Deppi Linda
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
PENGISIAN BORANG AKREDITASI STANDAR 3 MENGGUNAKAN MODEL DATA WAREHOUSE (Studi kasus IBI Darmajaya) Deppi Linda Fakultas Ilmu Komputer, Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. Z.A Pagar Alam No 93, Bandar Lampung - Indonesia 35142 Telp. (0721) 787214 Fax. (0721)700261 e-mail :
[email protected]
ABSTRACT To support the information which are needed of an organization in making good decisionmaking processes, are reguired an information infrastructure to store and to process the data. The use of daily operational data as resources kontrabution strategy gives less adequate for the organization. Therefore, the data warehouse is a concept and a combination of technologies that facilitates organizations to manage and to maintain historical data derived from operational systems. Constraints faced is the lack of support systems that support the accreditation forms primarily charging standard form filling 3 on the data and a graduate student and difficult to obtain information related to the trend in the quality of students meach study program from period to period. In completing the accreditation forms using analysis methodology Online Analytical Processing and method development Business Life Cycle, the results of the research needed to support charging accreditation forms mainly form filling standard 3 regarding the data of student and graduate and obtain information related to the number of prospective students, the number of new students at the faculty and the number of graduates who also grouped by type and their cumulative grade point percentages. Keywords: Data Warehouse, Business Life Cycle, Accreditation, Accreditation
ABSTRAK Kebutuhan informasi untuk menunjang kegiatan suatu organisasi dalam proses pengambilan keputusan yang baik, perlu adanya suatu sarana informasi yang di siapkan untuk menyimpan dan mengolah data yang diperlukan. Penggunaan data operasional harian sebagai sumber informasi strategi kurang memberikan kontrabusi yang memadai bagi organisasi. Oleh karena itu data warehouse merupakan suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelolah dan memelihara data historis yang diperoleh dari system operasional. Kendala yang dihadapi adalah tidak adanya system yang mendukung dalam menunjang pengisian borang akreditasi terutama pengisian formulir standar 3 mengenai data kemahasiswaan dan lulusan serta sulit mendapatkan informasi yang berkaitan dengan trend kualitas mahasiswa perjurusan dari periode ke periode. Dalam pengisian borang akreditasi menggunakan metodologi analisis Online Analytical Processing dan metode pengembangan Business Life Cycle,Hasil penelitian dibutuhkan untuk mendukung pengisian borang akreditasi terutama pengisian formulir standar 3 mengenai data kemahasiswaan dan lulusan serta mendapatkan Informatics and Business Institute Darmajaya
89
informasi yang berkaitan dengan jumlah calon mahasiswa, jumlah mahasiswa baru pada fakultas, jumlah lulusan yang sekaligus dikelompokkan berdasarkan jenis indeks prestasi komulatif beserta persentasinya. Kata Kunci : Data Warehouse, Business Life Cycle, Akreditasi,Borang Mengingat adanya berbagai pengertian I. PENDAHULUAN
tentang hakikat perguruan tinggi maka
Informasi merupakan hasil penglolahan
kreteria akreditas pun dapat berbeda-
dari data, sementara data merupakan
beda. Bagi perguruan tinggi di tuntut serta
kenyataan yang menggambarkan suatu
sebagai penghasil tenaga kerja yang
kejadian atau kesatuan nyata, Kualitas dari
bermutu, lembaga pelatihan bagi karir
sebuah
pada
peneliti, organisasi pengelola pendidikan
waktu,dan
yang efisien, Dengan sumber daya dan
relevansi. Dengan kebutuhan informasi
dana yang tersedia, jumlah mahasiswa
untuk dapat menunjang kegiatan suatu
yang
organisasi dalam proses pengambilan
(throughput) semakin besar.
informasi
keakuratan,
keputusan
bergantung
ketepatan
proses
pendidikan
adanya
Selama ini untuk kebutuhan akan
suatu sarana informasi yang di siapkan
informasi strategis masih menggunakan
untuk menyimpan dan menglolah data
data operasional yang belum dioptimasi,
yang
warehouse
sehingga untuk proses untuk dapatkan
merupakan suatu konsep dan kombinasi
informasi yang dibutuhkan perlu waktu
teknologi yang memfasilitasi organisasi
yang relative lama dan tidak sepenuhya
untuk mengelola dan memelihara data
akurat. Sistem yang ada selama ini tidak
historis yang diperoleh dari system atau
adanya system dukungan khusus yang
aplikasi operasional.Pemakaian teknologi
dikembangkan untuk keperluan pengisian
data warehouse hampir dibutuhkan oleh
borang, sehingga mengalami kesulitan
setiap organisasi.
dalam penglolahan data yang dibutuhkan
di
baik,mengharuskan
lewat
perlukan.
