4

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Tinjauan Studi

Dari penenlitian yang telah dikerjakan peneliti sebelumnya tentang

pemetaan asal muasal mahasiswa khususnya mahasiswa Fakultas Teknik

Universitas Muhammadiyah Ponorogo yang dilihat di sistem menunjukkan bahwa

mahasiswa yang mengikuti perkuliahan di Fakultas Teknik masih sebatas se

Karisidenan Madiun Jawa Timur. Output dari sistem menghasilkan informasi

tentang gambaran dari mana asal mahasiswa sehingga pihak kampus dapat

mengetahui seberapa dikenalnya kampus di kalangan masyarakat (Masykur, 2014).

Penelitian selanjutnya yaitu tentang penerapan algoritma A* digunakan

untuk mencari rute terpendek dengan hambatan. Dari penelitian yang telah

dikerjakan oleh peneliti tersebut didapatkan hasil yaitu Algoritma A* dapat

diaplikasikan sebagai algoritma untuk menentukan rute terpendek (terbaik) yang

akan dilalui, simulasi tersebut dapat menentukan rute terbaik dari titik awal ke titik

akhir dengan hambatan-hambatan (node) yang diberikan disetiap rute. Dari hasil

pengujian, rute yang ditemukan merupakan rute yang terbaik dengan nilai f(n)

terkecil dibandingkan dengan rute lainnya (Syukriah dkk., 2016).

Penelitian selanjutnya yaitu tentang penentuan rute terpendek menggunakan

variasi fungsi heuristik algoritma A* pada mobile devices. Dari penelitian tersebut

didapatkan hasil yaitu Penggunaan fungsi heuristik pada algoritma A* sangat

mempengaruhi dalam pencarian rute terpendek dan juga waktu eksekusi saat

menentukan rute. Jumlah dari node yang diperiksa memakai fungsi heuristik

Euclidian cenderung lebih banyak dan juga waktu pencariannya juga cenderung

lebih lambat bila dibandingkan dengan fungsi heuristik lainnya, walaupun selalu

menemukan rute terpendek dalam mencapai tujuan (Ananda dkk., 2010).

Penelitian selanjutnya yaitu tentang optimasi pencarian jalur dengan metode

a-star studi kasus: area gading serpong, tangerang. Dari penelitian tersebut

didapatkan hasil yaitu metode A* tidak menjamin bahwa rute yang terpilih

merupakan rute yang paling optimal (terbaik) dilihat dari t = 0. karena agent tidak

bersifat tidak sepenuhnya diamati, setelah proses menutup node yang macet

(backtrack) sehingga hanya menghitung jarak dari node yang dilaluinya saja. Selain

itu, constraint node yang macet juga mempengaruhi hasil pencarian menggunakan

A*, dimana hasilnya dapat lebih optimal (skenario pertama) atau dapat lebih buruk

(skenario kedua atau kelima) (Mutiana dkk., 2013).

2.2. Tinjauan Pustaka

2.2.1. Sistem

Sistem dapat diartikan sebagai suatu prosedur-prosedur jaringan kerja yang

saling berrelasi, berkumpul bersama guna melakukan kegiatan atau menyelesaikan

suatu tujuan tertentu (Jogiyanto, 2005).

Sistem yaitu bagian-bagian yang saling berhubungan yang bekerja bersama

untuk mencapai beberapa target atau maksud. Secara garis besar ada beberapa

klasifikasi pendekatan sistem, yaitu yang lebih menekankan pada unsur kelompok

atau dapat disebut sebagai jaringan kerja dari prosedur yang saling berkaitan,

berkumpul bersama untuk menjalankan suatu kegiatan atau memecahkan suatu

aturan tertentu (Ladjamudin, 2005).

2.2.2. Informasi

Informasi dapat didefinisikan sebagai hasil yang penting untuk penerimanya

dari pengolahan data dan mempunyai fungsi sebagai dasar dalam pengambilan

keputusan yang mana dapat dirasakan hasilnya secara langsung pada saat itu juga

atau secara tidak langsung pada masa yang akan datang. Untuk mendapatkan

informasi, dibutuhkan unit pengolah dan data yang akan diolah menjadi sebuah

informasi (Sutanta, 2004).

