Business Intelligence

        Istilah intelijen bisnis (bahasa Inggris: business intelligence, BI) merujuk pada teknologi, aplikasi, serta praktik pengumpulan, integrasi, analisis, serta presentasi informasi bisnis atau kadang merujuk pula pada informasinya itu sendiri. Tujuan intelijen bisnis adalah untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

        Sistem BI memberikan sudut pandang historis, saat ini, serta prediksi operasi bisnis, terutama dengan menggunakan data yang telah dikumpulkan ke dalam suatu gudang data dan kadang juga bersumber pada data operasional. Perangkat lunak mendukung penggunaan informasi ini dengan membantu ekstraksi, analisis, serta pelaporan informasi. Aplikasi BI menangani penjualan, produksi, keuangan, serta berbagai sumber data bisnis untuk keperluan tersebut, yang mencakup terutama manajemen kinerja bisnis. Informasi dapat pula diperoleh dari perusahaan-perusahaan sejenis untuk menghasilkan suatu tolok ukur.

Definisi

Terdapat beberapa pendapat mengenai definisi dari Business Intelligence, diantaranya :

1. Secara umum Business Intelligence (BI) merupakan sebuah proses untuk melakukan ekstraksi data-data operasional perusahaan dan mengumpulkannya dalam sebuah data warehouse yang selanjutnya diproses menggunakan berbagai analisis statistik dalam proses data mining, sehingga didapat berbagai kecenderungan atau pattern dari data (Choirul, 2006).
2. Business Intelligence adalah rangkaian aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyuguhkan akses data untuk membantu petinggi perusahaan dalam pengambilan keputusan (Stevans, 2008).
3. Business Intelligence (BI) merupakan representasi dari aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa dan menyediakan akses terhadap data untuk membantu user dalam suatu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik (Nirwasita,2008).
4. Business Intelligence adalah proses mengekstrak, transformasi, mengelola, dan menganalisis data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Dalam proses ini pada umumnya melibatkan data set dalam jumlah besar yang tersimpan dalam datawarehouse. Proses business intelligence meliputi lima tahapan yaitu Pengumpulan data, Analisis data, Kesadaran situasi, Penilaian resiko, dan Dukungan pengambilan keputusan. (Niu, 2009)

Karakteristik Business Intelligence

Sistem Business Intelligence yang baik mempunyai berbagai karakteristik (Stevans,2008), diantaranya :

1. Tujuan utama
   Seluruh sistem komputer mempunyai tujuan utama bagi seluruh pengguna sesuai dengan kebutuhan penguna masing-masing.
2. Ketersediaan data yang relevan
   Masalah ketersediaan data merupakan poin yang paling penting dalam sistem business intelligence yang efektif. Dalam proses pembuat keputusan sering terjadi penyampaian informasi yang tidak lengkap atau bahkan yang tidak sebenarnya. Namun dengan dukungan BI, ketersediaan data yang relevan dapat diatasis ehingga dapat menyuguhkan data-data yang relevan.
3. Kemampuan
   Dalam hal ini terdapat kemampuan BI yang paling utama yaitu dapat memberikan kemudahan akses untuk informasi terbaru dari bisnis yang berjalan serta peluang yang diproyeksikan, selain itu Bi dapat memenuhi kapabilitas untuk melakukan analisis dan memenuhi permintaan pengguna
4. Struktur Pendukung
   Dalam BI, sistem pendukung didalamnya tidak hanya terdiri dari hardware dan software, namun juga terdiri dari suatu proses yang dibuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta untuk menentukan strategi untuk misi dan tujuan kedepan.
5.  

       

PENGERTIAN BUSINESS INTELLIGENCE

      Business intelligence, biasa disebut BI adalah teknologi yang menggunakan komputer yang berguna untuk mencari, menggali, dan menganalisis informasi dari data bisnis misalnya hasil penjualan suatu produk atau pendapatan/pengeluaran salah satu anak perusahaan.

         Business Intelligence Software (BI) secara singkat juga dikenal sebagai dashboard. Ini karena secara umum BI berfungsi seperti halnya dashboard pada kendaraan. BI memberikan metrik (ukuran-ukuran) yang menentukan performa kendaraan (organisasi). BI juga memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan. Dan BI juga memberikan sinyal-sinyal pada pengemudi bila terjadi kesalahan pada kendaraan, seperti bila bensin akan habis pada kendaraan. Semuanya berguna bagi pengemudi agar mampu mengendalikan kendaraannya dengan lebih baik dan mampu membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat.

          Pada prakteknya, BI akan berfungsi sebagai analis, penghitung scorecard,
sekaligus memberikan rekomendasi pada user terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. Dengan menjalankan fungsi dashboard, user BI akan mengenali potensi ketidakberesan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang besar. BI akan berfungsi memberikan advance alarm, memberikan informasi trend dan melakukan benchmark.

BI berfungsi untuk membantu dalam membuat keputusan perusahaan atau bisnis secara cepat dan akurat.

Komponen Dasar BI

Pada dasarnya komponen BI mencakup, gathering, storing, analysing dan providing access to data.

 

Contoh Masalah dalam Bisnis Intelligence
Berbagai macam contoh Masalah yang bisa diatasi hanya dengan menggunakan Bisnis Intelligence antara lain sebagai berikut:
a. Manager Promosi ingin menganalisis pengaruh tiap jenis media iklan di koran, majalah, dan TV terhadap penjualan produk.
b. Manager HRD dapat menganalisis pengaruh kenaikan gaji terhadap peningkatan produktivitas pekerja di lantai pabrik.
c. Manajer Penjualan ingin mengetahui pengaruh musim dan kepadatan penduduk terhadap penjualan es krim di tiap daerah


Keuntungan Bisnis Intelligence:
Ada 7 keunggulan utama BI yang akan memberikan value bagi perusahaan adalah sebagai berikut:
a. Konsolidasi informasi Dengan BI dijalankan di dalam perusahaan, data akan diolah dalam satu platform dan disebarkan dalam bentuk informasi yang berguna (meaningful) ke seluruh organisasi. Dengan ketiadaan information assymmetry, kolaborasi dan konsolidasi di dalam perusahaan dapat diperkuat. Dengan konsolidasi, maka dapat dimungkinkan pembuatan cross-functional dan corporate-wide reports. Meskipun harus diakui, benefit ini juga mampu disediakan oleh software ERP.

b. In-depth reporting Software Business Process Management (BPM) memang mampu memberikan report dan analisis, namun cukup sederhana dan hanya bertolak pada kondisi intern. Sedangkan BI mampu menyediakan informasi untuk isu-isu bisnis yang lebih besar pada level strategis.

c. Customized Graphic User Interface (GUI) Beberapa ERP memang berusaha membuat tampilan GUI yang user friendly, namun
BI melangkah lebih jauh dengan menyediakan fasilitas kustomisasi GUI.
Sehingga tampilan GUI jauh dari kesan teknis dan memberikan view of business sesuai dengan keinginan masing-masing user.

d. Sedikit masalah teknis Ini karena -pertama- sifatnya yang user friendly meminimasi kemungkinan operating error dari user, dan -kedua- BI hanya merupakan software pada layer teratas (information processing) dan bukan business process management.

e. Biaya pengadaan rendah Karena BI hanya software yang bekerja pada layer teratas dari pengolahan informasi, harga software-nya tidak semahal ERP. Biaya pengadaannya pun menjadi lebih murah dibandingkan ERP. Apalagi saat ini banyak ditunjang juga oleh produk BI yang open source.

