Analisa dan perancangan sistem informasi ganjil 2011

Berikut adalah materi kuliah analisa dan perancangan sistem informasi saya pada semester ganjil 2011. 

• 01 Pengantar analisa dan perancangan sistem informasi
• 02 Analisa sistem
• 03 Aliran sistem informasi
• 04 Aliran sistem informasi - diskusi
• 05 Data flow diagram
• 06 Data flow diagram - diskusi
• 07 Entity Relationship diagram

Analisa dan Perancangan Sistem Akuntansi (Microsoft Access 2007)

Berikut ini adalah slide materi kuliah saya dalam Analisa dan Perancangan sistem akuntansi. Mata kuliah ini menggunakan microsoft access 2007 sebagai aplikasi pembuat sistem. Sistem yang dibuat adalah sebuah sistem akuntansi menggunakan kasus "Domino Printing".

• 01 Pengantar analisa dan perancangan sistem
• 02 Pengantar Microsoft access 2007
• 03 Desain terinci laporan keuangan
• 04 Tabel dalam microsoft access
• 05 Form dalam microsoft access
• 06 Query dalam microsoft access
• 07 Report dalam microsoft access
• 08 Ujian mid
• 09 Relationship dalam microsoft access
• 10 Form lanjutan dalam microsoft access (combo box)
• 11 Form dan sub form (membuat entri jurnal)
• 12 Form dan sub form lanjutan (jurnal dengan combo box)

Pemrograman Berorientasi Objek II dengan Visual Basic Semester Ganjil 2011

Berikut ini adalah daftar slide presentasi saya dalam matakuliah pemrograman berorientasi objek II dengan menggunakan visual basic 6.0 dan SQL Server 2000:

• 01 Perkenalan Visual Basic
• 02 Struktur Program dan Debugging dalam Visual Basic 
• 03 Variabel, percabangan, dan perulangan dengan Visual Basic
• 04 Prosedur dan fungsi dalam visual basic
• 05 Prosedur dan fungsi dalam visual basic (latihan)
• 06 Enkapsulasi, inheritance dan polymorphism dalam visual basic
• 10 Class dalam visual basic
• 11 Membuat ActiveX menggunakan Visual basic
• 12 SQL Server 2000
• 13 Mengakses SQL Server 2000 melalui Visual basic

Belajar Microsoft Access 2007 1. Pengantar

Office 2007

Teman-teman sekalian tentu saja sudah mengenal microsoft office bukan?. Microsoft office atau sering juga disebut dengan MS Office.

MS Office adalah kumpulan beberapa program komputer, sesuai dengan namanya office yang kalau kita bahasakan adalah Kantor. Office merupakan kumpulan program komputer yang memang ditujukan untuk keperluan perkantoran.

Berikut ini adalah beberapa contoh program beserta kemungkinan manfaatnya yang terdapat dalam Office 2007:

1. Word: membuat surat / laporan
2. Outlook: informasi personal, jadwal, email 
3. Powerpoint: membuat slide presentasi 
4. Excel: melakukan analisis dengan angka-angka 
5. Access: program pengelolaan database 
6. Publisher: membuat file-file publishing, pamflet, pengumuman, dll

MS Access dan Database 

Access seperti telah disebutkan diatas adalah program pengelolaan database. Beberapa contoh database dalam kehidupan sehari-hari kita adalah buku kuning (yellow pages), daftar koleksi CD, daftar alamat daftar kontak di HP dan lain-lain. Untuk apa database dibutuhkan?, agar data-data yang ada bisa dikelompokkan dan kemudian disaring yang dibutuhkan saja dengan lebih leluasa.

Istilah-istilah penting dalam database:

• Database: sekumpulan objek yang digunakan untuk mengelola fakta
• Tabel: objek pada database tempat fakta disimpan dalam bentuk baris dan kolom 
• Field: kategori informasi pada tabel, seperti nomor akun, nama akun, keterangan, nama. Field menggambarkan deskripsi kolom dari tabel 
• Record: kumpulan fakta yang beruhubungan dengan suatu item. Record menunjukkan baris dari sebuah tabel 
• Objek: unit dalam database yang dapat diiidentifikasi seperti label, laporan atau form

 

 

Terminologi database access menurut Peter Weverka (2010)

Sumber:

Weverka, Peter (2010). Office 2010 All-in-One For Dummies. Indiana: Wiley Publishing
 

Tipe data kuantitatif

Gambar dari komikfisika.blogspot.com

Kita harus mengetahui berbagai macam data yang digunakan untuk analisis data kuantitatif, karena teknik analisis data kuantitatif tidak cocok untuk setiap macam data, ada 4 tipe data yakni: nominal, ordinal, interval, dan rasio:

Data Nominal

Tipe data nominal adalah mendeskripsikan kategori dan tidak memiliki nilai numerik yang aktual. 

