1. PENDAHULUAN
1.5 Manfaat Penelitian
Sesuai dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian diatas, banyak manfaat yang dapat dipetik dalam skripsi ini, diantaranya yaitu :
1. Bagi Penulis
1) Menerapkan ilmu-ilmu yang sudah didapat saat perkuliahan.
2) Membandingkan teori yang telah didapat saat kuliah dengan masalah yang sebenarnya.
3) Mengamati teknik-teknik yang diterapkan dilapangan dalam bidang Teknik Informatika.
2. Bagi Universitas
1) Menguasai kemampuan mahasiswa dalam menerapkan ilmunya dan sebagai bahan evaluasi.
2) Menguasai kemampuan mahasiswa dalam menguasai materi pelajaran yang diperoleh selama bangku kuliah.
3) Memberikan gambaran tentang kesiapan mahasiswa dalam menghadapi dunia kerja.
6
3) Bagi User
Adapun manfaat dari aplikasi penjadwalan ini yaitu :
1) Penyusunan penjadwalan di Pesantren Minhajurrosyidin tingkat SMA menjadi terkomputerisasi.
2) Mempersingkat waktu dalam penyusunan jadwal.
3) Tingkat ketelitian penjadwalan yang tinggi.
4) Tidak adanya konflik/bentrok antar jadwal di Pesantren Minhajurrosyidin tingkat SMA.
5) Kedisiplinan para guru di Pesantren Minhajurrosyidin tingkat SMA.
1.6 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
1.6 1 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk pengumpulan data maupun informasi lainnya yang digunakan untuk pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Studi Kepustakaan (Library Research)
Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara menggunakan dan mempelajari buku-buku, internet, yang digunakan untuk landasan teori dan permasalahan dalam penelitian.
2. Studi Lapangan (Field Research)
Dalam studi lapangan, terdiri dari beberapa teknik yang dilakukan, yaitu sebagai berikut :
a. Wawancara (Interview)
Yaitu dengan cara tanya jawab secara langsung dengan pihak yang terkait mengenai hal yang berkaitan dengan penelitian dan perancangan sistem tersebut.
b. Kuesioner
Pengumpulan data dengan mengajukan pertanyaan tertulis kepada responden terkait dengan permasalahan yang diambil.
c. Observasi
Observasi merupakan pengumpulan data primer yang menggunakan pertanyaan lisan dan tertulis. Penelitian dengan pengumpulan data primer yang diperoleh secara langsung dari sumber aslinya. Data primer dikumpulkan untuk menjawab pertanyaan peneliti.
1.6 2 Metode Perancangan Sistem
Pada perancangan sistem, tahapan-tahapan yang digunakan peneliti adalah sebagai berikut :
1 Penilaian
Dalam tahap ini penulis mulai mengumpulkan data-data yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem aplikasi penjadwalan. Dan mengidentifikasikan masalah berdasarkan data dari wawancara, pengisian kuesioner dan observasi lapangan.
2 Perancangan
Setelah data-data tersebut dikumpulkan dan dipelajari, maka selanjutnya mencari dan memutuskan masalah-masalah yang akan dipecahkan, dimana masalah yang dihadapi adalah pembuatan jadwal pada pesantren minhajurosyidin.
3 Desain
Setelah membaca dan mempelajari masalah dalam pembuatan jadwal, maka diberikan analisa-analisa, sistem yang dipakai untuk pendekatan masalah yang ada, mengapa digunakan algoritma genetika untuk pengembangan aplikasi. Selanjutnya pembuatan desain program perangkat lunak.
8
4 Pengujian
Pada tahap ini pengujian terdapat dua fase, yaitu fase kontruksi dan fase implementasi. Dimana fase kontruksi adalah fase pembuatan kode program. Dan fase implementasi adalah fase pengujian sistem yang dibuat, dimana tahap ini dilakukan guna meminimalisir kesalahan (error) dan memastikan keluaran (output) yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
5 Pemeliharaan Sistem
Pada tahap ini peneliti dapat mengulangi proses pengembangan tetapi tidak untuk membuat perangkat lunak baru.
