1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persamaan Regresi Analisis regresi

BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1
Persamaan Regresi
Analisis regresi adalah hubungan yang didapat dan dinyatakan dalam bentuk
persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antar variabel. Scalzo,
Xu, Asgari, Bergsneider, dan Hu (2009 :967) menambahkan bahwa analisis regresi
adalah sebuah tehnik statistika yang digunakan untuk menganalisis variabel input (X)
dan variabel output (Y). Dalam hal ini, variabel output yang dimaksud dapat disebut
sebagai
variabel terikat (dependent). Sedangkan variabel input yang dimaksud
disebut sebagai variabel bebas (independent). Variabel terikat dinotasikan dengan
"Y", sedangkan variabel bebas dinotasikan dengan "X".
Berdasarkan bentuk kelinearan data, model regresi dikelompokkan menjadi
dua macam, yaitu regresi linear dan regresi non linear. Suatu persamaan dapat
dikatakan regresi linear apabila hubungan antara variabel independen dan variabel
dependen adalah linear. Sedangkan regresi dikatakan non linear apabila hubungan
antara variabel independen dan variabel dependen tidak linear.
Sedangkan berdasarkan jumlah variabel bebas, regresi linear terdiri dari dua,
yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Analisis regresi sederhana
merupakan hubungan antara dua variabel yaitu variabel bebas dan variabel tak bebas.
Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara 3 variabel atau
lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas.
Tujuan dari analisis regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu
variabel terikat jika nilai variabel bebas yang berhubungan dengannya sudah
7
8
ditentukan dan menguji hipotesis signifikansi pengaruh dari variabel bebas terhadap
variabel terikat.
2.2
Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda adalah perkembangan dari regresi sederhana yang
menjelaskan hubungan antara variabel terikat dengan lebih dari satu variabel bebas
(Freund, Wilson, & Sa, 2006 : 73). Tujuan utama analisis regresi linear berganda
sama seperti dengan regresi sederhana, yaitu menggunakan hubungan antara variabel
terikat (response) dan variabel bebas (factor) untuk memprediksi atau menjelaskan
karakteristik dari variabel (Freund, Wilson, & Sa, 2006 : 73). Secara umum model
regresi linear berganda dapat dituliskan sebagai berikut :
y = β0 + β1x1 + β2x2 + …. + βmxm + ε
(2.1)
Dengan :
y = Variabel terikat
xm = Variabel bebas
β0 = Konstanta
βm = Koefisien regresi ke-m
ε
2.3
= Residual
Structural Equation Modelling (SEM)
Structural equation modelling (SEM) adalah suatu metode analisis
multivariat yang powerful, dimana memungkinkan adanya interaksi antara teori dan
data (Preotrius, Lix, dan Giesbrecht, 2011 : 155). Pandangan berbeda mengatakan
bahwa SEM adalah suatu metode statistika yang menggunakan pendekatan
9
konfirmatiori untuk menganalisis sebuah teori struktural yang dikarenakan suatu
fenomena (Brahim, Blavet, Gallali, dan Bernoux, 2011 : 314). Santoso (2012 : 14)
menambahkan bahwa SEM adalah suatu teknik statistika multivariat yang
merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi, yang bertujuan
untuk menguji hubungan - hubungan antar variabel yang ada pada sebuah model,
baik itu antar variabel manifes (indikator) dengan variabel laten, ataupun hubungan
antar variabel laten
Menurut Hair et al. (1998) dalam Wijanto (2009 : 7), terdapat dua
karakteristik yang membedakan mode SEM dengan teknik regresi dan multivariat
lainnya, yaitu :
1.
Estimasi terhadap multiple interrelated dependence relationshops yang
dimaksud adalah beberapa persamaan regresi berganda yang terpisahkan
tetapi saling berkaitan. Perbedaan yang paling kelihatan antara SEM
dengan susunan regresi berganda biasa adalah pada SEM sebuah variable
bebas (independent variabel) pada satu persamaan bisa menjadi variable
terikat (dependent variabel) pada persamaan lain
2.
Kemampuan untuk menunjukkan konsep - konsep tidak teramati
(unobserved concepts) serta hubungan - hubungan yang ada di dalamnya,
dan perhitungan terhadap kesalahan - kesalahan pengukuran dalam
proses estimasi.
SEM menyajikan konsep tidak teramati melalui
penggunaan variabel - variabel laten. Sebuah variabel laten adalah
sebuah variabel yang tidak teramati dan hanya dapat diperoleh melalui
variabel - variabel teramati. Sementara variabel teramati adalah variabel
yang nilainya dapat diperoleh. Variabel teramati ini biasa dikenal dengan
variabel manifes atau measured variabel.
10
Menurut Wijanto (2008 : 9), terdapat tiga komponen utama dalam model
SEM yang tediri dari :
a.
Variabel
Metode SEM memiliki dua jenis variabel yaitu variabel laten (latent
variable) dan variabel manifes (Observed or manifest variable). Variabel
laten biasa disebut sebagai variabel abstrak atau variabel yang tidak dapat
diukur, contohnya adalah perilaku orang, perasaan dan motivasi. Variabel
laten memiliki dua jenis yaitu variabel laten eksogen dan variabel laten
endogen.
Variabel laten eksogen dapat disebut sebagai variabel bebas dalam suatu
persamaan sedangkan variabel laten endogen merupakan variabel terikat pada
suatu persamaan. Dalam notasi matematika, variabel laten eksogen
dinotasikan dengan ξ dan variabel laten endogen dinotasikan dengan ƞ.
Sedangkan variabelmanifes merupakan variabel yang dapat diamati atau
dapat diukur secara empiris. Variabel manifes dapat disebut sebagai efek atau
ukuran dari variabel laten. Dalam notasi matematika, variabel manifes
dinotasikan dengan X.
Laten
Eksogen
Laten
Endogen
Manifest
Variable
Gambar 2.1. Variabel laten eksogen, laten endogan dan variabel termati
11
b.
Model
Metode SEM memiliki dua jenis model yaitu model strukural (structural
model) dan model pengrukuran (mesaurement model). Model struktural
adalah model yang menggambarkan hubungan - hubungan yang ada di antara
variabel - variabel laten. Pada model struktural, variabel laten eksogen
dinotasikan dengan dengan ξ sedangkan variabel endogen dinotasikan dengan
ƞ.
Parameter yang menunjukkan regresi pada variabel laten eksogen diberi
label γ, sedangkan parameter yang menunjukkan regresi pada variabel laten
endogen diberi label β. Contoh model struktural digambarkan pada Gambar
2.2.
Model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan antara
variabel laten dengan variabel - variabel manifes melalui model pengkuruan
yang berbentuk analisis faktor.
Pada analisis faktor, variabel laten
dimodelkan sebagai sebuah faktor yang mendasari variabel - variabel manifes
yang terkait. Besarnya muatan faktor (factor loading) yang menghubungkan
variabel - variabel laten dengan variabel manifes dinotasikan dengan λ.
Contoh model pengukuran digambarkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.2. Model Struktural
12
Gambar 2.3. Model Pengukuran
c.