f. Flexible databank BI membuka kemungkinan untuk berkolaborasi dengan ERP sebagai pemasok databank yang akan diolah menjadi reports dan scorecard, namun BI juga dapat bekerja dari databank yang dibuat terpisah. BI pun menjadi terbuka untuk digunakan oleh analis profesional dan peneliti, yang data olahannya bersifat sekunder.

g. Responsiveness Sifat BI lain yang tidak dimiliki oleh ERP adalah dalam hal kecepatan (responsiveness). Misalnya pada penghitungan service level sebagai salah satu Key Performance Indicator (KPI). Fungsi BI akan memberikan peringatan kepada user sebelum batas bawah dalam service level (lower limit) terlampaui. Akibatnya masalah bisa ditangani sebelum benar-benar muncul ke permukaan. Salah satu contoh padResponsivenessa industri kesehatan, penggunaan BI berjasa mencegah penyebaran suatu penyakit/wabah secara luas (outbreak). Nama-nama vendor BI memang masih asing di Indonesia.

Pengaplikasian Bisnis Intelligence:

         Hingga saat ini, organisasi yang telah mengimplementasikan komponen dari Enterprise Performance Management System dan Business Intelligence Oracle pada tahun fiskal 2008 di antaranya Bank of Communications (Cina), CJ Entertainment (Korea), GM Daewoo Auto & Technology (Korea), Huadian Power (China), Hyunjin Materials (Korea), Kolon (Korea), Korea Investment & Securities (Korea), Korea Land Corporation, Korea Zinc (Korea), MIDEA (China), New World Department Stores (Hong Kong), Samsung Electronics (Korea), Sterlite Industries (India) Ltd. (India), Vedanta Resources plc (India), dan Woori Bank (Korea).
PT Coca Cola Distribution Indonesia dan Ayala Corporation dari Filipina tercatat telah mengadopsi komponen software Enterprise Performance Management (EPM) dan Business Intelligence (BI) dari Oracle.

Alternatif lain menggunakan produk BI open source yang saat ini makin populer, yaitu Pentaho.

           Pentaho Corporation didirikan pada tahun 2004 oleh Richard Daley. Richard sebelumnya telah bekerja di IBM dan bertanggung jawab terhadap bagian BI. Pentaho dalam perjalanannya melakukan akuisisi terhadap berbagai proyek open source terkenal dan melakukan perbaikan terhadapnya seperti JFreeReport. Disusul oleh Mondrian, Kettle dan Weka dimana semua lead developer dari proyek ini tetap dipertahankan.

Dengan demikian stack solusi BI untuk Pentaho semakin lengkap dan bisa dibilang tahun 2007 dan 2008 merupakan tahun keemasan Pentaho dengan peningkatan penjualan lisensi (Pentaho menerapkan opsi dual lisensi: gratis dan berbayar) dan meraih banyak penghargaan.

Arsitektur Sistem Business Intelligence

      Menurut Inmon (2002) yang dikutip oleh Niu (2009), pada umumnya sistem business intelligence terdiri dari empat level komponen dan modul manajemen metadata. Arsitektur general dari sistem business intelligence terlampir pada gambar 1. Komponen-komponen saling berinteraksi untuk memfasilitasi fungsi dasar business intelligence: mengekstrak data dari sistem operasional perusahaan, menyimpan data yang sudah diekstrak kedalam datawarehouse, dan menarik data yang disimpan untuk berbagai aplikasi analisis bisnis.

• Level sistem operasional.

      Sebagai sumber data dari sistem business intelligence, sistem operasional bisnis pada umumnya menggunakan sistem online transaction processing (OLTP) untuk mendukung kegiatan bisnis sehari-hari. Pada umumnya sistem OLTP adalah sistem penerimaan order pelanggan, sistem keuangan, dan sistem sumber daya manusia.

• Level akuisisi data.

      Pada level ini adalah komponen pra proses terdiri dari 3 tahapan yaitu : ekstraksi, transformasi, dan memasukkan (ETL). Sebuah perusahaan memiliki beberapa sistem OLTP yang menghasilkan jumlah data yang sangat besar. Data tersebut pertama kali diekstrak dari sistem OLTP oleh proses ETL dan kemudian ditransformasi sesuai dengan aturan transformasi. Apabila data yang sudah ditransformasi  maka data tersebut dimasukkan ke data warehouse. ETL merupakan komponen dasar dari sistem business intelligence karena kualitas data dari komponen lain tergantung pada proses ETL. Dalam perancangan dan pengembangan ETL, kualitas data, fleksibilitas sistem dan kecepatan proses adalah perhatian utama.

• Level penyimpanan data.

       Data yang telah diproses oleh komponen ETL disimpan dalam data warehouse dimana biasanya diimplementasikan dengan menggunakan tradisional sistem manajemen database (RDMS). RDMS didesain untuk mendukung proses transaksi, sangat bertolak belakang dengan data warehouse berfokus kepada subyek, varian waktu dan disimpan secara terintegrasi. Skema star dan snowflake merupakan skema data warehouse yang paling populer. Apapun skema yang dipakai, tipe tabel pada data warehouse adalah fact tables dan dimension tables.

• Level analitis.

       Berdasarkan data warehouse, berbagai macam aplikasi analitikal telah dikembangkan. Sistem business intelligence mendukung 2 tipe dasar dalam fungsi analitikal: pelaporan dan online analytical processing (OLAP). Fungsi pelaporan menyediakan manajer berbagai jenis laporan bisnis seperti laporan penjualan, laporan produk, dan laporan sumber daya manusia. Laporan dihasilkan dari menjalankan queries kedalam data warehouse. Data warehouse queries pada umumnya sudah didefinisikan oleh pengembang data warehouse. Laporan yang dihasilkan oleh sistem business intelligence biasanya memiliki format yang statis dan berisi tipe data yang pasti.

Analitikal business intelligence yang paling menjanjikan adalah OLAP. Menurut Codd et al (1993) yang dikutip oleh Niu (2009), OLAP memungkinkan manajer untuk secara efisien mendalami data bisnis dari berbagai dimensi analisis melalui operasi pengirisan, pemotongan dan pendalaman. Sebuah analisis dimensi merupakan perspektif melalui bagaimana data tersebut dipresentasikan, sebagai contoh: tipe produk, lokasi penjualan, waktu dan pelanggan. dibandingkan dengan fungsi laporan, OLAP mendukung analisis data sesuai dengan kebutuhan. OLAP merupakan model data multidimensional yang dikenal sebagai skema snowflake dan star. Sebagai tambahan dari laporan dan OLAP, terdapat banyak tipe analitikal yang lain yang dapat dibuat berdasarkan sistem data warehouse seperti data mining, executive dashboards, customer relationship management, dan business performance management.

• Manajemen metadata.

       Metadata merupakan data khusus mengenai data lain seperti sumber data, penyimpanan data warehouse, peraturan bisnis, otorisasi akses,        dan bagaimana data diekstrak dan ditransformasi. Metadata sangat penting dalam menghasilkan informasi yang akurat, konsisten dan pemeliharaan sistem. Manajemen metadata mempengaruhi semua proses dari perancangan, pengembangan, pengujian, penyebaran dan penggunaan sistem business intelligence.

