Bab 2 - Widyatama Repository

BAB II
LANDASAN TEORI
Pada bab ini berisi tentang landasan teori yang menjadi pedoman bagi
penulisan penelitian ini antara lain konsep basis data, website, algoritma yang
digunakan dan tools yang digunakan.
2.1
Data
Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari
datum, berasal dari bahasa latin yang berarti “sesuatu yang diberikan”. Dalam
penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diberikan secara apa
adanya. Pertanyaan ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variable
yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau citra.[11]
Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data
kemudian diolah sehingga dapat ditukarkan secara jelas dan tepat sehingga dapat
dimengerti oleh orang lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri, hal ini
dinamakan deskripsi. Pemilihan banyak data sesuai dengan persamaan atau
perbedaan yang dikandungnya dinamakan klasifikasi.[11]
2.2
Informasi
Informasi
adalah
pengetahuan
yang didapatkan dari pembelajaran
pengalaman, atau instruksi. Namun demikian istilah ini memiliki banyak arti
bergantung pada konteksnya dan secara umum berhubungan erat dengan konsep
seperti arti pengetahuan ngentropy, komunikasi kebenaran, representasi dan
rangsangan mental.
Dalam beberapa hal pengetahuan tentang peristiwa-peristiwa tertentu atau
situasi yang telah dikumpulkan atau diterima melalui proses komunikasi,
pengumpulan intelijen ataupun didapatkan dari berita juga dinamakan informasi.
Informasi yang berupa koleksi data dan fakta seringkali dinamakan informasi
statistik. Dalam bidang ilmu computer, informasi pengetahuan yang didapatkan
dari pembelajaran, pengalaman atau intruksi dan alirannya.[12]
II-1
II-2
2.3
Data Flow Diagram (DFD)
Pendekatan perancangan terstruktur dimulai dari awal 1970. pendekatan
terstruktur dilengkapi dengan alat-alat (tools) dan teknik- teknik (techniques) yang
dibutuhkan dalam pengembangan sistem, sehingga hasil akhir dari sistem yang
dikembangkan akan diperoleh sistem yang strukturnya didefinisikan dengan baik
dan jelas.
Melalui pendekatan terstruktur, permasalahan yang komplek di organisasi
dapat dipecahkan dan hasil dari sistem akam mudah untuk dipelihara, fleksibel,
lebih memuaskan pemakainya, mempunyai dokumentasi yang baik, tepat waktu,
sesuai dengan anggaran biaya pengembangan, dapat meningkatkan produktivitas
dan kualitasnya akan lebih baik (bebas kesalahan).[2]
2.3.1
Komponen Data Flow Diagram
External Entity mewakili entitas eksternal yang berkomunikasi dengan
sistem yang sedang dikembangkan.
Terdapat dua jenis eksternal entity :
1.
Eksternal Entity Sumber (source) : merupakan Eksternal Entity yang
menjadi sumber.
2.
Eksternal Entity Tujuan (sink) : merupakan
Eksternal Entity yang
menjadi tujuan data / informasi sistem.
Komponen proses
menggambarkan
bagian
dari
sistem
yang
mentransformasikan input menjadi output.
Proses diberi nama untuk menjelaskan proses/kegiatan apa yang
sedang/akan
dilaksanakan.
menggunakan kata kerja
Pemberian
nama
proses
dilakukan
dengan
transitif (kata kerja yang membutuhkan obyek),
seperti Menghitung Gaji, Mencetak KRS, Menghitung Jumlah SKS. Ada empat
kemungkinan yang dapat terjadi dalam proses sehubungan dengan input dan
output dapat dilihat pada gambar 2.4.
II-3
Gambar 2.1 Input dan output DFD [2]
Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan tentang proses :
Proses harus memiliki input dan output.
Proses dapat dihubungkan dengan komponen terminator, data store
atau proses melalui alur data.
Sistem/bagian/divisi/departemen
yang sedang dianalisis oleh
profesional sistem digambarkan dengan komponen proses.
Data store ini biasanya berkaitan dengan penyimpanan- penyimpanan,
seperti file atau database yang berkaitan dengan penyimpanan secara
komputerisasi, misalnya file disket, file harddisk, file pita magnetik. Data store
juga berkaitan dengan penyimpanan secara manual seperti buku alamat, file
folder, dan agenda. Suatu data store dihubungkan dengan alur data hanya pada
komponen proses, tidak dengan komponen DFD lainnya. Alur data yang
menghubungkan data store dengan suatu proses mempunyai pengertian sebagai
berikut :
Alur data dari data store yang berarti sebagai pembacaan atau
pengaksesan satu paket tunggal data, lebih dari satu paket data,
sebagian dari satu paket tunggal data, atau sebagian dari lebih dari satu
paket data untuk suatu proses.
Alur data ke data store yang berarti sebagai pengupdatean data, seperti
menambah satu paket data baru atau lebih, menghapus satu paket atau
lebih, atau mengubah/memodifikasi satu paket data atau lebih.
II-4
Gambar 2.2 Alur data [2]
Pada pengertian pertama jelaslah bahwa data store tidak berubah, jika suatu
paket data/informasi berpindah dari data store ke suatu proses. Sebaliknya pada
pengertian kedua data store berubah sebagai hasil alur yang memasuki data store.
Dengan kata lain, proses alur data bertanggung jawab terhadap perubahan yang
terjadi pada data store.
2.4
Database
Basis data (database) merupakan kumpulan dari data yang saling
berhubungan dengan yang lainnya, tersimpan di perangkat keras komputer dan
digunakan perangkat lunak untuk memanipulasinya. Database merupakan salah
satu komponen yang penting dalam sistem informasi, karena merupakan basis
dalam menyediakan informasi bagi para pemakai. Penerapan database dalam
sistem informasi disebut dengan database system.