Kesalahan
Metode SEM memiliki dua jenis kesalahan yaitu kesalahan strucktural
(structural error) dan kesalahan pengukuran (measurement error). Secara
umum, kesalahan struktural adalah nilai kesalahan yang terdapat pada model
struktural. Pada umunya kesalahan terjadi karena pengguna SEM tidak
berharap bahwa variabel eksogen dapat memprediksi secara sempurna
variabel endogen sehinga model haru ditambahkan komponen kesalahan
struktural. Kesalahan pada model struktural diasumsikan hanya berkorelasi
pada variabel endogen yang biasa dinotasikan dengan ζ. Misalnya pada
Gambar 2.2, model matematika yang mengandung kesalahan struktural dapat
dituliskan :
ƞ1
= γ11 ξ 1 + γ12ξ 2 + ζ1
(2.2)
ƞ2
= β 21ƞ 1 + ζ 2
(2.3)
Sedangkan kesalahan pengukuran adalah nilai kesalahan yang terdapat
pada model pengukuran dimana biasanya variabel manifes tidak dapat
mengukur variabel laten secara sempurna. Pada kesalahan pengukuran,
komponen kesalahan pengukuran berkaitan dengan indikator (X) dan
13
dinotasikan dengan δ. Misalnya pada Gambar 2.3, model matematika yang
mengandung kesalahan pengukuran dapat ditulis sebagai berikut :
X1 = λ11 ξ1 + δ1
(2.4)
X2 = λ21 ξ1 + δ2
(2.5)
X3 = λ31 ξ1 + δ3
(2.6)
Selain model struktural dan model pengukuran, SEM juga mengenal
Hybrid Model atau Full Model yang merupakan gabungan dari model
struktural dan model pengukuran. Contoh dari hybrid model ditunjukkan pada
Gambar 2.4
Gambar 2.4. Hybrid Model
(Sumber : Wijanto, 2008 : 19)
14
Pada hybrid model Gambar 2.4, model pengukuran yang terbentuk adalah
X1 = λx11 ξ1 + δ1
X2 = λx21 ξ1 + δ12
X3 = λx31 ξ1 + δ3
X4 = λx41 ξ1 + δ4
X5 = λx51 ξ1 + δ5
Y1 = λy11 ƞ1 + ε1
Y2 = λy21 ƞ1 + ε2
Y3 = λy31 ƞ1 + ε3
Y4 = λy42 ƞ2 + ε4
Y5 = λy52 ƞ2 + ε5
Y6 = λy62 ƞ2 + ε6
Y7 = λy72 ƞ2 + ε7
Y8 = λy83 ƞ3 + ε8
Y9 = λy93 ƞ3 + ε9
Y10 = λy103 ƞ3 + ε10
(2.7)
Pada hybrid model Gambar 2.4, model struktural yang terbentuk adalah
ƞ1 = γ11 ξ1 + γ12 ξ2 + ζ1
ƞ2 = β 21 ƞ 1+ ζ2
ƞ3 = β 31 ƞ 1 + γ32 ξ 2 + ζ3
2.4
(2.8)
Partial Least Square (PLS)
Partial Least Square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold
sekitar tahun 1966. Pada awalnya PLS dikembangkan sebagai metode umum untuk
mengestimasi path mode yang menggunakan variabel laten dengan multiple
indocator. PLS awalnya diberi nama NIPALS (Nonlinear Iterative Partial Least
Square) karena PLS menggunakan dua prosedur iterative yaitu metode estimasi least
squares (LS) untuk single dan multi component model untuk conanical correlation.
Pendekatan PLS adalah distribution free yang artinya data tidak dapat berdistribusi
tertentu, dapat berupa nominal, kategori, ordinal, interval dan rasio. Dalam
pengembangannya, model dasar PLS diselesaikan oleh Herman Wold pada tahun
15
1977 yang kemudian dikembangkan lebih lajut oleh Lohmoller pada tahun 1984 dan
1989, dan kemudian dikembangkan oleh Chin pada tahun 1996. (Ghozali, 2011 : 18).
Sirohi et al. (1998) dalam Giraldi dan Lopes (2012 : 26) berpendapat bahwa
PLS merupakan tehnik yang kuat dalam menganalisis variabel laten yang memiliki
beberapa indikator pada SEM. Chin (1998) dalam Giraldi dan Lopes (2012 : 26)
menambahkan bahwa PLS menggunakan prosedur estimasi berbasis minimum
squares, dimana tidak memiliki tekanan pada skala pengukuran, distribusi data
ataupun ukuran sampel. Ghozali (2011 : 19) menyimpulkan bahwa PLS adalah
sebuah pendekatan alternatif yang bergeser dari pendekatan SEM berbasis
covariance menjadi berbasis variance. Desain PLS dimaksudkan untuk mengatasi
keterbatasan metode SEM lainnya ketika data mengalami masalah seperti
pengukuran data dengan skala tertentu, jumlah sampel yang kecil, adanya missing
value, data tidak normal dan adanya multikolinearitas. Selain itu PLS dapat
digunakan pada setiap jenis skala data (nominal, ordinal, interval, rasio) serta syarat
asumsi yang lebih fleksibel.
Terdapat tiga kategori dalam melakukan estimasi parameter pada PLS, yaitu
weight estimate, path estimate, dan means dan lokasi parameter. Weight estimate
digunakan untuk mencipatakan skor dari variabel laten. Path estimate (estimasi jalur)
digunakan untuk menghubungkan antar variabel laten dan juga menghubungkan
variabel laten dengan blok indikatornya (loading). Means dan lokasi parameter
sebagai nilai konstanta regresi dari indikator dan variabel lain. Selain itu, PLS
menggunakan proses iterasi tiga tahap dan estiap tahap menghasilkan estimasi.
Tahap pertama menghasilkan weight estimate, tahap kedua menghasilkan inner
model dan outer model, dan tahap ketiga menghasilkan means dan lokasi
(konstanta).
16
Pada tahap pertama dan kedua, komponen skor estimasi untuk setiap variabel
laten dapat menggunakan dua cara, yaitu melalui outside approximation dan
menggunakan inside approximation. Outside approximation menggambarkan
weighted
agregat
dari
indikator
konstruk,
sedangkan
inside
aproksimasi
menggunakan weighted agregat component score lain yang berhubungan dengan
konstruk dalam model teoritis.
Pada tahap ketiga, dilakukan perhitungan mean setiap indikator dengan
menggunakan data asli untuk mendapatkan parameter mean, kemudian melakukan
perhitungan means dari nilai weight pada variabel laten yang didapat dari tahap satu.
Dengan nilai mean untuk setiap variabel laten dan path estimate dari tahap dua, maka
lokasi parameter untuk setiap variabel laten dependen dihitung sebagai perbedaan
antara mean yang baru dihitung dengan systematic part accounted oleh variabel laten
yang mempengaruhinya.
2.4.1. Spesifikasi Model
Terdapat tiga model analisis jalur dalam PLS, yaitu inner model yang
menspesifikasi hubungan antar variabel laten, outer model yang menspesifikasi
hubungan antara variabel laten dengan variabel manifes, weight relation yang
mengestimasi nilai dari variabel laten
1.
Inner Model
Inner model merupakan model yang menggambarkan hubungan yang ada
di antara variabel laten berdasarkan pata substantive theory. Inner model
biasa disebut sebagai inner relation atau structural model. Model persamaan
inner model adalah sebagai berikut:
17
η = β0 + βη + Γξ + ζ
(2.9)
Dimana
η = vektor variabel laten endogen (dependen),
ξ = vektor variabel laten eksogen (independen)
ζ = vektor residual (unexplained variance).
Oleh karena PLS didesain untuk model rekursif, atau sering disebut
causal chain system, maka model rekrusif dari PLS adalah sebagai berikut
ηj = Σiβjiηi + Σi γjbξb + ζ j
(2.10)
Dimana
2.
βji
= koefisien jalur yang menghubungkan predictor endogen
γjb
= koefisien jalur yang menghubungkan predictor eksogen
i…b
= indeks range sepanjang I dan b
j
= jumlah variabel laten endogen
ζj
= inner residual variable.
Outer Model
Outer model adalah model yang menggambarkan hubungan antara
variabel laten dengan indikatornya. Outer model biasa disebut sebagai outer
relation atau measurement model. Pada outer model terdapat dua model yaitu
model indikator refleksif dan model indikator formatif.
