SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO Mata Kuliah : Business Intelligence Kode Mata Kuliah : Satuan Kredit Semester : 3 SKS Waktu : 150 Menit

Pertemuan

Semester : Ganjil/Genap Jurusan : Teknik Informatika Tanggal Berlaku : 1 Agustus 2011 Dosen Pembuat : Romi Satria Wahono

Tujuan Instruksional Umum (TIU) Mahasiswa memahami konsep business intelligence

Tujuan Instruksional Khusus (TIK)

Pokok Bahasan

Sub Pokok Bahasan

1. Mahasiswa dapat menjelaskan konsep business intelligence

Introduction to Business Intelligence

1. Changing Business Environment and Computerized Decision Support 2. Framework Business Intelligence 3. Intelligence Creation and Use and BI Governance

2

Mahasiswa memahami transaction dan analytic processing, dan teknik BI

1. Mahasiswa dapat menjelaskan transaction processing dan analytic processing 2. Mahasiswa dapat menjelaskan tools dan teknik business intelligence 3. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan implementasi dari business intelligence

Introduction to Business Intelligence Lanjut

3

Mahasiswa memahami elemenelemen dari BI

1. Mahasiswa dapat menjelaskan elemenelemen BI

4

Mahasiswa memahami Data Warehousing dan proses ETL

1. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan konsep Data Warehouse 2. Mahasiswa dapat merumuskan dan

1

Teknik Pembelajaran Ceramah, Latihan

Media Pembelajaran Papan tulis, LCD Projector

Penugasan

Referensi

1. Transaction Processing vs Analytic Processing 2. Major Tools and Techniques of BI 3. Successful BI Implementation

Ceramah, Latihan

Papan tulis, LCD Projector

1, 2, 3, 4, 5,7,8, 14

Element of Business Intelligence

1. Data Warehouse vs Data Marts 2. Setting Up Information for BI Processing 3. The Data Side of BI 4. The Analytics Tools 5. Query and Reporting Tools

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5,7,8,9, 14

Data Warehousing

1. Data Warehousing Definitions and Concepts 2. Data Warehousing Process

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5,7,8, 14

Membuat sebuah project paper data warehouse modeling

1, 2, 3, 4, 5, 7,8,9



menjelaskan proses dan arsitektur data warehouse 3. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan proses ETL pada data warehouse 4. Mahasiswa dapat menjelaskan implementasi dari data warehouse

Overview 3. Data Warehousing Architecture 4. Data Integration and the ETL Processes 5. Data Warehousing Implementation Issue

5

Mahasiswa memahami konsep adaptive business intelligence

1. Mahasiswa dapat menjelaskan tentang adaptive BI

Adaptive Business Intelligence

1. Prediction 2. Optimization 3. Adaptability

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5, 6

6

Mahasiswa memahami konsep data mining untuk business intelligence

1. Mahasiswa dapat menjelaskan konsep, aplikasi data mining 2. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan proses dan metode data mining 3. Mahasiswa dapat mengerti software tools untuk data mining

Data Mining for Business Intelligence

1. Data Mining Concepts and Definitions 2. Data Mining Applications 3. Data Mining Process 4. Data Mining Methods 5. Data Mining Software Tools

Ceramah, Latihan


7

Mahasiswa memahami konsep data preparation

1. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan tentang data validation, data transformation, dan data reduction

Data Preparation

1. Data Validation 2. Data Transformation 3. Data Reduction

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5

8

Mahasiswa memahami konsep dasar text mining

1. Mahasiswa dapat menjelaskan konsep text mining dan web mining 2. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan aplikasi dan proses dari text mining 3. Mahasiswa dapat menjelaskan tools text

Text and Web Mining

1. Text Mining Concepts and Definitions 2. Natural Language Processing 3. Text Mining Applications 4. Text Mining Process 5. Text Mining Tools

