Jurnal Upi Yptk

Majalah Ilmiah UPI “YPTK” Volume 13 No.1 Oktober 2010 1

APLIKASI MIKROKONTROLER AT89S51 PADA PEMBUATAN

TEMP-HUMIDITY METER

Retno Devita, M.Kom

(Staf Dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)

Abstrak :

Temp-humidity meter dibutuhkan untuk pemantauan temperatur dan kelembaban

ruang dalam suatu proses industri. Data humidity dibutuhkan terutama pada proses industri

yang berhubungan dengan suatu proses pengeringan atau penjagaan kelembaban ruangan.

Sensor yang mendeteksi temperatur dan kelembaban pada alat ini menggunakan teknologi

digital dengan respon pengukuran yang cepat. Mikrokontroller AT89S51 dan bahasa

pemrograman assembly dapat membantu dalam pembuatan temp-humidity meter.

Kata Kunci : Temp-humidity meter, Temperatur, Teknologi digital, Mikrokontroller

AT89S51, bahasa pemrograman assembly

1. PENDAHULUAN

Keberadaan temp-humidity meter dibutuhkan untuk kepentingan pemantauan

temperatur dan kelembaban ruang dalam suatu proses industri. Data humidity dibutuhkan

terutama pada proses industri yang berhubungan dengan suatu proses pengeringan atau

penjagaan kelembaban ruang tersebut. Sensor pada meter yang ada biasanya masih

menggunakan teknologi lama (menggunakan sistem analog, dimana pengukuran berdasarkan

atas beda tegangan) dengan respon pe1.ngukuran yang lambat. Pada awal tahun 2002,


SENSIRION memproduksi sensor berteknologi digital yang diberi nama SHT1x/ SHT7x, dan

dinyatakan (pabrik) mempunyai respon yang cepat. Karena sensor berteknologi digital, maka

error bergantung pada internal chip SHT1x. Besar error tersebut telah didapatkan oleh pabrik

pembuat SHT1x, yaitu SENSIRION.

Dengan adanya wacana diatas timbul ide untuk membuat alat ukur temperatur dan

kelembaban yang portable, menggunakan sensor berteknologi digital yang dituangkan dalam

dengan judul : “Aplikasi Mikrokontroler AT89S51 Pada Pembuatan Temp-Humidity

Meter”

2. TEORI

2.1 KONSEP DASAR MIKROKONTROLER

Suatu mikroprosesor adalah bagian CPU (Central Processing Unit) dari sebuah

komputer, tanpa memori, I/O, dan peripheral yang dibutuhkan suatu sistem lengkap. Sebagai

contoh, 8088 dan 80x86 adalah suatu mikroprosesor. Untuk dapat bekerja, mikroprosesor

membutuhkan perangkat pendukung yang dapat berupa RAM, ROM dan I/O. Bila sebuah

mikroprosesor dikombinasikan dengan I/O dan memori (RAM/ROM), akan dihasilkan sebuah

mikrokomputer. Pada kenyataannya, mengkombinasikan CPU dengan memori dan I/O dapat

juga dilakukan dalam level chip, yang menghasilkan Single Chip Microcomputer (SCM).

Untuk selanjutnya, SCM dapat disebut mikrokontroler.

2.2 TEORI KELEMBABAN

Kelembaban dapat diartikan dalam beberapa cara. Relative Humidity secara umum

mampu mewakili pengertian kelembaban. Untuk mengerti Relative Humidity pertama harus

diketahui Absolute Humidity. Absolute Humidity merupakan jumlah uap air pada volume

udara tertentu yang dipengaruhi oleh temperatur dan tekanan.


Relative Humidity merupakan persentase rasio dari jumlah uap air yang terkandung

dalam volume tersebut dibandingkan dengan jumlah uap air maksimal yang dapat terkandung

dalam volume tersebut (terjadi bila mengalami saturasi).

2.3 SENSOR SHT1X / SHT7X

SHT1x / SHT7x merupakan multi sensor untuk kelembaban dan temperatur secara

digital. Produk ini mulai dipasarkan Februari 2002 yang diproduksi oleh SENSIRION

Company di Zurich (Switzerland).

Sumber : SHT1x / SHT7x Datasheet

Gambar 1 SHT11/71

2.4 BLOK DIAGRAM DAN CARA KERJA ALAT

Blok diagram alat dapat dilihat pada gambar berikut ini :

Gambar 3 Blok Diagram Alat

MIKRO-

KONTROLER

AT89S51

LAYAR LCD

(Liquid Crystal Display)

Modul Sensor Suhu

dan Kelembaban

SHT11

CATU DAYA +5V


2.5 PRINSIP KERJA RANGKAIAN KESELURUHAN

Mikrokontroler AT89S51 mempunyai 40 pin yang terdiri dari 4 port I/O (masing-

masing 8 buah jalur I/O), pin reset, pin vcc, pin ground, pin timer1 dan timer 2, serial port dan

interupt serta pin untuk osilator internal. 4 port I/O tersebut terdiri dari port 0, port 1, port 2

dan port 3.

Gambar 4 Rangkaian Keseluruhan

Program disimpan berbentuk bahasa mesin sesuai dengan bahasa assembly keluarga

MCS-51 dalam Flash PEROM mikrokontroler AT89S51 yang mempunyai kapasitas

penyimpanan 4Kbyte memory. Program yang disimpan tersebut berupa instruksi pembacaan

data dari modul sensor suhu dan kelembaban SHT11. Disamping itu juga terdapat program

untuk menampilkan nilai suhu dan kelembaban yang dideteksi pada layar LCD (Liquid

Crystal Display).

+ 5 volt

20

vcc

39

38

37

36

35

34

33

32

21

22

23

24

25

26

27

28

16

17

29

30

13

10

11

31

19

18

9

15

14

1

2

3

4

5

6

7

8

12

EA/VP P0.0

P0.1

X1 P0.2

P0.3

X2 P0.4

P0.5

P0.6

RESET P0.7

P2.0

P2.1

P3.5 P2.2

P3.4 P2.3

P2.4

P2.5

P2.6

P1.0 P2.7

P1.1

P1.2 P3.6

P1.3 P3.7

P1.4 PSEN

P1.5 ALE/P

P1.6 P3.3

P1.7 P3.0

P3.2 P3.1

VCC GND

vcc

LCD

D7……… D0 RS E

1,5,16

2,15

+5 volt

40


3. KESIMPULAN

Dari hasil perancangan, pembuatan dan pengujian alat dapat disimpulkan sebagai

berikut:

1. Sistem minimum dengan menggunakan mikrokontroler AT89S51 dapat mengendalikan

alat ukur suhu dan kelembaban (Temp-Humidity Meter) yang dirancang berdasarkan

program yang tersimpan pada Flash PEROM mikrokontroler AT89S51 tersebut.

2. Sensor SHT11 sensitif terhadap aliran udara, karena SHT11 mengukur (temperatur dan

kelembaban ruang) udara yang masuk ke dalam sensor.

3. Pengukuran kelembaban lebih baik di tempat tertutup yang kedap udara dan berada di

ruang yang kelembaban dan temperaturnya terjaga stabil.

4. Pengukuran kelembaban bahan dipengaruhi oleh kelembaban dan temperatur ruangan,

lama pengukuran dan aliran udara yang terjadi.

DAFTAR PUSTAKA

Depari, Ganti.2000, “Pokok-pokok Elektronika”. Penerbit M2S Bandung, Anggota IKAPI.

Bandung

Moh. Ibnu Malik, Anistardi,1997, “Bereksperimen dengan Mikrokontroler 8031”,

Penerbit PT. Elex Media Komputindo, Jakarta,

Nalwan, Paulus Andi, 2003, “Panduan Praktis Teknik Antarmuka dan Pemrograman

Mikrokontroler AT89C51”, Penerbit PT. Elexmedia Komputindo, Jakarta

Putra, Agfianto Eko, 2002, “Belajar Mikrokontroler AT89C51/52/55 (Teori dan Aplikasi)”.

Gava Media

Spasov, Peter. 1996. “Microcontroler Technology”, Second Edition, Prentice-Hall

www.sensirion.com

www.parallax.com

http://www.sensirion.com/

http://www.parallax.com/


SISTEM PENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOBA MENGGUNAKAN

JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL BACKPROPAGATION

Eka Sabna, M.Pd, M.Kom


Abstrak

Penerapan jaringan saraf tiruan dalam penelitian ini digunakan untuk mendeteksi

penyalahgunaan narkoba menggunakan metode Backpropagation. Data yang menjadi

masukan adalah segala jenis gejala penderita narkoba. Kemudian dibentuklah jaringan saraf

tiruan dengan menentukan jumlah unit setiap lapisan. Untuk lapisan masukan dibuat 23 unit

lapisan yang merupakan representasi dari seluruh gejala akibat penyalahgunaan narkoba,

untuk lapisan tersembunyi dilakukan dengan proses konvergensi dengan epoch terkecil

sedangkan lapisan keluaran ditetapkan 3 unit lapisan yang merupakan representasi dari

output yang diharapkan yaitu teridentifikasi menggunakan narkoba jenis Narkotika,

Psikotropika atau Zat Adiktif. Setelah jaringan terbentuk dilakukan training dari data yang

telah dikelompokkan tersebut. Pengujiannya dilakukan dengan perangkat lunak Matlab

dengan arsitektur jaringan yang terdiri dari unit masukan, unit lapisan tersembunyi dan unit

keluaran 23-100-3 dengan fungsi aktivasi tansig-logsig dan 23-100-3 dengan fungsi aktivasi

logsig-logsig. Hasil pengujian yang diperoleh dari pengujian tersebut adalah ketepatan

prediksi penyalahgunaan narkoba mencapai 100% untuk pengujian terhadap data yang

dilatihkan, sedangkan untuk pengujian terhadap data baru mencapai 93.33% untuk fungsi

aktivasi tansig-logsig dan 90% untuk fungsi aktivasi logsig-logsig.


Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation, Pendeteksian Penyalahgunaan

Narkoba.

1. PENDAHULUAN

Maraknya kejahatan yang terjadi saat ini telah meresahkan seluruh masyarakat,

dimana pelaku tak segan-segan melakukan tindakan kriminalitas. Berdasarkan informasi dari

pihak kepolisian, kejahatan-kejahatan tersebut banyak terjadi disebabkan oleh karena

banyaknya jumlah pengangguran, pengkonsumsian minuman keras dan penyalahgunaan

narkoba.

Narkoba berasal dari kata narkotika, sikotrapika dan zat adiktif lainya. Ketiganya

berasal dari zat tanaman dan bahan kimia lainnya. Pemerintah melarang penggunaannya

secara bebas karena zat ini akan membuat ketergantungan dari penggunanya. Efek samping

yang ditimbulkan oleh penyalahgunaan narkoba ini adalah terganggunya sistem saraf

sehingga pengguna dapat bertindak aneh yang dapat merusak dirinya sendiri bahkan dapat

mengganggu ketertiban masyarakat dengan bertindak anarki bahkan resiko tertinggi adalah

resiko kematian.

Kurangnya perhatian dari orang tua dan pengaruh lingkungan bebas yang begitu keras

mengakibatkan peningkatan jumlah pengguna narkoba ini, sayangnya masyarakat masih

memiliki pengetahuan yang minim sehingga korban sering terlambat mendapatkan

pertolongan.

2. TEORI

2.1 DEFINISI JARINGAN SARAF TIRUAN

Jaringan saraf tiruan (JST) atau Artificial Neural Network (ANN) disebut juga Simulated

Neural Network (SNN), atau biasanya hanya disebut Neural Network (NN), adalah jaringan


dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia.

JST merupakan sistem adaptif yang dapat merubah strukturnya untuk memecahkan masalah

berdasarkan informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.

Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST dapat

digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk

menemukan pola-pola pada data.

Otak manusia terdiri dari lebih dari 1011 sel saraf yang disebut neuron. Masingmasing sel

saraf ini terdiri atas empat komponen dasar, yaitu dendrit, soma (badan sel) dan akson. Terdapat

tiga macam neuron, yaitu neuron sensori, asosiasi dan motor [STO05].

2.2 KOMPONEN JARINGAN SARAF

Ada beberapa tipe jaringan saraf, namun demikian, hampir semuanya memiliki

komponen-komponen yang sama. Seperti halnya otak manusia, jaringan saraf juga

terdiri dari beberapa neuron, dan ada hubungan antara neuron-neuron tersebut.

Neuron-neuron tersebut akan mentransformasikan informasi yang di terima melalui

sambungan keluarnya menuju ke neuron-neuron yang lain. Pada jaringan saraf, hubungan ini

dikenal dengan nama bobot. Informasi tersebut disimpan pada suatu nilai tertentu

pada bobot tersebut. Adapun bentuk jaringan saraf dapat dilihat pada gambar 1.

Gambar 1 Komponen Neuron


2.3 ARSITEKTUR JARINGAN SARAF

JST yang telah dan sedang dikembangkan merupakan pemodelan matematika dari

jaringan saraf, berdasarkan asumsi :

a. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen pemroses sederhana yang disebut

neuron.

b. Sinyal dilewatkan antar neuron yang membentuk jaringan neuron.

c. Setiap elemen pada jaringan neuron memiliki 1 (satu) pembobot.

d. Sinyal yang dikirimkan ke lapisan neuron berikutnya adalah info dikalikan dengan

pembobot yang bersesuaian.

e. Setiap neuron mengerjakan fungsi aktivasi untuk mendapatkan nilai output-nya.

Karakteristik dari JST secara umum adalah :

1. Arsitektur (pola koneksi antar neuron)

2. Pelatihan/ pembelajaran

3. Fungsi aktivasi

2.4 JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL BACKPROPAGATION

Metode neural network atau jaringan saraf tiruan yang akan digunakan yaitu

menggunakan algoritma backpropagation. Aturan belajar algoritma ini adalah menggunakan

error atau ketidaksesuaian output dengan target untuk koreksi bobotnya. Bobot di koreksi

sampai error dapat diterima (memenuhi toleransi yang kita berikan) atau sampai dengan

jumlah epoch tertentu.

Prosedur pengajaran atau pembentukan bobot-bobot yang digunakan adalah

sebagaimana yang digunakan dalam pengajaran jaringan yang bersifat supervised learning

(pembelajaran yang menggunakan target), sehingga aturan ini memerlukan pasangan

output untuk tiap input yang akan diajarkan.


Dengan keadaan bobot awal random, tiap input dilewatkan ke bobot

tersebut dan dihasilkan output untuk saat itu. Output tersebut dibandingkan dengan target

yang diinginkan. Besar perbedaan yang terjadi digunakan sebagai faktor pengubah

pembobot yang menghubungkan input dengan output tersebut (Update Weight), sehingga

dengan bobot yang baru akan mengarahkan output ke target yang seharusnya. Proses

perubahan bobot berdasarkan error ini dilakukan terus sampai output yang di hasilkan

sesuai dengan yang di targetkan, atau mempunyai error yang dapat diterima.

Prinsip algoritma backpropagation memiliki 3 fase, yaitu:

1. Fase feedforward pada pola input pembelajaran.

2. Fase kalkulasi dan backpropagation error yang didapat.

3. Fase penyesuaian bobot.

2.5 PENGERTIAN NARKOTIKA

Narkotika adalah suatu obat atau zat alami, sintetis maupun semi sintetis yang dapat

menyebabkan turunnya kesadaran, menghilangkan atau mengurangi hilang rasa atau nyeri dan

perubahan kesadaran yang menimbulkan ketergantungan akan zat tersebut secara terus

menerus. Contoh narkotika yang terkenal adalah seperti ganja, Heroin, kokain, morfin,

amfetamin dan lain-lain.

Pengertian narkotika menurut Undang-undang / UU No. 22 tahun 1997 : Narkotika

adalah zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman baik sintetis maupun semi

sintetis yang menyebabkan penurunan atau perubahan kesadaran, hilang rasa, mengurangi

sampai menghilangkan rasa nyeri dan dapat menimbulkan ketergantungan.


2.6 EFEK NARKOBA SECARA UMUM

Halusinogen, efek dari narkoba bisa mengakibatkan bila dikonsumsi dalam sekian dosis

tertentu dapat mengakibatkan seseorang menjadi ber-halusinasi dengan melihat suatu

hal/benda yang sebenarnya tidak ada / tidak nyata contohnya kokain dan LTD

Stimulan, efek dari narkoba yang bisa mengakibatkan kerja organ tubuh seperti jantung

dan otak bekerja lebih cepat dari kerja biasanya sehingga mengakibatkan seseorang lebih

bertenaga untuk sementara waktu , dan cenderung membuat seorang pengguna lebih

senang dan gembira untuk sementara waktu

Adiktif, Seseorang yang sudah mengkonsumsi narkoba biasanya akan ingin dan ingin lagi

karena zat tertentu dalam narkoba mengakibatkan seseorang cenderung bersifat pasif,

karena secara tidak langsung narkoba memutuskan saraf-saraf dalam otak (ganja, heroin ,

putaw).

Jika terlalu lama dan sudah ketergantungan narkoba maka lambat laun organ dalam tubuh

akan rusak dan jika sudah melebihi takaran maka pengguna itu akan overdosis dan

akhirnya kematian

Golongan Narkotika

Berdasarkan pembuatannya narkotika dibagi atas dua bagian yaitu :

a. Narkotika Alami

Zat dan obat yang langsung bisa dipakai sebagai narkotik tanpa perlu adanya proses

fermentasi, isolasi dan proses lainnya terlebih dahulu karena bisa langsung dipakai dengan

sedikit proses sederhana. Bahan alami tersebut umumnya tidak boleh digunakan untuk terapi

pengobatan secara langsung karena terlalu beresiko. Contoh narkotika alami yaitu seperti

ganja dan daun koka.

b. Narkotika Sintetis


Narkotika jenis ini memerlukan proses yang bersifat sintesis untuk keperluan medis

dan penelitian sebagai penghilang rasa sakit/analgesik. Contohnya yaitu seperti amfetamin,

metadon, dekstropropakasifen, deksamfetamin, dan sebagainya. Narkotika sintetis dapa

menimbulkan dampak sebagai berikut :

Depresan membuat pemakai tertidur atau tidak sadarkan diri.

Stimulan membuat pemakai bersemangat dalam berkativitas kerja dan merasa badan

lebih segar.

Halusinogen dapat membuat si pemakai jadi berhalusinasi yang mengubah perasaan

serta pikiran.

c. Narkotika Semi Sintesis

Narkoba jenis narkotika adalah obat yang diproduksi dengan cara isolasi, ekstraksi,

dan lain sebagainya seperti heroin, morfin, kodein, dan lain-lain.

3. HASIL ANALISIS

Sesuai dengan analisa yang telah dilakukan maka dapat diketahui apa saja yang

menjadi masukan, proses dan keluaran sistem, interface yang diinginkan serta fungsi atau

metode yang akan digunakan dalam sistem, sehingga sistem yang dibuat nantinya sesuai

dengan yang diharapkan.

3.1 MASUKAN SISTEM DAN INISIALISASI

Data yang diolah adalah berasal dari data mentah yang berisi tentang seluruh jenis

narkoba dan turunannya beserta gejala yang terjadi pada setiap jenis narkoba seperti yang

terlihat pada tabel 1.


Tabel 1. Jenis-Jenis Narkoba, Turunan Dan Gejalanya

JENIS

NARKOBA TURUNAN GEJALA

OPIUM + HEROIN

Nafsu makan hilang, sembelit, keracunan, nafas

pendek, kejang2, kecanduan, mudah koma, kematian

MORPHINE Mual, gelisah, ketergantungan fisik mental

COCAIN Perasaan tertekan, kecanduan, kejang2

MARIJUANA/ GANJA

Ketagihan, paru2 terganggu, daya ingat rusak,

gangguan sex, mudah marah, suhu tubuh naik,

halusinasi, kejang2, kematian

SINTETIK (PETHIDIN +

METHADON)

Mudah lelah, paranoid, mental terganggu, susunan

syaraf pusat rusak, sembelit, hilang nafsu makan,

keracunan

LSD Kejiwaan terganggu, kecanduan

EKSTASI Kecanduan meningkat, gangguan fisik, gangguan

mental, keracunan

SABU-SABU Mudah gugup, keracunan otak, kerusakan ginjal,

kerusakan hati, kerusakan jaringan lain

AMPHETAMINE Hilang nafsu makan, suka menghayal, terganggu cara

berfikir, perasaan sensitif

PCP Suka terkenang masa lalu, cemas berkepanjangan,

suka menyendiri

ROHYPNOL Syndroma ketergantungan

RITALIN Mudah marah, suhu tubuh naik, halusinasi, kejang2,

kematian

VALIUM

Penghentian pemakaian yang sangat menyakit,

ketergantungan secara fisik, keracunan, gangguan

kejiwaan

BAHAN

ADIKTIF

ALKOHOL Keracunan saraf, kecanduan

NIKOTIN Gugup, kecanduan

LEM+OBAT

HISAP+AEROSOL

Keracunan saraf, kerusakan ginjal, kerusakan jaringan

lain

N

A

K

O

R

B

A

P

S

I

K

O

T

R

O

P

I

K

A


Selanjutnya data mentah tersebut diinisialisasikan sebagai variabel X1 … X23 di mana

data variabel tersebut akan menjadi data masukan pada sistem aplikasi yang dirancang dengan

memberikan nilai 1 untuk pasien yang memiliki gejala suatu variabel dan 0 untuk yang tidak

memiliki gejala tersebut.

Tabel 2. Inisialisasi Gejala-Gejala Pengguna Narkoba Dalam Variabel Xn

VARIABEL GEJALA

Gejala

Dirasakan ?

(Ya)

Gejala

Dirasakan ?

(Tidak)

X1 Sembelit 1 0

X2 Mual 1 0

X3 Hilang_Nafsu_Makan 1 0

X4 Keracunan 1 0

X5 Kerusakan_Ginjal 1 0

X6 Kerusakan_Hati 1 0

X7 Kejang_kejang 1 0

X8 Paru_paru_Terganggu 1 0

X9 Suhu_Tubuh_Naik 1 0

X10 Nafas_Pendek 1 0

X11 Kecanduan 1 0

X12 Gangguan_Sex 1 0

X13 Daya_Ingat_Berkurang 1 0

X14 Gelisah 1 0

X15 Perasaan_Tertekan 1 0

X16 Perasaan_Sensitif 1 0

X17 Suka_Menyendiri 1 0

X18 Mudah_Marah 1 0

X19 Mudah_Lelah 1 0

X20 Mudah_Gugup 1 0

X21 Mental_Terganggu 1 0


X22 Halusinasi 1 0

X23 Paranoid 1 0

3.2 PROSES

Setelah semua data input sistem dimasukkan maka akan dilakukan proses perhitungan

dengan metode backpropagation seperti yang terlihat pada gambar 2 tentang arsitektur

jaringan saraf tiruan .

x1

x2

x3

x23

z1

z2

z3

z4

zN

y1

y2

y3

B0W0

INPUT

OUTPUT

Input Layer

Hidden Layer

Output Layer

Bobot awal pelatihan Bobos bias

Gambar 2. Arsitektur Jaringan

Sebagai penjelasan gambar diterangkan bahwa x1 … x23 adalah variabel input yang

akan dijadikan sebagai input layer, z1 … z50 sebagai hidden layer dan W0 sebagai bobot awal

pelatihan dan B0 sebagai bobot bias.

Selanjutnya data sampling dijadikan sebagai sebagai bahan pelatihan untuk sistem

yang dibangun, dalam kasus ini diambil sampling data sejumlah 33 respondens dengan target

output memberikan prediksi pasien atau penderita yang menggunakan narkoba dengan rincian

jenis narkoba seperti pada tabel 3 tentang target atau autput yang diharapkan.


Tabel 3. Output yang diharapkan

Jenis Narkoba Output

Narkotika 0 0 1

Psikotropika 0 1 0

Zat Adiktif 1 0 0

Selanjutnya data sampling keseluruhan baik itu data masukan maupun keluaran yang

diharapkan direpresentasikan dalam bentuk tabel 4.

Tabel 4. Inisialisasi Gejala Pengguna Nakorba dan Target Keluaran

3.3 KONVERGENSI

Konvergensi adalah proses pelatihan untuk mencari konfigurasi terbaik dengan cara

mengubah konstanta belajar dan jumlah lapisan tersembunyi secara trial and error. Pada

tahap ini penulis mencoba melakukan konvergensi perbandingan dengan dua fungsi aktivasi

yang berbeda.

Dengan menggunakan konfigurasi parameter sebagai berikut :

Jumlah sel lapisan masukan : 23

Jumlah sel lapisan tersembunyi : variasi (trial and error)

Jumlah sel lapisan keluaran : 3

Galat yang izinkan : 0.02


Konstanta belajar : 0.08

Kenaikan konstanta belajar : 1.05

Penurunan konstanta belajar : 0.7

Momentum : 0.9

Rasio kesalahan : 1.04

Maka untuk fungsi aktivasi menggunakan logsig-logsig didapat daftar hasil pelatihan

dalam bentuk jumlah epoch seperti yang terlihat pada tabel 5.

Tabel 5. Konvergensi Data Pelatihan Dengan Fungsi Aktivasi Logsig-Logsig

KB

LT 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

10 138 123 115 109 104 99 102 103 97

20 134 120 111 105 101 97 93 90 87

30 133 119 110 110 140 168 156 231 98

40 131 116 107 105 97 133 147 206 233

50 130 118 114 112 108 105 101 106 127

60 127 113 110 133 132 134 96 93 90

70 124 113 107 104 99 95 111 90 87

80 125 158 116 106 101 93 93 100 84

90 124 116 98 189 108 105 114 109 107

100 122 110 100 87 123 90 84 82 78

Berdasarkan data dari tabel 5 dapat diambil kesimpulan bahwasanya dengan

menggunakan konfigurasi parameter sesuai dengan data tersebut diatas maka yang

mendapatkan jumlah epoch terkecil yaitu 78 kali adalah pembelajaran dengan jumlah lapisan

tersembunyi sebanyak 100 layer dengan konstanta belajar terbaik 0.09, seperti yang terlihat

pada tampilan grafik pada gambar 3.


Gambar 3 Grafik Konvergensi Terbaik Menggunakan Fungsi Aktivasi Logsig-Logsig

Sedangkan untuk fungsi aktivasi menggunakan tansig-logsig didapat daftar hasil

pelatihan dalam bentuk jumlah epoch seperti yang terlihat pada tabel 4

Tabel 4. Konvergensi Data Pelatihan Dengan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig

0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

10 109 94 84 77 85 89 97 67 79

20 103 89 80 72 64 56 49 44 41

30 104 89 77 64 54 48 46 42 97

40 101 85 74 62 49 42 39 37 36

50 100 80 62 53 83 88 97 84 79

60 100 81 66 52 59 39 44 81 78

70 98 80 67 75 92 80 52 45 66

80 98 78 58 47 40 87 83 80 78

90 97 77 56 96 89 85 101 89 100

100 96 74 49 55 68 41 54 36 32

Berdasarkan data dari tabel diatas dapat diambil kesimpulan bahwasanya dengan

menggunakan konfigurasi parameter yang sama maka yang mendapatkan jumlah epoch

terkecil yaitu 32 kali adalah pembelajaran dengan jumlah lapisan tersembunyi sebanyak 100

layer dengan konstanta belajar terbaik 0.09, seperti yang terlihat pada tampilan grafik pada

gambar 4


Gambar 4 Grafik Konvergensi Terbaik Menggunakan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig

Rincian proses dapat disimulasikan pada matlab dengan matriks menggunakan rumus

initff dan trainbpm dalam inisialisasi data input dan target output seperti yang terlihat dalam

listing perintah dari jendala kerja matlab.

Inisialisasi Data Input :

p =[

1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1

0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0

0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0

0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1

0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0

0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1

0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0

0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0


0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1

0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0

0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0

1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0

0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0

0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0

0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0

0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0

0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0

0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0

0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0

]

Proses Pembuatan Matriks p Invers :

p=p’


Inisialisasi Output Target :

t=

[0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;

1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;

0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;

0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;1 0 0;0 0 1;0 1 0;

1 0 0]

Proses Pembuatan Matriks t Invers :

t=t’

Proses Inisialisasi Berdasarkan Parameter Yang Ada dan Pelatihan:

tp=[50 100000 0.02 0.09 1.05 0.7 0.9 1.04]

[w1,b1,w2,b2]=initff(p,50,’tansig’,t,’logsig’)

[w1,b1,w2,b2]=trainbpm (w1,b1,’tansig’,w2,b2,’logsig’,p,t,tp)

TRAINBPX: 0/100000 epochs, lr = 0.09, SSE = 47.0414.

TRAINBPX: 32/100000 epochs, lr = 0.181522, SSE = 0.0199932.

Keluaran Sistem

Keluaran sistem yang diinginkan dalam pada aplikasi pendeteksian penyalahgunaan

narkoba yang dirancang adalah sebagai berikut :

Bobot bias yang terlatih

Mendapatkan nilai error pelatihan

Penentuan persamaan regresi berdasarkan error pelatihan

Penetapan koefisien korelasi berdasarkan bobot terlatih

Target yang ingin dicapai yaitu pengenalan pola bahwa si penderita penyalahgunaan

narkoba teridentifikasi mengkonsumsi salah satu jenis narkoba atau tidak.


3.4 PENGUJIAN

Untuk mendapatkan hasil yang memuaskan dari sistem yang dirancang, tahapan

pelatihan harus dilanjutkan pada tahapan pengujian. Pada kesempatan ini penulis akan

melakukan tes pengujian untuk 21 orang penderita. Dari hasil pengujian nanti akan didapat

keluaran berupa data angka yang berkisar dari 0 sampai dengan 1 untuk ketiga layer yang

disimpan dalam suatu variabel dengan tipe data array. Jika hasil pada kolom ketiga > 0.5

maka hasil dianggap 0 0 1 lalu diinisialisasi sebagai Narkotika, jika hasil pada kolom kedua

> 0.5 maka hasil dianggap 0 1 0 lalu diinisialisasi sebagai Psikotropika dan jika hasil pada

kolom ketiga > 0.5 maka hasil dianggap 0 0 1 lalu diinisialisasi sebagai Zat adiktif.

Pada fase ini jaringan saraf tiruan yang diterapkan pada matlab menggunakan fungsi

keluaran dengan fungsi simuff sebagai berikut :

output = simuff(pu,w1,b1,'tansig',w2,b2,'logsig');

Keterangan:

Pu : adalah datar input pelatihan setelah ditranspose

w1,b1,w2,b2 : adalah bobot dan bias sebelum dan sesudah pelatihan

tansig-logsig : fungsi aktivasi

Hasil detailnya dapat digambarkan ke dalam bentuk tabel yang dapat dilihat pada tabel

6 tentang hasil pengujian sampling dengan fungsi aktivasi tansig-logsig.

Tabel 7. Hasil Pengujian Dengan Fungsi Aktivasi Tansig-Logsig


4. KESIMPULAN

Penggunaan teknik Backpropagation pada Jaringan Saraf Tiruan dalam mendeteksi

penyalahgunaan ternyata sesuai digunakan karena output layer yang dipakai berjumlah lebih

dari 1 buah, sehingga dibutuhkan beberapa lapisan tersembunyi untuk mampu memecahkan

permasalahan yang ada. Algoritma Backpropagation menggunakan error output untuk

mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur. Dengan perubahan bobot dan bias yang

disesuaikan dengan pembelajaran mengakibatkan jaringan mampu mengenali pola sesuai

dengan pembelajaran yang telah dilakukan.

Penerapan jaringan saraf tiruan dalam sistem yang dibangun menggunakan software matlab

ternyata mampu mengidentifikasi pasien-pasien mana yang telah mengkonsumsi narkoba

jenis narkotika, psikotropika, zat adiktif atau sama sekali tidak menggunakan narkoba.

DAFTAR PUSTAKA

Arif Hermawan .2006. “Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi”. CV. Andi

Offset, Yogyakarta

Andri Kristanto .2004. “Jaringan Saraf Tiruan (Konsep Dasar, Algoritma dan Aplikasi)”.

Gava Media, Yogyakarta

Diyah Puspitaningrum.2006 . “Pengantar Jaringan Saraf Tiruan”. CV. Andi Offset,

Yogyakarta

Jong Jek Siang. 2004. “Jaringan Saraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab” .

CV. Andi Offset, Yogyakarta


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN

CALON STAF DOSEN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL

HIERARCHY PROCESS (AHP)

Silfia Andini, S.Kom, M.Kom


Abtrak

Didalam menilai kinerja calon dosen dibutuhkan beberapa aspek pertimbangan yang

matang dan akurat. Oleh karena itu, diperlukan SPK (Sistem Penunjang Keputusan)

penilaian kinerja untuk pemilihan calon dosen. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

dapat digunakan mendukung pihak manajemen dalam proses pengambilan keputusan.

Kriteria yang digunakan adalah: kapabilitas, penampilan, etika, percaya diri, motivasi dan

komunikasi. Proses penyelesaian metode AHP adalah : a. Menentukan urutan prioritas

kriteria, b. Menentukan nilai bobot setiap bakal calon, c. Membuat matriks dengan isi urutan

prioritas kriteria dan nilai bobot, d. Matriks dihitung dengan metode AHP. Hasil akhir

merupakan nilai prioritas menyeluruh bakal calon dipakai sebagai alat pengambilan

keputusan penerimaan staf dosen.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process, Prioritas

Kriteria.

1. PENDAHULUAN

Seorang pemimpin perusahaan mempunyai tugas sebagai pengambil keputusan dari

persoalan yang ada dalam perusahaan. Ada persoalan yang bersifat kuantitatif tetapi banyak


pula persoalan yang bersifat kualitatif dimana penyelesaiannya memerlukan intuisi, perasaan

dan pengalaman, salah satunya adalah persoalan memilih seorang calon karyawan untuk

menduduki suatu jabatan tertentu.

Berdasarkan kenyataan ini peranan Sumber Daya Manusia (SDM) yang mana

dimaksudkan dalam hal ini adalah para staf dosen sangatlah penting, karena sebagai

penggerak utama dari seluruh kegiatan atau aktifitas institusi pendidikan. Berhasil tidaknya

suatu institusi pendidikan dalam mempertahankan eksistensi dimulai dari usaha mengelola

SDM tersebut, salah satunya adalah penerimaan calon staf dosen untuk mengajar mata kuliah

tertentu.

2. METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang membantu

seorang dalam menyelesaikan suatu persoalan pada situasi yang kompleks dengan cara

membuat bagan terstruktur dari persoalan tersebut, mengidentifikasi kriterianya dan faktor-

faktor lain baik yang nyata atau tidak nyata dengan cara sederhana dan menyimpulkan semua

informasi untuk memperoleh berbagai prioritas.

Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process

Ada 3 prinsip dasar yang harus dilakukan dalam metode AHP, yaitu sebagai berikut :

1. Prinsip Menyusun Hirarki

Masalah yang ada disusun hirarkinya, yakni mulai dari elemen pokok yang menjadi

sasarannya hingga elemen-elemen bagiannya seperti sasaran alternatif dan faktor-faktor

yang memengaruhi.

2. Prinsip Menetapkan Prioritas

Pada bagian ini yang diperhatikan adalah kemampuan untuk mengamati hubungan antara

hal-hal yang diamati, membandingkan sepasang alternatif yang serupa berdasarkan


kriteria tertentu dan membedakan kedua anggota pasangan tersebut dengan menimbang

intensitas preferensi hal yang satu dibandingkan dengan yang lainnya.

3. Prinsip Konsistensi Logis

Kemampuan untuk menetapkan relasi antara obyek atau antar pemikiran sedemikian rupa

sehingga obyek-obyek atau pemikiran ini saling terkait dengan baik dan menunjukkan

konsistensi. Menurut Saaty (2000), konsistensi didalam matrik perbandingan dapat diukur

dengan nilai banding konsistensi (consistency ratio) dan pada umumnya nilai consistency

ratio tidak lebih dari 0,1.

3. METODE PENELITIAN

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

a. Pengamatan (Observasi)

Pengumpulan data dilkukan sengan cara mengamati secara langsung terhadap objek

penelitian serta melakukan wawancara pada sumber-sumber yang ada.

b. Literatur / Kepustakaan

Pengumpulan data dilakukan melalui studi literature yang ada hubungannya dengan

penyusunan penelitian ini serta mengumpulkan referensi-referensi guna menunjang

penelitian yang akan dilakukan.

4. ANALISIS DATA DAN HASIL

Dari data penerimaan calon staf dosen dilakukan seleksi terhadap berkas dengan

melihat portofolio pelamar yang kemudian dicocokkan dengan kebutuhan akan staf dosen

pada saat itu. Dari hasil seleksi maka dilakukan wawancara dengan 6 (enam) kriteria

penilaian, yaitu :


a. Kapabilitas : Penilaian dilihat dari kemampuan umum (seperti: kecerdasan, sikap

kerja)

b. Penampilan : Penilaian dilihat dari penampilan luar (seperti: wajah, tinggi badan,

penampilan)

c. Percaya Diri : Penilaian dilihat dari sikap percaya diri yang tercermin dari gerak tubuh

dan gaya bicara

d. Etika : Penilaian dilihat dari kesopanan (seperti: cara berpakaian, cara berbicara)

e. Motivasi : Penilaian berupa kesungguhan, semangat dan keinginan untuk berkerja.

f. Komunikasi : penilaian dilihat dari cara menjawab pertanyaan, cara menyampaikan

pendapat.

Adapun hasil wawancaranya seperti pada tabel 1.

Tabel 1. Data Penilaian Wawancara

TAHUN

AKADEMI

NO NO.