1.7 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan disusun dalam lima bab, dimana masing-masing bab saling terhubung. Adapun penulisan membagi skripsi ini menjadi beberapa bab yang secara singkat dapat dijelaskan sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Dalam bab ini membahas mengenai latar belakang penulisan, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat, metode dan sistematika penulisan yang merupakan gambaran menyeluruh dari penulisan skripsi ini.
BAB II LANDASAN TEORI
Dalam bab ini membahas mengenai berbagai teori yang mendasari analisis permasalahan yang berhubungan dengan pembahasan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi pembahasan atau pemaparan metode yang penulis pakai dalam pencarian data maupun perancangan sistem yang dilakukan pada penelitian.
BAB IV ANALISIS, PERANCANGAN SISTEM, IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini membahas mengenai hasil dari analisa, perancangan, implementasi dan pengujian sistem selama penelitian ini berlangsung.
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini membahas mengenai hasil dan pembahasan rancangan pembuatan aplikasi penjadwalan dengan menggunakan algoritma genetika dan rancangan tampilan aplikasinya.
BAB VI PENUTUP
Pada bab ini kesimpulan dari hasil pembahasan seluruh bab serta saran-saran yang kiranya dapat diperhatikan serta dipertimbangkan untuk pengembangan sistem dimasa mendatang.
10 BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Dalam melakukan penelitian ini penulis mengambil referensi dari beberapa jurnal dan buku diantaranya sebegai berikut :
1. Perbandingan Algoritma genetika dan Tabu Search untuk penyelesaian TSP (Traveling Salesman Problem).
Pada penelitian yang dibuat oleh Raymond Suwandi Jurusan Teknik Informatika dipublikasikan pada tahun 2012. Peneliti membandingkan antara 2 metode yang mana untuk menyelesaikan masalah Traveling Salesman Problem. Oleh karena itu peneliti membandingkan kedua metode tersebut dengan perhitungan yang berbeda, dengan menghasilkan kesimpulan bahwa algortima genetika dapat memberikan solusi yang optimal untuk penyelesaian masalah TSP.
2. Optimalisasi penempatan dosen pembimbing dan penjadwalan seminar menggunakan Algoritma Genetika.
Pada tugas akhir ini ditulis oleh Nendi Purwana, Esmeralda Djamal, Faiza Renaldi Jurusan InFormatika dipublikasikan pada tahun 2016 dengan menghasilkan kesimpulan bahwa konsep algoritma yang diterapkan dapat memberikan solusi yang optimal dengan keakuratan aplikasi sebesar 75%.
3. Implementasi Algoritma Genetika pada sistem penjadwalan mata kuliah.
Jurnal ISSN yang dibuat oleh Jasman Pardede dan Asep Nana Hermana Jurusan Teknik Informatika dipublikasikan pada tahun 2014. Peneliti mengimplementasikan algoritma genetika pada penjadwalan mata kuliah, dengan menghasilkan jadwal tidak ada yang bentrok dengan nilai fitness 0, jika parameter genetika terhadap populasi besar. Namun jika generasi yang besar tetapi jumlah populasi yang sedikit lebih cenderung akan menghasilkan jadwal perkuliahan yang masih terdapat jadwal kuliah yang bentrok.
4. Optimasi Penjadwalan Proyek Menggunakan Metode Algoritma Genetika.
Jurnal ISSN yang dibuat oleh Khairil Juhdi Siregar, Wiwik Anggraeni dan Amalia Utamima Jurusan Teknik Informatika dipublikasikan pada tahun 2014.
Peneliti menggunakan optimasi untuk penjadwalan proyek dengan metode algoritma genetika dan menghasilkan penjadwalan proyek dengan durasi yang valid yaitu selama 38 minggu, dibuktikan dengan membandingkan dari metode PERT.
