1
EVALUASI DAN PENGEMBANGAN SISTEM BUSINESS INTELLIGENCE PADA KEMENTERIAN PERTANIAN: IMPLEMENTASI PROTOTYPE SISTEM BUSINESS INTELLIGENCE PADA PUSDATIN
Daniel Sufiah Thalib Liandi Wiguna Universitas Bina Nusantara, Kemanggisan, Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11530
[email protected] [email protected]
ABSTRAK Tujuan dari penulisan thesis ini adalah untuk melakukan evaluasi dan pengembangan terhadap sistem business intelligence pada Kementerian Pertanian. Data yang digunakan untuk melakukan evaluasi didapatkan dari dokumentasi sistem business intelligence dan interview yang dilakukan dengan penanggung jawab sistem business intelligence dan user. Metodologi evaluasi yang digunakan adalah evaluasi dengan tipe criteria based IT-system in use. Mengacu kepada teori evaluasi tersebut, evaluasi dilakukan dengan pembuatan checklists dengan kriteria yang ditentukan berdasarkan sudut pandang evaluasi yang ingin dilakukan. Setelah evaluasi dilakukan hasilnya akan dilaporkan dalam format findings and recommendation. Sebagian dari rekomendasi akan digunakan sebagai referensi pengembangan prototype sistem business intelligence pada kementerian pertanian. Pengembangan sistem business intelligence mengacu pada buku business intelligence roadmap : the complete project lifecycle. Selain dari temuan yang dapat digunakan sebagai referensi pengembangan aplikasi, sebagian dari hasil evaluasi yang didapat adalah kurang siapnya infrastruktur non-teknikal yang mendukung sistem business intelligence sehingga sistem tidak berjalan secara efektif dan efisien. Prototipe sistem business intelligence dibuat berdasarkan evaluasi yang berfokus terhadap kualitas dan kelengkapan informasi. Masalah-masalah yang ditemukan pada tahap evaluasi tidak seluruhnya dapat diselesaikan dengan melakukan pengembangan sistem business intelligence yang hanya berfokus kepada sisi teknikal sistem business intelligence. Kebanyakan masalah yang penting untuk diselesaikan terdapat pada infrastruktur non-teknikal. Maka sebagai tambahan pada thesis ini akan diberikan rekomendasi berdasarkan referensi yang didapat dari studi literature sebagai alternatif solusi dari masalah tersebut. (DST & LW) Keywords : Sistem informasi, business intelligence, evaluasi, dan pengembangan
2
PENDAHULUAN Dewasa ini kinerja instansi pemerintah menjadi sorotan masyarakat, terutama sejak timbulnya iklim yang lebih demokratis dalam pemerintahan. Sejalan dengan hal tersebut, pemerintah pun diharuskan untuk mampu memberikan pelayanan yang memuaskan bagi masyarakat selaku stakeholders (Kementerian Pertanian, Rencana Strategis Pusdatin 2006 - 2009, 2006).Untuk mendukung hal tersebut Kementerian Pertanian sangat membutuhkan informasi yang lengkap, berkualitas, dan sesuai kebutuhan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Kebutuhan akan informasi yang lengkap, berkualitas, dan sesuai kebutuhan dari setiap tingkatan dan fungsi pada Kementerian Pertanian dapat dipenuhi dengan mengimplementasi business Intellegence. Pengimplementasian business intelligence membantu Kementerian Pertanian untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan Strategis dan Operasional. Dan juga proses pengambilan keputusan yang lebih cepat diperoleh dari intelligent yang relevan dan tepat waktu (Pirttimaki & Hannula, 2003). Kementerian Pertanian sendiri sudah beberapa kali melakukan pengimplementasian business intelligence. Namun pada saat ini sistem tersebut dinilai telah tidak sesuai karena telah banyak ditemukan ketidak sesuaian antara kebutuhan dan informasi yang disediakan oleh sistem business intelligence tersebut. Masalah yang kami temukan pada Kementerian Pertanian saat ini adalah sistem pelaporan dan penyebaran informasi pada Kementerian Pertanian sudah tidak memadai untuk dapat memberikan laporan dan informasi yang sesuai kebutuhan pihak-pihak dalam Kementerian Pertanian, sehingga informasi yang disediakan belum dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dengan baik. Pengambilan keputusan yang terjadi dalam Kementerian Pertanian menyangkut dalam hal produksi dan produktivitas, penggunaan pupuk kimiawi dan organik secara berimbang, infrastruktur lahan dan air, perbenihaan/perbibitan, pembiayaan, pemenuhan kebutuhan pangan, Millenium Development Goals (yang mencakup angka kemiskinan, pengguran, dan rawan pangan), kebijakan harga, kelembagaan usaha ekonomi produktif, penyuluhan, citra pertanian, dan persaingan global. Kementerian Pertanian membutuhkan informasi yang bersifat analitikal dan informasi tersebut dibutuhkan untuk dapat terus diakses oleh keseluruhan Kementerian dengan penyediaan informasi yang dikelompokan sesuai dengan kebutuhan setiap pengguna business intelligence pada Kementerian Pertanian. Selain sistem pelaporan digunakan untuk kebutuhan internal, Kementerian Pertanian juga memiliki kewajiban untuk menyediakan laporan kepada Presiden, Menteri Pertanian, dan Komisi IV DPR. Laporan yang dibutuhkan adalah laporan yang bersifat analitikal yang sekarang ini belum dapat disediakan. Tujuan dari thesis ini adalah Melakukan analisis terhadap arsitektur saat ini dan
merencanakan perubahan di masa depan yang berfokus pada sistem business intelligence, Melakukan evaluasi terhadap sistem business intelligence saat ini dan menentukan rencana pengembangan business intelligence, dan Melakukan pengembangan sistem business intelligence yang sesuai dengan kebutuhan Kementerian Pertanian
3
METODE PENELITIAN Sesuai dengan permasalahan kami yaitu kurang optimalnya penggunaan business intelligence yang sedang berjalan di Kementerian Pertanian, maka kami akan melakukan evaluasi. Menurut Moss dan Atre (Moss & Atre, 2003) Business intelligence harus mendukung pecapaian tujuan organisasi, oleh karena itu kami akan melakukan analisis enterprise architecture terlebih dahulu. Menurut Scott Bernard (Bernard, 2005) EA mendukung gambaran makro dan mikro untuk mengetahui bagaimana sumber daya TI dapat dimanfaatkan untuk mendukung pencapain tujuan. Setelah evaluasi kami akan melakukan pengembangan business intelligence berdasarkan evaluasi tersebut.
