BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

(1)

BAB 4

METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

4.1 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis

Dalam proses penelitian ini, akan diuji beberapa variabel software yang telah disebutkan pada bab sebelumnya. Sesuai dengan tahapan-tahapan pada metode Mahalanobis Distance dan Taguchi, proses pengujian akan dilakukan dalam 3 tahap, dimana pada tahap pertama akan dibuat garis batas jarak Mahalanobis untuk data variabel software yang normal/baik. Kemudian pada tahap selanjutnya dilakukan pengukuran untuk software yang tidak normal yang nantinya akan dianalisis berdasarkan skala Mahalanobis. Jika nilai yang diperoleh pada sebuah variabel tidak mencapai nilai lebih besar dari pada 1, maka hal tersebut mengidentifikasikan bahwa variabel tersebut tidak dapat membedakan antara data yang diperoleh dari objek yang normal dengan yang tidak normal. Dalam kasus tersebut, perlu ditambahkan variabel baru dengan harapan variabel baru tersebut dapat memberikan nilai yang lebih baik. Kemudian pada tahapan ke tiga, variabel-variabel yang ada akan disaring dengan menggunakan Taguchi Orthogonal Array, dimana pada nantinya akan tampak tingkatan peran variabel tersebut dalam mempengaruhi kualitas suatu software, sehingga dapat terlihat mana variabel yang tingkat pengaruhnya besar, dan mana variabel yang tingkat pengaruhnya kecil, sehingga dapat dilakukan proses eliminasi variabel untuk variabel yang dianggap tidak begitu mempengaruhi kualitas software.

(2)

Hipotesis

Dari kerangka pemikiran tersebut, maka dapat disimpulkan hipotesisnya : Ho : Tidak ada variabel yang dapat dibuang dari proses SPC.

H1 : Setidaknya ada satu atau lebih variabel yang dapat dibuang dari proses SPC sehingga cost yang dikeluarkan dapat lebih efektif dan efisien.

4.2 Metode Penelitian

Penelitian ini merupakan studi analisis dan dilakukan dengan mengambil lokasi di PT. Jayadata Hutama Prakarsa. Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah :

• Riset Kepustakaan

Riset Kepustakaan dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi-informasi yang berhubungan dengan masalah pokok yang dikemukakan dalam skripsi ini. Informasi-informasi tersebut dapat berupa sumber buku baik dari UPT perpustakaan Universitas Bina Nusantara, toko-toko buku, jurnal-jurnal ilmiah dan diktat-diktat. Selain itu informasi juga diperoleh dengan cara browsing dan download file-file yang berhubungan dengan topik ini dari situs-situs yang tersedia pada internet.

• Komputerisasi Metode

Komputerisasi metode dilakukan dengan menggunakan program Delphi 7, yaitu sebagai bahasa pemrograman untuk implementasi metode Mahalanobis Distance – Taguchi. Program yang dibuat dapat menerima input objek apa saja, tidak terbatas pada software. Program ini meliputi:

(3)

1. Input data variabel (baik yang normal maupun abnormal) 2. Analisis tahap 1 – Membuat garis batas jarak Mahalanobis

3. Analisis tahap 2 – Pengukuran Mahalanobis untuk sample abnormal. 4. Analisis tahap 3 – Penyaringan variabel menggunakan Taguchi

Orthogonal Array.

4.3 Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam skripsi ini adalah : a. Wawancara langsung dengan manager PT. Jayadata Hutama Prakarsa untuk

memperoleh data sejarah, visi, misi, dan produk-produk perusahaan.

b. Membuat kuesioner untuk memperoleh data nilai variabel dari beberapa atribut software kepada user.

c. Melakukan testing software untuk memperoleh data nilai variabel dari beberapa atribut software.

4.3.1 Metode Pengumpulan Data

Sesuai dengan cara kerja Mahalanobis Distance, pengumpulan data dilakukan terhadap 2 populasi, yaitu objek yang dianggap baik dan objek yang dianggap belum baik. Dalam hal ini objek yang dianggap baik adalah software yang sudah berjalan minimal 3 bulan tanpa masalah, dan objek yang dianggap belum baik adalah software yang masih dalam tahap percobaan dan testing.