Sebagai contoh, sebuah kuisioner mungkin bertanya tentang jenis kelamin dari responden (pilih 1 untuk laki-laki, pilih 2 untuk perempuan). 

Respon dikategorikan dengan menggunakan angka, namun tidak berarti bisa digunakan untuk melakukan operasi aritmatik (misal: berapakah rata-rata jenis kielamin?). 

Tidak ada nilai numerik atau urutan dari angka yang digunakan ( pilih 1 untuk laki-laki, pilih 2 untuk perempuan akan bernilai sama dengan pilih 10 untuk laki-laki dan pilih 11 untuk perempuan). 

Analisis yang paling memungkinkan untuk data tipe ini adalah frekwensi, berapa banyak responden yang berjenis kelamin laki-laki dan berapa banyak responden yang berjenis kelamin perempuan. Tipe data ini sering kali disebut dengan data kategori.

Data Ordinal

Dengan data ordnial, angka dialokasikan untuk skala kuantitatif. Sebagai contoh, mahasiswa bisa dibei ranking berdasarkan hasil ujiannya, contohnya: 1,2,3, .. 10. 

Tidak seperti data nominal, ada urutan dari angka yang digunakan yang memungkinkan operasi aritmatik. Kita bisa menyatakan bahwa ada mahasiswa yang lebih baik dari mahasiswa yang lainnya. Bagaimanapun, operasi aritmatik yang bisa dilakukan terbatas. 

Kita tidak bisa mengetahui berapa lebih baiknya mahasiswa yang rangking 1 dengan yang rangking 2, atau rangking 10 dan seterusnya. 

Penggunaan dari data ordinal biasanya untuk menjawab pertanyaan yang menggunakan skala Likert, dimana nomer digunakan untuk membuat jarak dari respon. Sebagai contoh, respon "Sangat tidak setuju", "Tidak setuju", "ragu-ragu", "Setuju", "Sangat setuju" bisa diwakili dengan angka 1,2,3,4, dan 5.

Berdasarkan contoh diatas dapat dilihat urutan dari angka untuk setiap respon, 5 berarti tingkatannya sangat setuju lebih tinggi dari 4 setuju. Namun kita tidak bisa mengetahui berapa banyak tingkat kesetujuan dari responden. 

Untuk data ordinal, kategori dirangking, namun kita tidak tahu perbedaan atau interval, antara masing-masing rangking, data ini seringkali disebut dengan data rangking.

Data Interval

Data interval seperti data ordinal, namun pengukuran dibuat berdasarkan skala kuantitatif, dimana perbedaan atau interval antara satu respon dengan respon lainnya diskalakan secara konsisten dengan ukuran yang sama secara proporsional. 

Peneliti bisa menyatakan perbedaan antara dua data secara tepat.. Sebagai contoh perbedaan atau interval antara tahun 2004 dengan 2011 adalah sama antara interval 1994 dengan 2001. 

Untuk data ini penambahan dan pengurangan bisa digunakan (tapi tidak bisa memanfaatkan perkalian atau pembagian)

Data Rasio

Data rasio seperti data interval, namun ada nilai yang benar-benar nol untuk skala pengukuran yang digunakan. 

Sebagai contoh: Umur orang, jumlah turn over dalam perusahaan, jumlah pegawai perempuan. 

Umur seseorang bisa 0, begitu juga jumlah pegawai yang turn over, dan seterusnya. 

Pada data interval, contohnya tahun dalam kalendar tidak ada tahun 0, dimana tidak ada sejarah. Dengan data rasio karena ada angka 0, maka kita tidak hanya bisa mengetahui bahwa 4 dan 2 memiliki interval yang sama dengan 6 dan 4, namun juga mengetahui bahwa 4 adalah 2x2, dan 6 adalah 2x3. 

Karena ada angka 0 maka dalam tipe data ini bisa digunakan operasi penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian.