Gambar 1. Arsitektur sistem business intelligence secara umum

 ONLINE CUSTOMER

Pada era globalisasi yang telah dikemukakan sebelumnya, bahwa kompetisi antar perusahaan semakin meningkat  dan ketat. Maka setiap perusahaan berusaha untuk dapat melayani dan memenuhi kebutuhan para konsumen-konsumennya dengan semaksimal mungkin. Perusahaan bersikap demikian agar tetap dapat mempertahankan bisnisnya yang tidak pasti keadaannya pada tiap harinya karena pengaruh kompetisi yang besar di lingkungannya. Kadang hari ini statusnya bersifat aman tetapi siapa tahu hari esok akan berubah menjadi sebaliknya. Perusahaan era sekarang telah beralih dari cara marketing tradisional ke arah fokus pada pelanggan. Jadi tidak hanya berkutat pada 4P: Price, Product, Place, dan Promotion. Tetapi sudah berusaha menerapkan metode get, keep, and grow pelanggan, karena mereka menyadari jika tidak ada pelanggan maka produk atau jasa yang mereka tawarkan tidak laku dijual di pasaran yang berarti nantinya berakibat pada tidak adanya pendapatan bagi perusahaan dan akan mengalami kebangkrutan.

Menurut Dr. Philip Kotler, fokus pada pelanggan ialah strategi bisnis baru yang dapat memenangkan pasar nantinya. Apalagi jika perusahaan telah mengintegrasikan metode get, keep, and grow dengan teknologi yang dapat mendukungnya. Hal ini sesuai dengan yang saya pikirkan, teknologi dapat menunjang metode-metode tersebut agar berjalan dengan lebih baik. Berikut ini ada beberapa teknologi yang dapat membantu mengatur interakasi perusahaan dengan pelanggannya agar lebih mudah yaitu:

               Enterprise Resource Planning (ERP)

Perencanaan sumber daya perusahaan, atau sering disingkat ERP dari istilah bahasa Inggrisnya, enterprise resource planning, adalah sistem informasi yang diperuntukkan bagi perusahan manufaktur maupun jasa yang berperan mengintegrasikan dan mengotomasikan proses bisnis yang berhubungan dengan aspek operasi, produksi maupun distribusi di perusahaan bersangkutan. ERP sering disebut sebagai Back Office System yang mengindikasikan bahwa pelanggan dan publik secara umum tidak dilibatkan dalam sistem ini. Berbeda dengan Front Office System yang langsung berurusan dengan pelanggan seperti sistem untuk e-Commerce, Customer Relationship Management (CRM), e-Government dan lain-lain.

Mindmap proses enterprise resource planning

2
             Supply Chain Management (SCM)            

Supply Chain Management adalah suatu konsep yang menyangkut pola pendistribusian  produk yang mampu menggantikan pola-pola pendistribusian produk secarat radisional. Pola baru ini menyangkut aktivitas pendistribusian, jadwal produksi, dan logistik. SCM menekankan pada pola terpadu menyangkut proses aliran produk dari supplier, manufaktur, retailer hingga pada konsumen akhir. Dalam konsep SCM ingin diperlihatkan bahwa rangkaian aktivitas antara supplier hingga konsumen akhir adalah dalam satu kesatuan tanpa sepakat yang besar. Mekanisme informasi antara berbagai komponen  tersebut  berlangsung  secara transparan.

Mindmap proses Supply Chain Management

3
       Sales Force Automation (SFA)

Sales Force Automation adalah sistem informasi yang digunakan oleh bagian Sales atau Sales Management untuk membantu melakukan otomatisasi fungsi-fungsi sales force management. Koombinasi antara modul SFA dengan modul Marketing Automation (MA) inilah yang biasanya membentuk sebuah aplikasi CRM (Customer Relationship Management). Sales Force Automation berfungsi dalam mengelola kinerja sales force perusahaan, mulai dari mengelola leads yang didapatkan, me-manage potensial penjualan, mengatur aktifitas penjualan, meng-otomatisasi sales quotation, dan seterusnya.

Mindmap proses Sales Force Automation

4            Data Warehouse

Datawarehouse adalah kumpulan macam-macam data yang subject oriented, integrated, time variant, dan nonvolatile.  dalam mendukung proses pembuatan keputusan.

Tujuan utama dari pembuatan data warehouse ada;ah untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanandimana pengguna dapat dengan mudah menjalankan query (pencarian data), menghasilkan laporan, dan melakukan analisis.

Adapun karakteristik Data warehouse adalah sebagai berikut:

       Subject Oriented (Berorientasi subject)

      Tabel 5. Data Operasiaonal dan Data Warehouse

Data Operasional	Data Warehouse
Dirancang berorientasi hanya pada aplikasi dan fungsi tertentu	Dirancang berdasar pada subjek-subjek tertentu(utama)
Focusnya pada desain database dan proses	Focusnya pada pemodelan data dan desain data
Berisi rincian atau detail data	Berisi data-data history yang akan dipakai dalam proses analisis
Relasi antar table berdasar aturan terkini(selalu mengikuti rule(aturan) terbaru)	Banyak aturan bisnis dapat tersaji antara tabel-tabel

     Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa data berdasarkan subject-subject tertentu dalam organisasi,bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu. Data warehouse diorganisasikan disekitar subjek-subjek utama dari perusahaan(customers,products dan sales) dan tidak  diorganisasikan pada area-area aplikasi utama(customer invoicing,stock control dan product sales). Hal ini dikarenakan kebutuhan dari data warehouse untuk menyimpan data-data yang bersifat sebagai penunjang suatu keputusan, dari pada aplikasi yang berorientasi terhadap data. Jadi dengan kata lain, data yang disimpan adalah berorientasi kepada subjek bukan terhadap proses.

      Integrated (Terintegrasi)      Data Warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah kedalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu dengan lainnya. Dengan demikian data tidak bisa dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri. Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan berbagai cara sepeti konsisten dalam penamaan variable,konsisten dalam ukuran variable,konsisten dalam struktur pengkodean dan konsisten dalam atribut fisik dari data. Contoh pada lingkungan operasional terdapat berbagai macam aplikasi yang mungkin pula dibuat oleh developer yang berbeda. Oleh karena itu, mungkin dalam aplikasi-aplikasi tersebut ada variable yang memiliki maksud yang sama tetapi nama dan format nya berbeda. Variable tersebut harus dikonversi menjadi nama yang sama dan format yang disepakati bersama. Dengan demikian tidak ada lagi kerancuan karena perbedaan nama, format dan lain sebagainya. Barulah data tersebut bisa dikategorikan sebagai data yang terintegrasi karena kekonsistenannya.
Time-variant (Rentang Waktu)
   Seluruh data pada data warehouse dapat dikatakan akurat atau valid pada rentang waktu tertentu. Untuk melihat interval waktu yang digunakan dalam mengukur keakuratan suatu data warehouse, kita dapat menggunakan cara antara lain :

•     Cara yang paling sederhana adalah menyajikan data warehouse pada rentang waktu tertentu, misalnya antara 5 sampai 10 tahun ke depan.
•      Cara yang kedua, dengan menggunakan variasi/perbedaan waktu yang disajikan dalam data warehouse baik implicit maupun explicit secara explicit dengan unsur waktu dalam hari, minggu, bulan dsb. Secara implicit misalnya pada saat data tersebut diduplikasi pada setiap akhir bulan, atau per tiga bulan. Unsur waktu akan tetap ada secara implisit didalam data tersebut.
•     Cara yang ketiga,variasi waktu yang disajikan data warehouse melalui serangkaian snapshot yang panjang. Snapshot merupakan tampilan dari sebagian data tertentu sesuai keinginan pemakai dari keseluruhan data yang ada bersifat read-only.