Sistem basis data (database system) adalah suatu sistem informasi yang
mengintegrasikan kumpulan dari data yang saling berhubungan satu dengan yang
lainnya dan membuatnya tersedia untuk beberapa aplikasi yang bermacam-macam
didalam suatu organisasi.Dengan sistem basis data ini tiap-tiap orang atau bagian
dapat memandang database dari beberapa sudut pandang yang berbada. Bagian
kredit dapat memandangnya sebagai data piutang, bagian penjualan dapat
memandangnya sebagai data penjualan, bagian personalia dapat memandangnya
sebagai data karyawan, bagian gudang dapat memandangnya sebagai data
persediaan.
Semuanya terintegrasi dalam sebuah data yang umum. Berbeda dengan
sistem pengolahan data tradisional, sumber data ditangani sendiri-sendiri untuk
tiap aplikasinya.[3]
II-5
2.4.1
Langkah Perancangan Database
Dalam membuat suatu database diperlukan suatu langkah atau tahapan
supaya pengorganisasian file dapat menjadi lebih baik. Langkah utama tersebut
adalah.
1. Menentukan tipe-tipe file.
Basis data dibentuk dari suatu kumpulan file. File dalam pemrosesan
transaksi dapat digolongkan sebagai berikut :
a. File induk (Master file)
b. File transaksi (transaction file)
c. File laporan (report file)
d. File sejarah (history file)
e. File pelindung (backup file)
f. File kerja (working file)
2. Membuat akses dan organisasi file.
Akses file (file access) adalah suatu metode yang menunjukkan
bagaimana suatu program komputer akan membaca record-record dari
suatu file. File dapat diakses dengan dua cara yaitu secara urut
(sequential access) atau secara langsung (direct access atau random
access). Metode urut dilakukan dengan membaca atau menulis suatu
record di file dengan membaca terlebih dahulu mulai dari record
pertama, urut sampai dengan record yang diinginkan. Metode akses
langsung dilakukan dengan cara langsung membaca record pada
posisinya di file tanpa membaca dari record pertama terlebih dahulu.
Organisasi file adalah pengaturan dari suatu record secara logika dalam file
dihubungkan satu dengan lainnya. File dapat diorganisasikan secara urut atau
secara acak. Walaupun organisasi file dan pengaksesan file dapat dipandang
secara terpisah, tetapi biasanya pembahasan mengenai organisasi file menyangkut
keduanya, yaitu sebagai berikut :
a.
File urut merupakan file dengan organisasi urut dengan pengaksesan
secara urut pula.
II-6
b. File urut berindeks atau sering disebut ISAM (Indexed Sequential
Access Method) merupakan file dengan organisasi secara urut dengan
pengaksesan secara langsung.
c.
File akses langsung atau disebut juga dengan file alamat langsung
merupakan file dengan organisasi acak dengan pengaksesan secara
langsung.
2.4.2
Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah diagram yang dipakai untuk
mendokumentasikan
data
dengan
mengidentifikasikan
jenis
entitas
dan
hubungannya. ERD merupakan peralatan pembuatan model data yang paling
fleksibel dan dapat diadaptasi untuk berbagai pendekatan yang mungkin diikuti
perusahaan dalam pengembangan sistem. ERD ini menggambarkan relasi atau
hubungan antar entitas yang ada, dimana terdapat 2 jenis hubungan, yaitu:
a. Obligatory: bila semua anggota dari suatu entity harus berpartisipasi
atau memiliki hubungan dengan entity yang lain.
b. Non-obligatory: bila tidak semua anggota dari suatu entity harus
berpartisipasi atau memiliki hubungan dengan entity yang lain.
Dalam menggambar ERD, ada beberapa komponen yang perlu diperhatikan,
yaitu:
a. Entity
Entity didefinisikan sebagai sesuatu yang mudah diidentifikasikan.
Sebuah entity dapat berupa obyek, tempat, orang, konsep atau aktivitas.
Pada teknik penggambaran, entity digambarkan dengan kotak segiempat.
Setiap kotak diberi label berupa kata benda. Simbol entity dapat dilihat
pada Gambar 2.1.
Gambar 2.3 Entity [2]
II-7
b. Atribut
Identifikasi dan deskripsi dari entity dijelaskan oleh atribut-atributnya
(karakteristik entity). Sebuah atribut didefinisikan sebagai penjelasanpenjelasan dari entity yang membedakannya dengan entity yang lain.
Selain itu, atribut juga merupakan sifat-sifat dari sebuah entity. Sebagai
contoh, entity Proficiency mempunyai atribut IDProficiency, Name, dan
atribut lainnya. Contoh atribut dapat dilihat pada Gambar 2.2.
Proficiency
IDProficiency
Name
Date
Time
Gambar 2.4 Atribut [2]
c. Relasi
Relasi adalah penghubung antara suatu entity dengan entity yang lain
dan merupakan bagian yang sangat penting dalam mendesain database.
Simbol relasi dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 2.5 Relasi [2]
2.4.3
Normalisasi dan Denormalisasi
Menurut Whitten (2004), definisi normalisasi adalah “teknik analisi data
yang mengelola data ke dalam kelompok-kelompok untuk membentuk entitas
yang nonredundan, stabil, fleksibel dan mudah beradaptasi.” (p.306). Normalisasi
bertujuan agar data menjadi lebih sederhana stabil dan mudah untuk diatur. Ada 3
macam bentuk normaliasi, yaitu : first normal form (1NF), second normal form
(2NF), dan third normal form (3NF).
Secara sederhana entitas berada dalam first normal form (1NF) jika tidak
ada atribut yang dapat memiliki lebih dari satu nilai untuk contoh entitas tunggal.
