COVERaisindo.org/wp-content/uploads/2019/12/JURNAL-JSII-18-2.pdf · 2019. 12. 11. · Djiwandou...

Association for Information Systems – Indonesia chapter (AISINDO)

Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII) Volume 3 Nomor 2 (2018) ISSN: 2460 – 6839

1

COVER



2

VOLUME 2 NOMOR 1 SEPTEMBER 2017

JURNAL SISTEM INFORMASI INDONESIA (JSII) – AISINDO

Open Journal System AISINDO adalah wadah publikasi ilmiah bertema Sistem Informasi

yang diterbitkan oleh AISINDO yang terbit sejak tahun 2015 memiliki nomor ISSN 2460-

6839. Jurnal Sistem Informasi Indonesia atau JSII merupakan publikasi ilmiah yang

memuat hasil penelitian, pengembangan, kajian, atau gagasan dalam bidang Sistem

Informasi. JSII diterbitkan oleh AISINDO, asosiasi profesional bagi individu dan

organisasi dalam bidang penelitian, pengajaran, praktek, dan studi sistem informasi di

Indonesia.

Dewan Redaksi Jurnal Sistem Informasi Indonesia

PENANGGUNG JAWAB

Tony Dwi Susanto, S.T., M.T., Ph.D (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

KETUA EDITOR

Norma Ningsih, S.ST.,M.T

(Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya)

ANGGOTA TIM EDITOR

Andharini Dwi Cahyani, S.Kom., M.Kom (Universitas Trunojoyo Madura)

REVIEWER (MITRA BESTARI) Hartarti Junaedi SKom Mkom

A.A Gde Satia Utama,SE.,M.Ak.,Ak.,CA

Hanung Nindito Prasetyo, S.Si., M.T.

Sandy Kosasi, SE., MM., M.kom

Samiaji Sarosa, SE, M.Info.Sys, PhD

Yanti Andriyani, ST. MTI

Safrian Aswati, S.Kom. M.Kom. MTA

Agustinus Fritz Wijaya, S.Kom., M.Cs.

Aryo Nugroho, ST. S.Kom. MT.

Rino A Nugroho PhD

Aulia Ardy M.Kom



3

Indri Koesnadi, S.Kom, MT

Dr. Anjik S., S. Kom., M. Eng.

Falahah, S.Si., M.T.

Heru Nugroho, S.Si.,M.T.

Inda Dwi Lestantri, S.T., M.Si Flourensia Sapty Rahayu S.T.,M.Kom

Munirul Ula, ST, M, Eng

Moch. Aji Jaya Sakti, S. Ab

Raden Budiarto S.kom, MMSI

Dahlan Abdullah, ST, M.Kom

Arta Moro Sundjaja, S.Kom., S.E., MM

Assistriadi Widjiseno, ST. M.MT

Leon Andretti Abdillah

Dwi Ely Kurniawan, M.Kom

Dr. Apol Pribadi

Ripto Mukti Wibowo, S.Kom., M.Eng.

Mursalin, S.Pd.,M.Pd

Saide, S.Kom., M.Kom., M.I.M

Siti Mutrofin, S.Kom., M.Kom

Valentinus Roby Hananto, S.Kom., M.Sc.

Erick Fernando ,S.Kom,MSI

Dedi Iskandar Inan

Okky Putra Barus, S. Kom., MM

Djiwandou Agung Sudiyono Putro, S.Kom, M.Sc.

Adi Nugroho,ST, MMSI

Kursehi Falgenti, M.Kom

Effendi Limbong, S.Pd.,M.Ed.,Ed.D.

Dr Ibrahim, M. Pd

Mochamad Ari Saptari, S.kom, M.kom

Heliza Rahmania Hatta, M.Kom

Beny Prasetyo, S.Kom., M.Kom

Dedy Rahman Wijaya

Titus Kristanto, S.Kom, M.Kom

PENERBIT Asosiasi Sistem Informasi Indonesia (AISINDO)

ALAMAT PENYUNTING & TATA USAHA

Telepon/WA/SMS: 085732341587

via email: [email protected]

Phone: +62 31 5999944 (Monday – Friday, 8 am – 4 pm)

Fax.: +62 31 5964965

Postal Address: AISINDO Secretariat, Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi

Sepuluh Nopember (ITS), Sukolilo, Surabaya, Indonesia 60111

mailto:[email protected]



4

DAFTAR ISI

COVER ..................................................................................................................... 1

DEWAN REDAKSI 2

DAFTAR ISI 4

1. REKOMENDASI PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK

MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN SIMPLE ADDITIVE

WEIGHTING (SAW): Agus Sidiq Purnomo1, Anief FAuzan Rozi2 5

2. PEMODELAN PROSES BISNIS SISTEM INFORMASI ANALISIS APBD

ENGAN BUSINESS PROCESS MODELLING NOTATION (BPMN) :

Assistriadi Widjiseno1 20

3. DEVELOPMENT OF ELECTRONIC MEDICAL RECORD FOR

INDIVIDUAL PHYSICIAN PRACTICES : Indra Kharisma Raharjana*1,

Rinaldi Cahyono2, Taufik3 34

4. TRAFFIC MONITORING UNTUK ANOMALY DETECTION SYSTEM

DI JARINGAN KAMPUS: STUDI KASUS STIKOM SURABAYA :

Slamet 45

5. RANCANGAN BANGUN APLIKASI PELAYANAN PUBLIK

KELURAHAN BERBASIS ANDROID DI KECAMATAN LOWOKWARU

KOTA MADYA MALANG : Agus Dwi Churniawan1, Achmad

Arrosyidi2 59

6. ANALISA PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN PENALARAN

MATEMATIKA PADA ALGORITMA KOMPUTASI MENGGUNAKAN

BLACK BOX TESTING : S. J. Hartati 1), E. Rahmawati 2), A. V.

Vitianingsih 3), N. Kurniati 4) 70

7. EVALUASI KUALITAS WEB PORTAL FAKULTAS TEKNIK UNIPMA

DENGAN METODE MCCALL : Andria1, Ridho Pamungkas2 81

8. PERANCANGAN DESAIN USER INTERFACE PAPAN TULIS DIGITAL

BERBASIS TABLET PC ANDROID : Teguh Sutanto, Norma Ningsih,

Endra Rahmawati 94

9. ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA LAYANAN DENGAN METODE

SERVICE QUALITY BERBASIS WEB : Vivine Nurcahyawati 99

TEMPLATE JURNAL 110

FORM PENILAIAN REVIEWER 116



5

Rekomendasi Pemilihan Mahasiswa Terbaik Menggunakan

Fuzzy MADM Dengan Simple Additive Weighting (SAW)

Agus Sidiq Purnomo1, Anief Fauzan Rozi2

1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Jl. Jembatan Merah No. 84.C. Gejayan, Yogyakarta

Telp: 0274-584922, Fax: 0274-6498213

e-mail: [email protected], [email protected]

Abstrak

Variabel standar sebagai acuan pada proses pemilihan mahasiswa lulusan terbaik

dalam suatu instansi biasanya sudah disediakan, tetapi dalam prakteknya selain variabel

yang digunakan masih mengambang, belum dibedakannya antara variabel primer dan

sekunder, serta pembobotan variabel yang masih setara/flat. Hal ini menyebabkan

penentuan mahasiswa lulusan terbaik masih terasa sepihak dan belum optimal. Sehingga

dalam penelitian ini dirumuskan permasalahan mengenai bagaimana

mengimplementasikan metode FMADM (SAW) berdasarkan 6 kriteria penilaian (jenis

mahasiswa, ketepatan lulusan, ipk, usia, prestasi akademik, prestasi non akademik) pada

proses pemilihan lulusan terbaik yang bertujuan untuk menghasilkan model sistem

rekomendasi, sehingga nantinya diharapkan model yang dihasilkan dapat digunakan

sebagai alat bantu dalam penentuan lulusan terbaik. Berdasarkan data yang telah diujikan,

dapat disimpulkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik serta dapat menghasilkan

perangkingan yang diurutkan berdasarkan nilai tertinggi. Kesesuaian antara metode

universitas dan sistem dengan FMADM (SAW) memiliki tingkat kesesuaian 100%.

Sedang berdasarkan hasil pengujian menggunakan RSD diperoleh nilai sebesar 15.02%.

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Lulusan Terbaik, SAW, Fuzzy MADM, RSD

Abstract

The standard variable as a reference in the process of selecting the best graduate

students in an institution is usually provided, but in practice other than the variables used

are still floating, there is no differentiation between the primary and secondary variables,

as well as the equivalent / flat variable weighting. This causes the determination of the

best graduate students still feels unilateral and not optimal. So that in this study

formulated problems regarding how to implement the FMADM (SAW) method based on 6

assessment criteria (types of students, graduate accuracy, IPK, age, academic

achievement, non-academic achievements) in the process of selecting the best graduates

aimed at producing a recommendation system model so that later it is expected that the

resulting model can be used as a tool in determining the best graduates. Based on the data

that has been tested, it can be concluded that the system can function properly and can

produce a ranking sorted by the highest value. Conformity between university methods and



6

systems with FMADM (SAW) has a 100% conformity level. While based on the test results

using RSD obtained a value of 15.02%.

Keywords: Decision Support System, The Best Graduate, SAW, Fuzzy MADM, RSD

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Berdasarkan perkembangan teknologi yang semakin pesat seperti saat ini, sangat

memungkinkan sekali untuk membuat penentuan alternatif yang semakin cepat dengan

menggunakan sistem, salah satunya program studi yang harus menentukan lulusan setiap

periode wisuda. Di samping predikat yang melekat, juga penghargaan dan pemberian

beasiswa untuk studi lanjut.

Dalam melakukan proses pemilihan mahasiswa sebagai lulusan terbaik, biasanya

dalam suatu instansi pendidikan sudah tersedia variabel-variabel standar yang dapat

dijadikan sebagai acuan dalam penilaian. Tetapi beberapa kendala sering kali terjadi,

seperti pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas

Mercu Buana Yogyakarta. Hal ini terjadi karena beberapa hal, seperti penentuan dan

perhitungan secara manual, variabel yang digunakan masih mengambang, belum

dibedakannya antara variabel primer dan sekunder, pembobotan variabel yang masih

setara/flat. Hal ini menyebabkan dalam penentuan mahasiswa lulusan terbaik menjadi

masih terasa sepihak dan belum optimal.

Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dalam penelitian ini dirumuskan suatu

permasalahan bagaimana mengimplementasikan metode FMADM pada rekomendasi

pemilihan mahasiswa lulusan terbaik berdasarkan proses bisnis yang sudah berjalan, data

akademik, dan trasnkip nilai akhir mahasiswa.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan model sistem rekomendasi

pemilihan mahasiswa lulusan terbaik sesuai dengan proses bisnis yang sudah berjalan, data

akademik, dan trasnkip nilai akhir mahasiswa.

Manfaat dari penelitian ini diharapkan model tersebut dapat mempermudah dan

dapat digunakan sebagai alat bantu dalam menentukan mahasiswa lulusan terbaik yang

lebih sesuai dengan proses bisnis yang sudah berjalan, data akademik, dan trasnkip nilai

akhir mahasiswa.

1.2 Tinjauan Pustaka

Beberapa penelitian yang terkait dalam penelitian ini antara lain seperti penerapan

TOPSIS dalam penentuan lulusan terbaik dengan studi kasus di STMIK Bani Saleh

Bekasi, kriteria penilaian yang digunakan ada 4 kriteria, yaitu : Indeks Prestasi Kumulatif

(IPK), Lama Studi, Lama Penyelesaian Tugas Akhir (TA), Nilai Tugas Akhir (TA).

Pengujian dilakukan dengan 25 mahasiswa dengan nilai tertinggi 0,3089 [1].

Selanjutnya penelitian mengenai lulusan terbaik dengan menggunakan SAW

(Simple Additive Weighting), dan dilanjutkan dengan penelitian serupa menggunakan WP

(Weighted Product) dengan studi kasus di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah

Purwokerto, dilanjutkan dengan penelitian serupakriteria yang digunakan dalam penelitian

ini ada 4 kriteria, yaitu : Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Masa Studi (dalam bulan), Tidak



7

ada nilai D, dan Nilai C maksimal 1. Pengujian dilakukan dengan 10 mahasiswa dengan

nilai tertinggi 7,714 (SAW) dan 0.174 (WP) [2] [3].

Selanjutnya penelitian mengenai penentuan lulusan terbaik menggunakan logika

Fuzzy Tahani, kriteria yang digunakan dalam penelitian ini ada 7 kriteria, yaitu : IPK,

Absensi, Nilai TA, Matkul Unggulan 1, Matkul Unggulan 2, Matkul Unggulan 3, dan

Matkul Unggulan 4. Pengujian dilakukan dengan 10 mahasiswa dengan nilai tertinggi 0.51

[4].

Selanjutnya penelitian mengenai penentuan mahasiswa lulusan terbaik

menggunakan Analytic Network Process (ANP) dengan kaksus di Politeknik Ganesha

Medan, kriteria yang digunakan secara garis besar dikategorikan menjadi 3 kategori, yaitu

: Prestasi Akademik (PA). Faktor Ekonomi (FE), dan Kegiatan Pendukung (KP).

Pengujian dilakukan dengan 2 mahasiswa dengan nilai tertinggi 0.381 [5].

Selanjutnya penelitian mengenai pemilihan mahasiswa terbaik menggunakan AHP

(Analytical Hierarchy Process) dengan studi kasus di Akbid Bina Daya Husada, kriteria

yang digunakan dalam penelitian ini ada 5 kriteria, yaitu : IPK, Bahasa Inggris, Kegiatan

Intra Ekstra Kurikuler, Absensi, dan Kepribadian [6].

Selanjutnya penelitian mengenai penentuan mahasiswa terbaik menggunakan AHP

(Analytical Hierarchy Process), kriteria yang digunakan dalam penelitian ini ada 4 kriteria,

yaitu : Indeks Prestasi Komulatif, Karya Tulis Ilmiah, Prestasi/Kemampuan Diunggulkan,

dan Bahasa Inggris. Pengujian dilakukan dengan 10 mahasiswa dengan bobot tertinggi

0,696 [7].

Selajutnya penelitian mengenai penentuan supplier yang menggunakan 9 kriteria

sebagai parameter penilaian, metode yang digunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision

Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW). Berdasarkan hasil perhitungan

baik metode perusahaan maupun sistem memberikan hasil yang serupa [8].

Selajutnya penelitian dengan FMADM dan SAW digunakan untuk penentuan

pilihan program studi yang menggunakan kriteria berdasarkan nilai akhir ujian nasional.

Hasil dari penelitian ini dari penggunaan metode POLTEKES Permata Indonesia

Yogyakarta maupun menggunakan sistem metode FMADM dengan SAW memiliki hasil

76,92% yang sesuai dan 23,08% data yang tidak sesuai dari 26 data dalam pemilihan

program studi [9].

1.3 Landasan Teori

Sistem pendukung keputusan (SPK) biasanya dibangun untuk mendukung solusi

atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang atau sering juga disebut sebagai

aplikasi SPK. Aplikasi SPK biasanya menggunakan CBIS (Computer Based Information

System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk

mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur [10].

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang

digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria

tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan bobot untuk setiap atribut, kemudian

dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah

diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu

pendekatan subyektif, pendekatan obyektif, dan pendekatan integrasi antara subyektif dan

obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan

subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan,



8

sehingga beberapa faktor dalam proses perangkingan alternatif bisa ditentukan secara

bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis

sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan [11].

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah

FMADM antara lain, (a) Simple Additive Weighting (SAW), (b) Weighted Product (WP),

(c) ELECTRE, (d) Tecniques for Order Preference by Similary to Ideal Solution

(TOPSIS), dan (e) Analitic Hierarchy Process (AHP) [11].

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode

penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot

dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan

proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan

dengan semua rating alternatif yang ada [11].

Berdasarkan hasil perangkingan yang telah diperoleh menggunakan FMADM,

selanjutnya hasil tersebut dapat diujikan dengan menggunakan Relative Standard

Deviation (RSD), seperti pada Persamaan 1 [12] [13].

𝑅𝑆𝐷 = 𝑆

�̅� × 100% (1)

RSD dinyatakan dalam persen dan diperoleh dengan mengalikan standar deviasi

(S) dengan 100 dan membagi produk ini dengan rata-rata �̅� [12] [14].

2. METODE PENELITIAN ATAU PERUMUSAN SOLUSI

2.1 Data Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mahasiswa lulusan, data nilai

mahasiswa lulusan, serta data-data lain yang mendukung penelitian ini.

2.2 Tahap Penelitian

Tahap pengembangan sistem dalam penelitian ini menggunakan pendekatan seperti

pada Gambar 1.

Gambar 1. Tahap Pengembangan DSS [15]



9

Berdasarkan Gambar 1 tahapan dalam pengembangan sistem lebih ditekankan

kepada prototyping, hal ini menitik beratkan pada komunikasi antara pengembang dan

calon pengguna dari sistem, sehingga diharapkan nantinya dapat sesuai dengan kebutuhan

calon pengguna.

2.1.1 System Flowchart

System flowchart dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Flowchart System

2.1.2 Program Flowchart

Program flowchart dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Flowchart Program

2.1.3 Database Desain

Perancangan database dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 4.



10

Gambar 4. Relasi Tabel

2.3 Pengambilan Keputusan

Secara garis besar pengambilan keputusan dalam penelitian ini menggunakan

metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan penyelesaian SAW

(Simple Additive Weighting). Adapun langkah-langkah penyelesaian antara lain sebagai

berikut [11]:

1. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

2. Matriks keputusan X yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy.

3. Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-

masing kriteria yang dibutuhkan.

4. Membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan.

5. Melakukan normalisasi matriks R berdasarkan matriks X untuk menghitung nilai

masing-masing kriteria menggunakan persamaan (2).

(2)

6. Proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R

dengan vector bobot (W*R).

Selanjutnya dalam pengambilan keputusan dalam menentukan mahasiswa lulusan

terbaik digambarkan dalam flowchart, seperti terlihat pada Gambar 5.



11

Gambar 5. Flowchart Penentuan Lulusan Terbaik

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Hasil

Berdasarkan Gambar 5, dalam penyelesaian kasus penentuan mahasiswa lulusan

terbaik tersebut, berikut langkah yang harus dilakukan :

1. Menentukan kriteria yang digunakan untuk acuan pengambilan keputusan, yaitu :

C1 = Jenis Mahasiswa, C2 = Ketepatan Lulusan, C3 = IPK, C4 = Usia, C5 =

Prestasi Akademik, C6 = Prestasi Non Akademik.

2. Berikut standar fuzzyfikasi dari masing-masing kriteria penilaian yang digunakan

dalam sistem, seperti pada Tabel 1.

Tabel 1. Fuzzyfikasi

Kriteria Kepentingan

SK K C B SB

C1 Transfer Baru

C2 > 5 th 4,7 - 5 th 4,1 - 4,6 th 3,3 - 4 (th)

C3 <= 3,24 3,25-3,50 3,51-3,75 > 3,75

C4 > 24 th 23,1-24 th 22,1-23 th <= 22 th

C5 Tidak Ada Kabupaten/Daerah Provinsi Nasional Internasional

C6 Tidak Ada Kabupaten/Daerah Provinsi Nasional Internasional



12

3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. Rating

kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan 0 sampai 1.

a. C1 (Jenis Mahasiswa)

Variabel Jenis Mahasiswa hanya dibagi menjadi dua bilangan fuzzy, yaitu :

Baru = 1, dan Transfer = 0.

b. C2 (Ketepatan Lulusan)

Variabel Ketepatan Lulusan dibagi menjadi 4 bilangan fuzzy, seperti terlihat

pada Gambar 6.

Gambar 6. Variabel C2 (Ketepatan Lulusan)

c. C3 (IPK)

Variabel IPK dibagi menjadi 4 bilangan fuzzy, seperti terlihat pada Gambar

7.

Gambar 7. Variabel C3 (IPK)

d. C4 (Usia)

Variabel Usia dibagi menjadi 4 bilangan fuzzy, seperti terlihat pada Gambar

8.

Gambar 8. Variabel C4 (Usia)

e. C5 (Prestasi Akademik)

Variabel Prestasi Akademik dibagi menjadi 5 bilangan fuzzy, seperti terlihat

pada Gambar 9.



13

Gambar 9. Variabel C5 (Prestasi Akademik)

f. C6 (Prestasi Non Akademik)

Variabel Prestasi Non Akademik, dibagi menjadi 5 bilangan fuzzy, seperti

terlihat pada Gambar 10.

Gambar 10. Variabel C6 (Prestasi Akademik)

4. Sedangkan tingkat kepentingan setiap kriteria berdasarkan nilai bobot (W), dinilai

dengan 0 sampai 1 seperti pada Gambar 11.

Gambar 11. Tingkat Kepentingan (W)

3.2 Pembahasan

Berikut pengujian terhadap sistem yang telah dibuat untuk melakukan seleksi

penentuan lulusan terbaik. Contoh data mahasiswa yang akan lulus dapat dilihat pada

Tabel 2.

Tabel 2. Data Mahasiswa Lulusan

No NIM Nama Transfer/

Baru

Lama Studi

(Tahun) IPK Usia

Prestasi

Akademik

Prestasi Non

Akademik

A1 09111016 Maryadi Baru 7.7 2.73 26.9 Tidak Ada Tidak Ada

A2 09111086 Tri Suwarno Baru 7.2 2.99 26 Tidak Ada Tidak Ada

A3 12111042 Habibul Hakim Baru 4.7 3.32 23 Tidak Ada Tidak Ada



14

No NIM Nama Transfer/

Baru

Lama Studi

(Tahun) IPK Usia

Prestasi

Akademik

Prestasi Non

Akademik

A4 12111074 Dany Suktiawan Irman Fiano Baru 4.2 3.22 26.8 Tidak Ada Tidak Ada

A5 12111081 Paulus Artha Sasmita Baru 4.7 2.96 27.6 Tidak Ada Tidak Ada

A6 12111092 Amarudin Murtadho Baru 4.2 3.18 24.6 Tidak Ada Tidak Ada

A7 12112078 Lugas Luqmanul Hakim Transfer 4.2 3.28 26.3 Tidak Ada Tidak Ada

A8 13111005 Riska Nony Oktaviani Baru 3.7 3.44 21.6 Tidak Ada Tidak Ada

A9 13111022 Widatin Mayasari Baru 3.7 3.53 22.3 Tidak Ada Tidak Ada

A10 13111033 Riska Mardinawan Baru 3.7 3.3 22.2 Tidak Ada Tidak Ada

A11 13111058 Novita Anggraini Putri Baru 3.7 3.56 22.5 Tidak Ada Tidak Ada

Dalam hal ini, pengambil keputusan memberikan bobot W, berdasarkan tingkat

kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan seperti terlihat pada Gambar 12.

Gambar 12. Penentuan Bobot Matriks W

Berdasarkan data pada Tabel 2 dan bobot matriks W pada Gambar 12, selanjutnya

proses penentuan mahasiswa lulusan terbaik antara lain sebagai berikut :

1. Matriks keputusan X yang telah di konversikan dengan bilangan fuzzy seperti

terlihat pada Gambar 13.

Gambar 13. Matriks Keputusan X



15

.

2. Berdasarkan matriks X, selanjutnya dilakukan proses pencarian nilai maksimal per

kriteria dari matriks X yang akan digunakan untuk melakukan proses normalisasi

matriks R seperti pada Gambar 14.

Gambar 14. Normalisasi Matriks R

3. Selanjutnya dicari matriks perangkingan V, berdasarkan berdasarkan bobot W dan

hasil normalisasi matriks R, seperti pada Gambar 15.

Gambar 15. Matriks Perangkingan V

4. Proses terakhir yaitu melakukan akumulasi terhadap jumlah nilai per masing-

masing alternatif terhadap kriteria pada matriks V, sehingga diperoleh hasil nilai

akhir sebagai dasar untuk melakukan perangkingan. Seperti terlihat pada Gambar

16.



16

Gambar 16. Hasil Perangkingan

Berdasarkan hasil pada Gambar 16, alternatif terbaik ditentukan berdasarkan nilai

akhir yang tertinggi. Dalam hal ini diperoleh hasil 4.08 dengan nama Widatin Mayasari,

sehingga berdasarkan hasil perhitungan sistem mahasiswi tersebut juga direkomendasikan

sebagai lulusan terbaik.

Selanjutnya berdasarkan hasil perhitungan SAW dan perhitungan manual dari

universitas, seperti pada Tabel 3.

Tabel 3. Validasi Hasil

Alter

natif NIM Nama

Metode Universitas Sistem Dengan SAW Validasi

(Sesuai/Tidak) Nilai

Akhir Peringkat

Nilai

Akhir Peringkat

A9 13111022 Widatin Mayasari 20 1 4.08 1 Sesuai

A11 13111058 Novita Anggraini Putri 20 2 4.08 2 Sesuai

A8 13111005 Riska Nony Oktaviani 20 3 3.95 3 Sesuai

A10 13111033 Riska Mardinawan 19 4 3.83 4 Sesuai

A3 12111042 Habibul Hakim 17 5 3.51 5 Sesuai

A6 12111092 Amarudin Murtadho 15 6 3.18 6 Sesuai

A4 12111074 Dany Suktiawan Irman Fiano 15 7 3.18 7 Sesuai

A5 12111081 Paulus Artha Sasmita 14 8 3.02 8 Sesuai

A1 09111016 Maryadi 13 9 2.86 9 Sesuai

A2 09111086 Tri Suwarno 13 10 2.86 10 Sesuai

A7 12112078 Lugas Luqmanul Hakim 13 11 2.63 11 Sesuai

Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan FMADM dan SAW tersebut,

selanjutnya hasil tersebut dapat diujikan dengan menggunakan Relative Standard

Deviation (RSD), dihasilkan nilai sebesar 15.02%. Dalam hal ini semakin tinggi nilai dari

RSD, maka perhitungan dengan metode yang dihasilkan semakin optimal.



17

4. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat

disimpulkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik serta dapat menghasilkan

perangkingan yang diurutkan berdasarkan nilai tertinggi. Kesesuaian antara metode

universitas dan sistem dengan FMADM (SAW) memiliki tingkat kesesuaian 100% dari 11

data uji. Sedangkan hasil pengujian menggunakan RSD diperoleh nilai sebesar 15.02%,

dalam hal ini semakin tinggi nilai dari RSD, maka perhitungan dengan metode yang

dihasilkan semakin optimal.

Saran untuk penelitian selanjutnya dapat diimplementasikan menggunakan metode MADM

yang lain, serta melakukan pengujian ulang dengan menggunakan RSD. Sehingga nantinya dapat sebagai

bahan perbandingan guna mendapatkan hasil yang lebih optimal.

BIOGRAFI SINGKAT PENULIS

Agus Sidiq Purnomo, S.Kom., M.Eng. Pendidikan terakhir saat ini

diperoleh dari MTI UGM. Saat ini menjadi tenaga pengajar, peneliti,

dan pengabdi di Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta sekaligus terlibat

sebagai tenaga ahli / praktisi di Maliya Syahid Consultant. Sebagai

dosen dan praktisi, saat ini terlibat di dalam riset-riset dan proyek yang

berkaitan dengan software engineering, decision support system, expert

system, artificial intelligence, information system, dan information

security.

Anief Fauzan Rozi, S.Kom., M.Eng. Pendidikan terakhir saat ini

diperoleh dari MTI UGM dan berencana untuk studi lanjut S3 di tahun

2020. Saat ini menjadi tenaga pengajar, peneliti, dan pengabdi di

Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi,

Universitas Mercu Buana Yogyakarta sekaligus terlibat sebagai tenaga

ahli / praktisi di Maliya Syahid Consultant. Sebagai dosen dan praktisi,

saat ini terlibat di dalam riset-riset dan proyek yang berkaitan dengan

artificial intelligence khususnya bidang decision support system.

Bidang keahlian yang ditekuni adalah database dan decision support

system.

UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan terima kasih kami ucapkan kepada KEMENRISTEK DIKTI yang telah

mendanai penelitian kami dalam skema Penelitian Dosen Pemula tahun 2018. Hal ini

menjadikan kami mewakili Universitas Mercu Buana Yogyakarta dapat melakukan

penelitian dan pengembangan kompetensi di bidang Teknik Informatika dan Sistem

Informasi dengan pendanaan DIKTI.



18

DAFTAR PUSTAKA

[1] Mugiarso, “Penerapan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal

Solution (Topsis) Untuk Menentukan Lulusan Terbaik (Studi Kasus : STMIK Bani

Saleh Bekasi),” SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa, Vol. 3 No. 1 September

2015, ISSN : 2407-3903, vol. 3, no. 1, pp. 49-59, 2015.