Model refleksif sering disebut sebagai principal factor model yang
berarti variabel manifes dipengaruhi oleh variabel laten. Persamaan model
indikator refleksif adalah sebagai berikut
x = λ xξ + εx
(2.11)
y = λ yη + εy
(2.12)
18
Di mana x dan y adalah indikator untuk variabel laten eksogen (ξ) dan
varabel laten endogen (η). Sedangkan λ x dan λ y merupakan matriks loading
yang
menggambarkan
seperti
koefisien
regresi
sederhana
yang
menghubungkan variabel laten dengan indikatornya.
Model formatif merupakan kebalikan dari model refleksif dimana model
formatif mengasumsikan bahwa variabel manifes mempengaruhi variabel
laten. Arah hubungan kausalitas mengalir dari variabel manifes ke variabel
laten. Persamaan model indikator formatif adalah sebagai berikut:
ξ = ΠξXi + δξ
(2.13)
η = ΠηYi + εη
(2.14)
Dimana ξ,η , X, dan Y sama dengan persamaan sebelumnya. Dengan Πx
dan Πy adalah seperti koefisen regresi berganda dari variabel laten terhadap
indikator, sedangkan δξ dan εη adalah residual dari regresi.
Menurut Jarvis, Mackanzie dan Podsakoff (2003) dalam Ghozali (2011 :
13), terdapat beberapa kriteria untuk menentukan formatif model atau
refleksif model, yaitu :
a.
Apabila terjadi perubahan pada variabel laten, maka variabel manifes
pada model formatif tidak akan mengalami perubahan, sedangkan pada
model refleksif akan mengakibatkan adanya perubahan pada variabel
manifes,
b.
Apabila terjadi perubahan pada variabel manifes, maka variabel laten
pada model formatif mengalami perubahan, sedangkan pada model
releksif tidak akan mengakibatkan adanya perubahan pada variabel laten,
19
c.
Arah kausalitas pada model formatif dari variabel manifes ke variabel
laten sedangkan arah kausalitas pada variabel refleksif dari variabel laten
ke variabel manifes,
d.
Kemiripan content pada variabel manifes di model formative tidak harus
sama atau mirip, sedangkan variabel manifes pada model refleksif harus
memiliki content yang sama atau mirip,
e.
Pada model formatif tidak memiliki kovarian antar variabel manifes,
sedangkan pada model refleksif diharapkan ada kovarian antar variabel
manifes.
2.4.2. Kriteria Penilaian
Dalam penggunaanya, PLS memiliki beberapa evaluasi terhadap model
struktural dan model pengukuran yang ada. Dalam evaluasi model pengukuran,
dilakukan uji convergent validity, discriminant validity, composite reliability, dan
Average Variance Extracted. Sedangkan dalam evaluasi model pengukuran dilakukan
uji R-squared (R2) dan uji estimasi koefisien jalur.
1.
Convergent validity
Convergent validity digunakan untuk mengukur besarnya korelasi antara
variabel laten dengan variabel manifes pada model pengukuran refleksif.
Dalam evaluasi convergent validity dapat dinilai berdasarkan korelasi antara
item score / component score dengan construct score. Menurut Chin (1998)
dalam Ghozali (2012 : 25), suatu kolerasi dapat dikatakan memenuhi
convergent validity apabila memiliki nilai loading sebesar lebih besar dari 0,5
sampai 0,6.
20
2.
Discriminant Validity
Discriminant Validity dari model pengukuran refleksif dapat dihitung
berdasarkan nilai cross loading dari variabel manifes terhadap masing-masing
variabel laten. Jika kolerasi antara variabel laten dengan setiap indikatornya
(variabel manifes) lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya,
maka variabel laten tersebut dapat dikatakan memprediksi indikatornya lebih
baik daripada variabel laten lainnya.
Selain itu, discriminant validity
juga dapat dihitung dengan
membandingkan nila square root of average variance extracted (AVE).
Apabila nilai √AVE lebih tingi daripada nilai korelasi di antara variabel laten,
maka discriminant validity dapat dianggap tercapai. Discriminant validity
dapat dikatakan tercapai apabila nilai AVE lebih besar dari 0,5. Cara untuk
menghitung nilai AVE adalah sebagai berikut:
AVE =
(2.15)
Dimana λ1 adalah loading factor (convergent validity), dan var ε(i) = 1λ12.
3.
Composite Reliability
Variabel laten dapat dikatakan memiliki realibilitas yang baik apabila
nilai composite reliability lebih besar dari 0,6. Cara untuk composite
reliability adalah sebagai berikut:
pc
=
(2.16)
Dimana λ1 adalah loading factor (convergent validity), dan var ε(i)= 1λ12. Ghozali (2011 : 26) menyatakan bahwa pengukuran ini dapat digunakan
untuk mengukur realibiltias dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan nilai
composite realibility (pc).
21
4.
R-squared (R2)
Pengujian R-squared (R2) merupakan cara untuk mengukur tingkat
Goodness of Fit (GOF) suatu model struktural. Nilai R-squared (R2)
digunakan untuk menilai seberapa besar pengaruh variabel laten independen
tertentu terhadap variabel laten dependen. Menurut Chin (1998) dalam
Ghozali (2012 : 27), hasil R2 sebesar 0,67 mengindikasikan bahwa model
dikategorikan baik. Hasil R2 sebesar 0,33 mengindikasikan bahwa model
dikategorikan moderat. Sedangkan Hasil R2 sebesar 0,33 mengindikasikan
bahwa model dikategorikan lemah.
5.
Uji Signifikansi
Uji signifikansi bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh
variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji signifikansi pada metode PLS,
variabel bebas yang dimaksud adalah variabel laten eksogen dan variabel
terikat yang dimaksud adalah variabel laten endogen. Nilai estimasi untuk
hubungan jalur dalam inner model digunakan untuk mengetahui signifikansi
dari hubungan-hubungan antar variabel laten. Nilai signifikan dapat diperoleh
dengan prosedur bootstrapping yang dikembangkan oleh Geisser & Stone.
Hipotesis yang digunakan pada uji signifikansi adalah:
H0 = Variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap varabel terikat
H1 = Variabel bebas berbengaruh signifikan terhadap variabel terikat
Statistik uji yang digunakan adalah:
T statistik =
Dimana bj adalah nilai dugaan βj dan S(bj) adalah standar error bagi bj.
Daerah penolakan yang digunakan adalah:
H0 ditolak apabila |T statistik| > Tα, df atau p-value < α.
(2.17)
22
2.5
Pertumbuhan Ekonomi dan Indikatornya
Menurut Jhingan (2007 : 3), pada awalnya ilmu pertumbuhan dan
pembangungan ekonomi muncul karena adanya kesadaran dari negara–negara maju
bahwa kemiskinan di suatu tempat merupakan bahaya bagi kemakmuran di mana
pun. Lebih lanjut Meier dan Baldwin dalam Jhingan (2007 :3) mengatakan bahwa
pengkajian mengenai kemiskinan bangsa-bangsa bahkan terasa lebih mendesak
daripada pengkajuan kemakmurannya.
Pertumbuhan ekonomi merupakan suatu proses multidimensional yang
mencakup berbagai perubahan mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap
masyarakat,dan institusi-institusi nasional, di samping tetap mengejar akselerasi
pertumbuhan ekonomi, penanganan ketimpangan pendapatan, serta pengentasan
kemiskinan (Todaro dan Smith, 2006 : 18). Lebih lanjut Todaro dan Smith (2009)
berpendapat bahwa
pertumbuhan ekonomi
merupakan proses stabil dimana
kapasitas produksi ekonomi meningkat dari waktu ke waktu yang dapat
meningkatkan pendapatan dan pengeluaran nasional.
