
8/16/2019 2009-1-00407-MTIF Bab 2
25/25
31
SIMBOL NAMA FUNGS I
TERMINATOR Permulaan/akhir p rogram
GARIS ALIR(FLOW LINE)
Arah aliran program
PREPARATIONProses inisialisasi/pemberian
harga awal
PROSESProses perhitungan/proses
pengolahan data
INPUT/OUTPUT
DATA
Proses input/output data,
parameter, informasi
PREDEFINED
PROCESS
(SUB PROGRAM)
Permulaan sub program/proses
menjalankan sub program
DECISION
Perbandingan pernyataan,
penyeleksian data yang
memberikan pilihan untuk
langkah selanjutnya
ON PAGE
CONNECTOR
Penghubung bagian-bagian
flowchart yang berada pada satu
halaman
OFF PAGE
CONNECTOR
Penghubung bagian-bagian
flowchart yang berada pada
halaman berbeda
Tabel 2.2 Simbol-Simbol Flowchart