bab 2 landasan teori - library.binus.ac.id 2 mentari asri pratami.pdf · purposive sampling...
Post on 26-Oct-2019
28 Views
Preview:
TRANSCRIPT
5
BAB 2
LANDASAN TEORI
Penelitian tesis ini membutuhkan pemahaman terhadap sejumlah teori-
teori untuk mendukung atau menjadi dasar serta referensi dalam penelitian dan
dalam membangun sistem. Teori-teori tersebut merupakan konstribusi dari
berbagai sumber dan literatur.
2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian yang berhubungan dengan pengaruh kualitas aplikasi terhadap
Penerimaan pengguna dengan menggunakan metode UTAUT (Venkatesh et al.,
2003) yang telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya. Berikut ini penulis
uraikan beberapa penelitian terdahulu:
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
Nama Peneliti
& Tahun
Judul Penelitian Hasil Penelitian
Muhammad
Nasir (2013)
Evaluasi Penerimaan
Teknologi Informasi
Mahasiswa
di Palembang Menggunakan
Model UTAUT
Hasil penelitian ini diperoleh fakta bahwa
kontribusi performance expectancy, social
influence dan effort expectancy terhadap
hasil penerimaan Teknologi Informasi
adalah sebesar 58,9%. Hal ini
menunjukkan ada pengaruh faktor lain
sebesar 41,1% yang tidak di teliti pada
penelitian ini.
Vivi Wahyuni;
Idria Maita
(2015)
Evaluasi Sistem Informasi
Manajemen Rumah Sakit
(Simrs) Menggunakan Metode
Unified Theory Of
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa
adanya nilai
kesenjangan antara ekspektasi manajemen
dengan persepsi pengguna. Agar proses
5
6
Acceptance And Use Of
Technology (UTAUT)
menjadi lebih baik maka
diberikan tindakan perbaikan berupa
langkah-langkah usulan perbaikan untuk
setiap proses.
Susan A. Brown
(2006)
Household Technology Use:
Integrating Household
Life Cycle and the Model of
Adoption of Technology
in Households
The objectives of this study were to
examine MATH’s predictive ability for
household usage behavior, delineate the
patterns of significant factors for use
across household life cycles, and compare
the results with those of Brown and
Venkatesh (2005) to discern important
differences. MATH appears to predict
equally well for users as adopters. The
results demonstrate that users and adopters
differ, such that users focus on attitudinal
beliefs to the exclusion of normative and
control beliefs. Further, the results provide
additional evidence of the importance of
household life cycles in understanding
both PC adoption and use.
Hsiu-Yuan
Wang; Shwu-
Huey Wang
(2010)
User Acceptance Of Mobile
Internet Based On
The Unified Theory Of
Acceptance And Use Of
Technology: Investigating The
Determinants And
Gender Differences
Based on the Unified Theory of
Acceptance and Use of Technology Model
(UTAUT;
Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003),
the purpose of this study was to investigate
the
determinants of mobile Internet (m-
Internet) acceptance and to understand
whether or not
there are gender differences in the
acceptance of m-Internet. Data collected
online from 343
7
respondents in Taiwan were tested against
the research model, using the structural
equation
modeling approach. The proposed model
was mostly supported by the empirical
data. The
findings of this study provide several
crucial implications for m-Internet service
practitioners
and researchers.
Baiyun Chen;
Stephen Sivo;
Ryan Seilhamer;
Amy Sugar;
Jin Mao (2013)
User Acceptance Of Mobile
Technology: A Campus-Wide
Implementation Of
Blackboard’s Mobile Tm
Learn Application
The findings of this research have
implications for educational leaders,
mobile application designers, course
instructors, and instructional technologists
who want to understand why students
adopt mobile learning, how to devise
practical methods for integrating mobile
applications into curriculum, and ways to
evaluate of the acceptance and usability of
the mobile learning systems.
Kesimpulan dari penelitian terdahulu terkait dengan metode UTAUT adalah
bahwa penggunaan model UTAUT dapat di sesuaikan dengan kondisi objek
penelitian dan variabel yang akan di teliti.
2.2 Teori Umum
2.2.1 Non-probability Sampling
Non-probability Sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota
populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik sampel ini
8
meliputi, sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidential,
purposive sampling, sampling jenuh/sensus, snoeball.
