BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Hotel

Hotel adalah usaha yang menggunakan suatu bangunan yang khusus disediakan,

dimana setiap orang dapat menginap, makan serta memperoleh pelayanan dan fasilitas

lainnya dengan melakukan pembayaran (BPS Propinsi Sultra, 2011). Hotel menyediakan

serangkaian properti yang digunakan oleh setiap orang yang menginap dan pada saat

yang sama akan memberikan keuntungan untuk pemilik hotel. Fungsi utama dari sebuah

hotel yaitu menyediakan akomodasi penginapan. Sebuah hotel besar dikelola oleh

pengelola umum dan komite pelaksana yang terdiri dari pelaksana penting yang

mengepalai departmen utama. Pelaksana penting tersebut terdiri dari divisi direktur

kamar, makanan dan minuman, pemasaran dan penjualan, sumber daya manusia,

akuntan atau pengawasan dan teknisi atau fasilitas (Walker, 2010:122).

Hotel dapat diklasifikasikan menurut lokasi, harga dan jenis layanan yang

ditawarkan. Hal ini memungkinkan para tamu dapat membuat seleksi sesuai kriteria

pribadi. Hotel yang berada di tengah kota, memenuhi kebutuhan orang-orang yang

melakukan perjalanan untuk alasan bisnis maupun berlibur. Hotel yang berada di tengah

kota memberikan penawaran yaitu hotel dengan kelas mewah, skala menengah, bisnis,

ekonomi. Hotel yang berada di bandara merupakan salah satu klasifikasi yang

memberikan kemudahan bagi para tamu dalam menyeleksi hotel. Hal ini mempermudah

para tamu yang tiba di bandara dan berangkat dari bandara. Boutique hotels menawarkan

pengalaman menginap yang berbeda dengan hotel besar lainnya. Boutique hotels

memiliki arsitektur unik, gaya, ukuran dan dekorasi yang berbeda. Hotel konvensi

menyediakan fasilitas dan memenuhi kebutuhan kelompok untuk menghadiri dan

7

8

mengadakan konvensi. Terlepas dari segmen pasar, hotel konvensi juga menarik para

wisatawan musiman. Hotel konvensi memiliki banyak tempat serba guna di dalam

maupun di sekitar komplek hotel (Walker, 2010:100).

2.2. Regresi Linier Ganda

Regresi linier ganda menggambarkan hubungan antara satu variabel dependen

dengan variabel penjelas sebanyak k ( and , 2012). Dalam

regresi linier ganda, nilai dari variabel dependen untuk n pengamatan dengan

variabel penjelas dapat ditulis seperti persamaan (2.1) (Hayter, 2012: 608).

(2.1)

Keterangan :

yi = variabel dependen pada pengamatan ke-i (i = 1, 2, ... , n)

0 = konstanta

k = koefisien regresi ke – ( = 1,2, … , p)

xik = variabel penjelas ke- pada pengamatan ke-i (i = 1, 2, ... , n)

= residual yang diasumsikan homoskedastisitas, tidak terdapat autokorelasi, dan

berdistribusi normal dengan mean nol dan variance .

Persamaan (2.1) di estimasi menggunakan model pada persamaan (2.2).

(2.2)

9

Uji signifikansi parameter regresi dilakukan dengan 2 cara, yaitu uji serentak dan

uji parsial.

1. Uji Serentak

Hipotesis yang digunakan dalam uji serentak sebagai berikut:

H0 : 1 = 2 = ... = k = 0

H1 : paling tidak ada satu

Persamaan (2.3) merupakan statistik uji serentak.

(2.3)

Pengambilan keputusan adalah apabila Fhitung F (k, n-k-1) dengan k adalah

parameter maka H0 ditolak pada tingkat signifikansi . Artinya paling sedikit ada satu k

yang tidak sama dengan nol. Pengambilan keputusan juga dapat melalui p-value dimana

H0 ditolak jika p-value < α.

Tabel 2.1 Analysis Of Variance (ANOVA)

Sumber Degrees of freedom

(Df)

Sum of

Square

Mean

Square

F-Statistic p-value

Regresi k SSR MSR MSR/MSE P(Fk,n−k−1 > F)

Residual n-k-1 SSE MSE

Total n-1 SST

(2.5)

(2.6)

10

(2.7)

(2.8)

(2.9)

p-value yang kecil dalam Tabel 2.1 menunjukkan bahwa variabel dependen

berhubungan dengan setidaknya satu dari variabel penjelas (Hayter, 2012:612).