2.2 Landasan Teori
Berikut adalah beberapa landasan teori yang digunakan dalam penelitian ini :
2.2.1 Implementasi
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia Implementasi adalah sebuah aktivitas pelaksanaan atau penerapan suatu sistem. Implementasi bukan sekedar aktivitas, tetapi suatu kegiatan yang terencana dan untuk mencapai tujuan kegiatan.
Dalam pendekatan implementasi terdapat beberapa hal-hal yang perlu diperhatikan:
12
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta a) Pengumpulan data dan analisis bersifat objektif atau tidak biasa. Dalam pendekatan ilmiah, analisis dilakukan setelah memperoleh data secara objektif. Dengan demikian, diharapkan dapat diperoleh informasi tentang kepastian dalam pelaksanaan sesuatu kebijakan yang siap diimplementasikan.
b) Pengumpulan data secara terarah. Untuk kepentingan implementasi kebijakan dibutuhkan data yang akurat dan terarah agar setiap produk kebijakan dapat diimplementasikan sesuai dengan substansi dari produk kebijakan tersebut.
c) Penggunaan ukuran atau kriteria yang relevan.
d) Rumusan kebijakan yang jelas.
2.2.2 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan atau Artifical Intelligence (AI) merupakan salah satu ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat komputer melakukan suatu pekerjaan pada suatu kejadian/peristiwa dengan baik seperti manusia yang memperhatikan dengan pengautomatisasi tingkah laku cerdas. Atau suatu proses di mana peralatan mekanik dapat melaksanakan kejadian-kejadian dengan menggunakan pemikiran atau kecerdasan seperti manusia. Agar mesin bisa cerdas atau bertindak seperti dan sebaik manusia maka harus diberi bekal pengetahuan dan mempunyai kemampuan untuk menalar. Beberapa macam bidang yang menggunakan kecerdasan buatan antara lain sistem pakar, permainan komputer (games), logika Fuzzy, jaringan syaraf tiruan dan robotika.
2.2.3 Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah suatu algoritma pencarian yang meniru mekanisme dari genetika alam. Algoritma genetika dikenal sejak 1960-an dan sudah banyak dipakai pada aplikasi bisnis, teknik maupun pada bidang keilmuan.
Algoritma ini ditemukan di Universitas Michigan, Amerika Serikat oleh John Holland dan dipopulerkan oleh salah satu muridnya, David Goldberg. Goldberg
mendefinisikan algoritma genetika ini sebagai metode algoritma pencarian berdasarkan pada mekanisme evolusi alam (Adriana: 2015).
Sebelum algoritma dijalankan, masalah yang akan dioptimalkan itu harus dinyatakan dalam sebuah fungsi fitness. Pendekatan yang diambil oleh algoritma ini adalah menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan untuk mendapatkan generasi solusi terbaik berikutnya yaitu pada suatu kondisi yang memaksimalkan kecocokannya atau lazim disebut fitness. Jika nilai fitness semakin besar, maka sistem yang dihasilkan semakin baik. Pada awalnya semua nilai fitness kemungkinan sangat kecil karena algoritma ini menghasilkannya secara acak, namun sebagian akan lebih tinggi dari yang lain.
Kromosom dengan nilai fitness yang tinggi akan memberikan probabilitas yang tinggi untuk bereproduksi pada generasi selanjutnya. Untuk setiap generasi pada proses evolusi, fungsi fitness yang mensimulasikan seleksi alam, akan menekan populasi ke arah fitness yang meningkat (Setyadi: 2015).
Didalam bukunya “Algoritma Genetika dan Penerapannya” (Lado: 2015).