II-8
Pada bentuk first normal form semua kelompok terulang dihilangkan dan primary
key diidentifikasi.
Entitas berada dalam second normal form jika sudah berada dalam 1NF dan
jika nilai semua atribut nonprimary-key tergantung pada primary key lengkap,
bukan hanya sebagian. Atribut nonkey yang hanya tergantung pada sebagian
primary key seharusnya dipindahkan ke entitas lain dimana partial key tersebut
sebenarnya merupakan full key. Mungkin pada model tersebut perlu dibuat entitas
dan hubungan baru.
Entitas berada dalam third normal form (3NF) jika telah berada dalam 2NF
dan jika nilai atribut nonprimary key-nya tidak tergantung pada atribut
nonprimary-key lainnya. Pada bentuk 3NF, atribut nonkey yang tergantung pada
atribut nonkey lainnya harus dipindahkan atau dihapus. Entitas dan hubungan baru
mungkin harus ditambahkan ke model data untuk mengubah ke bentuk 3NF.
Menurut Kendall (2003), definisi denormalisasi adalah “proses mengambil
model data logika dan mengubahnya ke dalam suatu model fisik yang efesien
untuk tugas-tugas yang sangat sering dibutuhkan. Tugas tersebut meliputi
membangkitkan laporan, tetapi dapat berarti juga pertanyaan yang lebih efesien”.
2.5
Data Mining
Tujuan dari data mining adalah untuk memahami sejumlah data besar tanpa
pengawasan dalam beberapa domain. Pernyataan tersebut mendefenisikan tujuan
dari data mining (DM) intuitif dan mudah dimengerti. Para pengguna DM sering
tidak hanya memiliki data tetapi juga mengumpulkan data bahwa dihasilkan data.
Bisnis adalah kelompok terbesar pengguna DM, karena mereka secara rutin
mengumpulkan sejumlah besar data dan memiliki kepentingan dalam membuat
memahami data. Tujuan mereka adalah untuk membuat perusahaan mereka lebih
kompetitif dan menguntungkan. Data yang diinginkan tidak hanya untuk lebih
memahami data mereka tetapi juga untuk mendapatkan pengetahuan baru tentang
domain untuk tujuan pemecahan masalah dalam novel, mungkin cara yang lebih
baik.
II-9
Dalam definisi di atas, istilah kunci pertama adalah masuk akal yang
memiliki arti yang berbeda tergantung pada pengalaman pengguna. Untuk
mempermudah pengguna, yang memiliki arti yang berbeda tergantung pada
pengalaman pengguna. Mungkin kebutuhan yang paling penting adalah bahwa
pengetahuan baru yang ditemukan harus dipahami oleh pemilik data yang ingin
menggunakannya untuk beberapa keuntungan. Yang paling nyaman hasil sejauh
ini akan menjadi pengetahuan atau model data yang dapat dijelaskan dalam
statement berikut:
IF abnormality (obstruction) in coronary arteries
THEN coronary artery disease
Dalam contoh ini, input data dapat berupa foto dari arteri jantung dan
menyertainya. Jika foto yang didiagnosa oleh ahli jantung sebagai normal atau
abnormal (dengan arteri tersumbat), kemudian data tersebut dikenal sebagai
pelatihan data atau sering disebut training data. Beberapa teknik DM
menghasilkan model data dalam hal aturan produksi, dan ahhhli jantung kemudian
dapat menganalisa dan menerima bahkan menolak mereka (dalam hal atuuuran
tidak setuju dengan pengetahuan domain mereka).
Namaun, perlu diketahui
bahwa ahli jantung mmmunkin tidak diketahui beberapa peraturan yang
dihasilkanoleh teknik DM, bahkan jika aturan sudah benar (sebagaimana
ditentukan oleh ahli jantung setelah pemeriksaan lebih dalam), atau seperti yang
ditunjukkan oleh data miner yang akan melllakukan baik pada data yang tak
terlihat baru, yang dikenal sebagai data uji atau testing data.
Masuk ke dalam persyaratan kedua, model yang dihasilkan harus valid. Jika
di dalam contoh semua aturan yang dihasilkan sudah diketahui ahli jantung,
aturan ini akan dianggap sepele dan tidak menarik, meskipun generasi yang sudah
terkenal aturan memvalidasi model dihasilkan metodologi DM. namun, dalam
kasus terakhir, hasil proyek akan dianggap gagal oleh ahli jantung. Jadi sampailah
pada persyaratan ketiga terkait dengan masuk akal, yaitu bahwa pengetahuan
harus ditemukan tidak dalam hal rules produksi dengan berbagai jenis model data,
yang dimaksud jaringan syaraf tiruan. Dalam hal ini, pengetahuan baru mungkin
atau mingkin tidak diterima oleh ahli jantung, karena jaringan saraf tiruan adalah
II-10
sebuah “kotak hitam” model yang secara umum tidap dapat dipahami oleh
manusia. [5]
2.5.1
Classification
Klasifikasi adalah data mining yang berfungsi untuk memberikan item
dalam koleksi kategori target atau kelas. Tujuan klasifikasi untuk secara akurat
memprediksi kelas target untuk setiap kasus dalam data. Sebagai contoh, sebuah
model klasifikasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelamar pinjaman
rendah, sedang atau resiko kredit yang tinggi. Sebuah tugas klasifikasi dimulai
dengan kumpulan data dimana label kelas yang diketahui. Sebagai contoh, sebuah
model klasifikasi yang memprediksi risiko kredit dapat dikembangkan
berdasarkan data yang diamati bagi pelamar yang akan melakukan pinjaman
selama periode waktu yang panjang. Selain rating kredit sejarah, data mungkin
melacak riwayat pekerjaan, kepemilikan rumah atau sewa, masa tinggal, jumlah
dan jenis investasi, dan sebagainya. Peringkat kredit akan menjadi target, atribut
lainnya akan menjadi prediktor, dan data untuk setiap nasabah akan merupakan
suatu kasus.