Persamaan (2.9) menunjukkan nilai proporsi variance variabel dependen yang dapat

dijelaskan oleh variabel penjelasnya (Hill, Griffths and Lim, 2011:137).

11

2. Uji Parsial

Uji parsial bertujuan untuk mengetahui apakah parameter tersebut telah

signifikan atau tidak. Hipotesis yang digunakan untuk uji parsial adalah sebagai berikut:

H0 : k = 0

H1 : k 0

Persamaan (2.4) merupakan statistik uji parsial.

(2.4)

Pengambilan keputusannya yaitu apabila |thitung| t(1-/2,n-k) atau p value < α maka

H0 ditolak pada tingkat signifikansi , artinya ada pengaruh terhadap model.

2.3. Uji Asumsi Klasik

Dalam model regresi ganda, terdapat asumsi klasik yang diperlukan untuk

mendapatkan estimator Ordinary Least Squared (OLS) yang bersifat Best Linear

Unbiased Estimator (BLUE). Dalam uji asumsi klasik, terdapat empat uji yang harus

terpenuhi yaitu uji normalitas residual, uji autokorelasi residual, uji heteroskedatisitas

residual dan uji multikolinearitas (Rosadi, 2011:71-75).

2.3.1. Uji Normalitas Residual

Uji normalitas residual dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi,

variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Uji statistik yang

digunakan untuk menguji normalitas residual adalah dengan uji statistik non-parametrik

Kolmogorov-Smirnov (Priantinah dan kusuma, 2012). Hipotesis yang digunakan adalah:

12

H0 : Residual berdistribusi Normal

H1 : Residual tidak berdistribusi Normal

Statistik uji yang digunakan yaitu (Hyter, 2012:717):

(2.10)

dan (2.11)

Pengambilan keputusan adalah H0 ditolak jika dimana q adalah nilai

berdasarkan Tabel Kolmogorov Smirnov. Selain itu juga dapat melalui p-value, dimana

H0 ditolak jika p-value kurang dari α.

2.3.2. Uji Heteroskedastisitas Residual

Uji heterokedastisitas residual bertujuan untuk menguji apakah model regresi

terjadi kesamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.

Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi

heteroskedastisitas. Hipotesis yang digunakan adalah:

H0 : residual variance konstan (homoskedastisitas)

H1 : residual variance berubah-ubah (heteroskedastisitas)

Untuk menguji heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan menggunakan uji

Breusch-Pagan (BP) (Rosadi, 2011:73). Statistik uji yang digunakan yaitu:

(2.12)

13

Statistik BP berdistribusi dengan derajat bebas k yang merupakan banyaknya

variabel penjelas, tidak termasuk konstanta.

Pengambilan keputusan adalah H0 ditolak jika dimana adalah nilai

berdasarkan tabel chi-square. Selain itu juga dapat melalui p-value, dimana H0 ditolak

jika p-value kurang dari α.

14

2.3.3. Uji Autokorelasi Residual

Uji autokorelasi residual dilakukan untuk mengetahui residual bersifat

independen satu dengan yang lain. Pengujian yang dilakukan untuk menguji autokorelasi

dapat menggunakan uji Durbin-Watson. Hipotesis yang digunakan adalah:

H0 : Tidak autokorelasi residual pada variabel

H1 : Terdapat autokorelasi residual pada variabel

Statistik uji yang digunakan yaitu (Gujarati, 2003: 467):

(2.13)

Pengambilan keputusan jika atau tolak H0.

2.3.4. Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar

variabel penjelas pada model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi

korelasi diantara variabel penjelas. Untuk mengetahui suatu model terjadi

multikolinearitas, dapat digunakan matriks korelasi. Jika nilai korelasi antar variabel

penjelas ( ) melebihi 0,60 terdapat gejala multikolinieritas (Sunyoto, 2011:79).