Data
Model Akreditasi yang dikembangkan
untuk
mendukung
pengisian
borang
oleh BAN-PT yaitu akreditasi program
akreditasi terutama pengisian formulir
studi dan akreditasi institusi perguruan
standar 3 mengenai data kemahasiswaan
tinggi yang dipahami sebagai penentuan
dan lulusan serta sulit mendapatkan
standar mutu serta nilai terhadap suatu
informasi yang berkaitan dengan trend,
lembaga pendidikan (hal ini pendidik
kualitas mahasiswa perjurusan
tinggi) oleh pihak luar lembaga itu sendiri.
periode
90
ke
periode
yang
di
dari dapat
Informatics and Business Institute Darmajaya
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Deppi Linda
digunakan
sebagai
mengevaluasi
dasar
dalam
dan keluaran dihitung dengan jumlah
dari
setiap
staf yang mendapat hadiah/ penghargaan
kinerja
jurusannya.
dari
II. METODE PENELITIAN
hasil penelitiannya (baik tingkat nasional
2.1 Akreditasi
maupun
Akreditasi dipahami sebagai penentuan
jumlah dana yang diterima oleh staf dan/
standar mutu serta nilai terhadap suatu
atau oleh lembaganya untuk kegiatan
lembaga pendidikan (hal ini pendidik
penelitian, ataupun jumlah publikasi
tinggi) oleh pihak luar lembaga itu
ilmiah yang diterbitkan dalam majalah
sendiri. Mengingat adanya berbagai
ilmiah yang diakui oleh pakar sejawat
pengertian tentang hakikat perguruan
(peer group),3.Perguruan tinggi sebgai
tinggi maka kreteria akreditas pun dapat
organisasi pengelola pendidikan yang
berbeda-beda.
menunjukkan
efisien. Dalam pengertian ini perguruan
bahwa setidak-tidaknya ada 4 pengertian
tinggi dianggap baik,4.Dengan sumber
atau konsep tentanghakikat perguruan
daya dan dana yang tersedia, jumlah
tinggi:
sebagai
mahasiswa yang lewat proses pendidikan
penghasil tenaga kerja yang bermutu
(throughput) semakin besar,5.Perguruan
(qualified manpower). Dalam pengertian
tinggi sebagai upaya memperluas dan
ini pendidikan tinggi merupakan suatu
mempertinggi pengkayaan kehidupan.
proses dan mahasiswa dianggap sebagai
Indikator sukses kelembagaan terletak
keluaran atau (output) yang mempunyai
pada
nilai atau harga (value) dalam pasaran
mahasiswa dan variasi jenis program
kerja dan keberhasilan itu diukur dengan
yang ditawarkan. Rasio mahasiswa-
tingkat
dosen yang besar dan satuan biaya
Barnet
1.Perguruan
penyerapan
masyarakat
tinggi
lulusan
(employment
kadang-kadang
diukur
dalam
rate)
juga
dan
dengan
tingkat penghasilan yang mereka peroleh dalam
karirnya,2.Perguruan
ditentukan
Mutu oleh
perguruan
tepatnya
pendidikan
internasional),
pertumbuhan
setiap
mahasiswa
atau
jumlah
yang
rendah juga dipandang sebagai ukuran keberhasilan perguruan tinggi.
tinggi
sebagai lembaga pelatihan bagi karir peneliti.