[2] A. H. Wijaya dan H. Mustafidah, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan

Lulusan Mahasiswa Terbaik Dengan Menggunakan Metode Simple Additive

Weighting (SAW) Di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto,”

dalam Prosiding SENATEK 2015 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah

Purwokerto, ISBN : ISBN 978-602-14355-0 -2, Purwokerto, 2015.

[3] D. C. Yoni dan H. Mustafidah, “Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk

Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik Di Fakultas Teknik Universitas

Muhammadiyah Purwokerto,” JUITA, Vol. IV, No. 1, Mei 2016, ISSN:2086-9398, vol.

IV, no. 1, pp. 22-27, 2016.

[4] A. Rusman, “Logika Fuzzy Tahani Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Lulusan

Terbaik,” Jurnal Informatika, Vol.III, No.1, April 2016, vol. III, no. 1, pp. 31-40,

2016.

[5] Romindo, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik di

Politeknik Ganesha Medan Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP),”

Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, e-

ISSN : 2541-1330, p-ISSN : 2541-1322 , vol. I, no. 1, pp. 18-25, 2016.

[6] R. Indayani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Terbaik Pada

Akbid Bina Daya Husada Menggunakan Metode AHP,” Majalah Ilmiah Informasi

dan Teknologi Ilmiah, Vol. XI, No.1, September 2016, ISSN : 2339-210X, vol. XI, no.

1, pp. 51-60, 2016.

[7] R. M. Simanjorang, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Lulusan

Terbaik Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process Pada Perguruan Tinggi,”

Jurnal Mantik Penusa, Vol. 2, No. 1, Juni 2018, e-ISSN 2580-9741, p-ISSN 2088-

3943, vol. II, no. 1, pp. 1-10, 2018.

[8] J. Harjayanti dan A. F. Rozi, “Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer

Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple

Additive Weighting,” Informatics Journal, Vol. %1 dari %2Vol. 1, No. 3, ISSN :

2503 – 250X, pp. 88-95, 2016.

[9] C. N. Priatni dan A. S. Purnomo, “Sistem Untuk Menentukan Pilihan Pada Program

Studi Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Dengan

Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: POLTEKES Permata Indonesia

Yogyakarta),” Informatics Journal, Vol. %1 dari %2Vol. 2, No. 1, ISSN : : 2503 –

250X, pp. 54-63, 2017.

[10] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2007.

[11] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko dan R. Wardoyo, Fuzzy Multi- Atribute

Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.

[12] K. Savitha dan C. Chandrasekar, “Vertical Handover decision schemes using SAW

and WPM for Network selection in Heterogeneous Wireless Networks,” Global



19

Journal of Computer Science and Technology, Vol. 11 No. 9, Version 1.0 May 2011,

ISSN : 0975-4172, Print ISSN: 0975-4350, vol. 11, no. 9, pp. 18-24, 2011.

[13] M. Nic, J. Jirat dan B. Kosata, Compendium of Chemical Terminology, 2nd ed. (the

"Gold Book"), L. Hovorka dan J. Znamenacek, Penyunt., Oxford: Blackwell

Scientific Publications, 2014.

[14] Y. Gao, M. G. Ierapetritou dan F. J. Muzzio, “Determination of the Confidence

Interval of the Relative,” Springer, New York, 2013.

[15] J. Hermawan, Membangun Decision Support System, Yogyakarta: Andi, 2005.



20

PEMODELAN PROSES BISNIS

SISTEM INFORMASI ANALISIS APBD

DENGAN BUSINESS PROCESS MODELLING NOTATION (BPMN)

Assistriadi Widjiseno1 1Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Kahuripan Kediri

Jalan Soekarno-Hatta No.1 Pelem Pare Kediri 64121, Telp/Fax: (0354) 391977

[email protected]

Abstrak Sistem Informasi Analisis APBD adalah aplikasi yang memfasilitasi proses digitalisasi

data anggaran pada dokumen APBD sehingga menghasilkan basis data berdasarkan tahun

anggaran, kota/kabupaten, SKPD, program, kegiatan, rekening dan nominal anggaran. Selanjutnya

mengolahnya menjadi informasi atau pengetahuan dan visualisasi outputnya dalam bentuk tabel

dan grafik analisa komposisi, klasterisasi, distribusi, rekapitulasi dan komparasi proporsi alokasi

anggaran berdasarkan tahun anggaran, kota/kabupaten, organisasi, akun pendapatan, akun belanja,

akun pembiayaan, akun program, akun kegiatan serta akun rekening. Sedangkan dalam

perancangannya diperlukan identifikasi proses bisnis dalam bentuk use case diagram dan

pemodelan proses bisnis dengan menggunakan Business Process Modeling Notation (BPMN).

Adapun hasil penelitian ini adalah menghasilkan proses inti yang terdiri dari 3 buah pool yaitu pool

persiapan, pool analisis dan pool pengesahan dengan lane yang berisikan 6 partisipan yaitu kepala

daerah, sekretaris daerah, operator sistem informasi, konsultan APBD, anggota DPRD dan

masyarakat. Selanjutnya pada pool persiapan terdapat 6 milestone yang terdiri dari rancangan

APBD, update sistem, entry data, verifikasi data dan koreksi data dan pada pool analisis terdapat 6

milestone yang terdiri dari update indikator, update regulasi, update demografi, analisis anggaran,

laporan analisis serta pada pool pengesahan terdapat 6 milestone yang terdiri dari pembahasan,

persetujuan, pengesahan, sosialisasi dan integrasi data APBD.

Kata kunci: Sistem Informasi, APBD, Proses Bisnis, Pemodelan, BPMN

Abstract APBD Analysis Information System is an application that facilitates the process of

digitizing budget data in Local Government District Annual Budget documents so as to produce a

database based on of the fiscal year, city / district, SKPD, programs, activities, accounts and

nominal budget. Then process it into information or knowledge and visualize the output in the form

of tables and graphs of composition analysis, clustering, distribution, recapitulation and

comparison of the proportion of budget allocation based on fiscal year, city / district, organization,

revenue account, expenditure account, financing account, program account, account activity and

account code. Whereas in the design it is necessary to identify business processes in the form of

use case diagrams and business process modeling using Business Process Modeling Notation

(BPMN). The results of this study are to produce a core process consisting of 3 pools, namely the

preparation pool, the analysis pool and the validation pool with lanes containing 6 participants,

namely the regional head, regional secretary, information system operator, APBD consultant,

DPRD member and citizen. Furthermore, in the preparation pool there were 6 milestones

consisting of the draft APBD, system updates, data entry, data verification and data correction and

in the pool of analysis there were 6 milestones consisting of indicator updates, regulatory updates,

demographic updates, budget analysis, analysis reports and on pool of approval there are 6

milestones consisting of discussions, approvals, endorsements, socialization and integration of

APBD data.




21

Keywords: Information Systems, APBD, Business process, Modeling, BPMN

1. PENDAHULUAN

Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah, selanjutnya disingkat APBD adalah

rencana keuangan tahunan pemerintahan daerah yang dibahas dan disetujui bersama oleh

pemerintah daerah dan DPRD, dan ditetapkan dengan peraturan daerah[1][2]. Adapun

konsep dasar APBD dalam kerangka tata kelola pemerintahan yang baik (Good

Governance) ini adalah merupakan mandat politik warga (Citizen Political Mandate) atas

sumberdaya publik yang diamanatkan kepada lembaga pemerintahan daerah (eksekutif dan

legislatif) sebagai pemilik otoritas pengelolaan anggaran[3][4]. Sehingga APBD

merupakan salah satu komponen dasar kebijakan publik daerah yang harus dikelola

berdasarkan nilai-nilai kepentingan warga masyarakat demi tercapainya kesejahteraan

rakyat[5].

Sebagai sebuah anggaran publik yang melalui proses teknokrasi anggaran yang

dilakukan oleh birokrasi, maka dalam proses perencanaan, pembahasan dan penetapan

kebijakan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah (APBD) sudah dapat dipastikan akan

melibatkan aktivitas teknis dan politis. Oleh sebab itu dikenal dengan istilah “Politik

Anggaran” yang mengandung pengertian bahwa politik anggaran adalah proses saling

mempengaruhi dalam penetapan kebijakan alokasi anggaran di antara berbagai pihak yang

berkepentingan dalam menentukan skala prioritas pembiayaan pembangunan akibat

terbatasnya sumber dana publik yang tersedia[6]. Termasuk diantaranya adalah bagaimana

anggaran publik ini didapatkan, dikelola dan disdistribusikan, fihak mana saja yang yang

akan diuntungkan ataupun dirugikan[7]. Dalam praktiknya, anggaran tak terlepas dari

sejumlah kepentingan yang harus diakomodasi, sekaligus menjadi mediasi berbagai

kebutuhan masyarakat. Dalam konteks demikian, kebutuhan atau kepentingan itu

seringkali memiliki bobot prioritas yang relatif sama. Dari sanalah diperlukan pilihan-

pilihan memutuskan mana yang akan didanai terlebih dahulu. Tidak heran jika atas

pertimbangan itu pada akhirnya berbagai pihak dan kelompok kepentingan akan berebut

pengaruh di dalam memutuskan alokasi anggaran. Itulah yang disebut dengan anggaran

sebagai medan tempur strategis dalam politik kebijakan pembangunan.

Mengingat proses politik anggran ini cukup signifikan dalam menentukan arah dan

kebijakan anggaran, maka pemerintah daerah (eksekutif dan legislatif) perlu berperan

untuk mengendalikan politik anggaran di daerahnya[8]. Dengan caranya untuk

menggunakan anggaran yang terbatas agar dapat digunakan secara maksimal untuk

mensejahterakan masyarakat lewat program yang tepat sasaran. Itulah sebabnya,

prioritas pembangunan menjadi hal penting. Dan pada akhirnya upaya membangun di

sektor manapun juga tujuan akhirnya harus bisa meningkatkan produktivitas rakyat,

meningkatkan daya saing, dan membangun manusia menuju kesejahteraan rakyat. serta

sebagai syarat utama agar mencapai keberhasilan, maka politik anggaran harus dibarengi

dengan koordinasi intensif antar kementerian, antar lembaga, dan antar pusat dan daerah

serta partisipasi dan pengawasan oleh warga masyarakat dan tidak kalah pentingnya adalah

literasi anggaran daerah (APBD) dengan memanfaatkan teknologi informasi[9][10][11].

Yang mana transparansi informasi dan akses warga masyarakat terhadap anggaran publik

menjadi lebih mudah sehingga mendorong terwujudnya pengelolaan anggaran daerah yang

akuntabel [12][13][14][15][16].



22

Sedangkan urgensi pengembangan daripada Sistem Informasi Analisis APBD ini

adalah muncul permasalahan pada saat melakukan analisa untuk menentukan besarnya

proporsi alokasi anggaran belanja daerah yang diprioritaskan untuk peningkatan pelayanan

publik dan pemenuhan akan hak-hak ekonomi, sosial, budaya masyarakat pada dokumen

APBD Kota/Kabupaten adalah besarnya jumlah data dan informasi yang harus diolah,

kompleksitas struktur data anggaran serta format penyajian informasi alokasi dan distribusi

anggaran yang terbatas[17][18][19]. Oleh sebab itu diperlukan dukungan teknologi

informasi sebagai solusinya, yang mana teknologi informasi ini telah teruji memiliki

kapabilitas dan reliabilitas dalam mengolah dan memanfaatkan data-data yang tersedia

dalam volume besar, cepat, dan beragam [20].

Pada tahap awal perencanaan dan perancangan sebuah sistem informasi secara

umum akan dilakukan analisis, identifikasi dan valuasi terhadap tiga elemen permintaan

sistem, yaitu yang pertama adalah kebutuhan bisnis sistem informasi yang menjelaskan

mengapa sebuah sistem informasi harus dibangun dan yang kedua adalah persyaratan

bisnis sistem informasi yang menggambarkan apa saja yang akan dapat dilakukan oleh

sebuah sistem informasi serta yang ketiga adalah nilai bisnis sistem informasi yang

menguraikan manfaat yang akan diperoleh oleh organisasi atau sebuah institusi ketika

telah berhasil mengaplikasikan sistem informasi yang direncanakannya[21][22].

Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi proses bisnis daripada sebuah sistem

informasi, yang mana proses bisnis ini diartikan sebagai sebuah rangkaian relasi dan

terstruktur daripada aktivitas atau pekerjaan yang menghasilkan sebuah layanan spesifik

atau menghasilkan produk untuk pengguna tertentu[23]. Selain itu juga proses bisnis dapat

dimaknai sebagai sekumpulan aktivitas kerja terstruktur dan saling terkait yang

menghasilkan keluaran yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sedangkan pengertian

daripada aktivitas, adalah serangkaian tindakan sistematis dengan menggunakan alat kerja

atau sarana kerja untuk menghasilkan bagian-bagian kelengkapan keluaran suatu proses

bisnis. Adapun tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem,

proses, dan prosedur kerja yang jelas dan terukur pada masing-masing bagian atau aktor-

aktor yang terlibat dalam operasionalisasi daripada sebuah sistem informasi. Selain itu

identifikasi proses bisnis ini juga bermuara pada pembuatan atau perbaikan uraian

pekerjaan (job descriptions) dan pembuatan atau perbaikan standar operating procedure

(SOP)[24].

Kemudian untuk menggambarkan dan mendokumentasikan proses bisnis

diatas agar mudah difahami dan dijelaskan, maka diperlukan pemodelan proses bisnis yang

merupakan sebuah model daripada proses bisnis yang mendefinisikan alur, cara, aktivitas

dan partisipan dalam berinteraksi dan beroperasi untuk mencapai tujuan yang

dimaksudkan dari suatu organisasi atau yang menghasilkan keluaran atau layanan yang

sesuai dengan kebutuhan pengguna. Adapun pemilihan pemodelan grafisnya adalah

menggunakan BPMN (Business Process Modeling Notation) sebagai notasi untuk

pemodelan proses bisnisnya[25]. Sedangkan alasan utama pemilihan pemodelan

berdasarkan BPMN ini adalah karena BPMN memberikan kemudahan dalam membuat

notasi grafis yang dapat menggambarkan secara logis langkah-langkah dalam proses bisnis

serta BPMN dirancang untuk mengkoordinasikan urutan proses dan pesan yang

menghubungkan antar partisipan dari masing-masing aktivitas yang berbeda [26][27].

Berdasarkan uraian latar belakang diatas, maka dalam penelitian ini rumusan

permasalahan adalah belum dikembangkannya sebuah model proses bisnis pada sistem

informasi analisis APBD dengan menggunakan kaidah BPMN (Business Process



23

Modeling Notation), sedangkan pertanyaan penelitiannya adalah bagaimanakah

identifikasi proses bisnis dalam bentuk USE CASE DIAGRAM, bagaimanakah klasifikasi

proses inti (core process) dan proses pendukung (supporting process), dan bagaimanakah

pemodelan proses bisnis dalam bentuk pool dan milestones.

2. METODE PENELITIAN

Adapun metodologi yang digunakan dalam penelitian ini terbagai menjadi 6

tahapan, yang mana tahapan-tahapan itu adalah sebagai berikut :

a) STUDI LITERATUR : pada tahap ini bertujuan untuk melakukan evaluasi yang

mendalam dan kritis terhadap kewenangan, kewajiban dan larangan berdasarkan

regulasi proses perencanaan dan penganggaran daerah dan partisipasi masyarakat,

kemudian melakukan kajian terhadap indikator kesejahteraan daerah yang meliputi

indikator kemiskinan menurut kabupaten/kota, indikator ketenagakerjaan menurut

kabupaten/kota, indikator kesehatan menurut kabupaten/kota, indeks pembangunan

manusia (IPM) menurut kabupaten/kota.

b) OBSERVASI DAN KONSULTASI : pada tahap ini bertujuan untuk memperoleh

gambaran tentang pola interaksi, mekanisme, kedudukan dan peran dalam proses

penganggaran daerah baik dari sisi eksekutif, legislatif dan warga masyarakat

c) FOCUSED GROUP DISCUSSION (FGD) : pada tahap ini bertujuan untuk

menginventarisasi dan mendokumentasikan kebutuhan sistem informasi dan untuk

dapat menangkap kasus penggunaan sebuah system informasi dari sudut pandang

fungsional maka diperlukan sebuah narasi atau cerita dalam bentuk sebuah

skenario. Dimana dalam skenario ini dapat memberikan pemahaman mengenai

alasan mengapa permasalahan yang hendak diselesaikan tersebut layak dan penting

untuk dibuatkan sebuah system informasinya, serta dapat memberikan gambaran

yang komprehensip untuk pengeksplorasian perancangan sebuah system informasi.

d) FOCUSED GROUP DISCUSSION (FGD) : pada tahap ini bertujuan untuk

mengidentifikasikan proses bisnis dalam bentuk rangkaian sekumpulan aktivitas

kerja terstruktur dan saling terkait yang menghasilkan keluaran, layanan spesifik

atau produk yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Adapun aktivitas yang perlu

untuk diidentifikasi adalah aktivitas operasional yang meliputi saat terjadinya

penyediaan barang atau jasa kepada pengguna, selanjutnya adalah aktivitas

informasi yaitu aktivitas pada saat terjadinya proses pendataan, pengolahan data

hingga penyajian informasi dan aktivitas pengambilan keputusan yaitu interaksi

antar aktor yang mengharuskan untuk melakukan uji verifikasi, uji validasi atau

dalam bentuk persetujuan atau kompromi.

e) FOCUSED GROUP DISCUSSION (FGD) : Pemetaan dan analisis proses bisnis

biasanya dimulai dari suatu analisis kebutuhan dengan cara memahami visi, misi,

tugas dan fungsi organisasi dan pihak-pihak eksternal yang memerlukan dan

mendapatkan layanan langsung dari organisasi. Sedangkan tujuan pemetaan dan

analisis proses bisnis adalah untuk melihat secara utuh keseluruhan rangkaian

proses yang mempengaruhi kinerja dan pencapaian organisasi dalam melayani

pemangku kepentingan utama, baik eksternal maupun internal. Disamping itu

tahapan ini juga untuk menjawab beberapa pertanyaan mengenai kapan dan

bagaimana aktivitas yang terjadi, siapa saja yang terlibat dan berperan sebagai apa

serta sumber daya apa saja yang diperlukannya



24

f) PENGEMBANGAN MODEL PROSES BISNIS : pada tahap ini bertujuan untuk

mendefinisikan alur, cara, aktivitas, urutan proses dan pesan yang menghubungkan

antar partisipan dari masing-masing aktivitas yang berbeda dengan menggunakan

BPMN (Business Process Modeling Notation).

Gambar 1 Methodologi Penelitian


1) Proses Penyusunan APBD

Setelah melakukan studi literatur, observasi dan konsultasi dengan fihak-fihak

terkait, maka proses pemyusunan APBD Kota/Kabupaten berdasarkan Peraturan Menteri

Dalam Negeri Nomor 13 Tahun 2006 Tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah

dapat digambarkan sebagai berikut :



25

Gambar 2 Proses Penyusunan APBD

2) Identifikasi Proses Bisnis

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka proses bisnis sistem

informasi analisis APBD ini teridentifikasi 6 aktor atau partisipan yang terlibat yaitu

kepala daerah, sekretaris daerah, operator sistem informasi, konsultan APBD, anggota

DPRD dan masyarakat.Dimana masing aktor melakukan aktivitas sebagai berikut :

1) Kepala Daerah melakukan aktivitas pengajuan dokumen Rancangan-APBD kepada

anggota DPRD, dan memerintahkan sekertaris daerah untuk memfasilitasinya. Dan

bersama dengan DPRD untuk menghasilkan persetujuan R-APBD, serta pengesahan R-

APBD menjadi Perda APBD.

2) Sekretaris Daerah melakukan aktivitas pengajuan dokumen Rancangan-APBD kepada

anggota DPRD, selanjutnya sekertaris daerah memerintahkan kepada setiap kepala

SKPD untuk melakukan pembahasan alokasi anggaran berdasarkan tugas, dan fungsi.

3) Anggota DPRD melakukan aktivitas untuk membahas dan memberikan persetujuan

atau menolak dan menetapkan rancangan APBD yang diajukan oleh kepala daerah

untuk menjadi Perda APBD.

4) Konsultan APBD melakukan aktivitas membantu anggota DPRD dalam melakukan

kajian yang mendalam dan kritis terhadap kewenangan, kewajiban dan larangan

berdasarkan regulasi yang berlaku. Dan kajian terhadap pencapaian indikator

kesejahteraan daerah.

5) Operator Sistem Informasi Analisis APBD melakukan aktivitas mengupdate

nomenklatur kode organisasi, kode rekening, kode program, kode kegiatan dan entry,

verifikasi, validasi dan integrasi data anggaran APBD.

6) Masyarakat melakukan aktivitas mengakses hasil analsisis R-APBD dan melakukan

pengawasan terhadap akuntabilitas R-APBD.

Berdasarkan uraian diatas, maka dapat digambarkan use case diagram adalah sebagai

berikut :



26

Gambar 3 Use Case Diagram

3) Pemetaan Proses Bisnis

Selanjutnya untuk melihat secara utuh keseluruhan rangkaian proses yang

mempengaruhi kinerja dan pencapaian sistem informasi analisis APBD dalam memberikan

pelayanan kepada pemangku kepentingan utama, baik eksternal maupun internal. Maka

diperlukan analisis dan pemetaan dengan mengklasifikasikan menjadi 2 tipe utama yaitu

Proses Inti (Core Process) dan Proses Pendukung (Supporting Process). Dimana pengertian

daripada Proses Inti (Core Process) adalah proses yang memenuhi ketiga kriteria sebagai

berikut

1. Berperan langsung dalam memenuhi kebutuhan penguna eksternal

2. Secara langsung berpengaruh terhadap keberhasilan organisasi

3. Memberikan respon permintaan dan memenuhi kebutuhan pengguna.

Sedangkan Proses Pendukung (Supporting Process) adalah proses yang memenuhi kriteria

berikut:

1. Memenuhi kebutuhan pengguna internal, para pelaku atau fungsi di proses inti

2. Tidak memiliki kaitan langsung dengan nilai manfaat organisasi.

Sehingga berdasarkan pengertian diatas maka pemetaan proses bisnis sistem informasi

analisis APBD ini dapat dipetakan dan digambarkan sebagai berikut :

Gambar 4 Pemetaan Proses Bisnis

1) Pada bagian persiapan berisikan berbagai bentuk aktivitas yang ditujukan untuk

mempersiapan sistem informasi analisis APBD agar dapat digunakan untuk melakukan

analisis anggaran.



27

2) Pada bagian proses pendukung diantaranya adalah komponen perawatan dan perbaikan

sistem informasi analsis APBD, komponen pelatihan operator sistem informasi analisis

APBD, komponen bimbingan teknik anggota DPRD dalam proses pembahasan

anggaran daerah, serta komponen pengadaan jasa konsultan analisis APBD.

3) Pada bagian proses peningkatan terdapat 2 komponen peningkatan yaitu sistem pakar

akuntabilitas APBD dan sistem manajemen pengetahuan akuntabilitas APBD.

4) Pemodelan Proses Bisnis

Selanjutnya pemodelan proses bisnisn sistem informasi analsis APBD ini dituangkan

dengan menggunakan notasi BPMN (Business Process Modeling Notation). Dan sesuai

dengan proses inti yang sudah dihasilkan pada pemetaan proses bisnis sebelumnya, maka

pemodelan proses bisnis ini juga terbagi menajadi 3 model, adapun pemodelannya adalah

sebagai berikut :

1) Pemodelan Proses Bisnis Bagian Persiapan

Gambar 5 Pemodelan Proses Bisnis Bagian Persiapan

Pada bagian ini diawali dengan adanya pengajuan pembahasan R-APBD oleh

Kepala Daerah yang memerintahkan Sekertaris Daerah untuk menyusun R-APBD dan

disampaikan kepada DPRD untuk dibahas, dalam penyusunan R-APBD ini Sekertaris

Daerah memerintahkan kepada setiap kepala SKPD untuk melakukan penyusunan alokasi

anggaran berdasarkan tugas, fungsi dan restra SKPD. selanjutnya operator sistem



28

informasi analisis APBD akan melakukan mengupdate nomenklatur kode organisasi, kode

rekening, kode program, kode kegiatan dan dilanjutkan dengan entry, verifikasi dan

validasi data anggaran APBD. Dan jika ditemukan ketidaksesuaian data anggaran, maka

akan dilakukan koreksi dan revisi hingga data anggaran R-APBD sudah siap untuk

dilakukan pembahasan, oleh karena itu dalam pemodelan proses bisnis ini menjadi pool

persiapan dengan dengan lane yang berisikan 6 partisipan yaitu kepala daerah, sekretaris

daerah, operator sistem informasi, konsultan APBD, anggota DPRD dan masyarakat serta

terdapat 6 milestone yang terdiri dari rancangan APBD, update sistem, entry data,

verifikasi data dan koreksi data.

2) Pemodelan Proses Bisnis Bagian Analisis

Gambar 6 Pemodelan Proses Bisnis Bagian Analisis

Pada bagian analisis ini dimulai ketika sistem informasi analisis APBD telah

selesai memfasilitasi proses digitalisasi data anggaran APBD dan selanjutnya

mengolahnya menjadi informasi atau pengetahuan dalam bentuk klasterisasi ataupun

perbandingan proporsi alokasi anggaran berdasarkan tahun anggaran, kode wilayah, kode

organisasi, kode akun pendapatan, kode akun belanja, kode akun pembiayaan, kode akun

program, kode akun kegiatan, kode akun rekening dan memvisualisasikannya dalam

bentuk tabel ataupun grafik. Dan untuk melakukan analisis anggaran daerah yang kredibel,

maka konsultan APBD bersama anggoata DPRD melakukan update terhadap kewenangan,



29

kewajiban dan larangan penganggaran daerah berdasarkan regulasi proses perencanaan dan

penganggaran daerah yang berlaku pada saat itu, serta mengupdate data-data indikator

kesejahteraan daerah yang meliputi indikator kemiskinan, indikator ketenagakerjaan ,

indikator kesehatan, indeks pembangunan manusia (IPM), serta kajian terhadap berbagai

teknik analisis akuntabilitas anggaran daerah yang meliputi pemenuhan atau kepatuhan,

keadilan atau kepatutan, keberfihakan atau kemanfaatan dan pemberdayaan, oleh karena

itu dalam pemodelan proses bisnis ini menjadi pool analisis dengan dengan lane yang

berisikan 6 partisipan yaitu kepala daerah, sekretaris daerah, operator sistem informasi,

konsultan APBD, anggota DPRD dan masyarakat serta terdapat 6 milestone yang terdiri

dari update indikator, update regulasi, update demografi, analisis anggaran, laporan

analisis

3) Pemodelan Proses Bisnis Bagian Pengesahan

Gambar 7 Pemodelan Proses Bisnis Bagian Pengesahan

Pada bagian pengesahan adalah ketika anggota DPRD dan kepala daerah

melakukan proses pembahasan, persetujuan dan pengesahan R-APBD menjadi sebuah

Perda APBD. Pada bagian ini terdapat aktivitas yang cukup krusial yaitu proses

pengambilan keputusan antara Kepala Daerah dan DPRD yang mengharuskan untuk

melakukan uji akuntabilitas sebuah APBD. Dimana proporsi alokasi anggaran daerah ini

sudah memenuhi prinsip keadilan atau kepatutan yaitu bahwa alokasi anggaran sudah



30

memperhatikan rasa keadilan dan kepatutan dan prinsip keberfihakan atau kemanfaatan

yang mengandung arti bahwa anggaran daerah harus diarahkan untuk menciptakan

lapangan kerja dan pemborosan sumber daya, serta meningkatkan efisiensi dan efektivitas

perekonomian serta prinsip pemenuhan atau kepatuhan yang berarti belanja yang bersifat

wajib adalah belanja untuk terjaminnya kelangsungan pemenuhan pendanaan pelayanan

dasar masyarakat antara lain pendidikan dan kesehatan. Dan pada akhirnya melakukan

publikasi dan sosialisasi serta operator sistem informasi mengintegrasikan data-data

anggaran APBD dengan data-data anggaran APBD pada tahun sebelumnya.Oleh karena itu

dalam pemodelan proses bisnis ini menjadi pool pengesahan dengan dengan lane yang

berisikan 6 partisipan yaitu kepala daerah, sekretaris daerah, operator sistem informasi,

konsultan APBD, anggota DPRD dan masyarakat serta terdapat 6 milestone yang terdiri

dari pembahasan, persetujuan, pengesahan, sosialisasi dan integrasi data APBD.

4. KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan perumusan masalah, identifikasi proses bisnis dan pemetaan proses

bisnis maka pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pemodelan bisnis sistem

informasi analisis APBD menghasilkan :

a) 3 buah pool yaitu pool persiapan, pool analisis dan pool pengesahan dengan lane

yang berisikan 6 partisipan yaitu kepala daerah, sekretaris daerah, operator sistem

informasi, konsultan APBD, anggota DPRD dan masyarakat.

b) Pada pool persiapan terdapat 6 milestone yang terdiri dari rancangan APBD,

update sistem, entry data, verifikasi data dan koreksi data

c) Pada pool analisis terdapat 6 milestone yang terdiri dari update indikator, update

regulasi, update demografi, analisis anggaran, laporan analisis

d) Pada pool pengesahan terdapat 6 milestone yang terdiri dari pembahasan,

persetujuan, pengesahan, sosialisasi dan integrasi data APBD.

Selanjutnya berdasarkan beberapa kesimpulan diatas., maka saran atau rekomendasi untuk

rencana tindak lanjut penelitian ini adalah sebagai sebagai berikut :

1) melakukan penelitian terhadap struktur APBD yang meliputi struktur data kode

organisasi, kode akun pendapatan, kode akun belanja, kode akun pembiayaan, kode

akun program, kode akun kegiatan dan kode akun rekening.

2) melakukan perancangan dan pembuatan aplikasi sistem informasi analisis apbd

dengan mengembangkan ERD (entity relationship diagram), conceptual data model

(CDM ) atau data model, data flow diagram (DFD) dan user interface design.

3) Melakukan penelitian, pengembangan dan penyusunan Standar Operasional

Prosedur (SOP) sistem informasi analisis APBD yang merupakan serangkaian

instruksi tertulis yang dibakukan mengenai berbagai proses penyelenggaraan

aktivitas sistem informasi analisis APBD, yang meliputi bagaimana dan kapan

harus dilakukan, dimana dan oleh siapa dilakukan




31

Assistriadi Widjiseno, ST. M.MT dilahirkan di Kota Madiun 10 Januari 1968.

Pendidikan Formal,

1) (S1) Teknik Mesin ITS Surabaya,

2) (S2) Magister Manajemen Teknologi ITS Surabaya

3) (S3) Sedang menempuh Program Doktor di Ilmu Manajemen Strategi FEB

Universitas Airlangga.

Pengalaman bekerja

1) Tahun 2005 Program Gerakan Terpadu Pengentasan Kemiskinan (GERDU-

TASKIN) Provinsi Jawa-Timur.

2) Tahun 2008 Panitia Pengawas Pemilihan Umum (PANWASLU) Kota Madiun

3) Tahun 2009 USAID – LGSP (United States Agency International Development -

Local Governance Support Program) sebagai Technical Assistance In Strengthening

Civil Society Organizations.

4) Tahun 2014-2015 Konsultan Individu Australia Indonesia Partnership For

Decentralisation (AIPD) dan Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarat

(LPPM) Universitas Brawijaya

5) Tahun 2012-2016 Ketua dan Komisioner di Komisi Pelayanan Publik [KPP]

Provinsi Jawa Timur.

6) Tahun 2016 Dosen Universitas Kahuripan Kediri.

Penghargaan

1) 106 Inovasi Indonesia Prospektif 2014 “Pengembangan Dan Diseminasi Sistem

Informasi Anggaran Daerah (SIMRANDA) Untuk Optimasi Fungsi Anggaran

DPRD” – Kementerian Riset Dan Teknologi Republik Indonesia

HKI

1) 2017 Jenis Ciptaan : Program Komputer, Judul Ciptaan : SIMRANDA (Sistem

Informasi Anggaran Daerah)-Kementerian Hukum Dan Hak Asasi Manusia RI -

Direktur Jenderal Kekayaan Intelektual No : 05687 / ID EC00201706268

Organisasi

1) AISINDO (Association for Information Systems) Chapter Indonesia Community

Member 2017.01.01

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian kepada

Masyarakat, Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset,

Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia yang telah memberi dukungan

finansial terhadap penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia, 2006, Peraturan Menteri Dalam Negeri

Nomor 13 Tahun 2006 Tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah, Jakarta

[2] Presiden Republik Indonesia, 2018, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 2

Tahun 2018 Tentang Perubahan Kedua Atas Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2014

Tentang Majelis Permusyawaratan Rakyat, Dewan Perwakilan Rakyat, Dewan

Perwakilan Daerah, Dan Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, Jakarta



32


Tahun 2008 Tentang Keterbukaan Informasi Publik, Jakarta


Tahun 2014 Tentang Pemerintahan Daerah, Jakarta

[5] Presiden Republik Indonesia, 2017, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor

45 Tahun 2017 Tentang Partisipasi Masyarakat Dalam Penyelenggaraan

Pemerintahan Daerah, Jakarta

[6] Alejandro Corvalan, Paulo Cox, Rodrigo Osorio, 2018, Indirect political budget cycles:

Evidence from Chilean municipalities, Journal of Development Economics, 133, pp.

1–14.

[7] Marco Bisogno, Beatriz Cuadrado-Ballesteros, Serena Santis, Francesca Citro, 2018,

Budgetary solvency of Italian local governments: an assessment, International

Journal of Public Sector Management, https://doi.org/10.1108/IJPSM-11-2017-0328

[8] Rusdi Akbar, Robyn Ann Pilcher, Brian Perrin, 2015, Implementing performance

measurement systems: Indonesian local government under pressure, Qualitative

Research in Accounting & Management, Vol. 12 Issue: 1, pp.3-33.

[9] LGSP Team, 2009, Local Governance Support Program, Final Report, LGSP (Local

Governance Support Program), USAID (United States Agency International

Development), Jakarta

[10] LGSP Legislative Strengthening Team, 2009, Analisis APBD untuk Anggota DPRD,

Panduan, LGSP (Local Governance Support Program), USAID (United States

Agency International Development), Jakarta

[11] LGSP Civil Society Strengthening Team, 2008, Partisipasi Organisasi Masyarakat

Dalam Proses Perencanaan Dan Penganggaran, Panduan, LGSP (Local Governance

Support Program), USAID (United States Agency International Development),

Jakarta

[12] Solabomi Omobola Ajibolade, Collins Sankay Oboh, 2017, A Critical Examination

Of Government Budgeting And Public Funds Management In Nigeria, International

Journal of Public Leadership, Vol.13 Issue: 4, pp.218-242.

[13] Lucie Sedmihradska, 2015, Budget Transparency in Czech Local Government,

Procedia Economics and Finance, 25, pp 598 – 606.

[14] Hakan Turan, Ayse Senturk, 2016, Local Government Budgeting For Gender

Equality, Procedia Economics and Finance, 38, pp. 224 – 231.

[15] Yuliansyah Yuliansyah & Ashfaq Ahmad Khan, 2017, A revisit of the participative

budgeting and employees’ self-efficacy interrelationship – empirical evidence from

Indonesia’s public sector, International Review of Public Administration,

DOI:10.1080/12294659.2017.1325584.

[16] Gissur Ó. Erlingsson, Anna Thomasson, Richard Öhrvall, 2018, Issues on

Transparency, Accountability and Control in Hybrid organisations: The Case of

Enterprises Owned by Local Government, Hybridity in the Governance and Delivery

of Public Services, Volume 7, pp. 31-52.

[17] Widjiseno, Assistriadi, 2013, Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Penentuan

Proporsi Alokasi Anggaran Belanja Daerah Bagi Anggota DPRD Kota/Kabupaten,

Tesis, Program Magister Manajemen Teknologi Manajemen Teknologi Informasi,

Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya

[18] Widjiseno, Assistriadi, 2018, Design And Development Of APBD (Indonesian Local

Government District Annual Budget) Information Systems Analysis Application,

https://doi.org/10.1108/IJPSM-11-2017-0328



33

International Journal Of Advanced Research In Computer Science (IJARCS), Volume

9, No 4, July – August ISSN : 0976-5697, Page 1- 12.

[19] Widjiseno, Assistriadi., 2017, Penentuan Proporsi Alokasi Anggaran Pada Dokumen

APBD Kota/Kabupaten Dengan Menggunakan Metode AHP, Tecnoscienza

Universitas Kahuripan Kediri, Volume 1 No 2 April ISSN : 2541-3295, Page 25- 37

[20] Wahyuningsih, Rutiana Dwi, And Hastjarjo, Sri, 2013, Challenges in Implementation

of ICT for Budget Accountability and Development of Budget Information Literacy,

International Journal of Administrative Science & Organization. Volume 20, Number

1.

[21] Faisal A. Abu Rub, Ayman A. Issa, 2012, A business process modeling‐based

approach to investigate complex processes: Software development case study,

Business Process Management Journal, Vol. 18 Issue: 1, pp.122-137.

[22] Razvan Daniel Zota, Liviu Ciovica, 2015, Designing software solutions using

business processes, Procedia Economics and Finance, 20, pp. 695 – 699.

[23] Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Republik

Indonesia, 2011, Peraturan Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara Dan

Reformasi Birokrasi Nomor 12 Tahun 2011 Tentang Pedoman Penataan Tatalaksana

(Business Process), Jakarta

[24] Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Republik

Indonesia, 2012, Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan

Reformasi Birokrasi Republik Indonesia Nomor 35 Tahun 2012 Tentang Pedoman

Penyusunan Standar Operasional Prosedur Administrasi Pemerintahan, Jakarta

[25] Layna Fischer (Edt.), 2012, BPMN 2.0 Handbook Second Edition, Future Strategies,

Lighthouse Point, Florida, USA

[26] Ricardo Pérez-Castillo ,María Fernández-Ropero, Mario Piattini, 2019, Business

process model refactoring applying IBUPROFEN. An industrial evaluation, The

Journal of Systems and Software, 147, pp. 86–103.

[27] Brane Kalpič, Peter Bernus, 2006, Business process modeling through the knowledge

management perspective, Journal of Knowledge Management, Vol 10 Issue 3, pp.40-

56.



34

Development of Electronic Medical Record for Individual

Physician Practices

Indra Kharisma Raharjana*1, Rinaldi Cahyono2, Taufik3

1,2,3 Information Systems, Fakultas Sains dan Teknologi,

Universitas Airlangga, Indonesia [email protected], [email protected], [email protected]

Abstract

Electronic Medical Records (EMR) are widely used by hospitals. However, EMR

adoption is still low and is dominated by a large hospital. The majority of small clinics

and private physician practices have not used computers for medical data recording. This

paper aims to design EMR applications for individual physician practices. The EMR

application is built for mobile and web devices to be easily accessible. Terms and rules on

medical records were studied. Observations and interviews about medical record

recording have been conducted in health clinics and physicians. International Statistical

Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-10) standards is used for

EMR recording. The system has been implemented by building web applications and

wrapping it into Android apps. This allows Physicians to access the EMR system online,

both web and mobile. Simulation of Mobile EMR implementation has been done to get an

expert opinion from a physician. Physicians concluded that the functional mobile EMR

application could be used for physician practice. a physician concluded that EMR mobile

applications run properly. It also meets non-functional needs such as confidentiality,

integrity, authentication, availability, access control, and non-repudiation.

Keywords: Electronic Medical Records, ICD-10, Mobile Applications, Family Medicine Clinic

1. INTRODUCTION

Electronic Medical Records (EMR) has been implemented in many hospitals

worldwide. EMR records patient information including patient complaints (anamnesis),

diagnosis, and medical treatment. EMR is used by healthcare organizations to simplify and

streamline the management goal of patient information and medical information[1].

Adoption and use of EMR are still dominated by large hospitals, their use in small or

independent hospitals is still not optimal [2]. In fact, some health organizations still apply

medical records manually. It leads to a deficiency, among others, such as the use of a less

efficient, requiring space for storage, and data can be easily damaged.

General practice or family medicine in Asia-Pacific difficulties in adopting the

development of information technology. It occurs because there are barriers in the

application of information technology. Merely 5% general practices in Australia use



35

computers for EMR recording, the majority used for administrative and management needs

[3]. The figure is even lower for the Singapore, Indonesia and Malaysia regions. [4].

Lots of effort has been made to the governance of information technology in the

medical area [5] [6] [7] [8] and EMR. EMR development trends are transitioning from

desktop systems to mobile systems [9]. Various studies on mobile healthcare have been

done. Such as the development of a system for the interaction between patients and

physicians using Android applications [10]. Another study is the development of mobile

clients using Android that is connected with medical data from the hospital [11]. But not

many studies have focused on developing EMR specifically for general practitioners.

Though the general practitioner is the front guard in doing health services to the

community.

In this paper, we built an EMR for Family Medicine Clinic. The system is designed

so that the physician can easily enter information into the EMR via web or mobile phones.

This system will be developed with several functions, namely: view medical record

history, searching for certain medical record data and store medical record data.

2. ELECTRONIC MEDICAL RECORD

In the field of medicine and dentistry, medical records are one of the written proofs

of the service process provided by physicians and dentists. Therefore every medical

service activity must have complete and accurate medical record. The medical record is a

file containing notes and documents about patient's identity, examination, treatment,

actions, and other services that have been provided to the patient. Medical records have the

purpose and benefits of [12]: (a) Patient Treatment, (b) Service Quality Improvement, (c)

Education and Research, (d) Financing, (e) Health Statistics, (f) Proof of Legal Matters,

Discipline and Ethics.

Any patient visiting a health care facility for the first time will be served by an

outpatient. The patient will be in the interview along with given a special form for the new

patient to fill out. Each new patient will obtain a patient number to be used as an ID card.

Each new patient will receive a patient number to be used as an ID card. The patient shows

the patient's card if they want to seek treatment. The officer will prepare and check the

patient's medical records. Physicians fill out medical records by writing down all medical

practice services performed [13]. Each record in the medical record shall be accompanied

by the name, time and signature of the officer providing the service or action. If a mistake

occurs during recording on a medical record, records should not be deleted in any way.

Error correction in medical records can only be done by deletion and then affixed with the

officer's signature. If utilizing an EMR system, the duty of signing can be changed by

using a personal identification number. Physicians are required to maintain confidentiality

regarding the patient's medical history in the medical record. The contents of the medical

record can only be opened at the request of the patient or law enforcement request.



36

Electronic medical records are the process of maintaining electronic health

information on health status and health care. An electronic medical record is a tool that

enables registered users to access information about patients and clinical decision support

tools. Only authorized officers may enter medical information into the computer. Patient

data must be closely guarded. Only personnel who have access can open medical data. No

information can be opened without a patient's permission. The distribution of medical

information should be restricted to authorized persons only. The information is also not

allowed to be transferred to others. Data that has exceeded the time limit of storage may be

removed after notifying the physician and his patient (or his heirs). On-line terminals can

only be used by authorized persons. The efficiency of medical records that can be observed

include [14]: Faster response time, The system will automatically process the data into

information, Information presented more up to date, No more storage space required, and

paperless.

The EMR type is divided into 2 parts, namely "basic" and "advanced" [2]. Basic

functional EMR has such as: Order Entry / Results, Clinical Data Repository, and Clinical

Decision Support. While advanced EMR features Physician Documentation and

Computerized Physician Order Entry (CPOE). CPOE is the process of a medical

professional to enter medical instructions and prescriptions electronically. The

functionality of the EMR consists of: clinical notes, automated medical prescriptions,

appointments systems, communications standards, structured data [15]. A good EMR

design should be Enhanced personal connections, Seamless input of contextual data,

Record and summarize dynamic narratives [9].

3. EMR REQUIREMENT ANALYSIS

3.1 Observations and Interviews

Observations were conducted at the Telkom Surabaya Health Foundation. This

clinic was chosen because it has successfully implemented an electronic medical record

system. From the observation found the findings as follows : (a) Electronic medical

records filling procedure.(b) Diagnostic filling standard with ICD-10 (International

Classification of Diseases) data. (c) Examples of patient medical records. (d) A manual in

filling out an electronic medical record for a General Practices.

Interviews were also conducted to find out more about medical records. The

interview has conducted with a physician at dr. Soetomo Hospital. Based on interviews are

known some facts as follows : (a) Medical records may not be filled by unauthorized

persons. The physician is fully responsible for the contents of the medical record. (b)

Medical personnels are allowed to fill out medical records, but physicians retain full

responsibility for medical record data. (c) A medical record filled with every patient comes

to visit. (d) The diagnosis on the medical record is written using ICD-10 code. (e) Medical

records are written using predefined units. (f) The medical record filing procedure starts

from the time the patient arrives until the patient returns.

TABLE I. EMR PROBLEMS AND SOLUTIONS



37

Problems encountered Alternative solutions

Medical record data may only be filled by a

physician or medical officer.

Create login features, and add user features.

The physician or medical officer wants to change

user data.

Create features to change user data.

Medical records should be filled in accordance

with existing procedures and formats.

Make the appearance of medical record form in accordance with the existing

procedure sequence. Equipped with unit descriptions.

Searching medical record data manually takes a

long time.

Provide features to search patient medical record data. Patient search can use

patient ID.

Based on the results of observations and interviews can be concluded that the

electronic medical record program should be portable and compatible, but still can

maintain data integrity. Table 1 presents some of the problems along with the alternative

solutions that are summarized from observations and interviews.

3.1 Functional Requirement

Based on the analysis of existing problems and solutions, here is a list of the

fungtional requirement of electronic medical record to be created:

System authority : The system can differentiate users who enter the system. Able to

determine the functions - functions that are active based on the existing user.user is divided

into two, namely medical officers and physicians.

Added the patient : For patients who have never visited, the system provides a

feature to enroll new patients. The system provides a form filled with new patient identity

data.

Renew the patient's identity : The user can update the patient's identity data. Patient

data is distinguished by patient id number.

Update user data : The system provides features for users to change their identity

data. Identity data including name, address and phone number. Users can also change their

username and password.

Write medical record data : The user enters the medical record data with a

predefined format.

Displays medical record data : Physicians and medical officers can display the

patient's medical record history. Medical record data based on previous patient visits. This

function is needed so that the physician can determine what actions are taken to deal with

the patients.

Validate medical record data : Medical record data entered by medical personnel

should be reviewed by a physician. The system can record the person and time of the data

entered.



38

Update the list of actions or services : This system comes with a list of actions.

This data concerns the type of medical procedure and pricing. This list of actions can be

changed at any time.

Seek medical records based on diagnosis : The goal is to know what actions have

been taken to patients who have been diagnosed with certain diseases.

3.1 Security Requirement

In addition to the above functional requirements, the system also has several needs

on the security side, among others [16 ]:

Confidentiality : Maintain private information from unauthorized persons.

Integrity : Keep information unchanged without the permission of the owner of the

information. In the medical record rule, if there is a change of data then it should include

the signature and date of the change. But in an electronic medical record, if there is a

change, it should include information about the person who changed and when the change

was made.

Authentication : The user is required to login first to access the system. This is done

to ensure that the person accessing has the authority to access. The medical record records

the person performing the examination and the date of the examination.

Availability : The electronic medical record system can be accessed when the

patient visits. Data must be available at any time for easy access.

Access Control : The system has two user roles: physicians and medical personnel.

Each role has a specific ability in the system.

Non-repudiation : Medical records are confidential and should be accountable. The

medical record logs the complete data, including name, date, and location.

3. EMR DESIGN

Actors involved in the system are physicians and medical personnel. Based on

needs analysis, the features to be made are : system authority, adding patients, updating

patient identities, updating user data, filling out medical records, displaying medical record

data, medical record validation, updating service action lists, and presenting diagnostic

medical records. Each use case is defined by the set of procedures performed, taking into

account the normal-alternative-exception flow. Class diagrams and sequence diagrams are

created to illustrate the detailed design of the system. The database design is made

according to the data requirement.

Individual Physician Practices EMR application design can be seen in figure 1.

Medical users such as physician can access the app using multiple devices (Android phone

and laptop). Individual Physician Practices EMR application available online so users can



39

use them anytime. The client device will be connected to the EMR server. This server

stores data related to the medical record.

Figure 1: EMR System Architecture

3. EMR IMPLEMENTATION

Implementation of electronic medical record system design is using mobile

Android applications and cloud data. Web applications built in PHP, JavaScript, and

HTML. Android applications created by wrapping web applications into Android APK.

Android Studio is used to transform web applications into Android applications. This

transformation is necessary so that the application is easily accessible via mobile phone.

Cloud database technology using MySQL machines connected to the internet.

Some of the system functionality that has been implemented is as follows :

Login and Dashboard page : This page allows users to log in to the system. After

the user has successfully logged in, the dashboard page will be displayed.

Medical action page : Configuration page to add or change the list of medical

actions.

Patient list page : This page is accessed when the user wants to perform an

examination, view the patient's medical record, or change the patient's identity. There is a

list that can show all registered patients. Users can search the patient by entering patient's

number or patient's name.

Patient examination page : when the patient details are selected, this page will

appear. Users can access previous medical record data. The main function of this page is to

enter medical record data into the system. Fig. 2 illustrates the detail display of the

patient's record.



40

Figure 2: Display of medical records.

Medical record validation : This page is only accessible by physicians. To validate

the medical record data that has been entered by the nurse. Before the patient is examined

by a physician, usually the nurse enters the initial physical examination data (Fig. 3).

Figure 3: Initial physical examination.

Looking for a diagnosis : This page shows a list of ICD - 10 that physicians use to

determine a patient diagnosis (Fig. 4).

6. SYSTEM TESTING

The testing process has been done by performing functional tests based on user

needs.Use case models are used to obtain test cases.Input parameters and expected results

are determined based on the scenario of the use case.This step is done to ensure that all the



41

functional requirements identified in the requirements analysis phase have been tested and

run as planned.

Figure 4: Diagnosis list page

After functional testing successfully done, we conducted an interview with the

physician to evaluate the system. Before the interview, a physician was asked to use

medical record application using an Android device while accompanied by the author.

Evaluation is done to test functional and nonfunctional needs from the stakeholder point of

view. The interviewed physician said that the functional features fit his needs, the units

used in the medical record are also appropriate.The results of the interview discussions

suggested a feature of the recipe with a more complex format. Besides proposing to

complete the anamnesis part with several supporting factors, such as urine test results,

blood, feces, and radiology. The results of the non-functional requirement evaluation

indicate that all aspect of confidentiality, integrity, authentication, availability, access

control, and non-repudiation can be received by the physician.

From the evaluation results, a physician also said that preferring the EMR that can

be accessed via phone/tablet. Medical personnel will often move to conduct patient checks,

so the phone/tablet will be an attractive option compared to desktop computers.The mobile

phone used should have a large size. So physicians easy to perform medical record

activities. The physician believes that the system is ready. In general, physicians also have

the resources, time, and funds to apply this technology.But requires adjustments to

familiarize users with switching from the manual medical record system to electronics.but

requires an effort to familiarize the user, in order to switch from the manual medical record

system to the electronics.



42

6. DISCUSSION

In this study, we built an EMR system that can be used using mobile devices for

physicians. This will make it easier for physicians to manage patient medical records. For

the future, there are still great challenges and opportunities in developing EMR. For

example, build a medical record that allows patients to see his data [17]. So patients do not

lose their medical records when they exchange physicians, clinics, or hospitals. ICT has

the potential to dramatically change the existing processes in the medical domain [18], this

has led to resistance in the implementation of ICT in the medical world. The main

problems and constraints on the implementation of medical records are physicians and

other health professionals who are required to make medical records in accordance with

their competence are not fully aware of the benefits and usefulness of medical records.

both in health care facilities and individual practice. Resulting in incomplete, unclear, not

on time, and incomplete medical records[19].

The emergence of ethical dilemmas on the application of information technology in

the field of health. The ability to store and transfer confidential patient information data

raises serious concerns about security and privacy issues [4][20]. Several ways to ensure

privacy in medical data have been developed and implemented, from encrypting data to

using Bar codes and QR codes for medical data exchange [21]. The unification of mobile

and cloud technologies for health data will help many parties [22]. The storage of health

data in the cloud can provide benefits, including cost savings, flexibility, ease of

administration, and data security [23]. But the challenge of integrating mobile EMR and

cloud lies in technical aspects such as Synchronization data, Management of Bandwidth

Usage, and Security Risks [24].

6. CONCLUSION

We have implement and evaluate a Individual Physician Practices EMR for

General Practices or Family Medicine Clinic. Based on the evaluation results, the

Individual Physician Practices EMR system we have developed meets the functional

requirements related to electronic medical records. Development of electronic medical

records system could be part of the effective adoption of ICT in the medical field in

Indonesia. There is still a long way to go, such as the need to build an integrated system of

electronic prescriptions and queuing systems of patients. there are challenges from both

technological and social aspects. For example, issues of security and privacy, resistance to

the use of ICT in the medical field, as well as ensuring that physicians, medical personnel,

and patients are willing to use the system continuously.

REFRENCES

[1] Corey Bain, "The implementation of the electronic medical records system in health



43

care facilities," in 6th International Conference on Applied Human Factors and

Ergonomics (AHFE 2015) and the Affiliated Conferences, AHFE 2015, 2015, pp.

4629-4634.

[2] David Dranovea, Craig Garthwaitea, Bingyang Li, and Christopher Odya,

"Investment subsidies and the adoption of electronic medical records in hospitals,"

Journal of Health Economics, vol. 44, pp. 309–319, 2015.

[3] Liaw T, "Information management in primary medical care in South Australia.," Fam

Pract., vol. 11, no. 1, pp. 44-50, 1994.

[4] Michael Kidd, "Informatics in family practice ~ an Asia-Pacific perspective,"

International Journal of Bio-Medical Computing , vol. 40, pp. 81-83, 1995.

[5] P.W. Handayani et al., "Acceptance model of a Hospital Information System,"

International Journal of Medical Informatics, vol. 99, pp. 11-28, 2017.

[6] Corey Angst, Ritu Agarwal, Guodong Gao, Jiban Khuntia, and Jeffrey S.

McCullough, "Information technology and voluntary quality disclosure by hospitals,"

Decision Support Systems, vol. 57, pp. 367–375, 2014.

[7] Irfan Nur Aulia, Indra Kharisma Raharjana, and Purbandini, "Perencanaan Arsitektur

Perusahaan pada Bagian Instalasi Rawat Jalan dengan Kerangka Kerja TOGAF ADM

Studi Kasus Rumah Sakit Jiwa Menur Surabaya," Journal of Information Systems

Engineering and Business Intelligence, vol. 3, no. 1, pp. 52-60, 2017.

[8] Nur Ardista, Purbandini, and Taufik, "Rancang Bangun Data Warehouse Untuk

Pembuatan Laporan dan Analisis pada Data Kunjungan Pasien Rawat Jalan Rumah

Sakit Universitas Airlangga Berbasis Online Analytical Processing (OLAP)," Journal

of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. 3, no. 1, pp. 40-

51, 2017.

[9] Kyle Larkin and Aisling Kelliher, "Designing Flexible EMR Systems for Recording

and Summarizing Physician-Patient Interactions," in CHI 2011, Vancouver, 2011, pp.

1609-1614.

[10] Ran Wei and Zhimin Yang, "Design and Implementation of Physician-Patient

Interaction System Based on Android," in 2012 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON

INFORMATION TECHNOLOGY IN MEDICINE AND EDUCATION , 2012, pp. 580-

583.

[11] Dimitris Tychalas and Athanasios Kakarountas, "Planning and Development of an

Electronic Health Record Client based on the Android Platform," in 2010 14th

Panhellenic Conference on Informatics, Tripoli, Greece, 2010, pp. 3-6.

[12] Konsil Kedokteran Indonesia, Manual Rekam Medis.: Konsil Kedokteran Indonesia,

2006.

[13] Departemen Kesehatan RI, Pedoman Pengelolaan Rekam Medis Rumah Sakit Di

Indonesia., 1997.

[14] Hutama Yonathan, "Perbedaan Rekam Medis Manual dan Rekam Medis Elektronik

(Digital)," Universitas Katolik Soegijapranata, Thesis 2007.

[15] Denis Prottia, Ib Johansen, and Francisco Perez-Torres, "Comparing the application

of Health Information Technology in primary care in Denmark and Andalucía,

Spain," international journal of medical informatics, vol. 79, pp. 270–283, 2009.

[16] Simson Garfinkel, PGP: Pretty Good Privacy.: O Reilly, 1995.



44

[17] Pamela Peck, John Torous, Meghan Shanahan, Alan Fossa, and William Greenberg,

"Patient access to electronic psychiatric records: A pilot study," Health Policy and

Technology, 2017.

[18] Johan van der Lei, "Information and communication technology in health care: do we

need feedback?," International Journal of Medical Informatics, vol. 66, pp. 75-83,

2002.

[19] Rizki Yanuari and Sigid Kirana, "PERBEDAAN KELENGKAPAN PENGISIAN

REKAM MEDIS ANTARA DOKTER UMUM DAN DOKTER SPESIALIS : Pada

Praktik Swasta Mandiri di Kecamatan Semarang Selatan Kota Semarang," Universitas

Diponegoro, Thesis 2012.

[20] Sasikanth avancha, amit baxi, and david kotz, "Privacy in Mobile Technology for

Personal Healthcare," ACM Computing Surveys, vol. 45, no. 1, 2012.

