Implementasi Sistem Business Intelligence Untuk Melakukan Analisis Data Guna Mendukung Pembuatan Keputusan Manajer (Studi Kasus Di PT. Indomarco Adi Prima Semarang)
Heribertus Himawan Abstract : Business Intelligent known as a chain of task to collect latest information and even knowledge that could use as a supports for manager to make a decision to improve company’s competitiveness . To fulfill that requirement its need an easy to operate software and fast in process for anytime uses. However, all that needs also require supports from transactional system. Keywords : Business intelligent, transactional system, decision support system.
PENDAHULUAN Kegiatan analisis data bagi seorang yang mempunyai literacy komputer cukup baik tidak akan mengalami kesulitan, namun sebaliknya jika seorang pemegang keputusan tidak mempunyai kemampuan komputer yang memadai maka analisis yang dilakukan hanya bergantung pada laporan rutin yang dihasilkan sistem perusahaan. Hasil analisis data akan lebih baik jika seorang mampu membaca data dari berbagai sudut pandang, kedalaman dan sumber data. Karakeristik laporan dientukan oleh penggunanya, dimana semakin tinggi posisi seseorang dalam sebuah perusahaan semakin ringkas isi laporan, sebaliknya semakin rendah posisi seseorang semakin rinci dan dalam isi laporannya. Jadi sebenarnya secara substansi laporan yang diinginkan adalah sama, yang membedakan hanyalah kadar kedalaman, keluasan atau kerincian isi laporan.
PERUMUSAN MASALAH 1. Bagaimana merancang sebuah perangkat lunak yang fleksibel dan interaktif yang diperuntukkan bagi manajer untuk dapat menganalisis data guna membantu membuat keputusan. 2. Bagaimana membentuk sebuah basis data multidimensional yang sesuai dengan kebutuhan manajer
Heribertus Himawan adalah Dosen Fakultas Ilmu Komputer UDINUS Semarang 1
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
2
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Business Intelligence Business Intelligence (BI) adalah sebuah rancang bangun dan kumpulan operasi yang terpadu seperti aplikasi pendukung pengambilan keputusan dan basisdata yang menyediakan kepada komunitas bisnis untuk bisa mengakses data bisnis dengan mudah. Ada berbagai macam bentuk aplikasi BI diantaranya adalah Analisis multidimensi seperti OLAP (online analytical processing), Analisis click-stream, Data mining, Penganggaran, A Prenalisis bisnis,parasi balanced scorecard, Visualisasi, Query, pelaporan, pembuatan chart dan lain-lain.
Struktur Tim Proyek BI Pada umumnya anggota tim tersebut adalah sebagai berikut :
Tim Inti Adalah tim yang mampu mengorganisir dirinya sendiri, membagi beban kerja, saling koreksi, membuat keputusan bersama, bertukar pikiran dan memimpin proyek. Tim Pendukung Anggota tim ini bertanggung jawab terhadap pengembangan BI tetapi bagi mereka proyek BI bukan prioritasnya. Mereka dipanggil jika keahliannya dibutuhkan untuk memecahkan masalah atau untuk membuat keputusan. Hal lain yang perlu diperhatikan dalam dalam pengembangan proyek BI adalah : Pemilik data adalah sebagian besar pemegang saham. Mereka mempunyai tanggung jawab terhadap kwalitas bisnis dan validitas metadata bisnis Fasilitator adalah pihak ke tiga yang berpartisipasi selama peninjauan penerapan. Merekalah yang memimpin pertemuan selama melakukan peninjauan Penulis juga dapat dilibatkan sebagai seorang yang bertugas membuat dokumentasi selama pertemuan dam mencatat aksi yang harus dilakukan setelah peninjauan.
Gambar 2. Data Mining dengan Business Intelligence
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
3
Data Warehouse Data Warehouse (sistem gudang data) dibangun untuk mengatasi masalah teknis dan bisnis dalam kasus-kasus yang berkaitan dengan penggunaan data dan informasi untuk mengambil keputusan bisnis dan manajemen. Data hanya diambil dan diproses sekali, disimpan didalam data warehouse (proses ini disebut ELT = Extract, Transform, Load), hanya bagian proses yang unik dari setiap pemakai data yang dilaksanakan masing-masing (biasanya menggunakan software khusus – specialized tool). Fungsi utama Data Warehouse adalah : Mengambil, mengumpulkan, mempersiapkan, menyimpan, dan menyediakan data untuk pemakai atau aplikasi yang bersifat query/reporting. [10]. Konsep data warehose diperlihatkan pada gambar 3.
