Analisis Regresi Linear Sederhana

Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi linear sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya adalah:
Y = a + b X.
Dengan Y adalah variabel terikat dan X adalah variabel bebas. Koefisien a adalah konstanta (intercept) yang merupakan titik potong antara garis regresi dengan sumbu Y pada koordinat kartesius.
Langkah penghitungan analisis regresi dengan menggunakan program SPSS adalah: Analyse –> regression –> linear. Pada jendela yang ada, klik variabel terikat lalu klik tanda panah pada kota dependent. Maka variabel tersebut akan masuk ke kotak sebagai variabel dependen. Lakukan dengan cara yang sama untuk variabel bebas (independent). Lalu klik OK dan akan muncul output SPSS.
Interpretasi Output

1. Koefisien determinasi
Koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya. Mempunyai nilai antara 0 – 1 di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.
2. Nilai t hitung dan signifikansi
Nilai t hitung > t tabel berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat, atau bisa juga dengan signifikansi di bawah 0,05 untuk penelitian sosial, dan untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan toleransi sampai dengan 0,10.
3. Persamaan regresi
Sebagai ilustrasi variabel bebas: Biaya promosi dan variabel terikat: Profitabilitas (dalam juta rupiah) dan hasil analisisnya Y = 1,2 + 0,55 X. Berarti interpretasinya:

1. Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 juta rupiah, maka profitabilitas meningkat sebesar 0,55 juta rupiah.
2. Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai 1,2 juta rupiah.
Interpretasi terhadap nilai intercept (dalam contoh ini 1,2 juta) harus hati-hati dan sesuai dengan rancangan penelitian. Jika penelitian menggunakan angket dengan skala likert antara 1 sampai 5, maka interpretasi di atas tidak boleh dilakukan karena variabel X tidak mungkin bernilai nol. Interpretasi dengan skala likert tersebut sebaiknya menggunakan nilai standardized coefficient sehingga tidak ada konstanta karena nilainya telah distandarkan.
Contoh: Pengaruh antara kepuasan (X) terhadap kinerja (Y) dengan skala likert antara 1 sampai dengan 5. Hasil output yang digunakan adalah standardized coefficients sehingga Y = 0,21 X dan diinterpretasikan bahwa peningkatan kepuasan kerja akan diikuti dengan peningkatan kinerja atau penurunan kepuasan kerja juga akan diikuti dengan penurunan kinerja. Peningkatan kepuasan kerja dalam satu satuan unit akan diikuti dengan peningkatan kinerja sebesar 0,21 (21%).
Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + …. + bn Xn.
Dengan Y adalah variabel bebas, dan X adalah variabel-variabel bebas, a adalah konstanta (intersept) dan b adalah koefisien regresi pada masing-masing variabel bebas.
Interpretasi terhadap persamaan juga relatif sama, sebagai ilustrasi, pengaruh antara motivasi (X1), kompensasi (X2) dan kepemimpinan (X3) terhadap kepuasan kerja (Y) menghasilkan persamaan sebagai berikut:
Y = 0,235 + 0,21 X1 + 0,32 X2 + 0,12 X3
1. Jika variabel motivasi meningkat dengan asumsi variabel kompensasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat
2. Jika variabel kompensasi meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.
3. Jika variabel kepemimpinan meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kompensasi tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.

Interpretasi terhadap konstanta (0,235) juga harus dilakukan secara hati-hati. Jika pengukuran variabel dengan menggunakan skala Likert antara 1 sampai dengan 5 maka tidak boleh diinterpretasikan bahwa jika variabel motivasi, kompensasi dan kepemimpinan bernilai nol, sebagai ketiga variabel tersebut tidak mungkin bernilai nol karena Skala Likert terendah yang digunakan adalah 1.

Analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian secara serempak dengan menggunakan F hitung. Signifikansi ditentukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel atau melihat signifikansi pada output SPSS. Dalam beberapa kasus dapat terjadi bahwa secara simultan (serempak) beberapa variabel mempunyai pengaruh yang signifikan, tetapi secara parsial tidak. Sebagai ilustrasi: seorang penjahat takut terhadap polisi yang membawa pistol (diasumsikan polisis dan pistol secara serempak membuat takut penjahat). Akan tetapi secara parsial, pistol tidak membuat takut seorang penjahat. Contoh lain: air panas, kopi dan gula menimbulkan kenikmatan, tetapi secara parsial, kopi saja belum tentu menimbulkan kenikmatan.