Sukirno (2006 : 9) berpendapat bahwa pengertian dari pembangunan ekonomi
adalah serangkaian usaha dalam suatu perekonomian untuk mengembangkan
kegiatan ekonominya sehingga infrastruktur lebih banyak tersedia, perusahaan
semakin banyak dan semakin berkembang, taraf pendidikan tinggi dan teknologi
semakin meningkat. Sebagai implikasi dari perkembangan ini diharapkan dapat
meningkatkan kesempatan kerja dan tingkat pendapatan masyarakat sehingga taraf
kehidupan masyarakat semakin membaik.
Schumpeter dalam Jhingan (2007 : 4) menyatakan bahwa perkembangan
adalah perubahan spontan dan terputus - putus dalam keadaan stasioner yang
senantiasa mengubah dan mengganti situasi keseimbangan yang ada seeblumnya.
23
Sedangkan pertumbuhan adalah perubahan jangka panjang secara perlahan dan
mantap yang terjadi melalui kenaikan tabungan dan penduduk. Lebih lanjut, Jhingan
(2007 : 5) menyatakan bahwa terdapat tiga cara dalam mendefinisikan
perkembangan ekonomi.
Definisi pertama, perkembangan ekonomi harus diukur dalam arti kenaikan
pendapatan nasional nyata dalam suatu jangka waktu yang panjang. Pendapatan
nasional nyata menunjuk pada keseluruhan output barang-barang jadi dan jasa dari
negara tersebut, bukan dalam bentuk uang. Akan tetapi hal ini tidak sesuai kenyataan
karena di dalam perekonomian, keberagaman harga tidak terelakkan. Definisi kedua,
berkaitan dengan pendapatan nyata per kapita dalam jangka panjang. Para ekonoom
mendefinisikan pembangunan ekonomi dalam arti kenaikan pendapatan atau output
per kapita. Definisi ini bermaksud menekankan bahwa bagi perkembangan ekonomi,
tingkat kenaikan pendapatan nyata seharusnya lebih tinggi daripada tingkat
pertumbuhan
penduduk.
Definisi
ketiga,
ada
kecenderungan
lain
untuk
mendefinisikan perkembangan ekonomi dari titik - titik kesejahteraan ekonomi.
Dalam definisi ini, perkembangan ekonomi dipandang sebagai suatu proses dimana
pendapatan nasional nyata per kapita naik akan diikuti dengan penurunan
kesenjangan pendapatan dan pemenuhan keinginan masyarakat.
Pada penelitian sebelumnya, Prabowoningtyas (2011) menyimpulkan bahwa
pembangunan ekonomi berkaitan dengan pendapatan per kapita dan pendapatan
nasional. Pendapatan per kapita adalah pendapatan rata - rata penduduk suatu daerah
sedangkan pendapatan nasional adalah nilai produksi barang - barang dan jasa - jasa
yang diciptakan dalam suatu perekonomian di dalam masa satu tahun. Pertambahan
pendapatan nasional dan pendapatan per kapita dari masa ke masa dapat digunakan
24
untuk mengetahui laju pertumbuhan ekonomi dan juga perkembangan tingkat
kesejahteraan masyarakat suatu daerah pendapatan per kapita.
Untuk mengetahui adanya pertumbuhan ekonomi suatu negara, tidak dapat
diukur secara langsung, maka diperlukan suatu indikator untuk mengukurnya.
Terdapat dua indikator yang dapat digunakan untuk mengukur pertumbuhan
ekonomi yaitu :
1.
Produk Domestik Bruto (PDB)
Produk Domestik Bruto (PDB) atau di tingkat regional disebut Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan jumlah barang dan jasa akhir yang
dihasilkan oleh suatu perekonomian dalam satu tahun dan dinyatakan dalam harga
pasar. Baik PDB atau PDRB merupakan ukuran yang global sifatnya dan bukan
merupakan alat ukur pertumbuhan ekonomi yang tepat karena belum dapat
mencerminkan kesejahteraan penduduk yang sesungguhnya.
2.
Produk Domesti Bruto Per kapita / Pendapatan Per kapita
Produk domestik bruto per kapita atau produk domestik regional bruto per
kapita pada skala daerah dapat digunakan sebagai pengukur pertumbuhan ekonomi
yang lebih baik karena lebih tepat mencerminkan kesejahteraan penduduk suatu
negara daripada nilai PDB atau PDRB saja. Produk domestik bruto per kapita baik di
tingkat nasional maupun di daerah adalah jumlah PDB nasional atau PRDB suatu
daerah dibagi dengan jumlah penduduk di negara maupun di daerah yang
bersangkutan, atau dapat disebut juga sebagai PDB atau PDRB rata - rata.
2.6
Pengaruh Sumber Daya Alam terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Dalam pengertian umum, sumber daya alam didefinisikan sebagai komponen
dari ekosistem yang menyediakan barang dan jasa yang bermanfaat bagi kebutuhan
25
manusia. (Fauzi, 2010 :2) Pengertian sumber daya sendiri sudah konsep ketika balam
ilmu ekonomi, Adam Smith menerbitkan buku "Wealth of Nation" pada tahun 1776,
dimana sumber daya diartikan sebagai seluruh faktor produksi yang diperlukan untuk
menghasilkan output. Dalam pengertian ini berarti sumber daya alam dapat diartikan
sebagai komponen utama yang diperlukan untuk kegiatan ekonomi.
Lebih lanjut Fauzi (2010 : 6) mengelompokkan sumber daya alam menjadi
dua kelompok, yaitu :
1.
Sumber daya alam yang tidak dapat diperbarui (non-renvewable)
Sumber daya alam yang tidak dapat diperbaharui adalah sumber daya alam
yang memiliki cadangan yang terbatas sehingga eksploitasi terhadap sumber daya
tersebut karena menghabiskan cadangan sumber daya tersebut. Sumber daya alam ini
memiliki kemungkinnan tidak tersedia lagi pada masa mendatang. Yang termasuk
sumber daya yang tidak dapat diperbaharui yaitu mineral, logam, minyak dan gas
bumi. Sumber daya ini diyakini membutuhkan waktu yang cukup lama untuk
mengembalikannya. Oleh karena itu dibutuhkan peraturan untuk memanfaatkan
sumber daya alam secara bijaksana, bahkan dibutuhkan sebuah inventarisasi dan
evaluasi tentang sumber daya alam yang tersedia.
2.
Sumber daya alam yang dapat diperbarui (renewable)
Sumber daya alam yang dapat diperbaharui sering disebut sebagai flow,
sumber daya yang dapat diperbaharui dianggap sebagai sumber daya alam yang
memiliki jumlah kuantitas fisik dan berubah sepanjang waktu. Jumlah sumber daya
yang kita manffatkan sekarang dapat mempengaruhi dan dapat tidak mempengaruhi
terhadap ketersediaan atau stok sumber daya di masa depan. Proses regenerasi pada
sumber daya alam yang dapat diperbarui tergantung pada proses biologi.
26
Sumber daya yang termasuk dalam sumber daya yang dapat diperbarui adalah
tanaman dan hewan dan energi yang dihasilkan oleh proses tenaga alam (air, tanah,
angin, pasang surut, sinar panas matahari). Akan tetapi apabila telah melewati
kapasitas maksimum regenerasinya, sumber daya ini dapat berubah menjadi sumber
daya yang tidak dapat diperbarui. Proses dan cara yang diperlukan untuk
mengembalikan keberadaan sumber daya alam ini pun tidak sulit, oleh karena itu
sumber daya ini dikatakan tidak akan habis walau setiap hari dikonsumsi oleh
manusia. Pemanfaatan sumber daya alam sendiri dilakukan pada berbagai sektor,
yaitu sektor pertanian, sektor perkebunan, sektor peternakan, sektor perikanan dan
sektor pertambangan.