Gambar 3. Konsep Data Warehose
Perangkat Lunak Pendukung a. ContourCubeX ContourCubeX adalah sebuah komponen OLAP yang memiliki high performance untuk pengembangan aplikasi bisnis yang cepat pada basis internet, client server, dan aplikasi desktop. Ada 4 keuntungan yang dimiliki oleh komponen ContourcubeX dibanding tool OLAP yang lain, yaitu :
Sangat sederhana memiliki kinerja yang baik kaya dengan kemampuan analisis memiliki konsep baru dalam mobile microcube
plication
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
4
ROLAP Application
RDBMS Server Gambar 5 : Arsitektur ContourCubeX
b. Bahasa Pemrograman Delphi Bahasa pemrograman Delphi bekerja dalam lingkup Microsoft Windows, dan dapat memanfaatkan kemudahan dan kecanggihan yang disediakan sistem operasi Microsoft Windows secara optimal. Dengan demikian bahasa pemrograman Delphi dapat dipakai untuk merancang program aplikasi yang berpenampilan menarik, seperti program aplikasi lainnya yang berbasis Microsoft Windows dengan disertai visualisasi gambar dan suara.
Data Mining Data Mining (DM) adalah salah satu bidang yang berkembang pesat karena besarnya kebutuhan akan nilai tambah dari database skala besar yang makin banyak terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi. Definisi umum dari DM itu sendiri adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. Karena itu DM sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur DM antara lain : clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain.
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
5
TUJUAN PENELITIAN Mengumpulkan data-data penting yang diperlukan oleh sebuah perusahaan distributor untuk menilai, merancang strategi operasional perusahaan.. Dari kegiatan tersebut maka baru kemudian melakukan analisis terhadap sistem komputer berjalan (data transaksi) untuk menemukan query yang tepat guna membentuk sebuah datawarehouse menggunakan database yang sudah disediakan atau yang kompatible dengan bahasa pemrograman delphi. Setelah itu barulah dibangun sistem BI sesuai dengan kebutuhan user sehingga mempermudah para manajer melakukan analisis data area masing-masing sehingga diharapkan dapat dipakai sebagai dasar dalam pembuatan keputusan-keputusan yang strategis bagi perusahaan.
KONTRIBUSI PENELITIAN Sistem BI ini dapat digunakan dengan mudah oleh para pengambil keputusan di sebuah perusahaan distributor khususnya dan perdagangan pada umumnya untuk melakukan analisis data dari berbagai sudut pandang dan kedalaman sehingga diperoleh informasi yang dapat mendukung pembuatan keputusan. Dari sisi bagian pengolah data, maka sistem ini dapat mengurangi jumlah laporan yang harus dibuat untuk kegiatan analisis, yang tidak jarang hanya sekali-sekali digunakan. Bagian komputer cukup menyediakan data sekali atau pembaharuannya jika dibutuhkan.
METODE PENELITIAN Perekayasaan Software 1. Analisis proses bisnis Pada tahap ini akan dilakukan wawancara dengan para manajer perusahaan untuk mengetahui critical success factor dari perusahaan dan karakter informasi seperti apa yang dibutuhkan untuk mengetahui tingkat pencapaian goal perusahaan. Wawancara juga dilakukan ke bagian pusat pengolah data perusahaan (EDP) untuk mengetahui data-data transaksi apa saja yang ada dan bagaimana laporan-laporan yang telah ada mampu atau tidak mendukung analisis para manajer untuk mengetahui kinerja perusahaan.
2. Analisis Sistem yang ada Analisis sistem yang ada dilakukan di bagian EDP untuk melihat struktur konsep maupun fisik basis data yang diterapkan dan sejauh mana sistem yang ada mampu mendukung kebutuhan informasi manajemen. Dari kegiatan ini diharapkan dapat ditentukan apakah perlu menambah atau mengubah tabel yang telah ada atau tinggal memanfaatkan saja data/tabel yang tersedia.
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
6
3. Desain Agar rancangan dapat diterapkan dengan mudah maka dalam melakukan perancangan sistem perlu dilibatkan staf dari EDP perusahaan tersebut sebagai pendukung ketersediaan data, khususnya data yang bersifat transaksional. Dalam tahap ini desain yang dibuat meliputi : a. Desain Star Database untuk menghasilkan database tunggal yang akan digunakan sebagai data dasar bussiness intelligence system b. Desain antar muka untuk menampilkan informasi hasil pengolahan suatu query.
4. Konstruksi Setelah rancangan dari produk disepakati maka dilanjutkan dengan mengkonstruksi sistem ini dengan bahasa pemrograman Delphi sebagai platform dasar, ContourCube Active-X untuk membuat multidimensional database, dan MySQL sebagai sistem pengelola basis datanya.