Penggunaan metode analisis regresi linear berganda memerlukan asumsi klasik yang secara statistik harus dipenuhi. Asumsi klasik tersebut meliputi asumsi normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan asumsi linearitas (akan dibahas belakangan).

Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi sebaiknya dilakukan di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi akan lebih akurat jika telah diketahui signifikansinya. Koefisien determinasi sebaiknya menggunakan adjusted R Square dan jika bernilai negatif maka uji F dan uji t tidak dapat dilakukan.
Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul

1. Dalam uji regresi sederhana apakah perlu menginterpretasikan nilai F hitung?Uji F adalah uji kelayakan model (goodness of fit) yang harus dilakukan dalam analisis regresi linear. Untuk analisis regresi linear sederhana Uji F boleh dipergunakan atau tidak, karena uji F akan sama hasilnya dengan uji t.

2. Kapan menggunakan uji dua arah dan kapan menggunakan uji dua arah?Penentuan arah adalah berdasarkan masalah penelitian, tujuan penelitian dan perumusan hipotesis. Jika hipotesis sudah menentukan arahnya, maka sebaiknya digunakan uji satu arah, tetapi jika hipotesis belum menentukan arah, maka sebaiknya menggunakan uji dua arah. Penentuan arah pada hipotesis berdasarkan tinjauan literatur. Contoh hipotesis dua arah: Terdapat pengaruh antara kepuasan terhadap kinerja. Contoh hipotesis satu arah: Terdapat pengaruh positif antara kepuasan terhadap kinerja. Nilai t tabel juga berbeda antara satu arah dan dua arah. Jika menggunakan signifikansi, maka signifikansi hasil output dibagi dua terlebih dahulu, baru dibandingkan dengan 5%.

3. Apa bedanya korelasi dengan regresi?
Korelasi adalah hubungan dan regresi adalah pengaruh. Korelasi bisa berlaku bolak-balik, sebagai contoh A berhubungan dengan B demikian juga B berhubungan dengan A. Untuk regresi tidak bisa dibalik, artinya A berpengaruh terhadap B, tetapi tidak boleh dikatakan B berpengaruh terhadap A. Dalam kehidupan sehari-hari kedua istilah itu (hubungan dan pengaruh) sering dipergunakan secara rancu, tetapi dalam ilmu statistik sangat berbeda. A berhubungan dengan B belum tentu A berpengaruh terhadap B. Tetapi jika A berpengaruh terhadap B maka pasti A juga berhubungan dengan B. (Dalam analisis lanjut sebenarnya juga ada pengaruh yang bolak-balik yang disebut dengan recursive, yang tidak dapat dianalisis dengan analisis regresi tetapi menggunakan structural equation modelling).

Baca Juga Materi Berikut :

Uji Asumsi Klasik

Read More

Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional.

Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik.

Setidaknya ada lima uji asumsi klasik, yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Sebagai contoh, dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu dilihat mana yang tidak memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain.

1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian.

Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah kelas. Dalam kelas siswa yang bodoh sekali dan pandai sekali jumlahnya hanya sedikit dan sebagian besar berada pada kategori sedang atau rata-rata. Jika kelas tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa. Dan sebaliknya jika suatu kelas banyak yang pandai maka kelas tersebut tidak normal atau merupakan kelas unggulan. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah dan ekstrim tinggi yang sedikit dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat.

Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode yang paling baik atau paling tepat. Tipsnya adalah bahwa pengujian dengan metode grafik sering menimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat, sehingga penggunaan uji normalitas dengan uji statistik bebas dari keragu-raguan, meskipun tidak ada jaminan bahwa pengujian dengan uji statistik lebih baik dari pada pengujian dengan metode grafik.