1. Sampling Sistematis
Sampling sistematis adalah teknik sampling yang menggunakan
nomor urut dari populasi baik yang berdasarkan nomor yang ditetapkan
sendiri oleh peneliti maupun nomor identitas tertentu, ruang dengan
urutan yang seragam atau pertimbangan sistematis lainnya.
2. Sampling Kuota
Sampling kuota adalah teknik sampling yang menentukan jumlah
sampel dari populasi yang memiliki ciri tertentu sampai jumlah kuota
(jatah) yang diinginkan.
3. Sampling Incidential
Incidential merupakan teknik penentuan sampel secara kebetulan atau
siapa saja yang kebetulan (incidential) bertemu dengan peneliti yang
dianggap cocok dengan karakteristik sampel yang ditentukan akan
dijadikan sampel.
4. Purposive Sampling
Purposive sampling merupakan teknik penentuan sampel dengan
pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan sampel. Misalnya, peneliti
ingin meneliti permasalahan seputar daya tahan mesin tertentu. Maka
sampel ditentukan adalah para teknisi atau ahli mesin yang mengetahui
dengan jelas permasalahan ini atau penelitian tentang pola pembinaan
olahraga renang. Maka sampel yang diambil adalah pelatih-pelatih renang
9
yang dianggap memiliki kompetensi di bidang ini. Teknik ini biasanya
dilakukan pada penelitian kualitatif.
5. Sampling Jenuh/Sensus
Menurut Sugiyono (2001:61) sampling jenuh adalah teknik
penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai
sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil. Istilah
lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi
dijadikan sampel.
6. Snoeball Sampling
Snoeball sampling adalah teknik penentuan jumlah sampel yang
semula kecil kemudian terus membesar ibarat bola salju.
2.2.2 Skala Likert
Menurut Sanusi (2011:59), skala likert adalah skala yang didasarkan
pada penjumlahan sikap responden dalam merespon pertanyaan berkaitan
indikator-indikator suatu konsep atau variabel yang sedang diukur.
Responden diminta untuk menyatakan setuju atau tidak setuju terhadap
setiap pertanyaan.
Sugiyono (2008:132), berpendapat bahwa skala likert digunakan
untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok
orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian, fenomena sosial ini telah
ditetapkan secara spesifik oleh peneliti, yang selanjutnya disebut sebagai
variabel penelitian.
Menurut Sekaran dan Bougie (2009:152), skala likert adalah untuk
memeriksa seberapa kuat suatu subjek setuju atau tidak setuju dengan
pernyataan pada skala lima poin sebagai berikut :
10
Sangat
Setuju
Setuju Netral Tidak
Setuju
Sangat Tidak
Setuju
5 poin 4 poin 3 poin 2 poin 1 poin
2.2.3 Uji Validitas
Menurut Sujarweni (2014:192), Uji validitas digunakan untuk
mengetahui kelayakan butir-butir dalam suatu daftar pertanyaan dalam
mendefinisikan suatu variabel. Daftar pertanyaan ini pada umumnya
mendukung suatu kelompok variabel tertentu.
Validitas menguji seberapa baik suatu instrumen yang dibuat
mengukur konsep tertentu yang ingin diukur (Sekaran 2006, p.39).
Untuk mengetahui uji validitas, dapat dilihat dari tampilan SPSS,
jika > , berarti instrumen dinyatakan valid. Sebaliknya jika
< , berarti instrumen dinyatakan tidak valid.
2.2.4 Uji Reliabilitas
Sujarweni (2014:192), berpendapat bahwa uji reliabilitas
(keandalan) merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi responden
dalam menjawab hal yang berkaitan dengan kontruk-kontruk pertanyaan
yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk
kuesioner. Uji reliabilitas dapat dilakukan secara bersama-sama terhadap
seluruh butir pertanyaan. Jika nilai α = 0,05 > 0,60 maka reliabel.
Keandalan (reliabilitas) suatu pengukuran menunjukkan sejauh
mana pengukuran tersebut tanpa bias (bebas kesalahan) dan karena itu
menjamin pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item
11
dalam instrumen. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran
merupakan indikasi mengenai stabilitas dan konsistensi dimana instrumen
mengukur konsep dan membantu menilai ketepatan sebuah pengukuran
(Sekaran, 2006, p.40).