Non-Volatile Karakteristik keempat dari data warehouse adalah non-volatile,maksudnya data pada data warehouse tidak di-update secara real time tetapi di refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu  ditambahkan sebagai suplemen bagi database itu sendiri dari pada sebagai sebuah perubahan. Database tersebut secara kontinyu menyerap data baru ini, kemudian secara incremental disatukan dengan data sebelumnya. Berbeda dengan database operasional yang dapat melakukan update,insert dan delete terhadap data yang mengubah isi dari database sedangkan pada data warehouse hanya ada dua kegiatan memanipulasi data yaitu loading data (mengambil data) dan akses data (mengakses data warehouse seperti melakukan query atau menampilan laporan yang dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data).
Data warehouse merupakan pendekatan untuk menyimpan data dimana sumber-sumber data yang heterogen(yang biasanya tersebar pada beberapa database OLTP) dimigrasikan untuk penyimpanan data yang homogen dan terpisah. Keuntungan yang didapatkan dengan menggunakan data warehouse tersebut dibawah ini (Ramelho).
Sedangkan kombinasi data mining verifikasi dan penemuan merupakan perkembangan data mining di masa depan akan mengkombinasikan pendekatan hipotesis dan penemuan. Perkembangan ini menggunakan penalaran yang sama yang mendasari konsep Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System – DSS). Konsep tersebut memungkinkan pemakai dan komputer bekerja sama untuk memecahkan suatu masalah. Pemakai menerapkan keahliannya dalam hal masalah, dan komputer melakukan analisis data yang canggih untuk memilih data yang tepat dan menempatkannya dalam format yang tepat untuk pengambilan keputusan. Menurut Fayyad Usama (1996), proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut: 
Data Selection
Pemilihan (seleksi) data daru sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional. 
Pre-processing/ Cleaning
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.
Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
Juga dilakukan proses enrichment, yaitu  proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal. 
Transformation
Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data 
Data mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. 
Interpretation/ Evaluation
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.
Proses KDD secara garis besar memang terdiri dari 5 tahap seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Akan tetapi, dalam proses KDD yang sesungguhnya, dapat saja terjadi iterasi atau pengulangan pada tahap tahap tertentu. Pada setiap tahap dalam proses KDD, seorang analis dapat saja kembali ke tahap sebelumnya. Sebagai contoh, pada saat coding atau data mining, analis menyadari proses cleaning belum dilakukan dengan sempurna, atau mungkin saja analis menemukan data atau informasi baru untuk “memperkaya” data yang sudah ada.
KDD mencakup keseluruhan proses pencarian pola atau informasi dalam basis data, dimulai dari pemilihan dan persiapan data sampai representasi pola yang ditemukan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Data mining merupakan salah satu komponen dalam KDD yang difokuskan pada penggalian pola tersembunyi dalam basis data

Data warehouse bukan hanya tempat penyimpanan data, Datawarehouse adalah Business Intelligence tools, tools to extract, merubah (transform) dan menerima data (load) ke penyimpanan (repository) serta mengelola dan menerima metadata.

Sedangkan fungsi utama dari data warehouse meliputi :

a. Pengambilan dan pengumpulan data(termasuk data dari luar organisasi yang dibutukan)

b. Mempersiapkan data(transforming), seperti membersihkan dan mengintegrasikan data

c. Penyimpanan data (loading)

d. Penyediaan data untuk analisis (query & reporting)

Sumber : http://subaridargombez.wordpress.com/2008/09/30/business-intelligence-bi-membuat-hidup-data-lebih-hidup/
                http://id.wikipedia.org/wiki/Intelijen_bisnis
                http://ruangchupa.wordpress.com/2010/10/24/apa-itu-business-intelligence/
                http://informatika.web.id/business-intelligence.htm#more-1955
                http://zero-fisip.web.unair.ac.id/artikel_detail-69818-Sistem%20Data%20%28Database%29-Pengertian%20Data%20Warehouse.html

 

Read More

Jenis Dan Contoh Sistem Informasi

JENIS DAN CONTOH SISTEM INFORMASI

JENIS DAN CONTOH SISTEM INFORMASI

       Sistem informasi dikembangkan untuk tujuan yang berbeda-beda, tergantung pada kebutuhan bisnis. Sistem informasi dapat dibagi menjadi beberapa bagian :

 

1. Transaction Processing Systems (TPS)

 

       TPS adalah sistem informasi yang terkomputerisasi yang dikembangkan untuk memproses data dalam jumlah besar untuk transaksi bisnis rutin seperti daftar gaji dan inventarisasi. TPS berfungsi pada level organisasi yang memungkinkan organisasi bisa berinteraksi dengan lingkungan eksternal. Data yang dihasilkan oleh TPS dapat dilihat atau digunakanoleh manajer. Sistem ini bekerja pada level operasional. Input pada level ini adalah transaksi dan kejadian. Proses dalam sistem ini meliputi pengurutan data, melihat data, memperbaharui data. Sedangkan outputnya adalah laporan yang detail, daftar lengkap dan ringkasan.

       sistem ini tanpa batas yang memungkinkan organisasi berinteraksi dengan lingkungan eksternal. Karena manajer melihat data-data yang dihasilkan oleh TPS untuk memperbaharui informasi setiap menit mengenai apa yang terjadi di perusahaan mereka. Dimana hal ini sangat penting bagi operasi bisnis dari hari ke hari agar sistem-sistem ini dapat berfungsi dengan lancar dan tanpa interupsi sama sekali. Transaction processing systems (TPS) berkembang dari sistem informasi manual untuk sistem proses data dengan bantuan mesin menjadi sistem proses data elektronik (electronic data processing systems). Transaction processing systems mencatat dan memproses data hasil dari transaksi bisnis, seperti penjualan, pembelian, dan perubahan persediaan/inventori. Transaction processing systems menghasilkan berbagai informasi produk untuk penggunaan internal maupun eksternal.

Contoh :

1. TPS membuat pernyataan konsumen, cek gaji karyawan, kuitansi penjualan, order pembelian, formulir pajak, dan rekening keuangan. TPS juga memperbaharui database yang digunakan perusahaan untuk diproses lebih lanjut oleh Sistem Informasi Manajemen.
2. Dalam rekening keuangan yang meliputi registrasi masuknya murid baru , baik itu pembayaran-pembayaran serta cek gaji karyawan yang meliputi sistem perhitungan gaji. Dalam inventory system yaitu Database berisi kelengkapan peralatan sarana dan prasarana sekolah serta pemeliharaan sekolah beserta murid, guru dan lingkungan sekolah, yang tujuannya untuk mengembangkan suatu sekolah agar lebih maju dan sesuai dengan apa yang diharapakan.
3. Aplikasi Bantuan Keuangan Desa (BKD  Pemprov Jawa Timur)Aplikasi bantuan keuangan desa adalah aplikasi manajemen oprasional Program Bantuan Keuangan seluruh Desa di propinsi Jawa  timur.Aplikasi ini menangani semua proses  Mekanisme Bantuan Keuangan Seluruh desa di Jawa Timur, mulai dari proses Usulan Bantuan, Penetapan Anggaran, Perubahan Anggaran Bantuan, Pencairan Bantuan, beserta seluruh proses Pelaporan di dalamnya.