Jika residual tidak normal tetapi dekat dengan nilai kritis (misalnya signifikansi Kolmogorov Smirnov sebesar 0,049) maka dapat dicoba dengan metode lain yang mungkin memberikan justifikasi normal. Tetapi jika jauh dari nilai normal, maka dapat dilakukan beberapa langkah yaitu: melakukan transformasi data, melakukan trimming data outliers atau menambah data observasi. Transformasi dapat dilakukan ke dalam bentuk Logaritma natural, akar kuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva normalnya, apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri.

2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi, adalah model regresi dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya adalah bahwa model tersebut untuk mencari pengaruh antara motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan, motivasi dengan kepuasan kerja atau antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja.

Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor (VIF), korelasi pearson antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index (CI).

Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut:
1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi.
2. Menambah jumlah observasi.
3. Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta.
4. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang masih jarang sekali digunakan.

3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas.

Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. Uji statistik yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji White.

Beberapa alternatif solusi jika model menyalahi asumsi heteroskedastisitas adalah dengan mentransformasikan ke dalam bentuk logaritma, yang hanya dapat dilakukan jika semua data bernilai positif. Atau dapat juga dilakukan dengan membagi semua variabel dengan variabel yang mengalami gangguan heteroskedastisitas.

4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1). Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Sebagai contoh adalah pengaruh antara tingkat inflasi bulanan terhadap nilai tukar rupiah terhadap dollar. Data tingkat inflasi pada bulan tertentu, katakanlah bulan Februari, akan dipengaruhi oleh tingkat inflasi bulan Januari. Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain, pengeluaran rutin dalam suatu rumah tangga. Ketika pada bulan Januari suatu keluarga mengeluarkan belanja bulanan yang relatif tinggi, maka tanpa ada pengaruh dari apapun, pengeluaran pada bulan Februari akan rendah.

Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi.

Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test dan jika data observasi di atas 100 data sebaiknya menggunakan uji Lagrange Multiplier. Beberapa cara untuk menanggulangi masalah autokorelasi adalah dengan mentransformasikan data atau bisa juga dengan mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation). Selain itu juga dapat dilakukan dengan memasukkan variabel lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu variabel bebas, sehingga data observasi menjadi berkurang 1.

5. Uji Linearitas
Uji linearitas dipergunakan untuk melihat apakah model yang dibangun mempunyai hubungan linear atau tidak. Uji ini jarang digunakan pada berbagai penelitian, karena biasanya model dibentuk berdasarkan telaah teoretis bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah linear. Hubungan antar variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan linear sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah elastisitas.

Jika ada hubungan antara dua variabel yang belum diketahui apakah linear atau tidak, uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan tersebut bersifat linear atau tidak. Uji linearitas digunakan untuk mengkonfirmasikan apakah sifat linear antara dua variabel yang diidentifikasikan secara teori sesuai atau tidak dengan hasil observasi yang ada. Uji linearitas dapat menggunakan uji Durbin-Watson, Ramsey Test atau uji Lagrange Multiplier.

Read More

Analisis dan Design Sistem

• Pengembangan Sistem
• Tekhnik Penemuan Fakta dan Persyaratan
• Analisis Sistem Informasi
• People SoftCOAD Design Final
• Pengembangan Sistem Informasi
• Designing an Effective Chart of Accounts Structure using Oracle Applications

Read More

Materi Analisis dan Desain Sistem

• KONTEKS METODE ANALISIS DAN DESAIN SISTEM 2
• BLOK PEMBANGUN SISTEM INFORMASI
• PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI
• Para Pemain-Stakeholder Sistem
• Konteks Metode Analisis dan Desain Sistem 1