tingkat
tinggi
penampilan/prestasi
2.2
Model Akreditasi
Ada
dua
dikembangkan
model
akreditasi
yang
oleh
BAN-PT
yaitu
penelitian anggota staf. Ukuran masukan Informatics and Business Institute Darmajaya
91
akreditasi program studi dan akreditasi
Pengelolaan
Institusi
institusi perguruan tinggi
Management) yang mencakup kelayakan (Appropriateness)
Dalam akreditasi program studi BANmelakukan
penilaian
dan
Kecukupan
(Adequancy). Dimana Kelayakan yang
Model Akreditasi Program Studi
PT
(Institutional
menunjukan
tingkat
ketepatan
berdasarkan
(kesesuaian) unsur masukkan, proses,
standar-standar sebagai berikut: 1.Dimensi
keluaran, maupun tujuan program ditinjau
yaitu
dari
Masukan
(Input),Proses
ukuran
ideal
secara
normatif,
(Process),Luaran dan hasil (Output dan
sedangkan kecukupan menunjukan tingkat
Outcome),2.Standar Akreditasi Program
ketercapaian persyaratan ambang yang
Studi yaitu Jatidiri, Visi, Misi, dan
diperlukan untuk penyelenggaran suatu
Tujuan,Pengelolaan
dan
program,Keberlanjutan
dan
mencakup keberlanjutan dan selektivitas
Lembaga
Program,Mahasiswa Bantuan,Kurikulum,Ketenagaan: dan
Tenaga
Dosen
Pendukung,Sarana
dan
(Selectivity).
(Sustainbility)
Dimana
menggambarkan
keberlanjutan keberlangsungan
Prasarana,Pendanaa,Proses Pembelajaran
program yang dijamin oleh ketersediaan
dan Penilaian Hasil Belajar,Penilaian,
masukkan, aktivitas pembelajaran maupun
Publikasi
Thesis,Suasana
pencapaian hasil yang optimal, Efisiensi
Kepada
(Efficiency) yang mencakup Efisiensi
dan
Akademik,Pengabdian Masyarakat,Sistem
Peningkatan
Pengendalian
Mutu,
Informasi,Lulusan,
3
dan Sistem
Produktivitas
(Productivity).
Dimana
yaitu
Efisiensi menunjukan tingkat pemanfaatan
:Relevansi (Relevancy) merupakan tingkat
masukkan (sumber daya) terhadap hasil
keterkaitan tujuan maupun hasil/ keluaran
yang didapat dari proses pembelajaran,
program
kebutuhan
dan efektivitas adalah tingkat ketercapaian
masyarakat di lingkungannya maupun
tujuan pogram yang telah ditetapkan yang
secara
diukur dari hasil/ keluaran program,
studi
dengan
global,Suasana
(Academic iklim
Aspek
(Efficiency), Efektifitas (Effectivity), dan
yang
Atmosphere) kondusif
akademik menunjukkan bagi
sedangkan
Produktivitas
menunjukkan
kegiatan
tingkat keberhasilan proses pembelajaran
akademik, interaksi antara dosen dan
yang dilakukan dalam memanfaatkan
mahasiswa, antara sesama mahasiswa,
masukkan.
maupun antara sesama dosen untuk mengoptimalkan proses pembelajaran, 92
Informatics and Business Institute Darmajaya
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Deppi Linda Relevansi
analisis manajemen [1]. Fungsi utama data
Kebutuhan Masyarakat
warehouse
adalah
mengambil
data,
mengumpulkan, mempersiapkan, menyimpan, Efektifitas
dan menyediakan data untuk pemakai atau
Tujuan
aplikasi yang bersifat query/reporting. Data warehouse
Kecu kupa n Kelay akan Selek tifitas
merupakan
metode
dalam
pengembangan basis data yang menunjang Persyarata n lambang (treshold)
DSS (Decission Support System) dan EIS Selekt ifitas
(Executive Information System). Secara fisik data warehouse adalah basis data, namun perancangan
data
warehouse
dengan
perancangan basis data operasional berbeda. INPUT (20%)
PROSES (50%)
Lingkunga n integri tas, Jati diri, visi, Misi,Tu juan dan Sasaran Mentah mahasiswa dan Kemahasis waan (Incl P+O)instru menta l Kuriku lum (incl P + O)Dosen dan tenaga pendukung (incl P + O). Prasarana
Tata Pamong (Governan ce) (Incl I) Pengelolaa n Program (Incl I+O). Proses Pembelajar an (Incl I + O).Suasana Akademik (Incl I). Sistem Informasi (Incl I) Sistem Jaminan Mutu (Incl
OUTPUT/ OUTCOM ES (30%) Lulusan Penelitian, Publikasi, Tugas Akhir/Skripsi /Thesis, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Hasil lainnya (paten, rancang bangun, prototipe software, citation index, dll) (incl P)
Pada perancangan basis data operasional dianjurkan
data warehouse, normalisasi bukanlah cara yang terbaik. Hal tersebut disebabkan karena orientasi data warehouse berbeda dengan orientasi basis data operasional.