Kategori data lainnya

Ada 2 kategori data yang mungkin nanti digunakan yakni data diskrit dan kontinius

• Data diskrit: setiap pengukuran mengarah pada bilangan bulat, bukan bilangan pecahan sebagai contoh "jumlah anak" akan menuju pada respon bilangan bulat 1,2 atau 3 dan seterusnya, tidak ada yang akan menjawab jumlah anak=0,75 
• Data kontinius: pengukuran digunakan agar lebih akurat, misal umur bisa diukur berdasarkan tahun, bulan, hari, jam, menit, detik, milisekon dan bahkan unit yang lebih kecil. Jika data kontinius, peneliti perlu memutuskan tingkat akurasi yang dibutuhkan. "Umur dalam tahun".

Disarikan dari buku   Researching information system and computing oleh Briony J. Oates

Penelitian informatika: Analisis data kuantitatif, sebuah definisi

Gambar penelitian dari www-hagen.informatik.uni-kl.de

Kuantitatif berati data, atau bukti yang berbasiskan pada angka. Ini merupakan tipe data yang dihasilkan oleh eksperimen dan survei, namun juga bisa dihasilkan oleh strategi penelitian yang lain juga. Ini digunakan dan dianalisa oleh peneliti positivistik, namun juga kadang kala dihasilkan oleh peneliti interpretif dan kritis juga. 

Contoh dari data numerik adalah:

• Jumlah orang yang menyatakan kepuasan terhadap layanan TI di perusahaan
• Jumlah perpindahan (turnover) pegawai setiap tahunnya selama lima tahun
• Jumlah waktu dalam detik untuk memproses sebuah arsip
• Jumlah karakter dalam animasi komputer
• Jumlah orang yang mengakses internet lebih dari 20 jam perminggunya
• Jumlah hotlink dalam sebuah website

Ide dari analisisi data adalah melihat pola dari data dan membuat sebuah kesimpulan. Ada banyak teknik utuk menganalisa data kuantitatif. Analisis sederhana bisa saja menggunakan tabel, grafik yang memungkinkan peneliti atau pembaca untuk melihat pola tertentu. 

Pada  tingkat yang lebih kompleks, teknik statitstik deskriptif memungkinkan untuk menemukan pola lainnya seperti nilai rata-rata dari kegiatan tertentu. Teknik statistik yang lebih kompleks memungkinkan untuk menghasilkan pola yang dilihat dalam data benar-benar ada dan tidak muncul secara kebetulan saja.

Untuk proyek dalam skala kecil, peneliti mungkin hanya membutuhkan teknik analisis kuantitatif yang sederhana. Untuk proyek yang lebih besar, seperti survei dengan banyak responden yang melibatkan kuisioner, dimana peneliti ingin melihat respon terhadap satu pertanyaan yang berhubungan dengan sebuah respon terhadap pertanyaan lainnya dibutuhkan teknik analisis yang lebih komplek.

Banyak peneliti takut dengan analisis numerik karena mereka tidak menyukai statistik dan matematik. Berita baiknya, saat ini banyak software koimputer yang tersedia untuk membantu analisis. Tabel dan grafik bisa didapatkan dari program spreadsheet seperti excel, sedangkan untuk teknik analisis statistik yang lebih rumit, program khusus seperti SPSS bisa digunakan.

Perangkat lunak ini menghindarkan kebutuhan terhadap kebutuhan manual hitung-menghitung statistik. Berita buruknya para reviewer dan penilai dari penelitian seringkali penasaran dalam penilitian yang menggunakan teknik analisis statistik yang kompleks. Beberapa ahli menyatakan bahwa peningkatan penggunaan dari teknik statisk yang kompleks disebabkan karena ketersediaan perangkat lunak, bukan karena peningkatan pengetahuan statistik dari peneliti.

Reviewer dan penilai seringkali mempertanyakan apakah peneliti menggunakan teknik statistik tanpa memahaminya, dan seringkali menggunakannya secara tidak tepat. Peneliti harus paham setiap teknik yang digunakan, walaupun menyerahkan pemrosesannya terhadap perangkat lunak tertentu.

Disarikan dari buku Researching Information System and Computing oleh Briony J. Oates tahun 2006

Penelitian informatika: antara kualitatif dan kuantitatif

Penelitian dalam bidang informatika kadang memberikan pertanyaan yang belum bisa dijawab dengan sempurna, apakah penelitian informatika itu penelitian kualitatif atau penelitian kuantitatif?, atau malah merupakan jenis penelitian riset dan pengembangan?