Informasi adalah data yang telah diolah menjadi bentuk yang lebih berarti

bagi penerimanya. Data merupakan kenyataan yang menggambarkan kejadian-

kejadian dan kesatuan yang real. Kejadian merupakan suatu yang terjadi pada saat

tertentu (Ladjamudin, 2005).

2.2.3. Sistem Informasi

Sistem informasi yakni suatu sistem didalam organisasi yang

mempertemukan kebutuhan dari pengolahan transaksi harian yang akan menunjang

fungsi organisasi-organisasi yang bersifat managerial (Sutabri, 2004).

Sistem informasi dapat diartikan sebagai sekumpulan bagian-bagian yang

saling terkait, mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan mendistribusikan

informasi untuk menunjang pengambilan keputusan dan pengawasan dalam

organisasi tertentu (Yuliawan dkk, 2013).

2.2.4. Sistem Informasi Geografis

Sistem informasi geografis (SIG) atau yang biasa disebut Geographic

Information System (GIS) merupakan sustu sistem informasi berbasis komputer

yang digunakan untuk memproses suatu data spasial yang ber -georeferensi (detail,

fakta, kondisi dan sebagainya) yang disimpan dalam suatu basis data dan berkaitan

dengan persoalan dan juga keadaan dunia nyata (real world). Manfaat SIG secara

umum yaitu memberikan suatu informasi yang hampir mendekati kondisi dunia

nyata, memprediksi hasil dari suatu perencanaan yang strategis (Masykur, 2014) .

Secara umum SIG bekerja berdasarkan integrasi dari 5 komponen yaitu

data, software, hardware, user dan aplikasi. Pada gambar 2.1 ditunjukkan relasi 5

komponen dalam SIG adalah sebagai berikut :

Gambar 2.1 Komponen SIG (Masykur, 2014)

a. Data

Data merupakam komponen SIG yang penting. Secara fundamental SIG

bekerja berdasarkan 2 tipe data yaitu model data vektor dan data raster.

b. Software

Sebuah software SIG haruslah bisa mengerjakan penyimpanan data, analisis

data dan menampilkan informasi data geografis.

c. Hardware

SIG memerlukan hardware atau perangkat komputer yang mempuni dalam

menjalankan software-software SIG, seperti kapasitas dari memory (RAM),

harddisk, processor serta VGA Card. Hal yang demikian disebabkan karena

data-data yang diterapkan dalam memerlukan ruang yang besar dan dalam

proses analisa datanya membutuhkan kapasitas memori yang besar dan

prosesor yang cepat.

d. User

Teknologi SIG tidaklah menjadi berguna tanpa manusia yang mengelola

sistem dan membangun perencanaan yang bisa diterapkan sesuai keadaan

Sistem Informasi

Geografis

Data

Software

Hardwar

e

User

Aplikasi

dunia nyata. SIG memiliki tahapan tertentu, dari mendesain dan

memelihara sistem hingga pada pengguna yang menerapkan SIG untuk

membantu pekerjaan mereka sehari-hari.

e. Aplikasi

SIG yang baik mempunyai keserasian antara rencana aturan dunia nyata dan

desain yang baik. Terdapat banyak tools yang dapat diterapkan untuk

mengimplenentasikan SIG, mulai yang berbasis desktop sampai yang

berbasis pada website. Tools yang berbasis desktop antara lain ArcView,

ArcGis, Map Info dan sebagainya. Sedangkan tools yang berbasis website

yaitu layanan Open Source yang telah disediakan oleh Google (Google

maps). Salah satu keuntungannya yaitu layanan yang free dan dapat

dikembangkan sesuai dengan keinginan sebab Google sendiri telah

menyediakan library bagi para pengembang yang ingin memanfaatkan

layanan Google Maps. Google Maps API adalah pengembangan dari

Google Maps. Dengan memakai Google Maps API ini, dimungkinkan untuk

bisa menerapkan Google Maps di dalam sebuah Website. walaupun awalnya

Google maps hanya JavaScript API, Maps API diperluas untuk

menyertakan sebuah API untuk aplikasi Adobe flash.

2.2.5. Peta (Maps)

Peta dapat di definisikan sebagai gambaran dari atas bumi yang digambar

pada sebuah bidang datar, yang diperkecil dengan skala tertentu dan diberi simbol

sebagai penjelasnya (Budiyanto, 2002).