Sebuah model prediktif dengan target numerik menggunakan algoritma
regresi, bukan algoritma klasifikasi. Jenis paling sederhana dari masalah
klasifikasi adalah klasifikasi biner. Dalam klasifikasi biner, atribut target hanya
memiliki dua kemungkinan nilai: misalnya, kredit rating tinggi atau rating kredit
yang rendah. Target Multiclass memiliki lebih dari dua nilai: misalnya, rendah,
peringkat kredit menengah, tinggi, atau tidak dikenal. Dalam model proses
membangun (pelatihan), algoritma klasifikasi menemukan hubungan antara nilai
prediktor dan nilai-nilai target. Algoritma klasifikasi yang berbeda menggunakan
teknik yang berbeda untuk menemukan hubungan. Hubungan ini dirangkum
dalam sebuah model yang kemudian dapat diterapkan pada satu set data yang
berbeda di mana tugas kelas tidak diketahui.
Klasifikasi model diuji dengan membandingkan nilai-nilai diprediksi nilai
target dikenal dalam satu set data uji. Data historis untuk proyek klasifikasi
biasanya dibagi menjadi dua data set: satu untuk membangun model, yang lain
II-11
untuk menguji model. Lihat "Pengujian Model Klasifikasi". Mencetak hasil model
klasifikasi dalam tugas-tugas kelas dan probabilitas untuk setiap kasus. Sebagai
contoh, sebuah model yang mengklasifikasikan pelanggan sebagai rendah,
sedang, atau nilai tinggi juga akan memprediksi probabilitas dari setiap klasifikasi
untuk setiap pelanggan. Klasifikasi memiliki banyak aplikasi dalam segmentasi
pelanggan, pemodelan bisnis, pemasaran, analisis kredit, dan pemodelan respon
biomedis dan obat.
2.5.2
Naïve Bayes Classifier
Algoritma
naïve
bayes
adalah
algoritma
pengklasifikasian
yang
menggunakan teorema bayes sebagai dasarnya. Algoritma ini termasuk dalam
kategori classical technique. Algoritma ini memprediksi nilai suatu dependent
variable
berdasarkan
independent-independent
variable
lain.
Salah
satu
keuntungan dari algoritma ini adalah kecepatannya. Algoritma ini merupakan
salah satu yang tercepat dibandingkan dengan algoritma-algoritma lain. Dengan
kecepatan tinggi, algoritma ini masih mampu menghasilkan prediksi yang tepat,
tidak kalah dibandingkan dengan algoritma lain.
Keuntungan lain dari algoritma ini adalah model prediksi yang dihasilkan
dapat langsung dicerna oleh end-user, tidak seperti misalnya neural network yang
membutuhkan translator nilai terlebih dahulu. Setidaknya ada dua kelemahan dari
algoritma ini, yaitu yang pertama adalah asumsi naïve yang dilakukan ini
menganggap bahwa atribut-atribut yang digunakan untuk membuat suatu model
prediksi bersifat independence satu sama lain. Hal ini sering kali berlawanan
dengan data di dunia nyata. Namun berdasarkan penelitian lebih lanjut oleh
Domingos dan Pazani (On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under
Zero One Loss) bahkan jika asumsi ini dilanggar di bawah zero one loss,
algoritma ini masih menampilkan performa yang baik, bahkan melebihi performa
beberapa algoritma lain yang lebih kompleks. Kelemahan kedua adalah atributatribut yang akan dibuat model hanya dapat menampung nilai diskrit (nominal).
Dengan kata lain, nilai continous (numeric) harus diubah dahulu menjadi nilai
diskrit.
II-12
Konsep dasar yang digunakan oleh Naïve Bayes adalah teorema Bayes,
yaitu melakukan klasifikasi dengan melakukan perhitungan nilai probabilitas
p(C=ci|D=dj), yaitu probabilitas kategori ci jika diketahui attribute dj klasifikasi
dilakukan untuk menentukan kategori c ε C dari suatu attribute d ε D dimana C =
{c1,c2,c3,…,ci} dan D = {d1, d2,d3,…,di}. Penentuan dari kategori sebuah attribute
dilakukan dengan mencari nilai maksimum dari p(C=ci|D=dj) pada P={
p(C=ci|D=dj) | c ε C
dan d ε D }[7]. Nilai probabilitas p(C=ci|D=dj) dapat
dihitung dengan persamaan :
2.5.3
K-Nearest Neighbor VS Naïve Bayes
Dari setiap metode tentunya memiliki sebuah kekurangan maupun kelebihan
tergantung pada penerapan metode dengan studi kasus yang diimplementasikan.
Terkadang sebuah metode tidak cocok dengan studi kasus yang akan digunakan.
Namun pada data miner tentunya akan mencari metode yang lebih efektif untuk
menghasilkan beberapa informasi yang cepat dan akurat. Terkadang sebuah
aplikasi dibutuhkan waktu yang cepat untuk mendapatkan sebuah informasi,
namun dibalik dari informasi yang didapat tentunya harus memikirkan apakan
informasi yang didapatkan tersebut memiliki keakurasian yang akurat.
Ada beberapa penelitian yang telah melakukan sebuah testing dari kedua
metode k-nearest neighbor dan Naïve Bayes. Hasil dari penelitian tersebut
diantaranya :
1.
Dibandingkan dengan metode k-NN, Naïve Bayes memiliki tingkat
akurasi yang lebih tinggi dan membutuhkan running time yang lebih
sedikit.[9]
2.