UJIAN

KAPABILI

TAS

PENAMPI

LAN

ETIKA PERCAYA

DIRI

MOTIVA

SI

KOMUNI

KASI

1 P-0301 75 / C 85 / T 95 / ST 75 / C 85 / T 90 / ST

2 L-0302 70 / C 60 / AR 85 / T 80 / T 80 / T 80 / T

3 L-0303 85 / T 75 / C 75 / C 60 / AR 70 / C 75 / C

4 P-0304 90 / ST 80 / T 90 / ST 80 / T 70 / C 70 / C

5 L-0305 80 / T 65 / AR 70 / C 70 / C 80 / T 80 / T

6 L-0306 85 / T 80 / T 70 / C 75 / C 70 / C 75 / C

7 L-0401 70 / C 80 / T 85 / T 65 / AR 85 / T 75 / C

8 P-0402 80 / T 60 / AR 80 / T 85 / T 80 / T 90 / ST

9 L-0403 90 / ST 90 / ST 70 / C 75 / C 75 / C 80 / T

10 P-0404 70 / C 75 / C 65 / AR 65 / AR 60 / AR 60 / AR

11 L-0405 85 / T 85 / T 90 / ST 90 / ST 80 / T 85 / T

12 L-0406 70 / C 60 / AR 75 / C 70 / C 50 / R 50 / R

13 L-0407 90 / ST 60 / AR 65 / AR 70 / C 85 / T 80 / T

14 L-0501 90 / ST 95 / ST 85 / T 85 / T 70 / C 85 / T

15 P-0502 70 / C 70 / C 70 / C 60 / AR 55 / R 75 / C

16 P-0503 85 / T 60 / AR 85 / T 85 / T 60 / AR 65 / AR

17 L-0504 85 / T 90 / ST 80 / T 70 / C 75 / C 90 / ST

18 L-0505 55 / R 90 / ST 75 / C 60 / AR 90 / ST 70 / C

19 L-0506 60 / AR 60 / AR 70 / C 70 / C 60 / AR 70 / C

20 P-0507 75 / C 70 / C 65 / AR 65 / AR 70 / C 75 / C

21 L-0508 50 / R 65 / AR 75 / C 80 / T 90 / ST 80 / T

22 L-0509 60 / AR 70 / C 65 / AR 70 / C 65 / AR 55 / R

23 P-0510 80 / T 60 / AR 70 / C 90 / ST 70 / C 85 / T

24 L-0601 70 / C 80 / T 60 / AR 75 / C 75 / C 65 / AR

25 P-0602 80 / T 75 / C 80 / T 60 / AR 70 / C 60 / AR

26 L-0603 80 / T 90 / ST 75 / C 60 / AR 65 / AR 65 / AR

27 L-0604 60 / AR 55 / R 85 / T 85 / T 70 / C 75 / C

28 P-0605 70 / C 80 / T 65 / AR 80 / T 65 / AR 75 / C

29 L-0606 90 / ST 85 / T 60 / AR 65 / AR 85 / T 90 / ST

30 P-0607 85 / T 85 / T 75 / C 50 / R 55 / R 65 / AR

31 L-0608 70 / C 75 / C 70 / C 90 / ST 90 / ST 75 / C

32 P-0609 65 / AR 60 / AR 80 / T 70 / C 70 / C 80 / T

33 P-0610 55 / R 80 / T 65 / AR 85 / T 75 / C 80 / T

2004/2005

2005/2006

2003/2004

2006/2007


Keterangan :

ST : Sangat Tinggi ( 90 – 100 )

T : Tinggi ( 80 – < 90 )

C : Cukup ( 70 – < 80 )

AR : Agak Rendah ( 60 –- < 70 )

R : Rendah ( 50 – < 60 )

4. PENGOLAHAN DATA KRITERIA PENILAIAN WAWANCARA

a. Penjabaran Hirarki

Dari gambar 1. memperlihatkan struktur hirarki elemen-elemen persoalan seleksi

calon staf dosen berdasarkan kriteria wawancara. Level 1 yaitu tujuan yang ingin dicapai dari

seleksi calon staf dosen berdasarkan kriteria wawancara. Level 2 terdiri dari kriteria penilaian

yang merupakan dasar dari penilaian tes wawancara. Pada kriteria ini dibagi menjadi 6

kriteria yaitu: kapabilitas, penampilan, etika, percaya diri, motivasi, dan komunikasi. Level 3

terdiri dari nama calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara. Hirarki ini adalah hirarki

lengkap karena setiap elemen dalam suatu tingkat hirarki dinilai berkenaan dengan semua

elemen yang berada setingkat di atasnya.


Gambar 1. Struktur Hirarki Keputusan

b. Matriks Perbandingan Kriteria Kapabilitas, Penampilan, Etika, Percaya Diri,

Motivasi dan Komunikasi

Dari keenam kriteria yang akan dinilai bagi para calon staf dosen pada saat

wawancara, maka diterapkan kriteria kapabilitas sama pentingnya dengan kriteria etika dan

komunikasi. Ketiga kriteria tersebut sedikit lebih penting dari kriteria percaya diri, motivasi

dan penampilan yang berarti juga menunjukkan bahwa kriteria percaya diri sama pentingnya

dengan kriteria motivasi dan penampilan dapat dilihat pada tabel 2.

Calon Staf

Dosen

Kapabilitas Penampilan Etika Percaya Diri Motivasi Komunikasi

Pelamar 1

Pelamar 1 Pelamar 1

Pelamar 1

Pelamar 1

Pelamar 1

Pelamar 2

Pelamar 3

Pelamar 3

Pelamar 2 Pelamar 2

Pelamar 3 Pelamar 3

Pelamar 2

Pelamar 3

Pelamar 2 Pelamar 2

Pelamar 3

Pelamar ke-

n

Pelamar ke-

n

Pelamar ke-

n

Pelamar ke-

n

Pelamar ke-

n

Pelamar ke-

n

Alternatif

(level 3)

Faktor/Kriteria

(level 2) Tujuan

(level 1)


Tabel 2. Matriks Perbandingan Antar Pasangan Kriteria

Faktor KP PN ET PD MT KOM

KP 1 3 1 3 3 1

PN 1/3 1 1/3 1 1 1/3

ET 1 3 1 3 3 1

PD 1/3 1 1/3 1 1 1/3

MT 1/3 1 1/3 1 1 1/3

KOM 1 3 1 3 3 1

Jumlah 4 12 4 12 12 4

Keterangan :

KP : Kapabilitas PN : Penampilan ET : Etika

PD : Percaya Diri MT : Motivasi KOM : Komunikasi

Perhitungan Menggunakan Metode AHP

1. Perhitungan Matriks Perbandingan Antar Kriteria

Nilai-nilai yang diperoleh sebagai hasil perbandingan antar pasangan kriteria

kemudian dibandingkan dengan jumlah kolom untuk masing-masing kriteria. Misalnya, jika

perbandingan antara kriteria kapabilitas dan penampilan diperoleh nilai 3 (tiga) sebagaimana

tercantum pada kolom 3 Tabel 2 di atas, maka nilai 3 (tiga) tersebut kemudian dibagikan

dengan 12 (dua belas) yang merupakan jumlah dari kolom penampilan (kolom 3) sehingga

diperoleh nilai 0.25. Perhitungan ini dilanjutkan untuk keseluruhan nilai yang terdapat pada

tabel 2. Hasil perhitungan secara keseluruhaan dapat dilihat pada tabel 3.

Tabel 3. Hasil Perhitungan Nilai Pembagian Jumlah Kolom

Faktor KP PN ET PD MT KOM Jumlah

Baris

KP 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5

PN 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5

ET 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5

PD 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5


MT 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.5

KOM 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1.5

Jumlah Baris yang terdapat pada kolom terakhir tabel di atas merupakan hasil

penjumlahan dari setiap nilai dalam urutan baris. Jumlah Baris menentukan Prioritas karena

Prioritas = Jumlah Baris dibagikan dengan Jumlah Kriteria yang terlibat. Sebagai contoh

dapat dilihat pada kriteria kapabilitas yang memiliki Jumlah Baris = 1.5 sehingga

Bobot/Prioritasnya = 1.5 / 6 = 0.25. Hasil-hasil perhitungan yang lain seperti tabel 4.

Tabel 4. Hasil Perhitungan Bobot/Prioritas

Faktor Jumlah Baris Bobot/Prioritas

KP 1.5 / 6 0.25

PN 0.5 / 6 0.0833

ET 1.5 / 6 0.25

PD 0.5 / 6 0.0833

MT 0.5 / 6 0.0833

KOM 1.5 / 6 0.25

2. Uji Konsistensi

Uji konsistensi dimulai dengan mengalikan Matriks perbandingan antar pasangan

kriteria dengan vektor Bobot/Prioritas.

25.0

0833.0

0833.0

25.0

0833.0

0.25

133131

333.011333.01333.0

333.011333.01333.0

133131

333.011333.01333.0

133131

1.5

0.5

0.5

1.5

5.0

5.1

Hasil perkaliannya menghasilkan sebuah matriks kolom dengan 6 (enam) baris.

Selanjutnya setiap elemen pada matriks tersebut dibagikan kembali dengan elemen-elemen

matriks Bobot/Prioritas yang bersesuaian.


Kesimpulan :

Karena CR = 0.00, maka penilaian adalah konsisten dan dapat diterima serta

dipertanggungjawabkan.

c. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Kapabilitas

Tentukan terlebih dahulu perbandingan antara pasangan karakteristik nilai yang

nantinya akan berlaku bagi keseluruhan kriteria yang menjadi acuan penilaian bagi para calon

staf dosen. Seperti telah dinyatakan pada keterangan yang menyertai Tabel 4.1 bahwa terdapat

5 (lima) karakteristik nilai yaitu : R (Rendah), AR (Agak Rendah), C (Cukup), T (Tinggi) dan

ST (Sangat Tinggi). Matriks perbandingan antar pasangan karakteristik nilai dapat dilihat

pada tabel 5.

Tabel 5. Matriks Perbandingan Antar Pasangan Karakteristik Nilai

Karakteristik ST T C AR R

ST 1 3 5 7 9

T 1/3 1 3 5 7

C 1/5 1/3 1 3 5

AR 1/7 1/5 1/3 1 3

R 1/9 1/7 1/5 1/3 1

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Kapabilitas dari masing–masing

calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf

dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen

yang lain sehingga diperoleh tabel 6.

Eigen vektor terbesar (λmaks)

n

Dmaks

66

666666

maks

Konsistensi Rasio

(CR)

RI

CICR


Tabel.6. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria

Kapabilitas Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200

P-0402 3.000 1.000 0.333 3.000 1.000 3.000 0.333

L-0403 5.000 3.000 1.000 5.000 3.000 5.000 1.000

P-0404 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200

L-0405 3.000 1.000 0.333 3.000 1.000 3.000 0.333

L-0406 1.000 0.333 0.200 1.000 0.333 1.000 0.200

L-0407 5.000 3.000 1.000 5.000 3.000 5.000 1.000

Jumlah 19.000 8.999 3.266 19.000 9.000 19.000 3.267

Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 6 kemudian dibandingkan dengan Jumlah Kolom

yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam susunan

baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom Jumlah Baris.

Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris dengan

banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang

dimaksud seperti pada tabel 7.

Tabel 7. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Kapabilitas

Alter-

natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot/

Prioritas

L-0401 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051

P-0402 0.158 0.111 0.102 0.158 0.111 0.158 0.102 0.900 0.129

L-0403 0.263 0.333 0.306 0.263 0.333 0.263 0.306 2.068 0.295

P-0404 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051

L-0405 0.158 0.111 0.102 0.158 0.111 0.158 0.102 0.900 0.129

L-0406 0.053 0.037 0.061 0.053 0.037 0.053 0.061 0.354 0.051

L-0407 0.263 0.333 0.306 0.263 0.333 0.263 0.306 2.068 0.295


Indek Konsistensi (CI)

d. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Penampilan

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Penampilan dari masing–masing




Tabel 8. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria

Penampilan Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 5.000 0.333 3.000 1.000 5.000 5.000

P-0402 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000

L-0403 3.000 7.000 1.000 5.000 3.000 7.000 7.000

P-0404 0.333 3.000 0.200 1.000 0.333 3.000 3.000

L-0405 1.000 5.000 0.333 3.000 1.000 5.000 5.000

L-0406 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000

L-0407 0.200 1.000 0.143 0.333 0.200 1.000 1.000

Jumlah 5.933 23.000 2.295 13.000 5.933 23.000 23.000

Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 8 kemudian dibandingkan dengan Jumlah Kolom

yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam susunan

baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom Jumlah Baris.

Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris dengan


n

Dmaks

7.0847maks


n

Dmaks

7.0847maks


banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang

dimaksud seperti tabel 9.

Tabel 9. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Penampilan

Alter-

Natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot

Prioritas

L-0401 0.169 0.217 0.145 0.231 0.169 0.217 0.217 1.365 0.195

P-0402 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041

L-0403 0.506 0.304 0.436 0.385 0.506 0.304 0.304 2.745 0.392

P-0404 0.056 0.130 0.087 0.077 0.056 0.130 0.130 0.668 0.095

L-0405 0.169 0.217 0.145 0.231 0.169 0.217 0.217 1.365 0.195

L-0406 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041

L-0407 0.034 0.043 0.062 0.026 0.034 0.043 0.043 0.286 0.041


n

Dmaks

7.1663maks

Konsistensi Rasio (CR) RI (n=7) = 1.32

0.10.021RI

CICR

Karena nilai CR < 0.1, sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta


e. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Etika

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Etika dari masing – masing calon

staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon staf dosen,


1

n

nCI maks

0.0277CI


karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen yang lain

sehingga diperoleh tabel 10.

Tabel 10. Matriks Perbandingan Karakteristik Nilai Berdasarkan Kriteria Etika

Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 5.000

P-0402 1.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 5.000

L-0403 0.333 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 3.000

P-0404 0.200 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 1.000

L-0405 3.000 3.000 5.000 7.000 1.000 5.000 7.000

L-0406 0.333 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 3.000

L-0407 0.200 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 1.000

Jumlah 6.067 6.066 13.666 25.000 2.352 13.666 25.000

Nilai-nilai yang terdapat pada Tabel 10 kemudian dibandingkan dengan Jumlah

Kolom yang bersesuaian. Nilai hasil perbandingan tersebut kemudian dijumlahkan dalam

susunan baris yang bersesuaian pula sehingga diperoleh nilai yang terdapat pada kolom

Jumlah Baris. Bobot/Prioritas diperoleh dengan membagikan nilai pada kolom Jumlah Baris

dengan banyaknya calon staf dosen yang mengikuti tes wawancara untuk tahun akademi yang

dimaksud, seperti tabel 11.

Tabel 11. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Etika

Alter-

Natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot

Prioritas

L-0401 0.165 0.165 0.220 0.200 0.142 0.220 0.200 1.310 0.187

P-0402 0.165 0.165 0.220 0.200 0.142 0.220 0.200 1.310 0.187

L-0403 0.055 0.055 0.073 0.120 0.085 0.073 0.120 0.581 0.083

P-0404 0.033 0.033 0.024 0.040 0.061 0.024 0.040 0.255 0.036

L-0405 0.495 0.495 0.366 0.280 0.425 0.366 0.280 2.706 0.387

L-0406 0.055 0.055 0.073 0.120 0.085 0.073 0.120 0.581 0.083


L-0407 0.033 0.033 0.024 0.040 0.061 0.024 0.040 0.255 0.036


n

Dmaks

7.1824maks


0.10.023 RI

CICR sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta


f. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Percaya Diri

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Percaya Diri dari masing –

masing calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon

staf dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen



Percaya Diri Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 0.333

P-0402 5.000 1.000 3.000 5.000 0.333 3.000 3.000

L-0403 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000

P-0404 1.000 0.200 0.333 1.000 0.143 0.333 0.333

L-0405 7.000 3.000 5.000 7.000 1.000 5.000 5.000

L-0406 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000

L-0407 3.000 0.333 1.000 3.000 0.200 1.000 1.000

Jumlah 23.000 5.399 11.666 23.000 2.219 11.667 11.667


1

n

nCI maks

0.0304CI








Tabel 13. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Percaya Diri

Alter-

Natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot

Prioritas

L-0401 0.043 0.037 0.029 0.043 0.064 0.029 0.029 0.274 0.039

P-0402 0.217 0.185 0.257 0.217 0.150 0.257 0.257 1.542 0.220

L-0403 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096

P-0404 0.043 0.037 0.029 0.043 0.064 0.029 0.029 0.274 0.039

L-0405 0.304 0.556 0.429 0.304 0.451 0.429 0.429 2.901 0.414

L-0406 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096

L-0407 0.130 0.062 0.086 0.130 0.090 0.086 0.086 0.670 0.096


n

Dmaks

7.1601maks


0.10.0202 RI




1

n

nCI maks

0.0267CI


g. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Motivasi

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Motivasi dari masing – masing



yang lain sehingga diperoleh tabel sebagai berikut :


Motivasi Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000

P-0402 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000

L-0403 0.333 0.333 1.000 3.000 0.333 5.000 0.333

P-0404 0.200 0.200 0.333 1.000 0.200 3.000 0.200

L-0405 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000

L-0406 0.143 0.143 0.200 0.333 0.143 1.000 0.143

L-0407 1.000 1.000 3.000 5.000 1.000 7.000 1.000

Jumlah 4.676 4.676 13.533 24.333 4.676 37.000 4.676






dimaksud seperti table 15.

Tabel 15. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Motivasi

Alter-

Natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot

Prioritas

L-0401 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210

P-0402 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210

L-0403 0.071 0.071 0.074 0.123 0.071 0.135 0.071 0.617 0.088


P-0404 0.043 0.043 0.025 0.041 0.043 0.081 0.043 0.318 0.045

L-0405 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210

L-0406 0.031 0.031 0.015 0.014 0.031 0.027 0.031 0.178 0.025

L-0407 0.214 0.214 0.222 0.205 0.214 0.189 0.214 1.472 0.210


n

Dmaks

7.1356maks


0.10.0171RI

CICR

Karena nilai CR < 0.1, sehingga penilaian dianggap konsisten dan dapat diterima serta


h. Matriks Penilaian Perbandingan Alternatif Pada Kriteria Komunikasi

Nilai yang didapat dari tes wawancara untuk kriteria Komunikasi dari masing –

masing calon staf dosen terlebih dahulu ditentukan karakteristik nilainya. Hasil seleksi calon

staf dosen, karakteristik nilai yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan calon staf dosen



Komunikasi Untuk Tahun Akademi 2004/2005

Alter-

natif L-0401 P-0402 L-0403 P-0404 L-0405 L-0406 L-0407

L-0401 1.000 0.200 0.333 3.000 0.333 5.000 0.333

P-0402 5.000 1.000 3.000 7.000 3.000 9.000 3.000

L-0403 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000

P-0404 0.333 0.143 0.200 1.000 0.200 3.000 0.200

L-0405 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000


1

n

nCI maks

0.0226CI


L-0406 0.200 0.111 0.143 0.333 0.143 1.000 0.143

L-0407 3.000 0.333 1.000 5.000 1.000 7.000 1.000

Jumlah 15.533 2.454 6.676 26.333 6.676 39.000 6.676







Tabel 17. Hasil Perhitungan Prioritas Pada Kriteria Komunikasi

Alter-

Natif

L-

0401

P-

0402

L-

0403

P-

0404

L-

0405

L-

0406

L-

0407

Jumlah

Baris

Bobot

Prioritas

L-0401 0.064 0.082 0.050 0.114 0.050 0.128 0.050 0.538 0.077

P-0402 0.322 0.408 0.449 0.266 0.449 0.231 0.449 2.574 0.368

L-0403 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164

P-0404 0.021 0.058 0.030 0.038 0.030 0.077 0.030 0.284 0.041

L-0405 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164

L-0406 0.013 0.045 0.021 0.013 0.021 0.026 0.021 0.161 0.023

L-0407 0.193 0.136 0.150 0.190 0.150 0.179 0.150 1.148 0.164


n

Dmaks

7.2602maks


0.10.0329 RI




1

n

nCI maks

0.0434CI


i. Perhitungan Prioritas Menyeluruh

Perhitungan dengan menggunakan metode AHP diakhiri dengan menentukan

bobot/prioritas setiap calon staf dosen untuk keseluruhan kriteria penilaian. Rumus yang

digunakan untuk Prioritas Menyeluruh (PM) ini yaitu :

PM = )()(1

ikefaktorsubprioritasikefaktorprioritasn

i

Perhitungannya dapat dilihat sepert tabel 18

Tabel 18. Hasil Perhitungan Prioritas Menyeluruh Calon Staf Dosen Untuk

Tahun Akademi 2004/2005

KP PN ET PD MT KOM Prioritas

Menyeluruh

L-0401 0.013 0.016 0.047 0.003 0.018 0.019 0.1158

P-0402 0.032 0.003 0.047 0.018 0.018 0.092 0.2101

L-0403 0.074 0.033 0.021 0.008 0.007 0.041 0.1838

P-0404 0.013 0.008 0.009 0.003 0.004 0.010 0.0470

L-0405 0.032 0.016 0.097 0.035 0.018 0.041 0.2380

L-0406 0.013 0.003 0.021 0.008 0.002 0.006 0.0527

L-0407 0.074 0.003 0.009 0.008 0.018 0.041 0.1529

TOTAL 1.000

Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode AHP di atas, yang mempunyai prioritas

menyeluruh terbesar ternyata adalah calon staf dosen dengan No. Ujian : L-0405 kemudian

berturut-turut diikuti calon staf dosen dengan No. Ujian : P-0402, L-0403, L-0407, L-0401, L-

0406 dan P-0404.


5. KESIMPULAN

Proses pengambilan keputusan akan menjadi lebih optimal dengan adanya sistem

pendukung keputusan yang menerapkan metode AHP untuk memproses hasil penilaian pada

test wawancara, sehingga informasi akhir yang diberikan merupakan vektor prioritas

menyeluruh menggambarkan prioritas setiap calon staf dosen terhadap keseluruhan calon staf

dosen yang diikutsertakan dalam proses perhitungan.

DAFTAR PUSTAKA

Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset Yogyakarta

Turban E., Aronson, J. E., Liang, T., Sharda, R., 2007. Decisson Support and Business

Inteligence Systems, Eight Edition, Upper Saddle River, Pearson Prentice Hall, New

Jersey.

Wikipedia.2008”Sistem Informasi Sistem Pedukung Keputusan Berbasis Komputer ”

Download Tanggal 20 Mei 2008 dari http://google.com


PEMANFAATAN MASK PADA PENAPIS UNTUK MENGHILANGKAN NOISE

PADA CITRA DIGITAL TRUE COLOR

Billy Hendrik


Abstrak

Citra merupakan salah satu media digital yang banyak digunakan dimana citra

dapat merepresentasikan informasi dengan jelas baik citra biner, citra grayscale, citra

true color . Karena merupakan salah satu bentuk produk digital yang dapat

menyampaikan informasi dengan baik maka kualitas dari citra harus diperhatikan, Citra

dapat dikatakan baik apabila memiliki tingkat derau (noise) yang sangat rendah atau

bebas dari noise. Dimana noise ini muncul sebagai akibat dari saluran transmisi atau

pengiriman data yang tidak bagus. Solusi untuk menghilangkan noise pada citra antara

lain menggunakan filter dan memanfaatkan mask. Tapi dalam aplikasinya perlu

pemilihan filter dan mask yang tepat agar dapat memperbaiki kualitas citra. Pada

penelitian ini akan dibahas beberapa jenis penapis dan mask yang berbeda – beda dan

akan diaplikasikan pada citra true color (citra warna).

Kata kunci : Mask, Penapis, citra.

1. PENDAHULUAN

Pengolahan citra digital (digital image processing) merupakan salah satu bidang

kajian di dalam ilmu komputer. Tujuan pengolahan citra adalah memperbaiki kualitas citra

agar mudah diinterprestasikan oleh manusia atau oleh mesin (dalam hal ini komputer).


Teknik-teknik pengolahan citra akan memperbaiki kualitas citra sehingga mempunyai kulaitas

yang lebih baik dari pada sebelumnya.

Salah satu tolak ukur sebuah citra dikatakan berkualitas atau baik apabila memiliki

tingkat derau (noise) yang sangat rendah atau bebas dari derau (noise). Solusi untuk

menghilangkan noise pada citra antara lain menggunakan filter dan memanfaatkan mask yang

tepat.

2. TEORI

2.1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA

Perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan salah satu proses awal dalam

pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitas diperlukan karena seringkali citra

yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami

derau (noise) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra

kurang tajam, kabur, dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal inilah kualitas citra

diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi

pengenalan (recognition) objek di dalam citra.

Salah satu lingkup perbaikan kualitas citra adalah pelembutan citra (Image Smoothing)

2.2 PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING)

Pelembutan citra (image smoothing) bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada

citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang tidak

bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat saluran transmisi (pada

pengiriman data).

Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu pixel yang tidak

berkorelasi dengan pixel-pixel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata


karena tampak berbeda dengan pixel tetangganya. Gambar 2.16 adalah citra Lena yang

mengalami gangguan berupa spike atau speckle yang tampil pada gambar dalam bentuk

bercak putih atau hitam seperti beras. Pixel yang mengalami gangguan umumnya memiliki

frekuensi tinggi (berdasarkan analisis frekuensi dengan transformasi Fourier). Komponen

citra yang berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai pixel konstan atah berubah sangat

lambat. Operasi pelembutan citra dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi

tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.

Gambar 1. Citra Lena yang mengalami gangguan

Operasi pelembutan dapat dilakukan pada ranah spsial maupun pada ranah frekuensi.

Pada ranah spasial, operasi pelembutan dilakukan dengan mengganti intensitas suatu pixel

dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut dengan nilai pixel-pixel tetangganya. Jadi, diberikan

citra f(x,y) yang berukuran N × M. Citra hasil pelembutan, g(x,y), didefinisikan sebagai

berikut:

…………………..(1)

yang dalam hal ini d adalah jumlah pixel yang terlibat dalam perhitungan rata-rata. Gambar 2

memperlihatkan dua buah skema perata-rataan. Pada skema pertama, tetangga sebuah pixel

adalah pixel-pixel yang berjarak Δx, sedangkan pada skema kedua teta ngga sebuah pixel

adalah pixel-pixel yang berjarak paling jauh √2 Δx.


(a)

(b)

Gambar 2. Skema perata –rataan

Operasi perata -rataan di atas dapat dipandang sebagai konvolusi antara citra f(x,y)

dengan penapis h(x,y):

g(x,y) = f(x,y h(x,y)…………………………….(2)

Penapis h disebut penapis rerata (mean filter). Dalam ranah frekuensi, operasi

konvolusi tersebut adalah

g(u,v) = f(u,v)H(u,v)……………………………….. (3)

Contoh penapis rerata yang berukuran 3 × ×

(elemen yang bertanda ∙ pixel yan dikonvolusi)):


Algoritma pelembutan citra dengan penapis 3 × 3 ditunjukkan pada Algoritma berikut :

void PerataanCitra(citra Image, citra ImageResult, int N,

int M)

/* Melembutkan citra Image yang berukuran N ´ M dengan

melakukan konvolusi

citra Image dengan penapis rerata yang berukuran 3 ´ 3.

Hasil pelembutna

disimpan di dalam ImageResult.

*/

{ int i, j;

for (i=1; i<=N-1; i++)

for(j=1; j<=M-1; j++)

{

ImageResult[i][j]=

Image[i-1][j-1]+ Image[i-1][j] + Image[i-1,j+1]+

Image[i][j-1] + Image[i][j] + Image[i,j+1] +

Image[i+1][j-1] + Image[i+1][j]+ Image[i+1,j+1];

ImageResult[i][j]=ImageResult[i][j]/9;

}}

Algoritma 1. Operasi pelembutan citra dengan penapis rerata 3 × 3.

Operasi penapisan ini mempunyai efek pemerataan derajat keabuan, sehingga gambar

yang diperoleh tampak lebih kabur kontrasnya. Efek pengaburan ini disebut efek blurring.


Gambar 3 adalah hasil pelembutan citra Lena dari Gambar 2 dengan penapis rata-rata 3 × 3.

Efek pengaburan yang dihasilkan dari penapis rata-rata dapat dikurangi dengan prosedur

pengambangan berikut:

…………………….(4)

dengan T adalah nilai ambang yang dispesifikasikan.

Gambar 3

Penapis h(x,y) pada operasi pelembutan citra disebut juga penapis lolos-rendah (low-

pass filter), karena penapis tersebut menekan komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya

pixel gangguan, pixel tepi) dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.


2.3 PENAPIS LOLOS-RENDAH

Penapis rata-rata adalah salah satu penapis lolos-rendah yang paling sederhana. Aturan

untuk penapis lolos-rendah adalah:

1. Semua koefisien penapis harus positif

2. Jumlah semua koefisien harus sama dengan 1

Jika jumlah semua koefisien lebih besar dari 1, maka konvolusi menghasilkan

penguatan (tidak diinginkan). Jika jumlah semua koefisien kurang dari 1, maka yang

dihasilkan adalah penurunan, dan nilai mutlak setiap pixel di seluruh bagian citra berkurang.

Akibatnya, citra hasil pelembutan tampak lebih gelap.

Ilustrasi konvolusi dengan penapis rata-rata 3×

pixel derau diperlihatkan di bawah ini. Pixel yang mengalami gangguan dimisalkan bernilai

17, sedangkan nilai pixel tetangganya (yang tidak mengalami gangguan) bernilai rendah,

misalkan 8. Efek dari penapis lolos-rendah adalah sbb: pixel-pixel tetangga tidak mengalami

perubahan (kecuali bila terdapat perbedaan nilai atau gradien antara pixel-pixel yang

bertetangga), sedangkan pixel derau nilainya turun menjadi 9:

(i) sebelum konvolusi (ii) setelah konvolusi

Nilai 9 ini diperoleh dari hasil perhitungan konvolusi:

f ’(1,1) = (8 + 8 + 8 + 8 + 17 + 8 + 8 + 8 + 8)/9 = 81/9 = 9


Selain dengan penapis rata-rata, penapis lolos-rendah lain yang dapat digunakan pada

operasi pelembutan adalah:

Jika citra hasil penapisan lolos-rendah dikurangi dari citra semula (yang mengandung

derau), maka yang dihasilkan adalah peningkatan relatif komponen citra yang berfrekuensi

tinggi tanpa peningkatan komponen derau. Akibatnya, citra hasil pengurangan muncul lebih

tajam dari citra semula. Ini dapat digunakan untuk menonjolkan bagian citra yang tidak jelas,

misalnya tertutup oleh kabut atau awan. Aplikasi ini dapat diterapkan untuk mendapatkan

citra kota Jakarta yang lebih bagus daripada citra kota Jakarta yang tertutup oleh kabut.

Penapis lolos-rendah yang disebutkan di atas merupakan penapis la njar (linear).

Dari contoh penapis rerata (Penapis lolos rendah), dapat dilihat bahwa citra yang

mendapat noise dapat diperbaiki dengan menggunakan metode pelembutan citra. Dalam

penelitian ini akan digunakan beberapa jenis penapis dan pada masing – masing penapis akan

diuji dengan mask yang berbeda – beda.

3. ANALISA ALGORITHMA SMOOTHING

Pada tahap ini dilakukan analisa terhadap beberapa jenis penapis yang di padukan

dengan beberapa mask untuk menghilangkan noise pada citra digital, perpaduan penapis dan

mask yang akan digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 1. Perpaduan Penapis dan Mask

Jenis Penapis Mask yang digunakan


Penapis Gausian 3×3, 5×5, 7×7

Penapis Rerata 3×3, 5×5, 7×7

Penapis Ambang 3×3, 5×5, 7×7

Algoritma yang digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut:

a. Penapis Gausian

Bobot pada penapis Gaussian mengikuti distribusi normal, titik pada pusat

mask memiliki bobot yang paling tinggi. Makin jauh jarak sebuah titik dengan titik pusat

tersebut makin kecil bobotnya, atau dengan kata lain makin kecil pengaruhnya terhadap

titik pusat.

Mask2:Array[-M2..M2,-N2..N2] of real=

((0.000000, 0.000001, 0.000007, 0.000001, 0.000000),

(0.000001, 0.000020, 0.000239, 0.000020, 0.000001),

(0.000007, 0.000239, 0.002915, 0.000239, 0.000007),

(0.000001, 0.000020, 0.000239, 0.000020, 0.000001),

(0.000000, 0.000001, 0.000007, 0.000001, 0.000000));

b. Penapis Rerata

Perbaikan citra dapat dilakukan dengan memberikan nilai yang sama kepada

semua bobot pada mask yang digunakan.

Ro[x,y] := Round((Ri[x-1,y-1]+Ri[x,y-1]

+Ri[x+1,y-1]+Ri[x-1,y]+Ri[x,y]+Ri[x+1,y]

+Ri[x-1,y+1]+Ri[x,y+1]+Ri[x+1,y+1])/9);

Go[x,y] := Round((Gi[x-1,y-1]+Gi[x,y-1]

+Gi[x+1,y-1]+Gi[x-1,y]+Gi[x,y]+Gi[x+1,y]


+Gi[x-1,y+1]+Gi[x,y+1]+Gi[x+1,y+1])/9);

Bo[x,y] := Round((Bi[x-1,y-1]+Bi[x,y-1]

+Bi[x+1,y-1]+Bi[x-1,y]+Bi[x,y]+Bi[x+1,y]

+Bi[x-1,y+1]+Bi[x,y+1]+Bi[x+1,y+1])/9);

Mask yang digunakan dalam sistem ini adalah 3×3, 5×5, 7×7.

c. Penapis Ambang

Penambahan sebuah nilai ambang dimaksudkan untuk tetap mempertahankan

ketajaman citra ketika dilakukan penghalusan untuk mengurangi derau. Hal ini sangat

cocok, terutama untuk derau yang bersifat salt and paper, dengan berasumsi bahwa titik

ambang mempunyai nilai keabuan yang cukup berbeda dengan nilai keabuan titik – titik

tetangganya, apabila selisih antara nilai keabuan hasil konvolusi dengan niali keabuan

aslinya adalah kurang dari nilai ambang, maka tidak dilakukan perubahan pada titik hasil.

Jadi, langkah yang dilakukan adalah menghitung nilai konvolusi menggunakan filter

smoothing, kemudian dilakukan pemeriksaan, apabila selisih antara hasil konvolusi

dengan nilai keabuan asal kurang dari ambang, maka keabuan hasil adalah sama dengan

keauan asal, jika tidak, maka keabuan hasil adalah sama dengan nilai hasil konvolusi.

Mask yang digunakan dalam sistem ini adalah 3×3, 5×5, 7×7.

Untuk semua titik yang Akan diolah (batas kiri dan kanan citra disesuaikan

dengan ukuran mask), apabila nilai keabuan dari titik-titik yang masuk dalam jangkauan mask

median, yaitu dari -M sampai M dan simpan dalam variabel Urutan untuk nantinya diurutkan.

4. PENGUJIAN SISTEM

Skenario yang akan dilakukan pada pengujian ini dapat dilihat pada tabel 2.


Tabel 2. Skenario Pengujian

Gambar Noise Penapis Mask

Citra Uji

Gaussian




Salt & Pepper




Cita Uji

Agar hasil dari program yang dibuat dapat dibandingkan hasilnya, maka citra yang

diuji tidak dapat hanya beberapa citra saja. Berikut dilampirkan citra-citra yang akan diuji

sebelum terkena noise.

Gambar 4. Citra Uji Sebelum Terkena Noise

Gambar 5. (a)Citra Uji I dengan Gaussian Noise (b) Citra uji II dengan Salt and Paper

Noise


Penghilangan Noise Dengan Penapis Gausian

Penghilangan Noise Dengan Penapis Gausian memanfaatkan mask , 5×5, 7×7, dan 9×9 pada

citra yang diberi noise Gussian

Gambar 6. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Gaussian dan

mask 5x5, 7x7, 9x9

Gambar 7. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Gaussian dan

mask 5x5, 7x7, 9x9

Penghilangan Noise Dengan Penapis Rerata

Penghilangan Noise Dengan Penapis Rerata memanfaatkan mask 3×3, 5×5, dan 7×7


Gambar 8. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Rerata dan

mask 3x3, 5x5, 7x7

Gambar 9. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Rerata dan

mask 3x3, 5x5, 7x7

Penghilangan Noise Dengan Penapis Ambang

Penghilangan Noise Dengan Penapis Ambang (nilai Ambang = 50) memanfaatkan

mask 3×3, 5×5, dan 7×7

Gambar 10. Citra Hasil dari Citra Uji I dengan memanfaatkan Penapis Ambang dan

mask 3x3, 5x5, 7x7


Gambar 11. Citra Hasil dari Citra Uji II dengan memanfaatkan Penapis Ambang dan

mask 3x3, 5x5, 7x7

5. KESIMPULAN

Dari hasil pengujian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa Penapis Gaussian dengan

mask 9x9 akan lebih efektif digunakan pada citra uji dengan noise Gaussian, dan pada citra

uji dengan noise salt and paper akan lebih efektif jika digunakan Penapis Rerata dengan mask

3x3. Jadi, Dengan menempatkan mask yang tepat pada penapisnya akan memberikan hasil

atau kualitas yang sangat baik dalam perbaikan citra, terutama dalam proses pelembutan atau

penghilngan noise.

DAFTAR PUSTAKA

Ch. Wijaya Marvin dan Prijono Agus, 2007, “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab

Image Processing Toolbox”, Informatika Bandung

Munir Rinaldi, 2004, “Pengolahan Citra digital dengan pendekatan algoritmik”, Informatika,

Bandung

Shien lu-chun, 2005, “Multimedia Security : Steganography and Digital Watermarking

Techniques For Protection Of Intellectual Property”, Idea Group Publishing, Hershey

http://www-sigproc.eng.cam.ac.uk/-pl201/watermarking/index.html

www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking


http://www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking


ANALISA MALICIOUS ATTACK DENGAN ALGORITMA GEOMETRICAL ATTACK

PADA IMAGE WATERMARKIN DCT DAN DWT

Mardhiah Masril,S.Kom,M.Kom


Abstrak

Digital watermarking adalah teknik penyisipan informasi privat atau publik ke dalam

data digital untuk menjamin otentikasi suatu file yang merupakan hak milik penciptanya. Hal

terpenting yang harus diperhatikan dalam watermarking adalah tingkat kekokohan

(robustness) yaitu bagaimana sebuah watermarking bisa bertahan dari serangan – serangan

yang dilakukan untuk membuka watermark yang disisipkan dalam suatu data digital tersebut.