Bentuk korelasi untuk matriks sebagai berikut:

15

Dimana dan

Selain itu, multikolinearitas juga dapat dilihat dari nilai tolerance atau l Variance

Inflation Factor (VIF). Untuk pengambilan keputusan dalam menentukan ada atau

tidaknya multikolinearitas yaitu dengan kriteria sebagai berikut:

1. Jika nilai VIF > 10 atau jika nilai tolerance < 0, 1 maka ada multikolinearitas dalam

model regresi.

2. Jika nilai VIF < 10 atau jika nilai tolerance > 0, 1 maka tidak ada multikolinearitas

dalam model regresi.

Nilai VIF diperoleh dari persamaan (2.14) sebagai berikut (Asadi, Raoufa dan Nassiri,

2012):

(2.14)

Dimana:

j adalah perwakilan dari variabel penjelas ke-j. adalah koefisien determinasi untuk

regresi yang dibentuk antara variabel ke-j (variabel penjelas) sebagai variabel dependen.

16

Ketika terdapat multikolinearitas, model regresi yang ditetapkan oleh metode OLS

memiliki koefisien variabel yang stabilitasnya rendah sehingga hasil estimasi yang

diperoleh tidak dapat digunakan dengan baik. Selain itu, kesimpulan yang diperoleh dari

model regresi tidak sesuai (Yang, Biyun, and Ju, 2008).

2.4. Best Subset Regression

Dalam pembuatan model regresi, tidak tertutup kemungkinan model awal yang

diperoleh masih kurang optimal. Alasan pertama adalah terjadinya overspecified, yaitu

terlalu banyak variabel yang dimasukan ke dalam model. Alasan kedua, model tidak

mengandung variabel yang tepat. Dan alasan ketiga, model tidak memiliki hubungan

matematis yang benar (Freund, Wilson, and Sa, 2006). Terdapat beberapa metode untuk

menyeleksi variabel penjelas yang layak masuk dalam model sehingga diperoleh model

terbaik. Salah satu diantaranya yaitu Best Subset Regression (Hanum, 2011).

Best Subset Regression mengidentifikasi model regresi terbaik yang dapat

dibentuk dengan variabel penjelas. Selain itu, Best Subset Regression digunakan untuk

mengklasifikasi model terbaik (Asadi, Raoufar and Nassiri, 2012). Metode ini

merupakan cara yang efisien untuk mengidentifikasi model dalam mengestimasi variabel

dependen dengan beberapa variabel penjelas (Nirmalraj dan Malliga, 2011). Best Subset

Regression memulai pemilihan dengan model yang paling sederhana yaitu dengan satu

variabel penjelas. Selanjutnya dilanjutkan dengan variabel penjelas lain satu per satu

sampai didapat model yang memenuhi kriteria terbaik.

2.5. Statistik C-p Mallow

Statistik C-p Mallow dikembangkan oleh Colin Mallows sebagai alat dalam

menentukan estimasi untuk pengunaan jumlah variabel penjelas regresi. Statistik C-p

Mallow membandingkan ketepatan dan bias dari model penuh dengan model subset

17

terbaik dari jumlah variabel penjelas. Sebuah model dengan terlalu banyak variabel

penjelas dapat menghasilkan model yang tidak tepat. Sedangkan untuk model dengan

satu variabel penjelas terlalu sedikit sehingga dapat menghasilkan estimasi bias

(Nirmalraj dan Malliga, 2011). Pada statistik C-p Mallow, model yang baik memiliki

nilai statistik C-p Mallow mendekati jumlah parameter. Selain itu, diketahui juga model

dengan nilai C-p Mallow yang kecil yang akan digunakan (Lindsey dan Sheather,

2010:650-669).

Untuk menilai kebaikan model, digunakan mean squared error (MSE) dengan

varian dan biasnya. Persamaan (2.15) merupakan statistik C-p Mallow yang disarankan

oleh Colin Mallow.

C-p = – (2.15)

Dimana:

MSE adalah rata-rata kuadrat residual untuk model penuh, SSE (p) adalah jumlah

kesalahan kuadrat untuk model bagian yang mengandung p variabel penjelas, n adalah

ukuran sampel.