Salah satu hal yang cukup penting dalam pengelolaan data warehouse adalah membuat
O)
catatan
disimpan
dan
query
tentang data
didalam
data
yang
warehouse
tersebut dalam bentuk katalog sistem. Katalog sistem yang berhubungan dengan data warehouse sangat besar dan sering disimpan serta diatur dalam basis data terpisah. Basis data tersebut dikenal dengan
Data warehouse adalah basis data dengan pelaporan
kaidah-kaidah
normalisasi, sedangkan pada perancangan
dan sarana (incl P) 1. Pen Efis Produ iens dan ktif in aan ITAS keu Gambar 2.1 Keberlanjutan Usaha ang Akademik aan (inc 2.3 Data warehouse l P)
perangkat
menggunakan
yang
sebutan
repository
metadata.
Berikut ini adalah kerangka dan view data warehouse.
menyimpan data saat ini dan data historis yang berasal dari beragam sistem operasional dan menggabungkannya untuk pelaporan dan Informatics and Business Institute Darmajaya
93
c) Time variant (time series). Berbeda dengan basis data pada sistem operasional yang hampir semua datanya adalah data mutakhir, data warehouse berisi historical data. Oleh karena itu waktu merupakan tipe atau bagian data yang sangat penting didalam data warehouse. Dalam data warehouse macam
sering
waktu,
disimpan
seperti
macam-
waktu
suatu
transaksi terjadi/dirubah/dibatalkan, kapan Gambar 2.2 Kerangka dan view data warehouse
masuk ke komputer, kapan masuk ke data warehouse, juga hampir selalu disimpan versi, d) Non-volatile.Sekali data masuk
2.4 Karakteristik Data Warehouse
kedalam Bill Inmon, yang dikenal sebagai salah satu
“mahaguru
data
warehouse”
mendefinisikan empat karakteristik data yang disimpan didalam data warehouse [3]: a)Subject oriente.,Aplikasi untuk operasi perusahaan (operational system) berorientasi pada proses (mengotomasi fungsi-fungsi dari proses bersangkutan – function
oriented).
Data
warehouse
diorganisir berdasarkan subyek-subyek utama dalam perusahaan, b)
Integrated.Data
sama
dari
data warehouse harus diintegrasikan di satu
diseragamkan
basis
data,
formatnya.
Data
yang
menyediakan istilah yang seragam bagi
94
data-data
tersebut, terutama data transaksi menjadi read-only sehingga tidak akan pernah diperbarui (update) atau dihapus (delete). Apabila terjadi perubahan data maka perubahan tersebut akan direkam sebagai data baru. Keempat karakteristik tersebut diatas saling terkait, kesemuanya harus diimplementasikan agar data warehouse bisa
efektif
mendukung
memiliki
data
pengambilan keempat
untuk
keputusan. karakteristik
tersebut membutuhkan struktur data yang berbeda dengan basis data pada sistem operasional.
termasuk
terintegrasi mengatasi inkonsistensi dan
keseluruhan organisasi.
warehouse,
Implementasi
yang
macam-macam aplikasi transaksi di dalam
dalam
data
2.5
Arsitektur
dan
Proses
Data
Warehousing Ada beberapa arsitektur dasar untuk data warehousing. Arsitektur twoInformatics and Business Institute Darmajaya
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Deppi Linda
tier dan three-tier sangat umum, tetapi
Slice and dice, slice adalah pemilihan
kadang-kadang
yang
pada satu dimensi dari kubus data yang
one-tier.
bersangkutan dan dice mendefinisikan
McFadden, Hoffer dan Prescott (2003)
subcube dengan memilih dua dimensi atau
membedakannya dengan membagi data
lebih. Pivot (rotate) memvisualisasikan
warehouse ke dalam tiga komponen [2]:
operasi yang merotasikan sumbu data
a) Data warehouse, yang berisi data dan
dalam view sebagai alternatif presentasi
perangkat lunak terkait,b) Perangkat lunak
data.
akuisisi
yang
operasi yang melibatkan lebih dari satu
legacy
tabel fakta, drill through yaitu operasi
dan sumber eksternal, memperkuat dan
yang mengijinkan pengguna untuk dapat
meringkasnya serta memuatnya ke dalam
melihat tabel data yang menampilkan
data warehouse,c) Perangkat lunak klien
nilai-nilai pada suatu sel data.