Robustness ini berkaitan dengan serangan terhadap watermarking, dalam penelitian ini

membahas Malicious Attack yaitu jenis serangan terhadap image watermarking yang tujuan

utamanya menghilangkan atau membuat watermark tidak dapat dideteksi dengan

menggunakan Algortihma Geometrical Attack, dimana image watermarking yang mendapat

serangan adalah image watermarking yang menggunakan metode transformasi Discrete

Cosine Transform (DCT) atau Discrete Wavelet Transform (DWT).

Key words: Watermarking Image, Malicious Attack, Watermark, Geometrical Attack,

DCT,DWT.


1. PENDAHULUAN

Informasi yang disajikan saat ini baik berupa image, audio, vidio, teks sudah dalam

bentuk data digital. Selain karena produk digital dapat dengan mudah dan cepat dalam

ditransmisikan dari satu tempat ke tempat lain tanpa mengurangi kualitas produk, produk

digital lebih efektif dan efisien. Salah satu metode atau teknik yang digunakan untuk

memberikan perlindungan terhadap produk digital adalah watermarking, karena dengan

menggunakan teknik ini memungkinkan pemilik dari data tersebut menyisipkan informasi

privat atau pulik ke dalam data digital tersebut sehingga data tersebut memiliki copyright dan

diharapkan dapat membantu dalam penyelesaian masalah pendeteksian file ilegal.

Seiring dengan perkembangan ilmu watermarking tersebut, sekarang juga sedang

berkembang ilmu yang mempelajari mengenai serangan terhadap watermaking itu sendiri tapi

hanya bertujuan digunakan untuk menganalisa kelemahan dari watermarking. Begitu juga

dengan penelitian ini hanya bertujuan untuk menguji ketahanan dari sebuah citra yang telah

disisip watermark dengan menggunakan algorithma Geometrical Attack.

2. PEMBAHASAN

Malicious Attack merupakan jenis serangan yang tujuan utamanya adalah

menghilangkan atau membuat watermark tidak dapat dideteksi. Salah satu contoh dari

Malicious Attack adalah Geometrical Attack Geometrical Attack

Geometrical attack menghancurkan sebagian pola sinkronisasi dari citra yang telah

diberi watermark . Serangan ini mempunyai dua phase yaitu :

1. Membaca citra yang telah diberi watermark kemudian menerapkan suatu filter median

untuk memprediksikan citra asal atau citra asli sebelum diberi watermark. Kemudian

lakukan proses penghitungan selisih antara citra asli dengan citra yang telah diberi

watermark, kemudian simpan hasil dari proses penghitungan tersebut.


2. Hitung transformasi fourier diskrit terhadap hasil selisih antara citra asli dengan citra

yang telah diberi watermark, identifikasi puncak – puncak maksimum, kemudian

modifikasi amplitudo dari puncak – puncak yang maksimum dengan menggantikan

amplitudo yang spesifik dengan nilai amplitudo rata – rata. Selanjutnya lakukan

penghitungan transformasi fourier diskrit kembali dengan nilai amplitudo rata – rata

tersebut, sehingga akan menghasilkan gambar yang telah diserang.

.... (1)

Dimana : µ (x,y) adalah nilai tengah lokal dari citra asal

σ2 (x,y) adalah varian lokal dari citra asal

s2 adalah noise dari citra

sedangkan nilai E diperoleh dari:

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

E merupakan nilai yang berkala, keberkalaan nilai ini dihitung dari ACF

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

Geometrical attack diterapkan dan diinverse dengan menggunakan pola puncak AC, dimana

pola puncak AC dideteksi melalui ACF dengan menetapkan suatu nilai adaptif

.................... (5)

,,,,

,,,

2

22

yxyxIyx

syxyxyxI

IIE

2

.

E

EFFTEFFTIFFTACF

acfacfacfyxACF ,


Dimana µacf , menandakan nilai rata – rata dari fungsi autokorelasi

σacf , standard deviasi dari fungsi autokorelasi

αacf , nilai yang didefinisikan oleh pengguna,

Dimana dalam mendefinisikan nilai αacf ini harus dipertimbangkan puncak false

positif error dan false negatif error dari AC, sekiranya nilai non-peak dari AC di ACF

mengikuti sebuah nilai distribusi normal N ( µacf , σacf ), kita dapat menghitung laju false

positive error. Jika kita mendefinisikan sebuah variabel acak x yang mengikuti standard

distribusi normal N(0,1), kemungkinan sebuah nilai AC lebih tinggi dari pada µacf + αacf σacf

sama dengan kemungkinan bahwa x lebih besar dari pada αacf . Jadi false positive error dari

pelacak puncak AC ketika nilai treshold µacf + αacf σacf , dihitung oleh :

..... (6)

Dimana p(A) menandakan kemungkinan terjadinya peristiwa A. AC non-peak adalah suatu

peubah acak dari distribusi normal N ( µacf , σacf ).

Geometrical attack diestimasi dengan menemukan base peak pair dari gelombang AC

yang terdeteksi, diantara dua puncak gelombang AC yang terdekat pada arah horizontal dan

vertikal dari pusat ACF (seperti pada gambar 1), dari informasi offset dari base peak pair kita

dapat menghitung periode watermark dan perputaran sudutnya. Dengan ditemukannya satu

base peak pair kita dapat menemukan semua puncak yang lain di ACF karena puncak –

puncak tersebut dibagi kedalam waktu – waktu tertentu.

Gambar 1. Contoh algoritma geometrical (Lee Choong-Hoon & Lee Heung-Kyu, 2005)

dxx

XPACPPacf

acfacfacfacfpeaknonfPAC

2

exp2

1 2


Implementasi Algoritma Geometrical Attack pada image watermarking DWT dan DCT

Geometrical Attack bertujuan untuk memberikan distorsi pada image yang telah ter-

watermark, sehingga watermark yang disisipkan pada citra host saat diekstrak tidak dapat

dideteksi. Beberapa gangguan (attack) tersebut antara lain adalah Cropping (pemotongan

citra), penskalaan citra dan rotasi citra.

a. Rotasi image watermarking

Rotasi citra adalah salah satu cara untuk merusak watermark yang disisipkan pada

citra host (citra asli), untuk mensimulasi efek rotasi ini maka dibangkitkan melalui fungsi

‘bilinear’, ‘crop’ pada Matlab 7.0.1. Pada penelitian ini, akan dilakukan rotasi dengan sudut

45º, gambar akan dirotasi dengan sudut searah putaran jarum jam. Dari uji coba yang

dilakukan maka diperolah hasil seperti gambar dibawah :

(a) (b)

Gambar 2. (a)Image watermarking DCT dan (b) Image Watermarking DWT yang

dirotasi dan dicrop

Dari gambar 2, image watermarking yang telah dicrop dan dirotasi telah kehilangan

nilai - nilai intensitas pikel dibeberapa tempat yang menyebabkan hilangnya bit – bit

watermark dari image watermarking, tetapi hilangnya bit – bit ini secara visual tidak begitu

terlihat.


(a) (b)

Gambar 3. Rekonstruksi Citra ter-watermark (a)Image watermarking DCT dan (b)

Image Watermarking DWT yang dirotasi dan dicrop

Kemudian akan dibuktikan apakah watermark mengalami perubahan atau tidak,

dengan mengekstraksi image watermarking yang talah dirotasi & dicrop.

(a) (b)

Gambar 4. Hasil Ekstraksi Watermark terhadap image watermarking (a) DCT yang

dirotasi dan dicrop (b) DWT yang dirotasi dan dicrop

Dari gambar 4, diatas hasil ekstraksi pada image watermarking DCT tidak dapat

diekstrak dengan sempurna, sedangkan pada image watermarking DWT watermark

mengalami kerusakan, hal ini disebabkan karena ada bit – bit watermark yang hilang karena

dirotasi dan dicrop.

2. Rescaling Image Watermarking

Geometrical attack juga dapat berupa penskalaan citra pada citra ter-watermark.

Operasi penskalaan yang dilakukan adalah zoom in (pengecilan) terhadap citra ter-watermark


yaitu dengan mengalikan ukuran citra ter-watermark dengan factor skala = ½ sehingga

didapat ukuran citra setengah dari ukuran citra semula, seperti pada gambar 5

(a) (b)

Gambar 5. (a) Scale down 50% terhadap image watermarking DCT dan (b) Scale down

50% terhadap image watermarking DWT

Ukuran citra ter-watermark adalah 256 x 256 piksel, sehingga jika diberi faktor skala

½, maka ukurannya akan berubah menjadi 128 x 128 piksel.

(a) (b)

Gambar 6. Rekonstruksi Citra ter-watermark scaledown 50% (a)Image watermarking

DCT dan (b) Image Watermarking DWT

Kemudian dilakukan ekstraksi terharap citra ter-watermark untuk melihat perubahan yang

terjadi pada watermark setelah mengalami penskalaan.


(a) (b)

Gambar 7. Ekstraksi watermark terhadap image watermarking scaledown 50% (a) DCT

(b) DWT

Pada gambar 7. dapat dilihat hasil ekstraksi watermark terhadap citra ter-watermark

yang telah mengalami perubahan ukuran citra, dimana watermark mengalami

kerusakan.

3. KESIMPULAN

Dari tabel 1, kita dapat melihat persentasi peak signal to noise ratio atau persentasi

peak yang error pada citra. Pada citra ter-watermark yang diberi geometrical attack citra ter-

watermark dengan metode cosine transform mempunyai PNSR yang lebih kecil.

Tabel 1. Watermark signal strength dalam Peak Signal to-Noise Ratio

(PSNR) dari algoritma watermarking DWT dan DCT

Watermarking PSNR Algorithm

DWT (%) DCT (%)

Citra rotasi& crop 42,26 41,49

Citra scaledown 50% 42,33 42,01

DAFTAR PUSTAKA

Aapo Hyvärinen, “Sparse code shrinkage: denoising of nongaussian data by maximum

likelihood estimation,” Neural Computation, 11(7):1739-1768, 1999.


A.Herrigel, S.Voloshynovskiy and Y.Rytsar,2001, “The watermark template attack,” In W.

Wong and E. J. Delp eds., SPIE Photonics West, Electronic Imaging , Security and

Watermarking of Multimedia Contents III, No. paper 4314-46, San Jose, CA, USA,

January

Arhami Muhammad dan Desiani Anita,2004, “Pemrograman Matlab”, Andi Yogyakarta

Arnold. M, Schmucker & Wolthusen,2003, “ Techniques and Applications of Digital

Watermarking and Content Protection”, Artech House. Inc, Boston

Ch. Wijaya Marvin dan Prijono Agus, 2007, “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab

Image Processing Toolbox”, Informatika Bandung

Munir Rinaldi, 2004, “Pengolahan Citra digital dengan pendekatan algoritmik”, Informatika,

Bandung

Shien lu-chun,2005, “Multimedia Security : Steganography and Digital Watermarking

Techniques For Protection Of Intellectual Property”, Idea Group Publishing, Hershey,

http://www.google.co.id/search?hl=id&q=attack+watermark+program&meta=


www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking

http://www.google.co.id/search?hl=id&q=attack+watermark+program&meta


http://www.cosy.sbg.ac.at/-pmeerw/watermarking


Pengembangan Perangkat Lunak Untuk Menghindari Pemborosan Waktu Loading

Menggunakan Website Downloader

Surmayanti, S.Kom, M.Kom


Abstract

Progressively expanding information technology its especially in the world of internet,

web round into appliance assist capable to to manage information quickly and accurate. So

that can be told there is no information which one we do not get in the world of internet.

Mostly people look for an information which is equal to visiting a situs many times. This

matter of course do not economize the cost and time. Therefore writer try to develop software

that have been available to download all page include existing files in a situs and

automatically existing links in a page each other related to other page which have been

downloaded so that will be form of website offline and will be storage in harddisk local. With

the existence of this software, consumer can explore all the content of website with quicker

loading without connected network of internet.

(Keyword : Website, Loading quicker)

1. PENDAHULUAN

Informasi dapat dikatakan sebagai darah yang mengalir dalam tubuh, artinya sebegitu

pentingnya informasi tersebut bagi siapapun tanpa kecuali. Saat ini untuk mendapatkan

informasi tidak terlalu sulit karena telah banyak fasilitas-fasilitas yang diberikan kepada

masyarakat salah satunya adalah internet. Tidak ada informasi yang tidak kita dapatkan dalam


dunia internet. Adanya internet mendorong munculnya situs-situs baru yang menyediakan

berbagai macam informasi. Pada beberapa situs di internet, sering dijadikan oleh sebagian

masyarakat sebagai situs langganan yang sering dikunjungi berkali-kali. Artinya situs tersebut

memang banyak memberikan informasi bagi mereka, hal ini tentu terjadi pemborosan waktu

dan biaya. Untuk menghindari pemborosan waktu loading halaman suatu website yang sering

dikunjungi, kadang seseorang mendownload pages yang ada dalam situs tersebut satu-persatu

menggunakan browser standar (Internet explorer, Opera, Mozilla, dan browser lainnya) dan

menyimpannya dalam media lokal. Apabila halaman (pages) yang ada dalam suatu situs itu

sangat banyak, cara ini tidaklah efektif. Karena itu diperlukan aplikasi yang dapat

memanajemen suatu situs yang akan didownload tersebut beserta file-file yang ada

didalamnya dan membentuknya sebagai situs intranet yang dapat didokumentasikan dengan

baik.

2. PERUMUSAN MASALAH

Permasalahan yang sering dihadapi adalah bagaimana membuat suatu perangkat lunak

yang dapat bertindak sebagai aplikasi yang mendownload halaman (pages) yang ditampilkan

beserta link-link yang ada dalam halaman tersebut. Sehingga sering timbul permasalahan pada

setiap orang yaitu :

a. Bagaimana cara menampilkan halaman (pages) yang ditentukan dari suatu alamat

pada window aplikasi.

b. Bagaimana memeriksa (scanning) file-file (gambar, html, asp, dll) dari halaman

yang sedang diproses yang dapat diketahui dari link-link yang ada.

c. Bagaimana cara mendownload semua halaman (pages) yang sedang dibuka beserta

file-file lain yang ada di dalamnya dan mengatur link-link yang ada agar dapat

dibentuk suatu situs intranet.


d. Bagaimana mem-filter file-file yang akan didownload sesuai dengan kriteria yang

diinginkan (html, gambar, suara, video, aplikasi, dll) beserta ukuran, lokasi

website, dan level kedalaman suatu halaman.

3. TEORITIS

Dengan berkembangnya teknologi informasi yang meningkat dapat dengan cepat dan

mudah menghasilkan arus informasi, jaringan komputer dapat memperlancar arus informasi

didalam perusahaan tersebut. Internet yang mulai populer saat ini adalah suatu jaringan

komputer raksasa yang merupakan jaringan komputer yang terhubung dan dapat saling

berinteraksi. Perkembangan teknologi jaringan yang sangat pesat, sehingga dalam beberapa

tahun saja jumlah pengguna jaringan komputer yang tergabung dalam Internet berlipat ganda.

Dengan menggunakan jaringan komputer proses link & match maupun transfer teknologi dapat

dilakukan secara efisien dan efektif tanpa terikat pada dimensi ruang & waktu.

Ditahun 1950-an komputer mulai dikenal dikalangan masyarakat sehingga terciptalah

super computer yang melayani beberapa terminal. Untuk itu ditemukan konsep distribusi

proses berdasarkan waktu yang dikenal dengan nama TSS (Time Sharing System). Pada

sistem TSS beberapa terminal terhubung secara seri ke sebuah host komputer. Dalam proses

TSS mulai nampak perpaduan teknologi komputer dan teknologi telekomunikasi yang pada

awalnya berkembang sendiri-sendiri. Dapat kita lihat pada gambar 1 dan gambar 2 berikut ini

:

Gambar 1 Jaringan komputer model TSS


TerminalTerminalTerminalTerminal



Distributed Processing

Host Komputer

Host Komputer

Host Komputer

Gambar 2 Jaringan komputer model proses terdistribusi.

Beberapa aplikasi yang banyak digunakan dan dimanfaatkan oleh pengguna internet

antara lain

1. Electronic mail (E-Mail)

Aplikasi ini paling banyak digunakan dikalangan masyarakat, dan termasuk salah

satu dari aplikasi pertama di Internet. Dengan E-Mail, anda dapat mengirim dan

menerima surat, pesan, dokumen secara elektronik dengan pemakai lain di Internet

yang mempunyai alamat e-mail.

2. News-USENET

Merupakan sarana berdiskusi antar pemakai jaringan Internet, dimana setiap orang

dapat mengirim, melihat dan menanggapi suatu berita atau suatu topik diskusi

dengan fasilitas yang hampir sama dengan e-mail. Topik diskusi dipisahkan oleh

group, dan pemakai yang berminat dapat melihat isi diskusi pada newsgroup

tersebut.

3. File Transfer Protocol (FTP)

FTP merupakan suatu protokol untuk aplikasi pengiriman data berupa file, Dengan

adanya aplikasi ini, dimungkinkan untuk upload dan download data dalam format

data berbentuk file seperti misalnya data aplikasi, gambar, database dan

sebagainya.

4. Remote Login – Telnet


Telnet adalah suatu aplikasi remote login Internet yang memungkinkan anda untuk

log-in atau menggunakan komputer yang berbeda di jaringan secara interaktif.

Untuk login dibutuhkan login account pada komputer tujuan, jika anda bukan user

terdaftar maka tidak dapat login ke komputer tersebut. Aplikasi ini biasanya

digunakan untuk mengakses komputer berbasis sistem operasi UNIX dari tempat

yang berbeda dari servernya.

5. World Wide Web (WWW)

Teknologi World Wide Web, dimungkinkan untuk mengakses informasi secara

interaktif, berupa tampilan grafis maupun teks. Hal ini dimungkinkan dengan

adanya Hypertext Transfer Protocol (HTTP) yang digunakan untuk mengakses

suatu informasi yang disimpan pada suatu situs web (website). Untuk dapat

menggunakan sarana ini, dibutuhkan aplikasi Web Browser.

6. Teleconference

Peralatan ini memungkinkan pemakai dapat berkomunikasi secara langsung kepada

pemakai lain di seluruh dunia. Bentuk komunikasi ini juga dapat berkembang

menjadi bentuk konfrensi jarak jauh (teleconferencing). Awalnya komunikasi

langsung ini berlaku untuk dua pemakai dan menggunakan teks sebagai sarananya.

Kemudian berkembang menjadi konfrensi jarak jauh untuk banyak pemakai

sekaligus dan bahkan media tidak hanya berbasis teks tetapi juga suara bahkan

gambar.

Selain fasilitas di atas masih banyak lagi fasilitas dan layanan yang terdapat di

iInternet dan barangkali mungkin masih banyak lagi yang akan diciptakan untuk

mengembangkan fasilitas yang ada.


4. ANALISA DAN HASIL

Sesuai dengan perumusan masalah bagaimana membuat suatu perangkat lunak yang

dapat bertindak sebagai aplikasi yang mendownload halaman (pages) yang ditampilkan

beserta link-link yang ada dalam halaman tersebut.Website Downloader ini merupakan suatu

sarana untuk mengumpulkan seluruh halaman (page) dan menjadikannya offline. Fasilitas ini

digunakan untuk melakukan pengambilan arsip atau file secara elektronik atau transfer file

dari satu komputer ke komputer lain di internet. Beberapa di internet telah tersedia file atau

dokumen yang siap untuk diduplikat oleh orang lain secara gratis (free).

Pada dasarnya download adalah proses transmisi sebuah file dari sebuah sistem

komputer ke sistem komputer yang lainnya. Dengan kata lain download adalah transmisi data

dari internet ke komputer pemakai.

HTTP adalah proses transmisi sebuah file dari sebuah sistem komputer ke sistem

komputer yang lainnya dengan memungkinkan membawa beberapa perintah dalam satu

koneksi. Dapat dilihat bahwa website downloader yang akan dibuat hampir sama prinsipnya

dengan web browser pada gambar 3 berikut.

Web Server

User/client

User Mengirimkan Request Http & Ftp

Server mengirimkan yang diminta

(response) yang disimpan langsung di

client

Asp

Html

Gambar 3 Konsep Dasar Browser dan Server Web

4.1 CONTEXT DIAGRAM

Untuk menggambarkan sistem yang dirancang pada penulisan ini digunakan context

diagram. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4 berikut


Website Downloader

0

User Web Server

Entry alamat

Url

Website Offline

Request/permintaan

Url

Website

DNS Server

Ala

ma

t d

om

ain

IP A

dd

ress

Gambar 4 Context Diagram Website downloader

4.2 DATA FLOW DIAGRAM

Untuk lebih memperinci mengenai rancangan sistem baru perlu dijabarkan Data Flow

Diagram yang merupakan pengurangan dari proses utama yang tertera pada Context Diagram

diatas. Adapun Data Flow Diagram seperti gambar 5 berikut

User

Entry Url

1.0

Alamat Url

DNS Server

Translasi Domain

Da

ta A

lam

at

Url

2.0

Web Server

IP Address

Response Server

3.0

IP Address

We

bsite

Offlin

e

Gambar 5 DFD Website Downloader

4.3 DISAIN FORM INPUT

Disain Input merupakan bentuk yang digunakan dalam memasukkan alamat url yang nantinya

akan dimanipulasi dan dikoneksikan dengan server web sesuai dengan level kedalaman website

yang diinginkan dan proses download yang ditampilkan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada

gambar 6 berikut


Gambar 6 Desain Form Input

Disain Layout

Desain layout ini merupakan bentuk keluaran atau Website offline. Yang disimpan

didalam Local Harddisk, Output ini disini akan ditampilkan dilayar monitor. Adapun layout

dapat dilihat pada gambar 7 berikut

Gambar 7 Layout Website Offline

5. KESIMPULAN

Dari hasil analisa pada bab sebelumnya dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai

berikut :


1. Website downloader merupakan sarana atau pendukung teknologi informasi untuk

menyimpan informasi-informasi yang ada di internet dengan memberikan kemudahan

menghubungkan link-link pada page dan menjadikannya offline browser.

2. Dengan sistem website downloader ini user/client dapat menghemat waktu dan biaya

dari pada harus membuka halaman demi halaman di warnet.

3. Website Downloader memungkinkan user mendownload berdasarkan filter (batas

maximum file) yang diinginkan.

DAFTAR PUSTAKA

Ananta, Sjartuni. 1999, “Dasar-Dasar Pemrograman Visual Basic 6.0”, PT. Elex Media

Kompotindo Jakarta

File Transfer Protokol (FTP) : http://www.Aminudin.Net/File Transfer Protokol (FTP).htm

Istilah (terms) teknologi informasi http://www.nic.itb.ac.id

Kurniadi, Adi. 2000, “Pemograman Microsof Visual Basic 6.0,. PT. Elex Media

Kompotindo Jakarta.

Modul Pengenalan Internet : http://www.dhani.singcat.com

Mengenal Hardware dan Topologi Jaringan : http://www.ilmukomputer.com/umum/harry-

jaringan.php

Pengantar DNS ( Domain Name System ) : http://www.ilmukomputer.com

Pelatihan Internet Dasar : http://www.oke.or.id/tutorial/Panduan%20Internet.pdf.

http://www.aminudin.net/File%20Transfer%20Protokol%20(FTP).htm

http://www.nic.itb.ac.id/

http://www.dhani.singcat.com/

http://www.ilmukomputer.com/umum/harry-jaringan.php

http://www.ilmukomputer.com/umum/harry-jaringan.php

:%20http:/www.ilmukomputer.com

http://www.oke.or.id/tutorial/Panduan%20Internet.pdf


PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA INVENTORI PADA

PT MENSA BINA SUKSES DIDUKUNG BAHASA PEMROGRAMAN VISUAL

BASIC 6.0 BERBASIS MULTIUSER

Rini Sovia,S.Kom, M. Kom


Abstract

In a company, using computer for data processing is very helpful. Business activities

can run more effectively and efficiently wich give quick and accurate information. The

development of both hardware and software becames significant to acquire clearer

information.

This paper is written as a development from the already available system which is

used in PT. Mensa Bina Sukses. It is intended to give benefits to the company in terms of

convenience in processing supply data. In addition it also gives information to enhance

company management.

1. PENDAHULUAN

Dalam era globalisasi seperti ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi terus

maju dengan pesatnya. Hal ini telah mendorong manusia berlomba-lomba untuk menciptakan

suatu bentuk alat atau sarana komunikasi dalam rangka kelancaran suatu informasi. Baik

buruknya informasi tersebut tergantung pada kelengkapan data dan alat pengolahan data

tersebut untuk dapat dijadikan suatu informasi.

Demikian juga halnya dengan perusahaan-perusahaan yang membutuhkan informasi.

Kebutuhan informasi juga sangat diperlukan terutama oleh pihak pengguna atau pemakai

informasi tersebut, yang mengakibatkan banyaknya perubahan yang terjadi diberbagai bidang


diantaranya dalam bidang manajemen pengolahan data. Tak terlepas dari manajemen

pengolahan data tersebut dalam semua kegiatan atau usaha khususnya perdagangan,

persaingan antara perusahaan tidak dapat dielakkan. Bagaimana supaya langganan dapat

terlayani dengan baik, tidak beralih ke perusahaan lain dan mendapatkan kepercayaan dari

langganan yang merupakan salah satu tujuan dalam perdagangan.

Setiap perusahaan baik perusahaan jasa atau perusahaan manufaktur, selalu memiliki

persediaan. Tanpa adanya persediaan, para pengusaha akan dihadapkan pada resiko bahwa

perusahaannya pada suatu waktu tidak dapat memenuhi keinginan para pelanggannya. Oleh

karena itu, dalam pengolahan data inventory yang perlu diperhatikan untuk menjaga dan

mengetahui tingkat persediaan suatu barang, perlu adanya pengendalian inventory yang lebih

baik agar tidak terjadi kesalahan-kesalahan yang dapat merugikan pelaku manajemen. Karena

pengendalian inventory ini merupakan suatu masalah manajemen yang memerlukan

pemecahan yang serius dimana dalam penyelenggaraannya perlu diterapkan cara-cara yang

menjamin efisiensi perusahaan. Salah satu faktor yang sering menimbulkan masalah adalah

kurang baiknya manajemen pengendalian persediaan barang-barang yang ada di gudang yang

mengakibatkan sering terjadinya kesalahan-kesalahan perhitungan persediaan dan

keterlambatan informasi persediaan yang dibutuhkan.

2. METODE PENILAIAN PERSEDIAAN

Ada beberapa penilaian persediaan yaitu :

1. FIFO (First In First Out)

Cara ini didasarkan atas asumsi bahwa harga barang yang telah terjual dinilai menurut

harga pembelian yang terdahulu masuk. Dengan demikian persediaan akhir dinilai

menurut harga pembelian barang yang terakhir masuk.

2. Rata-rata ditimbang (Weight Average Method)


Cara ini didasarkan atas harga rata-rata dimana harga tersebut dipengaruhi oleh jumlah

barang yang diperoleh pada masing-masing harga dengan demikian persediaan dinilai

berdasarkan harga rata-rata.

3. LIFO (Last In First Out)

Cara ini didasarkan atas asumsi bahwa harga barang yang sudah terjual dinilai

menurut harga pembelian barang yang terakhir masuk.

2.1 METODE PERHITUNGAN PERSEDIAAN

1. Economic Order Quantity (EOQ)

Jumlah pembelian persediaan pada setiap kali pemesanan dengan biaya total yang

paling rendah.

2. Safety Stock

Persediaan pengaman apabila kekurangan persediaan

3. Reorder Point

Adalah titik pemesanan yang harus dilakukan perusahaan sehubungan dengan

adanya tenggang waktu (Lead Time) dan Safety Stock.

2.2 KONSEP DASAR MULTI USER

Kata multi-user berasal dari Bahasa Inggris yaitu multiple dan user, multiple artinya

berbagai, dan user artinya pemakai atau pengguna. Jadi multi-user artinya berbagai pemakai

atau berbagai pengguna. Multi-user yang dibahas ini yaitu yang berhubungan dengan cara

pemakaian komputer beserta software yang ada di dalamnya, sebagai alat bantu manusia atau

pengguna dalam melakukan pengolahan data.


2.3 PENJELASAN SINGKAT TENTANG ENKRIPSI DAN DESKRIPSI

Salah satu untuk meningkatkan keamanan data di komputer maka diciptakan sistem

enkripsi dimana data-data yang dikirimkan sudah dalam bentuk terenkripsi. Enkripsi adalah

poses pengkodean pesan sehingga maknanya tidak jelas. Untuk melakukan enkripsi

dibutuhkan kunci pembuka yang harus diketahui oleh server dan pengguna. Dan deskripsi

adalah prsoses pengembalian pesan terenkripsi ke bentuk awal. Sehingga kalau pengguna

ingin membaca data-data tersebut harus dideskripsi terlebih dahulu.

2.4 PENJELASAN SINGKAT TENTANG PEMAMPATAN FILE

Pemampatan file akan menjadikan kapasitas memori yang dibutuhkan file lebih kecil.

Jika pemampatan berhasil dikecilkan separoh, maka kecepatan penghantaran secara tidak

langsung bertambah dua kali lipat. Pemampatan file dibutuhkan untuk mem-backup data,

maka tidak perlu menyalin semua file aslinya untuk di backup. Banyak perangkat lunak yang

sudah jadi, yang memiliki fungsi untuk pemampatan file antara lain WinZip, WinRAR dan

lainnya.

3. ANALISA SISTEM

Sebelum melakukan pengembangan terhadap sistem secara menyeluruh dan

mendetail, maka penelitian terhadap sistem yang sedang berjalan perlu dilakukan terlebih

dahulu. Tujuan melakukan pada sistem yang sedang berjalan pada dasarnya adalah untuk

lebih memahami cara kerja sistem tersebut. Dengan demikian pengembangan terhadap sistem

dapat dilakukan dengan baik.

Untuk mengetahui sejauh mana sistem tersebut telah mencapai sasarannya, maka

kelemahan-kelemahan dari sistem yang ada harus ditemukan dengan teliti dan menganalisa

beberapa hal pokok dalam perusahaan.


3.1 EVALUASI SISTEM YANG SEDANG BERJALAN

Dalam sistem pengolahan data dan informasi tentang persediaan barang pada PT.

Mensa Bina Sukses Padang selama ini masih sederhana sekali umpamanya dalam

penyimpanan arsip, pemeliharaan arsip serta penyajian informasi/ laporan tentang stok

barang yang tersedia masih dilakukan secara semi komputer dalam kartu yang dikenal dengan

kartu stok dan penyimpanan data-data yang ada dalam komputer pun masih belum

dikelompokkan kedalam file yang berbeda.

Dengan demikian dalam pembuatan laporan-laporan membutuhkan waktu yang cukup

lama karena faktur yang ada harus dicatat kembali, jelas ini merupakan pekerjaan yang sangat

tidak efisien, selain itu juga terjadi catatan- catatan atau faktur yang hilang atau tertumpuk

dengan dokumen yang lain yang disebabkan oleh tidak terorganisirnya dokumen-dokumen

tersebut.

Untuk mengatasi masalah tersebut diatas, maka dirasakan perlu untuk memperbaiki

sistem pengolahan data sehingga persediaan barang yang ada di PT. Mensa Bina Sukses

Padang dapat terkendalikan dengan baik, terutama dalam hal pembuatan laporan-laporan

sebagai output bagi tersedianya informasi yang dibutuhkan oleh semua pihak yang

membutuhkan. Pada sistem baru ini diharapkan semua persoalan yang dihadapi dapat diatasi.

Keuntungan yang dapat dilihat terutama dalam hal:

1. Kecepatan dan ketelitian dalam pemrosesan data

2. Efisiensi dalam penggunaan waktu, biaya dan tenaga

3. Kemudahan dalam pengaksesan data

4. Keamanan dalam penyimpanan data dan dokumen-dokumen


3.2 ALIRAN SISTEM INFORMASI LAMA

Pemesanan

barang

Pemesanan

barang

GudangPelangganAdministrasiPemasok Pimpinan

Buat Bukti

penerimaan

barang

3

2

A

3

3

Ttd bukti

penerimaan

3

Bukti penerimaan

barang yg di ttd

Cek barang

masuk

Kartu stok

Pesanan barangPesanan barang

Buat faktur pesanan

barang

12

3

3

Faktur pesanan

4

5

Faktur pesanan

54

21

Faktur

pesanan

A

A

Ttd faktur

pesanan

5

4

2

1

Faktur pesanan

ttd

Cek stok

barang

keluar

4

21

Faktur pesanan

ttd

Buat laporan

pengeluaran barang

2

Kartu stok

1

Laporan barang

keluar

A

A

Buat laporan

pemasukan barang

1

Laporan barang

keluar

A

21

Laporan barang

masuk

A

1

Laporan

barang masuk

A

Buat laporan stok barang

21

Laporan stok barang

A

1

Laporan stok

barang

A

1

Bukti penerimaan

barang

2

Bukti

penerimaan

barang

2

Bukti penerimaan

barang yg di ttd

A

Gambar 1 Aliran Sistem Informasi Lama

3.3 DESAIN SISTEM

Tujuan dari disain sistem adalah untuk mempercepat pengambilan keputusan,

perincian-perincian yang mudah dipahami sehingga tidak terjadi kesalahan dalam

menjalankan sistem. Desain sistem yang baru ini, akan dibagi kedalam dua kelompok sistem

perancangan yaitu desain Sistem Secara Global (Umum) dan Desain Sistem Secara Terinci

(Khusus).


3.4 DESAIN GLOBAL

Disain global merupakan rancangan sistem secara konseptual (logikal), ditujukan

untuk memudahkan dalam perancangan sistem secara terinci. Desain global

mengidentifikasikan komponen-komponen sistem informasi yang akan didesain secara rinci.

Disamping itu disain global juga ditujukan untuk memberikan gambaran kepada user tentang

sistem yang akan dirancang. Untuk itu digunakan beberapa alat bantu dalam merancang

seperti Aliran Sistem Informasi Baru, Context Diagram dan Data Flow Diagram.

Aliran Sistem Informasi Baru

Pemesanan

barang

Pemesanan

barang

GudangPelanggan AdministrasiPemasok Pimpinan

Buat Bukti

pemesan

an barang

3

A

3

3

Ttd bukti

penerimaan

3

Bukti pemesanan

barang yg di ttd

Pesanan barangPesanan barang

Buat faktur

3

21

Faktur pesanan

3

Faktur pesanan

21

Faktur

pesanan

A

Ttd faktur

pesanan

21

Faktur

pesanan ttd

1

Faktur pesanan

ttd

Database

persediaan

Buat laporan barang

keluar

32

Buat laporan barang

masuk

F

3 2

F

Buat laporan stok barang

3 2

F

A

A

Cek stok barang

keluar

Cek barang

masuk

2

2

Bukti pemesanan

barang

2

Bukti pemesanan

barang yg di ttd

Pesanan barang

yg sah

Ttd

pesanan

barang

1

Laporan

barang keluar

3

F

Bukti 1

pemesanan

barang

1

Laporan barang

masuk

F

1

Laporan stok

barang

F

A

3

Laporan barang

masuk

3

3

3

Laporan stok

barang

3

Laporan barang

keluar

2

Laporan barang

masuk

2

Laporan barang

keluar

2

Laporan stok

barang

Gambar 2 Aliran Sistem Informasi Baru


3.5 NORMALISASI

Normalisasi merupakan proses pengelompokan elemen data menjadi table-tabel yang

menunjukkan entity dan relasinya. Secara umum proses Normalisasi dibagi dalam empat

tahap, yaitu :

1. Tahap tidak Normal / UNF (Un Normalized Form)

2. Normalisasi tahap 1 / 1NF (First Normal Form)

3. Normalisasi tahap 2 / 2NF (Second Normal Form)

4. Normalisasi tahap 3 / 3NF(Third Normal Form)

1. UNF (Un Normalized Form)

Pada tahap ini semua data yang ada direkam tanpa format tertentu. Pada tabel

unnormal ini kemungkinan ada field yang kosong, misalnya data untuk sistem persediaan

barang pada PT. Mensa Bina Sukses Padang, bentuk tidak normalnya dapat dilihat pada table

berikut ini :

Tabel 1 UNF (Un Normalized Form)

Kode

barangNama barang Jenis barang Satuan Jumlah

Kode

pemasok

Nama

pemasokJumlah

beli

VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15 MB541 PT. Glorienta 15

TFOLC Folac tablet Obat

35

MB541 PT. Glorienta

20

8

Kode

pelanggan

Nama

pelangganJumlah

jual

30

RSSLK RSUD Suliki 7

23 15

APBMD Apotik Biomed

13

10

11

VBXON Bioxon injeksi Alat kesehatan

80014 Botol rain Perlengkapan

bayiTKWNN Toko Winnie

TFLCR Fluoricare tablet Obat 50 7 22

80023 Botol twins bear Perlengkapan

bayi8

MB520 PT. Andalas

25 11

68886 Btl 150ml kite

Btl 150ml bee

Perlengkapan

bayi

Perlengkapan

bayi68887

5

7

20

20

TKYHO Toko Yahoo 18

15

KDOXN Doxacin kapsul Obat 45 11 8

Dus

Dus

1NF (First Normal Form)

Pada tahap ini diusahakan tidak ada field dalam satu tabel yang kosong. Bentuk ini

dapat kita lihat pada tabel 2.


Tabel 2 1NF (First Normalized Form)

Kode


Kode

pemasok

Nama

pemasokJumlah

beli

VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15 MB541 PT. Glorienta 15


35

MB541 PT. Glorienta

20

8

Kode

pelanggan

Nama

pelangganJumlah

jual

30

RSSLK RSUD Suliki 7

23 15

APBMD Apotik Biomed

13

10

11



bayiTKWNN Toko Winnie

TFLCR Fluoricare tablet Obat 50 7 22


bayi8

MB520 PT. Andalas

25 11


Btl 150ml bee

Perlengkapan

bayi

Perlengkapan

bayi68887

5

7

20

20

TKYHO Toko Yahoo 18

15

KDOXN Doxacin kapsul Obat 45 11 8

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus

MB520

MB520

MB520

PT. Andalas

PT. Andalas

PT. Andalas TKYHO Toko Yahoo

TKWNN Toko Winnie

MB541

MB541

MB541 PT. Glorienta

PT. Glorienta

PT. Glorienta

Apotik Biomed

Apotik Biomed

RSUD SulikiRSSLK

APBMD

APBMD

2NF (Second Normal Form)

Untuk mengubah suatu relasi yang tergolong bentuk normal pertama kebentuk normal

kedua perlu dilakukan dekomposisi terhadap relasi tersebut. Proses dekomposisi tersebut

dapat dilakukan dengan membuat diagram dependensi fungsional terlebih dahulu yaitu atribut

yang bukan kunci bergantung pada atribut kunci.