Read More

KONTEKS METODE ANALISIS DAN DESAIN SISTEM 2

Kerangka Analisis dan Desain Sistem
Sistem informasi adalah pengaturan orang, data, proses dan teknologi informasi yang berinteraksi untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan dan menyediakan sebagai output informasi yang diperlukan untuk mendukung sebuah organisasi. Sedangkan teknologi informasi adalah istilah yang menggambarkan kombinasi teknologi komputer (perangkat keras dan lunak) dengan teknologi komunikasi (jaringan data, gambar dan suara).
Sistem informasi dapat diklasifikasikan menurut fungsinya :
1. Sistem pemrosesan transaksi
Yaitu sebuah sistem informasi yang meng-capture dan memproses data transaksi bisnis
2. Sistem informasi manajemen
Yaitu sebuah sistem informasi yang menyediakan untuk pelaporan berorientasi manajemen berdasarkan pemprosesan transaksi dan operasi organisasi
3. Sistem pendukung keputusan
Yaitu sebuah sistem informasi yang membantu mengidentifikasi kesempatan pembuatan keputusan atau menyediakan informasi untuk membantu pembuatan keputusan
4. Sistem informasi eksekutif
Yaitu sebuah sistem informasi yang mendukung perencanaan dan penilaian kebutuhan manajer eksekutif
5. Sistem ahli
Yaitu sebuah sistem informasi yang meng-capture keahlian pekerja dan mensimulasikan keahlian tersebut pada keuntungan mereka yang tidak ahli
6. Sistem komunikasi dan kolaborasi
Yaitu sebuah sistem informasi yang memungkinkan komunikasi lebih efektif antara pekerja, rekan kerja, pelanggan dan penyuplai untuk meningkatkan kemampuan mereka berkolaborasi
7. Sistem otomatisasi kantor
Yaitu sebuah sistem informasi yang mendukung aktivitas kantor bisnis secara luas yang menyediakan aliran kerja yang diperbaiki diantara para pekerja

Sistem informasi dapat dipandang dari berbagai macam perspektif, termasuk perspektif “pemain”, “driver bisnis” yang mempengaruhi sistem informasi, “driver teknologi” yang digunakan sistem informasi, dan “proses” yang digunakan untuk mengembangkan sistem informasi.

Para Pemain-Stakeholder Sistem
Stakeholder adalah orang yang memiliki ketertarikan pada sistem informasi yang sudah ada atau ditawarkan. Stakeholder bisa termasuk pekerja teknis dan non teknis, bisa juga termasuk pekerja dalam dan luar.
Pekerja informasi adalah stakeholder dalam sistem informasi. Pekerja informasi termasuk orang-orang yang pekerjaannya melibatkan pembuatan, pengumpulan, pemprosesan, distribusi dan penggunaan informasi. Mereka adalah :
1. Pemilik sistem
Adalah sponsor sistem informasi dan advokat eksekutif, biasanya bertanggung jawab atas pendanaan proyek pengembangan, pengoperasian dan perawatan sistem informasi.

2. Pengguna sistem
Adalah “pelanggan” yang akan menggunakan atau terpengaruh sistem informasi pada basis reguler, meng-capture, memvalidasikan, memasukkan, menanggapi, menyimpan, dan bertukar data dan informasi.
Ada banyak kelas pengguna sistem. Tiap kelas seharusnya terlibat langsung dalam proyek pengembangan sembarang sistem informasi yang mempengaruhi kelas-kelas tersebut. Kelas-kelas tersebut dibagi dalam 2 bagian besar yaitu pengguna sistem internal dan pengguna sistem eksternal. Pengguna sistem internal adalah karyawan-karyawan bisnis yang kebanyakan sistem informasi dibangun untuk mereka. Contoh :
a. Pekerja administrasi dan layanan yang mengerjakan pemprosesan transaksi sehari-hari pada rata-rata bisnis
b. Staf teknis dan profesional yang terdiri dari spesialis bisnis dan industri yang mengerjakan pekerjaan yang membutuhkan keahlian dan spesialisasi tinggi
c. Supervisor, manajer menengah dan manajer eksekutif adalah para pembuat keputusan

Pengguna sistem eksternal adalah mayoritas pengguna sistem informasi modern. Pengguna eksternal sering disebut remote user jauh (pengguna yang secara fisik tidak berada di tempat tapi masih membutuhkan akses ke sistem informasi) dan mobile user (pengguna yang lokasinya selalu berubah tapi membutuhkan akses ke sistem informasi dari manapun). Contoh :
a. Pelanggan yaitu organisasi atau individu yang membeli produk dan layanan kita
b. Pemasok yaitu organisasi tempat perusahaan kita membeli persediaan barang dan bahan mentah
c. Rekan kerja yaitu organisasi tempat perusahaan kita membeli layanan atau dengan apa dia berpartner
d. Karyawan yang bekerja di jalan atau di rumah