Jhingan (2007 : 67) menjelaskan bahwa faktor utama yang mempengaruhi
pertumbuhan ekonomi adalah sumber alam atau tanah. Suatu negara yang memiliki
sumber dalam yang melimpah dapat membangun perekonomian dengan cepat. Pada
negara yang kurang berkembang, sumber alam sering terbengkalai atau kurang
pemanfaatannya. Ketersediaan sumber alam yang melimpah tidak cukup untuk
pertumbuhan ekonomi, dibutuhkan juga pemanfaatan secara tepat.
Lebih lanjut, Todaro dan Smith (2006 :54) berpendapat bahwa besar kecilnya
pertumbuhan ekonomi suatu negara sangat dipengaruhi kualitas ataupun kuantitas
sumber daya pada negara tersebut, sumber daya yang dimaksud adalah sumber daya
fisik (physical resources) atau kekayaan alam maupun sumber daya manusia (human
resources). Lebih lanjut Todaro dan Smith menjelaskan bahwa beberapa negara yang
memiliki kekayaan alam yang berlimpah biasanya memiliki tingkat perekonomian
yang tinggi, misalnya pada negara negara penghasil minyak seperti pada kawasan
Teluk Persia seperti Arab Saudi, Bahrain dan Iran. Sebaliknya kasus ekstrem yang
memperlihatkan betapa sengsaranya negara yang kurang beruntung karena tidak
27
memiliki sumber daya alam yang baik misalnya pada negara Chad, Yaman, Haiti dan
Bangladesh. Negara ini memiliki sedikit sumber daya alam yang bisa digunakan dan
negara - negara ini dikategorikan sebagai negara miskin dengan pertumbuhan dan
posisi perekonomian yang rendah. Maka dapat disimpulkan bahwa sumber daya alam
sangat mempengaruhi terhadap pertumbuhan ekonomi pada suatu negara.
2.7
Pengaruh Sumber Daya Manusia terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Sumber daya manusia adalah kemampuan terpadu dari daya pikir dan daya
fisik yang dimiliki manusia (Hasibuan, 2003 : 244). Lebih lanjut Hasibuan
menjelaskan bahwa SDM merupakan segala sesuatu yang dimiliki oleh setiap
manusia. SDM merupakan unsur utama dalam setiap aktivitas yang dilakukan.
Kemajuan teknologi tidak berarti apa apa tanpa pernanan aktif SDM. Menurutnya
setiap manusia memiliki daya pikir yang merupakan kecerdasan yang dibawa dari
lahir (modal dasar) sedangkan kecakapan diperoleh dari usaha (belajar dan
pelatihan).
Dalam mengelola sumber daya manusia itu sendiri dibutuhkan sebuah
manajemen yang biasa disebut manajemen sumber daya manusia. Terdapat banyak
pengertian pengembangan sumber daya manusia di dunia, menurut Bank Dunia
(1990) dalam Subekhi dan Jauhar (2012 : 15), manajemen sumber daya manusia
adalah upaya pengembangan manusia yang menyangkut pengembangan aktivitas
dalam bidang pendidikan dan latihan, kesehatan, gizi, penurunan fertilitas,
peningkatan kemampuan penelitian dan pengembangan teknologi.
Untuk mendapatkan sumber daya manusia yang berkualitas, dibutuhkan input
pendidikan yang baik. Hasil dari pendidikan itu sendiri dapat berupah kemampuan
sumber daya alam seperti angkatan kerja. Pada faktanya, kenaikan jumlah yang
28
berpendidikan formal ini disertai juga dengan kecenderungan naiknya tingkat
pendidikan angkatan kerja. Akan tetapi faktor perbedaan tempat (desa - kota) dan
jenis kelamin masih menjadi masalah, angkatan kerja yang tingkat pendidikannya
rendah masih menonjol.
Menurut Todaro (2006 : 54), selain dipengaruhi oleh sumber daya fisik atau
sumber daya alam, besar kecilnya pertumbuhan ekonomi suatu negara sangat
dipengaruhi oleh sumber daya manusia (human resources). Oleh karena itu sumber
daya manusia sangat penting dalam pembangunan ekonomi suatu negara. Kondisi
kualitas sumber daya manusia merupakan kelemahan mendasar bagi negara-negara
berkembang, termasuk Indonesia. Pengalaman selama krisis ekonomi menunjukkan
bahwa negara-negara yang mempunyai kualitas sumber daya manusia yang lebih
baik akan lebih cepat bangkit dari krisis yang melandanya. Misalnya pada negara negara maju seperti Korea, Jepang dan Singapura, negara - negara ini jarang
mengalami krisis ekonomi yang parah seperti yang terjadi pada negara berkembang
seperti Indonesia. Secara langsung ataupun tidak langsung, kualitas sumber daya
manusia mempunyai peran penting dalam pertumbuhan ekonomi pada suatu negara.
2.8
Interaksi Manusia dan Komputer (IMK)
Manusia hidup pada dunia yang memiliki produk berteknologi tinggi. Sebuah
produk dapat dikatakan berhasil apabila produk tersebut memiliki fungsi yang baik.
Akan tetapi selama tiga dekade terakhir, fungsi bukan lagi merupakan faktor yang
dominan dalam sebuah produk, melainkan interface design atau desain antar muka.
29
2.8.1
Pengertian Interaksi Manusia dan Komputer
Interaksi manusia dan komputer merupakan sistem yang mampu
menghubungkan antara pengguna dengan komputer. Elemen - elemen yang
terdapat di dalam user interface antara lain seperti menu, window, keyboard, mouse
dan suara - suara komputer (Dastbaz, 2003 : 108).
2.8.2
Eight Golden Rules
Menurut Shneiderman dan Plaisant (2010 : 88-89), ada Delapan Aturan
Emas (eight golden rules) dalam merancang antarmuka pemakai, yaitu :
1.
Berusaha untuk konsisten
Konsisten dalam penggunaan font, warna, simbol, bentuk tombol, dan
tata letak.
2.
Universal Usability
Menambahkan fitur bagi pengguna pemula berupa penjelasan dan bagi
pengguna berpengalaman berupa fitur shorcut, dan faster pacing. Sehingga
memperkaya desain antarmuka dan kualitas sistem.
3.
Memberikan umpan balik (feedback) yang informatif
Memberikan respons yang sesuai dengan aksi yang dilakukan pengguna
sehingga membantu pengguna dalam mengerti sistem.
4.
Merancang dialog yang memberikan penutupan
Merancang urutan tindakan secara terogranisir yang terdiri dari suatu
permulaan, tengah, akhir, sehingga pemakai dapat mengetahui kapan
suatu kelompok aksi dapat beralih ke aksi berikutnya.
30
5.
Pencegahan kesalahan yang sederhana
Apabila pengguna melakukan kesalahan maka sistem harus dapat
mendeteksi kesalahan serta memberikan instruksi sederhana dan spesifik agar
pengguna tau dimana letak kesalahan mereka dan dapat dengan mudah
melakukan perbaikan.
6.
Memungkinkan pembalikan aksi (undo)
Fungsi dari pembalikan aksi (undo) untuk
mengurangi kekuatiran
pengguna karena pengguna mengetahui kesalahan yang dilakukan pada aksi
sebelumnya. Sehingga pengguna tidak takut untuk mengekplorasi pilihanpilihan lain yang belum biasa digunakan.
7.
Mendukung pusat kendali internal (internal locus of control)
Pengguna
menjadi
yang telah terbiasa dengan suatu aplikasi biasanya ingin
pengontrol
sistem atas antarmuka dan tanggapan atas aksinya.