Tabel 3 2NF (Second Normalized Form)

Kode


VBCFA Biocef injeksi Alat kesehatan Dus 15


35

30

11



bayi

TFLCR Fluoricare tablet Obat 50


bayi8


Btl 150ml bee

Perlengkapan

bayi

Perlengkapan

bayi68887

5

7

KDOXN Doxacin kapsul Obat 45

Dus

Dus

1. Tabel Barang

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus

Dus


2. Tabel Pemasok

Kode

pemasok

Nama

pemasok

MB541 PT. Glorienta

MB520 PT. Andalas

3. Tabel Pelanggan

Kode

pelanggan

Nama

pelanggan

RSSLK RSUD Suliki

APBMD Apotik Biomed

TKWNN Toko Winnie

TKYHO Toko Yahoo

4. Tabel Pembelian

Jumlah

beli

15

20

8

23

7

25

20

20

11

Kode

barang

VBCFA

TFOLC

VBXON

80014

TFLCR

80023

68886

68887

KDOXN

5. Tabel Penjualan

Jumlah

jual

7

15

13

10

22

11

18

15

8

Kode

barang

VBCFA

TFOLC

VBXON

80014

TFLCR

80023

68886

68887

KDOXN


4. ANALISA

4.1 CONTEXT DIAGRAM

Context diagram adalah rancangan yang menggambarkan suatu sistem organisasi yang

memperlihatkan batasan sistem, entity external dan interaksi antara entity, serta merupakan

gambaran umum terhadap arus data dan informasi antara sistem dan entity lainnya. Context

diagram tersebut dapat dilihat pada gambar 3.3

Administrasi

Pimpinan

GudangPelanggan

Pemasok

0

Sistem Informasi

Inventori

(persediaan)

Pemesanan barang

Pemesanan barang

Bukti pemesanan barang

Bukti pemesanan barang

Bukti pemesanan barang ttd

Bukti pemesanan barang ttd

Faktur pesanan

Faktur pesanan Faktur pesanan

Faktur pesanan ttd

Faktur pesanan ttd

Lap pemasukan barang

Pesanan barang

Pesanan barang



Lap pengeluaran barang



Lap persediaan barang



Gambar 3 Context Diagram

4.2 DATA FLOW DIAGRAM (DFD)

Dengan mengacu kepada context diagram yang ada, maka untuk dapat memperjelas

proses yang terjadi adalah dengan mengurai proses tersebut kedalam bentuk Data Flow

Diagram (DFD). Adapun bentuk DFD tersebut dapat dilihat pada gambar 4


Pelanggan

0.1

Pemesanan

barang

Pemasok Administrasi

Pemesanan

barang

Pemesanan

barang0.2

Buat bukti

pemesanan

barang

Pemesanan

barang

Pesanan

barang

Bukti penerimaan barang

0.3

Tandatangan

bukti penerimaan

barang

Gudang

Bukti

pemesanan

barang Bukti pemesanan

barang ttd

0.7

Buat faktur

0.4

Entri dan cek

barang masuk

Bukti pemesanan

barang ttd

0.5

Cetak laporan

barang masuk


Data

pembelianData barang

Data barang

Pesanan

barang

Pesanan

barang

Faktur

pesanan

0.13

Penyerahan

laporan

Pimpinan

0.8

Tandatangan

faktur

Faktur

pesanan

faktur

pesanan ttd

0.11

Cetak laporan

barang keluar

faktur

pesanan

0.10

Entri barang

keluar

0.12

Cetak laporan

persediaan

barang

Laporan persediaan

barang

Laporan

pengeluaran

barang

Laporan

persediaan barang

Data

pembelian

Data

barang

Data

penjualan

Laporan pemasukan

barang

Laporan pengeluaran

barang

0.9

Cek Stok

Barang

D4

D2 Pembelian D1 Barang

D1

Penjualan

D2 Pembelian

0.6

Pemesanan

barang

Data

pembelian

faktur pesanan ttd

faktur pesanan

faktur

pesanan

Lap pemasukan

barang

Data

barang

Data

barang

Data

penjualan

Data barang

Data pelanggan

Laporan

pengeluaran

barang

Laporan pengeluaran

barang

Laporan pemasukan

barang

Laporan persediaan

barang

D5 Pelanggan

Data

pelanggan

D3 Pemasok

Data pemasok

Bukti

pemesanan

barang ttd

Data pemasok

Gambar 4 Data Flow Diagram

4.3 ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD)

ERD adalah suatu gambar atau diagram yang memperlihatkan hubungan (relasi)

antara satu entity dengan entity lainnya. Hubungan antar data dalam database akan terlihat

dalam Entity Relationship Diagram, adapun uraian dari bentuk ERD tesebut adalah sebagai

berikut:

Satu transaksi pemesanan dapat mempunyai satu / banyak barang dan satu / banyak

barang dapat dipunyai oleh satu transaksi pemesanan. Jadi hubungan antara dua file tersebut

adalah banyak ke satu (one to many). Kemudian satu/banyak barang dipunyai oleh satu

transaksi pengeluaran barang dan satu pengeluaran barang dapat mempunyai satu / lebih


barang. Jadi hubungan kedua file ini adalah banyak ke banyak (many to many). Gambaran

dari Entity Relationship Diagram tersebut dapat dilihat pada gambar 5 :

punyaPembelian

Penjualan

Barang

punya

Nm_brg

Satuan

Kd_brg

Kd_plg

No_fak

No_psn

Jlh_beli

Kd_pmsk

Tgl_psn

Jml_jual

Tgl_fak

Jns_brg

telp

Almt

Nm_plg

Kd_plg

punyaPelanggan

Kd_brg

Pemasok

punya

Kd_pmsk

Nm_pmsk

Almt_pmsk

telp

Kota

Kota

Nm_brg

Nm_brg

Hrg_beli

Kd_brg

Satuan

Hrg_jual

Tot_penj

Tot_pemb

Satuan

Jml

Gambar 5 Entity Relationship Diagram

4.4 DISAIN TERINCI

Desain terinci merupakan rancangan dari analisa yang telah dilakukan dalam bentuk

fisik (Phisical System Design), adapun desain tersebut antara lain dalam bentuk desain input,

output, dan file yang akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.

Desain Input

Desain input merupakan desain tampilan sistem informasi pada layar monitor

komputer. Tujuan dalam pendesainan ini adalah memberikan panduan kepada user dalam

mengentrikan data sehingga kesalahan dalam pengentrian data dapat dikurangi. Bentuk dari

desain input yang dirancang adalah sebagi berikut :

1. Entri Data Barang

Entry data barang digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-nama

barang yang ada, desain input entry data barang ini dapat dilihat pada gambar 6 :


Gambar 6 Entri Data Barang

1. Entri Data Pelanggan

Entry data barang digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-nama

barang yang ada, desain input entry data barang ini dapat dilihat pada gambar 7.

Gambar 7 Entri Data Pelanggan

2. Entri Data Pemasok

Entry data pemasok digunakan untuk memasukkan atau mengentrikan data nama-

nama pemasok yang ada, desain input entry data pemasok ini dapat dilihat pada gambar 8.


Gambar 8 Entri Data Pemasok

3. Entri Data Pembelian

Entri data pembelian dapat dilihat pada gambar 9 :

Gambar 9 Entri Data Pembelian

5. Entri Data Penjualan

Disain input entri data penjualan dapat dilihat pada gambar 10


Gambar 10 Entri Data Penjualan

Desain File

File adalah kumpulan dari record yang tersusun secara logis dimana record-record

tersebut tersimpan dalam suatu media penyimpanan. Desain file yang dirancang pada sistem

yang akan dikembangkan ini adalah sebagai berikut:

1. File Barang

Nama Database : dbMBS

Nama Tabel : Barang

Field Key : kdbrg

No Field Type Width Description

1 kdbrg text 5 Kode barang

2 nmbrg text 30 Nama barang

3 jnsbrg text 20 Jenis barang

4 satuan text 10 Satuan

5 jml integer - Jumlah

2. File Pemasok


Nama Tabel : Pemasok

Field Key : kdpmsk



1 kdpmsk text 5 Kode pemasok

2 nmpmsk text 25 Nama pemasok

3 almt text 30 Alamat pemasok

4 kota text 15 Kota

5 telp text 13 Telepon

3. File Pelanggan


Nama Tabel : Pelanggan

Field Key : kdplg


1 kdplg text 5 Kode pelanggan

2 nmplg text 25 Nama pelanggan

3 almt text 30 Alamat pelanggan

4 kota text 15 Kota

5 telp text 13 Telepon

4. File Pembelian


Nama Tabel : Pembelian

Field Key : Nopsn, kdpmsk, kdbrg

No Field Name Type Width Description

1 nopsn Text 6 Nomor pemesanan

2 tglpsn Date - Tanggal pemesanan

3 kdpmsk Text 5 Kode Pemasok

4 kdbrg Text 5 Kode barang

5 jlhbeli Integer

- Jumlah beli

6 hrgbeli Currency - Harga beli

7 totpem Currency - Total pembelian


4. File Penjualan


Nama Tabel : Penjualan

Field Key : nofak, kdplg, kdbrg

No Field Name Type Width Description

1 nofak Text 6 Nomor pemesanan

2 tglfak Date - Tanggal pemesanan

3 kdplg text 5 Kode pelanggan

4 kdbrg Text 5 Kode barang

5 jlhjual Integer - Jumlah jual

6 hrgjual Curency - Harga jual

7 totjual Curency - Total penjualan

5. KESIMPULAN

Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya maka pada bab terakhir ini

penulis dapat mengambil kesimpulan diantaranya:

1. Sistem yang baru dapat meningkatkan unjuk kerja dari PT. Mensa Bina Sukses

karena informasi yang dihasilkan dapat lebih cepat, akurat, dan penggunaan sistem

komputerisasi yang optimal.

2. Keamanan data dapat lebih terjamin dengan adanya suatu database karena

meminimalkan penggunaan kertas sebagai media penyimpanan data.

3. Informasi dapat dihasilkan lebih cepat maka dapat membantu dalam pengambilan

keputusan secara lebih cepat juga.

4. Pimpinan dapat melakukan pengawasan dan kontrol secara cepat untuk mengetahui

informasi tentang perkembangan persediaan barang dengan adanya jaringan

komputer yang digunakan.


DAFTAR PUSTAKA

Adi Kurniadi. 2000, Pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0, Penerbit PT Elex Media

Komputindo, Jakarta, Januari

Alam, J. Agus. M. 2001. “Belajar Sendiri Visual Basic versi 6.0”. Jakarta: PT. Elex Media

Komputindo.

Kusumo, Ario Suryo.2000 .“Buku Latihan Microsoft Visual Basic 6.0”.Jakarta: PT. Elex

Media Komputindo.

Kuswayatno Lia. 2006 , Mahir dan Terampil Berkomputer, Penerbit Grafindo Media Pratama,

Bandung

M. Agus J. Alam, 2000, Belajar Sendiri Manajemen Database dengan Microsoft Visual Basic

6.0, Penerbit PT Elex Media Komputindo, Jakarta


METODE ARSIP DAN AKSES SECARA ELEKRONIK

( Studi kasus Pengarsipan elektronik pada Rumah Sakit Umum Daerah Suliki)

ERDISNA,S.Kom,M.Kom


Abstract

University as a form of higher education is one form of formal education that the next

generation to print the object to be the hope of the nation. Students with quality can be

produced through the process of learning and social environment that supports. In addition,

the system is also supported by the information accurate and can be used in the object of

providing information for all components campus, both faculty, staff and students.

As a center of information, students at the University of Putra Indonesia of course is

expected to design and produce a system. In this case, data access and processing of course

an important role in information systems. So also in the Regional General Hospital Suliki.

Archiving and data re-initialization of course important in processing the data in order to

facilitate the search data.

Therefore, the authors try to design a system for archiving and initialization Regional

General Hospital Suliki to implement system access, which will provide information more

quickly, precisely and accurately, as expected for this.

Keyword : data access and processing, important in processing the data in order to facilitate

the search data.


1. PENDAHULUAN

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membawa pengaruh yang besar

terhadap peradaban manusia yang mengakibatkan terjadinya perlombaan dalam mengejar

kebutuhan yang dirasakan oleh setiap negara. Kemajuan ini juga berpengaruh bagi negara-

negara yang sedang berkembang khususnya untuk pelayanan kesehatan terhadap masyarakat

yang saat dirasakan masih kurang.

Demikian pula yang terjadi pada RSUD Suliki, yang bergerak dalam bidang jasa

diantaranya jasa pengobatan dan perawatan bagi masyarakat.

Penggunaan jasa komputer di perusahaan swasta maupun di instansi pemerintahan

merupakan salah satu cara yang paling tepat ditempuh dalam memberikan pelayanan yang

sebaik-baiknya kepada masyarakat yang membutuhkannya, seperti RSUD Suliki,pengarsipan

data-data pasiennya masih menggunakan map, dan disimpan pada sebuah lemari

penyimpanan. Hal ini dapat mengakibatkan lamanya proses pengolahan data pasien,apabila

ada data lama yang dibutuhkan akan sulit untuk menemukan kembali karena data-data

tersebut sudah ditumpuk pada sebuah lemari penyimpanan.


Masalah dirumuskan sebagai berikut :

1. Bagaimana proses dalam pengarsipan dan pengaksesan data pasien dibuat?

2. Bagaimana bahasa pemrograman Visual Basic dapat digunakan untuk pengarsipan dan

pengaksesan nantinya?

3. Bagaimana cara mengarsip dokumen dan cara mengakses data arsip secara elektronik?


3. PENENTUAN TUJUAN

Adapun tujuan penelitian ini adalah :

1. Mempelajari proses pengarsipan dan pengaksesan data pasien.

2. Mengevaluasi sistem yang ada.

3. Merancang sistem pengarsipan dan pengaksesan.

4. Membuat sistem pengarsipan dan akses yang baru

5. Mengevaluasi cara kerja sistem yang baru

6. Membandingkan cara kerja sistem yang lama dengan perancangan sistem yang baru.

4. PENGUMPULAN DATA DAN INFORMASI

Dalam pengumpulan data dilakukan observasi yaitu pengamatan secara langsung di

tempat penelitian sehingga permasalahan yang ada dapat diketahui secara jelas. Kemudian

dilakukan interview yang bertujuan untuk mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan.

Selain itu juga dilakukan studi kepustakaan yaitu dengan membaca buku-buku yang

menunjang dalam melakukan penganalisisan terhadap data dan informasi yang didapat.

4.1 TEKNIK PEMBUATAN SISTEM

Teknik yang digunakan dalam pembuatan sistem ini mengacu kepada pedoman

pengembangan sistem SDLC yaitu :

1. Perencanaan Sistem

Merupakan fase pertama dari pengembangan sistem yang mana keseluruhan sistem

informasi dalam organisasi membutuhkan identifikasi, analisa, dan prioritas yang

perlu disusun

2. Analisa Sistem


Merupakan fase yang menerapkan proyek sistem informasi yang potensial dan

argumen untuk melanjutkan atau tidak proyek tersebut serta berisikan rincian

perencanaan untuk pengembangan.

3. Disain Sistem Secara Umum

Fase untuk mempelajari sistem yang ada dan alternatif pemecahannya

4. Disain Sistem Secara Terinci

Merupakan fase yang mana semua fungsi pengembangan sistem dipilih untuk

dibangun didalam analisanya, menguraikan kebebasan dari berbagai platform

computer

5. Seleksi Sistem

Merupakan spesifikasi logika dari sistem, disain logika ditransformasikan ke teknologi

yang spesifik untuk membangun sistem atau program

6. Implementasi (Penerapan) Sistem

Berisikan kode, testing, instalansi dan dukungan organisasi. Fase ini merupakan fase

dimana suatu sistem siap untuk dioperasikan. Fase ini terdiri dari langkah-langkah

sebagai berikut:

a. Menerapkan rencana implementasi

b. Melakukan kegiatan implementasi

c. Tindak lanjut implementasi

7. Perawatan Sistem

Merupakan fase yang paling penting dan fase yang terakhir dalam sebuah

pengembangan sistem, dimana pada fase ini hanya lebih ditekankan kepada

pemeliharaan sistem yang mengarah kepada menajemen sistem. Untuk itu pada fase

ini seorang Analis Sistem juga harus memeikirkan tindakan yang terbaik yang perlu

dilakukan dalam pengembangan sistem.


4.2 PERANCANGAN USER INTERFACE

Dalam penelitian ini penulis juga merancang user-interface (bentuk tampilan) dalam

menjalankan aplikasi yang penulis bangun. Bentuk user-interface yang dirancang nanti

adalah menggunakan software Pemograman Visual Basic.

4.3 ANALISA DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

Aliran Sistem dari pengarsipan elektronik dapat dilihat dari bagan berikut :

Aliran Sistem Informasi (ASI) arsip dan akses elektronik

data pasien rawat inap pada RSUD. Suliki

Dok.Pasien Dok.Pasien

Dok.Status Dok.Status

Dok.Perawat

an Pasien

Dok.Perawat

an Pasien

Administrasi IGDBagian

PerawatanMedical Record

Minta

DokPasien(A)

Minta

DokPasien(A)

Minta

DokStatusPa

sien(A)

Minta

DokStatusPa

sien(A)

Minta

DokPearwatan

Pasien(A)

Minta

DokPearwatan

Pasien(A)

Dok.Pasien(A)

Dok.Status

Pasien(A)Dok.Perawatan

(A) Data Pasien

A

Scanning Dok.

Dan Buat Daftar

Indeks

Akses Data Pasien

Gambar 1. Aliran Sistem Informasi (ASI)


4.4 CONTEXT DIAGRAM

Pada Context Diagram pengarsipan dan pengaksesan data pasien rawat inap pada

RSUD Suliki terdiri dari 4 entity, dimana entity-entity ini saling berinteraksidan berhubungan

baik dengan entity yang lain maupun dengan sistem. Untuk lebih jelasnya Context Diagram

ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini:



Data flow Diagram merupakan diagram yang menggunakan notasi-notasi yang

menggambarkan arus sistem. Data Flow Diagram digunakan untuk menggambarkan suatu

sistem secara logika. Keuntungan menggunakan Data Flow Diagram adalah memudahkan

pemakai dalam memahami sistem yang akan dikerjakan atau dikembangkan.

DFD level 0 adalah merupakan penjabaran dari context diagram yang dapat dilihat

pada gambar di bawah ini:

0

Sistem Pengarsipan

dan pengaksesan

data pasien rawat

inap

Administrasi

Administrasi

IGD

Dokter

Pimpinan

Data Pasien

Kartu

berobat,Resep,kwit

ansi pembayaran

obat,obat

Kartu status,kartu

obat

Kartu status,kartu

berobat

Kartu status pasien

Kartu status,resep

Resep,lap.data

pasien ACC

Kwitansi pembayaran

resep,lap.data

pasien,obat

Laporan data pasien ACC lap.data pasien


ADMINISTRASI

MEDICAL RECORD

0.1

Memberikan Dokumen

Pasien

Dokumen

Pasien

Dokumen

Pasien

IGD BAGIAN PERAWATAN

0.3

Memberikan Dokumen

Perawatan Pasien

0.2

Memberikan Dokumen

Status Pasien

Dokumen

Perawatan Pasien

Dokumen

Status Pasien

Dokumen

Status Pasien

Dokumen

Perawatan Pasien

0.4

Scanning Document,

Membuat Daftar

Pasien & Indeks

Dokumen

Pasien, Dokumen

Status Pasien

Dokumen

Perawatan Pasien

D1 Pasien

D2 Indeks

Data Pasien

Data Indeks

0.5

Melakukan

Pengaksesan Dan

Request Data Pasien &

Perawatan

Data Pasien

Data Indeks

Dokumen

Pasien Dokumen Status

PerawatanDokumen

Perawatan

Pasien

Gambar 3. Data Flow Diagram Level 0

4.6 ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD)

Entity Relationship Diagram (ERD) adalah suatu model jaringan kerja (network) yang

menguraikan susunan data yang disimpan dari sistem secara abstrak. ERD menunjukkan

hubungan antar entity didalam sistem, entity dalam suatu tempat, benda yang semuanya

memiliki nama yang umum, seperti pada gambar di bawah ini:

PASIEN

NORM

PUNYA INDEKS

NAMA INDEKSKDINDEKS

NORM

Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)

5. HASIL

Menu ini digunakan untuk memanggil file-file yang dibutuhkan, dengan cara

mengklik file lalu memilih entri apa yang ingin ditampilkan. Selain itu, pada menu juga


disediakan Informasi yang bisa ditampilkan pada saat dibutuhkan, sehingga dapat

memudahkan kita dalam pencarian data.

Bentuk Hasil eksekusi program menu utama dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 5. Hasil Eksekusi Program Menu Utama

5.1 HASIL EKSEKUSI PROGRAM ENTRI DATA PASIEN

Eksekusi program entri data pasien digunakan untuk menginputkan data-data pasien.

Entri data pasien ini dapat dipanggil melalui program menu utama. Pada program entri data

pasien, data-data yang telah diinputkan bisa disimpan, diedit, dihapus dan diprint. Data-data

yang telah disimpan tersebut digunakan untuk pembuatan Informasi data pasien. Sedangkan

tombol (Button) keluar (exit) digunakan untuk keluar dari pengentrian.

Bentuk hasil dari eksekusi program entri data pasien dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 6. Hasil Eksekusi Program Entri Data Pasien

Eksekusi program entri index digunakan untuk menginputkan data-data pasien seperti


kode indeks, nama indeks, kode pasien dan kelurahan. Program entri indeks dapat dipanggil

melalui program menu utama. Program ini digunakan untuk menginputkan data-data indeks,

yang nantinya digunakan untuk pembuatan laporan data indeks. Pada program entri indeks ini

juga terdiri dari 5 button yaitu simpan, edit, cancel, hapus dan keluar (exit).

Bentuk hasil dari eksekusi program entri indeks dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 7. Hasil Eksekusi Program Entry Indeks

Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien/ Orangan

Hasil eksekusi program informasi data pasien/ orangan digunakan untuk menampilkan

data-data pasien yang sudah pernah diinputkan sebelumnya pada program entri data pasien.

Informasi data pasien/ orangan ini dapat dipanggil melalui program menu utama. Pada

informasi data pasien/ orangan ini akan tersimpan semua data-data pasien yang sudah pernah

diinputkan dan disimpan sebelumnya pada entri data pasien.

Bentuk hasil dari eksekusi program informasi laporan data pasien/ ornagan dapat dilihat pada

gambar berikut ini :

Gambar 8. Hasil Eksekusi Program Informasi Laporan Data Pasien/ Orangan


Gambar 9. Hasil Eksekusi Program Informasi Laporan Data Pasien/ Orangan

5.2 HASIL EKSEKUSI PROGRAM INFORMASI DATA PASIEN KESELURUHAN

Hasil eksekusi program informasi data pasien keseluruhan digunakan untuk

menampilkan data-data transaksi pasien pertahun yang sudah pernah diinputkan sebelumnya

pada program entri data pasien. Informasi data pasien ini dapat dipanggil melalui program

menu utama. Pada informasi data pasien keseluruhan terdapat dua file yang saling

berhubungan yaitu file pasien, file indeks.

Bentuk hasil dari eksekusi program program informasi data pasien keseluruhan dapat dilihat

pada gambar berikut ini :

Gambar 10. Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien Keseluruhan


Dr.H.Adel Nofiarman

Pimpinan

Gambar 11. Hasil Eksekusi Program Informasi Data Pasien Keseluruhan

6. KESIMPULAN

Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan

sebagai berikut:

1. Sistem pengolahan data pasien rawat inap pada RSUD Suliki masih dilakukan

secara manual, dimana data-data pasiennya masih dicatat pada sebuah kertas,

sehingga membutuhkan waktu yang lama dan dilakukan berulang-ulang.

2. Dengan penerapan aplikasi pemrograman visual basic serta penggunaan data secara

elektronik yaitu berupa komputer da scanner maka penyimpanan data akan lebih

terjamin dan proses pengolahan data akan lebih baik. Disamping itu dengan

penerapan pengolahan data secara elektronik ini proses pembuatan laporan akan

lebih cepat karena menggunakan proses scanning.

3. Jika sewaktu-waktu Pimpinan meminta laporan terdahulu akan sulit untuk

dilakukan, karena data disimpan dalam lemari penyimpanan sehingga

membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencarinya serta membutuhkan media

penyimpanan yang cukup besar, dibandingkan dengan menggunakan suatu database


kita dapat mengakses data kapanpun dibutuhkan dan tidak lagi membutuhkan media

penyimpanan yang besar.

4. Dengan menggunakan sistem aplikasi bahasa pemrograman salah satunya bahasa

pemrograman visual basic, maka kegiatan pengarsipan dan pengaksesan data pasien

rawat inap pada RSUD Suliki, dapat dilakukan dengan baik karena adanya database

yang dapat menampung hasil dari pengolahan data-data pasien.

5. Dengan adanya metode pengarsipan dan pengaksesan yang berbasiskan komputer,

diharapkan mampu mengolah data dengan cepat untuk meningkatkan efektifitas

kerja.

6. Bila terjadi kesalahan-kesalahan pada data atau adanya perubahan terhadap data,

maka cukup memanggil file yang dibutuhkan saja, karena semua data telah

disimpan pada sebuah database. Dimana, setiap file yang disimpan telah ditentukan

primary keynya.

DAFTAR PUSTAKA

Cristianti J, Meliana, 2008, Konsep Praktis Pengarsipan Dan Pengaksesan. Informatika.

Bandung

Jogiyanto, H.M, 2001, Analisa dan Desain Sistem Informasi, Penerbit Andi Offset,

Yogayakarta

Kadir, Abdul.2003, Penuntun Praktis Belajar Database dengan Menggunakan Microssoft

Accses. Andi Offset. Yogyakarta

Kurnadi, Adi, Pemrograman Visual Basic 6.0, 2000, Penerbit PT. Elex Media

Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta

McLeod, Raymond,1995, Sistem Informasi Manajemen, Penerbit PT. Prenhalindo, Jakarta


PERILAKU KOLOM CFT (CONCRETE FILLED STEEL

TUBULAR COLUMN) AKIBAT BEBAN GEMPA

Etri Suhelmidawati,M.Eng

(Staf Dosen Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)

Abstrak

Ketahanan terhadap gempa pada suatu struktur sangat diperlukan sekali dewasa

ini terutama untuk kondisi geografis suatu negara yang memiliki resiko gempa tinggi

seperti Jepang dan Indonesia. Adapun struktur yang dapat menahan beban gempa

dengan baik ini adalah struktur yang memiliki kekuatan dan daktilitas yang tinggi

serta kemampuan penyerapan energi (energy absorption capacity) yang sangat besar.

Salah satunya adalah struktur komposit CFT column (concrete filled steel tubular

column). Struktur ini memiliki keuntungan adanya pengekangan (confinement) dari

tabung baja dan kemampuan menahan tekuk yang diberikan oleh beton. Ketahanan

terhadap gempa pada kolom CFT diuji melalui pemberian pembebanan cyclic (cyclic

loading). Paper ini membahas perilaku kolom CFT dan hasil-hasil penelitian yang

telah dilakukan akibat adanya cyclic loading.

Kata kunci : daktilitas, energy absorption capacity, concrete filled steel tubular

column, confinement, cyclic loading

1. PENDAHULUAN

Struktur komposit telah dikenal memiliki banyak sekali keunggulan disebabkan

adanya penggabungan dua jenis struktur yang berbeda, yang masing-masingnya memiliki

kelebihan-kelebihan tersendiri. Sebagaimana pada struktur komposit baja dengan beton. Baja

diketahui mempunyai keuntungan memiliki kuat tarik dan daktilitas yang tinggi, sedangkan

beton memiliki kuat tekan dan kekakuan yang tinggi. Apabila penggunaan kedua material ini

dikombinasikan, akan menghasilkan suatu keuntungan yang sangat besar sekali.

Berdasarkan hasil dari penelitian sebelumnya disebutkan bahwa struktur komposit hanya

dapat diperoleh dari penggunaan kolom pendek, dengan slenderness ratio kurang dari 502.


Ternyata dari hasil penelitian selanjutnya menunjukkan bahwa struktur komposit dapat juga

diperoleh dari penggunaan kolom yang lebih panjang2. Penelitian ini menggunakan dua jenis

kolom yaitu concrete-filled steel tube dan hollow steel tube, dengan ketinggian masing-

masing 14,32 m dan 32 cm dan ketebalan dinding 6 mm. Masing-masing kolom diberi

pembebanan aksial dan lateral2.

Secara umum struktur komposit yang paling sering digunakan adalah jenis kolom

komposit. Ada dua tipe utama dari kolom komposit yaitu kolom Steel Reinforced Concrete

(SRC) dan kolom Concrete-filled steel tubular (CFT)1. Masing-masing memiliki keuntungan

tersendiri, khusus untuk kolom CFT lebih memiliki banyak keuntungan apabila dibandingkan

dengan kolom SRC, melalui pengaruh efek pengekangan (confinement effect) yang disediakan

beton melalui tabung baja pada CFT, ketahanan terhadap geser yang tinggi, dan kemampuan

menahan beban lentur dan aksial yang sangat baik sekali1,2

. Kemampuan pengekangan yang

berlanjut dari tabung baja dapat meningkatkan kekuatan dan daktilitas pada beton, Sedangkan

inti beton dapat menunda tekuk lokal pada tabung baja1,2

.

Meskipun kolom CFT sangat cocok diaplikasikan pada bangunan tingkat tinggi di wilayah

rawan gempa, penggunaannya masih terbatas disebabkan oleh kurangnya informasi mengenai

kekuatan dan perilaku inelastic dari CFT1.

Penyebab lainnya adalah adanya perbedaan

pandangan antara American Concrete Institute’s (ACI) dan American Institute of Steel

Construction’s (AISC) Load Resistance Factor Design mengenai prosedur disain dari CFT.

Dimana ACI2 mengasumsikan peraturan untuk kolom CFT sebagaimana peraturan untuk

kolom beton bertulang biasa, sedangkan AISC LRFD3 mengasumsikan disain untuk kolom

CFT berdasarkan properties modified cross-sectional dari kolom komposit dan selanjutnya

mendisain kolom komposit sebagai sebuah kolom baja ekivalen yang menggunakan

properties modifikasi dari baja. Adapun tujuan yang ingin dicapai dari paper ini adalah

adanya pemahaman yang lebih baik tentang perilaku kolom CFT akibat diberi beban gempa

yang disimulasikan dalam penelitian melalui pemberian cyclic loading.

2. TEORI

2.1 CYCLIC LOADING SEBAGAI SIMULASI PEMBERIAN BEBAN GEMPA

Istilah cyclic loading memiliki pengertian pemberian beban yang berlawanan arah

(bolak-balik) sehingga dicapai suatu batas beban maksimum.


Jika suatu struktur diberi pembebanan pada dua arah yang berlawanan, seperti pada arah tekan

dan tarik, pada kondisi leleh, maka akan didapatkan kurva tegangan-regangan seperti pada

Gbr 1.

Kurva tegangan-regangan yang terbentuk disebut mengalami efek Bauschinger, yaitu

suatu kondisi pembebanan dimana kurva tegangan-regangan menjadi tidak linear lagi pada

tegangan yang lebih rendah dari kekuatan leleh awal4. Hal ini sangat ditentukan sekali oleh

sejarah regangan sebelumnya , dimana waktu dan temperatur juga berpengaruh4. Kurva cyclic

loading ini sangat penting sekali saat merencanakan suatu struktur dengan beban gempa yang

sangat tinggi.

Dari Gbr. 1 terlihat bagian yang tak terbebani pada kedua sisi tegangan mengikuti

kemiringan elastis awalnya4.

A. Gbr. 1. Kurva tegangan-regangan pada baja yang dikenai beban cyclic menurut efek

Bauschinger4

Diasumsikan tekuk pada baja tekan dapat dihindari melalui penempatan tulangan yang

berjarak rapat4.

1. Metode Pembebanan Cyclic Pada Kolom CFT

Metoda untuk pengujian pembebanan cyclic ini adalah melalui pemberian beban horizontal

pada kolom (horizontal actuator) untuk mendapatkan perpindahan geser lateral dengan cara

pemberian beban bolak-balik dan juga melalui pemberian beban aksial (Gbr. 2). Pola

pembebanan yang terbentuk selama pembebanan cyclic loading dapat dilihat pada Gbr. 3.


Gbr. 2 Test Setup5

Gbr. 3. Pola Pembebanan5

2.2 PERILAKU KOLOM CFT AKIBAT BEBAN CYCLIC

Penelitian tentang perilaku cyclic ini masih terbatas yaitu antara lain dilakukan oleh Liu

& Goel6 dan Kawano & Matsui

7, yang membandingkan antara hollow dan concrete-filled

rectangular tubular braces. Berdasarkan penelitian yang mereka lakukan penambahan beton

akan menunda tekuk lokal dan meningkatkan jumlah putaran untuk mengalami keruntuhan


dan jumlah energi yang dilepaskan. Beton mendorong tekuk keluar dari tabung, yang akan

memberikan dua keuntungan2 :

a. Jarak antara sayap atas dan bawah dari tabung baja meningkat, saat tekuk terjadi, yang

mencegah modulus potongan menurun secara signifikan.

b. Mengurangi meningkatnya konsentrasi regangan yang keras yang akan menyebabkan

retak, karena beton cenderung menyebabkan tekuk lokal melebihi wilayah yang lebih luas.

Pengujian yang dilakukan oleh Sakino dan Tomii8 terhadap kolom CFT yang diarahkan untuk

pembebanan cyclic (Gbr. 4). Pembebanan aksial yang dilakukan, P = 0,3 Po merupakan beban

aksial puncak. Sedangkan beban geser cyclic bervariasi dari 0,5% - 2,5%. Berikut perilaku

cyclic yang dapat disimpulkan dari penelitian tersebut :

1.Elastic unloading

CFT yang tak terbebani sebagaimana kekakuan terhadap beban yang berlawanan hampir

sama dengan kekakuan awal pada rangka yang tak terbebani. Kekakuan elastis menurun

yang disebabkan oleh retak beton sebelum mencapai nilai yang stabil.

2.Penurunan zone of linear behavior

Ukuran zona yang memiliki perilaku linear pada CFT berkurang dengan adanya beban

cyclic terutama disebabkan oleh tekuk lokal baja dan retak pada beton, sebagaimana

pengurangan ukuran zona elastis pada baja. Secara perlahan-lahan, zona yang memiliki

perilaku linear stabil pada nilai selain nol.

3.Penurunan kekuatan

Kekuatan maksimum yang diterima tiap-tiap putaran hysteresis menurun saat proses

cyclic terjadi, yang disebabkan tekuk lokal pada baja dan kerusakan pada beton.

Penurunan ini tak terlalu besar pada jenis thick-walled CFT, dan meningkat sebagaimana

kontribusi beton meningkat.

4.Bauschinger effects

Efek Bauschinger terlihat pada tingkat tegangan tabung baja (Gbr. 4) menunjukkan

tingkat tegangan baja menyebar sepanjang level resultan tegangan CFT.

5.Pengurangan kekakuan

Selama terjadinya pembebanan, kekakuan kolom CFT berkurang secara perlahan-lahan

dari nilai elastis awalnya, disebabkan oleh geometri dan nonlinearity dari material,

sebagaimana terbukti pada tiap-tiap setengah putaran pembebanan pada Gbr. 4.


6.Bounding stiffness

CFT menunjukkan bounding stiffness yang terbatas (lebih kurang sampai nilai kekakuan

nol) yang terlihat jelas pada dua putaran hysteresis terakhir (Gbr. 4). Bounding stiffness

berkembang disebabkan oleh kestabilan tabung baja, bahkan setelah terjadinya tekuk

lokal.

2.3 PENGARUH B/T RATIO PADA KOLOM CFT

Penelitian pengaruh b/t ratio pada kolom CFT yang diberi beban cyclic dilakukan

oleh Amit H. Varma et al.9, yang menggunakan delapan benda uji kolom

Gbr. 4. Perilaku beban cyclic-deflection pada kolom CFT8

CFT dengan beton mutu tinggi. Parameter yang digunakan antara lain b/t ratio ( the width-to-

thicknesss ratio), tegangan leleh baja (σy), dan level beban aksial. Hasil penelitiannya :

1. Beban cyclic tidak terlalu berpengaruh terhadap kekakuan lentur dan kapasitas momen

pada kolom CFT, walaupun ketahanan momen setelah kondisi puncak menurun lebih

cepat .

2. Daktilitas kurvatur cyclic menurun dengan meningkatnya pemberian beban aksial (Gbr.

6).

3. Pengaruh b/t ratio dan tegangan leleh baja pada beban aksial yang lebih tinggi hanya

sedikit memberikan pengaruh (Gbr. 6).

Penelitian beban cyclic lain dilakukan oleh Eiichi Inai et al.10

, dengan parameter utama

kekuatan baja (400, 590, dan 780 MPa), the width-to-thickness ratio tabung baja, dan


kekuatan beton (40 dan 90 MPa), menghasilkan daktilitas pada kolom CFT bulat lebih baik

dari daktilitas pada kolom CFT persegi (Gbr. 7) tinggi kekuatan dan semakin tebal tabung

baja akan memberikan perilaku yang lebih baik terhadap kolom CFT.

Gbr. 6. Pengaruh beban aksial, b/t ratio, dan tegangan leleh baja terhadap daktilitas

kurvatur cyclic9.

Gbr. 7. Perbandingan hasil pengujian eksperimental dan analisis terhadap daktilitas

kolom CFT bulat dan persegi10

.

Gbr. 8 Kurva hysteresis pada kolom CFT Bulat dan Persegi2

2.4 PERILAKU BOND PADA KOLOM CFT

Perilaku ikatan (bond) pada kolom CFT juga diuji, dari penyelidikan ini diperoleh

kesimpulan;


(1)kekuatan ikatan tidak terlalu berpengaruh terhadap kapasitas lentur kolom CFT, (2)

kapasitas lentur meningkat dengan meningkatnya beban aksial, (3) tabung baja sangat

berpengaruh trehadap peningkatan kuat tekan beton dan mencegah brittle failure2.