2.2.5 Uji Normalitas
Menurut (Sarjono & Julianita.:2011:53) Uji normalitas bertujuan
untuk mengetahui normal atau tidaknya suatu distribusi data. Pada dasarnya,
uji normalitas adalah membandingkan antara data yang kita miliki dan data
berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar deviasi yang sama
dengan data kita. Uji normalitas menjadi hal penting karena salah satu
syarat pengujian parametric-test (uji parametrik) adalah data harus memiliki
distribusi normal (atau berdistribusi normal).
2.2.6 Uji Korelasi
Menurut Sujarweni (2014:126), uji korelasi merupakan salah satu
statistik infrarensi yang akan menguji apakah dua variabel atau lebih yang
ada mempunyai hubungan atau tidak.
Menurut Priyatno (2013) Analisis korelasi bertujuan untuk
mengetahui hubungan dua variabel atau lebih. Jika terdapat dua variabel
maka disebut korelasi sederhana, tetapi jika lebih dari dua variabel maka
disebut korelasi berganda. Dalam perhitungan korelasi akan didapatkan
koefisien korelasi. Koefisien korelasi ini digunakan untuk mengetahui
keeratan hubungan, arah hubungan dan berarti atau tidaknya hubungan
tersebut.
12
Menurut Priyatno (2013) analisis korelasi bivariate adalah analisis hubungan
antara dua variabel yaitu erat atau tidaknya hubungan, arah hubungan, dan
berarti atau tidaknya hubungan. Beberapa macam korelasi bivariate yaitu
korelasi Product Moment (Pearson), korelasi Kendall’s tau dan korelasi
Spearman. Dalam penelitian ini, penulis memutuskan untuk menggunakan
korelasi Spearman. Untuk mengetahui hubungan dilakukan pengujian
dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menentukan hipotesis
H0 : Tidak ada hubungan antar variabel
H1: Ada hubungan antar variabel
b) Menentukan signifikansi
c) Pengambilan keputusan
Signifikansi > 0,05 maka H0 diterima atau H1 ditolak
Signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak atau H1 diterima
d) Kesimpulan
2.2.7 Uji Regresi
Menurut (Sarjono: 91) Analisis regresi adalah suatu analisis yang
digunakan untuk mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terikat. Jika pengukuran pengaruh ini melibatkan satu variabel bebas (X)
dan variabel terikat (Y) maka dinamakan analisis regresi linear sederhana
(simple linear regression---ed.) yang dirumuskan
Menurut Sekaran (2006: 299), analisis regresi berganda dilakukan
untuk menguji pengaruh simultan dari beberapa variabel bebas terhadap satu
variabel terikat yang berskala interval.
13
2.2.8 Anova
Menurut Anderson, Sweeney, & Williams (2008:497, 502)Analysis
of Variance (ANOVA) merupakan analisis yang dapat digunakan untuk
menguji kesamaan 3 (tiga) atau lebih rata-rata populasi menggunakan data
yang diperoleh dari pengamatan.
2.3 Teori Khusus
2.3.1 Model the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
(UTAUT)
UTAUT merupakan salah satu model penerimaan teknologi terkini yang
dikembangkan oleh (Venkatesh et al., 2003). UTAUT menggabungkan fitur-
fitur yang berhasil dari delapan teori penerimaan teknologi terkemuka
menjadi satu teori. Kedelapan teori terkemuka yang disatukan di dalam
UTAUT adalah theory of reasoned action (TRA), technology acceptance
model (TAM), motivational model (MM), theory of planned behavior
(TPB), combined TAM and TPB, model of PC utilization (MPTU),
innovation diffusion theory (IDT), dan social cognitive theory (SCT).