Beberapa definisi penting yang perlu diperhatikan untuk membangun penyelesaian permasalahan dengan algoritma genetika adalah sebagai berikut :
a. Genotype (Gen), sebuah nilai yang menyatakan satuan dasar yang membentuk suatu arti tertentu dalam satu kesatuan gen yang dinamakan kromosom. Dalam algoritma genetika, gen ini bisa berupa nilai biner, float, integer maupun karakter, atau kombinatorial.
b. Allele, nilai dari gen.
c. Kromosom, gabungan gen-gen yang membentuk nilai tertentu.
d. Individu, menyatakan satu nilai atau keadaan yang menyatakan salah satu solusi yang mungkin dari permasalahan yang diangkat.
e. Populasi, merupakan sekumpulan individu yang akan diproses bersama dalam satu siklus proses evolusi.
f. Generasi, menyatakan satu siklus proses evolusi atau satu iterasi di dalam algoritma genetika.
14
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Untuk menggunakan algoritma genetika, solusi permasalahan direpresentasikan sebagai kromosom. Tiga aspek yang penting untuk penggunaan algoritma genetika.
1. Definisi fungsi fitness.
2. Definisi dan implementasi representasi genetika.
3. Definisi dan implementasi operasi genetika
Gambar 2. 1 Alur Kerja Algoritma Genetika
Pada dasarnya proses algoritma genetika terdiri dari tahapan-tahapan yang akan dijelaskan sebagai berikut.
a. Encoding
Tahap awal dalam proses algoritma genetika adalah proses pengkodean gen dalam suatu kromosom. Jenis-jenis Encoding, yaitu binary Encoding, real-number Encoding, integer atau interal permutation Encoding, general data structure Encoding.
b. Pembangkitan Populasi Awal
Langkah berikutnya adalah membentuk sebuah populasi untuk sejumlah gen. Populasi adalah sekumpulan individu yang akan digunakan dalam setiap proses regenerasi dimana masing-masing individu terdiri dari beberapa gen. Untuk itu diperlukan suatu populasi awal yang digunakan untuk proses penentuan individu terbaik. Solusi atau individu terbaik dari populasi awal akan dipertahankan sedangkan individu-individu yang lain akan diubah menjadi variasi lainnya untuk memperoleh kemungkinan solusi yang lebih baik dari pada solusi sebelumnya.
c. Evaluasi Nilai Fitness
Pada setiap populasi baru yang terbentuk baik dari populasi awal maupun dari proses regenerasi akan dihitung nilai fitness cost dari setiap individu dalam populasi. Fitness cost merupakan nilai kualitas dari suatu individu.
d. Seleksi
Seleksi dilakukan dalam rangka untuk mendapatkan induk yang baik.
Seleksi bertujuan untuk memberikan kesempatan reproduksi yang lebih besar bagi anggota populasi yang paling baik. Karena induk yang baik akan menghasilkan keturunan yang baik. Semakin tinggi nilai fitness suatu individu maka akan semakin besar pula kemungkinannya untuk terpilih.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk memilih kromosom antara lain, yaitu :
• Roulette wheel selection
Istilah lainnya adalah stochastic sampling with replacement. Individu-individu dipetakan dalam suatu segmen garis secara berurutan sedemikian hingga tiap-tiap segmen individu memiliki ukuran yang sama dengan ukuran fitness nya. Sebuah bilangan acak dibangkitkan dan individu yang memiliki segmen dalam kawasan segmen dalam kawasan bilangan acak tersebut akan terseleksi. Proses ini berulang hingga didapatkan sejumlah individu yang diharapkan.