2. Office Automation Systems (OAS)

       Office automation system (OAS) terkadang disebut juga dengan Virtual Office (VO), konsep OAS menggabungkan penggunaan berbagai peralatan IT (Information Technology mencakup hardware dan software) dalam berkomunikasi baik dengan satu orang/unit maupun banyak orang/unit untuk mengurangi penggunaan kertas (paperless) dengan tujuan terjadinya peningkatan kecepatan, ketepatan, keamanan kerja di kantor dan meningkatkan produktivitas kerja. Secara sederhana konsep OAS menyambungkan beberapa peralatan IT via sebuah server. Server sebagai pusat pengendali untuk setiap workstation dan peralatan lainnya. Para pemakai (user) dapat saling berhubungan dengan pemakainya lainnya melalui server tadi. Semua informasi dan dokumen disimpan didalam server dan untuk memudahkan digunakan berbagai software yang dapat mengatur masing-masing pengguna workstation. Melalui penggunaan jaringan LAN (Local Area Network) dan Intranet serta Internet seorang user/pemakai akan dapat berkomunikasi dengan pemakai lainnya tanpa ditentukan/dibatasi oleh jarak dan waktu.

Contoh :

1. Desktop Publishing
2. Electronic Calender
3. Email
4. Electronic Spreadsheet

3. Knowledge Work System

        Knowledge work systems (KWS) adalah sistem informasi yang membuat dan mengintegrasikan pengetahuan baru ke organisasi. Knowledge Work System mendukung para pekerja professional seperti ilmuwan, insinyur, dan doktor dengan membantu mereka menciptakan pengetahuan baru dan memungkinkan mereka mengkontribusikannya ke organisasi atau masyarakat.

4. Informatic Management System
        SIM tidak menggantikan TPS , tetapi mendukung spektrum tugas-tugas organisasional yang lebih luas dari TPS, termasuk analisis keputusan dan pembuat keputusan. SIM menghasilkan informasi yang digunakan untuk membuat keputusan, dan juga dapat membatu menyatukan beberapa fungsi informasi bisnis yang sudah terkomputerisasi (basis data).

Contoh :

A.  SISTEM INFORMASI MANAJEMEN LELANG/ TENDER

E-Procurement ( E-PROC)

       Salah satu penerapan kemajuan teknologi telematika dalam mendukung proses bisnis adalah dalam proses pengadaanbarang/ jasa, sehingga proses tersebut akan lebih transparan, efektif dan efisien. Pemanfaatan e-Procurementmenjadikan proses pengadaan dapat dilaksanakan dengan efektif dan efisien dengan prinsip persaingan sehat, transparan, terbuka dan perlakuan yang adil bagi semua pihak, sehingga hasilnya dapat dipertanggung jawabkan baik dari segi fisik, keuangan, maupun manfaatnya bagi kelancaran tugas Pemerintah/ Perusahan.Aplikasi electronic Procurement atau e-Procurement adalah suatu aplikasi yang digunakan untuk mengelola pengadaan barang/ jasa berbasis internet yang didisain untuk mencapai suatu proses pengadaan barang/ jasa yang efektif, efisien dan terintegrasi.Aplikasi e-Procurement memiliki fasilitas transaksi antara Buyer dan Supplier. Yang dimaksud dengan Buyer adalah pihak yang akan melakukan proses pembelian barang/ jasa. Supplier adalah pihak-pihak yang berfungsi sebagai pemasok barang/ jasa yang dibutuhkan oleh Buyer.

Keunggulan e-Procurement

§ Tidak adanya batas ruang dan waktu karena menggunakan teknologi berbasis internet.

§ Proses pengadaan barang dapat diikuti oleh pemasok secara terbuka.

§ Proses dalam setiap tahapan pengadaan akan dengan mudah diikuti / diawasi oleh seluruh stakeholder.

§ Proses akan berlangsung secara :

a. Efisien,

b. Efektif,

c. Terbuka dan bersaing,

d. Transparan,

e. Adil/ tidak diskriminatif,

f. Akuntabel.

§ Akan lebih mendorong terjadinya persaingan antar pemasok yang lebih sehat.

§ Mencegah tindakan kolusi, korupsi dan nepotisme ( KKN) dalam pelaksanaan pengadaan barang/ jasa.

Manfaat e-Procurement

1. Mendapatkan Harga Pembelian Barang yang terkontrol.

2. Mempercepat Waktu Proses Pengadaan.

3. Proses pengadaan akan lebih transparan.

4. Mereduksi biaya pengadaan barang/ jasa.

5. Menghemat sampai dengan 50% anggaran.

6. Memperlancar Komunikasi Buyer – Supplier.

7. Pelayanan yang baik kepada Supplier. 

B.  Sistem Informasi Menejemen Pelayanan Terpadu Satu Pintu (SIM PTSP)

       SIM PTSP adalah sebuah aplikasi untuk memenejemen perizinan yang ada di Kabupaten Bau bau,  Buton, Sulawesi Tenggara. SIM PTSP merupakan aplikasi yang mengelola penyelenggaraan perizinan yang prosesnya dimulai dari tahap permohonan sampai ke tahap terbitnya dokumen yang dilakukan dalam satu tempat. Aplikasi seperti ini dapat memberikan kepuasan kepada para pihak yang mengajukan izin dikarenakan dengan pelayanan yang diberikan oleh SIM PTSP menjadikan proses pembuatan izin menjadi lebih cepat, murah, mudah, transparan, pasti dan terjangkau. 

5. Decision Support Systems (DSS)
        DSS hampir sama dengan SIM karena menggunakan basis data sebagai sumber data. DSS bermula dari SIM karena menekankan pada fungsi mendukung pembuat keputusan diseluruh tahap-tahapnya, meskipun keputusan aktual tetap wewenang eksklusif pembuat keputusan.

Tujuan

Tujuan dari Decision Support System (DSS) antara lain adalah :

• membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi struktur

• mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya

• meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan seorang manajer dari pada efisiensinya.

Tahap-tahap

Tahap-tahap dalam pengambilan keputusan antara lain adalah :

• kegiatan intelijen,
• kegiatan merancang,
• kegiatan memilih dan menelaah.

       Kegiatan intelijen ini merupakan kegiatan mengamati lingkungan untuk mengetahui kondisi-kondisi yang perlu diperbaiki. Kegiatan ini merupakan tahapan dalam perkembangan cara berfikir. Untuk melakukan kegiatan intelijen ini diperlukan sebuah sistem informasi, dimana informasi yang diperlukan ini didapatkan dari kondisi internal maupun eksternal sehingga seorang manajer dapat mengambil sebuah keputusan dengan tepat.

    Kegiatan merancang merupakan sebuah kegiatan untuk menemukan, mengembangkan dan menganalisis berbagai alternatif tindakan yang mungkin untuk dilakukan. Tahap perancangan ini meliputi pengembangan dan mengevaluasi serangkaian kegiatan alternatif. Pertimbangan-pertimbangan utama telah diperkenalkan oleh Simon untuk melakukan tahapan ini, apakah situasi keputusan ini terprogram atau tidak. Sedangkan kegiatan memilih dan menelaah ini digunakan untuk memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia dan melakukan penilaian terhadap tindakan yang telah dipilih.