Sebaiknya sistem dirancang sedemikan rupa sehingga pengguna menjadi
inisiator daripada responden.
8.
Mengurangi beban ingatan jangka pendek
Karena keterbatasan manusia dalam memproses informasi dalam jangka
pendek, sehingga diusahakan agar tampilan dibuat sesederhana mungkin. Dan
dibutuhkan
tampilan
yang
ringan,
penggabungan
halaman-halaman,
pengurangan frekuensi pergerakan antar jendela sehingga mengurangi beban
ingatan jangka pendek.
2.9
Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)
Perangkat lunak adalah sebuah instruksi atau sebuah program computer yang
ketika dijalankan menyediakan fitur, fungsi, dan kinerja (Pressman, 2010 : 4). Pada
31
awalnya, tidak ada yang mengira bahwa sebuat perangkat lunak dapat menjadi
sebuah teknologi industry untuk keperluan bisnis, science dan engineering. Akan
tetapi, sering perkembangannya, perangkat lunak menjadi sebuah pengganti dari
teknologi sebelumnya.
Menurut Pressman (Pressman, 2010 : 12), rekayasa perangkat lunak adalah
pembentukan dan penggunaan prinsip - prinsip teknik suara dalam rangka untuk
memperoleh perangkat lunak secara ekonomis yang handal dan bekerja secara efisien
pada mesin nyata.
Dalam rekayasa perangkat lunak terdapat tiga elemen utama (Pressman,
2010 : 13-14), yaitu :
a. Proses (Process)
Menyatukan metode dan alat bantu dalam pengembangan suatu
perangkat lunak. Prosedur menjabarkan urutan kerja dimana metode akan
diterapkan, catatan mengenai data- data yang dibutuhkan, serta kendali
untuk menjaga kualitas dan mencatat perubahan pada perangkat lunak.
b. Metode (Method)
Metode merupakan cara – cara teknis membangun perangkat lunak
yang
terdiri
dari
perancangan
proyek
dan
estimasi,
analisis
kebutuhan sistem dan perangkat lunak, perancangan struktur data, arsitektur
program, prosedur algoritma, pengkodean, pengujian, dan pemograman.
c. Alat Bantu (Tools)
Alat bantu (tools) berfungsi untuk menyediakan dukungan yang bersifat
otomatis ataupun semi otomatis untuk proses dan metode dalam
perancangan dan pembuatan perangkat lunak.
32
2.10
Unified Modelling Language (UML)
Menurrut Whitten dan Bentley (2007 : 371) UML adalah pemodelan yang
digunakan untuk menggambarkan sebuah sistem piranti lunak yang terkait dengan
obyek. UML terdiri dari beberapa tipe diagram yaitu Use Case Diagram, Activity
Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram.
2.10.1 Use Case Diagram
Use case diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi antara
sistem, eksternal sistem, dan pengguna. Diagram ini menyediakan informasi
mengenai siapa saja yang akan menggunakan sistem tersebut dan bagaimana cara
untuk menggunakannya (Whitten & Bentley, 2007 : 382). Terdapat beberapa
komponen kunci pada use case diagram, yaitu :
1.
Use cases, digunakan untuk menggambarkan deskripsi fungsional dari
sistem dari perspektif pengguna (user), yang berisi satu set perilaku
terkait
transaksi
yang
biasanya
dilakukan
bersama-sama
untuk
menghasilkan nilai bagi pengguna.
2.
Actors, mewakili peran orang, sistem lain, perangkat lain, ketika
berkomunikasi dengan kasus penggunaan tertentu dalam sistem.
3.
Relationships, digambarkan sebagai garis antara dua simbol pada use
case diagram. Arti dari setiap relationship berbeda tergantung dari
bagaimana garis tersebut ditarik dan jenis simbol yang terhubung.
Terdapat beberapa jenis relationship pada use case diagram, yaitu :
a.
Associations, terjadi apabila hubungan antara actor dan use case tersebut
mendeskripsikan interaksi antara kedua belah pihak.
33
b.
Extends, terjadi apabila terdapat hubungan antara extention use case dan
use case. Sebuah use case diperbolehkan untuk mempunyai banyak
extends relationship, tetapi extension use case hanya dapat dilakukan
apabila bersama dengan use case yang sedang berkembang
c.
Include, terjadi apabila ada urutan perilaku (use case) yang digunakan
dalam sejumlah kasus, dan user ingin menghindari penyalinan deskripsi
yang sama ke dalam setiap use case yang digunakan. Include
Relationship biasa disebut sebagai penggambaran use case yang
memiliki perilaku dari use case lain.
d.
Depends on, terjadi apabila sebuah use case tidak dapat berjalan apabila
use case lainnya belum selesai diproses.
e.
Inheritance, terjadi apabila terdapat seorang aktor turunan (inherits)
mewarisi peran dari actor lainnya.
Gambar 2.5. Contoh Use Case Diagram
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 384)
34
2.10.2 Activity Diagram
Activity Diagram digunakan untuk menggambarkan aliran berurutan dari
sebuah proses use case atau business process (Whitten & Bentley, 2007 : 382).
Selain itu, dapat juga digunakan untuk logika model dengan sistem taitu,
menggambarkan tindakan (action) yang akan dijalankan ketika suatu proses sedang
berjalan dan beserta hasil dari proses yang dijalankan tersebut.
Menurut Whitten dan Bentley (2007 : 391), terdapat beberapa komponen
dalam menggambarkan activity diagram, yaitu :
1. Initial Node, bentuk lingkaran berisi penuh melambangkan awal dari
suatu proses.
2. Actions, bentuk persegi panjang yang mempunyai ujung lingkaran yang
melambangkan tahap-tahap per individu. Sequance dari actions
menunjukan total dari aktivitas yang dilihat dari diagram.
3. Flows, panah pada diagram mengindikasikan kemajuan (progress) dari
sebuah actions. Kebanyakan flow tidak membutuhkan kata untuk
mengidentifikasikan mereka kecuali kata tersebut keluar dari decision.
4. Decision, bentuk berlian dengan satu flow masuk dan dua atau lebih flow
keluar. Flow keluar menandakan untuk indikasi sebuah kondisi.
5. Merge, bentuk berlian dengan dua atau lebih flow masuk dan satu flow
keluar. Merupakan penggabungan flow yang sebelumnya dipisahkan oleh
decision.
6. Fork, bar hitam dengan satu flow yang masuk beserta dua atau lebih flow
yang keluar. Actions dengan flow pararel di bawah fork dapat terjadi
dengan adanya urutan secara bersamaan.
35
7. Join, bar hitam dengan dua atau lebih flow yang masuk beserta satu flow
yang keluar, tercatat pada akhir dari proses secara bersamaan. Semua
actions yang menuju join harus lengkap sebelum proses dapat berlanjut.
8. Activity Final, lingkaran solid di dalam lingkaran berongga yang
menandakan akhir dari proses
Selain komponen – komponen di atas, terdapat dua tambahan komponen dari
activity diagram, yaitu :
1. Subactivity Indicator, simbol seperti sisir terbalik yang berada pada
actions mengindikasikan bahwa actions telah keluar menuju activity
diagram yang lain. Hal ini dapat membantu activity diagram agar tidak
menjadi terlalu kompleks.
2. Connector, huruf yang berada di dalam lingkaran dan memberikan alat
untuk mengarut kompleksitas. Flow yang menuju connector melompati
flow yang keluar dari connector dengan huruf yang sama.