Gambar 1: Business Intelligence Roadmap Pengembangan yang kami lakukan berdasarkan teori Business Intelligence Roadmap oleh Moss & Atre (Moss & Atre, 2003). Karena Business intelligence sudah diimplementasikan kami tidak akan melakukan justification, planning, dan business analysis karena data yang diperlukan sudah didapatkan dari hasil evaluasi. Sesuai dengan keterangan diatas alur metodologi kami adalah sebagai berikut:
4 Hasil: Dokumentasi current architecture dalam ruang lingkup BI
Hasil: Rancangan basis datalogikal
Hasil: Penjelasan data pada data warehouse
Hasil: Dokumentasi prototype aplikasi
Langkah 1: Analisa Enterprise Architecture Berfokus pada BI
Langkah 2: Melakukan Evaluasi Sistem Business Intelligence yang Sedang berjalan
Langkah 4: Merancang Basis Data (Data Warehouse)
Langkah 3: Mendefinisikan Project Requirements
Langkah 5: Merancang Metadata
Langkah 6: Merancang ETL
Langkah 8: Mengembangkan Prototype Aplikasi
Langkah 7: Mengembangkan Prototype Data Mining
Hasil: Findings And Recommendation s
Hasil: Dokumentasi kebutuhan proyek
Hasil: ETL Process Flow
Hasil: Sumber data data Mining, model data mining
Gambar 2: Alur Metodologi Menurut Pressman (Pressman, 2010), kegiatan peninjauan terhadap produk dapat dilakukan dengan membuat checklists dan pencatatan terhadap masalah. Pendekatan yang akan kami gunakan adalah pendekatan evaluasi berbasis kriteria dan strategi yang akan kami gunakan adalah strategi pengevaluasian IT-system in use. Evaluasi berbasis kriteria dari IT-System in use adalah evaluasi yang dilakukan berdasarkan beberapa kriteria yang telah didefinisikan dan obyek evaluasinya adalah sistem IT yang sedang digunakan (Cronholm & Goldkuhl, 2003). Menurut Cronholm pertama-tama evaluator harus menentukan kriteria yang diinginkan sesuai dengan perspektif yang diinginkan. Sumber data dari evaluasi IT-Shystem in use adalah user pengguna sistem dan sistem itu sendiri. Setelah kriteria pengevaluasian telah ditentukan, pengamat akan menentukan apakah kriteriakriteria tersebut telah terpenuhi dengan melakukan wawancara terhadap pengguna sistem dan melakukan observasi terhadap produk BI. Apabila terdapat kriteria yang belum terpenuhi maka akan dilakukan pencatatan terhadap masalah yang terkait dengan kriteria tersebut. Kegiatan evaluasi akan menghasilkan laporan findings and recommendations yang berdasarkan teori Hunton (Hunton, Bryant, & Nancy, 2004). Berdasarkan penjelasan diatas dapat disimpulkan langkah-langkah yang akan kami lakukan pada tahap evaluasi adalah sebagai berikut:
Gambar 3: Metodologi Evaluasi
5 Untuk memastikan teori ini dapat digunakan untuk business intelligence, kami mempelajari dan melakukan perbandingan dengan teori yang lain. Teori yang kami gunakan tidak begitu berbeda dengan teori dari buku Measuring Business Intelligence Success yang ditulis oleh Miller Dorothy (Miller, 2007). Pada buku tersebut langkah-langkah yang diterapkan secara berurutan adalah mengidentifikasi apa yang akan diukur, membuat faktor pengukuran, menentukan skala pengukuran, menjelaskan metodologi, dan menjelaskan bagaiman hasil audit akan digunakan. Pada teori yang ditulis miller KPI untuk BI sudah ditetapkan dan dapat kami gunakan untuk pertimbangan pada kriteria yang kami gunakan. KPI tersebut adalah management support, business goals, business alignment, business IT-partnership, integration, scalability, adaptability, performance, ease of use, comprehension, product quality, dan value to cost.