Jenis – Jenis DSS

Jenis-jenis DSS menurut tingkat kerumitan dan tingkat dukungan pemecahan masalahnya adalah sebagai berikut:

• Mengambil elemen-elemen informasi.
• Menaganalisis seluruh file.
• Menyiapkan laporan dari berbagai file.
• Memperkirakan dari akibat keputusan.
• Mengusulkan keputusan.
• Membuat keputusan.

Model

Model DSS terdiri dari:

1. Model matematika.

2. Database.

3. Perangkat lunak.

       Perangkat lunak DSS sering disebut juga dengan DSS generator. DSS generator ini berisi modul-modul untuk database, model dan dialog manajemen. Modul database ini menyediakan beberapa hal, seperti: creation, interrogation dan maintenance untuk DSS database. DSS database memiliki kemampuan untuk menemukan sistem database yang telah disimpan. Sedangkan modul model digunakan untuk menyajikan kemampuan membuat, menjaga dan memanipulasi ke dalam bentuk model matematika. Model dasar ini menampilkan electronic spreadsheet. Model dialog digunakan untuk menarik perhatian para pengguna untuk berhubungan langsung antara pengguna dengan komputer dalam mencari solusi.

Penerapan DSS Dalam Suatu Instansi

Mengapa DSS digunakan dalam suatu perusahaan?

• Perusahaan beroperasi pada ekonomi yang tidak stabil.

• Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negeri yang meningkat.

• Perusahaan menghadapi peningkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis.

• Sistem komputer perusahaan tidak mendukung peningkatan tujuan perusahaan dalam hal efisiensi, profitabilitas dan mencari jalan masuk di pasar yang benar-benar menguntungkan.

Dampak Pemanfaatan DSS

Dampak dari pemanfaatan Decision Support System (DSS) antara lain :

• Masalah-masalah semi struktur dapat dipecahkan.
• Problem yang kompleks dapat diselesaikan.
• Sistem dapat berinteraksi dengan pemakainya.
• Dibandingkan dengan pengambilan keputusan secara intuisi, pengambilan keputusan dengan DSS dinilai lebih cepat dan hasilnya lebih baik.
• Menghasilkan acuan data untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh manajer yang kurang berpengalaman.
• Untuk masalah yang berulang, DSS dapat memberi keputusan yang lebih efektif.
• Fasilitas untuk mengambil data dapat memberikan kesempatan bagi beberapa manajer untuk berkomunikasi dengan lebih baik.
• Meningkatkan produktivitas dan kontrol dari manajer.

Faktor Pendukung DSS

Pengambilan keputusan dipengaruhi oleh :

• Faktor teknologi
• Faktor kompleksitas struktural
• Faktor pasar internasional
• Faktor stabilitas politik
• Faktor konsumerisme
• Faktor intervensi pemerintah
• Faktor informasi yang berkaitan dengan masalah tersebut,
• Faktor gaya pengambilan keputusan dan
• Faktor kemampuan (intelegensi ,persepsi, dan falsafah) serta
• Pertimbangan pengambil keputusan.

       Pengambilan keputusan selalu berkaitan dengan ketidakpastian dari hasil keputusan yang diambil. Untuk mengurangi faktor ketidakpastian tersebut, keputusan membutuhkan informasi yang sahih mengenai kondisi yang telah, dan mungkin akan terjadi, kemudian mengolah informasi tersebut menjadi beberapa alternatif pemecahan masalah sebagai bahan pertimbangannya dalam memutuskan langkah yang akan dilaksanakannya, sehingga keputusan yang diambil diharapkan dapat menrberikan keuntungan yang maksimal.

• Menggunakan aplikasi Computer Base Information System (CBIS) untuk lingkungan kelompok, seperti: Electronic Meeting System (EMS) dan Group Decision Support System (GDSS). Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (group decision support system), atau GDSS adalah suatu sistem berbasis komputer yang mendukung kelompok-kelompok orang yang terlibat dalam suatu tugas (tujuan) bersama dan yang menyediakan interface bagi suatu lingkungan yang digunakan bersama.

Contoh :

1. Program Sekolah Tunas Bangsa mempunyai LinK Elektronik yang memudahkan manajerial dan User menerima respon secara interaktif untuk mengetahui jumlah pendapatan atau pendaftaran siswa tahun ajaran baru, dan daya tampung kapasitas sekolah serta masyarakat bisa mengetahui tentang sekolah yang menjadikan sekolah favoritnya, sebagai informasi yang lebih lengkap. Dan dari sinilah masyarakat bisa tau bagaimana alur, atau kelebihan sekolah tersebut, karena orang tua tidak mau menyekolahkan anak-anaknya pada sekolah yang asal-asalan.
2. Penerapan Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System) Dalam Sistem Informasi Manajemen Akademik Di kampus STMIK Insan Pembangunan

 

     Berbagai proses dalam manajemen akademik, proses pengambilan keputusan telah banyak bergantung pada DSS yang telah dikembangkan. Penerapan DSS diterapkan pada saat :

• Keputusan penerimaan mahasiswa baru
• Evaluasi prestasi akademik
• Yudisium dan
• Penentuan mahasiswa berprestasi.

      Berbagai basis data dikembangkan oleh unit kerja sesuai dengan aktivitas dan arah pengembangan masing-masing dengan penerapan koordinasi matriks kepada unit lain yang terkait. Pangkalan data utama meliputi sebagai berikut :

• Basis data akademik yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Akademik (SISKA), termasuk di antaranya basis data mahasiswa
• Basis data keuangan yang dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Keuangan (BAK).
• Basis Data Perpustakaan (Perpus) yang dikelola oleh bagian perpustakaan termasuk didalamnya data buku, literature dll.

ulasan :

Pengembangan Sistem Informasi STMIK Insan Pembangunan

       Pengembangan dan pemanfaatan sistem informasi merupakan salah satu program STMIK Insan Pembangunan untuk menunjang pengembangan pendidikan dan pengelolaan Sekolah tinggi. Pengembangan pemanfaatan teknologi informasi (TI), yang juga disebut sebagai teknologi informasi dan komunikasi (information and communication technology = ICT) merupakan strategi dasar pengembangannya sehingga dapat menunjang sistem pendidikan dan pengelolaan yang efisien dan efektif. Sedangkan langkah pencapaian tujuan pengembangan adalah dengan meningkatkan aksesibilitas sumberdaya dan aktivitas sivitas akademika dalam satu sistem informasi manajemen (SIM) yang terpadu dan modern sehingga dapat melakukan evaluasi diri, pemantauan, audit akademis maupun finansial, dan perencanaan secara komprehensif.

Infrastruktur sistem informasi STMIK Insan Pembangunan dikembangkan untuk menunjang decision support system dan menggunakan ICT pada semua unit kerja. ICT bermanfaat dalam meningkatkan mutu pendidikan dan pengendalian manajemen internal. Strategi implementasi pada unsur peningkatan kinerja organisasi adalah dengan meningkatkan dan mengembangkan manajemen sistem informasi .

Pengembangan SIM STMIK Insan Pembangunan diarahkan menjadi tiga jenjang, yaitu :

1) Executive Information System : kebutuhan informasi strategis untuk pimpinan puncak

2) Decision Supporting System : kebutuhan informasi untuk manager menengah yang dipergunakan untuk implementasi perencanaan; dan

3) Transaction Processing System : dipergunakan untuk manager operasi agar dapat melaksanakan fungsi tugasnya dan melakukan monitoring.