36
Gambar 2.6. Contoh Activity Diagram
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 392)
2.10.3 Class Diagram
Class Diagram adalah sebuah diagram yang memberikan gambaran grafis
dari sistem struktur obyek statis, menunjukkan kelas obyek bahwa sistem
tersebut tersusun atas hubungan – hubungan antara kelas obyek (Whitten &
37
Gambar 2.7. Contoh Class Diagram
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 406)
Dalam penggunaannya, class diagram memiliki beberapa istilah, yaitu:
1.
Visibility
Fungsi dari visibility dalam class diagram adalah untuk menentukan
apakah atribut atau operasi dari suatu kelas dapat digunakan oleh kelas lain
38
Tabel 2.1. Penjelasan Visibility
Visibility
Private
Simbol
-
Keterangan
Hanya dapat digunakan oleh kelas yang
mendefinisikan
Protected
#
Dapat
digunakan
oleh
kelas
yang
mendefisinikan dan turunannya
Public
+
Dapat
digunakan
oleh
kelas
yang
berhubungan
2.
Multiplicty and Associations
Fungsi dari multiplicity dalam class diagram adalah untuk menentukan
banyaknya kelas yang berhubungan dengan kelas yang dimaksud.
Gambar 2.8. Multiplictiy dan Associations
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 377)
39
3.
Generalization
Fungsi
dari
generalization
pada
class
diagram
adalah
untuk
menggambarkan hubungan antara superclass dan subclass. Superclass adalah
bentuk umum dari subclass, subclass adalah bentuk spesifik dari superclass
Gambar 2.9. Contoh Generalization
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 404)
4.
Aggregration
Fungsi dari agregartion adalah untuk menggambarkan hubungan dimana
satu kelas merupakan bagian dari kelas lain. Dalam agregasi tidak
menggambarkan sebuh inheritance, tetapi bersifat asimetris. Misalnya
terdapat dua buah kelas team dan play, kelas player merupakan bagian kelas
dari team, tetapi team bukan bagian kelas dari player.
40
Gambar 2.10. Contoh Agregration
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 379)
2.10.4 Sequence Diagram
Sequence Diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan interaksi
antara actor dengan sistem dalam skenario use case yang sedang berlangsung.
Diagram ini menggambarkan bagaimana pesan dikirim dan diterima antar obyek dan
urutannya (Whitten, 2007 : 394). Terdapat 5 (lima) komponen penting dalam
sequence diagram, yaitu :
1.
Actor : ditunjukkan dengan symbol aktor
2.
System : kotak yang mengindikasikan sistem sebagai ‘black box’ atau
sebagai keseluruhan. Tanda (:) adalah standar notasi sequence diagram
untuk mendikiasikan sebuan ‘running instance’ sistem.
3.
Lifetimes : garis vertical memanjang kebawah dari actor dan system
symbols, dimana mengindikasikan sequence.
4.
Activition bars : sebuah jalur yang mengindikasikan lama waktu ketika
pengguna aktif dalam interkasi.
5.
Input messages : panah horisontal dari actor ke system yang
mengindikasikan masukan pesan.
41
6.
Output messages : panah horizontal dari system ke actor yang ditandakan
dengan garis putus putus.
Gambar 2.11. Contoh Sequence Diagram
(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 396)
2.11
Model Proses
Menurut Pressman (2010 : 31), software process didefinisikan sebagai sebuah
kerangka kerja untuk kegiatan, tindakan dan tugas – tugas yang dibutuhkan untuk
membangun perangkat lunak dengan kualitas tinggi.
2.11.1 Agile Software Development
Menurut Pressman (2010 : 65) agile software development adalah suatu cara
pengembangan perangkat lunak dimana menggunakan metode informal untuk
mencapai kepuasan pelanggan. Agila software development biasanya digunakan pada
lingkunan bisnis modern untuk menyampaikan suatu perangkat lunak secara cepat.
42
2.11.2 Extreme Programming (XP)
XP merupakan salah satu metode dari Agile Software Developmenet. Dalam
metode XP, terdapat 5 (lima) valiue yang digunakan yaitu communication, simplicity,
feedback, courage, dan respect. Dalam proses XP, stakeholder dan pengembang
berkomunikasi secara informal. Selain itu, stakeholder dan pengembang bersama
menentukan batasan dalam perancangan program yang dibutuhkan untuk keperluan
yang mendesak. Setiap perubahan yang terjadi pada program akan diberitahukan
kepada stakeholder untuk feedback dari stakeholder (Pressman, 2010 : 72-73).
Gambar 2.12. Proses Extreme Programming
(Sumber : Pressman, 2010 : 74)
Menurut Pressman (2010 : 74), terdapat 4 (empat) tahap pada proses Extreme
Programming (XP), yaitu :
1.
Planning
Pada tahap ini XP team harus dapat memahami persyaratan software
yang diinginkan oleh stakeholder kemudian melakukan penyusunan
43
stories yang menggambarkan fitur dan fungsi yang dibutuhkan oleh
software yang dikembangkan. Setiap story tersebut diberi nilai oleh XP
team berdasarkan lama pengerjaan setiap story. Apabila terdapat story
yang membutuhkan waktu tiga minggu dalam pengembangan, maka XP
team akan meminta stakeholder untuk membagi story tersebut menjadi
beberapa story yang lebih sederhana. Selain itu, kebutuhan - kebutuhan
baru yang dibutuhkan dapat ditambahkan sebagai story baru setiap saat.
2.
Design
XP menggunakan prinsip Keep It Simple (KIS) yaitu suatu design
sederhana lebih disukai dibandingkan sebuah design yang lebih
kompleks. XP juga mendukung refactoring yang merupakan proses
mengubah suatu system software dimana hasil dari kode tidak berubah
tetapi struktur kode itu sendiri berubah dan semakin disederhanakan.
Selain itu, pada XP proses design dapat dilakukan sebelum atau setelah
proses coding.
3.
Coding
Pada proses ini, dimulai dengan test setiap story yang sudah
dikembangkan dan didesain. Setelah unit test dibuat, XP team fokus pada
bagaimana cara mengimplementasikannya. Kunci dari proses coding
adalah pair programming dimana XP mengizinkan dua orang melakukan
proses coding secara bersamaan untuk membuat code dari sebuat story.
4.
Testing
Pada proses ini dilakukan pengujian kode dengan unit test yang sudah
tersedia oleh XP team. Kemudian dilakukan XP acceptance test atau
biasa disebut sebagai customer test yang dilakukan oleh stakeholder dan
44
fokus pada keseluruhan sistem dan fungsi yang dilihat dan ditinjau oleh
stakeholder.
2.12
Java
Pada awalnya, java diberi nama Oak yang diciptakan pada tahun 1991 oleh
James Gosling yang merupakan pengembang dari Sun Microsystems . Oak sendiri
digunakan untuk embedded chips pada formulis elektronik saja. Pada tahun 1995,
Oak dikembangkan dan diganti nama menjadi Java yang digunakan untuk
mengembangkan internet applications (Liang, 2011 : 32). Menurut Sun (website
resmi java), java memiliki karakteristik yaitu simple, object oriented, distributed,
interpreted, robust, secure, architecture neutral;, portable, high performance,
multithreaded, dan dynamic. Seiring dengan perkembangannya, Java tidak hanya
digunakan untuk internet programming, tetap juga digunakan untuk mengembangkan
standalone applications melintasi platform di server, desktop dan mobile.
2.13
Object Oriented Programming (OOP)
Menurut Liang (2011 : 288), object oriented programming (OOP) merupakan
cara
programming
yang
menggunakan
obyek.
Obyek
merepresentsaikan
perancangan software yang berorientasi obyek dilakukan dengan membagi fungsifungsi berdasarkan pembagian tanggung jawab yang ditetapkan kepada setiap
kelas yang dibuat. Setiap kelas menyediakan pelayanan untuk mengerjakan operasi
tertentu dan dilakukan oleh obyek yang dibuat dari kelas tersebut.