HASIL DAN PEMBAHASAN Enterprise Architecture Perancangan etnterprise architecture yang dilakukan pada tahap ini hanyalah pada tahap awal yaitu identifikasi current architecture.Tujuan dari tahap ini adalah untuk pemahaman yang lebih jauh mengenai sistem bisnis intelligence pada Kementerian Pertanian. S-1: Strategic plan Artifak ini digunakan untuk pemahaman mengenai tujuan organisasi perusahaan yang sangat penting untuk dipelajari dalam memahami business intelligence.Business intelligence yang diimplementasi haruslah terkait dengan tujuan strategis organisasi agar memiliki nilai manfaat yang maksimal. Tujuan Strategis Pembangunan Pertanian -
Pembentukan capital Penyediaan bahan pangan Pertanian sebagai sumber devisa negara Penyediaan bahan baku industri Penyerapan tenaga kerja Pelestarian lingkungan dengan praktek ramah lingkungan
Pembangunan Perekonomian -
Meningkatkan kesejahteraan masyarakat Meningkatkan pertumbuhan ekonomi Mengurangi kemiskinan Menyediakan lapangan kerja
Millenium Development Goals -
Memberantas kemiskinan Mengurangi penangguran Meningkatkan persaingan global
6 Inisiatif Strategis Sebagai tindakan strategis yang dilakukan Kementerian Pertanian atas pembangunan pertanian, Kementerian Pertanian melakukan pembuatan program-program pembangunan beserta target yang harus dicapai pada periode berikutnya. Program tersebut dapat berupa peningkatan produksi, perluasan lahan, pencapain swasembada, skor pola pangan harapan, pertumbuhan PDB, target neraca perdagangan pertanian, target investasi, peningkatan tenaga kerja, dan lainya. Kementerian pertanian juga harus merumuskan anggaran yang efektif untuk periode berikutnya. Anggaran tersebut harus sesuai dengan program yang direncanakan dan pengeluaran lain seperti pemberian capital dan subsidi untuk mendukung pembangunan pertanian. Pengukuran Hasil Keberhasilan dari hasil yang dicapai Kemeterian Pertanian diukur dengan : 1. Pencapaian swasembada berkelanjutan 2. Pencapaian sasaran produksi 3. Keanekaragaman produksi sesuai skor PPH (Pola Pangan Harapan) 4. Peningkatan daya saing dan ekspor 5. Pemenuhan target PDB (Produk Domestik Bruto) 6. Pemenuhan target neraca perdagangan 7. Pemenuhan target investasi pertanian 8. Pemenuhan target dalam meningkatkan penyerapan tenaga kerja 9. Meningkatkan NTP (Nilai Tukar Petani)
S-2: Analisis SWOT SWOT merupakan analisis kondisi organisasi yang dilihat dari 4 sudut pandang yaitu pada sisi internal adalah kekuatan dan kelemahan serta pada sisi eksternal adalah peluang dan hambatan. Analisis SWOT yang dilakukan difokuskan pada PUSDATIN dan sistem business intelligence. Kekuatan (Strength) 1. Tersedianya jaringan komputer dan sistem informasi Pusat Data dan Informasi Pertanian memiliki fasilitas jaringan komputer dan sistem informasi yang memadai. Fasilitas ini sangat menunjang tercapainya pelayanan yang efektif dan efisien atas kebutuhan data dan informasi yang diperlukan pengguna. 2. Memiliki eksistensi kelembagaan yang kuat Pusat Data dan Informasi Pertanian sebagai unit Eselon II di bawah Menteri Pertanian dengan pembinaan administrasi oleh Sekretariat Jenderal di Departemen Pertanian mempunyai posisi tawar yang strategis untuk melakukan pengelolaan data yang baik. Dengan kedudukannya yang tidak dipengaruhi oleh unit teknis Eselon I, maka Pusat Data dan Informasi Pertanian akan mampu melakukan pengelolaan data secara obyektif, tanpa memiliki konflik kepentingan terhadap keragaan data yang disajikan. Posisi ini merupakan kekuatan untuk menjadi penyedia data yang berkualitas bagi penyusunan rencana strategis pembangunan pertanian. 3. Dukungan pimpinan Komitmen pimpinan untuk menjadikan Pusat Data dan Informasi Pertanian sebagai organisasi yang berkompeten dalam perstatistikan dan sistem informasi, merupakan modal dasar yang dapat digunakan dalam melaksanakan tugas dan fungsinya. Konsolidasi internal dengan memberikan pendidikan formal setingkat Strata 2 di bidang statistik dan sistem informasi pada sebagian besar tenaga pelaksana di Pusat Data dan Informasi Pertanian merupakan langkah yang nyata dalam membangun kompetensi.