Berikut ini adalah metode pengumpulan data untuk memperoleh nilai dari tiap-tiap variabel yang diduga dapat mempengaruhi kualitas suatu software :

(4)

a. Kemampuan software untuk memberikan solusi (Functionality)

Data untuk variabel functionality dapat direpresentasikan dengan pertanyaan dalam kuesioner, yaitu:

“Bagaimanakah peranan software ini dalam membantu permasalahan Anda?”

Jawaban yang disediakan adalah jawaban dalam bentuk pilihan ganda yaitu skala 1 – 4, dimana:

- skala 1 : software ini tidak dapat membantu permasalahan, - skala 2 : software ini kurang membantu permasalahan, - skala 3 : software ini cukup membantu permasalahan, - skala 4 : software ini sangat membantu permasalahan.

b. Ketahanan software dalam kurun waktu tertentu (Reliability)

Data untuk variabel reliability dapat direpresentasikan dengan pertanyaan dalam kuesioner, yaitu:

“Seberapa sering software yang Anda gunakan beroperasi tidak pada seharusnya, sehingga mengganggu proses kerja Anda dan membutuhkan perbaikan dari pembuat software?”

- skala 1 : sangat sering (>5 kali dalam sebulan), - skala 2 : cukup sering (3-5 kali dalam sebulan), - skala 3 : terkadang (1-2 kali dalam sebulan), - skala 4 : tidak bermasalah.

(5)

Selain menggunakan kuesioner, penilaian variabel ini juga bisa diperoleh dengan perhitungan frekuensi banyaknya proses maintenance/update software yang dilakukan developer di dalam suatu periode tertentu. Dimana semakin sering developer melakukan maintenance software, maka tingkat reliability-nya bisa dikatakan rendah. Dan sebaliknya, semakin jarang developer melakukan maintenance software, maka tingkat reliability-nya bisa dikatakan tinggi. Perhitungan frekuensi maintenance ini dilakukan dalam waktu 1 bulan.

c. Kenyamanan pemakaian (Usability)

Data untuk variabel usability dapat direpresentasikan dengan pertanyaan dalam kuesioner, yaitu:

“Seberapa besar tingkat kemudahan penggunaan software ini?”

- skala 1 : sulit digunakan, - skala 2 : agak sulit digunakan, - skala 3 : cukup mudah digunakan, - skala 4 : sangat mudah digunakan.

d. Ektifitas software (Efficiency)

Data untuk variabel efficiency dapat direpresentasikan dengan perhitungan memori yang digunakan oleh software tersebut. Perhitungan memori ini dilakukan dengan menggunakan program Everest Ultimate Edition 2006, produk dari Lavalyst. Di dalam program tersebut terdapat

(6)

informasi tentang semua penggunaan memori yang digunakan oleh program-program yang berjalan dalam sistem operasi windows secara secara detail baik penggunaan memori fisik (Used Memory) maupun penggunaan virtual memori (Used Swap). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di gambar 4.1.

Gambar 4.1 Tampilan Layar Software Everest Ultimate Edition 2006

Proses perhitungan total penggunaan memori menggunakan rumus : Total Penggunaan Memori = Used Memory + Used Swap

Dimana yang dimaksud dengan Used Memory adalah penggunaan memori fisik, sedangkan Used Swap adalah penggunaan virtual memori.

(7)

e. Kemudahan perawatan (Maintainability)

Data untuk variabel maintainability dapat direpresentasikan dengan pertanyaan dalam kuesioner, yaitu:

“Seberapa besar tingkat kemudahan proses maintain/update software ini?”

- skala 1 : proses update sulit, - skala 2 : proses update agak sulit, - skala 3 : proses update cukup mudah, - skala 4 : proses update sangat mudah.

f. Kemampuan untuk dapat beroperasi di manapun (Portability)

Variabel ini tidak disertakan dalam pengujian karena produk software yang dihasilkan oleh perusahaan ini memang sengaja dibuat hanya untuk sistem operasi tertentu saja yang sudah umum, seperti Microsoft Windows 98 dan Microsoft Windows XP.

g. Mudah dimengerti (Understandability)

Variable ini tidak disertakan dalam pengujian karena tidak pernah disertakan user manual atau buku petunjuk. Proses pembelajaran client biasanya melalui pengenalan/pelatihan secara langsung dari pihak pembuat software.