5. Penerapan dan Evaluasi Metode yang digunakan dalam evaluasi ini adalah metode review atau pengkajian ulang. Pengkajian ini ditekankan pada kualitas kemudahan penggunaan bagi pengguna (fitness for user). Untuk mencapai kualitas akan dipelajari jawaban terhadap pertanyaan-pertanyaan kaji ulang, lalu membuat daftar dari semua masalah yang muncul selama kaji ulang serta pemecahannya. Bagian-bagian fokus dari pertanyaan metode pengkajian ulang meliputi : Falidasi basis data multidimensi
-
Apakah komponen datanya sudah valid ?
-
Apakah ada kekurangan data / informasi yang perlu ditambahkan ?
Falidasi operasi -
Penyampaian informasi mana yang masih sulit dipahami, mengapa ?
-
Penyampaian input dan output mana yang masih salah, mengapa ?
Kelengkapan antar muka -
Desain I/O mana yang sulit dipahami ?
-
Desain I/O mana yang berpenampilan kurang menarik ?
Kondisi kesalahan -
Adakah kondisi kesalahan yang tidak terdeteksi ?
-
Adakah kondisi kesalahan yang tidak dapat terjadi ?
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
7
HASIL DAN PEMBAHASAN Membangun Datawarehouse Skema tabel yang digunakan adalah skema bintang. Skema ini membentuk struktur informasi multidimensi yang kompatibel dengan kebutuhan bisnis. Karakter utama skema bintang adalah sebagi berikut : 1. Pusat skema adalah tabel fakta 2. Tabel fakta berisi indikator-indikator kinerja pokok 3. Indikator-indikator kinerja pokok adalah atribut-atribut dari tabel fakta 4. Obyek informasi dan waktu adalah kunci utama tabel fakta 5. Tabel-tabel yang ada di sekeliling tabel fakta diosebut tabel dimensi 6. Tabel dimensi berisi data mengenai obyek-obyek informasi atau waktu 7. Tabel fakta dan dimensi digabungkan dengan kunci banyak bagian di tabel fakta 8. Skema bintang diimplementasikan menggunakan teknologi basisdata relasional
Rancangan Database Distributor Database yang akan dipakai untuk menampung tabel-tabel yang dibutuhkan adalah database Distributor. Tabeltabel yang diperlukan adalah : 1. Tabel Stockpoint Tabel ini berisi data master stockpoint yang ada di PT IAP Cabang Semarang. Data akan berelasi dengan tabel prinsipal, tabel customer, dan tabel sales No Nama field
Type
Key
1
id_stockpoint
text(5)
PK
2
nama_SP
text(15)
Keterangan
2. Tabel Jenis_Penjualan Tabel yang berisi jenis-jenis penjualan. No
Nama field
Type
Key
1
Kode_jenis_sls
text(5)
PK
2
Jenis_sls
text(15)
Keterangan
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
8
3. Tabel Jenis_Outlet Tabel ini berisi data jenis atau tipe outlet ( pelanggan ) yang ada No
Nama field
Type
Key
1
Kode_jenis_out
text(5)
PK
2
Jenis_out
text(15)
Keterangan
4. Tabel Jenis Barang Tabel ini menyimpan data jenis barang. Data barang akan dikelompokkan ke dalam jenis barang, misalnya : mie instan, susu, kecap meskipun di antara mie instan tersebut banyak merek yang ada. No
Nama field
Type
Key
1
Kode_jenis_brg
text(5)
PK
2
Jenis_brg
text(15)
Keterangan
5. Tabel Prinsipal Tabel ini untuk menyimpan data prinsipal atau pabrikan barang yang akan didistribusikan No
Nama field
Type
1
Kode_prinsipal text(5)
2
nama
text(15)
3
Alamat
text(20)
4
id_kota
text(5)
5
kodepos
number
6
notelp
text(15)
7
nohp
text(15)
8
nofax
text(15)
9
Url
text(15)
10
email
text(15)
Key PK
Keterangan
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
9
6. Tabel Customer Tabel ini menyimpan master data pembeli. Dimana pembeli dibedakan atas jenis pembeli retail, grosir, supermarket, koperasi dll. No
Nama field
Type
Key
1
no_custom
text(5)
PK
2
kode_jenis_out
text(5)
FK
3
nama
text(15)
4
alamat
text(20)
5
id_kota
text(5)
6
Kodepos
number
7
notelp
text(15)
8
nohp
text(15)
9
nofax
text(15)
10
url
text(15)
11
email
text(15)
Keterangan
7. Tabel Barang Tabel ini berfungsi menyimpan master data barang yang dipasok oleh prinsipal. No