[21] Czuszynski, Krzysztof; Ruminski, Jacek, "Interaction with medical data using QR-

codes," in Human System Interactions (HSI), 2014 7th International Conference on,

Costa da Caparica, Portugal, 2014, pp. 182-187.

[22] Dimitris Tychalas and Helen Karatza, "A Cloud System for Health Care," in PCI

2015, Athens, 2015, pp. 169-170.

[23] Arnon Rosenthal et al., "Cloud computing: A new business paradigm for biomedical

information sharing," Journal of Biomedical Informatics, vol. 43, pp. 342–353, 2010.

[24] Richard K. Lomotey and Ralph Deters, "Consuming Web Services on Mobile Devices

for Improved mHealth," in SIGSPATIAL’13, Orlando, 2013, pp. 410-413.



45

Model Monitoring Keamanan Jaringan untuk Anomaly Detection

di Jaringan Kampus: Studi Kasus Stikom Surabaya

Slamet

[email protected]

Information System Department

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, Indonesia

Abstrak

Saat ini keamanan jaringan telah menjadi topik penting dalam penelitian di area jaringan

komputer. Salah satu implementasinya adalah sebagai sebuah infrastruktur pada layanan

informasi universitas, jaringan kampus memainkan peran penting dalam bidang

pengajaran, penelitian, dan manajemen. Tidak adanya perhatian terhadap keamanan

jaringan, terlebih terhadap data yang dimiliki, membuat layanan informasi rentan terhadap

gangguan intruder. Penelitian ini bertujuan menyelidiki ancaman keamanan dan

kerentanan jaringan pada sistem jaringan kampus. Untuk mengatasi ancaman keamanan

dan kerentanan jaringan digunakan Model Monitoring Keamanan Jaringan, khususnya

untuk mendeteksi traffic anomali. Model monitoring ini memiliki empat bagian utama

yaitu bagian pengambilan data traffic di jaringan, bagian pendeteksi data anomali, bagian

penganalisis NetFlow dan bagian pelaporan insiden keamanan. Probe FlowMon pada

bagian pengambilan data traffic menghasilkan data NetFlow dan mengekspornya kepada

kolektor yang ditangani oleh NFDUMP dan NfSen. Aplikasi ini juga menyediakan

penyimpanan dan pengambilan informasi traffic yang kemudian dilakukan analisis

forensik. Selanjutnya, data NetFlow diproses oleh pendeteksi anomali. Data traffic yang

mencurigakan atau terlihat anomali di jaringan divisualisasikan pada interface pengguna

atau dilaporkan melalui email oleh System kepada Administrator Jaringan. Hasil dari

penelitian ini adalah Administrator jaringan tidak perlu mengamati perilaku jaringan setiap

saat, namun seorang Administrator dapat memfokuskan diri pada respon dan resolusi

terhadap insiden keamanan.

Kata Kunci: Keamanan Jaringan, Monitoring Jaringan, NfSen, NfDump, Deteksi Anomali

1. PENDAHULUAN

Memastikan sistem keamanan dalam sebuah jaringan berkecepatan tinggi adalah tugas

Administrator Jaringan yang membutuhkan intensitas dan respek yang tinggi dalam pekerjaannya

sehari-sehari. Untuk melakukan pengawasan keamanan, diperlukan Administrator Jaringan yang

sangat berpengalaman, yang memiliki wawasan mendalam terhadap perilaku jaringan dan

memahami kondisi jaringan dengan baik. Beberapa tugas yang sering dilakukan oleh

Administrator Jaringan [1] adalah mengamati grafik dan statistik data traffic, mencari puncak

(peak) pemakaian yang tidak biasa, misalnya dalam volume byte dari paket yang ditransfer. Selain

itu, Administrator Jaringan juga memeriksa insiden tertentu menggunakan aplikasi seperti

penganalisis paket, kolektor aliran, firewall dan log sistem pada server. Proses melakukan analisis

yang lebih mendalam dari paket atau traffic tertentu membutuhkan waktu yang lama dan

pengetahuan yang sangat baik tentang perilaku jaringan (network behaviour).

Demikian pula seseorang yang bertanggung jawab terhadap insiden keamaanan jaringan seperti

CERT (Computer Emergency Response Team) atau CSIRT (Computer Security Incident

Response Team) selalu melakukan monitoring keamanan jaringan dan juga menganalisis perilaku




46

jaringan dalam tugasnya. Berbasis data yang didapatkan, team ini dapat mendeteksi dan mencegah

pemakaian yang tidak diinginkan dari pengguna komputer di jaringan. Adanya system monitoring

keamanan memberikan solusi yang sangat penting dalam melakukan penanganan terhadap insiden

keamanan.

Paper ini memperkenalkan konsep baru yang dapat mengurangi beban pekerjaan secara signifikan

bagi seorang Network Administrator, CERT, CSIRT atau Network Operator. Biasanya seorang

Network Operator yang berpengalaman masih membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan

network surveillance. Seorang System Administrator tidak perlu lagi mengamati perilaku jaringan

secara terus menerus, tetapi pekerjaannya dapat difokuskan pada respon dan resolusi dari insiden

keamanan. System ini mampu membuat laporan insiden yang sistematis dan terklasifikasi terkait

traffic jaringan yang untrustfull. Oleh karena itu, seorang System Administrator dapat menerima

laporan tentang insiden keamanan dan kemudian memeriksanya. Jika tidak ada kondisi false

positive [2] maka ia dapat melakukan tindakan lebih lanjut yang diperlukan.

Penelitian ini terdiri dari beberapa bagian. Diawali dengan membahas Flow Mon berbasis

monitoring traffic yang didalamnya terdiri dari pembuatan (generate) data netflow dan koleksi

data netflow. Kemudian digunakan AlienVault OSSIM untuk mendeteksi traffic anomali dan

teknik trust modelling untuk mengurangi false positive. Data yang digunakan sebagai percobaan

diambil secara real time dari traffic jaringan Stikom Surabaya, khususnya data terhadap serangan

virus Conficker di jaringan ini.


Model Monitoring Keamanan Jaringan yang digunakan memiliki empat bagian. Model ini terdiri

dari bagian pengambilan data dari interface FlowMon, bagian kolektor data / pendeteksi anomali

(anomaly detection), bagian penganalisis data NetFlow (NfSen) dan bagian pelaporan insiden

(incident reports), seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

Pada bagian pengambilan data, traffic diambil menggunakan FlowMon dengan menggunakan

hardware Cisco [3] sehingga menghasilkan data NetFlow. Kemudian data ini dikirim kepada

bagian kolektor. Dalam hal ini yang bertugas sebagai kolektor dan menangani data netflow adalah

NFDUMP [4] dan NfSen [5]. Aplikasi ini juga melakukan penyimpanan dan pengambilan

informasi dari traffic data untuk dilakukan analisis forensik. Selanjutnya Data NetFlow diolah oleh

pendeteksi anomali (anomaly detection). Aliran yang mencurigakan atau adanya anomali di

jaringan dapat dilihat pada web interface dari pengguna atau dikirim melalui email Administrator

Jaringan terkait hasil pelacakan, pelaporan dan pemberitahuan.

Gambar 1: Model Monitoring Keamanan Jaringan

Mengambil data NetFlow menggunakan FlowMon

Generate Data

NetFlow

Kolektor data NetFlow menggunakan NFsen

Pendeteksi Anomali /

Koleksi Data NetFlow

• Deteksi Intrusi

• Deteksi Worm/Virus

• Deteksi Spam

Penganalisis Data

NetFlow

• via http

• via email

• via syslog

Pelaporan Insiden



47

2.1 Monitoring Keamanan Jaringan

Untuk menyampaikan fakta terkait kondisi jaringan yang ada, diperlukan statistik dari traffic

secara detil seperti rekam jejak (trace route) paket dan volume statistik traffic. Pada penelitian ini,

bahan pengukuran diambil dari data traffic di dalam jaringan Stikom Surabaya. Trace route yang

digunakan oleh penganalisis traffic memberikan informasi yang rinci tentang statistik header IP,

payload, lamanya waktu dalam berkomunikasi dan dengan siapa IP address tertentu

berkomunikasi. Volume statistik diperoleh dari data SNMP yang bisa memberikan informasi

secara akurat yang kemudian dilakukan analisis lebih lanjut.

Gambar 2: Implementasi Model Traffic Monitoring di Jaringan Kampus Stikom

Pada gambar 2 terlihat bahwa Arsitektur Traffic Monitoring System bertumpu pada router utama

yang juga berfungsi sebagai titik monitoring utama. Titik yang dimonitor digunakan sebagai probe

monitoring dengan cara mengkonfigurasi beberapa interface pada router ini. Dengan kata lain,

beberapa interface yang telah dikonfigurasi pada router ini dijadikan sumber dalam monitoring

aliran data.

Untuk menjaga skalabilitas system digunakan aliran data berisi informasi yang sudah terenkripsi

dari NetFlow pada router CISCO. Proses monitoring dilakukan untuk mengamati aliran data pada

link yang digunakan oleh pengguna sampai dengan link pada backbone jaringan.

2.2 NetFlow Generator



48

Secara umum, Flow atau aliran data adalah seperangkat paket yang berbagi properti secara umum.

Sifat-sifat yang paling penting dari Flow adalah titik akhir dari aliran data ini. Sedangkan NetFlow

artinya aliran data yang terjadi pada jaringan komputer. Jenis NetFlow yang paling sederhana

adalah 5-tuple, dimana semua paketnya memiliki IP Address sumber dan tujuan, nomor port dan

protokol yang sama. Pergerakan aliran data biasanya tidak searah namun semua paketnya bergerak

ke arah yang sama. Paket pertama diamati pada titik dimana aliran data mulai mengalir. Aliran data

akan berhenti ketika tidak ada traffic baru yang perlu diamati (inactive timeout) atau pada kondisi

koneksi berakhir (misalnya koneksi TCP ditutup). Inactive timeout adalah periode waktu setelah

arus data akan diekspor. Arsitektur FlowMon dapat dilihat pada gambar 3.

Statistik traffic menyediakan informasi tentang: siapa berkomunikasi dengan siapa, kapan

komunikasi dilakukan, berapa lama komunikasi terjadi, protokol apa yang digunakan, layanan apa

yang digunakan dan juga berapa banyak data yang ditransfer.

Untuk memperoleh statistik router dapat digunakan NetFlow atau probe tertentu [6]. Proses

mengalirkan data traffic pada router dapat mengkonsumsi 50% - 60% dari kinerja router sehingga

mempengaruhi performance jaringan. Namun dengan menggunakan aliran data secara dedicated

pada saat monitoring traffic data, maka performance jaringan tidak akan terpengaruh.

Gambar 3: Arsitektur FlowMon menggunakan Cisco Router

NetFlow dikembangkan oleh Cisco Systems. Saat ini standar industri telah didukung oleh banyak

vendor dan telah merilis beberapa versi protokol, tetapi yang paling umum digunakan adalah

Netflow versi 5 dan 9.

Komponen-komponen yang digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang traffic IP pada

protokol Netflow adalah:

1. Sensor, digunakan untuk mengumpulkan statistik traffic jaringan yang melewati switch



49

dan router.

2. Kolektor, digunakan untuk mengumpulkan data yang datangnya dari sensor dan

menempatkannya ke media penyimpanan.

3. Analyzer, digunakan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dan membuat laporan

kepada orang yang diperbolehkan, misalnya Administrator.

2.3 Kolektor NetFlow

Tugas utama Kolektor adalah menyimpan paket yang masuk ke dalam database, dalam hal ini

menggunakan SQL database. Di dalam Kolektor terdapat grafik yang merupakan representasi dari

traffic jaringan, filtrasi aliran data, agregasi data dan evaluasi statistik yang menggunakan IP

Address sumber dan IP Address tujuan, port dan protokol.

Gambar 4 menunjukkan diagram blok dari kolektor NfSen (Netflow Sensor). NfSen adalah front-

end berbasis web dari NFDUMP. Pada NfSen terdapat interface bagi pengguna untuk

menampilkan grafik NetFlow. Selain itu terdapat interface baris perintah yang digunakan untuk

memproses aliran data.

Gambar 4: Diagram Blok Kolektor NfSen / NFDUMP Profile NfSen adalah profile yang bisa dibentuk dari data NetFlow. Profile yang terbentuk

ditentukan berdasarkan nama, jenis, dan filter profile, dimana profile merupakan filter yang bisa

diterima oleh NfSen. Administrator jaringan menentukan profile dan grup profile sendiri untuk

membuat grafik aliran data.

Interface kolektor memberikan tool untuk peringatan (alert) secara otomatis. Administrator

Jaringan menentukan sekumpulan notifikasi berdasarkan kondisi jaringan, tergantung dari data

yang dibentuk dari NetFlow. Alert yang ada melakukan tindakan secara otomatis berdasarkan

kondisi tertentu, misalnya mengirim email kepada Administrator ketika terjadi gangguan dalam

traffic jaringan.

Kolektor NfSen mendukung API (Application Programming Interface) untuk mengintegrasi

ekstensi plugin-plugin. Interface ini terdiri dari dua bagian, bagian front-end diakses melalui

web dan melakukan interaksi langsung dengan pengguna. Sedangkan bagian back-end



50

melakukan pemrosesan data yang diminta dan mempersiapkannya untuk interface plugin. Bagian

front-end diimplementasikan dalam pemrograman PHP, sedangkan bagian back-end

diimplementasikan dalam bahasa Perl.

2.4 Deteksi Anomali dan Analisis Behavior Jaringan

Network Behavior Analysis System mendeteksi serangan yang terjadi, traffic anomali, ancaman,

dan perilaku yang tidak diinginkan berdasarkan pada evaluasi otomatis secara terus-menerus di

jaringan. Selain itu system ini juga melakukan analisis statistik dari traffic jaringan (NetFlow /

IPFIX) yang dihasilkan oleh Probe NetFlow, device aktif (seperti switch, router) atau alat lainnya

(misalnya firewall).

Tujuan dari Network Behavior Analysis System adalah untuk mengidentifikasi masalah

keamanan, masalah operasional dan untuk meningkatkan keamanan jaringan. Keuntungan utama

dari mendeteksi dan mencegah serangan adalah berfokus pada perilaku keseluruhan device di

jaringan komputer, sehingga dapat menanggapi ancaman atau signature spesifik yang tidak

diketahui.

Paradigma deteksi anomali dapat digunakan untuk pemrosesan data NetFlow. Hal ini karena

sifatnya yang efektif dan berdimensi rendah dalam rangka memproses karakteristik traffic

jaringan, baik dalam karakteristik volume [7] maupun karakteristik distribusi parameter [8].

Metode deteksi anomali menggunakan pengamatan history traffic untuk membangun model

dengan karakteristik yang relevan dengan perilaku jaringan. Metode ini juga dapat memprediksi

karakteristik untuk traffic jaringan di masa depan dan dapat mengidentifikasi sumber perbedaan

antara prediksi dan nilai yang sebenarnya diamati sebagai kemungkinan serangan.

Keuntungan utama dari pendekatan ini adalah kemampuannya untuk mendeteksi serangan yang

sulit dideteksi oleh Intrusion Detection System (IDS) pada umumnya. IDS pada umumnya

mendeteksi dan mengidentifikasi pola-pola dari malicious yang diketahui di dalam paket, seperti

eksploitasi zero-day, malware yang dimodifikasi sendiri, serangan di dalam traffic jaringan,

penyalah-gunaan resource atau kesalahan konfigurasi.



51

Gambar 5: Metode Deteksi Anomaly Traffic dan Legitimate Traffic Masalah dari Intrusion Detection Systems (IDS) berbasis anomali adalah pada tingkat

kesalahannya, yang terdiri dari dua jenis kesalahan, yaitu false positive dan false negative. False

positives adalah legitimate traffic yang diklasifikasikan sebagai anomali, sedangkan false

negatives adalah traffic malicious yang diklasifikasikan sebagai traffic normal. Kebanyakan

deteksi anomali atau metode Network Behaviour Analysis (NBA) mempunyai tingkat false

positives yang sangat tinggi sehingga dilakukan modifikasi untuk deployment. Sistem NBA

menambahkan berbagai pendekatan seperti proses kolaborasi multistage dari deteksi, trust

modelling, atau adaptasi autonomous untuk membuat deteksi anomali dapat diterapkan secara

operasional.


Pada bagian ini menggambarkan use case yang menunjukkan kemampuan deteksi anomali dari

perspektif pengguna (misalnya, seorang Administrator Jaringan atau Analis Insiden Keamanan).

Percobaan penelitian dilakukan untuk mendeteksi malware - Win32 / Conficker worm [9].

Pada penelitian ini, dilakukan percobaan yang membandingkan deteksi anomali menggunakan

command line dari NFDUMP dan dedicated detection system. Proses mendeteksi worm

Conficker dilakukan di jaringan kampus Stikom Surabaya.



52

Gambar 6: Cara Penyebaran Conficker

Win32 / Conficker, juga dikenal sebagai Downup, Downadup dan Kido, adalah worm komputer

yang menargetkan sistem operasi Microsoft Windows sebagai target serangan. Worm ini

mengeksploitasi kerentanan yang diketahui terdapat pada jaringan lokal Microsoft Windows.

Eksploitasi yang dimaksud adalah menggunakan Remote Procedure Call (RPC) melalui port 445

/ TCP, sehingga menyebabkan eksekusi kode segmen acak tanpa memerlukan otentikasi.

Conficker dilaporkan telah menginfeksi hampir 9 juta PC [10]

Gambar 7: Worm Conficker menyebarkan serangan pada jaringan yang sedang dimonitor

Gambar 6 mengilustrasikan bagaimana Conficker menyebar, sedangkan gambar 7

memperlihatkan bagaimana worm ini menyebar dengan cepat di dalam jaringan kampus yang



53

sedang dimonitor. Korban pertama (victim) terinfeksi worm pada fase I. Fase utama atau fase II

dimulai pada pukul 11:00:12 dimana victim melakukan aktivitas scanning secara masif terhadap

komputer di jaringan lokal dan jaringan internet. Tujuannya adalah untuk menemukan dan

menginfeksi host yang sedang rentan. Port yang dituju adalah port 445, karena port ini adalah

target dari celah keamanan Microsoft Windows. Satu jam kemudian, banyak komputer kampus

terinfeksi oleh worm ini, dan sekali lagi conficker melakukan scanning untuk menyebarkan

serangan di fase III ke komputer-komputer lainnya, baik di jaringan lokal maupun internet

kampus.

3.1 Analisis NetFlow Menggunakan NFDUMP

Pada penelitian ini ditunjukkan bagaimana worm berkembang di jaringan kampus dan menyebar

kepada banyak komputer akibat adanya host yang telah terinfeksi. Untuk melindungi privasi

pengguna, semua alamat IP dan nama domain diubah (dianonimkan). Host yang terinfeksi (IP

Address 172.25.88.48) mulai berkomunikasi di dalam jaringan kampus pada pukul 11:00:12.

Flow start Proto Src IP Addr:Port Dst IP Addr:Port Flags Packets Bytes

Flows 11:00:12.024 UDP 172.25.88.48:49417 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 102 1

11:00:12.537 UDP 172.25.88.48:60435 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 102 1

11:00:14.446 ICMP 172.25.83.1:0 -> 172.25.88.48:3.10 ..... 25 3028 1

11:00:14.446 UDP 172.25.88.48:137 -> 172.25.88.255:137 ..... 25 2238 1

11:00:21.692 UDP 172.25.88.48:60436 -> 172.25.83.1:53 ..... 2 162 1

11:00:21.692 UDP 172.25.83.1:53 -> 172.25.88.48:60436 ..... 2 383 1

11:00:21.763 UDP 172.25.88.48:5353 -> 224.0.0.251:5353 ..... 9 867 1

11:00:24.182 UDP 172.25.88.48:60438 -> 239.255.255.250:3702 ..... 6 6114 1

11:00:24.470 UDP 172.25.88.48:138 -> 172.25.88.255:138 ..... 3 662 1

11:00:26.069 UDP 172.25.88.48:60443 -> 239.255.255.250:1900 ..... 14 2254 1

11:00:39.635 UDP 172.25.88.48:55938 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 104 1

11:00:40.404 UDP 172.25.88.48:60395 -> 172.25.83.1:53 ..... 1 50 1

11:00:40.405 UDP 172.25.83.1:53 -> 172.25.88.48:60395 ..... 1 125 1

11:00:40.407 UDP 172.25.88.48:52932 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 100 1

11:00:42.134 UDP 172.25.88.48:51504 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 104 1

11:00:42.160 UDP 172.25.88.48:52493 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 102 1

11:00:42.461 UDP 172.25.88.48:55260 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 102 1

11:00:43.243 UDP 172.25.88.48:64291 -> 172.25.83.1:53 ..... 1 62 1

11:00:43.244 UDP 172.25.88.48:50664 -> 172.25.83.1:53 ..... 1 62 1

11:00:43.244 UDP 172.25.83.1:53 -> 172.25.88.48:64291 ..... 1 256 1

11:00:43.246 UDP 172.25.83.1:53 -> 172.25.88.48:50664 ..... 1 127 1

11:00:43.246 TCP 172.25.88.48:49158 -> 207.46.131.206:80 A.RS. 4 172 1

11:00:43.437 TCP 207.46.131.206:80 -> 172.25.88.48:49158 AP.SF 3 510 1 11:00:43.631 UDP 172.25.88.48:63820 -> 172.25.83.1:53 ..... 1 62 1

11:00:43.673 UDP 172.25.83.1:53 -> 172.25.88.48:63820 ..... 1 256 1

11:00:44.374 UDP 172.25.88.48:51599 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 104 1

11:00:45.170 UDP 172.25.88.48:137 -> 172.25.88.255:137 ..... 11 858 1

11:00:45.876 UDP 172.25.88.48:61423 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 102 1

11:00:45.881 UDP 172.25.88.48:54743 -> 224.0.0.252:5355 ..... 1 51 1

11:00:52.792 UDP 172.25.88.48:52975 -> 224.0.0.252:5355 ..... 2 104 1

11:00:54.719 UDP 172.25.88.48:62459 -> 172.25.83.1:53 ..... 1 62 1

30 menit kemudian, pada pukul 11:30:42, worm memulai aktivitas scanning secara massive

terhadap komputer-komputer lain, baik di jaringan lokal maupun internet. Tujuannya adalah

untuk menemukan dan menginfeksi host lainnya yang rentan, dengan port tujuan 445.



54

Flow start Proto Src IP Addr:Port Dst IP Addr:Port Flags Packets

Bytes Flows 11:30:42.963 TCP 172.25.88.48:49225 -> 100.9.240.76:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.963 TCP 172.25.88.48:49226 -> 209.13.138.30:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.963 TCP 172.25.88.48:49224 -> 71.70.105.4:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.964 TCP 172.25.88.48:49230 -> 150.18.37.52:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.965 TCP 172.25.88.48:49238 -> 189.97.157.63:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.965 TCP 172.25.88.48:49235 -> 46.77.154.99:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.965 TCP 172.25.88.48:49237 -> 187.96.185.74:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.965 TCP 172.25.88.48:49234 -> 223.62.32.43:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.966 TCP 172.25.88.48:49236 -> 176.77.174.109:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.966 TCP 172.25.88.48:49239 -> 121.110.84.84:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.966 TCP 172.25.88.48:49243 -> 153.34.211.79:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.967 TCP 172.25.88.48:49244 -> 59.34.59.14:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.967 TCP 172.25.88.48:49245 -> 172.115.82.70:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.967 TCP 172.25.88.48:49246 -> 196.117.5.44:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.968 TCP 172.25.88.48:49258 -> 78.33.209.5:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.968 TCP 172.25.88.48:49248 -> 28.36.5.3:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.968 TCP 172.25.88.48:49259 -> 91.39.4.28:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.968 TCP 172.25.88.48:49254 -> 112.96.125.115:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.969 TCP 172.25.88.48:49262 -> 197.63.38.5:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.969 TCP 172.25.88.48:49268 -> 36.85.125.20:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.969 TCP 172.25.88.48:49261 -> 170.88.178.77:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.969 TCP 172.25.88.48:49260 -> 175.42.90.106:445 ...S. 1 48 1

11:30:42.969 TCP 172.25.88.48:49263 -> 15.70.58.96:445 ...S. 1 48 1

30 menit kemudian, banyak komputer kampus yang terinfeksi, dan sekali lagi worm ini mencoba

untuk melakukan scanning dan menularkan virus ke komputer lainnya yang ada di jaringan lokal

maupun internet kampus.

Flow start Proto Src IP Addr:Port Dst IP Addr:Port Flags Packets Bytes Flows

12:00:10.983 TCP 172.25.88.31:50076 -> 145.107.246.69:445 AP.S. 30 1259 1

12:00:25.106 UDP 172.25.88.49:63593 -> 38.81.201.101:445 ..... 6 1408 1

12:00:25.894 TCP 172.25.88.47:51875 -> 169.41.101.97:445 AP.S. 29 1298 1

12:00:26.001 TCP 172.25.88.49:63778 -> 43.28.146.45:445 AP.S. 18 906 1

12:00:26.948 TCP 172.25.88.50:52225 -> 104.24.33.123:445 AP.S. 10 537 1

12:00:27.466 TCP 172.25.88.35:55484 -> 109.18.23.97:445 AP.SF 102 146397 1

12:00:28.443 TCP 172.25.88.37:53098 -> 102.124.181.67:445 AP.S. 15 804 1

12:00:28.473 TCP 172.25.88.38:60340 -> 222.50.79.96:445 AP.S. 23 4549 1

12:00:28.797 TCP 172.25.88.37:53174 -> 212.82.132.58:445 AP.S. 19 861 1

12:00:29.267 TCP 172.25.88.34:64769 -> 34.56.183.93:445 AP.S. 17 1696 1

12:00:29.409 TCP 172.25.88.34:64756 -> 89.109.215.111:445 AP.S. 17 3037 1

12:00:29.492 TCP 172.25.88.44:57145 -> 32.113.4.81:445 AP.S. 15 2562 1

12:00:29.749 TCP 172.25.88.43:52707 -> 138.8.147.38:445 AP.S. 16 1725 1

12:00:30.159 TCP 172.25.88.49:63902 -> 203.101.75.18:445 AP.S. 22 2316 1

12:00:31.116 TCP 172.25.88.31:50766 -> 194.125.49.68:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.117 TCP 172.25.88.31:50768 -> 193.114.216.37:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.117 TCP 172.25.88.31:50769 -> 37.107.5.111:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.117 TCP 172.25.88.31:50770 -> 126.96.239.95:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.118 TCP 172.25.88.31:50776 -> 43.87.170.91:445 ...S. 2 96 1



55

12:00:31.119 TCP 172.25.88.31:50778 -> 103.13.70.122:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.127 TCP 172.25.88.31:50784 -> 200.68.202.35:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.129 TCP 172.25.88.31:50791 -> 56.39.208.87:445 ...S. 2 96 1

12:00:31.131 TCP 172.25.88.31:50797 -> 59.104.110.104:445 ...S. 2 96 1

3.2 Deteksi dan Analisis Worm menggunakan NBA (Network Behavior Analysis)

AlienVault OSSIM [11], merupakan sofware Open Source dari Security Information and Event

Management (SIEM). Software ini digunakan untuk menganalisis network behavioral dengan

data event collection, melakukan normalisasi dan korelasi. Tujuan dari penggunaan AlienVault

OSSIM adalah untuk merancang dan menerapkan Intrusion Detection System (IDS) pada

jaringan kampus. Sistem ini mengamati traffic jaringan yang telah menggunakan FlowMon,

mendeteksi anomali di jaringan dan menggambarkan traffic anomali di jaringan.

AlienVault OSSIM mengurutkan aliran berdasarkan klasifikasi traffic dan menempatkan potensi

traffic anomali yang dapat dilihat pada gambar 8. Titik puncak grafik sebagai penanda traffic

anomali dengan mudah ditemukan dan kemudian dianalisis dalam tool analisis traffic, seperti

yang ditampilkan pada gambar 9.



56

Gambar 8: Prosentase aliran data saat aktivitas penyebaran Conficker.

Gambar 9: Analisis yang menggambarkan distribusi traffic Conficker berdasarkan port tujuan

Pada Gambar 10 menunjukkan distribusi plot ukuran datagram dari paket UDP PING

dengan nilai minimum 20 byte. Dalam beberapa kasus penyebaran dimulai terlebih dulu

dengan aktivitas UDP yang kemudian diikuti aktivitas TCP. Hal ini karena saluran UDP yang

menyediakan negosiasi seperti key exchange sebelum pertukaran data TCP.