7 4. Kualitas sumberdaya manusia Kondisi tenaga pelaksana di Pusat Data dan Informasi Pertanian sebagian besar berpendidikan Strata 1 dan Strata 2, baik dalam bidang administrasi, statistik dan sistem informasi. Hal ini merupakan kekuatan pendorong untuk menjadikan Pusat Data dan Informasi Pertanian sebagai organisasi yang berkompeten dalam melaksanakan tugas dan fungsi sebagai penyedia data dan informasi bagi stakeholders. Kelemahan/Kendala (Weaknesses)
1. Belum ada standarisasi dalam penyimpanan data Penyimpanan data pada Kementerian Pertanian belum pada format yang terstandarisasi. Hal tesebut menyebabkan kesulitan dalam mengembangkan aplikasi yang akan mengambil data dari sumber data yang tersedia. Terutama pada aplikasi pelaporan, dibutuhkan sumber data yang standard sehingga dapat diterapkannya otomatisasi. Apabila tidak terdapat otomatisasi maka sistem tidak akan berjalan secara efisien dalam segi waktu dan sumberdaya. 2. Banyak proses dan penyimpanan data yang belum terkomputerisasi Untuk dapat terus mengembangkan IT pada Kementerian Pertanian, infrastruktur yang dapat mendukung aplikasi sangat dibutuhkan, khususnya pengumpulan dan penyimpanan data. Aplikasi yang dibuat tanpa infrastruktur yang mendukung tidak akan berjalan secara efektif dan kurangnya pilihan dalam membuat aplikasi sehingga tidak dapat mencapai hasil yang maksimal 3. Belum bakunya metode pengumpulan data. Metode pengumpulan data beberapa sub sektor yang ada di sektor pertanian (sub sektor perkebunan, peternakan dan hortikultura) masih dinilai belum baku, antara lain. Keadaan ini menjadi kelemahan untuk menyediakan data yang berkualitas, karena dengan metode pengumpulan data yang tidak baku menyebabkan pengumpulan data yang dilakukan oleh petugas di lapang menjadi bias. 4. Lemahnya integrasi antar fungsi. Dalam memberikan pelayanan yang berorientasi pada pengguna, setiap fungsi yang ada dalam struktur organisasi Pusat Data dan Informasi Pertanian masih belum terkoordinasi secara padu. Sebagian kegiatan berjalan sendiri-sendiri, kurang ada keterpaduan yang saling mendukung dan menunjang untuk mengarah pada bagaimana memuaskan pengguna atas kebutuhan data dan informasi. 5. Kurangnya respon, empati dan jaminan dalam pelayanan data dan informasi Dalam melayani kebutuhan data dan informasi yang dibutuhkan pengguna, kecepatan untuk memberikan pelayanan dan menjamin kualitas data dan informasi sesuai permintaan masih relative kurang. Untuk itu perlu pembinaan secara berkala terhadap tenaga pelaksana yang berhubungan langsung dengan pengguna untuk menjadikan pelayanan sebagai budaya (culture).
Peluang (Opportunity) 1. Kebutuhan atas informasi untuk pengambilan keputusan Kementerian Pertanian membutuhkan informasi dalam cakupan geografis yang besar dan unit kerja yang cukup banyak.Pada jaman sekarang ini hal tersebut dapat dicapai dengan menggunakan IT.Dengan memiliki informasi yang sangat lengkap dan komprehensif para pengambil keputusan dapat lebih mudah melakukan analisa dan mengambil keputusan yang tepat.
8 2. Tingginya kebutuhan data dan informasi yang berkualitas Dalam era yang kompetitif saat ini, hampir semua organisasi baik organisasi nirlaba maupun organisasi bisnis menentukan rencana strategis guna mengantisipasi perubahan-perubahan lingkungan yang akan terjadi dimasa mendatang. Sementara dalam menentukan rencana strategis yang efektif sangat ditentukan oleh data dan informasi yang berkualitas sebagai dasar. Tidak terkecuali Departemen Pertanian yang pada dasarnya dalam pembangunan pertanian diarahkan menuju sasaran tercapainya kesejahteraan petani, maka tersedianya data dan informasi yang berkualitas baik sisi hulu maupun hilir sangat dibutuhkan. Pusat Data dan Informasi Pertanian mempunyai peluang yang besar untuk turut berpartisipasi mensukseskan pembangunan pertanian melalui penyediaan data dan informasi yang berkualitas. 3. Perkembangan dan kemajuan teknologi informasi Di sektor agribisnis masing-masing kelompok pelaku usaha memiliki ketimpangan yang tajam dalam mengakses informasi. Akibatnya terjadi perbedaan yang besar dalam tingkat profitabilitas yang diperoleh masing-masing kelompok tersebut. Petani on farm pada umumnya paling menderita dengan margin keuntungan paling kecil, sementara keuntungan paling besar dinikmati oleh pedagang besar yang pada umumnya bukan petani. Hal ini karena pedagang besar mampu mengakses informasi secara cepat, sehingga setiap perubahan yang terjadi dapat segera direspon. Departemen Pertanian, dalam hal ini Pusat Data dan Informasi Pertanian harus mampu mengurangi kesenjangan akses informasi yang terjadi. Perkembangan dan kemajuan di bidang teknologi informasi merupakan peluang yang besar untuk memfasilitasi para pelaku agribisnis pada posisi tawar yang sama dengan menyediakan sistem informasi yang mudah diakses oleh para pelaku tersebut. 