(front-end),
para
Teknik pengembangan data warehouse
pengguna untuk mengakses dan meneliti
yang akan digunakan adalah dengan
data di dalam warehouse.
metode
ada
menggunakan
juga
arsitektur
data
(back-end),
mengekstraksi data dari sistem
2.6
Online
yang
mengizinkan
Analytical
Processing
pengembangan Business Life
Cycle sebagai berikut: 1.Project Planning Data Warehouse
(OLAP) terdiri
Operasi lain: drill across yaitu
atas
tool
untuk
Perencanaan proyek merupakan awal dari
analisis
dan
sebuah siklus pengembangan system.
perbandingan data dalam database. Tool
Dalam perencanaan proyek didefinisikan
dan metode OLAP membantu pengguna
mengenai proyek pengembangan proyek
menganalisis data pada sebuah data
data warehouse yang akan dibangun
warehouse dengan menyediakan berbagai
menyangkut
tampilan data, dan didukung dengan
proyek.
representasi data grafik yang dinamis.
2. Business Requirement Definition
Beberapa operasi OLAP (Han & Kamber
Kebutuhan
2006) yaitu: Drill up (roll-up) ringkasan
dikumpulkan akan diterjemahkan kedalam
data, yaitu dengan menaikkan konsep
suatu
hirarki atau mereduksi dimensi.Drill down
dapat dipisahkan menjadi tiga bagian yang
(roll-down) kebalikan dari roll-up, yaitu
dapat dikerjakan secara parallel yaitu:
melihat data secara lebih detail atau
Teknologi yang akan digunakan,Data
spesifik dari level tinggi ke level rendah.
yang akan disimpan,
membantu
seperangkat proses
Informatics and Business Institute Darmajaya
tentang
batasan-batasan
(requirement)
rancangan.
yang
Kebutuhan
telah
tersebut
95
Aplikasi yang digunakan,End user.
yang juga untuk keperluan evaluasi
3. Teknologi track
fakultas. Informasi yang akan ditampilkan
Teknologi
track:
arsitektur
meliputi informasi mengenai jumlah calon
design. pada design arsitektur dan data
mahasiswa, jumlah mahasiswa baru pada
warehouse yang meliputi 3 faktor utama
fakultas, jumlah lulusan yang sekaligus
yaitu
dikelompokkan berdasarkan jenis indeks
analisis
teknikal
kebutuhan
arsitektur,
arsitektur yang sedang berjalan, dan arah arah
pengembangan
arsitektur
masa
prestasi komulatif beserta persentasinya. Dokumen dari borang akreditasi
depan.Setelah didapatkan desain arsitektur
standar 3 yang dijadikan dasar
selanjutnya
pengambilan keputusan atas dasar tersebut
ditentukan
komponen
arsitektur seperti spesifikasi hardware, DBMS, tool akses data. Data Track: Dimensional
Modelling
Model
dalam
maka diperlukan rancangan database. Dari
database
kemudian
akan
data
dilakuan pembuatan table table yang
berorientasi pada bentuk model yang telah
berisi data yang akan dibutuhkan sebagai
dioptimasi untuk sebuah kepentingan
data awal dari data warehouse dengan
bisnis yang spesifik. Aplikasi track: End
beberapa table antaranya table Calon
User Aplikasi Spesifacation
Mahasiswa, table Jurusan, table Fakultas, table Mahasiswa, table matakuliah,table
Aplikasi untuk end user dibuat dan
Nilai. table Alumni, adapun desain yang
dirawat oleh bagian system informasi.