Gambar 10: Distribusi datagram size untuk paket PING UDP




57

4.1 Kesimpulan

Pemanfaatan Kolektor Netflow dapat digunakan oleh CERT (Computer Emergency Response

Teams) atau Network Administrator dalam mendeteksi insiden keamanan komputer secara lebih

efisien. Target masalahnya adalah karena dibutuhkannya pengetahuan dan pengalaman yang tinggi

pada seorang Network Security Engineer dan terbatasnya kemampuan seorang operator yang

mampu menangani semua traffic jaringan secara real time. Sehingga pemakaian Netflow ini dapat

mereduksi tingkat kebutuhan dan pengetahuan yang tinggi bagi pengguna dan membantu

penanganan traffic secara real time.

System pendeteksi berbasis flow ini mampu mengidentifikasi untrustfull traffic dan kejadian-

kejadian yang bersembunyi dibalik traffic normal. Banyaknya analisis aliran data di dalam data

statistik dan keseluruhan nilai agregasi dari seluruh kondisi jaringan dapat dimanfaatkan oleh

operator dalam menginvestigasi permasalahan. Selain itu, operator dapat memilih laporan-laporan

yang hanya diperlukan dengan lebih efisien.

4.2 Saran

Dalam penelitian ini dibutuhkan link jaringan dengan kecepatan tinggi terkait kebutuhan

bandwidth. Untuk itu, infrastruktur jaringan dengan bandwidth tinggi ini membuka peluang untuk

bisa diteliti lebih mendalam karena pengawasan traffic dengan volume yang tinggi hampir tidak

mungkin dilakukan secara manual.

Pengukuran traffic data yang akurat adalah bagian penting dari deteksi anomali jaringan. Pada

analisis behavior jaringan yang dilakukan secara on-line berdampak pada kemungkinan kesalahan

klasifikasi terkait pengambilan sampel. Pengambilan sampel dapat berdampak negatif terhadap

proses deteksi, semisal mengarah pada penemuan infeksi pada tahap awal, sehingga membuat

reaksi menjadi kurang efisien. Untuk itu diperlukan metode untuk mengurangi kesalahan

klasifikasi dalam pengambilan sampel.

Mendeteksi serangan dalam sebuah data set traffic biasanya hanya berdasarkan pada paradigma

deteksi anomali. Untuk meningkatkan akurasi dari paradigma ini, diperlukan metode pendeteksian

dengan membangun sebuah model traffic yang membandingkan model hasil prediksi dengan

traffic aktual yang diamati.

DAFTAR PUSTAKA [1] Filipe Moreira, Joel Luz. The Role and Responsibilities of the System’s Administrator.

https://www.igi-global.com, 2014.

[2] Shikha Agrawal, Jitendra Agrawal. Survey on Anomaly Detection using Data Mining

Techniques. in Procedia Engineering (2015) 708-713. www.elsevier.com/locate/procedia,

2015.

[3] Liberouter Project. FlowMon Probe. https://www.liberouter.org/flowmon-networks/, 2017.

[4] Peter Haag. NFDUMP - NetFlow processing tools. https://github.com/phaag/nfdump/, 2017.

[5] Peter Haag. NfSen - NetFlow Sensor. http://nfsen.sourceforge.net/, 2017.

[6] Martin Žádník. Network Monitoring Based on IP Data Flows. Best Practice Documents,

http://www.terena.org/activities/campus-bp/pdf/gn3-na3-t4-cbpd131.pdf., 2010.

[7] Anukool Lakhina, Mark Crovella, and Christophe Diot. Diagnosis Network-Wide Traffic

Anomalies. In ACM SIGCOMM '04, pages 219 - 230, New York, NY, USA, 2004. ACM

Press.

http://www.liberouter.org/flowmon/index.php

http://nfsen.sourceforge.net/

http://www.terena.org/activities/campus-bp/pdf/gn3-na3-t4-cbpd131.pdf



58

[8] Liming Zheng, Peng Zou, Yan Jia, and Weihong Han. Traffic Anomaly Detection and

Containment Using Filter-Ary-Sketch. in Procedia Engineering 29 (2012) 4297–4306.

www.elsevier.com/locate/procedia, 2012.

[9] Phillip Porras, Hassen Saidi, and Vinod Yegneswaran. A Foray into Conficker’s Logic

and Rendezvous Points, http://www.csl.sri.com/users/vinod/papers/cfkr_leet.pdf, 2016.

[10] F-Secure. Preemptive Blocklist and More Downadup Numbers,

http://www.f-secure.com/weblog/archives/00001582.html, 2017.

[11] AlienVault OSSIM, https://www.alienvault.com/, 2017

BIODATA PENULIS

Slamet, S.T., M.T., Lulus S1 di Jurusan Teknik Elektro Universitas

Muhammadiyah Surabaya pada tahun 2000. Lulus S2 di Jurusan Teknik Elektro,

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya pada tahun 2013. Saat ini adalah

dosen tetap Program Studi Sistem Informasi, Institut Bisnis dan Informatika

Stikom Surabaya. Penulis mengampu mata kuliah – mata kuliah yang terkait

dengan Keamanan Sistem Informasi dan Jaringan Komputer. Mendapatkan

Sertifikasi Internasional dari Cisco, CCNA (Cisco Certified Network Associate).

Selama kurang lebih 10 tahun menjabat sebagai Kepala Seksi Pengembangan

Infrastruktur Jaringan di Stikom Surabaya. Tugasnya adalah mendesain,

mengimplementasikan dan merawat sistem jaringan dan sistem komputer yang digunakan Institusi.

Penulis dapat dihubungi melalui email [email protected] atau HP/WA 08123287190.



59

RANCANGAN BANGUN APLIKASI PELAYANAN PUBLIK KELURAHAN

BERBASIS ANDROID DI KECAMATAN LOWOKWARU KOTA MADYA

MALANG

Agus Dwi Churniawan1, Achmad Arrosyidi2

1,2Institut Bisnis Dan Informatika STIKOM Surabaya,

Raya Kedung Baruk 98, Surabaya 60298,+62 318721731 / +62 31 8710218 [email protected], [email protected]

Abstrak

Pelayanan publik bertujuan memuaskan masyarakat sejalan dengan prinsip Good

Governance. Hal merupakan tuntutan yang mengacu pada unsur efektivitas, efisiensi dan

ekonomis agar dapat memberikan layanan prima kepada publik. Layanan publik dimulai

dari pemerintahan pusat sampai dengan layanan administrasi publik yang paling bawah

yaitu layanan kepada masyarakat oleh kelurahan yang bekerjasama dengan RT/RW.Upaya

untuk memudahkan layanan administrasi publik maka diperlukan aplikasi online sesuai

tren kekinian maka pada penelitian ini bertujuan membuatan dari proses perancangan dan

pengembangan aplikasi berbasis android untuk yang memudahkan proses pelayanan publik

berupa surat menyurat dari pihak warga, Ketua Rukun Tetangga (RT), Ketua Rukun

Warga (RW) sampai pada pihak kelurahan.Hasil penelitian ini adalah telah dibuat

perancangan dan pembuatan aplikasi layanan publik. Di mulai dari proses penentuan Use

Case sampai pengujian berupa submenu layanan Nomor Pokok Wajib Pajak, Surat

Kelakuan Baik, Surat Keterangan Pindah, Surat Keterangan Tidak Mampu, Surat

Keterangan Usaha, Surat Keterangan Usaha Mikro, Surat Pernyataan Miskin, Aduan dan

status progress pelayanan.

Kata kunci: Layanan Publik, Good Governance, Administrasi Kependudukan, RT, RW.

Abstract

The puprose of public services is to satisfie the public must be alignment with Good

Governance principes that reference to efectivity, efficiency and economical in order to

bring the great services to the public. Public services starting from the Goverment until the

urban village. The urban village have to get coordination with neighbourhood and hamlet.

The efforts to facilitate public administration services requires an online application

according to current trends, so in this study aims to make the process of designing and

developing android-based applications to facilitate the process of public services in the

form of correspondence from the citizens, Head of neighbourhood, hamlet until the urban

village. The results of this research are the design and development of public service

applications. Starting from the process of determining Use Case to testing in the form of a

submenu for Tax Identification Number, Good Behavior, Moving Certificate, Not Able

Certificate, Business Certificate, Certificate of Micro Business, Statement of Poor,

Complaint and Service Progress Status





60

Keywords: Public Services, Good Governance, Public Administration, Urban Village,

Hamlet.

1. PENDAHULUAN

“Publik menilai pelayanan yang diselenggarakan oleh pemerintah masih kurang,

bahkan ada yang beropini tak memuaskan” (Nursiyono, 2017). Sehingga pelayanan publik

di Indonesia khususnya dibidang administrasi kependudukan yang masih perlu

ditingkatkan. Sehingga menjadi pertimbangan didalam Undang-undang Republik

Indonesia Nomor 25 Tahun 2009 (Indonesia P. R., 2009) tentang Pelayanan Publik yaitu

membangun kepercayaan masyarakat atas pelayanan publik yang dilakukan penyelenggara

pelayanan publik merupakan kegiatan yang harus dilakukan seiring dengan harapan dan

tuntutan seluruh warga negara dan penduduk tentang peningkatan pelayanan publik.

Pelayanan publik pada dasarnya adalah memuaskan masyarakat (Sinambela, 2010).

Sejalan dengan prinsip “Good governance merupakan sebuah tuntutan yang mengacu pada

unsur-unsur efektivitas, efisiensi dan ekonomis dalam memberikan layanan prima kepada

publik” (Sedarmayanti, 2009). Layanan publik dimulai dari pemerintahan pusat sampai

dengan layanan administrasi publik yang paling bawah yaitu layanan kepada masyarakat

oleh kelurahan yang bekerjasama dengan RT/RW.

Berdasarkan rancangan peningkatan layanan publik negara Republik Indonesia,

struktur layanan dibentuk pada lima dimensi pemeringkatan E-Government Indonesia

Pemeringkatan tersebut yaitu berupa kebijakan, kelembagaan, infrastruktur, dan aplikasi

(Indonesia P. R., 2010).

Upaya pemerintah saat ini telah menyediakan sistem informasi pelayanan publik yang

tercantum dalam Bab I bagian Ketentuan Umum, pasal 1, ayat (9) dalam Republik

Indonesia Nomor 25 Tahun 2009 yaitu “Sistem informasi pelayanan publik yang

selanjutnya disebut Sistem Informasi adalah rangkaian kegiatan yang meliputi

penyimpanan dan pengelolaan informasi serta mekanisme penyampaian informasi dari

penyelenggara kepada masyarakat dan sebaliknya dalam bentuk lisan, tulisan Latin, tulisan

dalam huruf Braile, bahasa gambar, dan/atau bahasa lokal, serta disajikan secara manual

ataupun elektronik” (Indonesia P. R., 2009). Namun sistem informasi tingkat kecamatan

masih belum tersedia, khususnya pada dimensi aplikasi belum tersedia secara elektronik

atau online. Pelayanan di Kelurahan di Kecamatan Lowokwaru Kota Malang masih

manual sehingga pelayanan kepada masyarakat yang belum memenuhi unsur efektivitas,

efisiensi dan ekonomis oleh pihak kelurahan melalui RT/RW. Padahal pelayanan publik

yang prima adalah sebuah tuntutan.

Penerapan penggunaan aplikasi telah dibuktikan berupa akses berpengaruh terhadap

kepuasan pemenuhan penggunan layanan publik melalui penggunaan fasilitas online

(Ramadhani, 2015) dan pelayanan publik pada Badan Pelayanan Perijinan Terpadu Satu

Pintu (BPPTSP) Kota Samarinda telah terlaksana dengan baik melalui program dan

aplikasi (Fahlefi, Paranoan, & Susilo, 2014). Penyelenggaraan pemerintahan negara yang



61

solid dengan bertanggung-jawab, serta efektif dan efisien, dengan menjaga “kesinergian”

interaksi yang konstruktif diantara domain-domain negara, sektor swasta, dan masyarakat”

(Sedarmayanti, 2009). “Keberadaan dan berfungsinya beberapa perangkat kelembagaan

publik sedemikian rupa sehingga memungkinkan kepentingan masyarakat bisa terjamin

dengan baik” (Rewansyah, 2010).

Disisi lain pengguna Android tertinggi dibanding dengan sistem operasi mobile

lainnya (Chau, 2017). Karena mempunyai kelebihan user interface yang dinamis,

mendukung connectivity GSM/EDGE, WIFI, database SQLite, Browser Web dan multi-

tasking (Android Tutorial, 2017).

Penelitian ini penting karena menyediakan aplikasi mobile berbasis Android kelurahan

di Kecamatan Lowokwaru sebagai solusi Pelayanan Publik Kelurahan untuk

memudahakan pelayanan publik didalamnya adalah pengurusan administrasi Nomor

Pokok Wajib Pajak, Surat Kelakuan Baik, Surat Keterangan Pindah, Surat Keterangan

Tidak Mampu, Surat Keterangan Usaha, Surat Keterangan Usaha Mikro, Surat Pernyataan

Miskin, Aduan dan status progress pelayanan.

2. PERUMUSAN SOLUSI

Pada tahapan pembuatan aplikasi pelayanan publik kelurahan berbasis android di

awalai dengan merancang dari pembuatan diagram uses case sebagai gambaran interkasi

antara aktor dengan sistem informasi. Gambar 1.1 mengambarkan diagram use case dari

aplikasi. Definisi aktor pada aplikasi terdapat warga, admin, ketua RT, ketua RW, dan

Lurah seperti Tabel 1.1. Adapun definisi use case adalah menjelaskan proses tiap use case

pada aplikasi seperti Tabel 1.2.

Dari tahap perancangan diatas maka akan di kembangkan sistem dengan tool berbasis

web berupa PHP dan Mysql serta tool untuk device mobile dengan Android Studio berbasis

Java programming.

Gambar 1.1 Diagram Use Case



62

Tabel 1.1 Definisi Aktor

No Aktor Deskripsi

1 Warga Orang yang melakukan pendaftaran, dan meng-entry-kan data

sesuai surat yang dibutuhkan

2 Admin Orang yang melakukan monitoring, mencetak untuk

mendapatkan persetujuan dari Lurah, mengolah News, Artikel,

serta Gallery

3 Lurah, RW, RT Orang yang melakukan monitoring dan memberikan

persetujuan bagi warga yang mengajukan surat keterangan

Tabel 1.2 Definisi Use Case

No Use Case Deskripsi

1 Pendaftaran Proses Pendaftaran bagi warga berdasarkan NIK dan

Password

2 NPWP Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan NPWP

3 Kelakuan Baik Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Kelakuan Baik

4 Pindah Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Pindah

5 Tidak Mampu Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Tidak Mampu

6 Usaha Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Pendirian Usaha

7 Ijin Usaha

Mikro

Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Ijin Usaha Mikro

8 Miskin Proses pengisian data warga untuk mendaparkan surat

pengantar RT RW dan surat Keterangan Pernyataan Miskin

9 Aduan Proses chatting dengan pihak warga terhadap admin atau lurah

10 Persetujuan Proses persetujuan yang di lakukan oleh admin, lurah, ketua



63

No Use Case Deskripsi

RT/RW

11 List Registrasi Proses view antrian pendaftaran warga yang mengajukan surat

12 Cetak Berkas Proses Cetak surat yang telah di setujuai oleh ketua RT/RW,

serta di setujui oleh Admin

13 News Proses CRUD Berita

14 Artikel Proses CRUD Artikel

15 Gallery Proses CRUD Gallery


3.1. Implementasi Pembuatan Aplikasi Pengurusan SK NPWP

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan NPWP

bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus terdaftar sebagai

warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti Gambar 3.1.

Gambar 3.1. Tampilan Pengurusan NPWP

3.2. Implementasi Pembuatan Aplikasi Pengurusan SK Kelakuan Baik

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan

kelakuan baik (SKKB) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga

harus terdaftar sebagai warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK

seperti Gambar 3.2.



64

Gambar 3.2. Tampilan Pengurusan SKKB

3.3. Implementasi pembuatan aplikasi pengurusan SK Pindah

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan Pindah

(SKP) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus terdaftar

sebagai warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti Gambar 3.3.

Gambar 3.3. Tampilan Pengurusan SKP

3.4. Implementasi Pembuatan Aplikasi Pengurusan SK Tidak Mampu

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan Tidak

Mampu (SKTM) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus

terdaftar sebagai warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti

Gambar 3.4.

Gambar 3.4. Tampilan Pengurusan SKTM

3.5. Implementasi pembuatan aplikasi pengurusan SK Usaha

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan Usaha

(SKU) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus terdaftar

sebagai warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti Gambar 3.5.



65

Gambar 3.5. Tampilan Pengurusan SKU

3.6. Implementasi Pembuatan Aplikasi Pengurusan SK Usaha Mikro

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengurusan surat keterangan Usaha

Mikro (SKUM) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus


Gambar 3.6.

Gambar 3.6. Tampilan Pengurusan SKUM

3.7. Implementasi Pembuatan Aplikasi Pengurusan SP Miskin

Penelitian ini menghasilakan aplikasi untuk proses pengurusan surat pernyataan

miskin (SPM) bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus


Gambar 3.7.

Gambar 3.7. Tampilan Pengurusan SPM

3.8. Implementasi Pembuatan Aplikasi Aduan Warga



66

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses pengaduan bagi warga untuk

pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus terdaftar sebagai warga kelurahan

di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti Gambar 3.8.

Gambar 3.8. Tampilan Pengurusan Pengaduan

3.9. Implementasi Pembuatan Aplikasi Status Persetujuan Surat

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses view status bagi warga untuk

pengurusan secara online. Pada proses ini warga harus terdaftar sebagai warga kelurahan

di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti Gambar 3.9.

Gambar 3.9. Tampilan Proses View

3.10. Implementasi Pembuatan Aplikasi Gallery, News, Dan Artikel

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses view Gallery, News, dan Artikel

bagi warga untuk memberi info terbaru secara online. Pada proses ini warga bias membuka

jika terdaftar sebagai warga kelurahan di tempat, sehingga login menggunakan NIK seperti

Gambar 3.10.

Gambar 3.10. Tampilan View Gallery, News, dan Artikel



67

3.11. Implementasi Pembuatan Aplikasi Persetujuan RT/RW dan Lurah

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses Persetujuan RT, RW dan Lurah bagi

warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini Ketua RT, RW dan Lurah harus


Gambar 3.11.

Gambar 3.11. Tampilan Persetujuan RT, RW dan Lurah

3.12. Implementasi Pembuatan Aplikasi Monitoring Admin Kelurahan

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk proses monitoring Persetujuan RT, RW dan

Lurah bagi warga untuk pengurusan secara online. Pada proses ini admin dapat

memonitoring surat surat yang harus di tanda tanggani oleh Lurah seperti Gambar 3.12.

Gambar 3.12. Tampilan Monitoring Persetujuan RT, RW dan Lurah



68

3.13. Implementasi Pembuatan Aplikasi Menambah Gallery, News Dan Artikel oleh

Admin Kelurahan

Penelitian ini menghasilkan aplikasi untuk menambah Gallery, News dan artikel oleh

admin kelurahan. Pada proses ini admin dapat menambah dan menghapus Gallery, News

dan artikel oleh admin kelurahan seperti Gambar 3.13.


Pengembangan Aplikasi pelayanan publik kelurahan berbasis android di Kecamatan

Lowokwaru Kota Malang berdasarkan kebutuhan telah dikembangkan berupa prototype

dan diimplementasikan berupa aplikasi yang dapat melayani pengurusan surat menyurat

secara online, dan dapat melayani penyembaran informasi Berita, Artikel dan Gallery

secara online.

Aplikasi ini harus dikembangkan dan perbaiki serta kebijakan pemerintah agar dapat

diterapkan di seluruh kelurahan di Indonesia.


Agus Dwi Churniawan. S.Si, M.Kom, alumni S1 Matematika 2004

FMIPA Universitas Negeri Surabaya, S1 Fisika 2008 FMIPA Institut

Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, S2 Teknik Informatika FTI

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Mengajar Mobile

Programming, Web Programming, Embadded System Programming.

Achmad Arrosyidi, S.Kom., M.Med.Kom., alumni S1 Teknik Komputer

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya lulus 1998, S2 Universitas

Airlangga Surabaya lulus 2012. Mendapatkan sertifikasi internasional

dengan gelar MTA (Microsoft Technology Associated) fokus pada SDF

(Software Development Fundamental) 2016. Dosen tetap Program Studi

DIII Manajemen Informatika di Perguruan Tinggi Institut Bisnis dan

Informatika Stikom Surabaya. Pengalaman mengajar Algoritma

Pemrograman, Desain dan Logika Pemrograman, Logika, Sosio Teknologi Informasi,

Teori Perilaku dan Organisasi, Etika Profesi, Pemrograman Aplikasi Terpadu, Sistem

Operasi, Pengantar Teknologi Informasi, Pengelolaan Instalasi Komputer. Penulis Buku

Ajar Bahasa Pemrograman Java.



69

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada Alloh SWT. yang telah memudahkan segala

urusan, serta keluarga dan teman Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya yang

telah memberikan masukan dan saran yang membangun.

DAFTAR PUSTAKA

[1]Android Tutorial, 2017. Learn Android simply easy learning,

https://www.tutorialspoint.com/android/index.htm, diakses tgl 7 Juni 2017.

[2]Chau, M., Smartphone Os Market Share, 2016 Q3, http://www.idc.com:

http://www.idc.com/promo/smartphone-market-share/os, diakses tgl 7 Juni 2017.

[3] Fahlefi, Zul. Paranoan, DB. Utomo, Heryono Susilo, 2014, Penerapan Teknologi

Informasi Bagi Pelaksanaan Pelayanan Publik, eJournal Administrative Reform, 2014,2

(4): 996-1007 ISSN 2338-7637, ar.mian.fisip-unmul.ac.id.

[4]Indonesia, P. R. 2009. Undang-undang Republik Indonesia Nomor 25 Tahun 2009

tentang Pelayanan Publik.Pemerintah Republik Indonesia, Pemerintah Indonesia, Jakarta.

[5]Indonesia, D. e.-G. 2010. Pemeringkatan e-Government Indonesia. Kementerian

Komunikasi Informatika Republik Indonesia. Pemerintah Republik Indonesia, Jakarta.

[6]Nursiyono, J. A. 2017. Bet kompasiana Beyond Blogging. www.kompasiana.com:

http://www.kompasiana.com/jokoade/pelayanan-publik-belum-berkualitas-ini-

alasannya_57da2864ed96739443fcf2c9, diakses tgl 29 Mei 2017.

[7] Ramadhani, F., 2015, Pengaruh Kualitas Pelayanan, Akses, Dan Kompetensi Fiskus

Terhadap Kepuasan Pemenuhan Kewajiban Perpajakan Wajib Pajak Badan. Jom

FEKON, No. 2, Vol. 2.

[8]Rewansyah, A., 2010. Reformasi Birokrasi dalam Rangka Good Governance.

Yusaintanas Prima, Jakarta.

[9]Sedarmayanti, 2009, Sumber Daya Manusia dan Produktivitas Kerja, CV Mandar

Maju, Bandung.

[10]Sinambela, L., 2010, Reformasi Pelayanan Publik; Teori, Kebijakan dan

Implementasi, PT. Bumi Aksara, Jakarta.

https://www.tutorialspoint.com/android/index.htm

http://www.idc.com/promo/smartphone-market-share/os

http://www.kompasiana.com/jokoade/pelayanan-publik-belum-berkualitas-ini-alasannya_57da2864ed96739443fcf2c9

http://www.kompasiana.com/jokoade/pelayanan-publik-belum-berkualitas-ini-alasannya_57da2864ed96739443fcf2c9



70

ANALISA PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN PENALARAN

MATEMATIKA PADA ALGORITMA KOMPUTASI MENGGUNAKAN BLACK

BOX TESTING

S. J. Hartati 1), E. Rahmawati 2), A. V. Vitianingsih 3), N. Kurniati 4) 1) Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Dr. Soetomo Surabaya.

2) Program Studi Sistem Informasi, Institut Bisnis dan Informatika STIKOM Surabaya. 3) 4) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dr. Soetomo Surabaya.

Politeknik Surabaya.

E-mail:[email protected], Telp: +6281233567064

Abstrak

Tujuan penelitian dalam artikel ini adalah membuat aplikasi yang dapat digunakan sebagai

media pembelajaran penalaran matematika pada mata kuliah algoritma komputasi. Hal ini

dikarenakan lebih dari 80% mahasiswa baru pada beberapa Perguruan Tinggi Swasta di Jawa

Timur memiliki kemampuan matematika rendah. Oleh karena itu, desain konten aplikasi

memperhatikan kompetensi mahasiswa. Sehingga, desain konten dibagi menjadi 2 bagian utama

yaitu: Pernyataan Matematika dan Logika Matematika. Untuk menguji aplikasi yang dihasilkan

digunakan metode Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukan bahwa 99.5% kebutuhan

fungsional berjalan dengan benar.

Kata kunci: Media Pembelajaran, Penalaran Matematika, Algoritma Komputasi.

Abstract The research objective in this article is to make an application that can be used as a

learning media for mathematical reasoning in computational algorithm courses. This is because

more than 80% of new students at several Collegue Universities in East Java has a low math skills.

Therefore, the design of the application content considering the competence of students. So,

content design is divided into 2 main parts: Mathematical Statement and Mathematical Logic. To

test the generated application used method of Black Box Testing. The test results show that 99.5%

of functional needs run correctly.

Keywords: Learning Media, Mathematical Reasoning, Computational Algorithm.

1. PENDAHULUAN

Sejak tahun 2010, Industri telematika telah ditetapkan sebagai pilar ekonomi bangsa [1].

Akibatnya, program studi Teknik Informatika, Sistem Informasi, dan bidang ilmu yang sejenisnya,

banyak diminati oleh calon mahasiswa. Demikian juga SMK jurusan sejenis dan Pendidikan

Vokasi sejenis menjadi primadona di Tanah Air.

Berdasarkan hasil penelitian tahun 2013, menemukan bahwa lebih dari 80% mahasiswa baru

pada sebuah PTS di Jawa Timur memiliki kemampuan matematika rendah. Setelah diselidiki gaya

belajar mereka, ternyata lebih dari 90% mahasiswa memiliki kecenderungan gaya belajar taktil

dan kinestetik [2]. Anak-anak dengan kecenderungan gaya belajar kinestetik dan taktil mempunyai

kemampuan matematika rendah [3]. Akibatnya, mereka kesulitan memahami materi kuliah

khususnya yang membutuhkan dasar matematika, seperti: kalkulus, aljabar linier dan matriks,




71

statistik, serta logia dan algoritma, khususnya dalam membuat algoritma komputasi [4][2].Fakta

tersebut juga terjadi di beberapa PTS di tanah air [4]. Keadaan ini tidak bisa dibiarkan, karena tidak

sejalan dengan rencana yang mencanangkan industri telematika sebagai pilar ekonomi bangsa [1].

Di sisi lain, usaha untuk memperbaiki kemampuan menyusun algoritma komputasi

sudah mulai dilakukan dengan membuat perangkat lunak pembelajaran berbasis

multimedia [2]. Namun demikian, hasilnya belum bisa memenuhi harapan [5] . Hambatan

terbesar adalah menyusun penalaran matematika pada algoritma komputasi jika tidak

diberi stimulus eksternal [5] [4]. Setelah dilakukan kajian teoritis secara mendalam,

ditemukan bahwa karakteristik pengetahuan untuk menyusun algoritma komputasi

tergolong sebagai pengetahuan konseptual dan metakognitif [6]. Untuk mempelajari

pengetahuan konseptual dan metakognitif dibutuhkan kemampuan matematika, satu

diantaranya adalah penalaran matematika [3].

Permasalahan didiskusikan dalam tulisan ini adalah bagaimana membuat media

penalaran dasar matematika pada mata kuliah algoritma komputasi yang sesuai dengan

kebutuhan mahasiswa kinestetik dan taktil. Adapun tujuannya adalah membuat media

pembelajaran Aplikasi Belajar Dasar Algoritma Komputasi. Metode pengembangan yang

digunakan adalah Rapid Application Development (RAD). Sedangkan uji coba

menggunakan black box testing

.


2.1 Rapid Application Development (RAD)

Metode Rapid Aplication Development (RAD) merupakan salah satu metode yang

sering digunakan dalam pengembangan aplikasi web. Metode RAD ini memiliki siklus

pengembangan perangkat lunak yang lebih singkat dengan model sekuensial linier. RAD

menerapkan metode iteratif (perulangan) dalam mengembangkan aplikasinya dimana

working model sistem dikonstruksikan di awal tahap pengembangan dengan tujuan

menetapkan kebutuhan pengguna (user requirements). Pada umumnya, sebuah sistem

informasi dibangun dengan standar normal membutuhkan waktu minimal 180 hari, namun

dengan menggunakan metode Rapid Aplication Development (RAD), sebuah aplikasi dapat

diselesaikan dalam waktu 30-90 hari [7][8].