Respon hysteresis diselidiki oleh Sugano dan Nagashima, terhadap kolom CFT bulat dan

persegi. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh kesimpulan bahwa kolom CFT bulat

menunjukkan kurva hysteresis yang stabil dan daktilitas yang besar (Gbr. 8 ), dibandingkan

dengan kolom CFT persegi (Gbr. 8 )2.

Pengujian seismic terhadap kolom CFT dilakukan oleh F. Boyd, dimana salah satu kolom

CFT dilengkapi dengan shear studs untuk meningkatkan ikatan antara beton inti dan tabung

baja. Semua kolom yang diuji menunjukkan kekakuan lentur dan kapasitas beban yang lebih

tinggi dibandingkan dengan kapasitas beban dan kekakuan yang diprediksi oleh ACI. Kolom

dengan tambahan shear studs menunjukkan kapasitas beban monotonic. Respon hysteresis

yang diperoleh sama dengan respon terhadap kolom beton bertulang biasa dengan

pengekangan yang lemah. Sedangkan kolom beton bertulang RC dengan pengekangan yang

lebih kuat menunjukkan kurva hysteresis yang stabil tanpa ada penurunan kekuatan.

Perbedaan hasil antara penelitian Sugano dan Boyd ini menunjukan bahwa masih diperlukan

penelitian yang lebih lanjut terhadap kolom CFT2.

Pengujian eksperimental terhadap kolom CFT persegi11

yang mengkombinasikan

beban aksial dan lentur antara lain dilakukan oleh Furlong, Knowles dan Park, Grauers,

Morino, dan Fujimoto. Sedangkan untuk kolom CFT bulat, pengujiannya dilakukan antara

lain oleh Furlong, Knowles dan Park, Neogi et al, Morino et al, dan Kilpatrick dan Rangan.

Sebagian besar dari kolom yang diuji memiliki diameter yang kecil antara 76 - 152 mm (3 – 6

inci) dan hanya sedikit yang menggunakan kolom berdiameter sebesar 203 mm (8 inci.) atau

lebih1.

3. PEMODELAN ANALISIS KOLOM CFT

Untuk pemodelan analisis dari kolom CFT, ada perbedaan pandangan dari beberapa

peneliti11

untuk pengujian kekuatan kolom CFT dan efek pengikatannya. Sebagaimana

pemodelan analisis dari Gourley dan Hajjar, Zhang dan Shahrooz, dan Inai dan Sakino, yang

menguji kolom CFT persegi, menurut pemodelan yang mereka lakukan, pengikatan hanya

meningkatkan duktilitas beton saja, tapi tidak meningkatkan kekuatan.


Selain itu pengujian 3-D cyclic juga telah dilakukan oleh peneliti Jepang dengan beban aksial

konstan dan cyclic biaksial bending. Pengujian dilakukan pada CFT persegi dengan 1 stocky

tubes dan material dengan beton mutu normal.

Penelitian yang dilakukan terhadap CFT masih terbatas pada specimen kecil dengan

diameter 150 mm, yang disebabkan oleh pembatas beban pada peralatan pengujian dan alasan

secara ekonomi.

Varma et al12

juga melakukan pengujian cyclic dengan skala penuh pada cold-formed

CFT beam column (dengan 400 mm2) menggunakan baja dan beton mutu tinggi dengan

pemberian beban aksial dan cyclic uniaxial flexure.

Untuk sambungan-sambungan terkekang penuh yang lebih detail dari topologi-

topologi sambungan Amerika, disarankan untuk mempelajari hasil diskusi dan penelitian

Ricles et al11

untuk CFT persegi dan Azizinamini et al11

dan Scneider11

untuk CFT lingkaran.

Pada Gbr. 10 diperlihatkan konfigurasi praktis untuk hubungan CFT terkekang penuh.

Dimana hubungan split tee bolt telah menunjukkan respon hysteresis cyclic yang baik sekali

dalam pengujian-pengujian laboratorium11

.

Kawaguchi et al11

dan Inoi & Sakino11

telah mempresentasikan analisa-analisa

individu CFT menggunakan formulasi keplastisan terbagi. Hajjar et al11

merumuskan 2

metoda finite elements, keduanya sesuai untuk simulasi perilaku seismic cyclic dari balok

kolom CFT sebagai bagian dari struktur rangka terkekang dan tak terkekang lengkap.

KESIMPULAN

Berdasarkan dari penyelidikan yang ada terhadap kolom CFT yang diberi beban

cyclic, dapat disimpulkan bahwa kekuatan dan kekakuan pada kolom CFT menurun akibat

adanya tekuk lokal pada baja. Hal ini dapat diatasi antara lain dengan penambahan beton dan

penambahan ketebalan tabung baja. Pengaruh width to thickness ratio dan ikatan, tidak terlalu

memberikan pengaruh terhadap kolom CFT yang diberi beban cyclic.


Gbr. 10. Sambungan terkekang penuh dari girder baja I terhadap kolom CFT28

Meskipun dari hasil penelitian yang ada terbukti kolom CFT memiliki kekakuan dan

daktilitas yang tinggi , masih diperlukan penyelidikan yang lebih lanjut terhadap hal-hal

dibawah ini :

1. Pengaruh slenderness ratio, aspect ratio, cross sectional shape, dan creep terhadap

kekuatan ultimit kolom CFT.

2. Pengaruh slenderness ratio dan kegunaan shear connector terhadap peningkatan ikatan

antara beton dan baja.

3. Kegunaan optimum dari beton mutu tinggi dan pengaruhnya trehadap kekuatan dan

daktilitas kolom CFT.

4. Pengujian terhadap ketahanan gempa dengan skala penuh yang menggunakan kolom CFT.

5. Perlu dikembangkan metoda design baru yang lebih mempertimbangkan pengekangan

terhadap beton, aspect ratio, dan cross-sectional shape.

DAFTAR PUSTAKA

Elremaily A., Azizinamini A., Behavior and strength of circular concrete-filled tube columns,

Elsevier, Journal of Constructional Steel Research 58 (2002) 1567-1591

Shams M., Ala S. M., 1997, State of the Art of Concrete-Filled steel Tubular Columns, ACI

Structural Journal


Fauzan, Kuramoto H., Experimental Study on Engineering Wood Encased Concrete-Steel

Composite Columns Subjected to Lateral Loading Reversals, The First International

Conference on advances in Experimental Structural Engineering, AESE 2005, July 19-21,

2005, Nagoya, Japan

Liu Z & Goel SC, Cyclic load behavior of concrete-filled tubular braces, Journal of Structural

Engineering (ASCE), 1988:114(7):1488-1506

Kawano A & Matsui C, Buckling behavior and seismic properties of concrete-filled tubular

members under cyclic axial loading, In:Buckner CD & Shahrooz BM (eds) Composite


Pemanfaatan SMS Gateway untuk Pengontrolan Lampu, Kipas angin, dan Security

Brangkas di rumah berbasis PC (Personal Komputer) menggunakan Bahasa

Pemrograman Visual Basic

Gushelmi,S.Kom, M.Kom


Abstrak

Teknologi saat ini memberikan banyak perubahan pada dunia. Kemudahan-kemudahan

yang ditawarkan, menjadi pertimbangan yang cermat bagi setiap orang. Karena rutinitas

sehari-hari membuat banyak orang sulit untuk melakukan sesuatu yang dianggap sederhana

menjadi terlupakan. Mereka sadari atau tidak, dengan menghidupkan lampu rumah telah

memberikan sedikit proteksi pada rumah tersebut. Walau terlihat sederhana namun akan

memberi dampak yang cukup besar.

Perancangan sistem pengontrolan lampu rumah dengan pemanfaatan layanan SMS (

Short Message Service ) melalui jaringan GSM (Global System for Mobile) bertujuan untuk

memberikan kemudahan dalam mengontrol lampu rumah. Sistem ini dirancang dengan

menggunakan personal computer (PC) sebagai sentral pengendali dari sistem, yang didukung

dengan bahasa pemrograman Visual Basic .6 . Dimana sistem ini akan bekerja sebaga

pemantau dan pengendali lampu, berdasarkan perintah yang diberikan melalui SMS.

1. PENDAHULUAN

Teknologi saat ini memberikan banyak perubahan pada dunia. Kemudahan-kemudahan

yang ditawarkan, menjadi pertimbangan yang cermat bagi setiap orang. Karena rutinitas sehari-

hari membuat banyak orang sulit untuk melakukan sesuatu yang dianggap sederhana menjadi

terlupakan. Mereka sadari atau tidak, dengan menghidupkan lampu rumah telah memberikan

sedikit proteksi pada rumah tersebut. Sehingga Kami mencoba untuk membuat sebuah sistem


yang dapat memonitor kondisi rumah, khususnya untuk pengontrolan lampu, yang nantinya

dapat dipantau dari jarak jauh, melalui media SMS (Short Message Service) Gateway.

Dari alasan maka akan dibangun sebuah sistem menggunakan alat yang sudah sangat

dikenal banyak orang, yaitu pengontrolan yang memanfaatkan layanan SMS (Short Message

Service) Gateway yang tersedia pada Telephone Selular. Dalam sistem ini keadaan lampu akan

diketahui dalam kondisi real time yang diakses melalui media GSM (Global Service for Mobile)

dengan Telephone Selular.


Masalah yang akan ditangani dari pnelitian ini adalah pengontrolan lampu rumah, Kipas

Angin, dan security Brangkas dengan menggunakan SMS (Short Message Service) Gateway

berbasis PC (Personal Computer). Masalah-masalah yang diteliti dirumuskan dalam bentuk

perumusan masalah yang mencakup:

1. Bagaimana cara kerja port paralel sebagai interface dapat digunakan sebagai konektor

peralatan dengan komputer (PC)?

2. Bagaimana penanganan sistem controlling pada lampu rumah, Kipas Angin dan

Security Brangkas dengan bahasa pemrograman Visual Basic, sehingga peralatan

dapat dikendalikan melalui aplikasi SMS (Short Message Service) Gateway?

3. Apakah aplikasi SMS (Short Message Service) Gateway memungkinkan kita untuk

dapat melakukan pengontrolan dan pemantauan lampu rumah, Kipas Angin dan

Security Brangkas?

3. TUJUAN PENELITIAN

Tujuan pembuatan alat ini adalah :


1. Mengaplikasikan fasilitas yang terdapat dalam Telephone Selular yaitu SMS (Short

Message Service) Gateway sebagai pengontrolan lampu rumah, Kipas Angin dan

Security Brangkas melalui jaringan GSM (Global Service for Mobile) sehingga

kondisi rumah dapat dikontrol dari jarak jauh.

2. Untuk mengoptimalkan Port Paralel DB-25 pada komputer (PC) yang akan berperan

sebagai pengontrol dan pemantau lampu nantinya.

3. Mengaplikasikan bahasa pemrograman Visual Basic sebagai software dalam

mengendalikan peralatan.

4. Mengaplikasikan aspek-aspek teoritis dan konsep-konsep yang diperoleh di bangku

kuliah.

4. ANALISA SISTEM SECARA UMUM

Sistem pengontrolan lampu, kipas angin dan security brangkas dengan sms melalui

jaringan gsm harus berflatform GSM, sehingga perangkat ini dapat mengirim SMS yang

nantinya akan dibaca oleh SMS Gateway milik ponsel server melalui jaringan GSM yang sudah

ada. Jaringan GSM adalah milik operator penyedia jasa telekomunikasi selular. Jaringan ini

dibangun dan dipelihara oleh operator itu sendiri, dengan demikian maka jaringan ini tidak dapat

dikonfigurasikan sesuai keinginan.

Program aplikasi yang dibagun dengan menggunakan Bahasa pemograman Visual

Basic.6 berfungsi sebagai penerima dan pengirim (tranceiver) SMS dari atau ke SMS Gateway.

Software tranceiver SMS mampu membaca data SMS yang ada di dalam memori ponsel SMS

Gateway. Selain itu, software ini juga mampu memerintah ponsel SMS Gateway untuk mengirim

SMS.



Untuk menggambarkan sistem yang dirancang maka digunakanlah suatu alat bantu yaitu:

Context Diagram

Dalam melakukan proses penganalisaan terhadap suatu objek, maka sebagai aturan

dasar yang harus dilakukan adalah pendefenisian secara menyeluruh terlebih dahulu terhadap

sistem yang akan dirancang. Hal ini mengandung arti bahwa harus ada suatu gambaran jelas

mengenai ruang lingkup yang akan dibahas. Media yang digunakan untuk pembahasan dari

sistem ini adalah context diagram. Berikut ini dapat dilihat gambaran context diagram dari

rancangan sistem pengontrolan lampu dengan sms melalui jaringan GSM.


Berdasarkan Context Diagram diatas, sistem ini terintegrasi dengan beberapa buah entity

yang dapat di uraikan sebagai berikut:

Sistem Pengontrolan Elektronik Melalui SMS

0

Modul Program

HP User HP Server

Kir

im S

MS

Ter

ima

SM

S

Ter

ima

SM

S

Kir

im S

MS

Sensor Data bit SMS

Instruksi Programl

Monitor

Instruksi Program

Instruksi

Program Data

Fan

Brangkas dan

Buzer

Instruksi Program Lampu

Menerima Insreksi


1. Ponsel Server

Ponsel server merupakan perangkat GSM yang terhubung pada komputer. Ponsel server

menerima SMS sebagai input pada modul program dan mengirim SMS setelah mendapat

instruksi dari mudul progam ke ponsel user

2. USB Kabel Data

USB Kabel Data merupakan interface yang menghubungkan antara ponsel server dengan

personal komputer.

3. Port Paralel

Port paralel merupakan interface yang menghubungkan antara personal komputer dengan

rangkaian relay.

4. Jaringan GSM

Jaringan GSM merupakan media tansmisi data dari ponsel user kepada ponsel server.

5. Modul Program Visual Basic.6

Modul Program Visual Basic.6 merupakan program aplikasi yang dibuat untuk

menjalankan sistem.

6. Monitor

Monitor merupakan media untuk menampilkan informasi dari program aplikasi sistem.

7. Lampu

Lampu merupakan media output dari sistem.

8. Kipas Angin

Kipas angin merupakan salah satu media output juga dari sistem

9. Security Brangkas

Security Brangkas juga media input yang digunakan untuk keamanan perhiasan


Data Flow Diagram (DFD) Level 0

Ponsel User

1.0

Kirim Data SMS

Data Bit SMS Data Bit SMS Ponsel Server

Data Bit SMS

Data Bit SMS

2.0

Baca Data SMS

Data Bit SMS Data Bit SMS

Data Bit SMS

Data Bit SMS

Modul Program

3.0

Komputer PC

Bit InstruksiPengkodean

Tampilan |Monitor Instruksi

4.0

Paralel Port DB25

Lampu

Fan

Sinyal IInstruksi

Sensor

1 Bit Data

Digital

Sinyal 1 Bit

Sinyal Instruksi

4.0

Baca Sensor

Brangkas

(Buzer)

Sinyal Instruksi

Sinyal

Instruksi

Gambar 2 Data Flow Diagram Level 0

Berdasarkan data flow diagram (DFD) diatas, Ponsel user sebagai media input atau

output, mengirimkam data berupa karakter SMS melalui jaringan GSM sebagai media transmisi


menuju ponsel server. Data yang diterima ponsel server dibaca dan dikirimkan menuju modul

program melalui port serial. Data yang sampai di modul program diolah dengan proses

aritmatika dan logika di CPU. Hasil pengolahan menghasilkan instruksi yang akan dikirimkan ke

relay melalui port paralel. Kemudian relay akan mengontrol tegangan dan akan menghidupkan

lampu.

4.2 RANCANGAN FISIK ALAT

Dibawah ini merupakan gambar rancangan fisik dari alat yang dibuat, diharapkan

masing-masing bagian dapat bekerja dengan baik sesuai dengan yang diinginkan.

Gambar 3 Rancangan Fisik Keseluruhan

Pada gambar 3 diatas terlihat bahwa sistematika mekanik dari alat ini dikendalikan oleh

komputer melalui sinyal yang diinputkan dari telephone selular user dan diterima oleh telephone

selular server kemudian diteruskan ke port serial dan seterusnya masuk ke program aplikasi

pada komputer. Dengan begitu komputer akan menerima sinyal itu untuk diproses dan

dikeluarkan berupa output untuk menghidupkan lampu dengan menggunakan interface port

paralel, sesuai dengan kode alamat lampu yang akan di aktifkan. Sehingga sistem akan aktif

sesuai apa yang telah diprogram pada komputer.

GSM

Network

Personal

Computer

Kabel

Data Ponsel

Server Ponsel

User Paralel

Port

Pengontrol

an alat

Rumah

Tangga

Lampu

Kipas

angin


4.3 PRINSIP KERJA KESELURUHAN

a. SMS gateway dihubungkan dengan komputer melalui kabel data. Untuk memastikan koneksi

terlaksana atau tidak, maka masing-masing kedua sisi antara muka kabel data harus terpasang

dengan benar pada PC dan SMS Gateway. Kesalahan pemasangan akan mengakibatkan koneksi

gagal.

b. Selanjutnya untuk melakukan pengujian apakah software Axmstool.exe yang diinstal telah

berjalan dengan baik dapat diperiksa dengan melakukan konektifitas dengan cara : Pasanglah

ponsel dengan kabel data dan hubungkan pada port USB, jika koneksi berhasil maka akan tampil

tulisan koneksi aktif dan apabila gagal maka aplikasi akan menampilkan koneksi gagal.

c. Apabila ada SMS yang masuk ke SMS Gateway maka software secara otomatis akan

membaca pesan tersebut. Jika pesan diterima sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan pada

modul program, maka software secara otomatis akan mengaktifkan rangkaian, lampu, kipas

angin secara otomatis akan hidup, dan security brangkas akan diaktifkan. Tetapi jika pesan yang

diterima tidak sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan maka software sms tidak akan

mengirimkan perintah ke port paralel untuk mengaktifkan lampu.

d. Untuk menggunakan sistem pengontrolan lampu rumah ini dengan menggunakan SMS

pengguna harus mengirimkan SMS sesuai dengan syntax yang telah ditetapkan. Adapun syntax

pesan yang ditetapkan dalam sistem pengontrolan lampu rumah ini adalah :

- Hidupkan Fan : Untuk menghidupkan kipas angin

- Hidupkan Lampu : Untuk menghidupkan Lampu

- Hidupkan Lampu dan Fan : Untuk menghidupkan Lampu dan Kipas angin

- Matikan Fan : Untuk mematikan kipas angin

- Matikan Lampu : Untuk mematikan Lampu


- Matikan Semua : Matikan semuanya

- Matikan Buzer : Matikan alaram yang ada pada Security Brangkas

- Cek : memerikasa apakah dalam keadaan hidup atau mati

- Lampu dan Fan Tidak Hidup, Brankas Tertutp

: Lampu dan Fan tidak hidup dan security brangkas dalam

keadaan tertutup

- Fan Tidak Hidup, Lampu Hidup, Brankas Tertutup

: Fan dalam keadaan mati,Lampu hidup dan Brangkas

tertutup

- Fan Hidup, Lampu Hidup, Brankas Tertutup

: Fan dalam keadaan hidup, Lampu hidup, dan brangkas

tertutup

- Fan Tidak Hidup, Lampu Tidak Hidup, Brankas Terbuka

: Fan dalam keadaan mati,Lampu juga dalam keadaan mati,

dan Brangkas terbuka

- Fan Tidak Hidup, Lampu Hidup, Brankas Terbuka

: Fan mati, Lampu hidup, dan Brankas terbuka

- Fan Hidup, Lampu Hidup, Brankas Terbuka

: Fan hidup, lampu juga hidup dan Brankas terbuka

4.4.LOGIKA PROGRAM ALAT


Dalam proses perancangan program ini diawali dengan menentukan logika yang

mendasari program tersebut, dimana pada penulisan ini alat yang digunakan adalah Flow Chart.

Berikut ini ditampilkan flowchart program tersebut digunakan:

4.5 FLOWCHART

Flowchart merupakan diagram yang menunjukkan alur data melalui program atau sistem

penanganan informasi dan operasi-operasi yang dikenakan pada data titik-titik yang penting

disepanjang jalur. Flowchart menggunakan anotasi dan lambang, misalnya segi empat,belah

ketupat dan oval, untuk menyatakan berbagai operasi. Garis dan ujjung panah menghubungkan

lambang-lambang tersebut untuk menunjukkan arah arus data dari satu titik ke titik lain.

1. Flowchart Microkontroller


Start

Cek Sensor

Sensor = 1 Kirim 1 ke PC

Ambil Input

Port

Input = 1

Input = 2

End

Hidupkan Fan

Hidupkan Lampu

Y

T

Y

Y

T

T

Inisialisasi

Variabel

Gambar 4 Flowchart pada rangkaian Microkontroller


Flowchart Personal Computer

Start

Ambil Data Input

dari Port

Input = 1 Kirim SMS

Ambil SMS

Hidupkan

LampuKirim Kode 1 Ke MC

Hidupkan fan Kirim kode 2 ke MC

End

Y

Y

Y

T

T

Inisialisasi

Variabel

Gambar 5 Flowchart pada rangkaian Personal Computer

4.6 PENGOPERASIAN ALAT

Setelah alat dirakit dengan baik, maka selanjutnya alat ini siap dioperasikan. Adapun

langkah-langkah dalam pengoperasian alat ini adalah :


1. Hubungkan komputer dengan rangkaian–rangkaian dan alat yang digunakan melalui

interface port paralel dan usb kabel data.

2. Hidupkan komputer dan jalankan program aplikasi SMS yang ada di dalam komputer

tersebut.

3. Kirimkan SMS dari telephone selular pengguna ke telephone selular yang terhubung ke PC

sesuai dengan syntax yang ada.

4. Maka hasilnya dapat dilihat secara langsung pada komputer dan output yang telah dibuat.

5. KESIMPULAN

Berdasarkan analisa kerja alat dari sistem yang dirancang maka dapat ditarik kesimpulan

sebagai berikut :

1. Dengan menggunakan SMS, pengendalian peralatan elektronik dapat dilakukan dari

jarak jauh.

2. Lalu-lintas data ke peralatan elektronik akan dikontrol oleh komputer yang

dilengkapi dengan port parallel dan didukung dengan bahasa pemrograman Visual

Basic 6.

3. Dengan pembangunan sistem ini fungsi handphone dan komputer semakin luas dan

efektif.

4. Peralatan elektronik diaktifkan berdasarkan isi SMS, dimana isi SMS harus sesuai

dengan logika program.

5. Dengan menggunakan SMS, pengendali dapat mengetahui keadaan Rumah dengan

aman.


DAFTAR PUSTAKA

Depari, Ganti, 1987. Pokok-pokok Elektronika. IKAPI : Bandung

Malvino, Albert Paul, 1983. Elektronika Komputer Digital. Erlangga : Jakarta

Malvino, Albert Paul. 1999. Prinsip-prinsip Elektronika jilid I Jakarta : Erlangga.

Petruzella D, Frank. 2001. Elektronik Industri. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

S, Wasito. 2001. Vademekum Elektronika. PT Gramedia Pustaka Utama : Jakarta

http://alds.stts.edu

http://digilib.petra.ac.id

http://ilmu.150m.com

http://alds.stts.edu/

http://ilmu.150m.com/


PENERAPAN ALGORITMA PENCARIAN BREADTH FIRST SEARCH DAN

HEURISTIK DALAM PERMAINAN ANGKA

Julius Santony,S.Kom,M.Kom


Abstrak

Algoritma pencarian breadth-first search (BFS) dan algoritma pencarian heuristic

adalah algoritma yang dapat melakukan proses pencarian untuk menghasilkan suatu keputusan

dengan menggunakan knowledge-knowledge yang telah ada sebelumnya. Pada algoritma BFS,

pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke

level berikutnya. Pada algoritma heuristik, pencarian dibimbing menuju goal state.

Kata Kunci : breadth-first search, heuristic

1. PENDAHULUAN

Permainan pergeseran angka biasanya dimainkan dalam kotak berbentuk persegi atau

persegi panjang. Jenis permainan ini cenderung lebih mudah untuk dimainkan dan diselesaikan.

Permainan ini akan menjadi jauh lebih rumit dan sukar apabila dimainkan dalam wadah yang

berbentuk bintang. Bentuk wadah ini menyebabkan arah proses pergeseran angka menjadi

terbatas.

Oleh karena itu perlunya adanya penerapan suatu algoritma dalam suatu perangkat lunak

yang dapat mencari solusi terpendek bagi permainan ini.

2. MASALAH

Masalah permainan pergeseran angka dapat dirumuskan sebagai berikut, user

menentukan keadaan awal, menentukan keadaan akhir dan memilih metode yang akan digunakan

untuk mencari solusi. Setelah itu, bagaiman dari aplikasi yang dihasilkan dengan menggunakan

suatu algoritma akan dapat mencari solusi penyelesaian dengan metode yang dipilih dan

memperlihatkan solusi terpendek yang ditemukan dengan metode tersebut.


3. TUJUAN

Merancang suatu perangkat lunak yang dapat mencari solusi terpendek dari permainan

pergeseran angka

4. TEORI

4.1 PENCARIAN BREADTH FIRST SEARCH

Pada metode pencarian ini, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu

sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level

ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya.

A

D E F G H I

B C

Pencarian Breadth First Search

(Sumber: Konsep Kecerdasan Buatan, Anita Desiani & Muhammad Arhami, 2006)

Karena proses breadth first search mengamati setiap node di setiap level graf sebelum

bergerak menuju ruang yang lebih dalam, maka mula-mula semua keadaan akan dicapai

lewat lintasan yang terpendek dari keadaan awal. Oleh sebab itu, proses ini menjamin

ditemukannya lintasan terpendek dari keadaan awal ke keadaan tujuan.

4.2 PENCARIAN HEURISTIC SEARCH

Heuristic search adalah suatu istilah yang berasal dari bahasa Yunani yang berarti

menemukan / menyingkap. Heuristic adalah suatu perbuatan yang membantu kita menemukan

jalan dalam pohon pelacakan yang menuntut kita kepada suatu solusi masalah. Heuristic dapat

diartikan juga sebagai suatu kaidah yang merupakan metoda / prosedur yang didasarkan kepada

pengalaman dan praktek, syarat, trik atau bantuan lainnya yang membantu mempersempit dan

memfokuskan proses pelacakan kepada suatu tujuan tertentu.


4.3 ALGORITMA DAN IMPLEMENTASI

a. Algoritma Pencarian Breadth First Search

Pada metode pencarian Breadth First Search (BFS), semua node pada level n akan

dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai

dari node akar (keadaan awal) terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke

level berikutnya. Demikian seterusnya hingga ditemukannya solusi. Pada implementasinya,

algoritma BFS akan memerlukan waktu yang lama untuk menemukan solusi yang memiliki

langkah penyelesaian yang panjang, karena untuk mendapatkan solusi pada level n, BFS akan

mengembangkan semua node pada level sebelum n. Hal ini akan bermasalah apabila n adalah

angka yang besar (solusi dengan langkah penyelesaian yang panjang). Algoritma pencarian BFS

adalah sebagai berikut:

[Prosedur pencarian BFS]

Private Sub PencarianBFS()

[Waktu Pencarian] T = Timer

Batal = False

[Keadaan Awal] ReDim State(1)

State(1).Isi = StartState

State(1).ParentNode = 0

State(1).Level = 1

State(1).Pergeseran = "Keadaan awal"

State(1).Kosong = IndeksKosong(StartState)

AllState = State(1).Isi

[Apabila menggunakan bantuan heuristik, maka panggil

algoritma bantuan heuristik] Jika Metode = "HEURISTIK" maka

Jika InStr(1, AllStateH, State(1).Isi) > 0 maka

[Panggil algoritma pencarian heuristik]

Call DoHeuristic(1)

End Jika

End Jika

[Periksa mulai dari state(n)]

n = 0

ProgressBar1.Value = 0

ProgressBar1.Max = 1

bFound = False

[Prosedur pencarian BFS] Selama n < UBound(State) And bFound = False And Batal = False


n = n + 1

[Ambil posisi yang kosong]

nTKosong = State(n).Kosong

[Pilih tempat kosong & sesuaikan dengan aturannya]

Jika TipeBintang = "BINTANG5" maka

[Rule untuk Bintang-5]

Select Case nTKosong

Case 1

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 3

Geser(2) = 4

Case 2

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 3

Geser(2) = 6

Case 3

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 1

Geser(2) = 2

Geser(3) = 4

Geser(4) = 6

Case 4

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 1

Geser(2) = 3

Geser(3) = 5

Geser(4) = 7

Case 5

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 4

Geser(2) = 7

Case 6

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 2

Geser(2) = 3

Geser(3) = 8

Geser(4) = 9

Case 7

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 4

Geser(2) = 5

Geser(3) = 8

Geser(4) = 10

Case 8

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 6


Geser(2) = 7

Geser(3) = 9

Geser(4) = 10

Case 9

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 6

Geser(2) = 8

Case 10

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 7

Geser(2) = 8

End Select

Else

[Rule untuk Bintang-6] Select Case nTKosong

Case 1

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 3

Geser(2) = 4

Case 2

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 3

Geser(2) = 6

Case 3

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 1

Geser(2) = 2

Geser(3) = 4

Geser(4) = 6

Case 4

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 1

Geser(2) = 3

Geser(3) = 5

Geser(4) = 7

Case 5

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 4

Geser(2) = 7

Case 6

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 2

Geser(2) = 3

Geser(3) = 8

Geser(4) = 9

Case 7


ReDim Geser(4)

Geser(1) = 4

Geser(2) = 5

Geser(3) = 10

Geser(4) = 11

Case 8

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 6

Geser(2) = 9

Case 9

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 6

Geser(2) = 8

Geser(3) = 10

Geser(4) = 12

Case 10

ReDim Geser(4)

Geser(1) = 7

Geser(2) = 9

Geser(3) = 11

Geser(4) = 12

Case 11

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 7

Geser(2) = 10

Case 12

ReDim Geser(2)

Geser(1) = 9

Geser(2) = 10

End Select

End Jika

[Pindahkan tempat pada array Geser ke tempat kosong]

[Keadaan Sekarang] s1 = State(n).Isi

Untuk n1 = 1 To UBound(Geser)

[Generate keadaan baru]

[Isi tempat kosong dengan angka geser]

s2 = Left(s1, nTKosong - 1) & Mid(State(n).Isi,

Geser(n1), 1) & _

Right(s1, Len(State(n).Isi) - nTKosong)

[Kosongkan tempat geser]

s2 = Left(s2, Geser(n1) - 1) & "0" & _

Right(s2, Len(State(n).Isi) - Geser(n1))

[Periksa apakah state sudah pernah ada]

Jika InStr(1, AllState, s2) <= 0 maka


[State belum pernah ada, maka bentuk state

baru] n2 = UBound(State) + 1

ReDim Preserve State(n2)

State(n2).Isi = s2

State(n2).ParentNode = n

State(n2).Level = State(n).Level + 1

State(n2).Pergeseran = Mid(State(n).Isi,

Geser(n1), 1) & "/" & Geser(n1) & "/" & nTKosong

State(n2).Kosong = Geser(n1)

[Solusi sudah ditemukan atau belum]

bFound = (State(n2).Isi = GoalState)

[Tambah list state di variabel allstate]

AllState = AllState & "/" & State(n2).Isi

[Jika menggunakan bantuan pencarian heuristik,

maka panggil algoritma bantuan pencarian heuristik] Jika Metode = "HEURISTIK" maka

Jika InStr(1, LastLevelH, State(n2).Isi)>0 maka

[Panggil algoritma pencarian heuristik] Call DoHeuristic(n2)

End Jika

End Jika

[Ditemukan]

Jika bFound maka Exit For

End Jika

Next n1

[Label / Informasi]

lblLevel.Caption = "Periksa node ke-" & n &" dari " &_

UBound(State) & ", tingkat = " & State(n).Level

ProgressBar1.Max = UBound(State)

ProgressBar1.Value = n

DoEvents

Wend

[Waktu Pencarian Real Time]

T = Round(Timer - T, 8)

[Start state]

ReDim Solusi(0)

Solusi(0) = State(1)

[Jika pencarian dibatalkan]

Jika Batal maka

MsgBox "Pencarian solusi dihentikan !", vbCritical

Else

[Jika ditemukan hasil]

Jika bFound maka

[Masukkan ke state temp]

ReDim StateT(0)


nPrev = UBound(State)

Selama State(nPrev).ParentNode > 0

n1 = UBound(StateT) + 1

ReDim Preserve StateT(n1)

StateT(n1) = State(nPrev)

[Kembali ke parent]

nPrev = State(nPrev).ParentNode

Wend

[Penyelesaian]

ReDim Preserve Solusi(UBound(StateT))

Untuk n1 = 1 To UBound(StateT)

Solusi(n1) = StateT(UBound(StateT) - n1 + 1)

Next n1

MsgBox "Solusi telah ditemukan !", vbInformation

Else

MsgBox "Solusi tidak ditemukan !", vbCritical

End Jika

End Jika

End Sub

b. Algoritma Bantuan Pencarian Heuristik

Algoritma bantuan pencarian heuristik merupakan bantuan pengetahuan untuk

membimbing pencarian BFS menuju ke keadaan tujuan. Pengetahuan ini berfungsi untuk

membimbing arah pencarian ke keadaan tujuan. Pengetahuan yang dimaksud adalah list keadaan

mulai dari keadaan tujuan, turun ke level bawahnya (seperti prosedur pengembangan node baru

pada pohon pelacakan) dan seterusnya. Semakin besar level node, maka semakin besar

pengetahuan, semakin jauh jangkauan bimbingan dan semakin cepat keadaan tujuan ditemukan.

Pengetahuan heuristik dihasilkan sebelum memulai pencarian. Pengetahuan ini disimpan dalam

database dan dapat dipanggil dan digunakan sewaktu-waktu untuk permasalahan yang memiliki

keadaan tujuan yang sama. Untuk keadaan tujuan yang berbeda, pengetahuan harus dihasilkan

terlebih dahulu dan disimpan dalam database sebelum digunakan.

Apabila node yang dikembangkan oleh BFS terdapat dalam list pengetahuan heuristik,

maka pencarian akan langsung dibimbing menuju keadaan tujuan sesuai dengan pengetahuan

yang dimiliki pencarian heuristik. Algoritma bantuan pencarian heuristik adalah sebagai berikut:

[Panduan heuristik]

Private Sub DoHeuristic(nNode As Long)

[Cari posisi node yang akan dibimbing dalam database

heuristik]


Tmp1 = "Select LevelS, ParentNode, Pergeseran From Heuristic " &_

"Where GoalState = '" & GoalState & "' And " & _

"Isi = '" & State(nNode).Isi & "'"

rs.Open Tmp1, Con, adOpenStatic, adLockReadOnly, adCmdText

[Selama belum mencapai keadaan tujuan]

Selama rs!LevelS > 1

[Parent node]

cGeser = rs!Pergeseran

nParent = rs!ParentNode

rs.Close

Set rs = Nothing

[Menuju ke parent]

Tmp1 = "Select * From Heuristic " & _

"Where GoalState = '" & GoalState & "' And " & _

"Indeks = " & nParent

rs.Open Tmp1, Con, adOpenStatic, adLockReadOnly,

adCmdText

[Buat state baru]

nBaru = UBound(State) + 1

ReDim Preserve State(nBaru)

With State(nBaru)

.Isi = rs!Isi

.ParentNode = nNode 'rs!ParentNode

.Level = State(nNode).Level + 1 'rs!LevelS

.Kosong = rs!Kosong

[Pergeseran]

Tmp = Split(cGeser, "/")

.Pergeseran = Tmp(0) & "/" & Tmp(2) & "/" & Tmp(1)

End With

nNode = nBaru

Wend

rs.Close

Set rs = Nothing

bFound = True

End Sub

5. KESIMPULAN

1. Penggunaan metode BFS menjamin solusi yang ditemukan adalah solusi terpendek (shortest

path).

2. Pencarian dengan bantuan heuristik akan jauh lebih cepat dibandingkan dengan pencarian

BFS. Hal ini dikarenakan pencarian heuristik memiliki pengetahuan yang tersimpan dalam


database untuk membimbing setiap node (yang dikenali dan terdapat dalam database) untuk

langsung menuju solusi tanpa mengembangkan node-node lain yang tidak berguna.

3. Perangkat lunak merupakan implementasi nyata penggunaan metode pencarian Breadth First

Search (BFS) dan pencarian heuristik dalam mencari solusi dalam suatu permasalahan

berbasis Artificial Intelligence (AI).

DAFTAR PUSTAKA

Arhani.M ,2005, Konsep Dasar Sistem Pakar, Penerbit Andi, Yogyakarta

Desiani.A dan Arhami.M,2002, Konsep Kecerdasan Buatan, Penerbit Graha Ilmu,

Hadi.R, 2001. Pemrograman Microsoft Visual Basic dengan menggunakan Windows API,

PT. Elex Media Komputindo, Jakarta

Kusumadewi.S, 2002. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Edisi 2, Penerbit

Graha Ilmu

Ramadhan.A, 2004.36 Jam Belajar Komputer Visual Basic 6.0, PT. Elex Media Komputindo,

Jakarta

Supardi.Y, 2006. Microsoft Visual Basic 6.0 Untuk Segala Tingkat, PT. Elex Media

Komputindo, Jakarta


EVALUASI DAN PENILAIAN TINGKAT KESEHATAN PADA BANK NAGARI

SUMATERA BARAT PADANG DENGAN PENDEKATAN CAMELS

Sasnelwati,SE.MM

(Staf Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)

Abstract

This research is a Case Study of Bank Nagari in West Sumatra Padang on the level of

health with the bank CAMELS approach. This study aims to determine the development and

evaluation of health condition and financial management of Bank Nagari analyze the financial

reports that later in the analysis using the ratio of CAMELS .