diusulkan dapat dilihat pada gambar 3.1:
Maintenance and growth agar fungsi data warehouse dapat digunakan user untuk menjamin tetap optimal. Project manajement Untuk menjamin tahapan
pelaksanaan
life
cycle
berlangsung optimal, project manajement diterapkan dikeseluruhan prosess. III. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada penelitian ini, Data warehouse yang akan dikembangkan melalui data warehouse pada IBI Darmajaya sebagai panduan untuk pengisian borang akreditas 96
Gambar 3.1 Database Diagram Seluruh Table Informatics and Business Institute Darmajaya
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Deppi Linda
Dalam database akan dilakukan
akreditas
standar
3
yang
juga
pemilihan tabel-tabel yang berisi data-data
dijadikan dasar bagi para manajemen
yang dibutuhkan sebagai data awal dari
fakultas
data warehouse. Untuk memasukkan data
keputusan.
ke dalam tabel data warehouse, data harus
data
melalui proses pengecekan agar data yang
kemudian, dilakukan analisa kebutuhan
masuk ke dalam tabel data warehouse
sebagai
adalah data yang benar.
gambar 3.3 :
Berikut
akan
dalam
pengambilan
Berdasarkan
dari
dokumen
berikut
suatu
pengumpulan yang
selengkapnya
didapat
pada
menjelaskan
bagaimana cara menjalankan
system
pengisian borang akreditasi standar 3 yang dirancang untuk mempermudah pengisian borang standar 3 adapun sebagai berikut yang meliputi menu utama : menjalankan program (run) maka yang pertama kali
Gambar 3.3 Select Calon Mahasiswa
muncul adalah menu utama. Dalam menu utama berisikan menu fle, menu grafik, menu
laporan
dan
keluar.
Gambar
selengkapnya pada gambar 3.2
Data kemahasiswaan
operasional dan
sistem penerimaan
mahasiswa baru berasal dari database sistem
tersebut,
selanjutnya
adalah
mempersiapkan data untuk diproses lebih lanjut (staging) ke dalam data warehouse. Pada proses staging akan dilakukan selection, filtering, editing, summarizing, combining, dan loading data terhadap sumber data untuk dilaakukan pemrosesan dalam pengisian data warehouse. Gambar 3.2.Menu Utama
Proses pengisian sumber data ke dalam data warehouse berawal dengan
Dukungan yang digunakan sebagai
proses ekstrasi terhadap data melalui
dasar acuan untuk sebuah data warehouse.
proses pemilihan data kemudian disimpan
Dokumen
pada database temporary.
yang
digunakan
dalam
penelitian ini adalah dokumen dari borang Informatics and Business Institute Darmajaya
97
Proses akhir adalah memuat loading data kedalam data warehouse. Data yang digunakan adalah data hasil dari proses sebelumnya dengan menggunakan query. berikut
menampilkan
mahasiswa
baru
jumlah
selengkapnya
calon pada
gambar 3.4 :
Gambar 3.5 Star Join Mahasiswa Berdasarkan Tahun Ajaran Dapat
menampilkan
data
yang
berkaitan dengan data jumlah mahasiswa baru, jumlah mahasiswa yang masih dalam masa aktiv kuliah,serta jumlah lulusan
pada
tahun
tertentu
berikut
menampilkan laporan jumlah mahasiswa Gambar 3.4 Laporan Calon Mahasiswa dan jumlah calon mahasiswa.
pada gambar 3.6 :
Laporan yang menampilkan jumlah calon mahasiswa baru per-program studi yang setiap tahun ajaran berdasarkan jumlah calon mahasiswa yang ikut seleksi dan berdasarkan jumlah calon mahasiswa yang lulus seleksi, Berikut akan menjelaskan bagaimana cara menjalankan
system
pengisian borang akreditasi standar 3 yang dirancang
untuk
mempermudah
mengetahui data mahasiswa. Selengkapnya
menampilkan
jumlah
seluruh mahasiswa per program studi yang berstatus aktif pada setiap tahun ajaran.
Berikut
menampilkan
jumlah
mahasiswa selengkapnya pada gambar 3.5 98
Gambar 3.6 Jumlah Mahasiswa Perjurusan Berdasarkan Tahun Ajaran Data dapat disajikan dalam bentuk grafik
jumlah
mahasiswa
yang
menampilkan jumlah seluruh mahasiswa per program studi yang berstatus aktif pada
setiap
tahun
ajaran,
menampilkan grafik jumlah
berikut
mahasiswa
pada gambar 3.7 : Informatics and Business Institute Darmajaya
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Deppi Linda
Laporan presentasi kelulusan berdasarkan indeks preatasi komulatif laporan yang menampilkan persentase kelulusan per program studi berdasarkan nilai indeks prestasi komulatif pada setiap tahun ajaran.