Selain itu, metode ini dipilih dalam penelitian ini dengan mempertimbangkan

beberapa faktor diantaranya Desain RAD dapat diterima dengan mudah oleh pengguna,

RAD dapat memberikan batasan-batasan sistem agar konsistensi konten tetap terjaga, dan

faktor penghematan biaya [9]. Metode Rapid Aplication Development (RAD) dapat

dilakukan dengan melalui 3 tahapan seperti berikut ini.

Requirement Planning (Rencana Kebutuhan)

Design System (Sistem Desain)

Implementation (Implementasi)

1

2

3



72

Gambar 1. Tahapan Metode Rapid Aplication Development (RAD)

2.2 Black Box Testing

Black Box Testing adalah pengujian yang dilakukan hanya mengamati hasil

eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak. Jadi

dianalogikan seperti melihat suatu kotak hitam, hanya bisa melihat penampilan luarnya

saja, tanpa mengetahui ada apa dibalik bungkus hitam nya [10] . Ciri-ciri Black Box

Testing diantaranya :

Dilakukan oleh penguji Independent.

Melakukan pengujian berdasarkan apa yang dilihat, hanya fokus terhadap

fungsionalitas dan output. Pengujian lebih ditujukan pada desain software sesuai

standar dan reaksi apabila terdapat celah-celah bug/vulnerabilitas pada program

aplikasi tersebut setelah dilakukan white box testing.

2.3 ANALISA DAN PENERAPAN METODE RAD

Penelitian diawali dengan penentuan pengguna. Sampel pengguna diambil dari

mahasiswa semester II tahun ajaran 2016/2017, Program Studi Teknik Informatika

Universitas Dr. Soetomo Surabaya. Pemilihan subjek penelitian menggunakan tes

penyelidikan gaya belajar. Mahasiswa yang dipilih menjadi subjek adalah mereka yang

memiliki kecenderungan gaya belajar kinestetik atau taktil. Subjek penelitian diberi tes

penalaran matematika dasar, meliputi: operasi aritmetika dasar pada bilangan bulat dan

rasional, perhitungan aljabar, logika matematika dasar, dan algoritma pemrograman.

Prosedur penelitian secara keseluruhan disajikan pada Gambar 2 berikut ini.



73

Gambar 2. Prosedur Penelitian Rancang Bangun Aplikasi Belajar Penalaran Matematika

pada Algoritma Komputasi

1. Requirement Planning (Rencana Kebutuhan)

Kebutuhan perangkat keras dilakukan dengan cara mengidentifikasi peralatan

minimal untuk pemrograman berbasis web. Hasilnya diperoleh bahwa perangkat keras

yang dibutuhkan adalah: (1) Intel® Core ™ i3-3320 [email protected] GHz, (2) 2-4 GB RAM,

(3) 500 GB HDD. Sedangkan kebutuhan perangkat lunak meliputi: (1) Sistem Operasi

Windows 7, (2) Paint Tool for JPG, (3) Bootstrap and Notepad for PHP, (4) Browser

Mozilla Firefox / Chrome/IE.

Kebutuhan masukan dilakukan dengan kajian pustaka berkaitan dengan kebutuhan

penalaran matematika pada algoritma komputasi dan tes pada subjek penelitian.

Berdasarkan kajian diperoleh daftar kebutuhan masukan meliputi: (1) Data pengguna, (2)

materi yang dipelajari dikelompokan menjadi dua, yaitu: Pernyataan Matematika dan

Logika Matematika (Farell, 2011). Kebutuhan informasi diperoleh dari kajian pustaka,

meliputi: (1) Data Masukan dan Keluaran, (2) Variabel dan Konstanta, (3) Operator, (4)

Penalaran, (5) Flowchart, (6) Pseudocode, (7) Coding Program.

2. Design Sistem (Sistem Desain)

Pada Tahapan ini dilakukan perancangan desain konten materi yang akan dipelajari

dan rancangan alur system. Berdasarkan tahap rancangan kebutuhan ditemukan bahwa

materi penalaran matematika dibedakan menjadi dua bagian utama, yaitu: pernyataan

matematika dan logika matematika.

Requirement Planning 1

a. Kebutuhan Hardware b. Kebutuhan Software c. Kebutuhan Input d. Kebutuhan Informasi

Design System 2

a. Desain Konten Materi b. Perancangan Antar Muka c. Rancangan Alur Sistem

Implementation 3

a. Pembuatan Program b. Uji Coba Program dengan

Black Box Testing



74

Untuk pernyataan matematika meliputi: aritmetika dasar, aplikasi aritmetika, operasi

matematika, serta operasi matriks. Aritmetika dasar meliputi: Penjumlahan, Pengurangan,

Perkalian. Aplikasi aritmetika terdiri dari: Menghitug Nilai Akhir, Menghitung Rata-rata

Dua Variabel, Menghitung Luas Lingkaran, Menghitung Akar Persamaan Kuadrat.

Operasi matematika mencakup: Operasi Pembagian, Pembuatan Kounter, Akumulator dan

Multiplikator, Faktorial. Operasi matriks terdiri dari operasi penjumlahan dan

pengurangan pada matriks baris atau kolom.

Gambar 3. Rancangan Desain Halaman Utama Aplikasi Belajar Dasar Algoritma

Komputasi

Untuk logika matematika meliputi: Logika Dasar, Kombinasi Dua Relasi, Konsep

Perulangan sederhana, serta Konsep Perulangan Array. Logika matematika mengantarkan

pemahaman yang berkaitan dengan penalaran pada pengolahan data secara komputasi,

meliputi: proses terurut, percabangan dan perulangan.

Perancangan Desain Antar Muka dilakukan pada tahapan ini dengan memperhatikan

hasil rencana kebutuhan, yakni kebutuhan pengguna dan sistem. Rancangan Desain Antar

Muka untuk Tampilan Awal dan entry data pada salah satu sub menu dapat dilihat pada

Gambar 3 dan 4.

Contoh rancangan desain untuk memasukan data disajikan pada gambar 4 berikut ini.



75

Gambar 4. Rancangan Desain Entry Data Rata-rata Dua Variabel Aplikasi Belajar Dasar

Algoritma Komputasi.

Rancangan Alur Sistem dibuat menggunakan flowchart bisnis proses keseluruhan

aplikasi pembelajaran sebagai berikut :

LOGIN

Pernyataan Matematika

Logika Matematika

USER

Gambar 6. Rancangan Alur Sistem Aplikasi.


Hasil Implementasi dari Aplikasi Belajar Dasar Algoritma Komputasi dapat dilihat

pada Gambar 7 hingga Gambar 10 di bawah ini. Tampilan setiap halaman telah

disesuaikan dengan hasil desain antar muka pada Tahapan Design System. Dengan

menampilkan warna dominan putih, aplikasi ini lebih menekankan pada fungsionalitas dan

kemudahan pengguna dalam memahami konten materi yang disampaikan.



76

Gambar 7. Tampilan Halaman Login Aplikasi.

Gambar 8. Tampilan Pemilihan Sub Menu Pernyataan Matematika.



77

Gambar 9. Tampilan Perhitungan Nilai Akhir.

Gambar 10. Tampilan Flowchart Perhitungan Nilai Akhir.

Adapun Tabel Hasil Uji Coba Aplikasi Belajar Dasar Algoritma Komputasi dapat

dilihat pada Tabel 1.



78

Tabel 1. Tabel Hasil Uji Coba Aplikasi Belajar Dasar Algoritma Komputasi

No. Fungsi Hasil

1 Fungsi Login 100%

2 Fungsi Registrasi 100%

3 Fungsi Aritmatika Penjumlahan 100%

4 Fungsi Aritmatika Pengurangan 100%

5 Fungsi Aritmatika Perkalian 100%

6 Fungsi Aritmatika Menghitung Nilai Akhir 100%

7 Fungsi Aritmatika Rata-rata Dua Variabel 100%

8 Fungsi Menghitung Luas Lingkaran 100%

9 Fungsi Menghitung Persamaan Kuadrat 90%

10 Fungsi Operasi Pembagian 100%

11 Fungsi Membuat Kounter 1 100%

12 Fungsi Membuat Kounter 2 100%

13 Fungsi Akumulasi Penjumlahan 100%

14 Fungsi Akumulasi Perkalian 100%

15 Fungsi Menghitung Faktorial 100%

16 Fungsi Penjumlahan Matriks 100%

17 Fungsi Pengurangan Matriks 100%

18 Fungsi Logika Matematika Dasara 100%

19 Fungsi Logika Matematika Kombinasi Dua Relasi 100%

20 Fungsi Logika Matematika Konsep Perulangan 100%

21 Fungsi Logika Matematika Konsep Perulangan Array 100%

Rata-rata 99.5%

Aplikasi tersebut telah diuji menggunakan Black Box Testing dengan menguji semua

kebutuhan fungsionalnya. Hasil Uji Coba Aplikasi menunjukkan bahwa 99.5% dari semua

kebutuhan fungsionalnya telah dapat dipastikan berjalan dengan benar.


Simpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : (1) Aplikasi

Pembelajaran Dasar Algoritma Komputasi dapat diujikan dalam proses pembelajaran



79

untuk meningkatkan kelayakan kebutuhan pengguna akhir, yaitu mahasiswa dan dosen

pengampu mata kuliah algoritma pemrograman, (2) Dengan menggunakan black box

prosentase keberhasilan 99,5% semua kebutuhan fungsional telah dapat dijalanakan sesuai

dengan fungsinya, (3) aplikasi dapat dijadikan sebagai media pembelajaran tambahan bagi

mahasiswa dengan kemampuan matematika rendah.

5. UCAPAN TERIMA KASIH

Publikasi makalah ini dapat terlaksana karena dukungan penuh dari Pimpinan

Universitas Dr. Soetomo Surabaya dan Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat –

Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan – Kementerian Riset, Teknologi,

dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia. Tulisan tersebut merupakan bagian tak

terpisahkan dari penelitian dengan judul ”Pengembangan Media Pembelajaran Penalaran

Matematika pada Pembuatan Algoritma Komputasi berbasis Gaya Belajar dan Pendidikan

Karakter”, yang mendapatkan hibah pendanaan tahun 2018 dari DRPM Ditjen Penguatan

Risbang Kemenristek Dikti Republik Indonesia dari skema PSNI.

DAFTAR PUSTAKA

[1] M. Rivandy, “Indonesia 2030,” Kompasiana, 2011. [Online]. Available:

https://www.kompasiana.com/vandy/5500e605a333115b74512136/indonesia-2030.

[Accessed: 23-Oct-2018].

[2] E. Rahmawati and S. J. Hartati, “The Application of Computer Aided Learning To Learn

Basic Concepts of Branching and Looping on Logic,” vol. 5, no. 6, pp. 15–24, 2013.

[3] R. R. Skemp, “The Psychology of Learning Mathematics, Expanded American Edition,”

1987.

[4] S. J. Hartati, “Design of Learning Model of Logic and Algorithms Based on APOS

Theory,” Int. J. Eval. Res. Educ., vol. 3, no. 2, pp. 109–118, 2014.

[5] Sulistiowati and S. J. Hartati, “Penerapan TAM pada Pembuatan Aplikasi Multimedia

untuk Belajar Logika dan Algoritma Berbasis Gaya Belajar,” Surabaya, 2015.

[6] S. J. Hartati, “Framework Design Learning of Introduction to Computational Algorithms by

Using the Theory Learning by Doing,” J. Phys. Conf. Stat. Math. Teaching, Res., vol. 1028,

no. 1, p. 1, 2018.

[7] S. Kosasi, “Penerapan Rapid Application Development Dalam Sistem Perniagaan

Elektronik Furniture,” Citec J., vol. 2, no. 4, pp. 265–276, 2015.

[8] T. Wahyuningrum and D. Januarita, “Perancangan WEB e-Commerce dengan Metode

Rapid Application Development ( RAD ) untuk Produk Unggulan Desa,” Semin. Nas.

Teknol. Inf. dan Komun., vol. 9, no. November, pp. 81–88, 2014.

[9] A. Noertjahyana, “Studi Analisis Rapid Application Development sebagai Perangkat

Lunak,” vol. 3, no. 2, pp. 74–79, 2002.

[10] T. Y. Chen and P. L. Poon, “Experience With Teaching Black-Box Testing in a Computer

Science/Software Engineering Curriculum,” IEEE Trans. Educ., vol. 47, no. 1, pp. 42–50,

2004.



80



81

EVALUASI KUALITAS WEB PORTAL FAKULTAS

TEKNIK UNIPMA DENGAN METODE MCCALL

Andria1, Ridho Pamungkas2

1,2Universitas PGRI Madiun; Jl. Setiabudi No.85, Kanigoro, Kartoharjo, Kota Madiun, Jawa Timur 63118, (0351) 462986

e-mail: [email protected], [email protected]

Abstrak

Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Sistem Informasi (TI/SI) merupakan suatu kebutuhan

pokok yang sangat dibutuhkan oleh suatu organisasi. Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Sistem

Informasi oleh organisasi dimaksimalkan untuk meningkatkan kualitas layanan pada

penggunanya.Fakultas Teknik UNIPMA memiliki sebuah web portal yang difungsikan sebagai

media penyampaian informasi civitas akademika dilingkup Fakultas Teknik UNIPMA.Pada

pemanfaatannya web tersebut sangat berguna karena memuat konten informasi yang lengkap.

Namun, terkadang saat pengaksesan web portal tersebut mengalami loading yang cukup lama

untuk dapat menampilkan keseluruhan konten, sehingga sangat membuat pengunjung web tidak

nyaman, serta dari sisi keamanan sistem yang belum diketahui tingkat keamanannya sehingga

perlu dilakukan pengujian untuk memastikan web tersebut aman. Pada penelitian ini akan

dilakukan evaluasi kualitas pada web portal Fakultas Teknik UNIPMA dengan menggunakan

metode McCall.

Kata kunci: Evaluasi Kualitas, Web, GTMetrix, UNIPMA, McCall

Abstract

Utilization of Information Technology and Information Systems (IT / SI) is a basic need that

is needed by an organization. The use of Information Technology and Information Systems by the

organization is maximized to improve the quality of service to its users. UNIPMA Engineering

Faculty has a web portal that is functioned as a media for delivering information to the academic

community in the Faculty of Engineering UNIPMA. However, sometimes when accessing the web

portal, it experiences a loading that is long enough to be able to display the entire content, so that

it makes the web visitors uncomfortable, and in terms of system security, the level of security is

unknown so testing is necessary to ensure that the web is safe. In this study quality evaluation will

be carried out on the UNIPMA Faculty of Engineering web portal using the McCall method.

Keywords: Quality Evaluation, Web, GTMetrix, UNIPMA, McCall

1. PENDAHULUAN

Perkembangan Teknologi Informasi dan Sistem Informasi yang semakin pesat

membawa perubahan besar dalam dunia usaha atau organisasi. Pemanfaatan Teknologi

Informasi dan Sistem Informasi (TI/SI) dapat menjadi bagian yang sangat penting bagi

keberlangsungan suatu organisasi dalam menjalankan kegiatan operasionalnya.

https://www.google.co.id/search?q=unipma&oq=unipma&aqs=chrome..69i57j0j69i61l3j0.1255j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8





82

Pemanfaatan TI/SI yang baik dan tepat sasaran perlu direncanakan dengan baik

dan tentunya perlu adanya evaluasi untuk mengetahui seberapa baik kualitas dari

pemanfaatan TI/SI tersebut sehingga didapat rekomendasi yang tepat guna perbaikan dan

peningkatan kualitas TI/SI.

Beberapa penelitian terdahulu, yaitu Analisis Pengujian Faktor Reliability Sistem

Informasi Akademik STMIK El Rahma Yogyakarta Menggunakan Metode McCall oleh

Habibatur Rofi’ah tahun 2015, menitikberatkan pada evaluasi faktor kualitas reliabilty dan

tidak membahas mengenai faktor kualitas usability [1]. Analisis Usability Sistem

Perpustakaan Kota Yogyakarta Menggunakan Metode McCall oleh Sita Septianti tahun

2015, menghasilkan nilai mutu usabilitas yang baik, hanya saja interface desain pada

sistem tersebut kurang menarik [2].

Review Perangkat Lunak StarUML Berdasarkan Faktor Kualitas McCall oleh Ni

Made Satvika Iswari tahun 2015, mengkaji secara kualitatif dan tidak menggunakan

perhitungan secara sistematis menggunakan formula quality factor and metric [3].

Pengujian Faktor Correctness Dan Usability Sistem Informasi Alumni UIN Sunan

Kalijaga Yogyakarta Menggunakan Metode McCall oleh Fradia Muninggar Fararit tahun

2015, perbaikan sistem berupa pemberian validasi tipe data yang harus di isikan serta

penambahan jumlah maksimal karakter pada isian yang memerlukan banyak karakter

seperti alamat dan saran [4].

Pengujian Kualitas Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Mesin Sepeda Motor Non

Matic Dengan Menggunakan Metode McCall oleh Avin Wimar Buyastomo, dkk tahun

2014, hasil penilaian kualitas yang tidak mengelompokkan secara detail kriteria,

sedangkan penelitian yang akan dilakukan mengelompokkan secara detail kriteria dari

masing-masing faktor kualitas [5].

Penilaian Kualitas Perangkat Lunak dan Penerimaan Penggunaan Terhadap

Perangkat Lunak Menggunakan Faktor Kualitas Perangkat Lunak McCall Model dan

Technology Acceptance Model (TAM) oleh Sufa’atin tahun 2014, penggabungan antara

model McCall dan TAM bisa memberikan gambaran yang lebih lengkap terhadap sebuah

perangkat lunak dari sisi penilaian pengguna, namun pengolahan data kuesioner yang tidak

mengelompokkan secara detail kriteria [6].

Evaluasi Kualitas Web Portal STT Dharma Iswara Madiun Menggunakan Metode

McCall oleh Andria, dkk tahun 2016, dengan pembahasan faktor kualitas yang termasuk

dalam product operations yang terdiri dari 5 faktor kualitas yaitu correctness, reliability,

efficiency, integrity, dan usability serta analisis data menggunakan rumus quality factor

and metrics dan menggunakan beberapa bantuan tools [7]

Fakultas Teknik UNIPMA memiliki sebuah web portal yang difungsikan sebagai

media penyampaian informasi civitas akademika dilingkup Fakultas Teknik UNIPMA.Pada

pemanfaatannya web tersebut sangat berguna karena memuat konten informasi yang

lengkap.

Namun, terkadang saat pengaksesan web portal tersebut mengalami loading yang

cukup lama untuk dapat menampilkan keseluruhan konten, sehingga sangat membuat

pengunjung web tidak nyaman, serta dari sisi keamanan sistem yang belum diketahui

tingkat keamanannya sehingga perlu dilakukan pengujian untuk memastikan web tersebut

aman.



83

Tujuan penelitian ini untuk mengevaluasi kualitas web portal Fakultas Teknik

UNIPMA sehingga didapat rekomendasi yang tepat guna perbaikan kualitas dari web

portal tersebut.

2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Domain dan Hosting

Secara sederhana, domain dapat diartikan sebagai suatu sistem pengalamatan yang

digunakan pada sebuah web sebagai suatu identitas. Domain merupakan nama pengganti

dari IP Address yang akan menuju pada suatu server. Sedangkan hosting dapat diartikan

sebagai tempat penyimpanan file web di server yang berupa data digital seperti: text,

gambar, video, dokumen, dan lain sebagainya untuk kemudian dari semua informasi

tersebut akan ditampilkan dalam bentuk suatu website yang dapat diakses melalui internet.

[8]

2.2 Web Portal

Menurut Adelin Fatmariani, pengertian dari portal web adalah sebuah situs yang

berfungsi untuk meletakkan informasi di WWW. Sebuah portal web pastinya akan

menampilkan informasi yang terkolaborasi dengan desain dan beragam tampilan. [9]

Menurut Rini Sovia dan Jimmy Febio [10], berdasarkan tujuannya website dibagi

atas:

a. Personal web, website yang berisi informasi pribadi seseorang. b. Corporate web , website yang dimiliki oleh sebuah perusahaan. c. Portal web, website yang mempunyai banyak layanan, mulai dari layanan berita,

email, dan jasa-jasa lainnya. d. Forum web, sebuah web yang bertujuan sebagai media diskusi.

2.3 Kualitas Website

Menurut Endang Supriyati, kualitas website dipengaruhi tiga hal yaitu kulitas

system (system quality),kualitas layanan(service quality) dan kualitas informasi

(information quality). Kualitas pelayanan yangbaik dapat membantu pengguna

mendapatkan kekuatan penuh dari website dengan cara mencocokan dengan harapan

mereka. Kualitas informasi menunjukkan sejauh mana isi dari website tersebut tepat waktu

(up date)), akurat, dan lengkap [11], Jadi dapat disimpulkan bahwa kualitas website

dipengaruhi oleh beberapa faktor kualitas, kualitas informasi dapat mendiskripsikan

mengenai kualitas konten dari suatu website.

2.4 McCall

McCall, Richards, dan Walters mengusulkan suatu penggolongan faktor-faktor atau

kriteria yang mempengaruhi kualitas software [12]. Untuk lebih jelasnya ditunjukkan

pada gambar 2.



84

Gambar 1. McCall’s Software Quality Factors [12]


3.1. Metode Penelitian

Penelitian yang dilakukan adalah penelitian tindakan (action research). Penelitian

tindakan merupakan salah satu bentuk metode penelitian. Dalam penelitian tindakan

peneliti mendeskripsikan, dan menjelaskan situasi pada waktu yang bersamaan dengan

melakukan perubahan dengan tujuan perbaikan atau partisipasi untuk mengevaluasi web

portal Fakultas Teknik UNIPMA.

3.2. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah Studi

Lapangan (Field Research). Peneliti menggunakan metode penelitian lapangan untuk

mendapatkan data yang diperlukan guna evaluasi kualitas web portal Fakultas Teknik

UNIPMA. Penelitian lapangan merupakan penelitian yang dilakukan dengan terlibat

langsung dengan obyek yang dipilih, kegiatan yang dilakukan adalah observasi. Peneliti

melakukan observasi untuk mendapatkan data yang dibutuhkan yaitu dengan mengakses

langsung situs web portal Fakultas Teknik UNIPMA sebagai objek penelitian, serta

mendapatkan referensi seperti jurnal ilmiah yang relevan terkait dengan penelitian yang

dilakukan. Teknik observasi digunakan untuk mengumpulkan, dan mengolah data secara

teknis menggunakan bantuan tools terkait dengan evaluasi faktor kualitas efficiency dan

integrity. Pemilihan tools GTMetrix untuk mengevaluasi faktor kualitas efficiency karena

GTMetrix menyediakan fitur pengecekan dan optimasi untuk website yang mudah

digunakan dan dipahami, sedangkan pemilihan tools Sucuri SiteCheck untuk mengevaluasi

faktor kualitas integrity karena Sucuri SiteCheck dapat melakukan scanner malware pada

web.


Evaluasi kualitas web portal Fakultas Teknik UNIPMA menggunakan metode

McCall yang dibatasi dengan beberapa evaluasi faktor kualitas, yaitu: integritas (integrity)

dan efisiensi (efficiency).

1. Analsis Hasil Faktor Kualitas Efficiency

Evaluasi faktor kualitas efficiency menggunakan sebuah tools yang bernama

GTmetrix. GTmetrix merupakan sebuah aplikasi berbasis web yang berguna untuk

mengetahui performa website terkait dengan efficiency yang didefinisikan sebagai



85

kemampuan perangkat lunak dalam memberikan kinerja yang sesuai dan relatif

terhadap jumlah sumber daya yang digunakan untuk mengukur kecepatan

mengerjakan tugas tertentu.

Gambar 2. Hasil Analisa GTmetrix

Selanjutnya dapat diuraikan menjadi lebih detail dari masing – masing hasil

analisa GTmetrix yaitu hasil analisa pada tab PageSpeed yang ditunjukkan pada

gambar 3, dan hasil analisa pada tab YSlow yang ditunjukkan pada gambar 4.

GTmetrix menggunakan Google Page Speed dan Yahoo! Yslow untuk menilai

performa dan memberikan rekomendasi untuk memperbaiki performa website yang

diuji.



86

Gambar 3. Hasil Analisa GTmetrix Tab PageSpeed

Lebih jelasnya mengenai hasil analisa sub aspek pada Tab PageSpeed

dapat ditunjukkan pada gambar 4 hingga gambar 6.

Gambar 4. Hasil Analisa GTmetrix Tab PageSpeed sub aspek Enable Gzip Compression

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu mengaktifkan layanan kompresi file

guna mengurangi ukuran transfer data yang berlebih pada web portal tersebut sehingga

meningkatkan kecepatan transfer ke browser. Sedangkan untuk hasil analisa GTmetrix Tab

PageSpeed sub aspek Enable Keep-Alivedapat ditunjukkan pada gambar 5.

Gambar 5. Hasil Analisa GTmetrix Tab PageSpeed sub aspek Enable Keep-Alive

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu mengaktifkan koneksi HTTP Keep-

Alive atau HTTP persistent yang memungkinkan koneksi TCP yang sama untuk dapat

mengirim dan menerima beberapa permintaan HTTP, sehingga mengurangi latensi /

problem untuk permintaan berikutnya.



87

Sedangkan hasil Analisa GTmetrix Tab PageSpeed sub aspek Leverage Browser

Caching dapat ditunjukkan pada gambar 6.

Gambar 6. Hasil Analisa GTmetrix Tab PageSpeed sub aspek Leverage Browser Caching

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu dengan memanfaatkan cache browser

agar waktu pemuatan halaman dapat ditingkatkan secara signifikan dengan meminta

pengunjung untuk menyimpan dan menggunakan kembali file yang disertakan di situs web

Anda.

Sedangkan untuk sub aspek yang lain mempunyai penilaian rata-rata yang baik

yang dibuktikan dengan pemberian nilai A oleh GTmetrix sehingga tidak perlu dilakukan

perbaikan.

Gambar 7. Hasil Analisa GTmetrix Tab YSlow

Lebih jelasnya mengenai hasil analisa sub aspek pada Tab YSlow dapat ditunjukkan

pada gambar 8 dan gambar 10.



88

Gambar 8. Hasil Analisa GTmetrix Tab YSlowsub aspek Add Expires Headers

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu dengan menambahkan masa berlaku

terhadap headers yang digunakan pada file-file yang direkomendasikan seperti yang

ditunjukkan pada gambar 8, diantara tujuannya yaitu agar mengurangi beban server, dan

meningkatkan waktu buka halaman web.

Sedangkan hasil analisa analisa GTmetrix Tab YSlow sub aspek Compress

Component With Gzipseperti ditunjukkan pada gambar 9.

Gambar 9. Hasil Analisa GTmetrix Tab YSlow sub aspek Compress Component With Gzip

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu dengan mengompresi sumber

dayakomponen dengan Gzip untuk menghemat waktu dan bandwidth. Sedangkan hasil

analisa analisa GTmetrix Tab YSlow sub aspek Use a Content Delivery Network

(CDN)seperti ditunjukkan pada gambar 10.


90

Gambar 10. Hasil Analisa GTmetrix Tab YSlow sub aspek Use a Content Delivery

Network (CDN)

Usulan perbaikan yang dapat dilakukan yaitu dengan menggunakan layanan CDN,

adapun pengertian dari CDN (Content Delivery Network) merupakan jaringan pengiriman

konten web oleh server yang memiliki posisi paling dekat dengan pengguna. CDN

memiliki client server yang tersebar di seluruh penjuru dunia, sehingga membuat konten

web lebih cepat di akses karena dikirim oleh lokasi server yang paling dekat dengan

pengguna/pengakses web.

Sedangkan untuk sub aspek yang lain mempunyai penilaian rata-rata yang baik

yang dibuktikan dengan pemberian nilai A oleh GTmetrix sehingga tidak perlu dilakukan

perbaikan. Berdasarkan hasil evaluasi faktor kualitas efficiency yang ditunjukkan pada

tabel 1 dapat disimpulkan bahwa untuk persentase efficiency web portal Fakultas Teknik

UNIPMA menggunakan analisa GTmetrix adalah jenis tes PageSpeed sebesar 51 %, dan

jenis tes YSlow sebesar 60 %.

Tabel 1. Hasil Evaluasi Faktor Kualitas Efficiency

Jenis Test Persentase Hasil

PageSpeed 51%

YSlow 60%

Rata-Rata 55,5 %

Berdasarkan kategori kelayakan yang ditunjukkan pada tabel 1, maka dapat

disimpulkan bahwa faktor kualitas efficiency yang didasarkan pada hasil PageSpeed

memiliki interpretasi Cukup,sedangkan faktor kualitas efficiency yang didasarkan pada

hasil YSlow memiliki interpretasi Cukup.Apabila dari kedua hasil yaitu PageSpeed dan

YSlow dibuat persentase rata-rata menghasilkan persentase sebesar 55,5 % yang memiliki interpretasi Cukup.