Peta yaitu gambaran permukaan bumi yang dilihat dari atas dengan skala

tertentu dan digambar pada bidang datar melalui sistem proyeksi tertentu dengan

dilengkapi simbol-simbol sebagai penjelas (Prihandito, 2000).

Peta yakni gambaran konvensional dari permukaan muka bumi yang

diperkecil dilihat dari atas, dibuat pada bidang yang datar dan ditambah dengan

tulisan-tulisan sebagai penjelas (Raisz, 2001).

2.2.6. Algoritma A* (Star)

Algoritma ini memakai fungsi distance – plus – cost (umumnya

dinotasikan dengan f(x)) untuk menentukan urutan kunjungan pencarian node yang

ada di dalam tree. Gabungan jarak – plus – biaya yaitu penjumlahan dari dua fungsi,

yaitu fungsi path – cost (selalu dinotasikan dengan g(x), dimungkinkan bernilai

heuristik maupun tidak), dan sebuah kemungkinan penerimaan atas “perkiraan

heuristik “ jarak ke lokasi titik tujuan (dinotasikan dengan h(x)). Fungsi path – cost

g(x) merupakan jumlah biaya yang harus dikeluarkan dari awal node menuju akhir

(tujuan) node. Dengan terlebih dahulu mencari rute yang tampaknya mempunyai

kemungkinan besar menuju ke arah tujuan, algoritma tersebut mengambil jarak

perjalanan ke arah tujuan (dimana g(x) bagian dari heuristik merupakan biaya dari

awal). Sebagian terminologi dasar yang terdapat dalam algoritma ini yakni starting

point, simpul (nodes), A, open list,closed list, harha (cost), halangan (unwalkable)

(Syukriah dkk., 2016).

Pencarian menggunakan algoritma A* ini menghasilkan jalur yang optimal

mulai dari lokasi tempat awal kemudian melalui graf menuju lokasi tempat yang

dituju. Metode ini berdasarkan formula:

F(n) = g(n) + h(n) (1)

Keterangan:

h(n) = biaya estimasi heuristik (prakiraan dari n ke tujuan)

g(n) = jarak dari lokasi awal ke n

f(n) = solusi jarak estimasi terpendek dari node n ke tujuan

Prinsip algoritma A* yaitu dengan mencari jalur paling pendek dari titik

awal ke titik tujuan dengan memperhatikan harga (f) yang paling terkecil. Diawali

dengan menempatkan simpul A pada titik awal, lalu memasukkan seluruh simpul

yang bertetangga dan tidak memiliki atribut rintangan dengan simpul A ke dalam

open list, mencari nilai H terkecil dari simpul-simpul dalam open list tersebut,

memindahkan simpul A ke simpul yang memiliki nilai H terkecil. Simpul sebelum

simpul A disimpan sebagai parent dari simpul A dan dimasukkan ke dalam closed

list. Apabila terdapat simpul lain yang bertetangga dengan simpul A (yang sudah

berpindah) namun belum termasuk kedalam anggota open list, maka masukkan

simpul-simpul tersebut kedalam open list. Selain itu, bandingkan nilai G yang ada

dengan nilai G sebelumnya. Jika nilai G sebelumnya lebih kecil maka simpul A

kembali ke posisi awal. Simpul yang pernah dicoba dimasukkan kedalam closed

list. Hal tersebut dilakukan berulang-ulang hingga terdapat solusi atau tidak ada lagi

simpul lain yang berada pada open list (Syukriah dkk., 2016).

Gambar 2.2 menggambarkan bagaimana cara kerja dari algoritma A*

secara konseptual.

Gambar 2.2 konseptual Algoritma A* (Syukriah dkk., 2016)

Dengan mengaplikasikan heuristik, algoritma tersebut dapat

menghilangkan langkah-langkah yang tidak perlu dengan pertimbangan bahwa

langkah yang dihilangkan merupakan langkah yang tidak akan menemukan solusi.

Dalam ilmu komputer, A* yaitu salah satu algoritma pencarian graf terbaik yang

dapat menemukan jalur dengan biaya pengeluaran paling rendah dari titik awal

sampai titik tujuan (Wulandari dkk., 2013).