4. Adanya potensi mengintegrasikan data dan informasi pusat dan daerah Otonomi daerah menyebabkan semakin meningkatkan kompetisi antar daerah dalam memperdagangkan sumberdaya yang dihasilkan termasuk produk pertanian, juga dalam menarik minat investor untuk datang ke daerah tersebut. Dalam upaya meningkatkan daya saing, daerah membutuhkan informasi yang ada di pusat sebagai pintu gerbang pertama informasi, pada sisi lain pusat memerlukan data sumberdaya yang dimiliki oleh daerah sebagai dasar dalam perencanaan. 5. Kebijakan dalam pelaksanaan Inpres No. 3 Tahun 2003 mengenai E-Goverment Lembaga pemerintah diharuskan menyediakan layanan on line system dalam upaya menciptakan good government, yaitu untuk meningkatkan pelayanan pada publik. E- government, dalam pelaksanaannya melalui 4 tahap: a. Penyajian Web Site. b. Interaksi: Komunikasi antara masyarakat dengan pemerintah menggunakan fasilitas internet/ komputer. c. Transaksi: Transaksi melalui internet/komputer d. Transformasi: Segala tata cara pemerintahan dilaksanakan dengan memanfaatkan teknologi informasi Hambatan (Threats) 1. Tidak memiliki hubungan struktural dengan daerah Sebagai penyedia data dan informasi bagi stakeholders (pengambil kebijakan, dunia usaha dan masyarakat), Pusat Data dan Informasi Pertanian memiliki kelemahan tidak memiliki hubungan struktural dengan daerah. Kondisi ini sangat berpengaruh terhadap kemampuan untuk menyediakan data yang berkualitas, yaitu akurat, cepat dan obyektif (tidak bias). Kualitas data yang disajikan Pusat Data dan Informasi Pertanian, sangat tergantung kualitas data dari sumber data yang ada di eselon I, BPS dan instansi lainnya, tanpa bisa menentukan kualitas data yang diinginkan.
9
2. Kelembagaan pengelola data di daerah tidak seragam Otonomi Daerah menyebabkan kelembagaan di daerah menjadi beragam. Dinas di daerah tidak lagi terbagi ke dalam sub sektor melainkan gabungan beberapa sub sektor, bahkan gabungan dari sektor, seperti Dinas Pertanian dan Kehutanan. Kondisi ini paling tidak menghambat dalam melakukan koordinasi dalam melakukan kegiatan perstatistikan. Disamping itu struktur kelembagaan di daerah banyak mengalami perubahan, sementara masalah perstatistikan kurang menjadi prioritas, sehingga struktur fungsional yang mengelola perstatistikan semakin mengecil bahkan cenderung tidak jelas. 3. Kurangnya dukungan dan komitmen pimpinan terhadap masalah perstatistikan dan sistem informasi. Daerah menempatkan prioritas tinggi terhadap kegiatan yang mempunyai konstribusi terhadap peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD), sementara kegiatan perstatistikan dianggap tidak mempunyai konstribusi secara langsung terhadap PAD, akibatnya kegiatan perstatistikan sering diabaikan. Upaya peningkatan kualitas data yang dilakukan oleh Pusat Data dan Informasi Pertanian melalui berbagai kegiatan yang dilakukan setiap tahun, seringkali kurang mendapat respon yang memadai, terutama karena daerah tidak menyediakan anggaran untuk kegiatan tersebut. 4. Kompetensi Pengelola Perstatistikan kurang. Otonomi Daerah tidak saja menyebabkan semakin beragamnya kelembagaan di daerah, juga wilayah yang ada menjadi bertambah (mekar). Pemekaran wilayah tidak sejalan dengan sumberdaya manusia yang tersedia baik secara kualitas maupun kuantitas. Beberapa wilayah, terutama di tingkat kecamatan tidak memiliki petugas pengumpul data. Demikian pula di tingkat kabupaten dan propinsi pemekaran wilayah dan semakin beragamnya kelembagaan yang ada, menyebabkan tenaga pengelola perstatistikan seringkali diisi oleh tenaga yang tidak memiliki kompetensi perstatistikan. Akibatnya berbagai langkah untuk memperbaiki perstatistikan dan sistem informasi sangat lambat mencapai kemajuan. 5. Pengelola Perstatistikan Kurang Terpadu. Pengelolaan perstatistikan pada berbagai tingkatan masih belum terkoordinasi secara baik. Kegiatan perstatistikan banyak yang tumpang tindih satu dengan yang lain dan cenderung berjalan sendirisendiri. Akibatnya kemampuan sumberdaya yang ada tidak focus dalam upaya meningkatkan kualitas perstatistikan yang ada saat ini.