• TourNament selection
Ditetapkan suatu nilai tour untuk individu-individu yang dipilih secara acak dari suatu populasi. Individu-individu yang terbaik dalam kelompok ini akan diseleksi sebagai induk. Parameter yang digunakan adalah ukuran tour yang bernilai antara 2 sampai N (jumlah individu dalam populasi).
e. Persilangan (Crossover)
Crossover adalah operator dari algoritma genetika yang melibatkan dua induk yang membentuk individu baru. Operator Crossover ini bergantung pada representasi kromosom yang dilakukan. Berbagai model Crossover
16
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta sesuai dengan representasi adalah crossover satu titik, dua titik, dan order crossover.
f. Mutasi
Mutasi merupakan proses mengubah nilai dari satu atau beberapa gen dalam suatu kromosom. Mutasi ini berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat proses seleksi yang memungkinkan munculnya kembali gen yang tidak muncul pada inisialisasi populasi. Mutasi ditetapkan dengan probabilitas sangat kecil. Jika mutasi dilakukan terlalu sering, maka akan menghasilkan individu yang lemah karena konfigurasi bit pada kromosom yang unggul akan dirusak.
2.2.4 Penjadwalan
Pengertian jadwal menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia adalah pembagian waktu berdasarkan rencana pengaturan urutan kerja, daftar atau tabel kegiatan atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan yang terperinci. Sedangkan pengertian penyusunan jadwal atau penjadwalan adalah proses, cara, perbuatan menjadwalkan atau memasukkan ke dalam jadwal. Tujuan utama dari sebuah sekolah adalah terselenggaranya kegiatan belajar mengajar (KBM). Adapun beberapa komponen utama dari KBM adalah tersedianya guru pengajar, ruang kelas, siswa, materi pembelajaran, dan waktu KBM. Maka dari itu dalam menyelenggarakan KBM membutuhkan pengaturan komponen-komponen tersebut secara rinci yang disebut jadwal pelajaran.
Secara umum definisi penyusunan jadwal pelajaran sekolah adalah mengatur atau membagi komponen KBM sehingga dapat terlaksana proses KBM dengan baik. Penyusunan jadwal pelajaran sekolah dapat juga diartikan sebagai kegiatan mengalokasikan sejumlah mata pelajaran beserta guru pengajar ke sejumlah kelas yang tersedia dan sejumlah slot waktu disertai dengan constraint.
2.2.5 UML (Unified Modeling Language)
UML atau Unified Modeling Language adalah sebuah bahasa yang telah menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem piranti lunak (Mujilan: 2013). UML mendefinisikan notasi dan syntax/semantik. Notasi yang lengkap untuk membuat visualisasi model suatu sistem. Sistem berisi informasi dan fungsi, tetapi secara normal digunakan untuk memodelkan sistem komputer. Didalam pemodelan objek guna menyajikan sistem yang berorientasi pada objek pada orang lain, akan sangat sulit dilakukan jika pemodelan tersebut dilakukan dalam bentuk kode bahasa pemrograman.
Kesulitan yang muncul adalah timbulnya ketidak jelasan dan salah interpretasi di dalam pembacaan kode pemrograman untuk pemodelan objek tersebut. UML menyediakan macam-macam diagram untuk memodelkan aplikasi berorientasi objek, yaitu :
2.2.5.1 Activity Diagram
Pada dasarnya Activity diagram adalah suatu ilustrasi sederhana akan apa yang terjadi dalam aliran kerja, aktivitas apa yang dapat dilakukan secara paralel, dan apakah terdapat jalur alternatif dalam aliran kerja, yang mempunyai kegunaan behavior prosedural dan paralel (Mujilan: 2013).