3. Desainer sistem
Adalah spesialis teknis yang menterjemahkan persyaratan bisnis pengguna sistem dan pembatas solusi teknis. Dia mendesain data base, input, output, tampilan, jaringan dan perangkat lunak komputer yang akan memenuhi persyaratan pengguna sistem. Desainer sistem sekarang cenderung fokus pada keahlian khusus teknis, seperti :
a. Administrator data base yaitu spesialis dalam teknologi database yang digunakan untuk mendesain dan mengkoordinasikan perubahan ke database perusahaan
b. Arsitek jaringan yaitu spesialis teknologi jaringan dan telekomunikasi yang mendesain, menginstal, mengkonfigurasi, mengoptimalkan, dan mendukung area jaringan lokal dan luas termasuk koneksi ke internet dan jaringan eksternal lainnya
c. Arsitek web yaitu spesialis yang mendesain situs web yang kompleks untuk organisasi, termasuk situs web publik untuk internet, situs web internal untuk organisasi, dan situs web pribadi antar bisnis
d. Artis grafik yaitu spesialis dalam teknologi grafis dan metode yang digunakan untuk mendesain dan membangun antar muka yang kuat serta mudah digunakan ke sistem, termasuk antar muka untuk PC, web, komputer genggam dan smart phone.
e. Ahli keamanan yaitu spesialis dalam teknologi dan metode yang digunakan untuk memastikan keamanan data dan jaringan
f. Spesialis teknologi yaitu ahli dalam penerapan teknologi spesifik yang akan digunakan dalam sistem

4. Pembangun sistem
Adalah spesialis teknis yang membangun sistem informasi dan komponen yang didasarkan dimiliki diantaranya :
a. Programer aplikasi yaitu spesialis yang mengkonversi persyaratan bisnis dan pernyataan masalah dan prosedur ke dalam bahasa komputer
b. Programer sistem yaitu spesialis yang mengembangkan, menguji dan mengimplementasikan perangkat lunak tingkat sistem informasi, utilitas dan layanan
c. Programer database yaitu spesialis dalam bahasa dan teknologi database yang membangun, memodifikasi dan menguji struktur database serta program yang menggunakan dan menguji database tersebut.
d. Administrator jaringan yaitu spesialis yang mendesain, menginstal, troubleshoot (mencari dan meperbaiki penyebab masalah), dan mengoptimalkan jaringan komputer
e. Administrator keamanan yaitu spesialis yang mendesain, mengimplementasikan troubleshoot, dan mengurusi kontrol keamanan dan privasi dalam jaringan
f. Webmaster yaitu spesialis yang mengkodekan dan memelihara server web
g. Software integrator yaitu spesialis yang mengintegrasikan paket perangkat lunak dengan perangkat keras, jaringan dan paket perangkat lunak lainnya

5. Analis sistem
Adalah spesialis yang mempelajari masalah dan kebutuhan sebuah organisasi untuk menentukan bagaimana orang, data, proses dan teknologi informasi dapat mencapai kemajuan terbaik untuk bisnis. Seorang analis sistem memiliki keahlian analisis dan desain sistem informal. Selain itu seorang analis sistem harus mengembangkan atau memiliki keahlian lain, pengetahuan dan karakter untuk menyelesaikan pekerjaan. Hal-hal ini termasuk :
a. Pengetahuan teknologi informasi. Analis harus sadar akan teknologi informasi yang sudah ada dan baru muncul.
b. Pengalaman dan keahlian pemprograman komputer. Kebanyakan analis sistem harus menguasai satu atau lebih bahasa pemprograman tingkat tinggi.
c. Pengetahuan umum proses dan terminologi bisnis. Analis sistem harus mampu berkomunikasi dengan para ahli bisnis untuk memperoleh pemahaman masalah dan kebutuhan mereka.
d. Keahlian pemecahan masalah yang umum. Analis sistem harus mampu mengambil masalah bisnis yang besar, membaginya menjdi beberapa bagian, menentukan penyebab dan dampak masalah dan menganjurkan solusi.
e. Keahlian komunikasi antar orang yang baik. Seorang analis harus mampu berkomunikasi tertulis maupun lisan secara efektif.
f. Keahlian relasi antar orang yang baik. Analis sistem berinteraksi dengan semua stakeholder dalam sebuah proyek pengembangan sistem. Interaksi tersebut memerlukan keahllian antarorang yang memungkinkan analis untuk berurusan dengan grup dinamis, politik bisnis, konflik dan perubahan.
g. Fleksibilitas dan adaptabilitas. Tidak ada dua proyek yang sama. Tidak ada pendekatan atau standar tunggal ajaib yang dapat diterapkan pada semua proyek. Analis sistem yang sukses belajar untuk menjadi fleksibel dan beradaptasi dengan tantangan dan situasi yang unik.
h. Karakter dan etika. Pekerjaan sebagai analis sistem membutuhkan karakter yang kuat dan naluri benar dan salah. Analis sering memperoleh akses ke fakta dan informasi sensitif dan rahasia yang tidak dimaksudkan untuk diungkap kepada publik. Produk analis dan desain sistem biasanya dianggap sebagai properti intelektual pemilik perusahaan.