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5,11,12,13

Membuat sebuah project paper tentang data mining for business intelligence

1, 2, 3, 4, 5, 6



mining 9

Mahasiswa memahami konsep dasar web mining

4. Mahasiswa dapat menjelaskan web mining 5. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan struktur web mining

Text and Web Mining Lanjut

6. Web Mining Overview 7. Web Content Mining and Web Structure Mining 8. Web Usage Mining

Ceramah, Latihan


1, 2, 3, 4, 5

10

Mahasiswa memahami bagaimana membuat program java dengan tampilan GUI

1. Mahasiswa dapat menjelaskan tentang knowledge management beserta aktivitinya dan pendekatannya 2. Mahasiswa dapat merumuskan implementasi dari knowledge management system

Knowledge Management

1. Introduction to Knowledge Management 2. Knowledge Management Activities 3. Approaches to Knowledge Management 4. Information Technology (IT) in Knowledge Management 5. Knowledge Management Systems Implementations

Ceramah, Latihan


1, 2, 3

11

Mahasiswa memahami bagaimana cara membuat berbagai program java dengan GUI (studi kasus)

1. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan konsep Artificial Intelligence 2. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan konsep Expert System dan strukturnya

Intelligence Systems

1. Konsep dan Definisi Artificial Intelligence 2. Artificial Intelligence Field 3. Basic Concepts of Expert Systems 4. Structure of Expert Systems

Ceramah, Latihan


12

Mahasiswa memahami bagaimana membuat program yang terkoneksi ke database

1. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan pembuatan program yang menggunakan database MySQL 2. Mahasiswa dapat membuat program

Business Intelligence Implementation

6. Implementing BI 7. BI and Integration Implementation 8. Connecting BI System to

Ceramah, Latihan


Membuat sebuah project in group mengenai expert systems

1, 2, 3

1,2,3,4,5,6,7, 8,10, 14



yang menerapkan database MySQL

databases and other Enterprise Systems 9. On-Demand BI

13

Mahasiswa memahami bagaimana membuat program database dengan fitur reportingnya

1. Mahasiswa dapat merumuskan dan menjelaskan case study business intelligence

Cases

14

Mahasiswa memahami secara komprehensif business intelligence

1. Mahasiswa dapat membuat project Business Intelligence dalam skala kecil dan menengah 2. Mahasiswa dapat mempresentasikan Business Intelligence dalam skala kecil dan menengah

Presentasi Business Intelligence Project

1. Charles Book Club 2. Segmenting Consumers of Bath Soap 3. Predicting Bankruptcy

Referensi: Referensi Wajib 1. Efraim Turban, Business Intelligence: A Managerial Approach 2nd Edition, Prentice Hall, 2011 2. Efraim Turban, Decision Support and Business Intelligence Systems 9th Edition, Prentice Hall, 2010 3. Carlo Vercellis, Business Intelligence, Willey, 2009 4. Zbigniew Michalewicz et.al, Adaptive Business Intelligence, Springer, 2006 5. Mike Bierre, Business Intelligence for The Enterprise, Prentice Hall, 2003 Referensi Pendamping: 6. Kimball, Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence, 2010 7. Li Niu, Jie Lu, and Guangquan Zhang, Cognition-Driven Decision Support for Business Intelligence, Springer, 2009 8. Brian Larson, Delivering Business Intelligence with Microsoft SQL Server, 2008

Ceramah, Latihan


Presentasi Mahasiswa


1, 14

Presentasi di depan kelas oleh mahasiswa tentang project Business Intelligence

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13, 14


9. 10. 11. 12. 13.

Robert Wrembel & Christian Koncilia, Data Warehouse and OLAP: Concepts, Architecture and Solutions, IRM Press, 2007 Barry de Ville,Decision Trees for Business Intelligence and Data Mining, SAS Publishing, 2006 Bing Liu, Web Data Mining 2nd Edition Exploring Hyperlinks Contents and Usage Data, Springer, 2011 Ashok N. Srivastava & Mehran Sahami, Text Mining Classification Clustering and Applications, CRC Press, 2010 Michael W. Berry & Jacob Kogan, Text Mining Applications and Theory, John Willey, 2010 14. William, The Profit Impact of Business Intelligence, 2007


SATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA (MKom) UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Recommend Documents