2.2.7. Fungsi Heuristik

Algoritma A* adalah algoritma pencarian rute yang memakai fungsi

heuristik untuk menentukan pencarian sebuah rute, terlebih dalam hal

pengembangan dan pemeriksaan node-node pada peta (Adipranata, Handojo, dan

Setiawan, 2007). Adapun fungsi heuristik yang biasanya digunakan dalam

algoritma A* diantaranya (Ananda dkk., 2010):

1. Manhattan

Fungsi ini hanya akan menjumlahkan selisih dari nilai x dan y dari dua

buah titik. Fungsi heuristik manhattan dinamakan Manhattan karena di kota

Manhattan yang berada di Amerika, jarak dari dua lokasi umumnya dihitung

berdasarkan dari blok-blok yang harus dilalui saja dan tentunya tidak dapat

dilintasi secara diagonal. Perhitungannya dapat ditulis seperti pada rumus

berikut :

ℎ(𝑛) = (𝑥2 − 𝑥1) + (𝑦2 − 𝑦1) (2)

Dimana h(n) dapat di definisikan sebagai perkiraan jarak dari node n ke

node tujuan dimana dihitung dengan fungsi heuristik. Variabel 𝑥1 dapat di

definisikan sebagai koordinat x dari node n, sedangkan 𝑦1 dapat di

definisikan sebagai koordinat y dari node n. Variabel 𝑥2 dapat di definisikan

sebagai koordinat x dari node tujuan dan 𝑦2 merupakan dapat di definisikan

sebagai y dari node tujuan. Nilai dari h(n) akan selalu bernilai positif.

2. Euclidian

Heuristik ini akan menghitung jarak berdasarkan dari panjang garis yang

bisa ditarik dari dua buah titik. Perhitungannya dapat ditulis sebagai berikut

:

ℎ(𝑛) = |√(𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑦1 − 𝑦2) 2| = √∑ 𝑛𝑖=1 (3)

Dalam kasus ini, skala relatif nilai g mungkin akan tidak sesuai lagi

dengan nilai fungsi heuristik h. Sebab jarak Euclidian akan selalu lebih

pendek dari jarak Manhattan, maka dapat dipastikan selalu akan didapatkan

jalur terpendek, meski secara komputasi lebih berat.

3. Euclidian kuadrat

Dalam beberapa literatur juga disebutkan Jika nilai g sama dengan 0,

maka jarak komputasi operasi pengakaran pada heuristik jarak Euclidian

dihilangkan, dan menghasilkan rumus sebagai berikut (Ananda dkk., 2010):

ℎ(𝑛) = (𝑥1 − 𝑥2) 2 + (𝑥1 − 𝑦2) 2 (4)

2.2.8. Mebel

Mebel berasal dari kata movable, yang mempunyai arti bergerak. Mebel

juga selalu disebut juga sebagai furniture. Mebel dapat didefinisikan sebagai prabot

yang dibutuhkan, berguna, atau disukai, seperti barang atau benda yang bisa

dipindah-pindah, dipakai untuk melengkapi rumah, kantor dan sebagainya. Kursi,

meja dan almari merupakan contoh sederhana dari mebel (Kartajaya, 2005).

2.2.9. Pemrograman Personal Home Page/Hypertext Preprocessor (PHP)

PHP merupakan kepanjangan dari PHP Hypertext Preprocessor yang

memiliki arti suatu bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun suatu

website dinamis. PHP menyatu dengan kode HTML, maksudnya adalah beda

kondisi, HTML diaplikasikan sebagai pembangun atau pondasi dari kerangka

layout web, sedangkan PHP difungsikan sebagai prosesnya, sehingga dengan

adanya PHP ini, sebuah website akan sangat mudah perawatannya (maintenance)

(Saputra, 2002).

PHP berjalan pada sisi sebuah server, sehingga PHP disebut juga dengan bahasa

server side scripting, artinya bahwa dalam setiap menjalankan PHP selalu

memerlukan web server . PHP bersifat open source, sehingga bisa dipakai secara

cuma-cuma, dan dapat diaplikasikan di berbagai platform (dapat berjalan pada

sistem operasi Windows, Linux maupun android (Saputra, 2002).