Hasil inferensi Bayesian sangat bergantung pada probabilitas sebelumnya
yang harus tersedia untuk menerapkan metode langsung, karena teorema
Bayes menyediakan cara berprinsip untuk menghitung probabilitas
II-13
posterior dari masing-masing hipotesis diberikan data pelatihan (data
training). Data Miner dapat menggunakannya sebagai dasar untuk belajar
algoritma sederhana yang menghitung probabilitas untuk hipotesis
masing-masing kemudian output yang paling memungkinkan.[4]
3.
Metode K-NN disebut sebagai metode lazy karena metode tersebut
menunda proses sampai contoh baru yang telah diklasifikasikan. Sehingga
mengakibatkan running time yang cukup tinggi.[4]
4.
Di dalam k-nearest neighbor, pemilihan k terkadang rumit dan aplikasi
tergantung untuk menyederhanakan masalah yang diselesaikan.[4]
Dari hasil kesimpulan diatas untuk metode yang digunakan pada studi kasus
ini adalah Naïve Bayes, dikarenakan aplikasi yang dibuat berbasis web yang
membutuhkan proses yang cepat dan keakurasian yang cukup akurat.
2.6
Tes, Pengukuran dan Evaluasi dalam Cabang Olahraga
Tes, Pengukuran, dan Evaluasi merupakan bagian yang tak terpisahkan
dalam
berbagai kegiatan manusia, demikian pula halnya
dalam kegiatan
pengajaran dan pelatihan olahraga. Karena dengan melaksanakan ketiga hal
tersebut kita dapat mengetahui perkembangan dan kekurangan, sehingga akhirnya
dapat membuat suatu keputusan yang tepat. Pengajaran dan pelatihan olahraga
merupakan sebuah proses yang dinamis, pengajar/pelatih dan pembina
menghadapi berbagai permasalahan yang membutuhkan pemecahan. Semakin
teliti informasi yang diperoleh (melalui tes dan pengukuran) akan semakin baik
keputusan yang diambil.
Tes merupakan suatu alat ukur atau instrumen yang digunakan untuk
memperoleh informasi atau data tentang seseorang atau obyek tertentu. Data yang
diperoleh merupakan atribut atau sifat-sifat yang melekat pada individu atau
obyek bersangkutan. Sedangkan pengukuran yaitu proses pengumpulan data atau
informasi
tentang
individu
maupun
obyek
tertentu,
yaitu
mulai
dari
mempersiapkan alat ukur yang digunakan sampai diperolehnya hasil. Tahap
selanjutnya merupakan evaluasi yang memiliki arti proses pemberi makna atau
kelayakan data yang terhimpun. Hasilnya bersifat kualitatif, karena dalam proses
II-14
pemberian makna terhadap data hasil pengukuran berdasarkan kriteria atau
pembanding. [10]
2.6.1
Pengukuran Unsur-Unsur Gerak dalam Olahraga
Didalam pengukuran pada sebuah olahraga tentunya sangat diperlukan
untuk menentukan kualitas dari setiap individu dalam mengenai kemampuannya
masing-masing. data yang dihimpun pada pengukuran ini dapat digunakan
berbagai tujuan diantaranya untuk mengetahui kemampuan sampai dengan
perkembangan kemampuan setiap individu. Pada pengukuran unsur-unsur gerak
dalam olahraga dibagi menjadi 6 bagian yaitu : Strength, stamina, speed, power,
flexibility, agility.
2.6.2
Strength
Kekuatan fisik seseorang ditentukan oleh dua faktor, luas penampang serat
otot yang direkrut untuk menghasilkan kekuatan dan intensitas rekruitmen.
Individu dengan proporsi yang tinggi dari tipe serat otot kedutan lambat akan
relatif lebih lemah dari individu yang sama dengan proporsi yang tinggi dari tipe
serat berkedut cepat, tapi akan memiliki kapasitas yang melekat lebih besar untuk
daya tahan fisik.
Untuk mendapatkan nilai kemampuan dari attribute strength terlebih dahulu
dilakukan test berupa balke test, sit up dan push up. Test yang pertama yaitu balke
test, balke test merupakan test lari dengan waktu yang disediakan 15 menit dan
pelari mampu menempuh jarak jangkauan yang dilakukan. Berikut rules poin
untuk balke test.
Tabel 2.1
Poin balke test
II-15
Test berikutnya yaitu sit up test. Sit up adalah latihan kekuatan perut yang
dilakukan dengan tujuan memperkuat fleksor pinggul dan otot perut. Tes ini
bertujuan untuk mengukur kekuatan perut dan sebagian dari komponen tes yang
akan menghasilkan nilai strength. Berikut rules poin dari sit up test.
Tabel 2.2
Poin sit up test
Setelah melakukan ke-2 tes sebelumnya, maka test yang terakhir yaitu push
up test. Push up adalah latihan dasar untuk mengkuatkan otot dada, trisep dan
anterior deltoids dengan manfaat tambahan untuk sisa deltoids, serratus anterior,
coracobrachialis dan bagian tengan tubuh secara keseluruhan. Tes ini dilakukan
selama 60 detik untuk menghitung berapa banyak gerakan push up yang telah
dilakukan. Berikut adalah rules poin untuk push up test.
Tabel 2.3
2.6.3
Poin push up test
Stamina
Stamina dapat digambarkan sebagai fisik maupun sifat mental. Stamina fisik
dianggap sebagai salah satu komponen kebuagaran yang digunakan untuk
mengevaluasi tingkat kesehatan dan kebugaran. Komponen ini diidentifikasi
dengan beberapa istilah, diantaranya stamina fisik atau daya tahan kardiovaskular.
II-16
Stamina atau daya tahan merupakan komponen kunci dalam mencapai tingkat
kebugaran yang lebih baik dan mengurangi resiko masalah jantung.