10
B-6: Use Case Diagram
Gambar 4: Use Case Diagram Sistem business intelligence saat ini mencakup data produksi, eksport, import, PDB, lahan, teknologi, dan alat-alat mesin pertanian.Sistem business intelligence digunakan sebagai pendukung operasional khususnya dalam bidang statistika. Pengguna sistem business intelligence saat ini terdiri dari pekerja dibidang statistika dan analisa data.D-5: Model data logical
11
Gambar 5: Basis Data BDSP Basis data terkomputerisasi yang terdapat pada Kementerian Pertanian hanyalah basis data BDSP.Basis data BDSP bersumber dari BPS (Badan Pusat Statistik).Pada basis data BDSP terdapat data yang terkait dengan pertanian yang berdasarkan indikator-indikator tertentu (produksi, lahan pertanian, kemiskinan, dll). Evaluasi Evaluasi merupakan tahap kedua dari metodologi yang diterapkan. Tahap evaluasi dilakukan untuk memahami lebih jauh mengenai sistem dan mengidentifikasi kekurangan-kekurangan yang terdapat pada sistem. Hasil evaluasi akan digunakan sebagai referensi dalam mengembangkan sistem BI Menurut Moss (Moss & Atre, 2003) aplikasi business intelligence harus dapat mendukung tujuan strategis. Sangat jelas bahwa menyelaraskan alokasi sumberdaya dengan strategi bisnis sangat penting untuk daya saing dari business intelligence (Williams & Williams, 2007). Dapat disimpulkan bahwa penyelarasan business intelligence dengan strategi bisnis merupakan salah satu indikator kesuksesan dari business intelligence. Karena itu, strategic alignment akan digunakan sebagai salah satu sudut pandang dari evaluasi yang akan dilakukan. Tipe evaluasi yang akan dilakukan adalah IT-system in use yang memfokuskan interaksi user dengan sistem IT sebagai objek dari evaluasi. Yang diukur adalah kemudahan dalam berproduktifitas dengan penggunaan perangkat lunak, yang disingkat dengan istilah usability. Walaupun semua kriteria tersebut telah terpenuhi, akan percuma apabila aplikasi tidak berjalan dengan baik. Karena itu, sangat penting untuk memastikan sistem BI dapat berjalan dengan lancar. Menurut Jiantao Pan (Pan, 1999) efek yang dihasilkan dari bug bisa berakibat fatal. Pada dunia yang bergantung pada komputerisasi, kualitas dan realibilitas adalah masalah hidup dan mati. Kualitas berarti ketepatan terhadap desain yang telah ditentukan (correctness). Maka kami akan melakukan evaluasi dari sudut pandang correctness andreliability yang mencakup hal-hal tersebut menurut Jiantao Pan (Pan, 1999).
12 Evaluation Perspective yang digunakan: • • •
Strategic Alignment Usability Correctness andReliability
Criteria untuk strategic alignment disimpulkan dari teori yang dituliskan oleh Benson (Benson, Thomas, & Walton, 2004): -
Apakah BI mendukung pencapaian strategic goals? Apakah BI mendukung operational effectiveness? Apakah BI mendukung strategic effectiveness? Apakah BI telah mencapai bottom-line impact yang maksimum?
Beberapa kriteria untuk mengukur usability yang dikemukakan oleh palmer (Palmer, 2002) adalah: -
Apakah tidak terdapat keluhan user terhadap penataan layout? Apakah tidak terdapat keluhan user terhadap penyusunan urutan navigasi? Apakah aplikasi BI sudah memberikan umpan balik yang baik? Apakah sudah terdapat FAQ pada BI? Apakah informasi sudah memenuhi seluruh kebutuhan user? Apakah informasi yang disediakan sudah sesuai dengan kebutuhan user?
Beberapa kriteria untuk mengukur Correctness andReliability yang dikemukakan oleh Jiantao Pan (Pan, 1999) adalah: •
Apakah hasil dari aplikasi BI tepat seperti desain yang direncanakan? Apakah aplikasi BI bebas dari kesalahan?
Findings
Business intelligence pada Kementerian Pertanian tidak digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. BIdigunakan sebagai pendukung operasional yaitu mendukung kinerja statistisi dan analis. BI tidak dianggap sebagai pendukung strategis. BI yang didesain untuk meningkatkan kinerja operasionalpun tidak menunjukan keberhasilan. Hal tersebut dikarenakan sosialisasi dan manajemen perubahan yang tidak sukses sehingga sistem BI saat ini menjadi tidak terpakai. Dari segi user interface, hasil evaluasi tidak menunjukan adanya masalah yang dikeluhkan oleh user. Namun, pada aplikasi BI yang sekarang ini belum terdapat FAQ yang dapat membantu dalam hambatan-hambatan yang dialami pengguna. Hasil dari evaluasi menunjukan terdapat kekurangan pada kriteria informasi yaitu kelengkapan dan kualitas informasi. Dari segi kualitas kekurangan pada informasi adalah penggunaan kode exportimport yang masih dalam format HS9CODE yang sekarang telah berubah menjadi HS10CODE. Dari segi kelengkapan informasi, kekurangan tersebut adalah: -
Belum terdapat fitur KPI yang sangat penting untuk mengukur pencapaian program pembangunan yang telah dibuat Tidak terdapat neraca perdagangan yang dibutuhkan dalam mengukur keberhasilan dalam export-import
13 -
Data yang dimiliki BDSP tidak cukup lengkap (cont. data target tidak dipopulasikan dan data perbulan tidak diisi) Tidak terdapat informasi prediksi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan Kurangnya opsi dalam pembangunan BI karena kurangnya ketersediaan data terkomputerisasi yang dapat dijadikan sumber data oleh BI
Hasil akhir user interface BI sudah sesuai yang telah direncanakan. Namun terdapat sedikit kekurangan pada proses back-end pada aplikasi BI yaitu proses ETL. Untuk beberapa modul proses ETL tidak dapat diotomatisasikan karena tidak standardnya sumber data yang disediakan sehingga proses ETL menjadi tidak efisien. Setelah aplikasi tersebut tidak dipergunakan dan dimonitor untuk beberapa waktu, saat ini aplikasi BI tidak dapat digunakan karena masalah yang tidak teridentifikasi. Kesulitan pada penganalisaan masalah tersebut dikarenakan akses terhadap aplikasi tersebut tidak dapat dilakukan dan aplikasi tersebut berasal dari vendor luar sehingga tidak ada tenaga ahli yang menguasai aplikasi tersebut didalam organisasi, begitu juga menurut staff IT yang bertanggung jawab terhadap aplikasi tersebut.