Dalam menunjang terciptanya jenjang sistem informasi tersebut, maka diperlukan beberapa prasyarat, yakni tersedianya:

• Sistem komputer untuk mengembangkan paperless office, internet, intranet, pusat / gudang data (data centre / ware-house), PC network dengan berbagai variannya.
• Staf dan karyawan yang mampu menguasai sistem komputer. Ini berguna bagi pihak manajemen dalam menyusun rencana kerja dan mengontrol pelaksanaan kegiatan yang ada.

Pengelolaan Sistem Informasi STMIK Insan Pembangunan

       Pengelolaan sistem informasi STMIK Insan Pembangunan berada di bawah tanggung jawab langsung Ketua Sedangkan dalam pelaksanaan pengelolaan dan pengembangan sistem informasi STMIK Insan Pembangunan dilakukan oleh Bagian Litbang yang membawahi Bagian IT dan UPT

Sistem Aliran Data dan Otorisasi Akses Data
        melakukan penataan dan perbaikan SIM STMIK Insan Pembangunan beserta pengelolaannya untuk menyempurnakan tata laksana dan responsibilitas dengan baik. Guna menunjang kokohnya layanan informasi di lingkungan STMIK Insan Pembangunan, untuk mendorong tercapainya aplikasi SIM STMIK Insan Pembangunan yang berjalan realtime secara online dan up to date.
Beberapa yang dilakukan dalam menunjang hal tersebut, sebagai berikut:

• Pendayagunaan Unit Sistem Informasi
• Pendayagunaan operator di setiap unit / lembaga / badan
• Membangun SIM STMIK Insan Pembangunan yang terintegrasi
• Melakukan perkuatan terhadap kebijakan, sasaran dan strategi sistem informasi
• seluruh input yang diolah diharapkan mampu memberikan output yang sesuai dengan kebutuhan institusi. dalam hal ini, juga melaksanakan otomasi EPSBED ke dalam SIM STMIK Insan Pembangunan dengan menggunakan program visual basic, melalui :
•  Integrasi sistem akademik
•  Pengisian nilai akademik tepat waktu
•  Pengisian data EPSBED, termasuk entry data tabel mata kuliah, data KRS, KHS, alumni, serta data kapasitas dan fasilitas.

Adapun data valid yang dimaksud, dengan menyertakan beberapa hal sebagai berikut :

a. Laporan semester berjalan dalam kondisi valid

b. laporan data yang terakhir dan print out evaluasi per semester.

Otorisasi akses data senantiasa dikelola untuk menjaga kelangsungan dan stabilitas sebuah sistem aplikasi. Diharapkan, seluruh sistem informasi yang dibangun, dapat sesuai dengan kebutuhan setiap user. Otorisasi terhadap akses data merupakan jawabannya. Implementasi pengelolaan otoritas biasa dimulai dengan login dan pencantuman user password. Implementasi atas user classification dilakukan, dimana menu-menu yang muncul atau aktif, dapat disesuaikan dengan group user yang telah melakukan login.

Akses data memerlukan sebuah form khusus yang biasa digunakan untuk melakukan sentralisasi objek. Selanjutnya, objek tersebut akan mengarah pada akses database (basis data). Secara umum, klasifikasi user dalam sistem informasi STMIK Insan Pembangunan dibagi menjadi :

a. Login operator. Berperan sebagai user yang hanya bisa mengisi dan atau memutakhirkan content.

b. Login admin. Berperan sebagai administrator yang mampu mengisi content, sekaligus berhak melakukan editing, penambahan atau penghapusan user.

c. Untuk sistem aplikasi tertentu, dilakukan klasifikasi berdasarkan login pimpinan, operator, user dan admin, atau terkadanng ditambahkan super-admin.

Klasifikasi User Aplikasi SIM STMIK Insan Pembangunan

 

Gambar : Klasifikasi User

3. Pemanfaatan Sistem Informasi STMIK Insan Pembangunan

       Pemanfaatan sistem informasi berbasis teknologi informasi dan komunikasi di STMIK Insan Pembangunan meliputi pemanfaatan basis data & informasi, pemanfaatan dalam dukungan pengambilan keputusan (Decision Support System = DSS), dan pemanfaatan dalam komunikasi dan akses informasi.

Pemanfaatan Basis Data dan Informasi

     SIM STMIK Insan Pembangunan memiliki basis data dan informasi yang lengkap yang dikelompokkan dalam beberapa sub-sistem, meliputi administrasi akademik, keuangan, sistem pembelajaran, dan data perpustakaan di STMIK Insan Pembangunan. secara bertahap, akan diintegrasikan menjadi suatu SIM STMIK Insan Pembangunan yang lebih handal. 

Administrasi Akademik

        Basis data dan informasi akademik dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Akademik (SISKA), termasuk di antaranya master mahasiswa.

Gambar : Aplikasi SISKA

      Kelompok Aplikasi ini merupakan piranti utama dalam pelaksanaan registrasi mahasiswa, monitoring kemajuan akademik mahasiswa, penginputan nilai mhs dan lain-lain.

Keuangan Perguruan Tinggi

       Subsistem informasi keuangan dikelola dalam kelompok aplikasi Sistem Informasi Keuangan (BAK). Termasuk di dalamnya adalah aplikasi Pengelolaan Keuangan

Sistem Pembelajaran

dalam peningkatan mutu pembelajaran. Mahasiswa bisa dengan download dokumen atau modul kuliah

Selain sebagai pemanfaatan basis data buku Perpustakaan STMIK Insan Pembangunan juga menyimpan hasil penelitian mahasiswa jenjang diploma hingga sarjana.

Sistem Analisis Pengambilan Keputusan

       Data dan informasi akan diolah dalam sebuah rumusan tertentu, dianalisis dan kemudian dapat disajikan untuk memenuhi kebutuhan decission maker. Pelaksanaan analisis antara lain dilakukan dalam kaitan berbagai kebutuhan spesifik.

1. Aplikasi SIM STMIK Insan Pembangunan pada berbagai aktivitas pengelolaan STMIK Insan Pembangunan, seperti pada saat registrasi mahasiswa baru ataupun mahasiswa lama berlangsung dan pada saat pengambilan keputusan penerimaan mahasiswa, Pengisian KRS dan Pengambilan KHS

2. Proses pengumpulan dan penyusunan dokumen akreditasi berdasarkan 15 Standar Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi

3. Proses evaluasi diri di lingkungan STMIK Insan Pembangunan.

4. Monitoring dan penigkatan mutu web STMIK Insan Pembangunan

5. Analisis benchmarking dengan institusi eksternal melalui kompilasi informasi dari pihak eksternal

6. Data dasar dan SWOT untuk perencanaan pengembangan bagian penelitian dan pengembangan (litbang) STMIK Insan Pembangunan.

Pemanfaatan untuk Komunikasi dan Akses terhadap Sumber Ilmiah

Website STMIK Insan Pembangunan dengan alamat http://www.insanpembangunan.ac.id. Pemanfaatannya terus dikembangkan dan diharapkan senantiasa dapat memenuhi keinganan seluruh civitas akademika dan masyarakat pada umumnya.