Untuk mendapatkan nilai dari atribut stamina ini diperlukan sebuah tes yang
bernama lari 300 meter. Maksud dari tes ini yaitu, menghitung waktu tempuh
selama lari dengan jarak 300 meter. Adapun rules poin untuk mendapatkan nilai
dari attribute stamina, sebagai berikut.
Tabel 2.4
2.6.4
Poin run 300 meter test
Speed (Kecepatan)
Attribut speed atau kecepatan merupakan salah satu kemampuan seorang
atlet yang berkaitan dengan kemampuan kecepatan berlari. Namun pada attribut
ini terdapat sebuah tes yang akan mengukur nilai dari kemampuan kecepatan yang
dimiliki oleh atlet. Tes tersebut bernama tes lari 300 meter. Tes ini bermaksud
untuk mencatat lamanya waktu pada saat atlet melakukan lari sejauh 30 meter.
Berikut adalah rules poin dari tes lari 30 meter.
Tabel 2.5
2.6.5
Poin run 30 meter test
Flexibility
Flexibility mengacu pada absolute rentang pergerakan dalam sendi atau
serangkaian sendi dan panjang otot yang melintasi sendi. Flexibility adalah
variable antara individu terutama dalam hal perbedaan panjang otot multi-sendi
otot. Flexibility dalam beberapa sendi dapat ditingkatkan ke tingkat tertentu oleh
II-17
latihan dengan peregangan komponen latihan umum untuk memelihara atau
meningkatkan Flexibility.
Untuk mendapatkan atribut Flexibility harus dilakukan terlebih dahulu
sebuah tes yang bernama sit and reach test. Tes ini dirancang untuk mengukur
fleksibilitas paha belakang dan punggung bawah. Duduk dan uji jangkauan telah
lama digunakan sebagai ujian untuk mewakili Flexibility seseorang, meskipun
Flexibility yang sebenarnya mungkin berbeda di seluruh tubuh. Pada tes ini
terdapat rules poin yang diutarakan pada tabel dibawah ini.
Tabel 2.6
2.6.6
Poin sit and reach test
Agility
Kelincahan fisik atau agility adalah kemampuan untuk mengubah tubuh
posisi efisien dan membutuhkan koordinasi motorik keterampilan gerakan
terisolasi menggunakan kombinasi keseimbangan, koordinasi, kecepatan, reflex,
kekuatan, daya tahan dan stamina. Dalam olahraga ketangkasan dijelaskan dalam
hal respon terhadap pemain lawan, bergerak sasaran seperti yang terlihat dalam
olahraga lapangan. Sheppard dan Young (2006) mendefinisikan kelincahan
sebagai sebuah gerakan tubuh yang cepat keseluruhan dengan perubahan
kecepatan atau arah dalam menanggapi stimulus.
Pada attribute ini terdapat sebuah tes untuk mendapatkan nilai dari
kemampuan agility atau kelincahan fisik ini. Tes yang dimaksud adalah shuttle
run 3x3 meter, tes ini merupakan latihan sederhana yang akan membantu anda
mengembangkan kelincahan, kecepatan dan kekuatan jantung. Tes ini adalah
latihan yang serbaguna yang menekankan perubahan arah dan percepatan
merupakan tambahan yang bagus untuk setiap rencana latihan jangka pendek atau
jangka panjang. Berikut adalah rules poin dari shuttle run test.
II-18
Tabel 2.7
2.6.7
Poin shuttle run test
Passing
Passing adalah teknik dasar dalam olahraga sepak bola. Passing terdiri dari
pengumpanan bola dari satu pemain lain dari tim yang sama. Tuuan dari passing
sendiri adalah untuk menjaga posisi bola oleh maneuver di tanah antara pemain
yang berbeda. Hal ini membawa keuntungan dalam kepemilikian tim bola, tanpa
memberikan oposisi kesempatan untuk menyerang. Pada attribute passing ini
dapat dinilai dengan melakukan sebuah tes. Tes yang dimaksud adalah tes
kecepatan passing jarak 3 m (30 detik). Tes ini memiliki tujuan dimana atlet sepak
bola melakukan passing selama 30 detik, setelah waktu berlalu dalam 30 detik
maka dihitung jumlah passing yang dilakukan atlet tersebut. Setelah mendapatkan
jumlahnya, maka dapat dimasukan ke dalam rules poin tes kecepatan passing
jarak 3 m (30 detik) pada tabel dibawah ini.
Tabel 2.8
Poin passing speed test
Adapun tes untuk menentukan attribute passing ini, dimana tes ini
dikomulatifkan dengan tes sebelumnya. Berikut adalah poin untuk tes Passing
Accuracy (successfully target).
II-19
Tabel 2.9
2.6.8
Poin passing accuracy test
Dribbling
Dalam olahraga sepak bola, dribbling mengacu pada manuver bola melewati
defender atau pemain belakang dengan keterampilan membawa bola dengan kaki.
Tujuan dari tindakan ini adalah untuk membawa bola melewati pemain lawan
secara sah dan menciptakan peluang untuk mencetak gol ke gawang lawan. Pada
tes Running with ball (30 m) bermaksud menggiring bola sampai jangkauan
jaraknya 30 meter. Setelah atlet sampai ke jarak 30 meter, maka dihitung lamanya
waktu ketika finish. Berikut adalah rules poin untuk tes Running with ball (30 m).
Tabel 2.10
2.6.9
Poin running with ball test
Shooting
Di dalam sepak bola, menembak atau shooting adalah sebuah teknik utama
dalam pemain yang berposisi sebagai penyerang depan atau striker. Tujuan dari
teknik ini adalah mengantarkan bola melewati garis gawang lawan, meskipun
beberapa tembakan dapat dilakukan untuk memenangkan sudut atau memaksa
kipper untuk membelokkan bola ke rekan satu timnya.