2.6. Regresi Ridge

Regresi Ridge dapat digunakan untuk mengatasi korelasi yang tinggi antara

beberapa variabel penjelas. Regresi Ridge merupakan metode estimasi koefisien regresi

yang diperoleh melalui penambahan konstanta bias c pada diagonal . Nilai c untuk

koefisien regresi ridge diantara 0 hingga 1. Meskipun metode ini menghasilkan estimasi

koefisien regresi yang berbias, estimator ini bisa mendekati nilai parameter yang

sebenarnya (Ohyver, 2011). Pada regresi ridge, variabel x dan y merupakan matriks dari

18

koefisien regresi standardized (Freund, Wilson, and Sa, 2011:216). Persamaan (2.16)

merupakan model regresi koefisien yang telah di standardized. Nilai estimasi regresi

ridge dapat diperoleh dari persamaan (2.17).

(2.16)

(2.17)

Untuk memperoleh koefisien regresi standardized digunakan persamaan (2.18)

sampai persamaan (2.23) (Ryan, 1997:9:113).

= (2.18)

= (2.19)

= = (2.20)

Dimana

= (2.21)

= (2.22)

= (2.23)

19

Dimana:

= matriks korelasi, = vektor korelasi, c = nilai antara 0-1, I = matrixs identitas.

Umumnya sifat dari estimasi ridge memiliki variance yang minimum sehingga

diperoleh dari nilai VIF-nya yang merupakan diagonal utama dari matriks pada

persamaan (2.24) (Nanang, 2009). Pemilihan nilai VIF digunakan dengan memilih nilai

VIF yang mendekati nilai satu (Kutner, Nachtsheim, Neter, and Li, 2006:435).

(2.24)

Koefisien regresi , …, disebut dengan koefisien regresi

standardized. Pengembalian estimasi koefisien regresi ke dalam persamaan (2.1)

dilakukan dengan menggunakan hubungan dari persamaan (2.25) dan (2.26).

(2.25)

(2.26)

2.7. Bahasa Pemograman Java

Java dikembangkan oleh tim yang dipimpin oleh James Gosling di sun

Microsystem. Awalnya disebut Oak, yang dirancang pada tahun 1991 untuk digunakan

dalam chip tertanam dalam peralatan elektronik konsumen. Pada tahun 2005, berganti

nama java, itu didesain ulang untuk mengembangkan aplikasi internet (Liang, 2011:32).

Java adalah fitur lengkap yang pada umumnya merupakan bahasa pemrograman

yang bertujuan untuk digunakan dalam mengembangkan kuat aplikasi mission-critical.

20

Java layaknya C++ karena sama-sama bahasa pemrograman yang berorientasi objek

dimana pemrogramannya yang menggunakan kelas (class) untuk membentuk objek.

Java memungkinkan pengguna untuk mengembangkan dan menyebarkan aplikasi di

internet untuk server, komputer desktop dan perangkat genggam kecil.

Spesifikasi bahasa Java dan Java application program interface (API)

menjelaskan standar bahasa java. Spesifikasi bahasa java merupakan definisi teknis dari

bahasa yang mencakup sintaks dan semantik dari bahasa pemrograman java. Sedangkan

Java API berisi kelas standar dan antarmuka untuk mengembangkan program java

(Liang, 2011:34).

Desain API untuk java GUI pemrograman adalah contoh penerapan object

oriented principle yang sangat baik. Ketika java diperkenalkan, kelas GUI yang

tergabung dalam sebuah perpustakaan dikenal sebagai Abstract Windows Toolkit

(AWT). AWT digunakan secara baik untuk mengembangkan antarmuka pengguna grafis

sederhana, tetapi tidak untuk pengembangan proyek lengkap GUI. Selain itu, AWT

rentan terhadap bug platform yang spesifik. AWT komponen antarmuka pengguna

digantikan oleh perpustakaan yang paling kuat, serbaguna, dan fleksibel yang dikenal

sebagai komponen Swing. Komponen Swing tergambar langsung pada kanvas

menggunakan kode java, kecuali untuk komponen subclass dari java.awt.window atau

java.awt.panel yang harus dipersiapkan menggunakan GUI asli pada platform tertentu

(Liang, 2011:430).

21

2.7.1. NetBeans

NetBeans merupakan sebuah proyek open-source yang sukses dengan pengguna

yang sangat luas, komunitas yang terus tumbuh, dan memiliki hampir 100 mitra (dan

terus bertambah). Produk dasar NetBeans adalah NetBeans Integrated Development

Environment (IDE) dan NetBeans Platform.