•
Recommendations
Menurut Steve & Nancy (Williams & Williams, 2007) tidak memosisikan BI sebagai alat strategis adalah sebuah kesalahan, karena apabila digunakan dengan baik BI dapat memajukan posisi kompetitif. Pimpinan organisasi diperlukan untuk ikut serta dalam pengembangan BI dan menjadi enduser dari BI. Menurut Steve & Nancy (Williams & Williams, 2007) setelah BI diimplementasi organisasi juga berkewajiban untuk untuk memastikan terjadinya perubahan proses bisnis yang diperlukan untuk merealisasikan nilai potensial dari BI. Untuk melakukan perubahan dapat juga dipertimbangkan untuk melakukan change management. Steve & Nancy juga menyarankan organisasi untuk menggunakan insentif untuk meningkatkan motivasi user dalam memakai BI. Untuk kekurangan yang terdapat pada fitur yang disediakan BI, dapat dilakukan sebagai referensi untuk melakukan pengembangan BI selanjutnya. Penyediaan neraca perdagangan dan KPI akan ditambahkan pada fitur dashboard namun harus didukung dengan data target yang saat ini belum terkomputerisasi. Perancangan data mining dapat dilakukan untuk menyediakan informasi mengenai prediksi. Kurangnya opsi pada pengembangan BI dikarenakan kurangnya ketersediaan data yang dapat dijadikan sumber data oleh BI. Menurut Steve & Nancy (Williams & Williams, 2007) perubahan sangat dibutuhkan agar organisasi dapat menangkap data yang baru untuk mendukung kapabilitas data dan memastikan kualitas data. Untuk mendapatkan nilai yang maksimum dari BI, organisasi harus merubah proses dari based on not having information menjadi based on having information. Apabila tidak terjadi perubahan maka pengembangan BI akan mengalami kesulitan karena terlalu sedikit yang dapat dikerjakan dengan dukungan yang ada. Mengacu kepada teori dari Steve & Nancy (Williams & Williams, 2007) dapat disarankan untuk mengembangkan sistem basis data dan pengumpulan data terkomputerisasi yang lebih lengkap. Beberapa data yang tidak tersedia yang dapat mendukung pengambilan keputusan adalah data pengangguran, kemiskinan, lahan kosong dan terpakai, pengangguran pada tiap daerah, konsumsi masyarakat, data produksi perbulan, dan data export-import perbulan. Saran yang dapat kami berikan adalah melakukan standarisasi pada sumber data yang akan digunakan pada proses ETL. Hal tersebut dapat dilakukan dengan training excel pada karyawan untuk menggunakan fitur pivot table pada excel. Hal tersebut diperlukan karena sekarang ini pivot table dilakukan secara manual, sehingga tidak terdapat raw data yang dapat digunakan sebagai sumber data dalam proses ETL.
14 Untuk masalah yang terdapat pada sistem BI, Karena kerusakan yang terdapat pada aplikasi dikategorikan tidak dapat diperbaiki, maka harus dilakukan pembangunan aplikasi BI dari awal dengan tambahan-tambahan yang dibutuhkan.
Pengembangan Prototipe Aplikasi
Gambar 6: Dashboard BDSP Dashboard BDSP adalah dashboard yang mencakup data yang berasal dari basisdata statistika pertanian. Data yang berada pada dashboard BDSP disediakan dalam bentuk : - Laporan drill down dengan propinsi sebagai parent hierarchy - KPI untuk tertentu dengan target yang telah ditentukan - Kontribusi pada tiap propinsi dalam bentuk pie chart - Statistik pertumbuhan untuk indikator yang diinginkan Data pada dashboard dapat dilihat dalam dimensi yang diinginkan dengan memilih filter yang diinginkan. Filter yang disediakan adalah indikator, komoditi, tahun, status angka, dan propinsi.
15
Gambar 7: Dashboard EXIM Dashboard Export-Import adalah dashboard yang mencakup data mengenai export dan import. Data yang berada pada dashboard EXIM disediakan dalam bentuk : - Laporan drill down dengan Kategori sebagai parent hierarchy - Neraca perdagangan sebagai KPI untuk mengukur perbandingan export dan impor - Gambaran perbandingan export-impor komoditi yg dipilih yg ditampilkan dengan bar chart1 - Kontribusi tiap komoditas terhadap export dan import dalam bentuk pie chart Data dashboard dapat dilihat dalam dimensi yang diinginkan dengan memilih filter yang diinginkan. Filter yang disediakan adalah kategori, tahun, dan bulan.