Pada hal ini terdapat sebuah penilaian untuk mendapatkan nilai dari attribute
shooting yaitu melakukan tes Shoot ball (20 s, 18 meter). Maksud dari tes ini
II-20
adalah ketika seorang pemain melakukan tembakan pada jarak 18 meter dari
target dan dihitung selama 20 detik maka banyak tembakan yang mengena target
akan dijumlahkan. Berikut adalah poin tes Shoot ball (20 s, 18 meter).
Tabel 2.11
Poin shoot ball test
2.6.10 Power
Atribut power dalam olah raga sepak bola memiliki arti yang berbeda,
namun tujuan dari atribut ini untuk mendukung dalam permain ini sangat besar
dimana setiap pemain sepak bola harus memiliki power yang besar apabila
menginginkan pertahanan tubuhnya lebih kuat. Untuk mendapatkan atribut ini
dapat melakukan tes latihan yang dinamakan vertical jump test. pada tes ini
pemain diwajibkan untuk melakukan lompatan selama 25 detik dan dihitung
jumlah lompatan pemain sehingga dapat dilihat nominal poin yang terdapat pada
tabel 2.12.
Tabel 2.12
2.7
Poin vertical jump test
Football Manager 2012
Football Manager 2012 adalah sebuah perangkat lunak terbaru dari seri
manajemen Sport Interactive sepak bola. Perangkat lunak ini berupaya untuk terus
membuat simulasi sepak bola hingga sampai simulasi yang dibuat mendekati
sepak bola nyata. Football Manager 2012 memungkinkan user untuk mengambil
II-21
alih klub manapun di lebih dari 50 negara di seluruh dunia, termasuk semua liga
terbesar di seluruh Eropa. User berada di kursi panas (Manager), yang berarti user
memutuskan siapa yang bermain dan yang duduk di bangku cadangan, selain itu
pun user dapat mengontrol strategi, tim pembicaraan, pergantian pemain dan
instruksi-instruksi.[6]
2.8
Website
Terminologi website adalah kumpulan dari halaman – halaman situs yang
biasanya terangkum dalam sebuah domain atau subdomain yang tempatnya
berada di dalam World Wide Web ( WWW ) di internet. Sebuah web page adalah
dokumen yang ditulis dalam format Hyper Text Markup Language (HTML) yang
hampir selalu diakses melalui HTTP, yaitu protocol yang menyampaikan
informasi dari server website untuk ditampilkan kepada para pemakai melalui web
browser. Semua publikasi dari website – website tersebut dapat membentuk
sebuah jaringan.
Website atau situs dapat juga diartikan sebagai kumpulan halaman yang
menampilkan informasi data teks, data gambar diam atau gerak, data animasi,
suara, video atau gabungan dari semuanya, baik yang bersifat statis maupun
dinamis yang membentuk satu rangkaian bangunan yang saling terkait dimana
masing - masing dihubungkan dengan jaringan – jaringan halaman ( hyperlink ).
Bersifat statis apabila isi informasi website tetap, jarang berubah, dan isi
informasinya searah hanya dari pemilik website. Bersifat dinamis apabila isi
informasi website selalu berubah – ubah dan isi informasinya interaktif dua arah
berasal dari pemilik serta pengguna website. Contoh website statis adalah berisi
profil perusahaan, sedangkan website dinamis adalah seperti friendster, Multiply,
dll. Perkembangannya website statis hanya bisa diupdate oleh pemiliknya saja,
sedangkan website dinamis bisa dupdate oleh pengguna maupun pemilik.
2.8.1
Sejarah Web
Sejarah web dimulai pada bulan maret 1989 ketika Tim Berner-Lee yang
bekerja di Laboratorium Fisika Partikel Eropa atau yang dikenal dengan nama
II-22
CERN (Consei European pour la Recherce Nuclaire) yang berada di Genewa,
swiss, mengajukan protokol (suatu tatacara untuk berkomunikasi) system
distribusi informasi internet yang digunakan untuk berbagai informasi diantara
fisikiawan.
Protocol inilah yang selanjutnya dikenal sebagai protocol World Wide Web
dan dikembangkan oleh World Wide Web Consortium (W3C). sebagaimana
diketahui,
W3C
adalah
konsorsium
dari
sejumlah
organisasi
yang
berkempentingan dalam pengembangan berbagai standar yang berkaitan dengan
web.
2.8.2
Aplikasi Web
Pada awalnya aplikasi web dibangun hanya dengan menggunakan bahasa
yang disebut HTML (HyperText Markup Language) dan protocol yang digunakan
dinamakan HTTP (Hypertext Transfer Protokol). Pada perkembangan berikutnya ,
sejumlah skrip dan objek dikembangkan untuk memperluas kemampuan HTML.
Pada saat ini, banyak skrip seperti itu antara lain yaitu PHP da ASP, sedangkan
contoh yang berupa objek antara lain adalah applet(java).
Aplikasi web sendiri dapat dibagi menjadi :
Web Statis
Web Dinamis
Web statis dibentuk dengan menggunakan HTML saja. Kekurangan aplikasi
seperti ini terletak pada keharusan untuk memelihara program secara terus
menerus untuk mengikuti ssetiap perubahan yang terjadi. Kelemahan ini diatasi
dengan model aplikasi web dinamis.
Dengan memperluas kemampuan HTML, yakni dengan menggunakan
perangkat lunak tambahan, perubahan informasi dalam halaman-halaman Web
dapat ditangani melalui perubahan data, bukan melalui perubahan program.