NetBeans IDE merupakan sebuah lingkungan pengembangan untuk programmer

menulis, mengompilasi, mencari kesalahan dan menyebarkan program. Netbeans IDE

ditulis dalam Java - namun dapat mendukung bahasa pemrograman lain. Terdapat

banyak modul untuk memperluas Netbeans IDE. Netbeans IDE adalah sebuah produk

bebas dengan tanpa batasan bagaimana digunakan. NetBeans Platform merupakan

sebuah fondasi yang modular dan dapat diperluas yang dapat digunakan sebagai

perangkat lunak dasar untuk membuat aplikasi desktop yang besar (Anonim: 2013).

2.8. Rekayasa Perangka Lunak

Rekayasa perangkat lunak merupakan disiplin ilmu (engineering discipline)

yang berkaitan pada semua aspek dalam produksi perangkat lunak dari tahap awal

spesifikasi sistem sampai pemeliharaan sistem setelah digunakan. Dalam definisi ini,

ada dua frase kunci.

1. Engineering discipline

Para pekerja (engineer) menerapkan teori, metode, dan alat-alat mana yang sesuai.

Namun, engineer menggunakannya secara selektif dan selalu mencoba untuk

menemukan solusi-solusi untuk masalah bahkan ketika tidak ada teori dan metode yang

berlaku.

22

2. All aspect of software production

Engineer perangkat lunak tidak hanya memperhatikan proses teknis dari

pengembangan perangkat lunak. Hal tersebut juga mencakup kegiatan seperti

manajemen proyek dan alat-alat pengembangan perangkat lunak, metode, dan teori

untuk mendukung produksi perangkat lunak.

Ada empat kegiatan mendasar yang umum untuk semua proses perangkat lunak.

Kegiatan-kegiatan ini adalah:

1. Spesifikasi perangkat lunak, di mana pelanggan mendefinisikan perangkat lunak

yang akan diproduksi dan kendala pada operasi.

2. Pengembangan perangkat lunak, di mana perangkat lunak ini dirancang dan

diprogram.

3. Validasi perangkat lunak, di mana perangkat lunak tersebut akan diperiksa untuk

memastikan bahwa itu merupakan permintaan dari pelanggan.

4. Evolusi perangkat lunak, di mana perangkat lunak tersebut dimodifikasi untuk

mencerminkan perubahan pelanggan dan persyaratan pasar (Sommervile, 2011:7-9)

Terdapat banyak proses model yang digunakan dalam rekayasa perangkat lunak.

Model proses ini secara terstruktur menunjukkan urutan proses dalam

pengembangan perangkat lunak. Model proses yang peneliti gunakan dalam penelitian

ini adalah model waterfall. Model waterfall adalah model klasik yang bersifat

sistematis yaitu berurutan dalam membangun perangkat lunak. Model proses

Waterfall digunakan jika kebutuhan dari klien telah terdefinisi dengan jelas serta alur

kerja yang akan dilakukan juga telah jelas. Langkah-langkah dalam membangun

23

perangkat lunak dengan model ini adalah sebagai berikut:

1. Requirements analysis and definiton, yaitu mengumpulkan kebutuhan dengan

lengkap lalu dianalisis dan didefinisikan.

2. System and software design,yaitu pengerjaan desain setelah semua kebutuhan telah

dikumpulan.

3. Implementation and unit testing,yaitu pengkodean menggunakan bahasa

pemrograman yang sudah ditentukan.

4. Integration and system testing,yaitu penyatuan unit-unit program kemudian

dilakukan pengujian secara menyeluruh.

5. Operation and maintenance,yaitu mengoperasikan program dilingkungannya dan

melakukan pemeliharaan (Sommervile, 2011:29-33)

Gambar 2.1 Waterfall Model

Sumber: SoftwareEngineering (2011)

2.9. Object Oriented Programming (OOP)

Menurut Liang (2011:288) Object-oriented programming (OOP) melibatkan

24

pemograman menggunakan objek-objek. Objek merupakan sebuah entitas yang dapat

diidentifikasi dengan jelas. Objek merepresentasikan perancangan software yang

berorientasi objek dilakukan dengan membagi fungsi-fungsi berdasarkan pembagian

tanggung jawab yang ditetapkan pada setiap class yang dibuat. Objek dari jenis yang

sama didefinisikan menggunakan class umum. Class merupakan rancangan yang

didefinisikan apa yang dimiliki dan apa yang dapat dilakukan oleh objek.