2.2.10. Metode Pengembangan Sistem

Salah satu metode pengembangan sistem adalah Waterfall model. Disebut

waterfall sebab setiap tahap yang diproses harus menunggu selesainya tahap

sebelumnya dan berjalan berurutan. Tahapan model waterfall dapat dilihat pada

Gambar 2.3 berikut :

System / Information

Engineering and Modeling

Analysis Design Implementation Test

Gambar 2.3 Model Waterfall (Pressman, 2012)

Berikut merupakan penjelasan dari tahap model Waterfall yaitu:

1. System / Information Engineering and Modeling

Pemodelan ini dimulai dengan mencari kebutuhan dari keseluruhan sistem

yang diterapkan ke dalam bentuk software, hal ini sangat penting sebab

software harus bisa berinteraksi dengan elemen yang lainnya seperti hardware,

database dan sebagainya. Tahapan ini tak jarang juga disebut dengan Project

Definition.

2. Software Requirements Analysis

Proses pencarian kebutuhan ini diintensifkan dan difokuskan pada software.

Untuk mengetahui sifat dari sistem yang dibuat, maka para analis harus paham

tentang informasi dari sistem.

3. Design

Pada proses desain dilakukan untuk mengubah kebutuhan dari software

menjadi representasi sebelum coding dimulai. Desain harus dapat

mengimplementasikan kebutuhan yang sudah disebutkan pada tahap

sebelumnya.

4. Implementasi/Coding

Untuk dapat dimengerti oleh komputer, maka desain harus diubah menjadi

bentuk yang dapat dimengeri oleh komputer, yaitu kedalam bahasa

pemrograman melalui proses coding. Tahap ini merupakan implementasi dari

tahap desain yang secara teknis dikerjakan oleh seorang prograrmer.

5. Testing/Verification

seluruh fungsi software harus diuji coba supaya software tersebut bebas dari

error dan harus sesuai dengan kebutuhan user.

6. Maintenance

Pemeliharaan suatu software dibutuhkan termasuk pengembangan, sebab

software yang dibuat tidak selamanya hanya seperti itu saja namun memerlukan

pengembangan atas kekurangan yang ditimbulkan oleh software tersebut.

Ketika dijalankan mungkin saja masih ada errors yang tidak ditemukan

sebelumnya, atau ada penambahan fitur baru yang belum ada pada software

tersebut. Pengembangan dibutuhkan saat adanya perubahan dari eksternal

perusahaan seperti ketika ada pergantian sistem operasi, atau saat melakukan

penrgantian perangkat lain.

2.2.11. Flowchart

Flowchart dapat didefinisikan sebagai diagram alir yang menggambarkan

urutan logika dari prosedur untuk memecahkan suatu masalah. Bagan alir program

merupakan bagan yang menjelaskan secara terperinci langkah dari proses program

(Kustiyahningsih dan Anamisa, 2011).

Adapun simbol-simbol dari Flowchart dapat dilihat pada tabel 2.1 berikut :

Tabel 2.1 Simbol Flowchart

2.2.12. Context Diagram

Context Diagram merupakan level tertinggi dari data flow diagram yang

menggambarkan seluruh input ke sistem atau output ke sistem. Context Diagram

merupakan alat untuk menjelaskan struktur analisis. Context diagram adalah

diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu

sistem. Context diagram menggunakan 3 buah simbol yaitu simbol untuk

melambangkan external entity, simbol untuk melmbangkan data flow dan simbol

untuk melambangkan proses. Dalam context diagram hanya ada satu proses. Proses

pada context diagram biasanya tidak diberi nomor. Tidak boleh ada store dalam

context diagram (Jogiyanto, 2005).

2.2.13. Data Flow Diagram

Data Flow Diagram atau yang sering juga disebut DFD merupakan sebuah

teknik grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang

digunakan pada saat data bergerak dari input menjadi output (Pressman, 2012).

Simbol-simbol yang digunakan pada DFD dapat dilihat pada gambar 2.4

berikut:

Terminator

Process

Data Store

Alur Data

Gambar 2.4 Simbol-simbol Data Flow Diagram (DFD) (Jogiyanto, 2005)

1. Terminator, mewakili entitas eksternal atau external entity yang

berkomunikasi dengan sistem yang sedang dikembangkan. Biasanya

terminator disebut juga dengan entitas luar (external entity).