Association for Information Systems – Indonesia chapter (AISINDO) 0

Jurnal Sistem Informasi Indonesia (JSII) Volume …. Nomor …. (Tahun) ISSN: 2460 – 6839

91

2. Analisis Hasil Faktor Kualitas Integrity

Evaluasi faktor kualitas integrity menggunakan bantuan sebuah tools bernama

Sucuri Site Check yang berfungsi mengecek keamanan suatu website.

Gambar 8. Hasil Analisa Sucuri Site Check

Berdasarkan hasil analisa Sucuri Site Check pada gambar 5 menjelaskan bahwa

Web Portal Fakultas Teknik UNIPMA terbebas dari ancaman Malware maupun Website

Blacklisting dan didefinisikan mempunyai tingkat resiko rendah (low risk).Usulan yang

dapat diberikan kepada pengembang web portal Fakultas Teknik UNIPMA yang

didasarkan pada gambar 5 bahwa untuk daya tahan website terhadap malware maupun

website blacklisting memiliki resiko yang rendah sehingga tidak perlu dilakukan adanya

perbaikan.


Penelitian ini menghasilkan usulan atau rekomendasi perbaikan maupun

peningkatan yang didasarkan pada evaluasi kualitas web portal Fakultas Teknik

UNIPMA dengan menggunakan metode McCall. Berdasarkan hasil analisa PageSpeed

dan YSlow pada GTMetrix dapat disimpulkan bahwa apabila dibuat persentase rata-rata

menghasilkan persentase sebesar 55,5 % yang memiliki interpretasi Cukup. Berkaitan

dengan hal tersebut berarti perlu dilakukan perbaikan signifikan agar performa web dapat

lebih optimal.

Sedangkan berdasarkan hasil analisa Sucuri Site Check menjelaskan bahwa Web

Portal Fakultas Teknik UNIPMA terbebas dari ancaman Malware maupun Website

Blacklisting dan didefinisikan mempunyai tingkat resiko rendah (low risk) sehingga tidak

perlu dilakukan adanya perbaikan.

Didasarkan pada keterbatasan penelitian ini, peneliti memberikan saran untuk

pengembangan pada penelitian selanjutnya, yaitu menggunakan lebih dari satu tools

untuk evaluasi faktor kualitas reliability, efficiency, dan integrity sehingga didapatkan

hasil yang lebih akurat dengan membandingkan hasil analisa dari tools yang digunakan

tersebut.



92


Penulis merupakan dosen Program Studi Sistem Informasi Universitas PGRI

Madiun. Lulus S1 Teknik Informatika di STT Dharma Iswara Madiun, lulus S2

Magister Teknik Informatika di STMIK Amikom Yogyakarta. Memiliki hobi

internet dan programming. Penulis juga sebagai web developer / programmer

freelance, memiliki kerjasama dengan banyak klien, seperti instansi

perkantoran, pendidikan, dan UMKM.

Penulis merupakan dosen Program Studi Sistem Informasi Universitas PGRI

Madiun. Lulus S1 Teknik Informatika di STT Dharma Iswara Madiun, lulus S2

Magister Teknik Informatika di STMIK Amikom Yogyakarta.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada rekan-rekan dosen di Program Studi Sistem

Informasi atas dukungan semangat yang diberikan.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Rofi’ah, H., Analisis Pengujian Faktor Reliability Sistem Informasi Akademik STMIK El

Rahma Yogyakarta Menggunakan Metode McCall, Fakultas Sains dan Teknologi,

Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, 2015.

[2] Septianti, S., Analisis Usability Sistem Perpustakaan Kota Yogyakarta Menggunakan

Metode Mccall, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga,

Yogyakarta, 2015.

[3] Iswari, N.M.S., Review Perangkat Lunak StarUML Berdasarkan Faktor Kualias McCall,

ISSN 2085-4552, ULTIMATICS, Vol. VII, No. 1 Juni 2015.

[4] Fararit, F.M., Pengujian Faktor Correctness Dan Usability Sistem Informasi Alumni UIN

Sunan Kalijaga Yogyakarta Menggunakan Metode Mccall, Fakultas Sains dan

Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta, 2015.

[5] Budyastomo; Wimar, A.; Saputro, B.S.L.; Rukma, K.C., Pengujian Kualitas Sistem

Pakar Deteksi Kerusakkan Mesin Sepeda Motor Non Matic Dengan Menggunakan

Metode Mc Call, Seminar Nasional IENACO – 2014, ISSN 2337-4349.

[6] Sufa’atin; Bachtiar, A.M.; Dharmayanti, D., Penilaian Kualitas Perangkat Lunak Dan

Penerimaan Penggunaan Terhadap Perangkat Lunak Menggunakan Faktor Kualitas

Perangkat Lunak Mc Call Model Dan Technology Acceptance Model (TAM), Prosiding

Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) 2014, ISSN: 1979-911X.

[7] Andria, dkk. Evaluasi Kualitas Web Portal STT Dharma Iswara Madiun Menggunakan

Metode McCall, Jurnal Ekonomi dan Teknik Informatika Volume 5 Nomor 9 Edisi Juli

2016 ISSN: 2338-4697.

[8] Andria, Domain dan Hosting, Yogyakarta: Penerbit Deepublish, 2018.



93

[9] Pressman, R.S, Software Engineering A Practitioner’s Approach, Seventh Edition,

McGraw-Hill, New York, 2010.

[10] Fatmariani, A., Web Portal Jurnal Ilmiah Online Kopertis Wilayah II Palembang, Jurnal

Teknologi Dan Informatika (Teknomatika), 2012.

[11] Supriyati, E., Studi Empirik Social Commerce (S-Commerce) Dari Sudut Pandang

Kualitas Website, Jurnal SIMETRIS, 2015.

[12] Sovia, R.; Febio, J., Membangun Aplikasi E-Library Menggunakan Html, Php Script,

dan Mysql Database, Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan, 2011.



94

Perancangan Desain User Interface Papan Tulis Digital berbasis

Tablet PC Android

Teguh Sutanto, Norma Ningsih, Endra Rahmawati

Program Studi Sistem Informasi

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya

[email protected], [email protected], [email protected]

ABSTRAK

Proses belajar mengajar guru dan murid saat ini sebagian besar menggunakan media belajar

papan tulis. Guru menulis dan menggambar diagram di papan tulis, kemudian murid-murid melihat,

membaca dan mencatat materi yang dituliskan oleh guru. Secara tradisional interaksi seperti ini akan

membutuhkan waktu yang lama. Dengan kemapuan Tablet PC untuk bisa mengambar, menulis,

membuat sketsa dan melakukan pertukaran data melalui jaringan komputer tentu Tablet PC dapat

digunakan untuk pembelajaran di kelas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Desain User Interface

dengan menggunakan Tablet PC Android yang terdiri dari aplikasi untuk Whiteboard dan Scrapbook

Digital yang memungkinkan intensitas interaksi antar guru dan murid dapat lebih meningkat.

Pembuatan desain antarmuka di perangkat lunaknya akan dirancang menggunakan Microsoft

Expression Blend. Penelitian ini membandingkan fitur dari beberapa aplikasi WhiteBoard yang telah

dilakukan oleh peneliti lain dan menambahkan inovasi fitur, kemampuan teknis, kenyamanan

penggunaan pada Desain User Interface Whiteboard yang baru. Dalam implementasinya, perancangan

Desain User Interface akan melibatkan tenaga ahli di bidang Sistem Informasi agar diciptakannya

desain user interface “Virtual Whiteboard” ini dapat mengurangi dampak negatif yang diakibatkan

oleh penggunaan spidol, papan tulis, dan karpus kapur serta meningkatkan efisiensi waktu dan

penggunaan teknologi dalam proses belajar mengajar di kelas.

Kata Kunci : Media Belajar, Virtual WhiteBoard, Microsoft Expression Blend

1. Pendahuluan.

Proses belajar mengajar guru dan murid saat ini sebagian besar menggunakan media belajar papan tulis. Guru menulis dan menggambar diagram di papan tulis, kemudian murid-murid melihat, membaca dan mencatat materi yang dituliskan oleh guru. Guru dapat memberikan tugas untuk dikerjakan oleh muridnya. Secara tradisional interaksi seperti ini akan membutuhkan waktu yang lama [1].

Saat ini industri teknologi informasi telah menghasilkan perangkat Tablet PC dengan harga yang semakin murah dengan fitur dan kemampuan yang cukup baik. Penggunaan Tablet PC Android biasanya sebatas pada game, browsing dan sosial network. Dengan kemampuan Tablet PC untuk mengambar, menulis, membuat sketsa dan melakukan pertukaran data melalui jaringan komputer, Tablet PC dapat digunakan untuk pembelajaran di kelas, seperti yang telah dilakukan pada Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [2], [3], [4], [1].

Pada penelitian ini akan membahas bagaimana pembuatan Desain User Interface yang dapat memfasilitasi kebutuhan aktivitas Collaborative Learning pada kelas pemrograman. Cara kerja sistem adalah dengan membekali mahasiswa dan pengajar di kelas dengan Tablet Computer. Pengajar dapat menuliskan permasalahan dan mahasiswa dapat menjawab solusi dari masalah dengan menulis di Tablet tersebut. Secara bergantian, pengajar dapat memantau aktivitas mahasiswa di kelas dan menampilkan salah satu tampilan pada Tablet mahasiswa terpilih.

2. Tablet PC Untuk Pembelajaran di Kelas






95

Tablet PC dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk proses penilaian, persiapan kuliah dan penyampaian presentasi dalam kelas [2]. Tablet PC dalam pembelajaran di kelas dapat meningkatkan interaksi dan kontribusi murid dalam kelas [5].

3. Virtual Whiteboard

Virtual Whiteboard merupakan sebuah aplikasi dengan menggunakan fasilitas Tablet PC untuk

menggantikan model pembelajaran di kelas dari konvensional menggunakan Papan Tulis menjadi

berbasis digital. Beberapa penelitian lain dengan topik yang sama membuat sebuah Virtual

Whiteboard menggunakan WPF (Windows Presentation Foundation) yang sangat interaktif bagi

pengguna dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman C# [6], [5].

Adapun fitur yang harus ada pada Virtual Whiteboard adalah sebagai berikut :

a. Ada berbagai macam warna pencil untuk menuliskan jawaban persoalan, baik dari sisi

pengajar maupun mahasiswa.

b. Aplikasi harus mendukung adanya aktivitas yang terjadi secara tiba-tiba (Spontaneous

Activity).

c. Pengajar dapat memilih menampilkan salah satu jawaban yang tertulis pada salah satu Tablet

mahasiswa.

d. Aplikasi dapat dijalankan dengan koneksi wifi yang disediakan oleh kampus.

e. Dapat menyimpan file setelah adanya pembahasan oleh pengajar di kelas.

f. Mahasiswa dapat bekerja secara simultan dalam satu interface yang sama, tanpa mengganggu

peserta didik yang lain.

g. Mahasiswa dapat meng-update jawabannya secara periodik pada workspace aplikasi masing-

masing.

4. Scrapbook Digital

Scrapbook Digital merupakan kumpulan dari beberapa icon, gambar, kartu ucapan, project sekolah

yang dikemas dalam satu wadah atau layout yang didesain menggunakan perangkat lunak pengolah

gambar seperti Adobe Photoshop, Gimp, Paint Shop, dll. Scrapbook Digital memungkinkan para

peserta didik untuk belajar dan bermain dalam satu waktu, karena dikemas dalam bentuk sedemikian

rupa sehingga dapat menarik peserta didik untuk mempelajari ilmu di suatu bidang tertentu.

5. Perancangan Desain User Interface

Secara umum, proses pembuatan Desain User Interface akan melalui 4 tahapan [7]. Tahapan tersebut

adalah sebagai berikut :

a. Membuat daftar User Interface Specification menggunakan Text, Grafik, Ilustrasi, dan perangkat

multimedia untuk presentasi lainnya yang relevan.

b. Programmer dapat merancang bentuk interface sesuai dengan kebutuhan tersebut.

c. Pengecekan apakah user interface yang dibuat telah sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan.

d. Jika terdapat ketidakcocokan, maka lakukan modify specification dan implementasi kembali

hingga memenuhi semua kebutuhan pengguna.



96

Gambar 1. Tahapan Pembuatan Desain User Interface

6. Desain User Interface Papan Tulis Digital

Penelitian ini memanfaatkan model UX yang ada pada gambar 2 dan menyusun prototype aplikasi media pembelajaran yang selanjutnya dimanfaatkan oleh guru dan siswa untuk melaksanakan proses pembelajaran. Model media pembelajaran ini menyediakan berbagai macam input seperti text, gambar dsb. Model yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. User Experience Model

Model interaksi yang ditunjukkan pada gambar diatas dapat diidentifikasi yaitu :

1. Konten

Materi yang dapat disajikan dapat beragam sesuai dengan kebutuhan dalam proses pembelajaran

yang dapat disajikan dalam bentuk visual maupun text.

2. Pengguna

Pengguna dalam aplikasi papan tulis digital dimulai dari siswa/mahasiswa dan pengajar

3. Peralatan Pendukung

Peralatan lainnya berupa tablet, proyektor, mouse, drawing Pen dsb.

Lanngkah selanjutnya untuk membuat aplikasi papan tulis digital adalah menyusun design antarmuka

aplikasi yang dapat mendukung ketersediaan media pembelajaran. Prototype design antarmuka dalam

aplikasi ini dibuat menggunakan software balsamiq mockup



97

Pada aplikasi papan tulis digital terdapat beberapa menu yang dapat membantu pengguna untuk

menggunakan aplikasi ini diantaranya adalah menu file, Tools, View, Student, Help. Pada papan tulis

virtual berbasis tablet ini dapat digunakan oleh siswa untuk mengirimkan jawaban kepada guru. Siswa

memungkinkan untuk berkontribusi dan berpartisipasi dalam proses belajar untuk materi yang sudah

ditentukan oleh guru. Dan guru dapat secara langsung menilai dan membahas hasil pekerjaan setiap

siswa secara realtime.

Gambar 3. Tampilan UX papan tulis virtual

Salah satu fitur dari system papan tulis virtual adalah siswa dapat dengan mudah menggambar,

membuat text dan sebagainya sesuai dengan jenis pembelajaran. Contoh pada gambar 4

menunjukkan bagaimana untuk membuat pseudocode dengan studi kasus penjumlahan aritmatika

sederhana.

Gambar 4 (a) jawaban benar



98

Gambar 4(b). Jawaban salah.

Tampilan jawaban dua siswa dengan pertanyaan yang sama.

7. Kesimpulan

Dari uraian di atas, penelitian tentang papan tulis virtual berbasisi tablet untuk proses pembelajaran dapat disimpulkan bahwa: Penelitian ini menghasilkan model user experience model dan user interface pembelajaran yang lebih aktif dan kolaboratif dikelas. Dengan system ini siswa dapat dengan mudah mengekspresikan ide-ide mereka dalam proses pemebelajaran.

8. Referensi

[1] Jeremy Roschelle, Deborah Tatar, Yannis Demitiradis, Charles Patton, and Chris Digiano, "Ink,

Improvisation, and Interactive Engagement: Learning with Tablets," 0018-9162/07, pp. 38-52, 2007.

[2] Kenrick Mock, "TEACHING WITH TABLET PC'S," Proc. Journal of Computing Sciences in Colleges 20,

2004.

[3] Olga Khoseleva, Ana Medina-rusch, and Vera Ioudina, "Pre-service teacher training in mathematics using

tablet PC technology (2007)," Informatics in Education, 2007.

[4] Richard Anderson and Steven A. Wolfman, "Experiences with a Tablet PC based lecture presentation

system in Computer Science courses," in Proc. SIGCSE ’04, 2004.

[5] Beth., Anderson, Ruth., Hoyer, Crystal., Su, Jonathan. Simon, "Preliminary experiences with a tablet PC

based system to support active learning in computer science courses," in Proceedings of the 9 th Annual

ACM SIGCSE / SIGCUE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education

(ITiCSE), 2004.

[6] Abdul Qifli., Rahmon, Roni., Aziz, Thoriq., Lestari Auliani, Dian., Wulandari Sangadji. (2012)

Teknojurnal.com. [Online]. https://teknojurnal.com/virtual-whiteboard-ala-lokal-papan-digital-sebagai-

solusi-pembelajaraan-interaktif/

[7] Deng-Jyi Chen Ming-Jyh Tsai, "Generating User Interface for Mobile Phone Devices Using Template-

Based Approach and Generic Software Framework," Journal Of Information Science and Engineering, vol.

23, pp. 1189-1211, 2007.

[8] Bo Pang, David Zhang, and Wang Kuanquan, "Tongue image analysis for appendicitis diagnosis,"

Information Sciences, p. 175, 2005.

[9] B. Mahendra, Tubuh Anda Cermin Kesehatan Anda. Depok: Penerbit Plus+, 2010.

[10] Kimberle Koile and David Singer, "Improving Learning in CS1 with Tablet-PC-based In-Class

Assessment," in ICER 2006 (Second International Computing Education Research Workshop), Centerbury,

UK, 2006.

https://teknojurnal.com/virtual-whiteboard-ala-lokal-papan-digital-sebagai-solusi-pembelajaraan-interaktif/

https://teknojurnal.com/virtual-whiteboard-ala-lokal-papan-digital-sebagai-solusi-pembelajaraan-interaktif/

99 Association for Information Systems – Indonesia chapter (AISINDO)


Analisis Kepuasan Pengguna Layanan dengan Metode Service

Quality Berbasis Web

Vivine Nurcahyawati

Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika,

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya

Jl. Raya Kedung Baruk 98, Surabaya, 60298

Telp : (031) 8721731, Fax : (031) 8710218

E-mail : [email protected]

Abstrak

Pengguna adalah suatu unsur penting dalam suatu layanan. Oleh karena itu menjadi suatu

hal yang penting mempunyai alat untuk menganalisis kepuasan pengguna pada sebuah layanan.

Dengan mengetahui tingkat kepuasan pengguna, suatu perusahaan atau organisasi dapat

melakukan evaluasi terhadap kualitas layanannya. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi

berbasis web yang berguna untuk memberikan rekomendasi pada pihak manajemen tentang

kepuasan penggunanya. Metode yang digunakan untuk melakukan analisis adalah Service

Quality, menganalisis kesenjangan antara harapan dan kenyataan yang diterima oleh pengguna

dan Analisis Kuadran, menghasilkan rekomendasi yang dibutuhkan pihak manajemen untuk

mengembangkan layanan kedepannya.

Kata kunci: Service Quality, Analisis Kuadran, Rekomendasi

Abstract Users are an important element in a service. Therefore, it is important to have a tool to

analyze user satisfaction in a service. a company or organization can evaluate the quality of its

services after knowing the level of user satisfaction. This research produces a web-based

application that is useful to provide recommendations for management about the satisfaction of

its users. Several methods used to conduct analysis are Service Quality, analyzing the gap

between expectations and reality received by users and Quadrant Analysis, resulting in

recommendations needed by management to develop services in the future.

Keywords: Service Quality, Quadrant Analysis, Recommendations

1. PENDAHULUAN

Perasaan senang atau kecewa seseorang akibat dari kesan membandingkan antara kinerja

atau hasil suatu produk/jasa/layanan dan harapan-harapannya disebut sebagai Kepuasan.

Pengguna layanan dikatakan tidak puas jika ternyata kinerja suatu produk/jasa/layanan berada

dibawah harapannya. Dampaknya bagi perusahaan tentu saja adalah berupa dampak negatif yaitu

dapat mengakibatkan penurunan jumlah pengguna dan dapat juga menyebabkan pengguna tidak

tertarik lagi menggunakan produk/jasa/layanan perusahaan sehingga akan menurunkan

pendapatan/citra perusahaan [1] Oleh karena itu, menurut Virvilaite et al dalam Mulyadi,




Haryono, & Harini [2], menjaga kepuasan pengguna menjadi aktifitas yang penting dalam suatu

perusahaan karena dapat berpengaruh pada loyalitas pengguna layanan.

Melakukan analisis kualitas yang dilakukan berdasarkan sudut pandang kepuasan

pengguna (user satisfaction) dilakukan agar dapat memanfaatkan layanan tersebut secara optimal

[3]. Untuk menunjang aktifitas perusahaan dalam menyusun strategi melayani penggunanya,

dibutuhkan cara-cara atau alat-alat yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan

pengguna layanan pada suatu perusahaan. Harapannya, didapatkan sebuah rekomendasi yang

dapat digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan untuk meningkat kualitas layanan.

Mengetahui prioritas utama dari atribut yang dianggap penting oleh pengguna juga menjadi suatu

yang penting dan bagaimana seharusnya perusahaan menyikapi atribut penting tersebut [4].

Beberapa model dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna, salah

satunya adalah dengan menggunakan Service Quality (ServQual). Model ServQual adalah model

kualitas jasa yang paling populer hingga saat ini dan banyak digunakan dalam berbagai riset [5].

Penggunaan model yang populer yang dikembangkan dengan penerapan teknologi akan

menghasilkan sebuah solusi yang bermanfaat. Dengan penggunaan teknologi informasi seperti

website diharapkan dapat menunjang pemberian informasi secara akurat, lengkap, relevan, serta

dapat mempermudah komunikasi [6].

Penelitian kali ini dilakukan pada sebuah layanan perpustakaan di sebuah perguruan

tinggi di Surabaya, yaitu sebuah website Online Public Acces Catalog (OPAC). Layanan pada

OPAC antara lain adalah Katalog Pencarian, Informasi Perpustakaan, Kotak Saran, Daftar

Keanggotaan, Area Anggota, Bantuan Pencarian Berisi Informasi, dan Permintaan Buku [7].

Kondisi saat ini, perpustakaan hanya memperoleh feedback dari pengguna layanan melalui kotak

saran yang telah disediakan di counter peminjaman. Namun, sarana ini tidak banyak

dimanfaatkan oleh pengguna layanan perpustakaan. Pada sisi lain, pihak manajemen

perpustakaan menginginkan adanya suatu alat yang dapat digunakan untuk menganalisis

kepuasan pengguna layanan perpustakaan.

Beberapa penelitian sebelumnya untuk menganalisis kepuasan pengguna telah dilakukan.

Analisis Servqual diterapkan pada pengguna layaan PT.Pelni [8]. Populasi pada penelitian ini

adalah pelanggan atau penumpang yang menggunakan jasa pelayaran PT Pelni. Penelitian ini

akan menggunakan 100 responden. Atribut yang digunakan dalam menghasilkan variabel

penelitian diambil dari atribut dalam industri pelayaran yaitu: food quality, service quality, staff

attractiveness, entertainment, ship facilities, ports of call, programs/places for children, and cabin

quality. Analisis servqual yang dihasilkan memperlihatkan nilai gap antara harapan dan

kenyataan yang terima pengguna. Rekomendasi disampaikan untuk memperbaiki beberapa

layanan yang ada pada PT Pelni.

Hasil berbeda ditunjukkan pada pengukuran analisis kepuasan pengguna pada

Pengawasan Sumber Daya Kelautan dan Perikanan (PSDKP) di pos pelayanan PSDKP

pelabuhan perikana samudera [9]. Pengukuran kepuasan pengguna layanan pada organisasi

publik ini menunjukkan kinerja Pangkalan PSDKP Jakarta sangat baik. Analisis skor Servqual

dapat dilihat bahwa skor harapan pengguna jasa Pangkalan PSDKP Jakarta sebesar 1671,

sedangkan persepsi sebesar 1545, sehingga skor Servqual yang didapat adalah -126. Analisis

diagram yang digunakan untuk memetakan rekomendasi menghasilkan bahwa ada beberapa

layanan yang sudah baik dan harus dipertahankan namun beberapa layanan yang lain harus

menjadi perhatian dan harus ditingkatkan pelayanannya.

Metode Servqual untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna layanan dapat

dikombinasikan dengan metode yang lain untuk lebih menghasilkan rekomendasi yang



komprehensif. Metode Quality Function Deployment (QFD) ditambahkan dengan tujuan dapat

menetapkan apa yang akan memuaskan pelanggan dan menerjemahkan keinginan pelanggan

pada desain yang dijadikan sasaran [10]. Berdasarkan beberapa penelitian terdahulu, peneliti

melihat bahwa aktifitas melakukan analisis kepuasan pengguna layanan sebaiknya dilakukan

secara berkala dan periodik untuk melihat apakah ada perkembangan baik setiap waktu. Harus

dapat dibandingkan juga antara hasil per periode untuk melihat apakah hasilnya cenderung

mengalami kenaikan atau penurunan. Top manajerial atau pihak yang berwenang harus bisa

melakukan akses terhadap hasil sesegera mungkin untuk segera dapat diambil kebijakan

perbaikan. Untuk itu, kontribusi yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengembangkan

sebuah aplikasi untuk mengotomasi aktifitas analisis kepuasan pengguna layanan. Sehingga

seluruh data dan hasil analisis dapat tersimpan dengan terstruktur dan dapat dengan mudah

diakses kembali kapanpun dan dimanapun.


Proses analisis kepuasan layanan OPAC yang saat ini masih dilakukan secara

konvensional dinilai masih mempunyai kekurangan baik dari sisi pengolahan datanya maupun

dari segi pelaporan sebagai pendukung keputusan manajerial. Oleh karena itu dalam penelitian

ini akan dirancang dan dibangun sebuah aplikasi yang berguna untuk melakukan analisis

kepuasan pengguna layanan khususnya layanan OPAC. Untuk menyelesaikan solusi tersebut,

Penelitian ini membutuhkan beberapa tahapan untuk menyelesaikannya. Adapun tahapan

pengembangan yang dilakukan dalam penelitian ini [11] adalah sebagai berikut :

2.1 Investigasi Sistem

Tahap investigasi sistem terdiri atas aktifitas :

a. Studi literatur.

b. Wawancara dengan pelaku dalam sistem.

c. Observasi untuk mempelajari proses bisnis.

2.2 Analisis Sistem

Pada tahap ini dilakukan identifikasi kebutuhan informasi kepala perpustakaan, anggota

perpustakaan atau pemangku kepentingan bisnis lainnya

2.3 Desain Sistem

Setelah memastikan semua kebutuhan fungsional telah dihasilkan, maka tahap selanjutnya

adalah melakukan desain sistem. Adapun pemodelan yang dilakukan adalah menggunakan

System Flow, Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD).

2.4 Implementasi Sistem

Setelah melalui proses desain sistem, tahap berikutnya adalah implementasi sistem.

Dibutuhkan spesifikasi perangkat lunak dan perangkat keras yang sesuai sebagai kebutuhan

non fungsional pada sistem. Perangkat lunak yang dibutuhkan adalah penggunaan Sublime

Text 3, Xampp, MySQL, Google Chrome. Sedangkan perangkat keras yang disarankan

adalah menggunakan Prosesor Intel Pentium G4560, Motherboard LGA 1151, RAM 4GB,

Harddisk minimal 100GB, dan Internet dengan bandwith minimal 128Kbps. Namun, agar

implementasinya sesuai dengan kebutuhan penggunanya dan memastikan semua fungsi

berjalan dengan baik maka terlebih dahulu dilakukan pengujian secara fungsi dengan

metode Blackbox Testing.




Berdasarkan metode pengembangan yang digunakan maka perancangan sistem analisis kepuasan

pengguna layanan diselesaikan dengan beberapa tahap dan dituangkan ke dalam beberapa

diagram antara lain :

3.1 Investigasi Sistem

Pada tahap ini terdiri atas aktifitas sebagai berikut :

a. Mempelajari sumber-sumber pustaka yang mendukung baik dari buku, jurnal dan sumber

pustaka lainnya tentang Sistem Perpustakaan, teknik sampling, uji Validitas, uji Reliabilitas,

metode Service Quality, Analisis Kuadran, dan beberapa sumber yang lain.

b. Wawancara dengan pelaku dalam sistem dalam hal ini dengan kepala Perpustakaan dan

pengguna layanan OPAC di perpustakaan. Beberapa hal digali dalam aktifitas wawancara ini

terutama mengenai tugas pokok dan fungsi pada karyawan di perpustakaan. Selain itu juga

didapatkan beberapa fakta bahwa analisis kepuasan pengguna OPAC masih dilakukan secara

konvesional dan tidak periodik dilakukan karena dari pengguna layanannya tidak difasilitasi

dengan baik.

c. Observasi proses bisnis studi kasus untuk mendapatkan data dan aturan bisnis dalam sistem

Perpustakaan. Beberapa data yang didapatkan adalah berupa data periode pelaksanaan

analisis kepuasan, data kuesioner dan data indikator penilaian layanan.

Hasil dari tahap ini kemudian didokumetasikan dan dilanjutkan ke tahap selanjutnya untuk

menganalisis sistem.