In this research used qualitative methods of research analysis. Qualitative analysis is

carried out by the assessment of the capital, the quality of productive assets, management,

rentabilitas, liquidity, and sensitivity to market risk. And compare the level of health Nagari

Bank of the previous year, namely 2007 and 2008

Results of research indicate that the health level of Bank Nagari Padang of West Sumatra

are in very healthy condition, although the CAR value decreased from the previous year

amounting to 1.1% but still above the minimum CAR of BI has been set. It also succeeded in

maintaining the quality of their productive assets are in healthy condition and ability to cover

the operational expenses of operating income which is good, this is seen from the NPL in 2007

was 39.69% and in 2008 was 39.81%, NPM in 2007 of 267 , 33% and in 2008 was 28.902%,

ROA in 2007 was 9.67% and in 2008 was 10.87%, BOPO in 2007 was 14.81% and in 2008 was

16.82%, LDR in 2007 of 7, 39% and in 2008 was 9.17%.

1. PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

Kesehatan merupakan hal yang paling penting di dalam berbagai bidang kehidupan, baik

bagi manusia maupun perusahaan. Kondisi yang sehat akan meningkatkan gairah kerja dan

kemampuan kerja serta kemampuan lainnya.


Dalam industri perbankan, alat analisis yang digunakan untuk menilai tingkat kesehatan

sebuah bank salah satunya adalah CAMELS, yaitu sehimpun indikator yang berunsur variabel-

variabel Capital Adequacy, Asset Quality, Management, Earning, Liquidity, dan Sensitivity to

Market Risk. CAMELS tidak sekedar mengukur tingkat kesehatan kinerja dari suatu bank, tetapi

sering juga digunakan sebagai indikator dalam menyusun peringkat dan memprediksi

kebankrutan bank, sehingga BI dapat menilai mana bank yang sehat dan yang tidak sehat agar BI

dapat dengan segera melakukan suatu tindakan untuk mencegah terjadinya risiko dari bank yang

dinilai mengalami kesulitan yang dapat membahayakan kelangsungan usahanya. Di Indonesia,

penetapan CAMELS sebagai indikator penilaian kesehatan bank tertuang dalam Surat Keputusan

Direksi Bank Indonesia Nomor 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 tentang Cara Penilaian

Kesehatan Bank Umum.

1.2 IDENTIFIKASI MASALAH

1. Belum jelasnya sistem yang digunakan Bank Nagari dalam mengevaluasi tingkat

kesehatan bank.

2. Kurangnya pelayanan yang diberikan pihak bank pada nasabah.

3. Faktor CAMELS sangat berpengaruh signifikan terhadap kinerja Bank

4. Masih banyak lembaga perbankan yang memiliki manajemen yang lemah.

1.3 BATASAN MASALAH

Di dalam penulisan ini, hanya membandingkan tingkat kesehatan Bank Nagari dari tahun

2007 dan 2008, dan juga penulis tidak melakukan penilaian terhadap aspek sensitivitas serta

hanya membatasi pada aspek-aspek tertentu yang dapat dipakai untuk mewakili unsur CAMELS

melalui laporan keuangan yang ada karena berkaitan dengan kerahasiaan bank..

1.4 RUMUSAN MASALAH

Penulis mencoba merumuskan masalah yaitu apakah dengan menggunakan analisis

CAMELS sebagai alat ukur pada Bank Nagari dapat dilihat tingkat kesehatan dari Bank Nagari

tersebut?


2. TINJAUAN TEORITIS

2.1 TINJAUAN PENELITIAN TERDAHULU

Halim (1999), melakukan penelitian di Bank Negara Indonesia. Dari hasil penelitiannya

tahun 1996-1997. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa bank BNI untuk periode

penelitian tersebut berada dalam keadaan sehat.

Nurmadi H. Sumarta (2000). Nurmadi membahas tentang evaluasi kinerja perbankan

yang go public di Indonesia dan Thailand dengan sample 22 bank di Indonesia dan 16 bank di

Thailand. Kesimpulan bahwa kinerja perbankan di Indonesia lebih baik dibandingkan perbankan

di Thailand.

M. Irfan (2000), mpenelitian perbandingan aspek CAR, Likuiditas, dan Profitabilitas

BPR Koto VII sebelum dan sesudah krisis. Dari penelitian terlihat tidak terdapat perubahan dari

CAR dan Likuiditas yang mencolok antara sebelum dan sesudah krisis, namun terjadi penurunan

profitabilitas yang signifikan.

2.2 LANDASAN TEORI

2. 2. 1. PENGERTIAN KESEHATAN BANK

Bank Indonesia telah menetapkan sejumlah handles (pembatas-pembatas) agar bank-bank

nasional lebih prudent (berhati-hati) dan dapat membatasi diri untuk menekuni bisnisnya yang

berlebihan resiko.

Pembatas yang dibuat oleh BI tersebut antara lain adalah menilai tingkat kesehatan bank

tersebut dengan istilah CAMELS, dimana faktor-faktor yang diukur tersebut adalah capital,

asset, management, earning, liquidity, dan sensitivitas to market risk. Jadi bank itu sehat apabila

faktor-faktor diatas dalam penilaiannya sesuai dengan apa yang ditargetkan oleh BI sebagai Bank

Sentral Indonesia. Bank Indonesia selaku otoritas moneter nasional dan pengawasan perbankan

nasional, mewajibkan setiap bank yang beroperasi di wilayah Republik Indonesia untuk

memelihara tingkat kesehatannya.

Undang-undang yang mengatur tentang hal ini yaitu UU No.10 tahun 1998 pasal 29 ayat

(2) dan (3), yang berbunyi :

Ayat (2) Bank wajib memelihara tingkat kesehatan bank sesuai dengan ketentuan kecukupan

modal, kualitas asset, kualitas manajemen, likuiditas, rentabilitas, solvabilitas, dan


aspek lain yang berhubungan usaha bank dan wajib melakukan usahanya sesuai dengan

prinsip kehati-hatian.

Ayat (3) Dalam memberikan kredit atau pembiayaan berdasarkan prinsip syariah dan melakukan

kegiatan usaha lainnya, bank wajib menempuh cara-cara yang tidak merugikan bank

dan kepentingan nasabahnya yang mempercayakan dananya kepadanya.

2.2.2 ANALISA CAMELS

Menurut Taswan (2006:381), Analisa CAMELS adalah analisa keuangan suatu

bank dan penilaian manajemen suatu bank yang ditetapkan Bank Indonesia untuk mengetahui

tentang tingkat kesehatan suatu bank yang bersangkutan. Menurut Bank Indonesia, dalam

Peraturan BI No.6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004, unsur-unsur yang digunakan dalam

penilaian tingkat kesehatan bank yaitu Capital, Asset, Management, Earning, Likuidity, dan

Sensitivity to Market Risk. Masing-masing unsur diberikan bobot yang berbeda-beda.

Tabel 1. Komponen CAMELS Indikator

Faktor yang

dinilai

Komponen Bobot

1. Capital Rasio modal terhadap aktiva tertimbang menurut

resiko

25%

2. Asset Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan

terhadap aktiva produktif

Rasio penyisihan penghapusan penyisihan aktiva

produktif yang dilkasifikasikan

25%

5%

3. Management Manajemen umum

Manajemen Risiko

10%

15%

4. Rentabilitas Rasio laba terhadap total aktiva

Rasio beban operasional terhadap pendapatan

operacional

5%

5%

5. Likuiditas Rasio kewajiban bersih call money terhadap

aktiva lancar

Rasio kredit terhadap disana yang diterima

5%

5%

Sumber : SK DIR BI No. 31/ 11/ KEP/ DIR tanggal 30 April 1997


Tabel 2.Predikat Kesehatan Bank

Nilai Kredit Predikat

81 – 100

66 - < 81

51 - < 66

0 - < 51

Sehat

Cukup Sehat

Kurang Sehat

Tidak Sehat

Sumber : Biro Riset Bank Indonesia

A. Capital Adequacy (Aspek Permodalan)

Capital Adequacy Ratio adalah rasio yang dihitung untuk mengukur kemampuan

Bank Nagari dalam menunjang perkreditan terutama kemungkinan resiko yang terjadi

karena tidak dikembalikannya kredit yang diberikan.

%100CAR xATMR

yTotalEquit

ATMR = Aktiva Tertimbang Menurut Rata-rata

Penilaian permodalan didasarkan pada kewajiban penyediaan modal minimum

bank yaitu sebesar 8% dari total Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR)

sebagaimana yang telah ditetapkan Surat Edaran Bank Indonesia No.3/21/PBI/2001,

perihal kewajiban penyediaan modal minimal bank umum.

Aktiva tertimbang menurut resiko, dasar kebutuhan perhitungan modal

ATMR untuk setiap bank terdiri dari ATMR aktiva neraca dan ATMR aktiva

administratif. Cara Perhitungan bobot ATMR aktiva adalah :

0% untuk perkiraan kas dan giro Bank Indonesia.

20% untuk tagihan pada bank lain.

50% untuk kredit pemilikan rumah.

100% untuk surat berharga, kredit yang diberikan, penyertaan, aktiva tetap dan

inventaris, aktiva lain-lain.

Cara penilaian komponen ini adalah :

Untuk rasio modal 0% atau minus (-) diberi nilai kredit 1.


Untuk setiap kenaikan 0,1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1 dengan

maksimum penambahan kredit 100 kredit.

B. Asset Quality (Aspek Kualitas Aktiva Produktif)

Menurut Frianto dkk (2005), Penilaian terhadap kualitas aktiva produktif yang

diklasifikasikan didasarkan pada 2 rasio :

1. Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan terhadap aktiva produktif

Aktiva produktif yang diklasifikasikan

x 100%

Aktiva Produktif

Untuk rasio 22,5% atau lebih diberi nilai kredit 0.

Untuk setiap penurunan 0,15% mulai dari22,5% nilai kredit ditambah 1

dengan maksimum 100.

2. Rasio penyisihan penghapusan aktiva produktif terhadap aktiva produktif

Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif

x 100%

Aktiva Produktif yang diklasifikasikan

Untuk rasio 0 (yang tidak memiliki penghapusan aktiva produktif) deberi

kredit 0.

Untuk setiap kenaikan 1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1,5 dengan

maksimum 100.

C. Management (Aspek Manajemen)

Menurut Malayu (2001) penilaian terhadap aspek manajemen ini meliputi penilaian

terhadap pelaksanaan dari manajemen umum dan manajemen resiko. Aspek manajemen

adalah kemampuan manajemen dalam menghasilkan laba bersih, rumus yang dipakai

adalah :

Net Income

Net Profit Margin =

Operating Income

D. Earning Ability (Aspek Laba)

Earning Ability adalah kemampuan bank menghasilkan laba dari kegiatan operasionalnya

selama periode tertentu, serta dapat mengukur kesuksesan perusahaan dalam


menggunakan aktiva secara produktif serta penggunaan modal yang efektif, profitability

disebut juga dengan rentabilitas. Bambang Riyanto (2001) memberi defenisi rentabilitas

adalah “kemampuan suatu perusahaan untuk menghasilkan laba selama periode

tertentu”.

Return on Asset

Penggunaan rumus ini adalah untuk mengukur kemampuan manajemen dalam

menghasilkan income bagi bank dari pengelola asset yang dipercayakan pada manajemen

yang bersangkutan.

Laba

ROA =

Total Asset

Rasio Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi

Rasio ini memperlihatkan hubungan antara biaya operasi dengan pendapatan operasi.

Biaya Operasional

Operating Ratio (BOPO) =

Pendapatan Operasional

E. Liquidity Sufficiency (Aspek Likuiditas)

Likuiditas adalah kemampuan dari suatu bank dalam memenuhi kewajiban jangka

pendeknya. Menurut pendapat Joseph E. Burn dalam Siamat (2006) adalah, “Bank

liquidity refers to the ability of a bank to raise a certain amount of fonds at a certain cost

within a certainamount of time”.

Rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan dari bank dalam melunasi

kewajiban jangka pendeknya adalah sebagai berikut :

Loan to Deposit Ratio untuk mengukur tingkat likuiditas .

Total Kredit

LDR (Loan to Deposit Ratio) =

Tabungan + Deposito

F. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas Terhadap Risiko Pasar)

Menurut Siamat (2006:215), Penilaian pendekatan kuantitaf dan kualitatif faktor

sensitivitas terhadap risiko pasar antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap

komponen-komponen sebagai berikut :


1. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk meng-cover fluktuasi suku bunga

dibandingkan dengan potential loss sebagai akibat fluktuasi suku bunga yaitu : Ekses

Modal : Potential loss Suku bunga

2. Modal atau cadangan yang dibentuk untuk meng-cover fluktuasi nilai tukar

dibandingkan dengan potensial loss sebagai akibat fluktuasi nilai tukar: Ekses Modal

: Potential Loss Nilai Tukar

3. Kecukupan penerapan sistem manajemen risiko pasar.

Penerapan bank terhadap system manajemen risiko meliputi :

Pengawasan aktif dewan komisaris dan direksi bank terhadap potensi eksposur

risiko pasar.

Kecukupan proses identifikasi, pengukuran, pemantauan, dan pengendalian risiko

pasar serta system informasi manajemen risiko pasar.

Efektifitas pelaksanaan pengendalian intern (internal control) terhadap eksposur

risiko pasar termasuk kecukupan fungsi audit intern.

2.3 KERANGKA PEMIKIRAN

2.4 HIPOTESA

Diduga dengan menggunakan analisis CAMELS dapat diukur tingkat kesehatan Bank

Nagari .

3. METODE PENELITIAN

3.1 METODE PENGUMPULAN DATA

a) Penelitian Lapangan (Field Research) penulis mengadakan penelitian langsung ke

Bank Nagari Sumatera Barat guna melakukan observasi / interview.

b) Penelitian Kepustakaan (Library Research) membahas buku-buku perpustakaan,

literature serta karya tulis ilmiah yang ada hubungannya dengan permasalahan yang

dibahas.

CAMELS

Capital Adequacy, Asset Quality, Management,

Earning, Liquidity, dan Sensitivity to Market

Risk

Tingkat Kesehatan bank


3.2 DEFENISI VARIABEL YANG DIGUNAKAN

Variabel-variabel yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Capital Adequacy (Aspek Permodalan)

2. Asset Quality (Aspek Kualitas Aset)dengan melihat :

a. Non Performing Loan

b. Rasio Penghapusan Aktiva Produktif

3. Management Quality (Aspek Kualitas Manajemen)

menggunakan Net Profit Margin sebagai rasio pengganti.

4. Earning Ability (Aspek Laba)

2 rasio yang digunakan yaitu : - Return on Asset

- Rasio Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi

5. Liquidity Sufficiency (Aspek Likuiditas): Loan to Deposit Ratio

6. Sensitivity to Market Risk (Sensitivitas Terhadap Risiko Pasar)

penilaian terhadap komponen-komponen modal atau cadangan dan kecukupan

penerapan sistem manajemen risiko pasar.

3.3 METODE ANALISA

Analisa terhadap tingkat kesehatan dari suatu bank dilakukan dengan menggunakan

analisis rasio terhadap 6 faktor utama yaitu :

1) Faktor Permodalan (Capital) = C

2) Faktor Kualitas Aktiva Produktif (Asset) = A

3) Faktor Manajemen (Management) = M

4) Faktor Rentabilitas (Earning) = E

5) Faktor Likuiditas (Liquidity) = L

6) Faktor Sensitivitas Pasar (Sensitivity) = S

Oleh Bank Indonesia, besarnya bobot penilaian untuk menentukan sehat atau tidaknya

suatu bank untuk menentukan sehat atau tidaknya suatu bank untuk masing-masing faktor sesuai

dengan lampiran SK DIR BI No. 31/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997 adalah sebagai berikut :


Tabel 3 : Komponen CAMELS Indikator

Sumber: Biro Riset Bank Indonesia

Jumlah bobot untuk kelima faktor tersebut adalah 100%. Apabila pada saat pemeriksaan

semua faktor dinilai baik atau positif maka akan mendapatkan “nilai kredit faktor CAMELS

100”, berarti tingkat kesehatan bank berada pada predikat “SEHAT”

Nilai kredit untuk menentukan prediket kesehatan bank, ditetapkan sebagai berikut :

Tabel 4 : Predikat Kesehatan Bank

Nilai Kredit Predikat

81 – 100

66 - < 81

51 - < 66

0 - < 51

Sehat

Cukup Sehat

Kurang Sehat

Tidak Sehat

Sumber : Biro Riset Bank Indonesia

4. PEMBAHASAN DAN ANALISA

4.1 PENGUKURAN MASING-MASING RASIO DARI FAKTOR CAMELS

A. CAPITAL ADEQUACY (ASPEK PERMODALAN)

1. Capital Adequacy Ratio

Rasio yang dijadikan perhitungan dalam melakukan penilaian terhadap aspek ini adalah

capital adequacy ratio (CAR) yaitu rasio modal terhadap aktiva tertimbang menurut resiko

(ATMR).

Faktor yang dinilai Bobot

1. Capital 25%

2. Asset Quality 25%

3. Management 25%

4. Earning 10%

5. Liquidity 10%

6. Sensitivity to Market

Risk

5%


Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No 3/21/PBI/2001, maka ATMR dari Bank

Nagari Sumatera Barat untuk tahun 2007 dan 2008 adalah :

TABEL 5. BANK NAGARI SUMATERA BARAT

AKTIVA TERTIMBANG MENURUT RISIKO (ATMR) AKTIVA

NERACA TAHUN BUKU 2007 dan 2008

Perkiraan Jumlah (000) Bobot

(%)

ATMR

2007 2008 2007 2008

Kas 315.638 304.627 0 0 0

Giro pada Bank Indonesia 583.716 340.074 0 0 0

Giro pada Bank Lain 7.745 3.885 20 1.549 777

Penempatan pada Bank Lain 821.332 500.057 20 164.266 100.011

Pendapatan yang masih akan

diterima

28.655 36.971 100 28.655 36.971

Surat berharga 28.263 63.368 100 28.263 63.368

Beban dibayar dimuka 8.958 8.213 100 8.958 8.213

Kredit yang diberikan 4.021.279 5.000.318 100 4.021.279 5.000.318

Penyertaan saham 809 1.374 100 809 1.374

Penanaman neto sewa guna

usaha

0 0 100 0 0

Piutang pembiayaan

konsumen

0 0 100 0 0

Tagihan anjak piutang 0 0 100 0 0

Aktiva tetap 89.986 98.012 100 89.986 98.012

Aktiva lain-lain 13.760 16.276 100 13.760 16.276

Total ATMR 4.357.525 5.325.320

Sumber : Data diolah sendiri

Pada tabel 5 diatas ATMR dihitung dengan mengalikan pos-pos aktiva yang ada pada

neraca Bank Nagari terhadap bobot risiko masing-masing sesuai dengan yang telah ditentukan

oleh BI sehingga diperoleh nilai ATMR Bank Nagari untuk tahun 2007 sebesar 4.357.525 dan

tahun 2008 sebesar 5.325.320.


Sedangkan keadaan modal Bank Nagari Sumatera Barat untuk tahun buku 2007 dan 2008

adalah sebagai berikut :

TABEL 6 Posisi Modal Bank Nagari Sumatera Barat

Untuk Tahun Buku 2007 dan 2008

Perkiraan 2007 (Rp 000) 2008 (Rp 000)

Modal disetor

Selisih penilaian kembali aktiva tetap

Dana setoran modal

Laba

335.552

10.580

42.917

254.798

367.868

0

36.817

320.077

Jumlah Modal 643.847 724.762

Sumber :Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat

Dari data yang tersedia diatas maka dapat diperoleh rasio CAR dari masing-masing

tahun, yaitu sebagai berikut :

643.847

CAR2007 = = 0,147 = 14,7 %

4.357.525

724.762

CAR2008 = = 0,136 = 13,6 %

5.325.320

Standar penilaian adalah sebagai berikut :

Untuk rasio modal 0% atau negatif diberi kredit 1.

Setiap kenaikan 0,1% mulai dari 0% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal 100.

Dengan demikian nilai kredit faktor CAMELS dari aspek permodalan untuk tahun 2007

dan 2008 adalah sebagai berikut :

14,8 %

Nilai Kredit 2007 = x 1 = 148

0,1 %

13,5 %

Nilai Kredit 2008 = x 1 = 135

0,1 %


Analisis :

CAR yang dicapai Bank Nagari Sumatera Barat pada tahun 2007 adalah 14,7%. Ini

melebihi dari ketentuan yang ditetapkan oleh BI minimal adalah 12% mulai 2001. Tahun 2008

CAR turun menjadi 13,6 ( sebesar 1,1% dari 2007 ). Mungkin disebabkan makin berkurangnya

kepercayaan masyarakat dan persaingan yang cukup besar. Penurunan modal ini juga

disebabkan karena turunnya laba yang diperoleh untuk tahun 2007. Berkurangnya nasabah yang

melakukan pinjaman kredit, dan pertumbuhan pendapatan yang tidak secepat pertumbuhan

beban operasional untuk tahun 2007. Manajemen perlu meninjau kembali kebijakan mereka

mengenai biaya-biaya operasional.

Cara yang dapat ditempuh oleh Bank Nagari Sumatera Barat selain berusaha menjaga

agar nasabah tidak berpindah tangan ke bank lain, kinerja juga harus lebih ditingkatkan serta

juga bisa mengupayakan untuk meningkatkan modal seperti modal inti maupun modal

pelengkap. Besarnya modal pelengkap diharapkan dibatasi maksimum sama dengan modal

inti.Dengan komposisi modal tersebut maka harus melakukan diversifikasi sumber perolehan

modal dan mengalokasikannya secara optimal hubungan antara modal dengan risiko usahanya.

B. ASSET QUALITY (ASPEK KUALITAS AKTIVA PRODUKTIF)

TABEL 7 Posisi Aktiva Produktif Bank Nagari Sumatera Barat

Tahun Buku 2007 dan 2008

Aktiva Produktif (Rp 000) 2007 2008

Penempatan pada Bank lain & LKU lainnya 821.332 500.057

Investasi dalam unit penyertaaan reksadana 0 0

Surat berharga 28.263 63.368

Dokumen dan fasilitas lainnya 0 0

Kredit yang diberikan 4.021.279 5.000.318

Penyertaan saham 809 1.374

Total Aktiva Produktif 4.871.683 5.565.117

Sumber : Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat

Bank Nagari Sumatera Barat tahun 2007 dan 2008 memiliki dua aktiva produktif.

Terlihat terjadi peningkatan nilai aktiva produktif yaitu dari Rp 4.871.683.000 menjadi Rp


5.565.117.000 hal ini mengindikasikan terjadinya peningkatan kinerja Bank yang diharapkan

bisa menghasilkan laba yang juga meningkat.

TABEL 8 Posisi Penyisihan Aktiva Produktif Bank Nagari Sumatera Barat Tahun

Buku 2007 dan 2008

Penyisihan Aktiva Produktif (Rp 000) 2007 2008

Penyisihan penghapusan penempatan 8.597 5.926

Penyisihan penghapusan investasi 0 0

Penyisihan penghapusan surat berharga 6.263 5.703

Penyisihan penghapusan dokumen dan fasilitas

lainnya

0 0

Penyisihan penghapusan kredit 106.955 129.588

Penyisihan penghapusan penyertaan 5 6

Total PPAP 121.820 141.223

Sumber : Laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat

Penyisihan aktiva produktif dibentuk untuk meminimalkan kerugian yang timbul akibat

tidak tertagihnya kredit yang diberikan. Dari analisa terlihat adanya penambahan dan kenaikan

nilai dari penyisihan aktiva produktif dari Rp 121.820 tahun 2007 menjadi Rp 141.223.

A. Rasio aktiva produktif yang diklasifikasikan terhadap aktiva produktif/Non Performing

Loan. Dalam penelitian ini penulis mengasumsikan aktiva produktif yang diklasifikasikan

diganti dengan penyisihan penghapusan kredit dan aktiva produktif diganti dengan total

kredit maka digunakan rumus berikut:

Kredit tidak lancar

Non Performing Loan =

Total kredit

106.955

Non Performance Loan 2007 = = 0,0265 = 2,65 %

4.021.279

129.588

Non Performance Loan 2008 = = 0,0259 = 2,59 %

5.000.318


Standar penilaian :

Untuk rasio 22,5% atau lebih nilai kredit 0.

Setiap penurunan 0,15% mulai dari 22,5% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal

100.

Berdasarkan standar penilaian diperoleh nilai kredit sebagai berikut:

22,5 % - 2,65 %

Nilai kredit 2007 = x 1 = 132,3

0,15 %

22,5 % - 2,59 %

Nilai kredit 2008 = x 1 = 132,7

0,15 %

Analisis :

Dari pembahasan diatas kita peroleh bahwa nilai NPL yang dimiliki oleh Bank Nagari

tersebut sangat baik yaitu dibawah 5%. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Nagari tersebut dapat

mengelola kreditnya dengan baik, yaitu tahun 2007 adalah 2,65% dan menurun menjadi 2,59%

pada tahun 2008.

C. MANAGEMENT (ASPEK MANAJEMEN)

Untuk penilaian aspek manajemen ini digunakan serangkaian pertanyaan/pernyataan

manajemen yang harus dijawab oleh manajemen bank seperti yang ditetapkan BI dalam Surat

Edaran Bank Indonesia No. 30/11/KEP/DIR tanggal 30 April 1997. Namun karena aspek

manajemen merupakan rahasia bagi perusahaan perbankan dan keengganan dari pihak Bank

Nagari untuk diwawancarai maka penulis melakukan analisa Net Profit Margin berikut :

Net Income

Net Profit Margin =

Operating Income

254.798

Net Profit Margin 2007 = = 1,3666 = 136,66%

186.444


320.077

Net Profit Margin 2008 = = 1,4451 = 144,51%

221.478

Analisis :

Net Profit Margin naik tahun 2008 yaitu sebesar 7,85% walaupun terjadi tidak begitu

besar berarti mereka dapat mengelola laba dengan baik.

D. EARNING ABILITY (ASPEK RENTABILITAS)

a) Rasio laba sebelum pajak terhadap total asset dalam periode yang sama (ROA).

b) Rasio beban operasional terhadap pendapatan operasional dalam periode yang sama

(BOPO).

TABEL 9 Posisi EBT, Pendapatan Operasional dan Beban Operasional Bank Nagari

Untuk tahun buku 2007 dan 2008

Perkiraan (Rp 000) 2007 2008

Laba sebelum pajak 185.853 222.643

Pendapatan bunga

Pendapatan provisi dan komisi

Pendapatan operasional lainnya

Total pendapatan operasional

750.818

57.493

21.280

829.591

819.318

59.136

26.889

905.343

Beban bunga

Beban operasional

Total beban operasional

348.762

284.249

633.011

313.980

347.674

661.654

Sumber : laporan tahunan Bank Nagari Sumatera Barat

EBT 185.853

ROA 2007 = = = 0,0290 = 2,90 %

Total Asset. 403.554

EBT 222.643

ROA 2008 = = = 0,0326 = 3,26 %

Total Asset 6.810.695


Beban operasional

Rasio Efesiensi Operasional (BOPO) =

Pendapatan operasional

633.011

BOPO 2007 = = 0,7630 = 76,30 %

829.591

661.654

BOPO 2008 = = 0,7308 = 73,08 %

905.343

Standar penilaian untuk rasio I :

Untuk rasio 0% atau negatif, nilai kredit 0.

Untuk setiap kenaikan 0,015% mulai dari 0%, nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal

100.

Berdasarkan ketentuan tersebut maka nilai kredit dari aspek rentabilitas untuk tahun 2007

dan 2008 adalah :

2,90 % - 0 %

Nilai kredit 2007 = x 1 = 193,33

0,015 %

3,26 % - 0 %

Nilai kredit 2008 = x 1 = 217,33

0,015 %

Standar penilaian untuk rasio II

Untuk rasio 100% atau lebih, nilai kredit 0.

Untuk penurunan 0,08% mulai dari 100% nilai kredit ditambah 1 dengan maksimal 1

Dari ketentuan tersebut maka dapat diperoleh nilai kredit dari rasio II adalah sebagai berikut :

100 % - 76,30 %

Nilai kredit 2007 = x 1= 296,25

0,08 %


100 % - 73,08 %

Nilai kredit 2008 = x 1= 336,5

0,08 %

TABEL 10 Bank Nagari Sumatera Barat

Nilai Kredit Aspek Rentabilitas untuk tahun 2007 dan 2008

Perkiraan 2007 2008

Nilai Kredit Rasio I

Bobot Rasio I

193,33

5%

217,33

5%

Perkalian nilai kredit dengan bobot rasio I 9,67 10,87

Nilai Kredit Rasio II

Bobot Rasio II

296,25

5%

336,5

5%

Perkalian Nilai Kredit dengan Bobot Rasio II 14,81 16,82

Total Perkalian Kredit dengan Bobot 24,48 27,69


Analisis :

Return on Asset (ROA) terjadi peningkatan dari 2,90% di tahun 2007 menjadi 3,26% di

tahun 2008. Hal ini memperlihatkan kemampuan Bank Nagari Sumatera Barat untuk

menghasilkan laba sebelum pajak dari usaha mereka cukup baik.

Rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)

Pada Bank Nagari Sumatera Barat terjadi penurunan terhadap nilai BOPO mereka pada

tahun 2008, hal ini menunjukkan bahwa manajemen dari bank sudah beroperasi secara

efektif.

E. LIQUIDITY (ASPEK LIKUIDITAS)

Rasio penilaian sebagai berikut :

a) Rasio jumlah kewajiban bersih call money terhadap aktiva lancar.

b) Rasio antara kredit yang diberikan terhadap dana yang diterima bank.

Tabel 11. Data yangdiperhitungkan (dalam jutaan rupiah)

Perkiraan (Rp 000) 2007 2008

Kas 315.638 304.627


Giro pada BI

Kredit yang diberikan

583.716

4.021.279

340.074

5.000.318

Tabel 12. Dana yang diterima oleh Bank (dalam jutaan rupiah)

Dana yang diterima bank (Rp 000) 2007 2008

Giro 2.305.515 2.330.055

Tabungan 1.785.100 1.754.397

Surat berharga yang diterbitkan 0 0

Deposito berjangka 1.209.071 1.258.678

Pinjaman yang diterima 138.546 108.428

Total 5.438.232 5.451.558

4.021.279

LDR 2007 = x 100% = 73,9%

5.438.232

5.000.318

LDR 2008 = x 100% = 91,7%

5.451.558

Standar penilaian adalah :Untuk rasio 110% atau lebih diberi nilai kredit 0.

Untuk rasio dibawah 110% diberi nilai kredit 100.

Sehingga nilai kredit untuk kedua tahun penelitian adalah 100.

Bank Nagari Sumatera Barat sendiri memiliki kemampuan untuk mengembalikan dana

pihak ketiga cukup baik, mengingat pinjaman yang diberikan masih sebagian dari dana yang

diterima dari pihak ketiga. Sehingga jika sewaktu-waktu pihak ketiga ingin menarik dananya

maka bank masih mampu untuk membayarnya, LDR sebaiknya yaitu masih dibawah 115%,

karena semakin besar LDR semakin kecil tingkat liquiditasnya.

4.3 INTERPRETASI HASIL PENELITIAN

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan anlisis rasio

CAMELS, maka penulis menyimpulkan :


TABEL 11 Rekapitulasi Perhitungan Tingkat Kesehatan Bank Nagari Sumatera Barat

Tahun 2007& 2008

Aspek yang dinilai Jumlah kredit Bobot

(%)

Nilai X Bobot

2007 2008 2007 2008

Permodalan :

Rasio Modal terhadap ATMR (CAR)

148

135

30%

44,4

40,5

Kualitas aktiva Produktif :

Non Performing Loan

132,3

132,7

30%

39,69

39,81

Manajemen

Net Profit Margin

136,66

144,51

20%

27,33

28,902

Rentabilitas :

1. Rasio laba sebelum pajak terhadap total asset

(ROA)

2. Rasio beban operasional terhadap pendapatan

operasional

193,33

296,25

217,33

336,5

5%

5%

9,67

14,81

10,87

16,82

Likuiditas :

Rasio kredit yang diberikan terhadap dana yang

diterima (LDR)

73,9

91,7

10%

7,39

9,17

Total 143,29 146,072


1. Dari hasil perhitungan aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR) Bank Nagari pada tahun

2008 menurun daripada tahun sebelumnya sebesar 1,1% namun masih berada diatas nilai

CAR minimal yang ditetapkan oleh BI yaitu 12%. Ini disebabkan karena turunnya laba

karena berkurangnya nasabah yang melakukan pinjaman kredit.

2. Perhitungan Aktiva Produktif dengan menilai rasio Non Performing Loan menggambarkan

bahwa nilai NPL yang dimiliki oleh Bank Nagari tersebut sangat baik yaitu dibawah 5%,

sedangkan untuk jumlah kredit NPL setelah dilakukan standar penilaian diperoleh NPL untuk


tahun 2007 sebesar 132,3 dan tahun 2008 sebesar 132,7. Hal ini berarti Bank Nagari

tergolong baik dalam mengelola kredit yang mereka diberikan.

a. Dari nilai Net Profit Margin semakin meningkat dari tahun sebelumnya, ini menunjukkan

bahwa Bank Nagari mampu untuk mengelola laba yang mereka dapatkan dengan baik dari

kegiatan operasi pokoknya.

b. Dari hasil penilaian aspek rentabilitas atau earning dapat diperoleh nilai ROA naik, hal ini

memperlihatkan kemampuan Bank Nagari untuk menghasilkan laba sebelum pajak dari

usaha mereka cukup baik. Sedangkan untuk rasio BOPO juga naik hal ini menunjukkan

bahwa manajemen dari bank sudah beroperasi secara efektif.

c. Dari hasil penilaian aspek liquiditas yaitu dengan menilai rasio LDR (Loan to Deposit Ratio)

naik hal ini berarti tingkat likuiditas Bank Nagari kecil karena semakin besar LDR yang

diperoleh maka semakin kecil tingkat likuiditasnya.

Dari penilaian seluruh aspek CAMELS, maka diperoleh kesimpulan akhir bahwa

predikat kesehatan Bank Nagari Sumatera Barat untuk tahun 2007 sehat dengan nilai total

kredit 143,29% (dianggap 100) dan sehat sekali pada tahun 2008 dengan total kredit

146,072% (dianggap 100).

5. KESIMPULAN

Bank Nagari Sumatera Barat berada pada keadaan sehat dan sehat sekali, namun jika

dilihat lagi secara mendetail bank ini, tidaklah sehat dalam beberapa unsur CAMELS yang

diteliti yaitu sebagai berikut :

a) Aspek Capital Adequacy, pada aspek ini untuk tahun 2007 dan 2008 cukup

menggembirakan dan berada dalam keadaan sehat dengan persentase rasio CAR yang

cukup tinggi walaupun terjadi sedikit penurunan nilai pada tahun 2008. Ini menunjukkan

bahwa Bank Nagari Sumatera Barat ditunjang oleh struktur modal yang cukup kuat.

b) Aspek Asset Quality, berdasarkan aspek ini Bank Nagari Sumatera Barat berada dalam

keadaan sehat, hal ini terlihat pada nilai NPL yang dimiliki oleh bank ini. Berarti Bank

Nagari tergolong baik dalam mengelola kredit yang mereka berikan.

c) Aspek Management, dari segi aspek manajemen bank ini juga tergolong baik dalam

menghasilkan net income dari kegiatan operasi pokoknya.

d) Aspek Earning Ability


ROA Bank Nagari Sumatera Barat meningkatan menunjukkan bahwa Bank

Nagari berjalan sesuai dengan fungsinya dan tidak melakukan aktivitasnya dalam

keadaan rugi.

BOPO Bank Nagari Sumatera Barat cukup baik, hal ini menunjukkan bahwa

Bank Nagari Sumatera Barat dapat menghasilkan profit dan mampu menutupi

biaya operasionalnya.

e) Aspek Liquiditas, Bank Nagari Sumatera Barat memiliki tingkat likuiditas yang bagus

karena kecilnya nilai likuiditas yang mereka miliki.

Maka secara keseluruhan Bank Nagari Sumatera Barat berada dalam keadaan sehat

dimana faktor CAMELS sangat berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank sebagai penilaian

akhir kondisi bank tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

APB, Statement No 4. Basics Concepts and Accounting Principles Underlying Financial

Statements of Bussines Enterprice. 1970

Bank Indonesia. 1997. Studi Keuangan BLBI. Jakarta

Bank Indonesia. 2004. Peraturan Perundang-Undangan Perbankan di Indonesia. Buku IX.

Jakarta: Harvarindo

Harahap, Sofyan Syafri. 2007. Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta: PT

RajaGrafindo Persada

Hasibuan, S.P Malayu. 2007. Dasar-Dasar Perbankan. Cetakan Ketiga. Jakarta: PT Bumi

Aksara

Halim, Sianita. 1999. Analisis Kinerja dan Tingkat Kesehatan Bank (Studi Kasus Bank

BNI) tidak dipublikasikan. Padang: Fakultas Ekonomi UNAND Padang

Ikatan Akuntan Indonesia. 2007. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba Empat

Kasmir. 2008. Analisa Laporan Keuangan. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada

Kasmir. 2008. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Edisi Revisi. Jakarta: PT RajaGrafindo

Pardede, Marulak. 1998. Likuidasi Bank dan Perlindungan Nasabah. Yogyakarta: Liberty


PENGARUH PORTOFOLIO EARNING ASSET TERHADAP OPERATIONAL

REVENUE PADA BANK NAGARI

Ir.Zefriyenni,MM


Abstract

This research is executed at Bank of Nagari. Direction this research is for see how for

influence of Portofolio Earning Asset to Operational Revenues at Bank of Nagari.

In this research used data for need of research is primary data that is direct of obtained

data from Bank of Nagari, taken data is financial statement data is income statement statement

and balance sheet during eight year. That is start from year 2000 until year 2007. Metod analyse

used data is with using correlation analysis and analysis of regression

Result of this research indicate that Portofolio Earning Asset having influence wich is

significant to Operational Revenues at Bank of Nagari. This matter can be seen from conducted

correlation analysis, where Portofolio Earning Asset having strong relation and unidirectional

to Operational Revenues. While with using analysis of regression, with conducting examination

aliancely that Portofolio Earning Asset having influence with is significant to Operational

Revenues, where this matter prover by using test of F-hitung (F-calculate), which is F-hitung

5,680 is bigger from F-tabel 5,05

Finally writer suggesting with existence of measurement at influence of Portofolio

Earning Asset to Operational Revenues at Bank of Nagari, expected at Bank of Nagari can be

improving investment in area Portofolio Earning Asset. With the increasing of in this area hance

will be supporting of Bank operational activity for the period of to comes


1. PENDAHULUAN

Bank adalah bagian dari sistem moneter yang mempunyai kedudukan yang strategis.