Nama Field
Type
Key
1
kode_brg
text(5)
PK
2
nama
text(15)
3
Kode_jenis_brg
text(5)
4
harga_beli
decimal
5
sat_besar
text(7)
6
sat_kecil
text(7)
7
harga_besar
decimal
8
harga_kecil
decimal
9
isi
number
10
Kode_prinsipal
text(5)
11
stockbuffer
number
12
stockact
number
FK
FK
Keterangan
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
10
8. Tabel Salesman Tabel ini berisi data pribadi salesman yang menjualkan barang. No
Nama Field
Type
Key
1
Kode_slm
text(5)
PK
2
nama
text(15)
3
kode_ins_sales
text(5)
4
alamat
text(5)
5
notelp
text(15)
6
nohp
text(15)
7
id_kota
text(5)
Keterangan
FK
9. Tabel Jual Tabel ini berfungsi mencatat transaksi penjualan yang dilakukan salesman, tetapi hanya mencatat datadata tunggal (header). Sedangkan rinci faktur disimpan dalam tabel yang lain. No
Nama field
Type
Key
Keterangan
1
nofak
text(7)
PK
2
tgl_fak
date
3
Kode_slm
text(5)
FK
4
no_custom
text(5)
FK
5
Kode_jenis_sls
text(5)
FK
6
cara_byr
char(1)
Tunai/Kredit
7
tempo
date
TOP
8
total
decimal
Total Jual Fak.
9
disc
decimal
Disc. total
10. Tabel Detil Jual Tabel detil jual mencatat detail dari barang-barang yang dijual pada faktur penjualan. Tabel ini merupakan pecahan dari tabel jual yang mencatat rinci barang-barang yang dijual dalam satu faktur No Nama Field Type Key Keterangan 1
nofak
text(7)
2
kode_brg
text(5)
3
jml_bsr
number
PK Jumlah satuan besar
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
11
4
jml_kcl
number
Jumlah satuan kecil
5
harga_besar
decimal
Harga satuan besar
6
harga_kecil
decimal
Harga satuan kecil
7
tipe_disc
char(1)
Tipe discount (Rp/%)
8
disc1
decimal
Discount 1
9
disc2
decimal
Discount 2
10
total
decimal
Desain Aplikasi 1. Membuat Fact Dimension Supaya tercipta fact dimension dalam skala yang luas dan kompleks maka perlu memasukkan seluruh fact dimension yang memiliki measure dimension yang dibutuhkan dan time dimension yaitu, nama barang, jenis barang, nama kota, pasar penjualan, nama sales dan jenis sales, dengan measure dimension satuan besar, satuan kecil dan total penjualan serta time dimension tanggal penjualan. Untuk itu querynya adalah sebagai berikut : Select TJ.tgl_nota as Tanggal, TS.nama as Supplier, TJB.jenis,TJC.jenis as Pasar, TB.nama as Barang, TK.kota,TSL.nama as Sales, TJS.jenis as Jenis_Sales,Sum(TDJ.jml_bsr)as Box,sum(TDJ.jml_kcl) as Pcs, Sum(TDJ.total) as Rp From
t_supplier TS, t_barang TB, t_det_jual TDJ, t_jual TJ,T_customer TC, t_kota TK, T_jns_brg TJB, t_jns_cust TJC,t_sales TSL,t_jns_sales TJS
Where
TB.supplier=TS.ID and TB.id=TDJ.id_brg and TJ.nota=TDJ.nota and TC.id=TJ.cust and TK.id=TC.kota and TJB.id=TB.jns_brg and TJC.id=TC.jenis and TJ.sales=TSL.id and TJS.id=TSL.jenis and TJ.tgl_nota >='2004-01-01' and TJ.tgl_nota<='2004-01-31'
Group by TJ.tgl_nota, TS.nama, TJB.jenis,TJC.jenis, TB.nama, TK.kota, TSL.nama, TJS.jenis
Sehingga akan diperoleh hasil sebagai berikut : ( Gambar 6 )
12
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
Gambar 6. Tabel Hasil Query
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
2. Membuat tool penganalisis data dengan ContourCubeX dan Bahasa Pemrograman Delphi : Tampilan menu utama
Gambar 7. Menu Utama Aplikasi Dari Layar Utama Tekan File untuk memilih Data yang akan dianalisis : Karena baru ada satu data yaitu Penjualan, maka Klik penjualan sehingga muncul tampilan berikut :
13
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
14
Column dimension captions
Client Server ROLAP Client Server Client Server ROLAPClient Application Server ROLAP Application ROLAP Application Client Server Client Server ROLAP Application ROLAP Application
Application
Client Server Client Server ROLAP Application ROLAP Application
Gambar 8. Bagian-bagian Chart