UTAUT terbukti lebih berhasil dibandingkan kedelapan teori yang lain
dalam menjelaskan hingga 70 persen varian pengguna (Venkatesh et al.,
2003). Setelah mengevaluasi kedelapan model, (Venkatesh et al., 2003).
menemukan tujuh konstruk yang tampak menjadi determinan langsung yang
signifikan terhadap behavioral intention atau use behavior dalam satu atau
lebih di masing-masing model. Konstruk-konstruk tersebut adalah
performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating
14
conditions, attitude toward using technology, dan self-efficacy. Setelah
melalui pengujian lebih lanjut, ditemukan empat konstruk utama yang
memainkan peran penting sebagai determinan langsung dari behavioral
intention dan use behavior yaitu, performance expectancy, effort
expectancy, social influence, dan facilitating conditions.
Gambar 2.1 Model UTAUT (Sumber: Venkatesh et al., 2003)
Tujuan utama penelitian menggunakan UTAUT adalah membantu organisasi
untuk memahami bagaimana penggunaan bereaksi terhadap pengenalan teknologi
baru (Wang, 2005). Pada awalnya, UTAUT dikembangkan dari Technology
Acceptance Model (TAM) pada tahun 2003 dengan empat konstruk yang
mempengaruhi niat perilaku untuk menggunakan teknologi yaitu: performance
expectancy, effort expectancy, social influence dan facilitating conditions.
15
Tabel 2.2 Definisi dari Determinan Penerimaan dan Penggunaan Teknologi
Determinan Definisi
Performance Expectancy Tingkat kepercayaan seorang individu pada sejauh
mana penggunaan sistem akan menolong ia untuk
mendapatkan keuntungan-keuntungan kinerja di
pekerjaannya.
Effort Expectancy Tingkat kemudahan terkait dengan penggunaan
sistem.
Social Influence Tingkat dimana seorang individu merasa bahwa
orang-orang yang penting baginya percaya sebaiknya
ia menggunakan sistem yang baru.
Facilitating Condition Tingkat kepercayaan seorang individu terhadap
ketersediaan infrastruktur teknik dan organisasional
untuk mendukung penggunaan sistem.
(Definisi ini diadopsi dari Venkatesh et al., 2003)
2.3.2 Minerba One Map Indonesia (MOMI)
Penggunaan aplikasi pemetaan berupa Map Info telah dilakukan sejak
tahun 2006, dan pada tahun 2011 data tersebut dilakukan migrasi, berubah
menggunakan aplikasi ArcGis hal ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah
penggunan database berbasis map service.
Dari geodatabase ini telah dibuat map service untuk dimanfaatkan oleh
pemerintah daerah di seluruh Indonesia melalui sebuah aplikasi Sistem Informasi
Wilayah Pertambangan yang dinamakan Minerba One Map Indonesia (MOMI).
MOMI memfasilitasi Pemerintah Daerah dalam mendaftarkan wilayah izin
pertambangan di daerahnya ke dalam geodatabase. Sehingga akan lebih
mempermudah daerah yaitu Kabupaten dan Provinsi dalam monitoring dan
16
pelaporan Izin Usaha Pertambangan (IUP) di daerah mereka masing-masing.
Tentunya hal ini akan semakin efektif karna dapat mempersingkat waktu.
Bagi Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral, Minerba One Map
Indonesia (MOMI) dapat digunakan untuk melakukan analisa kewilayahan seperti
tumpang tindih dari data wilayah izin pertambangan yang ada, memonitor data-
data yang terkait wilayah pertambangan, melakukan kolaborasi data dengan
berbagai instansi yang menyediakan data spasial dan melakukan analisa terhadap
data spasial tersebut.
Inisiatif pengembangan Minerba One Map Indonesia (MOMI) sangat
inovatif dan kreatif dalam pengelolaan pertambangan yang berbasis teknologi
web. Begitu besarnya pelaku pertambangan dan luas jangkauan kewilayahan
pertambangan di Indonesia, tentunya teknologi web service sangat baik untuk
digunakan dalam pembinaan dan pengawasan oleh pemerintah kepada pelaku
tambang. MOMI dikembangkan lebih simple, lebih mudah diakses dan digunakan
oleh user serta lebih mudah dikembangkan dengan aplikasi lain. MOMI juga
sudah bisa diakses melalui iOS untuk pengguna apple iPad dan Macbook. Dengan
masuknya aplikasi MOMI ke iOS maka pengguna dapat menggunakan aplikasi
MOMI kapanpun dan dimanapun melalui jaringan internet, dapat dilihat melalui
http://maps.minerba.esdm.go.id/home/
17
Gambar 2.2 Tampilan login aplikasi MOMI
Tampilan diatas merupakan tampilan awal pada saat membuka website aplikasi
MOMI, terdapat form login yang akan digunakan user untuk masuk kedalam
aplikasi jika sudah terdaftar.