Kegiatan pokok bank adalah menerima simpanan masyarakat (surplus unit) dalam bentuk giro,

tabungan, deposito berjangka yang disebarkan dalam bentuk kredit kepada pihak yang

membutuhkan dana (defisit unit). Unsur yang mendasari kegiatan bank adalah kepercayaan dari

masyarakat sehingga dalam melakukan usahanya bank dituntut agar senantiasa menjaga

keseimbangan antara pemeliharaan likuiditas yang cukup dengan profitabilitas.

Melihat semakin ketatnya persaingan antar bank, maka suatu bank perlu berfikir

untuk mengantisipasi persaingan tersebut. Untuk itu baik secara terus menerus bank dituntut agar

senantiasa meningkatkan kemampuannya serta mengupayakan berkembangnya seluruh aktivitas

dengan pertumbuhan yang wajar dan sehat, supaya kegiatan-kegiatan yang dilakukan dapat

meningkatkan kelangsungan hidup bank itu sendiri.

Aktiva produktif merupakan topik yang sangat menonjol jika berbicara mengenai

perbankan. Hal ini disebabkan karena aktiva produktif merupakan sumber utama pendapatan

pada bank. Secara garis besar aktiva produktif dapat dibeda-bedakan sesuai dengan fungsinya

masing-masing. Hal ini dimaksudkan dengan tujuan apabila salah satu investasi mengalami

kerugian maka investasi yang lainnya dapat menutupi kerugian tersebut

Bank Nagari merupakan salah satu bank pemerintah daerah yang ada di Sumatera

Barat, dimana dalam menjalankan kegiatan operasionalnya tidak terlepas dari peranan aktiva

produktif yang dihasilkannya. Aktiva produktif yang ada pada Bank Nagari senantiasa

dikembangkan pada kegiatan yang dapat menunjang dan mendorong pertumbuhan ekonomi bank

itu sendiri searah dengan kebijaksanaan perbankan.

Penanaman dana dalam earning asset (aktiva produktif) pada Bank Nagari yaitu

penanaman dalam rupiah yang dimaksudkan untuk memperoleh penghasilan sesuai dengan

fungsinya, earning asset pada Bank Nagari terdiri dari

Kredit yang diberikan

Penempatan dana pada bank lain

Investasi pada surat berharga

Penyertaan

Hasil yang diperoleh investasi pada earning asset merupakan pendapatan operasional

(operational revenues ) yang utama bagi Bank Nagari, di samping jasa-jasa lain yang berikan.


Operatioanal revenues yang di hasilkan dari earning asset dapat berupa pendapatan bunga dari

kredit yang disalurkan dalam berbagai bentuk yang merupakan aktivitas utama dari Bank Nagari.

Pendapatan bunga berasal dari perbedaan tingkat bunga kredit yang disalurkan dengan tingkat

bunga simpanan nasabah (spread) yang merupakan sumber dana pada bank Nagari yang sangat

besar.

Meskipun portofolio earning asset menjadi sumber pendapatan yang utama pada

Bank Nagari, sebaiknya pihak manajemen melakukan kebijakan-kebijakan terhadap portofolio

earning asset. Hal ini bertujuan agar portofolio earning asset dapat mencapai tingkat

profitabilitas dan dapat menjaga posisi likuiditas pada Bank Nagari. Untuk mencapai itu

semuanya harus ada kebijakan yang harus dibuat oleh manajemen didalam mengukur portofolio

earning asset. Dengan adanya kebijakan ini dapat menghindari kemungkinan yang tidak

diinginkan dalam melakukan kebijaksanaan portofolio earning asset, karena hal ini akan dapat

mempengaruhi kegiatan operasional bank. Dengan adanya pengukuran terhadap portofolio

earning asset dapat menambah keyakinan pihak manajemen untuk melakukan investasi di bidang

ini. Untuk menjalankan itu semuanya, maka perlu diadakannya suatu pengukuran untuk melihat

pengaruh portofolio earning asset terhadap operational revenues.

2. RUMUSAN MASALAH

Berdasarkan uraian diatas maka penulis dapat merumuskan masalah yaitu: Apakah

portofolio earning asset mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap operational revenues

pada Bank Nagari

3.PORTOFOLIO EARNING ASSET

3.1 PENGERTIAN PORTOFOLIO

Hary Markowitz pada tahun 1952 mempublikasikan dasar-dasar teori portofolio

modern sebagai pendekatan dalam investasi, yang dimulai dengan asumsi bahwa investor

memiliki sejumlah uang untuk diinvestasikan pada saat sekarang. Uang ini akan diinvestasikan

untuk jangka panjang yang dikenal dengan periode saham investor. Dan pada akhir periode

saham, investor akan menjual sekuritas yang dibelinya pada periode berikutnya.


3.2 PENDAPATAN OPERASIONAL (OPERATIONAL REVENEUS)

Operational revenues merupakan suatu bentuk pendapatan yang dihasilkan oleh bank

atas transaksi-transaksi yang telah dilakukan. Dengan adanya pendapatan operasional yang

dihasilkan akan dapat menunjang kegiatan operasional bank. Pendapatan yang dihasilkan dapat

berupa pendapatan dari bunga kredit, bunga antar bank, provisi dan emisi, pendapatan

operational lainnya dan pendapatan non operasional lainnya.

1. Pendapatan dari bunga kredit berasal dari perbedaan tingkat bunga kredit yang

disalurkan dengan tingkat bunga simpanan masyarakat

2. Bunga antar bank merupakan suatu bentuk pendapatan yang diterima atas penempatan

dana pada bank lain.

3. Pendapatan provisi dan emisi merupakan pendapatan yang berkaitan dengan perkreditan

dan diakui pada saat terjadinya transaksi

4. Pendapatan operasional lainnya merupakan pendapatan bunga yang dihasilkan atas

kredit lancar dan pendapatan bunga terhadap kredit non lancar yang dicatat secara dasar

kas dan beban dicatat berdasarkan akrual

4. METODOLOGI PENELITIAN

4.1 METODE ANALISA

Analisa yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1 Analisa Korelasi

Analisa ini digunakan untuk mengetahui ada dan tidaknya hubungan dua variabel,

yaitu variabel independen dan variabel dependen yang berskala interval (parametrik) S- SPSS

menyebutnya scale. Korelasi dapat menghasilkan angka positif (+) atau negatif (-). Jika korelasi

menghasilkan angka positif maka hubungan kedua variabel bersifat searah. Searah mempunyai

makna jika variabel bebas besar maka variabel tergantungnya juga besar. Jika korelasi

menghasilkan angka negatif maka hubungan kedua variabel bersifat tidak searah

2 Analisa Regresi

Analisis ini digunakan untuk mengestimasi besarnya koefisien yang dihasilkan dari

persamaan yang bersifat linear, yang melibatkan variabel independen dan variabel dependen.

Adapun alat analisa regresi linear berganda yang dilakukan dengan menggunakan

persamaan sebagai berikut:


Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4

Dimana,

Y = Pendapatan Operasional/ Total Asset

a = Konstanta

X1 = Kredit yang diberikan/ Total Asset

X2 = Investasi pada surat berharga/ Total Asset

X3 = Penempatan dana pada bank lain/ Total Asset

X4 = Penyertaan/ Total Asset

b1,b2, b3, b4 merupakan koofesien regresi X1, X2, X3, X4

4.2 ALAT ANALISA

Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program pengolahan data statistic

SPSS 15.00 for windows.


5.1 ANALISA KORELASI

a. Hubungan korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues

Dalam melihat pengaruh portofolio earning asset terhadap operational revenues, pada tabel

dibawah ini dapat dilihat perkembangan persentase portofolio earning asset pada Bank Nagari

Tabel 1 Persentase Perkembangan Portofolio Earning Asset Pada Bank Nagari

Tahun 2000-2007

Tahun

Kredit

yang

diberikan

Investasi

pada surat

berharga

Penempatan

dana pada

bank lain

Penyertaan Pendapatan

Operasional

2000 59,01 17,63 1,68 0,03 9,36

2001 50,35 32,33 0,37 0,02 8,94

2002 45,77 30,89 0,21 0,02 8,99

2003 48,10 21,59 0,50 0,01 7,99

2004 60,98 18,50 0,39 0,01 8,62

2005 66,53 8,94 1,15 0,01 8,91

2006 53,10 9,19 0,66 0,01 7,35


2007 61,12 12,69 0,34 0,01 7,50

Sumber: Divisi Perkreditan Bank Nagari

Korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues adalah sebesar

0,055. Korelasi sebesar 0,055 mempunyai maksud hubungan antara kredit yang diberikan

terhadap operational revenues lemah positif dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika

kredit yang diberikan tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi

b. Hubungan korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational

revenues

Korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational revenues adalah

sebesar 0,480. Korelasi sebesar 0,480 mempunyai maksud hubungan antara investasi pada surat

berharga terhadap operational revenues lemah dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika

investasi pada surat berharga tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi

c. Hubungan korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational

revenues

Korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational revenues adalah

sebesar 0,418. Korelasi sebesar 0,418 mempunyai maksud hubungan antara penempatan dana

pada bank lain terhadap operational revenues lemah dan searah (karena hasilnya positif). Artinya

jika penempatan dana pada bank lain tinggi maka pendapatan operasional yang dihasilkan juga

tinggi

d. Hubungan korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues

Korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues adalah sebesar 0,712.

Korelasi sebesar 0,712 mempunyai maksud hubungan antara penyertaan terhadap operasional

revenues cukup positif dan searah (karena hasilnya positif). Artinya jika penyertaan tinggi maka

pendapatan operasional yang dihasilkan juga tinggi.

5.2 ANALISA REGRESI

Untuk melilhat perkembangan persentase portofolio earning asset dapat dilihat

bahwa X1, X2 dan X3 berhubungan positif dengan Y, bila X naik akan menaikan pula Y dan

begitupun sebaliknya. Sedangkan X4 berhubungan negatif dengan Y, bila X4 naik akan

menurunkan Y

Artinya:


a. Apabila b1 = 0,060 sedangkan X1 tetap, maka setiap peningkatan X1 (kredit yang

diberikan) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y (pendapatan

operasional) sebesar 0,060.

b. Apabila b2 = 0,114 sedangkan X2 tetap, maka setiap peningkatan X2 (investasi pada

surat-surat berharga) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y

(pendapatan operasional) sebesar 0,114.

c. Apabila b3 = 1,234 sedangkan X3 tetap, maka setiap peningkatan X3 (penempatan dana

pada bank lain) sebesar satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan Y (pendapatan

operasional) sebesar 1,234.

d. Apabila b4 = -21,299 sedangkan X4 tetap maka setiap peningkatan X4 (penyertaan)

sebesar satu satuan maka akan menyebabkan penurunan Y (pendapatan operasional)

sebesar -21,229%

a. Pengujian Secara Parsial/ Terpisah

Untuk melihat besarnya pengaruh variabel kredit yang diberikan, investasi pada surat

berharga, penempatan dana pada bank lain dan penyertaan terrhadap operasional revenues secara

sendiri-sendiri/ parsial, digunakan uji T, sedangkan untuk melihat besarnya pengaruh digunakan

angka beta atau Standarized Coefficient

Didasarkan hasil perhitungan diperoleh angka T- Penelitian sebesar -0,463 < T-tabel

1,943 maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya, tidak ada pengaruh yang signifikan

penempatan dana pada bank lain terhadap pendapatan operasional. Besarnya pengaruh pengaruh

penyertaan terhadap operational revenues sebesar -0,215 atau -21,5% dianggap tidak signifikan.

Hal ini tercermin dalam angka signifikan sebesar 0,675 yang lebih besar dari 0,05

b. Pengujian Secara Gabungan

Pengaruh kredit yang diberikan, investasi pada surat berharga, penempatan dana pada

bank lain dan penyertaan secara gabungan terhadap pendapatan operasional adalah sebesar

88,3%. Adapun sisanya sebesar 11,7% lagi diterangkan oleh variabel yang tidak dimasukkan

dalam penelitian ini. Variabel tersebut dapat berupa pendapatan yang berasal dari:

1. Jasa keuangan seperti: provisi dan komisi selain kredit, kiriman uang dalam dan luar

negeri , inkaso, pengiriman uang (transfer), letter of credit, bank garansi, surat

keterangan bank, safe deposit box, kredit card, menerima setoran iuran listirk dan


PDAM, menerima setoran retribusi dan pajak daerah, menerima setoran ongkos naik

haji dan jasa perbankan lainnya

2. Jasa non keuangan seperti: menyediakan tempat penyimpanan barang dan surat

berharga, jasa-jasa computer, pelatihan pegawai

Untuk mengeetahui apakah model regresi diatas sudah benar atau salah diperlukan uji

F atau Analysis of Variance (ANOVA). Dapat ditarik kesimpulan bahwa kredit yang diberikan,

investasi pada surat berharga, penempatan dana pada bank lain dan penyertaan secara gabungan

mempunyai pengaruh terhadap pendapatan operasional. Besarnya pengaruh ialah 88,3%.

Besarnya pengaruh variabel lain dapat dihitung dengan menggunakan rumus: 1- r2 atau 1-0,883 =

0,117 atau 11,7%.

6. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada Bank Nagari dan dari

hipotesa yang dikemukakan pada bab sebelumnya, maka penulis dapat mengambil beberapa

kesimpulan yaitu:

1. Dari hasil analisa korelasi yang telah dilakukan terdapat hubungan antara portofolio

earning asset terhadap operational revenues. Hubungan-hubungan yang terdapat antara

portofolio earning asset terhadap operational revenues adalah sebagai berikut:

a. Korelasi antara kredit yang diberikan terhadap operational revenues adalah sebesar

0,055.

b. Korelasi antara investasi pada surat berharga terhadap operational revenues adalah

sebesar 0,480

c. Korelasi antara penempatan dana pada bank lain terhadap operational revenues

adalah sebesat 0,418

d. Korelasi antara penyertaan terhadap operational revenues adalah sebesar 0,712

Hal ini menunjukkan bahwa portofolio eanring asset mempunyai hubungan yang

kuat terhadap operational revenues.

2. Dari hasil analisa regresi yang telah dilakukan dalam penelitian ini dapat diperoleh

persamaan regresi sebagai berikut:

Y = 2,438 + 0,060X1 + 0,114X2 + 1,234X3 – 21,299X4


Dari persamaan diatas terdapat bahwa portofolio earning asset mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap operational revenues. Untuk melihat sejauh mana pengaruh

tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan uji F. Dari hasil penelitian didapat F-

Hitung = 5,680 lebih besar dari F-Tabel = 5,05 pada tingkat kepercayaan 95% Disamping

itu variabel independen yang terdiri dari earning asset mampu menerangkan variabel

dependen yaitu pendapatan operasional sebesar 88,3% dan 11,7% lagi diterangkan oleh

variabel yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Dimana hal ini dapat dilihat dari R-

square sebesar 0,883 atau 88,3%. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Nagari telah

mengalokasikan earning asset dengan memperhatikan kebijakan yang telah ditetapkan

sehingga portofolio earning asset dapat mencapai tingkat profitabilitas yang optimal

sesuai dengan penggunaan dana bank, yaitu mencapai tingkat profitabilitas yang optimal

dan menjaga posisi likuiditas tetap aman

DAFTAR PUSTAKA

Firdaus, Rahmat, dan Arianti Maya, 2003, ”Manajemen Perkreditan Bank Umum”, Elfabeta,

Bandung

Ikatan Akuntansi Indonesia, 2007, ”Standar Akuntansi Keuangan”, Penerbit Salemba Empat,

Jakarta.

Kasmir, 2002, ”Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya”, Raja Grafindo. Persada, Jakarta

Pratisto, Arif, 2004, ”Masalah Statisitik dan Rancangan Percobaan Dengan SPSS 12”, Edisi

Pertama, Penerbit PT. Elex Media Komputindo, Jakarta

Samsul, Mohamad, 2006, ”Pasar Modal dan Manajemen Portofolio”, Penerbit Erlangga,

Surabaya

Sarwono, Jonathan, 2006, ”Analisis Data Penelitian Menggunakan SPSS 13”, Andi, Yogyakarta

Supranto, J 2001, ”Statistik Teori Dan Aplikasi”, Jilid II, Edisi ke Enam, Penerbit Erlangga,

Jakarta.

Tandelilin, Eduardus, 2001, “Analisis Investasi Dan Menajemen Portofolio”, Edisi Pertama,

,Penerbit BPFE, Yogyakarta.


Tjoekam Moh, 1999, ”Perkreditan Bisnis Inti Bank Komersial”, Gramedia Pustaka Utama,

Yogyakarta

Untung, Budi M, 2002, ”Kredit Perbankan di Indonesia”, Edisi Pertama, Andi, Yogyakarta

Putra, Roni, 2004, ”Pengaruh Portofolio Earning Asset Terhadap Operational Revenues

Bank Umum Di Indonesia”, Fakultas Ekonomi, Universitas Andalas, Padang


IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI KNOWLEDGE SHARING UNTUK UNIT

KEGIATAN ORGANISASI BERBASISKAN WEB DENGAN MENGGUNAKAN PHP

DAN MySQL

( Studi Kasus : Himpunan Mahasiswa Islam Cabang Padang )

Sri Rahmawati, S.Kom, M.Kom


Abstract

Along with the growth of technology and trend transition and also human life style that is

inclined move dinamicly, the necessity to share knowledge from long distance is increasing.

Along with that the facility called knowledge sharing is appearing. It enables us to share the

knowledge trough the internet. Based on the research at HMI padang branch, the is trouble for

the members to share knowledge and information. By this knowledge sharing the HMI’s

members and also public who use this system can share knowledge they have, so that there will

be feedback that can make the upgrading of those knowledge.

The methods of the research are field research bibliographic research and laboratory

research. Knowledge sharing is built by using PHP and MySQL database. In analysis phase uses

some instruments such as system flowchard, Context Diagram, DFD (Data Flow Diagram) and

ERD (Entity Relationship Diagram). System evaluation phase is aimed to see whether or not

every function of the system can be operated as it’s been planned. The result of the evaluation

phase will show whether or not this knowledge sharing application is qualified for software

regulations that has been established forward knowledge sharing system design.

1. PENDAHULUAN

Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) adalah suatu organisasi atau lembaga kemahasiswaan

yang bertujuan untuk menghimpun mahasiswa islam, dapat bertukar pikiran dan melaksanakan

kegiatan kegiatan lainnya. Untuk memberikan suatu kemudahan informasi yang akurat bagi

anggota HMI, maka kedepanya penulis berupaya memanfaat teknologi Knowledge Sharing

berbasiskan WEB yang bertujuan untuk memberikan kemudahan berbagai layanan via internet


secara on-line bagi anggota dan pengguna lainya. Dimana para pengguna dapat dengan mudah

melihat informasi seputar HMI, even-even, diskusi, seminar dan juga dapat bertukar pikiran dan

berbagi ilmu pengetahuan yang telah didapat kepada anggota atau pengguna lainnya.


Mengingat pentingnya informasi yang cepat, tepat dan akurat sehingga dapat dijadikan

sebagai landasan dalam mengambil keputusan bagi pihak pencari informasi, adapun masalah-

masalah yang dihadapi dalam proses penyampaian informasi kepada anggota atau pengguna

lainnya mengenai even-even, diskusi, seminar dan forum komunikasi Himpunan Mahasiswa

Islam (HMI) cabang Padang :

1. Bagaimana membangun sebuah website akan memudahkan dalam pencarian sebuah

informasi tentang even-even diskusi dan seminar?

2. Bagaimana informasi-informasi yang dihasilkan akan lebih bisa mendukung pencari

informasi mengenai keanggotaan HMI dalam mengambil keputusan ?

3. Bagaiman membangun website knowledge sharing anggota dapat bertukar pikiran

tentang ilmu pengetahuan yang didapat kepada anggota lain atau pengguna lainnya.

3. TEORI

3.1 PENGERTIAN PENGETAHUAN (KNOWLEDGE)

Gagasan yang mendasari pengertian pengetahuan menurut Carl Davidson dan Philip

Voss, 2003 adalah:

1. Pengetahuan merupakan justified true believe.

2. Pengetahuan merupakan sesuatu yang eksplisit sekaligus terbatinkan (tacit).

3. Penciptaan pengetahuan secara efektif bergantung pada konteks yang memungkinkan

terjadinya penciptaan tersebut.

4. Penciptaan pengetahuan melibatkan lima langkah utama yaitu:

a. Berbagi pengetahuan terbatinkan (tacit).

b. menciptakan konsep.

c. Membenarkan konsep.

d. membangun prototype dan

e. melakukan penyebaran pengetahuan.


Mengelola knowledge (pengetahuan) menurut Carl Davidson dan Philip Voss, sebenarnya

merupakan cara bagaimana organisasi mengelola karyawan mereka, identifikasi pengetahuan

yang dimiliki karyawan, menyimpan dan membagi di tim, meningkatkan dan terjadi inovasi.

Dapat disimpulkan knowledge sharing adalah bagaimana orang-orang dari berbagai tempat yang

berbeda mulai saling bicara, yang sekarang populer dengan label learning organization.

3.2 KOMPONEN YANG MEMBANGUN KNOWLEDGE SHARING

Untuk merancang sistem knowledge sharing yang dapat membantu lembaga untuk

meningkatkan kinerjanya diperlukan empat komponen, yaitu:

1. Aspek Manusia disarankan pada organisasi untuk menunjuk/ mempekerjakan seorang

document control atau knowledge manager yang bertanggung jawab mengelola

sistem knowledge sharing dengan cara mendorong para karyawan untuk

mendokumentasikan dan mempublikasikan knowledge mereka, mengatur file,

menghapus knowledge yang sudah tidak relevan dan mengatur sistem reward/

punishment.

2. Proses, telah dirancang serangkaian proses yang mengaplikasikan konsep model

SECI dalam pelaksanaannya.

3. Teknologi, telah dibuat usulan penambahan infrastruktur yang diperlukan untuk

menunjang berjalannya sistem knowledge sharing yang efektif.

4. Content (isi), telah dirancang content dari sistem knowledge management yaitu

berupa database knowledge dan dokumen yang dibutuhkan karyawan untuk

melaksanakan tugas dan kewajibannya


Sumber : Meso & Smith, Journal of Knowledge Sharing Vol 4, No.3,2000

Gambar 1. Perspektif Teknis dari Sistem Pengelolaan Pengetahuan

3.3 TAHAPAN SIKLUS KNOWLEDGE UNTUK MEMBANGUN ORGANISASI

KEGIATAN PENGELOLAAN PENGETAHUAN

Untuk membangun Organizational Knowledge Sharing Systems (OKMS) di unit

organisasi diperlukan enam tahap dalam siklus knowledge. Davenport et.al (1988) menjelaskan

sasaran umum dari sistem knowledge management dalam praktek adalah sebagai berikut:

1. menciptakan knowledge : knowledge diciptakan begitu manusia menentukan cara

baru untuk melakukan sesuatu atau menciptakan know-how. Kadang-kadang

knowledge eksternal dibawa ke dalam organisasi/institusi.

2. menangkap knowledge : knowledge baru diidentifikasikan sebagai bernilai dan

direpresentasikan dalam suatu cara yang masuk akal.

3. menjaring knowledge : knowledge baru harus ditempatkan dalam konteks agar dapat

ditindak lanjuti. Hal ini menunjukkan pengetahuan manusia (kualitas tacit) yang

harus ditangkap bersamaan dengan fakta explicit.


4. menyimpan knowledge : knowledge yang bermanfaat harus disimpan dalam format

yang baik dalam penyimpanan knowledge, sehingga orang lain dalam organisasi

dapat mengaksesnya.

5. mengolah knowledge : seperti perpustakaan, knowledge harus dibuat up-to-date. Hal

tersebut harus di review untuk menjelaskan apakah relevan atau akurat.

6. menyebarluaskan knowledge : knowledge harus tersedia dalam format yang

bermanfaat untuk semua orang dalam organisasi yang memerlukan, dimanapun dan

tersedia setiap saat.

3.4 PENGERTIAN KNOWLEDGE SHARING

1. Menurut Hooff dan Ridder

Hooff dan Ridder (2004) mendefinisikan bahwa knowledge sharing adalah proses

dimana para individu saling mempertukarkan pengetahuan mereka (tacit knowledge dan eksplicit

knowldege). Definisi ini mengimplikasikan bahwa setiap perilaku knowledge sharing terdiri atas

:

a. Bringing (Donating Knowledge)

Donating knowledge yaitu perilaku mengkomunikasikan modal intelektual (intellectual

capital) yang dimiliki seseorang kepada yang lainnya.

b. Getting (Collecting Knowledge)

collecting knowledge yaitu perilaku individu untuk berkonsultasi dengan individu lainnya

mengenai modal intelektual yang dimiliki.

Kedua perilaku ini memiliki sifat yangberbeda dan dapat memberi pengaruh yang

berbeda. Hooff dan Weenen (2004) mendefinisikan knowledge sharing sebagai aktivitas para

individu saling bertukar intellectual capital personal.

2. Menurut Robertson

Knowledge sharing (Berbagi Pengetahuan) dapat diukur dengan menggunakan metrik

kualitas informasi, yang didalamnya terdapat pengukuran-pengukuran:

a. Ranking pengguna

b. Evaluasi oleh ahli atau reviewer

c. Editing yang diperlukan

d. Test usability,


e. Link

Robertson mengatakan bahwa dalam prakteknya pengukuran Berbagi Pengetahuan

dengan menggunakan kualitas informasi ini sangat sulit.

Dengan memodifikasi desain Robertson tersebut, peran Berbagi Pengetahuan dalam

penciptaan pengetahuan baru melalui alat bantu forum diskusi dapat dilakukan dengan melihat

parameter :

a. Pesan yang dikirimkan.

Dua parameter yang dapat dilihat terkait dengan pesan yang dikirimkan yaitu jumlah

pesan dan isi pesan. Informasi jumlah pesan yang dikirimkan digunakan untuk mengetahui

intensitas interaksi di dalam forum diskusi. Isi pesan dapat digunakan untuk menganalisa

keterkaitan pesan dengan pesan lain, apakah kemiripannya atau hubungannya dengan pesan

baru lain yang muncul.

b. Penggunaan pengetahuan dalam bentuk komentar.

Penggunaan pengetahuan yang didiskusikan dalam bentuk dokumen tertulis maupun

proses/kegiatan yang dilakukan organisasi, instansi atau perusahaan. Penelitian ini hanya

khusus mengukur penggunaan pengetahuan di dalam forum diskusi, karena pengukuran

dalam dokumen lain serta dalam kegiatan memerlukan data lain yang belum dapat diperoleh

penulis dalam menulis makalah ini. Salah satu item yang dapat diukur adalah umpan balik

pengguna dalam bentuk komentar. Komentar atau umpan balik diperlukan untuk mengetahui

perhatian pengguna terhadap topik yang dibicarakan, dan juga sekaligus untuk mengukur

pengaruh artikel ini terhadap pengguna. Komentar/tanggapan memiliki format yang sama

dengan artikel, sehingga komentar/tanggapan dapat dianggap sebagai satu artikel tersendiri

yang terlink kepada artikel asal. Apabila ternyata kemudian lahir artikel baru yang

disebabkan oleh artikel ini atau pun komentar dalam artikel ini, maka dapat dikatakan bahwa

artikel ini mempengaruhi artikel baru tersebut.

c. Jumlah pengguna

Jumlah pengguna digunakan untuk mengetahui popularitas topik diskusi dan

popularitas setiap artikel dalam forum diskusi. Semakin populer suatu artikel berarti semakin

besar perhatian pengguna terhadap artikel tersebut.

d. Link yang terbuat.


Link yang dimaksud adalah link ke artikel lain, baik internal situs dimana forum

diskusi berada, maupun situs lain. Link menunjukkan perhatian author terhadap artikel lain,

oleh karena itu link menjadi parameter bagaimana author terpengaruh oleh artkel lain, atau

dengan kata lain pengaruh terbalik author kepada artikel lain

3.5 FORUM DISKUSI DAN MODEL KOMUNIKASI DI DALAMNYA

Berbagi Pengetahuan sebagai fenomena model interaksi sosial, telah dilakukan oleh beberapa

peneliti. Lebih jauh Neville et.al, mengatakan bahwa keputusan kolektif meningkatkan klasifikasi

hubungan antar personal dalam suatu komunitas (Neville et.al, 2003). Semua itu menunjukkan bahwa

interaksi komunikasi antar personal sangat mempengaruhi proses terjadinya penciptaan pengetahuan

baru. Secara spesifik Mark Steyvers et.al, telah memformulasikan Probabilitas Model Author-Topic

dalam menemukan informasi hubungan keterkaitan antara topik dan minat author (Steyvers et.al

2004). Hubungan tersebut dapat menunjukkan probabilitas minat author terhadap topik yang muncul.

Matsumura et.al memodelkan proses terjadinya jaringan sosial dari interaksi dalam papan pesan

(Matsumura 2003), dimana rantai pesan antar individu akan mempengaruhi individu yang

bersangkutan (Matsumura 2005). Jadi kemunculan sebuah artikel dengan suatu topik dapat

mempengaruhi beberapa pembaca (author lain), yang kemudian terjadi diskusi dan akhirnya

muncullah artikel baru dengan topik sejenis.

Forum diskusi menjadi salah satu media komunikasi. Sedangkan komunikasi, setiap orang

yang terlibat dalam diskusi akan saling mempengaruhi. Dalam jaringan sosial, keterkaitan antar

anggota dalam proses saling mempengaruhi ini dapat digambarkan secara sederhana dengan directed

graph sebagaimana gambar 2 Dua orang yang berkomunikasi yaitu p dan q, dimana pernyataan yang

diungkapkan p kepada q mempengaruhi q. Sedangkan d adalah nilai kedekatan. Kedekatan dalam hal

ini bukan kedekatan secara geografis, tetapi kedekatan psikologis, dimana semakin besar pengaruh p

kepada q, maka semakin dekat jarak antara p dan q.

Gambar 2. Model komunikasi pqd



4.1 ALIRAN SISTEM INFORMASI BARU

Aliran sistem informasi menggambarkan perpindahan data dari suatu entity ke entity

lainya yang akan menghasilkan suatu proses sistem informasi yang ada. Dalam sistem baru ini

ada 4 entity yang terlibat di dalamnya yaitu web admin, ketua, user. Database server

Aliran sistem informasi ini dimulai dari web admin menampilkan page website registrasi

dan login kepada user agar user menginputkan user name dan password. Setelah user

menginputkan data user name dan password maka user berhak membuka form user serta dapat

melihat informasi berita dan pengetahuan yang ada pada page website pengetahuan tersebut.

Setelah membaca berita dan pengetahuan yang ada pada page website tersebut user dapat

mengisi saran dan kritikan mengenai pengetahuan dan berita yang ada pada buku tamu. Apabila

user memiliki pengetahuan user dapat menginputkan pengetahuan dan berita tersebut pada

database server knowledge sharing.

Admin membuka page admin knowledge sharing, berita dan pengetahuan baru. Admin

memilih berita yang di entrikan oleh user layak atau tidak untuk dipublikasikan. Dari pemilihan

tersebut didapat output mengenai berita yang layak dipublikasikan dan diserahkan pada ketua

untuk disahkan. Apabila ketua telah mengesahkan berita dan informasi yang telah dipilih

tersebut diserah kan pada admin supaya dipublikasikan dalam website knowledge sharing HMI.

Apabila ketua memiliki pengetahuan dan berita baru yang akan dipublikasikan

diserahkan kepada admin agar berita dan pengetahuan tersebut dapat dipublikasikan kepada user.

Admin mengup-date pengetahuan dari user sehingga pengetahuan tersebut layak untuk

dipublikasikan dalam sistem informasi knowledge sharing ini. Serta mengup-date berita yang

telah disahkan oleh ketua dan penetahuan atau berita baru dari ketua.

Pengetahuan baru ini tidak hanya berguna bagi ketua saja namun anggota HMI dan user

lainya yang memiliki hak akses tentunya dapat memanfaatkan pengetahuan baru ini untuk

berinovasi dan dapat menambah pengetahuan baru.

Dalam waktu berkala admin akan mencetak informasi dan pengetahuan yang telah masuk

kedalam database sistem informasi knowledge sharing, yang nantinya berguna bagi ketua HMI

untuk melihat pengetahuan-pengetahuan baru. Pengetahuan baru ini diharapkan berguna untuk


menambah pengetahuan bagi ketua HMI maupun untuk anggota-anggota HMI agar dapat

menjadi inspirasi untuk berinovasi.

Aliran data dari disain usulan sistem informasi ini akan digambarkan dalam sebuah

diagram aliran sistem pada gambar 3 berikut :

Aliran Sistem Informasi Knowledge Sharing

WEB ADMIN KETUA HMI USER

PAGE WEBSITE PAGE WEBSITE

Registrasi, Login

Database Server

Knowledge Sharing

Form user, informasi

berita, pengetahuan

Lihat informasi

berita,

pengetahuan, isi

pengetahuan baru

dan isi saran buku

tamu

From admin knowledge

Sharing, , berita,

pengetahuan baru,

Pemilihan informasi,

pengetahuan terpilih,

informasi &

pengetahuan terpilih

12

A informasi &

pengetahuan terpilih

pengesahan

informasi &

pengetahuan

terpilih

informasi &

pengetahuan Terpilih

yang telah di acc

Update informasi dan,

pengetahuan informasi, pengetahuan

& Berita Baru

Informasi Pengetahuan

Baru, Berita Baru


Baru, Berita Baru


Baru, Berita Baru

A

12

DATABASE SERVER

informasi &

pengetahuan Terpilih

yang telah di acc

Gambar 3. Aliran Sistem Informasi Knowledge Sharing

4.2 CONTEXT DIAGRAM

Context diagram adalah gambaran sistem secara logika. Gambaran ini tidak tergantung

pada perangkat keras, perangkat lunak atau organisasi file. Suatu context diagram selalu

mengandung satu proses saja (diberi nomor proses 0), proses ini mewakili proses dari

keseluruhan sistem context diagram menggambarkan hubungan input/output antara sistem


dengan dunia luarnya. Dari context diagram akan digambarkan dengan lebih rinci lagi yang

disebut dengan overview atau level 0

Pada context diagram berikut terdiri atas sebuah proses yang diberi nama Sistem

Informasi Knowledge Sharing Himpunan Mahasiswa Islam, dimana proses tersebut berhubungan

beberapa entitas pada gambar 4 sebagai berikut :

1. Web administrator Merupakan pihak yang mengatur bagaimana sistem berbasis

web ini dapat berinteraksi dengan sistem

2. Ketua Sebagai pihak yang bertanggung jawap penuh atas HMI

3. User User merupakan orang yang akan menggunakan layanan knowledge sharing.

User terdiri dari anggota HMI dan User lainnya yang telah memiliki hak akses

terhadap sistem informasi knowledge sharing.

4. Database ServerDatabase server merupakan entity media penyimpanan sistem

informasi knowledge sharing.

0

Sistem Informasi

Knowledge

Sharing

Web Admin user

Ketua HMI

Page website Page website

Informasi/pengetahuan baru user

Database

serverBerita/informasi baru user

Informasi user

Berita/informasi

Login/register

Login

Berita/informasi baru user

Berita/informasi terpilih

Berita/informasi terpilih

Berita/informasi terpilih acc

Berita/informasi terpilih acc

Berita/informasi baru ketua

Update Berita/informasi

baru dan pengetahuan







Berita/informasi baru ketua



4.3 DATA FLOW DIAGRAM ( DFD) LEVEL 0

Data Flow Diagram (DFD) sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem

lama/sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa harus mempertimbangakan

lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir. DFD merupakan alat yang digunakan pada

metodologi pengembangan sistem yang terstuktur (structure analisys design). DFD level 0

merupakan penjabaran context diagram. Dan dapat dilihat pada gambar 5 berikut :

1.0

Page

website

Web Admin User

2.0

Register/

Login

Database Server

Knowledge Sharing

D1User

Login

3.0

Lihat berita,

pengetahuan,

isi pengetahuan

baru dan isi

buku tamu

Page website Info registrasi

Form user, berita

dan pengetahuan

Pengetahuan baru, saran dan

berita baru

da

ta u

se

r

4.0

Lihat berita dan

pengetahuan

baru

Berita dan

pengetahuan

Be

rita d

an

pe

ng

eta

hu

an

Ketua

5.0

Pemilihan

berita

Berita

Berita terpilih

Web Admin

6.0

Pengesahan

berita dan

pengetahuan

Berita terpilih Berita terpilih acc

6.0

Udate berita dan

pengetahuan

Berita terpilih acc

Update web page

Informasi berita dan

pengetahuan update

D2 berita

D3 pengetahuan

D3 Buku tamu

Data berita

Data pengetahuan

Data buku tamu

da

ta u

se

r

Data berita

Data Pengetahuan

Data Buku tamu

data user

Gambar 5 Data Flow Diagram ( DFD) Level 0

5. KESIMPULAN

Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, dengan

melakukan penelitian dan peganalisaan dengan mengunakan metose-metode penelitian, maka

dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Dengan adanya website knowledge sharing HMI ini diharapkan mempermudah anggota

HMI dalam penyebaran informasi serta mempermudah anggota dalam bertukar ilmu

pengetahuan (knowledge sharing).

2. Dengan adanya website knowledge sharing HMI ini akan mengefesienkan waktu, tenaga

dan biaya.


3. Dengan adanya website ini penyebaran informasi dapat secara menyeluruh karena

banyaknya anggota HMI dari beberapa komisariat Universitas-universitas. Sebagai mana

diketahui penyebaran informasi dengan menggunakan undangan atupun pamflet tidak

menyeluruh sehingga tidak semua anggota HMI mendapatkan informasi.