Terminator memiliki dua jenis yaitu:

a. Terminator Sumber (source)

adalah terminator yang menjadi sumber.

b. Terminator Tujuan (sink)

adalah terminator yang menjadi tujuan data atau tuju andata atau

informasi sistem.

2. Proses, Komponen proses menggambarkan bagian dari sistem yang mana

mentransformasikan input menjadi output. Proses diberi nama untuk

menjelaskan proses atau kegiatan apa yang sedang atau akan dilakukan.

Pemberian nama proses dilakukan dengan menggunakan kata kerja transitif

(kata kerja yang membutuhkan sebuah obyek). Terdapat empat

kemungkinan dalam sebuah proses yaitu, 1 input dan 1 output, 1 input dan

banyak output, banyak input dan 1 output, banyak input dan banyak output.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menggambarkan proses yaitu

(Pressman, 2012):

a. Proses wajib memiliki input dan output.

b. Proses bisa dihubungkan dengan komponen terminator, data store

atau proses melalui alur data.

c. Sistem atau bagian atau divisi atau departemen yang sedang

dianalisis oleh profesional sistem harus digambarkan dengan bagian

proses.

Kesalahan yang mungkin terjadi dalam menggambarkan proses antara lain,

Proses mempunyai input tetapi tidak menghasilkan output. Kesalahan ini

disebut dengan black hole (lubang hitam), sebab data yang di masukkan ke

dalam proses lenyap tidak berbekas seperti dimasukkan ke dalam lubang

hitam. Pada proses menghasilkan output tetapi tidak pernah menerima input.

Kesalahan ini sering juga disebut dengan miracle (ajaib), karena ajaib

dihasilkan output tanpa pernah menerima input (Jogiyanto, 2005).

3. Data Store, Komponen ini diaplikasikan untuk membuat model sekumpulan

paket data dan diberi nama dengan kata benda jamak. Data store ini sering

juga berelasi dengan penyimpanan-penyimpanan, seperti file atau database

yang berelasi dengan penyimpanan secara komputerisasi (Jogiyanto, 2005).

Data store juga berkaitan dengan penyimpanan secara manual. Suatu data

store dihubungkan dengan alur data hanya saja pada bagian proses, tidak

dengan bagian DFD lainnya. 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

pengubahan data, seperti menambah satu paket data baru atau lebih,

menghapus satu paket atau lebih, atau mengubah atau memodifikasi satu

paket data atau lebih (Ladjamudin, 2005).

4. Data Flow atau Alur Data, Suatu data flow atau alur data digambarkan

dengan simbol anak panah, yang menunjukkan arah menuju ke dan keluar

dari suatu proses. Alur data tersebut digunakan untuk menerangkan

perpindahan data atau paket data atau informasi dari satu bagian sistem ke

bagian lainnya. Alur data perlu diberi nama sesuai dengan data atau

informasi yang dimaksud. Empat konsep yang perlu diperhatikan dalam

menggambarkan arus data yaitu sebagai berikut (Jogiyanto, 2005).

2.2.14. Entity Relationship Diagram

Entity Relationship Diagram atau yang biasa disebut ERD adalah diagram

yang berisi komponen-komponen entitas dan himpunan relasi yang masing-masing

dilengkapi dengan atribut-atribut yang mempresentasikan semua fakta yang

ditinjau sehingga bisa diketahui relasi antara entity-entity yang ada dengan atribut-

atributnya (Kustiyahningsih dan Anamisa, 2011).

Berikut simbol-simbol ERD dapat dilihat pada tabel 2.2 berikut :

Tabel 2.2 Simbol Entity Relationship Diagram

2.2.15. Black Box Testing

Black Box Testing merupakan pengujian perangkat lunak dari segi

spesifikasi fungsional tanpa menguji desain dan coding program. Pengujian ini

bermaksud untuk mengetahui apakah fungsi input dan fungsi output sesuai dengan

spesifikasi yang dibutuhkan oleh user (Rosa dan Salahuddin, 2011).

pengujian ini dilakukan dengan membuat kasus uji dengan mencoba semua

fungsi dengan memakai perangkat lunak apakah sesuai dengan spesifikasi yang

dibutuhkan. Pengujian yang dibuat wajib dibuat dengan kasus benar dan kasus salah

(Rosa dan Salahuddin, 2011).