Peran stakeholder apapun dapat dimainkan oleh pekerja internal atau pekerja eksternal yang disebut external service provider (ESP)/ penyedia layanan eksternal. ESP adalah analis sistem, desainer sistem, atau pembangun sistem yang menjual keahlian dan pengalamannya ke bisnis lain untuk membantu bisnis tersebut membeli, mengembangkan, atau mengintegrasikan solusi sistem informasi, dapat juga diafiliasikan dengan organisasi consulting atau layanan.
Untuk dapat membangun sistem dan aplikasi informasi sehingga menguntungkan bisnis, para stakeholder harus bekerja bersama dalam tim. Sebuah tim memerlukan kepemimpinan. Untuk itu satu atau lebih dari para stakeholder ini berperan sebagai manajer proyek. Manajer proyek adalah profesional berpengalaman yang bertanggung jawab merencanakan, memonitor dan mengontrol proyek, dengan memperhatikan jadwal, anggaran, produk jadi, kepuasan pelanggan, standar teknis dan kualitas sistem.

Driver Bisnis untuk Sistem Informasi Masa Kini
Satu cara lain untuk melihat produk sistem informasi kita adalah dari perspektif driver bisnis. Driver bisnis mempengaruhi sistem informasi. Driver bisnis sekarang yang akan seterusnya mempengaruhi pengembangan sistem informasi adalah :
1. Globalisasi ekonomi
Bagaimana globalisasi ekonomi mempengaruhi para pemain dalam permainan sistem? Pertama sistem informasi dan aplikasi komputer harus diinternasionalkan. Mereka harus mendukung banyak bahasa, kurs pertukaran mata uang, peraturan perdagangan internasional, dan praktik dan budaya bisnis yang berbeda. Kedua, kebanyakan sistem informasi pada akhirnya memerlukan konsolidasi informasi untuk analisis performa dan pembuatan keputusan. Kendala bahasa, kurs pertukaran mata uang, peraturan informasi transborder, dan sejenisnya mempersulit konsolidasi. Akhirnya dibutuhkan pemain yang dapat berkomunikasi lisan dan tertulis dengan manajemen dan pengguna yang berbicara dalam bahasa, dialek dan slank yang berbeda. Kesempatan pekerjaan internasional untuk analis sistem akan terus meluas.

2. Perdagangan dan bisnis elektronik
Perdagangan elektronik adalah pembelian dan penjualan barang dan layanan dengan menggunakan internet. Sedangkan bisnis elektronik adalah penggunaan internet untuk melaksanakan dan mendukung aktivitas bisnis sehari-hari.

3. Keamanan dan privasi
Hal yang berhubungan dengan keamanan adalah isu privasi. Pelanggan semakin menginginkan privasi dalam ekonomi digital. Pemerintah sedang membuat isu keamanan dan peraturan tersebut tampaknya akan semakin ketat seiring tumbuhnya ekonomi digital. Hampir setiap bisnis sekarang memiliki kebijakan privasi. Grup konsumen mulai menganalisa dan memonitor kebijakan privasi seperti itu, mempertahankan perusahaan yang bertanggung jawab dan melobi pemerintah untuk mengeluarkan peraturan dan penerapan hukum yang lebih ketat.