(8)

h. Lengkap (completeness)

Variabel ini tidak disertakan dalam pengujian karena kemasan produk software perusahaan ini selalu lengkap.

i. Keseragaman code (consistency)

Variabel ini tidak disertakan dalam pengujian karena penilaian dari variabel ini hanya bisa dilakukan dengan cara meneliti satu per satu code yang dihasilkan oleh para programmer.

j. Dapat diuji (testability)

Variabel ini tidak disertakan dalam pengujian karena sedang dilakukan proses pengujian.

k. Keamanan data (security)

Data untuk variabel security dapat direpresentasikan dengan pertanyaan dalam kuesioner, yaitu:

“Seberapa besar tingkat keamanan yang diberikan software ini?”

- skala 1 : keamanan data tidak terjamin, - skala 2 : keamanan data kurang terjamin, - skala 3 : keamanan data cukup terjamin, - skala 4 : keamanan data sangat terjamin.

(9)

4.4 Teknik Analisis Data

Data yang diperoleh dari proses pengumpulan data kemudian dianalisis sesuai dengan cara kerja Mahalanobis Distance dan Taguchi.

A. Membuat garis batas-jarak Mahalanobis (Mahalanobis distance)

Setelah data dari lapangan yang merupakan grup sehat/normal terkumpul, dilakukan perhitungan rata-rata dan standar deviasi dari data yang ada.

∑

= = N k ki i x n X 1 1 dan 1 ) ( 1 2 − − =

∑

= N x x S N k i ki i

Kemudian membuat data standar dengan cara mengurangi nilai rata-rata dan membagi dengan standar deviasi yang kita peroleh.

i i ki ki S X X Z = −

Membuat matrik korelasi dari variabel standar yang kita peroleh.

∑

= − = N k kj ki ij Z Z N r 1 1 1

Lalu baru kita menghitung nilai skala dari Mahalanobis distance yang terdiri dari 2 langkah yaitu :

Langkah 1. Normalisasi xo = ( xo1, xo2,...., xop )T

T p p p T p s X x s X x z z z _⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = = 0 1 1 01 0 02 01 0 ( , ,...., ) ,...., z

Langkah 2. Menghitung skala dari Mahalanobis distance (MD) untuk observasi :

0 1 0 0 1 z R z p MD = T −

B. Tes dan analisis pengukuran Mahalanobis untuk sampel abnormal

Analisa ini dilakukan dengan melihat seberapa besar skala dari Mahalanobis yang kita peroleh. Lalu menentukan jarak untuk grup yang tidak normal. Dari hasil tes akan dibahas apakah variabel-variabel yang ada sudah

(10)

cukup signifikan sebagai pembeda antara grup yang sehat dengan grup yang tidak sehat. Jika tidak, maka apakah diperlukan variabel yang baru.

C. Penyaringan variable menggunakan Taguchi orthogonal array

Dalam tahap ini dilakukan penyaringan variabel-variabel yang ada, yaitu dengan menganalisa apakah suatu variabel memberikan nilai yang signifikan untuk dijadikan sebagai pembeda antara grup yang normal dengan yang tidak normal. Jika suatu variabel tidak memberikan nilai yang signifikan maka variabel tersebut dapat dihilangkan untuk observasi/pengawasan selanjutnya yang bertujuan untuk menghemat cost dari perusahaan.

Proses ini menggunakan Taguchi orthogonal array. Jenis dari orthogonal array tergantung dari seberapa besar variabel yang akan diamati.

Kita juga perlu menghitung besarnya signal-to noise ratio untuk mengetahui apakah suatu variabel cukup signifikan.

⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − =

∑

= n j ij i MD n 1 2 10 1 1 log η

Dengan n adalah jumlah sample, dan MDij adalah jarak Mahalanobis masing-masing sample.