Class java menggunakan variabel untuk menentukan data field dan metode untuk

menentukan tindakan. Class juga menyediakan metode dengan tipe khusus yang dikenal

sebagai konstruktor yang dipakai untuk membuat objek baru. Konstruktor harus memiliki

nama yang sama sebagai class itu sendiri. Konstruktor diakses menggunakan keyword

new. Contoh penggunaannya adalah sebagai berikut:

Public class Circle1{

Public static void main(String[] args)

{

Circle1 circle1 = new Circle1();

System.out.println(“The area of the circle of radius” +circle1.radius+ ”is”

+circle1.getArea());

}

}

Secara garis besar, suatu bahasa pemrograman dapat dikatakan sebagai Object

Oriented Programming (OOP) apabila program tersebut mendukung konsep enkapsulasi

(encapsulation), polimorfisme (polymorphism), dan pewarisan (inheritance). Selain

konsep-konsep ini, ada beberapa konsep fundamental lainnya, seperti class, objek, dan

25

message.

26

2.10. Unified Modelling Language (UML)

Pemodelan sistem adalah proses pengembangan model abstrak dari suatu sistem,

dengan masing-masing model menyajikan pandangan berbeda atau perspektif sistem

itu. Pemodelan sistem umumnya merepresentasikan sistem menggunakan beberapa jenis

notasi grafis, yang sekarang hampir selalu didasarkan pada notasi dalam Unified

Modeling Language (UML).

UML adalah sebuah bahasa yang digunakan untuk menspesifikasikan,

memvisualisasikan, membangun, dan mendokumentasikan artefak dari sistem software,

begitu pula dengan model bisnis dan sisten non-software lain. UML secara universal

diterima sebagai pendekatan standar untuk mengembangkan model sistem perangkat

lunak. UML memiliki berbagai jenis diagram dan sebagainya mendukung terciptanya

banyak berbagai jenis model sistem. Terdapat use case modeling, activity diagram,

class diagram dan sequence diagram yang dapat mewakili suatu sistem.

2.10.1. Use Case Modeling

Use case modeling adalah sebuah pendekatan yang memfasilitasi pengembangan

yang berpusat pada pengguna. Terdapat dua bagian dalam use case modeling, yaitu use

case diagram dan use case narrative (Whitten dan Bentley, 2007 p245).

1. Use case diagram menggambarkan interaksi antara sistem, eksternal sistem dan

pengguna. Berikut bagian-bagian dari use case diagram :

a. Use Case

Use case merupakan pengidentifikasi model dan penggambaran fungsi sistem.

Use case digambarkan dalam bentuk elips mendatar yang memiliki keterangan

pada bagian atas, bawah, atau dalam dari elips tersebut.

27

b. Actor

Actor adalah user yang akan berinteraksi dalam sistem dengan melakukan use case

untuk bertukar informasi. Actor digambarkan dalam bentuk stick figure dengan

label peran actor tersebut dalam sistem.

c. Relationship

Relationship adalah hubungan dari dua symbol dalam use case diagram yang

digambarkan dalam bentuk garis.

Gambar 2.2. Contoh Use Case Diagram

Sumber: (Whitten dan Bentley, 2007)

2. Use Case Narrative merupakan salah satu bagian dari use case modeling yang

berisikan rincian dari setiap event dan menerangkan bagaimana user berinteraksi

dengan sistem selama event terjadi.

28

Gambar 2.3. Contoh Use Case Narrative

Sumber: (Sommervile, 2011)

2.10.2. Activity Diagram

Activity diagram digunakan untuk menggambarkan proses dari aktivitas dalam

suatu sistem. Activity diagram fleksibel, dapat digunakan selama analisis dan desain

(Whitten dan Bentley, 2007 p390). Terdapat beberapa notasi yang terlibat dalam activity

diagram, diantaranya dapat dilihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2. Notasi-Notasi Activity Diagram

Notasi Keterangan

Initial Node

Notasi ini menggambarkan awal proses dari

activity diagram

Actions

Notasi ini menggambarkan sebuah aktivitas yang

jika disusun secara keseluruhan akan

menggambarkan keseluruhan aktivitas dalam

activity diagram.