Sebagai implementasinya, aplikasi web dapat dikoneksikan ke basis data. Dengan
demikian perubahan informasi dapat dilakukan oleh operator atau yang
bertanggungjawab terhadap kemutakhiran data, dan tidak menjadi tanggung jawab
pemrogram atau web master.
II-23
Pengertian web yang dinamis juga terkadang diartikan sebagai halaman
yang dilengkapi dengan animasi gambar, selain dapat berinteraksi dengan basis
data.
Arsitektur aplikasi web :
Klien berinteraksi dengan web server, secara internal web server tadi akan
berkomunikasi dengan middleware dan middleware inilah yang akan berhubungan
dengan basis data (data base).
Web server adalah server yang melayani permintaan klien terhadap halaman
web. Apache , IIS (Internet Information Server), dan Xitami merupakan contoh
perangkat lunak web server.
Middleware adalah perangkat lunak yang bekerja sama dengan web server
dan berfungsi menerjemahkan kode-kode tertentu, menjalankan kode-kode
tersebut, dan memungkinkan berinteraksi dengan basis data . PHP, ASP, dan Perl
adalah beberapa contoh middleware.
Browser atau web browser adalah perangkat lunak di sisi klien yang
digunakan untuk mengakses informasi web. Internet explorer, Netscape, dan
Monzila merupakan contoh browser.
Prinsip kerja pengaksesan dokumen web yang berbasis HTML adalah
seperti berikut:
1.
Browser meminta sebuah halaman ke suatu situs web melalui protocol
HTTP.
2.
Permintaan diterima oleh web server.
3.
Web server segera mengirimkan dokumen HTML yang diminta ke klien.
4.
Browser pada klien segera menampilkan dokumen yang diterima
berdasarkan kode-kode pemformat yang terdapat pada dokumen HTML.
Dengan menggunakan pendekatan web dinamis dimungkinkan untuk
membentuk aplikasi berbasis web (web-based application). Sebagai contoh,
system informasi akademis berbasis web memungkinkan seseorang mahasiswa
melihat informasi nilai dari matakuliah-matakuliah yang sudah diambilnya dari
II-24
luar kampus (dimana saja). Selain itu, pada masa semerter baru, mahasiswa dapat
memasukkan data krs (kartu rencana studi) melalui internet.
2.9
PHP
PHP adalah kependekan dari Hypertext Preprocessor atau Profesional
Homepage, yaitu sebuah bahasa scripting yang dieksekusi di sisi server (Serverside Scripting Language). Fungsinya adalah membuat sebuah web yang interaktif
dan dinamis. PHP dibuat pertama kali pada tahun 1995 oleh Rasmus Lerdorf,
seorang software engineer anggota tim pengembangan web server Apache. Pada
tahun 1996 Rasmos menulis kode script Perl untuk diterapkan pada hal yang lebih
komplek dengan bahasa pemrograman C.
Keunggulannya dari sifatnya yang server-side tersebut antara lain :
Tidak diperlukan kompatibilitas browser atau harus menggunakan
browser tertentu, karena server-lah yang akan mengerjakan skrip
PHP. Hasil yang dikirimkan kembali ke browser apapun.
Dapat memanfaatkan sumber-sumber aplikasi yang dimiliki oleh
server, misalnya koneksi ke database.
Skrip tidak dapat “diintip” dengan menggunakan fasilitas view
HTML source.
Sebagai contoh, perhatikan skrip PHP sederhana berikut ini:
Contoh :
Skrip PHP </TITLE>
<?
Echo ”<H1> Hallo, saya skrip PHP</H1>”;
?>
Setelah skrip ini dikerjakan di server, server akan memberikan output
kepada browser sebagai berikut :
Contoh :
Skrip PHP </Title>
Hallo, saya skrip PHP </H1>
II-25
Output inilah yang dieksekusi oleh browser. Dengan output berupa tag-tag
HTML biasa, maka output tersebut pasti dapat dieksekusi oleh browser apapun.
Adapun kelebihan dari PHP yaitu dapat “melakukan” semua aplikasi program
CGI, seperti mengambil nilai form, menghasilkan halaman web yang dinamis,
mengirim dan menerima cookie. PHP juga dapat berkomunikasi dengan layananlayanan yang menggunakan protokol IMAP, SNMP, NNTP, POP3, HTTP, dan
lain-lain.
Namun tampaknya kelebihan PHP yang paling signifikan adalah
kemampuannya untuk melakukan koneksi dengan berbagai macam database. Saat
ini, database yang didukung PHP adalah : Adabas D, InterBase, PostgreSQL,
dBase, FrontBase, Solid, Empress, mSQL, Sybase, FilePro(read-only), Direct
MS-SQL, Velocis, IBM DB2, MySQL, Unix dbm, Informix, Semua database yang
mempunyai provider ODBC, Ingres, Oracle (OCI7 and OCI8).[8]
2.10 MYSQL
MySQL dikembangkan oleh sebuah perusahaan Swedia bernama MySQL
AB, yang pada saat itu bernama TcX Data Konsult AB, sejak sekitar 1994 – 1995.
MySQL versi 1.0 dirilis Mei 1996 secara terbatas kepada empat orang.Baru di
bulan Oktober versi 3.11.0 dilepas ke publik.Versi pertama ini hanya berjalan di
Linux dan Solaris serta sebagian besar masih belum terdokumentasi itu berangsurangsur diperbaiki dan ditambah fitur demi fiturnya.
Barulah di versi-versi akhir 3.22 – sepanjang 1998 – 1999 MySQL menjadi
semakin populer dan dilirik orang. Kalau di versi ini MySQL mulai diadopsi
banyak orang dan meningkat jumlah penggunanya, maka di versi 5.0.41-lah
terjadi banyak peningkatan dari sisi teknologi.[8]