Gambar 8: Dashboard NTP Dashboard NTP adalah dashboard yang mencakup data mengenai perbandingan pendapatan petani dengan biaya yang harus dikeluarkan petani. Data yang berada pada dashboard NTP disediakan dalam bentuk : - Laporan KPI yang dibagi tiga yaitu nilai NTP indeks pengeluaran dan indeks diterima - Perbandingan indeks keluar dan diterima untuk subsektor yang dipilih dengan bar chart - Diagram statistic pertumbuhan NTP untuk subsektor yang dipilih
16 Data pada dashboard dapat dilihat dalam dimensi yang diinginkan dengan memilih filter yang diinginkan. Filter yang disediakan adalah subsektor, tahun, dan bulan.
Gambar 9: Dashboard PDB Pivot table PDB menampilkan laporan dalam bentuk excel untuk menampilkan detil kontribusi tiap-tiap lapangan usaha terhadap PDB. Kolom lapangan usaha usaha menggunakan fitur drill-down untuk melihat lapangan usaha yang lebih rinci. Laporan disediakan untuk setiap triwulan per tahun, untuk per triwulan dapat tampilkan dengan menekan tombol “+” yang terdapat pada tiap kolom tahun. Dengan menekan kontribusi pada sheet tab yang tedapat pada bagian bawah, user dapat melihat kontribusi tiap-tiap lapangan usaha dalam bentuk pie chart. User dapat menampilkan data berdasarkan filter yang disediakan yaitu tipe data dan tahun. Untuk melihat nilai pada tiap lapangan usaha dapat dilakukan dengan menunjuk bagian pada pie chart dengan mouse. Dengan menekan kontribusi pada sheet tab yang terdapat pada bagian bawah, user dapat melihat pertumbuhan tiap-tiap lapangan usaha dalam bentuk statistic chart. User dapat menampilkan data berdasarkan filter yang disediakan yaitu tipe data dan tahun.
17
Gambar 10: Prediksi Harga Laporan prediksi harga merupakan hasil dari data mining dengan metode timeseries. Prediksi ditunjukan dengan berupa statistic chart dilengkapi dengan pivot table. Pivot table yang ditampilkan memiliki harga komoditas per kota sebagai baris dan tanggal, standar deviasi, dan harga sebagai kolom. Untuk memudahkan penyaringan data yang sangat banyak dapat dilakukan penginputan parameter pada bagian kanan. Parameter yang disediakan adalah kota dan komoditas.
Gambar 11: Prediksi Produksi Laporan prediksi produksi merupakan hasil dari data mining dengan metode timeseries. Prediksi ditunjukan dengan berupa statistic chart dilengkapi dengan pivot table. Pivot table yang ditampilkan memiliki produksi komoditas per propinsi sebagai baris dan tanggal, standar deviasi, dan harga sebagai kolom. Untuk memudahkan penyaringan data yang sangat banyak dapat dilakukan penginputan parameter pada bagian kanan.Parameter yang disediakan adalah propinsi dan komoditas.
18
SIMPULAN Dapat disimpulkan bahwa BI yang terdapat pada Kementerian Pertanian ditempatkan sebagai pendukung operasional, yang apabila ditempatkan sebagai pendukung strategis dapat meningkatkan kompetitif advantage.Kegagalan penerapan BI pada Kementerian Pertanian sebagian besar disebabkan oleh kurangnya kesiapan infrastruktur non-teknikal dan kegagalan dalam melakukan perubahan dan sosialisasi untuk mendukung dan memastikan terpakainya BI. Sebagai salah satu solusi dari masalah-masalah tersebut penulis melakukan pembuatan prototipe. Protototipe yang dibuat pada thesis ini memberikan penambahan manfaat pada BI dalam mendukung pengambilan keputusan.Penambahan berfokus terhadap fitur yang terdapat pada aplikasi yaitu KPI, neraca perdagangan, prediksi, dan dashboard.Serta penulis menyarankan akan lebih baik apabila infrastruktur non-Teknikal seperti standard diperseiapkan terlebih dahulu sebelum memastikan terpakainya BI sanfatlah diperlukan.
DAFTAR PUSTAKA Benson, R. J., Thomas, B. L., & Walton, W. B. (2004). From Business Strategy to IT Action. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Cronholm, S., & Goldkuhl, G. (2003). Strategies for Information Systems Evaluation- Six Generic Types. Electronic Journal of Information Systems Evaluation Volume 6 Issue 2, 65-74. Kementerian Pertanian. (2006). Rencana Strategis Pusdatin 2006 - 2009. Retrieved April 15, 2011, from deptan.go.id: http://www.deptan.go.id/pusdatin/renstra/renstra1.htm Miller, D. (2007, September 21). Business Intelligence: Key Performance Indicators. Retrieved 8 12, 2011, from http://www.information-management.com: http://www.informationmanagement.com/news/1092896-1.html Moss, L. T., & Atre, S. (2003). Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison Weasley. Palmer, J. W. (2002). Web Site Usability, Design, and Performance Metrics. Information Systems Research Vol.13, 151-167. Pan, J. (1999). Software Testing. 18-849b Dependable Embedded Systems. Pirttimaki, V., & Hannula, M. (2003). Process Models of Business Intelligence. FRONTIERS OF E-BUSINESS RESEARCH, 250-260. Pressman, R. S. (2010). Software Engineering: A Practitioner's Approach. New York: McGrawHill. Williams, S., & Williams, N. (2007). The Profit Impact of Business Intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann.