Berikut adalah simbol-simbol dari Activity diagram, yaitu :
18
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tabel 2. 1 Simbol Activity Diagram
2.2.5.2 Class Diagram
Class diagram adalah suatu gambar dengan simpul-simpul (nodes) yang menunjukkan kelas-kelas gambaran asosiasi (asoociations), perumuman (generalizations), atau ketergantungan (dependencies) (Mujilan: 2013). Berikut adalah simbol-simbol dari Class diagram, yaitu :
Tabel 2. 2 Simbol Class Diagram
20
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2.2.5.3 Usecase Diagram
Usecase adalah teknik untuk menggambarkan kebutuhan fungsional dari sistem atau sebuah pola yang merepresentasikan langkah-langkah kedalam fungsi spesifik bisnis atau proses (Fowler: 2008). Berikut adalah simbol-simbol dari Usecase diagram, yaitu :
Tabel 2. 3 Simbol Usecase Diagram
2.2.5.4 Sequence Diagram
Sequence diagram secara khusus menjabarkan behavior sebuah skenario tunggal (Mujilan: 2013). Diagram tersebut menunjukkan sejumlah objek contoh dan pesan-pesan yang melewati objek-objek di dalam Usecase. Berikut adalah simbol-simbol dari diagram Sequence, yaitu :
Tabel 2. 4 Sequence Diagram
2.2.6 Waterfall
Waterfall merupakan model siklus hidup perangkat lunak yang paling awal digunakan secara luas (Gomaa: 2011). Bagian ini dimulai dengan gambaran dari model air terjun, kemudian menguraikan alternatif model siklus hidup perangkat lunak yang telah dikembangkan untuk mengatasi beberapa keterbatasan model Waterfall. Waterfall biasanya disebut siklus hidup klasik, menunjukkan sistematis, berurutan untuk pengembangan perangkat lunak yang dimulai dengan spesifikasi persyaratan pelanggan dan melalui perencanaan, pemodelan, konstruksi, dan
22
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta penyebaran, yang berpuncak pada dukungan yang berkelanjutan dari software (Pressman: 2010).
Gambar 2. 2 Model Linear Sequential/Waterfall
Tahapan-tahapan Waterfall model adalah sebagai berikut:
1. Perancangan Sistem (System Enginering)
Perancangan sistem sangat diperlukan, karena piranti lunak biasanya merupakan bagian dari suatu sistem yang lebih besar. Pembuatan sebuah piranti lunak dapat dimulai dengan melihat dan mencari apa yang dibutuhkan oleh sistem. Dari kebutuhan sistem tersebut akan diterapkan kedalam piranti lunak yang dibuat.
2. Analisa Kebutuhan Piranti Lunak (Software Requirement Analysis)
Merupakan proses pengumpulan kebutuhan piranti lunak. Untuk memahami dasar dari program yang akan dibuat, seorang analisis harus mengetahui ruang lingkup informasi, fungsi-fungsi yang dibutuhkan, kemampuan kinerja yang ingin dihasilkan dan perancangan antarmuka pemakai piranti lunak tersebut.
3. Perancangan (Design)
Perancangan piranti lunak merupakan proses bertahap yang memfokuskan pada empat bagian penting, yaitu: struktur data, arsitektur piranti lunak, detil prosedur, dan karakteristik antarmuka pemakai.
4. Pengkodean (Coding)
Pengkodean piranti lunak merupakan proses penulisan bahasa program agar piranti lunak tersebut dapat dijalankan oleh mesin.
5. Pengujian (Testing)
Proses ini akan menguji kode program yang telah dibuat dengan memfokuskan pada bagian dalam piranti lunak. Tujuannya untuk memastikan bahwa semua pernyataan telah diuji dan memastikan juga bahwa input yang digunakan akan menghasilkan output yang sesuai. Pada tahap ini pengujian dibagi menjadi dua bagian, pengujian internal dan pengujian eksternal.
Pengujian internal bertujuan menggambarkan bahwa semua statement sudah dilakukan pengujian, sedangkan pengujian eksternal bertujuan untuk menemukan kesalahan serta memastikan output yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan.
6. Pemeliharaan (Maintenance)
Proses ini dilakukan setelah piranti lunak telah digunakan oleh pemakai atau konsumen. Perubahan akan dilakukan jika terdapat kesalahan, oleh karena itu piranti lunak harus disesuaikan lagi untuk menampung perubahan kebutuhan yang diinginkan konsumen.
Kelebihan model Linear Sequential / Waterfall :
• Mudah diaplikasikan.
• Memberikan template tentang metode analisis, desain, pengkodean, pengujian dan pemeliharaan.