29

Flow

Notasi ini menggambarkan jalannya aktivitas

dalam activity diagram.

Decision/Merge

Notasi ini menggambarkan keadaan bersyarat,

yaitu decision dan merge.

1. Decision

Satu aliran akan masuk ke dalam decision dan

menghasilkan dua atau lebih aliran lainnya

yang merupakan hasil pilihan dari kondisi

yang ada.

2. Merge

Dua atau lebih aliran hasil dari decision akan

masuk ke dalam merge dan

menggabungkannya menjadi satu aliran.

Activity Final

Notasi ini menggambarkan akhir proses dari

activity diagram

30

Gambar 2.4. Contoh Activity Diagram

Sumber: (Whitten dan Bentley, 2007)

2.10.3. Class Diagram

Class diagram merupakan gambaran grafik struktur objek statis dari sistem

dimana kelas objek menunjukkan bahwa sistem terdiri dari hubungan antar kelas objek.

Pada sebuah kelas objek terdiri dari tiga elemen bagian yakni nama class, attribute, dan

method. Attribute merupakan karakteristik dari suatu objek kelas dan method

merupakan operasi/fungsi yang dapat dilakukan oleh kelas objek tersebut. Pada elemen

31

attribute dan method ada tiga visibility yang digunakan yakni public (+), private (-), dan

protect (#). Visibility public menunjukkan attribute atau method dapat dipanggil oleh

kelas objek yang lain. Visibility private menunjukkan attribute atau method hanya dapat

dipanggil oleh class objek yang bersangkutan, sedangkan visibility protect

menunjukkan hanya dapat dipanggil oleh class objek yang bersangkutan dan anak class

objek yang mewarisinya.

Terdapat keterikatan relasi, antara lain (Connolly & Begg, 2010: 385):

Relasi One-to-One (1:1)

Hubungan antara entitas yang paling banyak berpasangan dengan satu entitas saja.

Relasi One-to-Many (1:*)

Hubungan antar entitas di mana satu entitas dapat berhubungan dengan banyak entitas

lainnya. Contohnya entitas A dapat berhubungan banyak dengan entitas B tetapi entitas

B hanya dapat berhubungan dengan entitas A.

Relasi Many-to-Many (*:*)

Hubungan antar entitas di mana entitas C dapat berhubungan banyak dengan entitas D

dan entitas D dapat berhubungan banyak dengan entitas C.

32

Gambar 2.5. Contoh Class Diagram

Sumber: (Whitten dan Bentley, 2007)

2.10.4. Sequence Diagram

Sequence diagram merupakan diagram yang menggambarkan interaksi antara

aktor dan sistem pada skenario use case. Berikut adalah Tabel 2.3. yang menunjukkan

notasi notasi yang ada dalam sequence diagram.

33

Tabel 2.3. Notasi-notasi Sequence Diagram

Nama Notasi Fungsi

1. Actor Sebagai sesuatu yang

berinteraksi pada sistem.

2. System Dilambangkan dengan kotak

yang berisikan nama

sistemnya. Tanda titik dua

menunjukkan urutan

pengerjaan pada sistem.

3. Lifelines

|

|

|

|

Garis vertical putus-putus

yang memanjang ke bawah

dari notasi aktor dan notasi

sistem, yang menunjukkan

urutan kehidupan sistem.

4. Activation Bar Bar/batang yang melewati

jalur hidup yang

menunjukkan periode waktu

ketika peserta aktif dalam

interaksi.

5. Input Message Digambarkan dengan anak

panah dari aktor menuju

: Name of System

34

sistem yang menunjukkan

adanya pesan/operasi yang

masuk ke sistem.

6. Output Message Digambarkan dengan anak

panah putus-putus dari sistem

ke aktor yang menunjukkan

message input telah

dikerjakan pada sistem.

7. Receiver Actor Aktor lain atau sistem

eksternal yang menerima

pesan dari sistem utama.

8. Frame Kotak yang menyertakan satu

atau lebih pesan untuk

membagi-bagi dari sebuah

urutan fragmen. Didalam

kotak tersebut terdapat

fragmen opsional yang

ditunjukkan dalam tanda

kurung siku.