Gambar 2.3 Portal Spasial Pertambangan
Selanjutnya, setelah login akan muncul tampilan seperti gambar di atas. Tampilan
tersebut menunjukan beberapa peta wilayah dari berbagai perusahaan tambang di
Indonesia. Di kolom sebelah kiri terdapat map control yang dapat digunakan
18
untuk memilih wilayah apa yang ingin dilihat, dengan mencentang di checkbox
tersebut. Di sebelah kanan terdapat kontrol untuk zoom-in dan zoom-out. Terlihat
gambar kotak berwarna hijau yang menunjukan bahwa lokasi tersebut sudah
dimiliki oleh
Secara umum strategi dan rencana pengembangan MOMI sebagai berikut:
Gambar 2.4 Pelaksanaan Strategi dan Rencana Pengembangan
MOMI
a. Pengembangan hardware antara lain: penyediaan server, komputer PC,
sistem firewall, jaringan internet dan lain sebagainya.
b. Pengembangan software meliputi: pengembangan aplikasi peta, aplikasi
inputing data atribut dan pengembangan tools dalam rangka analisis data.
2011-2012 2011 - 2015 2011 - 2021
19
c. Pengembangan database meliputi: kerjasama tukar menukar data dengan
kementerian/lembaga lain untuk memperkuat database nasional, rekonsiliasi
data perizinan daerah, inputing atribut masing-masing perusahaan.
d. Pengembangan brainware termasuk didalamnya pelatihan bagi administrator
pusat dan pelatihan bagi Pemerintah Daerah.
Sistem ini terus mengalami perkembangan dimana selain memiliki data IUP
dan WP, MOMI juga dilengkapi data dari beberapa sektor lain baik dalam lingkup
Kementerian ESDM maupun dari kementerian lain, yaitu data Terminal Khusus
dan TUKS, formasi Geologi dan pembawa Mineral dan Batubara, Smelter, blok
Migas dari Direktorat Jenderal Migas, data kehutanan dari Kementerian
Kehutanan, dan beberapa data lainnya yang bertujuan untuk mempermudah
dilakukannya analisis secara kewilayahan.
Tidak hanya informasi kewilayahan yang disediakan, MOMI juga
dilengkapi dengan informasi non spasial. Dan kedepannya MOMI disiapkan agar
informasi non spasial ini semakin lengkap, dimana perusahaan dapat melakuan
input pada data mereka masing-masing, seperti profil dan data produksi serta
kewajiban pembayaran.
Kemudahan untuk pengguna karena sistem ini hanya membutuhkan jaringan
internet, dan dapat diakses dimana pun, sehingga tidak terbatas pada daerah
tertentu saja, selama daerah tersebut memiliki jaringan internet yang cukup baik.
Untuk menyamakan presepsi mengenai batasan stakeholder internal dengan
eksternal maka penanggung jawab menggunakan batasan organisasi sebagai
pembeda kedua stakeholder tersebut. Stakeholder internal merupakan stakeholder
yang berada dalam Kementerian yang sama.
20
1. Analisis Peran dan Pengaruh Stakeholder
Peran masing masing dalam penyelenggaraan proyek perubahan, sebagai berikut:
a. Stakeholder Internal
- Memberikan masukan terhadap pengembangan MOMI
- Memberikan data-data input ke MOMI
- Membantu secara aktif dalam penyusunan rancangan SOP
- Melaksanakan SOP agar aplikasi MOMI dapat berjalan dengan baik
b. Stakeholder Eksternal
- Pemerintah Daerah mempunyai peran dalam masukan terhadap
pengembangan MOMI, memberikan data-data input ke MOMI,
melaksanakan SOP aplikasi MOMI agar berjalan dengan baik
- K/L mempunyai peran dalam integrasi data, membantu secara aktif
dalam penyusunan SOP, dan memberikan masukan terhadap
pengembangan MOMI serta memberikan data penunjang database.