Secara garis besar, suatu bahasa pemrograman dapat dikatakan sebagai
Object Oriented Programming (OOP) apabila program tersebut mendukung konsep
abstraksi (abstraction), enkapsulasi (encapsulation), polimorfisme (polymorphism),
45
dan pewarisan (inheritance). Selain konsep-konsep ini, ada beberapa konsep
fundamental lainnya, seperti kelas, obyek, dan message.
2.14
Net Beans
NetBeans adalah sebuah proyek open-source yang didedikasikan untuk
menyediakan sebuah produk software development (NetBeans IDE dan NetBeans
Platform) yang memenuhi kebutuhan developers, users dan businesses yang
mengandalakan NetBeans sebagai basis dari produk mereka (Anonim1, 2013). Pada
bulan Juni tahun 2000, Sun Microsystems membuat NetBeans menjadi sebuah
software open source hingga tahun 2010 ketika Sun Microsystems berubah nama
menjadi Oracle. Kedua produk NetBeans IDE dan NetBeans Platform bebas
digunakan untuk penggunakan komersial ataupun non-komersial.
2.15
R-Language
R adalah sebuah sistem yang digunakan untuk komputasi statistika dan grafik
(Anonim2, 2013). R languange dapat dikatakan mirip dengan bahasa S yang
dikembangkan oleh AT&T Bell Laboratories oleh Rick Becker, John Chambers dan
Allan Wilks pada tahun 1980an. Syntax bahasa yang digunakan pada R language
memiliki sedikit kesamaan dengan C, tetapi semantiknya adalah FPL (functional
programming language).
Pada R-languange mengijinkan pengguna untuk computing on the language
yang artinya dapat menulis fungsi - fungsi secara manual dan dapat diekspresikan
sebagai input, yang sangat berguna untuk model - model statistika dan grafik. Rlanguage merupakan gabungan dari fasilitas software yang memanipulasi data,
46
menghitung data dan untuk menampilkan grafik - grafik. R-language memiliki
beberapa kelebihan, yaitu :
2.1. R-language sangat efektif dalam pengaturan data dan fasilitas
penyimpanan,
2.2. Kumpulan dari operator - operator untuk mengkalkulasi pada array dan
partikular matriks,
2.3. Tolls Collection yang bias digunakan untuk analisis data,
2.4. Penyediaan fasilitas secara grafik untuk menganalisis data dan
menampilkannya pada layer ataupun secara hardcopy
2.5. Mudah untuk dikembangkan, sederhana dan merupakan bahasa
pemrograman yang efektif karena memiliki fungsi conditional loops,
user-defined recrusive functions dan menyediakan fasilitas input dan
output.
47
2.16. Penelitian Relevan
Tabel 2.2 Penelitian Relevan
1
Sodik (2007)
Pengeluaran
Pemerintah
Metode analisis yang digunakan Hasil dari penelitian ini adalah
dan adalah metode GLS ( General Least  Investasi
Pertumbuhan
Square).
swasta
: Studi Kasus Data ekonomi
Variabel
berpengaruh
terhadap
pertumbuhan ekonomi regional.
Ekonomi Regional Variabel Dependen : pertumbuhan  Pengeluaran
Panel di Indonesia
tidak
pemerintah
berpengaruh
terhadap
pertumbuhan ekonomi regional.
Independen
:
investasi  Keterbukaan ekonomi memiliki hubungan konsisten
swasta (Ip), investasi pemerintah
dengan teori tetapi tidak signifikan
yang diproksi dengan belanja daerah  Variabel angkatan kerja berpengaruh signifikan dengan
(Ig), konsumsi pemerintah (Cg),
tanda
angkatan kerja (L), dan tingkat
regional.
keterbukaan ekonomi daerah (X-M).
negative
terhadap
pertumbuhan
ekonomi
48
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
2
Sancoyo
Analisis Pengaruh Metode
analisis
Hadi (2003)
Investasi,
adalah
SDM, digunakan
yang  Investasi, SDM dan SDA berpengaruh positif terhadap
metode
 SDM dan sumber SDA mempunyari pengaruh yang dapat
SDA, Aglomerasi, analisis input-output.
dan
Teknologi Variabel
Terhadap
laten
eksogen
Posisi Pertumbuhan
pertumbuhan ekonomi.
:
Ekonomi,
diandalkan untuk meramalkan klasifikasi daerah pada posisi
daerah berkembang
 SDM dilihat dari angkatan kerja dan SDAdilihat dari indeks
Perekonomian
Pendapatan Perkapita
Daerah
Valiabel laten endogen : Posisi
SDA merupakan faktor penentu terhadap posisi daerah sebagai
Kabupaten/Kota
Perekonomian
daerah berkembang cepat
Menurut
Klassen
Tengah
2000
Tipologi pertumbuhan
di
Jawa Investasi,
Indikator
ekonomi
SDM,
:  Apabila jumlah angkatan yang bekerja naik sebesar 1000
SDA,
Tahun Aglomerasi, Teknologi.
orang maka probabilitas suatu daerah berada pada posisi
berkembang cepat naik sebesar 83,53% dan jika indeks SDA
Indikator pendapatan perkapita
naik sebesar 1 maka probabilitas suatu dareah berada pada
: PDRB, jumlah penduduk.
posisi berkembang cepat naik sebesar 0,1%
49
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
3
Junawi
Analisis
Hartasari
Faktor
Saragih
Memperngaruhi
Ordinay
(2009)
Pertumbuhan
(OLS).
Ekonomi
Faktor- Metode
yang Hasil dari penelitian menunjukkan :
yang digunakan adalah metode  Pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan industri di
Least
Square
:  Variabel pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan
dependen
: Pertumbuhan Ekonomi.
Kabupaten Tapanuli Variabel
independen
dan Pengeluaran
Kabupaten Langkat)
tingkat
industri
Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat cenderung mengalami
peningkatam
(Studi Variabel
Komparatif
Selatan
analisis
industri
:
Selatan
mempunyai
pengaruh
positif
terhadap
pertumbuhan ekonomi Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat
pemerintah,  Variabel pengeluaran pemerintah mempunyai peranan signifikan
pendidikan
dan
terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Tapanuli Selatan
dan Langkat
 Variabel
industri
merupakan
variabel
yang
memberikan
kontribusi paling sedikit terhadap pertumbuhan ekonomi
Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat
50
Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)
4
Maria
Analisis
Fransiska
Peran Pemerintah dan digunakan adalah metode 
Teknik analisis data menggunakan Partial Least Square
(2012)
Orientasi
Partial Least Square (PLS).
(PLS), dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh
Kepemimpinan
Variabel penelitian : Kinerja
hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. PLS
Terhadap
Pengaruh Metode
analisis
yang Hasil dari penelitian ini adalah :
Komitmen Koperasi, inovasi, orientasi
peran 
Organisasi, Motivasi, kepemimpinan,
Inovasi
Lingkungan
dan pemerintah,
Kinerja
Koperasi dan
dengan Metode Partial dimana
validity dan realibility yang baik setelah diukur dengan
motivasi,
construct reliability, convergent validity dan discriminant
investasi
validity
Least Square (PLS)
kerja,
kerja 
lingkungan
setiap
Berdasarkan hasil pengolahan data, semua indikator memiliki
komitmen
Kerja organisasi,
serta Dampaknya Pada kepuasan
digunakan untuk menentukan benar atau salah suatu model.
variabel
memiliki variabel manifest
sebagai indikatornya
Terdapat dua variabel yang berpengaruh positif terhadap
kinerja
koperasi
lingkungan kerja.
yaitu
orientasi
kepemimpinan
dan
51