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 = Residual

9

2.3 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

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

10

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.

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

11

Gambar 2.1. Variabel laten eksogen, laten endogan dan variabel termati

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.

Laten Endogen

ManifestVariable

12

Gambar 2.2. Model Struktural

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

13

Gambar 2.2, model matematika yang mengandung kesalahan struktural dapat

dituliskan :

ƞ 1 = γ11 ξ 1 + γ12ξ 2 + ζ1 (2.2)

ƞ 2 = 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

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

14

Gambar 2.4. Hybrid Model

(Sumber : Wijanto, 2008 : 19)

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 (2.8)

2.4 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.

15

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

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.

16

Tahap pertama menghasilkan weight estimate, tahap kedua menghasilkan inner

model dan outer model, dan tahap ketiga menghasilkan means dan lokasi

(konstanta).

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

17

biasa disebut sebagai inner relation atau structural model. Model persamaan

inner model adalah sebagai berikut:

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

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

ζ j = inner residual variable.

2. 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

18

x = λ xξ + εx (2.11)

y = λ yη + εy (2.12)

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) = 1-

λ12.

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)= 1- λ12.

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 = (2.17)

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.

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 pilihan-

pilihan lain yang belum biasa digunakan.

7. Mendukung pusat kendali internal (internal locus of control)

Pengguna yang telah terbiasa dengan suatu aplikasi biasanya ingin

menjadi 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.

34

Gambar 2.5. Contoh Use Case Diagram

(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 384)

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.

35

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.

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 Simbol Keterangan

Private - 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.

39

Gambar 2.8. Multiplictiy dan Associations

(Sumber : Whitten & Bentley, 2007 : 377)

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

40

terdapat dua buah kelas team dan play, kelas player merupakan bagian kelas

dari team, tetapi team bukan bagian kelas dari player.

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

41

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.

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

42

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.

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).

43

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

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.

44

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

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.

45

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 fungsi-

fungsi 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),

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

46

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. R-

language merupakan gabungan dari fasilitas software yang memanipulasi data,

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

47

2.16. Penelitian Relevan

Tabel 2.2 Penelitian Relevan

1 Sodik (2007) Pengeluaran

Pemerintah dan

Pertumbuhan

Ekonomi

Regional : Studi

Kasus Data Panel

di Indonesia

Metode analisis yang digunakan

adalah metode GLS ( General Least

Square).

Variabel Dependen : pertumbuhan

ekonomi

Variabel Independen : investasi

swasta (Ip), investasi pemerintah

yang diproksi dengan belanja daerah

(Ig), konsumsi pemerintah (Cg),

angkatan kerja (L), dan tingkat

keterbukaan ekonomi daerah (X-M).

Hasil dari penelitian ini adalah

Investasi swasta tidak berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi regional.

Pengeluaran pemerintah berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi regional.

Keterbukaan ekonomi memiliki hubungan konsisten

dengan teori tetapi tidak signifikan

Variabel angkatan kerja berpengaruh signifikan dengan

tanda negative terhadap pertumbuhan ekonomi

regional.

48

Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)

2 Sancoyo

Hadi (2003)

Analisis Pengaruh

Investasi, SDM,

SDA, Aglomerasi,

dan Teknologi

Terhadap Posisi

Perekonomian

Daerah

Kabupaten/Kota

Menurut Tipologi

Klassen di Jawa

Tengah Tahun

2000

Metode analisis yang

digunakan adalah metode

analisis input-output.

Variabel laten eksogen :

Pertumbuhan Ekonomi,

Pendapatan Perkapita

Valiabel laten endogen : Posisi

Perekonomian Indikator

pertumbuhan ekonomi :

Investasi, SDM, SDA,

Aglomerasi, Teknologi.

Indikator pendapatan perkapita

: PDRB, jumlah penduduk.

Investasi, SDM dan SDA berpengaruh positif terhadap

pertumbuhan ekonomi.

SDM dan sumber SDA mempunyari pengaruh yang dapat

diandalkan untuk meramalkan klasifikasi daerah pada posisi

daerah berkembang

SDM dilihat dari angkatan kerja dan SDAdilihat dari indeks

SDA merupakan faktor penentu terhadap posisi daerah sebagai

daerah berkembang cepat

Apabila jumlah angkatan yang bekerja naik sebesar 1000

orang maka probabilitas suatu daerah berada pada posisi

berkembang cepat naik sebesar 83,53% dan jika indeks SDA

naik sebesar 1 maka probabilitas suatu dareah berada pada

posisi berkembang cepat naik sebesar 0,1%

49

Tabel 2.2 Penelitian Relevan (Lanjutan)

3 Junawi

Hartasari

Saragih

(2009)

Analisis Faktor-

Faktor yang

Memperngaruhi

Pertumbuhan

Ekonomi (Studi

Komparatif :

Kabupaten Tapanuli

Selatan dan

Kabupaten Langkat)

Metode analisis yang

digunakan adalah metode

Ordinay Least Square

(OLS).

Variabel dependen :

Pertumbuhan Ekonomi.

Variabel independen :

Pengeluaran pemerintah,

tingkat pendidikan dan

industri

Hasil dari penelitian menunjukkan :

Pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan industri di

Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat cenderung mengalami

peningkatam

Variabel pengeluaran pemerintah, tingkat pendidikan dan

industri Selatan mempunyai pengaruh positif terhadap

pertumbuhan ekonomi Kabupaten Tapanuli Selatan dan Langkat

Variabel pengeluaran pemerintah mempunyai peranan signifikan

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

Fransiska

(2012)

Analisis Pengaruh

Peran Pemerintah dan

Orientasi

Kepemimpinan

Terhadap Komitmen

Organisasi, Motivasi,

Inovasi dan

Lingkungan Kerja

serta Dampaknya Pada

Kinerja Koperasi

dengan Metode Partial

Least Square (PLS)

Metode analisis yang

digunakan adalah metode

Partial Least Square (PLS).

Variabel penelitian : Kinerja

Koperasi, inovasi, orientasi

kepemimpinan, peran

pemerintah, komitmen

organisasi, motivasi,

kepuasan kerja, investasi

dan lingkungan kerja

dimana setiap variabel

memiliki variabel manifest

sebagai indikatornya

Hasil dari penelitian ini adalah :

Teknik analisis data menggunakan Partial Least Square

(PLS), dilakukan untuk menjelaskan secara menyeluruh

hubungan antar variabel yang ada dalam penelitian. PLS

digunakan untuk menentukan benar atau salah suatu model.

Berdasarkan hasil pengolahan data, semua indikator memiliki

validity dan realibility yang baik setelah diukur dengan

construct reliability, convergent validity dan discriminant

validity

Terdapat dua variabel yang berpengaruh positif terhadap

kinerja koperasi yaitu orientasi kepemimpinan dan

lingkungan kerja.

51