Berikut
menampilkan
data
kelulusan pada gambar 3.9 :
Gambar 3.7 Grafik Data Mahasiswa Berdasarkan Jurusan Laporan
yang
menampilkan
sebaran nilai indeks prestasi komulatif mahasiswa per program studi pada setiap tahun ajaran serta laporan presentasi kelulusan. Berikut menampilkan indeks preatasi komulatif pada gambar 3.8 :
Gambar 3.9 IPK Kelulusan Berdasarkan Tahun Ajaran laporan
jumlah
lulusan
yang
menampilkan jumlah seluruh mahasiswa 1 9
per program studi yang lulus pada setiap tahun ajaran. IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari Kesimpulan maka dapat disimpulkan Gambar 3.8 Select Indeks Prestasi Komulatif Berdasarkan Tahun Ajaran Dapat menampilkan data yang berkaitan dengan nilai IPK mahasiswa yang
lulus,Nilai
IPK
menampilkan
berdasarkan nilai IPK tertinggi, nilai IPK rata – rata, nilai IPK terkecil.
antara lain: 1. Kemudahan Mendapat Informasi. Model
data
warehouse
dalam
penelitian dirancang sesuai dengan kebutuhan stakeholder, sehingga dapat memberikan informasi strategis untuk menunjang pengisian borang akreditas terutama standar 3,data yang disajikan dari
Informatics and Business Institute Darmajaya
data
warehouse
dapat
pula 99
dijadikan sebagai bahan acuan bagi
Fouche G, Langit L. 2011. Foundations of
para
SQL
pengambil
perencanaan
keputusan
dibidang
dan
akademik
Server
2008
R2
Business
Intelligence. New York. Apress.
kemahasiswaan. 2. Model data warehouse dengan join. Dengan
pengembangan
data
warehouse pada penelitian ini, mamfu mempercepat pencarian
respon
data
Han
J,
Kamber
M.
2006.
Data
Mining:Concepts and Techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher.
terhadap
sehingga
proses
Han
J,
Kamber
M.
2006.
Data
pembuatan laporan pun menjadi lebih
Mining:Concepts and Techniques. San
mudah dan dirancang sesuai dengan
Francisco: Morgan Kaufmann Publisher.
karakteristik data yang ada pada system akedemik kemahasiswaan dan
Herlambang A. 2007. Pembangunan Data
system penerimaan mahasiswa baru
warehouse dan Aplikasi OLAP Derbasis
pada IBI Darmajaya.
Web Wenggunakan Palo (studi kasus: Data PPMB IPB). [Skripsi]. Bogor : Departemen Ilmu Komputer, FMIPA,
IV. SIMPULAN Dari hasil analisis pengembangan data warehouse
untuk
bidang
Institut Pertanian Bogor.
akademik
kemahasiswaan yang dilakuakn dalam
http://www.ilmukomputer.com.
penelitian ini diharapkan kenerja para
tanggal 19 Desember 2007, Mengenal
pengambil keputusan tingkat menajemen
Data Warehouse.
dapat terbantu dalam membuat keputusan
Permana Y.A. 2007. Data warehouse dan
serta
Aplikasi OLAP Data Akademik Ilmu
kebijakan
yang
terarah
pada
sasaranya
Komputer
IPB
Berbasis
Akses
Web
Menggunakan Palo 2.0. [Skripsi]. Bogor : DAFTAR PUSTAKA
Departemen Ilmu Komputer, FMIPA,
Efraim Turban, Jay E. Aronson, Ting-
Institut Pertanian Bogor.
Peng Liang. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems. Seventh
Wirama K, Sudiarto H dan Hermawan Y.
Edition. Pearson Education.
2011. The Essential Business Intelligence in Microsoft SQLServer 2008.Jakarta: SQL Server User Group Indonesia.
100
Informatics and Business Institute Darmajaya
Deppi Linda
Jurnal Informatika, Vol. 15, No. 2, Bulan Desember 2015
Noviandi K.R. 2010. Microsoft Business Intelligence dengan Ms. SQL Server 2008 dan Share Point 2010. Jakarta:
SQL
Server User Group Indonesia.
Informatics and Business Institute Darmajaya
101