3.2 Analisis Sistem

Pada tahap analisis sistem, didapatkan beberapa kebutuhan fungsional pada proses Analisis

Kepuasan Pengguna Layanan. Adapun kebutuhan fungsional pengguna yang menjadi dasar

pengembangan sistem ini adalah :

a. Penentuan periode analisis,

b. Penentuan indikator penilaian,

c. Mengelola pernyataan untuk kuesioner,

d. Mengisi kuesioner,

e. Melakukan uji Validitas,

f. Melakukan uji Reliabilitas,

g. Melakukan perhitungan Servqual,

h. Menampilkan hasil rekomendasi.

Kebutuhan fungsional tersebut didefinisikan dari kebutuhan 3 (tiga) pengguna dalam sistem

perpustakaan, yaitu staf, anggota dan pihak manajemen dalam perpustakaan.

3.3 Desain Sistem

3.3.1 Sistem Flow Diagram

Setiap fungsi yang telah dihasilkan dalam proses analisis, dinotasikan dalam bentuk system flow,

antara lain adalah untuk fungsi melakukan analisis kepuasan pengguna dan menghasilkan

rekomendasinya seperti pada gambar 1. Fungsi ini dikerjakan setelah fungsi mengisikan

kuesioner selesai dilakukan. Data hasil kuesioner akan diolah dengan beberapa tahapan, yaitu :

a. Uji Validitas [12], Proses uji validitas dilakukan untuk mengetahui seberapa baik nilai suatu

instrumen. Dimana hasil uji validitas adalah merupakan hasil dari perhitungan jumlah

responden dikali dengan jumlah skor per pernyataan yang dikalikan lagi dengan total skor

pernyataan pada setiap responden dan diulang sebanyak total responden. Setelah koefisien

korelasi didapatkan, selanjutnya mencari nilai R-Tabel untuk dibandingkan dengan koefisien



korelasi. Apabila nilai korelasi lebih besar daripada R-Tabel, maka pernyataan dikatakan

valid.

b. Uji Reliabilitas [12], Proses uji reliabilitas digunakan untuk melakukan proses pengukuran

terhadap instrumen yang menjadi indikator dari variabel tersebut. Untuk mengukur reliabilitas

dari indikator penelitian ini dilakukan dengan menggunakan koefisien Cronbach’s Alpha.

Koefisien Cronbach’s Alpha yang mendekati satu menandakan reliabilitas konsistensi yang

tinggi.

c. Perhitungan Servqual [5], Proses perhitungan servqual digunakan untuk mencari kesenjangan

antara persepsi dengan harapan pengguna dimana perhitungan servqual sama dengan

pengurangan antara skor persepsi dengan skor harapan.

d. Analisis Kuadran [5] , Proses analisis kuadran digunakan untuk mencari tingkat kepentingan

dan kinerja layanan dimana ksedua hal tersebut dianalisis pada matrix Importance

Performance Analysis.

Gambar 17. System Flow Analisis dan Rekomendasi

3.3.2 Data Flow Diagram (DFD)

Untuk menotasikan detil proses dan aliran data yang ada dalam proses, digunakan DFD untuk

lebih memperjelasnya. Gambar 2 menjelaskan tentang aliran data saat proses pengisian

kuesioner, dilanjutkan dengan proses analisis kepuasan pengguna layanan, hingga dihasilkan

laporan yang dibutuhkan dalam sistem. Untuk selanjutnya proses analisis kepuasan pengguna

layanan didetilkan lagi menjadi sub proses uji validitas, uji reliabilitas, analisis Servqual dan

analisis kuadran. Dalam gambar tersebut juga terlihat bahwa ada 3 (tiga) pengguna (entitas) yang



telibat dalam sistem ini yaitu mahasiswa sebagai anggota perpustakaan, staf perpustakaan dan

kepala perpustakaan sebagai pihak manajemen.

Gambar 18. DFD Sub Proses Analisis Kepuasan Pengguna

3.3.3 Entity Relationship Diagram (ERD)

Struktur penyimpanan data pada sistem ini digambarkan dalam diagram ERD seperti terlihat

pada gambar 3 berikut. Sistem membutuhkan 11 tabel untuk menampung data-data yang

mengalir didalamnya.

Gambar 19. Struktur Tabel

3.4 Implementasi Sistem

Aplikasi yang dibangun ini mempunyai beberapa user interface untuk mengakomodasi

kebutuhan fungsional penggunanya. Disediakan fitur pembatasan hak akses untuk terhubung ke



aplikasi dengan melalui form login. Setelah berhasil melakukan login, selanjutnya seorang staf

perpustakaan melakukan pengelolaan data dimensi layanan. Dimensi layanan yang digunakan

berdasarkan metode Servqual adalah Tangible, Reliable, Responsiveness, Emphaty, dan

Assurance . Setelah dimensi layanan, selanjutnya adalah mengelola data pernyataan yang akan

dimunculkan dalam kuesioner. Masing-masing dimensi layanan mempunyai beberapa

pernyataan dan disediakan fitur untuk mengaktifkan/me-non-aktifkan pernyataan-pernyataan

tersebut. Pernyataan yang muncul pada kuesioner hanya untuk pernyataan yang aktif saja seperti

pada gambar 4 berikut.

Gambar 20. Pengelolaan Data Pernyataan

Proses aplikasi selanjutnya adalah dilakukan uji validitas terhadap pernyataan-pernyataan yang

telah di-entry-kan. Tujuannya adalah untuk mengetahui apakah pernyataan yang telah di-entry-

kan bisa dijadikan alat ukur terhadap permasalahan. Jika telah mendapatkan hasil validasi dari uji

validitas, maka selanjutnya akan dilakukan uji reliabilitas. Uji reliabilitas dilakukan untuk

mengukur apakah jawaban dari responden konsisten atau tidak. Hasil uji validitas dan uji

reliabilitas terlihat seperti pada gambar 5 dan 6.

Gambar 6. Proses Uji Reliabilitas



Setelah memastikan bahwa alat ukurnya telah tersedia dengan baik, maka selanjutnya adalah

membuka periode pengisian kuesioner. Pengguna layanan diminta mengisikan tentang harapan

dan kenyataan terkait layanan yang akan dianalisis. Antarmuka kuesioner ada pada gambar 7.

Yang dapat melakukan pengisian pada kuesioner adalah pengguna layanan yang mempunyai hak

akses berupa nomor anggota perpustakaan tersebut. Pengisian kuesioner tidak dapat dilakukan

kembali saat periode pengisiannya sudah berakhir.

Gambar 7. Antarmuka Kuesioner

Hasil pengisian kuesioner kemudian diproses dengan menggunakan metode Servqual (gambar 8)

dan analisis kuadran (gambar 9). Dalam dua antarmuka tersebut dihasilkan hasil pengukuran.

Perhitungan Servqual memberikan hasil tentang kesenjangan antara tingkat harapan pengguna

dengan kenyataan yang dirasakan pengguna. Artinya dapat dilihat apakah layanan yang ada telah

sesuai atau tidak antara harapan dan kenyataan yang dialami pengguna.

Gambar 8. Perhitungan Servqual mengukur kesenjangan Harapan Pengguna Layanan dan

Kenyataan pada Layanan

Gambar 5. Proses Uji Validitas



Setiap pernyataan yang ada akan dihitung rata-rata harapan dan kenyataannya. Hasil dari

perhitungan rata-rata harapan dan kenyataan pada layanan OPAC dituangkan dalam sebuah

kuadran. Rata-rata dari harapan pengguna digunakan untuk menentukan garis horizontal pada

kuadran. Sedangkan rata-rata kenyataan digunakan untuk menentukan garis vertikalnya. Hasil

penetapan hasil rata-rata perhitungan semua pernyataan akan terlihat seperti pada gambar 9.

Gambar 9. Analisis Kuadran

Berdasarkan hasil analisis kuadran dihasilkan rekomendasi dengan ketentuan berdasarkan letak

titik pada kuadrannya, sebagai berikut :

- Titik yang terletak pada kuadran I menunjukkan faktor yang dianggap penting oleh pengguna

namun tidak terlaksana dengan baik oleh perpustakaan

- Titik yang terletak pada kuadran II menunjukkan faktor yang dianggap penting dan

memuaskan pengguna yang sudah terlaksana dengan baik oleh perpustakaan

- Titik yang terletak pada kuadran III menunjukkan faktor yang dianggap kurang penting oleh

pengguna dan tidak terlaksana dengan baik oleh perpustakaan

- Titik yang terletak pada kuadran IV menunjukkan faktor yang dianggap kurang penting oleh

pengguna, namun dilaksanakan dengan berlebihan oleh perpustakaan

Sehingga berdasarkan ketentuan tersebut dihasilkan rekomendasi seperti pada gambar 10.

Gambar 10. RekomendasiAnalisis Kuadran



Uji coba dilakukan pada sebuah perpustakaan. Pernyataan yang di-entry-kan dalam sistem telah

mendapatkan persetujuan dari pihak manajemen perpustakaan. Berdasarkan uji coba secara

fungsional yang telah dilakukan, didapatkan bahwa semua kebutuhan fungsional telah berhasil

dilakukan dan telah diakomodasi dalam aplikasi. Hasil perhitungan menggunakan aplikasi telah

dibandingkan juga dengan hasil perhitungan menggunakan SPSS.


Pengembangan sistem telah dilakukan yaitu dengan mengembangkan sebuah aplikasi yang

berfungsi untuk menganalisis kepuasan pengguna layanan dalam hal ini adalah layanan OPAC.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa :

1. Aplikasi yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan analisis kepuasan pengguna

layanan, seperti terlihat pada gambar 8. Pada gambar tersebut dapat terlihat nilai

kesenjangan antara harapan dan kenyataan yang dirasakan oleh pengguna layanan.

2. Aplikasi ini dapat menyimpan data kuesioner, melakukan uji validitas, uji reliabilitas,

aplikasi juga dapat melakukan analisis kepuasan menggunakan metode Servqual (gambar 4,

gambar 5, gambar 6 dan gambar 7). Pengelola perpustakaan dapat memasukkan terlebih

dahulu data-data yang dibutuhkan untuk melakukan proses analisis kepuasan layanannya

seperti data pernyataan, kuesioner.

3. Aplikasi dapat memberikan hasil analisis berupa analisis kuadran beserta rekomendasinya,

seperti terlihat pada gambar 9. Aplikasi dapat memberikan rekomendasi tentang layanan

mana saja yang sudah baik dalam arti tingkat harapan pengguna layanan sudah sesuai

dengan kenyataan yang ada.

Agar hasil rekomendasi lebih baik dan dapat digunakan lebih banyak karakteristik

perusahaan/organisasi, maka perlu untuk diujicobakan pada beberapa jenis layanan yang lain.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada manajemen Institut Bisnis dan Informatika

Stikom Surabaya atas kesempatan yang diberikan untuk mengembangkan keilmuan khususnya

dalam bidang penelitian. Demikian juga untuk rekan-rekan sejawat dosen atas semangat yang

selalu ditularkan untuk terus meneliti.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Kotler, P. (2009). Manajemen Pemasaran. Jakarta: Gramedia.

[2] Mulyadi, A., Haryono, A. T., & Harini, C. (2018). The Effect of Service Quality, Price, and Credibility Quality

of Customer Loyalty with Customer Satisfaction as Intervening Variable (Study on Honda Semarang

Center). Journal of Management, 4(4). Retrieved from

http://jurnal.unpand.ac.id/index.php/MS/article/view/1020/995

[3] Milasari, M. T., Nurcahyawati, V., & Erstiawan, M. S. (2016). Analisis Pengaruh Kualitas Website Perwalian

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya terhadap Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan

Metode Webqual 4.0. JSIKA, 5. Retrieved from

https://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika/article/view/1284/808

[4] Pratiwi, C. G., & Susanty, A. (2017). Analisis Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Importance

Performance Analysis dan Quality Function Deployment di Hypermarket Super Indo Tembalang

Semarang. Industrial Enginerering Online Journal.

[5] Tjiptono, F., & Chandra, G. (2011). Service, Quality & Satisfaction Edisi 3. Yogyakarta: ANDI.

[6] Dwi, F., Sutomo, E., & Nurcahyawati, V. (2018). Analisis Kesuksesan Website PT Pelabuhan

Indonesia III Surabaya Menggunakan Model Delone dan McLean. JSIKA, 7(1).

http://jurnal.unpand.ac.id/index.php/MS/article/view/1020/995

https://jurnal.stikom.edu/index.php/jsika/article/view/1284/808



[7] Nugroho, F., Muljono, P., & Hermadi, I. (2017). Pengembangan Online Public Access Catalog (OPAC) Berbasis

Android pada Perpustakaan UPN "Veteran" Jakarta. Journal of Library and Information Science.

[8] Rohman, A., Syairudin, B., & Angreni, E. (2017). ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN

TERHADAP PELAYANAN PT PELNI (PERSERO). Accounting and Management Journal Vol.1 No.2.

[9] Zachman, N. (2017). ANALISIS KINERJA PANGKALAN PENGAWASAN SUMBER DAYA KELAUTAN

DAN PERIKANAN (PSDKP) DI POS PELAYANAN PSDKP PELABUHAN PERIKANAN

SAMUDERA. Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology Volume 6, Nomor

4, 84-91.

[10]Wibisono, D. (2018). ANALISIS KUALITAS LAYANAN PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN

INTEGRASI METODE SERVQUAL DAN QFD. Sosio e-Kons Volume 10, No. 1, 56-74.

[11] O'Brien, J., & Marakas, G. (2011). Management Information Systems 10th Edition. McGraw-Hill.

[12] Ghozali, I. (2005). Software Analisis Multivariate dengan program SPSS. Semarang: Badan Penerbit

Universitas Diponegoro.


Vivine Nurcahyawati, M.Kom.,OCP, saat ini sedang menempuh program

doktoral di UMP Malaysia. Dosen program studi Sistem Informasi Institut Bisnis

dan Informatika Stikom Surabaya dan tergabung dalam kelompok riset Data

Management. Mengajar matakuliah seputar integrasi data, perancangan basis

data, perancangan sistem, pemrograman basis data, dan beberapa matakuliah

pengelolaan data yang lain.



PEDOMAN PENULISAN JURNAL


Judul Naskah Publikasi (Maksimum 12 Kata)

Penulis 1*1, Penulis 22, Penulis 33

1,2,3Institusi afiliasi; alamat, telp/fax of institusi afiliasi

e-mail: *[email protected], [email protected], [email protected]

Abstrak

Abstrak Maksimal 200 kata berbahasa Indonesia dengan Times New Roman 11 point.

Abstrak harus jelas, deskriptif dan harus memberikan gambaran singkat tentang permasalahan

yang diselesaikan, metode perumusan solusi dan ringkasan hasil. Abstrak harus diakhiri dengan

komentar tentang pentingnya hasil atau kesimpulan singkat.

Kata kunci: 3-5 kata kunci

Abstract A maximum 200 word abstract in English in italics with Times New Roman 11 point.

Abstract should be concise, descriptive, and should provide a brief overview of the problem,

solution method, and the conclusion.

Keywords: 3-5 keywords

1. PENDAHULUAN

Pendahuluan menguraikan latar belakang permasalahan yang diselesaikan, isu-isu

yang terkait dengan masalah yg diselesaikan, ulasan penelitan yang pernah dilakukan

sebelumnya oleh peneliti lain yg relevan dengan penelitian yang dilakukan, dan pentingnya

permasalahan atau topik tulisan ini diangkat.


Setelah permasalahan yang akan diselesaikan disampaikan, maka di bagian ini

disampaikan Metode Penelitian atau Metode Perumusan Solusi permasalahan, dapat berupa:

metode identifikasi akar masalah, pendekatan analisis alternatif solusi, kerangka kerja yang

digunakan, tahapan-tahapan penelitian atau solusi, responden, metode pengembangan perangkat

ukur. Daftar pertanyaan wawancara atau questionnaire disajikan di lampiran.

Setiap paragraf bisa terdiri dari beberapa subparagraf yang dituliskan dengan penomoran

angka arab seperti yang ditunjukkan section berikut ini. Jumlah halaman diusahakan genap dan

minimum 3 halaman dan maksimum 10 halaman ukuran A4.

2.1 Tahapan Review

Naskah publikasi anda dapat dikirimkan secara mudah melalui dua pilihan; melalui email

ke [email protected] atau secara elektronik melalui sistem pada







http://publications.aisndo.org/index.php dengan sebelumnya mendaftarkan diri menjadi

author.

2.2 Rumus Matematika

Jika anda menggunakan Word, gunakan persamaan Microsoft Equation Editor atau

MathType, ditulis ditengah, dan diberi nomor persamaan mulai dari (1), (2) dst.

)10,10(;),( NyMxyxp (1)

2.3 Pengacuan Pustaka

Pengacuan pustaka dilakukan dengan menuliskan [nomor urut pada daftar pustaka] mis.

[1], [1,2], [1,2,3]. Sitasi kepustakaan harus ada dalam Daftar Pustaka dan Daftar Pustaka harus

ada sitasinya dalam naskah. Pustaka yang disitasi pertama kali pada naskah [1], harus ada pada

daftar pustaka no satu, yang disitasi ke dua, muncul pada daftar pustaka no 2, begitu seterusnya.

Daftar pustaka urut kemunculan sitasi, bukan urut nama belakang. Daftar pustaka hanya memuat

pustaka yang benar benar disitasi pada naskah.


Di bagian ini Penulis memaparkan hasil yang diperoleh dari metode penelitian atau

proses solusi yang telah dilakukan dengan disertai permasalahan yang ditemui. Hasil yang

diperoleh dapat disajikan dalam bentuk tabel atau gambar. Untuk grafik mengikuti format

penulisan untuk gambar.

Selanjutnya setiap hasil penelitian atau proses solusi harus dijelaskan: Apa artinya?

Alasan mengapa tercapai hasil tersebut? Lesson learned atau apa implikasi praktis dari hasil

penelitian atau solusi dalam tulisan ini. Hasil penelitian dibahas berdasar aspek teori-teori

Sistem Informasi terkait, data-data pendukung baik kualitatif maupun kuantitatif, hasil

penelitian sebelumnya, atau best practice sejenis.

Semua tabel dan gambar yang anda masukkan dalam dokumen diletakkan terpisah yaitu

di bagian akhir naskah.

Tabel 1. Intensitas Kepentingan

Nilai Keterangan

1 Sangat tidak penting

3 Kurang penting

5 Cukup penting

7 Penting

9 Sangat penting

http://publications.aisndo.org/index.php



Gambar 2 Grafik perbandingan rmse


Kesimpulan harus mengindikasi secara jelas poin-poin penting hasil dan lesson learned

yang diperoleh, kelebihan dan kekurangannya, serta kemungkinan pengembangan selanjutnya.

Kesimpulan dapat berupa paragraf, namun sebaiknya berbentuk point-point dengan

menggunakan numbering atau bullet.

Saran-saran untuk untuk penelitian lebih lanjut untuk menutup kekurangan penelitian.

Tidak memuat saran-saran di luar untuk penelitian lanjut.


Berisi photo ukuran 2x3 dipojok kanan dengan informasi masing-masing penulis

satu blok paragraph maksimum 150 kata. Informasi mencakup nama lengkap

dengan title, pendidikan formal, sertifikasi profesional yang telah diraih, jabatan

dan institusi afiliasi, pengalaman kerja terkait topik tulisan.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada xxx yang telah memberi dukungan finansial

terhadap penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

● Buku dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul buku (harus ditulis miring) volume (jika

ada), edisi (jika ada), nama penerbit dan kota penerbit .

[1] Castleman, K. R., 2004, Digital Image Processing, Vol. 1, Ed.2, Prentice Hall, New Jersey.

● Buku Terjemahan dengan urutan penulisan: Penulis asli (nama depan, tengah. (disingkat),

belakang. (disingkat)), tahun buku terjemahan, judul bukuterjemahan (harus ditulis miring),

90.8323

73.0107

0

20

40

60

80

100

SCBIE 1 kunci SCBIE 2 kunci

Rata-rata e-RMS 30 cipher-image

Image

photo

penulis

ukuran

2x3 cm



volume (jika ada), edisi (jika ada), (diterjemahkan oleh : nama penerjemah), nama penerbit

terjemahan dan kota penerbit terjemahan.

[2] Gonzales, R., P. 2004, Digital Image Processing (Pemrosesan Citra Digital), Vol. 1, Ed.2,

diterjemahkan oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.

● Artikel dalam Buku dengan urutan penulisan: Penulis artikel, tahun, judul artikel (harus

ditulis miring), nama editor, judul buku (harus ditulis miring), volume (jika ada), edisi (jika ada),

nama penerbit dan kota penerbit.

[3] Wyatt, J. C, dan Spiegelhalter, D., 1991, Field Trials of Medical Decision-Aids: Potential

Problems and Solutions, Clayton, P. (ed.): Proc. 15th Symposium on Computer Applications

in Medical Care, Vol 1, Ed. 2, McGraw Hill Inc, New York.

●Pustaka dalam bentuk artikel dalam majalah ilmiah:

Urutan penulisan: Penulis, tahun, judul artikel, nama majalah (harus ditulis miring sebagai

singkatan resminya), nomor, volume dan halaman.

[4] Yusoff, M, Rahman, S.,A., Mutalib, S., and Mohammed, A. , 2006, Diagnosing Application

Development for Skin Disease Using Backpropagation Neural Network Technique, Journal of

Information Technology, vol 18, hal 152-159.

.

● Pustaka dalam bentuk artikel dalam seminar ilmiah:

Artikel dalam prosiding seminar dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul artikel, Judul

prosiding Seminar (harus ditulis miring), kota seminar, tanggal seminar.

[5] Wyatt, J. C, Spiegelhalter, D, 2008, Field Trials of Medical Decision-Aids: Potential

Problems and Solutions, Proceeding of 15th Symposium on Computer Applications in

Medical Care, Washington, May 3.

● Pustaka dalam bentuk Skripsi/Tesis/Disertasi dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul

skripsi, Skipsi/Tesis/Disertasi (harus ditulis miring), nama fakultas/ program pasca sarjana,

universitas, dan kota.

[6] Prasetya, E., 2006, Case Based Reasoning untuk mengidentifikasi kerusakan bangunan, Tesis,

Program Pasca Sarjana Ilmu Komputer, Univ. Gadjah Mada, Yogyakarta.

●Pustaka dalam bentuk Laporan Penelitian:

Urutan penulisan: Peneliti, tahun, judul laporan penelitian, nama laporan penelitian (harus

ditulis miring), nama proyek penelitian, nama institusi, dan kota.

[7] Ivan, A.H., 2005, Desain target optimal, Laporan Penelitian Hibah Bersaing,Proyek

Multitahun, Dikti, Jakarta.

Pustaka dalam bentuk artikel dalam internet (tidak diperkenankan

melakukan sitasi artikel dari internet yang tidak ada nama penulisnya):

● Artikel majalah ilmiah versi cetakan dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul artikel,

nama majalah (harus ditulis miring sebagai singkatan resminya), nomor, volume dan halaman.

[8] Wallace, V. P. , Bamber, J. C. dan Crawford, D. C. 2000. Classification of reflectance spectra

from pigmented skin lesions, a comparison of multivariate discriminate analysis and artificial

neural network. Journal Physical Medical Biology , No.45, Vol.3, 2859-2871.



● Artikel majalah ilmiah versi online dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul artikel,

nama majalah ((harus ditulis miring sebagai singkatan resminya), nomor, volume, halaman dan

alamat website.

[9] Xavier Pi-Sunyer, F., Becker, C., Bouchard, R.A., Carleton, G. A., Colditz, W., Dietz, J.,

Foreyt, R. Garrison, S., Grundy, B. C., 1998, Clinical Guidlines on the identification,

evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults, Journal of National Institutes of

Health, No.3, Vol.4, 123-130, :http://journals.lww.com/acsm-

msse/Abstract/1998/11001/paper_treatment_of_obesity.pdf.

● Artikel umum dengan urutan penulisan: Penulis, tahun, judul artikel, alamat website (harus

ditulis miring), diakses tanggal …

[10] Borglet, C, 2003,Finding Asscociation Rules with Apriori

Algorithm,http://www.fuzzy.cs.uniagdeburgde/~borglet/apriori.pdf, diakses tgl 23 Februari

2007.

Daftar Pustaka hanya memuat semua pustaka yang diacu pada naskah tulisan, bukan

sekedar pustaka yang didaftar. Pustaka ditulis urut kemunculan pengacuan di naskah,

bukan urut abjad penulis.

[1] Castleman, Kenneth R., 2004, Digital Image Processing, Vol. 1, Ed.2, Prentice Hall, New

Jersey.

[2] Gonzales, R., P. 2004, Digital Image Processing (Pemrosesan Citra Digital), Vol. 1, Ed.2,

diterjemahkan oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.

[3] Wyatt, J. C, dan Spiegelhalter, D., 1991, Field Trials of Medical Decision-Aids: Potential

Problems and Solutions, Clayton, P. (ed.): Proc. 15th Symposium on Computer Applications

in Medical Care, Vol 1, Ed. 2, McGraw Hill Inc, New York.

[4] Yusoff, M, Rahman, S.,A., Mutalib, S., and Mohammed, A. , 2006, Diagnosing Application

Development for Skin Disease Using Backpropagation Neural Network Technique, Journal of

Information Technology, vol 18, hal 152-159.

[5] Wyatt, J. C, Spiegelhalter, D, 2008, Field Trials of Medical Decision-Aids: Potential

Problems and Solutions, Proceeding of 15th Symposium on Computer Applications in

Medical Care, Washington, May 3.

[6] Prasetya, E., 2006, Case Based Reasoning untuk mengidentifikasi kerusakan bangunan, Tesis,

Program Pasca Sarjana Ilmu Komputer, Univ. Gadjah Mada, Yogyakarta.

[7] Ivan, A.H., 2005, Desain target optimal, Laporan Penelitian Hibah Bersaing,Proyek

Multitahun, Dikti, Jakarta.

[8] Wallace, V. P. , Bamber, J. C. dan Crawford, D. C. 2000. Classification of reflectance spectra

from pigmented skin lesions, a comparison of multivariate discriminate analysis and artificial

neural network. Journal Physical Medical Biology , No.45, Vol.3, 2859-2871.

http://www.fuzzy.cs.uni-magdeburg/



[9] Xavier Pi-Sunyer, F., Becker, C., Bouchard, R.A., Carleton, G. A., Colditz, W., Dietz, J.,

Foreyt, R. Garrison, S., Grundy, B. C., 1998, Clinical Guidlines on the identification,

evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults, Journal of National Institutes of

Health, No.3, Vol.4, 123-130, :http://journals.lww.com/acsm-

msse/Abstract/1998/11001/paper_treatment_of_obesity.pdf.

[10] Borglet, C, 2003,Finding Asscociation Rules with Apriori

Algorithm,http://www.fuzzy.cs.uniagdeburgde/~borglet/apriori.pdf, diakses tgl 23 Februari

2007.

http://www.fuzzy.cs.uni-magdeburg/



FORM PENILAIAN REVIEWER


Point – point Review :

1. Apakah ada makalah lain dengan konten yang sama ?.

2. Apakah penelitian memberikan kontribusi untuk pengembangan keilmuan ?

3. Apakah judul, abstrak, keyword, dan tujuan sesuai konten makalah ?

4. Apakah penjelasan metode yang diinformasikan sudah jelas ?

5. Apakah terdapat kesalahan konten, presentasi, pendekatan, analisis, atau kesimpulan?

6. Apakah penggunaan bahasa, gambar, dan tabel sudah jelas ?

7. Apakah penulis telah menggunakan referensi yang tepat ?

8. Apakah penulisan paper sudah dengan template paper JSII ?

9. Komentar lainnya

Format Penilaian

Judul :

Topik :

No Evaluasi Bobot (maks) Skor

1. Originalitas 15

2 Inovasi 10

3. Pendahuluan (Kejelasan latar belakang, tujuan, rumusan masalah dan kontribusi yang dapat dihasilkan)

10

4. Metode (desain penelitian, prosedur, teknik pengumpulan data dan analisis)

20

5. Hasil (Penyajian hasil , dapat disertai gambar, tabel dan grafik untuk memudahkan pemahaman)

10

6. Pembahasan (Ketajaman analisis dari hasil yang telah diperoleh)

15

7. Kesimpulan (menjawab permasalahan dan esensi temuan dari penelitian yang dilakukan)

10

8. Referensi (kesesuaian referensi yang digunakan dengan isi artikel)

5

9. Kesesuaian dengan format artikel JSII 5

Jumlah 100

Rekomendasi : Diterima dengan Revisi atau tanpa revisi, Ditolak

Saran Perbaikan dan Komentar : ..............................

COVERaisindo.org/wp-content/uploads/2019/12/JURNAL-JSII-18-2.pdf · 2019. 12. 11. · Djiwandou...

Documents

Transcript of COVERaisindo.org/wp-content/uploads/2019/12/JURNAL-JSII-18-2.pdf · 2019. 12. 11. · Djiwandou...