• Cocok digunakan untuk produk peranti lunak yang sudah jelas kebutuhannya di awal, sehingga sedikit kesalahannya.
24
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Kekurangan model Linear Sequential / Waterfall :
• Terjadinya pembagian proyek menjadi tahap-tahap yang tidak fleksibel, karena komitmen harus dilakukan pada tahap awal proses.
• Sulit untuk mengalami perubahan kebutuhan yang diinginkan pengguna.
• Pengguna harus sabar untuk menanti produk selesai, karena dikerjakan tahap per tahap, menyelesaikan tahap awal baru bisa ke tahap selanjutnya.
• Perubahan ditengah-tengah pengerjaan produk akan membuat bingung team work yang sedang membuat produk.
• Adanya waktu menganggur bagi pengembang, karena harus menunggu anggota tim proyek lainnya menuntaskan pekerjaannya.
Berikut adalah perbedaan antara metode Waterfall dengan metode Prototype, Tabel 2.5 adalah penjelasan dari perbedaan kedua metode SDLC tersebut, yaitu :
Tabel 2. 5 Perbandingan metode Waterfall dengan metode Prototype
Kelebihan Kekurangan
Waterfall
Merupakan model
pengembangan paling handal dan paling lama digunakan
Persyaratan sistem harus benar-benar jelas dan tidak boleh berubah-ubah
Pengerjaan proyek sistem akan terjadwal dengan baik dan mudah dikontrol
Sulit untuk beradaptasi jika terjadi perubahan spesifikasi pada suatu tahap
pengembangan
Prototype
Prototype melibatkan User dalam analisa dan desain
Proses analisis dan
Hasil dari tahap menggunakan metode Waterfall lebih baik kualitasnya, dikarenakan metode Waterfall tidak terfokus pada tahapan tertentu. Dan metode Waterfall pada setiap proses pengembangan sistem sangat terorganisir, karena setiap fase harus terselesaikan dengan lengkap sebelum melangkah ke fase berikutnya.
2.2.7 Web
World Wide Web (WWW) atau Web, adalah suatu layanan didalam jaringan internet yang berupa ruang informasi (Raharjo: 2011). Dengan adanya Web, user dapat memperoleh atau menemukan informasi yang diinginkan dengan cara mengikuti link (hyerlink) yang disediakan didalam dokumen yang ditampilkan oleh aplikasi Web browser. Setiap dokumen elektronik di Web disebut Webpage, yang dapat berisi teks, grafik, animasi, audio dan video.
2.2.8 PHP (Hypertext Preprocessor)
PHP merupakan singkatan dari Hypertext Preprocessor, merupakan sebuah sumber bebas terbuka dari bahasa skrip. PHP yang merupakan bahasa mirip dengan C, Java dan Perl, digunakan terutama pada Web server Linux. Pengembang Web membuat halaman Web dinamis dengan memasukkan skrip PHP bersama dengan HTML atau XHTML dalam suatu halaman Web. Beberapa kelebihan yang terdapat dalam PHP antara lain :
1. PHP dapat digunakan pada pemrograman sisi server (server side scripting).
26
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2. Pemrograman PHP dapat dilakukan secara command line tanpa adanya
server dan Web browser.
3. Pemrograman PHP dapat dilakukan secara prosedural, berorientasi objek, atau kombinasi dari keduanya.
4. Web server yang mendukung PHP dapat ditemukan dimana-mana dari mulai ISS maupun Apache dengan konfigurasi yang relatif mudah.
5. PHP adalah bahasa pemrograman open source yang dapat digunakan di berbagai mesin (Linux, Unix, Apple, Windows) dan dapat dijalankan secara runtime melalui console serta melalui Web browser.
6. Hasil keluaran PHP tidak hanya HTML tapi dapat menghasilkan file PDF,
6. Hasil keluaran PHP tidak hanya HTML tapi dapat menghasilkan file PDF,