Sebuah pertanyaan mendasar yang sampai saat ini saya masih ragu untuk menjawabnya, kriteria ketiga penelitian tersebut yang paling mendekati adalah penelitian riset dan pengembangan:

1. Membuat sebuah produk

2. Produk dibuat dengan menggunakan pendekatan tertentu

3. Ada pengujian produk sebelum "dipasangkan"

4. Ada pengujian produk sesudah "dipasangkan"

Tapi langkah yang sebenarnya dilakukan sepertinya hanya 2 langkah pertama, pengujian produk (dalam hal ini sebuah sistem informasi / perangkat lunak) jarang yang mencapai langkah ke 3 apa lagi langkah ke 4. Biasanya setelah dilakukan analisa dan desain sistem (misalnya dengan pendekatan terstruktur), maka si peneliti sudah bisa mengambil kesimpulan bahwa penelitiannya sudah selesai.

Kalau kita lihat penelitian kuantitatif, penelitian ini lebih menekankan pada penilaian hubungan beberapa variabel yang berujung pada sebuah atau lebih variabel dependen. Sebenarnya variabel dependen juga sudah banyak digunakan di penelitian sistem informasi, seperti TAM (technology acceptance model) seberapa banyak teknologi diterima oleh si pengguna, atau model kesuksesan sistem informasinya DeLone dan McLean. Tapi model-model tersebut belum begitu banyak digunakan (spengetahuan saia).

Lain lagi penelitian kualitatif, untuk hal-hal yang berbau menghasilkan teori, seperti menggabungkan tata kelola ini dengan tata kelola itu, pemanfaatan COBIT, penggunaan TOGAF dan lain-lainnya merupakan penelitian yang menghasilkan sebuah teori baru. Tapi sayangnya bagian kualitatif juga bukan sepenuhnya dilaksanakan dengan benar, karena sumber datanya ada 3: observasi, wawancara, dan dokumen, dan triangulasi dari ke tiga sumber data tersebut.

Dokumen yang dimaksud disini juga mengacu pada orang tertentu, catatan, memo, jurnal, sedangkan yang masih sering digunakan adalah tinjauan pustaka, menghubungkan teori ini dengan teori itu, well... dimana posisi kita?

Gabungkan saja semua yang ada :) mungkin itu solusi sederhana, lagipula toh pemanfaatan analisa dan desain sistem informasi sudah menjamin bahwa sistem informasi yang dirancang itu sudah mengikuti kaidah ilmiah, sudahkah?

Arsitektur enterprise

Ini ada link bagus untuk Pengenalan tentang arsitektur enterprise

CSPP 51070 Home Page: "- Sent using Google Toolbar"

Backup data dengan Sinkronisasi folder Total Commander

Backup data dari satu drive ke drive lain merupakan salah satu kebutuhan paling mendasar dalam pengarsipan dokumen-dokumen kita. Karena tidak semua arsip, master atau dokumen akan kita gunakan selamanya. Akan tetapi menghapus data tersebut juga sangat sayang sekali karena mungkin saja sewaktu-waktu kita akan membuatuhkannya.

Aplikasi Total Commander merupakan aplikasi yang mirip dengan windows explorer yang digunakan untuk memanajemen file dan folder yang ada di komputer kita. Salah satu fitur yang tidak dimiliki oleh windows eksplorer.

Anda dapat mendownload total commander dengan menggunakan link berikut:

Indowebster | Indonesia Multimedia Web Server

Perintahnya cukup sederhana, cukup dengan memilih menu Command > Synchoronize Dir sehingga tampil gambar seperti diatas. Disebelah kiri adalah folder awal, dan sebelah kanan folder pembanding. Ada 4 simbol yang bisa anda gunakan untuk memfilter data dalam backup data ini:
1. Icon Panah ke kanan
2. Icon Sama dengan
3, Icon Tidak sama dengan
4. Icon Panah ke kiri

icon (1) berfungsi untuk menampilkan file yang ada di folder awal (kiri) namun tidak ada di folder pembanding (kanan).
icon (2) berfungsi untuk menampilkan file-file yang sama dan ada di kedua folder
icon (3) berfungsi untuk menamgpilkan file-file yang ada dikedua folder namun berbeda
icon (4) berfungsi untuk menampilkan file yang ada di folder pembanding, namun tidak ada di folder awal.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa gambar diatas menunjukkan bahwa icon(4) panah kiri terpilih sehingga menunjukkan file2 apa saja yang ada di folder pembanding yang tidak ada di folder awal. Klik tombol Compare untuk melihat file-file dimaksud.