Akses Internet

Akses internet telah disediakan bagi civitas akademika STMIK Insan Pembangunan dengan menggunakan WiFi hotspot area.Fasilitas internet ini digunakan untuk mengakses berbagai informasi yang tersedia di dunia maya

Alamat e-mail Ketua dan Kajur

Alamat e-mail bagi civitas akademika yang dikelola dibawah http://www.insanpembangunan.ac.id

Secara bertahap, seluruh civitas akademika akan diberikan alamat email, melalui pengelolaan email tersentralisasi, kecuali untuk email mahasiswa

 

 Gambar : Login E-mail

Jaringan lokal

       Jaringan komputer STMIK Insan Pembangunan menggunakan Local Area Network (LAN). Selain itu STMIK Insan Pembangunan juga sedang mengembangkan jaringan nirkabel perangkat seluler dalam bentuk SMS Gateway yang nantinya akan bekerjasama dengan PT Telkomsel yang di antaranya meliputi fitur: web2 sms, shortcode, queing, dan hunting.

6. Sistem Ahli (ES) dan Kecerdasan Buatan (AI)
       AI dimaksudkan untuk mengembangkan mesin-mesin yang berfungsi secara cerdas. Dua cara untuk melakukan riset AI adalah memahami bahasa alamiahnya dan menganalisis kemampuannya untuk berfikir melalui problem sampai kesimpulan logiknya. Sistem ahli menggunakan pendekatan-pendekatan pemikiran AI untuk menyelesaikan masalah serta memberikannya lewat pengguna bisnis. Sistem ahli (juga disebut knowledge-based systems) secara efektif menangkap dan menggunakan pengetahuanseorang ahli untuk menyelesaikan masalah yang dialami dalam suatu organisasi. Berbeda dengan DSS, DSS meningalkan keputusan terakhir bagi pembuat keputusan sedangkan sistem ahli menyeleksi solusi terbaik terhadap suatu masalah khusus. Komponen dasar sistem ahli adalah knowledge-base yaikni suatu mesin interferensi yang menghubungkan pengguna dengan sistem melalui pengolahan pertanyaan lewat bahasa terstruktur dan anatarmuka pengguna.

Contoh :

1. System jadwal mekanik

2. Aplikasi ramalan

7. Group Decision Support Systems (GDSS) dan Computer-Support Collaborative Work Systems (CSCW)
        Bila kelompok, perlu bekerja bersama-sama untuk membuat keputusan semi-terstruktur dan tak terstruktur, maka group Decision support systems membuat suatu solusi. GDSS dimaksudkan untuk membawa kelompok bersama-sama menyelesaikan masalah dengan memberi bantuan dalam bentuk pendapat, kuesioner, konsultasi dan skenario. Kadang-kadang GDSS disebut dengan CSCW yang mencakup pendukung perangkat lunak yang disebut dengan “groupware” untuk kolaborasi tim melalui komputer yang terhubung dengan jaringan.

Contoh :

1. E- Government

8. Executive Support Systems (ESS)
ESS tergantung pada informasi yang dihasilkan TPS dan SIM dan ESS membantu eksekutif mengatur interaksinya dengan lingkungan eksternal dengan menyediakan grafik-grafik dan pendukung komunikasi di tempat-tempat yang bisa diakses seperti kantor.

Contoh :

 

Sumber :  http://getcharintegerina.wordpress.com/2012/04/19/jenis-jenis-sistem-informasi-dan-contoh-aplikasinya/

    PERBANDINGAN  SISTEM AKADEMIK KITA DENGAN KAMPUS LAIN

PERBEDAAN PORTAL AKADEMIK STMIK AKAKOM DENGAN SANATA DHARMA

A. DESAINNYA : 

     Fitur-fitur yang ada pada potal akademik Akakom, yaitu:
     1. Bagian Informasi Pengguna
          Menunjukkan siapa pengguna portal akademik. Dengan jelas  tertera Nama, NIM,
         Jurusan Pengguna Portal Akademik. Kita juga dapat Logout dari Informasi Pengguna.

         


      2. Bagian Academics 
      
          
     3. Bagian Virtual Class
             

B. EFEKTIFITAS SEBAGAI MAHASISWA DALAM MENGAMBIL KRS:

     sebagai mahasiswa Akakom pengambiln KRS dapat dilakukan secara on-line.

     Dengan mengunjungi siakad.akakom.ac.id  setelah itu memasukkan username dan 

     password. Kemudian memproses Kartu Rencana Studi dibagian kanan halaman awal pada 

     Academics. tinggal kita sesuaikan semester berapa yang mau kita rencanakan dan memilih 

     tiap-tiap mata kuliah yang diambil,setelah selesai akan dirincikan berdasarkan pilihan kita.

     tentunya tidak dipersulit.  serta KRS-nya  dapat dicetak secara langsung.

     setelah itu kita bertemu dengan dosen pembimbing untuk ditandatangani.

C. MEKANISME-MEKANISMENYA

     -STMIK AKAKOM : 

      1. Bagaimana Login    

          Kunjungi siakad.akakom.ac.id , 

          lakukan proses login (masukkan username dan password

         anda)

          akan masuk halaman awal seperti :

 

        

      2. Bagaimana Cek Nilai

          Setelah kita melewati proses Login, disebelah kanan halaman awal terdapat beberapa   

         fitur yang dapat kita pilih sesuai kebutuhan kita. Salah satunya untuk mengecek Nilai. 

              Di bagian kanan dari portal bisa kita lihat pada Academics dan mengklick Transkrip Nilai 

       untuk melihat Nilai kita. akan tampil seperti :

          Dikarenakan saya baru masuk tahun 2013/2014 jadi akan ditampilkan seperti demikian. 

          sebab belum ada nilainya. Namun, semester berikut nilainya dapat dilihat.

      3. Bagaimana Pengambilan KRS

                            untuk pengambilan KRS pun dapat diproses secara on-line serta mencetak KRS kita.

                            seperti langkah Cek Nilai , namun kita menglick Kartu Rencana Studi(KRS). disitu kita 

                            dapat memilih Mata Kuliah apa yang ingin di ambil pada semester ini. Informasinya pun 

                            lengkap. Kenapa? Karena Siapa Dosen Pengampunya, Hari kuliah serta waktunya,

                            berapa SKS tiap Mata Kuliah yang diambil dan ruang dimana 

                            Mata Kuliah tersebut berlangsung. serta dapat lngsung dicetak. Seperti :

             

A.      DESAINNYA

-          Fitur-fitur yang terdapat pada Universitas Sanata Dharma pada umumnya sama dengan  universitas lainnya.

B.      EFEKTIVITAS SEBAGAI MAHASISWA DALAM MENGAMBIL KRS

Pada USD pengambilan KRS dapat juga dilakukan secara on-line. Namun, hanya pada area jaringan USD. Setelah KRS diisi kemudian cek di Dosen Pembimbing. Setelah itu di print KRS-nya, dan minta tanda tangan Dosen Pembimbing. Kertas KRS dicap oleh asisten, mengisi daftar hadir kemudian selesai. Untuk luar dari jaringan USD KRS on-line tidak dapat diakses.

C.      MEKANISME-MEKANISMENYA

1.       Bagaimana Login

Kunjungi usd.ac.id kemudian masukkan username dan passwordnya.

2.       Bagaimana Cek Nilai

Setelah login, anda dapat mengecek nilai anda. Dengan melihat pada fitur-fitur tersebut sesuai dengan kebutuhan yang anda perlukan.

3.       Bagaimana Pengambilan KRS

KRS on-line hanya dapat diakses pada jaringan area UNiversitas Sanata Dharma. Diluar dari jaringannya fitur untuk KRS on-line tidak dapat diakses.

Read More