35

Gambar 2.6. Contoh Sequence Diagram

Sumber: (Whitten dan Bentley, 2007)

2.10.5. Model-View-Controller

Model-View-Controller (MVC) merupakan sebuah arsitektur perangkat lunak

yang memisahkan antara logika aplikasi dari antarmuka penggunanya sehingga

memungkinkan untuk pemeliharaan dan pengembangan secara independen. MVC

memisahkan data aplikasi ( Model ) dari tampilannya ( View ) dan cara memprosesnya

( Controller ) (Taftazani, R dan Rochim, F, 2012).

Gambar 2.5. Contoh Model-View-Controller

Sumber: (Sommervile, 2011)

36

2.11. Interaksi Manusia dan Komputer

Interaksi manusia dan komputer adalah ilmu yang mempelajari bagaimana

manusia berinteraksi dengan komputer dan pengaruh dari interaksi manusia dan

komputer (Shneiderman et.al., 2010). Interaksi manusia dan komputer berhubungan

dengan evaluasi antarmuka pemakai (user interface). Antarmuka pemakai adalah

sebagian sistem komputer yang memungkinkan manusia berinteraksi dengan komputer.

Menurut Haesen (2009), Storyboard adalah visualisasi ide dari aplikasi yang

akan dibangun. Storyboard banyak digunakan untuk membangun sebuah websites,

perangkat lunak, dan proyek media seperti iklan, film, dan lain-lain. Storyboard dapat

membantu untuk mendefinisikan parameter pada sumber dan waktu yang tersedia,

mengorganisir dan fokus pada cerita, mengetahui media apa yang baik digunakan untuk

setiap cerita, dan memprediksi mas alah yang akan terjadi pada perangkat lunak.

Storyboard terdiri dari scenes yang berkaitan satu sama lain dan urutan visualisasi di

skenario narrative. Visualisasi ini membuat narrative story lebih terperinci dan jelas.

2.12. R-Language

R-Language merupakan perangkat lunak yang tersedia di bawah persyaratan dari

GNU General Public License Free Software Foundation dalam bentuk sumber kode.

Perangkat lunak ini berjalan pada berbagai sistem operasi, termasuk Windows, Mac OS,

UNIX, dan sistem serupa, termasuk FreeBSD dan Linux. R adalah bahasa dan

lingkungan untuk komputasi statistik dan grafis, menyediakan berbagai macam metode

statistik (analisis time series, model linier dan nonlinier, uji statistik klasik, dan

sebagainya) dan teknik grafis (Cryer and Chan, 2004:423).

R telah menjadi platform fleksibel dan kuat untuk melakukan analisis statistik.

Untuk mendapatkan software ini, dapat mengunjungi situs web di www.r-project.org.

37

Sintaks R secara umum ekuivalen dengan perangkat lunak statistika komersial S+ untuk

sebagian besar keperluan analisis statistika, pemograman dengan R hampir identik

dengan pemograman S+ (Rosadi, 2011:2). Terdapat beberapa alasan lain untuk lebih

memilih menggunakan R daripada perangkat lunak statistik lain nya yaitu dengan

melihat kelebihan dari perangkat lunak R. Menurut Rosadi (2011:2-3), kelebihan dari R

adalah:

1. Portabilitas

Jika memilih perangkat lunak ini, pengguna bebas untuk mempelajari dan

menggunakannya sampai kapan pun.

2. Multiplatform

R merupakan sistem operasi multiplatform, lebih kompatibel daripada perangkat

lunak statistika mana pun yang pernah ada.

3. Umum dan berada di barisan terdepan

Berbagai metode analisis statistik (metode klasik maupun metode baru) telah

diprogramkan ke dalam R-Language. Dengan demikian, perangkat lunak ini dapat

digunakan untuk berbagai macam analisis statistika, baik pendekatan klasik maupun

pendekatan statistika modern.

4. Dapat deprogram

Pengguna dapat memprogramkan metode baru atau mengembangkan modifikasi

dari fungsi-fungsi analisis statistika yang telah ada dalam sistem R.

5. Bahasa berbasis analisis matriks.

R-Language sangat baik untuk melakukan pemograman dengan basis matriks.

6. Fasilitas grafik yang relative baik.