DAFTAR PUSTAKA

Andarwina, Luciana. 2008. Hubungan antara knowledge sharing capability, absorptive

capacity. Ganesa. Bandung

Anggraini, Erhans Dr. 2005. Macromedia Dreamweaver MX 2004. Jakarta. Ercontara Rajawali.

Hartono, Jogiyanto. 2002. Pengenalan Komputer ; dasar ilmu komputer, pemrograman,

sistem informasi dan inteligensi buatan, Ed. III. Andi Offset.

Yogyakarta.

http://www.ilmuwebsite.com (Memuat Informasi Mengenai Tutorial PHP)

http://www.ilmukomputer.com (Memuat Informasi Mengenai Tutorial PHP dan MySQL)

http://www.Google.Co.id

http://www.maxicom.com

http://www.indoglobalweb.com

Jogiyanto HM. 2001 Analisa & disain : Sistem informasi pendekatan terstruktur teori dan

praktek aplikasi bisnis. Andi Offset. Yogyakarta.

Kadir, Abdul. 2003.Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. ANDI.

Yogyakarta.

Mustikasari, Elita. 2008. Aplikasi manajemen pengetahuan bagi pembelajaran organisasi.

Penerbit Andi. Jakarta.

Peranginagin, Kasiman. 2006. Aplikasi web dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta. Penerbit

ANDI

Sustina, Dadan. 2007. Langkah Mudah Menjadi Web Master. Media Kita. Jakarta Selatan.

http://www.ilmuwebsite.com/

http://www.ilmukomputer.com/

http://www.google.co.id/

http://www.maxicom.com/

http://www.indoglobalweb.com/


SISTEM AKUNTANSI BIAYA DALAM MENENTUKAN HARGA POKOK PRODUKSI

DENGAN METODE VARIABEL COSTING

LUSIANA, SE, MM

(Staf Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang)

Abstrak

Penulis melakukan penelitian pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia dalam menentukan

harga pokok produksi menggunakan metode variabel costing . Variabel penelitian ini terdiri

dari system akuntansi biaya metode variabel costing dan laporan harga pokok produksi. Dalam

penelitian ini penulis menggunakan dua teknik pengumpulan data, yaitu penelitian lapangan dan

kepustakaan, sedangkan metode analisa yang digunakan adalah metode deskriptif. Alat yang

digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah analisa kuantitatif dan kualitatif.. analisa

kuantitatif digunakan untuk perhitungan-perhitungan biaya yang akan diolah dengan

menggunakan metode variabel costing, sedangkan analisa kuantitatif merupakan penjabaran

dengan membandingkan antara teori dengan kenyataan yang ada pada objek penelitian. Dari

hasil penelitian ini diketahui bahwa dalam penelitian harga pokok produksi dengan

menggunakan metode full costing sebesar Rp. 28.593.400.000, dengan harga pokok perton Rp.

893.543,3 sedangkan metode variabel costing sebesar Rp. 26.933.544.000, dengan harga pokok

perton Rp. 841. 167,3, ini karena dengan metode full costing membebankan semua biaya ke

biaya produksi dengan harga pokok produksi yang lebih rendah akan dapat menekan harga

jual. Produksi tersebut, sehingga perusahaan dapat bersaing dengan produk lain dalam

menetapkan harga jualnya, karena dengan dengan variabel costing harga pokok produksi

disajikan lebih informative dan pada metode full costing dari hasil analisa akhirnya penulis

menyarankan agar perusahaan dalam menentukan harga pokok produksinya dengan

menerapkan metode metode variablel costing, karena dari hasil analisis yang penulis lakukan

lebih informative dari metode variabel costing.


1. PENDAHULUAN

Teknologi informasi telah mengubah secara radikal pemakai, lingkup, dan pemanfaatan

informasi yang dihasilkan oleh akuntansi biaya. Teknologi informasi telah memberikan

kesempatan dan kemampuan bagi individu untuk akses kepusat informasi tanpa dibatasi oleh

ruang dan waktu. Jika dimasa teknologi manual informasi biaya hanya terbatas pada informasi

keuangan dan hanya dimanfaatkan oleh manajemen puncak. Dijaman teknologi informasi ini,

informasi biaya tidak lagi hanya terbatas pada informasi keuangan namun mencakup berbagai

informasi operasi yang dapat dimanfaatkan oleh seluruh personel perusahaan, termasuk

karyawan . Perkembangan sistem komputer hampir menghapuskan pembukuan secara manual

dalam akuntansi biaya, sehingga menimbulkan penekanan yang meningkat pada pengendalian

biaya. Akuntansi biaya telah menjadi kebutuhan nyata dalam semua organisasi. Akuntansi biaya

dalam lingkungan tradisional memerlukan lebih banyak lagi pekerjaan untuk menelusuri biaya

dibanding dengan sistem yang berkembang sekarang ini, akuntansi biaya telah menjadi lebih

canggih dalam menentukan biaya tersebut. Dalam lingkungan manufaktur yang semakin maju,

informasi yang dibutuhkan manajemen adalah informasi yang sesuai dengan kondisi yang

dihadapi, sehingga setiap keputusan yang diambil akurat dan relevan. Akuntansi yang diterapkan

pada lingkungan manufaktur pada saat sekarang ini terbagi dua yaitu: Akuntansi Biaya

Tradisional dan Akuntansi Biaya Kontemporer. Akuntansi biaya tradisional mengasumsikan

semua biaya yang dikeluarkan suatu pabrik dalam menghasilkan suatu produk diklasifikasikan

atas: biaya bahan baku, biaya tenaga keja langsung, dan biaya overhead pabrik. Biaya bahan

baku dan biaya tenaga kerja langsung merupakan biaya yang langsung digunakan dalam proses

produksi, serta dapat diidentifikasikan pada masing-masing unit output yang dihasilkan dan

bersifat variable. Dimana, akan mengalami perubahan sesuai dengan perubahan yang terjadi

dalam proses produksi, sedangkan BOP adalah biaya produksi yang tidak secara langsung

digunakan dalam proses produksi. BOP terdiri dari banyak unsur-unsur biaya yaitu: biaya

variable, biaya semi variable, dan biaya semi variable. Penentuan harga pokok produksi

berkaitan dengan pengolahan data biaya untuk menghasilkan suatu produk. Dalam perusahaan

manufaktur terdapat department yang menangani proses produksi. Department adalah suatu

bagian fungsional yang besar didalam sebuah pabrik, dimana proses produksi yang berhubungan

dilaksanakan. Suatu perusahaan dalam menetapkan harga jual terlrbih dahulu harus menetapkan


harga pokok produksi. Perhitungan harga pokok produksi pada akuntansi biaya tdapat digunakan

dua cara yaitu dengan menggunakan metode full costing dan metode variable costing .

Sehubungan dengan latar belakang masalah diatas maka permasalahan yang akan dibahas yaitu

bagaimana perhitungan harga pokok produksi dengan penggunaan metode variabel costing.

2. TEORI

2.1 KLASIFIKASI BIAYA

Menurut Supriyono (1999:18), biaya digolongkan menjadi beberapa macam yaitu :

1. Penggolongan biaya sesuai dengan fungsi pokok dari kegiatan/aktivitas perusahaan (cost

classified according to the function of bussiness activities). Fungsi pokok dari kegiatan

perusahaan-perusahaan dapat digolongkan ke dalam :

a. Fungsi produksi yaitu yang berhubungan dengan kegiatan pengolahan bahan baku

menjadi produk selesai yang siap untuk dijual.

b. Fungsi Pemasaran yaitu fungsi yang berhubungan dengan kegiatan penjualan yang siap

dijual dengan cara yang memuaskan pembeli dan dapat memperoleh laba sesuai yang

dinginkan perusahaan sampai dengan pengumpulan kas dari hasil penjualan.

c. Fungsi Administrasi dan umum adalah fungsi yang berhubungan dengan kegiatan

penentuan kebijaksanaan, pengarahan, dan pengawasan kegiatan perusahaan secara

keseluruhan agar dapat berhasil guna (efektif) dan berdaya guna dan (efesien).

d. Fungsi Keuangan (financial) yaitu fungsi yang berhubungan dengan kegiatan keuangan

atau penyediaan dana yang diperlukan oleh perusahaan. Atas dasar fungsi tersebut diatas

biaya dapat dikelompokkan menjadi :

e. Biaya Produksi yaitu semua biaya yang berhubungan dengan fungsi produksi atau

kegiatan pengolahan bahan baku menjadi produk selesai.

Biaya produksi ada 3 yaitu :

1) Biaya bahan baku

Biaya bahan baku adalah harga perolehan dari bahan baku yang dipakai didalam

pengolahan produk..

2) Biaya tenaga kerja langsung


Biaya tenaga kerja langsung adalah balas jasa yang diberikan kepada karyawan

pabrik yang manfaatnya dapat diidentifikasikan atau diikuti jejaknya pada produk

tertentu yang dihasilkan perusahaan.

3) Biaya Overhead Pabrik

Biaya overhead pabrik adalah biaya produksi selain biaya bahan baku dan biaya

tenaga kerja langsung.

Biaya overhead pabrik menurut Carter dan Usry(2002;411) yang diterjemahkan oleh

Krista,biaya overhead pabrik adalah bahan baku tidak langsung,tenaga kerja tidak

langsung dan semua biaya pabrik lainnya yang tidak dapat secara nyaman

didefenisikan atau dibebankan langsung ke pesanan,produk,atau objek biaya lain

yang spesifik

3.1 Penggolongan BOP:

Biaya overhead pabrik berdasarkan perilakunya terhadap perubahan volume produksi

dibedakan menjadi 3 kategori yaitu :

1.BOP Variable

Adalah biaya overhead pabrik yang totalnya mengalami perubahan secara

proporsional sesuai dengan perubahan volume produksi.

2.BOP Tetap

Adalah biaya overhead pabrik yang dalam kapasitas relevan,totalnya tetap konstan

meskipun volume produksi berubah-ubah.

3.BOP semi variabel

Adalah biaya overhead pabrik yang totalnya berubah secara tidak proporsional

dengan perubahan volume produksi.

3.2.Pembebanan BOP

Pembebanan biaya overhead pabrik berdasarkan tarif yang ditentukan dimuka

disebabkan oleh sifat biaya overhead pabrik yang antara lain sebagai berikut :

1 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang bersifat tetap sehingga jika

menggunakan biaya sesungguhnya maka pembebanan BOP per unit akan berfluktuasi

sesuai dengan fluktuasi volume produksi setiap periode.

2 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang frekuensi terjadinya tidak merata setiap

bulan sehingga jika menggunakan biaya sesungguhnya maka harga pokok produk


akan dibebani biaya overhead yang lebih besar pada saat terjadinya biaya overhead

dan sebaliknya dibebani biaya overhead yang lebih kecil pada saat tidak terjadi

pengeluaran biaya overhead.misalnya biaya reparasi kerusakan mesin pabrik.

3 Ada sebagian biaya overhead pabrik yang jumlanya dapat diketahui pada saat

tertentu.Jika menggunakan biaya sesungguhnya maka suatu produk pesanan yang

telah selesai pada pertengahan tidak dapat dihitung harga pokoknya sampai saat

diketahuinya jumlah biaya overhead pabrik sesungguhnya.

3.3.Tahap Pembebanan BOP

Tahap-tahap yang dilakukan dalam penentuan jumlah biaya overhead pabrik yang

dibebankan kepada produk adalah sebagai berikut :

1.Penyusunan anggaran BOP perdepartemen (departemen produksi dan departemen

pembantu)

Langkah-langkah yang diperlukan dalam penyusunan anggaran BOP perdepartemen

meliputi 3 tahap yaitu :

a. Penaksiran jumlah anggaran BOP langsung dan BOP tidak langsung departemen

b. Distribusi anggaran BOP tidak langsung departemen ke departemen yang

menikmati manfaatnya

c. Penentuan anggaran BOP perdepartemen.

2.Alokasi anggaran BOP departemen pembantu ke departemen produksi

Metode alokasi yang umumnya digunakan untuk mengalokasikan anggaran BOP

departemen pembantu ke departemen produksi adalah sebagai berikut :

a. Metode alokasi langsung

Menurut metode alokasi langsung anggaran BOP departemen pembantu dialokasikan

langsung ke departemen produksi yang menikmatinya.

b. Metode alokasi tidak langsung (bertahap)

Menurut metode alokasi bertahap anggaran BOP departemen pembantu dialokasikan

secara bertahap ke departemen produksi.

3.Perhitungan tarif BOP

Setelah proses alokasi anggaran BOP di departemen pembantu ke departemen

produksi selesai dilakukan ,langkah selanjutnya adalah perhitungan tarif BOP untuk


setiap departemen produksi.Tarif BOP dihitung dengan menggunakan rumus sebagai

berikut :

Tarif BOP total = Anggaran BOP total

Ukuran kapasitas

4.Pembebanan BOP dengan tarif yang ditentukan dimuka

Langkah pada tahap ini adalah membebankan tarif BOP tersebut kepada produk.

Jurnal :

Barang dalam proses-BOP xxxx

BOP dibebankan xxxx

2.2 METODE PENENTUAN HARGA POKOK PRODUKSI

Full costing merupakan metode penentuan harga pokok produksi yang memperhitungkan

semua unsur biaya produksi ke dalam harga pokok produksi, yang terdiri dari biaya bahan baku,

biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik, baik yang bersifat variabel maupun

tetap. Dengan demikian harga pokok produksi menurut metode full costing terdiri dari unsur

biaya produksi berikut ini :

Tabel 1 . Perhitungan Harga Produksi dengan Metode Full Costing

Biaya bahan baku xxx

Biaya tenaga kerja langsung xxx

Biaya overhead pabrik variable xxx

Biaya overhead pabrik tetap xxx (+)

Harga pokok produksi xxx

Sumber : Mulyadi (2005 : 18)

Harga pokok produk terdiri dari unsur harga pokok produksi (biaya bahan baku, biaya

tenaga kerja langsung, biaya overhead pabrik variable dan biaya overhead pabrik tetap) ditambah

dengan biaya nonproduksi.


2.3 VARIABLE COSTING

Variable costing merupakan metode penetuan harga pokok produksi yang hanya

memperhitungkan biaya produksi yang bersifatvariable ke dalam harga pokok produksi, yang

terdiri dari biaya bahan baku, biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik variable.

Dengan demikian harga pokok produksi menurut metode variable costing terdiri dari unsur biaya

produksi berikut ini:

Tabel 2 . Perhitungan Harga Pokok Produksi dengan Metode Variable Costing

Biaya bahan baku xxx

Biaya tenaga kerja langsung xxx

Biaya overhead pabrik variable xxx

Harga pokok produksi xxx

Sumber : Mulyadi (2005 ; 20)

Harga pokok produk yang dihitung dengan variable costing terdiri dari unsur harga pokok

produksi (biaya bahan baku, biaya tenaga kerja langsung dan biaya overhead pabrik variable)


3.1 PEMBAGIAN BIAYA BERDASARKAN BIAYA UTAMA

Berikut ini disajikan data biaya bahan baku utama PT. jaya Sentrikon Indonesia tahun

2007 sebagai berikut:

a. Biaya bahan baku utama

Berikut ini akan disajikan data biaya bahan baku utama dalam proses pembuatan tiang

pancang beton.

Tabel 3 Data Biaya Bahan Baku Utama Tiang Pancang Beton

Tahun 2007 ( dalam Rp )

Pasir

Semen

Batu pecah

1.100.000.000

7.911.200.000

2.703.800.000


PC Wire

Iron Wire

Joint

Plate Band

Shoe Pencil

Besi beton

2.393.600.000

1.415.700.000

633.600.000

165.000.000

12.100.000

330.000.000

Total Bahan Baku Utama 16.665.000.000


Berdasarkan tabel 3 diatas, dapat dijelaskan bahwa biaya bahan baku utama yang

dikeluarkan perusahaan tahun 2007 adalah sebesar Rp 16 665.000.000,- dimana biaya Pasir

sebesar Rp 1.100.000.000, biaya Semen sebesar Rp 7.911.200.000, biaya Batu Pecah sebesar Rp

2.703.600.000, biaya PC Wire Rp 2.393.600.000, biaya Iron Wire sebesar Rp 1.415.700.000,

biaya Joint sebesar Rp 633.600.000, biaya Plate Band sebesar Rp 165.000.000, biaya Shoe

Pencil sebesar Rp 12.100.000, biaya Besi Beton sebesar Rp 330.000.000.

b. Biaya Tenaga Kerja langsung

Berikut ini akan disajikan data biaya tenaga kerja dalam proses pembuatan tiang pancang

beton.

Tabel 4. Data Biaya Tenaga Kerja Langsung Tiang Pancang Beton


Biaya gaji selain bagian umum

Tunj.selain bagian umum

Biaya bagian logistik

Upah borongan produksi

Upah lainya

BTL-Labor

BTL-Uang Trip

BTL-Lainya

2.156.000.000

66.000.000

50.600.000

2.024.000.000

198.000.000

330.000.000

16.500.000

462.000.000


Total Biaya Tenaga Kerja Langsung 5.303.100.000


Dari tabel 4 diatas diketahui data biaya tenaga kerja sebesar Rp 5.633.100.000,- yang

merupakan bagian dari biaya utama dalam pembuatan tiang pancang beton.dimana Biaya Gaji

selain Bagian umum sebesar Rp 2.156.000.000, biaya Tunjangan Selain Bagian Umum sebesar

Rp 66.000.000, biaya Bagian Logistic sebesar Rp 50.600.000, Upah Borongan produksi Sebesar

Rp 2.024.000.000, Upah Lainnya Sebesar Rp 198.000.000, BTL-Labor sebesar Rp 330.000.000,

BTL-Uang Trip sebesar Rp 16.500.000, BTL-Lainnya sebesar Rp 462.000.000.

c. Pengalokasian Biaya Semi Variabel menjadi BOP variabel dan BOP tetap

Berikut ini akan disajikan data biaya Semi Variabel yang ada dalam proses pembuatan

tiang pancang beton.

Tabel 5 . Data Biaya Semi Variabel Tiang Pancang Beton


Biaya reparasi dan pemeliharaan

Biaya listrik

541.200.000

59.400.000

Sumber : Diolah Sendiri

Untuk pemisahan biaya semi variable (biaya reparasi dan pemeliharaan mesin dan biaya

listrik) menjadi biaya tetap dan variabel dengan menggunakan metode kuadrat terkecil

Metode ini menganggap bahwa hubungan antara biaya dengan volume kegiatan

berbentuk hubungan garis lurus dengan persamaan regresi y = a +bx, dimana y merupakan

variabel tidak bebas (dependent variable) yaitu variabel yang perubahannya ditentukan oleh

perubahan pada variabel x yang merupakan variabel bebas (independent variable). Variabel y

menunjukkan biaya dan variabel x menunjukkan volume kegiatan.

Dalam persamaan tersebut a menujukkan unsur biaya tetap dalam y sedangkan b

menunjukkan unsur biaya variabel. Rumus dari perhitungan tersebut adalah :

b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y

n x ∑X² - (∑X)²

a = ∑Y – b x ∑X

n.


1. Biaya reparasi dan pemeliharaan mesin

Berikut ini data kegiatan dan biaya reparasi dan pemeliharaan mesin tahun 2007 :

Tabel 6. PT. Jaya Sentrikon Indonesia

Perhitungan Untuk Metode Kuadrat Terkecil Tahun 2007

Bulan Biaya reparasi dan

pemeliharaan (Rp

1.000.000) Y

Jam mesin

(X)

XY X²

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

Desember

42,1

44

43

39

53

49

45

32,1

47

45

41

51

300

320

310

290

400

360

330

300

350

330

295

375

12.630

14.080

13.330

11.310

21.200

17.640

14.850

12.630

16.450

14.850

12.095

19.125

90.000

102.400

96.100

84.100

160.000

129.600

108.900

90.000

122.500

108.900

87.025

140.625

541,2 3.960 180.190 1.320.150

n = 12 ∑Y ∑X ∑XY ∑X²


Rumus :

b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y

n x ∑X² - (∑X)²

a = ∑Y – b x ∑X

n

Maka :

b = 12 x 180.190 – 3.960 x 541,2

12 x 1.320.150 – (3.960)²

= 0,119


a = 541,2 – 0,119 x 3.960

12

= 5,83

Maka :

b = 0,119 x Rp 1.000.000 = Rp 119.000 per jam mesin

a = 5,83 x 1.000.000 =Rp 5.830.000 perbulan

Persamaan regresinya adalah :

Y = a + bx

Y = 5.830.000 + 119.000(x)

Jadi biaya reparasi dan pemeliharaan mesinl tahun 2007 adalah :

Biaya variabel = b x ∑X

= Rp 119.000 x 3.960 = Rp 471.240.000

Biaya tetap = n x a

= 12 x Rp 5.830.000 = Rp 69.960.000

Maka total biaya listri adalah Rp 471.240.000 + Rp 69.960.000 = Rp 541.200.000

2. Biaya Listrik


Perhitungan Untuk Metode Kuadrat Terkecil Tahun 2007

Bulan Biaya reparasi dan

pemeliharaan Y

Kwh

(X)

XY X²

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

4,65

4,85

4,75

4,35

5,75

5,35

4,95

4,65

5,15

6.300

6.500

6.400

6.200

7.300

6.900

6.600

6.300

6.800

29.295

31.525

30.400

26.970

41.975

36.915

32.670

29.295

35.020

39.690.000

42.250.000

38.440.000

53.290.000

43.560.000

47.610.000

43.560.000

39.690.000

46.240.000


Oktober

November

Desember

4,95

4,45

5,55

6.600

6.250

7.050

32.670

27.812,5

39.127,5

43.560.000

39.062.500

49.702.500

59,4 79.200 393.675 524.555.000

n = 12 ∑Y ∑X ∑XY ∑X²


Rumus :

b = n x ∑XY - ∑X x ∑Y

n x ∑X² - (∑X)²

a = ∑Y – b x ∑X

n

Maka :

b = 12 x 393.675 – 79.200 x 59,4

12 x 524.055.000– (72.000)²

= 0,00012

a = 59,4 – 0,00012 x 79.200

12

= 4,158

Maka :

b = 0,00012 x Rp 1.000.000 = Rp 120 per kwh

a = 4,158 x 1.000.000 =Rp 4.158.000 perbulan

Persamaan regresinya adalah :

Y = a + bx

Y = 4.158.000 + 120 (x)

Jadi biaya listrik tahun 2007 adalah :

Biaya variabel = b x ∑X

= Rp 120x 79.200 = Rp 9.504.000

Biaya tetap = n x a

= 12 x Rp 3.780.000 = Rp 49.896.000

Maka total biaya listrik untuk tahun 2007 adalah :


Rp 9.504.000 + Rp 49.896.000 = Rp 59.400.000

3. Pemisahan Biaya Ovehead Pabrik Menjadi Biaya Variabel Dan Biaya Tetap

Berikut ini akan disajikan pemisahan biaya overhead atas biaya tetap dan biaya variabel

4. Biaya Overhead Variabel

Berikut ini akan disajikan data biaya overhead Variabel yang ada dalam proses

pembuatan tiang pancang beton.


Biaya overhead variabel Tiang Pancang Beton Tahun 2007 (Dalam Rp)

Bahan baku pembantu:

-Remoulding oil/linier seven

-Minyak solar

-Olie

-Kawat las

-Bendrat

-Cat platon kuning

-Balok kayu

-Asesoris

-Sarung tangan

-Lain-lain2

BTK tidak langsung:

Biaya perjalanan dinas

Biaya pengobatan


Biaya listrik

157.520.000

3.317.600.000

198.000.000

69.300.000

214.940.000

13.860.000

66.660.000

9.680.000

5.940.000

189.200.000

198.000.000

44.000.000

471.240.000

9.504.000

Total 4.965.444.000


Dari tabel 8 diatas diketahui biaya overhead variabel yang dibebankan dalam pembuatan

tiang pancang beton sebesar Rp 4.965.444.000,- yang mana terdiri atas biaya Remoulding

oil/linier seven sebesar Rp 157.520.000,- biaya Minyak solar sebesar Rp 3.317.600.000,- biaya

Olie sebesar Rp 198.000.000,- biaya Kawat las sebesar Rp 69.300.000,- biaya Bendrat sebesar

Rp 214.940.000,- biaya Cat Platon Kuning sebesar Rp 13.860.000,- biaya Balok kayu sebesar Rp


66.660.000,- biaya Asesoris sebesar Rp 9.680.000,- biaya Sarung tangan sebesar Rp 5.940.000,-

biaya Lain-lain2 sebesar Rp 189.200.000,- biaya perjalanan dinas sebesar Rp 198.000.000,-

biaya pengobatan sebesar Rp 44.000.000,- biaya reparasi dan pemeliharaan sebesar Rp

471.240.000,- biaya listrik sebesar Rp 9.504.000.

5. Biaya Overhead Tetap

Berikut ini akan disajikan data biaya overhead tetap yang ada dalam proses pembuatan

tiang pancang beton.


Biaya Overhead Tetap Tiang Pancang Beton Tahun 2007 (Dalam Rp)


Biaya penyusutan

Biaya listrik

Biaya Astek Dan Askes

69.960.000

1.452.000.000

49.896.000

88.000.000

Total 1.659.856.000


Dari tabel 9 diatas diketahui biaya overhead tetap yang dibebankan dalam pembuatan tiang

pancang beton sebesar 1.659.856.000,- dengan total biaya reparasi dan pemeliharaan sebesar Rp

69.960.000,- biaya penyusutan sebesar Rp 1.452.000.000,- dan biaya listrik sebesar Rp

49.896.000,- Biaya Astek Dan Askes sebesar Rp88.000.000.-\

3.2 ANALISIS PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI PADA PT. JAYA

SENTRIKON INDONESIA

Berikut ini akan disajikan perhitungan harga pokok produksi dalam proses pembuatan

tiang pancang beton pada PT. Jaya Sentrikon Indonesia Th 2007.

a. Analisis Perhitungan Harga Pokok Produksi Dengan Metode Full Costing

Dalam menghitung harga pokok produksi ini, PT. Jaya Sentrikon Indonesia

menggabungkan biaya variabel dan biaya tetap tanpa mempertimbangkan faktor perilaku biaya.,

pihak perusahaan mengelompokkan semua biaya kedalam biaya umum pabrik tanpa memisahkan

biaya berdasarkan jenis biaya-biaya tersebut. Hal ini memungkinkan unit-unit produksi yang


dikenakan biaya tidak sesuai untuk dimasukkan ke laporan laba rugi bertipe kontribusi . Dari

data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produksi tiang pancang beton sebagai berikut:

Dari data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produk dengan metode full costing

sebagai berikut :

Tabel 10. PT. Jaya Sentrikon Indonesia Perhitungan Harga Pokok

Produksi Tiang Pancang Beton Metode Full Costing Tahun 2007 ( dalam Rp )

Biaya Bahan Baku Utama Rp 16.665.000.000

Biaya Tenaga Kerja Langsung 5.633.100.000

Biaya Overhead :

-Biaya Over Head Tetap 1.659.856.000

-Biaya Overhead Variabel 4.965.444.000

Harga Pokok Produksi Rp 28.593.400.000

Sumber : Diolah sendiri

Berdasarkan tabel 10 diatas perhitungan harga pokok produksi pada PT. jaya Sentrikon

Indonesia cendrung mengarah pada metode full costing. Hal itu terlihat dari tidak adanya

pemisahan biaya overhead pabrik tetap dengan biaya overhead pabrik variabel. Dalam

perhitungan harga pokok produksi perusahaan, baik biaya overhead pabrik yang berperilaku

tetap maupun variabel dibebankan kepada produk yang diproduksi atas dasar biaya overhead

yang sebenarnya. Oleh karena itu, biaya overhead pabrik tetap akan melekat pada harga pokok

persediaan produk dalam proses dan persediaan produk jadi yang belum laku dijual dan baru

dianggap sebagai biaya atau unsur harga pokok penjualan apabila produk tersebut telah terjual.

Besarnya harga pokok per unit produk cendrung tinggi. Hal itu terlihat dari perhitungan

harga pokok per ton tiang pancang beton yang dihasilkan dengan produksi 32.000/ton untuk

tahun 2007 adalah sebagai berikut:

Harga pokok produksi

Produksi tahun 2007

Rp 28.593.400.000

32000 ton

= Rp 893.543,3 per ton


Dari nilai diatas dapat diketahui bahwa besarnya harga pokok yang dibebani pada

tiap ton tiang pancang beton sangatlah besar yaitu sebesar Rp 893.543,3,- per ton karena biaya

overhead pabrik dan biaya overhead variabel ikut melekat pada biaya produksi.

Atas dasar penentuan biaya produksi dengan metode full costing tersebut yang digunakan

oleh PT. Jaya Sentrikon Indonesia terdapat suatu keterbatasan bagi manajer dalam menentukan

harga jual produk, dimana tidak tersedianya perilaku biaya yang benar-benar mempengaruhi

terhadap produksi. Metode tersebut dipandang terbatas dan sering kali tidak banyak membantu

dan bahkan memberikan gambaran membingungkan.

Untuk menjawab keterbatasan terhadap metode full costing tersebut dalam perencanaan

dan pengambilan keputusan dapat dilakukan perbandingan metode full costing dengan metode

lainya yaitu metode variable costing.

b. Analisis Perhitungan Harga Pokok Produksi Dengan Metode Variabel Costing

Dalam menghitung harga pokok produksi dengan menggunakan metode variabel costing

ini biaya yang digunakan dalam proses produksi hanya biaya bahan baku, biaya tenaga kerja

langsung dan biaya overhead variabel.

Dari data biaya diatas, dapat dihitung harga pokok produksi tiang pancang beton sebagai

berikut:

Tabel 11. PT. Jaya Sentrikon Indonesia Perhitungan Harga Pokok

Produksi Tiang Pancang Beton Metode Variable Costing Tahun 2007

( dalam Rp )

Biaya bahan baku 16.665.000.000

Biaya tenaga kerja langsung 5.303.100.000

Biaya overhead pabrik variabel 4.965.444.000

Harga pokok produk 26.933.544.000


Berdasarkan tabel perhitungan harga pokok produk diatas dengan metode variable

costing terlihat bahwa harga pokok produksi yang diakui adalah sebesar Rp.

26.933.544.000,- dimana dalam jumlah tersebut hanya terdiri dari biaya variabel dan biaya

operasional yang berkaitan dengan produk.


Sebagaimana yang dipaparkan pada laporan diatas bila dilihat dari harga pokok per ton

tiang yang dihasilkan adalah :

= Rp. 26.933.544.000

32.000 ton

=Rp 841.167,3 per ton.

Berdasarkan uraian diatas, harga pokok per ton tiang dengan metode variabel costing

diperoleh sebesar Rp 841.167,3 per ton. Harga ini lebih kecil dari harga pokok per ton tiang pada

PT.Jaya Sentrikon Indonesia yang cendrung menggabungkan seluruh biaya produksi tanpa

mempertimbangkan perilaku biayanya.

Harga pokok per ton pada metode full costing adalah Rp 893.543,3 per ton. Nilai harga

pokok per ton yang terlihat lebih rendah ini disebabkan karena metode variabel costing

memberlakukan biaya tetap sebagai biaya periode dan bukan sebagai unsur harga pokok produk,

sehingga biaya overhead pabrik tetap dibebankan sebagai dalam periode terjadinya. Maka biaya

overhead pabrik tetap didalam metode ini tidak melekat pada persediaan produk yang belum laku

dijual, tapi langsung dianggap sebagai biaya dalam periode terjadinya.

Biaya-biaya produksi yang terdapat pada perusahaan diukur sesuai dengan aktifitasnya.

Biaya variabel biasanya terdiri dari biaya bahan baku langsung, tenaga kerja langsung dan

overhead variabel. Untuk biaya overhead variabel tetap yang berkaitan dengan kapasitas

produksi pabrik umumnya tidak dipengaruhi oleh unit produk yang diproduksi.

Oleh karena itu, biaya overhead tetap tidaklah diperlakukan sebagai biaya produk

melainkan sebagai biaya periode. Penentuan harga pokok produksi dengan metode variabel

costing ini dinilai lebih informatif dan lebih tepat digunakan oleh perusahaan karena metode ini

mampu menyajikan informasi biaya yang rinci sesuai klasifikasi dan perilaku biaya. Selain itu

metode ini lebih cocok digunakan oleh manager produksi sebagai alat perencanaan dan

pengambilan keputusan jangka pendek.

Maka dapat dilihat bahwa dalam perhitungan harga pokok produksi tiang pancang beton

dengan metode full costing yang diterapkan perusahaan dan dengan metode variable costing

diatas, terlihat bahwa dengan variable costing dalam menentukan harga pokok produksi lebih

kecil dibandingkan dengan metode full costing, karena dalam metode full costing tidak adanya

pemisahan biaya berdasarkan perilaku biaya seperti yang terdapat pada metode variable costing.


Maka dengan harga jual yang sama perusahaan akan mendapatkan keuntungan atau laba yang

lebih besar dari pada menggunakan metode full costing.

c. Analisa Perbandingan Metode Full Costing Dengan Variabel Costing Dalam

Menentukan Harga Pokok Produksi

Berikut ini adalah perbandingan hasil perhitungan harga pokok produksi antara metode

variabel costing dengan full costing pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia

Tabel 12 Analisa Perbandingan Antara Harga Pokok Full Costing

Dengan Variabel costing PT. Jaya Sentrikon Indonesia Tahun 2007 ( dalam Rp)

keterangan Metode full costing Metode variable

costing

Biaya bahan baku 16.665.000.000 16.665.000.000

Biaya tenaga kerja 5.303.100.000 5.303.100.000

Biaya umum pabrik:

- tetap 1.659.856.000 -

- variabel 4.965.444.000 4.965.444.000

Harga pokok produksi 28.593.400.000 26.933.544.000

Harga pokok per ton tiang 893.543,3 per ton 841.167,3 per ton

Sumber : Diolah sendiri

Dari tabel 12 diatas terlihat bahwa perhitungan harga pokok produksi dengan metode full

costing sebesar Rp 28.593.400.000,- dengan harga Rp 893.543,3,- per ton, lebih besar dari

variabel costing sebesar Rp 26.933.544.000,- dengan harga Rp 841.167,3 per ton. Perbedaan itu

terjadi karena dengan metode full costing tidak adanya pemisahan perilaku atas biaya sepeti pada

metode variabel costing. Maksudnya biaya- biaya disajikan jelas, sesuai dengan klasifikasi biaya

yang dikelompokan sesuai dengan aktifitas atau perilaku biaya.

4. KESIMPULAN

Berdasarkan uraian sebelumnya, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagi berikut:

1. PT. Jaya Sentrikon Indonesia adalah sebuah perusahaan industri yang bergerak dalam

produksi tiang pancang beton.


2. PT. Jaya Sentrikon Indonesia dalam menentukan harga pokok produksi adalah dengan

menggabungkan semua biaya produksi tanpa mempertimbangkan perilaku biaya baik

biaya tetap maupun biaya variabel, sehingga informasi biaya yang disajikan tidak

informatif dan kurang rinci.

3. Penentuan harga pokok produksi dengan menggabungkan biaya tetap dan biaya variabel

pada PT.Jaya Sentrikon Indonesia memungkinkan informasi yang diperoleh manajemen

sebagai dasar dalam pengambilan keputusan jangka pendek tidak dapat terpenuhi seperti:

penentuan harga jual jangka pendek, keputusan membeli atau membuat sendiri dan

penetapan harga untuk pesanan khusus.

4. Berdasarkan uraian yang dilakukan sebelumnya, dapat diketahui bahwa harga pokok

produksi pada PT. .Jaya Sentrikon Indonesia sebesar Rp 28.593.400.000,- dengan per ton

tiang Rp 893.543,3,- per ton sedangkan dengan metode variabel costing yang penulis

analisis, diperoleh harga pokok produksi sebesar Rp 26.933.544.000,- dengan harga per

ton tiang Rp 841.167,3 per ton. Ini berarti harga pokok produksi dengan metode variabel

costing lebih rendah debanding penetuan harga pokok produksi pada perusahaan, karena

dalam metode variabel costing ini biaya yang berperilaku tetap dikumpulkan dan disajikan

secara terpisah dalam laporan laba rugi sebagai pengurang terhadap laba kontribusi.

Begitu juga biaya yang berperilaku variabel disajikan secara terpisah dari biaya produksi.

DAFTAR PUSTKA

Hartanto, D, 1999. Akuntansi Biaya, pengumpulan & Penentuan Harga Pokok, Yogyakarta:

FE Universitas Gajah Mada.

Blocher, Edwart J.,dkk. 2000. Manajemen Biaya I. Edisi Bahasa Indonesia penterjemah Dra. A.

Susty Ambarriani.Jakarta:Salemba Empat

Carter, Usry. 2005. Akuntansi Biaya. Edisi 13. Buku 1. Penerjemah Krista SE, Akt. Jakarta:

Salemba Empat

Hansen/Mowen. 1999. Akuntansi Manajemen. Penterjemah Ancella A. Hermawan. Jakarta:

Erlangga

Hasibuan, Malayu SP. 2003. Organisasi dan Motivasi, Jakarta: PT. Bumi Aksara.


Mardiasmo, 2004. Akuntansi Biaya Penentuan Harga Pokok Produksi, Yogyakarta: Andi

Offset.

Mulyadi, 1999. Akuntansi Biaya, Penentuan Harga Pokok & Pengendalian Biaya,

Yogyakarta: BPFE Universitas Gajah Mada.

Mulyadi, 1999. Akuntansi Biaya, Edisi kelima, Aditya Media

Mulyadi, 2001. Akuntansi Manajemen, edisi ketiga, Yogyakarta: Salemba Empat.

Mulyadi, 2005. Akuntansi Biaya, edisi kelima, Yogyakarta: Akademi Manajemen Perusahaan

YKPN UGM.

Samryl, LM, 2001. Akuntansi Manajerial, Jakarta: Raja Grafindo Perkasa.

Supriono, 2000. Akuntansi Biaya Pengendalian & Pembuatan Keputusan, Yogyakarta:

BPFE UGM

Usry, Carter, 2000. Akuntansi Biaya, edisi ketiga belas, Jakarta: Salemba Empat.

Jurnal Upi Yptk

Documents

Transcript of Jurnal Upi Yptk