Analisis dapat dilakukan dengan cara lakukan drilldown terhadap elemen data yang ada dalam kolom maupun baris yang mempunyai tanda “ “. Posisi kolom dan baris juga dapat dipertukarkan dengan hanya melakukan drag and drop. Dari tampilan imi maka dapat diperoleh data tentang :
Implementasi Sistem Business Intellegence (Himawan)
15
Penjualan per tahun (semester , bulan, minggu , hari), per area, per region, per produk (produk group) dalam kuantitas mapun dalam rupiah. Sehingga jika dibandingkan dengan Laporan standar yang ada saat ini di PT Indomarco Adi Prima, maka data diatas telah dapat memenuhi laporan-laporan sebagai berikut : Laporan Penjualan/Area/kabupaten/Rayon Penjualan per Salesman Penjualan per area per tipe outlet Trend Penjualan Area/tipe outlet/produk/salesman/langganan trend penjualan/langganan/produk trend penjualan/salesman/produk/trend penjualan /produk/langganan trend penjualan/area/produk trend penjualan/tipe outlet/produk trend penjualan/area/produk Dari contoh kasus diatas, maka dengan tool tersebut sudah mampu mereduksi pembuatan program laporan yang bukan saja membutuhkan waktu yang banyak namun tidak jarang penggunaannya pun tidak selalu.
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Dengan menerapkan Business Intelligence System, maka para manager menjadi lebih luwes, mudah dan mandiri dalam melakukan analisis data untuk mendukung pembuatan keputusan. Mudah, karena dengan bantuan tool yang ada misalnya Microsoft Excel maupun ContourCubeX seperti yang dipakai dalam penelitian ini, sudah menyediakan fasilitas-faslilitas yang bersifat “click and drop” saja. Luwes, karena manager mampu menerapkan gayanya atau sudut pandangnya sendiri dalam melakukan analisis.
Mandiri, sebab manager tidak lagi begitu tergantung pada divisi EDP untuk membuat bentuk laporan seperti yang diinginkan. Penerapan sistem ini juga meringankan divisi EDP dari pekerjaan pembuatan program laporan yang bervariasi modelnya, sebab cukup satu kali membuat struktur datawarehouse beserta queri untuk mengisikan datanya, selanjutnya format yang diinginkan diserahkan kepad pengguna.
Saran Lebih baik dibuatkan berbagai bentuk pilihan berdasarkan bidang data yang diinginkan dalam menu utamanya sehingga sistem bisa berlaku lebih umum dan kompleks misalnya pilihan untuk data penjualan, data keuangan, data inventori, data piutang dan lain-lain. Tambahkan data-data dari luar perusahaan yang aktual, meskipun untuk keperluan ini perlu adanya filetrisasi dan konversi bentuk data.
16
Techno.COM, Vol. 7 No. 1, Mei 2008
DAFTAR PUSTAKA E. Baralis and G. Psaila, “Designing templates for mining association rules”, Journal of Intelligent Information systems, 9:7-32, 1997 Larissa T. Moss, Shaku Atre, “Bussines Intelligence Roadmap : The Complete Project Lifecycle for Decission-Support Application”, Addison Wesley, 2003 Luciano Pilloti, Nicoletta Righetto, Andrea Ganzaroli, “Web Strategy and Intelligent Software Agents in Decision Process for Networks Knowledge Based”, Journal Dipartimento di Economia Politica e Aziendale Universita degli Studi di Milano via Conservatorio, 7 20122 Milano, 2003 Michael J. A. Berry, Gordon S. Linoff, “Data Mining Techniques”, Second Edition, Wiley Publishing, Inc., Indianapolis, Indiana, 2004. Michael L. Gonzales, “IBM Data Warehousing with IBM Business Intelligence Tools”, Wiley Publishing, Inc., 2003 Mike Biere, “Business Intelligence for the Enterprise”, Prentice Hall PTR, 2003. Rob & Coronel, “Database Systems Design, Implementation & Management”, Fourth Edition, Course Technology, a division of Thomson Learning, 2004 Saadat M. Alhasmi, Jawed Siddiqi & Babak Akhgar, “Knowledge Management for Business Performance Improvement”, Journal Scholl of Computing & Management Sciences, Sheffield Hallam University, Sheffield, UK, 2003