4. Kolaborasi dan rekanan
Kolaborasi dan rekanan adalah trend bisnis signifikan yang mempengaruhi aplikasi sistem informasi. Di dalam organisasi manajemen menekankan perlunya menghancurkan dinding yang memisahkan departemen dan fungsi organisasi. Manajemen berbicara tentang tim “fungsional-silang” yang berkolaborasi untuk mengatur tujuan-tujuan bisnis umum dari perspektif antar disiplin. Trend kolaborasi juga berkembang untuk melibatkan organisasi lain, kadang-kadang para pesaingnya juga terlibat. Bisnis juga belajar bahwa akan menguntungkan bagi mereka jika sistem-sistem informasi mereka saling diantar operasikan.

5. Perbaikan proses berkesinambungan dan manejemen kualitas total
Sistem informasi mengotomatisasi dan mendukung proses bisnis. Proses bisnis adalah kerja, prosedur dan aturan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas bisnis, independen terhadap sembarang teknologi yang digunakan untuk mengotomatisasi atau mendukung mereka. Perbaikan proses berkesinambungan adalah pengawasan terus menerus proses bisnis untuk memberikan efek perbaikan yang kecil tapi dapat diukur dalam pengurangan biaya dan penambahan nilai. Total Quality Management adalah pendekatan yang komprehensive untuk memfasilitasi perbaikan dan manajemen kualitas dalam sebuah bisnis.

6. Manajemen aset pengetahuan
Kebutuhan manajemen aset pengetahuan berimpak pada berbagai bidang sistem informasi. Meskipun kita telah meng-capture sejumlah besar data dan sistem informasi, dalam kebanyakan organisasi mereka kurang terintegrasi. Selagi sistem informasi baru dibangun, kita akan semakin diharapkan untuk fokus pada integrasi data dan informasi yang dapat membuat dan memelihara pengetahuan dalam organisasi tempat kita bekerja.

7. Desain ulang proses bisnis
Desain ulang proses bisnis adalah studi, analisis dan desain ulang proses bisnis mendasar untuk mengurangi biaya dan atau memperbaiki pertambahan nilai pada bisnis yang melibatkan pembuatan perubahan yang sesungguhnya pada proses bisnis melintasi sistem yang lebih besar.

Driver Teknologi Sistem Informasi Masa Kini
Kemajuan teknologi informasi dapat juga menjadi driver pada sistem informasi. Teknologi yang ketinggalan zaman dapat menghasilkan masalah yang menyebabkan kebutuhan untuk mengembangkan sistem baru. Beberapa teknologi yang mempengaruhi sistem informasi saat ini adalah :

1. Jaringan dan internet
a. xHTML dan XML adalah bahasa-bahasa mendasar authoring halaman web dan pengembangan aplikasi internet. Extensible Hypertext Markup Language (xHTML) adalah HTML, bahasa yang digunakan untuk mengkonstruksi halaman web, versi generasi kedua. Extensible Markup Language (XML) adalah bahasa yang digunakan untuk mentranspor isi data bersama dengan interpretasinya secara efektif di internet.
b. Bahasa scripting adalah bahasa-bahasa pemprograman yang di desain khusus untuk aplikasi internet.
c. Bahasa-bahasa pemprograman yang spesific seperti Java dan Cold Fusion telah muncul untuk secara khusus mengkonstruksi aplikasi berbasis web kompleks yang melibatkan banyak server dan browser web.
d. Intranet adalah internet pribadi yang didesain untuk digunakan oleh para karyawan organisasi. Intranet menawarkan tampilan dan rasa internet, tetapi keamanan dan firewall membatasi kegunaannya ke karyawan.
e. Extranet seperti intranet adalah internet pribadi, tapi ekstranet digunakan di antara organisasi-organisasi yang spesifik. Hanya karyawan-karyawan dari bisnis-bisnis yang diidentifikasikan yang dapat mengakses dan menggunakan ekstranet.
f. Portal adalah “homepage” yang dapat di kustomasi pada kebutuhan-kebutuhan spesifik individu-individu berbeda yang menggunakannya.
g. Web service adalah program berbasis web yang dapat digunakan kembali dan dapat dipanggil dari sembarang program internet.