Berbagai analisis kewilayahan dapat dilakukan dengan menggunakan
MOMI antara lain untuk mengetahui tumpang tindih antara satu IUP dengan IUP
lainnya, tumpang tidih antara IUP dengan data sektor lain, seperti Kehutanan.
Kelengkapan data yang tersedia dalam aplikasi MOMI ini akan mempermudah
dalam pengambilan keputusan ataupun dalam penyelesaian masalah wilayah
pertambangan.
Saat ini hak akses MOMI telah diberikan kepada 150 user, baik itu Provinsi
maupun Kementerian/Lembaga. Dengan pemberian hak akses ini diharapkan
daerah dapat melakukan monitoring terhadap Izin yang tercatat dengan izin yang
ada di daerah, hal ini untuk menjawab permasalahan perbedaan data antara
21
pemerintah pusat dengan pemerintah daerah. Selain itu daerah akan semakin
efektif dalam proses kelengkapan data karena daerah dapat melakukan
pengecekan wilayah konsesi.
Bagi kementerian lain MOMI dapat digunakan sebagai referensi
pengambilan keputusan antar sektor untuk pengelolaan kebijakan yang lebih baik.
Data perusahaan yang tersedia dapat digunakan oleh badan usaha untuk
melengkapi data serta profil perusahaan sehingga dapat meningkatkan
kelengkapan data pertambangan nasional.
Dampak yang dihasilkan secara nyata dari inisiatif pembangunan sistem aplikasi
Minerba One Maps Indonesia antara lain adalah :
a. Penerapan Minerba One Map Indonesia mempercepat proses evaluasi
perizinan pertambangan Mineral dan Batubara. Disamping itu proses
pendataan wilayah pertambangan menjadi lebih cepat dan efisien karena
tersedianya informasi yang terintegrasi.
b. Terciptanya sistem informasi pertambangan secara online dan realtime yang
dapat diakses kapan pun dan dimanapun yang menampilkan data pertambangan
secara akurat dan benar untuk mendukung peningkatan proses pelayanan izin
pertambangan bagi Pemda, Badan Usaha dan masyarakat.
c. Minerba One Map Indonesia memberikan kemudahan kepada pemerintah dan
penegak hukum untuk mengawasi kegiatan pertambangan Mineral dan
Batubara. Salah satunya yaitu Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) memiliki
akses penuh terhadap sistem MOMI. Disamping itu juga kegiatan pengawasan
melibatkan berbagai instansi seperti Pemerintah Daerah, Dirjen Pajak, Dirjen
Anggaran, Dirjen Bea Cukai, Dirjen Perhubungan, dan Dirjen Perdagangan
22
Luar Negeri serta pemegang kontrak karya dan perjanjian pengusahaan
pertambangan batubara.
Untuk masing-masing instansi;
a. Manfaat bagi DJMB
Semakin tertatanya database pengelolaan pertambangan mineral dan
batubara sehingga memberikan kemudahan dalam hal pembinaan dan
pengawasan pengelolaan mineral dan batubara serta kebijakan
pemerintah yang akurat.
Memperjelas tugas masing-masing unit dan pengembangan MOMI.
b. Stakeholder Eksternal (K/L dan Pemda)
Mempercepat proses akses ke MOMI bagi Pemda.
Mempermudah proses pembelajaran bagi Pemda dalam melakukan
akses ke MOMI.
Memperjelas tugas dan fungsi masing-masing stakeholder dalam rangka
pengembangan MOMI ini (sharing database).
c. Publik
Membantu Pemerintah menyusun kebijakan pengelolaan pertambangan
yang benar, terarah dan meningkatkan kesejahteraan rakyat melalui
data yang benar dan terkini.
Pengelolaan Pertambangan yang baik dan ramah lingkungan (good
mining practise)
Beberapa gambar yang dapat memberikan deskripsi manfaat dalam aplikasi
MOMI, yaitu sebagai berikut:
23
Aplikasi MOMI yang konkrit dilaksanakan pada kegiatan sehari hari adalah
sebagai berikut:
1. Pengecekan database IUP yang mengajukan perizinan di DJMB.
2. Pengecekan database IUP oleh Pemerintah Daerah yang terdata dalam pusat.
3. Sebagai bahan pembinaan dan pengawasan Pemda kepada perusahaan
terutama terkait dengan data-data teknis.