2. Teknologi mobile dan nirkabel
Akses nirkabel harus semakin diperhatikan , dan batas-batas alat mobile dan ukuran layar harus diakomodasikan dalam desain sistem informasi. Semua trend teknis berikut akan secara signifikan berimpak pada analisis data dan desain sistem informasi baru :
a. Komputer genggam seperti personal digital assistant telah menjadi alat yang umum dikalangan pekerja informasi. Alat-alat ini telah memiliki kemampuan nirkabel yang menyediakan akses web dan email
b. Telepon seluler juga memiliki fitur kemampuan internet dan email
c. Alat-alat terintegrasi seperti smart phone mengintegrasikan kemampuan PDA dan telepon seluler ke dalam satu alat
d. Teknologi seperti bluetooth memungkinkan alat-alat yang terpisah untuk berantaroperasi sebaggai satu alat logis sambil mempertahankan form factors dan kelebihan tiap alat.

3. Teknologi objek
Teknologi objek memungkinkan programer untuk membangunperangkat lunak dari bagian perangkat lunak yang disebut objek. Perangkat lunak berorientasi objek menawarkkan keuntungan yakni dapat dipergunakan kembali dan dapat diperluas.

4. Teknologi kolaboratif
Teknologi kolaboratif adalah teknologi yang meningkatkan komunikasi antar personal dan kerja tim. Empat kelas teknologi kolaborasi yang penting adalah email, instant messsaging, groupware dan work flow

5. Aplikasi enterprise
Secara virtual semua organisasi, kecil maupun besar, membutuhkan satu set inti aplikasi enterprise untuk melakukan bisnis. Pada umumnya aplikasi inti adalah manajemen finansial, manajemen sumber daya manusia, pemasaran dan penjualan, dan manajemen operasi. Integrasi aplikasi enterprise melibatkan aplikasi penghubung, baik dibeli maupun dibangun sendiri, sehingga mereka dapat secara transparan saling berantaroperasi.

Proses Pengembangan Sistem Sederhana
Proses pengembangan sistem adalah satu set aktivitas, metode, praktek terbaik, siap dikirimkan dan perlatan terotomasi yang digunakan stakeholder untuk mengembangkan dan memelihara sistem informasi dan perangkat lunak. Proses ini dapat bervariasi untuk organisasi yang berbeda. Ada karakteristik umum yang ditemukan yaitu proses pengembangan sistem mengikuti pendekatan pemecahan masalah. Pendekatan tersebut biasanya terdiri dari beberapa langkah pemecahan masalah yang umum yaitu :
1. Mengidentifikasi masalah
2. Menganalisis dan memahami masalah
3. Mengidentifikasi persyaratan dan harapan solusi
4. Mengidentifikasi solusi alternatif dan memilih tindakan yang terbaik
5. Mendesain solusi yang dipilih
6. Mengimplementasi solusi yang dipilih
7. Mengevaluasi hasilnya (jika masalah tidak terpecahkan kembali ke langkah 1 atu 2 seperlunya)

Proses pengembangan sistem yang disederhanakan terdiri dari beberapa fase yaitu :
1. Permulaan sistem
Adalah perencanaan awal untuk sebuah proyek yang mendefinisikan lingkup, tujuan, jadwal dan anggaran bisnis awal.
2. Analisis sistem
Analisis sistem adalah studi domain masalah bisnis untuk merekomendasikan perbaikan dan menspesifikasikan persyaratan dan prioritas bisnis untuk solusi.
3. Desain sistem
Adalah spesifikasi atau konstruksi solusi yang teknis dan berbasis komputer untuk persyaratan bisnis yang diidentifikasikan dalam analisis sistem. Desain tersebut dalam bentuk prototipe yang bekerja
4. Implementasi sistem
Adalah konstruksi, instalasi, pengujian dan pengiriman sistem ke dalam produksi artinya ke dalam operasi sehari-hari.

Read More