4. Integrasi data IUP dengan NPWP untuk mengetahui identitas perusahaan
dengan NPWP yang benar.
Pengukuran terhadap aspek dampak aplikasi MOMI masih bersama dengan
pengukuran pelayanan perizinan yang dilakukan oleh Ombudsman.
Program pengembangan MOMI akan terus dilaksanakan sampai tercapainya
target jangka panjang. Aplikasi ini memang masih banyak kekurangan terutama
dalam hal pengayaan database terutama database internal. Sedangkan pengayaan
database dari kementerian lain terus dilakukan upaya-upaya kerjasama integrasi
data. Replikasi program mungkin bisa dilakukan agar dalam penyatuan database
dapat dilakukan. Hal ini memudahkan dalam pertukaran map service dimana
setiap K/L dapat menyiapkan map service untuk diberikan ke K/L lainnya namun
tidak mengubah database sehingga setiap updating data akan secara otomatis
mengubah data.
2.3.3 Spesifikasi Aplikasi MOMI
Berikut adalah spesifikasi aplikasi MOMI, dimana aplikasi MOMI
merupakan web base aplication yang menggunakan bahasa
pemrograman Java dan PostgreSQL.
24
Tabel 2.3 Spesifikasi Aplikasi MOMI
Nama Aplikasi MOMI
Kategori Aplikasi System of Record (Core
Business)
Jenis Aplikasi Commercial Licenses
Aplikasi merupakan system terintegrasi
atau stand alone
Stand Alone
Perusahaan/Vendor Pengembang PT. Global Tekno Tritama (2014)
Tahun Awal
dikembangkan/diimplementasikan
2012
Tahun terakhir
dikembangkan/diimplementasikan
2014
No dan Tahun Kontrak Terakhir
dikembangkan/diimplementasikan
(termasuk maintenance)
03/3/91.04/PPK-I/DJB/2014
Tercatat sebagai Aset BMN Tidak Tercatat
Keselarasan dengan IT Blueprint/IT
Strategic Plan
Aplikasi
dikembangkan/diimplementasik
an tanpa kesesuaian dengan IT
Blueprint/IT Strategic Plan
Dasar pengembangan/impelementasi Dikembangkan/diimplementasi
kan berdasarkan permintaan
business process owner
Mengadopsi konsep mutakhir Belum mengadopsi kedua
konsep diatas
Data Model Data model “Taylor Made”
Data Exchange Tidak punya mekanisme
pertukaran data
Jenis sarana Tatapmuka/arsitektur
Interface
Web Application
25
Mensupport Audit Trail Mempunyai system logging di
level aplikasi namun belum bisa
digunakan sebagai Audit Trail
Penggunaan Aplikasi masih intensif
digunakan
No of active Users 10-50
Data Storage Size saat ini 10 – 512 GB
Data Growth/Month <10 GB
Dokumentasi Aplikasi lengkap dan
tersedia
Ya
Bahasa pemrograman JAVA (incl Javascript)
PYTHON
Development Suites/Environment Tidak Menggunakan
Database Engine PostgreSQL
Webserver Apache Tomcat
Server Operating Sistem Microsoft Windows based OS
Client Operating Sistem Microsoft Windows based OS
Lainnya
Menggunakan Middleware Tidak Menggunakan
Menggunakan Teknologi Virtualisasi Tidak
Menggunakan Teknologi Parallel
Computing/High Performance Computing
Tidak
Menggunakan Teknologi Authentication Mekanisme buatan sendiri
untuk Authentication
Menggunakan Teknologi Enkripsi Tidak menggunakan teknologi
enkripsi
Pernah dilakukan Audit Aplikasi Pernah
Pernah dilakukan Audit Security Pernah
Pernah dilakukan “Patch” atau upgrade
(baik untuk bug/security atau juga
fungsionalitas)
Pernah
26
Ada Tatakelola untuk Data (Data
Governance) dan Data Management
Belum ada
Ada pengaturan untuk Data Retention dan
Backup
Belum ada
top related